A Poly-Shock Sentinel-Node Framework for Scenario-Based Assessment of Water-Scarcity Risk in the Transboundary Talas River Basin Using GIS-WEAP

Hydrology, 2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/hydrology13100261
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Transboundary river basins in Central Asia are exposed to interacting reductions in available inflow, increasing water demand and infrastructure losses. This study develops a poly-shock sentinel-node framework for the scenario-based assessment of water-scarcity risk in the Kazakhstan part of the transboundary Talas River Basin. The methodology combines GIS-based spatial analysis, WEAP water-allocation modeling, nine scenarios for 2026–2030, and the Poly-Shock Sentinel Risk Score (PS-SRS) for four water-demand nodes. Here, poly-shock denotes a deliberately constructed combination of hydrological, demand-related, infrastructure, and operational stressors. The model outputs are interpreted as conditional scenario-based stress tests rather than deterministic forecasts. Under the specified assumptions, annual unmet demand in 2030 ranges from 5.98 million m3 yr−1 in Reference to 56.90 million m3 yr−1 in TP2. Under the assumed Policy parameter package, no simulated unmet demand occurs, while TP4 reduces unmet demand from 52.01 to 20.33 million m3 yr−1 relative to TP3. Sentinel identity is scenario-dependent: PS Asa is the first system-level node under Reference and Growth, whereas Zhambyl SDPP is the earliest chronological system-level detector under the Climate Scenario, Adaptation, and TP1–TP4. PS Asa remains the first irrigation-season agricultural sentinel across all scenarios in which agricultural risk occurs. The proposed PS-SRS is interpreted as a case-specific node-level diagnostic that should be considered jointly with annual unmet demand and the first threshold-crossing month.