Flow Simulation Using 2D Hydrodynamic Model at the Palu Estuary Based on National DEM (DEMNAS) Source Data
Notice bibliographique
Résumé
2D hydrodynamic simulation is very important to be performed to interpret the flow characteristics of a river segment. The success of this simulation is determined not only by the input boundary data, but also by the quality of the data used to create the geometry model, such as terrestrial survey data, digital elevation model (DEM) or data from other sources. This paper aims to assess the use of National DEM data (DEMNAS) as the basis for constructing a 2D geometry model for flow simulation in the downstream segment of the Palu River, Sulawesi, Indonesia. The simulation results using this DEM were compared with simulations based on geometry generated from terrestrial survey data. The hourly observation discharge data at Point P3 and tidal observation data at Point P1 in the period March 17th – 18th, 2021 were assigned as the inputs at the upstream and downstream boundaries, respectively. The performance of the two model scenarios was evaluated by comparing the water surface elevation observed and simulated during the time range at Point P2 using the efficiency of Nash–Sutcliffe (NSE). The simulation results show that the two geometry-forming data provide different performance against NSE. The terrestrial survey data shows a fairly good performance, while the DEMNAS data indicates a poor performance with a negative NSE. Based on the NSE of these two scenarios, it can be interpreted that the DEMNAS data is still not sufficient to construct the model geometry for the case in this area. This is not only related to the DEMNAS resolution, especially the vertical resolution, but is also related to the very low topographical slope in the estuary of the river. However, the use of these data in areas of higher slope can be re-evaluated.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».