STUDI KOMPARASI HASIL DOWNSCALING DATA HUJAN TRMM PADA BERBAGAI RESOLUSI

Raden Harya Dananjaya, Siti Nurtita Fitri, Yunita Cahyaningsih

Abstract

Data curah hujan adalah salah satu data krusial yang diperlukan untuk mitigasi bencana. Daerah Karanganyar Jawa Tengah yang berada di dataran tinggi merupakan daerah rawan bencana longsor. Namun, data hujan yang tersedia tidak memadai. Perkembangan teknologi pengindraan jarak jauh dapat dijadikan alternatif untuk melengkapi data curah hujan, misalnya data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Dikarenakan resolusi spasial dari data TRMM terlalu kasar, maka perlu dilakukan downscaling atau peningkatan resolusi pada data TRMM sebelum digunakan. Selain itu, kalibrasi data TRMM hasil downscaling perlu dilakukan untuk meningkatkan akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan nilai keakuratan dari data curah hujan TRMM hasil downscaling dan kalibrasi dengan resolusi spasial 1 km, 500 m, dan 250 m terhadap data hujan stasiun. Proses downscaling dilakukan menggunakan metode regresi linier dengan bantuan aplikasi GRASS GIS dan dilakukan untuk memperoleh resolusi dengan ukuran cell 1 km, 500 m, dan 250 m. Variabel bebas yang digunakan dalam proses tersebut adalah data NDVI. Setelah proses downscaling selesai, dilakukan proses kalibrasi dan validasi menggunakan data curah hujan stasiun. Proses validasi dilakukan dengan menghitung koefisien determinasi (R2), Bias (B), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil validasi menunjukkan bahwa data TRMM yang telah ter-downscaling dan terkalibrasi memiliki akurasi yang relatif tinggi dengan nilai R2, Bias, dan RMSE secara berturut-turut berkisar antara 0,90-0,92; 0,05-0,06; dan 256,67-266,63. Dari ketiga nilai validasi yang dihitung, nilai R2 dan RMSE untuk resolusi 500 m memiliki akurasi paling baik.

References

Amliana D. R., Prastyo Y., & Sukmono A., 2016, “Analisis Perbandingan Nilai NDVI Landsat 7 dan Landsat 8 pada Kelas Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kota Semarang, Jawa Tengah)”. Jurnal Geodesi Undip. Vol 5 No 1.

Chen C., Zhao S., Duan Z., & Qin Z., 2015, “An Improved Spatial Downscaling Procedure for TRMM 3B43 Precipitation Product Using Geographically Weighted Regression”. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. Vol. 8 No. 9), pp. 4592–4604. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2015.2441734

Didan, K., 2015, “MOD13Q1 MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V006”. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2021-11-23 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13Q1.006

Didan, K., 2015, “MOD13A2 MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 1km SIN Grid V006”. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2021-11-23 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A2.006

Didan, K., 2015, “MOD13A1 MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 500m SIN Grid V006”. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2021-11-23 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A1.006

Duan Z., & Bastiaanssen W. G. M., 2013, “First results from Version 7 TRMM 3B43 precipitation product in combination with a new downscaling-calibration procedure”. Remote Sensing of Environment. Vol. 131, pp. 1–13. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.12.002

Jia S., Zhu W., Lü A., & Yan T., 2011, “A statistical spatial downscaling algorithm of TRMM precipitation based on NDVI and DEM in the Qaidam Basin of China”. Remote Sensing of Environment. Vol. 115, pp. 3069–3079.

Krisnayanti D. S., Welkis D. F. B., Hepy F. M., & Legono D., 2020, “Evaluasi Kesesuaian Data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) dengan Data Pos Hujan Pada Das Temef di Kabupaten Timor Tengah Selatan”. Jurnal Sumber Daya Air. Vol. 16 No. 1, pp. 51–62. https://doi.org/10.32679/jsda.v16i1.646

Li X., Zhang Q., & Xu C., 2012, “Suitability of the TRMM satellite rainfalls in driving a distributed hydrological model for water balance computations in Xinjiang catchment, Poyang lake basin”. Journal of Hydrology. Vol. 426–427, pp. 28–38.

Moriasi D. N., Arnold J. G., Van Liew M. W., Bingner R. L., Harmel R. D., & Veith T. L., 2007, “Model evaluation guidelines for systematic quantificationof accuracy in watershed simulations”. Transactions of the ASABE, Vol. 50 No. 3, pp. 885–900.

NASDA., 2011, “TRMM Data Users Handbook”. Earth Observation Center National Space Development Agency of Japan. Japan.

Park, N. W., 2013, "Spatial downscaling of TRMM precipitation using geostatistics and fine scale environmental variables". Advances in Meteorology. https://doi.org/10.1155/2013/237126

Syaifullah, M. D., 2014, "Validasi Data Trmm Terhadap Data Curah Hujan Aktual Di Tiga Das Di Indonesia". Jurnal Meteorologi Dan Geofisika. Vol. 15 No. 2, pp. 109–118. https://doi.org/10.31172/jmg.v15i2.180

Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), 2011, "TRMM (TMPA) Rainfall Estimate L3 3 hour 0.25 degree x 0.25 degree V7, Greenbelt, MD". Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: 2021-11-21, https://doi.org/10.5067/TRMM/TMPA/3H/7

Zhang Y., Li Y., Ji X., Luo X., Li X., 2018, "Fine-Resolution Precipitation Mapping in a Mountainous Watershed: Geostatistical Downscaling of TRMM Products Based on Environmental Variables". Remote Sensing. Vol. 10 No. 1. https://doi.org/10.3390/rs10010119

DOI: https://doi.org/10.20961/mateksi.v11i2.65087

Refbacks

  • There are currently no refbacks.