Potensi Pasang Surut Lahan Rawa untuk Pengembangan Irigasi di Kabupaten Merauke Menggunakan Pemodelan Hidrodinamika 1D2D
Notice bibliographique
Résumé
Merauke Regency has three major rivers i.e Bian River, Kumbe River and Maro River (BIKUMA), the three rivers have large horizontal tidal potential. To know the potential of tides in the development of lowland irrigation in Merauke Regency needs to be studied. This study is supported by hydrometry and hydraulic surveys which has been conducted during the dry season during at spring tide and neap tide simultaneously for all three rivers. The survey included measuring river geometry activities with a range of 5 Km, river hydrometry measurements (observation of water fluctuations with proportional distances for model calibration and upstream river velocity for discharge). Limitations of river upstream measurements are limited by the distance where the Bian River along 125 Km, the River Kumbe along 171 km, and the Maro River along 66 km from the estuary. Then, performed a Sobek 1D hydrodynamic modeling that describes the movement of water from upstream into downstream. From the results of modeling is known that the water entering from the sea to the Bikuma River is greater than the water out to sea. The potential for tides is 1.7 Billion m3. Furthermore, the simulation of Sobek 1D2D to obtain the extent of natural condition, the area that can be inundated is 123.609 ha. Utilization of tidal potential can be channeled to the development zone through an integrated lowland irrigation water management system so that water utilization can be optimal.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».