Menghitung Curah Hujan Dengan Tropical Rainfall Measuring Mission

Kemampuan untuk menganalisis pergerakan air merupakan kunci penting dalam hal pemanfaatan dan pengendalian air. Kemampuan tersebut tentunya akan sangat berguna dalam kelangsungan kehidupan. Kemampuan tersebut juga berguna untuk memperkirakan debit yang menjadi potensi air di suatu Daerah Aliran Sungai (DAS).

Gabungan pengetahuan tentang pengelolaan DAS dan teknik sumber daya air digunakan untuk menggali informasi pergerakan air. Meningkatnya kebutuhan air di suatu lokasi dan tingkat kesulitan akses dari air bersih mengidentifikasikan besarnya kaitan antara jumlah curah hujan yang turun dan aliran air (run-off) yang tidak dapat diresap oleh tanah.

Peristiwa seperti banjir dan kekeringan yang melanda suatu daerah merupakan salah satu contoh peristiwa dimana jumlah air yang dibutuhkan dan kapasitas air yang ada tidak seimbang. Curah hujan di wilayah maritim tropis termasuk Indonesia merupakan parameter atmosfer yang sulit untuk diprediksi.

Keragaman hujan di Indonesia juga dipengaruhi anomali suhu permukaan laut di kawasan laut Indonesia, kawasan Pasifik, dan Samudera Hindia. Curah hujan sangat berpengaruh terhadap berbagai sektor, termasuk sektor pertanian dan sektor sumber daya air. Sektor pertanian mengandalkan curah hujan untuk meningkatkan produktivitas dan sektor sumber daya air membutuhkan curah hujan sebagai input utama dalam ketersediaan air di alam.

Permasalahan banjir yang kerap kali melanda kota-kota besar dapat diprediksi dengan analisis curah hujan | Sumber: cnnindonesia.com

Kelemahan Penggunaan Data Hujan Lapangan

Cara konvensional untuk mengukur curah hujan adalah dengan menggunakan alat penakar hujan yang disebar di sekitar DAS. Ketersediaan data berperan sangat penting untuk menggambarkan hubungan yang akurat antara curah hujan dan aliran dalam pemodelan tersebut.

Alat Penakar Hujan Otomatis Hellman | Sumber :ahmadamarullah.blogspot.co.id

Namun, karakteristik dari curah hujan dapat berganti secara signiikan dari satu tempat ke tempat lainnya. Kekurangan data curah hujan atau hidrologi adalah permasalahan umum yang sering muncul terutama di negara-negara berkembang dan belum berkembang. Hal yang sama juga terjadi di Indonesia.

Kelemahan Penggunaan Data Hujan Lapangan

Cara konvensional untuk mengukur curah hujan adalah dengan menggunakan alat penakar hujan yang disebar di sekitar DAS. Ketersediaan data berperan sangat penting untuk menggambarkan hubungan yang akurat antara curah hujan dan aliran dalam pemodelan tersebut.

Namun, karakteristik dari curah hujan dapat berganti secara signiikan dari satu tempat ke tempat lainnya. Kekurangan data curah hujan atau hidrologi adalah permasalahan umum yang sering muncul terutama di negara-negara berkembang dan belum berkembang.

Hal yang sama juga terjadi di Indonesia. Data tersebut dipergunakan dalam menentukan strategi pengelolaan sumber daya air. Permasalahan yang muncul terkait pengumpulan data hidrologi yaitu minimnya ketersediaan data hujan observasi (data yang didapat dari alat penakar hujan) baik yang bersifat temporal maupun spasial, time series data hujan tidak cukup panjang dan tidak lengkap, jumlah stasiun penakar hujan kurang tersebar merata, kurang tenaga pengamat, sistem pengamatan dan pemasukan kata masih manual, pengumpulan data dari daerah tertentu masih terhambat dan berjalan lambat, dan format data yang masih belum memiliki standar.

Salah satu kelemahan penakar hujan adalah memerlukan perawatan intensif untuk menghindari kerusakan yang sering terjadi seperti pada Alat Penakar Hujan Hellman | Sumber : http://news.teknologisurvey.com/installasi-raingauge-jenis-hellmann/)

Permasalahan permasalahan tersebut yang membuat data curah hujan observasi menjadi sulit diperoleh secara tepat dan membutuhkan pemeriksaan kualitas data terlebih dahulu sebelum dipergunakan. Hasil analisis hidrologi yang bersumber dari alat penakar hujan memiliki kelemahan meskipun jumlah stasiun penakar hujan banyak.

Hal ini disebabkan alat penakar hujan hanya mengukur hujan yang jatuh pada lokasi tertentu (pengukuran titik), seluas 100 sampai dengan 400 cm2. Ini yang menyebabkan hasil analisis data hidrologi terkadang kurang representatif meskipun data tersebut didapat dari daerah yang memiliki banyak alat penakar hujan. Beberapa pendekatan pendekatan baru diperkenalkan untuk mndapatkan data hidrologi berbasis spasial.

Pendekatan pendekatan tersebut mengandalkan teknologi untuk mendapatkan data hidrologi secara real time dengan lebih mudah dan dapat membantu memberikan solusi yang baik bahkan untuk DAS yang sulit terukur oleh data observasi.

Salah satu alternatif yang dapat digunakan adalah pemanfaatan data satelit hujan untuk menghasilkan informasi hujan yang lebih akurat terutama di wilayah dimana pengamatan hujan permukaan jarang dilakukan.

Keunggulan Data Hujan dari Satelit

Infromasi data hujan terbagi menjadi 2 bentuk, bentuk temporal (berdasarkan runtut waktu) dan spasial (berdasarkan keruangan). Data hujan temporal dapat memberikan informasi tren atau kecenderungan dari sifat hujan di suatu tempat apakah mengalami kenaikan ataupun mengalami penurunan.

Informasi curah hujan spasial di suatu lokasi sangatlah penting untuk memberikan gambaran daerah mana saja yang mengalami kekurangan curah hujan dan juga sebaliknya. Perkembangan teknologi terbaru beupa teknologi remote sensing (penginderaan jarak jauh menggunakan teknologi satelit) telah membuat informasi curah hujan menjadi lebih mudah didapatkan.

Daerah-daerah yang awalnya sangat sulit didapatkan data curah hujannya kini menjadi semakin memungkinkan untuk didapatkan datanya. Kelebihan data hidrologi yang diambil dari satelit adalah dapat mencakup wilayah yang luas, data yang selalu diperbarui, akses cepat hanya menggunakan internet, dan ekonomis karena data ini dapat diunduh secara gratis.

Cakupan wilayah yang dapat diakses oleh teknologi remote sensing ini sekitar ± 770 Km (Su et al, 2008; Huffman et al, 2007). Hal inilah yang dapat mengatasi permasalahan yang ditimbulkan dengan hanya mengandalkan data observasi hujan.

Berdasarkan kelebihan-kelebihan yang di atas, penggunaan data satelit dapat menjadi pilihan yang lebih baik dibandingkan dengan data curah hujan observasi. Yang didapatkan dari titik pengukuran stasiun hujan (Wang et al., 2009). Meskipun menurut Nicholson at al. (2003) curah hujan hasil pngukuran lapangan maupun dari data satelit keduanya tidak bisa menghasilkan hasil yang sempurna untuk benar-benar menggambarkan curah hujan aktual.

Perkiraan curah hujan berbasis satelit merupakan alternatif yang baik untuk daerah-daerah yang perhitungan curah hujannya sangat minim data dan jumlah curah hujan bervariasi. Salah satu satelit yang populer untuk mengukur curah hujan seluruh lautan dan daerah tropis adalah TMPA (Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis). Satelit TRMM merupakan hasil kerjasama antara Amerika Serikat (NASA) dan Jepang (JAXA).

Tampilan website Goddard Earth Sciences Data and Information Service Center (GES DISC) untuk mengunduh data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) | sumber :mirador.gsfc.nasa.gov

Data Tropical Rainfall Measuring Mission dapat diunduh secara gratis di website mirador.gsfc.nasa.gov. Berbagai penelitian telah menggunakan data Tropical Rainfall Measuring Mission, sebagai contoh untuk monitoring hujan lebat (Minghu et al., 2008), untuk mempelajari peristiwa-peristiwa seperti El Nino (Adler et al., 2000), untuk mempelajari penyakit infeksi di daerah tropis (Liu et al., 2002), untuk menentukan tingkat kebasahan permukaan tanah (Gu et al., 2002) dan untuk mengestimasi hasil perkebunan (Chiu et l.,2004).

Penggunaan Data  Tropical Rainfall Measuring Mission di Indonesia

Aplikasi data Tropical Rainfall Measuring Mission juga telah banyak dilakukan di Indonesia. Data Tropical Rainfall Measuring Mission telah digunakan untuk analisis kejadian Banjir Wasior pada Oktober 2010 dan Banjir Jakarta pada awal tahun 2013 (Renggono & Syaifullah, 2011). Data Tropical Rainfall Measuring Mission telah digunakan pula dalam bidang pertanian untuk menunjang ketahanan pangan (Junaeni et al, 2010).

Data Curah Hujan TRMM di Seluruh Indonesia | Sumber : wxmod.bppt.go.id

Balai Besar Teknologi Modifikasi Cuaca juga telah menggunakan data Tropical Rainfall Measuring Mission untuk analisis. Data Tropical Rainfall Measuring Mission digunakan salah satunya untuk kegiatan pengelolaan sumber daya air di atmosfer. UPT Hujan buatan sebagai satu-satunya institusi pemerintah yang bertanggungjawab dalam pengelolaan sumber daya air di atmosfer mempunyai kewajiban untuk memberikan pelayanan teknologi berupa Pemanfaatan Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC) untuk mengatasi permasalahan sumber daya air maupun energi serta meningkatkan ketahanan pangan.

Langkah pertama dalam melaksanakan TMC di suatu DAS adalah melakukan kajian kondisi cuaca maupun hidrologi di DAS tersebut. Diperlukan data real time terutama data curah hujan. Data curah hujan real time dapat menunjukkan kondisi sumber daya air dan juga dapat memperkirakan secara garis besar kondisi meteorologi pada saat itu. Pelaksanaan TMC di beberapa DAS dilakukan dengan monitoring curah hujan real time diolah dari data Tropical Rainfall Measuring Mission.

Keterbatasan data hidrologi di Indonesia dapat diatasi dengan memanfaatkan teknologi satelit, salah satunya adalah menggunakan data satelit Tropical Rainfall Measuring Mission. Daerah daerah yang sebelumnya sulit untuk didapatkan hasil pengukuran data hidrologinya dapat diprediksi dengan teknologi ini.

Daftar Pustaka:

Mamenun. Pawitan, dkk. 2014. Validasi dan Koreksi Satelit TRMM Pada Tiga Pola Hujan di Indonesia. Jakarta.

Suytekin, Arzu. 2010 Evaluating The Use of Satellite Based Precipitation Estimates For Discharge Estimation in Ungauged Basins. Tesis. Middles East Technical University.

Syaifullah, M D. 2014. Validasi Data TRMM Terhadap Data Curah Hujan Aktual Di Tiga Das Di Indonesia. Jakarta

Syaifullah, M D. 2010. Presitipasi dari Data TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission). Tersedia : http://wxmod.bppt.go.id/index.php/riset/presipitasi-trmm

https://gpm.nasa.gov/waterfalls/science/trmm-gpm-missions