Suryaningtyas, Lufi (2019) Analisa Hidrologi Data TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), Di Sub DAS Lesti. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) adalah satelit meteorologi milik NASA yang melakukan pencatatan data 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 dan dapat diunduh secara gratis. Data yang dihasilkan oleh satelit TRMM ini tentunya dapat membantu wilayah yang belum terdapat pos stasiun hujan (ground station). Adapun tujuan dari studi ini adalah untuk melakukan analisa validasi data debit dengan basis data TRMM dengan data debit AWLR yang tersedia, sehingga data TRMM dapat digunakan sebagai alternatif data hidrologi. Sub DAS yang digunakan adalah Sub DAS Lesti yang terletak di Kabupaten Malang, Jawa Timur. Stasiun hujan yang terdekat di sekitar lokasi studi yang akan dipergunakan untuk keperluan analisa hidrologi ada 5 (lima) stasiun, yaitu Stasiun Hujan Dampit, Turen, Tumpakrenteng, Wajak dan Stasiun Hujan Poncokusumo dengan periode pencatatan data selama tahun 2002-2018 (17 tahun). Hasil analisa korelasi antara data curah hujan stasiun pos hujan dan data curah hujan TRMM menghasilkan kesimpulan bahwa semua pos stasiun hujan yang berpengaruh pada Sub DAS Lesti, mempunyai korelasi yang baik dengan data hujan TRMM, hal ini dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi yang berada pada nilai > 0,6. Berdasarkan keseluruhan analisa validasi data curah hujan pos stasiun dengan TRMM dengan membandingkan hasil validasi data tidak terkoreksi dan data terkoreksi, hasil validasi data terkoreksi memiliki hasil yang lebih baik. Hasil validasi data hujan TRMM terkoreksi menghasilkan nilai Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) sebesar 0,890, Root Mean Squared Error (RMSE) 59,163, Koefisien Korelasi (R) 0,960, dan Kesalahan Relatif (KR) sebesar 0,116. Hasil terbaik terdapat pada validasi data terkoreksi 1 tahun yang menggunakan kalibrasi data sebanyak 16 tahun. Hal ini menunjukkan bahwa semakin banyak data yang digunakan untuk kalibrasi, maka akan semakin baik untuk validasi. Dalam melakukan simulasi aliran debit, beberapa batasan penggunaan masing – masing parameter FJ Mock dilakukan dengan coba - coba yang dilakukan berulang‐ulang sampai memenuhi kriteria performa model. Berdasarkan hasil kalibrasi yang diperoleh, hidrograf debit simulasi mendekati debit observasi. Hasil analisa menunjukkan bahwa tren debit bulanan AWLR dan debit aliran Metode FJ Mock mempunyai pola yang hampir sama. Hasil validasi debit aliran dengan menggunakan Metode FJ Mock dengan basis data TRMM terkoreksi menghasilkan nilai NSE sebesar 0,750, RMSE 10,356, Koefisien Korelasi (R) 0,872, dan Kesalahan Relatif sebesar 0,048. Analisa keseluruhan menunjukan data TRMM dapat digunakan sebagai alternatif data hujan yang digunakan untuk memperkirakan debit aliran, namun hasil analisa debit aliran masih lebih baik menggunakan data curah hujan pos stasiun hujan.
English Abstract
Alternative solution for availability of inadequate rain data as input to hydrological data is with the assist of TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) satellite rainfall data which using remote sensing technology (satellite). The purpose of this study is to look for correlations and data corrections and validate TRMM satelite data with rainfall data at the rain station and discharge observation data. Lesti sub-watershed is used as a case study with consideration of the data availability that is considered sufficient. The validation results of corrected TRMM rain data produce Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Correlation Coefficient (R), and Relative Error/Kesalahan Relatif (KR). Then, conducted an analysis of the flow discharge estimation using TRMM rainfall data and validated with Tawangrejeni AWLR (Automatic Water Level Record) data. The results of flow discharge validation using the FJ Mock Method produce an NSE value of 0,750, RMSE 10,356, Correlation Coefficient (R) 0,872, and Relative Error of 0,048. Overall analysis shows TRMM data can be used as an alternative of the rain data that is used to estimate flow discharge, but the result of flow discharge analysis is still better using rainfall data from the rain station post
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/621.46/SUR/a/2019/042000489 |
| Uncontrolled Keywords: | RAIN AND RAINFALL—MEASUREMENT, RAIN AND RAINFALL—FORECASTING, |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 551 Geology, hydrology, meteorology > 551.5 Meteorology > 551.57 Hydrometeorology > 551.577 Precipitation |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Teknik Pengairan, Fakultas Teknik |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 14 Jan 2020 01:51 |
| Last Modified: | 10 Jan 2022 03:42 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/177856 |
Preview |
Text
Lufi Suryaningtyas.pdf Download (17MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |