Validasi Data Curah Hujan Satelit GPM V7 sebagai Dasar Informasi Agroklimat untuk Perencanaan Pola Tanam di DAS Ngasinan Hilir
DOI:
https://doi.org/10.32764/epic.v8i3.1823Keywords:
GPM V7, rainfall validation, Linear Scaling, agroclimate., GPM V7, validasi curah hujan, Linear Scaling, agroklimatAbstract
Ketersediaan data curah hujan yang akurat merupakan kebutuhan utama dalam perencanaan agroklimat, khususnya untuk penentuan pola tanam pada daerah aliran sungai yang memiliki keterbatasan jaringan stasiun hujan permukaan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja data curah hujan satelit Global Precipitation Measurement Version 7 (GPM V7) sebagai alternatif sumber informasi hidroklimat untuk perencanaan pola tanam di DAS Ngasinan Hilir, Kabupaten Tulungagung. Data curah hujan harian dari tiga pos hujan, yaitu Pagerwojo, Besuki, dan Kalidawir, periode 2015–2024 digunakan sebagai referensi observasi permukaan. Sebelum digunakan, data stasiun diuji melalui uji konsistensi (Double Mass Curve dan RAPS), uji stasioneritas (Uji-F dan Uji-t), serta uji inlier-outlier. Curah hujan wilayah dihitung menggunakan metode Poligon Thiessen. Koreksi bias data GPM V7 mentah dilakukan dengan metode Linear Scaling, kemudian divalidasi menggunakan parameter Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) dan koefisien korelasi Pearson (R) pada empat resolusi temporal: tahunan, bulanan, 15 harian, dan 10 harian. Sebelum koreksi, GPM V7 menunjukkan bias sistematis yang sangat besar, dengan nilai NSE serendah −12,294 (bulanan) dan korelasi negatif pada skala tahunan (R = −0,260), sehingga data mentah tidak layak digunakan langsung dalam analisis hidrologi. Setelah koreksi Linear Scaling, performa data meningkat signifikan pada seluruh resolusi temporal. Koefisien korelasi mencapai 1,000 (tahunan), 0,900 (bulanan), 0,820 (15 harian), dan 0,832 (10 harian). Nilai NSE meningkat menjadi 1,000 (tahunan), 0,809 (bulanan), 0,658 (15 harian), dan 0,687 (10 harian), yang masuk kategori Sangat Baik pada skala tahunan dan bulanan, serta kategori Baik pada skala sub-bulanan berdasarkan kriteria Moriasi dkk. (2007). Hasil ini mengonfirmasi bahwa data GPM V7 terkoreksi secara statistik andal dan layak digunakan sebagai pengganti data observasi permukaan yang terbatas di DAS Ngasinan Hilir. Data terkoreksi direkomendasikan untuk analisis neraca air, perencanaan bangunan irigasi, serta penyusunan kalender tanam irigasi, sekaligus menjadi solusi skalabel atas keterbatasan data curah hujan di daerah aliran sungai tropis dengan jaringan observasi yang minim.
References
BBWS Brantas. (2020). Profil DAS Ngasinan. Balai Besar Wilayah Sungai Brantas.
Huffman, G. J., Bolvin, D. T., Joyce, R., Nelkin, E. J., & Tan, J. (2023). Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) NASA GPM IMERG version 07. NASA GSFC.
Indarto. (2012). Prosedur Kalibrasi dan Validasi Model SMAR untuk Mendeskripsikan Proses Hujan-Aliran di Sub DAS Rawatamtu. Jurnal Teknik Pengairan, 3(2), 157–166.
Jarwanti, D. P., Suhartanto, E., & Fidari, J. S. (2021). Validasi Data Curah Hujan Satelit. Jurnal Teknik Pengairan, 1(2), 772–785.
Kementerian PUPR. (2013). Standar Perencanaan Irigasi: Kriteria Perencanaan (KP-01). Direktorat Jenderal Sumber Daya Air.
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 Quantification of Accuracy in Watershed Simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885–900. https://doi.org/10.13031/2013.23153
Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River Flow Forecasting Through Conceptual Models Part I — A Discussion of Principles. Journal of Hydrology, 10(3), 282–290. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6
Pradhan, R. K., Markonis, Y., Vargas Godoy, M. R., Villalba-Pradas, A., Andreadis, K. M., Nikolaidis, N. P., Papalexiou, S. M., Yannopoulos, A., & Hanel, M. (2022). Review of GPM IMERG Performance: A Global Perspective. Remote Sensing of Environment, 268, Article 112754. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112754
Teutschbein, C., & Seibert, J. (2012). Bias Correction of Regional Climate Model Simulations for Hydrological Climate-Change Impact Studies: Review and Evaluation of Different Methods. Journal of Hydrology, 456–457, 12–29. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.05.052
Triatmodjo, B. (2010). Hidrologi Terapan. Beta Offset.
Valls, M., Tarasova, L., & Gusev, Y. (2021). On the Minimum Number of Years Needed to Build Representative Rainfall Records. Hydrology and Earth System Sciences, 25(3), 1485–1501. https://doi.org/10.5194/hess-25-1485-2021
WMO. (2022). Guide to Hydrological Practices: Volume I: Hydrology - from Measurement to Hydrological Information (WMO-No. 168). World Meteorological Organization.
