Identification of Landslide-Prone Areas Using the Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) Method and the GIS Approach in Semakai District, Tanggamus Regency, Lampung Province
Notice bibliographique
Résumé
Landslides are one of the natural disasters that frequently occur in Indonesia and can result in loss of life, property, and environmental damage. Semaka Subdistrict, Tanggamus Regency, Lampung Province, is located in a landslide-prone area. The aim of this research is to analyze the geological characteristics and soil layer dynamics for landslide mitigation in the Semaka area. This study uses a scoring method based on three parameters: slope inclination, sediment thickness, and peak ground acceleration (PGA), to determine site class and create a landslide-prone zone map in the Semaka region. Microtremor data is analyzed using the Horizontal to Vertical Spectrum Ratio (HVSR) method. The obtained data represents ground vibrations as a function of time, with a dominant frequency range in the Semaka area between 2.18 and 13.48 Hz and sediment thickness ranging from 10 to 80 meters. The maximum PGA values range from 100 to 600 gal. The seismic sources used in the PGA map are from the subduction zone and Semangko Fault. Based on the slope values, geological factors such as sediment thickness, and PGA values, the villages of Sedayu and Sukaraja are identified as the areas most susceptible to landslides. The findings of this research are expected to enhance landslide control measures in the Semaka region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».