PLANEJAMENTO E GESTÃO AMBIENTAL DE BACIAS HIDROGRÁFICAS A PARTIR DA MODELAGEM HIDROSSEDIMENTOLÓGICA E ESTUDO DE CENÁRIOS ALTERNATIVOS DE USO E COBERTURA DO SOLO
Bibliographic record
Abstract
O objetivo desta pesquisa foi analisar os resultados da modelagem hidrossedimentológica sob diferentes cenários alternativos de uso e cobertura do solo para a bacia hidrográfica do rio Goiana (Pernambuco), discutindo-se quanto ferramenta para o planejamento e ambiental de bacias hidrográficas. Utilizou-se o modelo hidrológico SWAT junto ao SWAT-CUP para execução dos produtos de vazão, sedimentos e cenários hipotéticos. O cenário alternativo de reflorestamento demonstra que as áreas de vegetação nativa reduzem as vazões de pico no período chuvoso e elevam a disponibilidade hídrica nos períodos que sucedem o período chuvoso. Para produção de sedimentos, o cenário de expansão urbana acarretou estimativas superiores, o que pode ser relacionado a redução de áreas florestais e aumento de áreas impermeabilizadas. O cenário do Uso Atual apresentou aporte considerável de sedimentos, demonstrando o impacto que a produção agropecuária possui nos processos erosivos. Em ambos os cenários se reconhece a necessidade do desenvolvimento de estratégias de conservação ambiental, em que se retrata neste trabalho os benefícios da recuperação de áreas degradadas e preservação de áreas florestais. Os resultados da modelagem hidrossedimentológica obtidos para os três cenários estabelecidos neste trabalho demonstram a possibilidade da aplicação desses como uma ferramenta de planejamento e gestão de bacias hidrográficas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".