Notice bibliographique
Résumé
Soil erosion is a major environmental concern in Nepal’s mid-hill regions, particularly in areas like Kaski District where steep slopes, intense rainfall, and changing land use contribute to land degradation. This study aims to assess soil erosion loss in Kaski District by applying the Universal Soil Loss Equation (USLE) and the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) models. Utilizing available datasets such as SRTM DEM for slope and aspects data, CHIRPS rainfall data, NARC soil data and ICIMOD land use landcover map, soil erosion loss maps were generated to identify soil erosion patterns. The results show that both USLE and RUSLE models effectively captured the spatial variability of soil erosion across the district, with USLE producing slightly higher estimates than RUSLE. Erosion rates were found to be lower in the southern parts of the district and increased progressively toward the northern mountainous regions. The model outputs were consistent with findings from previous studies in Kaski and similar terrain, supporting the validity of these models for erosion prediction in Kaski. The study highlights the usefulness of USLE and RUSLE as practical tools for soil loss estimation and provides a foundation for future research, land management planning, and soil conservation initiatives in the region.
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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 | 0,000 | 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 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 ».