Analisis Banjir pada Polder Sunter Timur II dengan Menggunakan HEC-RAS (Ras Mapper)
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak Banjir di Jakarta menimbulkan kerusakan dan kerugian, menjadi latar belakang dilakukannya analisis banjir di Polder Sunter Timur II yang disajikan dalam makalah ini. Wilayah hilir Jakarta terbagi menjadi 43 sistem polder dan salah satunya adalah Polder Sunter Timur II. Studi ini bertujuan untuk mendapatkan luas daerah banjir rencana Polder Sunter Timur II. Analisis hidrologi menggunakan software HEC-HMS dan analisis banjir menggunakan HEC-RAS (Ras Mapper). Data input yang digunakan dalam pemodelan yaitu Digital Elevation Model (DEM), hidrograf, peta penggunaan lahan. Daerah tangkapan air polder Sunter Timur II sebesar 1,328 km2. Hasil simulasi HEC-HMS didapat debit banjir rencana kala ulang 5, 10 dan 25 tahun yaitu sebesar 185 m3/dt, 208,7 m3/dt, 234,3 m3/dt. Hasil simulasi HEC-RAS menunjukkan luas daerah banjir dengan debit banjir kala ulang 5, 10 dan 25 tahun adalah 857,08 Ha, 885,62 Ha, 979,59 Ha. Kata kunci: banjir, sistem polder, analisis hidrologi, HEC-HMS, HEC-RAS Abstract Flood in Jakarta cause damage and losses are the reason for flood analysis of the East Sunter II Polder presented in this paper. Downstream area of Jakarta is divided into 43 polder systems and one of them is East Sunter II Polder. This study aims to obtain the flood area of Polder East Sunter II plan. Hydrological analysis using HEC-HMS software and flood analysis using HEC-RAS (Ras Mapper). Input data used in modeling are Digital Elevation Model (DEM), hydrograph, land use map. Catchment area of the East Sunter II polder is 1,328 km2. The result of HEC-HMS, for 5-, 10- and 25-year return period flood discharge is 185 m3/s, 208,7 m3/s, 234 m3/s. The results of HEC-RAS show that the flood area with 5, 10 and 25-year return period flood discharge is 857,08 Ha, 885,62 Ha, 979,59 Ha. Keywords: flood, polder system, hydrology analysis, HEC-HMS, HEC-RAS
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».