Effects of Sedimentation on Small Reservoirs in the Mushibemba Catchment, Mkushi Farm Block, Central Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Sedimentation is one of the problems that affects the storage capacity of most small reservoirs, and if not addressed on time it may lead to the dams being filled up with sediment. The aim of this study was to assess the effects of sedimentation on the storage capacity losses of Moffat dam and GRZ Weir located in the Mushibemba Catchment of Mkushi Farm Block, Central Zambia. The method used to understand reservoir storage capacity loss was bathymetry survey using the hydrographic survey boat (RC-S2) which consists of an echo sounder and a Differential GPS. Information on the initial storage capacity of the two reservoirs was obtained from the Water Resources Management Authority (WARMA). The analysis of the data revealed that the measured volumes of Moffat dam and GRZ Weir were 1,180,462 m3 and 197,218 m3, respectively. The estimated storage capacity losses for Moffat reservoir was found to be 223,789 m³ and 53,312 m3 for the GRZ Weir.  The estimated rates of sedimentation loss were found to be 13,986.81 m3 yr-1 (Moffat reservoir), with a lifespan of 84 years, and 1,480.89 m3 yr-1 (GRZ Weir) with a lifespan of 133 years. The source of the accumulated sediment was mainly attributed to originate from the cleared commercial agricultural land which predominantly consists of clayey to loamy soils. This also accounted for the high turbidity of the reservoir water. This situation therefore calls for periodic dredging of the deposited sediment to increase reservoir storage capacity.
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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 ».