Assessing Potential Landfill Sites Using GIS and Remote Sensing Techniques: A Case Study in Kirkuk, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
Solid waste management poses a significant challenge in rapidly growing urban centers in developing countries, including Iraq. Landfilling is the most prevalent method for solid waste disposal, and identifying suitable landfill locations that minimize environmental and societal impacts is crucial. The proliferation of random waste disposal sites in Kirkuk city underscores the need for the application of international standards in selecting optimal landfill sites. In this study, Geographic Information System (GIS) and Analytical Hierarchy Process (AHP) were integrated to determine the most appropriate landfill site in Kirkuk city. A model was developed to identify the most suitable location for a proposed landfill, taking into account various factors. Four potential sites were proposed and compared to the existing location, with the selection based on multiple criteria. Key criteria included proximity to villages, wells, rivers, surface water, hospitals, schools, oil pipelines, airports, and parks; environmental factors such as agricultural land, hydrology, groundwater, and land use/land cover (LULC); engineering aspects including soil, roads, slopes, railways, and valleys; and socio-economic factors like cost and public acceptance. The results indicated that the current landfill site exhibited the least negative impact on environmental, economic, and social aspects. The proposed method demonstrated efficiency in application, reducing the time and cost with remarkable accuracy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».