Analisis Particulate Matter 10 µm (PM10) yang Ditimbulkan oleh Kegiatan Penambangan Andesit di Kabupaten Kulon Progo, DIY
Notice bibliographique
Résumé
Kegiatan Penambangan andesit dengan sistem tambang terbuka di Kalurahan Hargowilis menyebabkan penurunan kualitas lingkungan, salah satunya adalah penurunan intensitas kualitas udara ambien yang disebabkan adanya particulate matter 10 µm (PM10)yang ditimbulkan oleh kegiatan penambangan andesit.Hal tersebut merupakan pemicu timbulnya infeksi saluran pernapasan pada manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah dapat mengetahui konsentrasi particulate matter 10 µm (PM10) di lokasi penelitian lalu dapat dianalisis menggunakan metode ISPU untuk mendapatkan arahan pengelolaan yang tepat. Hasil dari penelitian kualitas udara menunjukan bahwa dari 3 titik lokasi pengambilan sampel udara yang telah dilakukan selama 24 jam dengan baku mutu sebesar 75 µg/m3 bahwa pada lokasi 1 dan 2 memiliki konsentrasi sebesar 29,5 µg/m3 dengan nilai ISPU sebesar 39,75, dan lokasi 3 memiliki konsentrasi sebesar 29,2 µg/m3 dengan nilai ISPU sebesar 39,60. Berdasarkan hasil tersebut nilai ISPU termasuk ke dalam kategori baik dan status berwarna hijau. Arahan pengelolaan yang direncanakan adalah pembuatan Dust Suppression System (sistem pencegah debu) dengan alat Dry Fog System untuk mengatasi pencemaran udara yang terjadi di lokasi penambangan dengan cara menangkap partikulat yang berterbangan.Kata Kunci: Udara Ambien, Pencemaran Udara, Penambangan Andesit, PM10, ISPU
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».