PEMANFAATAN PRODUK REFLECTIVITY

Proseding Seminar Nasional Fisika dan Aplikasinya Sabtu, 21 November 2015 Bale Sawala Kampus Universitas Padjadjaran, Jatinangor

PEMANFAATAN PRODUK REFLECTIVITY RADAR CUACA DOPPLER C-BAND DI PANGKALPINANG UNTUK ESTIMASI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN RELASI Z-R MARSHALL-PALMER DAN Z-R ROSENFELD TROPICAL NURZAKA FARIDATUSSAFURA-1*, DEAS ACHMAD RIVAI-2 Prodi Meteorologi, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jl. Perhubungan I No. 5 Komplek Meteorologi BMKG Pondok Betung, Bintaro-Tangerang Selatan 15221 Abstrak. Radar merupakan perangkat elektronik yang meradiasikan energi elektromagnetik dari antena dan mendeteksi energi yang direfleksikan, sehingga memberikan informasi mengenai obyek yang menjadi target. Salah satu pemanfaatan radar di bidang meteorologi adalah untuk mendeteksi curah hujan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas output data reflectivity dari tiga produk Radar Cuaca Doppler C-Band di Pangkalpinang, yakni CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, dan PPI-Z, jika dimanfaatkan untuk estimasi jumlah curah hujan dengan menggunakan relasi Z-R Marshall-Palmer dan Z-R Rosenfeld Tropical. Kemudian nilai R (curah hujan) hasil dari kedua relasi Z-R tersebut diuji keterkaitanya dengan R penakar curah hujan Hellman dengan cara mencari nilai korelasi, Root Mean Square error, dan Mean Absolute error. Penghitungan tersebut menunjukkan hasil yang hampir sama antara penggunaan relasi Z-R Marshall-Palmer maupun Z-R Rosenfeld Tropical dimana nilai korelasi, Root Mean Square error, dan Mean Absolute error terbesar tidak konsisten hanya pada satu produk. Berdasarkan metode pengambilan data reflectivity dapat disimpulkan bahwa pemanfaatan produk reflectivity menggunakan formulasi relasi Z-R Marshall-Palmer dan Z-R Rosenfeld Tropical di Pangkalpinang lebih baik digunakan untuk estimasi jumlah curah hujan saat kejadian hujan berlangsung daripada untuk estimasi potensi jumlah curah hujan dalam kurun waktu tertentu. Kata kunci : radar, reflectivity, curah hujan Abstract. Radar is electronic equipment which radiates electromagnetic energy from antenna and detects reflected energy so that provides some information of targeted object. One of the usage of radar in meteorology is to detect rainfall. This research has a purpose to examine the quality of reflectivity data output from thrree products of CBand Doppler Weather Radar in Pangkalpinang which are CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, and PPI-Z. It is about how if those products are utilised to estimate rainfall by using Marshall-Palmer and Rosenfeld Tropical Z-R relations. The interrelatedness between R value obtained from the relations and R value from Hellman are examined by calculating their correlation, Root Mean Square error, and Mean Absolute error. Calculations using Marshall-Palmer and Rosenfeld Tropical Z-R relations produce almost the same results where the greatest correlation, Root Mean Square error, and Mean Absolute error value do not consistently refer to one product. Based on reflectivity data taking method, it can be concluded that the using of Marshall-Palmer and Rosenfeld Tropical Z-R relations in Pangkalpinang are better to estimate currently underway rainfall than to estimate rainfall potential in a certain period. Keywords : radar, reflectivity, rainfall

*

email : [email protected] FI-16

Pemanfaatan Produk Reflectivity Radar Cuaca Doppler C-Band………..

FI-17

1. Pendahuluan Radar merupakan gabungan dari kata radio detection dan ranging. Istilah radar biasa diartikan sebagai perangkat elektronik yang meradiasikan energi elektromagnetik dari antena dan mendeteksi energi yang direfleksikan, sehingga memberikan informasi mengenai obyek yang menjadi target, seperti kemunculan, arah, elevasi, jarak, intensitas, dan kecepatan obyek [1]. Prinsip kerja radar hampir sama dengan prinsip pemantulan gelombang suara. Energi elektromagnetik ditransmisikan keluar dari sebuah antena dan akan mengenai suatu obyek. Sebagian dari energi tersebut akan direfleksikan dari obyek dan kembali ke radar. Energi yang kembali ini disebut echo, seperti halnya dalam pemantulan gelombang suara. Radar kemudian menggunakan echo untuk menentukan lokasi dan ukuran obyek [1]. Di bidang meteorologi, radar dapat digunakan untuk mendeteksi fenomenafenomena dan obyek-obyek yang ada di dalam atmosfer. Fenomena-fenomena tersebut dapat berupa hujan, angin, badai guntur, atau pun turbulensi. Sebagai contoh, dari fenomena hujan dapat diperoleh informasi berupa tipe, intensitas, lokasi, dan pergerakan hujan. Berbagai obyek yang juga dapat terdeteksi oleh radar antara lain debu, burung, serangga, dan abu. Radar Cuaca Doppler C-Band merk Baron VHDD-350C yang terpasang di Stasiun Meteorologi Pangkalpinang merupakan kategori radar yang belum lama beroperasi, terhitung bulan Januari tahun 2015 radar tersebut mulai beroperasi secara maksimal. Sebelum menggunakan data yang dihasilkan oleh radar ada baiknya dilakukan pengujian terutama terhadap kualitas datanya, apakah sudah layak digunakan untuk membantu operasional pelayanan meteorologi atau belum. Kualitas data yang dihasilkan tentunya menggambarkan kesesuaian dari pengaturan hardware maupun software radar dalam mendeteksi suatu fenomena cuaca, hal tersebut dapat dijadikan sebagai acuan atau referensi dalam pengaturan radar sehingga radar dapat mendeteksi fenomena-fenomena cuaca terutama pada skala lokal dengan baik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana kualitas dari output data beberapa produk reflectivity (CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, PPI-Z) Radar Cuaca Doppler C-Band merk Baron VHDD-350C yang terpasang di Stasiun Meteorologi Pangkalpinang jika dimanfaatkan untuk estimasi jumlah curah hujan dengan menggunakan relasi Z-R Marshall-Palmer dan relasi Z-R Rosenfeld Tropical. Hasilnya antara lain akan menunjukkan penggunaan produk reflectivity dan relasi mana yang paling bagus untuk estimasi curah hujan. 2. Metode Penelitian Data yang digunakan adalah data curah hujan dari penakar hujan Hellman Pos Klimatologi Koba dan data beberapa produk reflectivity (CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, PPI-Z) pada bulan Januari, Februari, April, Mei, dan Juni tahun 2015. Pos Klimatologi Koba terletak pada koordinat 02°31’06.0” LS dan 106°25’21.9” BT, kurang lebih 63 km dari Stasiun Meteorologi Pangkalpinang.

FI-18

Nurzaka Faridatussafura dkk

Gambar 1. Letak radar dan Pos Klimatologi Koba

Penakar hujan Hellman merupakan salah satu alat penakar hujan semi otomatis yang digunakan oleh unit-unit pelaksana teknis Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) di seluruh Indonesia. Alat ini dilengkapi dengan pias yang secara otomatis akan mencatat jumlah curah hujan yang masuk ke dalam alat. Hujan yang masuk ke dalam alat akan memasuki tabung melalui sebuah pipa. Air yang masuk ke dalam tabung akan menggerakkan pelampung yang terhubung dengan pena. Gerakan pena tersebut tercatat pada pias yang diletakkan pada silinder jam yang berputar sebagai data curah hujan dalam bentuk grafik. Pias berupa kertas grafik dengan jarak antar kotak secara horisontal mewakili durasi 10 menit dan secara vertikal mewakili curah hujan 0.1 mm. Dari grafik yang tercatat pada pias tersebut dapat diketahui jumlah curah hujan yang turun per kejadian hujan dalam rentang waktu perjam bahkan permenit.

Gambar 2. Penakar hujan hellman [2] dan pias hellman


FI-19

Ada beberapa macam produk standard yang dihasilkan radar cuaca, seperti Plan Position Indicator (PPI), Range Height Indicator (RHI), Maximum Display (MAXDISPLAY), Constant Altitude PPI (CAPPI), dan Vertical Cross Section (VXSECT) [3]. Dalam penelitian ini hanya akan menggunakan 3 macam produk dari output reflectivity Radar Cuaca Doppler C-Band merk Baron VHDD-350C yang terpasang di Stasiun Meteorologi Pangkalpinang, yaitu Plan Position Indicator (PPI), Maximum Display (MAXDISPLAY), dan Constant Altitude PPI (CAPPI) dengan constant elevasi 1,5 km. Plan Position Indicator (PPI) merupakan produk tercepat yang dihasilkan radar cuaca dari hasil pemindaian penuh (full scanning) azimuth pada satu elevasi saja. Algoritma PPI mengonversi reflektivitas obyek hidrometeor dalam satuan dBz menjadi suatu keluaran image. Karena pengaruh kelengkungan bumi, maka pertambahan jarak akan menyebabkan ketinggian beam radar diatas permukaan tanah bertambah, oleh karena itu echo yang yang berasal dari obyek yang dekat dengan radar berada pada elevasi rendah dan echo yang berasal dari obyek yang jauh dari radar berada pada elevasi tinggi. Pada jarak dekat dan elevasi rendah, image selalu bergabung dengan echo clutter yang kuat. Hal ini menyebabkan produk PPI klasik paling baik untuk mendapatkan reflektivitas pada jarak jauh [3]. Produk Maximum Display (MAXDISPLAY) diperoleh dari hasil scan PPI dari sejumlah azimuth dengan elevasi yang berbeda-beda. MAXDISPLAY akan menampilkan nilai maksimum dari tiap kolom sapuan radar terendah hingga tertinggi. Maksimum kolom dihasilkan dari 3 arah ortogonal, yakni kolom vertikal, kolom Utara-Selatan, dan kolom Timur-Barat [4]. Tampilan dari produk MAXDISPLAY dapat memberikan kesan tiga dimensi (3D) dari suatu kondisi cuaca karena proses scanning nya menafsirkan polar volume set menjadi sebuah coordinat kartesian volume [3]. Data yang diperoleh dari produk Constant Altitude PPI (CAPPI) memiliki ketinggian (altitude) yang sama. Jika dibandingkan dengan PPI, produk CAPPI lebih baik karena dapat mengurangi ground clutter di sekitar radar [3]. Produk ini berbeda dengan PPI, kelengkungan bumi tidak mempengaruhi altitude atau ketinggian radar dalam melakukan proses scanning, jadi baik itu pada jarak dekat maupun jauh image yang dihasilkan dari ketinggian yang sama.

FI-20


Gambar 3. Algoritma produk PPI, CAPPI, MAXDISPLAY [5]

Data reflectivity radar umumnya digunakan untuk memprediksi pelemahan/redaman curah hujan dikarenakan jangkauan ruang serta luasan datanya [6]. Penghitungan estimasi hujan dari pengukuran radar berdasarkan model empirik antara lain reflectivity (Z) dan angka relasi curah hujan (R), dimana sudah dipelajari selama lebih dari 60 tahun [7]. Pada radar meteorologi, penentuan tingkat keakuratan dari curah hujan dari pengukuran nilai reflectivity itu penting [7]. Relasi Z-R menghubungkan antara pengukuran reflectivity radar untuk menghitung curah hujan termasuk dengan menggunakan formula yang umum [8]. Untuk mendeteksi curah hujan, relasi Z-R Marshall-Palmer banyak digunakan jaringan radar cuaca di Indonesia milik BMKG dalam kegiatan operasionalnya [9]. Pada tahun 2011, melalui surat edaran Kepala Pusat Meteorologi Publik No.13/KPU/I/BMKG-2011 tanggal 13 Januari 2011 perihal pedoman operasional radar cuaca disebutkan bahwa untuk wilayah tropis menggunakan relasi Z-R Rosenfeld Tropical. Tabel 1. Hasil penelitian relasi Z-R [10]

Relationship

Optimum for

Marshall-Palmer (Z = 200R1.6)

General stratiform precipitation

East-Cool Stratiform (Z = 130R2.0)

WSR-88D Convective (Z = 300R1.4)

Winter stratiform precipitation - east of continental divide Winter stratiform precipitation - west of continental divide Summer deep convection

Rosenfeld Tropical (Z = 250R1.2)

Tropical convective systems

West-Cool Stratiform (Z = 75R2.0)

Also recommended for

Orographic rain - East

Orographic rain - West

Other non-tropical convection

Output data radar akan ter-update setiap 5 menit sekali. Pengambilan data dBZ yaitu berdasarkan kejadian hujan dan intensitas hujan dalam rentang waktu


FI-21

perjam. Yang dimaksud dengan kejadian hujan adalah pengambilan data dBz yang terdeteksi tepat pada saat terjadinya hujan, lalu dibandingkan dengan hujan yang terukur dalam waktu yang bersamaan. Sedangkan intensitas hujan dalam rentang waktu perjam maksudnya adalah pengambilan data dBz perjam, dengan mengasumsikan bahwa data dBz tersebut merepresentasikan jumlah curah hujan yang terjadi dalam rentang waktu satu jam setelahnya. Misalnya pada pukul 02.00 UTC sampai dengan 03.00 UTC terjadi hujan, maka untuk nilai dBz nya diambil pada pukul 02.00 UTC. Kemudian berdasarkan jumlah curah hujan selama satu jam tersebut, dikelompokkan menurut intensitasnya (ringan, sedang, dan lebat). Untuk mengetahui kualitas hasil estimasi curah hujan dari output reflectivity data radar setelah dimasukan ke dua persamaan relasi Z-R, maka dengan membandingkan terhadap jumlah curah hujan yang tercatat akan diketahui bagaimana hasilnya. Beberapa metode statistik sederhana yang digunakan untuk mengetahui keterkaitan antara nilai estimasi curah hujan radar dengan nilai curah hujan Hellman dalam penelitian ini adalah: Korelasi Korelasi adalah metode yang digunakan untuk mengukur kedekatan antara dua variabel. Dalam hal ini, korelasi digunakan untuk menentukan hubungan antara nilai curah hujan dari Hellman dengan nilai curah hujan dari produk radar. Nilai koefisien korelasi (r) didapat dengan meggunakan rumus : n XY   X  Y

Korelasi =



2 2  2 2  n X   X   n Y   Y   



..........................................(1)

Dimana : X = variabel estimasi curah hujan radar Y = variabel pengamatan curah hujan Root Mean Square error (RMSE) Root Mean Square error (RMSE) merupakan suatu ukuran tingkat kesalahan yang didasarkan pada selisih antara dua buah nilai yang bersesuaian, yang dirumuskan sebagai berikut n

(y RMSE =

i 1

i

 xi ) 2

n

.........................................................................(2)

Dimana : xi = nilai estimasi curah hujan radar

FI-22


yi= nilai observasi curah hujan n= banyaknya data Mean Absolute error (MAE) Mean Absolute error (MAE) adalah rata-rata absolut dari kesalahan meramal dan dirumuskan sebagai berikut n

| y  x | MAE =

i 1

i

i

n

……….…………………….........................…….(3)

Dimana : xi = nilai estimasi curah hujan radar yi= nilai observasi curah hujan n= banyaknya data 3. Hasil dan Pembahasan Pada bagian ini proses penjabaran hasil maupun pembahasannya disesuaikan dengan metode pengambilan data dBz radar, seperti yang telah dijelaskan pada bagian sebelumnya. 3.1 Analisis Per Kejadian Terdapat jumlah kejadian hujan sebanyak 53 kejadian. Setiap kejadian hujan tersebut memiliki lama hujan bervariasi. Hubungan antara jumlah curah hujan dari Hellman dan jumlah curah hujan hasil relasi Z-R Marshall-Palmer maupun Rosenfeld Tropical produk CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, dan PPI-Z dapat dilihat dari grafik-grafik berikut ini:

Gambar 4. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer per kejadian


FI-23

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Marshall-Palmer dari semua produk reflectivity per kejadian mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman.

Gambar 5. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld-Tropical per kejadian

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Rosenfeld Tropical dari semua produk reflectivity per kejadian mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman. Dari masing-masing grafik tersebut diperoleh nilai korelasi R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer maupun R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical beserta nilai error rata-rata kuadratnya (RMSE) dan nilai error rata-rata absolut (MAE) seperti pada tabel berikut ini : Tabel 2. R (Hellman) dengan R (Z-R) Marshall-Palmer per kejadian Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

0.296

10.626

7.239

MAXDISPLAY-Z

0.263

10.581

7.181

CAPPI-Z 1,5 km

0.329

10.597

7.209

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk CAPPI-Z 1,5 km sebesar 0.329, nilai RMSE terbesar adalah PPI-Z sebesar 10.626, dan nilai MAE terbesar adalah PPI-Z sebesar 7.239. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAYZ dengan nilai RMSE sebesar 10.581 dan nilai MAE sebesar 7.181.

FI-24

Nurzaka Faridatussafura dkk Tabel 3. R (Hellman) dengan R (Z-R) Rosenfeld Tropical per kejadian Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

0.306

10.653

7.266

MAXDISPLAY-Z

0.282

10.625

7.233

0.336

10.636

7.249

CAPPI-Z 1,5 km

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk CAPPI-Z 1,5 km sebesar 0.336, nilai RMSE terbesar adalah PPI-Z sebesar 10.653, dan nilai MAE terbesar adalah PPI-Z sebesar 7.266. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAYZ dengan nilai RMSE sebesar 10.625 dan nilai MAE sebesar 7.233. Jika dibandingkan antara nilai pada tabel 2 dan 3, terlihat bahwa nilai korelasi dari ketiga produk pada tabel 3 lebih tinggi jika dibandingkan pada tabel 2, begitu pula dengan nilai RMSE dan MAE lebih tinggi pada tabel 3 jika dibandingkan dengan tabel 2. 3.2 Analisis Per Jam BMKG membagi kriteria intensitas curah hujan dalam 4 kategori, yakni ringan, sedang, lebat, dan sangat lebat. Hujan dinyatakan ringan jika laju pengumpulan curah hujan di dalam alat penakar hujan berlangsung lambat, yakni 1-5 mm tiap jam. Hujan dinyatakan sedang jika laju pengumpulan curah hujan di dalam alat penakar hujan sebesar 5 sampai dengan 10 mm tiap jam. Hujan dinyatakan lebat jika laju pengumpulan curah hujan di dalam alat penakar hujan sebesar 10-20 mm tiap jam. Hujan dinyatakan sangat lebat jika laju pengumpulan curah hujan di dalam alat penakar hujan lebih dari 20 mm tiap jam [11]. Untuk mengetahui kualitas beberapa produk reflectivity radar dan relasi (Z-R) jika dibandingkan dengan R (Hellman) pada masing-masing kelompok hujan, maka perlu dilakukan penghitungan nilai korelasi, MAE, dan RMSE nya. 3.2.1 Analisis Hujan Ringan Jumlah kejadian hujan ringan per jam adalah 58 kejadian. Hubungan antara jumlah curah hujan dari Hellman dan jumlah curah hujan hasil relasi Z-R Marshall-Palmer maupun Rosenfeld Tropical produk CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, dan PPI-Z pada hujan dengan intensitas ringan dapat dilihat dari grafik-grafik di bawah ini:


FI-25

Gambar 6. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer per jam pada hujan ringan

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Marshall-Palmer dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas ringan mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman.

Gambar 7. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical per jam pada hujan ringan

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Rosenfeld Tropical dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas ringan mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman. Dari masing-masing grafik tersebut diperoleh nilai korelasi R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer maupun R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical beserta nilai error rata-rata kuadratnya (RMSE) dan nilai error rata-rata absolut (MAE) seperti pada tabel di bawah ini :

FI-26

Nurzaka Faridatussafura dkk Tabel 4. R (Hellman) dengan R (Z-R) Marshall-Palmer per jam untuk hujan ringan Produk PPI-Z MAXDISPLAY-Z CAPPI-Z 1,5 km

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

-0.059

2.496

1.930

-0.087

2.461

1.880

0.009

2.484

1.920

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk MAXDISPLAY-Z sebesar -0.087, nilai RMSE terbesar adalah PPIZ sebesar 2.496, dan nilai MAE terbesar adalah PPI-Z sebesar 1.930. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAYZ dengan nilai RMSE sebesar 2.461 dan nilai MAE sebesar 1.880. Tabel 5. R (Hellman) dengan R (Z-R) Rosenfeld Tropical per jam untuk hujan ringan Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

-0.058

2.520

1.966

MAXDISPLAY-Z

-0.063

2.500

1.939

0.033

2.512

1.960

CAPPI-Z 1,5 km

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk MAXDISPLAY-Z sebesar -0.063, nilai RMSE terbesar adalah PPIZ sebesar 2.520, dan nilai MAE terbesar adalah PPI-Z sebesar 1.966. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAYZ dengan nilai RMSE sebesar 2.500 dan nilai MAE sebesar 1.939. Jika dibandingkan antara nilai pada tabel 4 dan 5, terlihat bahwa nilai korelasi dari ketiga produk pada tabel 4 lebih tinggi jika dibandingkan pada tabel 5. Nilai RMSE dan MAE lebih tinggi pada tabel 5 jika dibandingkan dengan tabel 4. Pada tabel 4 maupun 5 terdapat nilai minus pada hasil penghitungan korelasi dari produk MAXDISPLAY-Z dan PPI-Z, hal ini menunjukkan bahwa semakin besar jumlah curah hujan hasil dari penghitungan relasi Z-R tersebut maka jumlah hujan pada Hellman semakin kecil. 3.2.2 Analisis Hujan Sedang Jumlah kejadian hujan sedang per jam adalah 7 kejadian. Hubungan antara jumlah curah hujan dari Hellman dan jumlah curah hujan hasil relasi Z-R MarshallPalmer maupun Rosenfeld Tropical produk CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, dan PPI-Z pada hujan dengan intensitas sedang dapat dilihat dari grafik-grafik di bawah ini


FI-27

Gambar 8. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer per jam pada hujan sedang

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Marshall-Palmer dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas sedang mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman.

Gambar 9. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical per jam pada hujan sedang

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Rosenfeld Tropical dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas sedang mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman. Dari masing-masing grafik tersebut diperoleh nilai korelasi R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer maupun R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical beserta nilai error rata-rata absolut (MAE) dan nilai error rata-rata kuadratnya (RMSE) seperti pada tabel di bawah ini :

FI-28


Tabel 6. R (Hellman) dengan R (Z-R) Marshall-Palmer per jam untuk hujan sedang Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

7.93455E-17

8.407

8.321

MAXDISPLAY-Z

-0.010

8.398

8.311

CAPPI-Z 1,5 km

-0.043

8.405

8.318

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk CAPPI-Z 1,5 km sebesar -0.043, nilai RMSE terbesar adalah PPI-Z sebesar 8.407, dan nilai MAE terbesar adalah PPI-Z sebesar 8.321. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAYZ dengan nilai RMSE sebesar 8.398 dan nilai MAE sebesar 8.311. Tabel 7. R (Hellman) dengan R (Z-R) Rosenfeld Tropical per jam untuk hujan sedang Produk PPI-Z MAXDISPLAY-Z CAPPI-Z 1,5 km

Nilai Korelasi 1.22108E-16

Nilai RMSE 8.443

Nilai MAE 8.357

-0.013

8.436

8.350

-0.055

8.441

8.355

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk CAPPI-Z 1,5 km sebesar -0.055, nilai RMSE terbesar adalah PPI-Z sebesar 8.443, dan nilai MAE terbesar adalah PPI-Z sebesar 8.357. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAYZ dengan nilai RMSE sebesar 8.436 dan nilai MAE sebesar 8.350. Jika dibandingkan antara nilai pada tabel 6 dan 7, terlihat bahwa nilai korelasi dari ketiga produk pada tabel 7 lebih tinggi jika dibandingkan pada tabel 6, begitu pula dengan nilai MAE dan RMSE lebih tinggi pada tabel 7 jika dibandingkan dengan tabel 6. Pada tabel 6 maupun 7 terdapat nilai minus pada hasil penghitungan korelasi dari ketiga produk tersebut, hal ini menunjukkan bahwa semakin besar jumlah curah hujan hasil dari penghitungan relasi Z-R tersebut maka jumlah hujan pada Hellman semakin kecil. 3.2.3 Analisis Hujan Lebat Jumlah kejadian hujan lebat per jam adalah 7 kejadian. Hubungan antara jumlah curah hujan dari Hellman dan jumlah curah hujan hasil relasi Z-R MarshallPalmer maupun Rosenfeld Tropical produk CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, dan PPI-Z pada hujan dengan intensitas lebat dapat dilihat dari grafik-grafik di bawah ini


FI-29

Gambar 10. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer per jam pada hujan lebat

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Marshall-Palmer dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas lebat mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman.

Gambar 11. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical per jam pada hujan lebat

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Rosenfeld Tropical dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas lebat mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman. Dari masing-masing grafik tersebut diperoleh nilai korelasi R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer maupun R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical beserta nilai error rata-rata absolut (MAE) dan nilai error rata-rata kuadratnya (RMSE) seperti pada tabel berikut ini :

FI-30

Nurzaka Faridatussafura dkk Tabel 8. R (Hellman) dengan R (Z-R) Marshall-Palmer per jam untuk hujan lebat Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

-0.190

13.678

13.431

MAXDISPLAY-Z

-0.136

13.634

13.393

-0.186

13.680

13.432

CAPPI-Z 1,5 km

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk PPI-Z 1,5 km sebesar -0.190, nilai RMSE terbesar adalah CAPPI-Z sebesar 13.680, dan nilai MAE terbesar adalah CAPPI-Z sebesar 13.432. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAY-Z dengan nilai RMSE sebesar 13.634 dan nilai MAE sebesar 13.393. Tabel 9. R (Hellman) dengan R (Z-R) Rosenfeld Tropical per jam untuk hujan lebat Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

-0.186

13.708

13.463

MAXDISPLAY-Z

0.059

13.685

13.443

CAPPI-Z 1,5 km

-0.180

13.708

13.463

Berdasarkan tabel di atas nilai korelasi, RMSE, dan MAE ketiga produk radar secara keseluruhan saling berdekatan atau hampir sama. Nilai korelasi terbesar adalah produk PPI-Z 1,5 km sebesar -0.186, nilai RMSE terbesar adalah CAPPI-Z dan PPI-Z sebesar 13.708, dan nilai MAE terbesar adalah CAPPI-Z dan PPI-Z sebesar 13.463. Dari ketiga produk radar tersebut yang memiliki nilai error terkecil adalah MAXDISPLAY-Z dengan nilai RMSE sebesar 13.685 dan nilai MAE sebesar 13.443. Jika dibandingkan antara nilai pada tabel 8 dan 9, terlihat bahwa nilai korelasi dari ketiga produk pada tabel 8 lebih tinggi jika dibandingkan pada tabel 9. Nilai RMSE dan MAE lebih tinggi pada tabel 9 jika dibandingkan dengan tabel 8. Pada tabel 8 maupun 9 terdapat nilai minus pada hasil penghitungan korelasi dari ketiga produk tersebut, hal ini menunjukkan bahwa semakin besar jumlah curah hujan hasil dari penghitungan relasi Z-R tersebut maka jumlah hujan pada Hellman semakin kecil. 3.2.4 Analisis Hujan Sangat Lebat Jumlah kejadian hujan lebat per jam adalah 5 kejadian. Hubungan antara jumlah curah hujan dari Hellman dan jumlah curah hujan hasil relasi Z-R MarshallPalmer maupun Rosenfeld Tropical produk CAPPI-Z 1,5 km, MAXDISPLAY-Z, dan PPI-Z pada hujan dengan intensitas lebat dapat dilihat dari grafik-grafik berikut ini


FI-31

Gambar 12. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer per jam pada hujan sangat lebat

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Marshall-Palmer dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas lebat mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman.

Gambar 13. Grafik Hubungan R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical per jam pada hujan sangat lebat

Dari gambar grafik di atas dapat disimpulkan bahwa jumlah curah hujan hasil relasi (Z-R) Rosenfeld Tropical dari semua produk reflectivity per jam pada hujan intensitas lebat mempunyai nilai under estimate jika dibandingkan dengan jumlah curah hujan dari Hellman. Dari masing-masing grafik tersebut diperoleh nilai korelasi R(Hellman) dengan R(Z-R) Marshall-Palmer maupun R(Hellman) dengan R(Z-R) Rosenfeld Tropical beserta nilai error rata-rata absolut (MAE) dan nilai error rata-rata kuadratnya (RMSE) seperti pada tabel berikut ini :

FI-32

Nurzaka Faridatussafura dkk Tabel 10. R (Hellman) dengan R (Z-R) Marshall-Palmer per jam untuk hujan sangat lebat Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

-0.600

29.784

29.002

MAXDISPLAY-Z

-0.600

29.768

28.979

-0.600

29.776

28.991

CAPPI-Z 1,5 km

Berdasarkan tabel 10 di atas nilai korelasi ketiga produk besarnya sama. Nilai RMSE dan MAE dari ketiga produk menggunakan kedua relasi memiliki nilai yang hampir sama. Nilai error terbesar adalah PPI-Z dengan nilai RMSE 29.784 dan nilai MAE 29.002. Nilai error terkecil adalah MAXDISPLAY-Z dengan nilai RMSE 29.768 dan nilai MAE 28.979. Tabel 11. R (Hellman) dengan R (Z-R) Rosenfeld Tropical per jam untuk hujan sangat lebat Produk

Nilai Korelasi

Nilai RMSE

Nilai MAE

PPI-Z

-0.600

29.798

29.022

MAXDISPLAY-Z

-0.600

29.787

29.006

CAPPI-Z 1,5 km

-0.600

29.793

29.014

Berdasarkan tabel 11 di atas nilai korelasi ketiga produk besarnya sama. Nilai RMSE dan MAE dari ketiga produk menggunakan kedua relasi memiliki nilai yang hampir sama. Nilai error terbesar adalah PPI-Z dengan nilai RMSE 29.798 dan nilai MAE 29.022. Nilai error terkecil adalah MAXDISPLAY-Z dengan nilai RMSE 29.787 dan nilai MAE 29.006. Jika dibandingkan antara nilai pada tabel 10 dan 11, terlihat bahwa nilai korelasi dari ketiga produk menggunakan kedua relasi adalah sama. Nilai RMSE dan MAE yang dihasilkan kedua tabel hampir sama. Pada tabel 10 maupun 11 terdapat nilai minus pada hasil penghitungan korelasi dari ketiga produk tersebut, hal ini menunjukkan bahwa semakin besar jumlah curah hujan hasil dari penghitungan relasi Z-R tersebut maka jumlah hujan pada Hellman semakin kecil. 4. Kesimpulan Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini adalah jumlah curah hujan hasil penghitungan relasi Z-R dengan masukan data reflectivity dari produk Radar Cuaca C-band merk Baron VHDD-350C di Pangkalpinang secara umum mempunyai nilai keterkaitan atau korelasi yang rendah terhadap nilai curah hujan dari penakar hujan Hellman. Dengan menggunakan dua relasi Z-R untuk menghitung estimasi jumlah curah hujan dan menggunakan dua metode dalam pengambilan datanya, maka secara umum diperoleh bahwa ketiga produk menghasilkan nilai yang hampir sama atau saling berdekatan. Ada beberapa produk yang mempunyai nilai korelasi minus artinya berlawanan (semakin besar jumlah curah hujan yang dihasilkan dari penghitungan relasi Z-R, maka hujan yang turun justru semakin kecil). Penghitungan nilai korelasi, RMSE, dan MAE antara jumlah curah hujan pada penakar Hellman dengan jumlah curah hujan hasil


FI-33

kedua relasi menunjukkan hasil yang tidak konsisten pada tiap metode pengambilan data. Produk dengan nilai korelasi terbesar adalah CAPPI-Z 1,5 km, tetapi produk tersebut tidak konsisten khususnya pada saat hujan intensitas ringan nilainya akan lebih kecil dari MAXDISPLAY-Z dan pada saat hujan lebat nilainya akan lebih kecil dari PPI-Z. Nilai korelasi pada saat hujan sangat lebat adalah sama untuk ketiga produk. Produk dengan nilai RMSE dan MAE terbesar adalah PPI-Z, tetapi hasil tersebut tidak konsisten khususnya pada saat hujan intensitas lebat nilainya akan lebih kecil dari MAXDISPLAY-Z. Produk dengan nilai kesalahan atau error terkecil adalah MAXDISPLAY-Z. Penghitungan jumlah curah hujan baik dengan menggunakan relasi Z-R Marshall-Palmer maupun Rosenfeld Tropical menghasilkan nilai yang under estimate dari jumlah curah hujan Hellman. Namun, jika dibandingkan hasilnya antara kedua relasi Z-R tersebut, Rosenfeld Tropical memiliki nilai korelasi, MAE, dan RMSE lebih besar dibandingkan Marshall-Palmer. Semakin besar jumlah curah hujannya maka nilai RMSE dan MAE-nya juga semakin besar. Metode pengambilan data dBz saat kejadian hujan berlangsung menghasilkan nilai keterkaitan yang lebih baik jika dibandingkan dengan pengambilan data perjam. Beberapa kesimpulan diatas menunjukkan bahwa tidak adanya salah satu dari ketiga produk reflectivity radar yang dominan atau yang lebih baik antara satu dengan yang lainnya untuk mengestimasi jumlah curah hujan. Penggunaan formulasi relasi Z-R Marshall-Palmer maupun Rosenfeld Tropical belum cukup baik untuk mengestimasi jumlah curah hujan di Pangkalpinang, dan radar akan lebih baik digunakan untuk estimasi jumlah curah hujan pada saat kejadian hujan sedang berlangsung dari pada digunakan untuk mengestimasi suatu potensi jumlah curah hujan dalam kurun waktu tertentu. Dari hasil-hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa pengaturan radar masih perlu disesuaikan dengan karakteristik cuaca terutama terhadap fenomena cuaca skala lokal yang sering terjadi. Penelitian ini merupakan penelitian tahap awal terhadap pemanfaatan Radar Cuaca Doppler C-Band merk Baron VHDD-350C yang terpasang pada Stasiun Meteorologi Pangkalpinang, untuk kedepannya diharapkan akan dilakukan penelitian lebih lanjut. Ucapan terima kasih Segala puji bagi Allah SWT, berkat rahmat dan hidayah-Nya makalah ini dapat terselesaikan. Tak lupa kami ucapkan terimakasih kepada Panitia Seminar Nasional Fisika dan Aplikasinya (SENFA 2015) yang telah memberikan kesempatan kepada kami untuk mempresentasikan makalah secara lisan. Terwujudnya makalah ini juga tak lepas dari partisipasi Stasiun Meteorologi Klas I Pangkalpinang yang telah menyediakan data untuk makalah kami. Untuk itu, kami ucapkan terimakasih. Selain itu, terimakasih untuk keluarga, teman-teman, dan pihak-pihak lain yang tidak dapat kami sebutkan satu per satu yang telah memberikan dukungan, saran, dan kritik yang membangun makalah kami.

FI-34


Daftar Pustaka 1. K. Rolly, Weather Radar Operator-Analyst Training Course for BMKG Indonesia, 2015 2. ahmadamarullah.blogspot.com 3. W. Eko , Pengantar II Radar Cuaca, 2013 4. SM Ahmed (Tamal), Gamic Meteo Product DESCRIPTION, Juli 2013 5. BARON/GAMIC TECHNICAL DESCRIPTION DOCUMENT, BARON_GAMIC BASIC SYSTEM TECHNICAL DESCRIPTION Appendix 2.0, Vol. 1, 2010 6. J.X. Yeo, Y.H. Lee, Senior member, IEEE, J.T.Ong, Radar Measured Rain Attenuation with Proposed Z-R Relationship at a Tropical Location:Int. J. Electron, Cummun. (AEU) 69, 458-461, 2015 7. Marshall, J. S. dan W. M. Palmer, The Distribution of Raindrops with Size, Journal of Atmos. Sci., Vol. 5, 165-166, 1948 8. Y. H. Lee, J. X. Yeo, J. T. Ong, Rain Attenuation on Satellite to Ground Link for Beacon, 27th International Symposium on Space Technology and Science (ISTS), Juli 2009 9. Rahman, et al., Estimasi Presipitasi Radar Cuaca Doppler C-band di Palangkaraya Menggunakan Relasi Z-R Marshall-Palmer dan Z-R Rosenfeld Tropical, Prosiding Workshop Radar Satelit Cuaca Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) 2013, Vol. I, Desember 2013 10. http://www.roc.noaa.gov/ 11. Press Release Kondisi Cuaca Ekstrem dan Iklim Tahun 2010-2011, BMKG, 2010

PEMANFAATAN PRODUK REFLECTIVITY

Recommend Documents