1. Pelaksanaan penelitian
Penelitian dilakukan untuk membandingkan data emisi CH4 aktual di lapangan dan data emisi CH4 berdasarkan model DNDC. Keakuratan data berdasarkan model DNDC dapat dilihat dari perbedaan antara emisi CH4
aktual dan model, serta grafik perbandingan data aktual dan data berdasarkan model. Proses pengambilan data emisi CH4 disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram alir proses pengukuran metana
a. Pelaksanaan penelitian di lapangan
Penelitian dilakukan pada lima belas petak sawah berukuran 5m x 6m, dengan perlakuan yang berbeda pada tiap petak. Lima belas petak sawah tersebut digunakan untuk mengakomodasi 5 perlakuan dan 3 ulangan. Kelima perlakuan tersebut adalah :
1. Non PTT Tergenang : menggunakan bibit umur 25 hss, jarak tanam 20 cm x 20 cm, 3 rumpun per lubang, pupuk sesuai anjuran (120 kg/ha N,
Pengambilan data di lapangan : 1. Data iklim
2. Karakteristik tanah 3. Manajemen budidaya
Input data kedalam model ‘RUN’ model Emisi CH4 (kgC/ha) (Data model) mulai penyemaian
Penyiapan lahan percobaan
penanaman Penempatan boks Input : H = 0 ; next H = H + 6, H ≤ 106 Emisi CH4 (kgC/ha) (Data aktual)
90 kg/ha P, 60 kg/ha K), tanpa bahan organik, irigasi terus-menerus (continously flooded).
2. Non PTT Intermittent : menggunakan bibit umur 25 hss, jarak tanam 20 cm x 20 cm, 3 rumpun per lubang, pupuk sesuai anjuran (120 kg/ha N, 90 kg/ha P, 60 kg/ha K), tanpa bahan organik, irigasi berselang (intermittent).
3. PTT Intermittent : Menggunakan bibit muda (15 hss) satu rumpun per lubang, pupuk dasar sesuai anjuran (75 kg/ha N, 250 kg/ha P, 100 kg/ha K), pemupukan berdasarkan BWD (Bagan Warna Daun) 65 kg urea/ha, pupuk organik setara 2 ton/ha, irigasi berselang (intermittent) dengan cara tanam sistem legowo 2:1 (20 cm x 10 cm x 40cm).
4. PTT Tergenang : Menggunakan bibit muda (15 hss) satu rumpun per lubang, pupuk dasar sesuai anjuran (75 kg/ha N, 250 kg/ha P, 100 kg/ha K), pemupukan berdasarkan BWD (Bagan Warna Daun) 65 kg urea/ha, pupuk organik setara 2 ton/ha, irigasi terus-menerus (continously flooded) dengan cara tanam sistem legowo 2:1 (20 cm x 10 cm x 40cm).
5. SRI Intermittent : menggunakan bibit umur 15 hss, satu rumpun per lubang, hanya menggunakan pupuk organik setara 15 ton/ha, jarak tanam 30x30 cm, irigasi berselang (intermittent).
Gambar 8 memperlihatkan layout tanaman padi pada lima belas petak sawah. Rancangan percobaan acak kelompok dengan tiga ulangan.
Emisi CH4 diukur secara manual selama pertumbuhan tanaman dengan menggunakan boks yang dapat dioperasikan secara manual. Setiap ulangan percobaan dipasang boks yang terbuat dari fleksiglass berukuran 0.4 m x 0.4 m x 0.6 m untuk tinggi tanaman kurang dari 60 cm, dan dilakukan penambahan boks berukuran 0.4 m x 0.4 m x 0.5 m untuk tanaman dengan tinggi lebih dari 60 cm. Pengambilan contoh gas dilakukan jam 6 pagi dengan interval waktu 6 menit yaitu pada menit ke-6, 12, 18, dan menit ke-24. Gas dari kolom boks diambil dengan menggunakan injector polypropilen 5 mL. Contoh gas selanjutnya diinjeksikan ke dalam kolom yang berfungsi memisahkan gas CH4 dari
gas-gas lain di dalam injektor, dan mengatur masuknya sampel ke kromatografi gas. Contoh gas kemudian dianalisis dengan menggunakan kromatografi gas yang dilengkapi dengan FID (Flame Ionisation Detector). Hasil analisis dapat dilihat dari integrator Shimadzu – 6A untuk interpretasi peak dari kromatografi dalam bentuk area.
Gambar 8. Layout plot tanaman padi dengan perbedaan perlakuan
b. Penggunaan model DNDC
Pemodelan dimulai dengan menginstal model kedalam komputer. Model menggunakan Visual C++ dan dieksekusi oleh Windows98. Klik ”DNDC72.EXE” dalam direktori ”C:\DNDC” untuk memulai penggunaan model.
Model DNDC membutuhkan IBM-PC, memori minimum 64M, kecepatan 350MHz, dan isi minimum dalam hard disk yaitu 5MB. Untuk mendapatkan tampilan grafik yang baik, dibutuhkan SVGA (1024x768). Kebutuhan ruang disk untuk keperluan 100 tahun yaitu 0.5MB.
Model DNDC merupakan model simulasi komputer yang memprediksi sifat biokimia tanah yaitu karbon (C) dan nitrogen (N) dari
III-3 II-2 I-3
III-2 II-5 I-2
III-5 II-3 I-5
III-1 II-4 I-1
III-4 II-1 I-4 U A Keterangan gambar : Perlakuan : 1. Non PTT tergenang, 25 hss 2. Non PTT intermittent, 25 hss 3. PTT intermittent, 15 hss 4. PTT tergenang, 15 hss 5. SRI Intermittent Ulangan : I. Ulangan pertama II. Ulangan kedua III.Ulangan ketiga A. Papan nama
ekosistem pertanian, baik dalam skala lapangan ataupun skala regional. Dalam penelitian ini, digunakan model DNDC7.2 dengan versi windows.
Tampilan windows memerlukan masukan data-data untuk menjalankan model. Informasi utama yang diperlukan yaitu iklim dan lokasi lapangan, keadaan tanah, dan informasi mengenai perlakuan tanaman. Dari masing-masing bagian tersebut terdapat subbagian yang memerlukan data spesifik seperti jenis tanaman, pola pengairan, perlakuan tanah, pemupukan, kandungan karbon (C) dalam tanah, dan lain-lain.
Setelah semua data dimasukkan, lakukan ’RUN’, dan model akan memulai simulasi dari semua data yang telah dimasukkan. Sebagai permulaan simulasi setiap tahun, DNDC dimulai dengan membaca semua input data dalam setiap spesifik tahun, lalu mengeksekusi submodel secara berurutan yaitu iklim tanah, pertumbuhan tanaman, dekomposisi, nitrifikasi, denitrifikasi, fermentasi. Profil iklim tanah yang pertama dihitung, didasarkan pada data iklim harian dan properti tanah dalam interval jam. DNDC kemudian mensimulasi pertumbuhan tanaman seperti pertukaran air, C dan N dalam tanaman atau keadaan tanah yang didasarkan pada cara penanaman, suhu, kondisi air atau N dalam tanah dalam interval harian. Dekomposisi dihitung berdasarkan profil iklim tanah dan ketersediaan N dalam interval harian. Nitrifikasi dan denitrifikasi diprediksi dalam interval jam yang dikendalikan oleh ukuran gelembung anaerob dan hubungan tiap substrat. Jika terjadi penggenangan, DNDC akan mengaktifkan submodel fermentasi untuk menghitung produksi dan oksidasi metan (CH4) dalam interval harian. Jika diperlukan, di akhir simulasi harian, DNDC akan menyimpan hasil prediksi harian dari kandungan C besrta fluks C, kandungan N beserta fluks N, profil suhu dan kelembaban tanah, dan biomass tanaman. Dari rangkaian ini, DNDC terus- menerus dapat dijalankan dari hari ke hari. DNDC beralih ke tahun berikutnya jika simulasi selesai hingga 31 Desember. Simulasi akan berlangsung terus hingga tahun terakhir pembudidayaan (Li dan Qin, 2000). Kandungan dan fluks C dan N tahunan dalam ekosistem yang
disimulasi akan tersimpan dalam beberapa file dalam direktori ”C:\DNDC\RECORD\”.
2. Pengamatan/Pengukuran
Selama penelitian berlangsung, akan dilakukan pengamatan dan pengukuran sebagai berikut :
a. Pengamatan dan pengukuran di lapangan
1. Contoh tanah dari setiap plot dianalisis sebelum dan sesudah perlakuan
2. Emisi GRK (CH4, N2O dan CO2) setiap minggu 3. Hasil gabah dan bobot jerami saat panen
4. Komponen hasil (jumlah malai/rumpun, jumlah gabah per malai, persentase gabah isi dan bobot 1000 butir gabah isi)
5. Pemupukan (besar penambahan N, P, dan K), penggunaan BWD untuk penambahan N, dan pemberian pupuk organik pada
perlakuan SRI dan PTT.
6. Pengairan pada perlakuan tergenang ataupun intermittent, dengan ketinggian penggenangan adalah 5 cm
7. Pemberantasan hama dengan pestisida, fungisida, dan biopestisida
b. Masukan data dalam model DNDC
Input data model dapat dilihat pada Tabel 3. dengan garis besar informasi yang diperlukan adalah sebagai berikut :
1. Informasi iklim dan lokasi
• Data iklim yaitu suhu maksimum, suhu minimum harian, dan curah hujan
• Analisis kandungan nitrogen dalam air hujan
• Analisis C-organik dalam pupuk kandang
• Informasi letak geografis lokasi penelitian
• Informasi nilai konsentrasi NH3 dan CO2 di daerah tropis 2. Informasi keadaan tanah
• Jenis tanaman
• Massa jenis dan pH tanah
• Kandungan liat dan C-organik tanah
• Nilai NO3(-), NH4(+), kelembaban dan suhu tanah 3. Informasi teknik penanaman
• Waktu simulasi dalam tahun
• Jumlah rotasi selama tahun simulasi
• Informasi perlakuan tanaman yaitu tanggal tanam dan tanggal panen, hasil produksi tanaman, data aplikasi pengolahan lahan, aplikasi pemupukan dan parameter pemupukan, aplikasi pemberian pupuk organik, parameter pengairan dengan cara penggenangan, dan perlakuan irigasi.
No
Input Keterangan
1. Data lokasi - nama tempat - letak lintang (oLS)
2. Data iklim - file data : curah hujan (mm) : suhu maksimum (oC) : suhu minimum (oC)
- konsentrasi N pada air hujan (mg N/liter) - konsentrasi NH3 di atmosfer (μN/m3) - konsentrasi CO2 di atmosfer (ppm) 3. Data tanah - tekstur tanah
- densitas (g/cm3)
- latar belakang guna tanah - pH
- Soil Organic Carbon (0-5 cm dari permukaan) - Fraksi liat : litter dalam SOC
: humads dalam SOC : humus dalam SOC
- NO3(-) di permukaan tanah (mg N/kg) - NH4(+) di permukaan tanah
- Moisture - Suhu tanah (oC) - Wilting point - Field capasity 4. Data tanaman - jenis tanaman
- waktu tanam (bulan/tanggal) - waktu panen (bulan/tanggal) - hasil panen (kg/ha)
- residu tanaman
5. Pengolahan tanah - waktu pengolahan (bulan/tanggal) - metode pengolahan (alat/mesin) 6. Pemupukan kimia - waktu pemupukan (bulan/tanggal)
- metode pemupukan (permukaan/injeksi) - jenis pupuk
- jumlah pupuk (kg N/ha)
7. Pemupukan alami - waktu pemupukan (bulan/tanggal) - jenis pupuk
- jumlah karbon (C) dalam pupuk (kgC/ha) - C/N ratio
8. Penyiangan - waktu penyiangan (bulan/tanggal) Tabel 3. Input model DNDC
9. Penggenangan - kecepatan meloloskan air (mm/hari)
- waktu penggenangan : awal (bulan/tanggal) : akhir (bulan/tanggal) - pH air
10. Irigasi - pH air
- waktu irigasi (bulan/tanggal) - banyak air yang digunakan (cm)
11. Grazing - waktu beternak : awal (bulan/tanggal)
: akhir (bulan/tanggal) - jenis ternak dan jumlahnya (ekor/ha) Model menghasilkan output beberapa file yang memperlihatkan kondisi meteorologi, sifat kimia dan iklim tanah, pertumbuhan tanaman, dan emisi gas. Output tersebut yaitu :
1. File 1 menunjukkan kolom pengisian dari site name, simulated year, crop type, dan Julian day.
2. File 2 menunjukkan kolom pengisian dari daily soil carbon dan
nitrogen profiles.
3. File 3 menunjukkan kolom pengisian dari daily air temperature, precipitation, snow pack, evaporation, dan transpiration.
4. File 4 menunjukkan kolom pengisian dari crop LAI/biomass development dan cropping practices.
5. File 5 menunjukkan kolom pengisian dari daily soil moisture, ammonium, nitrate, pH, dan Eh.
6. File 6 menunjukkan kolom pengisian dari daily flukses of CO2, NH3, dan CH4
7. File 7 menunjukkan kolom pengisian dari daily flukses of N2O, NO, dan N2
3. Analisis dan Interpretasi data
Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok dengan tiga kali ulangan. Analysis of Varian (ANOVA) digunakan untuk menganalisis data emisi CH4 dengan tujuan melihat perbedaan antar perlakuan dengan menggunakan program SAS versi 6.12. Pengujian untuk melihat sejauh mana perbedaan antar perlakuan dilakukan
dengan menggunakan uji Duncan Multiple Range Test (DMRT). Persamaan regresi digunakan untuk mengetahui kedekatan hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas. Analisis regresi dilakukan antara hubungan emisi CH4 dengan hasil padi dan biomas panen, hubungan antara fluks CH4 harian dengan biomass total pada masing- masing perlakuan, serta untuk mengetahui hubungan emisi model terhadap emisi aktual.
4. Perhitungan emisi CH4
a. Berdasarkan data lapangan
1. Konsentrasi CH4 dihitung berdasarkan nilai area standar dan area sampel. Dengan menggunakan standar 10.1 ppm, maka nilai konsentrasi CH4 dapat dihitung dengan persamaan :
dar s area sampel area ppm ppm x tan 1 . 10 =
Perubahan konsentrasi CH4 terhadap waktu atau slope (δc/δt) dari hubungan antara konsentrasi CH4 terhadap waktu dengan interval 2 menit, digunakan untuk menghitung laju CH4
2. Laju fluks (E) dihitung dengan persamaan sebagai berikut (Khalil dan Shearer, 2000): 2 . 273 2 . 273 + = T x A V x t c x Vm Bm E δ δ Keterangan : E = fluks CH4 (mg/m2/menit) V = volume sungkup (m3) A = luas dasar sungkup (m2)
T = suhu udara rata-rata di dalam sungkup (oC)
δc/δt = laju perubahan konsentrasi gas CH4 (ppm/menit) Bm = berat molekul gas CH4 dalam kondisi standar ( 16.123g) Vm = volume gas pada kondisi standar (22.41 liter)
Emisi CH4 dalam satu musim dihitung dengan persamaan :
Emisi CH4 (kg/ha) = fluks CH4 (mg/m2/hari) x umur padi b. Berdasarkan data model DNDC
Pola emisi CH4 dapat dilihat dalam bentuk grafik setelah RUN model. Nilai emisi CH4 tersimpan secara otomatis dalam model pada sub direktori C:\DNDC\RESULT.