Calibration and validation of the Modified Universal Soil Loss Equation for estimating sediment yield on sloping plots: A case study in Khun Satan catchment of Northern Thailand
Notice bibliographique
Résumé
In this study, model testing, calibration, and validation of the Modified Universal Soil Loss Equation (MUSLE) model were carried out in Khun Satan catchment, Thailand, for the estimation of sediment yield in plots of different slopes using the S factor from the classic Universal Soil Loss Equation (USLE) and the McCool model, as the calibration parameter. In situ experimental plots were established with five different inclinations (9, 16, 25, 30, and 35%), with the other model parameters (e.g., erodibility, conservation practice, etc) being treated as constants. Sediment yields were recorded from 27 rainfall events between July and October 2003. It was found that both the classic USLE and the McCool models over-estimated sediment yields at all slope angles. However, the classic USLE produced a smaller relative error (RE) than the McCool model at plots with slopes of 9 and 16%, while the McCool model performed better at plots with slopes over 16% inclination. The calibration of the model using the S factor was then made for two slope range intervals, and the slope algorithm was later modified. The calibrated S factors were used in the prototype model for slope ranges of 9 to 16% using classic USLE and for slopes from 16 to 35% using the McCool model. The results revealed that an acceptable accuracy can be obtained through model calibration. The model validation based on paired t-test, on the other hand, showed that there was no difference (α = 0.05) between measured and estimated sediment yield using both models. This result indicates that if data on various slope gradients are limited, MUSLE needs to be calibrated before application, especially with respect to topographic factors, in order to obtain an accurate estimate of the sediment yield from individual rainfall events.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».