LUAR SISTEM DAS (HILIR)
A. Lahan Pertanian (Lada) Nash (%) =
5.5. Model Pendugaan Banjir
Untuk menduga banjir, maka ada dua besaran (magnitude) penting yang harus dikomputasi secara akurat dalam analisis banjir, yaitu : debit puncak (peak
discharge) dan waktu menuju debit puncak (time to peak discharge). Pemodelan
banjir ini didasarkan pada 2 bagian, yaitu : 1) pemodelan fungsi produksi (perhitungan curah hujan efektif dari curah hujan bruto) dan 2) pemodelan fungsi transfer (simulasi debit aliran permukaan).
5.5.1. Fungsi Produksi Air DAS
Pada pemodelan fungsi produksi didasarkan pada 3 metode, yaitu : A) perhitungan curah hujan efektif berdasarkan koefisien runoff (Kr), B) perhitungan curah hujan efektif berdasarkan intersepsi dan infiltrasi, dan C) perhitungan curah hujan efektif berdasarkan sifat fisik tanah (kapasitas tanah menyimpan air) pada lapisan atas.
Perhitungan curah hujan efektif berdasarkan koefisien runoff (Kr) didasarkan pada persamaan 23 dan penentuan koefisien runoff (Kr) didasarkan pada persamaan 24. Nilai koefisien runoff (Kr) pada tiap episode hujan dan masing-masing Sub DAS disajikan pada Tabel 16. Pada penentuan volume aliran permukaan yang digunakan dalam perhitungan koefisien runoff (Kr) didasarkan dari separasi hidrograf. Separasi hidrograf pada masing-masing Sub DAS disajikan pada Gambar Lampiran 5, 6, dan 7. Berdasarkan Tabel 16,
koefisien runoff (Kr) pada Sub DAS Separi-Usup (tekstur tanah liat) untuk ketiga episode hujan memiliki nilai yang lebih rendah dibandingkan dengan nilai koefisien runoff pada Sub DAS Separi-Soyi (tekstur tanah pasir) dan Sub DAS Separi-Badin (tekstur tanah lempung). Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik geomorfologi DAS (panjang total jaringan sungai, kerapatan jaringan sungai, indek gravelius, dan rasio rata-rata panjang jaringan sungai) lebih berpengaruh terhadap besarnya debit puncak dan waktu menuju debit puncak dibandingkan dengan karakteristik fisik tanah (tekstur tanah).
Tabel 16. Koefisien runoff (Kr) pada tiap episode hujan dan masing-masing Sub DAS
Episode PbT
Hujan Vro Kr Vro Kr Vro Kr
(mm) (mm) (mm) (mm)
31-Mei-06 21,60 3,67 0,17 4,50 0,21 8,11 0,38
06-Apr-06 11,22 2,14 0,19 4,30 0,38 6,28 0,56
08-Apr-06 45,01 7,87 0,17 9,63 0,21 tad tad
14-Apr-06 30,88 5,52 0,18 10,28 0,33 17,65 0,57
23-Apr-06 40,53 7,77 0,19 13,54 0,33 14,04 0,35
Sub DAS Separi-Usup Sub DAS Separi-Soyi Sub DAS Separi-Badin
Keterangan : PbT = total curah hujan bruto, Vro = total volume aliran permukaan, dan tad
= tidak ada data
Perhitungan curah hujan efektif berdasarkan selisih antara curah hujan bruto yang tercatat di penangkar hujan (Pb) dengan jumlah air yang diintersepsi oleh tanaman (INTCP) dan air yang diinfiltrasikan ke dalam tanah f(t) didasarkan pada persamaan 25. Analisis intersepsi menggunakan metode Von Hoyningen- Huene (1981: dalam de Roo, 1999) dan untuk analisis LAI (leaf area index) digunakan data citra Landsat 7 TM perekaman tanggal 10 September 2005. Hasil analisis LAI dengan menggunakan data citra Landsat 7 TM, menunjukkan bahwa pada Sub DAS Separi-Usup untuk jenis penggunaan lahan semak belukar memiliki nilai LAI 5,39 m2/m2 dan untuk jenis penggunaan lahan kebun/ladang (campuran antara tanaman lada dan jagung) memiliki nilai LAI 3,46 m2/m2 (Tabel 17). Untuk Sub DAS Separi-Soyi jenis penggunaan lahan semak belukar memiliki
nilai LAI 5,11 m2/m2 dan untuk jenis penggunaan lahan kebun/ladang (campuran antara tanaman jagung dan kedelai) memiliki nilai LAI 3,46 m2/m2 (Tabel 17). Untuk Sub DAS Separi-Badin jenis penggunaan lahan semak belukar memiliki nilai LAI 5,30 m2/m2 dan untuk jenis penggunaan lahan kebun/ladang (jagung) memiliki nilai LAI 3,38 m2/m2, serta untuk jenis penggunaan lahan persawahan memiliki nilai LAI sekitar 3,26 m2/m2 (Tabel 17). Peta LAI (Leaf Area Index) DAS Separi dari hasil analisis dengan menggunakan citra Landsat 7 TM perekaman tanggal 10 September 2005 disajikan pada Gambar Lampiran 8. Hasil penentuan nilai LAI tersebut di atas, didukung dari hasil penelitian dari PUSLITBANGTANAK (2001), yang mana nilai LAI untuk jenis penggunaan padi sawah 3,08 m2/m2, tegalan (kacang tanah) 3,40 m2/m2, tegalan (ubi kayu) 3,17 m2/m2, tegalan (jagung) 3,31 m2/m2, dan hutan primer 9,37 m2/m2. Parameterisasi model intersepsi tanaman menggunakan data pada Tabel 17. Analisis infiltrasi tanah di lapangan untuk ketiga Sub DAS Separi (Sub DAS Separi-Usup, Sub DAS Separi-Soyi, dan Sub DAS Separi-Badin) dengan menggunakan ring ganda infiltrometer dan parameterisasi model infiltrasi tanah dengan menggunakan metode Horton (1940: dalam Bedient dan Huber, 1992) (Tabel 14). Persamaan infiltrasi menurut model Horton tersebut telah banyak digunakan dalam analisis simulasi debit aliran permukaan (pemodelan hidrologi), seperti : HYSIM (Manley, 2006), MARINE (Estupina-Borrell et al., 2006), dan SWMM (Huber and Dickinson, 1988:dalam Rossman, 2004). Hal ini dikarenakan penggunaan persamaan infiltrasi menurut model Horton dalam pendugaan banjir (debit puncak aliran permukaan dan waktu respon) memiliki hasil yang lebih baik dan lebih konsisten untuk beberapa kejadian banjir dibandingkan dengan penggunaan persamaan infiltrasi menurut model Philip (1957: dalam Bedient dan Huber, 1992) dan SCS (1972: dalam Chahinian et al., 2004) dalam pendugaan banjir (Chahinian et al., 2004). Selain itu, hasil penelitian Chahinian et al. (2004)
menunjukkan penggunaan persamaan infiltrasi menurut model Horton dalam pendugaan banjir tidak lebih baik dibandingkan dengan penggunaan persamaan infiltrasi menurut model Morel-Seytoux (1978: dalam Chahinian et al., 2004) dalam pendugaan banjir.
Perhitungan curah hujan efektif berdasarkan sifat fisik tanah disusun berdasarkan analisis regresi berganda antara curah hujan bruto dan sifat fisik tanah (kapasitas tanah menyimpan air) sebagai variabel bebas dengan curah hujan efektif sebagai variabel tak bebas. Hasil analisis regresi berganda antara curah hujan bruto dan kapasitas tanah menyimpan air sebagai variabel bebas terhadap curah hujan efektif sebagai variabel tak bebas didapatkan persamaan matematis sebagai berikut :
Pn(t) = 0,0437 + 0,287.Pb – 0,00234.Ws (R2=84%) ...(40) yang mana, Pn(t) adalah curah hujan efektif (mm), 0,0437 adalah konstanta, 0,287 adalah koefisien curah hujan bruto, Pb adalah curah hujan bruto (mm), 0,00234 adalah koefisien kapasitas tanah menyimpan air, dan Ws adalah kapasitas tanah menyimpan air (mm).
Tabel 17. Analisis LAI (Leaf Area Index) dengan menggunakan citra Landsat 7 TM perekaman tanggal 10 September 2005
No.
Semak Kebun / Semak Kebun / Semak Kebun / Persawa-
Belukar Ladang Belukar Ladang Belukar Ladang han
1 5,35 3,32 5,35 3,32 5,39 3,64 3,16 2 5,39 3,87 4,22 3,87 5,39 3,46 3,32 3 5,20 3,46 4,58 3,46 5,10 3,32 3,36 4 5,57 3,74 4,47 3,74 5,10 3,37 3,32 5 5,48 3,46 5,48 3,46 5,48 3,24 3,32 6 5,38 3,32 5,38 3,32 5,57 3,32 3,16 7 5,29 3,32 5,29 3,32 5,57 3,32 3,20 8 5,48 3,46 5,48 3,46 5,10 3,46 - 9 5,22 3,32 5,22 3,32 5,20 3,32 - 10 5,58 3,32 5,58 3,32 5,10 3,32 - Total 53,94 34,59 51,05 34,59 53,00 33,77 22,84 Rerata 5,39 3,46 5,11 3,46 5,30 3,38 3,26 LAI (m2/m2) LA 2/m2)
Sub DAS Separi-Badin Sub DAS Separi-Usup
LAI (m2/m2)
Sub DAS Separi-Soyi
5.5.2. Fungsi Transfer Air DAS
Dalam fungsi transfer air DAS dianalisis berdasarkan pengukuran panjang jaringan sungai/drainase. Rekonstruksi jaringan didasarkan dari hasil analisis SIG dengan menggunakan data DEM SRTM resolusi 90 meter. Peta rekonstruksi jaringan sungai/drainase DAS Separi (termasuk didalamnya Sub DAS Separi-Usup, Sub DAS Separi-Soyi, dan Sub DAS Separi-Badin) dapat dilihat pada Gambar 18. Berdasarkan data panjang jaringan sungai/drainase pada Gambar 18, serta waktu respon, maka dapat dibuat kurva fungsi kerapatan peluang (pdf).
Untuk DAS Separi yang memiliki rata-rata panjang sungai dari order 1 sampai ke outlet adalah 21,67 km dengan waktu respon 25 jam dan kecepatan aliran air rata-rata 0,24 m per detik akan memiliki nilai fungsi kerapatan peluang (pdf) tertinggi 0,0034 yang terletak pada sungai yang memiliki panjang sungai antara 14.388 – 14.475 m (Gambar 27a). Untuk Sub DAS Separi-Usup yang memiliki rata-rata panjang sungai dari order 1 sampai ke outlet adalah 1,84 km (1.840 m) dengan rata-rata waktu respon antara 2,2 sampai 2,4 jam dan kecepatan aliran air rata-rata 0,15 m per detik memiliki nilai fungsi kerapatan peluang (pdf) tertinggi 0,026 yang terletak pada sungai yang memiliki panjang sungai antara 498 – 543 m (Gambar 27b). Untuk Sub DAS Separi-Soyi yang memiliki rata-rata panjang sungai dari order 1 sampai ke outlet adalah 1,54 km (1.537 m) dengan waktu respon antara 4,8 sampai 6,6 jam dan kecepatan aliran air rata-rata 0,10 m per detik memiliki nilai fungsi kerapatan peluang (pdf) tertinggi 0,020 yang terletak pada sungai yang memiliki panjang sungai antara 440 – 474 m (Gambar 27c).
B. Sub DAS Separi-Usup