menghitung fraksi hujan harian yang jatuh selama setengah jam-an intensitas curah hujan tertinggi
0.5
adalah sebagai berikut:
1. Menghitung :
0.5 1
0.5 0.5
1 0.5
3
x mon x mon
x mon sm mon
R R
R R
.......33
2. Menghitung :
0.5 0.5
0.5
. 1 exp 0.5
.ln .
sm mon mon
mon wet
R adj
yrs days
...............34
3. Menentukan batas atas dan batas bawah fraksi hujan harian yang jatuh selama setengah jam-an dari intensitas curah hujan tertinggi
0.5
125 1 exp
5
U day
R
dan
0.5
0.02083
L
.........................................35 4. Membangkitkan data acak dengan menggunakan triangular distribution
0.5 0.5
1 0.5
0.5 0.5
0.5 1
0.5 0.5
0.5 0.5
0.5 0.5
0.5 0.5
1 0.5
1 0.5
0.5 0.5
0.5 0.
0.5 0.5
. .
. 1
1 .
: .
mon L
U L
L U
L mon
L mon
mean U
L U
U mon
U mon
rand
if Then
rnd rnd
rnd else
0.5 5
0.5 mon
mean
endif
.36
0.5 sm mon
R
: Rataan bulanan curah hujan 30 menit-an mm
0.5 x mon
R
: Curah hujan 30 menit-an maksimum pada bulan ke-mon mm
0.5 mon
: Fraksi rataan bulanan curah hujan 30 menit-an
0.5
adj
: Faktor koreksi fraksi rataan bulanan curah hujan 30 menit-an
wet
days : Jumlah hari hujan dalam sebulan hari
yrs
: Jumlah tahun data yang digunakan
0.5U
: Batas atas fraksi rataan bulanan curah hujann 30 menit-an
0.5L
: Batas bawah fraksi rataan bulanan curah hujan 30 menit-an
1
rnd : Bilangan acak 1
0.5mean
: Rataan fraksi curah hujan 30 menit-an
IV. KALIBRASI DAN VALIDASI MODEL SWAT
4.1. Kalibrasi dan validasi di Sub DAS Cisadane Hulu
Aplikasi model SWAT di Indonesia belum banyak dilakukan, sehingga untuk menguji dan mengetahui tingkat penerimaan dan aplikasi model SWAT di
Indonesia perlu dilakukan kalibrasi dan validasi terhadap model SWAT untuk disesuaikan dengan kondisi DAS di Indonesia. Model SWAT mempunyai
berbagai kelebihan karena mampu mengitegrasikan antar proses-proses hidrologi, berbasis data sapasial, proses yang kontinyu dan dapat dikombinasikan
dengan berbagai skenario perubahan lahan dan manajemen DAS. Sebelum program SWAT dapat diterima dan diaplikasikan di suatu DAS di Indonesia,
diperlukan validasi dan kalibrasi parameter-parameter yang sensitif dan sangat berpengaruh terhadap debit sungai. Kegiatan verifikasi hanya dilakukan khusus
membandingkan debit keluaran dari model dibandingkan dengan debit hasil pengukuran di lapangan. Tahapan verifikasi, kalibrasi dan akseptibilitas
merupakan tahapan awal dalam aplikasi pemodelan DAS dengan model SWAT sehingga dapat diketahui parameter-paramater yang sangat berpengaruh dan
dominan terhadap keluaran model. Berdasarkan tipe penutupan lahan, Sub DAS Cisadane Hulu lebih
didominasi oleh hutan ± 57,67 dan semak belukar ± 26,38. Perincian luas areal setiap tipe penutupan lahan ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tipe penutupan lahan di Sub DAS Cisadane Hulu Tipe Penutupan Lahan
Luas Ha
BelukarSemak 477,96
26,38 Hutan
1.044,60 57,67
KebunPerkebunan 116,11
6,41 Pemukiman
13,47 0,74
RumputTanah kosong 2,70
0,15 Sawah Irigasi
23,18 1,28
Sawah Tadah Hujan 40,64
2,24 TegalanLadang
92,85 5,13
Jumlah 1.811,50
100,00 Sumber : hasil interpretasi data SPOT 5 Tahun 2005.
Data penampakan dari Citra SPOT 5 ditunjukkan pada Gambar 12 dan hasil interpretasi citra dengan kombinasi peta RBI skala 1 : 25.000, ditunjukkan
pada Gambar 13.
Gambar 12. Penampakan penutupan lahan dari citra SPOT 5 tahun 2005 di Sub DAS Cisadane Hulu
Gambar 13. Hasil interpretasi citra SPOT5 kombinasi dengan RBI skala 1 : 25.000 di Sub DAS Cisadane Hulu
Berdasarkan klasifikasi tanah sistem USDA, jenis tanah yang ada di daerah kajian ada 2 jenis, yaitu distropept dan hidraquent. Jenis tanah distropept
merupakan tanah agak lapuk iklim panas dengan nilai jenuh tanah bawah basa yang rendah. Jenis tanah hidraquent merupakan tanah tidak lapuk, kejenuhan
permanen, yang lembut bila terinjak dan sebagian besar bertekstur halus. Sebaran tanah distropept hanya sebagian kecil, sekitar 56,2 ha ± 3,1 dan sisanya
termasuk dalam jenis hidraquent sekitar 1.755,3 ha ± 96,9 . Peta sebaran jenis tanah ditunjukkan pada Gambar 14.
Sumber : peta sistem lahan skala 1 : 250.000 Gambar 14. Peta sebaran jenis tanah di Sub DAS Cisadane Hulu
