Applicability of HEC-RAS and Geospatial Tools for Inland Waterways Transportation Corridor: Case Study of Ganga Basin, Bihar, India
Notice bibliographique
Résumé
Bihar has the largest networks of Rivers and drainage systems and most of them are perineal. Previously, north Bihar had active inland waterways transportation networks but these days the networks are not in use. Due to rapid urbanization and a hike in fuel prices, the transportation cost within the state has risen in the past few years. The demand for cheaper transportation systems is highly needed in these areas for goods transportation. Recently, the inland waterways authority of India has started a new shipping service in River Ganga only but a few more river networks can also be used for these kinds of activities. A study was conducted to find the inland waterways' potential for the development of a state river transportation corridor for North Bihar India. Various mathematical modeling tools such as HEC-RAS, HEC-HMS along with geospatial tools have been used for this study. The result obtained by the study indicates that the six more rivers of the states have the potential for inland waterways transportation along with suitable vessels for transportation. The methodology developed in the study is suitable for the development of waterways transportation corridors at various places. The study also emphasizes selecting the proper places for making the jetties which may be helpful for various activities such as disaster management, industrial fright services, logistic supply, etc.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».