Study on Potential Influence of Runoff on Observatory-Based Watershed in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Land use shows the interaction between human and nature, and its impacts especially on runoff have received global attention and required more research studies. However, watershed database is generally available only for very large scales and not yet adapted to small scales. This paper presents a methodology for watershed delineation and potential influence assessment of runoff on the small watersheds in Japan based on the locations of the official observatory point data. Flow direction, flow accumulation, snap pour point and watershed recognition were analyzed by using the D8 algorithm and 10 m × 10 m DEM data of Japan. Totally 3831 watersheds were delineated by defining snapping pour point distance of 50 m as the input value, and the nation-wide watershed database was established. According to the suggestion of Notification No. 521 from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Japan and land use/land cover data from JAXA satellite Alos-2, comprehensive runoff coefficient (CRC) was calculated by the weighted average method and divided into 10 levels by the equal interval method using ArcGIS. The obtained watershed boundary lines were almost identical to the ridge lines in the mountain area which accounts for more than half of Japan. The CRC values in the biggest cities such as Tokyo and Osaka were the highest, indicating these cities would receive the highest impacts of runoff. These results can provide the technical support for the decision-making on watershed management. The creation of small-scale watershed database would provide basic materials for the subsequent research such as flood prevention, water shortage and biogeochemical cycle of the sustainable regional development.
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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) | 0,000 | 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 ».