Identifikasi Potensi Airtanah pada Area dengan Beragam Bentuklahan Menggunakan Beberapa Parameter Lapangan dan Pendekatan SIG di Kawasan Parangtritis, DIY
Notice bibliographique
Résumé
Sebuah studi kasus telah dilakukan untuk membuatzona potensi airtanah di daerah sekitar PantaiParangtritis, Provinsi DIY. Tujuan dari penelitianadalah untuk untuk memetakan zona potensiairtanah berdasarkan parameter airtanah yang dapatdisurvei di lapangan pada suatu daerah yangmemiliki variasi bentuklahan yangberagam. Interpretasi sebaran bentuklahan dimulaidengan menyiapkan data pendukung seperti PetaRupa Bumi Indonesia yang berisi informasi gariskontur dan data penggunaan lahan data, peta geologiregional untuk mengetahui kondisi litologi danstruktur geologi, data tanah, iklim, dan datahidrologis awal. Penentuan satuan bentuk lahandilakukan secara manual melalui interpretasi visualdari citra Digital Landsat ETM+ dengan beberapakunci interpretasi yang diperoleh dari data sekunderdan disurvei di lapangan. Selanjutnya dilakukanpengukuran parameter lapangan potensi airtanahyaitu (a) kedalaman muka airtanah, (b) ketebalanakuifer, dan (c) Daya Hantar Listrik (DHL) yangmewakili kualitas airtanah. Zonasi potensi airtanahdiperoleh dengan melakukan overlay semuaparameter lapangan airtanah dengan metode overlaytertimbang menggunakan alat analisis spasial SistemInformasi Geografi (SIG) pada perangkat lunakArcGIS 9.2. Pada proses overlay tertimbang,peringkat yang dihasilkan untuk setiap parameterindividu pada masing-masing parameter lapanganairtanah dibobot berdasarkan tingkat pengaruh yangmereka miliki terhadap potensi airtanah, yaitu,kedalamanan muka airtanah sebesar 35%, ketebalanakuifer sebesar 35%, dan DHL sebesar 30%. Hasilpenelitian menunjukkan bahwa dari seluruh luasanwilayah kajian yang diteliti, mayoritas potensiairtanah tergolong pada kelas baik (49,8%) dansedang (48,7%). Sementara itu, kelas miskin airtanahhanya menempati luasan yang sangat kecil, yaituhanya 1,5% dari total luas wilayah kajian. Sementaraitu, jika ditinjau tiap satuan bentuk lahan, makabentuklahan Beting Gisik mempunyai sebaran potensiairtanah yang paling luas (30,4%), yang disusul olehbentuklahan Dataran Aluvial (11%).
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».