Experimental investigation of runoff reduction and sediment removal by vegetated filter strips
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of vegetated filter strips (VFS) on sediment removal from runoff has been studied extensively in recent years. Vegetation is believed to increase water infiltration and decrease water turbulence thus enhancing sediment deposition within filter media. In the study reported here, field experiments have been conducted to examine the efficiency of vegetated filter strips for sediment removal from cropland runoff. Twenty filters with varying length, slope and vegetated cover were used under simulated runoff conditions with an average sediment concentration of 2700 mg/L. The filters were 2, 5, 10 and 15 m long with a slope of 2·3 and 5% and three types of vegetation. Three other strips with bare soil were used as a control. The experimental results showed that the average sediment trapping efficiency of all filters was 84% and ranging from 68% in a 2‐m filter to as high as 98% in a 15‐m long filter compared with only 25% for the control. The length of filter has been found to be the predominant factor affecting sediment deposition in VFS up to 10 m. Increasing filter length to 15 m did not improve sediment trapping efficiency under the present experimental conditions. The rate of incoming flow and vegetation cover percentage has a secondary effect on sediment deposition in VFS. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».