Flood Hazard Analysis as Impact of Climate Change on Slum Areas in Palembang, South Sumatera
Notice bibliographique
Résumé
Palembang and the surrounding areas there are many slums, especially alongside the river areas, the land is located in the wetlands area in Palembang. The growth of slums Village 5 Ulu Seberang Ulu I district, due to its strategic position in the region where the services and trade, thus becoming the choice of those newcomers to settle into the community and economic life along the river make migrants from villages to bring the crop to trade. From trading there are needs for a place to stay, and they set up lodges in a way ride with landlords and natives Palembang along the river. Eventually from makeshift cottage house, and began to grow houses on stilts. Because it’s near the center of trade and services, attracting residents urbanization outside of Palembang to choose to live in this village to find work with do not have the education and special skills, so many emerging slums without complete infrastructure housing is especially sanitation.In Palembang, floodsseems to have a tendency to increase every year. Increasing trend of flooding in Palembang not only the breadth of course, but the loss also increases as well. Materials used in the study was DEM, topographic maps, land use maps, maps tides, river flow data, the coefficient manning, cross section of the river and drainage system data. Value DEM manipulation, spatial patterns of river that flooded as a result of tidal depicted in the map indicates that the area is mostly in the form of alluvial land. Based onthe results ofa GIS analysis of the research region obtained five areas of flood hazard that area11.43% very high hazard, high hazard 8.71%, 5.99% medium hazard, low hazard 3.59%, 70.28% very low hazard, Where almost all areas of research into the danger area is very high, high, low and very low. Looking at the results that have been obtained through a process of spatial data processing almost the whole area along the river included in the criteria of high hazard is due to the use of land in the form of slums, the soil type is alluvial soil, and most drainage network density contrast is less well. Almost the entire District of Seberang Ulu I have a region surrounding the flat category.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».