Sabtu, 04 Januari 2020

Review Jurnal "Penetuan Zona Bahaya Banjir di Wilayah Yasooj, Iran. Menggunakan GIS dan Analisis Keputusan Multi – Kriteria"

Abstrak
Banjir dianggap sebagai bencana alam paling umum di selururh dunia selama  decade terakhir ini. Pemetaan potensi bahaya banjir diperlukan untuk pengelolaan dan mitigasi banjir. Penelitian ini bertujuan untuk menilai efesiensi Analytical Hierarchical Process (AHP) untuk mengidentifikasi potensi zona bahaya banjir dengan membandingkan hasil model hidrolik. Sekumpulan dari kriteria diintegrasikan dengan metode kombinasi linear ketimbang menggunakan ArcGIS 10.2 perangkat lunak untuk menghasilkan peta prediksi bahaya banjir. Genangan air simulasi (luas dan kedalaman banjir) dilakukan dengan menggunakan hidrodinamik memprogram HEC – RAS untuk banjir interval 50 dan 100 tahun. Validasi dari peta prediksi bahaya banjir dilakukan berdasarkan tingkat dan kedalaman banjir peta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik AHP menjanjikan pembuatan prediksi akurat dan dapat diandalkan untuk tingkat banjir. Oleh karena itu, AHP dan teknik sistem informasi geografis (SIG) disarankan untuk penilainan potensi bahaya banjir, khususnya di daerah tanpa data.
Pendahuluan
Banjir adalah luapan air yang merendam tanah, dan dapat menyebabkan kerusakan pada lahan pertanian, daerah perkotaan, dan bahkan dapat mengakibatkan hilangnya nyawa. Sistem informasi geografis (SIG) dan teknik penginderaan jauh (RS) telah membuat kontribusi signifikan dalam analisis bahaya alam .Banyak penelitian telah dilakukan pada pemetaan kerentanan banjir dan banjir analisis menggunakan GISPendekatan yang paling populer dalam pemodelan bahaya alam adalah rasio frekuensi (FR).
Analisis keputusan multi-kriteria (MCDA) telah diakui sebagai alat penting untuk menganalisis masalah keputusan yang kompleks, yang seringkali melibatkan hal yang tidak dapat dibandingkan data atau kriteria. Pendekatan MCDA-GIS yang digabungkan telah digunakan dalam pemodelan spasial dan analisis bahaya alam .Berbagai penelitian telah menunjukkan bahwa teknik ini dapat dilakukan digunakan untuk menghasilkan peta bahaya .AHP (Saaty 1980) adalah teknik yang populer di bidang pengambilan keputusan multi-kriteria. Salah satu masalah penting dari Metode AHP adalah kebutuhan untuk mengeksploitasi pengetahuan para ahli dalam menetapkan bobot, yang dapat dianggap sebagai sumber bias.Efisiensi GIS dan MCDA telah dinilai oleh Fernandez dan Lutz (2010) untuk memetakan daerah-daerah yang rawan banjir di Provinsi Tucuman, Argentina.
Pendekatan pemodelan hidrodinamik juga telah digunakan oleh berbagai peneliti untuk menyediakan pemetaan kerentanan banjir.Namun, metode hidrologi membutuhkan kerja lapangan dan anggaran besar untuk pengumpulan data. Tith (1999) menyelidiki dataran banjir tekad di Austin, AS, dengan kombinasi HEC-RAS dan GIS, dan ditemukan bahwa kombinasi dari kedua teknik simulasi geometrik ini memiliki kemampuan yang besar.
Tujuan utama dari penelitian ini adalah membandingkan zona potensial bahaya banjir ditentukan menggunakan AHP dengan area tergenang yang ditentukan oleh model hidrolik HEC-RAS di Sungai Bashar, hilir kota Yasooj, Iran.
Metodologi

Hasil
Total Area yang Tergenang (dari model hidrolik) dan  Hampir Punah (berdasarkan MCDA)



(A)    Periode pengembalian 50 Tahun


(B)    Pembuangan periode kembali 100 tahun

Kedalaman Banjir yang Disimulasikan
(A)    Periode Pengembalian 50 Tahun



(B) Periode Pengembalian 100 Tahun

 Kesimpulan
1.       Terdapat empat untuk menentukan zona bahaya banjir, diantaranya parameter jarak ke saluran pembuangan, penggunaan lahan, ketinggian dan kemiringan lahan.
2.      Model hidrolik HEC – RAS digunakan untuk mensimulasikan area yang tergenang menggunakan geometri lintas – bagian saluran, koefisien kekasaran, Manning dan debit puncak sebagai input model.
3.    Teknik AHP dan GIS menjanjikan untuk membuat prediksi yang cukup andal untuk tingkat banjir dan dapat disarankan untuk penilaian potensi bahaya banjir, khususnya di daerah tanpa data.



Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Kelompok 31 Meningkatkan Kemampuan Model CA-markov Terintegrasi Mensimulasikan Tren Pertumbuhan Perkotaan Spatio-temporal Menggu...