## PENENTUAN SUHU THRESHOLD AWAN HUJAN DI WILAYAH INDONESIA BERDASARKAN DATA SATELIT MTSAT DAN TRMM
[DETERMINATION OF THRESHOLD TEMPERATURE OF RAIN CLOUD OVER INDONESIAN BASED ON MTSAT AND TRMM SATELLITE DATA]
Lely Qodrita Avia dan Agung Haryanto Peneliti Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, Lapan e-mail: lely@bdg.lapan.go.id
Diterima 9 Maret 2013; Disetujui 15 Juni 2013

## ABSTRACT
Rainfall  estimation  based  on  cloud  top  temperature  requires  determination  of threshold  temperature  of  rain  clouds.  This  paper  studies  the  spatial  threshold temperature  of  rain  clouds  over  Indonesia  based  on  Multi-functional  Transport Satellite-1Replacement  (MTSAT-1R)  and  Tropical  Rainfall  Measuring  Mission  (TRMM) satellite data. The data used in this study consist of 728 sets of MTSAT-1R and TRMM satellite  data,  which  are  a  gridded  data  with  a  temporal  resolution  of  3-hours  from December 2007 to February 2008, which is the peak of  rainy season in Indonesia. The results show that in general the threshold temperatures of rain cloud vary around 216K to 256K based on Perfect Correct (PC) method where value vary between 0.8 to 0.9.
Keywords: MTSAT-1R, TRMM, Statistics, Threshold Temperature, Rain Cloud

## ABSTRAK
Proses  estimasi  curah  hujan  berdasarkan  suhu  puncak  awan  membutuhkan penentuan suhu threshold awan hujan. Makalah ini membahas variasi suhu threshold awan  hujan  secara  spasial  untuk  Indonesia  berdasarkan  data  satelit Multi-functional Transport  Satellite-1Replacement (MTSAT-1R)  dan Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  728  set  data  satelit MTSAT-1R  dan  satelit  TRMM  yang  merupakan  data grid dengan  resolusi  temporal  3 jam-an  dari  bulan  Desember  2007  sampai  Februari  2008  dengan  pertimbangan  pada umumnya  puncak  musim  hujan  di  wilayah  Indonesia  berlangsung  pada  periode tersebut.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  pada  umumnya  suhu threshold awan hujan  di  wilayah  Indonesia  bervariasi  sekitar  nilai  216K  sampai  256K  berdasarkan metode Perfect Correct (PC) yang bervariasi pada rentang nilai 0,8 sampai 0,9.
Kata kunci: MTSAT-1R, TRMM, Statistik, Suhu Threshold, Awan Hujan

## 1 PENDAHULUAN
Data  curah  hujan  maupun  stasiun  pengamatan  curah  hujan  observasi permukaan di  wilayah  Indonesia  jumlahnya sangat  terbatas.  Di  sisi  lain  curah  hujan merupakan hal yang penting dalam siklus hidrologi dan memiliki variasi spasial serta temporal yang sangat besar. Curah hujan juga penting dalam prediksi cuaca dan iklim dimana  diperlukan  cakupan  yang  luas  dan  akurat.  Sehingga  pengetahuan  tentang jumlah curah hujan pada suatu daerah sangat penting untuk kesejahteraan manusia.
Seiring  dengan  munculnya  satelit  cuaca  geostasioner  pada  tahun  1960  dan 1970-an, yang memiliki cakupan global dan lebih lengkap, mendorong berkembangnya berbagai  metode  untuk  mengestimasi  curah  hujan,  baik  dengan  menggunakan  kanal
infrared maupun visible, dengan tujuan untuk memperoleh gambaran distribusi curah hujan di seluruh permukaan bumi.
Beberapa metode estimasi curah hujan telah dilakukan antara lain (1) Community Land Model (CLM) menghitung curah hujan rata-rata selama periode 10-hari dari curah hujan  berbasis  data  harian French  Research  Institute  for  Development  through Cooperation (ORSTOM)  selama  periode  1970-1990;  (2) GOES  Precipitation  Index (GPI) memperkirakan  curah  hujan  tropis  menggunakan  suhu  puncak    awan (Arkin,  1979); (3) Lannion-ORSTOM (LAN ) ,  merupakan  suatu  metode  inframerah  yang  dikalibrasi setiap  10  hari  dengan  data  pengamatan real  time (Carn et  al. 1989);  (4) Tropical Applications in Meteorology (TAM) adalah suatu metode multiple threshold infrared yang dikembangkan  oleh  tim Tropical  Applications  in  Meteorology  using  Satellite  data (TAMSAT) di Reading University (UK) (Dugdale et al ., 1990); (5) Synoptic Network (SYN) menghitung  interpolasi  sederhana  dari  data  sinoptik  stasiun  yang  berdekatan menggunakan bobot berbanding terbalik dengan jarak kuadrat, Laurent et al. (1998). Permasalahan  yang  sering  muncul  dari  berbagai  metode  estimasi  curah  hujan tersebut  adalah  masalah  penentuan  daerah  awan  yang  berpotensi  hujan.  Beberapa penelitian  awal  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  (Follansbee,1973;  Barrett, 1970;  Scofield  dan  Oliver,  1977a;  Scofield  dan  Oliver,  1977b;  Ingfaham et  al .,  1977) untuk mengklasifikasikan awan secara subyektif.
Suhu threshold awan  hujan  adalah  salah  satu  bagian  penting  yang  harus diperhitungkan dalam estimasi curah hujan berbasis data satelit. Harjana (2007) telah melakukan penelitian untuk lokasi Serpong yang menghasilkan suhu threshold sebesar 220K.
Hasil penelitian verifikasi estimasi curah hujan dari satelit MTSAT-1R terhadap data  curah  hujan  observasi  permukaan  yang  telah  dilakukan  oleh  Harjana  (2007) dengan  menggunakan  suhu threshold awan  hujan  sebesar  220K  diperoleh  nilai koefisien  korelasi  untuk  tiga  resolusi  waktu  berbeda  yaitu  untuk  akumulasi  6  jam sebesar  0,62,    akumulasi  12  jam  sebesar  0,67  dan  akumulasi  24  jam sebesar    0,79 untuk  lokasi  Serpong.  Sedangkan  untuk  lokasi  lainnya  dengan  menggunakan  data akumulasi  24  jam  diperoleh  koefisien  korelasi  di  pulau  Sumatera  (Medan  (0,37)  dan Riau (0,29)), di pulau Kalimantan (Balikpapan (0,32)), di pulau Jawa (Surabaya (0.75), Jakarta (0,71), Yogyakarta (0,57) dan Semarang (0,53)).
Dengan menggunakan suhu threshold yang sama juga telah dilakukan verifikasi estimasi curah hujan satelit MTSAT-1R akumulasi bulanan terhadap data curah hujan observasi permukaan oleh Avia (2010), dimana diperoleh koefisien korelasi yang cukup baik  yaitu  di  pulau  Jawa  (Jakarta  dan  Semarang  (0,7),  Bandung  (0,6)),  di  pulau Sulawesi (Ujung Pandang (0,6)). Namun untuk beberapa lokasi lain diperoleh koefisien korelasi yang lebih kecil yaitu di pulau Sumatera (Medan (0,5), Padang dan Palu (0,3), Aceh (0,2)), dan di pulau Maluku (Ambon (0,3)).
Tampaknya,  karena  ketidakseragaman  kondisi  atmosfer  di  atas  wilayah Indonesia,  sehingga  suhu threshold awan  hujan  sebesar  220K  tersebut  dalam aplikasinya memberikan  hasil estimasi  curah  hujan yang  baik  terutama untuk pulau Jawa (daerah tipe hujan monsunal), namun kurang memberikan hasil estimasi curah hujan yang baik untuk sebagian besar daerah lainnya di wilayah Indonesia. Di sisi lain suhu threshold tersebut sangat diperlukan dalam proses estimasi curah hujan berbasis data  satelit  MTSAT.  Oleh  karena  itulah  penelitian  ini  sangat  perlu  dilakukan  dengan tujuan untuk mengetahui variasi suhu threshold awan hujan secara spasial di wilayah Indonesia. Hal inilah yang merupakan nilai kebaruan ( novelty ) dari penelitian ini. Penentuan  suhu threshold pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengidentifikasi berdasarkan  data  satelit Multi-functional  Transport  Satellite-1Replacement (MTSAT-1R) dan  data satelit Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM).  Hasil  penelitian  suhu
threshold yang  dilakukan  secara  spasial  ini  diperlukan  untuk  peningkatan  akurasi estimasi  curah  hujan  dari  satelit  MTSAT.  Metodologi  probabilitas  digunakan  pada penelitian ini untuk perhitungan statistik Critical Succes Index (CSI) , False Alarm Rate (FAR) dan Hit Rate (HR) sebagaimana telah dilakukan oleh Harjana (2007) untuk satu lokasi yaitu Serpong.

## 2   DATA DAN METODOLOGI

## 2.1 Data
Data  satelit  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  728  set  data satelit  MTSAT-1R  dan  satelit  TRMM  yang  merupakan  data grid dengan  resolusi temporal  3  jam-an  selama  bulan  Desember  2007  sampai  Februari  2008  dengan pertimbangan pada umumnya puncak musim hujan di wilayah Indonesia berlangsung pada periode tersebut.
Satelit MTSAT-1R ini terdiri dari 4 kanal inframerah yaitu IR1 (10,3 – 11,3µm), IR2 (11,5 – 12,5µm), IR3 (6,5 – 7,0 µm) dan IR4 (3,5 – 4,0 µm) dan kanal visible (0,55 – 0,90  µm)  (www.jma.go.jp,  2012).  Data  satelit  MTSAT-1R  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data kanal IR1 yang merupakan data digit terdiri dari 10 bit (0 - 1024) (Shimizu, 2013), namun untuk menghemat memory space dibuat menjadi 8 bit (0 - 255). Nilai tersebut dikonversi menjadi T bb ( black body temperature) berdasarkan tabel kalibrasinya.
Sedangkan  satelit  TRMM  memiliki  5  sensor  yaitu  sensor Visible  Infrared Scanners (VIS) ,  TRMM  Microwave  Imager (TMI) ,  Precipitation  Radar (PR) ,  Clouds  and Earth  Clouds  Earth’radiant  Energy  System (CERES) , dan Lighting  Imaging  Sensor (LIS) (GES  DISC,  2010).  Data  satelit  TRMM  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah produk  data  TRMM-3B42V6  yang  merupakan  data  curah  hujan  dengan  resolusi temporal 3 jam-an.
Kedua  data  tersebut  diolah  dalam  bentuk grid dengan  resolusi  spasial  0.25º  x 0.25º lintang-bujur dan dibatasi hanya untuk wilayah Indonesia  yang meliputi 12ºLU sampai 12ºLS dan  90ºBT sampai 145ºBT sebagaimana yang tampak pada Gambar 2-1 yang merupakan gambaran batasan daerah penelitian dan resolusi grid data penelitian. Keunggulan dari satelit MTSAT-1R adalah memiliki resolusi temporal yang tinggi yaitu  1  jam  untuk  liputan  satu  belahan  bumi  dan  30  menit  untuk  liputan  belahan bumi utara. Namun juga memiliki kelemahan pada resolusi spasialnya, selain itu kanal IR1  kurang  dapat  membedakan  antara  jenis  awan  karena  satelit  hanya  dapat mengidentifikasi  dari  atas  berdasarkan  suhu  puncak  awan.  Misalnya  cirrus  yang merupakan awan tinggi (tinggi dasar awan lebih dari 6000 meter)  dan cumulonimbus yang merupakan awan rendah (tinggi dasar awan kurang dari 2000 meter), akan tetapi awan cumulonimbus  ini  merupakan  awan  yang  bentuknya menumpuk  dimana  tinggi puncak  awannya  dapat  mencapai  lebih  dari  6000  meter  sama  dengan  posisi  awan cirrus.  Oleh  karena  itu  kedua  jenis  awan  ini  akan  sulit  dibedakan  hanya  dengan menggunakan data infra merah dari kanal IR1 saja.

## 2.2 Metodologi
Pada umumnya metode estimasi curah hujan berbasis data satelit geostasioner menggunakan  asumsi  bahwa  suhu  puncak  awan  yang  dingin  berkaitan  erat  dengan awan  hujan  cumulonimbus.  Suhu  puncak  awan  ini  direpresentasikan  oleh  nilai  T bb dari data kanal IR1 satelit MTSAT. Semakin dingin suhu puncak awan (T bb lebih dingin dari  suhu threshold /T c )  semakin  besar  potensi  akan  menghasilkan  curah  hujan  yang lebih tinggi di permukaan. Curah hujan yang tinggi selalu terkait dengan suhu rendah, tidak  berlaku  pernyataan  sebaliknya  karena  suhu  rendah  tidak  selalu  berarti  curah hujan tinggi (Negri and Adler, 1987).
Menurut  Jolliffe  and  Stephenson  (2003),  Wilks  (2006)  dan  Harjana  (2007)  prakiraan atau  peramalan  hujan,  baik  terjadi  atau  tidak  terjadi,  dapat  direpresentasikan  dalam bentuk  tabel  kontingensi.  Untuk  mengetahui  suhu threshold awan  hujan  pada penelitian ini dibuat tabel kontingensi seperti yang tampak pada Tabel 2-1. Pada Tabel 2-1  tersebut  merupakan  ilustrasi  pengelompokan  awan  ke  dalam  kriteria  hujan  dan tidak  hujan  berdasarkan  nilai  T bb dari  satelit  MTSAT-1R  dan  data  curah  hujan  dari satelit TRMM-3B42V6.
Gambar 2-1: Batasan daerah penelitian dan gambaran resolusi grid data penelitian
Tabel 2-1: ILUSTRASI  PENGELOMPOKAN  AWAN  KEDALAM  KRITERIA  HUJAN  DAN  TIDAK  HUJAN BERDASARKAN  NILAI  T bb DARI  SATELIT  MTSAT-1R  DAN  DATA  CURAH  HUJAN  SATELIT TRMM-3B42V6
Kategori Curah Hujan Observasi Total Hujan Tidak Hujan T bb <= Tc a b a + b T bb > Tc c d c + d Total a + c b + d N=a+b+c+d
Berdasarkan  Tabel  2-1  tersebut  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  suhu  puncak awan akan memberikan empat kemungkinan hasil yaitu:
 Bila  suhu  T bb kurang  dari  atau  sama  dengan  T c ,  dan  kemungkinan  terjadi  hujan  di permukaan (a)
 Bila suhu T bb kurang dari atau sama dengan T c , dan kemungkinan tidak terjadi hujan di permukaan (b)
 Bila suhu T bb lebih besar dari T c , dan kemungkinan terjadi hujan di permukaan (c)  Bila suhu T bb lebih besar dari T c , dan kemungkinan tidak terjadi hujan di permukaan (d)
Selanjutnya  beberapa  pengukuran  statistik  dari  Tabel  2-1  tersebut  dapat diturunkan sehingga menjadi beberapa persamaan statistik, Critical Succes Index (CSI), False  Alarm  Rate (FAR) dan Percent  Correct (PC) Hit  Rate (HR) yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu:
CSI = a/(a+b+c) FAR = b/(a+b) PC = (a+d)/N (2-1) (2-2) (2-3)
CSI  menggambarkan  nilai  kebenaran  dari  hasil  perkiraan  tersebut,  nilainya berkisar antara rentang nilai 0 dan 1. Nilai 0 menunjukkan nilai yang buruk dan nilai 1  menunjukkan  nilai  yang  baik.  FAR  menggambarkan  nilai  kesalahan  dari  hasil
perhitungan  tersebut,  nilainya  juga  berada  pada  selang  0  sampai  dengan  1.  Artinya nilai yang terbaik adalah jika nilai FAR ini semakin kecil atau mendekati 0.  Sedangkan PC adalah persentase prakiraan yang benar. Nilai PC berkisar antara rentang 0 sampai 1, nilai 0 untuk perkiraan tanpa yang benar dan nilai 1 ketika semua perkiraan benar.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Statistik Critical Succes Index (CSI)
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3-1, tampak bahwa nilai CSI  suhu threshold wilayah Indonesia pada umumnya bervariasi antara kisaran nilai 0,3 sampai 0,5 sehingga dapat diinterpretasikan bahwa nilai benar dari  hasil  perhitungan  statistik  CSI  tersebut  berada  pada  kisaran  nilai  30%  sampai dengan  50%,  kecuali  pulau  Kalimantan  dan  pulau  Papua  tampak  lebih  tinggi  0,4 sampai 0,6.
Pada Gambar 3-2 tampak pada umumnya untuk wilayah Indonesia variasi nilai suhu threshold selama periode penelitian ini berada dalam rentang nilai  sekitar 226K sampai dengan 254K, kecuali untuk  sebagian  besar daerah di pulau  Kalimantan dan pulau Papua tampak lebih tinggi yaitu pada rentang nilai 240K sampai 260K.
Gambar 3-1: Index CSI threshold T bb -TRMM untuk wilayah Indonesia
Gambar 3-2: Threshold T bb -TRMM berdasarkan nilai statistik CSI untuk wilayah Indonesia
3.2 Statistik False Alarm Rate (FAR)
Gambar  3-3  menunjukkan  hasil  pengolahan  data  indeks  FAR,  tampak  bahwa indeks  FAR  di  sebagian  besar  wilayah  Indonesia  bervariasi  cukup  kecil  yaitu  dalam rentang  nilai  0,1  sampai  0,2.  Oleh  karena  itu  dapat  dikatakan  bahwa  tingkat kesalahan  dari  hasil  pengolahan  data  ini  pada  umumnya  tampak  cukup  kecil  yaitu
berkisar  pada  rentang  nilai  10%  sampai  20%,  kecuali  di  sebagian  kecil  daerah terutama sebelah utara Sumatera dan sebagian daerah Sulawesi yang tampak memiliki indeks FAR lebih tinggi yaitu antara 0,3 sampai 0,4.
Hasil perhitungan nilai suhu threshold berdasarkan nilai statistik FAR tersebut dapat dilihat pada Gambar 3-4. Tampak pada Gambar 3-4 tersebut secara keseluruhan suhu threshold untuk  wilayah  Indonesia  memiliki  variasi  yang  berkisar  antara  204K sampai dengan 222K, dalam hal ini tampak lebih rendah dibanding hasil perhitungan statistik CSI. Namun untuk sebagian kecil daerah terutama yang memiliki indeks FAR pada  kisaran  0,3  sampai  0,4  tampak  memiliki  suhu threshold yang  lebih  tinggi  yaitu pada rentang nilai  222K sampai 226K.
Gambar 3-3: Index FAR threshold T bb -TRMM untuk wilayah Indonesia
Gambar 3-4: Threshold T bb -TRMM berdasarkan nilai statistik FAR untuk wilayah Indonesia

## 3.3 Statistik Percent Correct (PC)
Hasil  perhitungan  untuk  indeks  PC  di  wilayah  Indonesia  umumnya  memiliki nilai  yang  baik  yaitu  sekitar  0,9  seperti  yang  tampak  pada  Gambar  3-5.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  kebenaran  dari  hasil  perhitungan  menggunakan  teknik statistik  PC  ini  cukup  baik  yaitu  90%,  kecuali  untuk  pulau  Kalimantan  dan  Papua tampak sedikit lebih rendah yaitu 80%.
Sedangkan  pada  Gambar  3-6,  yang  menunjukkan  hasil  pengolahan  data menggunakan statistik indeks PC, diperoleh variasi  nilai suhu threshold untuk wilayah Indonesia  pada  umumnya  berkisar  antara  208K  sampai  222K,  kecuali  untuk  pulau Kalimantan  dan  Papua  tampak  suhu threshold yang  lebih  tinggi  yaitu  sekitar  224K sampai 256K.
Gambar 3-5: Index PC threshold T bb -TRMM untuk wilayah Indonesia
Gambar 3-6: Threshold T bb -TRMM berdasarkan nilai statistik PC untuk wilayah Indonesia
Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan beberapa perhitungan statistik di  atas  jelas  bahwa  pada  umumnya  suhu threshold untuk  wilayah  Indonesia  tampak bervariasi, daerah yang berbeda memiliki suhu threshold yang berbeda. Hal ini sangat memungkinkan terjadi karena kejadian hujan tidak hanya dipengaruhi oleh ketinggian puncak  awan,  tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  kondisi  dan  komposisi  atmosfer,  proses mikrofisika  dan  mekanisme  pembentukan  dan  pertumbuhan  awan,  sirkulasi  dan dinamika atmosfer lokal, yang semuanya dipengaruhi oleh jenis, morfologi dan proses- proses di permukaan dan lapisan batas.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  tersebut  di  atas  dan  hasil  verifikasi  yang telah dilakukan pada penelitian sebelumnya (Harjana, 2007), dan (Avia, 2010), tampak pada  umumnya  untuk  wilayah  Indonesia  hasil  perhitungan  statistik  dengan menggunakan statistik PC dan FAR menunjukkan nilai yang baik kecuali untuk pulau Kalimantan dan Papua tampak perhitungan statistik CSI dan PC cukup baik.

## 4  KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  tersebut  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  suhu threshold yang  terbaik  untuk  suatu  lokasi  adalah  nilai  dimana  hasil  perhitungan statistik pada lokasi tersebut  memiliki nilai dengan tingkat kebenaran yang tinggi dan tingkat  kesalahan  yang  rendah.  Artinya,  berdasarkan  variasi  spasial  untuk  wilayah Indonesia penentuan suhu threshold dapat diaplikasikan dengan memperhatikan nilai statistik CSI dan PC yang tinggi dan statistik FAR yang kecil.
Hasil penelitian ini masih memerlukan pengembangan lebih lanjut, antara lain penggunaan  informasi  dari  kanal-kanal  lainnya  untuk  melihat  geometri,  proses pertumbuhan  dan  mikrofisika  awan,  informasi  dari  satelit  lain,  pengukuran  in_situ maupun  model.  Pengembangan  lebih  lanjut  juga  diperlukan  dalam  penerapan  variasi suhu threshold secara spasial tersebut untuk setiap grid datanya dalam estimasi curah hujan atau bisa dilakukan metode clustering terlebih dahulu sehingga estimasi curah hujan  dilakukan  pada  setiap  kluster  saja,  dan  tentunya  sangat  perlu  dilakukan validasinya terhadap curah hujan observasi permukaan.

## DAFTAR RUJUKAN
Arkin,  P.A.,  1979. The  relationship  Between  Fractional  Coverage  of  High  Cloud  and Rainfall Accumulations During GATE Over the B-scale Array, Mon. Weather Rev., 107: 1382-1387.
Avia, L.Q., I. Susanti, A.Haryanto, 2010. Pengaruh ENSO dan IOD Terhadap Pola Curah Hujan  Estimasi  Satelit  Cuaca  GMS/MTSAT  di  Indonesia ,  Prosiding  Seminar Nasional Sains Atmosfer I, Bandung, 26-38.
Barrett, E.,1970. Estimation of Monthly Rainfall from Satellite Data, Mon. Wea. Rev. 98; 322-327.
Carn,  M.,  J.P.Lahuec,  D.Dagorne  and  B.Guillot,  1989. Rainfall  Estimation  using  TIR Meteosat  Imagery  over  the  Western  Sahel ,  4th  conf.  on  Satel.  Meteor.  and Oceanography, San Diego, AMS, pp. 126-129.
Dugdale G., V.D.McDouglas and J.R.Milford, 1990. Potential and limitations of Rainfall Estimates for Africa . Follansbee,  W.A.,  1973. Estimation  of  Average  Daily  Rainfall  from  Satellite  Cloud Photographs, NOAA Tech. Memo, NESS 44. GES DISC, 2010. Goddard Earth Sciences, Data and Information Services Center, TRMM, Tropical  Rainfall  Measuring  Mission,  http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/TRMM, diakses April 2012.
Harjana T., 2007. Estimation  of  Spatial/Temporal  Variations  of  Rainfall  Over Indonesia Maritime Continent Using Satellite IR Data, Doctoral Dissertation , Kobe University. Ingfaham,D.,  J.Amorocho,  M.Guilarte  and  M.Escalover,  1977. Preliminary  Rainfall Estimates  in  Venezuela  and  Columbia  from  GOES  Satellite  Images, Published  in rainfall from satellite observation. J. Appl. Meteorol. 15: 972-975.
Jolliffe, I.T., and D.B. Stephenson, 2003. Forecast Verification: A Practitioner's Guide in Atmospheric Science, Wiley, Hoboken , NJ , 240 pp.
Laurent  H.,  I.  Jobard  and  A.  Toma,  1998. Validation  of  Satellite  and  Ground  Based Estimates of Precipitation Over the Sahel . Atmospheric Research, 47-48, 651-670. Negri, A.J. and R.F. Adler, 1987. Infrared and Visible Satellite Rain Estimation. Part I: A Grid Cell Approach , Journal of Climate and Applied Meteorology, 26, 1553-1565. Scofield, R. A. and V. J. Oliver, 1977a. A Scheme for Estimating Convective Rainfall from Satellite Imagery , NOAA/NESS Tech. Memo, 86,47 pp. Scofield, R.A. and V. J. Oliver, 1977b. Using Satellite Imagery to Estimate Rainfall from two  Types  of  Convective  Systems, 1  lth  Conference  on  Hurricanes  and  Tropical Meteorol, Miami, Dec. 13-16, Amer, Meteorol. Sot., Boston, Mass.
Shimizu,  A., The  Basis  of    RGB  Image  Composites, Analysis  Division-Meteorological Satellite  Center,  Japan  Meteorological  Agency,  http://mscweb.kishou.go.jp  di download April 2013.
Wilks,  D.S.,  2006. Statistical  Methods  in  the  Atmospheric  Sciences,  2nd  ed .  Academic Press/Elsevier, New York, 627 pp.
http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/satellite/history.html, diakses Juli 2012.