Pedoman
Pedoman Konstruksi dan Bangunan Pd T-22-2004-A: Pengisian Kekosongan Data Hujan Dengan Metode Korelasi Distandarisasi Nonlinier Bertingkat
Dalam analisis ketersediaan air di suatu sungai atau analisis kekeringan sering digunakan pendekatan hubungan hujan limpasan. Hal ini dilakukan karena keterbatasan data aliran yang ada. Dengan terbatasnya data aliran diharapkan dapat dibangkitkan dengan menggunakan data hujan, tetapi kalau data hujan sendiri banyak yang kosong maka akan sulit dalam tahap kalibrasi maupun tahap pembangkitan data aliran. Untuk itu diperlukan pengisian data hujan yang kosong baik yang tidak tercatat atau yang tidak lengkap/meragukan. Dipilih pengisian data hujan daripada pengisian data aliran disebabkan data hujan relatif lebih panjang dan dapat dilakukan secara regional dengan stasiun tetangganya. Sedangkan kalau pengisian data aliran, maka akan kesulitan mencari data aliran pengisi yang terdekat. Metode MNSC ini dikembangkan di Canada untuk mengisi data aliran bulanan yang kosong dengan statsiun pengisi didekatnya (Simonovic, 1995). Metode ini didasarkan pada koefisien korelasi dan regresi yang sudah distandarkan dari bentuk transformasi logaritma data asli. Transformasi dan standardisasi ini sangat membantu dalam pengisian data karena berfungsi untuk menaikkan koefisien korelasi. Metode ini sudah diuji menggunakan stasiun hujan di DPS Citarum dengan simulasi menghilangkan beberapa data dengan stasiun pengisi tiga sampai lima belas buah menghasilkan kesalahan absolut lebih kecil dari 25%.
0000000903 | R 658.4013 DEP p | Library Pusperkim (Folder 8) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain