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Enregistrement W3097249123 · doi:10.17977/um071v25i22020p1-10

ANALISA MODEL HIDROGRAF BANJIR KALI NGOTOK DENGAN METODE SCS, SNYDER DAN NAKAYASU

2020· article· id· W3097249123 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

RevueBANGUNAN · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueData Mining and Machine Learning Applications
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak:Permasalahan banjir seringkali melanda wilayah DAS Kali Ngotok setiap tahun. Masalah banjir pada umumnya disebabkan oleh perubahan tata guna lahan dan penurunan fungsi sungai yang ada di wilayah DAS Kali Ngotok serta sering terjadinya back water dari sungai-sungai yang bermuara di Kali Brantas pada saat mengalami debit maksimal. Untuk itu studi perbandingan debit puncak banjir perlu dilakukan karena belum adanya penelitian mengenai pengendalian banjir. Sehingga dilakukan penelitian mengenai analisis model hidrograf satuan sintetik. Metode hidrograf satuan sintetik yang digunakan adalah SCS, Snyder, dan Nakayasu. Data hujan yang digunakan adalah data hujan tahun 1998-2016 dari 14 stasiun hujan di wilayah DAS Kali Ngotok. Metode poligon Thiessen digunakan untuk mengetahui besaran hujan yang tersebar di wilayah DAS Kali Ngotok. Besaran hujan rata-rata yang turun di DAS Kali Ngotok dalam kurun waktu 1998-2016 sebesar 97.05 mm. Pada tahap pemodelan, pembagian sub catchment DAS dilakukan dengan membagi menjadi 5 sub DAS. Hasil pemodelan dengan metode SCS, Snyder, dan Nakayasu menunjukkan besaran debit untuk kala ulang 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 20 tahun, 25 tahun, 50 tahun, 100 tahun, dan 200 tahun yang bervariasi. Data AWLR yang mendekati hasil pemodelan adalah data tahun 2014. Hasil kalibrasi hidrograf untuk metode SCS dengan kala ulang 25 tahun sebesar 0.88, untuk metode Snyder dengan kala ulang 25 tahun sebesar 0.74, dan untuk metode Nakayasu dengan kala ulang 25 tahun sebesar 0.43. Dengan demikian model hidrograf SCS dengan kala ulang 25 tahun mendekati dengan model hidrograf lapangan berdasarkan data AWLR yang ada serta sesuai dengan hasil pengamatan pada saat survey penduduk.Kata-kata kunci: DAS, Kali Ngotok, SCS, Snyder, NakayasuAbstract: Flood problems often hit the Ngotok River watershed every year. The problem of flooding is generally caused by changes in land use and a decrease in river functions in the Ngotok River watershed area as well as frequent back water from rivers which empties into Brantas River when experiencing maximum discharge. For that reason a comparative study of peak flood discharge needs to be done because there is no research on flood control. So that research is conducted on the analysis of synthetic unit hydrograph models. The synthetic unit hydrograph method used is SCS, Snyder, and Nakayasu. Rainfall data used is data from 1998-2016 from 14 rain stations in the Ngotok River watershed. The Thiessen polygon method is used to determine the amount of rain scattered in the Ngotok River watershed. The average rainfall in the Ngotok River watershed in the period 1998-2016 was 97.05 mm. In the modeling phase, the sub catchment division of the watershed is carried out by dividing it into 5 sub catchments. The modeling results using the SCS, Snyder, and Nakayasu methods show the amount of discharge for the return period of 2 years, 5 years, 10 years, 20 years, 25 years, 50 years, 100 years, and 200 years which varies. AWLR data approaching the modeling results are 2014 data. The hydrograph calibration results for the SCS method with a 25 year return period are 0.88, for the Snyder method with a 25 year return period of 0.74, and for the Nakayasu method with a 25 year return period of 0.43. Thus the SCS hydrograph model with a 25 year return period approaches the field hydrograph model based on the AWLR data that exists and is in accordance with the observations during the population survey.Keywords: Watershed, Ngotok River, SCS, Snyder, Nakayasu

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,238 · 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