Assessing the Impacts of Climate Change on Water Resources Carrying Capacity Using Venism
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Climate modification and population increase are threatening water supplies. The world's population have tripled ever since the turn of the century, nonrenewable energy demand has climbed by a ratio of 30, while occupational production had also risen by a ratio of 50. Theoretical Framework: Problem sizing and structure, model conceptualization, model implementation and testing, and scenarios analysis are the four phases of a conventional SD modeling framework. Methods: This indicates that as a result of occupational, agricultural, and urban usage, there is a rising demand for water and a diminishing supply of resources of sufficient quality. Due to the effects of climate change, unkind ocean smooth rose by 0.19 m among 1901 and 2010. Anthropogenic climate change is known to have impacted the incidence and magnitude of flooding. Globally, the recent identification of growing vogues in precipitation and large flows in specific basins suggests a larger impact. Results: This research article takes stock of the evaluation of the influences of climate change on water transport capacity, in particular using the Vensim model. In this research review, for the analysis or estimate of the impacts of climate change on the water transport capacity, Vensim was investigated using a system dynamics technique to simulate the basin slopes of the supply systems to study climatic effects. Conclusions: It was concluded that the combination of different adaptation strategies, such as desalination, the construction of dams and the promotion of water conservation, has the greatest effects in reducing the impacts of climate change.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».