Development of a factorial hydroengineering equilibrium analysis model for analyzing direct and indirect socio-economic and environmental effects of large-scale hydropower projects
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of the socio-economic environment (SEE) impacts of large-scale hydropower projects (LHPs) are both controversial and challenging, particularly due to their multifunctional development, further complicating the evaluation process. Therefore, a comprehensive assessment of SEE impacts of LHPs is essential for the future sustainability and scalability of hydropower. In this study, a factorial hydroengineering general equilibrium analysis model (FGEA) is developed for investigating both direct and indirect SEE effects of LHPs, as well as the effects from a variety of water-related parameters and their interactions. The proposed FGEA was employed to analyze multidimensional SEE effects of the Xiluodu Hydropower Project (XLD) which is the 4th largest LHP in the world. Results indicate that in 2017, the operation of XLD generated 23.92 billion yuan in indirect GDP for YREB through the supply chain, approximately 1.32 times the direct GDP. Among the contributing factors, factor B (electricity generation) accounted for 76.43% of this growth, while factor E (LHP management cost) contributed 23.48%. However, this economic growth resulted in a total of 1.64 million tons (Mt) of CO 2 emissions, comprising 0.28 Mt of direct emissions and 1.36 Mt of indirect emissions through the supply chain. It is expected that the modeling results of FGEA will help support the formulation of desired management policies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».