Integrating Embedded Resources and Network Analysis to Understand Food-Energy-Water Nexus in the US.
저자
발행사항
Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2020
학위수여대학
The Pennsylvania State University
수여연도
2020
작성언어
영어
주제어
학위
Ph.D.
페이지수
137 p.
지도교수/심사위원
Advisor: Grady, Caitlin.
Food-energy-water (FEW) nexus frameworks can enhance our understanding of interconnections, feedback, and dependencies in the FEW systems. Complex, connecting stressors such as increasing population, urbanization, climate change, and economic development will all influence the sustainable usage of food, energy, and water. My goal with this Ph.D. research was to study the FEW nexus in the US from an embedded resources accounting perspective. To achieve this goal, I applied a variety of tools, including footprint method, scaling theory, and network theory. My Ph.D. research reveals that a quantifiable understanding of the embedded resource networks of food and energy trade can help in developing policies for promoting conservation and efficiency in the context of the FEW nexus.With this dissertation, I accomplished three distinct research objectives. For the first objective, I examined the scaling of the water footprint for 65 mid- to large-sized US cities using both empirical estimates and a social interaction network model of city functioning. For the second objective, I investigated the FEW nexus within the US through the development of a virtual water trade network of food and energy transfer. To understand the interconnections within the FEW nexus, I quantified virtual water embedded in corn and assigned them into both food and energy virtual water networks accounting for the significant use of corn for ethanol in the US. For the third objective, I developed an interstate network of virtual nitrogen transfer embedded in food production and compare network characteristics of the virtual nitrogen to the virtual water transfer network. In addition, I examined uncertainty in the footprint values due to the variability in the commodity trade across the US.By analyzing the scaling properties, I found that urban water footprint scale sublinearly with both population and gross domestic product indicating large cities tend to be more water footprint efficient and productive than mid-sized cities. In addition, I found that green water contributes to the scaling both positively by transferring the dependence of food consumption on population into the water footprint and negatively by increasing heterogeneity. By investigating the structure and characteristics of the virtual water networks embedded in the US food and energy transfers, I found that the food trade network exhibits highly dense and connected properties compared to the energy trade network. I also found that accounting for the transfer of corn from the food commodity network to the energy commodity network leads to a water footprint decline of 11% for the cereal grain virtual water network. By performing the uncertainty analysis, I found that sampling errors tend to vary linearly with the footprint values. The sampling uncertainty indicates greater variability in the cereal grain and fruit/vegetable products for N footprint values and live animal products for water footprint values. The outcome of my Ph.D. research points towards ways large food and energy consumers in the United States could make decisions minimizing resource impacts as a potential translation of model outputs into policy and decision-making.
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