Data curah hujan CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data) merupakan produk data presipitasi kuasi-global dengan resolusi spasial tinggi (sekitar 5,5 km) yang tersedia dari tahun 1981 hingga mendekati waktu nyata. Dibangun melalui kombinasi data satelit infra merah dan observasi in-situ dari stasiun hujan, CHIRPS dirancang khusus untuk memantau kondisi kekeringan dan variabilitas curah hujan, terutama di wilayah-wilayah yang minim data seperti benua Afrika dan Amerika Latin. Dengan menggabungkan keunggulan citra satelit yang luas jangkauannya dan akurasi data lapangan, produk ini menjadi alat krusial bagi para peneliti klimatologi, perencana sumber daya air, dan lembaga kemanusiaan dalam mengkaji pola hujan musiman hingga kejadian ekstrem.
Dari perspektif metodologi, algoritma CHIRPS mengintegrasikan tiga sumber data utama: (1) estimasi curah hujan berbasis suhu awan dari satelit cuaca geo-stasioner, (2) data kalibrasi dari satelit pengukur presipitasi global seperti TRMM dan GPM, serta (3) jaringan data stasiun hujan global yang diverifikasi secara teliti. Proses ini melibatkan koreksi bias, interpolasi spasial berbentuk climatology-guided interpolation, dan penskalaan untuk menghasilkan seri waktu yang konsisten. Keunggulan utama CHIRPS terletak pada resolusi hariannya dan cakupan wilayah yang luas (50°LU-50°LS), yang memungkinkan analisis curah hujan tidak hanya pada skala regional, tetapi juga hingga tingkat DAS (Daerah Aliran Sungai) atau kabupaten.
Aplikasi data CHIRPS sangat luas dan berdampak signifikan dalam pengelolaan lingkungan dan ketahanan masyarakat. Di sektor pertanian, data ini digunakan untuk memprediksi awal musim tanam, mengembangkan sistem peringatan dini kekeringan, dan menyusun indeks asuransi pertanian berbasis iklim. Dalam pengurangan risiko bencana, CHIRPS membantu memodelkan potensi banjir dan tanah longsor dengan menganalisis akumulasi hujan harian atau mingguan. Selain itu, kontribusinya dalam penelitian perubahan iklim sangat vital, yaitu untuk mengidentifikasi tren anomali hujan jangka panjang, memvalidasi model iklim global, dan mendukung pembuatan kebijakan adaptasi yang berbasis bukti ilmiah.
Secara umum korelasi data CHIRP dengan data stasiun BMKG sekitar 0.5-0.8 (moderat hingga baik), wilayah dengan jaringan stasiun padat (Jawa, Bali, Sumatera bagian barat) mempunyai akurasi CHIRP lebih tinggi (±0.7-0.85), sementara wilayah kepulauan terpencil (Papua, Maluku, NTT) akurasinya lebih rendah (±0.4-0.6), presisi kuantitatif di mana bias sekitar ±15-30% dari pengukuran aktual. Bisa anda cari lewat jurnal-jurnal terindeks.
Wilayah: Provinsi Kaltim Link: https://drive.google.com/file/d/1jjw662gWac_PKHLYZGdaPjDf27BprLI3/view?usp=drive_link