الرئيسية › دليل الباحثين › Modeste Meliho
Modeste Meliho
الانتماء : Mohammed V University · Scientific Institute of Rabat
- 17منشورات (انتماء مغربي)
- 26مجموع المنشورات
- 589الاستشهادات
- 13مؤشر h
الملف البحثي
لدى Modeste Meliho 17 منشور(ات) مفهرسة (2016–2025). تُنشر أعماله أساسًا في «Theoretical and Applied Climatology»، «Environmental Earth Sciences» و«Environmental Monitoring and Assessment». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Assessment of soil erosion rates in a Mediterranean cultivated and uncultivated soils using fallout 137Cs» (2019)، وقد استُشهد به 80 مرة. 6 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 11 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في كندا.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Soil erosion and sediment transport
- Climate variability and models
- Landslides and related hazards
- Soil Geostatistics and Mapping
- Remote Sensing in Agriculture
المنشورات (17)
- Selection of climate simulations for climate change impact studies: case study of the Souss watershed, Morocco
- Spatiotemporal modeling of the potential impact of climate change on shifts in bioclimatic zones in Morocco
- Spatial Prediction of Soil Organic Carbon Stock in the Moroccan High Atlas Using Machine Learning
- Future climate change projections in the agroecological, bioclimatic, biogeographical and altitudinal vegetation zones of Morocco
- Spatiotemporal prediction of daily air temperature using remote sensing and machine learning in Morocco
- Contribution to the Modeling of the Organic Matter of Moroccan Forest Soils within the Context of Global Change: Case study of the Central Plateau
- Land-cover/land-use change dynamics modeling based on land change modeler
- Spatial prediction of flood-susceptible zones in the Ourika watershed of Morocco using machine learning algorithms
- Assessment of forest dieback on the Moroccan Central Plateau using spectral vegetation indices
- Artificial intelligence and remote sensing for spatial prediction of daily air temperature: case study of Souss watershed of Morocco
- Role of Agricultural Terraces in Flood and Soil Erosion Risks Control in the High Atlas Mountains of Morocco
- Spatial assessment of soil erosion risk by integrating remote sensing and GIS techniques: a case of Tensift watershed in Morocco
- Assessment of soil erosion rates in a Mediterranean cultivated and uncultivated soils using fallout 137Cs
- Impact of meteorological drought on agriculture in the Tensift watershed of Morocco
- A GIS-based approach for gully erosion susceptibility modelling using bivariate statistics methods in the Ourika watershed, Morocco
- Effects of land use and cover type on the risks of runoff and water erosion: infiltration tests in the Ourika watershed (High Atlas, Morocco)
- Cartographie Des Risques De L’erosion Hydrique Par L’equation Universelle Revisee Des Pertes En Sols, La Teledetection Et Les Sig Dans Le Bassin Versant De L’ourika (Haut Atlas, Maroc)
مجلات النشر
- Theoretical and Applied Climatology × 2
- Environmental Earth Sciences × 2
- Environmental Monitoring and Assessment × 1
- Remote Sensing × 1
- African Journal of Ecology × 1
- Ecological Engineering & Environmental Technology × 1
المنشورات حسب السنة
- 20251
- 20241
- 20234
- 20224
- 20211
- 20201
- 20192
- 20181
- 20171
- 20161
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : École Nationale Forestière d'Ingénieurs · Université Ibn-Tofail · National Centre for Nuclear Energy, Science and Technology · Cadi Ayyad University · École des Sciences de I'information
بلدان المؤلفين المشاركين : كندا
المؤلفون المشاركون
- Abdellatif Khattabi
- Driss Zejli
- Nadia Mhammdi
- Mhammdi Nadia
- Mohamed Sabir
- Amal Boujraf
- Youssef Dallahi
- Asmae Nouira
- Saïd Lahssini
- Mohamed Boulmane
- Caleb Efelic Dansou
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.