Cultivating Sustainable Green Belts with ADW and RWH in Iraq's Arid Zones
Notice bibliographique
Résumé
Climate changes and water scarcity are forcing arid and semi-arid countries to search for non-conventional alternatives of renewable water resources such as Agriculture Drainage Water (ADW) and Rainwater Harvesting (RWH).Bio-saline Agriculture (that defined as the production and growth of plants irrigated by saline waterin water scarce location) is introduced to achieve food security.The phenomenon of dust storms is commonly seen in arid zones that is affected by climate changes.Protection of these areas requires the establishment of windbreaks and sustainable green belts to reduce wind speed and soil erosion.This research aims to study the area that can be planted by orchards of palm and olives using ADW and RWH around Main Outflow Drain (MOD) in Iraq.Two alternatives are proposed according to the possibility of using the rainwater-harvesting technique in order to expand the irrigated areas; to reduce the quantities of saline water in irrigation and reclamations the soil from the excess quantities of salinity.It was found using only 30% of MOD saline water achieves the cultivation of a net green belt width of palm and olive of 9.74 km on both sides of MOD of 526 km length from north of Baghdad to the Basra city.The accumulated salinity at steady state condition of using ADW was estimated according to WATSUIT model is within the range of orchards and high tolerant winter crops like barley.This research demonstrates a viable strategy for mitigating soil erosion and dust storms in arid regions, offering a model for sustainable agricultural practices in the face of climate change.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».