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Enregistrement W3094944377 · doi:10.30659/jpsa.v17i2.12606

Pemetaan Kebakaran Hutan Dan Lahan Kabupaten Tanah Bumbu Kalimantan Selatan Menggunakan Aplikasi Sistem Informasi Geografis

2020· article· en· W3094944377 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Planologi · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Conservation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyLand coverGeographic information systemProtection forestGeospatial analysisLand useEnvironmental scienceAgroforestryHydrology (agriculture)Remote sensingEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Forest and land fires are one of the main factors in forest destruction, so as in Tanah Bumbu District, South Kalimantan Province. It always occur every year especially during the dry season. This study aims to obtain the distribution of the risk area for forest and land fires in Tanah Bumbu District and to map the areas based on their level of forest and land fires vulnerability using geographic information system. Geospacial modelling to map the vulnerability of forest and land fires uses six parameters, those are hotspot distribution, land use and land cover, topography, hydrology (river accesibility), rain fall, and demographic and settlement accesibility data. The analytical method used are overlay, skoring, and descriptive method. The results of this study indicate that the vulnerability of forest and land fire in Tanah Bumbu district consists of five classes, those are secure zone of 166.570, 21 ha (32,87%), not vulnerable zone of 159.477,86 ha (31,47%), a bit vulnerable zone of 97.297,33 ha (19,2%), vulnerable zone of 59.862,88 ha (11,81%), and a verry vulnerable zone of 23.487,68 ha (4,63%). Land cover with high risk of forest and land fire are shrubs, dry land agriculture, secondary forest, plantations, and plantation forests. While Kecamatan Satui and Kecamatan Kusan Hulu area the area that very vurnerable.Keywords: forest and land fires, vurnerability, geospatial modelling, geographic information system ABSTRAKKebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu faktor utama dalam kerusakan hutan, begitu pula di Kabupaten Tanah Bumbu Provinsi Kalimantan Selatan. Setiap tahun kebakaran hutan dan lahan selalu terjadi, terutama pada musim kemarau. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh sebaran daerah resiko kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Tanah Bumbu serta memetakan daerah rawan kebakaran hutan dan lahan berdasarkan tingkatan kerawanannya menggunakan sistem informasi geografis. Pemodelan geospasial untuk membuat peta kerawanan menggunakan enam parameter yaitu sebaran hotspot, penggunaan lahan dan tutupan lahan, topografi, hidrologi khususnya aksesibilitas terhadap sungai, curah hujan, serta data demografi dan aksesibilitas permukiman. Metode analisis yang digunakan adalah metode tumpang susun (overlay), pembobotan, dan deskriptif.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kerawanan kebakaran hutan di kabupaten Tanah Bumbu terdiri dari lima kelas yaitu daerah aman seluas 166.570, 21 hektar (32,87%), daerah tidak rawan seluas 159.477,86 hektar (31,47%), daerah agak rawan seluas 97.297,33 hektar (19,2%), daerah rawan seluas 59.862,88 hektar (11,81%), dan daerah sangat rawan seluas 23.487,68 hektar (4,63%). Tutupan lahan yang paling sering terjadi kebakaran hutan dan lahan adalah belukar, pertanian lahan kering, hutan sekunder, perkebunan, dan hutan tanaman. Daerah paling rawan terhadap kebakaran hutan dan lahan adalah Kecamatan Satui dan Kecamatan Kusan Hulu.Kata Kunci: kebakaran hutan dan lahan, kerawanan, pemodelan geospasial, sistem informasi geografis

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle