AKURASI PERHITUNGAN METODE GLOBAL RAINFALL-RUNOFF MODEL DENGAN PUNGUKURAN LAPANGAN (STUDI KASUS KALI PEPE)

Rohid Wiratmaja, Rintis Hadiani, Solichin Solichin

Abstract

Pengelolaan sumber daya air diartikan sebagai upaya struktural dan non struktural yang dilakukan untuk pengendalian sistem sumber daya air alam dan sistem sumber daya air buatan manusia untuk kepentingan manusia dengan mempertimbangkan dampaknya terhadap lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persentase keandalan antara metode GR2M (Global Rainfall-Runoff Model) dengan data terukur dilapangan (AWLR/Automatic Water Level Recorder). Penelitian ini dilakukan pada DAS Kali Pepe yang melintasi Kota Surakarta tanpa memperhitungkan luasan DAS hulunya. Kemudian dilakukan pengamatan tinggi muka air pada Pos Pengamatan Tinggi Muka Air Kali Pepe PTPN yang berada di Jl. Arifin, Kampung Baru, Kecamatan Pasar Kliwon, Kota Surakarta. Penelitian ini menganalisis hujan-debit menggunakan metode GR2M yang kemudian dibandingkan untuk mengetahui besarnya persentase dengan data yang ada dilapangan berdasarkan hasil pemantauan dari pos pengamatan (AWLR/Automatic Water Level Recorder) yang telah dilakukan analisis Rating Curve untuk mrngubah tinggi muka air menjadi debit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persentase keandalan antara analisis menggunakan metode GR2M dengan data terukur dilapangan sebesar 97,49%. Hal ini menunjukkan bahwa metode GR2M mampu merepresentasikan kejadian di lapangan.

Keywords

Akurasi, GR2M, Pengukuran Lapangan

Full Text:

PDF

References

Adane, G. B., Hirpa, B. A., Gebru, B. M., Song, C., & Lee, W. K. (2021). Integrating satellite rainfall estimates with hydrologicalwater balance model: Rainfall-runoff modeling in awash river basin, ethiopia. Water (Switzerland), 13(6). https://doi.org/10.3390/w13060800 Balai Besar Wilayah Sungai Bengawan Solo. (2023). Sistem Informasi Balai Besar Wilayah Sungai Bengawan Solo.

Fathi, M. M., Awadallah, A. G., & Aldahshoory, W. (2023). An Improved Monthly Water Balance GR2M Model with a Seasonally Variable Parameter. Journal of Hydrology, 617(PC), 129127. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129127

Grigg, Neil. (1996). Water Resources Management; Principal, Regulation, and Cases. McGraw-Hill. Huard, D., & Mailhot, A. (2008). Calibration of hydrological model GR2M using Bayesian uncertainty analysis. Water Resources Research, 44(2), 1–19. https://doi.org/10.1029/2007WR005949 Indonesia-geospsial.com. (n.d.).

Portal Geospasial Indonesia. dari https://www.indonesia-geospsial.com

Javas, J., Roesbianto, A. S. B., Sihombing, Y. I., Farid, M., Adityawan, M. B., Kuntoro, A. A., Suwarman, R., & Yosa, I. M. (2024). Open-access digital elevation model (DEM) selection for flood inundation modelling using HEC-RAS in Capital City of Nusantara. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1343(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/1343/1/012036

Lespinas, F., Ludwig, W., & Heussner, S. (2014). Hydrological and climatic uncertainties associated with modeling the impact of climate change on water resources of small Mediterranean coastal rivers. Journal of Hydrology, 511, 403–422. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.01.033

Mertani. (2020). Automatic Water Level Recorder. https://www. mertani.co.id/id/automatic-water-level-recorder

Mouelhi, S., Michel, C., Perrin, C., & Andréassian, V. (2006). Stepwise development of a two-parameter monthly water balance model. Journal of Hydrology,318(1–4), 200–214. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.06.014

Ploszai, R., Mine, M. R. M., & Detzel, D. H. M. (2022). An Analysis of Non-stationary Drought Conditions in Parana State Based on Climate Change Scenarios. Water Resources Management, 36(10), 3401–3415.

Putra, M., Rosid, M. S., & Handoko, D. (2024). High-Resolution Rainfall Estimation Using Ensemble Learning Techniques and Multisensor Data Integration. Sensors, 24(15). https://doi.org/10.3390/s24155030

Rama, B., Fadhliani, Khairullah, Y., Fasdarsyah, Meutia, S., & Anugrah, M. (2024). Flood peak estimation for the keureuto watershed using the hydrological modeling system HEC-HMS. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1311(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/1311/1/012040

Rwasoka, D. T., Madamombe, C. E., Gumindoga, W., & Kabobah, A. T. (2014). Calibration, validation, parameter indentifiability and uncertainty analysis of a 2 - parameter parsimonious monthly rainfall-runoff model in two catchments in Zimbabwe. Physics and Chemistry of the Earth, 67–69, 36–46. https://doi.org/10.1016/j.pce.2013.09.015

Schmadel, N. M., Neilson, B. T., & Stevens, D. K. (2010). Approaches to estimate uncertainty in longitudinal channel water balances. Journal of Hydrology, 394(3–4), 357–369. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.09.011

Sriharto Br. (2000). Hidrologi : Teori, Masalah, Penyelesaian. Nafiri Offset. Yogyakarta

Sriharto Br. (2003). Analisis Hidrologi. Gramedia Pustaka Utama. Yogyakarta.

Soemarto, C.D. (1986). Hidrologi Teknik. Usaha Nasional. Surabaya.

Soewarno. (1995). Hidrologi Aplikasi Untuk Analisa Data. jilid 1. Nova. Jakarta.

Sosrodarsono Suyono, Kensaku Takeda. (2003). Hidrologi Untuk Pengairan. Pradnya Paramita.

Jakarta Tanahair.indonesia.go.id. (n.d.). Portal Tanah Air Indonesia. dari https://tanahair.indonesia.go.id

Touhami, I., Chirino, E., Andreu, J. M., Sánchez, J. R., Moutahir, H., & Bellot, J. (2015). Assessment of climate change impacts on soil water balance and aquifer. JOURNAL OF HYDROLOGY. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.05.012

Triatmodjo. (2008). Hidrologi Terapan. Yogyakarta. Beta Offset.

DOI: https://doi.org/10.20961/jrrs.v9i1.109812

Refbacks

  • There are currently no refbacks.