Untitled
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian
Abstract
Description
Abstrak. Ketersediaan data curah hujan observasi cenderung tidak lengkap dan kurang dapat diandalkan. Ini dapat diatasi dengan menggunakan data curah hujan simulasi yang dihasilkan oleh sensor satelit TRMM. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi kesalahan sistematis data TRMM dan membangun fungsi transfer untuk mengoreksi bias curah hujan TRMM. Kesalahan sistematik dapat diidentifikasi dengan membandingkan antara bentuk dan sebaran data TRMM dengan data observasi. Fungsi transfer dikembangkan berdasarkan hubungan antara data TRMM asli dan observasi; fungsi terbaik ditentukan oleh besarnya nilai R2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fungsi transfer yang diperoleh adalah polinomial dan fungsi ini memiliki R2 yang tinggi. Berdasarkan hasil penelitian ini, kesalahan sistematis dari TRMM asli dapat diperbaiki dan hasilnya disebut TRMM terkoreksi. Pola curah hujan dari data TRMM yang telah dikoreksi dan observasi adalah mirip, tetapi besar curah hujan keduanya adalah tidak mirip. Secara umum fungsi transfer yang diperoleh adalah cukup handal. Keandalan ini dapat ditingkatkan dengan membuat fungsi transfer pada setiap grid. Abstract. The availability of an observation rainfall tends an incomplete and is less reliable. This can be addressed using a simulated rainfall which is generated by TRMM satellite sensors. The purpose of this study was to identify the systematic errors from TRMM data and to build the transfer functions to correct rainfall bias of TRMM. The systematic errors could be identified using the comparison results bertween the shape and spread of TRMM data and the observed data. Transfer function was developed based on the relationship between the original TRMM and the observed data; the best function was determined by determination coefficient, R2 value. Results showed, the transfer functions were a polynomial with a high R2 value. Based on this result, we can correct a systematical error of the original TRMM. Rainfall pattern of the corrected TRMM and the observed data were similar, but the rainfall magnitudes were not. Generally, the obtained transfer functions were reasonably reliable. To improve its reliability we recommend to make a transfer function at each grids.
Keywords
, , , Climate;, Kesalahan sistematis; Koreksi-bias; TRMM;,