Watershed Characteristics and Their Implication for Hydrologic Response in the Upper Sokoto Basin, Nigeria
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.
Notice bibliographique
Résumé
Most African river basins lack flow data, a condition which has affected river basin operations. Flood is a common occurrence on the Sokoto basin but poor data base has affected various research efforts and flood mitigation attempts in the basin. This present study will study basin variables using a GIS approach with a few to gaining insights to the flood potentials of Sokoto basin. Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) image covering 5o-7o E and 12 o to 14oN was used in this study. The analysis was carried out using the Integrated Land and Water Information System (ILWIS) and ArcGIS environments. Sinks were removed from the STRM, and the flow direction map was generated as an input for drainage extraction, river ordering and basin catchment extraction. Drainage network overlay was carried out on the generated hill-shade map and on a portion of SPOT image covering the Upper Sokoto catchment for visual analysis. Altogether, 44 basin variables were generated with a view to appraising flood and water resource management in the basin. The results showed that the Upper Sokoto basin is an alluvial catchment; located in a relatively low lying area where high level of deposition is experienced. It is sinuous in nature, circular in shape and compact. These characteristics coupled with the relatively high volume of precipitated water of 14,511,439,620 m³/year are indications that the basin has high flood potential. The paper recommends construction of levees to protect farmlands, efficient reservoir operation and sustainable watershed management for the purpose of environmental management in the Sokoto basin.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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