Validasi Curah Hujan Data TerraClimate dengan Data Pengamatan BMKG di Provinsi Kalimantan Barat

J. Suryanto, Arif Faisol
{"title":"Validasi Curah Hujan Data TerraClimate dengan Data Pengamatan BMKG di Provinsi Kalimantan Barat","authors":"J. Suryanto, Arif Faisol","doi":"10.36084/jpt..v10i1.395","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Estimasi curah hujan memanfaatkan data hujan bentuk grid merupakan alternatif untuk memperoleh data hujan yang terbatas karena sedikitnya  pengamatan pada wilayah yang luas. TerraClimate menyediakan data curah hujan bulanan dalam bentuk grid dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi akurasi data TerraClimate dalam mengestimasi curah hujan bulanan di Provinsi Kalimantan Barat. Penelitian menggunakan data curah hujan TerraCLimate dan penakar hujan dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) periode tahun 1996 - 2020 (25 tahun) pada 8 stasiun meteorologi yang tersebar di Provinsi Kalimantan Barat. Uji konsistensi data curah hujan bulanan TerraClimate dan data BMKG dilakukan menggunakan metode Rescaled Adjusted Partial Sums (RAPS). Akurasi data TerraClimate ditentukan menggunakan nilai Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), persen bias (PBIAS) dan koefisien korelasi Pearson (R). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai MAE berkisar antara 58 – 106 mm, nilai RMSE antara  93,3 – 133,8 mm, nilai PBIAS antara 0,45% – (-12,2%), dan koefisien korelasi antara 0,47 – 0,71. Nilai rerata PBIAS diperoleh 1,89% dan koefisien korelasi data TerraClimate secara keseluruhan 0,62 yang menunjukkan data TerraClimate mempunyai akurasi sangat baik dengan tingkat korelasi yang kuat.","PeriodicalId":17776,"journal":{"name":"Jurnal Pertanian Terpadu","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-06-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Pertanian Terpadu","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36084/jpt..v10i1.395","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Estimasi curah hujan memanfaatkan data hujan bentuk grid merupakan alternatif untuk memperoleh data hujan yang terbatas karena sedikitnya  pengamatan pada wilayah yang luas. TerraClimate menyediakan data curah hujan bulanan dalam bentuk grid dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi akurasi data TerraClimate dalam mengestimasi curah hujan bulanan di Provinsi Kalimantan Barat. Penelitian menggunakan data curah hujan TerraCLimate dan penakar hujan dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) periode tahun 1996 - 2020 (25 tahun) pada 8 stasiun meteorologi yang tersebar di Provinsi Kalimantan Barat. Uji konsistensi data curah hujan bulanan TerraClimate dan data BMKG dilakukan menggunakan metode Rescaled Adjusted Partial Sums (RAPS). Akurasi data TerraClimate ditentukan menggunakan nilai Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), persen bias (PBIAS) dan koefisien korelasi Pearson (R). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai MAE berkisar antara 58 – 106 mm, nilai RMSE antara  93,3 – 133,8 mm, nilai PBIAS antara 0,45% – (-12,2%), dan koefisien korelasi antara 0,47 – 0,71. Nilai rerata PBIAS diperoleh 1,89% dan koefisien korelasi data TerraClimate secara keseluruhan 0,62 yang menunjukkan data TerraClimate mempunyai akurasi sangat baik dengan tingkat korelasi yang kuat.
土地室友降雨与BMKG观测数据在西加里曼丹省验证
利用形成网格的降水数据来推断降水数据的另一种选择是获得有限的降水数据,因为在广阔的地区几乎没有观测到。TerraClimate提供了一个具有高空间和时间分辨率的网格的月降雨量数据。本研究的目的是评估西加里曼丹省每月降水的土地构造数据的准确性。研究利用气象、气候和地球物理局(BMKG)在1996 - 2020(25年)期间降雨量和根系的数据进行研究,这些数据分布在西加里曼丹省的8个气象站。水陆两用再生部分Sums (RAPS)方法对月降雨量和BMKG数据的一致性进行了测试。数据准确性TerraClimate使用价值的意思是“绝对错误定义(MAE),根广场误差(RMSE)均值,百分之偏见(PBIAS)和皮尔逊相关系数(R)。研究结果表明,梅价值58岁不等——106毫米,RMSE价值之间93.3——133.8毫米,PBIAS价值0,45%滑动系数(-12,2%),0,47——0,71之间的相关性。p螺钉数据平均得分为1.89%,地形室友数据整体0.62的系数,这表明,土地室友数据具有很强的相关性水平,非常准确。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
9
审稿时长
8 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信