Data Hujan dari TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission); Basic Information

Pengalaman pribadi nieh… mulai mencari data-data hujan itu sejak tahun 2000. dan kondisinya ga ada yang berubah sampai sekarang, masih sama sulitnya untuk medapatkan data itu hehehe…. klo di Jepang kita bisa mendapatkan data hujan secara on line. Coba deh kunjungin website ini, bahkan datanya itu bisa sampai data harian, kapan ya pemerintah Indonesia bisa seperti itu? Mungkin 1 atau 2…. (tahun, dasarwasra, atau ABAD) yang akan datang kali ya…. hehehehe… seorang peneliti yang merasa kesal dengan kondisi tersebut (susahnya mendapatkan data hujan, padahal untuk kepentingan penelitian) mengupload data hujan untuk sebagian wilayah indonesia yang diperolehnya dari GPCP (Global Precipitation Climatology Project), yang sebelumnya di olah dulu, di website pribadinya. Data-data tersebut dapat di download pada website ini.

Tapi kita ga usah bingung… data hujan bukan hanya bisa diperoleh dari hasil stasiun pengamatan di bumi saja, tapi juga dapat diperoleh dari hasil analisis citra satelit juga kok, jadi sekerang kita bisa mengakalinnya hehehe… Saat ini data-data hujan sudah bisa dipeoleh dengan mudah dari satelit-satelit meteorologi seperti TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dengan sensornya PR (Precipitation Radar), TMI (TRMM Microwave Imager), dan VIRS (Visible and Infrared Scanner). trus Satelit DMSP (Defense Meteorological Satellite Program) dengan sensor SSM/I (Special Sensor Microwave Imager). Satelit Aqua dengan sensor AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System). dan satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) dengan sensor AMSU-B (Advanced Microwave Sounding Unit-B). wedeww… banyak ternyata… akan tetapi pada tulisan ini, fokusnya hanya pada data hujan yang diperoleh dari TRMM. Kenapa??? karena pada hasil akhirnya nanti, beberapa data dari hasil analisis beberapa satelit tersebut digabungkan/dikombinasikan untuk memproduski data hujan yang disebut dengan produk TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA) yang memiliki tingkat keakurasian data lebih baik dari data-data aslinya.

Yuuukkk kita cari tau apa itu TRMM…

Satelit TRMM diluncurkan pada tanggal 27 November 1997 pada jam 6:27 pagi waktu Jepang dan dibawa oleh roket H-II di pusat stasiun peluncuran roket milik JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency) di Tanegashima-Jepang. TRMM membawa 5 buah sensor yaitu PR, TMI, VIRS, CERES (Clouds and the Earth’s Radiant Energy System), dan LIS (Lightning Imaging Sensor). Akan tetapi yang sering digunakan untuk mengambil data hujan hanya dua jenis sensor yaitu PR dan TMI. TRMM disponsori oleh NASA (National Aeronautics and Space Administration) dari USA dan JAXA yang dulu disebut NASDA (National Space Development Agency) dari Jepang dan merupakan satelit pertama yang mengkhususkan diri untuk penelitian tentang hujan. Program TRMM adalah untuk penelitian jangka panjang yang didesain untuk studi tentang tanah, laut, udara, es, dan sistem total kehidupan di bumi (Xie et al., 2007). TRMM mampu mengobservasi struktur hujan, jumlah dan distriibusinya di daerah tropis dan sub tropis serta berperan penting untuk mengetahui mekanisme perubahan iklim global dan memonitoring variasi lingkungan.

Gambar di bawah adalah gambar jangkuan dari orbit TRMM. Data yang dihasilkan meliputi 50 LU sampai 50 LS dan 180 BT sampai 180 BB.

Orbit TRMM (NASDA, 2001)

Cover data yang dihasilkan oleh TRMM

Data hujan yang dihasilkan oleh TRMM memiliki tipe dan bentuk yang cukup beragam yang dumulai dari level 1 sampai level 3. Level 1 merupakan data yang masih dalam bentuk raw dan telah dikalibrasi dan dikoreksi geometrik, Level 2 merupakan data yang telah memiliki gambaran paramater geofisik hujan pada resolusi spasial yang sama akan tetapi masih dalam kondisi asli keadaan hujan saat satelit tersebut melewati daerah yang direkam, sedangkan level 3 merupakan data yang telah memiliki nilai-nilai hujan, khususnya kondisi hujan bulanan yang merupakan penggabungan dari kondisi hujan dari level 2 (Feidas 2010). Adapun data-data hujan yang dihasilkan adalah seperti tipe hujan, jumlah hujan, rata-rata jumlah hujan pada ketinggian tertentu, dan lain-lainnya. Setiap level dan tipe memiliki kekurangan dan kelebihan, khususnya bila ingin mengetahui lebih dalam keadaan hujan. Untuk mendapatkan data hujan dalam bentuk mili meter (mm) sebaiknya menggunakan level 3. Gambar di bawah merupakan diagram alir algoritma TRMM untuk mendapatkan level dan tipe data tertentu, termasuk input data dan autputnya.

Diagram alir algoritma TRMM (NASDA, 2001)

Data-data hujan yang diperoleh dari TRMM telah aplikasikan untuk berbagai kepentingan seperti pengamatan iklim/cuaca, analisis iklim, analisis anomali hujan, verifikasi model iklim, dan studi hidrologi. Untuk lebih jelas tentang pengaplikasian data TRMM ini akan dibahas pada tulisan berikutnya. Saran terpenting dari penulis tentang pemanfaatan data TRMM adalah jangan menggunakan data ini untuk mencari/mengetahui jumlah hujan (kuantitasnya) dalam bentuk mm/bulan atau mm/hari karena masih memiliki tingkat kesalahan atau bias eror yang cukup besar. Oleh karena itu sebelum digunakan untuk mencari/mengetahui jumlah hujan (kuantitasnya) dalam bentuk mm/bulan atau mm/hari, maka nilai bias eror tersebut harus dihilangkan terlebih dahulu dengan koefisien nilai bias eror rata-rata data TRMM. Akan tetapi bila hanya sekedar untuk mengetahui kualitas hujan (dalam bentuk kata-kata seperti deras, besar, atau kecilnya hujan), pola hujan, sebaran spasial hujan, persentase anomali hujan, ataupun hubungan curah hujan dengan pengendali-pengendali hujan (ENSO, IOD, dll), maka data TRMM sudah bisa digunakan karena nilai bias eror hujan yang dihasilkan cukup seragam dan konstan untuk setiap waktu, musim dan lokasi. Untuk lebih jelas tentang keakurasian data TRMM ini, maka pada tulisan berikut yang berjudul “Data Hujan dari TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission); Validitas data” akan lebih diperjelas lagi.

Pustaka

NASDA. 2001. TRMM Data Users Handbook. Earth Observation Center, National Space Development Agency of Japan.

Feidas, H. 2010. Validation of satellite rainfall products over Greece. Theoretical and Applied Climatology, 99. 193–216.

Xie, P., A. Yatagai, M. Chen, T. Hayasaka, Y. Fukushima, C. Liu, and S. Yang. 2007. A Gauge-Based