Prediksi Kerentanan Kekeringan Perkotaan Menggunakan Machine Learning: Pendekatan untuk Perencanaan Kota Tangguh di Kota Kupang
Notice bibliographique
Résumé
The city of Kupang in East Nusa Tenggara faces increasingly serious drought challenges due to climate change and rapid urbanization, prompting the need for this study to predict drought vulnerability in the region. This study aims to develop a drought vulnerability prediction model using a machine learning approach that combines Normalized Difference Drought Index (NDDI) data, built-up areas, and population data in the last five (5) years. The methods used include NDDI calculations from satellite imagery, a zonal statistical analysis, and drought vulnerability simulations using models such as Random Forest, Support Vector Machine, and Artificial Neural Network. The results show that the Random Forest model provides the best prediction with the highest R Squared value, and indicates an increased risk of drought in several villages in 2030 and 2040, especially in areas with rapid population growth and expansion of built-up areas. The conclusion of this study confirms that the developed approach is able to provide a more accurate picture of drought-prone areas, so that it can be an important guide in more resilient and sustainable urban planning, and recommends strengthening water management and spatial planning policies with early intervention in the most vulnerable areas.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».