Kajian Karakteristik Banjir berdasarkan Peristiwa Bencana Terdahulu di Kota Keelung, Taiwan

Nanda Khoirunisa

Abstract


Banjir merupakan salah satu bencana besar yang disebabkan oleh alam dan kegiatan manusia, yang sebagian besar disebabkan oleh perubahan kondisi alam. Frekuensi banjir dibandingkan dengan bencana lainnya meningkat pesat dan menimbulkan ancaman serius terhadap nyawa manusia dan kerugian harta benda. Mitigasi bencana banjir menjadi perhatian global terutama akibat urbanisasi dan perubahan iklim. Penelitian bertujuan untuk mengetahui karakteristik banjir menggunakan sistem informasi geografis (SIG) yang terintegrasi dengan data historis banjir tahun 2012 hingga 2018 di Kota Keelung, Taiwan. SIG digunakan untuk menghasilkan peta tematik faktor bahaya dan kerentanan seperti peta elevasi/ketinggian, kemiringan lereng, geometri desa, kepadatan sungai, dan jarak lokasi pada Kota Keelung dari sungai. Data yang digunakan adalah data DEM (Digital Elevation Model) dengan resolusi spasial 20 m. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa daerah berisiko tinggi terjadinya banjir di wilayah studi ini sebagian besar terletak di sekitar sungai/sistem drainase di Kota Keelung. Dapat disimpulkan bahwa penting untuk memberikan perhatian lebih untuk mencegah bencana banjir terutama di wilayah atau tempat-tempat yang dekat dengan sistem Sungai dan drainase perairan


Keywords


Karakteristik Banjir; Sistem Informasi Geografi; Bencana Terdahulu

Full Text:

PDF

References


Brown, S., Nicholls, R.J., Woodroffe, C.D., Hanson, S., Hinkel, J., Kebede, A.S., Vafeidis, A.T. (2013). Sea-Level Rise Impacts and Responses: A Global Perspective in C. W. Finkl (Ed.). Coastal Hazards, Netherlands: Springer. 6:117–149.

Chang, H.S., & Chen, T.L. (2016). Spatial Heterogeneity of Local Flood Vulnerability Indicators within Flood-prone Areas in Taiwan. Environmental Earth Sciences, 75(23).

Chen, C.N., & Tfwala, S. (2018). Impacts of Climate Change and Land Subsidence on Inundation Risk. Water, 10(2).

Hsieh, L.S., Hsu, M.H., & Li, M.H. (2006). An Assessment of Structural Measures for Flood-prone Lowlands with High Population Density along the Keelung River in Taiwan. Natural Hazards, 37(1-2): 133-152.

Hugo, G. (2011). Future Demographic Change and Its Interactions with Migration and Climate Change. Global Environmental Change, 21: 21-33.

Jung, Y., Shin, Y., Jang, C.H., Kum, D., Kim, Y.S., Lim, K.J., Lee, S.O. (2014). Estimation of Flood Risk Index Considering the Regional Flood Characteristics: A Case of South Korea. Paddy and Water Environment, 12(S1): 41-49.

Kalantari, Z., Nickman, A., Lyon, S.W., Olofsson, B., & Folkeson, L. (2014). A Method for Mapping Flood Hazard Along Roads. Journal of Environmental Management, 133: 69-77.

Kia, M.B., Pirasteh, S., Pradhan, B., Mahmud, A.R., Sulaiman, W.N.A., & Moradi, A. (2011). An Artificial Neural Network Model for Flood Simulation using GIS: Johor River Basin, Malaysia. Environmental Earth Sciences, 67(1): 251-264.

Lichter, M., Vafeidis, A.T., & Nicholls, R.J. (2010). Exploring Data-Related Uncertainties in Analyses of Land Area and Population in the “Low-Elevation Coastal Zone” (LECZ). Journal of Coastal Research, 27(4).

McGranahan, G., Balk, D., & Anderson, B. (2007). The Rising Tide: Assessing The Risks of Climate Change and Human Settlements in Low Elevation Coastal Zones. Environment and Urbanization, 19(1): 17-37.

Merkens, J.L., Reimann, L., Hinkel, J., & Vafeidis, A.T. (2016). Gridded Population Projections for The Coastal Zone Under the Shared Socioeconomic Pathways. Global and Planetary Change, 145: 57-66.

Nandi, A., Mandal, A., Wilson, M., & Smith, D. (2016). Flood Hazard Mapping in Jamaica Using Principal Component Analysis and Logistic Regression. Environmental Earth Sciences, 75(6).

Neumann, B., Vafeidis, A.T., Zimmermann, J., & Nicholls, R.J. (2015). Future Coastal Population Growth and Exposure to Sea-Level Rise and Coastal Flooding-A Global Assessment. PLoS ONE, 10(3), e0118571.

Rjeily, Y.B., Abbas, O., Sadek, M., Shahrour, I., & Chehade, H.F. (2017). Flood Forecasting within Urban Drainage Systems using NARX Neural Network. Water Sci Technol, 76(9-10), 2401-2412.

Samanta, S., Pal, D.K. & Palsamanta, B. (2018). Flood Susceptibility Analysis Through Remote Sensing, GIS, and Frequency Ratio Model. Applied Water Science, 8 (66).

Wu, S.J., Yang, J.C., & Tung, Y. (2010). Risk Analysis for Flood-Control Structure Under Consideration of Uncertainties in Design Flood. Natural Hazards, 58(1): 117-140.




DOI: http://dx.doi.org/10.31258/jipas.12.2.p.195-200

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Nanda Khoirunisa

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.