Probabilistic Trade‐Offs Analysis for Sustainable and Equitable Management of Climate‐Induced Water Risks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pressures on water resources are fueling conflicts between sectors. This trend will likely worsen under future climate‐induced water stress, jeopardizing food, energy and human water security in most arid and semi‐arid regions. Probabilistic analysis using stochastic optimization modeling can characterize multi‐sector vulnerabilities and risks associated with future water stress. This study identifies the probabilistic trade‐offs between agricultural, urban and energy sectors in the Ebro Basin (Spain). Two intervention policies have been examined and compared: (a) agricultural priority, and (b) energy priority, for two planning horizons 2040–2070 and 2070–2100. Results show that the human water security goal is achieved under both intervention policies. However, the achievement of the food and energy security goals depends on the policy objectives and on the spatial location of irrigation schemes and hydropower plants, which result in different stream flows across the basin. The policy choice results in substantially different benefit gains and losses by sector and therefore by location. None of the sectoral production priority policy provides an equitable sharing of benefits among all sectors and locations under climate change, which is an important issue, because the success or failure of policy interventions would depend on the distribution of the gains and losses of benefits across the basin. Policy uptake by stakeholders would depend on reaching win‐win outcomes where losers are compensated, while delivering acceptable levels of food, energy and human water security in large river basins. Information on the probabilistic trade‐offs contributes to the design of water management strategies capable of addressing the multi‐sector vulnerability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».