Assessing climate and human activity effects on lake characteristics using spatio-temporal satellite data and an emotional neural network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different sensing methods provide valuable information for comprehensive monitoring strategies, which are crucial for the ecological management of lakes and watersheds. Subsequently, the resulting spatio-temporal information can be considered the fundamental knowledge for the water resources management of watersheds. Lake Urmia is deemed one of the most important aquatic habitats in Iran. It has been experiencing significant changes during recent years due to climate change, anthropogenic activities, and a lack of coherent management approaches. Hence, awareness of the hydro-ecological factors during the last few decades is critical for identifying the problems. In this research, the impacts of changes in key parameters such as precipitation, evapotranspiration, water surface temperatures, suspended sediment concentration, saline features, and vegetation are explored using satellite imagery. The primary purpose of this study is to evaluate the Lake Urmia crisis concerning human-involved and climate factors such as the agriculture sector and construction of the causeway. In this regard, a limbic based Emotional Artificial Neural Network (EANN) is developed as a non-linear universal mapping and implemented for the first time to demonstrate the interactions between the considered hydro-ecological factors and the sensitivity of the two indicators the lake health. Providing a comprehensive spatio-temporal analysis is another objective of this study in order to detect the onset of deterioration in the parameters. The values of the efficiency criteria were measured to evaluate the sensitivity of the EANN models to the related inputs. The quantitative results confirm that the combination of both climate and anthropogenic factors, including the agricultural sector's overdraft, leads to the most efficient EANN model and, consequently, is considered the leading cause of the crisis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».