📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 2 dokumenMODEL RUANG DAN WAKTU PEMBELAJARAN MESIN DENGAN AGREGASI SPASIAL UNTUK KEBAKARAN LAHAN GAMBUT
Kebakaran hutan dan lahan gambut di Provinsi Riau merupakan masalah lingkungan tahunan yang berdampak besar pada kualitas udara dan kesehatan masyarakat, sehingga diperlukan sistem prediksi dini untuk memetakan risiko beberapa hari ke depan. Penelitian ini membangun model prediksi spatiotemporal yang memadukan data hidrometeorologi ERA5-Land dan titik api NASA FIRMS (VIIRS). Variabel hidrometeorologi diramalkan tujuh hari ke depan menggunakan ConvLSTM, lalu menjadi input bagi ensemble models (LightGBM, Random Forest, dan XGBoost) yang dikalibrasi secara isotonik untuk menghasilkan probabilitas kebakaran per sel. Model final menggunakan 23 fitur, dengan 11 fitur dirancang melalui Physics-Informed Feature Engineering (PIFE), mencakup agregasi spasial statis, agregasi dinamis berarah angin (upwind), dan riwayat kebakaran. XGBoost menjadi model terbaik dan paling tangguh, dengan AUC 0,929 pada nowcast dan AUC yang bertahan pada kisaran 0,88–0,92 sepanjang tujuh hari pada backtest rolling-origin, sementara PR-AUC menurun dari 0,175 menjadi 0,067 akibat prevalensi kebakaran yang sangat rendah (0,181%). Riwayat kebakaran memberikan kontribusi terbesar dan agregasi spasial statis merupakan fitur yang paling dimanfaatkan model, sementara perbandingan model terhadap metrik menunjukkan kontribusi agregasi spasial statis dan dinamis (upwind) bersifat netral pada resolusi 5 km harian. Peta risiko yang dihasilkan menempatkan sel kebakaran aktual pada kelas persentil tertinggi, sehingga model paling tepat digunakan untuk memprioritaskan wilayah mitigasi alih-alih sebagai prediksi biner yang pasti.
DAMPAK PERUBAHAN IKLIM TERHADAP BAHAYA KEBAKARAN HUTAN DI INDONESIA OLEH
Perubahan iklim seperti peningkatan temperatur dan penurunan curah hujan diprediksi akan berdampak terhadap frekuensi, intensitas, dan luasan area bahaya kebakaran hutan di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi perubahan frekuensi kejadian, intensitas bahaya, dan luasan area kebakaran hutan yang disebabkan oleh perubahan iklim. Data yang digunakan meliputi: reanalysis ERA5-Land yang diasumsikan sebagai observasi, dan luaran model CMIP6 untuk historis dan proyeksi near-future (2025-2054) dan far-future (2069-2098) digunakan untuk data model. Skenario SSP2-4.5 dan SSP5-8.5 digunakan untuk memodelkan potensi perubahan kebakaran hutan di masa depan. Metode yang digunakan adalah perhitungan Fire Weather Index (FWI), pengategorian nilai FWI (sangat rendah, rendah, moderat, tinggi sangat tinggi, ekstrem), perhitungan frekuensi dan perubahan frekuensi tiap kategori FWI, peratingan dan pembobotan tiap kategori FWI, perhitungan intensitas dan perubahan intensitas bahaya, pengategorian bahaya (sangat rendah, rendah, moderat, tinggi, dan sangat tinggi), dan perhitungan luasan serta perubahan luasan bahaya tiap kategori bahaya kebakaran. Hasil penelitian menunjukkan perbandingan antara periode near-future (2025 – 2054) dan far-future (2069 – 2098) dengan skenario SSP2-4.5 dan SSP5-8.5 secara Ensemble mean konsensus model 63% dari segi frekuensi tiap kategori (moderat, tinggi, sangat tinggi, dan ekstrem) di sebagian wilayah di Indonesia akan berpotensi mengalami peningkatan mulai dari 25 hingga 250 kali dari periode historis (1985 – 2014). Dari segi intensitas, bahaya kebakaran hutan akan mengalami peningkatan intensitas bahaya sebesar 1 – 9 kali dan peningkatan level bahaya ringan menjadi moderat dari periode historis (1985 – 2014). Dari segi luasan area bahaya, seluas 111,5 – 305,4 ribu km2 daerah dengan level bahaya sangat rendah akan berubah naik menjadi daerah-daerah dengan level bahaya kebakaran hutan yang lebih tinggi.