Optimizing the Management of Soil Erosion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To reduce the environmental and economical impact of soil erosion resulting from improper management of land-use activities, a study was initiated by the Iranian Ministry of Construction on Syahrood, one of the sub-basins of the Damavand watershed in Iran. Land-use optimization is one of the appropriate strategies for soil conservation. It can empower the decision maker or watershed manager to choose from different land-use scenarios to reach the best decision with the different combinations of variables. The output results of the sediment yield model, including the integration of the Modified Universal Soil Loss Equation (MUSLE) with Spatial Analysis System-Geographic Information System (SPANS-GIS), along with the net income of each land use were used as input in the land-use optimization model for minimizing the sediment yield and maximizing farm production of each land use. The multi-objective linear programming simplex method of Steuer (1995) was used to solve the problem. The optimization process allocated dryland farming areas to rangelands if no changes were made to the current supporting practice system. The expected annual sediment yield from the entire sub-basin was reduced by 2420 tonnes/year (or by 5%) and the annual net farm income was increased by 3.99 billion Iranian Rial/year (or by 134%).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».