Hubungan Z – R Metode Penelitian

19

3.3.2. Hubungan Z – R

Pengolahan data radar cuaca C-Band Doppler CDR selama periode pengamatan menggunakan software bahasa C dan Perl. Pada tahap ini data radar cuaca yang mempunyai format awal iris dirubah kedalam format CAPPI. Data radar cuaca yang diperoleh setiap 6 menit terlebih dahulu diolah menjadi akumulasi setiap 1 jam hingga diperoleh data reflektifitas radar. Hal ini karena data pengamatan permukaan yang diperoleh rata-rata mempunyai interval 1 jam. Selanjutnya data radar dalam format CAPPI Constant Altitude Plan Position Indicator digabungkan dengan data intensitas curah hujan rain rate dari pengamatan permukaan pada setiap titik lokasi pengamatan. Hasil dari pengolahan ini adalah data curah hujan radar untuk setiap lokasi AWS. Setelah diperoleh data reflektifitas radar dan intensitas curah hujan setiap jam, selanjutnya dibuat hubungan antara data radar cuaca dan data pengamatan permukaan. Jika Z adalah faktor radar reflektifitas, maka Z akan dapat dihubungkan dengan intensitas curah hujan rain-rate R oleh persamaan 2.3, di mana a dan b adalah konstanta empirik positif, yang nilainya tergantung dari lokasi geografi dan kondisi iklimnyatipe hujan. Berdasarkan hubungan Z – R tersebut, selanjutnya dibuat interpolasi antara data radar dengan data pengamatan permukaan, sehingga diperoleh data curah hujan untuk semua cakupan wilayah radar. Untuk mengolah data radar cuaca CDR hingga diperoleh data reflektifitas radar setiap jam dapat dilakukan dengan beberapa tahapan, sebagai berikut: 1. Radar cuaca CDR menghasilkan data volume scan CAPPI setiap 6 menit pada berbagai ketinggian, mulai dari 500 m, 1.500 m, 2.000 m, dan seterusnya. Sebelum dilakukan pengolahan, data CDR harus disalin terlebih dahulu ke dalam media penyimpanan data. Karena data CDR ini mempunyai ukuran yang sangat besar, maka diperlukan media penyimpanan data dengan kapasitas yang sangat besar pula. Format awal data radar cuaca mengandung informasi posisi letak lintang dan bujur, ketinggian yang akan digunakan, dan data reflektifitas radarnya. Gambar 10 . Format awal data radar cuaca CDR yang disalin dan disimpan dalam suatu folder. 20 2. Sebelum melakukan pengolahan data radar, maka harus diinstall terlebih dahulu program tambahan yang akan digunakan, pengolahan data ini dilakukan pada komputer PC dengan dasar unix Linux. Program tambahan yang harus diinstall antara lain: netCDF, mmds, netCDF_perl, dan mkcappi. 3. Data radar yang telah disalin merupakan data yang masih awal data mentah dengan format iris. Sebagai langkah awal, data radar dalam format iris dirubah menjadi format mrf netCDF. Pada tahap ini data mentah dengan format JEP100101000002.RAWXM7H, akan dirubah namanya menjadi cdr_100201_000059_1400.mrf, dan akan tersimpan dalam folder-folder per 6 menit. Gambar 11 . Perubahan format data radar cuaca dari format iris menjadi format mrf. 4. Setelah selesai mengubah data dari format iris ke format mrf maesaka radar format , maka data dari format mrf harus dirubah menjadi format CAPPI. Data dalam format CAPPI ini akan tersimpan setiap 6 menit cdr_100201_0006.cap. Gambar 12 . Perubahan format data radar cuaca dari format mrf menjadi format cappi. 21 5. Sebelum data radar cuaca dapat diolah lebih lanjut, harus ditentukan posisi suatu lokasi dalam koordinat pixel. Misalnya posisi radar Serpong dalam koordinat pixel, karena nantinya data reflektifitas radar akan diperoleh dari setiap pixelnya. 6. Setelah itu, data radar cuaca setiap 6 menit akan diolah menjadi data intensitas curah hujan rainrate setiap 6 menit Lampiran 1. 7. Selain pengolahan data radar cuaca, langkah selanjutnya adalah pengolahan data pengamatan permukaan, dalam hal ini data AWS. Data AWS yang diperoleh dari pengukuran di lapangan mempunyai interval waktu setiap 1 menit, sehingga perlu dirubah menjadi interval waktu setiap 6 menit sesuai dengan data radar yang telah diperoleh sebelumnya. Data AWS yang diperoleh dari hasil pengukuran di lapangan disimpan ke dalam suatu folder baik data dalam format csv maupun dat. Selain data informasi yang harus disiapkan adalah posisi dari masing-masing stasiunnya. 8. Setelah diperoleh data AWS dengan interval waktu setiap 6 menit maka data AWS ini diakumulasikan menjadi data setiap 30 menit atau 1 jam, sesuai dengan interval waktu yang akan digunakan dalam penelitian. 9. Sebelum membuat hubungan antara data reflektifitas radar dengan intensitas curah hujan rainrate, terlebih dahulu harus diperhatikan kondisi datanya, apakah ada data yang kosong atau tidak, seandainya ada data yang kosong maka harus diisi dengan angka -999. Setelah itu dibuat tabel yang berisi data intensitas curah hujan dan radar reflektifitas, selanjutnya dibuat hubungan antara kedua data tersebut. Hasil pengolahan pada tahap ini adalah nilai a dan b, yang merupakan konstanta empirik tergantung dari lokasi geografi dan kondisi iklimtipe hujannya. 10. Dengan menggunakan nilai a dan b yang diperoleh dari pengolahan di atas, maka data reflektifitas radar akan dirubah menjadi data intensitas curah hujan rainrate pada setiap titik pixelnya. 11. Intensitas curah hujan pada setiap koordinat yang diperoleh akan digunakan sebagai masukan dalam model simulasi hidrologi terdistribusi hujan limpasan Lampiran 2. Gambar 13 . Data reflektifitas radar cuaca akan diolah menjadi data intensitas curah hujan untuk setiap titik pixelnya. 22

3.3.3. Kriteria Sifat Intensitas Curah Hujan