Kuliah 6 Pengolahan Data Hujan [PDF]

Citation preview

Pengolahan Data Hujan



Proses dan Penyimpanan



Variabilitas Temporal dan Spatial



Pengisian Data Hujan Harian Prinsip dasar: 1. Satu rejim hujan 2. Dekat jarak ~ < 12.5 km 3. Dekat elevasi ~ < 150 m 4. Cek korelasi 5. Biasanya memakai data 3-4 stasiun saja



Pengisian Data Hujan Harian: Metode Rata-rata Aritmatik 1 n PX   Pi n i1 • • • •



PX adalah data hujan yang hilang dari stasiun pengamatan hujan X P1, P2, …, Pn adalah data hujan dari stasiun-stasiun terdekat pada waktu yang sama n adalah jumlah stasiun terdekat BATASAN: dipakai bila hujan rata-rata tahunan dari setiap stasiun hujan yang berdekatan berbeda < 10% dari hujan rata-rata tahunan dari stasiun dengan data yang hilang; hati-hati untuk daerah pegunungan



Pengisian Data Hujan Harian: Metode Rasio-Normal PX 1  P P P  1 2 n      ..... N X n N1 N 2 Nn  • • • • • •



1 n Pi or PX   NX n i1 Ni



PX adalah data hujan yang hilang dari stasiun pengamatan hujan X P1, P2, …, Pn adalah data hujan dari stasiun-stasiun terdekat pada waktu yang sama n adalah jumlah stasiun terdekat NX adalah rata-rata hujan tahunan jangka panjang dari stasiun X N1, N2, …, Nn adalah rata-rata hujan tahunan jangka panjang dari stasiun-stasiun terdekat BATASAN: dipakai bila hujan rata-rata tahunan dari setiap stasiun hujan yang berdekatan berbeda > 10% dari hujan rata-rata tahunan dari stasiun dengan data yang hilang; pakai sistem kuadran & pilih satu stasiun saja yang terdekat dari setiap kuadran



Pengisian Data Hujan Harian: Pembobotan Inverse-Distance jarak antara stasiun dengan data hujan yang hilang dengan stasiun-stasiun terdekat n



2.



W  d i 1



b i



Bobot jarak dimana b adalah faktor proporsionalitas (b=1 bila inverse-distance; b=2 bila inverse-square distance)



n 1 b 3. P   di Pi X W i1 • • • •



PX adalah data hujan yang hilang dari stasiun pengamatan hujan X P1, P2, …, Pn adalah data hujan dari stasiun-stasiun terdekat pada waktu yang sama n adalah jumlah stasiun terdekaT BATASAN: hati-hati untuk daerah pegunungan



Pengisian Data Hujan Harian: Regresi PX = bo + b1P1 + b2P2 + …. + bnPn •



PX adalah data hujan yang hilang dari stasiun pengamatan hujan X • P1, P2, …, Pn adalah data hujan dari stasiun-stasiun terdekat pada waktu yang sama • n adalah jumlah stasiun terdekat  b0, …, bn adalah koefisien-koefisien yang dihitung melalui metode least-squares  BATASAN: cocok bila jumlah data harian banyak tersedia untuk seluruh stasiun



Konsistensi Data Hujan Cek inkonsistensi data hujan karena: • Perubahan lokasi stasiun • Perubahan tipe alat • Perubahan lingkungan di sekitar alat • Perubahan personil pengamat



DATA PERLU DIKOREKSI: Teknik Kurva Double-Mass



Teknik Kurva Double-Mass Inkonsistensi terjadi bila: • Perubahan slope persisten selama 5 tahun atau lebih • Perubahan slope dapat dihubungkan dengan perubahan-perubahan fisik • Slope-slope yang dibandingkan apabila dihitung melalui metode statistik (ANOVA) berbeda secara signifikan



Teknik Kurva Double-Mass



Dikoreksi: E*1,36



Teknik Kurva Double-Mass



Contoh Kurva Massa Ganda



Teknik Kurva Double-Mass • •



•



Bila a dan b adalah slope garis sesudah dan sebelum “break” Penyesuaian dilakukan terhadap data sebelum “break” dengan menggunakan faktor pengali K= a/b Penyesuaian dilakukan terhadap data sesudah “break” dengan menggunakan faktor pengali K=b/a



Tes Homogenitas • •



•



Data curah hujan yang telah konsisten kemudian perlu dites kehomogenannya Tidak homogen dikarenakan berasal dari populasi yang berbeda, misal keberadaan trend akibat perubahan iklim lokal atau iklim global Tes Homogenitas dilakukan dengan memplot harga (N, Tx) pada Grafik Tes Homogenitas



X 10 Tx  ( ).Tr Xr X10= curah hujan tahunan dengan PUH 10 tahun Xr = curah hujan tahunan rata-rata Tr = PUH curah hujan tahunan rata-rata



X10 Didapat dengan menggunakan Persamaan Gumbel Modifikasi:



    10  X 10  X r  0.78 ln  ln   0.45S x   10  1   



Sx 



2 ( X  X )  i r



n 1



Curah Hujan Maksimum Intensitas Hujan



Analisis Curah Hujan Harian Maksimum Sistem hidrologi terkadang dipengaruhi oleh peristiwa‐peristiwa yang luar biasa, seperti hujan lebat, banjir, dan kekeringan. Besaran peristiwa ekstrim berbanding terbalik dengan frekuensi kejadiannya, peristiwa yang sangat ekstrim kejadiannya sangat langka (Suripin. Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan. 2004).



Analisis Curah Hujan Harian Maksimum Tujuan analisis frekuensi data hidrologi berkaitan dengan besaran peristiwa-peristiwa ekstrim yang berkaitan dengan frekuensi kejadiannya melalui penerapan distribusi kemungkinan. Data hidrologi yang dianalisis diasumsikan tidak bergantung (independent), terdistribusi secara acak, dan bersifat stokastik.



Analisis Curah Hujan Harian Maksimum Frekuensi hujan adalah besaran kemungkinan suatu besaran hujan disamai atau dilampaui. Sebaliknya, periode ulang adalah waktu hipotetik dimana hujan dengan suatu besaran tertentu akan disamai atau dilampaui. Analisis frekuensi ini didasarkan pada sifat statistik data kejadian yang telah lalu untuk memperoleh probabilitas besaran hujan di masa yang akan datang dengan anggapan bahwa sifat statistik kejadian hujan di masa akan datang akan masih sama dengan sifat statistik kejadian hujan masa lalu.



Analisis Curah Hujan Harian Maksimum 1. Metode Gumbel 2. Metode Log Pearson Type III 3. Metode Distribusi Normal



Metode Gumbel



Metode Gumbel



Metode Gumbel



Metode Log Pearson Type III 



Metode ini telah mengembangkan serangkaian fungsi probabilitas yang dapat dipakai untuk hampir semua distribusi probabilitas empiris.  Tiga parameter penting dalam Metode Log Pearson Tipe III, yaitu: 1. Harga rata-rata ( R ) 2. Simpangan baku (S) 3. Koefisien kemencengan (G) Hal yang menarik adalah jika G = 0 maka distribusi kembali ke distribusi Log Normal.



Metode Log Pearson Type III  Langkah-langkah



penggunaan distribusi Log Pearson Tipe III



Metode Distribusi Normal Metode ini disebut juga distribusi Gauss.



Uji Kecocokan (Chi Kuadrat)



Analisis Intensitas Hujan Analisis intensitas hujan digunakan untuk menentukan tinggi atau kedalaman air hujan per satu satuan waktu. Sifat umum hujan adalah makin singkat hujan berlangsung, maka makin besar pula intensitasnya dan semakin besar periode ulangnya, maka makin tinggi pula intensitas hujan yang terjadi



Analisis Intensitas Hujan Analisis tahap ini dimulai dari data curah hujan harian maksimum yang kemudian diubah ke dalam bentuk intensitas hujan. Pengolahan data dilakukan dengan metoda statistik yang umum digunakan dalam aplikasi hidrologi. Data yang digunakan sebaiknya adalah data hujan jangka pendek, misalnya 5 menit, 10 menit, 30 menit, 60 menit, dan jamjaman. Bila tidak diketahui data untuk durasi hujan maka diperlukan pendekatan empiris dengan berpedoman pada durasi enam puluh menit dan pada curah hujan harian maksimum yang terjadi setiap tahun. Cara lain yang lazim digunakan adalah mengambil pola intensitas hujan dari kota lain yang mempunyai kondisi yang hampir sama



Analisis Intensitas Hujan  Metode



Van Breen  Metode Bell Tanimoto  Metode Hasper dan Der Weduwen



Metode Van Breen Berdasarkan penelitian Ir. Van Breen di Indonesia, khususnya Pulau Jawa, hujan harian terkonsentrasi selama 4 jam dengan jumlah hujan sebesar 90% dari jumlah hujan selama 24 jam (Anonim. Penggunaan Data Curah Hujan untuk Analisa Hidrologi. 1987). Intensitas hujan dihitung dengan persamaan :



It Rt



: Intensitas curah hujan pada suatu periode ulang (T tahun) : Tinggi curah hujan pada periode ulang T tahun (mm/hari)



Metode Bell Tanimoto Data hujan dalam selang waktu yang panjang (paling sedikit 20 tahun) diperlukan dalam analisis data frekuensi hujan. Bila data ini tidak tersedia dan besarnya curah hujan selama enam puluh menit dengan periode ulang 10 tahun diketahui sebagai dasar, maka suatu rumus empiris yang disusun oleh Bell dapat digunakan untuk menentukan curah hujan dengan durasi 5-120 menit dan periode ulang 2-100 tahun. Rumus Bell dapat dinyatakan dengan persamaan keterangan : R = curah hujan (mm) T = periode ulang (tahun) t = durasi hujan (menit) R1 = besarnya curah hujan pada distribusi jam ke 1 R2 = besarnya curah hujan pada distribusi jam ke 2



Metode Bell Tanimoto Data curah hujan maksimum untuk PUH 10 tahun dalam penggunaannya untuk Metode Bell di atas, digunakan harga rata-rata distribusi hujan dua jam pertama. Intensitas hujan (mm/jam) menurut Bell hitung dengan persamaan :



Metode Hasper dan Weduwen Rumus ini berasal dari kecendurungan curah hujan harian yang dikelompokkan atas dasar anggapan bahwa hujan memiliki distribusi yang simetris dengan durasi hujan lebih kecil dari 1 jam dan durasi hujan dari 1-24 jam.



Ujung Berung



Saguling DAM Bandung



Cililin



Montaya Cicalengka Ciparay



Cisondari



Paseh



Chinchona



Luas Total DAS : 2.283 km2



Kurva Intensitas-Durasi-Frekuensi



Kurva Intensitas-Durasi-Frekuensi Tinggi hujan (bukan intensitas) Periode ulang hujan



Kertas probabilitas logaritmik atau aritmetik: cari yang memberikan kurva yang mulus dan mendekati garis lurus



Kurva Intensitas-Durasi-Frekuensi Konversi : Intensitas (in/h) = Tinggi hujan (in) / Durasi (h)



Waktu konsentrasi (time of concentration)



Perhitungan Intensitas I = Intensitas, D = Durasi, A konstanta spesifik wilayah tgt PUH, B dan C konstanta spesifik wilayah