Redução de evaporação de água: estudo de caso no reservatório de São Gonçalo/PB
Bibliographic record
Abstract
As mudanças climáticas têm proporcionado um agravamento da gestão dos recursos hídricos em regiões semiáridas. As disputas pelos diversos usos da água ocasionam conflitos entre os usuários e as elevadas taxas de evaporação, presentes nessas regiões, contribuem de forma significativa para o agravamento das crises hídricas. A redução das taxas de evaporação em reservatórios nessas regiões surge como mais uma forma de aumentar a oferta de água, mediante a aplicação de diferentes técnicas, utilizando-se diferentes materiais, cada qual adequado ao caso específico. O estudo objetiva analisar a redução de evaporação de água no reservatório de São Gonçalo, PB no semiárido nordestino a partir da utilização de várias técnicas sugeridas na literatura. Foram realizadas simulações com quatro diferentes técnicas de redução da evaporação no reservatório São Gonçalo, situado na região semiárida do Estado da Paraíba, Brasil. Os resultados demonstraram que o uso de bolas de polietileno apresentou o melhor índice de redução da evaporação, entretanto sua utilização é recomendável quando o reservatório apresentar baixos níveis do volume de água, devido ao seu maior custo de implementação e de manutenção. A técnica de quebra vento apresentou um índice satisfatório de redução da evaporação sendo recomendada para a região em estudo devido ao seu baixo custo de implementação e de manutenção, não ocasionando impactos ao corpo hídrico. No entanto, tornam-se necessários a realização de estudos mais aprofundados, buscando identificar possíveis impactos ambientais não só no corpo hídrico, mas na região no entorno do reservatório.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".