Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Rapid socio-economic development along with exceptional rainfall can potentially exacerbate risk of flood damage to life and property in the lower Nam Phong River Basin. In relation to this, the non-structural measures including risk-based zoning could be considered as an effective solution in mitigating the flood threat in the future. Thus, a coupling of the hydrological model HEC–HMS and hydrodynamic model HEC–RAS, which increases the robustness and predictability to the overall findings, was applied to assess flood hazard in this study. The outcomes highlighted that the applications of the HEC–HMS and HEC–RAS models are suitable for the study area with the Nash-Sutcliffe Efficiency (ENS) varied between 0.75 to 0.87 and the coefficient of determination (R2) ranged between 0.81 to 0.92. Moreover, the flood zone mapping was also carried out based on the Flood Hazard Rating (FHR) analysis. As a result, the flood hazard areas were determined which covers about 16.5% of the total river basin areas, and it was classified into four zones, i.e. extreme (18.79% of inundated area), high (46.33% of inundated area), moderate (18.24% of inundated area), and low (16.64% of inundated area), respectively. The obtained findings can be useful as the adaptation guideline for water resources planning and flood management in the lower Nam Phong River Basin and other parts of Thailand."

"Faktor curah hujan memainkan peran penting dalam menentukan volume banjir di Sungai Pesanggrahan. Curah hujan yang menyebabkan banjir dengan intensitas tertentu dapat terjadi berulang kali atau bahkan melebihi intensitas yang sama dalam periode waktu tertentu yang disebut periode ulang. Periode ulang ini digunakan untuk mengevaluasi risiko banjir dengan memperhitungkan kerusakan yang terjadi pada periode ulang yang berbeda. Penelitian ini dilakukan dengan mengestimasi debit banjir dalam periode ulang 5, 10, 25, 50, 100, dan 1000 tahun. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat bahaya banjir, sebaran banjir, dan wilayah terdampak banjir di Sungai Pesanggrahan berdasarkan periode ulang. Analisis data dalam penelitian ini dilakukan menggunakan analisis deskriptif dan analisis spasial. Hasil pemodelan genangan banjir tingkat bahaya banjir didominasi oleh kategori sangat tinggi dengan ketinggian >2 m dengan total luas genangan pada setiap periode ulang berkisar 18.15 – 48.77 Ha. Kemudian juga diketahui genangan banjir yang paling luas terbentuk pada periode ulang 1000 tahun dengan luas 72.91 Ha. Kemudian juga dari hasil pemodelan genangan banjir dapat dilihat bahwa genangan banjir cenderung terbentuk lebih luas pada tipe sungai meander dibandingkan dengan sungai lurus. Sebaran banjir tersebut dipengaruhi oleh keadaan topografi yang berbeda-beda dan juga debit banjir. Wilayah terdampak genangan banjir hasil pemodelan didominasi oleh wilayah dengan kemiringan lereng datar atau <8%. Kemudian juga wilayah terdampak genangan banjir hasil pemodelan didominasi oleh wilayah dengan ketinggian wilayah berkisar 76 – 85 mdpl. Berdasarkan periode ulang, diketahui bahwa RW 008 memiliki jumlah bangunan terdampak paling banyak pada setiap periode ulang, dengan rata-rata 276 bangunan terdampak.

---

The rainfall factor plays an important role in determining the volume of flooding in the Pesanggrahan River. Rainfall that causes flooding with a certain intensity can occur repeatedly or even exceed the same intensity in a certain period of time which is called the return period. This return period is used to evaluate the risk of flooding by taking into account the damage that occurs at different return periods. This research was conducted by estimating the flood discharge in return periods of 5, 10, 25, 50, 100, and 1000 years. The purpose of this study was to analyze the level of flood hazard, flood distribution, and flood-affected areas in the Pesanggrahan River based on the return period. Data analysis in this study was carried out using descriptive analysis and spatial analysis. The results of flood inundation modeling with a flood hazard level are dominated by the very high category with a height of >2 m with a total inundation area in each return period ranging from 18.15 – 48.77 Ha. Then it is also known that the most extensive flood inundation was formed during the return period of 1000 years with an area of 72.91 Ha. Then also from the results of flood inundation modeling it can be seen that flood inundation tends to form wider in meander river types compared to straight rivers. The distribution of floods is influenced by different topographical conditions and also flood discharge. Areas affected by flood inundation as a result of the modeling are dominated by areas with flat slopes or <8%. Then also the areas affected by flood inundation as a result of the modeling are dominated by areas with altitudes ranging from 76 – 85 meters above sea level. Based on the return period, it is known that RW 008 has the most affected buildings in each return period, with an average of 276 affected buildings."

"Dalam kehidupan kita sehari-hari, air sangatlah penting bagi makhluk hidup tidak hanya bagi tumbuhan dan hewan tetapi juga yang terpenting bagi manusia. Seringkali terjadi, air yang mengalir di suatu sungai suatu ketika meluap dan menggenangi sawah-sawah, pemukiman dan merusak semua yang ada baik bangunan-bangunan struktur ataupun juga tanaman-tanaman petani atau bahkan kadangkala sampai merenggut jiwa manusia. Air yang semula menjadi sahabat manusia bisa menjadi lawan yang sulit dihadapi. Semua itu sebenamya tidak terlepas dari perubahan alam yang diakibatkan oleh segala aktifitas manusia. Air sangatlah berguna untuk berbagai kepentingan hidup manusia, bisa untuk minum, mandi, mencuci, irigasi, sumber listrik dan sebagainya tetapi tidak selamanya air yang kita gunakan sehari-hari tersebut akan memiliki kualitas dan kuantitas yang sama sepanjang waktu bila dari sumber daya manusia yang ada tidak memiliki keinginan untuk memelihara air tersebut. Berbagai aktifitas manusia senantiasa menimbulkan perubahan terhadap alam dan hal yang cukup besar pengaruhnya bagi sumber-sumber ketersediaan air adalah bila apa yang dilakukan manusia merubah dari ekosistem yang rnerupakan DAS (Daerah Aliran Sungai) bagi sungai. DAS tersebut oleh manusia dimanfaatkan untuk beragam kebutuhan antara lain sebagai lahan pemukiman, lahan persawahan dan lahan lain-lainnya. Pemanfaatan lahan di suatu DAS untuk berbagai tata guna lahan tersebut tentunya juga akan mempengaruhi besarnya aliran yang terjadi di sungai dan pengaruh tersebut jelas berbeda untuk masing-masing tata guna lahan. Untuk itu telah ada sebuah alat bantu berupa model umum dari hubungan hujan aliran yang dapat memperkirakan berapa besar aliran yang akan teljadi di suatu sungai bila di dalam DASnya terdapat beberapa pemanfaatan tata guna lahan. Namun model tersebut hanyalah dapat memperkirakan aliran yang terjadi dari suatu kesatuan unit DAS, sedangkan masalah yang nyata di lapangan Iebih kompleks dimana di dalam DAS itu sendiri terbagi menjadi sub-sub DAS dan ruas-ruas sungai. Modal tersebut tidak bisa kita pergunakan untuk memperkirakan berapa besarnya aliran yang juga akan terjadi bila aliran dari suatu bab DAS yang terdiri beberapa tata guna lahan mengalir melalui alur sungai. Oleh karena itu maka model hubungan hujan aliran tersebut haruslah dikembangkan lagi agar dapat dimanfaatkan semaksimal mungkin dalam rangka pemeliharaan maupun pengendalian aliran sungai. Model hubungan hujan aliran yang dikembangkan selanjutnya ini akan dapat memperhitungkan besarnya aliran dari setiap sub DAS yang terdiri dari berbagai pemanfaatan lahan dan juga dapat memperkirakan berapa besarnya aliran yang terjadi bila aliran yang dihasilkan tersebut mengalir melalui alur sungai sehingga kita dapat memanfaatkan model hubungan hujan aliran secara maksimal."

"Fenomena lumpur Sidoarjo yang dikenal sebagai LUSI muncul tahun 2006 di Porong, Sidoarjo. Fenomena LUSI merupakan salah mud volcanoes terbesar didunia yang menyemburkan material panas mengandung salah satu gas rumah kaca metana, aerosol garam dan uap air. Metana yang terlepas ke lapisan atmosfer 72 kali jauh lebih mematikan dibandingkan CO2 selama lebih dari 20 tahun dan dapat menyebabkan percepatan pemanasan global yang sangat sulit dikontrol Semakin tinggi suhu, semakin banyak air yang menguap dan semakin besar potensi turunnya hujan deras. Hujan deras dengan intensitas lebih dari atau sama dengan 50 mm merupakan salah satu indikasi hujan ekstrem. Daerah penelitian meliputi 30 km jarak dari kolam lumpur Sidoarjo, dengan menggunakan perhitungan variabilitas dan kecenderungan Mann Kendall tampak secara spasial hujan ekstrem pada periode 2007-2014 lebih berfluktuatif dibandingkan dengan periode 1980-2006, terutama pada jarak 10-20 km dari kolam lumpur Sidoarjo.

---

Sidoarjo Mud phenomenon known as LUSI appeared in 2006 in Porong, Sidoarjo. The phenomenon of LUSI mud volcanoes is one of the largest physical blow hot material contains one of the greenhouse gases methane, the salt aerosol and water vapor. The methane atmospheric layers apart 72 times far more deadly than the CO2 for over 20 years and can lead to the acceleration of global warming very difficult controlled the higher the temperature, the more water evaporates and the greater the potential decline in heavy rain. Heavy rain with intensity greater than or equal to 50 mm is one indication of extreme rainfall. The research area covers 30 km distance from mud Sidoarjo, using the calculation of variability and trends of Mann Kendall looks in extreme rainfall spatial in the period 2007-2014 more fluctuate compared to the period 1980-2006, especially at a distance of 10-20 km from mud Sidoarjo."

"Beberapa jenis instrumen curah hujan yang banyak dipakai seperti rain gauge, citra satelit, dan radar cuaca masih memiliki kekurangan terutama pada resolusi spasial. Instrumen curah hujan alternatif yang banyak dikembangkan adalah dengan menggunakan model Deep Learning dengan masukan citra tangkapan kamera pengawas. Beberapa studi telah berhasil membangun model untuk mendapatkan nilai curah hujan dengan berbagai performa. Namun salah satu kendala yang ditemui dalam pembangunan sistem estimasi curah hujan adalah latar belakang rintik hujan pada citra kamera pengawas. Objek latar belakang yang lebih mengisi citra dibandingkan rintik hujan membuat model dengan banyak bentuk latar belakang tidak dapat mencapai performa yang diinginkan. Penelitian ini menganalisa pengaruh bentuk latar belakang citra kamera pengawas terhadap performa dari sistem estimasi curah hujan. Sistem estimasi curah hujan dibuat dengan model berarsitektur RFCNN (Rainfall Convolutional Neural Network). Objek latar belakang citra yang dipilih pada penelitian ini terdiri dari gedung, jalan beraspal, atap, dan kombinasi antara keduanya. Data curah hujan referensi didapat dari perangkat tipping bucket dengan resolusi 0,2 mm/menit. Hasil eksperimen menunjukan bahwa gedung menjadi bentuk objek latar belakang yang menghasilkan performa yang terbaik dengan nilai MAE sebesar 0.0823 dan MSE sebesar 0.0164, dengan catatan citra yang digunakan adalah citra grayscale. Hasil dari pengujian model menunjukan performa dipengaruhi oleh eksistensi benda bergerak pada latar belakang rintik hujan.

---

Several types of rainfall measurement instrumens, such as Rain Gauge, satellite imagery, and weather radar, still have limitations, especially in spatial resolution. An alternative rainfall measurement instrumen that has been widely developed is using Deep Learning models with input from surveillance camera images. Some studies have successfully built models to estimate rainfall values with various performances. However, one of the challenges encountered in the development of rainfall estimation systems is the background of surveillance camera images. Objects in the background that occupy a significant portion of the image compared to raindrops make models with certain background shapes unable to achieve the desired performance.This research analyzes the influence of background image shapes from surveillance camera images on the performance of a rainfall estimation system. The estimation system is built using the RFCNN (Rainfall Convolutional Neural Network) architecture. The selected background objects in this study include buildings, paved roads, roofs, and combinations of both. The reference of rainfall data are obtained from a Tipping Bucket device with a resolution of 0.2 mm/minute. The experimental results show that buildings are the background object shape that yields the best performance, with an MAE (Mean Absolute Error) value of 0.0823 and an MSE (Mean Squared Error) value of 0.0164, given that grayscale images are used. The model testing results indicate that performance is influenced by the presence of moving objects in the raindrop background."

"Perencanaan bangunan-bangmman air yang besar dan bermanfaat bagi umum harus dilakukan dengan teliti dan hati-hati. Bangunan air yang efisien dad segi biaya tetapi berfungsi optimum dan tinggi keamanannya membutuhkan pilihan kapasitas yang tepat yang akan ditampung oleh bangunan tersebut, yang diukur dari banyaknya air yang ditampung atau dialirkan melalui bangunan tersebut dalam satuan waktu tertentu. Intensitas hujan adalah salah satu komponen pengolah data yang diperlukan untuk menentukan kapasitas suatu bangunan air. Intensitas hujan merupakan ukuran banyaknya curah hujan yang jatuh dalam satuan walclu tertenm Penelitian yang sudah umum dilakukan terhadap intensitas hujan adalah padajumlah curah hujan setiap jam dan jumlah curah hujan setiap hari, sementara hubungan antara jumlah curah hujan tahunan dengan jumlah hari hujan tahunan belum banyak diteliti. Tulisan ini meneliti ada tidaknya hubungan antara jumlah curah hujan tahunan dengan jumlah had hujan tahunan. Penelitian dilakukan dengan metode statistlka terhadap data-data jumlah curah hujan dan jumlah hari hujan dari Badan Meteorologi dan Geofisika, Jakarta. Data-data yang digunakan diambil dan stasiun-stasiun pengukur curah hujan yang ada di Pulau Jawa."

"Konsep Low Impact Development (LID, 1999) mengunakan Curve Number (CN) dari metode SCS di dalam proses analisis dan pendekatan desain untuk menghitung potensi limpasan. Metode CN merupakan pendekatan empirik untuk mengestimasi limpasan permukaan (direct runof) dari hubungan antara hujan, tata guna lahan, kelompok hidrologis tanah (hydrologic soil groups), dan kondisi kelembaban awal (antecedent moisture condition) (USDA - SCS, 1955, 1986). Tujuan penelitian ini adalah mengkaji kelayakan metode Infiltrasi Horton sebagai alternatif pemanfaatan metode SCS untuk menghitung limpasan hujan. Manfaatnya untuk membuat suatu panduan prosedur penentuan nilai CN cara Infiltrasi Horton sebagai alternatif metode SCS untuk karakteristik wilayah di Indonesia, yang dapat digunakan untuk mendesain debit banjir suatu kawasan secara lebih akurat. Untuk mencapai tujuan penelitian tersebut di atas maka dilakukan percobaan infiltrometer di lapangan untuk membuat persamaan infiltrasi Horton di lokasi yang ditentukan berdasarkan variasi kombinasi parameter; jenis tanah, potensi air tanah, tata guna lahan, dan posisi di sub-DAS. Data sebaran hujan digunakan untuk menghitung rasio limpasan langsung (ekses hujan) terhadap total hujan. Hubungan tersebut digambarkan dalam bentuk grafik dan diperbandingkan dengan nomogram SCS. Percobaan dilakukan di Sub-DAS Sugutamu, sebagai bagian dari Penelitian Infrastruktur Hijau, Departemen Teknik Sipil, tahun 2007 ? 2009. Batasan-batasan di dalam penelitian ini adalah jumlah titik pengamatan ada 10 (sepuluh), waktu pengukuran dilakukan sekali antara Oktober - November 2007, data sebaran hujan antara Januari 2003 - Desember 2007 stasiun hujan FTUI. Penelitian menunjukan bahwa ada ketidakkonsistenan nomogram SCS untuk lokasi 4, 7, 8, 9 dan 10. Kondisi tanah di titik-titik pengamatan mengindikasikan potensi rendah limpasan langsung karena laju infitrasi tanah yang tinggi (> 1, 147 cm/jam) yaitu rata-rata 2,306 cm/jam, tetapi ini tidak menggambarkan kondisi wilayah di lokasi pengamatan, mengingat CN yang didapat dari percobaan masih terbatas pada lokasi titik pengamatan. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah meneliti nilai CN wilayah. Hubungan antara hasil perhitungan dengan nilai aktual perlu dilakukan sehingga rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah mengamati debit limpasan langsung di lapangan untuk dibandingkan dengan hasil perhitungan teoritis, serta karakterisitik waktu konsentrasi untuk memprediksi volume banjir hasil perhitungan."