Aplikasi Pemodelan Qual2kw Terhadap Kualitas Air Sungai Elo Dengan Parameter DO Dan TSS dari Hasil Kegiatan Pemandian Air Panas Candi Umbul Telomoyo
Notice bibliographique
Résumé
Pemandian air panas Candi Umbul Telomoyo digunakan sebagai tempat rekreasi dan terapi. Kegiatan tersebut menghasilkan zat buang berupa air sisa pemandian yang dibuang langsung ke dalam badan Sungai Elo yang apabila tidak dikelola dengan baik dapat mengakibatkan penurunan kualitas air sungai. Aplikasi pemodelan QUAL2Kw dilakukan untuk dapat mengetahui kandungan DO dan TSS di Sungai Elo sesuai dengan kondisi eksistingnya serta untuk mengetahui berapa banyak beban pencemaran yang dapat ditampung oleh badan sungai. Metode kuantitatif yang digunakan berupa pemodelan QUAL2Kw (segmentasi, kalibrasi model dan verifikasi model) dan perhitungan beban pencemaran dan daya tampung beban pencemaran. Metode kualitatif deskriptif untuk menganalisa hasil yang telah didapatkan. Nilai parameter DO dari hasil pemodelan berturut-turut 8,3 mg/L; 7,95 mg/L; 7,9 mg/L; dan 7,62 mg/L dan parameter TSS berturut-turut 4 mg/L; 5,8 mg/l; 5,1 mg/L; dan 4,6 mg/L. Daya tampung badan sungai dalam menerima beban pencemaran untuk nilai DO berturut-turut 497,664 kg/hari; 556,416 kg/hari; 604,8 kg/hari; 642,816 kg/hari dan untuk daya tampung TSS berturut-turut adalah 5.723,136 kg/hari; 0 kg/hari; 0 kg/hari; dan 0 kg/hari. Badan sungai masih dapat menerima beban pencemaran yang masuk untuk parameter DO, sedangkan badan sungai perlu pengelolaan lebih lanjut untuk parameter TSS karena daya tampung yang dapat diterima sungai terbatas.Kata Kunci: Beban Pencemaran; Daya Tampung; Pemandian Air Panas; Pemodelan; QUAL2Kw
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».