Evaluation Of The Infrared Single Channel Method On The Himawari-8 Satellite For Rainfall Estimation

I Ketut Wisnu Wardhana

Abstract


Satelit cuaca Himawari-8 menjangkau seluruh wilayah Indonesia hampir secara real-time setiap 10 menit. Oleh karena itu, citra satelit sangat cocok untuk memantau cuaca di wilayah Indonesia yang luas, dan pembentukan cuacanya sangat kompleks. Untuk itu dalam penelitian ini 4 metode estimasi curah hujan yaitu Auto Estimator, IMSRA, Non-Linear Relation, dan Non-Linear Inversion dibandingkan kinerjanya. Ini adalah metode untuk menghitung curah hujan menggunakan saluran IR Himawari-8. Daerah penelitian yang digunakan untuk penelitian ini adalah kepulauan Indonesia. Metrik yang digunakan untuk penelitian ini adalah Root Mean Squared Error (RMSE) dan Pearson Correlation. Data verifier yang digunakan adalah data hujan GSMAP per jam. Untuk menyesuaikan data verifikator, data citra Himawari-8 yang digunakan juga merupakan data jam-jaman. RMSE ini digunakan untuk menentukan nilai error estimasi hujan umum dan responnya terhadap kejadian hujan ringan, sedang, dan lebat. Korelasi Pearson digunakan untuk melihat seberapa baik korelasi antara estimasi curah hujan dengan curah hujan GSMAP. Hasil percobaan menunjukkan bahwa IMSRA memiliki nilai RMSE terendah sebesar 1,27 mm/jam dan korelasi sebesar 0,53. untuk perkiraan curah hujan umum. Untuk respon hujan ringan, sedang, dan lebat IMSRA juga memiliki nilai RMSE terendah yaitu 1,72 mm/jam dan 3,98 mm/jam, serta 8,62 mm/jam dan korelasi 0,48, 0,14, 0,09. Namun pada kasus respon terhadap hujan ekstrim, metode Non-Linear Inversion memiliki RMSE terendah sebesar 28,01 mm/jam dan korelasi sebesar 0,09. Secara umum, IMSRA adalah metode terbaik untuk memperkirakan curah hujan untuk sebagian besar kasus.

Full Text:

PDF

References


Vicente, G. A., Roderick, A. S., & Menzel, W. P. (1998) The Operational GOES Infrared Rainfall Estimation Technique. Bulletin of the American Meteorological Society.

Octari, Ganis, R., Didi, S., & Noersomadi. (2015) Model Estimasi Curah Hujan Berdasarkan Suhu Puncak Awan Menggunakan Inversi Nonlinear. Prosiding Penelitian SPeSIA 2015 Bid. Matematika.

Gairola, R. M., Bushair, M. T. & Raj, K. (2020) Synergy between INSAT-3D infra-red and GPM microwave radiometer for precipitation studies. Atmósfera, 33(1), 33-49.

Mohamed, S. & Koray, K. Y. (2018) Evaluation and Bias Correction of Satellite-Based Rainfall Estimates for Modelling Flash Floods over the Mediterranean region: Application to Karpuz River Basin, Turkey. Water.

Lu, D. & Yong, B. (2018) Evaluation and Hydrological Utility of the Latest GPM IMERG V5 and GSMaP V7 Precipitation Products over the Tibetan Plateau. Water.

Hieu, T. B., Hiroshi, I. & Ning, S. (2019). Evaluation of the use of global satellite–gauge and satellite-only precipitation products in stream flow simulations. Applied Water Science.

Jose R. R., Daniel A. V., Julio B. C., Alex de A. F. & Debora S. A. (2018) Evaluation of TRMM/GPM Blended Daily Products over Brazil. Remote Sensing.

Chung, H., Kim, Jeongsol., Mccann, M.T., Klasky, M.L. & YE, J.C. (2022) Diffusion Posterior Sampling For General Noisy Inverse Problems.

Lu, D. & Yong, B. (2020) A Preliminary Assessment of the Gauge Adjusted Near Real Time GSMap Precipitation Estimate Over Mainland China. Remote Sensing.

Adawiah, R. & Syaharuddin. (2022) Perbandingan Model Regresi Curah Hujan di Wilayah Bandar Udara Nusa Tenggara Barat. Seminar Nasional LPPM UMMAT.

Siming, H. (2021) The Inverse Problems of Some Mathematical Programming Problems. Academia Sinica.

Y. Yorozu, M. Hirano, K. Oka, and Y. Tagawa, “Electron spectroscopy studies on magneto-optical media and plastic substrate interface,” IEEE Transl. J. Magn. Japan, vol. 2, pp. 740-741, August 1987 [Digests 9th Annual Conf. Magnetics Japan, p. 301, 1982].

M. Young, The Technical Writer’s Handbook. Mill Valley, CA: University Science, 1989.




DOI: http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v36.2.5015

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 I Ketut Wisnu Wardhana

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.