Application of a RUSLE-based soil erosion modelling on Mauritius Island
Notice bibliographique
Résumé
Soil erosion by water is one of the most important natural resources management problems in the world. The damages it causes on-site are soil loss, breakdown of soil structure, and decline in organic matter content, nutrient content, fertility, and infiltration rate. Lands with the highest erosion risk on Mauritius Island are crop cultivations (sugarcane, tea, vegetables) on erosion-susceptible terrain (slopes >20% coupled with highly erodible soils). The locations of such lands on Mauritius were mapped during previous, qualitatively based regional-scale erosion studies. In order to propose soil conservation strategies, there is a need to apply a more quantitative approach to supplement the previous, qualitatively based studies. This paper reports an application of the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) within a geographical information system in order to estimate soil loss on the island, and particularly for the high-erosion areas. Results show that total soil loss on the island is estimated at 298 259 t year–1, with soil loss from high-erosion areas summing 84 780 t year–1 (28% of total soil loss). If all of the high-erosion areas were afforested, their soil loss would be reduced to 10 264 t year–1, i.e. a reduction of 88% for the high-erosion areas and a reduction of 25% for the island. This study thus calls for soil and water conservation programs directed to these erosion-prone areas before the land degradation and environmental damage they are causing become irreversible. The methodological approach used in this work to quantitatively estimate soil loss from erosion-prone areas can be adopted in other countries as the basis for a nationwide erosion assessment in order to better inform environmental policy needs for soil and water conservation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».