Physicochemical Analysis of Parameters Influencing Soil Loss for a Selected Location in North Central Nigeria Using Rainfall Simulator
Notice bibliographique
Résumé
Developing a simple and proper model that can accurately predict runoff generation for various locations is in strong demand. This study developed a simple model based on the interactive effects of rainfall intensity and soil physicochemical properties on runoff using a locally produced rainfall simulator. The drop velocity (DV) was calculated to be 8.101m/s and 2.443 m/s when operated at maximum and minimum intensity, respectively, and the performance test revealed the experimental coefficient of uniformity (CU) and rainfall intensity from the simulator to be 79.86 % at 31.79 mmhr-1 and 78.03 % at 16.08 mmhr-1 at maximum and minimum intensity respectively. Results showed that the soils were loamy sand, with clay having the lowest percentage between 3.55% - 4% and sand having the highest percentage between 78.4% - 80.1% on both plots. Runoff significantly correlated with pH(H20), nitrogen and rainfall intensity for vegetative plot (p < 0.001, R2 = 86.29%) while for bare plot, runoff significantly correlated with pH (KCl), Electrical Conductivity, Exchangeable Calcium, and rainfall intensity (p < 0.001, R2 = 92.39%). This result revealed that rainfall intensity and alkalinity are key factors influencing runoff in the study location.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».