Evaluasi Hujan Satelit GSMaP terhadap Hujan Terukur pada DAS Beringin Semarang
Arindra Sintawati, Joko Sujono, Karlina
1Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, INDONESIA
*Corresponding author: arindrasintawatiwinarno@mail.ugm.ac.id
INTISARI
Daerah Aliran Sungai Beringin di Kota Semarang termasuk dalam daerah rawan banjir. Sebagai langkah awal penanganan banjir, dibutuhkan analisis Hidrologi khususnya transformasi hujan-aliarn. Analisis hidrologi tersebut mebutuhkan data curah hujan terukur yang sering sulit diperoleh dalam interval waktu jam-jaman dan lengkap dalam rentang waktu yang panjang. Data hujan satelit GSMaP menjadi solusi alternatif namun mengandung bias terhadap data hujan terukur. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi akurasi data hujan satelit GSMaP terhadap hujan terukur dengan validasi statistik (CC, RMSE, MBE) serta melakukan koreksi bias menggunakan empat metode: Linear
Scaling (LS), Linear Regression (LR), Linear Regression Intercept (LRI), dan Modified Linear Correction (MLC). Data hujan terukur dari stasiun Gunung Pati (GNPT), Mangkang Waduk (MKWD) dan Ahmad Yani (AMYN) tahun 2003 – 2012 digunakan untuk koreksi bias. Validasi dilakukan sebelum dan sesudah koreksi bias menggunakan data tahun 2013 – 2019. Hasil validasi hujan satelit GSMaP sebelum koreksi menunjukkan korelasi harian rendah dan korelasi bulanan yang baik. Setelah koreksi, metode LR dan LRI menurunkan nilai korelasi skala harian dan bulanan di ketiga stasiun. Metode LS meningkatkan korelasi harian dari 0,47 menjadi 0,49 dan bulanan dari 0,78 menjadi 0,80 di stasiun AMYN. Metode MLC menurunkan nilai korelasi harian ketiga stasiun namun meningkatkan korelasi bulanan di stasiun MKWD dan GNPT.
REFERENSI
AgriMetSoft (2019). Online Calculators. Available on: https://agrimetsoft.com/calculators/R-squared%20correlation
Deng Pengxin.,dkk. (2018) “Error Analysis and Correction of the Daily Gsmap Products Over Hanjiang River Basin
of 263 China”.Atmospheric Research, Volume 214, Pages 121-134, ISSN 0169-8095, 264
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.07.022.
Harto, S. (1993). Analisis hidrologi. [online] Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama. Available at:
Khairul IM, Mastrantonas N, Rasmy M, Koike T, Takeuchi K. (2018). Inter-Comparison of Gauge-Corrected Global
Satellite Rainfall Estimates and Their Applicability for Effective Water Resource Management in a
Transboundary River Basin: The Case of the Meghna River Basin. Remote Sensing.; 10(6):828.
https://doi.org/10.3390/rs10060828
Ma Y, Tang G, Long D, Yong B, Zhong L, Wan W, Hong Y. (2016). Similarity and Error Intercomparison of the
GPM and Its Predecessor-TRMM Multisatellite Precipitation Analysis Using the Best Available Hourly Gauge
Network over the Tibetan Plateau. Remote Sensing. 8(7):569. https://doi.org/10.3390/rs8070569
Misnawati, M., Boer, R., June, T., & Faqih, A. (2018). Perbandingan Metodologi Koreksi Bias Data Curah Hujan
CHIRPS. Limnotek: Perairan Darat Tropis di Indonesia, No.1, Vol.25, 18-29
Natadireja, S., Sukarasa, I Ketut., Sutapa, G N. (2018). Validasi Curah Hujan Harian Berdasarkan Data Global Satellite Mapping 289 of Precipitation (GSMAP) di Wilayah Bali dan Nusa Tenggara. Buletin Fisika Vol.19. pg 12-15
Pang, H., Wang, X., Hou, R., You, W., Bian, Z., & Sang, G. (2023). Multiwater Index Synergistic Monitoring of
Typical Wetland Water Bodies in the Arid Regions of West-Central Ningxia over 30 Years. Water, 15(1), 20.
https://doi.org/10.3390/w15010020
Peiyao Weng, Yu Tian, Yunzhong Jiang, Dingxin Chen, Jing Kang. (2023) Assessment of GPM IMERG and GSMaP
daily precipitation products and their utility in droughts and floods monitoring across Xijiang River Basin,
Atmospheric Research, Volume 286, 106673, ISSN 0169-8095,
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2023.106673.
Santosa, W. W., Suprayogi, A., dan Sudarsono, B. (2015). Kajian Pemetaan Tingkat Kerawanan Banjir Dengan
Menggunakan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus : DAS Beringin, Kota Semarang). Jurnal Geodesi
UNDIP, 4(2), 185-190.
Xie, W., Yi, S., Leng, C. et al. (2022) The evaluation of IMERG and ERA5-Land daily precipitation over China with
considering the influence of gauge data bias. Sci Rep 12, 8085. https://doi.org/10.1038/s41598-022-12307-0
Xianhui Tan, Bin Yong, Liliang Ren. (2018). Error features of the hourly GSMaP multi-satellite precipitation estimates over nine major basins of China. Hydrology Research 1 June; 49 (3): 761–779. doi: https://doi.org/10.2166/nh.2017.263