Spatial Modeling of the Al-Ula Basin in the Medina Region, Saudi Arabia Using GIS
Notice bibliographique
Résumé
GIS techniques change the General Approach to the validation of hydrological models considerably. These techniques have facilitated accurate verification and calculation of all phenomena used to describe the hydrologic basins. The study area consists of a group of valleys affecting Al-Ula city, and the data modelling was presented using the relational method, as an integrated network of geographical phenomena that provides a simpler way to display the concerned modeling, which enables understanding the geographical data when processing and spatially representing the basins. The study identified the cadastral characteristics of the study area; the total basin area was approximately 988,33 km 2 , while the water basins ranged from 32,23 km 2 to 333,93 km 2 . After in-depth analysis of the topographic variables, the study found that the steepest basin in the study area was the B1 basin at about 12.65%, while the B5 basin was the lowest basin at 9.46%, and the lowest peak flow in the water network was about 105.51 m 3 /s in the B1 basin due to short length of watercourses; this means that the basin has not reached a wave-cut activity as it continues to expand. The maximum peak flow in the water network reached 369.82 m 3 /s in basin B5, which may help increase the waterways in the basin; this, in turn, is followed by increased risks of runoff. The study increasingly recommended the use of geographic information systems (GIS) to enhance land capabilities, by interpreting the cadastral, topographic and hydrological variables of the basins in the study area. Therefore, GIS as a powerful spatial system could be used to develop and calibrate models and spatially present their results.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».