Hydrological modelling of an agricultural watershed in India using the soil and water assessment tool
Notice bibliographique
Résumé
La productivité des cultures dans le bassin versant Padmalaya en Inde est en-deçà de son plein potentiel, dû à une pauvre disponibilité des ressources en eau. Des structures de collection de l'eau pluviale ont été mises en place, ayant comme objectif d'augmenter la disponibilité de l'eau pour la production agricole. Le modèle hydrologique SWAT a été calibré manuellement pour l'aspect hydrologique, en utilisant des données de débit d'eau dans le basin versant de janvier à juillet 2010. Les simulations ont été faites pour la période 1977-2007, dans différentes conditions de gestion des terres, à l'aide de données météorologiques de la ville de Jalgaon. 16 scénarios ont été construits pour évaluer les impacts sur les processus hydrologiques et les rendements agricoles des changements climatiques, des systèmes de collection de l'eau pluviale, des changements d'affectation des terres, ainsi que des améliorations de pratiques de gestion de l'eau, sur une période de 30 ans. Les résultats des simulations démontrent que les structures de collection de l'eau pluviales contribuent de façon significative à la recharge des aquifères. De plus, l'augmentation des précipitations attribuable aux changements climatiques est susceptible d'engendrer une augmentation des rendements agricoles et de la productivité de l'eau pour les cultures. Malgré le fait que les résultats de ces simulations sont limités à ce bassin versant, les leçons apprises ici en termes d'applicabilité des stratégies de collection de l'eau pluviale dans le cadre des changements climatiques pourront être appliquées à de semblables agro-écorégions de l'Inde.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».