Curah hujan adalah merupakan informasi yang sangat penting. Hal ini dikarenakan air untuk :
- Sumber air bersih
- Mempunyai pengaruh yang besar bagi kehidupan manusia. Seperti halnya kejadian bencana berupa : kekeringan, banjir, dan lain-lain.
- Bagian yang penting dari sirkulasi atmosfer dan interaksi udara-lautan, atmosfer-daratan. Yakni peristiwa : konveksi, siklus air, fluks air bersih dan kelembapan tanah.
Oleh karena itu informasi evaluasi dan prakiraan curah hujan sangat berguna. Keragaman (variasi) curah hujan di wilayah kita sangat nyata, sedangkan unsur-unsur iklim lain tak berfluktuasi secara nyata sepanjang tahun. Curah hujan merupakan faktor pembatas yang paling penting di daerah tropis. Presipitasi adalah turunnya air dari atmosfer ke permukaan bumi, yang bisa berupa hujan, hujan salju, kabut, embun dan hujan es. Di tempat kita yang merupakan daerah tropis, hujan memberikan sumbangan paling besar sehingga hujan yang dianggap sebagai sumber utama presipitasi.
Informasi hujan bisa didapatkan dengan berbagai cara. Sumber informasi hujan bisa didapatkan melalui :
1. Pengukuran penakar hujan
2. Observasi radar
3. Prakiraan melalui satelit
4. Forecast/ simulasi dengan menggunakan model numerik
Ad. 1 Penakar hujan
Penakar hujan ada bermacam-macam, dari yang sederhana sampai dengan yang otomatis.
Gambar 1. Penakar hujan obs
Penakar hujan hellman
Penakar hujan Hellman adalah merupakan salah satu jenis penakar hujan recording (mencatat sendiri) melalui grafik yang dituliskan pena di kertas pias. Penggantian pias dilakukan pada jam 07.00 waktu setempat. Data yang dihasilkan dari alat ini adalah : waktu terjadinya hujan (jam), intensitas curah hujan (mm/menit) atau (mm/menit) dan jumlah curah hujan (mm). Jangka waktu rekamnya harian, jam pias digerakkan dengan per, pena diberi tinta catridge, di dalamnya terdapat pelampung yang bergerak naik-turun ketika hujan menggerakkan pena.
Gambar 2. Penakar hujan Hellman
Penakar hujan yang lebih canggih diantaranya adalah penakar hujan Tipping Bucket. Biasanya digunakan pada ARG (Automatic Rain Gauge), stasiun cuaca otomatis (AWS/ Automatic Weather Station) ataupun AAWS (Automatic Agroclimate and Weather Station). Sifat datanya berupa digital. Gerakan dua bejana yang terdapat di dalam alat dikarenakan curah hujan maka bejana (bucket) akan saling berjungkit, terjadi pulsa elektrik dan menghasilkan keluaran berupa nilai curah hujan. Nilai curah hujannya dapat dilihat pada display monitor.
Gambar 3. Penakar hujan Tipping Bucket
Penakar hujan mempunyai kelebihan dan kekurangan.
Kelebihannya adalah :
Kelebihannya adalah :
- Pengukuran curah hujan dilakukan secara langsung, artinya pengamat melihat hasil pengukuran secara langsung.
- Pengukurannya relatif akurat dan teliti.
- Mencakup daerah sekitar alat.
- Pencatatan datanya dilakukan langsung (lapangan).
Kelemahannya :
- Jaringannya jarang di negara berkembang, jumlahnya di negara berkembang cenderung sedikit.
- Tidak efesien untuk representasi secara spasial.
- Efek angin yang dapat menahan hujan (terutama saat terjadi salju turun di daerah lintang sedang)
- Distribusi stasiun titik-titiknya terletak tidak teratur.
Menurut Ping Ping Xie (2011) seorang pakar meteorologi NOAA di dalam WMO RA V Training Course on Satellite Applications for Meteorology and Climatology 2011
Ad. 2 Observasi radar cuaca
Ad. 2 Observasi radar cuaca
Gambar 4. Radar Cuaca
Radar mengirimkan gelombang elektromagnetik, yang mencapai tetesan hujan dan dipantulkan kembali ke radar. Radar menghitung waktu yang diperlukan bagi sinyal untuk dikirimkan kembali dan menghitung seberapa jauh hujan itu terjadi. Radar menghitung intensitas dari sinyal yang terefleksi untuk mengetahui besarnya intensitas hujan.
Citra radar cuaca menggambarkan potensi intensitas curah hujan yang dideteksi oleh radar cuaca. Pengukuran intensitas curah (presipitasi) oleh radar cuaca berdasarkan seberapa besar pancaran energi yang dipantulkan kembali oleh butiran-butiran air di dalam awan dan digambarkan dengan produk Reflektifitas yang mempunyai besaran satuan dBZ (decibel).
Kelebihan :
Citra radar cuaca menggambarkan potensi intensitas curah hujan yang dideteksi oleh radar cuaca. Pengukuran intensitas curah (presipitasi) oleh radar cuaca berdasarkan seberapa besar pancaran energi yang dipantulkan kembali oleh butiran-butiran air di dalam awan dan digambarkan dengan produk Reflektifitas yang mempunyai besaran satuan dBZ (decibel).
Gambar 5. Contoh citra radar cuaca di Kalimantan Selatan
Kelebihan :
- Estimasi curah hujan berasal dari butiran-butiran air curah hujan dari pengamatan radar cuaca
- Sebuah radar cuaca cakupannya dapat meliputi areal 200-300 km.
- Gabungan beberapa radar dapat membentuk peta radar
- Hanya bisa di daerah yang mempunyai pasokan listrik
- Ketidakpastian hubungan Z-R untuk prakiraan kuantitatif.
- Adanya blokade topografi (pegunungan)
- Adanya echo dari bukan objek radar
Radar cuaca apabila dibandingkan dengan satelit memiliki resolusi spasial yang tinggi akan tetapi memiliki keterbatasan cakupan area. Sedangkan satelit memiliki keterbatasan resolusi waktu dan spasial akan tetapi memiliki cakupan area yang luas.
Ad. 3 Satelit
Satelit meteorologi dapat menyediakan data hujan dengan lebih baik dengan sebaran/ cakupan yang lebih baik dan dengan disertai penggabungan beberapa jenis satelit dan dengan data dari pos pengamatan hujan dalam suatu model iklim akan lebih mampu meningkatkan keakurasian dan kestabilan data yang dihasilkan oleh satelit meteorologi (Xie dan Arki, 1996).
Berikut ini dengan beberapa satelit meteorologi melalui dataset curah hujan resolusi tinggi didapatkan dari :
- TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dan GPM (Global Preciptation Measurement)
- PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks)
- CMORPH (CPC MORPHing technique)
- APHRODITE (Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation).
TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) adalah merupakan misi antara NASA (National Aeronautics and Space Administration) dan JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency) untuk mengukur curah hujan di wilayah tropis.
Satelit TRMM diluncurkan pada tanggal 27 November 1997 pada jam 6:27 pagi waktu Jepang dan dibawa oleh roket H-II di pusat stasiun peluncuran roket milik JAXA di Tanegashima-Jepang, berorbit polar (non-sunsynchronous) dengan inklinasi sebesar 35º terhadap ekuator, berada pada ketinggian orbit 350 km (pada saat-saat awal diluncurkan), dan diubah ketinggian orbitnya menjadi 403 km sejak 24 Agustus 2001 sampai sekarang.
Satelit TRMM diluncurkan pada tanggal 27 November 1997 pada jam 6:27 pagi waktu Jepang dan dibawa oleh roket H-II di pusat stasiun peluncuran roket milik JAXA di Tanegashima-Jepang, berorbit polar (non-sunsynchronous) dengan inklinasi sebesar 35º terhadap ekuator, berada pada ketinggian orbit 350 km (pada saat-saat awal diluncurkan), dan diubah ketinggian orbitnya menjadi 403 km sejak 24 Agustus 2001 sampai sekarang.
Data dari TRMM dapat dijadikan data altenatif dalam menggantikan data curah hujan observasi yang biasanya terbatas dan tak selalu kontinyu. TRMM datanya dapat diunduh secara gratis, praktis dan selalu update dalam mencatat curah hujan di suatu wilayah.
TRMM mempunyai 5 macam sensor yaitu :
TRMM mempunyai 5 macam sensor yaitu :
- PR (Precipitation Radar)
- TMI (TRMM Microwave Imager)
- VIRS (Visible Infrared Scanner)
- CERES (Cloud and Earth's Radiant Energy System)
- LIS (Lightning Imaging Sensor)
Gambar 6 Sensor TRMM
Sumber : http://trmm.gsfc.nasa.gov/overview_dir/background.html/
Instrumen utama dari TRMM untuk mengukur curah hujan adalah sensor Presipitation radar (PR), TRMM Microwave Imager (TMI) dan Visible Infrared Scanner (VIRS). Semua sensor tersebut dapat berfungsi sendiri-sendiri atau dikombinasikan. Data yang dikumpulkan diproses oleh satelit TRMM dengan menggunakan suatu model persamaan. Nilai inilah yang menjadi nilai estimasi curah hujan.
Contoh tampilan curah hujan dari TRMM :
Contoh tampilan curah hujan dari TRMM :
Gambar 7 contoh tampilan data TRMM
Sumber :http://wxmod.bppt.go.id/index.php/informasi-curah-hujan-trmm
TRMM misinya berakhir pada tanggal 8 April 2015. Untuk informasi lebih lanjut dapat ditemukan di http://trmm.gsfc.nasa.gov/.
Pada perkembangan akhir-akhir ini, koleksi data dari TRMM dilanjutkan oleh Global Precipitation Measurement (GPM). GPM dibangun berdasarkan keberhasilan dari TRMM, yang juga program bersama NASA-JAXA. diluncurkan pada 28 Februari 2014.
GPM memiliki kelebihan dibandingkan TRMM dengan hanya mempunyai dua instrumen dibandingkan dengan lima instrumen TRMM (yakni sebuah radar dan radiometer). Radiometer GPM mempunyai jangkauan frekuensi yang lebih luas dibandingkan dengan TRMM (13 channel dibandingkan dengan 9 channel), sehingga memungkinkan GPM mengukur intensitas curah hujan dengan data petakan yang lebih luas (Smith et al., 2007)
Radar di GPM merupakan satu-satunya radar berfrekuensi ganda di luar angkasa yang mampu menciptakan profil 3D serta prakiraan intensitas curah hujan mulai dari hujan sampai dengan salju dan es.
PERSIANN
PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Network) adalah data curah hujan berbasiskan satelit dengan algoritma, estimasi curah hujan dengan menggunakan remote sensing. PERSIANN mempunyai prakiraan curah hujan harian dengan resolusi spasial 0,25 derajat dengan band lintangnya 6°S- 6°U dari kecerahan gambar IR dari satelit geostasioner. PERSIANN dikembangkan oleh CHRS (Central of Hydrometeorology and Remote Sensing) di University of California, Irvine (UCI) menggunakan prakiraan/ fungsi neural network.
Pada perkembangan akhir-akhir ini, koleksi data dari TRMM dilanjutkan oleh Global Precipitation Measurement (GPM). GPM dibangun berdasarkan keberhasilan dari TRMM, yang juga program bersama NASA-JAXA. diluncurkan pada 28 Februari 2014.
GPM memiliki kelebihan dibandingkan TRMM dengan hanya mempunyai dua instrumen dibandingkan dengan lima instrumen TRMM (yakni sebuah radar dan radiometer). Radiometer GPM mempunyai jangkauan frekuensi yang lebih luas dibandingkan dengan TRMM (13 channel dibandingkan dengan 9 channel), sehingga memungkinkan GPM mengukur intensitas curah hujan dengan data petakan yang lebih luas (Smith et al., 2007)
Gambar 8 Gambaran sensor GPM
Sumber : http://pmm.nasa.gov/gpm/
Radar di GPM merupakan satu-satunya radar berfrekuensi ganda di luar angkasa yang mampu menciptakan profil 3D serta prakiraan intensitas curah hujan mulai dari hujan sampai dengan salju dan es.
PERSIANN
PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Network) adalah data curah hujan berbasiskan satelit dengan algoritma, estimasi curah hujan dengan menggunakan remote sensing. PERSIANN mempunyai prakiraan curah hujan harian dengan resolusi spasial 0,25 derajat dengan band lintangnya 6°S- 6°U dari kecerahan gambar IR dari satelit geostasioner. PERSIANN dikembangkan oleh CHRS (Central of Hydrometeorology and Remote Sensing) di University of California, Irvine (UCI) menggunakan prakiraan/ fungsi neural network.
Gambar 9 Diagram alir PERSIANN
Sumber : http://chrs.web.uci.edu/persiann/
Contoh : gambar data curah hujan di Kalimantan bulan Oktober 2015.
Gambar 10 Contoh pengolahan data PERSIANN
Sumber : http://chrsdata.eng.uci.edu/Data yang dapat didownload dari PERSIANN berupa data curah hujan 1 jam, 3 jam, 6 jam, harian, bulanan dan tahunan. Informasi lebih lanjut dapat dilihat di sini.
CMORPH
CMORPH (CPC MORPHing technique) adalah teknik yang dikembangkan oleh NOAA untuk menduga besarnya curah hujan. CMORPH menghasilkan curah hujan global dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Teknik ini menggabungkan antara hujan estimasi yang dihasilkan oleh passive microwave dan pergerakan awan dari satelit geostationary yang berupa infrared 10.7 mikron saat ketinggian awan 4 m (Joyce et al., 2004). CMORPH akan menghasilkan curah hujan global dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi sehingga diperlukan pendekatan dengan menggunakan teknik downscaling. Informasi tentang CMORPH dapat ditemukan di :
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/janowiak/cmorph_description.html/
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/janowiak/cmorph_description.html/
Gambar 11 Contoh pengolahan data CMORPH
APHRODITE / APHRODITE WATER RESOURCES
APHRODITE (Asian Precipitation- Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of the Water Resources). APHODITE merupakan data curah hujan harian yang dihasilkan dari pengukuran penakar hujan dengan resolusi 0.5 x 0.5 dan 0.25 x 0.25. Kumpulan data curah hujan harian grid resolusi tinggi di Asia. Didapatkan dari 5000-12000 stasiun yang mewakili 2,3 sampai 4,5 kali data melalui GTS (Global Telecommunication System) yang biasanya digunakan untuk data grid curah hujan harian.
APHRODITE telah dikembangkan RIHN (Research Institute for Humanity and Nature) dan Badan Meteorologi Jepang (JMA) sejak tahun 2006. Informasi tentang APHRODITE bisa didapatkan di sini.
Sumber :
APHRODITE telah dikembangkan RIHN (Research Institute for Humanity and Nature) dan Badan Meteorologi Jepang (JMA) sejak tahun 2006. Informasi tentang APHRODITE bisa didapatkan di sini.
Sumber :
Jurnal :
Joyce, R. J., J. E. Janowiak, P. A. Arkin, and P. Xie, 2004. CMORPH: A method that produces global precipitation estimates from passive microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution. J. Hydromet, 5 : 487-503.
Smith et. al. 2007. International Global Precipitation Measurement (GPM) Program and Mission: An Overview. Measuring Precipitation From Space
Xie, P., and P. A. Arkin, 1996: Analysis of Global Monthly Precipitation Using Gauge Observations, Satellite Estimates, and Numerical Model Prediction, J. Climate, 9, 840-858.
Yagatai, A., O. Arakawa, K. Kamiguchi, H. Kawamoto, M. I. Nodzu, and A. Hamada. 2012. APHRODITE: Constructing a Long-Term Daily Gridded Precipitation Dataset for Asia Based on a Dense Network of Rain Gauges. Bulletin of the American Meteorological Society 93(9):1401-1415.
Internet :
Yagatai, A., O. Arakawa, K. Kamiguchi, H. Kawamoto, M. I. Nodzu, and A. Hamada. 2012. APHRODITE: Constructing a Long-Term Daily Gridded Precipitation Dataset for Asia Based on a Dense Network of Rain Gauges. Bulletin of the American Meteorological Society 93(9):1401-1415.
Internet :
http://christinmori.blogspot.co.id/2013/06/penakar-hujan-type-hellman.html diakses tanggal 12 Desember 2015
http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.RIHN/.aphrodite/ diakses tanggal 12 Desember 2015
http://metkliminstrumen.blogspot.co.id/2010/04/penakar-hujan-observasi.html diakses tanggal 12 Desember 2015
http://wxmod.bppt.go.id/index.php/informasi-curah-hujan-trmm diakses tanggal 9 Mei 2017.
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/janowiak/cmorph_description.html diakses 24 Agustus 2017
http://crk.iri.columbia.edu/fire/exercises/fire_BAHASA.pdf diakses 24 Agustus 2017.
1 komentar:
makasih dah share artikel bagus om
Posting Komentar