CPC Global Unified Gauge-Based Analysis of Daily Precipitation adalah rangkaian data curah hujan harian global di atas daratan yang dikembangkan oleh Climate Prediction Center (CPC), sebuah divisi dari National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) di Amerika Serikat. Data ini bertujuan untuk menyediakan estimasi curah hujan global yang berkualitas tinggi, konsisten, dan komprehensif dari tahun 1979 hingga saat ini.
Inisiatif proyek ini diluncurkan untuk menyatukan dan meningkatkan berbagai analisis curah hujan yang sebelumnya dihasilkan oleh CPC, mengatasi inkonsistensi yang timbul dari perbedaan sumber data dan algoritma analisis. Untuk mencapai hal ini, CPC mengumpulkan dan mengendalikan kualitas laporan harian dari jaringan penakar hujan (gauge) global yang luas, dengan lebih dari 30.000 stasiun berkontribusi pada versi retrospektif (1979–2005) dan sekitar 17.000 stasiun pada versi real-time (2006–sekarang). Data mentah ini berasal dari berbagai sumber, termasuk Global Telecommunication System (GTS), jaringan pengamat kooperatif (COOP), serta agen nasional dan internasional lainnya.
Metode utama yang digunakan untuk menggabungkan dan mengubah data stasiun menjadi peta grid global adalah teknik Interpolasi Optimal (Optimal Interpolation/OI). Interpolasi ini mempertimbangkan efek orografi (topografi) untuk memastikan estimasi yang lebih akurat, terutama di wilayah pegunungan. Proses ini menghasilkan produk grid yang lebih baik dalam merepresentasikan pola distribusi spasial dan perubahan temporal curah hujan dibandingkan analisis CPC sebelumnya, menjadikannya sumber daya penting bagi komunitas meteorologi dan klimatologi.
Karakteristik
Karakteristik utama dari data CPC Global Unified Gauge-Based Analysis of Daily Precipitation adalah resolusi spasial dan temporalnya yang spesifik. Data ini disajikan dalam format grid global dengan resolusi 0,5 derajat lintang x 0,5 derajat bujur (sekitar 50-55 km di khatulistiwa) di atas wilayah daratan. Secara temporal, data ini menyediakan estimasi curah hujan harian yang terakumulasi selama periode 24 jam. Setiap sel grid dalam dataset ini tidak hanya berisi perkiraan total curah hujan (dinyatakan dalam 0,1 mm) tetapi juga menyertakan variabel penting lainnya: jumlah penakar hujan (num_gauges) yang berkontribusi pada estimasi di sel grid tersebut. Penyediaan informasi jumlah penakar ini sangat penting karena memungkinkan pengguna untuk menilai sendiri kualitas dan keandalan data.
Kualitas data secara keseluruhan sangat bervariasi tergantung pada kepadatan jaringan penakar hujan. Di wilayah dengan kepadatan stasiun yang tinggi, seperti Amerika Serikat, kualitas analisisnya sangat baik. Namun, secara umum, CPC mengakui bahwa kualitas data cenderung buruk di atas wilayah seperti Afrika tropis dan Antartika, di mana stasiun pengukuran di darat sangat terbatas. Selain itu, salah satu tantangan adalah perbedaan dalam definisi waktu akhir akumulasi harian di berbagai negara, yang dapat memperkenalkan ketidakpastian. Meskipun demikian, melalui kontrol kualitas yang ketat—membandingkan laporan stasiun dengan catatan historis, stasiun terdekat, dan bahkan pengamatan satelit/radar—CPC berupaya memastikan konsistensi dan integritas data yang optimal untuk aplikasi skala global.
Penggunaan
Data curah hujan harian global yang terpadu dari CPC memiliki manfaat yang sangat luas, menjadikannya sumber daya yang tak ternilai bagi berbagai disiplin ilmu dan pemangku kepentingan.
Pertama, data ini adalah alat fundamental untuk pemantauan cuaca/iklim global. Data historis yang panjang (dari tahun 1979) memungkinkan para ilmuwan untuk menganalisis tren curah hujan jangka panjang, mengidentifikasi anomali iklim, dan memahami dampak fenomena iklim berskala besar seperti El Niño dan La Niña terhadap pola curah hujan di seluruh dunia.
Kedua, dalam bidang hidrologi, data ini sangat penting untuk pemodelan hidrologi dan sumber daya air. Curah hujan harian yang akurat merupakan masukan krusial untuk memprediksi limpasan, menilai risiko banjir, dan mengelola ketersediaan air untuk pertanian, industri, dan konsumsi kota. Perubahan curah hujan yang signifikan dapat mengganggu tanaman dan ternak, sehingga data ini relevan untuk perencanaan dan ketahanan pangan.
Ketiga, data ini digunakan secara ekstensif untuk verifikasi model iklim dan prediksi cuaca numerik (NWP), berfungsi sebagai “kebenaran di lapangan” (ground truth) untuk memvalidasi dan meningkatkan akurasi model-model tersebut.
Keempat, bagi pengguna seperti Google Earth Engine dan peneliti lain, data CPC dapat diintegrasikan dengan produk penginderaan jauh lainnya untuk analisis geospasial yang komprehensif dan mendalam, seperti studi tentang kekeringan (Drought Monitoring). Dengan ketersediaannya yang terbuka dan resolusi yang memadai, data ini mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti dalam manajemen bencana, mitigasi risiko iklim, dan perencanaan pembangunan berkelanjutan di tingkat global maupun regional.
Wilayah: Provinsi Kepri Link: https://drive.google.com/file/d/1L45JpIK4l8LJHfTN_uXutb1usDtQ9c7s/view?usp=drive_link