Effectiveness of Chinese pine (Pinus tabulaeformis) plantation at reducing runoff and erosion rates in Anjiagou Watershed in Semi-arid Region of Gansu, China
Notice bibliographique
Résumé
China's Loess Plateau regions have experienced severe soil erosion for many decades due to fragmented landscapes, steep slopes, and concentrated rainfall storm-events. Restoring sub-optimal or marginal farming fields, mostly on steep, hilly terrain, to plantation forests has been a long-standing strategic policy in China aimed at rehabilitating degraded environments and reducing soil and water erosion. While there are numerous studies that have focused on the effects of forests at controlling soil erosion at relatively short time scales, few have addressed longer-term effects of plantation forests on reducing runoff and the mechanisms that inhibit erosion. Chinese pine (Pinus tabulaeformis) has been widely planted in abandoned or reclaimed lands that were formerly farmed in Northwest China; however, there is limited knowledge about the effectiveness of the tree species at reducing soil and water erosion. In this study, we examined reduction rates of runoff and erosion by Chinese pine plantation in comparison with agricultural land as a control (i.e., wheat, a dominant agricultural commodity in the region), based on long-term monitoring of modified standard erosion plots with slopes of 10°, 15°, and 20°. Results showed that as the slope of the land increased, rates of erosion increased for both plantation and agricultural land use. However, the runoff and soil erosion rates under Chinese pine plantation forest were about 11% and 60% lower, respectively, than those under agricultural land use of the same slope. Scaling with the slope, the highest reduced runoff and erosion rates by Chinese pine forest were 17% and 72%, respectively, on 20° slope. Also, it was found that runoff rates from the forested land were positively related to erosive rainfall (i.e., rainfall when runoff generated), and varied with forest canopy coverage. The rates of runoff and erosion can be well model led with multiple regression models. Taken together, this study provides insight into the importance and potential of Chinese pine plantations in the conservation of soil and water in China's Loess Plateau.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».