<![CDATA[In planning the development of water resources, hydrological data with accurate data quantity and quality are needed. The quality of the data in question is that the data can describe hydrological conditions according to what occurs in the field, such as whether the rain data is related to the existing discharge data. The network density of rain gauge station can affect the average error rate of a hydrological data. The rationalization of rainfall station network and water level recorder using stepwise and WMO standards method in Bango Sub Watershed. The data used are rain data as a independent variable with a data length of 10 years and discharge data as a dependent variable to a data length of 10 years. This Stepwise method is a statics method that can find out which rainfall station are significantly correlated to discharge data. WMO standards can determine the minimum need for the number of rainfall station based onotheocharacteristics of the geography of an area. The results of the analysis in this study found that recommendation of the combination is the Karangploso rainfall station and the Lowokwaru raindall station was the most rational combination with a coefficient of determination of 42.5% and thiessen coefficient for each other is 54,3% an 45,7%. This combination has met the minimum standards of the WMO and each rainfall station also has an equally effective and efficient role. Dalam merencanakan pengembangan sumber daya air, dibutuhkan data hidrologi dengan kuantitas dan kualitas data yang akurat. Kualitas data yang dimaksud adalah bahwa data dapat menggambarkan kondisi hidrologi sesuai dengan yang terjadi di lapangan, seperti apakah data hujan berkaitan dengan data debit yang ada. Penyebaran pos hujan serta nilai kerapatannya dapat mempengaruhi tingkat kesalahan rerata suatu data hidrologi. Rasionalisasi jaringan pos hujan dan pos duga air dilakukan dengan metode Stepwise dan standar WMO pada Sub DAS Bango. Data yang digunakan adalah data hujanusebagai variabelibebas dengan data sepanjang 10 tahun dan dataodebit sebagai variabeloterikat dengan panjang data 10 tahun. Metode Stepwise ini merupakan metode stastistika yang dapat mengetahui pos hujan mana yang berkorelasi secara signifikan terhadap data debit. Standar WMO dapat mengetahui kebutuhan minimal jumlah pos hujan berdasarkan karateristik geografi suatu daerah. Hasil analisis pada studi ini didapatkan rekomendasi bahwa kombinasi antara pos hujan Karangploso dan pos hujan Lowokwaru merupakan kombinasi yang paling rasional dengan koefisien determinasi sebesar 42,5% dan dengan koefisisen thiessen masing-masing sebesar 54,3% dan 45,7%. Kombinasi ini telah memenuhi standar minimum WMO dan masing-masing pos hujan juga memiliki peran yang sama-sama efektif dan efisien.]]>
Copyrights © 2023
