WATER RESILIENCE ASSESSMENT DI HULU DAS BATANG ARAU: ANALISIS KESEIMBANGAN SUPPLY – DEMAND BERBASIS PEMODELAN SWAT
Notice bibliographique
Résumé
Perubahan iklim dan aktivitas antropogenik menyebabkan tekanan signifikan terhadap sumber daya air, mempengaruhi keseimbangan ketersediaan dan kebutuhan air di berbagai daerah aliran sungai. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi ketahanan sumber daya air (water resilience) di hulu DAS Batang Arau, Kota Padang dengan menggunakan pendekatan terpadu berbasis pemodelan hidrologi SWAT dan analisis Reliability, Resilience, Vulnerability (RRV). Metode penelitian meliputi: (1) karakterisasi morfometri DAS dengan menganalisis 19 parameter morfometri; (2) pemodelan SWAT dengan kalibrasi-validasi yang menghasilkan nilai performa bervariasi (R² = 0,54-0,97) dan sangat baik (NSE = 0,79-0,89); (3) analisis keseimbangan supply-demand; serta (4) evaluasi ketahanan air dengan pendekatan RRV. Hasil analisis morfometri menunjukkan DAS memiliki bentuk memanjang (Form Factor 0,25) dengan kerapatan drainase sedang (1,40 km/km²). Pemodelan SWAT menghasilkan debit andalan Q80 sebesar 1,51 m³/s yang masih mencukupi total kebutuhan air 0,63 m³/s (domestik 0,0234 m³/s; pertanian 0,4252 m³/s; industri 0,1811 m³/s), dengan Water Availability Ratio (WAR) 1,427. Analisis RRV menghasilkan Indeks Keberlanjutan DAS (IKDAS) sebesar 0,85 (sangat baik), didukung oleh keandalan tinggi (1,0), ketahanan baik (0,84) dengan tutupan hutan 87,9%, namun masih menghadapi kerentanan signifikan (0,65) terutama akibat tingkat erosi tinggi (385,6 ton/ha/tahun) dan area rawan banjir (34,63%). Rekomendasi pengelolaan meliputi teknik konservasi tanah-air, sistem peringatan dini banjir, perluasan zona riparian, dan penguatan kelembagaan pengelolaan kolaboratif untuk mengintegrasikan kepentingan berbagai pemangku kepentingan. Pendekatan RRV terbukti efektif untuk evaluasi komprehensif kondisi DAS dan perumusan prioritas intervensi strategis.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».