Ecological Connectivity Index Mapping for Green Infrastructure Development in Kaduna State, Northern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructural development is considered one of the key steps towards economic advancement and prosperity, although the ecological basis of such intent is often not enshrined in the policies of governments, especially in most developing nations. Thus, infrastructural development has further increased fragmentation of ecologically-rich landscapes, causing biodiversity losses, reduced specie richness and diversity and climate change. Hence, the need for green infrastructure development. This study made use of Geographic Information System (GIS) tool to explore areas with high Ecological Connectivity Index (ECI) that could (easily) support green infrastructure development in Kaduna State in the face of climate change impacts which is already ravaging the region. Kaduna State land use/cover map and Aster GDTM elevation data were acquired, processed and analyzed using ArcGIS 10.5 software. A spatial model was developed that made use of the combination of elevation, slope and land use/cover data of the State via Multi-Criteria Evaluation (MCE) to reveal potentially viable and ecologically-rich areas of the State and the most efficient links between such areas. A total distance of 878 kilometers of potential ecological corridors in the study area were mapped and therefore, serve as a base to be considered in embarking on a state-wide green wall infrastructure development program by Kaduna State government. It is however recommended that Kaduna State as well as other state governments, particularly in northern Nigeria, ought to roll-out phased green infrastructure investment program(s), adopt the use of shrubs and trees in building green walls and to localize all the gains of the continental-wide Green Wall initiative as this will further reduce the threats of climate change in the region. The study also recommended the inclusion of other landscape variables/descriptors (e.g. road proximity, soil properties, cultural setting of local communities, etc.) into building a more comprehensive model to strengthen the accuracy of the map and the model presented in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».