Assessment of Drought Impacts in the Ebro Basin Using Hydro-Economic Modeling and Copula-Based Water Availability Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Climate change will exacerbate drought events in arid and semiarid basins, with longer and more intense drought spells. This will further jeopardize the sustainability of water systems in these basins, augmenting the uncertainty of streamflows and the risks of large economic and environmental damages. Hydro-economic modeling has been used already in the literature for analyzing the impacts of reduced water availability from climate change. However, previous studies do not consider the change in the scale of drought duration and intensity. This study closes this gap by combining hydro-economic analysis with a procedure based on copulas, where the copula procedure generates future climate water stress conditions with longer and more intense droughts. In this work, the joint probability function of two consecutive monthly water inflows is fitted by a Clayton copula, an asymmetric copula that captures the lower tail dependence implicit in drought persistence. Then, the hydro-economic model is used to analyze the economic impacts of climate change in the Ebro Basin of Spain. The reliability, resilience, and vulnerability of the water system are evaluated in order to assess the sustainability of the Ebro basin. Results show that there are costs of maladaptation when changes in drought duration and intensity from climate change are ignored, where maladaptation costs ensue from erroneous drought planning. Measures for drought management would be flawed because of the inaccurate evaluation of climate change hazards, given that the temporal dependence of climate variables is overlooked.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».