• Tidak ada hasil yang ditemukan

Lampiran 1 Parameterisasi untuk siklus nutrien umum yang disimulasikan dalam simulasi CAEDYM di Teluk Lampung

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Lampiran 1 Parameterisasi untuk siklus nutrien umum yang disimulasikan dalam simulasi CAEDYM di Teluk Lampung"

Copied!
49
0
0

Teks penuh

(1)

121

Lampiran 1 Parameterisasi untuk siklus nutrien umum yang disimulasikan dalam simulasi CAEDYM di Teluk Lampung

Parameter Deskripsi Satuan

Nilai yang

digunakan Nilai dari Literatur

Ket.

Koefisien ekstingsi cahaya pada air alami m-1 0.25 - Diestimasi dari rata-rata

kedalaman sechidisk

fraksi fotosintetik aktif dari radiasi matahari yang datang - 0.45 0.45c

koefisien atenuasi cahaya spesifik terhadap DOC m-1(gCm-3)-1 0.001 0.008g

koefisien atenuasi cahaya spesifik terhadap POC m-1(gCm-3)-1 0.05 0.05c

Kebutuhan oksigen sedimen maksimum pada 25oC gm-2hari-1 0.9 0.9c

konstanta setengan jenuh DO pengaruh dari SOD g DO m-3 3.2 3.2c

temperatur pengganda untuk SOD - 1.08 1.02-1.14h tunning

Kesamaan DO pada inteface air dan udara g DO m-3 Persamaan Doatm=f(p,T,S)c

koefisien transfer oksigen yang tergantung dari kecepatan angin m s-1 Persamaan kO2 = f(u, T,S)c

tekanan parsial CO2 di interface air dan udara atm 3.50E-04 3.50E-04c

kecepatan transfer gas untuk CO2 m s

-1

Persamaan kpCO2 = f u, T,S) c

produksi ion air - Persamaan KW = f(T) d

konstanta keasaman pertama dan kedua - Persamaan Ka1,2 = f (T) c

rasio stoikiometri DO terhadap C selama fotosintesis dan respirasi g DO (g C)-1 2.67 hubungan stoikiometri

rasio stoikiometri DO terhadap N selama nitrifikasi g DO (g N)-1 3.43 hubungan stoikiometri

kecepatan settling detritus partikulat POM digunakan untuk POC,

PON, POP m s

-1

Persamaan dihitung dari hukum

Stoke

diameter partikel POM m 5.00E-06 5.00E-06c

densitas partikel POM kg m-3 1030 1070e tunning

Laju dekomposisi maksimum POC terhadap DOC pada 25oC hari-1 0.07 0.0700c

Laju dekomposisi maksimum POP terhadap DOPpada 25oC hari-1 0.03 0.01 - 0.1e tunning

laju denitrifikasi maksimum pada keadaan anoksia pada 25oC hari-1 0.04 0.01e,f; 0.09b; tunning

(2)

122

Lampiran 1 (Lanjutan) Parameterisasi untuk siklus nutrien yang disimulasikan dalam simulasi CAEDYM di Teluk Lampung

Parameter Deskripsi Satuan

Nilai yang

digunakan Nilai dari Literatur

Ket.

temperatur pengganda denitrifikasi - 1.05 1.08e tunning

konstanta setengah jenuh denitrifikasi yang tergantung oksigen g DO m-3 0.04 2.0e;0.015a tunning

laju nitrifikasi maksimum dibawah oksigen jenuh pada 25oC hari-1 0.03 0.02e;0.05b;0.1a tunning

temperatur pengganda nitrifikasi - 1.08 1.08e

konstanta setengah jenuh nitrifikasi yang tegantung oksigen g DO m-3 3 2.0e; 2.5-10a tunning

temperatur pengganda fluks nutrien sedimen - 0.05 0.0693d tunning

laju pelepasan maksimum PO4 dari sedimen pada 25oC g m-2 hari-1 0.004 0.0037e tunning konstanta setengah jenuh pelepasan PO4 dari sedimen tergantung pada DO g DO m-3 0.05 0.05c

laju pelepasan maksimum NH4 dari sedimen pada 25oC g m-2 hari-1 0.09 0.003-0.03e tunning konstanta setengah jenuh pelepasan NH4 dari sedimen tergantung pada DO g DO m-3 0.05 0.05c

laju pelepasan maksimum NO3 dari sedimen pada 25 o

C g m-2 hari-1 -0.03 -0.03e

konstanta setengah jenuh pelepasan NO3 dari sedimen tergantung pada DO g DO m-3 0.03 0.03c laju pelepasan maksimum DOC dari sedimen pada 25oC g m-2 hari-1 0.05 0.05c konstanta setengah jenuh pelepasan DOC dari sedimen tergantung pada DO g DO m-3 0.5 0.5c

Laju dekomposisi maksimum PON terhadap DON pada 25oC hari-1 0.05 0.05c

Keterangan: a Gregoire&Becker, 2004 b Hang et al., 2009 cHipsey et al., 2006 dMegrey et al., 2006 e Spillman et al., 2007 fSugimoto et al., 2010 gWang et al., 2008 hWanninkhof, 1992

122

(3)

Lampiran 2 Parameterisasi untuk fitoplankton yang disimulasikan dalam simulasi CAEDYM di Teluk Lampung

Parameter Deskripsi Satuan

Nilai yang digunakan

Nilai dari literatur Ket.

x y x y

Laju pertumbuhan potensial maksimum hari-1 0.35 0.8 0.24 – 4.56e;

3b

0.8d;1.1-1.4a tunning x

Cahaya jenuh untuk produksi maksimum µE m-2 s-1 600 440 80-600e 104.b;440-710e

Koefisien atenuasi spesifik m-1 (g C m-3)-1 0.1 0.1 0.449e;0.08a 0.1e

Konstanta setengah jenuh untuk uptake fosfor g P m-3 0.0024 0.003

0.001 –

0.0048e;0.05f

;0.2a

0.003d;0.17b;0.1

2g tunning x

Konstanta setengah jenuh untuk uptake nitrogen g N m-3 0.2 0.2 0.38

e;0.2a;0.

02g

0.0006e

;0.2-2b;0.12g

Rasio N internal minimum g N (g C)-1 0.030 0.02 0.03e;2.8g 0.02-0.84e;2.5g

Rasio N internal maksimum g N (g C)-1 0.09 0.3 0.09e;6.5g 0.06-0.330e; 5.0g

Laju uptake N maksimum g N (g C)-1 hari-1 0.020 0.005 0.0043e tunning x,y

Rasio P internal minimum g P (g C)-1 0.003 0.005 0.040e tunning x,y

Rasio P internal Maksimum g P ( gC)-1 0.02 0.03 0.0187e tunning x,y

Laju Uptake P maksimum g P (g C)-1hari-1 0.010 0.01 0.0006 –

0.006e

tunning x,y

Laju Fiksasi N g N (g C)-1hari-1 0 0 0e

Pengurangan pertumbuhan dibawah fiksasi N - 1.00 1 1e

Temperatur pengganda untuk pertumbuhan - 1.07 1.08 1.08g 1.08g

Temperatur standar oC 20 20 20g 19f; 16-20c tunning x,y

Temperatur optimum oC 25 25 25-30d;27g 15e;33g tunning x,y

Temperatur Maksimum oC 35 35 32g 39c;29-39c tunning x,y

(4)

124

Lampiran 2 (Lanjutan) Parameterisasi untuk fitoplankton yang disimulasikan dalam simulasi CAEDYM di Teluk Lampung

Parameter Deskripsi Satuan

Nilai yang digunakan

Nilai dari literatur Ket.

x y x y

Koefisien laju kehilangan metabolis hari-1 0.039 0.02 0.03e 0.021e

Temperatur pengganda untuk kehilangan metabolis - 1.05 1.05 1.05-1.12e 1.05e

Fraksi produksi yang hilang selama fotosintesis - 0.014 0.014 0.14e 0.14e

Fraksi respirasi relatif terhadap total kehilangan metabolis - 0.25 0.25 0.25e 0.25e

Fraksi laju kehilangan metabolik menjadi DOM - 0.2 0.2 0.2e 0.2e

Kecepatan migrasi maksimum ke kedalaman cahaya

optimum m s

-1 0.0003 0 0.0003a 0e

Kecepatan migrasi maksimum ke kedalaman N optimum m s-1 5.5e-5 0 5.5e-5e 0e

Diameter sel µm 7.84 5.5 1.0-5.5e 5.5e

kecepatan penenggelaman m s-1 0.1 0.17 0.1e 0.17g;0.03f

Keterangan : x, y menyatakan kelompok fitoplankto, x adalah dinoflagelata; y adalah kelompok diatom

aFennel et al., 2003;

bGregoire and Becker, 2004;

cGriffin et al., 2001; d Hang et al., 2009; eHipsey et al., 2006; fSpillman et al., 2007 gSugimoto et al., 2010;

124

(5)

125

Lampiran 3 Parameterisasi untuk zooplankton yang disimulasikan dalam simulasi CAEDYM di Teluk Lampung

Parameter Deskripsi Satuan Nilai yang

digunakan

Nilai dari literatur Keterangan

Laju Grazing g C m-3(g Z m-3)-1 hari-1 1.03 1.0

d; 0.72-1.92b; 0.9a;

0.009e;0.2c tunning

Efisiensi Grazing - 0.75 0.75a

Koefisien laju respirasi hari-1 0.04 0.32d;0-2.0b;0.05c tunning

koefisien laju mortalitas hari-1 0.02 0.025c tunning

Fraksi faecal pellet dari grazing hari-1 0.058 0.058d

Fraksi ekskresi dari grazing hari-1 0.05 0.13d;0.05a

Fraksi faecal pellet yang tenggelam langsung ke sedimen

- 0.8 0.8d

Temperatur pengganda untuk pertumbuhan - 1.07 1.1d tunning

Temperatur Standar oC 20 20b,d

Temperatur Optimum oC 27 29d;33b tunning

Temperatur Maksimum oC 35 34d;39b tunning

Respirasi yang tergantung temperatur - 1.1 1.1d

Konstanta setengah jenuh untuk grazing g C m-3 0.15 0.14d tunning

Rasio Internal Nitrogen terhadap karbon g N (g C)-1 0.184 0.184d

Rasio internal fosfor tehadap karbon g P (g C)-1 0.005 0.005d

kesukaan zooplankton pada peridinium - 0.05 0.05d

kesukaan zooplankton pada zooplankton pemangsa - 0.00 0.11-0.28b

kesukaan zooplankton pada makro zooplankton - 0.00 0-0.23b

kesukaan zooplankton pada mikro zooplankton - 0.00 0.0b

kesukaan zooplankton pada POC - 0.05 0.05d

Keterangan: a

Gregoire&Becker, 2004; bGriffin et al., 2001; cHang et al., 2009; dHipsey et al., 2006; eMegrey et al., 2006

(6)

126

Lampiran 4 Pola sebaran arus hasil simulasi bulan Januari pada kondisi pasang

purnama

A.

Saat pasang tertinggi

(7)

Lampiran 5 Pola sebaran arus hasil simulasi bulan Februari pada kondisi pasang

purnama

A.

Saat pasang tertinggi

(8)

Lampiran 6 Pola sebaran arus hasil simulasi bulan April pada kondisi pasang

purnama

A.

Saat pasang tertinggi

(9)

Lampiran 7 Pola sebaran arus hasil simulasi bulan Mei pada kondisi pasang

purnama

A.

Saat pasang tertinggi

(10)

Lampiran 8 Pola sebaran arus hasil simulasi bulan Juli pada kondisi pasang

purnama

A.

Saat pasang tertinggi

(11)

Lampiran 9 Pola sebaran arus hasil simulasi bulan Agustus pada kondisi pasang

purnama

A.

Saat pasang tertinggi

(12)

Lampiran 10 Pola sebaran arus potongan membujur barat-timur hasil simulasi

pada kondisi pasang purnama

Bulan

Pasang tertinggi

Surut Terendah

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(13)

Lampiran 11 Pola sebaran arus potongan melintang utara-selatan hasil simulasi

pada kondisi pasang purnama

Bulan

Pasang tertinggi

Surut Terendah

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(14)

Lampiran 12 Perbandingan sebaran horisontal temperatur (

o

C) rata-rata bulanan

dari data observasi lapangan dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasi Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(15)

Lampiran 13 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan temperatur

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(16)

Lampiran 14 Perbandingan data rata-rata bulanan Temperatur (

o

C) hasil simulasi

(

) dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10, garis

vertikal menunjukkan standar error bulanan.

27.4 27.6 27.8 28 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 1

27 27.5 28 28.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan Ke-

Stasiun 2

27.5 28 28.5 29 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 3

27.5 28 28.5 29 29.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 4

27 28 29 30 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 5

27 28 29 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 6

27.5 28 28.5 29 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 7

27 28 29 30 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 8

28 28.5 29 29.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 9

28 28.5 29 0 1 2 3 4 5 6 7 8 oC Bulan

Stasiun 10

(17)

Lampiran 15 Persamaan garis korelasi temperatur antara hasil model dan hasil

observasi

y = 0.9019x + 2.7734 R² = 0.7941 27 27.5 28 28.5 29 27.5 27.7 27.9 28.1 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 0.9683x + 0.9697 R² = 0.7917 27 27.5 28 28.5 29 27.2 27.4 27.6 27.8 28 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 0.9079x + 2.7248 R² = 0.782 27 27.5 28 28.5 29 27.5 28 28.5 29 Ob se rv asi Model

Stasiun 3

y = 0.9964x + 0.2529 R² = 0.7682 27.5 28 28.5 29 27.5 28 28.5 29 Ob se rv asi Model

Stasiun 4

y = 0.852x + 4.3571 R² = 0.7611 27 27.5 28 28.5 29 27.5 28 28.5 29 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 0.9537x + 1.5152 R² = 0.79 27 27.5 28 28.5 29 27 27.5 28 28.5 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 0.9756x + 0.8819 R² = 0.7723 27 27.5 28 28.5 29 27.5 28 28.5 29 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 1.0327x - 0.6806 R² = 0.7999 27 27.5 28 28.5 29 27 27.5 28 28.5 Ob se rv asi Model

Stasiun 8

y = 1.0122x - 0.2076 R² = 0.7912 27 27.5 28 28.5 29 27.8 28 28.2 28.4 28.6 28.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 1.0846x - 2.2576 R² = 0.7637 27 27.5 28 28.5 29 28 28.2 28.4 28.6 28.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 10

(18)

Lampiran 16 Perbandingan sebaran horisontal salinitas (psu) rata-rata bulanan

dari data observasi lapangan dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasi Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(19)

Lampiran 17 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan salinitas

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(20)

Lampiran 18 Perbandingan data rata-rata bulanan Salinitas (psu) hasil simulasi

(

) dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10, garis

vertikal menunjukkan standar error bulanan.

32 32.2 32.4 32.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 1

29 29.5 30 30.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 2

30.5 31 31.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 3

31.8 32 32.2 32.4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 4

32 32.5 33 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 5

31.5 32 32.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 6

31.8 32 32.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 7

32.45 32.5 32.55 32.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 8

32 32.2 32.4 32.6 32.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 9

32 32.5 33 0 1 2 3 4 5 6 7 8 p su Bulan

Stasiun 10

(21)

Lampiran 19 Persamaan garis korelasi salinitas antara hasil model dan hasil

observasi

y = 0.9688x + 1.0599 R² = 0.891 29 30 31 32 33 32.1 32.3 32.5 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 0.9474x + 1.6964 R² = 0.8545 29 30 31 32 33 29.4 29.6 29.8 30 30.2 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 0.9498x + 1.6336 R² = 0.8945 29 30 31 32 33 30.6 30.8 31 31.2 31.4 Ob se rv asi Model

Stasiun 3

y = 0.9832x + 0.5916 R² = 0.8521 29 30 31 32 33 31.9 32 32.1 32.2 32.3 Ob se rv si Model

Stasiun 4

y = 0.9993x + 0.1095 R² = 0.8821 29 30 31 32 33 32 32.2 32.4 32.6 32.8 Ob se rv asi Model

Stasiun5

y = 0.9804x + 0.7154 R² = 0.8891 29 30 31 32 33 31.6 31.8 32 32.2 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 0.9781x + 0.747 R² = 0.8578 29 30 31 32 33 31.8 31.9 32 32.1 32.2 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 0.976x + 0.7964 R² = 0.8943 29 30 31 32 33 32.45 32.5 32.55 32.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 8

y = 0.9579x + 1.4599 R² = 0.8095 29 30 31 32 33 31.8 32 32.2 32.4 32.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 0.9555x + 1.546 R² = 0.8666 29 30 31 32 33 32 32.2 32.4 32.6 32.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 10

(22)

Lampiran 20 Perbandingan sebaran horisontal oksigen terlarut (mg/L) rata-rata

bulanan dari data observasi lapangan dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasi Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(23)

Lampiran 21 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan oksigen terlarut

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(24)

Lampiran 22 Perbandingan data rata-rata bulanan Oksigen Terlarut (mg/l) hasil

simulasi (

) dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10,

garis vertikal menunjukkan standar error bulanan.

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 mg/L Bulan

Stasiun 1

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 2

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 3

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 4

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 5

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 6

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 7

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 8

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 9

0.1 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 10

(25)

Lampiran 23 Persamaan garis korelasi oksigen terlarut antara hasil model dan

hasil observasi

y = 0.8775x + 1.257 R² = 0.8476 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 0.9172x + 1.0895 R² = 0.8178 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 0.9329x + 1.0355 R² = 0.7059 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 3

y = 1.0114x + 0.4819 R² = 0.8179 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 4

y = 0.9418x + 0.8926 R² = 0.8912 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 0.971x + 0.6387 R² = 0.8934 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 0.9621x + 0.75 R² = 0.8768 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 0.9211x + 0.8417 R² = 0.8499 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 8

y = 0.818x + 1.2905 R² = 0.8697 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 0.9372x + 0.8139 R² = 0.8742 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 Ob se rv asi Model

Stasiun 10

(26)

Lampiran 24 Perbandingan sebaran horisontal NH

4

(mg/L) rata-rata bulanan dari

data observasi lapangan dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasil Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(27)

Lampiran 25 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan NH

4

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(28)

Lampiran 26 Perbandingan data rata-rata bulanan NH

4

(mg/l) hasil simulasi (

)

dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10, garis

vertikal menunjukkan standar error bulanan.

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 1

0.05 0.1 0.15 0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/ L Bulan

Stasiun 2

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 3

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 4

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 5

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 6

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 7

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 8

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 9

0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 10

(29)

Lampiran 27 Persamaan garis korelasi NH

4

antara hasil model dan hasil observasi

y = 1.315x - 0.0245 R² = 0.9394 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 1.447x - 0.0328 R² = 0.9665 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 1.2125x - 0.0091 R² = 0.8597 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 3

y = 1.3x - 0.0166 R² = 0.8069 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 4

y = 1.213x - 0.0105 R² = 0.8212 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 1.1571x - 0.0039 R² = 0.8961 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 1.3635x - 0.0185 R² = 0.8029 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 1.1911x - 0.0021 R² = 0.6871 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 8

y = 1.2805x - 0.0084 R² = 0.8913 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 1.5287x - 0.033 R² = 0.8599 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.05 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 10

(30)

Lampiran 28 Perbandingan sebaran horisontal NO

3

(mg/L) rata-rata bulanan dari

data observasi dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasil Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(31)

Lampiran 29 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan NO

3

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(32)

Lampiran 30 Perbandingan data rata-rata bulanan NO

3

(mg/l) hasil simulasi (

)

dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10, garis

vertikal menunjukkan standar error bulanan.

0.1 0.2 0.3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 1

0.1 0.15 0.2 0.25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 2

0.1 0.2 0.3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 3

0.1 0.15 0.2 0.25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 4

0.1 0.15 0.2 0.25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 5

0.1 0.2 0.3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 m g/L Bulan

Stasiun 6

0.1 0.15 0.2 0.25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 7

0.1 0.15 0.2 0.25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 8

0.1 0.15 0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 9

0.1 0.15 0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 10

(33)

Lampiran 31 Persamaan garis korelasi NO

3

antara hasil model dan hasil observasi

y = 1.0888x - 0.0037 R² = 0.9486 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 0.9963x + 0.0166 R² = 0.873 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Obs erv as i Model

Stasiun 2

y = 0.9774x + 0.0171 R² = 0.8753 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Ob se rv asi Model

Stasiun 3

y = 1.0046x + 0.0135 R² = 0.9423 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Ob serv as i Model

Stasiun 4

y = 1.081x + 0.0116 R² = 0.7624 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 1.0617x + 0.0033 R² = 0.8439 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Obs erv as i Model

Stasiun 6

y = 0.9639x + 0.0196 R² = 0.8557 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 1.0067x + 0.0089 R² = 0.9023 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Obs erv as i Model

Stasiun 8

y = 0.9445x + 0.017 R² = 0.8553 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 1.0403x + 0.0058 R² = 0.8887 0.1 0.15 0.2 0.25 0.1 0.15 0.2 0.25 Ob se rv asi Model

Stasiun 10

(34)

Lampiran 32 Perbandingan sebaran horisontal PO

4

(mg/L) rata-rata bulanan dari

data observasi lapangan dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasil Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(35)

Lampiran 33 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan PO

4

(mg/L)

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(36)

Lampiran 34 Perbandingan data rata-rata bulanan PO

4

(mg/l) hasil simulasi (

)

dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10, garis

vertikal menunjukkan standar error bulanan.

0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 1

0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 2

0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 3

0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 4

0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 5

0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 6

0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 7

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 8

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 9

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 10

(37)

Lampiran 35 Persamaan garis korelasi PO

4

antara hasil model dan hasil observasi

y = 1.0496x + 0.038 R² = 0.8827 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 1.0737x + 0.038 R² = 0.8739 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 1.0114x + 0.0544 R² = 0.8656 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 3

y = 0.917x + 0.0981 R² = 0.8935 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 4

y = 1.1087x + 0.0126 R² = 0.857 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 1.1615x + 0.006 R² = 0.7696 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 0.9284x + 0.0884 R² = 0.841 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 1.1444x + 0.0148 R² = 0.8902 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 8

y = 1.1515x + 0.0029 R² = 0.8888 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 1.1148x + 0.0199 R² = 0.9012 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Ob se rv asi Model

Stasiun 10

(38)

Lampiran 36 Perbandingan sebaran horisontal rata-rata bulanan karbon organik

terlarut data hasil simulasi (mgC/L) dari sebaran horosontal

rata-rata bulanan data Karbon organik partikulat (mgC/L) hasil

observasi lapangan

Bulan

Data Lapangan

Hasi Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(39)

Lampiran 37 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan karbon organik terlarut

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(40)

Lampiran 38 Perbandingan data rata-rata bulanan karbon organik terlarut (mg/l)

hasil simulasi (

) dan karbon organik partikulat hasil observasi

lapangan () di stasiun 1 - 10, garis vertikal menunjukkan standar

error bulanan.

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 1

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 2

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 3

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/ L Bulan

Stasiun 4

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 5

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 6

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 7

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 8

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 9

0 0.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 10

(41)

Lampiran 39 Persamaan garis korelasi antara karbon organik terlarut hasil model

dan karbon organik partikulat hasil observasi

y = 1.0111x + 0.0487 R² = 0.8963 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 0.9934x + 0.0404 R² = 0.8874 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 1.1197x + 0.0013 R² = 0.8911 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 O b servasi Model

Stasiun 3

y = 0.9422x + 0.0424 R² = 0.8942 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 4

y = 0.9915x + 0.0296 R² = 0.8964 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 1.0538x + 0.0246 R² = 0.8926 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 1.0039x + 0.0299 R² = 0.8936 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 1.0936x + 0.005 R² = 0.8999 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Obs erv as i Model

Stasiun 8

y = 1.0485x + 0.0221 R² = 0.8959 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 0.9523x + 0.0473 R² = 0.8939 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Obs erv as i Model

Stasiun 10

(42)

Lampiran 40 Perbandingan sebaran horisontal Klorofil-a (mg/L) rata-rata bulanan

dari data observasi lapangan dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasil Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(43)

Lampiran 41 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan Klorofil-a

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(44)

Lampiran 42 Perbandingan data rata-rata bulanan Klorofil-a (mgChl/l) hasil

simulasi (

) dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10,

garis vertikal menunjukkan standar error bulanan.

0 0.05 0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 1

0 0.05 0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 2

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 3

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 4

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 5

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 6

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan Ke-

Stasiun 7

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 8

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 9

0 0.05 0.1 0.15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 10

(45)

Lampiran 43 Persamaan garis korelasi klorofil-a antara hasil model dan hasil

observasi

y = 1.047x + 0.0083 R² = 0.8996 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 1.0104x + 0.0099 R² = 0.8948 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 1.0675x + 0.0084 R² = 0.8914 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 3

y = 0.9745x + 0.012 R² = 0.8877 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 4

y = 1.0056x + 0.0105 R² = 0.899 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 1.1739x + 0.0025 R² = 0.8992 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 1.0715x + 0.0067 R² = 0.8925 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 1.0152x + 0.0114 R² = 0.8811 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 8

y = 1.0972x + 0.0072 R² = 0.8971 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 0.9692x + 0.0118 R² = 0.8921 0 0.05 0.1 0.15 0 0.05 0.1 0.15 Ob se rv asi Model

Stasiun 10

(46)

Lampiran 44 Perbandingan sebaran horisontal Zooplankton (mgC/L) rata-rata

bulanan dari data observasi lapangan dan data hasil simulasi.

Bulan

Data Lapangan

Hasil Model

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(47)

Lampiran 45 Pola sebaran vertikal rata-rata bulanan Zooplankton

Bulan

Barat-Timur

Utara-Selatan

Ja

nua

ri

F

ebr

ua

ri

Apr

il

Mei

Juli

Agustus

(48)

Lampiran 46 Perbandingan data rata-rata bulanan Zooplankton (mgC/l) hasil

simulasi (

) dan data hasil observasi lapangan () di stasiun 1 - 10,

garis vertikal menunjukkan standar error bulanan.

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 1

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 2

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 3

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 4

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 5

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 6

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 7

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 8

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 9

0 0.2 0.4 0.6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 m g/L Bulan

Stasiun 10

(49)

Lampiran 47 Persamaan garis korelasi zooplankton antara hasil model dan hasil

observasi

y = 1.0111x + 0.0487 R² = 0.8963 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 1

y = 0.9934x + 0.0404 R² = 0.8874 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 2

y = 1.1197x + 0.0013 R² = 0.8911 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 O b servasi Model

Stasiun 3

y = 0.9422x + 0.0424 R² = 0.8942 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 4

y = 0.9915x + 0.0296 R² = 0.8964 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 5

y = 1.0538x + 0.0246 R² = 0.8926 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 6

y = 1.0039x + 0.0299 R² = 0.8936 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 7

y = 1.0936x + 0.005 R² = 0.8999 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Obs erv as i Model

Stasiun 8

y = 1.0485x + 0.0221 R² = 0.8959 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Ob se rv asi Model

Stasiun 9

y = 0.9523x + 0.0473 R² = 0.8939 0 0.2 0.4 0.6 0 0.2 0.4 0.6 Obs erv as i Model

Stasiun 10

Referensi

Dokumen terkait

Kepala Kantor Perlindungan Masyarakat dan penanggulangan Kebakaran yang juga Ketua Satlak Penanggulangan Bencana dan Pengungsian Wilayah Kota Yogyakarta Sudarsono menyampaikan

In addition, the researchers found that the educational values are related to Sistem Among , one of the Tamansiswa’s principles that involve people in educational field

Penambahan Bahan Baku Ubi Merah Kepada Kue Tradisional Kue Lumpur terhadap Daya Terima Konsumen. Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Sehubungan dengan hal tersebut agar Saudara/Saudari membawa dokumen atau data asli serta salinannya sesuai dengan persyaratan kualifikasi yang kami tetapkan pada aplikasi

Data pengamatan pada Lampiran 1 dan Lampiran 2 dapat dideskripsikan variabel kualitas volume resistivity dalam produksi DOP, berdasarkan hasil analisis statistika

BerdasarkanKajianteoridan review hasildariartikel yang relevansertagambardari conceptual framework, maka:multi channelsdandiscount memiliki hubungan dan berpengaruh terhadap

Data tersebut jika dibandingkan dengan nilai barns radioaktivitas yang diijinkan di lingkungan yaitu untuk konsentrasi 9OSr dalarn air 4 Bq/l, rnaka hasil tersebut

Tujuan laporan keuangan menurut (Ikatan Akuntansi Indonesia, 2013) adalah menyediakan informasi laporan posisi keuangan, laporan kinerja keuangan, dan laporan arus