Jurnatftngimieraan JaiiA VoC 3 iHo. I Juni 2006:64-76
EST1MASI AIR MAMPU CURAH
MENGGUNAKAN DATA MODIS SEBAGAI
INFORMASI CUACA SPAS1AL Dl PULAU JAWA
Panvati Setiawan, Agus Hidayat, Totok Sugiharlo, Hasnaeni PendiH Pusbangja - LAPAN
ABSTRACT
Study on the utilization of satellite data for precipitable water vapor over Java
Island has beendone. MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data of
TERRA/AQUA satellites are used to estimate the precipitable water. As one of the
dynamic atmospheric parameters, the precipitable water data is able to indicate the
dryness or wetness of a certain region. Such data can be derived from MODIS data at
the wavelength range of 0.865,1.24,0.905,0.936 and 0.940 \im.
Verification of precipitable water from MODIS data is done by using radiosonde
data at 2 climatology stations in Java island (Jakarta and Surabaya). The verification
results illustrate that the standard deviation between MODIS precipitable water and
radiosonde data for the period of August - October 2004, the standard deviation is ± 1.6
cm and the correlation coefficient is 0.88. In addition, It is found that the correlation
between the MODIS precipitable water and the altitude is significantly polynomial
model. Beside that, the precipitable water tends to decrease along with the increase of
the altitude at 0-2000 m above the sea level. The precipitable water in West J a v a is
higher t h a n in East J a v a , both in dry season and in rainy season. This condition can
explain why the climate in West Java more wet than in East Java. We hope this
research can be useful for spatial weather information in large area and in real time.
ABSTRAK
Penelitian mengenai pemanfaatan data satelit untuk precipitable water vapor {Air
Mampu Curah) di Pulau Jawa telah dilakukan. Data satelit yang digunakan adalah
Terra/Aqua dengan sensor MODIS {Moderate Resolution Imaging Spektroradiometet). Air
Mampu Curah (AMQ sebagai salah satu parameter atmosferik dinamis dapat
digunakan u n t u k menggambarkan tingkat kekeringan atau kebasahan suatu daerah;
diturunkan dari MODIS dengan menggunakan panjang gelombang 0.865, 1.24, 0.905,
0.936dan0.940 urn.
Verifikasi AMC MODIS dilakukan dengan menggunakan data radiosonde di 2
stasiun yang ada di Pulau Jawa (Cengkareng dan Juanda-Surabaya). Hasil verifikasi
AMC MODIS periode Agustus - Oktober 2004 mempunyai nilai simpangan baku
sebesar ± 1.6 cm dan korelasi sebesar 0.88 terhadap AMC radiosonde. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa hubungan antara AMC terhadap ketinggian sangat baik
dipresentasikan dalam bentuk model polynomial dengan korelasi lebih dari 0.9, baik di
J a w a Barat maupun di JawaTimur, dimana AMC cenderung menurun dengan semakin
tingginya topografi wilayah (0-2000 m dpi). Selain itu ternyata AMC di Jawa Barat
lebih tinggi dibandingkan dengan AMC di J a w a Timur baik pada musim kering
m a u p u n musim hujan. Hal ini dapat menjelaskan kondisi iklim J a w a Barat yang
memang lebih basah dibandingkan Jawa Timur. Informasi AMC dari data MODIS ini
diharapkan bermanfaat sebagai informasi spasial mengenai kondisi tingkat kering dan
basahnya suatu daerah secara real time dalam cakupan wilayah yang luas.
'EstimasiAir Mampu Curah fflenggunaiyn <Data MOD'S foaruvti Setiawan cUaC)
1. PENDAHULUAN
P e m a n t a u a n kondisi cuaca dalam sekala luas dan real time dapat dilakukan dengan m e n g g u n a k a n teknologi peng-inderaan j a u h , salah s a t u n y a dengan satelit Terra/Aqua yang membawa sensor MODIS {Moderate Resolution Imaging
Spektroradiometer). Satelit ini m a m p u
meliput areal dengan l u a s a n 2330 km. Selain itu satelit ini dilengkapi dengan 36 kanal dan m e m p u n y a i tiga jenis resolusi spasial, yaitu 2 5 0 m, 500 m, dan
1000 m. Satelit ini mempunyai kemam-puan meliput t e m p a t y a n g sama setiap 1-2 hari. Pemanfaatan data MODIS u n t u k p e m a n t a u a n kondisi c u a c a di Indonesia belum banyak dilakukan. Salah s a t u kondisi atmosfer y a n g d a p a t d i t u r u n k a n dari d a t a MODIS adalah precipitable
water (Kaufman and Gao, 1992; Lim, et At, 2002; Gao a n d Kaufman, 2 0 0 3 ; Gao, et AX 2 0 0 3 ; Sobrino, et At, 2003;).
Melalui p e n d e k a t a n nilai precipitable
water (Air Mampu Curah) di atmosfer
dapat diketahui kondisi kelembaban udara d a n potensi terjadinya c u r a h hujan di s u a t u d a e r a h .
B e r d a s a r k a n u r a i a n d i a t a s , maka penelitian ini dilakukan u n t u k mengkaji nilai Air M a m p u C u r a h (AMC) dari d a t a MODIS sebagai salah s a t u informasi c u a c a atmosfer di wilayah Pulau Jawa. Diharapkan hasil penelitian ini d a p a t memberikan informasi awal kondisi c u a c a secara spasial u n t u k kemudian dianalisis d a n dikembangkan lebih lanjut g u n a m e m u d a h k a n peren-c a n a a n , p e l a k s a n a a n , d a n p e n d u g a a n hasil pada berbagai kegiatan, k h u s u s n y a di Pulau J a w a .
2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Uap air dan Kelembaban Udara
U a p air m e r u p a k a n perwujudan air dalam bentuk gas. Jumlah kandungan u a p air di u d a r a d a p a t disebut dengan kelembaban udara yang dapat diekspresi-kan dalam j u m l a h / k a n d u n g a n aktualnya di atmosfer, a t a u k o n s e n t r a s i n y a di
u d a r a , serta dari rasio j u m l a h aktual u a p air t e r h a d a p j u m l a h u a p air yang dapat membuat jenuh u d a r a (kelembaban nisbi). K a n d u n g a n u a p air di atmosfer r a t a - r a t a h a n y a k u r a n g d a r i 2 % d a r i total volume atmosfer. Di daerah lintang menengah k a n d u n g a n u a p air bervariasi a n t a r a 0 - 3 %, dan d a p a t m e n c a p a i 4 % di daer a h tropika b a s a h . S e d a n g k a n k e r a p a t a n u a p air y a n g m e r u p a k a n j u m l a h m a s s a u a p air yang d i k a n d u n g
oleh u d a r a dapat diekspresikan dalam s a t u a n g r a m / m3. J i k a s e m u a u a p air d i
u d a r a p a d a s u a t u waktu terkondensasi dan j a t u h sebagai hujan, m a k a u a p air tersebut d a p a t dinyatakan sebagai
precipitable water (Air Mampu Curah).
J u m l a h u a p air y a n g t e r k a n d u n g p a d a massa udara merupakan indikator potensi atmosfer u n t u k terjadinya presipitasi (American Geophysical Union, 2 0 0 2 ; Handoko, 1995).
Keberadaan u a p air di atmosfer d a p a t dijelaskan dari siklus hidrologi y a n g terdiri dari proses evaporasi dari p e r m u k a a n , proses kondensasi menjadi bentuk awan, k e m u d i a n j a t u h k e b u m i melalui presipitasi. J u m l a h u a p air d i atmosfer dipengaruhi oleh variasi s u h u d a r i ketinggian, d a n kondisi geografl setempat. Dengan kata lain k a n d u n g a n u a p air di atmosfer d a p a t dilihat dari penyebarannya secara vertikal a t a u horizontal. S e b a r a n vertikal dari s u h u u d a r a dan u a p air di atmosfer dapat dijelaskan p a d a G a m b a r 2 - 1 . Uap air a k a n m e n u r u n t e r h a d a p ketinggian atmosfer, d i m a n a s u h u u d a r a menjadi r e n d a h . Semakin tinggi s u h u u d a r a , m a k a kapasitas u n t u k m e n a m p u n g u a p air semakin besar. Sebaliknya, ketika u d a r a b e r t a m b a h dingin, k a p a s i t a s u n t u k m e n a m p u n g u a p air semakin r e n d a h , g u m p a l a n awan semakin besar, dan k e m u d i a n a k a n j a t u h sebagai hujan (American Geophysical Union, 2002; Asdak, 2002; Handoko, 1995).
Sebagian besar d a r i total u a p air di atmosfer terdapat di antara permukaan laut hingga 1.5 km di a t a s p e r m u k a a n
JurnatQenginieraanJauhVoL 3 No. 1 Juni 2006:64-76
laut, k e m u d i a n se b a ny a k 5 - 6 % u a p air terdapat di a t a s ketinggian 5 km dari p e r m u k a a n laut, 1 % di stratosfer sekitar 12 km di a t a s p e r m u k a a n laut (American Geophysical Union, 2002). G a m b a r 2 - l : S k e m a lapisan troposfer, stratosfer, d a n tropopause. Penyebaran s u h u ( C) d a n u a p air (gr/kg) secara vertikal di atmosfer. Skala nilai u a p air adalah logarit-mik, sedangkan skala verti-kal merupakan nilai tekanan atmosfer (milibar) d a n ke-tinggian atmosfer (km), (American Geophysical Union, 2002).
2 . 2 Penurunan Nilai Air Mampu Curah dari Radiosonde
Radiosonde merupakan seperang-kat alat elektronik y a n g terdiri dari sensor-sensor p e n g u k u r t e k a n a n u d a r a (barometer arenoid), s u h u (termistor) d a n k e l e m b a b a n (hygrometer) yang diterbangkan oleh balon seberat 500 gram dengan kecepatan 0.5 m / s . U n s u r c u a c a yang d a p a t diketahui dari radio-sonde adalah tekanan udara, s u h u udara, kelembaban udara, arah angin, kecepatan angin, d a n s u h u titik e m b u n . Data-data tersebut diturunkan berdasarkan
ketinggi-an lapisketinggi-an t e k a n a n u d a r a , yaitu 1000, 9 2 5 , 850, 700, 600, 500, 400, 300, 200,
150, 100, 50, 40, 30, 20, d a n 10 m b (Prasasti, 2004). Pada penelitian ini digunakan data radiosonde di Pulau Jawa, yaitu s t a s i u n C e n g k a r e n g - J a k a r t a (6.117° LS, 106.65° BT) d a n s t a s i u n Juanda-Surabaya (7.367° LS, 112.77° BT).
U n s u r c u a c a y a n g d i g u n a k a n dalam p e r h i t u n g a n AMC dari radiosonde a d a l a h s u h u u d a r a , kelembaban u d a r a , d a n t e k a n a n u d a r a melalui p e r s a m a a n Butler (1998) sebagai berikut:
h = mwP o H / p k T o (2-1) dengan h adalah j u m l a h AMC (mm) mw adalah m a s s a u a p air (mw = 18.016) Po adalah t e k a n a n u a p air di p e r m u k a a n (mb)
H adalah ketinggian u a p air ( diasumsi-k a n 1.5 diasumsi-km)
p adalah massa jenis air (p= 1000 kg/m3),
k adalah k o n s t a n t a Boltzmann (5.67 10-8 w / m2) To adalah s u h u p e r m u k a a n (K) p e r s a m a a n (2-1) d a p a t d i s e d e r h a n a k a n menjadi p e r s a m a a n (2-2) berikut: h « P o / 3 To (2-2) T e k a n a n u a p air d i p e r m u k a a n d a p a t
d i t u r u n k a n dari nilai k e l e m b a b a n nisbi di p e r m u k a a n dengan P e r s a m a a n (2-3) (Liebe, 1989 dalam Butler, 1998).
Po = 2.409 101 2 RH 04 e-22.64e ^-3)
dengan
RH adalah kelembaban nisbi (%) 0 adalah invers suhu (0= 300/To, To
dalam K)
2 . 3 Penurunan Nilai Air Mampu Curah dari Data MODIS
Metoda penginderaan j a u h pada prinsipnya didasarkan pada pendeteksian absorbsi radiasi matahari oleh u a p air. Radiasi matahari yang dimaksud adalah radiasi matahari yang direflektansikan setelah ditransmisikan ke permukaan b u m i d a n d i p a n t u l k a n k e m b a l i k e atmosfer. Total jumlah u a p air vertikal dari data satelit dapat diturunkan dari
'Estimasijlir Mampu Curah Menggunakan (Data MODIS (<Parwati Setiawan et.aC.)
T a b e l 2 - 1 : POSISI DAN RENTANG KANAL (BANDWIDHT) DARI KANAL IR MODIS YANG DIGUNAKAN DALAM MENGUNGKAP UAP AIR
Kanal MODIS 2 5 17 18 19 Posisi (|um) 0.865 1.240 0.905 0.936 0.940 Bandwidht (jum) 0.040 0.020 0.030 0.010 0.050 Sifat
Window (non absorbsi) Window (non absorbsi)
absorbsi absorbsi absorbsi
nilai rasio a n t a r a spektral radiasi matahari yang direflektansikan d a n di-absorsi oleh u a p air (kanal absorbsi) terhadap spektral radiasi y a n g direfe-lektansikan d a n tidak diabsorspsi oleh u a p air (kanal non-absorbsi). Radiasi matahari a n t a r a 0.86 d a n 1.24 pm p a d a perlintasan m a t a h a r i p e r m u k a a n b u m i -sensor {sun-surface--sensor) d i t e n t u k a n oleh absorbsi u a p air atmosfer, pemencar-an aerosol atmosferik d a n p a n t u l a n p e r m u k a a n . P e m e n c a r a n radiasi akibat aerosol p a d a wilayah 1 pm d a p a t di-abaikan dan konsentrasi aerosol diasum-sikan kecil sehingga tidak diperlukan dalam m e n u r u n k a n j u m l a h kolom u a p air (Kaufman a n d Gao, 1992; Gao a n d Kaufman, 2003).
MODIS kanal 2, 5, 17, 18 d a n 19 dengan tengah panjang gelombang 0.865, 1.24, 0.905, 0.936 d a n 0.940 \im digunakan dalam m e n g u n g k a p j u m l a h k a n d u n g a n u a p air (Tabel 2-1). Kanal 0.865 |jm dan 1.24 |um merupakan kanal yang tidak diserap oleh u a p air, sedang-kan sedang-kanal 0.905 |um, 0.935 pm, d a n 0.940 |um merupakan kanal yang diserap oleh u a p air. Di a n t a r a kanal-kanal absorbsi, kanal 18 u m u m n y a k u a t diserap u a p air, sehingga lebih peka jika diaplikasikan di d a e r a h yang kering. Sedangkan k a n a l 17 lebih lemah diserap u a p air, sehingga lebih peka jika diaplikasikan di d a e r a h b a s a h (Kaufman and Gao, 1992).
T r a n s m i t a n s u a p air atmosfer yang tepat d a p a t d i t u r u n k a n dengan
m e l a k u k a n perbandingan reflektans p e r m u k a a n a n t a r a kanal absorbsi d a n kanal non-absorbsi, dengan mengabaikan p e n g a r u h variasi reflektansi p e r m u k a a n . J i k a reflektansi p e r m u k a a n tidak ber-u b a h (konstan) dengan b e r ber-u b a h n y a panjang gelombang, m a k a perbandingan 2-kanal s u d a h d a p a t m e n u r u n k a n t r a n s m i t a n s u a p air. Sebagai contoh, t r a n s m i t a n s p a d a k a n a l 19 (0.94 |iim) d a p a t diperoleh dengan m e n g g u n a k a n p e r s a m a a n berikut.
Tabs (0.94|um) * p*(0.940|um)/
p*(0.865|um) (2-4) dengan
Tabs adalah transmitans pada kanal absorbsi
p* adalah reflektansi terukur pada sensor Sebagian b e s a r p e r m u k a a n lahanan ditutupi oleh t a n a h , b e b a t u a n , vegetasi, salju a t a u es. Reflektansi dari p e r m u k a a n d a r a t a n k e b a n y a k a n tidak k o n s t a n . B e r d a s a r k a n penelitian Condit (1970) dalam Kaufman a n d Gao (1992) d a p a t diketahui b a h w a p e r m u k a a n yang b e b a t u a n , t a n a h - t a n a h yang kaya ion besi dan tanah yang mengandung mineral mempunyai nilai reflektansi yang semakin linear p a d a spektral radiasi a n t a r a 0.8 d a n 1.25 |um. Sehingga, p e r s a m a a n (2-4) u m u m n y a tidak berlaku d a n d i g u n a k a n nilai perbandingan 3 kanal, dengan kombinasi 1 kanal absorbsi d a n 2 kanal non-absorbsi. Adapun nilai t r a n s m i t a n s m e n g g u n a k a n perbandingan 3 kanal d a p a t dinyatakan sebagai berikut:
Tabs (Ao) = p*(Xo)/Cip*(A.i)+ C2p*(M (2-5)
dengan
Tabs a d a l a h t r a n s m i t a n s p a d a k a n a l absorbsi
p* adalah reflektansi terukur pada sensor
Xo adalah nilai tengah panjang gelombang
k a n a l absorbsi (kanal 17, 18, 19) A,i,A,2 adalah nilai tengah panjang gelombang
kanal non-absorbsi (kanal 2, 5).
Teknik perbandingan 3 kanal dapat d i g u n a k a n u n t u k m e n u r u n k a n j u m l a h k a n d u n g a n u a p air di atmosfer p a d a d a e r a h p e r m u k a a n l a h a n a n yang b e b a s awan, s e d a n g k a n teknik perbandingan 2 k a n a l d i g u n a k a n p a d a wilayah sunglint di laut, serta di awan. Wilayah laut yang b e b a s dari a w a n d a n sunglint menyerap k u a t spektral radiasi p a d a panjang gelombang y a n g lebih dari 0.8 pm, terlebih lagi di laut dalam d i m a n a reflektansi spektral Infra Merah Dekat sangat rendah sehingga dapat diabaikan. Oleh k a r e n a n y a p e n u r u n a n j u m l a h k a n d u n g a n u a p air di laut tidak d a p a t dilakukan. P a d a p e n d u g a a n nilai a k t u a l u a p air di awan yang berinteraksi dengan radiasi matahari, perlu diketahui ketinggi-an p u n c a k awketinggi-an. P e n u r u n a n ketinggiketinggi-an awan dengan m e n g g u n a k a n d a t a remote
sensing passive s a n g a t sulit dilakukan,
sehingga u n t u k m e n u r u n k a n j u m l a h k a n d u n g a n u a p air di a w a n d i g u n a k a n a s u m s i ketinggian a w a n b e r a d a p a d a ketinggian p e r m u k a a n laut (Gao a n d Kaufman, 2003).
Kaufman d a n Gao dalam peneli-tiannya t a h u n 1992 d a n 2 0 0 3 mengenai p e n u r u n a n u a p air dari satelit, j u g a menganalisis korelasi a n t a r a nilai t r a n s -m i t a n s u a p air dengan j u -m l a h AMC. Korelasi tinggi h u b u n g a n a n t a r a t r a n s -mitans u a p air pada kanal 19 (0.940 pm) d e n g a n Air Mampu C u r a h d i d a p a t k a n dalam bentuk eksponensial (Gao and Kaufman, 2003). Adapun grafik hubungan a n t a r a t r a n s m i t a n s u a p air y a n g diperoleh dari metode perbandingan 2 kanal, dengan AMC dapat dilihat p a d a G a m b a r 2-2 berikut.
Jurna(<PenginderaanJaufi'VoC.3 No. 1 Juni 2006:64-76
0 5 10 15 PRECIPITABLE WATER (CM)
G a m b a r 2-2: Simulasi nilai rasio reflek-t a n s dari 2 k a n a l (kanal absorbsi/kanal non-absorbsi) sebagai fungsi dari j u m l a h Air Mampu Curah
iprecipi-toble water) p a d a j a l u r
matahari-permukaan sensor (Gao a n d Kaufman, 2003) Dalam kondisi atmosferik yang s a m a , s e r a p a n spektral radiasi oleh u a p air pada 3 kanal absorbsi masing-masing m e m p u n y a i sensivitas yang berbeda-beda. Spektral radiasi p a d a k a n a l 18 u m u m n y a kuat diserap u a p air, sehingga lebih peka di daerah yang kering. Sedang-kan k a n a l 17 lebih lemah diserap u a p air, sehingga lebih peka di daerah b a s a h . Rata-rata j u m l a h AMC p a d a s u a t u kondisi atmosfer dapat d i t u r u n k a n ber-d a s a r k a n p e r s a m a a n (2-6) berikut (Kaufman a n d Gao, 1992; Gao a n d Kaufman, 2 0 0 3 ; Sobrino a n d Li, 2004):
W = fi Wi + f2 W2 + f3 W3 (2-6)
dengan
Wi, W2, d a n W3 =AMC yang d i t u r u n k a n
dari k a n a l 17 (0.905
\xm), k a n a l 18 (0.936
|um), d a n k a n a l 19 (0.940 jim).
<Estimasijlir!Mampu Curah Menggunakan (Data fMCXDIS (Parwati Setiawan et.aQ
fi, f2, d a n f3 =merupakan fungsi pem-bobot masing-masing k a n a l b e r d a s a r k a n sensivitas t r a n s m i t a n s (Ti) di setiap k a n a l (i) terhadap AMC (W), yang dapat digambarkan
I dalam p e r s a m a a n (2-7)
fi=Tii/(rn+Ti2+TiJ) ; T i i = | A T i / A w ' | (2-7)
2.4 Tahapan Proses Pengolahan Data
Adapun t a h a p a n proses pengolahan data pada penelitian ini dapat dilihat pada diagram alir Gambar 2-3 sebagai berikut:
2.4.1 Pengolahan awal data MODIS
Koreksi radiometrik yang dilakukan pada data MODIS adalah koreksi duplikasi baris, a t a u biasa disebut dengan Bowtie
Correction. Koreksi ini dilakukan u n t u k
m e n g h i l a n g k a n d u p l i k a s i d a t a p a d a baris-baris tertentu, terutama yang j a u h dari nadir. Koreksi dilakukan dengan menggunakan Modul MODIS (MODIS Tools) p a d a software ENVI 3.5 terhadap
data resolusi 250 m (kanal 1 d a n 2), resolusi 500 m, dan resolusi 1000 m (kanal 17, 18, 19).
K o r e k s i g e o m e t r i k d i l a k u k a n dengan mengekstrak titik kontrol GCP dari d a t a MODIS LIB m e n g g u n a k a n Modul MODIS p a d a software ENVI 3.5. Karena u n t u k p e r h i t u n g a n Air Mampu C u r a h m e n g g u n a k a n 2 resolusi spasial yang berbeda (250 m d a n 1000 m), m a k a d i g u n a k a n GCP {Ground Control
Point) dari d a t a 1000 m sebagai a c u a n .
Transformasi koordinat (Warping) di-l a k u k a n dengan m e n g g u n a k a n metode
Triangulation d a n resampling d a t a dengan
m e t o d e t e t a n g g a t e r d e k a t (Nearest
Neighbour).
2 . 4 . 2 Pengolahan lanjut data MODIS
a. Merubah nilai kanal menjadi reflek-t a n s i
T a h a p a n p e r t a m a yang d i l a k u k a n sebelum mengkalkulasi d a t a d e n g a n algoritma-algoritma u n t u k m e n u r u n k a n k a n d u n g a n u a p air di atmosfer d a n nilai indeks vegetasi a d a l a h m e r u b a h nilai d a t a di setiap k a n a l menjadi nilai
JurnaC<Penginderaan Jaufi Vol 3 No. 1 Juni 2006:64-76
tansi. Metode yang dilakukan u n t u k mem-b u a t reflektansi terkoreksi dari d a t a digital 16 bit adalah dengan metode koreksi atmosfer (Simplified Atmospheric
Correction) yang dalam prosesnya
memer-l u k a n informasi j a r a k matahari-bumi, posisi s u d u t m a t a h a r i (zenith) d a n basis d a t a DEM (Digital Elevation Model) dengan resolusi k a s a r sebesar 5' (8,3333 km). Koefisien-koefisien Gain (G) d a n Intercept (I) setiap kanal u n t u k transformasi d a t a menjadi radians a t a u reflektansi dapat dilihat p a d a atribut d a t a MODIS LIB f o r m a t HDF d e n g a n m e n g g u n a k a n
software ENVI. Formula u n t u k
meng-hitung d a t a 16 bit integer dari Scaled
Integer (SI) y a n g mewakili nilai DN (Digital Number) di setiap kanal menjadi
reflektansi (p) adalah sebagai berikut:
p = G*SI + I (2-8) b . M e m i s a h k a n darat, laut, d a n a w a n
P e m i s a h a n d a r a t d a n laut didasar-k a n p a d a readidasar-ksi laut yang menyerap tinggi s p e k t r u m radiasi p a d a gelombang Infra Merah Dekat (Gao d a n Kaufman, 2003). Sedangkan p e m i s a h a n a w a n di-l a k u k a n b e r d a s a r k a n metoda S a u n d e r s d a n Kriebel (1988) dalam Sobrino, et al. (2003) yang m e n g e m u k a k a n b a h w a awan d a p a t diidentifikasi d e n g a n b a t a s a n -b a t a s a n seperti -berikut:
T32 < 295 K; pi > 0.31; 0.95 < p2/pi<1.16;
|T3i -3 2| < 1.2 (2-9)
(T32 : Brightness Temperature kanal 32; pi = reflektansi k a n a l 1; p2 = reflektansi
k a n a l 2). Nilai b a t a s tersebut bisa ber-u b a h - ber-u b a h ber-u n t ber-u k setiap akber-uisisi d a t a y a n g berlainan, sehingga h a r u s dicari nilai y a n g paling sesuai u n t u k deteksi a w a n setiap tanggal akuisisi.
c. Menghitung Air Mampu Curah (AMC) P e r h i t u n g a n Air Mampu C u r a h dibagi m e n u r u t p e n g g u n a a n metode rasio 3 k a n a l d a n 2 kanal. Metode rasio 3 k a n a l d i g u n a k a n u n t u k m e n g h i t u n g Air M a m p u C u r a h di d a r a t a n , s e d a n g k a n di a w a n d a n laut yang ber-sun. glint m e n g g u n a k a n metode rasio 2 kanal. A d a p u n formula-formula y a n g d i g u n a k a n
u n t u k memperoleh Air Mampu C u r a h adalah (Gao d a n Kaufman, 2003):
Ti =pi/p4; T2 = P2/P4; T3= p3/p4 (2-10) Ti = pi/(0.8933 p4+0.1066p5) ; T2 = p2/(0.8106 p4+ 0 . 1 8 9 3 p5); T3 - p a / ( 0 . 8 p4+ 0 . 2 p5) (2-11) Wi =14468 e-i°-754Ti . Wa = 26.306 e5 867T2; W2 = 26.306 e-5-867T2 (2-12) W = fi Wi + f2 W2 + f3 W3 (2-13) f _ Pi f _ Pi f _ Pi (P1 + P 2 + P 3 ) ' X (P1+P2+P3)' ' (P1+P2+P3)' dengan W a d a l a h Tinggi k o l o m Air Mampu C u r a h (cm) Wi, W2, W3 a d a l a h Air M a m p u C u r a h k a n a l 17(0.905 pm), k a n a l 18 (0.936|am), dan kanal 19 (0.940 \xra)
fi, f2, f3 a d a l a h f u n g s i p e m b o b o t
masing-masing k a n a l
W* adalah Air Mampu C u r a h dalam optical path (matahari-per-mukaan-sensor)
Ti (1,2, 3) adalah T r a n s m i t a n s k a n a l 17 (0.940 (am), 18 (0.936 \xm), d a n 19 (0.940 \im)
P(i, 2, 3,4, 5) adalah reflektans kanal 17
(0.940 urn), 18 (0.936 urn), 19 (0.940 |im), 2 (0.865-urn),dan 5 (1.240 (im).
2 . 4 . 3 Verifikasi
Metode yang digunakan u n t u k verifikasi hasil pengolahan AMC dari data MODIS adalah dengan menggunakan metode regresi d a n korelasi terhadap hasil estimasi AMC dari data MODIS dengan a c u a n hasil perhitungan AMC dari data radiosonde. Selain itu juga dilakukan analisis AMC p a d a berbagai topografi wilayah berdasarkan data SRTM
(Shuttle Radar Topography Mission) dengan
resolusi spasial 90 m di wilayah Pulau Jawa.
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3 . 1 Verifikasi Air Mampu Curah (AMC) dari Data MODIS dengan Data Radiosonde
Sesuai d e n g a n p e n y e b a r a n u a p air s e c a r a vertikal y a n g lebih banyak
'Estimasijiir Mampu Curah Mengguna^an (Data 9A.ODIS (<Parwati Setiawan et.aC)
berada pada ketinggian antara permukaan laut hingga 1.5 km di a t a s p e r m u k a a n laut, a t a u p a d a t e k a n a n atmosfer a n t a r a
1013 mb-850 mb (American Geophysical Union, 2000; Butler, 1998), maka analisis AMC dari d a t a radiosonde dilakukan pada ketinggian tersebut. Sehingga dalam analisis verifikasi nilai AMC dari MODIS terhadap AMC dari radiosonde digunakan asumsi b a h w a hasil estimasi AMC dari MODIS diperoleh pada ketinggian vertikal antara 1013 mb - 850 m b .
Hasil analisis verifikasi AMC di Pulau J a w a periode Agustus - Oktober 2004 m e n y e b u t k a n b a h w a AMC yang diestimasi dari d a t a MODIS r a t a - r a t a mempunyai nilai simpangan baku sebesar ± 1 . 6 cm t e r h a d a p AMC dari radiosonde. G a m b a r 3-1 m e n u n j u k k a n h u b u n g a n linier a n t a r a AMC dari MODIS (x) ter-hadap AMC dari radiosonde (y) dengan faktor koreksi sebesar 0.9943. Meskipun korelasi antara AMC dari data MODIS terhadap AMC dari radiosonde cukup tinggi, yaitu sebesar 88 %, n a m u n h a n y a sekitar 78 % dari keragaman AMC MODIS yang d a p a t dipresentasikan oleh model p e r s a m a a n tersebut u n t u k mendekati nilai AMC sebenarnya.
Gambar 3 - 1 : Plot nilai AMC (cm) dari d a t a radiosonde (y) di Cengkareng d a n J u a n d a t e r h a d a p AMC (cm) dari MODIS (x) p a d a ketinggian
1013 - 850 m b (1.5 k m di atas permukaan laut) perio-de b u l a n Agustus-Oktober 2004
3 . 2 Pengaruh Topografi Wilayah ter-hadap Air Mampu Curah
Daerah analisis dibagi menjadi 2 wilayah, yaitu wilayah J a w a Barat d a n J a w a Timur. Pembagian wilayah ini d i d a s a r k a n p a d a k e r a p a t a n jaringan d a t a s t a s i u n klimatologi, sehingga d a p a t m e m u d a h k a n dalam m e l a k u k a n analisis verifikasi. A d a p u n lingkup a r e a y a n g dimaksud dapat dilihat p a d a Gambar 3-2 berikut.
B e r d a s a r k a n analisis AMC dari d a t a MODIS p a d a berbagai topografi wilayah di Pulau J a w a d a p a t diketahui bahwa secara u m u m AMC akan menurun dengan semakin tingginya topografi wilayah. Hal ini berkaitan dengan semakin rendahnya s u h u udara terhadap naiknya ketinggian, d i m a n a p a d a s u h u u d a r a yang r e n d a h m a k a k a p a s i t a s u d a r a u n t u k m e n a m p u n g u a p air lebih sedikit dibandingkan dengan u d a r a yang ber-s u h u tinggi. Haber-sil analiber-siber-s ini ber-seber-suai dengan teori penyebaran u a p air secara vertikal yang dikemukakan oleh American Geophysical Union (2000).
S e m e n t a r a itu, analisis AMC dari data MODIS dilakukan juga berdasarkan a d a n y a perbedaan kondisi iklim yang signiflkan a n t a r a J a w a Barat yang lebih b a s a h dengan J a w a Timur yang lebih kering. Hasil analisis menunjukkan bahwa AMC di J a w a Barat lebih tinggi diban-dingkan dengan AMC di J a w a Timur (Gambar 3-3), baik p a d a m u s i m kering (Agustus-Oktober 2005) m a u p u n m u s i m hujan (Januari - Februari 2005). Pada Gambar 3-3 dapat dijelaskan bahwa p a d a m u s i m kering, distribusi AMC di J a w a Barat berkisar a n t a r a 2.2 - 11.9 cm s e d a n g k a n J a w a Timur 2.3 - 9.6 cm. Sedangkan pada musim hujan, distribusi AMC di J a w a Barat 6.9 - 12.6 cm d a n J a w a Timur 6.0-11.3. Terlebih berdasar-kan hasil pengolahan d a t a s u h u rata-r a t a darata-ri s t a s i u n p e n g a m a t iklim selama Periode 1994-2000, kondisi s u h u u d a r a rata-rata di J a w a Barat lebih r e n d a h (24.7°C) dibanding J a w a Timur (25.7°C). Kondisi demikian menyebabkan d a e r a h J a w a Barat lebih b a s a h dibanding J a w a Timur.
"EstimasiJLirMampu Curah Menggunafcan 1>ata MODIS ((Parwati Setiawan et.aC.)
Gambar 3-3:Perbandingan AMC wilayah J a w a Barat d a n J a w a Timur p a d a ketinggian 0 2 0 0 0 m dpi periode b u l a n Agustus Oktober 2004 d a n J a n u a r i -Februari 2 0 0 5
Gambar 3-4: Contoh s e b a r a n AMC (cm) G a m b a r 3-5: Contoh Sebaran AMC (cm) dari d a t a MODIS tanggal 4 dari d a t a MODIS tanggal 4 Oktober 2004 di wilayah J a w a Oktober 2004 di wilayah Bar at b e r d a s a r k a n topografi J a w a Timur b e r d a s a r k a n wilayah topografi wilayah.
lJurnaCcPengincCeraanJaufi'VoC. 3 No. 1 Juni 2006:64-76
G a m b a r 3-6: Variasi AMC bulanan (Agustus & Oktober) di d a e r a h J a w a Barat berdasarkan ketinggian wilayah
A d a p u n s e b a r a n AMC secara horizontal di wilayah J a w a Timur d a n J a w a Barat dalam b e n t u k spasial d a p a t dilihat pada Gambar 3-4 dan Gambar 3-5. Terlihat p a d a ketinggian yang s a m a , yaitu 0 - 200 m dpi, di wilayah Jawa Barat memiliki AMC y a n g berkisar a n t a r a
8-14 cm (Gambar 3-4), s e d a n g k a n AMC di wilayah J a w a Timur berkisar a n t a r a 5 -9 cm (Gambar 3-5).
H u b u n g a n a n t a r a AMC t e r h a d a p ketinggian s a n g a t baik dipresentasikan dalam b e n t u k model polynomial dengan korelasi lebih dari 0.9, baik di J a w a Barat m a u p u n di J a w a Timur. Berdasar-kan variasi waktu periode bulan Agustus-Oktober 2004, hasil ekstraksi AMC di d a e r a h contoh studi J a w a Barat p a d a G a m b a r 3-6 m e n u n j u k k a n perbedaan a n t a r a b u l a n Agustus d a n Oktober, t e r u t a m a p a d a ketinggian 0-500 m dpi, k e m u d i a n cenderung s a m a nilainya dengan semakin tingginya topografi wilayah. Hal ini salah satunya disebabkan oleh banyaknya variasi jenis penggunaan lahan pada ketinggian 0 - 500 m di daerah J a w a Barat. Sementara itu di wilayah J a w a Timur (Gambar 3-7) terlihat b a h w a r a t a - r a t a variasi nilai AMC selama b u l a n 74
Gambar 3-7: Variasi AMC bulanan (Agustus 8& Oktober) di d a e r a h J a w a Timur berdasarkan ketinggian wilayah
Agustus d a n Oktober relatif s a m a . Variasi kelembaban di d a e r a h tropika b a s a h seperti Indonesia, baik r a t a - r a t a harian m a u p u n b u l a n a n relatif tetap sepanjang t a h u n , u m u m n y a lebih dari 60 %, berbeda dengan variasi kelembaban di d a e r a h lintang tinggi y a n g relatif lebih besar k a r e n a variasi s u h u h a r i a n n y a yang j u g a besar (Handoko, 1995).
3 . 4 Aplikasi Informasi AMC MODIS di Lahan Pertanian
Pada Gambar 3-8 disajikan contoh informasi spasial dari aplikasi MODIS di daerah J a w a Timur. Dengan menambah-kan informasi areal pertanian, misalnya areal sawah y a n g diperoleh dari hasil analisis p e n g g u n a a n l a h a n dari d a t a satelit dengan resolusi spasial yang lebih tinggi dari MODIS, seperti Landsat, m a k a dapat diketahui kondisi AMC p a d a areal sawah. Contoh lain yang lebih aplikatif jika hasil estimasi AMC di-t a m b a h k a n dengan hasil indi-terpredi-tasi fase pertumbuhan padi sawah (Dirgahayu, 2004), sehingga d a p a t segera dilakukan u p a y a - u p a y a penyelamatan t a n a m a n , misalnya saja pencegahan terhadap kondisi kekeringan p a d a kondisi AMC tertentu selama beberapa periode waktu.
'EstimasiAfMampu Curah 'Mtn^unat^n <Data MODIS • -•-"« •;•'' Sctiauv : tUaC)
5 KESIMPULAN DAN SARAN
Secara u m u m Air Mampu Curah (AMC) y a n g diestimasi dari d a t a MODIS m e n g g u n a k a n kanal Infra Merah Dekat d a p a t d i g u n a k a n u n t u k monitoring kondisi cuaca di Pulau Jawa. Penyebaran AMC dari MODIS berdasarkan ketinggian mempunyai korclasi sangat tinggi (r = 0.9), dimana AMC cenderung m e n u r u n dengan semakin ungginya topografi s u a t u wilayah. Nilai AMC u n t u k d a e r a h J a w a Barat lebih tinggi d a r i p a d a d a e r a h J a w a Timur, baik p a d a m u s i m k e m a r a u
m a u p u n m u s i m hujan. Hal ini m e n u n -j u k k a n b a h w a d a e ra h J a w a Barat
c e n d e r u n g memiliki iklim y a n g lebih b a s a h dibandingkan da e ra h J a w a Timur.
Penelitian ini a k a n lebih aplikatif jika diteliti lebih lanjut g u n a
mengesti-masi u n s u r cuaca seperti kelembaban nisbi d a n c u r a h hujan dari Air Mampu Curah y a n g dihasilkan dari MODIS, sehingga dapat diperoleh informasi cuaca spasial y a n g real time dalam c a k u p a n wilayah yang luas.
D AFT AR RUJUKAN
Asdak, C, 2002. Hidrologi dan
pengelola-an daerah alirpengelola-an sungai Gadjah
Mada University Press.
American Geophysical Union, 2002.
Water vapor in the climate system.
Florida Ave., N.W., Washington, DC 2 0 0 0 9 .
Butler, B, 1998. Precipitable Water at
KP 1993 - 1998. National Radio
Astronomy Observatory.
Dirgahayu, D, 2 0 0 4 . Identifikasi tingkat
kehijauan tanaman padi mengguna-kan EV1 (Enhanced Vegetation Index) MODIS 250 m. Proceeding PIT
MAPIN k e 1 3 2 2 - 2 3 Desember, J a k a r t a .
Gao, B. C. and Y.J. Kaumian, 2003. Water
vapor retrievals using moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) near-infrared channels. J.
Geophys Research. Vol. 108, No. D 1 3 , 4389: 1 - 10.
Gao, B.C.; P. Yang; G. Guo; S.K. Park; W.J. Wiscombe; and B. Chen, 2003.
Measurements of water vapor and high clouds over the Tibetan Plateau with the Terra MODIS Instrument
IEEE T r a n s . Geosci. Remote Sens. Vol. 4 1 , N o . 4 : 8 9 5 - 9 0 0
Handoko, 1995. Klimatologi Dusar. P u s t a k a J a y a .
Kaufman, Y.J, a n d B.C. Gao, 1992.
Remote sensing of water vapor in the near IR from EOS/MODIS. IEEE
Trans. Geosci. Remote Sens. Vol. 30, No. 5: 8 7 1 - 8 8 4 .
Lim, A.; C.W. Chang; S.C. Liew; and L.K. Kwoh; 2 0 0 2 . Computation of
atmospheric water vapor map from MODIS data for cloud-free pixels.
Centre for Remote Imaging, Sensor and Processing (CRISP). National Univ of Singapore.
Prasasti, I, 2 0 0 4 . Model ekstraksi data
NOAA - TOVS/NOAA - KLM -ATOVS untuk pendugaan jeluk dan peluang curah hujan uMayah. Laporan Akhir
Riset Unggulan Kemandirian Kedir-g a n t a r a a n (RUKK). LAPAN.
Sobrino, J.A.; J . E . Kharraz; a n d Z.L. Li, 2003. Surface temperature and water
vapor retrieval from MODIS data.
Int. J. Remote S e n s , Vol. 2 4 , No. 2 4 : 5 1 6 1 - 5 1 8 2 .
! JurnaCcpenginderaan Jauh VoL 3 9fo. 1 Juni
