Flood Susceptibility Analysis Using Frequency Ratio Method in Walanae Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Flooding is a type of natural disaster that has occurred frequently in Indonesia since 2012-2022 and occupies the second highest position compared to other types of disasters released by the Indonesian National Disaster Management Agency.In South Sulawesi, flooding occurs every year, especially in areas affected by watersheds, such as the Walanae watershed.Indications of flooding causes include land change and overflows from rivers and lakes.Identifying factors affecting flood occurrence is necessary for the region's watershed management and development planning.This study was conducted to determine the factors that most influence the occurrence of floods and map the level of flood susceptibility in the Walanae watershed using the Frequency Ratio method.The causal factors analyzed in this study are rainfall, Topographic Wetness Index, elevation, slope, land cover, and distance from the river, which are then processed to obtain the frequency ratio value.The study results show that the most influential factor is land cover as a water-absorbing medium, with FR probability values of 4.27 and 3.31 in the water body and rice field cover classes.Land use direction needs to be followed up in the Walanae watershed, such as direction and correction of the spatial pattern plan improvements, especially in the spatial pattern of settlements and agricultural land that contribute to high flood impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».