Application of Geographic Information Systems and Sediment Routing Methods in Sediment Mapping in Krueng Jreu Sub-Watershed, Aceh Province, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Land management in the Krueng Jreu sub-watershed (Aceh Province, Indonesia) that did not follow soil and water conservation methods encouraged erosion. This can lead to silting of rivers or irrigation canals due to sediment deposition. Limited tools were the main reason for the infrequent measurement and mapping of these sediments in watersheds. Therefore, this study aims to conduct sedimentary mapping using GIS techniques combined with the sediment routing method to successfully produce a map of sediment assessment criteria for the Krueng Jreu sub-watershed area from 2010 to 2019. Rainfall and spatial data from the Krueng Jreu sub-watershed were analyzed to obtain several parameters of surface runoff, peak discharge, erodibility, slope, the value of ground cover, and land management. The results show that the Krueng Jreu sub-watershed was included in the wet climate type. The type of land use classification of savanna accounted for the most significant runoff, and land use type of open soil gave the smallest runoff. The maximum erosion found in the secondary dryland forest type land classification. It was known that the type of secondary dryland forest land use was the most significant contributor to sediment occurrence in the Krueng Jreu sub-watershed area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».