II. TINJAUAN PUSTAKA
2.2. Satelit Hujan TRMM
2.2.2. Instrumentasi dan Sensor Satelit TRMM
Satelit TRMM dalam pengoperasiannya membawa lima sensor utama yaitu PR (Precipitation Radar), TMI (TRMM Microwave Imager), VIRS (Visible
Infrared Scanner), LIS (Lighting Imaging Sensor) dan CERES (Clouds and
Earth’s Radiant Energy System). Setiap instrumen menyediakan set data yang
unik yang digunakan untuk mempelajari lebih jauh sirkulasi atmosfer, cuaca dan iklim (Christian 2000). Skema instrumen satelit TRMM ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Instrumen satelit TRMM (sumber :http://trmm.gsfc.nasa.gov)
PR merupakan radar pertama yang didesain secara spesifik untuk monitoring hujan yang dioperasikan dari angkasa (Kummerow et al. 2000). Seperti radar cuaca di permukaan bumi, PR memancarkan energi elektromagnetik dan mengukur energi yang direfleksikan dari hujan di bawah atmosfer, ketika mengorbit bumi. PR mampu mendeteksi ukuran butiran hujan, kecepatan dan ketinggian. PR merupakan instrumen pertama yang dibangun untuk menyediakan peta tiga dimensi struktur badai.
TMI merupakan suatu multi-channel passive microwave radiometer yang diluncurkan sejak December 1997 (Huffman et al. 2011). TMI beroperasi pada
lima frekuensi yaitu 10,65; 19,35; 37,0; dan 85,5 GHz polarisasi ganda dan pada 22,235 GHz polarisasi tunggal. Dari sensor TMI dapat diekstraks data integrated
column precipitation content, air cair dalam awan (cloud liquid water), es awan
(cloud ice), intensitas hujan, tipe hujan seperti hujan stratiform atau hujan konvektif. TMI merupakan instrumen passive TRMM untuk menyediakan data dengan resolusi tinggi dan juga untuk mendapatkan data suhu permukaan laut (Kummerow et al. 2000). Sensor TMI mempunyai kemiripan dengan sensor SSM/I DMSP (Special Sensor Microwave/Imager, Defense Meteorological
Satellite Program).
VIRS digunakan untuk pemantauan liputan awan, jenis awan, dan temperatur puncak awan. Resolusi spasial dari data yang dihasilkan oleh sensor VIRS adalah 2.2 km. Instrumen VIRS telah digunakan untuk menghubungkan observasi TRMM secara detil dengan data satelit geostasionari yang telah tersedia (Kummerow et al. 2000). Sensor ini juga mempunyai peran penting dalam interpretasi awal hasil dari instrumen CERES. Teknik infrared sebenarnya mempunyai error cukup signifikan dalam menghitung curah hujan secara langsung, namun ketika digunakan dengan menggabungkan sensor ini dengan sensor lain di luar satelit TRMM atau dengan data dari platform orbit yang lain, data VIRS mampu meningkatkan ketepatan perhitungan curah hujan TRMM (Funk et al. 2006).
LIS dan CERES adalah instrumen Earth Observing System (EOS) pada TRMM yang digunakan untuk mengukur total upwelling energi radiant. Secara spesifik, LIS dalam kombinasinya dengan predecessor-nya, Optical Transient
Detector (OTD), digunakan untuk mengukur tingkat, distribusi dan variabilitas
aktivitas petir pada skala global (Christian et al. 2000). Pengukuran aktivitas petir ini dimanfaatkan dalam membangun kombinasi algoritma untuk mengetahui kelistrikan, fisikamikro, dan kinematik dari thunderstorm tropis. Secara keseluruhan, LIS ditujukan untuk mendeteksi dan melokalisasi petir selama sehari semalam dengan tingkat keakuratan yang tinggi, mencatat waktu kejadian dan mengukur energi radian. Melalui perbandingan antara data LIS dengan data dari instrumen lain pada TRMM, dimungkinkan untuk diketahui hubungan aktivitas petir dan beberapa parameter iklim yang penting termasuk curah hujan, panas
laten dan konveksi (Christian et al. 2000). Sedangkan Sensor CERES merupakan bagian dari EOS yang digunakan untuk menyediakan data dari Earth Radiation
Budget Experiment (ERBE) untuk mengukur fluks radiasi di lapisan atas atmosfer
(top-of-atmosfer/TOA), perhitungan yang akurat fluks radiasi pada TOA dan permukaan bumi, dan menyediakan properti awan yang terkait dengan fluks radiasi dari permukaan ke TOA (Wielicki et al. 1998).
2.2.3. Data Produk TRMM
Dataset produk TRMM secara formal dikenal dengan nama TRMM
multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA) dengan mengkombinasikan perhitungan
hujan dari lima sensor utama dan analisis menggunakan data obervasi permukaan. TMPA ditujukan untuk menyediakan estimasi hujan dengan tepat pada setiap grid box dan setiap waktu pengamatan (Su 2008). Secara garis besar, produk keluaran TRMM dibagi menjadi 3 level, yaitu level 1, level 2 dan level 3. Produk pada level 1 merupakan raw data yang telah dikalibrasi dan di-geolocated. Produk level 2 merupakan penurunan dari parameter-parameter geofisika yang sama dengan sumber data pada level 1 baik dari sisi resolusi dan lokasinya. Sedangkan data pada Level 3, keluaran data mengacu pada produk-produk hujan secara klimatologis, yaitu hasil rata-rata parameter hujan yang telah dipetakan ke dalam grid yang seragam baik spasial maupun waktu. Produk level 3 ini telah diproses lebih lanjut oleh pemilik data sehingga keluaran produk dapat langsung digunakan oleh user (Gambar 7).
Pada Level 3, data satelit TRMM mempunyai resolusi spasial sebesar 0.25ox 0.25oatau sekitar 27.75 km x 27.75 km untuk setiap grid dengan cakupan luasan wilayah antara 50o LU hingga 50o LS. Sedangkan untuk resolusi temporalnya hingga pengamatan 3 jam-an, dimana setiap pengamatan tersebut dapat di-rescale menjadi data harian dan bulanan. Pengamatan hujan resolusi 3 jam-an pada satelit TRMM antara lain untuk tipe 3B40RT, 3B42, 3B42RT. Produk tipe 3B42RT merupakan produk gabungan antara microwave, microwave
calibrated infrared (IR) dan combined microwave–IR. Produk tersebut
mempunyai resolusi 3 jam-an pada jam pengamatan sinoptik (00, 03, 06, 09, 12, 15, 18, dan 21 UTC) dengan data near real-time dan dimulai pada akhir Januari
2002 (Huffman 2007). Keseluruhan area cakupan yaitu 1440 x 480 grid boxes (0-360o BT, 60o LU-LS) dengan grid center pertama pada (0.125o BT, 59.875o LS). Unit satuan data hujan dari satelit TRMM adalah mm/jam. Perhitungan yang valid terdapat pada kisaran lintang 50oLU-50oLS (Huffman et al. 2011). Data TRMM
near real time menggunakan curah hujan TMI (TRMM Microwave Imager)
sebagai kalibrator (Su 2008).
Gambar 7. Produk dan Proses Data TRMM versi 6 untuk semua level (sumber :http://disc.gsfc.nasa.gov)
Selain produk near real time, data TRMM juga mempunyai post-product yang telah dilakukan kalibrasi dan validasi menggunakan data observasi. Data
post-product dikalibrasi menggunakan TCI (TRMM Combined Instrument)
(Su 2008) yang tidak tersedia dalam near real time (Huffman 2007). Post-product ini juga divalidasi menggunakan data analisis stasiun bulanan menggunakan CAMS (The Climate Assessment and Monitoring System) dengan resolusi 0.5ox0.5ountuk penyesuaian initial process (IP) perhitungan data TRMM/TMPA; dan produk bulanan dari Global Precipitation Climatology Center (GPCC) dengan resolusi 1ox1o , digunakan untuk penyesuaian reprocessed (RP) data TRMM/TMPA. RP TMPA dimulai 1 Januari 1998 dan berakhir tahun 2005, sedangkan IP TMPA dimulai bulan April 2005 hingga saat ini (Su 2008). Gambaran skema proses dan output data TRMM pada Level 3 ditunjukkan pada Gambar 8, sedangkan karakteristik produk data TRMM near-real time (3B42RT) dan post-product (3B42 dan 3B43) ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 8. Skema Proses dan Output TRMM Level 3 (Funk et al. 2006)
Infrared obs - GOES - Meteosat - GMS 3jam /0.25o TRMM multi-satellite precipitation analysis (TMPA3B42RT 3jam/0.25o Monthly 3B43 Monthly station data Daily 3B42 TRMM Radar (PR) Microwave obs - TMI - SSMI - AMSU-B - AMSU-E 3jam /0.25o
Gambar 9. Karakteristik produk data TRMM near real time (3B42RT) dan
post-product (3B42 dan 3B43) (http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/precipitation).