Evaluation of the impact of the Gully Land Consolidation Project on runoff under extreme rainfall
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extreme rainfall is an important driver of soil erosion and land damage. The Gully Land Consolidation program (GLCP) was first launched in 2011 as a major land reclamation practice to increase farmland in the Loess Plateau of China. Studying the impact of artificial projects on hydrology can help humans to respond to the various water issues, but the assessment of the effects of the GLCP on extreme rainfall‐induced water runoff at watershed scale is currently lacking. Our study used the soil and water assessment tool (SWAT) to evaluate the influence of the GLCP at different locations and areas on water runoff under extreme rainfall events in the Yanhe watershed. Results showed that: (1) the GLCP can improve the interception of surface runoff, with interception efficiency in downstream of the watershed approximately twice that at midstream and entire watershed as well as seven‐times that at the upstream; (2) when GLCP measures are evenly distributed in a watershed, as the area of GLCP increases from 76.40 km2 (1% of watershed area) to 382.01 km2 (5%), the interception of surface runoff increases by 0.77 mm; (3) and the GLCP can increase soil infiltration and groundwater recharge. This research is expected to provide insights into the optimized layout of the GLCP at watershed scale. Correspondingly, policymakers can refer to this information in developing policies on the sustainable use of land.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».