Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   10 ,  No.   3 ,  June   2020 ,  pp.  3208 ~ 3215   IS S N:  20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v 10 i 3 . p p3 208 - 32 15           3208       Journ al h om e page :  http: // ij ece.i aesc or e.c om/i nd ex .ph p/IJ ECE   Estimati on of TRMM  rai nfall f or l andslid e occ u rren ce s  based  on rainf all thres hold ana lysis       No r ais yah Taj udin 1 ,  No r suz il a  Y a’ac ob 2 ,  D arm awaty M ohd  Ali 3 ,  N or A iz am  Ad n an 4   1,2,3 W ire le ss   Co m m unic at ion  T e chnol og y   (W iCo T),   Fa cult y   of   Elec tr ic a l Engi ne er ing,     Univer siti   Te kno logi   MA RA,  Ma lay s ia   4 Facul t y   of  Arch it e ct ure ,   Pl anni n g  and  Surve y ing, Unive rsit i  T ekn ologi   MA RA,  M al a y si a       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Sep   26 ,  2019   Re vised  Dec   2 1 ,   2019   Accepte d  Ja n 8 , 2020     La ndslid e  c an  b e   tri gg ere d  b y   in t ense   or  pro longed  rai nf al l .   Pre ci p it ation  d at a   obta in ed  from   ground - base d  obse rva ti on  is ve r y   a cc ura te   and  com m onl y   used   to  do  ana l y sis  an d  la ndslide   pr edicti on .   How eve r,   thi s   appr oac h  is  costly   with   it s  own  li m itat i on  due  to  l ac k   of  density   of  gr ound  stat ion ,   espe cially   in   m ounta in  area.  As   an  al ternat iv e,   sat ellite  der iv ed  rai nf al l   techn ique s  have   bec om e  m ore   fa vora ble  to  ov ercom e  the se  l imitations.  Moreov er,  the   sa te l lit e   de rive d  r ai nf al l   esti m at ion  n eeds   to  be  va li da te d  on  i ts  accu racy   a nd  its   ca pab il i t y   to  p red ict  la ndslid e   which  pr esum ably   tri gg ere d  b y   ra infall.   Thi s  paper  pre s ent s  the  inve st ig at ion  of   using  t he  TRMM - 3B42V7  dat a  in   compari son  to  the   availa b le   r ai n - gaug e  da t a   in  Ulu  Kela n g,   Sela ngor .     The   m onthly   a ver age  rai nf all,   cumulat iv e  r ainfal l  and  r ai nfa ll   thr eshold   ana l y sis  from   19 98  to  2011   is  co m par ed  using  qu ant itati v e  st at ist i ca l   criter ia  (Pea rson  cor r el a ti on,   bia s ,   root   m ea n  square   err or,   m ea n   diff erent  and   m ea n ) .   The   resul ts  fro m   ana l y s is  show ed  tha t   the r e  is  a  significan t   and  strong  positi ve  cor r elat ion  bet wee n  th e  TRMM  3B42V7  and  rai n  gauge   data.    The   thre shold  d eri va ti ve  from   the   sate llit e  produc ts  is  lower   tha n  the   rai n   gauge   m ea sur ement.  The  find ing s  indi c a te d   th at   t he  proposed  m e t hod  ca n   be  appl i ed  using  T RMM   sate ll ite  e stim at es  produc t s  to  der ive   r ai nf al l  thr eshold   for  the poss ibl e   l andsli de   occ u rre nce .   Ke yw or d s :   Lan ds li de   Ra in  ga uges   Ra infall   thre shold   Sate ll it e rainf al l est i m at es   TRM M   Copyright   ©   202 0   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Nors uzila  Y a ’a cob,    W i reless C omm un ic at ion  Te chnolo gy  ( W i CoT) ,   Faculty  of Elec tric al  Engineer ing ,   Un i ver sit i Te knol og i M ARA ,   40450 S hah A l a m , S el ango r,   Ma la ysi a.   Em a il :  no rs uzila @salam .u itm . edu.m y       1.   INTROD U CTION   Ra infall   is  kn own   as  one  of  the  m ai n  facto r   w hich   co ntribute   to   la ndsli de   occ urre nce,  t hu s   ca us in g    a  har m fu l  eve nt  to  pe op le ,  so ci et ie s  and   econom ie s  wo rld wide  un der  cl i m a te   change  co ndit ion s  [1 - 3] .   Re la ti on sh i ps   betwee n  rai nf a ll   and   la ndsli de s  are  fr e qu e nt ly   co m plex  due  to  i nconsist ent  an d  inc omplet e   la nd sli de  recor ds ,  a nd   t he  ava il abili ty  of   rain fall   data  [4 ] .  In  Ma la ysi a,  the  com par ison   of  la nd sli de  tri ggeri ng   factor  s hows   r ai nf al l  ha s  a  m ajor  c ontrib ution  to   the  e ve nt,  w hich   is  a bo ut  58%   with   a n  a ver a ge  of  2550  m m   of   rainfal l  per  ye ar  [5 ] .  C urren tl y,  the  pr e dicti on   of   la ndsli de  trigg e re d  by  rain fall   is  base d  on  exa m ining    the  e m pirical   relat ion sh i p  bet ween   r ai nf al l  char act erist ic s  a nd   past  la nd sli de  occ urren ce  [6 ] .  Th e  pr e de fine d  thres ho l ds   we r e  set   to  def in e  the  best  separ at ors  for  trigg e rin g  an d  non - trig ge rin g  r ai nf al l  conditi on   to   fore cast  a n  ea rly   warnin g  t oo l s [3,  4] a nd lan ds li de hazar d a ssessm ent.   Pr eci pitat ion   da ta   can  be  obta ined  i n  three   ways  in  the  ur ban   a rea  wh ic h  are  gro und  obser vatio ns ,   weathe r  ra da r  ob s er vations,  a nd  sat el li te   m on it or i ng  te ch niq ue s.  Gro und  ob s er vations  pro vid e   the  m ost   d irect   and   acc urat e  m easur em ents  at   the  gauge  locat ions,  but  it   is  diff ic ult  to   ob ta in  l ong - te rm   pr eci pitat ion   data   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Esti ma ti on  of  TRMM r ain f all f or  l ands li de o ccurre nces  bas e d on r ain fall  t hr es ho l d  …  ( N or aisy ah T ajud in )   3209   because   of   t he  geog raphical   r est rict ion   of  th e  sta ti on   l ocati on  an d  t he  s hortage  of  m et eo ro l og ic al   ob se r vatio n  equ i pm ent.  Ma intai ning  the s e  s ta ti on s   are   al so   no t   cost   e ff ect ive.   Wh il e   preci pitat ion  of  ra dar  ob se r vations   hav e  la rg e  uncertai nties  relat ed  to  er ror  in  el ect ronic  sign al   under   c ha ll eng in g  ope r at ing   en vir on m ents.     In co ntrast,  satel li te  r e m ote sen sin g  ca n pro vi de  obse rv at i ons of  globa l p r e ci pitat ion  a nd  cl ouds   [7 - 10 ] .   Sate ll it e  der iv ed  rai nf al l  pro duct s  are  t he  m os t  acce pted  al te r nat ive  sou rce  to   overc om e     the  lim it ation s  of   gro und  te ch niques.   Re cent ly ,  sat el li te   info rm at ion   has   be com e  avail able  at   high  s patia l  and  tem po ral  res ol ution   a nd  ov e r  la rg e  area.  Howe ver,  al l  sat el li te   pr eci pitat ion   produ ct s  prov i de  in direct   est i m at es   of   pr eci pitat ion   wh ic h  are  subj ect e d  to  bi as  and   stoc ha sti c  err ors,  dep e nd  highl y  on    the  hy dro - cl im at ic   char act eris ti cs  of  a  re gi on.  The refore ,  s at el li te - der ived   preci pitat ion  pro du ct s  nee d  to  be   assessed  by  co m par ing   the  da t a  with  groun d  obser vatio ns  [7 ,  11,  12] .  The  pe rfor m ance  of   rai nf al l  produc t   var ia ti on  var ie s  by  da ta   sou rces  a nd   retri evin g  al gorit hm s  m od e.  Th e  rain fall   pro du ct   perf or m ance  f or     the  sam e  ty pe   of  data  al so  s hows  dif fer e nc es  in  dif fer e nt   re gions  a nd  s easo ns .  These   factors  in dicat e  that    the  pe rfor m ance  of   rain fall   sat el li te   pr oducts  a re  af f ect ed  by  the   seaso n,   to po gr a phy,  locat ion   a nd     hydro - cl i m at ic   char act e risti cs o f  t he  stu dy ar ea. Th e refo re,   t he  reli abili ty  of the  sat el li te  ra infall  prod uct  needs  to b e v al idate d and  co m par e d t o  the g rou nd - base d  m easur em ents in  a sp eci fic area an d  tem po ral scal es  b efore   it  can  be  used  in  a ny s ub se que nt appli cat ion.   Nu m erous  stu dies  on  the  ev al uation  of   sat el li te   pr eci pitat ion   pro duct s  with  gro und  m easur em ents  hav e  bee n  co nducte d  at   the  r egio nal  scal e  [ 4,   13,  14] .  T he   auth or s  i n  [ 15]   hav e  vali dated  that  TRM M  sat el li te  rainf al l  est i m ates  can  be  us e d  to  determ ine  cum ulate d  est i m at ed  rainf al l  –   eve nt  durati on  (E D)   th res hold  for   the  f or eca st  of  the  possi ble  la nd sli de  occurr ence  in   the   Um br ia   reg i on,  Ce ntral  Ital y.  A  si m il ar  stud y  ha s   bee n  cond ucted,  whil e  the  pa pe r  i n  [16]  ha s  validat ed   the  t hr es ho l d  a nd  te ste d  the   ef fecti ve ness  of  the   di f fer e nt   thres ho l d  de finiti on   m et ho ds  with  ind e pe ndent  la ndsli de   inform at ion .  The  res ult  sh ows  the  G PM  sat el li te  rainf al l p r oduc ts can b e a pp li ed  to  der ive  rai nf al l t hr e shold  for  the  po ssi bl e land sli de occ urren ce .  I n  Ma la ysi a ,   stud ie s  on the   evaluati on  of s at el li te  p recipit at ion   pro du c ts  are  ver y l im i ted .    Most  of   t he  stu dies  co nducte d  are  base d  on   t he  com par iso n  of   m ulti ple  tem po ral  (d ai ly ,  m on thly   and  annual)   rain fal l  betwee n  sat el li te   pr od ucts  a nd  gro und  obs erv at io n  [8,  17,  18] .   T he  ai m   of  this  st ud y  was  t o  evaluate  the  pote ntial   us e d  of  TRM M - 3B 42V 7  data  in  com par ison   t o  the  rain - gauge  data  base d  on  rainf al l   thres ho l d  anal ysi s  fo r  the  predict ion   of   la ndsli de  occ urre nce  in  Ul u  Ke la ng ,  Sela ngor .  The  eval uation  was   cond ucted  by  usi ng   five  sta ti sti cal   ind ic at or s  to  com par e  the   aver a ge  m on thly   rainf al l,  c um ula ti ve  30 - da y  and  3 - day  rain fall   base d  on  14   histor ic al   la nd sli de  eve nts  an d  r ai nf al l  thres ho l d  for  both  der i vations  from   T RM M   3B42V7  an d  R ai n  ga uge  data  series.       2.   RESEA R CH MET HO D     2.1.   St ud y are a   This  st ud y  wa s  co nducte d  i n  Ulu  Kelan g,  Sela ng or,  lo c at ed  at   the  l at it ud e  of  3°1 2’3 0 ’ N  a nd  longit ud e   of  101°  45’  28’ ’  E   with  a   dista nc e  of  5  km   fr om   Ku al a  Lumpur  ci ty   cente r.  Ulu  Kela ng,  S el ango r   was  kn own  as  the  m os t  su scepti ble  re gion  of  la ndsli des  in  Ma la ysi a.  Com m on ly ,  the  cl i m a te   of   this  ar ea  is   ho t  an d  hum id  as  it  is  in  the  trop ic al   m on so on  re gion  an d  pro nounce d  wet  or   rai ny  seaso ns   sta rted  from   Februa ry  un ti l  Ma y  and   Sept e m ber   unti l  Dece m ber   each  ye ar.  Acc ordin g  to  the  Ma la ysi an  Me te orolo gical   Dep a rtm ent  ( MM D) ,  the  ac cum ulate d  m o nth ly   rain fall   f or   Ul u  Kelan g  is  between   58 an d  420  m m   p er  m on th ,   with  an  a ve rage  of   200  rainy  days  pe r  ye ar  and   2440  m m   aver a ge  a nnual   rainf al l.  T he  Ulu  Kelan g  ar ea  has   su f fer e d seve ra l fata l l andsl id es cases  due to  r ai nfal l eve nts  [19 ] .     2.2 .   Va li d at i on   pr ocess    T her e   are   tw o  ind e pende nt  da ta   sources   of  r ai nf al l  in form a ti on   from   19 98   to  2011  wer e   us e d  in   this  stud y.  The  firs t  is  a  daily   rainf al l  m easur e m ent  ob ta ine d  by  2  rain   ga uges,  nam el y  th e  Em pan gan  Gen ti ng   Kelan g  Stat ion  and   JPS  Am pan g  sta ti on  loc at ed  in  Ulu  K e la ng   A rea,  Sel ango r.   The  sec ond  sou rce  of   r ai nf al l  inf or m at ion   is  a  sat el l it e  r ai nf al l  est i m ate  product,  w hich  is  TRM M - 3B42 V7   w it h  a  reso luti on   of    0.25O  x  0.25O,  pro vi ded   by   NA S A  TRM M.  The  us e d  of  TRM M - 3B 42V7   data  in   this  stud y  is  base d  on    the  adequate   r el ia bili ty  of   this  pr od uct  to  est i m at e   the  m on t hly  and   an nu al   preci pitat io n  ove r  the  trop ic a l   reg i on   [ 20,  21] .  Accor ding  to  the  J.   Pask a  at   el ,  a  m od erate  correla ti on   be tween  TRM M - 3B42V7  an d  gro un d  ob s er vation  w as  fou nd   f or   da il y  pr eci pitat ion   i n  Pe nin s ul ar  Ma la ysi a  [22].  The  validat ion   was  c ondu ct ed  by   com par ing  th r ee  analy ses,   w hich   are   the  a ver a ge  m on thl y  rain fall ,  cu m ula ti ve  30 - da y  an d  3 - day  rainf al l   base d  on  14  hi storical   la nd sli de  eve nts  an d  rainf al l  thre sho ld  analy sis  in  Ulu  Kela ng,  S el angor.  The  a v era ge  m on thly   rainf a ll   was  analy zed  ove r  14  ye ar s  from   19 98  t o  20 11.  T he  pe rio d  was  sel ect ed  base d  on   the  14   histor ic al   la ndsli de  eve nts  wh ic h  occ urre d  from   1998  to  2011.   Th e  ne xt  c om par iso n  was  bas ed  on     the  cum ulati ve  30 - day  an d  3 - day  rainf a ll   par am e te r  wh ic h  in vo l ve d  in  the  co nst ru ct io n  of  r ai nf al l    thres ho l d  for  Ulu  Kelan g,  S el angor.  Fi nally ,  the  rain fall   thres hold  (E 3 - E3 0  diag ram )  de rive d  f r om  both   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  3 ,  J une   2020   :    32 08   -   3215   3210   TRM M - 3B42 V7   a nd  Ra in  gauge  was  co m par ed  to  ide ntify  the  reli abili ty   of   rainfal l  threshold  ba sed  on   TRM M - 3 B4 2V7  pro duct   f or   t he  pre dicti on   of   la ndsli de  oc cu rr e nce.   Figure  1  s hows  the  fl owc har t  of   validat io n proc ess.       2.3 .   Va li d at i on  s t ati stics   The  Me a n  (M ),   Me an   Dif fe ren ce  (MD ),   Roo t  Me a n  S qu a re  E rror   ( RM SE),   Bi as  and   Pears on   correla ti on   c oe ff ic ie nt  (R )  w e re  us e d  t o  co m par e  the  dif f eren ces   an d  c orrelat ion  bet w een  TRM M - 3B 42V7   and   rain  ga uge s.  The  point - to - pi xel  assessm ent  for  com pari ng   the  pi xels   and   the  c orres pondin g  rain  ga ug e s  was  us e d.  The   Me an  is   use d  to  de fine  t he   central   te nde ncy  of   rain fall   data  set   f or  both   rain   gauge s  an d  TRM M - 3B42 V7,  w hile  MD   is  the  m ean  diff ere nce  betw een  the  tw o  da ta   set s.  RM SE  m easur es  the  m ean  error   betwee n  rain  gau ges  a nd  TRM M - 3B 42V 7  rai nf al l,  i n  m i ll i m et er  (m m ).   The  Bi as  is  a  m easur e m ent  of   how  t he  a verage  sat el li te   r ai nf al l  est im a t es  the  m agn it ud e   as  c om par ed  t o  t he  groun d - base d  ra infall   ob s er vation,  w her e   is  the  pe r fect  sco re  is  1.  A  bias  value  above  or  be lo w  1  i ndic at es  an  a ggre gate  s at el li t e   rainf al l  ove re stim ation   or  unde restim at ion   of  the  gr ound - base d  preci pitat ion   a m ou nts  resp e ct ively .     The  Pear son  c orrelat ion   is  use d  to  sho w  the   cor relat io n  be tween  s patia l  distrib ution   of   the  TRM M - 3B 42V 7  and   rain  ga ug e s,  wit h  t he  va lue  ra nges  betw een  0  –   1.   0  i ndic at es  no  co rrel at ion   w hile  the  val ue  of   1  s how s     a  perfect   co rrel at ion .  T he  e qu at io ns   f or   t he  sta ti sti cal   m et rics  that  wer e  us e d  f or   validat io n  ar e  show n    in Ta ble 1.           Figure  1.   Flo w char t  of v al i dation p ro ces s       Table  1.   List   of the  stat ist ic al   m et rics e m plo ye d  to  validat e  the p e rfo rm ance of TRMM - 3B 42V7 [2 3]   Statistical  Metr i cs   Equ atio n   Perf ect Score   Mean ( M)   =   1 ∑ = 1   -   Mean Dif f erent ( M D)    = 1 ∑ ( − ) = 1   0   BIAS    = ∑ ∑   1   Ro o t M ean   Sq u are  E r ror ( R MSE )    = √ 1 ( − ) 2   0   Pearso n  Co rr elatio n  ( R)   = ∑ ( − ̅ ) ( − ̅ ) = 1 √ ∑ ( − ̅ ) 2 = 1 √ ∑ ( − ̅ ) 2 = 1   1   W her e  Xi  is t h e repre sent at ion   of   rai n   gaug ed  r ai n fal l ,   at   a ti m e i,  Yi  is t h e  r epr ese nta ti on   of TRM M - 3B42V7 a t a  t ime  i .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Esti ma ti on  of  TRMM r ain f all f or  l ands li de o ccurre nces  bas e d on r ain fall  t hr es ho l d  …  ( N or aisy ah T ajud in )   3211   3.   RESU LT S   A ND AN ALYSIS   3.1 .   Co m pa ri s on  of  av er age m onthly  ra in fa ll   Figure  2  sho ws  the  avera ge   m on thly   rainf al l  for  the  case - stu dy  of  ov er  14 - ye ar s  per io d,   by   com par ing  the   TRM M - 3B 42V7  an d  ga ug e   data.  It  al so   shows  the  distri buti on  of  rain fa ll   data  an d  la ndsli de  even ts  occurre nces  in  19 98   to  2011.  T he  com par ison   be tween  tw o  rai nf al l  data  re ve al s  that  the  TRM M   rainf al l  pr oduc t  has  overe stim at ed  rain fall   di stribu ti on  in  Ja nu a ry,  Fe brua r y,  and   Decem ber .  I n  the  m ean tim e ,   betwee n  Ma rc h  to  N ov em be r,   the  TRM M  pro du ct   sho ws   an  unde resti m at e  rainf al l  distribu ti on.  H oweve r,    the  high est   a m ou nt  of   TR MM   rainf al l  pro du ct   is  rec orde d  duri ng   this  per i od.  E ven   t hough  th ere  is    a  diff e re nce  in  the  rain fall   value  of  TRM M  pro du ct ,  bu t  it   the  ave rag e  m on t hly  rainf al l  der i ved   by  rain   gaug e   rainf al l  data  s hows  sim i la r  t rend.  F ro m   the  analy sis,  TR MM - 3B42 V7   has  dem on stra te d  a  sign ific a nt  and   strong  posit ive   correla ti on  to  the  rai n  ga uge  rainf al l  data  wi th  R  eq uiva le nt   to  0.8 8.  The   RM SE  betwe e n  rai n - gauge  a nd  TR MM   data  ha s  lowe r  value,  wh ic h  is  12. 97  m m . m on th - 1  that  is  cl os e  t o  the  rain - ga uge  data.   T his  fin ding  i s  in  agr eem ent  with  the  stu dy  in  [8,  24]   wh ic h  re porte d  the  go od   pe rfor m ance  of   TRM M   pro du ct s.  How ever,  the  TRM M  3B4 2V7  has  unde resti m at ed  the  rain - ga uge  pr eci pitat ion   with  a  BIAS   of   - 0.0 985.  The  m axi m u m   m o nth ly   aver a ge   rainf al l  f or   r ai n - gauge   data   is  38 2.8 75m m   in  No vem ber   a nd   321.7 475  m m   for  TRM M  product  was  rec orde d  in   A pri l.  Me an wh il e,  t he  m ini m u m   values  wer e   13 3.5  m m   (F e bruar y)  a nd  14 1.867 5  m m   (Ju ly )  res pe ct ively .  This   analy sis  al so  sh ows  t hat  the  hi gh e st  nu m ber   of   la nd sli de  e ven t s  occurre d   w he n  there  are  hi ghest   a m ou nt  of   rainf al l  durin g  the  rainy  season  o bvio us ly   in  May   and  N ovem ber .  T her e fore,   th e  possibil it y  of  rain fall   as  a   tr igg e rin g  factor  f or  la ndsli de  oc currence s  in   wet  or   rainy seas on is  higher  in Ulu   Kelan g,   Sela ng or.           Figure  2.  Mo nth ly  av e rag e  r ai nf al l  ( 1998 - 20 11) for  rain ga ug e , TRMM - 3B 42V7 a nd    the num ber   of  l andsl ide e ven ts       3.2 .   Co m pa ri s on o f  cum u la tive 3 0 - d ay r ainfall   an d  3 - d ay ra i nf all   The  nex t  a naly sis  was  ref e rr i ng   t o  the   pa ra m et er  inv ol ve d  in  the  der i vation  of  the  rain f al l  threshold   m od el  f or lan dsl ide o cc urre nc es in  Ulu Kela ng Selan gor. T he  c um ulati ve  30 - day an d 3 - da y rainfall   were use d   to  com par e  the  rainf al l  intensit y  between  rain  ga ug e  a nd   TRM M - 4B 42V 7  duri ng   l andsl ide  occ urren ces .     The  c um ulati ve  rain fall  d at a i s b ase d o n  14  histor ic al  lan dsl ides that  occur red   betw een  19 98 to 2 011.   Fig ur e  3  sh ows   the  rain fall   intensit y  f or   c um ulati ve  30 - day  an d  c um ula ti ve  3 - day   rain  f or   ga ug e   an d  T RMM - 3B 42V7.   Both  histo gr a m s  in  Figure  3  (a)  a nd  ( b)  s how   that  TRM M - 3B42 V7  da ta   has  unde rest i m at ed  as  com par e d  t o  the  rai n  ga ug e   rain fall   inten s it y.  The  dif fere nces  i n  per ce ntage   of  rain   gauge   to  TRM M - 3B42 V7  is  63%   (Cum ulati ve  30 - day)  a nd  45 %  (Cum ulati ve  3 - day)  res pe ct ively .  The  m axim u m   cu m ulati ve  30 - da y  r ai nf al l  intensit y  for  T RM M - 3B42V7  is  387.3 6  m m ,  wh il e  rain  gauge  is  75 9.5   m m ;  and   f or   cum ulati ve  3 - day  are   94.89  m m   fo r  TRM M  and   196  m m   fo r  the   rain  gauge.  O ver al l,  these  a naly ses  ind ic at e  that  the  rain  gau ge  rainf al l  has  e xc eeded t he TR MM - 3B42 V7 ra infall .   Each  TMPA - 3B 42V7  produc t  was  plo tt ed   a gainst  ga ug e   da ta   in  scat te r  pl ots  base d  on  cum ulati ve   30 - day  an d  3 - da y  rainfal l  duri ng  la ndsli des   oc currence s f r om   19 98  to   20 11  at  U lu   Kela ng  Sela ngor,  a s sh ow n  in  Fi gu re  4.  T his  a naly sis  is  carried   ou t  t o  analy ze  the  c orrelat ion  betwe en  TRM M - 3B 42V 7  a nd  rai n  ga ug e .  Fr om   the  anal ysi s,  bo t h  TR MM - 3B42 V7   cum ulati ve  30 - day  a nd   3 - da y  rainf al l  pres ented  a  si gn i ficant  an d  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  3 ,  J une   2020   :    32 08   -   3215   3212   strong  posit ive   co rr el at io n  to   the  rain   ga ug e  rain fall   data.   The   co rrel at ion  co ef fici ent  of  TRM M - 3B 42V 7  ver s us   rain   ga ug e   is  0.6 6  f or  cum ulati ve  30 - day  rain fall   and  0.6 3  for  c um ula ti ve  3 - day   rain fall .  By   re ferrin g  to  RSM E  valu e  fo r  bo t h  cum ulati ve  30 - day  and  3 - day  rain f al l,  it  sh ows  th at   TRM M - 3B42V7  data  is  cl ose r  to  rain  ga ug e  dat a  set .  T he  RM SE  val ue  is  5.81  m m   fo r  cu m ula ti ve  30 - da y  rainf al l  wh il e  for  c um ulativ e  3 - day  rainf al l  is 5.31m m .  The  res ult  of   t he  sta ti sti cal   m et rics  fo r  TRM M - 3B42 V7  v e rsus  rai n  gauge  e ve nt  rai nf al l  is  sh ow n  in  Ta ble 2 .     3.3 .   Co m pa ri s o n  of r ainfall  t hre sho ld  analy sis f or  TR M M - 3B 42V7 and r ai n gauge r ainfall  dat a   To  def i ne  the   rainf al l  that  t rigg e re d  the   la ndsli de,  it   requi res  the   ide ntific at ion   of  rain f al l  tim e  or  conditi on   a nd   oth er  relat ed   inform at ion   of   the  la ndsli de  occ urre nce s.  Ba se d  on  the  rain fall   an al ysi s ,     the  rain fall   con diti ons  that  ha d  trig ger e d  th e  la nd sli des  in   Ulu  Kela ng   a re  ei ther  sho rt  and   lo ng  durat ion   or   prolo nged   co nt inuous  per io d  of  rain fall .  T he refor e ,  the   rai nf al l  th res ho l d  that  inc orp or a te s  cum ulati ve  3 - day  ver s us   30 - day   rainf al l  for  f ourteen  sel ect ed  la nd sli de s  even t  was  deri ved   f or   the  be st  rainf al l  thr esh old  conditi on  of  U lu  Kela ng,  Sel ango r.   T his  m et hod  is  a ppr opriat e  f or  the   r ai nf al l  co ndit ion  that  had  tri gg e re d   la nd sli de  in  t he   area  [25] .  T he  pl otted  rain fall   threshold  (E 3  –   E 30 )  dia gr am   fo r  histo rical   rainf al l  that  has   resu lt ed  i n  la ndsli de  us i ng  TRM M - 3B42V7  pro duct   and   rain  ga uge  rain fall   data  is  sh own  in  Fig ur e  5(a)  a nd   (b)  res pecti vel y.  Both  rai nf al l   thres ho l d  li ne s  wer e  ge ner at ed  f ro m   the  co rr el at ion  bet we en  the  3 - day  ( E 3 )  an d  30 - day  (E 30 )  a ntecede nt  pr eci pitat ion  i nd e x base d on the  oc currence  of m inor a nd m ajo r l and sli de  ev e nt s.         (a)       (b)     Figure  3. Total  r ai nfal l (a )  c um ula ti ve  30 - da y rainfall  a nd (b) cum ulati ve  3 - day rai nf al l  f or r ai n ga uge a nd  TRM M base d on 14 l a ndsli de  ev e nts   in  u l u k el ang ,  S el an go r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Esti ma ti on  of  TRMM r ain f all f or  l ands li de o ccurre nces  bas e d on r ain fall  t hr es ho l d  …  ( N or aisy ah T ajud in )   3213       (a)   (b)     Figure  4. Scat te r plot  betwee n rain  ga ug e  and TRM M  3B42V7  base d o n 14  la ndsli de   e ve nts in  U l u Kela ng,  Sela ngor,   (a) c um ulati ve  30 - da y rainfall   (b) c um ulati ve  3 - da y rainfall       Table  2.  Res ults o f  sta ti sti cal  m et rics  fo r  TR MM - 3B42 V7  vs   rain ga ug e  e ven t  rain fall   C u m u l a t i v e   R a i n f a l l   3 0   Da y   3   Da y   MD   1 4 9 . 7 8   5 1 . 6 7   B I A S   0 . 3 6 8 7   0 . 5 4 4 4   R M SE   5 . 8 1   5 . 3 1   R   0 . 6 6 5 1   0 . 6 3 2 6           (a)   (b)     Figure  5. Plott ing o f  E 3 - E3 0 d ia gr am   fo r  h ist or ic al  r ai nf al l t hat h a s r e su lt e d  in  lan ds li de  usi ng    (a)   TRM M  - 3B 42V7  rai nf al l  d at a a nd (b)   ra in g a uge  rainfa ll  d at a       To  c om par e  th e  rain fall   thr es ho l d  diag ram   betwee n  TRM M - 3B42 V7  a nd  rain  ga ug e   r ai nf al l  data ,   bo t h  gr a phs  a r e  plo tt e d  in   th e  diag r am   as  in  Fi gure  6.  Th e  fig ur e s  s how ,  the  rain fall   thres hold  e quat ion   f or   TRM M - 3B42 V7  is  lo we r  t han  the   rai n  ga ug e   rai nf al l  t hr es hold   eq uat ion  base d  on  the  m ajo r   an d  m ino r  la nd sli de  t hr e s ho l d  e qu at io n’ s  analy sis.  T he   eq uation  f or  both  rainfal l  thres ho l d  is  ta bu la te d  in  Ta ble  3.    By   ref er rin g  t o  the  c om par ison  of  r ai nf al l   thres hold  of   TRM M - 3B42 V7   an d  rain  gauge,   it   sho ws  that     the un der est im at ion   of the “ gr ound - base d” ra infall  d at a is  observe d  [16] .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  3 ,  J une   2020   :    32 08   -   3215   3214       Figure  6. Com bin at io n of  rai nf al l t hres ho l d deri ved b y  rain  g a ug e   an d TR MM - 3B42 V7       Table  3.  T he  e qu at io n o f  rai nfal l t hr es hold  f or m ajo r  a nd m inor lan ds li de   occurre nces     der i ved f ro m  r ai n  ga ug es,  TR MM - 3B42 V7   Rain f all Pr o d u ct   Major  Land slid e T h resh o ld   Mino r  Land slid e T h resh o ld   Rain  Gaug es   3 = 167 . 39 − 0 . 21 30   3 = 108 . 73 − 0 . 21 30   TRMM - 3 B4 2 V7   3 = 140 . 016 − 0 . 448 30   3 = 104 . 56 − 0 . 448 30       4.   CONCL US I O N   In  this  st udy,  the  sta ti sti cal   m et ho d  an d  r ai nf al l  th resho ld  a naly sis  is  us e d  to   c om par e  TRM M  3B42V7  a nd   r ai n  ga ug e  pr ec ipit at ion   data  s et s  on   da il y  scal e.  The  analy s is  is  based   on  cum ulati ve  3 - da y  and   30 - day  rain fall   of   hist or ic al   la nd sli de  whic h  is  the  p a r a m et er  fo r  rainf al l  thre shold .  The  resu lt   s hows ,     the  RM SE  of   aver a ge  m on th ly   rainf al l  fo r  TRM M  3B4 2V7  is  12. 97   m m / m on th  wh ic h  is  cl os e  to  t he  rain - gauge  data.  Th e  TRM M  3B42V7  has  overe stim at ed  rainf a ll   distribu ti on  i n  Ja nu a ry,  Februa ry,  a nd  Dec e m be r   whi c h  are  at   the  end   of  N or t he ast   Mon soo n  seaso n.  W hile  the  RM SE  of   c um ulati ve  30 - da y  rainf al l  and  3 - day  rainf al l  s how  that  TRM M  4B4 2V 7  pro duct   cl os er  with  rai n  ga uge  data  s et s  about  5.8 1  m m   (Cu m ulativ e  30 - day)  a nd   5.3 1  m m   (Cu m ulati ve  3 - day) .  O n  the  oth e r  ha n d,  the  c orrel at ion   (R )  bet ween   rain - ga uge  an d  TRM M  4B42 V7  prese nted   a  sig nificant  a nd  str ong  posi ti ve  co rr el at io n,   t hat  is  0.6 6  for  c um ulati ve  30 - day  rainf al l  a nd  0.63  f or  c um ulativ e  3 - day  rai nfal l  resp ect ively .  The  com par ison   of   rain fall   thres hold  (E 3  –   E 30)   diag ram   fo r  histor ic al   rainfal l  that  has  resul te d  in  la nd sli de  show s  that  the  rainf al l  threshold  e qu at i on   f or   TRM M - 3B42 V7   is  l ow e r  th an  the  rain  gauge  rai nf al l  thre sh ol d  e qu at io n  base d  on  m ajor  an d  m ino r  la nd sli de   thres ho l d  eq ua ti on   analy sis.  Ov e rall ,  the  r esults  show  t ha t  the  com par ison   of   the  pa ram et ers  of   ra infall   thres ho l ds   obt ai ned   from   th e  rain  ga uge  and   TRM M  3B 42V7   us i ng   the  sta ti sti cal   m et ho ds,  re ve al   that    the  thres ho l d  de rive d  from   th e  sat el lite  pr od ucts  has  un derest i m at ed  the  rainf al l  distrib ut ion   with  re sp e ct   to  gro und - base d  ob s er vations.  These  res ults  are  in  a gree  acc orda nce  th e  fin ding  in   [ 4,   9,   16]   in  wh i c h    the  un der est im at ion   of  the  “ gro und - ba sed”   r ai nf al l  data  ob serv at io n.  Fin a ll y,  the  pro pos ed  m et ho d  w hi ch  is  us in g  t he  TRM M 3B4 2V7  prod ucts  can  b e  u s ed  to  obtai n rai nf al l t hres ho l d for  po s sible l a nd sli de.       ACKN OWLE DGE MENTS   The  auth ors  w ou l d  li ke  to  thank   Fac ulty   of  Ele ct rical   En gin ee rin g,   U niv ersit i  Tek no l og i  MAR A   (U iTM )   f or  th ei r  val uab le   s upport.   T his  r esearch   is  par t ly   fund e d  by  t he  M al ay sia n  Gove rn m ent  thr ou gh   UiTM  un der   600 - IRMI/ DAN A5 / 3/BEST ARI  ( 122/ 2018).  We  ar e  grat ef ul  to  NASA   T MPA  f or  provi ding     the TRM M p r oduct  ve rsion  7 for  3B42(7 ) da ta .       REFERE NCE S   [1]   E.   Mons ie urs,  O.  Dewitt e ,   and   A.  Dem ouli n ,   “ A  su sce pti bilit y - bas ed  rai nf al l   thre shold  appr oac h  for  la ndsl i de  occ urre n ce,”  Nat ural  Haz ards   and  Earth  S yste m S ci en ce s ,   vol. 19 ,   no.   4 ,   pp .   775 – 7 89,   Apr .   2019.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Esti ma ti on  of  TRMM r ain f all f or  l ands li de o ccurre nces  bas e d on r ain fall  t hr es ho l d  …  ( N or aisy ah T ajud in )   3215   [2]   F.  Marra   et   a l . ,   “ Im pac t  of  ra inf al l  spa tial  aggr e gat ion  on   th e  id ent ifica ti on  of   d ebr is  flo w   o cc ur ren ce  thre sholds , ”   Hydrology  and   Earth  Syst em  Sc i enc es ,   vol .   21 ,   n o.   9 ,   pp .   4525 – 4 532,   2017 .   [3]   J. C.   Robbins,  “ A  proba bil isti c  appr oac h  for  as sess ing  la ndslide - tri gg eri ng  event  rai nfa ll   in  Papua  New  Guinea ,   using T RMM   sa te ll it e   pre ci p it a tion e stim ates, ”  J ournal   of  Hydrol ogy ,   vo l. 541, part  A,   pp.   296 – 30 9,   Oct .   2016 .   [4]   A.  Mondini,   D.   Kirschba um ,   M.   Ross i,   F.  Guzz e tt i,  and  D.   Vali g i,   “ Com par ison  of  Sate l li t e  Ra in fal l  Esti m at es  an d   Rai n  Gaug e  Me a surem ent s in  I ta l y ,   and   Im pac t   on   La ndsl ide Mode li ng, ”  Cl imate ,   v ol.   5 ,   no .   4 ,   pp .   9 0,   2017 .   [5]   D.  Kaz m i,   S.  Qa sim ,   I.   S.,   Har ah ap,   S.  B aha rom ,   M.  Im ran ,   and  S .   Moin,   “ A  Study   on  the   Contr ib uti ng  Fac tors  of   Maj or  L andsli de s in  Mal a y s ia,”  Civ il E ng ine en ering  Journal ,   vo l. 2, no. 12, pp. 66 9 – 678,   Jan .   201 7.   [6]   Y.  Hong,  R.   Ald er,   and  G .   Huffm an,   “ Eva luatio n  of  the   pot ent i a l  of  NA SA   m ult i - satelli t e  pre ci pi ta ti on  anal y s is  i n  globa l   la ndsl ide  haz ard   assess m ent , ”   Geophy si cal R ese arch   Let te r s ,   vol. 33, no. 22 ,   Nov .   2006.   [7]   M.  Ren  et   al . ,   “ As sessment  of  S at e ll ite - Deri v ed  Prec ipi t ation  Products  for  t he  Be i ji ng  Regi on , ”  in  Re mote  S ensing ,  vol.   10 ,   no .   12 ,   p p .   1914 ,   Nov .   20 18.   [8]   M.  L.   T an,   A .   L.  Ibra him,  Z .   Dua n,   A.  P.  Cra cknell,   and  V.  Chap l ot ,   “ Eva lu at ion   o f  six  high - resolu ti on  satellite  and  ground - base d  pr ec ip it a ti on  produ ct s ove r   Mal a y s i a, ”   in   Re mot e  S e nsing,  vol .   7 ,   no .   2,   pp.   1504 – 152 8,   Jan .   2015 .   [9]   M.  T.   Brun et t i,   M.  Meli l lo,   S.  P eru ccacci,  L.  Ci aba t ta ,   and  L .   B roc ca,  “ How   far   are   we  from   t h e  use  of  sat el l ite   rai nfa ll   produ ct s   in la ndslid e  for e ca sting ? , ”   R emot e  Sensing   of   Environ ment ,   vo l. 2 10,   pp .   65 – 75 ,   J un .   2018 .   [10]   T.   G.   Gebre m ica el   e t  al . ,   “ Com p ari son  and  v al id at ion  of   ei gh t  sat el lite  r ai nf al l   pro duct s  over   the   ru gged  topogra p h y  of  Te k eze - Atba ra  Basin   a t  dif fer ent  spati al  a nd  te m pora l  sc al es, ”  Hydrology  and  Earth  S yste m  Sci en ces   Discuss ions ,   pp.   1 – 31,   Aug .   2017 .   [11]   Q.  Jiang  e t  al . ,   “ Acc ura c y   ev al ua ti on  of  two  h igh - resolut ion  sa tell it e - b ase d  ra infa l l   produc ts:  TRMM  3B42V7  and  CMO RP H i n  Shanghai,”  in  W ater ,   vol. 10, no. 1,  pp.   40 ,   Jan .   201 8.   [12]   P.  S.  Kati rai e - B orouje rd y ,   A.  Akbari   As anj an,   K.  li n  Hs u,   and  S.  Soroo shian,   “ Inte rco m par iso n  of  PERS I ANN - CDR  and  TRMM - 3B42V7  pre ci pitati on  esti m at es  at   m onthl y  and  dai l y   ti m e   sca le s, ”  At mos pheric   Re search ,    vol.   193 ,   pp .   36 – 49,   Sep .   2017 .   [13]   F.  Lo  Conti ,   K . L.   Hs u,   L . V.  Noto,   and  S.  Soroos hia n ,   “ Evaluat ion  and  co m par ison  of  sate ll i te   pr ec ip it a tion   esti m at es  with  re fer ence  to  a  loc a l  are a  in  the   Med it err ane an  Sea , ”  in  At mos pheric   Re search ,   vol .   138,   pp.   189 – 204,   Mar .   2014 .   [14]   D. A.  Hughes,  “ Com par ison  of  satelli t e  r ai nfa ll   d at a  wi th  observa ti ons  fr o m   gauging  stat ion  n et wo rks,”   Journal  o f   Hydrology ,   vol.  327,   no .   3 – 4 ,   pp .   399 – 410,   Aug .   2006.   [15]   F.  Guzz e tt i ,   M.   Ross i,   S.   Lu ciani,  D.  Kirschb aum,  and  A . C.   Mondini,   “ TRM M  sate llite  ra inf al l  esti m ates  for   la ndslide   ea rl y   warni ng  in  Ita l y:  pre li m ina r y   re sults,”   in  Proceedi ngs  of  SPIE  -   The  Inte rnational   Soci ety  for   Optic al   Engi n eer ing ,  vol .   8523 ,   p p .   85230D,   Oct .   2012 .   [16]   M.  Ross i  et   a l . ,   “ Stat isti c al   appr oac hes  for   the  d efi nition  of   la nd slide   r ai nfa ll   thr esholds  and  th eir  unce r ta in t y   usi ng  rai n  g auge a nd   satelli t e   d ata,”  Ge omor phology ,   v ol.   285 ,   pp .   16 – 2 7,   Ma y   2017.   [17]   M.R.   Mahm ud,   M.  Hashim ,   and   M.N. M.  Reb a,  “ How   eff ective  is   the  new  g ene r ation  of  GP M  sat e ll ite  pr ec ip itati o n  in  cha r ac t erizin g  the   rai n fall  v ari ab il i t y   ov er  Malay s ia ? , ”  in  Asia - Pacific  Jou rnal  of  the   A tmospheric  Scienc es ,    vol.   53 ,   no .   3 ,   pp .   375 – 384 ,   Aug .   2017.   [18]   M.  I.   Nad zri   and   M.  Hashim ,   “ Vali d at ion  of   satel li te  pre c ipi t ation   using  TRMM  re ce nt  produ ct s, ”  34th  Asian  Conf.   Re mote   Sens.   20 13,   AC RS  2013 ,   vol.   3 ,   pp .   1992 – 1999,   Jan .   2013 .   [19]   S.  Jeong,   A.  Ka s sim ,   M.  Hong,  and  N.  Saadatkh ah,   “ Sus ce pti bi lit y   assess m ent s  o f  la ndslide s  in  H ulu  Kela ng  are a   using a   g eogr ap hic   informati on   s y stem - base d  pr edi c ti on  m odel,”  in  Susta inabi l it y ,   vol .   10 ,   no .   8 ,   p p.   2941 ,   2018 .   [20]   M.  Dem bél é  an d  S.  J.  Zw art ,   “ Eva lu at ion  and  com par ison  of  satelli t e - base d   ra i nfa ll   produ ct s  i n  Burkina   Faso ,     W est  Afric a , ”   in   Inte rnat ional   Jo urnal  of Re mot e Sensing ,   vo l. 37, no. 17, pp. 3995 – 4014,   Sep .   201 6.   [21]   S.  N.  M.  Za d ,   Z .   Zul ka fli,  and   F.   M.  Muharra m ,   “ Sate ll ite  r ai nf all  (TRMM  3B42 - V7)  per form ance  assess m ent   an d   adj u stm ent   ov er P aha ng  riv er  b asin  Mal a y s ia,”   in  Re mote   Sensing ,   vol. 10, no.  3,   p p.   388 ,  Mar .  201 8.   [22]   K.  C.   T an,   M.   L.  Ta n,   J.  Paska,   a nd  A.  M.  S.  L au,  “ Eva lua t ion  of  TRMM  3B42V7   produc t  on  ext r eme  pre c ipi t at io n   m ea surem ent s   o ver   pen insula r   Malay s ia,”   Proc ee dings o f  th e  S PIE ,   vol .   10421 ,   p p.   12,   Nov .   20 17.   [23]   A.  Chen,   D.  Che n,   and  C.   Azori n - Molina ,   “ As ses sing  rel ia b il i t y   o f  pre ci pi ta t ion  d at a  over   th e  Mek ong  Rive r  Basin:  A  compari son  of   ground - base d,   satelli t e,   and  re an aly s is  dat ase ts ,”  in  Inte rnational   Journal  of  Cli matology ,  vol.   38,   no.   11 ,   Jul .   2018 .   [24]   M.L .   Ta n ,   K.C .   Ta n ,   V.P .   Chu a,   and  N . W .   C han,   “ Ev al ua ti o n  of  TRMM  pr oduct   for   m onitoring  drought   i n    the   Ke la nt an  R iv er  Basin   Mal a y s i a, ”   in   Wate r ,   vol .   9 ,   no .   1 ,   pp .   57 ,   Jan .   2017.   [25]   M.  L.   L ee,  K.  Y.  Ng,  Y.  F.  Hua ng,   and  W .   C.   L i,   “ Rai nfa ll - indu ce d   l andsli des  in   Hulu  Kela ng  ar ea   Mal a y s ia,”   i n   Natural  Haz ards ,   vol .   70 ,   no .   1 ,   p p.   353 – 375 ,   Jul .   2014.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.