Assessment of alternative land management practices using hydrological simulation and a decision support tool: Arborea agricultural region, Sardinia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Quantifying the impact of land use on water supply and quality is a primary focus of environmental management. In this work we apply a semidistributed hydrological model (SWAT) to predict the impact of different land management practices on water and agricultural chemical yield over a long period of time for a study site situated in the Arborea region of central Sardinia, Italy. The physical processes associated with water movement, crop growth, and nutrient cycling are directly modeled by SWAT. The model simulations are used to identify indicators that reflect critical processes related to the integrity and sustainability of the ecosystem. Specifically we focus on stream quality and quantity indicators associated with anthropogenic and natural sources of pollution. A multicriteria decision support system is then used to develop the analysis matrix where water quality and quantity indicators for the rivers, lagoons, and soil are combined with socio-economic variables. The DSS is used to assess four options involving alternative watersheds designated for intensive agriculture and dairy farming and the use or not of treated wastewater for irrigation. Our analysis suggests that of the four options, the most widely acceptable consists in the transfer of intensive agricultural practices to the larger watershed, which is less vulnerable, in tandem with wastewater reuse, which rates highly due to water scarcity in this region of the Mediterranean. More generally, the work demonstrates how both qualitative and quantitative methods and information can assist decision making in complex settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».