Kajian Optimalisasi Sistem Irigasi Rawa (Studi Kasus Daerah Rawa Semangga Kabupaten Merauke Propinsi Papua)
Notice bibliographique
Résumé
Population growth is increasing, but it is not accompanied by an increase in food needs impartial. Indonesian swamp land potential of about 33.4 million ha, consisting of tidal swamp 20.1 million ha and 13.3 million ha of lowland swamp. The Government has made the development of swamps into agricultural land, including the Semangga swamp area (4,000 ha) The cropping pattern of rice (100%) - crops (40%) – “bero”. The problem faced are; the length is 7-month of dry season and low agricultural production, are therefore likely to swamp irrigation system optimalization. The method used to carry out water balance analysis and performance assessment of irrigation system include; the physical condition of irrigation, the application of the system of planting and water delivery techniques to the use of land for a year, then performed according to the potential land development plan and water resources available. Results of water balance analysis on Semangga Swamp Area existing condition indicate that water deficit occurred during the second growing season crops (May-July) and in December. So do the appropriate development plan defined cropping pattern III, namely rice (100%) - crops (60%) - crops (45%) with the addition of a total area of 1,000 ha through the use Kumbe River and Maro River and other water reservoirs to overcome deficits in the availability of water in the dry season that is equal to 2.5m³/s (April to August and October to December), while 6.5m³/s in September, 72.40% irrigation system performance with good category.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».