Menyusul lonjakan tanah longsor di sini selama dua tahun terakhir yang disebabkan oleh hujan lebat, para peneliti Nanyang Technological University (NTU) telah membuat database tanah Singapura yang mengidentifikasi lereng yang rentan terhadap insiden tersebut.
Database geospasial memungkinkan perencana dan peneliti untuk lebih efisien menentukan lereng di mana hujan lebat dapat menyebabkan pohon tumbang dan lereng gagal, kata rekan peneliti postdoctoral NTU Li Yangyang.
Para ilmuwan iklim telah memperingatkan bahwa ketika dunia menghangat, pola curah hujan bisa menjadi lebih tidak menentu – dengan periode hujan yang lebih berat dari biasanya pada beberapa kesempatan dan periode yang lebih kering selama yang lain.
Basis data, yang dibuat bekerja sama dengan National Parks Board (NParks), mengacu pada data investigasi tanah dari proyek konstruksi dan sekitar 20 tahun penelitian universitas tentang sifat tanah untuk memodelkan bagaimana tanah di Singapura akan merespons curah hujan.
Ini menyumbang keberadaan tanah tak jenuh, yang umumnya ada di dekat permukaan di negara-negara tropis dan biasanya tidak dicatat oleh para insinyur.
Memahami bagian-bagian Singapura dengan tanah tak jenuh adalah penting karena mereka memiliki sifat yang berbeda dibandingkan dengan tanah jenuh, kata Li, yang ikut menulis laporan tentang database tanah yang diterbitkan pada bulan Maret.
Sementara lereng yang terdiri dari tanah tak jenuh dapat tetap kokoh dalam cuaca kering, mereka cenderung tidak stabil oleh hujan lebat yang sering dan intens karena tanah tersebut menyerap lebih banyak air.
“Dengan bantuan database tanah, yang mencakup faktor-faktor seperti sudut kemiringan dan permeabilitas tanah, kami dapat mensimulasikan dan menganalisis bagaimana daerah besar dapat merespons kondisi cuaca ekstrem,” tambah Li.
Dia juga pemegang Beasiswa Geospasial Boustead-Esri, yang memungkinkan warga negara Singapura dan penduduk tetap untuk mengejar gelar pascasarjana dalam teknologi geospasial.
Mengingat terbatasnya catatan tanah tak jenuh di Singapura, para peneliti menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi di mana mereka terjadi dengan sampel terbatas.
Sejauh ini, tim telah menemukan dinding penahan yang mendukung lereng di tempat-tempat yang telah mereka identifikasi sebagai lokasi kegagalan lereng potensial untuk empat dari 97 zona di Singapura.