CLASSIFICATION OF CATCHMENT RISK AREAS USING SPATIALLY DISTRIBUTED EVENT-BASED SOIL EROSION: A CASE OF UPPER NJORO RIVER CATCHMENT, KENYA
Notice bibliographique
Résumé
Human-induced soil erosion and drastic change in land use practices have adversely infl uenced the land degradation and surface runoff response in upper Njoro River catchment. The drainage area is approximately 127 km 2 . Due to human activities, the land has been exposed to accelerated erosion and low land productivity, water scarcity, decline in ground water recharge, siltation of Lake Nakuru and other sediment sinks. This study was conducted to establish event-based risk areas for prioritized conservation within the catchment. Spatially distributed soil erosion map was created as a ratio of sediment yield to sediment delivery ratio (SDR). Modifi ed Universal Soil Loss Equation (MUSLE) integrated within a Geographical Information Systems environment was used to create the sediment yield map. Spatial data layers for the MUSLE were derived from a 20-m resolution Digital Elevation Model, soil property, land use maps and climatic data of the catchment. Land use map was derived from Landsat imagery via its processing using Integrated Land and Water Information Systems software. The results show that the spatially distributed soil erosion ranged from 0.06 to 0.51 t/ha for a 43.2-mm rainfall event. Spatially distributed SDR ranged from 0.09 to 0.82, while the average SDR for the whole catchment was 0.72. These values were derived using an empirical equation. A new contribution was made by developing spatially distributed slope length factor, SDR, runoff volumes, MUSLE parameters and classifi ed erosion risk areas for prioritized catchment conservation. This means that the event-based soil erosion classifi cation can be adopted for prioritized soil and water conservation within Njoro catchment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».