Vegetative filter strips—Effect of vegetation type and shape of strip on run‐off and sediment trapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vegetative filter strips (VFSs) are a common type of off‐site method used to enhance the sustainability of catchment systems by promoting desirable soil and landscape functions. The transport of water run‐off and sediment to downstream reaches can be restricted by VFSs in the flow path. The adoption of VFSs is increasing because they have been demonstrated to be effective for trapping run‐off and sediment. Thus, an optimized design procedure for developing VFSs is required. To further understand the roles of both vegetation type and geometric size in the design of VFSs, global sensitivity analysis (GSA) within the Vegetative Filter Strip Modeling System was conducted using a traditional elementary effect test and a novel density‐based method called PAWN. The analysis involved both a uniform and a concentrated flow scenario. The GSA outcomes indicated that the inputs related to vegetation type were vital for the VFS design, especially in terms of the run‐off reduction function of the VFS, irrespective of the scenario that was used. The vertical saturated hydraulic conductivity was the main input responsible for the influence of vegetation type. The inputs related to vegetation type had limited influences on the sediment trapping performance of the VFS, which was shown to be mainly controlled by the length of the VFS. The role of vegetation type in the design of VFSs must be fully considered, especially in cases in which VFSs are established primarily for flood control or run‐off reduction purposes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».