Pemanfaatan Koreksi Bias Data Hujan Satelit Global Precipitation Measurement IMERG Dalam Model Limpasan Permukaan (Studi Kasus : DAS Brantas)

Rana Karinta Hapsari; Ayu Fatimah Sari; Nur Laily Lupita Sari

Authors

Rana Karinta Hapsari Politeknik Negeri Malang Author
Ayu Fatimah Sari Politeknik Negeri Malang Author
Nur Laily Lupita Sari Politeknik Negeri Malang Author

Keywords:

Hujan, GPM, IMERG, DAS Brantas, Koreksi Bias, Model Limpasan Permukaan

Abstract

Pengelolaan sumber daya air terpadu di Indonesia memerlukan analisis hidrologi yang akurat berbasis data jangka panjang untuk menjamin ketepatan desain dan estimasi debit air. Namun, pengamatan hujan langsung terbatas secara spasial, satelit diperlukan untuk memperluas jangkauan distribusi dan meningkatkan akurasi prakiraan. Global Precipitation Measurement (GPM) mampu memperkirakan peristiwa ekstrem, mempelajari iklim global serta menyediakan peta curah hujan global. Studi ini membahas penggunaan faktor koreksi hujan bulanan GPM untuk pemodelan limpasan permukaan sehingga didapatkan debit air yang akurat. Lokasi studi berada pada dua sub Daerah Aliran Sungai (DAS) yang berada dalam DAS Brantas yaitu Kali Bodo dan Brodot. Koreksi data hujan GPM IMERG menggunakan peta faktor koreksi hujan GPM DAS Brantas pada lima probabilitas hujan. Berdasarkan koreksi data hujan GPM IMERG meningkatkan angka NSE tiap lokasi menjadi ≥ 0,7. Penurunan rBias yang signifikan sebesar 29,3% pada sub DAS Kali Bodo dengan luas 122,71 km2. Hasil pemodelan debit limpasan permukaan menggunakan hujan GPM terkoreksi pada sub DAS Kali Bodo menunjukkan kenaikan nilai NSE dari nilai awal 0,46 menjadi 0,64.

References

[1] Ariyanto, Lilik. "Analisis Karakteristik Curah Hujan pada Daerah Aliran Sungai Way Pisang di Kabupaten Lampung Selatan." Teknika Sains: Jurnal Ilmu Teknik 6.1 (2021): 10-16.

[2] S. M. Djazim, “Validasi Data TRMM Terhadap Data Curah Hujan Aktual Di Tiga DAS Di Indonesia,” J. Meteorol. dan Geofis., vol. 15, no. 2, pp. 109–118, 2014.

[3] N. Rahmawati and M. W. Lubczynski, “Validation of satellite daily rainfall estimates in complex terrain of Bali Island, Indonesia,” Theor. Appl. Climatol., vol. 134, no. 1–2, pp. 513–532, 2018, doi: 10.1007/s00704-017-2290-7.

[4] S. M. Hosseini-Moghari and Q. Tang, “Validation of gpm imerg v05 and v06 precipitation products over iran,” J. Hydrometeorol., vol. 21, no. 5, pp. 1011–1037, 2020, doi: 10.1175/JHM-D-19-0269.1.

[5] M. A. Azka, P. A. Sugianto, A. K. Silitonga, and I. R. Nugraheni, “Accuracy Test of GPM IMERG Rainfall Estimation Product over Surabaya, Indonesia,” J. Sains Teknol. Modif. Cuaca, vol. 19, no. 2, pp. 83–88, 2018.

[6] S. Khodadoust Siuki, B. Saghafian, and S. Moazami, “Comprehensive evaluation of 3-hourly TRMM and half-hourly GPM-IMERG satellite precipitation products,” Int. J. Remote Sens., vol. 38, no. 2, pp. 558–571, 2017, doi: 10.1080/01431161.2016.1268735.

[7] R. R. E. Vernimmen, A. Hooijer, Mamenun, E. Aldrian, and A. I. J. M. Van Dijk, “Evaluation and bias correction of satellite rainfall data for drought monitoring in Indonesia,” Hydrol. Earth Syst. Sci., vol. 16, no. 1, pp. 133–146, 2012, doi: 10.5194/hess-16-133-2012.

[8] M. L. Tan and H. Santo, “Comparison of GPM IMERG, TMPA 3B42 and PERSIANN-CDR satellite precipitation products over Malaysia,” Atmos. Res., vol. 202, no. November 2017, pp. 63–76, 2018, doi: 10.1016/j.atmosres.2017.11.006.

[9] M. Moravej, “Ground validation and bias correction of GPM-IMERG V6 satellite precipitation product over Sweden,” 2020, [Online]. Available: https://lup.lub.lu.se/student-papers/search/publication/9032564

[10] Brantas, B. B. W. S. "Pengelolaan Sumber Daya Air Wilayah Sungai Brantas." (2010).

[11] Kuntoro, A. A., et al. "Estimation of Extreme Rainfall over Kalimantan Island based on GPM IMERG Daily Data." IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Vol. 1065. No. 1. IOP Publishing, 2022.

[12] H. Inomata, K. Takeuchi, and K. Fukami, “Development of a Statistical Bias Correction Method for Daily Precipitation Data of Gcm20,” J. Japan Soc. Civ. Eng. Ser. B1 (Hydraulic Eng., vol. 67, no. 4, p. I_247-I_252, 2011, doi: 10.2208/jscejhe.67.i_247.

[13] Fatkhuroyan, T. Wati, A. Sukmana, and R. Kurniawan, “Validation of Satellite Daily Rainfall Estimates Over Indonesia,” vol. 31, p. 2, 2018.

[14] Z. Wang, R. Zhong, C. Lai, and J. Chen, “Evaluation of the GPM IMERG satellite-based precipitation products and the hydrological utility,” Atmos. Res., vol. 196, no. March, pp. 151–163, 2017, doi: 10.1016/j.atmosres.2017.06.020.

[15] M. N. Anjum et al., “Assessment of IMERG-V06 precipitation product over different hydro-climatic regimes in the Tianshan Mountains, North-Western China,” Remote Sens., vol. 11, no. 19, pp. 1–23, 2019, doi: 10.3390/rs11192314.

[16] F. Satgé et al., “Benefits of the successive GPM based Satellite Precipitation Estimates IMERG-V03, -V04, -V05 and GSMaP-V06, -V07 over diverse geomorphic and meteorological regions of Pakistan,” Remote Sens., vol. 10, no. 9, 2018, doi: 10.3390/rs10091373.