HYDROLOGICAL MODELING OF EXTREME WEATHER EVENTS: ENHANCING FLOOD PREDICTION AND WATER SECURITY

Abstract

Frekuensi dan intensitas kejadian cuaca ekstrem, seperti banjir dan kekeringan, meningkat akibat perubahan iklim, menimbulkan ancaman serius terhadap keamanan air dan masyarakat. Latar belakang penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan menerapkan model hidrologi canggih untuk memprediksi kejadian cuaca ekstrem dengan lebih akurat, guna meningkatkan peringatan dini banjir dan memastikan keamanan air. Metode yang digunakan melibatkan integrasi data meteorologi (misalnya, curah hujan, suhu), data geospasial (misalnya, topografi, tutupan lahan, jenis tanah), dan data hidrometri (misalnya, debit sungai, ketinggian air tanah) ke dalam model hidrologi yang didistribusikan secara spasial. Teknik machine learning dan ensemble forecasting diterapkan untuk meningkatkan akurasi prediksi dan mengkuantifikasi ketidakpastian. Validasi model dilakukan dengan membandingkan prediksi dengan kejadian ekstrem yang diamati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hidrologi yang canggih mampu memberikan prediksi banjir yang lebih tepat waktu dan akurat, serta membantu dalam penilaian risiko kekeringan. Pembahasan menekankan bahwa pemodelan hidrologi yang akurat sangat penting untuk manajemen risiko bencana, perencanaan sumber daya air, dan adaptasi terhadap perubahan iklim. Kemajuan ini berkontribusi pada peningkatan ketahanan masyarakat terhadap dampak cuaca ekstrem.