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Enregistrement W2035336412 · doi:10.5539/mas.v8n4p50

GIS-Based Soil Erosion Modeling for Assessing Land Suitability in the Urban Watershed of Tallo River, South Sulawesi, Indonesia

2014· article· en· W2035336412 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiUniversitas Hasanuddin
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Universal Soil Loss EquationLand useErosionSoil conservationGeographic information systemSoil qualityLand coverWater resource managementSoil lossSoil waterSoil scienceRemote sensingGeographyGeologyAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban watershed is a discrete and complex system where a diverse number of factors govern its quality and health. Soil erosion by water is the most dominant factor that determines a watershed quality, and considered as one of the most significant forms of land degradation that affects sustained productivity of land use. The principal aim of this paper is to utilise spatial-based soil erosion information to assess land suitability at a watershed level. The specific aim is three-fold: (i) to develop techniques based on a GIS in the parameterisation of a soil erosion model, which is designed for use at a large scale assessment; (ii) to assess and map the spatial distribution of average annual rate of soil losses in; (iii) to employ such related concept as soil loss tolerance to determine land suitability at a watershed level. An analytical procedure is used to analyse an urban watershed of Tallo River, in South Sulawesi, Indonesia, with a total area of 43,422 ha. The procedure is executed using RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation), in a GIS environment, utilising available information in the region (including climate, soil, slope, and land use and land conservation practices), and with the assistance of ground surveys. The results indicate that around 56.5% of the area experience annual soil loos of less than 1 ton/ha/year, while erosion rate of more than 25 ton/ha/year covers a total area of 8.9%. Due to a good ground cover in forested land, most of the slopping areas have actual soil losses of 1-5 ton/ha/year. This study reveals that areas categorized as high risk, where only forest cover allowed consist of 9.4%, and those with very low risk cover a total area of 5.4%. Most of the study region (around 84%) experience moderate and low erosion risk, and suitable for cropping with special management practices (CS) + perennial crops (PC) + grass (GR) + and forest (FR). This study suggests that the outputs of this modeling procedure can be used for the identification of land management units based on degradation levels, as well as the most suitable land use to be practiced on individual land units on a sustainable basis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle