Soil erosion assessment by RUSLE with improved P factor and its validation: Case study on mountainous and hilly areas of Hubei Province, China
Notice bibliographique
Résumé
The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) is widely used to estimate regional soil erosion. However, quantitative impacts of soil and water conservation (SWC) measures on conservation practice factor (P) of the RUSLE remain largely unclear, especially for the mountainous and hilly areas. In this study, we improved the RUSLE by considering quantitative impacts of different SWC measures on the P factor value. The improved RUSLE was validated against the long-term (2000–2015) soil erosion monitoring data obtained from 96 runoff plots (15–35°) in mountainous and hilly areas of Hubei Province, China; the result presented a high accuracy with the determination coefficient of 0.89. Based on the erosion monitoring data of 2018 and 2019, the Root Mean Square Error of the result by the improved RUSLE was 28.0% smaller than that by the original RUSLE with decrement of 19.6%–24.0% in the average P factor values, indicating that the soil erosion modelling accuracy was significantly enhanced by the improved RUSLE. Relatively low P factor values appeared for farmlands with tillage measures (P < 0.53), grasslands with engineering measures (P < 0.23), woodlands with biological measures (P < 0.28), and other land use types with biological measures (P < 0.51). The soil erosion modulus showed a downward trend with the corresponding values of 1681.21, 1673.14, 1594.70, 1482.40 and 1437.50 t km−2 a−1 in 2000, 2005, 2010, 2015 and 2019, respectively. The applicability of the improved RUSLE was verified by the measurements in typical mountainous and hilly areas of Hubei Province, China, and arrangements of SWC measures of this area were proposed.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».