GIS based Vulnerability Model Assessment of The Alexan-dra Jukskei Catchment in South AfricaGIS based Vulnerability Model Assessment of The Alexan-dra Jukskei Catchment in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
This article sets out to detail an investigation of groundwater management in the Juksei Catchment of South Africa through spatial mapping of key hydrological relationships, interactions, and parameters in catchments.The Department of Water Affairs (DWA) noted gaps in the implementation of the South African National Water Act 1998: article 16, including the lack of appropriate models for dealing with water quantity parameters.For this reason, this research conducted a drastic GIS-based groundwater assessment to improve groundwater monitoring system in the Juksei River basin catchment of South Africa.The methodology employed was a mixed-methods approach/design that involved the use of DRASTIC analysis, questionnaire, literature review and observations to gather information on how to help people who use the Juskei River.GIS (geographical information system) mapping was carried out using a three-parameter DRASTIC (Depth to water, Recharge, Aquifer media, Soil media, Topography, Impact of the vadose zone, Hydraulic conductivity) vulnerability methodology.In addition, the developed vulnerability map was subjected to sensitivity analysis as a validation method.This approach included single-parameter sensitivity, sensitivity to map deletion, and correlation analysis of DRASTIC parameters.The findings were that approximately 5.7% (45km2) of the area in the northern part of the Juksei watershed is highly vulnerable.Approximately 53.6% (428.8 km^2) of the basin is also at high risk of groundwater contamination.This area is mainly located in the central, north-eastern, and western areas of the sub-basin.The medium and low vulnerability classes cover approximately 18.1% (144.8 km2) and 21.7% (168 km2) of the Jukskei River, respectively.The shallow groundwater of the Jukskei River belongs to a very vulnerable area.Sensitivity analysis indicated that water depth, water recharge, aquifer environment, soil, and topography were the main factors contributing to the vulnerability assessment.The conclusion is that the final vulnerability map indicates that the Juksei catchment is highly susceptible to pollution, and therefore, protective measures are needed for sustainable management of groundwater resources in the study area.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».