Optimization of Water Resources to Counteract the Effects of Water Deficit Using the WEAP Model
Notice bibliographique
Résumé
The water deficit generates a great impact in regions where demand for this resource is of vital importance for socioeconomic development.The high concentration of urban centres, the poor management of the resource, the various climatic changes, are some of the factors that cause its limitation.This research aims to analyze the best alternative to optimize the resource and meet the demands in areas where its availability and supply are scarce.A hydrological simulation model of the Coata River Basin (CRB) was carried out using the Water Assessment and Planning System (WEAP).Data such as precipitation, temperature, relative humidity, wind speed, and flow were extracted from the historical records of 10 rainfall stations for a period of 50 years .Three scenarios were established in the CRB, the construction of a dam (S1), the implementation of a diversion (S2) and the implementation of a sprinkler irrigation system ( S3).The results revealed that S1 has a supply of 1103.1 MMC and a demand of 1308.4MMC, leaving an unsatisfied demand of 205.3 MMC.The S2 has a supply of 1103.1 MMC and a demand of 1285.6 MMC, leaving an unsatisfied demand of 182.5 MMC.Finally, the S3 presents a supply of 1103.1 MMC and a demand of 912.3 MMC, with the demand for water being fully covered.The implementation of a sprinkler irrigation system proved effective in improving the volume of water required in the CRB.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».