Community-based Bamboo Stands Management in the Kali Bekasi Watershed, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
A high rate of vegetation clearing around the upper stream of Kali Bekasi watershed currently causes various environmental problems, such as floods. The impacts occur predominantly in downstream area, mostly affecting cities, due to a disruption of the ecosystem in the upper stream. The main function of the upper stream to humans is acting as a buffer to protect downstream areas from flooding, run-off, as well as biodiversity protection. To achieve this, many varieties of plant are grown including bamboo plantations, which serve as a buffer plants on critical land especially with steep contours. In this study we aim to provide a better understanding of the effectiveness of different bamboo stands buffering to improve information for making management recommendation. We examine different points along the stream by mapping bamboo distribution, analyzing bamboo and non-bamboo (tree) stands diversity and biomass, and provide recommendations for bamboo management based on combining our findings with local ecological knowledge. We implemented image classification analysis for classifying bamboo and non-bamboo land use cover. We also measured bamboo and non-bamboo diversity by using Shannon’s-Wienner diversity index. Our results showed that bamboo occupies approximately 5,360.89 ha or 11.39% of total area with six bamboo species. The highest bamboo diversity index was in the upper part of the Kali Bekasi watershed (0.62). In contrary, the highest bamboo biomass index was found in the lower part of the upper stream of Kali Bekasi watershed (98.96 ton ha-1). We also discovered about 29 species of tree (230 trees) and 27 above-ground plant species in the surveyed area. As a result of our findings, we propose a shift towards bamboo agroforestry management in a mixed garden of talun form, where the community implement their local knowledge on bamboo cultivation and management to maintain the bamboo. This option could improve cooperation among farmers and the local community in order to conserve bamboo and tree species diversity in harmony to local wisdom.
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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 | 0,001 |
| 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 ».