Data assimilation is a powerful tool for directly forecasting tsunami wavefields from the waveforms recorded at dense observational stations like S-Net without the need to know the earthquake source parameters. However, this method requires a high computational load and a quick warning is essential when a tsunami threat is near. We propose a new approach based on a deep predictive coding network for forecasting spatiotemporal tsunami wavefields. Unlike the previous data assimilation method, which continuously computes the wavefield when observed data are available, we use only a short sequence from previously assimilated wavefields to forecast the future wavefield. Since the predictions are computed through matrix multiplication, the future wavefield can be estimated in seconds. We apply the proposed method to simple bathymetry and the 2011 Tohoku tsunami. The results show that our proposed method is very fast (1.6 s for 32 frames of prediction with 1-min interval) and comparable to the previous data assimilation. Therefore, the proposed method is promising for integration with data assimilation to reduce the computational cost.
Pesatnya pertumbuhan penduduk menyebabkan permintaan energi listrik terus meningkat signifikan setiap tahun, khususnya di Kalimantan timur yang akan menjadi lokasi pemindahan Ibu Kota Negera (IKN). Berdasarkan estimasi dari BAPPENAS, pada tahun 2024 diperkirakan sekitar 1,5 juta jiwa penduduk yang akan pindah ke (IKN), hal ini akan meningkatkan kebutuhan energi listrik di kalimantan timur. Disamping pertumbuhan penduduk, pertumbuhan ekonomi dan industri juga akan meningkat, Ibu Kota Negara (IKN) bersama dengan Balikpapan dan Samarinda akan menjadi superhub ekonomi di kawasan timur Indonesia. Menurut Menteri ESDM, pasokan tambahan tenaga listrik yang harus dipersiapkan untuk memenuhi kebutuhan listrik IKN adalah sebesar 1.596 MW sampai dengan tahun 2024, disamping itu tuntutan untuk transisi ke energi terbarukan juga sangat tinggi untuk mengurangi emisi karbon. Hydropower merupakan salah satu energi terbarukan yang dapat diterapkan di kalimantan timur didukung dengan potensi debit DAS Mahakam yang cukup besar rata-rata Q80 1771,41 m3/s. Studi ini akan menganalisis potensi hydropower di DAS Mahakam, Daerah aliran sungai terbesar di provinsi Kalimantan timur. Dalam studi ini debit limpasan akan dianalisis dengan menggunakan model hujan-limpasan, SWAT. Data hujan global MERRA-2 (Corrected-Precipitation) digunakan sebagai inputan dalam pemodelan hujan-limpasan. Penentuan titik potensi hydropower menggunakan diversion algorithm. Hasil menunjukkan 111 titik potensi hydropower pada DAS Mahakam dengan kapasitas bervariatif mulai dari 200kW – 5,4MW.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.