Impact of soil erosion on agricultural sustainability based on crop water productivity in semi-arid Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil erosion is a significant threat to global food production, reducing the productivity of natural ecosystems and agricultural lands. In this study, we examine the loss of crop water productivity in the Halil River agricultural watershed, Iran. Areas within this watershed that are prone to soil erosion were delineated using two machine learning algorithms viz. Support Vector Machines (SVM) and Multivariate Discriminant Analysis (MDA), and 11 geo-environmental factors including elevation, lithology, land use, hydrologic soil group, soil depth, drainage density, soil available water capacity (SAWC), population density, slope (degrees), R factor, and distance to road. Finally, the loss of blue, green, and total crop water productivity of some main cultivated crops (wheat, dates, citrus, and tomatoes) in the study watershed was assessed under pessimistic (20%), optimistic (10%), and normal (15%) scenarios of crop water productivity loss. The results indicate that hydrologic soil group, elevation, and land use are the most important factors for soil erosion susceptibility. In addition, validation results of machine learning algorithms showed that the SVM model (AUC = 94%, TSS = 0.85) outperformed MDA (AUC = 92.3%, TSS = 0.81), and was therefore selected for further analysis. According to the SVM model, 14.3% of the watershed falls within the very high erosion susceptibility class. Agricultural lands are mostly located in areas of moderate to very high erosion risk. Production of wheat, citrus, dates, and tomatoes in moderate, high, and very high areas of erosion susceptibility map are estimated to be 2.4, 5.3, 13.3, and 10.7 million tons, respectively. In the optimistic scenario, total productivity losses per unit of water consumed water by wheat, dates, citrus, and tomatoes are 0.22, 1.24, 2.15, and 2.35 kg m −3 . and total economic loss will be 14,371, 93,675, 83,247 and 51,893(×10 4 ) US$. In the more realistic scenario, these losses are, respectively, 0.32, 1.86, 3.23, and 3.53 kg per unit of consumed water and the economic loss are 21,557, 140,517, 124,872 and 77,841(×10 4 ) US$. The total productivity losses per unit of water consumed in the pessimistic scenario are, respectively, 0.43, 2.47, 4.30, and 4.70 kg m −3 and total economic loss are 28,743, 187,353, 166,494 and 103,782 (×10 4 ) US$. The results underscore the urgent need for site-specific erosion mitigation strategies to safeguard agricultural productivity and water efficiency.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».