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Enregistrement W4391479181 · doi:10.24912/jmts.v7i1.26048

ANALISIS PERBANDINGAN DEBIT PADA DAS CIMANUK-COPONG KABUPATEN GARUT AKIBAT PERUBAHAN TATA GUNA LAHAN

2024· article· en· W4391479181 sur OpenAlexaff
Fira Mardianti, Sulwan Permana

Notice bibliographique

RevueJMTS Jurnal Mitra Teknik Sipil · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transformation of land into cities to meet the needs of urban infrastructure is happening fast. As a result, the hydrological pattern changes, such as land that previously absorbed water slowly becomes less able to absorb water. The area of the Cimanuk-Copong watershed is 469.11 km^2. Comparative analysis of discharge in the Cimanuk-Copong watershed due to changes in land use is the key to identifying changes in river flow and their impact on the environment using the NRECA (National Rural Electric Cooperative Association) model, then the results of this calculation are calibrated. The results of the analysis of the comparison value of the average flow rate in the past (2003-2012) were 9.23 m^3/s, while the present (2013-2021) is 19.81 m^3/s. The results of the calibration of the efficiency coefficient value of the Nash-Sutcliffe (NSE) model of the Cimanuk-Copong DAS are 0.61663 including 0.36<NSE<0.75 (Qualified). The results of the flow rate calibration will be a strong basis in validating the model used in the field. In 2011, the KRS value obtained was 4.00, while in 2019, the KRS value increased to 5.71. These two KRS values are included in the good category according to the DAS Criteria and Indicators. Even so, changes in increase during this period still indicate a decrease in the condition of the watershed. The Cimanuk-Copong watershed is dominated by three main categories where these categories include farmland with an area of 12162.86 ha, paddy fields with an area of 6596.237 ha, and residential areas with an area of 5587.949 ha. Abstrak Transformasi lahan untuk memenuhi kebutuhan infrastruktur terjadi dengan cepat. Akibatnya, pola hidrologi berubah menjadi kurang dapat meresap air. Analisis perbandingan debit pada DAS Cimanuk-Copong akibat perubahan tata guna lahan menjadi kunci untuk mengidentifikasi perubahan aliran sungai dengan menggunakan model NRECA. Model penelitian berupa perbandingan debit aliran akibat perubahan tata guna lahan DAS Cimanuk-Copong Garut. Hasil nilai perbandingan debit aliran rata-rata tahun 2011-2015 yaitu 12,48 m3/det sedangkan tahun 2015-2019 yaitu 18,91 m3 /det. Hasil kalibrasi nilai koefisien efisiensi model Nash-Sutcliffe (NSE) DAS Cimanuk-Copong yaitu 0,56514 ter.masuk 0,36<NSE<0,75 (Qualified). Hasil kalibrasi debit aliran akan menjadi dasar kuat dalam memvalidasi model yang digunakan sesuai di lapangan. Pada tahun 2011, nilai KRS diperoleh adalah 6,16, sedangkan pada tahun 2019, nilai KRS meningkat menjadi 6,30. Kedua nilai KRS termasuk dalam kategori baik menurut Kriteria dan Indikator DAS. Perubahan peningkatan selama periode tersebut mengindikasikan penurunan kondisi DAS. Perubahan tata guna lahan pada DAS Cimanuk-Copong meliputi area permukiman bertambah 4%, bangunan 1960%, hutan bertambah 43%, pada rumput berkurang 26%, pengisi area air berkurang 33%, perkebunan bertambah 17%, sawah irigasi berkurang 9%, sawah tadah hujan berkurang 3%, semak belukar berkurang 43%, dan tanah ladang berkurang 3%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengaruh perubahan tata guna lahan berpengaruh terhadap debit aliran.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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