EVALUASI ESTIMASI HUJAN BERDASARKAN KLASIFIKASI JENIS AWAN HIGH-RESOLUTION CLOUD ANALYSIS INFORMATION (HCAI) HIMAWARI-8

Authors

  • Santi Agustina Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada
  • Emilya Nurjani Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada
  • Andung Bayu Sekarnom Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada

DOI:

https://doi.org/10.30862/psnmu.v7i1.17

Keywords:

estimasi hujan, jenis awan, satelit

Abstract

Perbedaan distribusi awan baik secara spasial maupun temporal mempengaruhi hujan yang terjadi. Secara umum pola curah hujan di Indonesia terbagi menjadi tiga pola umum yakni pola monsunal, pola ekuatorial serta pola lokal dengan puncak musim hujan serta kemarau yang berbeda. Penelitian ini mencoba mengevaluasi produk Cloud Type (Jenis Awan) Himawari-8 High-resolution Cloud Analysis Information (HCAI) dalam mengestimasi hujan. Analisis dilakukan di tiga lokasi untuk menggambarkan estimasi atau prakiraan kejadian hujan di beberapa daerah dengan tipe hujan berbeda. Data yang dipergunakan ialah data estimasi kategori hujan per-jam berdasarkan citra jenis awan Himawari-8 HCAI yang diverifikasi dengan data observasi Hellmann selama periode 48 jam di Stasiun Klimatologi Yogyakarta (Mlati, Sleman); Stasiun Meteorologi Supadio (Pontianak); dan Stasiun Meteorologi Amahai (Maluku Tengah). Evaluasi dilakukan dengan tabel kontingensi untuk mengidentifikasi ketepatan dan keandalan estimasi atau prakiraan berdasarkan nilai Percent Correct (PC) dan Frequency Bias Index (FBI). Berdasarkan nilai FBI dan PC ketepatan dan sifat teknik estimasi di tiga lokasi penelitian tidaklah sama namun secara umum dapat disimpulkan bahwa estimasi atau prakiraan hujan dari teknik prakiraan ini cenderung underestimate/underforecast dalam menduga kejadian hujan kategori “tidak hujan” dan “hujan ringan”. Sebaliknya, prakiraan cenderung bersifat overestimate/overforecast dalam menduga hujan kategori lebat dan sangat lebat. Ketepatan teknik estimasi hujan berdasarkan citra jenis awan Himawari-8 HCAI dalam menduga kejadian hujan kategori “hujan ringan”, “sedang” dan “sangat lebat” secara umum relatif lebih baik daripada untuk menduga hujan kategori “tidak hujan” dan “lebat”.

Downloads

Published

2022-05-31

Issue

Section

Articles