Calculation of SS, TN and TP Specific Concentration Factors for Land-Use Types Using a Simple Watershed Model
Notice bibliographique
Résumé
To contribute to the prediction of rainfall-related disasters, specific concentration factors that indicate the suspended solid (SS), total nitrogen (TN), and total phosphorus (TP) load intensities to river water for each land-use type were calculated using a simple watershed land-use model across Japan by applying the following multiple regression equation, according to the land-use ratios and published SS, TN and TP data. C=i=14aixi C: SS, TN and TP concentrations (mg L-1); ai: SS, TN and TP specific concentration factor for land use i; xi: ratio of land use i; land use: 1 paddy fields, 2 upland fields, 3 forests, 4 urban areas. The land-use ratios for watersheds, whose lower ends were observation points of river water quality, were determined by the GIS technique using a published database of DEM and LULC mesh data. The SS specific concentration factor was 15.4 (from a 95% lower limit value of 12.0 to a 95% upper limit value of 18.8), 11.5 (7.4 to 15.6), 3.9 (2.6 to 5.1), and 11.2 (9.2 to 13.2) for paddy fields, upland fields, forests and urban areas, respectively (n=5103). The TN specific concentration factor was 1.67 (from a 95% lower limit value of 1.34 to a 95% upper limit value of 2.01), 4.08 (3.64 to 4.51), 0.76 (0.67 to 0.90), and 3.57 (3.38 to 3.76) for paddy fields, upland fields, forests and urban areas, respectively (n=3256). The TP specific concentration factor was 0.146 (from a 95% lower limit value of 0.119 to a 95% upper limit value of 0.172), 0.172 (0.138 to 0.206), 0.044 (0.033 to 0.055), and 0.267 (0.253 to 0.282) for paddy fields, upland fields, forests and urban areas, respectively (n=3256). These specific concentration factors had regional tendencies, such as suburban or rural, intensive or extensive agriculture, and so on.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».