Akurasi Data Curah Hujan Satelit Terhadap Data Pengukuran di Daerah Tangkapan Air (DTA) Waduk Sutami
Notice bibliographique
Résumé
Sutami Reservoir that located in the Brantas River Basin is a multi-purpose reservoir, it’s used to provide of raw water, irrigation, flood control, and power plants, fish farm, and tourism. Rainfall data information is very important in hydrological analysis as the basis for determining operating patterns, water balances, and calculating sediment rates. Rainfall data that is recorded in a row can show us trends or the nature of rain, but in reality it is very difficult to obtain representative rainfall observation data, both in terms of quality and length of observation data, which is quite in accordance with what is required in several locations, it is very difficult due to the absence of rain stations or broken gauges. Therefore, by taking advantage of technological advances, it is necessary to analyze the accuracy of rainfall data via satellite (GPM V6 and TRMM 3B43 V7) as an alternative to using rainfall data to fill data shortages at certain locations. The results of the analysis of the two satellite rainfall data (GPM V6 and TRMM 3B43 V7) are based on the Nash Sutcliffe Efficiency (NSE) parameters, Root Mean Square Errror (RMSE), Real Error (KR), Correlation Coefficient (R) can be used as an alternative to rainfall data, with satellite rainfall data GPM V6 has better accuracy and performance with average value of NSE 0,8, RMSE 66,46, KR 21,63%, R 0,92.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,020 |
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 ».