The Role of Vegetation Health and Nature Based Solutions in Mitigating Climate Change in River Isiukhu Basin.
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of how well Nature based Solutions (NbS) can offset climate change is vital for mitigation and adaptation planning, but has rarely been done. Therefore, this study aimed to assess the role of NbS and vegetation health in mitigating the effects of climate change in River Isiukhu basin using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Bare Soil Index (NDBSI). NDVI and NDBSI were derived from Google Earth Engine and ArcGIS Pro 3.2. Precipitation and temperature data was collected from Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) and TERRACLIMATE respectively. The relationship between remote sensing indices (NDBSI/NDVI) and temperature/precipitation were explored using Pearson correlation. Three major NbS projects were noted in the region. NDVI increased by 35% between 1990 to 2023. The increases were noted between 1990-2013 while declines were noted between 2013-2023. NDBSI decreased between 1990-2013 and increased between 2013-2023. In terms of climate variability, the overall precipitation increased by 22.7% (427.3 mm) between 1990 -2023. The mean temperature increased by 7.43% (1.5˚C) between 1990-2023. There was a positive relationship between precipitation and NDVI (r = 0.5549) and a negative correlation between precipitation and NDBSI (r = -0.139). Temperature was both positively correlated with NDVI (r = 0.8237) and NDBSI (r = 0.1916). Therefore, vegetation health and cover greatly controlled the climatic conditions of River Isiukhu basin. This study prioritises the adoption of NbS for climate change mitigation in River Isiukhu Basin. The study findings can be used as a reference for measuring the effectiveness of NbS in mitigating climate change in the world.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».