Estimasi Cadangan Karbon Akibat Perubahan Tutupan Lahan di Kabupaten Kendal
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas emissions are the main cause of global warming through the Green House Effect event. This occurs due to an increase in greenhouse gas emissions from various emission sources, one of which is land cover change. Land cover on the earth's surface has a fixed carbon stock value that contributes to storing carbon stocks through its absorption capacity. So, if there is a change in land cover from one land cover to another, it will cause the carbon stock of a land cover to change. Research on changes in carbon stocks due to land cover changes were carried out in Kendal Regency. This study uses Landsat image data from 2008, 2013, and 2018. The method used is image interpretation with guided classifications and Stock Difference for calculating changes in carbon stocks. The results obtained from this study are the changes in land cover in Kendal Regency in 2008-2018. The occurrence of land cover conversion will affect the carbon stock stored in each type of land cover in the Kendal Regency. Kendal Regency's carbon stock for 10 years has decreased. In the period 2008-2013, the total decline in carbon stocks was -4,305,193.29 tons C. This situation was caused because land cover in 2008 had more total carbon stock than the total carbon stock in 2013. Meanwhile, in the 2013- period 2018, there was a change in the carbon stock of -1,450,080.51 ton C, where the land cover in 2013 had more total carbon stock compared to the total carbon stock stored in 2018. The difference in total carbon stock in a certain year is influenced by the area of land cover as well as the determination of the carbon stock that each land cover has. The results of calculations regarding the estimated carbon stock in the Kendal Regency can then be considered for stakeholders and policymakers to develop plans and scenarios (land use directions) that support the mitigation of land-based greenhouse gas emissions to address environmental problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».