DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN
FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
POLA SIRKULASI PERMUKAAN DAN ANALISIS
TRAJEKTORI TAHUN 2009-2010 DI LAUT TIMOR
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA *
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pola Sirkulasi Permukaan dan Analisis Trajektori Tahun 2009-2010 di Laut Timor adalah benar karya saya dengan arahan komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir usulan skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
ii
ABSTRAK
AGITHA SAVERTI JASMINE. Pola Sirkulasi Permukaan dan Analisis Trajektori Tahun 2009-2010 di Laut Timor. Dibimbing oleh AGUS SALEH ATMADIPOERA.
Laut Timor merupakan wilayah perairan luas yang mencakup dangkalan Sahul serta Celah Timor (Timor Passage) yang sempit dan dalam di sisi selatan Pulau Timor – Rote, dimana partisi terbesar (51%) dari rerata transport Arus Lintas Indonesia (Arlindo) mengalir sepanjang waktu ke Samudera Hindia melalui Celah Timor ini. Akan tetapi, di kawasan dangkalan Sahul pola sirkulasinya bersifat musiman karena pengaruh seretan angin Monsun. Sehingga interaksi antara Arlindo yang kuat dan persisten dengan sirkulasi di dangkalan Sahul diduga dapat mempengaruhi pola persebaran bahan pencemar, terutama terkait dengan kejadian kecelakaan tumpahan minyak mentah dari anjungan Montara di kawasan lepas pantai Laut Timor. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji pola sirkulasi permukaan Laut Timor antara 2009-2010, serta pola trajektori (Lagrangian) massa air dari lokasi kebocoran minyak Montara antara September - November 2009. Data deret-waktu rataan-harian keluaran model sirkulasi laut 3-dimensi dari INDESO dengan resolusi horizontal sekitar 9 km dianalisis dengan fungsi orthogonal emphirik (EOF), serta analisis trajektori kualitatif dengan tools Ariane. Hasil penelitian menunjukkan bahwa struktur spasial sirkulasi permukaan di Laut Timor dicirikan oleh kontras dua regim dengan energi kinetik yang kuat di sepanjang pita Celah Timor sebagai representasi arus kuat Arlindo Timor, dan energi kinetik yang relatif lemah dari sirkulasi musiman di dangkalan Sahul. Pola distribusi spasial suhu dan salinitas juga terlihat konsisten, dimana sebaran salinitas dan suhu tinggi berada di dangkalan Sahul, tetapi suhu dan salinitas relatif rendah berada Celah Timor. Variasi temporal energi kinetik arus dan suhu didominasi oleh fluktuasi skala semi-tahunan, tetapi salinitas berfluktuasi secara tahunan. Hasil analisis trajektori Lagrangian massa air permukaan dengan posisi awal di lokasi anjungan minyak Montara dalam rentang waktu September-November 2009 (kejadian bocornya minyak mentah dari anjungan Montara) menunjukkan bahwa dalam waktu 30 hari pertama, pola trajektori massa air permukaan dari lokasi anjungan berbentuk zigzag yang berbelok kearah selatan, kemudian berbelok kembali kearah baratlaut dengan lintasan trajektori yang relatif pendek yang diduga karena adanya pusaran arus yang relative lemah. Akan tetapi, dalam 30 hari kedua, lintasan trajektori massa air mengarah ke timurlaut, kemudian masuk ke wilayah sumbu utama Arlindo Celah Timor, sehingga terbawa dengan cepat hampir kearah barat mengikuti perlintasan Arlindo ke Samudera Hindia. Pola trajektori massa air permukaan tersebut diduga berkaitan dengan pola dispersi tumpahan minyak, dimana sebagian besar bahan pencemar tersebut terbawa oleh arus kuat Arlindo Timor kearah barat.
iii
ABSTRACT
AGITHA SAVERTI JASMINE. Surface Layer Circulation and Trajectory Analysis between 2009-2010 in the Timor Sea. Supervised by AGUS SALEH ATMADIPOERA.
Timor Sea consists of a region that includes the wide and shallow Sahul Shelf and the deep and narrow Timor Passage in the southern side of the Timor – Rote Islands, where the largest partition (51%) of the mean transport of the Indonesian Troughflow (ITF) to the Indian Ocean passes through the Timor Passage. However, in the Sahul Shelf the seasonal circulation pattern is predominant. Thus, interaction between strong and persistent ITF and surface circulation in the Sahul Shelf is expected to influence pollutants dispersion, for example, in the case of oil spill accidents from the Montara ridge offshore Timor Sea. The objective of this study is to investigate the surface circulation patterns between 2009-2010, as well as the trajectory analysis (Lagrangian) of water mass from the Montara oil spill location between September and November 2009. The daily average time-series data of the 3- dimensional ocean circulation model output from the INDESO with a horizontal resolution of 9 km were analyzed by using the emphirical orthogonal function (EOF), and qualitative trajectory analysis were performed with Ariane tools. The result showed that the spatial structure of the surface circulation in the Timor Sea is characterized by a contrast of two regimes: one with a strong kinetic energy along the Timor Passage band, depicted as the ITF Timor jet, and the other as a relatively weak kinetic energy of seasonal reversal circulation in the Sahul Shelf. The spatial distribution of temperature and salinity is also consistent, where distribution of salty and warmer water confine within the Sahul Shelf, but relatively fresher and colder water mass occupy in the Timor Passage. The temporal variation of kinetic energy and temperature is dominated by semi-annual fluctuation, but the salinity is annual oscillation. Trajectory analysis of surface water mass with initial position in the Montara oilfield location showed that within the first 30 days, the trajectory pattern is indicated by the zigzag-shaped pattern where the pathflows turned southward, then turned back northwestward with a relatively short trajectory distance because of the relatively weak eddies. However, within the last next 30 days, the pathflow trajectory of the water mass pointed to the northeast, then entered into the main axis of the ITF Timor, and advected quickly westward following the ITF pathways into the Indian Ocean. The pattern of surface water mass trajectory is supposed to be associated with the oil spill dispersion pattern, where most of oil dispersants have been carried away by strong and persistent ITF Timor westward into the Indian Ocean.
v
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan
pada
Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan
POLA SIRKULASI PERMUKAAN DAN ANALISIS
TRAJEKTORI TAHUN 2009-2010 DI LAUT TIMOR
DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
2015
vii
Judul Skripsi : Pola Sirkulasi Permukaan dan Analisis Trajektori Tahun 2009-2010 di Laut Timor
Nama : Agitha Saverti Jasmine NIM : C54100045
Disetujui oleh
Dr.Ir. Agus Saleh Atmadipoera, DESS Pembimbing
Diketahui oleh
Dr.Ir. I Wayan Nurjaya, M.Sc Ketua Departemen
viii
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juni 2014 ini ialah sirkulasi dan trajektori massa air dengan judul Pola Sirkulasi Permukaan dan Analisis Trajektori Tahun 2009-2010 di Laut Timor.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Agus S. Atmadipoera DESS selaku pembimbing. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Bapak Dr Ir I Wayan Nurjaya MSc selaku Ketua Departemen dan Dosen Penguji, Bapak Dr Ir Henry M. Manik ST selaku Ketua Komisi Pembimbing, Bapak Dr Ir Tri Prartono MSc selaku Gugus Kendali Mutu. Tak lupa penulis mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada Tim proyek INDESO atas kesediaannya dalam memberikan data model, Muhammad Iqbal, Priska Widyastuti, dan Erik Munandar yang telah membantu dalam melakukan penelitian serta teman-teman Laboratorium Osenografi Fisika, ITK 47 dan MIT atas kerjasama dan semangatnya. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Papa, Mama, dan Ivan serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya.
Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat.
Bogor, Februari 2015
ix
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL x
DAFTAR GAMBAR x
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Perumusan Masalah 2
Tujuan Penelitian 2
Manfaat Penelitian 2
METODE 3
Lokasi dan Waktu Penelitian 3
Sumber Data Penelitian 3
Pengolahan dan Analisis Data 4
HASIL DAN PEMBAHASAN 12
Pola Sirkulasi dan Distribusi Suhu dan Salinitas Permukaan 12
Variabilitas Samuderawi Laut Timor 16
Pola Trajektori Massa Air dalam Periode Tumpahan Minyak Montara
(September-November 2009) 18
SIMPULAN DAN SARAN 25
DAFTAR PUSTAKA 26
x
DAFTAR TABEL
1 Konfigurasi Model dalam Namelist pada Ariane lagrangian offline toolbox 8
DAFTAR GAMBAR
1 Batimetri didomain model Laut Timor ... 3 2 Diagram alir pembuatan model trajektori pada Ariane lagrangian offline
toolbox 9
3 Validasi pada wilayah awal trajektori tahun 2009-2010 (a), dan korelasi 2 dimensi data SPL satelit dan data SPL model INDESO (b) 10
4 Validasi arus model INDESO 11
5 Pola arus permukaan dan sebaran suhu permukaan laut rata-rata 2009 (a) dan 2010 (b), standar deviasi 2009 (c) dan 2010 (d) 13 6 Pola arus permukaan dan sebaran salinitas rata-rata 2009 (a) dan 2010 (b),
standar deviasi 2009 (c) dan 2010 (d) 14 7 Variabilitas Spasial (kiri) dalam joule dan temporal (kanan) arus permukaan 16 8 Variabilitas Spasial (kiri) dan temporal (kanan) Suhu Permukaan Laut (T)
pada mode 1 EOF (tanpa satuan) 17 9 Variabilitas Spasial (kiri) dan temporal (kanan) Salinitas (S) pada mode
1 EOF (tanpa satuan) 18
10 Pola trajektori partikel pada 15 September (a), 25 September (b), 5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14 November (g)
pada kedalaman 1 meter 20
11 Pola trajektori partikel berdasarkan waktu pergerakan partikel pada 15 September (a), 25 September (b), 5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14 November (g) pada kedalaman 1 meter 21 12 Pola suhu trajektori partikel pada 15 September (a), 25 September (b),
5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14
November (g) pada kedalaman 1 meter 23
13 Pola salinitas trajektori partikel pada 15 September (a), 25 September (b), 5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14
November (g) pada kedalaman 1 meter 24
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Secara geografis Laut Timor berada di antara Pulau Timor dan bagian utara Benua Australia serta memiliki karakteristik perairan yang khas sebagai salah satu pintu keluar Arlindo (Arus Lintas Indonesia) terbesar dengan membawa massa air dari Samudera Pasifik menuju Samudera Hindia. Massa air Arlindo keluar melalui Celah Timor (Timor passage) sebesar 7,5Sv (Sprintall et al. 2009). Laut Timor memiliki luas perairan sekitar 610.000km2 dengan lebar perairan sekitar 480km2 (Safitri et al. 2012), sedangkan kedalaman perairan rata-rata kurang dari 250m akibat pengaruh kontur paparan Sahul yang mendominasi 2/3 wilayah Laut Timor (Atmadipoera et al. 2010). Sebagai wilayah perairan beriklim tropis, massa air Laut Timor memiliki kondisi suhu yang tinggi, salinitas rendah, dan densitas yang tinggi yang cenderung fluktuatif bergantung pada pengaruh musim.
Pada tahun 2009 terjadi kebocoran pada ladang minyak Montara, Australia. Kebocoran ini ditemukan pada tanggal 21 Agustus 2009 dan berlangsung hingga November 2009 pada titik lokasi 12̊ 40’ 20,5’’ LS dan 124̊ 32’ 22,3’’ BT (ASA
2010). Kejadian ini menyebabkan semburan minyak menyebar melewati Australia hingga terdeteksi berada di perairan Laut Timor, Indonesia. Hasil survey udara oleh tim ASA (Applied Science Asociate) tahun 2010, memperkirakan luasan tumpahan minyak sekitar 400 bbls per hari atau 64.000 Liter per hari. Tumpahan minyak yang terdeteksi berjenis light crude dengan API Gravity sebesar 35̊-45̊,
merupakan jenis minyak ringan (Hyne 2001). Faktor-faktor seperti arus permukaan, angin, gelombang, topografi dasar, pasang surut, dan densitas minyak mempengaruhi penyebaran tumpahan minyak (Badejo et al. 2004).
2
periode September – November 2009. Analisis terhadap pergerakkan partikel massa air terhadap fenomena tumpahan minyak di Laut Timor sangat bermanfaat untuk memprediksi dan menjelaskan pengaruh fisik perairan terhadap pergerakkan tumpahan minyak pada suatu wilayah. Oleh karena itu perlunya kajian mengenai karakteristik fisik perairan serta analisis lagrangian massa air secara mendalam.
Perumusan Masalah
Kejadian tumpahan minyak dari sumur Montara di Laut Timur telah terjadi pada rentang tahun 2009-2010. Diasumsikan bahwa penyebaran tumpahan minyak dari sumur Montara dipengaruhi oleh beberapa aspek seperti sirkulasi skala-besar, arus pasut, seretan angin dan juga karakteristik minyak itu sendiri. Beberapa penelitian sebelumnya telah mengkaji melalui pendekatan analisis citra, serta analisis lainnya tanpa memperhitungkan pengaruh beberapa kondisi Oseanografi, sehingga diperlukan penelitian melalui pemodelan sirkulasi laut dan analisis trahejtori untuk mengetahui secara jelas mekanisme persebaran partikel massa air sebagai representasi tumpahan minyak. Penelitian ini dilakukan untuk mencoba menjawab beberapa pertanyaan, sebagai berikut:
1. Bagaimana pola sirkulasi permukaan Laut Timor pada tahun kejadian tumpahan minyak Montara 2009-2010?
2. Bagaimana variabilitas temporal dan struktur spasial aspek fisik perairan (arus, suhu, dan salinitas) berdasarkan analisis kualitatif Emphirical Orthogonal Function (EOF) ?
3. Bagaimana pola trajekori partikel massa air permukaan di Laut Timor dan kaitannya dengan persebaran tumpahan minyak Montara pada rentang waktu September – November 2009?
Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan mengkaji pola sirkulasi permukaan di Laut Timor, melihat sturktur spasial dan variabilitas temporal dari kondisi arus, suhu dan salinitas permukaan Laut Timor serta menganalisis trajektori massa air dalam periode tumpahan minyak Montara pada September hingga November 2009.
Manfaat Penelitian
3
METODE
Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada bulan Juni-November 2014 dengan domain model berada di sekitar perairan Laut Timor dan anjungan minyak Montara
dengan koordinat 8̊-15̊ LS dan 117̊-130̊ BT (Gambar 1). Domain model dipilih
berdasarkan daerah yang mencakup wilayah tumpahan minyak di sekitar Laut Timor. Pemrosesan data dilaksanakan di Laboratorium Oseanografi Fisika, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.
Gambar 1 Batimetri didomain model Laut Timor (Sumber: General Bathymetric Chart of The Oceans (Gebco))
Sumber Data Penelitian
4
Keluaran Model INDESO: Arus laut (zonal u dan meridional v), Suhu, dan Salinitas
Data arus, suhu, dan salinitas merupakan data harian simulasi model sirkulasi laut yang dikembangkan oleh INDESO (Infrastructure Development for Space Oceanography) dengan menggunakan sistem simulasi OGCM (Ocean General Circulation Model) pada model NEMO-OPA (http://indeso.web.id/). Model NEMO-OPA terdiri atas masukkan data berupa data batimetri, koordinat, tinggi muka laut, suhu, salinitas, masukkan bahang, tegangan angin, pasang surut, dan masukkan air tawar yang kemudian dapat digunakan dalam mempelajari dasar dinamika laut serta interaksi antar komponennya. Model indeso dikembangkan oleh perancis (Mercator Ocean) dengan menggunakan simulasi akurasi tinggi untuk sirkulasi laut diseluruh dunia (http://indeso.web.id/). Data keluaran terdiri atas data zonal (u) dan meridional (v) untuk arus, dan data sebaran horizontal untuk suhu dan salinitas dengan grid mengikuti batas lateral global pada resolusi horizontal 1/12˚ dan resolusi vertikal terdiri dari 50 level kedalaman. Seluruh analisis data ini menggunakan 15 level kedalaman yaitu pada kedalaman 1-15m. Data Citra Satelit Suhu Permukaan Laut
Data suhu permukaan laut yang digunakan berupa data altimetri yang diperoleh dari satelit Aqua MODIS yang dikembangkan oleh NASA (National Aeronautics and Space Administration) dengan pengambilan data berupa komposit harian pada tahun 2009-2010. Data ini diperoleh pada website http:/coastwatch.pfeg.noaa.gov/erdapp/ yang dikembangkan oleh NOAA.
Pengolahan dan Analisis Data
Model INDESO
Analisis data awal dilakukan dengan visualisasi struktur arus, suhu, dan salinitas secara spasial dan analisis keluaran Model INDESO berupa komponen arus (u,v), suhu dan salinitas dalam rata-rata dan standar deviasi selama 2009-2010. Model INDESO merupakan versi regional dari model sirkulasi laut global NEMO-OPA dan dikembangkan oleh Perancis (http://indeso.web.id/) dengan simulasi resolusi tinggi dan akurat. Nilai rata-rata tahunan komponen arus (u,v), suhu, dan salinitas ditentukan dengan persamaan (Emery dan Thomson 1997):
� = !
!
�!
!
!!! ...(1)
Untuk menentukan nilai standar deviasi data digunakan persamaan: �! = !
!!! (�!
!
!!! −�)!... ...(2)
� = �!
dimana:
�! = Ragam
s = Standar deviasi N = Banyak data
5 � = Rata-rata nilai x
Pengolahan data dan visualisasi dilakukan dengan perangkat lunak Ferret. Variabel vozocrtx digunakan dalam visualisasi komponen zonal, vomecrty untuk komponen meridional, votemper untuk komponen suhu permukaan laut, dan vosaline untuk komponen salinitas.
Analisis EOF (Emphirical Orthogonal Function)
Analisis EOF merupakan analisis statistik kuantitatif yang digunakan untuk melihat struktur spasial dan variabilitas temporal dari data deret waktu (time series). Metode ini menghasilkan pola spasial yang disebut EOF dan deret waktu EOF yang disebut Principle Components (Björnsson dan Venegas 1997). EOF menggunakan fungsi orthogonal dan operasi dasar matriks dalam representasi deret waktu pada suatu lokasi. Metode EOF yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti persamaan-persamaan yang dikembangkan oleh Hannachi et al. (2007) dengan menentukan anomali data serta kovarians dari matriks. Kovarian terdiri dari beberapa bagian dari poin grid yang menjelaskan varian maksimum.
=!!!!�
!!�!... ...(3)
dimana :
� = Kovarians dari matriks X’ n-1 = Derajat kebebasan X’ = Susunan matriks T = Transpose
Kovarian menentukan arah a =(a1,a2,...,ap)T sehingga X’a memiliki variabilitas maksimum sehingga ragam pada deret waktu terpusat X’a adalah :
Var (X’a)= ! !!!|�
!a |! = ! !!!(�
!a)!(X’a) = aT∑a...(4) Penyelesaian persamaan membutuhkan vektor a dalam satuan sehingga dihasilkan :
���!
a! a , �.�.�!�= 1...(5) Solusi mudahnya berupa eigen value problem (EVP) :
�= ⋋�... ...(6) Matriks kovarian ∑ berupa simetrikal dan diagonal. Matriks kovarian juga berupa semidefinite dengan nilai EVP positif. Eigen value umumnya digunakan untuk menulis perbedaan dengan perhitungan sebagai berikut :
!""⋋!
⋋! ! !!!
6
Proyeksi pada bidang anomali X’ ke-k pada EOF ak yaitu ck = X’ ak yang berupa principle components (PC) ke-k =
ck(t) = !! �! �,� �!
!! (�)... ...(8)
Pada analisis EOF dilakukan pembagian data menjadi 10 mode, dengan mengambil 1 hingga 2 mode dengan nilai terbesar sebagai sampel perbandingan yang mencakup lebih dari 90% data dengan nilai pembatas dan vektor pembatas terbesar. Tampilan berupa spasial dengan EOF dan temporal dengan Principle Components dapat mengetahui perbandingan anomali tiap variabel yang berada pada wilayah penelitian. Analisis temporal (Principle Components) menggunakan filter data dengan metode hanning window dalam pembobotan genap.
Dalam menampilkan variabilitas arus digunakan persamaan dalam mendapatkan energi kinetik (EK) dengan rumus :
EK (joule) = ! !�(u
2
+v2).. ...(9) dimana referensi massa jenis (� ) sebesar 1024 kg m-3 (Silverthorne dan Toole 2009), arus zonal didefinisikan dalam u dan arus meridional dalam v.
Analisis Trajektori
Konfigurasi model dibangun menggunakan Ariane lagrangian off-line toolbox yang dioperasikan pada Fortran dan memiliki kelebihan dalam analisa skala global dan regional (Blanke et al. 1999). Ariane dapat terintegrasi dan digunakan untuk menganalisa simulasi dengan beberapa model sirkulasi seperti OPA OGCM dan ROMS (Regional Oceanic Modelling System). Dalam kompilasi dan instalasi Ariane dibutuhkan netcdf versi 3.6.0 dengan modul Intel Fortran untuk kompilasi dalam sistem operasi Ubuntu Linux. Analisis menggunakan algoritma massa dengan menghitung trajektori sebenarnya dari beberapa gaya dengan penggunaan persamaan dikretisasi grid tipe C (Arakawa), melalui persamaan trajektori (http://www.univ-brest.fr/lpo/ariane) :
�!�!+ �!�!+ �!�
! =0... ...(10)
dimana Tx, Ty, dan Tz menunjukkan arah arus (dalam satuan Sverdrups), sedangkan i, j, dan k mengacu pada indeks grid. Arah arus berdasarkan pada sumbu vertikal, zonal maupun meridional. Integrasi Transport secara vertikal atau zonal didefinisikan dalam Ψh dan Ψyz dengan persamaan :
�!Ψ! =∑!�!...(11a) �!Ψ! = −∑!�!
kemudian,
7
Variabel �! dan �!" menunjukkan pergerakkan dalam proyeksi yang dipilih.
Titik awal mendefinisikan kondisi awal dari partikel yang menyerupai kontur pada proyeksi lintasan sebenarnya. Pemilihan proyeksi horizontal dan penambahan proyeksi lainnya akan membantu dalam menentukan gerak yang tepat pada massa air.
Ariane dapat dioperasikan dalam komputasi dengan jumlah besar serta melakukan berbagai diagnosa antara lain secara qualitative (dengan beberapa partikel), quantitative (dengan banyak partikel), dan integrasi forward dan backward. Simulasi model Ariane pada penelitian ini mengggunakan diagnosa kualitatif dalam OPA-NEMO. Data yang diperoleh dari hasil keluaran Model INDESO perairan Laut Timor pada September 2009 – September 2010 antara lain vektor arus (zonal (u) dan meridional (v)), suhu, salinitas, dan grid mesh mask. Langkah awal dalam eksperimen trajektori dilakukan dengan membuat konfigurasi (Tabel 1). Hal ini dilakukan dalam file namelist yang berisikan nama file yang dijadikan input model (berupa netcdf file), parameter yang digunakan, dan spesifikasi model. Pada model trajektori, luasan domain model menyesuaikan data hasil keluaran Model INDESO dengan LMt (bujur geografis) 157 dan JMt (lintang geografis) 87. Penggunaan model dengan mode kualitatif dimana output trajektori tidak memperhitungkan perpindahan volume. Integrasi pada trajektori model dilakukan secara forward dengan alur temporal bergerak maju. Frekuensi yang digunakan dalam kalkulasi posisi trajektori dengan pengambilan data harian dalam detik (86400).
Pengaturan pada namelist (Tabel 1) dilakukan sebagai langkah awal dalam penentuan model yang diinginkan dengan pergerakan trajektori model dari 15 September selama 2 bulan (60 Hari). Sampel waktu yang digunakan dalam pengambilan berjarak 10 hari, hal ini terkait dengan kejadian tumpahan minyak pada lokasi yang sama yang terjadi pada akhir Agustus dan berlangsung selama 2 bulan. Tahap selanjutnya adalah memproses variabel yang telah diatur pada namelist dengan perintah mkseg0 yang dioperasikan dalam terminal. Keluaran dari tahap ini adalah file segrid dalam format ASCII yang mendefinisikan wilayah darat dan laut dalam model yang kemudian dilakukan pembatasan terhadap wilayah indikasi model.
8
Tabel 1 Konfigurasi Model dalam Namelist pada Ariane lagrangian offline toolbox
Indeks Mode Keterangan
Key_Roms FALSE Penentuan proses komputasi (Roms
atau OPA NEMO)
Key_Alltracers TRUE Nilai salinitas, suhu dan densitas dimasukkan kedalam diagnosa lagrangian
Mode Qualitative Tipe model
Forback Forward Integrasi model terhadap waktu
Bin Nobin Untuk mendiagnosa posisi inisial dari model
Nmax 1000 Jumlah maksimum dari partikel
trajektori
Tunit 86400 Kesesuaian unit dalam detik (biasanya 1 hari)
Ntfic 10 Waktu pengambilan sampel
Tcyc 10 Waktu referensi yang digunakan untuk
penentuan umur partikel
Key_Approximatesigma TRUE Komputasi nilai densitas dari suhu dan salinitas
Zsigma 2000 Referensi kedalaman dalam kalkulasi
nilai densitas
Delta_T 86400 Menentukan kesesuaian unit dalam
detik, misal : 86400 untuk 1 hari
Frequency 1 Frekuensi dalam kalkulasi posisis
trajektori (harian)
Nb_Output 60 Nilai output maksimum dengan
keluaran harian
Key_Region TRUE Reduksi waktu dan memori pada CPU saat menjalankan eksperimen model
Imt 157 Jumlah titik sumbu X dalam data model
Jmt 87 Jumlah titik sumbu Y dalam data model
Kmt 50 Jumlah level kedalaman dalam data
model
Lmt 15 Nilai awal pada model
Key_Periodic FALSE Mengatur periodesitas dalam Sumbu X (Bujur)
Key_Computew TRUE Komputasi Transport vertikal dari integrasi vertikal pada konvergensi 2 Dimensi
Key_Jfold FALSE Sumbu Y (Lintang) berdasarkan grid OPA-ORCA
9 Pada Ferret hanya melihat pola trajektori yang dihasilkan sesuai atau tidak. Visualisasi lengkap dilakukan pada software MATLAB dengan melakukan plotting dari file netcdf yang diintegrasikan dengan plot arus pada waktu yang sama. Visualisasi yang dihasilkan pada MATLAB berupa analisis trajektori partikel yang bergerak pada 15 September 2009, 25 September 2009, 5 Oktober 2009, 15 Oktober 2009, 25 Oktober, 4 November 2009, dan 14 November 2009. Pada MATLAB juga dapat diketahui kondisi suhu, salinitas, densitas, kedalaman, dan waktu pada saat partikel tersebut bergerak. Script MATLAB yang digunakan telah terintegrasi dengan Ariane mode qualitative yang digunakan dalam pengolahan model trajektori dengan resolusi tinggi.
Gambar 2 Diagram alir pembuatan model trajektori pada Ariane lagrangian offline toolbox
Validasi Model
Validasi model dilakukan dengan membandingkan hasil keluaran model INDESO berupa suhu permukaan laut pada variabel votemper dalam data suhu model dengan data suhu permukaan laut satelit. Hal ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dan keterkaitan hasil keluaran model dengan data pengukuran real-time. Kegiatan validasi suhu dilakukan dengan metode korelasi dua dimensi yang dilakukan dalam Ferret dengan mode klimatologi .
10
untuk dilakukan analisis lanjutan dan merepresentasikan kondisi yang mendekati sebenarnya pada wilayah studi. Hasil validasi secara temporal pada wilayah awal trajektori (Gambar 3b) menujukkan adanya fluktuasi suhu akibat pengaruh musiman. Grafik suhu meningkat pada saat Musim Barat dan mengalami penurunan saat memasuki Musim Timur.
Gambar 3 Validasi pada wilayah awal trajektori tahun 2009-2010 (a), dan korelasi 2 dimensi data SPL satelit dan data SPL model INDESO (b). Kotak hitam pada korelasi 2 dimensi menujukkan lokasi validasi pada wilayah awal trajektori
Arus permukaan pada model INDESO juga divalidasi menggunakan arus hasil pengukuran ADCP oleh ATSEA (Harlisman et al. 2011). Arus model berupa arus horizontal pada koordinat 124,5°BT dan 11°LS dengan rataan harian dalam bulan Mei 2010 pada kedalaman 20 meter, sedangkan hasil pengukuran berupa data per jam pada kurun waktu 10-14 Mei 2010. Hasil model menujukkan pola arus selama 1 bulan bergerak ke arah barat daya (Gambar 4a). Pola ini sesuai dengan pengukuran ATSEA tahun 2010 (Harlisman et al. 2011) pada 5 titik
11 stasiun (Gambar 4c) pada kedalaman serupa dengan pergerakkan arus cenderung ke arah selatan dan barat daya. Kedua hal ini dipengaruhi oleh pergerakkan Arlindo secara kontinu pada wilayah Celah Timor dan pengaruh muson tenggara yang bertiup pada selatan Indonesia.
Gambar 4 Validasi arus model INDESO. Hasil rataan harian model INDESO (4a) divalidasi dengan arus hasil pengukuran ADCP oleh ATSEA (Harlisman et al. 2011) (4b) pada stasiun 1,3,5,7, dan 8 (4c). Data arus didapatkan pada kedalaman 20 meter
Waktu (hari)
K
ec
e
pa
ta
n
(m
/s
)
Rentang waktu data ADCP
(a)
Stasiun 1 Stasiun 3 Stasiun 5 Stasiun 7 Stasiun 8
(b)
12
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pola Sirkulasi dan Distribusi Suhu dan Salinitas Permukaan
Karakteristik perairan Laut Timor dipengaruhi oleh variasi musiman serta pola sirkulasi skala besar berupa arus lintas Indonesia (Arlindo). Arlindo merupakan suatu fenomena pergerakkan massa air dingin dari Samudera Pasifik menuju Samudera Hindia. Wilayah Laut Timor terletak pada selatan ekuator dimana terjadi pergerakan angin muson barat laut pada musim barat (Desember – Februari) dan angin muson tenggara pada musim timur (Juni – Agustus) yang berubah secara periodik tiap tahunnya. Kejadian ini menyebabkan terjadinya perubahan musiman pada beberapa parameter seperti arus, suhu, salinitas dan densitas secara musiman.
Rata-rata pola gerak arus permukaan di Laut Timor relatif konstan dilihat secara annual maupun seasonal. Pada tahun 2009 (Gambar 5a dan 6a) dan tahun 2010 (Gambar 5b dan 6b) angin muson yang terjadi sepanjang tahun di Laut Timor membalikkan arah dan menggerakkan massa air (Transport ekman) ke arah tertentu. Selain itu terdapat gerak arus permukaan bercabang dari barat Australia menuju Laut Timor akibat divergensi antar cabang. Pergerakkan arus pada 2/3 wilayah Laut Timor dipengaruhi paparan sahul dengan topografi relatif lebih dangkal dibandingkan sekitarnya. Pada muson transisi I (Maret – Mei) pola gerak arus dari arah barat Australia mulai melemah seiring dengan masuknya pergerakan angin dari arah Timur, adanya gerak Arlindo dari Laut Banda menuju Laut Sawu, serta dorongan arus dari Laut Banda dan Laut Arafuru pada pesisir pulau Timor bagian selatan semakin kuat. Arlindo yang bergerak dari Laut Timor dan Laut Sawu kemudian bertemu dan membawa massa air yang lebih besar menuju Samudera Hindia.
Pergerakkan Arlindo bercabang terlihat pada Laut Sawu akibat eksistensi pulau Sawu, sehingga terjadi pelemahan kecepatan disekitar pulau. Di sisi barat terjadi perputaran arus ke arah timur akibat adanya pulau Sumba. Musim timur yang terjadi pada Juni – Agustus dipengaruhi gerak angin muson tenggara, sehingga semakin memperkuat gerak arus menuju wilayah barat laut. Masukkan arus yang kuat dari Laut Banda di sisi utara dan selatan pulau Timor dengan kecepatan mencapai 1m/s, sedangkan pada sisi selatan Laut Timor terjadi pola arus memutar berlawanan arah jarum jam. Hal ini dikarenakan pengaruh gaya spiral ekman yang menggerakkan arus ke arah kiri (bagian selatan ekuator) dari arah datangnya angin.
13
Gambar 5 Pola arus permukaan dan sebaran suhu permukaan laut rata-rata 2009 (a) dan 2010 (b), standar deviasi 2009 (c) dan 2010 (d)
A
B
14
Gambar 6 Pola arus permukaan dan sebaran salinitas rata-rata 2009 (a) dan 2010 (b), standar deviasi 2009 (c) dan 2010 (d)
B
A
15 Intensitas Arlindo yang dipengaruhi angin muson barat laut dan angin muson timur terus menggerakkan arus di selatan pulau Timor ke arah barat menuju Samudera Hindia. Gerak arus seperti ini terus berlangsung saat memasuki musim timur (Juni) dan pada bulan Agustus intensitas Arlindo terus menguat (Gambar 5a, 5b,6a, dan 6b). Arus dari Laut Sawu dan Laut Timor kemudian bertemu dan diteruskan menuju Samudera Hindia, dengan kecepatan arus dari Laut Timor mencapai 0,3m/s dan dari Arafuru mencapai 0,8m/s (Rizal et al. 2009). Memasuki musim peralihan II (September – November) kecepatan Arlindo permukaan menguat di bulan September namun terjadi penurunan kecepatan di bulan berikutnya. Hal ini dipengaruhi dorongan angin musim barat yang bergerak berlawanan dari wilayah barat menuju timur. Adanya pergerakkan arus yang masuk dari Samudera Hindia menuju Celah Timor akibat pergerakkan angin muson barat yang meningkatkan transportasi Ekman ke arah utara.
Eksistensi Ashmore reef pada bagian selatan pulau Rote mengakibatkan pembelokkan arus ke arah selatan kemudian terdorong menuju Samudera Hindia. Adanya penghalang dari karang ashmore melemahkan pergerakkan arus disekitarnya (Gambar 5a, 5b, 6a, dan 6b). Resirkulasi arus permukaan dan angin mempengaruhi intesitas sebaran suhu permukaan laut dan salinitas perairan. Suhu permukaan Laut Timor pada tahun 2010 cenderung lebih rendah dibandingkan pada tahun 2009 dengan kisaran rata-rata < 29°C, sedangkan salinitas cederung tinggi dengan kisaran rata-rata 34psu – 35psu. Pada musim barat radiasi matahari lebih tinggi pada Bumi Bagian Selatan (BBS) dibandingkan musim timur sehingga menyebabkan suhu perairan Laut Timor meningkat. Pranowo (2012) menyatakan adanya aliran utama percampuran antara arus dari Laut Arafura dan Laut Banda yang disebut Arlindo atau Indonesian Through-flow. Eksistensi Arlindo yang membawa massa air dingin dari Laut Banda dan Laut Arafura bercabang menuju Laut Timor mempengaruhi sebaran suhu permukaan laut yang cenderung rendah.
Fenomena upwelling di sepanjang tahun yang memiliki varibilitas musiman yang menunjukkan derajat suhu yang lebih rendah dibandingkan sekitarnya. Dalam perata-rataan tahunan, kondisi suhu permukaan laut pada tahun 2010 cenderung lebih rendah sebesar 28,4°C dengan salinitas sebesar 34,7psu dibandingkan pada tahun 2009 sebesar 29°C dengan salinitas sebesar 34,6psu. Hal ini mengindikasikan adanya pengaruh dari fenomerna ENSO. Pada saat El Nino cenderung suhu lebih rendah, dan salinitas lebih tinggi. Hal ini dapat diungkapkan akibat adanya kekosongan masa air di wilayah Indonesia timur yang menyebabkan upwelling dengan suhu yang rendah dan menaikkan massa air dengan salinitas tinggi ke permukaan. Kondisi suhu permukaan pada Celah Timor cenderung lebih rendah dibandingkan pada wilayah paparan sedangkan salinitas permukaan perairan pada wilayah Laut Timor cenderung lebih tinggi pada wilayah Celah Timor. Transport Arlindo membawa massa air bersalinitas tinggi dari bagian dalam perairan Indonesia sepanjang musim. Puncak salinitas tertinggi terjadi pada musim Timur (Juni-Agustus) dengan karakteristik suhu yang rendah pada kurun waktu 2009-2010.
16
barat bertiup muson barat laut yang ditandai dengan salinitas rendah, sedangkan pada musim timur terjadi pergerakan muson tenggara dengan karakteristik salinitas tinggi dengan perairan yang kaya nutrien
.
Selain itu salinitas maksimum dipengaruhi masukan air bersalinitas tinggi dari Selat Makassar dan perairan Indonesia bagian tengah (Atmadipoera et al. 2009). Hasil spasial standar deviasi arus dan suhu permukaan Laut Timor pada 2009-2010 tertinggi terjadi pada wilayah sekitar pantai barat Australia dan Pulau Sumba dengan nilai deviasi mencapai 2, sedangkan pada wilayah Laut Timor pada kedua tahun tersebut sebesar 1. Pada tahun 2010 (Gambar 6c dan 6d) terjadi peningkatan standar deviasi ke wilayah yang lebih luas dan mengarah ke Samudera Hindia. Secara umum dapat dikatakan bahwa suhu permukaan laut di wilayah sekitar Laut Timor cenderung fluktuatif pada kedua tahun tersebut (Gambar 5c dan 5d).Variabilitas Samudrawi Laut Timor
Gambaran variabilitas komponen arus ditunjukkan pada Gambar 7 melalui persamaan energi kinetik dari data arus zonal dan meridional. Energi kinetik pada wilayah Laut Timor mencapai 380 joule (Gambar 7a). Hal ini menunjukkan adanya pergerakkan Arlindo dengan intensitas yang tinggi pada wilayah Laut Timor dan Selat Ombai. Pada wilayah lain seperti utara Australia cenderung rendah. Hal ini disebabkan arus yang bergerak diwilayah tersebut tidak sebanding dengan intensitas Arlindo. Arus lintas Indonesia bergerak dari arah timur (Pasifik) menuju barat (Hindia), pengaruh musim jelas mempengaruhi intensitas Arlindo yang ditunjukkan pada hasil time series energi kinetik arus. Variabilitas arus pada wilayah Laut Timor cenderung tinggi saat terjadinya peralihan ke musim timur (Gambar 7b).
(a) (b)
Gambar 7 Variabilitas Spasial (a) dalam joule dan temporal (b) arus permukaan Pergerakkan angin muson tenggara membawa massa air Arlindo dengan pergerakkan yang cepat melewati Laut Timor. Pada bentuk spasial terlihat komponen arus zonal lebih dominan pengaruhnya dibandingkan komponen meridional (Gambar 7a). Hal ini dikarenakan pergerakan arus yang kontinu bergerak dari timur menuju barat.
17 Variabilitas spasial dan temporal dari suhu permukaan laut hasil olahan EOF, menunjukkan kisaran nilai dari -30 hingga 1,7 (Gambar 8a). Pada mode-1 pola spasial cenderung lebih homogen pada wilayah Laut Timor dan cenderung fluktuatif pada wilayah Selat Ombai dan sekitar pesisir Pulau Timor dan Pulau Rote. Hasil analisis temporal pada mode-1 (Gambar 8b) memperlihatkan adanya siklus musiman (seasonal) dan hal ini diduga akibat pengaruh musiman dari pergantian angin muson barat dan muson timur.
Dari hasil analisis temporal (Gambar 8b) dengan mode-1 didapatkan nilai eigen untuk explained variance sebesar 99% dan hal ini menunjukkan mode-1 memiliki variasi yang paling mewakili dan berpengaruh pada wilayah pengamatan. Berdasarkan pada pola spasial (Gambar 8a), nilai yang cenderung mendekati positif menunjukkan bahwa perairan tersebut bersifat homogen. Pada permukaan suhu cenderung berfluktuatif akibat pengaruh angin, pengadukan massa air, dan serta pergerakan Arlindo. Pada wilayah selatan Laut Timor (paparan benua Australia), nilai variabilitas spasial lebih bernilai negatif (heterogen) hal ini terkait kedalaman perairan yang lebih dangkal dibandingkan sekitarnya yang mempengaruhi perubahan suhu.
(a) (b)
Gambar 8 Variabilitas Spasial (a) dan temporal (b) Suhu Permukaan Laut (T) pada mode 1 EOF (tanpa satuan)
18
Pulaut Timor, Pulau Rote serta Selat Ombai memiliki nilai anomali positif. Adanya masukan massa air dari wilayah Laut Banda yang terbawa oleh Arlindo mempengaruhi varibilitas salinitas permukaan di wilayah Laut Timor.
(a) (b)
Gambar 9 Variabilitas Spasial (a) dan temporal (b) Salinitas (S) pada mode 1 EOF (tanpa satuan)
Pola Trajektori Massa Air dalam Periode Tumpahan Minyak Montara (September - November 2009)
Simulasi model trajektori massa air didapatkan melalui analisis trajektori Ariane pada wilayah pengamatan di sekitar anjungan minyak Montara dan Pulau Rote. Lagrangian partikel dalam model ini tidak menggambarkan difusi horizontal atau percampuran secara vertikal namun merepresentasikan adveksi horizontal serta keterkaitan massa air terhadap penyebaran tumpahan minyak di Laut Timor akibat anjungan minyak Montara. Titik awal pergerakan massa air diambil dalam kuadran 5x5 pada 123°48’BT-124°16’BT dan 12°6’LS-12°3’LS sebanyak 25 titik. Pergerakkan massa air pada suatu permukaan berkaitan dengan arus permukaan pada wilayah yang diamati.
[image:30.595.63.507.129.322.2]19 Pergerakan partikel terjadi dalam 1 hari (86400 detik) (Gambar 11a) dengan umur partikel sebesar 10 yang menunjukkan bahwa terjadi pergerakan partikel pada beberapa titik, namun terdapat pula titik lain yang tidak mengalami pergerakan dengan waktu tempuh sebesar 0. Hal ini dipengaruhi perbedaan kecepatan arus pada tiap titik pengamatan. Massa air mendapat pengaruh dari perubahan musim. Musim peralihan pada wilayah Laut Timor mempengaruhi fluks bahang dan fluks garam yang tersimpan pada air laut. Suhu massa air pada titik trajektori (Gambar 12a) hari pertama berkisar pada 28,2°C – 28,4°C dengan salinitas (Gambar 13a) sebesar 34,5psu. Suhu yang tinggi dan salinitas rendah cenderung mempengaruhi densitas potensial menjadi lebih rendah (Kawamura et al. 2007). Adapun suhu yang tinggi menjadi indikasi yang mempengaruhi penguapan dari tumpahan minyak akibat radiasi matahari yang cukup besar. Pada 25 september 2009 (Gambar 10b) terlihat pola gerak arus ke arah selatan dan partikel bergerak mengikuti arah yang sama. Hal serupa diungkapkan Destila (2009) dengan menggunakan pendekatan angin sebagai penggerak. Berdasarkan titik trajektori, gerak massa air pada hari pengamatan ke-10 mengalami perubahan suhu (Gambar 12b) dengan kisaran 27,5°C hingga 28,4°C dan salinitas (Gambar 13b) sebesar 34,5psu – 34,7psu.
Berdasarkan waktu tempuh partikel yang terlihat pada gambar 11b, dalam rentang waktu rilis 10 hari, partikel telah bergerak sejauh 0,5° ke arah selatan. Distribusi angin dari arah timur menuju barat membangkitkan arus ke arah yang serupa. Pada bulan September – November dipengaruhi oleh musim peralihan dari musim timur ke musim barat. Terdapat pergerakkan ke arah timur dan berbelok ke arah barat akibat pengaruh dorongan arus ke arah timur dari pantai barat Australia kemudian terdorong oleh Arlindo menuju Samudera Hindia. Dorongan Arlindo yang kuat menggerakkan massa air ke arah barat secara continuous hal ini terkait dengan pengaruh musim timur dimana terjadi pergerakan angin muson tenggara. Gerak partikel pada 5 Oktober 2009 (Gambar 10c) cenderung masih mengikuti pola arus, namun terdapat pergerakkan ke arah barat akibat adanya dorongan arus dari pesisir barat Australia. Begitupun pergerakkan partikel yang ditunjukkan 10 hari kemudian sebelumnya, adapun gerak partikel pada hari ke 20 berada sejauh 0,5° dari posisi semula.
20
Gambar 10 Pola trajektori partikel pada 15 September (a), 25 September (b), 5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14 November (g) pada kedalaman 1 meter. Kotak hitam merupakan titik awal pergerakan partikel (sebanyak 25 titik)
a
b
c
d
e
f
21
Gambar 11 Pola trajektori partikel berdasarkan waktu pergerakan partikel pada 15 September (a), 25 September (b), 5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14 November (g) pada kedalaman 1 meter. Kotak hitam merupakan titik awal pergerakan partikel (sebanyak 25 titik)
a
b
c
d
e
f
22
Model trajektori pada hari rilis ke 50 (Gambar 10f) pada 4 November 2009 memperlihatkan kompleksitas arus pada Laut Timor menggerakkan partikel mendekati Pulau Rote hingga pada koordinat 11,5° LS dan 123,5°BT (Gambar 10f). Dorongan Arlindo yang kuat dari Selat Ombai dan pada pesisir Pulau Rote dan Pulau Timor menggerakkan partikel menjauhi titik awal (Gambar 11f). Gerak massa air pada hari pengamatan ke-50 mengalami perubahan suhu (Gambar 12f) dengan kisaran 27°C hingga 28,6°C dan salinitas (Gambar 13f) sebesar 34,5psu – 35psu. Suhu yang cederung lebih rendah dipengaruhi masukkan massa air dari Selat Ombai pada waktu pengamatan.
23
Gambar 12 Pola suhu trajektori partikel pada 15 September (a), 25 September (b), 5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14 November (g) pada kedalaman 1 meter. Kotak hitam merupakan titik awal pergerakan partikel (sebanyak 25 titik)
a
b
c
d
e
f
24
Gambar 13 Pola salinitas trajektori partikel pada 15 September (a), 25 September (b), 5 Oktober (c), 15 Oktober (d), 25 Oktober (e), 4 November (f), dan 14 November (g) pada kedalaman 1 meter. Kotak hitam merupakan titik awal pergerakan partikel (sebanyak 25 titik)
a
b
c
d
e
f
25
Gambar 14 Hasil analisis trajektori tumpahan minyak Montara Tim FPIK IPB. Analisis pada 15 September 2009 dengan titik awal trajektori berada pada lokasi Anjungan minyak Montara
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Pemodelan trajektori partikel dari hasil model INDESO dengan resolusi grid 1/12° menunjukkan rata-rata kecepatan arus pada tahun pengamatan 2009-2010 mencapai 1m/s. Terdapat indikasi pengaruh fenomena ENSO pada suhu dan salinitas yang menyebabkan suhu cenderung berfluktuatif pada tahun 2009 rata-rata sebesar 29°C dan tahun 2010 sebesar 28,4°C, sedangkan salinitas cederung konstan. Hasil analisis EOF menunjukkan variabilitas arus melalui energi kinetik sebesar 380 joule. Adanya pengaruh yang kuat dari Transport Arlindo yang bergerak kontinu ke arah Samudera Hindia. Suhu dan salinitas memperlihatkan variabilitas seasonal. Dari hasil penggunaan Ariane lagrangian off-line toolbox selama 60 hari pada 15 September 2009 hingga 4 November 2009, trajektori partikel mengikuti pola arus permukaan air laut. Berdasarkan analisis trajektori partikel dapat diindikasikan bahwa tumpahan minyak mengalami pergerakkan sesuai dengan gerak arus. Adapun perubahan suhu dan salinitas perairan akibat radiasi matahari dan masukkan massa air dari wilayah lain sebegai salah satu penyebab terjadinya penguapan pada tumpahan minyak Montara.
Saran
26
DAFTAR PUSTAKA
ASA.2009.Spill Trajectory Analysis. Montara Well Release Monitoring Study S7.1 Oil Fate and Assessment
ASA.2010.Modelling of Chemical Dispersant Operation.Montara Well Release Monitoring Study S7.2 Oil Fate and Assessment
Atmadipoera A S, Molcard R, Madec G, Wijffels S, Sprintall J, Koch-Larrouy A, Jaya I, Supangat A.2009. Characteristics and variability of the Indonesian troughflow water at the outflow straits. Deep Sea Reseacrh. Part I. 56:1942-1954.
Atmadipoera A S, Molcard R, Madec G, Sprintall J, Wijffels S, Durand E.2010. Inflow between Ashmore and North Coast of Austalian and its impact on Timor Passage Throughflow. Journal of Ocean Dynamics, forthcoming. Badejo OT, Nwilo PC. 2004. Management of oil spill dispersal along the Nigerian
coastal areas. XXth ISPRS Congress Technical Commission VII; 2004 Jul 12- 23; Istanbul. 35: 1271-1277
Björnsson H, Venegas SA.1997. A Manual for EOF and SVD Analyses of Climatic Data. Department of Atmospheric and Oceanic Sciences and Centre for Climate and Global Change Research. McGill University, Canada. Canada
Blanke, B., M. Arhan, G. Madec, and S. Roche. 1999. Warm water paths in the equatorial Atlantic as diagnosed with a general circulation model. Journal of Geohpysical Research. 29: 2753–2768.
Destila M. 2011. Deteksi Tumpahan Minyak dan Perubahan Konsentrasi Klorofil-a dKlorofil-ari CitrKlorofil-a MODIS di PerKlorofil-airKlorofil-an CelKlorofil-ah Timor. Skripsi (TidKlorofil-ak dipublikasikan). Program Studi Ilmu dan Teknologi Kelautan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Emery WJ dan Thomson RE. 1998. Data Analysis Methods in Physical Oceanography. Pergamon Press.
Gonza ́lez, M., L. Ferrer, A. Uriarte, A. Urtizberea, and A. Caballero. 2008.
Operational Oceanography System applied to the Prestige oil-spillage event. Journal of Marine System. 72:178–188,doi:10.1016/j. jmarsys.2007.07.005.
Hannachi, A., I. Joliffe, and D. Stephenson, 2007: Empirical orthogonal functions and related techniques in atmospheric science: A review. Int. Journal of Climatology.27, 1119–1152; DOI:10.1002/joc.1499.
Herlisman, Tubalawony S,Ramdhan M, Talakua BF. 2011. Physical Oceanography. ATSEA Cruise Report. 2(2): 1-39
Hyne, Norman J.2001.Nontechnical Guide to Petroleum Geology, Exploration, Drilling, and Production. PennWell Corporation
Kawamura,Hideyuki,JH Yoon, Toshimichi Ito.2007. Formation Rate of Water Masses in The Japan Sea. Journal of Oceanography.63: 243-253
27 Pranowo, W S.2012. Dinamika Upwelling dan Downwelling di Laut Arafura dan
Timor. Widya Riset. 15(2): 415-424
Rizal S, I Setiawan, Muhammad, T Iskandar, Mulyadi A.2009. Simulasi Pola Arus Baroklinik di Perairan Indonesia Timur dengan Model Numerik Tiga-Dimensi. Jurnal Matematika dan Sains. 14(4) : 113-119
Safitri M, Cahyarini SY,Putri MR. 2012. Variasi Arus Arlindo dan Parameter Oseanografi di Laut Timor sebagai Indikasi Kejadian ENSO. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis. 4(2): 369-377
Sala I, Caldeira RMA, N Shella, Froufe E, Couverland X. 2013. Lagrangian Trasnport Pathways In The Northeast Atlantic and Their Environmental Impact. Limnology and Oceanography: Fluids and Environments 3:40-60.doi 10.1215/21573689-2152611
Silverthorn, Katherine E., Toole, John M. 2009. Seasonal Kinetic Energy Variability of Near-Inertial Motions. American Meteorogical Society. 1035-1049, doi.org/10.1175/2008jpo3920.1
Sprintall J, Wijffels S, Molcard R, Jaya I. 2009. Direct estimates of the Indonesian Throughflow entering the Indian Ocean : 2004-2006. Journal of
28
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Samarinda pada tanggal 2 Agustus 1994 sebagai putri pertama dari pasangan Ermayudi S dan Tifa Sa’diyah. Penulis merupakan lulusan dari Sekolah Menengah Atas IIBS Bekasi pada tahun 2010, Pendidikan Sarjana ditempuh di Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Semasa kuliah penulis aktif sebagai Asisten mata kuliah Dasar-Dasar Instrumentasi Kelautan tahun 2012, Instrumentasi Kelautan tahun tahun 2013, Pemetaan Sumberdaya Hayati Laut dan, Oseanografi Terapan tahun 2014. Penulis aktif dalam Himpunan Mahasiswa Ilmu dan Teknologi Kelautan (HIMITEKA) pada divisi Hubungan Luar dan Komunikasi (Hublukom) periode 2012/2013 dan 2013/2014, Marine Instrumentation and Telemetry (MIT) tahun 2012-sekarang, dan paduan suara IPB (Agriaswara). Penulis ikut serta pada FMAC 2012 dan 2013 dan mendapat juara 2 dalam kategori Vokal Grup, selain itu menjadi peserta Kompetisi Muatan Roket Indonesia (KOMURINDO) tahun 2014. Penulis mengikuti sertifikasi selam One Star Scuba Diver (A-1) POSSI tahun 2013. Untuk menyelesaikan studinya, penulis melaksanakan penelitian dengan judul “Pola Sirkulasi Permukaan dan Analisis Trajektori Tahun 2009-2010 di Laut Timor”
