GIS-Based Soil Erosion Modeling for Assessing Land Suitability in the Urban Watershed of Tallo River, South Sulawesi, Indonesia
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle