Prediksi Perubahan Tutupan Lahan dan Suhu Permukaan Lahan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The city of Surabaya as a metropolitan city cannot be avoided from the phenomenon of urbanization. This has an impact on increasing built-up land which has the potential to erode other lands, one of which is vegetation land so that it can trigger an increase in land surface temperature. The existence of the Cellular Automata method and the use of satellite imagery make it possible to predict changes in land cover and land surface temperature in the future. It was found that in 2034 in the city of Surabaya there was a change in land cover in the form of an increase in built-up land from 25692,15 Ha to 29982,19 Ha, a decrease in vegetation land from 3615,78 Ha to 1698,45 Ha, a decrease in vacant land from 3138,87 Ha to 889,04 Ha, decreased water area from 402,14 Ha to 280,25 Ha and found an increase in land surface temperature which was dominated by temperature class >30 °C by 30044,38 Ha, decreased temperature class from 28-30 °C to 2171,83 Ha, a decrease in the temperature class from 24-26 °C to 117,56 Ha, a decrease in the temperature class from 22-24 °C to 4,52 Ha without a temperature class of 20-22 °C and <20 °C.
 Abstrak. Kota Surabaya sebagai kota metropolitan tidak terhindar dari adanya fenomena urbanisasi. Hal tersebut berdampak pada peningkatan lahan terbangun yang berpotensi mengikis lahan-lahan lain salah satunya lahan vegetasi sehingga dapat memicu peningkatan suhu permukaan lahan. Adanya metode Cellular Automata dan pemanfaatan citra satelit memungkinkan untuk memprediksi perubahan tutupan lahan dan suhu permukaan lahan di masa yang akan datang. Didapati hasil penelitian pada tahun 2034 di Kota Surabaya terjadi perubahan tutupan lahan berupa meningkatnya lahan terbangun dari 25692,15 Ha menjadi 29982,19 Ha, menurunnya lahan vegetasi dari 3615,78 Ha menjadi 1698,45 Ha, menurunnya lahan kosong dari 3138,87 Ha menjadi 889,04 Ha, menurunnya lahan perairan dari 402,14 Ha menjadi 280,25 Ha serta ditemui meningkatnya suhu permukaan lahan yang didominasi oleh kelas suhu >30 °C sebesar 30044,38 Ha, menurunnya kelas suhu 28-30 °C menjadi 2171,83 Ha, menurunnya kelas suhu 26-28 °C menjadi 510,65 Ha, menurunnya kelas suhu 24-26 °C menjadi 117,56 Ha, menurunnya kelas suhu 22-24 °C menjadi 4,52 Ha tanpa adanya kelas suhu 20-22 °C dan <20 °C.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».