GIS- and Remote Sensing-Based Multi-Criteria Analysis for Rainwater Harvesting Site Selection: A Case Study of Wadi Sarkhar Watershed, Wasit, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
In response to escalating water demand and the depletion of natural freshwater resources, the strategic identification of suitable sites for rainwater harvesting (RWH) has emerged as a sustainable approach to mitigate water scarcity and flood risks in arid and semi-arid regions.In this study, a geospatially integrated multi-criteria decision analysis (MCDA) was conducted to delineate optimal RWH zones within the Wadi Sarkhar watershed, located in Wasit, Iraq.A total of eleven critical factors-encompassing hydrological, topographical, climatic, land use, and infrastructural parameters-were selected based on their relevance to runoff generation and storage potential.This included rainfall, runoff, evaporation, slope, land cover, soil type, proximity to roads and settlements, and stream orders (fifth to seventh).Weights were assigned to each criterion using the analytic hierarchy process (AHP), and the pairwise comparison matrix yielded a consistency ratio (CR) of 0.012, which is significantly below the accepted threshold of 0.1, indicating strong internal consistency.Spatial analysis and overlay operations were performed using ArcGIS 10.8, with the Raster Calculator employed to synthesize a final suitability map categorized into five classes: very high, high, moderate, low, and very low suitability.Results indicated that approximately 34.33% of the watershed area (435.14 km ) was classified as having high to very high suitability for RWH interventions, while the remaining 65.67% (834.41 km ) was deemed less favourable.A sensitivity analysis was also carried out to assess the robustness of the model by adjusting the weights of dominant criteria, confirming the model's resilience and reliability.The findings offer a robust spatial planning framework to inform policymakers, environmental engineers, and water resource managers in the development of region-specific RWH strategies that enhance water availability, reduce flood risk, and contribute to long-term ecological resilience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».