Validasi Data Curah Hujan TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dengan Pos Stasiun Hujan di Sub DAS Bango

Atthahirah, Mutiara (2019) Validasi Data Curah Hujan TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dengan Pos Stasiun Hujan di Sub DAS Bango. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) merupakan salah satu satelit meteorologi milik NASA yang melakukan pencatatan data hidrologi salah satunya curah hujan dengan menggunakan teknologi satelit pemantau cuaca. Data yang dihasilkan oleh satelit TRMM ini berupa data curah hujan yang mencakup wilayah di permukaan bumi yang masuk dalam orbit satelit TRMM dan dapat diunduh secara gratis dan bebas. Data yang dihasilkan oleh satelit TRMM ini tentunya dapat membantu wilayah yang belum terdapat pos stasiun hujan (ground station). Studi ini dilakukan untuk mengetahui analisis validasi data curah hujan TRMM dengan data curah hujan pos stasiun hujan yang tersedia. Lokasi yang digunakan pada studi ini adalah Sub DAS Bango, dengan pos stasiun hujan yaitu Pos Blimbing, Karangploso, Singosari, Jabung, Tumpang, Pendem, Temas dan Ngunjung. Sebelum dilakukan analisis uji validasi, sebelumnya dilakukan uji kualitas data dengan melakukan Uji Konsistensi dan Uji Stasioner. Data curah hujan pos stasiun hujan yang digunakan berupa data curah hujan rerata wilayah dengan Metode Poligon Thiessen. Metode pada uji validasi yang digunakan adalah Root Mean Squared Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Kesalahan Relatif (KR), dan Koefisien Korelasi (R). Terdapat dua analisis uji validasi yang dilakukan, yaitu validasi data TRMM tidak terkoreksi dan validasi data TRMM terkoreksi. Data curah hujan pada studi ini dalam periode, bulanan, 15 harian dan 10 harian dengan panjang data 10 tahun (2008-2017). Validasi pada data TRMM terkoreksi sebelumnya dilakukan beberapa proses, yaitu kalibrasi, verifikasi, dan validasi. Kalibrasi menggunakan panjang data 7 tahun (2008- 2014), 8 tahun (2008-2015), dan 9 tahun (2008-2016). Sedangkan pada verifikasi dan validasi menggunakan panjang data 3 tahun (2015-2017), 2 tahun (2016-2017), dan 1 tahun (2017). Data yang digunakan pada proses verifikasi dan validasi merupakan data di luar tahun kalibrasi. Hasil validasi data curah hujan pos stasiun dengan data TRMM tidak terkoreksi menunjukan hasil yang kurang baik. Nilai NSE untuk semua periode menunjukan nilai NSE < 0,36 sehingga tidak memenuhi syarat untuk seluruh periode, nilai RMSE paling tinggi terdapat pada periode bulanan dan paling rendah pada periode 10 harian, serta nilai Kesalahan Relatif yang relatif tinggi dengan kisaran 0,5 – 0,6. Koefisien Korelasi menujukan hasil yang cukup baik dengan kategori kuat hingga sangat kuat dengan kisaran nilai sebesar 0,7 – 0,9. Analisis validasi data TRMM terkoreksi menghasilkan data yang lebih baik dibandingkan data tidak terkoreksi. Berdasarkan hasil kalibrasi dan verifikasi, diperoleh persamaan regresi polinomial pada periode bulanan dan 10 harian, sedangkan pada periode 15 harian diperoleh persamaan regresi berpangkat yang menghasilkan data TRMM terkoreksi paling baik. Data TRMM terkoreksi menunjukan hasil validasi yang jauh lebih baik. Nilai NSE memiliki nilai > 0,36 sehingga masuk dalam kategori “Memenuhi”, nilai RMSE yang lebih rendah serta Kesalahan Relatif yang menurun hingga sekitar 0,1 – 0,2 dan nilai Koefisien Korelasi yang meningkat. Berdasarkan hasil uji validasi, data curah hujan TRMM dapat digunakan sebagai alternatif data curah hujan dengan melakukan koreksi terlebih dahulu.

English Abstract

TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) is one of NASA's meteorological satellites which records hydrological datas, one of them is rainfall with satellite weather monitoring technology. The data generated by the TRMM satellite is in the form of rainfall data that covers the area on the surface of the earth that is included in the orbit of the TRMM satellite and can be downloaded free and easly. The data generated by the TRMM satellite is certainly able to help areas that do not yet have a ground station. This study was conducted to find out the validation analysis of TRMM data with rainfall data availability in the ground station. The sub-watersheds used in this study is the Bango Sub-Watershed. The ground stations used were Blimbing Post, Karangploso Post, Singosari Post, Jabung Post, Tumpang Post, Pendem Post, Temas Post and Ngunjung Post. Before analyzing the validation test, the data quality test was carried out beforehand by conducting a consistency test and stationary test. Ground station rainfall data used in the form of regional rainfall data with Polygon Thiessen Method. The validation assessment is using 4 methods, wich are Root Mean Squared Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Relative Bias (KR), and Correlation Coefficient (R). There are two analyzes of validation tests performed, namely uncorrected TRMM data validation and corrected TRMM data validation. The rainfall data in this study are in the form of periods, namely monthly periods, 15 daily and 10 daily with 10 years data length (2008-2017). Corrected the TRMM data by several processes, namely calibration, verification, and validation. Calibration uses monthly, 15 daily and 10 daily periods with 7 years of data (2008-2014), 8 years (2008- 2015), and 9 years (2008-2016). Whereas verification and validation use monthly, 15 daily and 10 daily periods with 3 years of data (2015-2017), 2 years (2016-2017), and 1 year (2017). The data used in the verification and validation process is data outside the calibration. The results of the ground station rainfall validation data with uncorrected TRMM data showed unlogical results. The NSE value for all periods shows an NSE value of < 0.36 so that it does not meet the requirements, the highest RMSE value is found in the monthly period and the lowest in the 10 daily period, and Relative Bias values in the range 0,5 – 0,6. Correlation coefficients address good results with strong to very strong categories with a value range of 0.7 - 0.9. Corrected TRMM data validation analysis produced better data than uncorrected data. Based on the results of the calibration and verification, polynomial regression equations were obtained in the monthly and 10 daily periods, whereas in the 15 daily period obtained a power regression equation which produced the best corrected TRMM data. Corrected TRMM data shows much better validation results. The NSE value has a value > 0.36 so that it falls into the qualify, a lower RMSE value and a Relative Bias that decreases to around 0.1 - 0.2 and the value of the Correlation Coefficient increases. Based on the results of the validation analysis, TRMM rainfall data can be used as an alternative rainfall data by making corrections first.

Other obstract

-

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FT/2019/118/051904598
Uncontrolled Keywords: curah hujan, TRMM, pos stasiun hujan, validasi. rainfall, TRMM, ground station, validation.
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 551 Geology, hydrology, meteorology > 551.5 Meteorology > 551.57 Hydrometeorology > 551.577 Precipitation
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Pengairan
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 16 Sep 2019 08:42
Last Modified: 14 Apr 2020 16:29
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/170849
Full text not available from this repository.

Actions (login required)

View Item View Item