Evaluation and prediction of water security levels in Northwest China based on the DPSIR model
Notice bibliographique
Résumé
• A water security evaluation framework was established based on the DPSIR. • Five-element connection degree method was used to evaluate the water security. • Northwest China’s water security developed to a very high level. • Five dimensions of water security showed a steadily improving trend. Since the the dawn of the 21st century, water security has occupied a pivotal position in fostering sustainable development. However, frequency of extreme weather events due to climate change and higher intensity of anthropogenic events, water security problems in Northwest China are becoming increasingly prominent. This paper elucidates water security levels and predicts future trends of Northwest China. Firstly, the Driving Force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) conceptual framework served as the foundation for the establishment of the water security evaluation index system. Then used the entropy weight method to calculate the weight of indicators and the five-element connection degree method was used to assess the water security levels. The period for the data used in the study was from 2010 to 2019. Finally, a grey prediction model was employed to forecast the water security levels from 2023 to 2030. The findings showed that: (1) From 2010 to 2019, the water security situation gradually developed to a very high level in Northwest China: Shaanxi Province mostly attained a high level, and the water security grades of Ningxia Hui Autonomous Region and Xinjiang Uygur Autonomous Region were mostly at a very low level. (2) Generally, from 2023 to 2030, the water security level will continue to improve. The water security grades of Shaanxi, Gansu, and Qinghai will mostly be at the medium level, while that of Ningxia Hui Autonomous Region and Xinjiang Uygur Autonomous Region will be at the low level. (3) The five dimensions of water security in Northwest China demonstrated a fluctuating yet consistently upward trend. (4) Based on the results, suggestions were put forward regarding water security and sustainable development in Northwest China.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».