<![CDATA[Inadequate rainfall and flow discharge data availability is a typical issue in hydrological studies. The existence of TRMM satellite can provide an alternative to spatial rainfall data then transformed into flow discharge data using the Mock method. The goal of this study in the Bango watershed is to learn about the results of TRMM data calibration & validation and Mock discharge based on ground station data. TRMM calibration is done by using the selected regression equation, the Mock model discharge calibration is done by determining the parameters to match the flow discharge. Nash Sutcliffe Efficiency (NSE), Correlation Coefficient (R), Root Mean Squared Error (RMSE), and Relative Error (RE) were used to validate the model. The calibration results using the best adjusted TRMM are shown in 9-year data, with the best validation on 4-year data (NSE=0.817). The best flow discharge calibration results for the Mock model are shown in 5-year data with the best validation on 1-year data (NSE=0.712). TRMM to Mock discharge conversion with a value range of i=0.20; k=0.55-0.65; ISM=19-76 mm; m=31%; SMC=200 mm. Overall analysis shows the Mock model data from TRMM rain can be used to predict flow discharge data because it gives close values.Keterbatasan data hujan maupun data debit menjadi masalah umum dalam analisis hidrologi. Adanya data satelit meteorologi TRMM dapat memberikan alternatif data hujan spasial yang kemudian dapat dialihragamkan menjadi data debit menggunakan permodelan metode F.J. Mock. Studi ini berlokasi di DAS Bango dengan tujuan mengetahui hasil kalibrasi dan validasi data TRMM serta debit model F.J. Mock terhadap data lapangan. Kalibrasi TRMM dilakukan dengan menggunakan persamaan regresi terpilih untuk mengkoreksi data, sedangkan kalibrasi debit model F.J. Mock dengan menentukan parameter yang mempengaruhi model agar sesuai debit lapangan. Validasi menggunakan parameter statistik Root Mean Squared Error (RMSE), Nash Sutcliffe Efficiency (NSE), Kesalahan Relatif (KR), dan Koefisien Korelasi (R). Hasil kalibrasi dengan TRMM terkoreksi terbaik pada data 9 tahun dengan validasi terbaik pada data 4 tahun ditunjukkan NSE=0,817. Hasil kalibrasi debit model F.J. Mock terbaik pada data 5 tahun dengan validasi terbaik pada data 1 tahun ditunjukkan NSE=0,712. Alihragam TRMM menjadi debit metode F.J. Mock dengan kisaran nilai i=0,20; k=0,55-0,65; ISM=19-76 mm; m=31%; SMC=200 mm. Dari keseluruhan analisis, dapat disimpulkan data debit model F.J. Mock dari hujan TRMM dapat digunakan untuk memprediksi data debit lapangan karena menghasilkan nilai yang mendekati.]]>
Copyrights © 2022
