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Enregistrement W4323364886 · doi:10.18280/ijdne.180125

Analysis of Rainfall, Wind Speed and Streamflow Trends and Their Relationships in the Klip River Catchment, Alfred Duma Municipality, South Africa

2023· article· en· W4323364886 sur OpenAlexvenueno aff
Dunisani T. Chabalala, Julius Musyoka Ndambuki, Sophia Sudi Rwanga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South AfricaTshwane University of Technology
Mots-clésStreamflowHydrology (agriculture)Drainage basinGeographyWind speedEnvironmental scienceClimatologyRiver managementMeteorologyGeologyCartographyEnvironmental resource managementGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ladysmith, a town in South Africa's KwaZulu-Natal province, has experienced flooding almost every year since 1884, resulting in temporary water shortages as well as the loss of lives, properties, and businesses.Ladysmith is a major economic, financial, and administrative hub for both the Alfred Duma municipality and the uThukela District Municipality.This study aimed to study the relationships between rainfall, wind speed, and streamflow trends in the Klip River catchment.The monthly, seasonal and annual trends were studied using the Mann-Kendall test.The study's findings revealed both decreasing and increasing trends in all streamflow, wind speed and rainfall.Streamflow and wind speed increased in most months, while rainfall had an equal combination of both increasing and decreasing trends throughout the year.The average annual streamflow decreased at a rate of -1.39 m 3 /s, rainfall at -3.05 mm, whereas wind speed increased by 3.68 m/s.On a seasonal scale, streamflow showed a decrease in spring and summer, whereas rainfall increased in the same seasons.In contrast, wind speed showed an increasing trend in all seasons.These results could be helpful in the planning and development of sustainable flood mitigation strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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