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Enregistrement W2112853945 · doi:10.1061/(asce)0733-9372(2004)130:7(792)

Modeling of Vegetation-Erosion Dynamics in Watershed Systems

2004· article· en· W2112853945 sur OpenAlexaff
Z.‐Y. Wang, Guohe Huang, Guanyi Wang, Jianen Gao

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWatershedVegetation (pathology)ErosionEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeologyComputer scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation and erosion are a pair of competing and interactive factors that affect the quality of watershed ecosystems. The objective of this study is to develop an innovative approach for conceptualizing and simulating the vegetation-erosion dynamics. Differential equations of vegetation-erosion dynamics have been developed to describe the relevant vegetation processes, with the relevant solution methods being provided. Based on the developed model, a vegetation-erosion chart can be produced for predicting the tendencies of vegetation and erosion under different land-use conditions. Thus decision supports in terms of desired measures to improve the system conditions can be provided. In general, vegetation of a watershed may exist in three states, including (1) vegetation-developing and erosion-reducing; (2) vegetation-deteriorating and erosion-increasing; and (3) transitional state between states (1) and (2). Humans may change a watershed system from one state into another. The effort needed for such a change depends on the distance between the present position and the destination one as shown on the vegetation-erosion chart. The developed model has been applied to three regions, including the Xiaojiang, Heishui, and Shengou Watersheds in China. The results demonstrate that the proposed vegetation-erosion dynamics is a powerful tool for simulating and predicting vegetation evolutions in the watersheds. Generally, reforestation and erosion-control measures would improve vegetation coverage slowly in the first 10 years, but become much faster in the second 10 years; this implies that a long-term strategy is needed. The results also indicate that, for revegetating hilly areas, erosion control is critical; merely planting trees and shrubs is insufficient for greening the exposed land.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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