Dampak Emisi PLTU Suralaya terhadap Konsentrasi PM2.5 di Jakarta Raya: Analisis Spasio-Temporal Berbasis Citra Satelit MODIS (2019-2022)
Notice bibliographique
Résumé
Salah satu polutan udara yang menjadi perhatian utama adalah Particulate Matter 2.5 (PM2.5), yang salah satunya bersumber dari pembakaran bahan bakar fosil, seperti pembangkit listrik tenaga uap (PLTU).Penelitian ini mengkaji dampak emisi PLTU Suralaya, yang berlokasi di Banten, terhadap konsentrasi PM2.5 di Jakarta Raya. Lokasi PLTU yang relatif dekat dengan Jakarta Raya menjadi dasar pemilihan objek studi ini. Penelitian ini memanfaatkan data citra satelit karena keunggulannya dalam hal cakupan wilayah, frekuensi pengamatan, dan efisiensi biaya operasional. Data satelit yang digunakan adalah Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) untuk menganalisis konsentrasi PM2.5 yang diperoleh dari Aerosol Optical Depth (AOD) melalui konversi menggunakan algoritma R. Li dkk. Hasil analisis menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara arah angin dengan konsentrasi PM2.5 di Jakarta Raya. Berdasarkan temuan ini, dapat disimpulkan bahwa PLTU Suralaya tidak terbukti secara signifikan mempengaruhi konsentrasi PM2.5 di Jakarta Raya.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».