Water-energy-food planning and operations framework for river basins with a case study on the Blue Nile
Notice bibliographique
Résumé
Water infrastructure is essential to achieving several Sustainable Development Goals (SDGs), including SDG 2 on zero hunger, SDG 6 on water and sanitation, and SDG 7 on affordable and clean energy. However, important tradeoffs and synergies need to be navigated across these goals as both water and resources for infrastructure investments are limited. In transboundary river basins, such tradeoffs can transcend countries, creating a complex, interconnected system of water-energy-food linkages. With increasing pressures on the Blue Nile’s water resources from population and economic growth and climate change, an analytical framework for joint planning of these essential human development goals at a fine temporal resolution and considering multi-national priorities can enhance the potential to achieve water, energy, and food security. In this study, we develop and apply a framework for water resources planning in the Blue Nile using four steps: (1) understanding the water-energy-food nexus management landscape through stakeholder engagement and literature review; (2) developing a detailed daily simulator that captures nexus components and objectives at a fine temporal scale; (3) linking the simulator to an Artificial intelligence-based search algorithm to design efficient agricultural and dam operation portfolios considering national and sectoral priorities; and (4) presenting the results using interactive visualization tools to facilitate dialogue and support decisions. Our Blue Nile water management results show that operating the Grand Ethiopian Renaissance Dam for baseload reduces variation in Blue Nile flows and supports irrigation development in Sudan. The results also identify efficient operation plans for large dams on the Blue Nile for alternative cropping patterns in expanded irrigation areas in Sudan that minimize tradeoffs across water, energy, and food objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».