A framework to assess future water-resource under climate change in northern Morocco using hydro-climatic modelling and water-withdrawal scenarios
Notice bibliographique
Résumé
The Bas-Loukkos catchment, a Mediterranean catchment in northern Morocco exposed to growing water withdrawal caused mainly by agricultural development. For adaptation to climate change, water managers have to consider the high and various uncertainties. To assess impacts of climate change on projected water resources, this study aimed to develop a smart analysis framework to provide scientific information by exploring the complexity of many projections combined with hydrological models. Uncertainties were quantified using 13 pair-wise combinations of 5 regional climate models forced by 4 global climate models under two emissions scenarios (RCP4.5 and RCP8.5), data with and without bias correction (using empirical quantile mapping), and two sets of GR2M hydrological model parameters corresponding to different precipitation conditions. The Budyko hypothesis was used to analyse combined effects of climate change on water resources according to water-withdrawal scenarios. Climate and hydrological projections have been analyzed over three periods: short-term [2020–2040], medium-term [2041–2060] and long-term [2081–2100]. Results from all simulations indicate that, in the long term (2081–2100), precipitation and discharge will decrease by ca. 21–38% and ca. 50–71%, respectively, compared to the reference period (1981–2005). Consequently, this decline in water resources will require water management strategies to adapt to the future climatic conditions and water demand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».