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Enregistrement W4205860906 · doi:10.14710/jil.20.2.219-230

Pemetaan Zona Kerentanan Airtanah Pesisir Formasi Batugamping Terhadap Pencemaran Nitrat Di Kecamatan Sepulu Madura

2022· article· id· W4205860906 sur OpenAlexaff
Erik Febriarta, Muh Aris Marfai, Dhandhun Wacano, Ajeng Larasati, Dyah Rahmawati Hizbaron

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmu Lingkungan · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fomasi litologi akuifer batugamping mempunyai karakteristik media aliran berupa celah, rekahan, dan lorong pelarutan, sehingga memiliki potensi mengalirkan airtanah dengan kecepatan tinggi. Produktivitas yang tinggi ini mengakibatkan sumber pencemar di permukaan dapat dengan cepat meresap ke sistem akuifer dan bercampur dengan airtanah; kondisi inilah yang memicu kerentanan tinggi. Salah satu langkah pengelolaan airtanah pesisir adalah penentuan zona kerentanan airtanah terhadap pencemaran. Dengan demikian, tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kerentanan airtanah pesisir terhadap pencemaran di formasi batugamping menggunakan metode COP dengan pendekatan intrinsik dan metode EPIK dengan pendekatan perkembangan karst. Hasil penilaian menggunakan kedua metode tersebut menunjukkan tingkat kerentanan rendah hingga sangat tinggi. Pemetaan metode COP menghasilkan dua kelas kerentanan: rendah (95% dari luas wilayah) dan sedang (4%), sedangkan metode EPIK menghasilkan zona indeks kerentanan yang lebih panjang dengan empat kelas kerentanan, yaitu rendah (1,23%), sedang (17,82%), tinggi (17,82%), dan sangat tinggi (21,65%). Dibandingkan dengan COP, EPIK menghasilkan kelas kerentanan yang lebih tinggi karena pengaruh koefisien pembobot pada formula penghitungannya. Hasil penilaian kerentanan divalidasi dengan indikator limbah domestik berupa senyawa nitrat (NO3). Uji laboratorium menunjukkan kandungan nitrat (NO3) airtanah yang bervariasi dari 0,12 mg/l (terendah) hingga 9,80 mg/l (tertinggi). Variasi ini masih berada di bawah baku mutu air minum tetapi di atas baku mutu air limbah domestik atau melebihi kadar nitrat di alam. Berdasarkan hasil validasi, zona kerentanan berkorelasi dengan kandungan nitrat (NO3). Pada zona kerentanan yang tinggi, ditemukan kadar nitrat yang tinggi pula.ABSTRACTA limestone aquifer is lithologically characterized by three flow media: fissures, fractures, and dissolution channels, thus creating the potential to drain groundwater at a high rate. This high productivity, however, means that the groundwater is highly vulnerable to pollution. If a pollutant source is present on the surface, it can quickly seep into and mix with the subsurface system. Among the widely proposed management strategies is groundwater vulnerability zoning. This study was intended to determine the degrees of coastal groundwater vulnerability to pollution in a limestone formation with two methods: COP intrinsic vulnerability) and EPIK (karst development-based vulnerability). The assessment results showed that the vulnerability produced with both methods varied from low to very high. In the mapping, COP produced two levels: low (95% of the total area) and medium (4%), while EPIK generated a longer vulnerability index zone with four levels: low (1.23%), medium (17.82%), high (17.82%), and very high (21.65%). Compared to COP, EPIK results in a higher vulnerability class due to the weighting values in its vulnerability assessment. The results were validated with a domestic waste indicator: the presence of nitrate (NO3). Laboratory tests showed NO3 concentrations in the range 0.12 of 9.80 mg/l. These figures are still below the quality standard for drinking water but above that of domestic wastes or exceeding the maximum NO3 content found in nature. The validation revealed that the vulnerability zone is correlated with NO3 levels: the higher the vulnerability class of the zone, the higher the nitrate content.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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