Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKHujan sebagai bagian dari daur hidrologi merupakan salah satu bentuk presipitasi yang paling penting yang bisa dimanfaatkan oleh manusia selain bentuk-bentuk presipitasi seperti embun, kondensasi, kabut, salju dan es. Hujan juga merupakan penyumbang air terbesar untuk limpasan permukaan dan limpasan air tanah. Dari seluruh hujan yang jatuh ke permukaan bumi, tidak semuanya berubah menjadi limpasan permukaan tetapi ada sebagian yang meresap ke dalam tanah (infiltrasi) menjadi limpasan air tanah, dan sebagian menguap langsung (evaporasi) maupun tidak langsung dengan melalui tanaman (evapotranspirasi). Phi indeks (o)_adalah intensitas kehilangan yang terbagi rata yang harus dikurangkan dari curah hujan agar didapat limpasan permukaan akibat hujan netto. Dengna kata lain phi indeks adalah selisih dari curah hujan dengan hujan netto yang menjadi limpasan permukaan. Jadi hipotesisnya adalah bila diketahui persamaan hubungan antara hujan (X) dan aliran (Y) maka intensitas kehilangan adalah curah hujan nyata (R) dikurangi hujan yang menjadi aliran tersebut, atau dalam bentuk matematika Y = a.X, dimana X = R - o sehingga o = R - X. Data yang dimiliki berupa curah hujan dari stasiun pengukuran hujan dan data debit yang didapat dari stasiun pengukuran debit pada DAS Ciujung. Dari data tersebut dipilih tahun yang memiliki data stasiun hujan terukur yang paling banyak tersebar pada DAS Ciujung. Dengan begitu diharapkan hasil yang diperoleh dari hipotesa dengan menggunakan data tersebut akan memberikan hasil besarnya phi indeks yang cukup mewakili untuk DAS Ciujung.

---

"

"Hujan yang merupakan salah satu bentuk presipitasi mempunyai hubungan yang erat dengan limpasan permukaan . Sebelum menjadi limpasan permukaan, air hujan yang jatuh kepermukaan bumi akan mengalami proses infiltrasi , evaporasi maupun transpirasi yang semuanya merupakan bentuk kehilangan total air hujan. Ada suatu metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan besarnya kehilangan total tersebut, metode ini dinamakan phi indeks. Phi indeks merupakan intensitas kehilangan yang terbagi rata yang harus dikurangkan dari intensitas hujan agar didapat limpasan permukaan akibat hujan netto yang benar-benar menjadi limpasan. Jadi hipotesisnya adalah bila diketahui persamaan hubungan antara hujan ( X ) dan aliran ( Y ) maka intensitas kehilangan adalah curah hujan nyata ( R ) dikurangi hujan yang menjadi aliran tersebut, atau dalam bentuk persamaan regresi linier Y = a.X , dimana X = R - ?. Data-data yang digunakan adalah data curah hujan besar harian yaitu data curah hujan harian yang lebih besar dari data curah hujan harian rata-rata, dan data limpasan harian yang berasal dari data debit harian yang telah dikurangi dengan aliran dasamya . Data curah hujan dan data debit harian tersebut diperoleh dari stasiun pengukuran hujan dan stasiun pengukuran debit pada DAS Ciujung tahun 1997 karena memiliki data stasiun hujan terukur yang paling banyak tersebar pada DAS Ciujung. Dengan demikian diharapkan hasil yang diperoleh dari hipotesa dengan menggunakan data tersebut akan memberikan hasil besamya phi indeks yang cukup mewakili untuk DAS Ciujung."

"Curah hujan adalah input dalam sistem hidrologi yang memberikan output dalam aliran sungai dalam bentuk debit aliran. Debit adalah jumlah air yang mengalir dalam satuan volume per waktu (m3/detik). Sungai Cilutung adalah anak sungai Cimanuk yang memiliki a fungsi yang lebih besar, yang merupakan salah satu pengendali banjir di bagian Muara Cimanuk setelah Cimanuk di bendung. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola hidrograf banjir dan menentukan hubungan antara pola hidrograf banjir dan tata ruang variasi curah hujan di Aliran Sungai Cilutung. Variabel dalam penelitian ini termasuk curah hujan dan debit. Metode penelitian menggunakan spasial deskriptif analisis, analisis hidrologi dan analisis statistik. Pola banjir hidrograf dapat terbentuk jika memiliki debit minimum 10 m3/detik dengan a minimum naik turun waktu 1 jam dan memiliki volume debit minimum 100 m3/dtk. Pola hidrograf banjir terkait dengan curah hujan di mana jika curah hujan yang terjadi di Aliran Sungai Cilutung semakin tinggi, maka akan menghasilkan semakin tinggi laju aliran dan membentuk pola hidrografi banjir yang lebih tinggi. Ini didukung oleh terjadinya 22 sampel dipelajari, secara spasial ketika hujan turun pertama di Hulu bagian dari DAS Cilutung dan disertai dengan curah hujan dan intensitas tinggi dan waktu yang relatif lama akan mempengaruhi pola hidrograf banjir yang memiliki a nilai debit maksimum yang lebih tinggi dan volume pembuangan yang lebih tinggi atau sebaliknya. Selain itu, Topografi DAS juga mempengaruhi hubungan banjir pola hidrograf dengan pola spasial curah hujan dimana semakin tinggi Cilutung Daerah aliran sungai, semakin tinggi debit dan disertai dengan curah hujan yang lebih tinggi baik. Ini menunjukkan hubungan antara pola hidrograf banjir dan spasial variasi curah hujan yang didukung oleh hasil uji korelasi yang menunjukkan a hubungan yang kuat antara debit maksimum dan debit total dengan curah hujan dan intensitas curah hujan.

---

Rainfall is an input in a hydrological system that provides output in a river flow in the form of a flowrate. Discharge is the amount of water flowing in units of volume per time (m3/sec). Cilutung River is a tributary of Cimanuk which has a greater function, which is one of the flood controllers in the Cimanuk estuary after Cimanuk is in the weir.

This study aims to identify patterns of flood hydrographs and determine the relationship between flood hydrograph patterns and spatial variations in rainfall in the Cilutung River Flow. Variables in this study include rainfall and discharge.

The research method uses descriptive spatial analysis, hydrological analysis and statistical analysis. Hydrograph flood pattern can be formed if it has a minimum flow of 10 m3 / sec with a minimum up and down within 1 hour and have a minimum discharge volume of 100 m3 / s.

The flood hydrograph pattern is related to rainfall where if the rainfall that occurs in the Cilutung River Flow is higher, it will produce higher flow rates and form higher hydrographic flood patterns. This is supported by the occurrence of 22 samples studied, spatially when the first rain fell in the Upper part of the Cilutung watershed and accompanied by rainfall and high intensity and a relatively long time will affect the flood hydrograph pattern which has a higher maximum discharge value and a higher discharge volume or vice versa.

In addition, the watershed topography also influences the relationship between hydrographic flood patterns and spatial rainfall patterns where the higher the Cilutung watershed, the higher the discharge and is accompanied by higher rainfall. This shows the relationship between flood and spatial hydrograph patterns variations in rainfall are supported by correlation test results which show a strong relationship between maximum discharge and total discharge with rainfall and rainfall intensity."

"Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang sangat bervariasi terhadap ketinggian dalam distribusi spasial dan temporalnya. Distribusi curah hujan spasial dan temporal didapatkan dari radar cuaca dan stasiun observasi. Melalui pemetaan spasial dan temporal penelitian ini akan mengungkapkan perbandingan distribusi curah hujan antara radar cuaca dengan stasiun observasi curah hujan terhadap ketinggian. Hasil pengolahan data menunjukan distribusi curah hujan terbanyak pada ketinggian 500-1.000 mdpl dimana semakin tinggi ketinggian tempat maka distribusi curah hujannya semakin menurun baik dari hasil radar cauca maupun stasiun observasi. Analisis temporal memberikan hasil kesamaan waktu kejadian curah hujan tertinggi dari radar cuaca dan stasiun observasi pada pukul 12:00 sampai 18:00.

---

Rainfall is one of the climate element that highly variable from elevation in spatial and temporal distribution. The spatial and temporal rainfall distribution obtained from weather radar and observation stations. This research will reveal rainfall distribution comparison between weather radar with rainfall observation station of elevation. Through spatial and temporal mapping of.

The results of data processing shows rainfall distribution at an altitude 500-1.000 meters above sea level where the higher altitude of the distribution of rainfall decreases both from the weather radar and observation stations. Temporal analysis provides results in common occurrence time of the highest rainfall weather radar and weather observation station at 12:00 to 18:00."

"Fenomena banjir merupakan salah satu permasalahan hidrologi yang sering kita jumpai. Banjir akan terjadi apabila aliran air sungai yang mengalir melebihi kapasitas tampung sungai. Jumlah aliran air yang masuk ke sungai sangat dipengaruhi oleh jumlah curah hujan yang menjadi limpasan permukaan. Perhitungan jumlah curah hujan yang menjadi limpasan permukaan diperlukan dalam perencanaan bangunan pengendali banjir untuk disesuaikan dengan kapasitas tampung bangunan air tersebut. Ada suatu metode yang dinamakan metode Antecedent Precipitation Index (API) atau metode Indeks Hujan Sebelumnya (IHS). Metode ini dapat digunakan untuk mengetahui besar curah hujan yang menjadi limpasan permukaan dengan memperhitungkan kondisi kejenuhan tanah yang disebabkan oleh hujan yangjatuh pada saat-saat sebelum hujan ketika limpasan dievaluasi. Data-data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan harian dan data debit harian pada DAS Ciujung tahun 1997 yang diperoleh dari Puslitbang Pengairan DPMA, Bandung. Hasil akhir yang diperoleh dari penelitian ini adalah suatu rumus empiris dengan suatu konstanta berupa antecedent precipitation index dan variabel tertentu yang menggambarkan bentuk hubungan antara curah hujan dan debit aliran sungai sehingga rumus tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan besar curah hujan yang menjadi limpasan permukaan pada daerah aliran sungai Ciujung pada tahun 1997."

"Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang sangat bervariasi, baik dalam skala ruang maupun waktu. Variasi curah hujan ini berdampak pada penentuan awal masa tanam khususnya tanaman padi. Melalui penghitungan statistik dan pemetaan data spasial, penelitian ini akan mengungkapkan pola awal musim tanam sebagai respon terhadap variabilitas curah hujan di Kabupaten Kebumen selama periode tiga puluh tahun, yaitu tahun 1981 - 2010. Analisis spasial yang diperkuat dengan pendekatan statistik mengungkapkan bahwa wilayah pesisir di Kabupaten Kebumen memiliki variabilitas curah hujan yang tinggi dengan rata rata curah hujan rendah. Semakin tinggi tempat, variabilitas curah hujannya semakin menurun diikuti rata-rata curah hujan yang semakin tinggi. Selain itu, Awal musim tanam padi dimulai pada wilayah dengan variabilitas curah hujan yang rendah (perbukitan) menuju wilayah variabilitas curah hujan tinggi (pesisir). Pada periode 1981 - 2000, awal musim tanam padi dimulai dari utara dan bergerak menuju Selatan Kabupaten Kebumen. Sedangkan pada periode 2001-2010, awal musim tanam padi dimulai dari barat laut dan bergerak menuju tenggara dan selatan Kabupaten Kebumen.

---

Rainfall is one element of climate that varied, both in space and time scale. These variations of rainfall affect the beginning of paddy growing season. Through a statistical calculation and mapping of spatial data, this research reveal a pattern of early growing season in response to rainfall variability in Kebumen Regency over a period of thirty years from 1981 to 2010. Spatial analysis with a reinforced approach statistics reveal that the coastal region in Kebumen Regency has high rainfall variability with an average of rainfall is low. The higher variability of annual precipitation, followed by the higher rainfall. In addition, the beginning of paddy planting season from the areas with low rainfall variability (the hills) to the region's high rainfall variability (coastal). In the period 1981-2000, paddy planting season move from the North and South Kebumen Regency. While from 2001-2010, paddy planting season move from Northwest to the Southeast and South Kebumen Regency."

"Delapan kasus kelongsoran tertentu akibat hujan di Jawa selama satu dekade terakhir dimodelkan menggunakan analisis balik SLOPE/W berdasarkan pada sumber data sekunder dan studi parametrik. Analisis dilakukan pada berbagai permodelan lereng dengan variasi: (berat jenis, kohesi, dan sudut geser) untuk setiap lapisan tanah, serta elevasi muka air tanah, yang menghasilkan angka faktor keamanan mendekati satu. Hasil analisis secara statistik memperlihatkan bahwa pengaruh curah hujan intens dan lama akan meningkatkan berat jenis tanah, menurunkan nilai kohesi dan sudut geser, meningkatkan elevasi muka air tanah, dan akhirnya menurunkan angka faktor keamanan lereng. Hasil ini berlaku untuk delapan permodelan kasus kelongsoran.

---

Eight particular cases of landslides in Java due to rainfall during the last decade was modeled using the back analysis SLOPE/W, based on secondary data sources and parametric study. Analyses were performed on various slopes modeling variation (unit weight, cohesion, and friction angle) for each layer of soil and ground water level, which generates a number close to one safety factor. The analysis shows that the influence of intense and long-term rainfall will increase unit weight, decrease cohesion and friction angle, increase the ground water level, and finally reduce slope safety factor. These results are valid for eight landslides case modeling."

"Aplikasi jaringan neural umpan maju untuk prediksi dan pemodelan nonlinear telah ditelitiuntuk data pentad curah hujan dari kota Jakarta. Desain model jaringan neural perlu dioptimalisasibaik jumlah masukan, jumlah neuron (unit), jumlah lapisan tersembunyi maupun aturan pembelajarankarena akan menentukan kinerja dari model jaringan neural dan nilai korelasi dari hasil prediksinya.Pada penelitian ini digunakan model jaringan neural dengan spesifikasi masukan 10 neuron, dua lapistersembunyi masing-masing lapis kedua 2 neuron, lapis ketiga 1 neuron dan keluaran 1 neuron.Dengan menggunakan model jaringan neural tersebut maka didapat hasil prediksi dengan keakuratanyang ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi yaitu nilai korelasi (r~ 0,40) untuk daerah Jakarta."