Buletin GAW Bariri

Prediksi Kecepatan Angin 12 Jam Kedepan Menggunakan Automatic Weather Observing System (AWOS) Berbasis Regresi Linear

2022-05-19T12:23:51+07:00

Peralatan otomatis untuk pemantauan keadaan cuaca seperti Automatic Weather Observing System (AWOS) sangat dibutuhkan oleh seorang ahli meteorologi untuk keperluan melayani operasi penerbangan di bandara. Salah satu informasi yang penting selain cuaca untuk layanan penerbangan adalah kecepatan angin. Penelitian ini mengintegrasikan AWOS dan model regresi linear untuk memprediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan. Parameter tersebut yaitu kecepatan angin terendah, rata – rata, dan tertinggi. Beban komputasi yang diperlukan untuk pembangunan dan pelatihan sistem model yang diajukan ditentukan oleh durasi komputer mengeksekusi perintah pelatihan model dan menghasilkan prediksi. Kecepatan angin kedepan diasumsikan dipengaruhi oleh keadaan parameter cuaca sebelumnya. Oleh karena itu pada penelitian ini, diuji skema penggunaan panjang data historis parameter cuaca yang berbeda untuk memprediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan. Prediksi yang dihasilkan adalah dalam bentuk ringkasannya, yaitu kecepatan terendah, kecepatan rata – rata dan kecepatan tertinggi pada periode tersebut. Setelah uji coba didapatkan bahwa durasi komputer melatih model adalah 1.2 detik dan untuk menghasilkan prediksi adalah 1.1 detik. Sementara itu, skema terbaik untuk menghasilkan prediksi adalah regresi linear dengan prediktor 12 jam yang menghasilkan galat RMSE 0.63, 1.14, dan 3.07 untuk kecepatan angin terendah dan angin rata – rata, serta angin tertinggi secara berurutan. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang diajukan hanya memerlukan beban komputasi yang ringan dan dapat menghasilkan prediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan yang akurat.

Kenyamanan Termal Klimatologis di Provinsi Riau berdasarkan Temperature Humidity Index (THI)

2022-11-21T11:50:16+07:00

Peingkatan penduduk dan migrasi yang memicu pertumbuhan pembangunan dan industri jika tidak diimbangi keseimbangan lingkungan dan ketersediaan lahan akan menimbulkan permasalahan lingkungan dan sosial serta berkurangnya ruang terbuka hijau yang akan mempengaruhi kenyamanan manuasia dalam beraktivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kenyamanan termal dan kecenderungannya di Provini Riau menggunakan indeks THI. Penelitian ini menggunakan variable Suhu udara rata – rata harian dan kelembapan relative harian periode 1990 – 2021 dari Stasiun Meteorologi SSK II Riau untuk menghitung indeks THI. Berdasarkan hasil perhitungan indeks THI, secara umum tingkat kenyamanan pada kategori Sebagian Nyaman sebanyak 84.3% atau 308 hari/tahun dan kecenderungan THI mengalami peningkatan sebesar 0.019 ̊C/tahun.

Perhitungan Neraca Air Meteorologi Waduk Jatiluhur Berdasarkan Data Curah Hujan Dan Penguapan

2022-10-10T09:27:33+07:00

Salah satu penyebab pengurangan air di waduk adalah penguapan yang besar. Pengukuran besarnya evaporasi di waduk masih perlu diuji dan disesuaikan dengan kondisi lokal wilayah. Oleh karena itu dilakukan perhitungan neraca air Waduk Jatiluhur berdasarkan data curah hujan dan penguapan dengan tujuan untuk mendapatkan rumus potensi penguapan dan mengetahui surplus dan defisit air di waduk Jatiluhur karena faktor klimatologi. Data yang digunakan adalah data curah hujan harian dan data penguapan harian tahun 2003 – 2018. Penelitian ini diawali dengan pengelompokkan hari hujan, hari tidak hujan dan penguapan setiap bulan. Selanjutnya data tersebut dibagi menjadi beberapa kelas untuk nantinya ditentukan frekuensi terbanyak dan nilai maksimum dan minimum data penguapan. Kemudian dilakukan perhitungan pendugaan penguapan dan potential lost dengan rumus empiris berdasarkan nilai maksimum, minimum, dan modus yang telah ditentukan. Hasilnya besar potensi penguapan ketika hari hujan dan hari tanpa hujan pada bulan Januari hingga Desember di Waduk Jatiluhur umumnya pada range 3.8 hingga 11 mm/hari, terkecuali pada bulan Agustus dan September mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Selanjutnya potensi kehilangan air waduk Jatiluhur pada masing – masing bulan dapat dicari menggunakan rumus empiris dengan variabel curah hujan, penguapan ketika hari hujan dan hari tanpa hujan.

Kondisi Pencemaran Udara pada Saat Periode Lebaran 2022 di Wilayah Jakarta

2022-10-12T16:59:41+07:00

Particulate Matter merupakan bagian dari polusi udara dan sebagai salah satu indikator polusi udara pada suatu wilayah yang dapat menyebabkan kerusakan lingkungan dan gangguan kesehatan pada makhluk hidup. Berkurangnya aktifitas manusia di wilayah DKI Jakarta saat hari – hari besar seperti pada saat libur lebaran diduga membuat kualitas udara berada dibawah nilai ambang batas saat kondisi normal. Sehingga kajian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi kualitas udara khususnya partikulat selama periode sebelum, saat dan setelah lebaran tahun 2022 di wilayah Jakarta. Data konsentrasi PM_2.5 yang digunakan adalah data observasi pada titik pengamatan BMKG di Kemayoran dan Airnow (Gambir, Kebayoran), sedangkan data curah hujan yang digunakan adalah data pos hujan pengamatan BMKG di Kemayoran dan Jakarta Selatan. Metode yang digunakan pada kajian ini adalah analisis deskriptif. Dari hasil analisis, didapat hasil bahwa pada lokasi pengamatan PM_2.5menunjukkan nilai konsentrasi yang tinggi pada satu hari sebelum lebaran yang berkaitan dengan peningkatan penggunakan kendaraan bermotor. Namun, terjadi penurunan konsentrasi PM_2.5 pada saat hari lebaran dan satu hari setelah lebaran, hal tersebut berkaitan dengan penurunan penggunaan kendaraan bermotor di wilayah tersebut dan disertai dengan kejadian hujan yang berperan sebagai pencucian atmosfer. Pada wilayah Kebayoran baru – Jakarta Selatan mengalami penurunan konsentrasi tertinggi hingga 51%.

Identifikasi Tingkat Kerawanan Tanah Longsor di Provinsi Sulawesi Tengah

2022-11-30T19:24:13+07:00

Bencana tanah longsor merupakan suatu kejadian yang berhubungan dengan berbagai jenis faktor seperti presipitasi, geologi, jarak dari patahan, vegetasi, dan topografi. Wilayah Sulawesi Tengah merupakan wilayah yang memiliki banyak perbukitan dan pegunungan serta jenis tanah yang berpasir dengan total curah hujan tahunan yang bervariasi karena letak geografis dan kondisi topografinya yang membuat wilayah ini memiliki tipe hujan yang didominasi oleh tipe lokal kering serta sangat kering maupun basah hingga sangat basah, sehingga menarik untuk dijadikan sebagai wilayah penelitian. Berdasarkan latarbelakang masalah yang telah dijelaskan, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui wilayah yang rawan terhadap bencana tanah longsor di Provinsi Sulawesi Tengah. Jenis data – data yang digunakan untuk menentukan tingkat kerawanan tanah longsor yakni curah hujan, tipe batuan, kelerengan, tutupan lahan dan jenis tanah. Adapun sistem pemetaan yang digunakan yaitu menggunakan software sistem informasi geografis (SIG) dengan metode overlay berbobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kerawanan tanah longsor di wilayah Sulawesi Tengah didominasi oleh tingkat kerawanan sedang. Berdasarkan hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan bahwa bencana tanah longsor akan terjadi apabila nilai seluruh faktor (parameter) penyebabnya terpenuhi.

Karakteristik Musiman pada Kondisi Langit berdasarkan Clearness Index di Aceh Besar

2022-12-07T13:58:21+07:00

Pengetahuan tentang kondisi langit di suatu lokasi merupakan dasar untuk mempelajari tentang iklim dan memiliki aplikasi untuk meteorologi, industri, pertanian, arsitektur, teknik, studi pengembangan sumber daya air dan sistem konversi energi matahari. Kondisi langit dapat diukur dengan parameter meteorologi yakni clearness index (. Indeks kejernihan didefinisikan sebagai rasio radiasi matahari global yang diukur di permukaan tanah dengan radiasi ekstra – terestrial di bagian atas atmosfer. Pada penelitian ini telah dilakukan karakteristik musiman kondisi langit di Aceh Besar (05.4°LS dan 95.46°BT) dengan menggunakan. Data satu ttahun (Jan 2020 – Des 2020) pengukuran radiasi global rata – rata harian telah digunakan untuk menentukan variasi harian dan bulanan. Hasil menunjukkan bahwa untuk rata – rata harian, berkisar antara 0.19 hingga 0.70 dengan hari berawan merupakan kejadian yang paling umum di Aceh Besar dan hampir tidak ada hari yang sangat cerah. Untuk rata – rata bulanan, bulan Januari menunjukkan tertinggi (0.55), sedangkan November menunjukkan terendah (0.41). Berdasarkan rata – rata bulanan harian, frekuensi kumulatif persentase bulanan, dan kondisi iklim, kondisi langit di Aceh Besar diklasifikasikan menjadi dua periode musim. Musim kemarau (Januari – Maret dan Juni – September) memiliki nilai berkisar antara 0.44 hingga 0.55, sedangkan musim hujan (April – Mei dan Oktober – Desember) memiliki nilai berkisar antara 0.44 hingga 0.45.

Verifikasi Luaran HyBMG saat Kejadian El Niño dan La Niña di Jawa Timur

2022-10-10T09:27:16+07:00

Puslitbang BMKG telah mengembangkan model prediksi deret waktu curah hujan berbasis statistik untuk prakiraan iklim sebagai langkah antisipasi dalam meminimalisir dampak bencana hidrometeorologi, baik kekeringan maupun curah hujan tinggi, yaitu Hybrid BMG (HyBMG). Studi ini menguji performa model prediksi HyBMG untuk wilayah Jawa Timur dengan metode verifikasi berdasarkan persentase akurasi dengan pengkategorian curah hujan bulanan menurut SNI 8196:2015. Data yang digunakan adalah data simulasi prakiraan curah hujan bulanan HyBMG yang dijalankan ulang (ARIMA, ANFIS, WAVELET–ARIMA, dan WAVELET–ANFIS) jeda 0 sampai 11 bulan pada 197 pos hujan di Jawa Timur dari Agustus 2010 hingga April 2020. Prakiraan dijalankan ulang setiap terjadi penambahan satu bulan sehingga mendekati simulasi prakiraan operasional. Data observasi yang kosong diisi dengan interpolasi IDW. Selanjutnya, luaran model dianalisis secara temporal pada kondisi Netral, El Niño, dan La Niña. Kondisi ENSO ditentukan menggunakan ONI. Hasil analisis histogram menunjukkan bahwa seluruh metode HyBMG tidak menghasilkan peningkatan verifikasi meski dilakukan pemutakhiran data. Verifikasi ARIMA mencapai rata–rata 60% dengan metode lain bernilai lebih rendah. Secara umum, verifikasi luaran HyBMG untuk fase La Niña di bawah 60% sedangkan untuk fase El Niño hanya ARIMA yang dapat mencapai 60 –70%.