Potensi Penurunan Debit Banjir di Sungai Sepaku Akibat Pembangunan Bendungan Sepaku Semoi
Notice bibliographique
Résumé
The high rainfall in the Sepaku DAS is one of the factors causing the flooding in the River Sepaku. The heavy rain often resulted in the flooding of residents' houses and public facilities. Less water reservoirs and unavailable sustainable drainage systems are some of the causes of flooding in the region. To address the flood problems, the government plans to build a dam to control flooding and increase the need for raw water in the Penajam Paser Utara district, especially in the Sepaku district. In line with this, research has been carried out to obtain a reduction in flood discharge due to the awakening of the Sepaku Semoi Dam. This study analyzed maximum daily rainfall data from the past decade, land cover and soil types, and flood discharge using HEC-HMS with validated results. The next step is the analysis of the flood water's high surface and the dam's area using the HEC-RAS program with 2D modeling. Modeling shows that Sepaku Semoi Dam reduces flood discharge, height, and volume. Drainage was decreased by 48,450%, flood height was lowered to 0.45 m, and volume was decreased by 5,080.8 m3. The flooded area also fell by 9,144 ha.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».