Influence of land use activities on predicted soil loss in a semi-arid river basin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Soil loss due to land transformations is a serious issue confronting the globe nowadays. The research's main focus was to predict future land use and land cover (LULC) and quantify soil loss, which is exacerbated by excessive rainfall following uneven topography, intensive agriculture, and a lack of adequate watershed management strategies. The Landsat satellite data were classified using maximum likelihood algorithm, and future LULC (2030 and 2040) was quantified using TerrSet Land Change Modeler through Markov Chain Model. In addition, the RUSLE was applied to estimate soil loss based on LULC data from various years, and the results were evaluated using sediment observation data. In this research, the LS-factor has been quantified by employing open-source digital elevation models (DEMs) (SRTM, ASTER, MERIT, AW3D30, NASADEM, CARTOSAT, and TanDEM-X). Furthermore, hypsometry analysis was carried out to assess erosion vulnerability at the sub-watershed. The results showed that SRTM 30-m DEM-based soil loss corresponds to observation. Moreover, soil loss is estimated at 16.55 t/ha/year for 2015, whereas future soil loss may be reduced to 14.51 and 14.46 t/ha/year in 2030 and 2040, respectively.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle