Evaluation of regional water security using water poverty index.
Notice bibliographique
Résumé
Water security is a widely concerned issue in the world nowadays. A new method, water poverty index (WPI), was applied to evaluate the regional water security. Twelve state farms in Heilongjiang Province, Northeastern China were selected to evaluate water security status based on the data of 2006 using WPI and mean deviation grading method. The method of WPI includes five key indices: resources(R), access (A), capacity(C), utilization (U) and environment (E). Each key index further consists of several sub-indices. According to the results of WPI, the grade of each farm was calculated by using the method of mean deviation grading. Thus, the radar images can be protracted of each farm. From the radar images, the conclusions can be drawn that the WPI values of Farm 853 and Hongqiling are under very safe status, while that of Farm Raohe is under safe status, those of Farms Youyi, 597, 852, 291 and Jiangchuan are under moderate safe status, that of Farm Beixing is under low safe status and those of Farm Shuangyashan, Shuguang and Baoshan are under unsafe status. The results from this study can provide basic information for decision making on rational utilization of water resources and regulations for regional water safety guarantee system. Keywords: mean deviation grading method, water poverty index, water security evaluation, weighted average method DOI: 10.3965/j.issn.1934-6344.2008.02.008-014 Citation: Fu Qiang, Gary Kachanoski, Liu Dong, Wang Zilong. Evaluation of regional water security using water poverty index. Int J Agric & Biol Eng. 2008; 1(2): 8
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».