Decision Support Tool for Evaluating Changes in Arid and Tropical Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
During the last three decades, many arid and semi-arid watersheds have been affected by major hydrological changes because of human interventions such as deforestation and other agricultural changes, as well as climate fluctuations and/or changes. The primary objective of this study was to investigate whether recent changes are the result of climatologic variability or anthropologically induced transformations over the past years. A secondary objective was to provide a more practical approach to assess actual changes in the hydrological response of a watershed in an arid and tropical region. The methodology used in this study involved combining remotely sensed image data from satellites with in-situ hydrological observations from the Minab catchment in the south of Iran. The results of longterm analysis of historical time series on rainfall, land use/land cover, and stream flow were integrated at the landscape level to identify appropriate options for land and water management. It was found that the destruction of natural vegetation resulted in a decrease in the annual total water yield of 20%, with a decrease of 6.5% in the base flow during the low-flow period (May to November), and an increase in the storm runoff during the high-flow period (December to April). While potential evaporation from periods 1 to 3 showed a decrease of 10%, the actual evaporation increased by 9 per cent. It was concluded that climatic variations and land use change are the most important factors affecting the changes in the hydrologic regime of Minab catchment in Iran.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».