Dampak Perubahan Tata Guna Lahan Terhadap Peningkatan Debit Banjir Pada DAS Ampal Kota Balikpapan
Notice bibliographique
Résumé
Daerah Aliran Sungai (DAS) Ampal merupakan salah satu wilayah sistem drainase yang berada di daerah terbangun yang relatif padat, dan memiliki arti penting dari aspek sosial ekonomi kota. DAS Ampal terletak di Kecamatan Balikpapan Selatan Kota Balikpapan Provinsi Kalimantan Timur. DAS seluas 2.800,19 ha ini memiliki sungai sepanjang 4,69 km. Sistem Drainase Ampal atau Klandasan Besar terdiri dari saluran primer yang berupa alur sungai asli yang langsung bermuara ke laut. Pada musim penghujan, debit yang mengalir dari hulu sungai Ampal cukup besar dan sering melampaui kapasitas alir sungai, sehingga menyebabkan terjadinya luapan air ke lahan di kiri dan kanan sungai. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui dampak pembangunan atau penggunaan lahan untuk kawasan terbangun terhadap peningkatan debit banjir yang melimpas. Tahapan analisis dimulai dari analisis hujan periode ulang dengan menggunakan data hujan harian maksimum. Hasil analisis hujan periode ulang kemudian dilanjutkan dengan analisis penggunaan lahan untuk memperoleh nilai koefisien pengaliran (C) berdasarkan kondisi tutupan lahan DAS Ampal. Analisis penggunaan lahan dilakukan dalam dua kondisi yaitu eksisting tahun 2019 dan rencana penggunaan lahan sesuai RTRW 2011-2031 pada tahun 2032. Dari hasil analisis besarnya nilai koefisien pengaliran DAS Ampal, dilanjutkan dengan menganalisis besarnya debit banjir kondisi eksisting dan rencana akibat hujan yang membebani sungai Ampal. Diperoleh hasil yang membuktikan bahwa perubahan tata guna lahan yang terjadi di DAS Ampal berdampak pada peningkatan debit banjir yang mencapai 105% berbanding lurus dengan besarnya peningkatan koefisien pengaliran. Debit banjir maksimum dengan periode ulang 20 tahun yang mengalir pada DAS Ampal pada tahun 2032 mencapai 636,05 m3/det.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».