Hydrodynamic Modelling of The Mahakam River: From Survey to Validation
Notice bibliographique
Résumé
The Mahakam River is the second-largest tidal river in Indonesia where tidal forces experiences significant tidal impacts. This research highlights the role of hydrodynamic modeling of tidal rivers in enhancing the effectiveness of regional planning for water resources management. This study is supported by surveys consisting of a Geodetic Network for uniformity of the datum plane (MSL), Hydrometry (Water levels and Discharge measurements), and Bathymetry (River Geometry) that were conducted during the wet season on spring tide and neap tide simultaneously along 100km. The impacts of tidal variations at the river mouth and the river discharge from upstream are the major driving forces for the hydrodynamic process besides the lateral discharge is also included in this model. Sobek software was used to perform 1D hydrodynamic modeling. The model was calibrated using data from the neap tide, and then the Manning’s roughness coefficient was simulated under spring tide conditions for validation by comparing the simulated discharge with observed values at BM 06. RMSE were calculated to assess the Model calibration by comparing water levels and three performance indices (R2, PBIAS and NSE) were used to validate discharge at BM 06. The results of model performance indicated a close agreement between the observed and simulated water levels over both calibration and validation periods. Hydrodynamic modelling helps identify and resolve technical challenges, enabling more effective planning for IWRM and regional planning.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».