Application of Soil Water Assessment Tool (SWAT) to suppress wildfire at Bayam Forest, Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Readily available water resources are a key for wildfire suppression.Hydrologic models are a practical and essential tool for understanding the processes of hydrology and managing water resources, but have not been utilized as frequently for wildfire suppression.The goal of the present study was to use the Soil Water Assessment Tools (SWAT) model to determine whether the stream water could be managed sustainably in wildfire suppression at the Bayam Forest District in Kastamonu Province, Turkey.As an input file, the SWAT model used soils, land-uses, weather data and morphology of watershed based on the Digital Elevation Model (DEM).The model was applied for period 2001-2013 in order to predict the water budget of the study area and major streams within the studied district.T h e a n a l y s i s o f t h e hydrologic water budget indicated that 70% (573.8 mm) of t h e a n n u a l precipitation (822 mm) was lost as evapotranspiration in the basin, whereas 19%, 34% and 47% of the remaining total water yield (234.6 mm) contributed to streams via surface runoff, groundwater flow and lateral flow, respectively.Overall, the result of S W A T m o d e l indicated to a certain degree promising f i n d i n g s o n t h e availability of stream water and optimal placement of water reservoir for the use of wildfire suppression.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».