Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Using Bayesian Networks to Assess Effectiveness of Phosphorus Abatement Measures under the Water Framework Directive

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13510%2F19%3A43894797" target="_blank" >RIV/44555601:13510/19:43894797 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216208:11240/19:10396286

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/2073-4441/11/9/1791" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2073-4441/11/9/1791</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/w11091791" target="_blank" >10.3390/w11091791</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Using Bayesian Networks to Assess Effectiveness of Phosphorus Abatement Measures under the Water Framework Directive

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The EU Water Framework Directive requires all water bodies within the EU member states to achieve a &quot;good status&quot;. Many economic assessments assume the &quot;good status&quot; is achieved using selected measures and evaluate only associated costs and benefits. In this paper, Bayesian networks are used to test this assumption by evaluating whether the &quot;good status&quot; can be achieved with the selected abatement measures. Unlike in deterministic analysis, Bayesian networks allow effectiveness of measures of the same type to vary, which adds credibility to the analysis by increasing its robustness. The approach was tested on Stanovice reservoir in Czechia using a set of 244 previously designed measures. The results show the target will be met with a probability of 72.4% using the most cost-efficient measures. Based on the results, improvements to the measure selection process are suggested.

  • Název v anglickém jazyce

    Using Bayesian Networks to Assess Effectiveness of Phosphorus Abatement Measures under the Water Framework Directive

  • Popis výsledku anglicky

    The EU Water Framework Directive requires all water bodies within the EU member states to achieve a &quot;good status&quot;. Many economic assessments assume the &quot;good status&quot; is achieved using selected measures and evaluate only associated costs and benefits. In this paper, Bayesian networks are used to test this assumption by evaluating whether the &quot;good status&quot; can be achieved with the selected abatement measures. Unlike in deterministic analysis, Bayesian networks allow effectiveness of measures of the same type to vary, which adds credibility to the analysis by increasing its robustness. The approach was tested on Stanovice reservoir in Czechia using a set of 244 previously designed measures. The results show the target will be met with a probability of 72.4% using the most cost-efficient measures. Based on the results, improvements to the measure selection process are suggested.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50201 - Economic Theory

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Water

  • ISSN

    2073-4441

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    11

  • Číslo periodika v rámci svazku

    9

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    1-14

  • Kód UT WoS článku

    000488834400054

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85072563803