DINAMIKA ATMOSFER CURAH HUJAN EKSTRIM DAN
EVALUASI AWAL TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA
SISTEM STATIS DI DKI JAKARTA
DISERTASI
Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor dari
Institut Teknologi Bandung
Oleh
RAHMAT GERNOWO
NIM 32404001
INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG
2009
Digitally signed by Institut Teknologi Bandung DN: cn=Institut Teknologi Bandung, o=Digital Library, ou=UPT Perpustakaan ITB, email=digilib@lib.itb.ac.i d, c=ID Date: 2013.06.13 14:40:07 +07'00'ABSTRAK
DINAMIKA ATMOSFER CURAH HUJAN EKSTRIM DAN
EVALUASI AWAL TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA
SISTEM STATIS DI DKI JAKARTA
Oleh
RAHMAT GERNOWO NIM 32404001
Daerah Khusus Ibukota (DKI)-Jakarta secara geografi terletak diantara dua perairan laut Jawa dan lautan Hindia. Kondisi tersebut sangat memungkinkan terjadinya pembentukan awan konvektif yang mengakibatkan hujan lebat. Bencana alam banjir yang melanda daerah Jakarta dan sekitarnya, terjadi hampir tiap tahun
yang disebabkan oleh hujan torensial. Ada beberapa kasus terburuk dari kejadian
banjir tahun 2002 dan 2007 yaitu, dimana bencana banjir tersebut melanda mencakup sekitar 70% seluruh wilayah DKI Jakarta.
Salah satu ide pemikiran dalam mencari solusi bencana alam banjir tersebut yaitu, dengan memahami penyebab banjir dan menganalisis prekursor curah hujan ekstrim serta aplikasi teknologi yang memungkinkan. Pemahaman mengenai pola dinamika atmosfer di DKI-Jakarta sangat diperlukan, mengingat proses tersebut menyebabkan terjadinya perubahan pola fluktuasi curah hujan. Kajian dinamika awan akan menjelaskan terjadinya curah hujan ekstrim penyebab banjir. Penerapan teknologi modifikasi cuaca model Ground Based Generator (GBG) diharapkan dapat mengurangi intensitas curah hujan ekstrim tersebut.
Hasil analisis dinamika atmosfer mengenai prekursor curah hujan ekstrim di wilayah DKI Jakarta untuk kejadian banjir periode 2002 dan 2007, terdapat kesamaan pola keberadaan seruak dingin (cold surge) dan rotasi sirkulasi vektor angin yang kuat (strong vortex). Sebagai analisis pengaruh efek lokal, hal tersebut menyebabkan terjadinya updraft yang mengakibatkan pertumbuhan awan konvektif besar. Analisis gelombang Maden-Julian Oscillation (MJO) dan anomali
Multivariat ENSO Index (MEI) mengindikasikan bukan faktor dominan dibandingkan dengan pengaruh terjadinya Indian Ocean Dipole (IOD) terhadap fenomena banjir dari efek regional. Karakteristik pola awan yang tumbuh saat kejadian banjir Jakarta, dari perhitungan indeks konvektif baik dari data radiasi gelombang panjang (Outgoing Longwave Radiation, OLR) maupun data Temperatur Infra Red chanel 1 (IR 1) menunjukan pertumbuhan konvektif terlokalisir disekitar Jakarta. Sebagai analisis global, dimungkinkan pengaruh aktivitas matahari dan fluks sinar kosmik menjadi faktor dominan kejadian curah hujan ekstrim di DKI Jakarta. Hal tersebut berdasarkan adanya korelasi antara
tahun banjir, curah hujan maksimum reanalisis daerah Jakarta terhadap indeks sunspot dan keterkaitan antara variabilitas fluks sinar kosmik dengan pola tutupan awan.
Simulasi dinamika awan banjir DKI-Jakarta tahun 2007 menggunakan model
Weather Research and Forecast (WRF) dengan data Final Analysis (FNL) yang
merupakan data global sebagai masukan model. Validasi hasil simulasi curah hujan ekstrim dengan curah hujan spasial data Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) diperoleh korelasi 0,7. Berdasarkan analisis simulasi awan, diindikasikan terjadi pertumbuhan awan konvektif besar yang mengakibatkan terjadinya curah hujan ekstrim. Simulasi vektor angin dan perubahan temperatur vertikal dari keluaran model WRF digunakan sebagai input model GBG, diperoleh hasil bahwa vektor pergerakan bahan semai sampai ke dasar awan dengan
konsentrasi terhitung sebesar 12,6 g/m3. Sebagai validasi hasil di atas dilakukan
perhitungan konsentrasi bahan semai dengan model WRF, dimana diperoleh
konsentrasi minimal 150 g/m3 untuk mulai terjadi pertumbuhan awan.
ABSTRACT
ATMOSPHERE DYNAMICS OF EXTREME RAINFALL AND
THE PRELIMINARY EVALUATION OF WEATHER
MODIFICATION STATIC SYSTEM IN DKI-JAKARTA
By
RAHMAT GERNOWO NIM 32404001
DKI-Jakarta is a part of Java Island which geographically lies between the Java Sea and the Indian Ocean. This geographical location leads to the forming of convective cloud which will result to the formation of heavy rain (shower). Jakarta area and its surroundings are hit by floods every year due to torrential rain. Among them, the worst cases are the flood that hits on 2002 and 2007, where the floods natural disaster swept over approximately 70% of Jakarta area.
One approach to solve the floods problem is to understand fundamentally the factors that cause floods, through precursor analysis of extreme rainfall and application of its corresponding technology. The understanding about atmosphere dynamics pattern in DKI-Jakarta is required, because the process causes changes in the fluctuation pattern of the rainfall. The study of cloud dynamics analysis will explain the occurrence of extreme rainfall which causes floods. The weather modification technology of Ground Based Generator (GBG) model adjustment is expected decreasing the extreme rainfall intensity.
The result of atmosphere dynamics analysis on extreme rainfall phenomena in DKI Jakarta region for the flood case periods on 2002 and 2007 shows the existence of an equal pattern of i.e. cold surge and strong vortex. As the local effect influence analysis, these two factors caused the updraft which results to the growth of deep convective cloud. The analysis of Madden-Julian Oscillation (MJO) and anomaly of Multivariate ENSO Index (MEI) indicates non dominant factor compared to the influence of Indian Ocean Dipole (IOD) to flood phenomena. The cloud pattern characteristic in the case of Jakarta floods from calculation of convective index either from outgoing Longwave Radiation (OLR) and Infra Red channel 1 (IR 1) temperature data in DKI Jakarta shows the growth of convective cloud is localized around Jakarta. As the two factors global analysis i.e. the sun activity and cosmic ray flux become the dominant factor of extreme rainfall in DKI Jakarta. This is based on the correlation between the years of flood occurrence, reanalysis of maximum rainfall in Jakarta to sunspot index and interrelationship variability between to cosmic ray flux with cloud cover.
The simulation of cloud dynamics in DKI-JAKARTA on 2007 was based on the Weather Research and Forecast (WRF) model with Final Analysis (FNL) data which takes global data as model input. The validation of extreme rainfall simulation with spatial rainfall data from BMKG (The Agency of Meteorology, Climatology and Geophysics) resulted to the correlation coefficient of 0.7. The cloud simulation analysis indicated the growth of deep convective cloud in extreme rainfall. The simulation of wind vector and the vertical temperature change from WRF model output applied to Ground Based Generator (GBG) model input. The result shows that movement vector of seeding material concentration to
the based of cloud is 12.6 g/m3. As the validation of above result concentration
calculation of seeding material with WRF model where obtained the minimum
concentration is 150 g/m3 for the cloud to start growing.
DINAMIKA ATMOSFER CURAH HUJAN EKSTRIM DAN
EVALUASI AWAL TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA
SISTEM STATIS DI DKI JAKARTA
Oleh
Rahmat Gernowo
NIM 32404001
Institut Teknologi Bandung
Menyetujui Tim Pembibing Tanggal
Ketua
(Prof. Dr. Bayong Tjasyono H.K., DEA)
Anggota, Anggota
PEDOMAN PENGGUNAAN DISERTASI
Disertasi Doktor yang tidak dipublikasikan terdaftar dan tersedia di Perpustakaan Institut Teknologi Bandung, dan terbuka untuk umum dengan ketentuan bahwa hak cipta ada pada pengarang dengan mengikuti aturan HAKI yang berlaku di Institut Teknologi Bandung. Referensi kepustakaan diperkenankan dicatat, tetapi pengutipan atau peringkasan hanya dapat dilakukan seizin pengarang dan harus disertai dengan kebiasaan ilmiah untuk menyebutkan sumbernya.
Memperbanyak atau menerbitkan sebagian atau seluruh disertasi haruslah seizin Direktur Sekolah Pascasarjana, Institut Teknologi Bandung
UCAPAN TERIMA KASIH / KATA PENGANTAR
Penulis sangat berterima kasih pada Prof. Dr. Bayong Tjasyono H.K.,DEA sebagai ketua Tim Pembibing, atas segala saran, bimbingan dan nasehatnya selama penelitian berlangsung dan selama penulisan disertasi ini.
Penulis juga berterima kasih atas saran, kritik dan nasihat dari anggota Tim Pembibing Prof. Dr. The Houw Liong dan Dr. Tri Wahyu Hadi.
Penulis juga berterima kasih atas saran, kritik dan masukan dari anggota Tim Penguji Dr. Dadang K Miharja, Dr. Eddy Hermawan, Dr Armi Susandi dan Dr. Mutiara R. Putri.
Terimakasih kepada Prof. Dr. Fang Chungang dari Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academi of Sciences, Beijing China yang telah membantu memahami program WRF untuk aplikasi penyemaian awan.
Terimakasih kepada rekan-rekan lab. WCPL: Nurjana T.J. dan I Dewa G. Junaedhi yang telah membantu penulis dalam meng-compile WRF.
Terima kasih disampaikan kepada F Heru W., MSI; Satyo N., MT dan Sunu T., MT dari UPTHB BPPT atas bantuan data dan diskusi-diskusi selama penelitian berlangsung.
Terima kasih disampaikan kepada Departemen Pendidikan Nasional atas bantuan Beasiswa Pendidikan Pascasarjana (BPPs) yang diterima selama pendidikan program doktor ini.
Bandung, 20 Mei 2009
DAFTAR ISI
Halaman
ABSTRAK………... .i
ABSTRACT………... iii
PENGESAHAN……….. v
PEDOMAN PENGGUNAAN DISERTASI………... vii
UCAPAN TERIMA KASIH………... viii
DAFTAR ISI………... ix
DAFTAR GAMBAR……….. xi
DAFTAR TABEL………... xv
DAFTAR SINGKATAN DAN LAMBANG... xvi
Bab I Pendahuluan………...………... 1
I.1. Latar Belakang ... 1
I.2. Ruang Lingkup dan Batasan Penelitian... 4
I.3. Tujuan Penelitian... 4
I.4. Asumsi... 5
I.5. Hipotesis... 5
I.6. Metodologi Penelitian... 5
I.7. Kegunaan... 5
I.8. Sistimatika Pembahasan... 6
Bab II Tinjauan Pustaka... 7
II.1. Karakteristik Banjir Jakarta... 7
II.2. Dinamika Awan Hujan... 8
II.3. Teknologi Modifikasi Cuaca... 12
II.4. Karakteristik Awan Semai... 16
II.5. Perkembangan Model Cuaca... 22
Bab III Metodologi... 30
III.2 Model Numerik... 33
III.3 Metoda Permodelan Penyemaian Awan... 35
III.4 Metoda Penelitian... 39
Bab IV Hasil Dan Pembahasan... 43
IV.1 Analisis Prekursor kejadian Curah Hujan Ekstrim…... 43
IV.2 Kajian Numerik... 70
Bab V Kesimpulan dan Saran... 89
V.1 Kesimpulan... 89
V.2 Saran dan Rekomendasi... 90
DAFTAR PUSTAKA... 91
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar II.1 Populasi awan tropis penghasil hujan konveksi
dan hujan stratiform (Houze et al., 1981)……… 9
Gambar II.2 Proses penyemaian awan (Cloud Seeding),
sumber: Wheather Modification Association
(WMA), 1996……….. 13
Gambar II.3 Macam-macam metoda penyemaian awan
(Cloud Seeding Methods) antara lain Teknologi dinamik (mobile) sebagai teknologi aktif dan Teknologi GBG (Ground Based Generator ) sebagai teknologi pasif dalam modifikasi Cuaca, Sumber: Wheather Modification
Association (WMA), 1996……….. 14
Gambar II.4 Jenis-jenis awan berdasarkan karakteristik dan
ketinggian.
(sumber:Comet http://www.meted.ucar.edu)... 17
Gambar II.5 Ilustrasi awan dingin dan awan hangat
(sumber: http://rst.gsfc.nasa.gov)... 20
Gambar III.1 Diagram Alir Penelitian... 42
Gambar IV.1 Curah Hujan harian rata-rata 11 stasiun
pengamatan daerah DKI-Jakarta tanggal 21 Januari – 9 Februari Tahun 2002, 2003, 2004
dan 2007………. 43
Gambar IV.2 Histogram Curah Hujan harian rata-rata 11
stasiun pengamatan daerah DKI-Jakarta tahun
1988-2008... 44
Gambar IV.3 a Vektor angin (m/s) dan Precipitable Water
(kg/m2
46 ) Jakarta 29-1-2002 dan1-2-2007 ,12.00 UTC... b Vektor angin (m/s) dan Precipitable Water
(kg/m2
47 ) Jakarta 29-1-2005 dan 30-1 2006, 12.00 UTC……….
Gambar IV.4 Diagram Hovmoller anomali data OLR tahun 2002 dan 2007.
(Sumber: http://www.cpc.ncep.noaa.gov)... 49
Gambar IV.5 a MEI vs DMI Juli 1975/ 1976, Juli 1995/1996,
Juli 2001/2002 dan Juli 2006/2007 ( =
Januari, = Juli data awal tahun)... 51
b MEI vs DMI Juli 2002/2003, Juli 2003/2004, Juli 2004/2005 dan Juli 2005/2006 ( =
Januari, = Juli data awal tahun)... 52
c MEI, DMI vs curah hujan (CH) bulan Januari dan Juli tahun 1975-2007 DKI Jakarta (tanda =
...MEI, DMI CH tahun banjir Jakarta) 53
Gambar IV.6 Analisis spektra wavelet data curah hujan
pentad daerah Jakarta tahun 1990-2007... 53
Gambar IV.7 a Indeks Sunspot vs tahun banjir Jakarta (tanda
...) dan curah hujan maksimum hasil reanalisis
daerah Jakarta (tanda )... 55
b Sunspot mutlak vs tahun banjir Jakarta (tanda ...) dan curah hujan maksimum hasil reanalisis
daerah Jakarta (tanda )... 56
c Korelasi fluks sinar kosmik dengan data tutupan awan daerah Jakarta tahun 1980-1988 (sumber:
tutupan awan: BMKG)... 57
Gambar IV.8 a Pola perubahan IR1 Temperature 29 Januari
2002,... 59 b Pola perubahan IR1 Temperature 25 Januari
2007, pada 00 UTC DKI-Jakarta... 59
Gambar IV.9 Neraca air Daerah Jakarta Bulanan tahun 1989
-2007... 60
Gambar IV.10 a Indeks Konvektif data IR1 tanggal 28-29-30
Januari 2002... 62
b Indeks Konvektif data IR1 tanggal 31 Januari
dan 1-2-Februari 2007... 62
Gambar. IV 11 a Indeks Konvektif data IR1 tanggal 28-29-30
Januari 2002... 63
b Indeks Konvektif data IR1 tanggal 31 Januari
Gambar IV.12 Perbandingan Indeks Konvektif data OLR (Outgoing Longwave Radiation) Untuk periode banjir DKI Jakarta; a.) Tahun 2002 dan b).
Tahun 2007……….. 65
Gambar IV.13 Perbandingan Indeks Konvektif data OLR
(Outgoing Longwave Radiation) Untuk periode banjir DKI Jakarta ; a.Tahun 2002 dan b.Tahun 2007... 66
Gambar IV.14 Curah Hujan harian Bandung 1 Januari – 6
Februari 2002 dan 2007... 68
Gambar IV.15 a Downscaling daerah penelitian menjadi 3
domain………. 72
b Peta topografi daerah penelitian berdasarkan
hasil Terrain height(m)………... 72
Gambar IV.16 Peta Ground Based Generator, cross section
pada 1060.85!BT (Sumber: UPTHB BPPT)..…. 74
Gambar IV.17 a Validasi data FNL angin V (m/s) dan U (m/s)
serta Temperatur (K) dengan data Radiosonde
stasiun Cengkareng-Jakarta………. 76
b Validasi data FNL angin V (m/s) dan U (m/s) serta Temperatur (K) dengan data Radiosonde stasiun Cengkareng-Jakarta setelah dilakukan
pemfilteran……….. 76
Gambar IV.18 Validasi hasil simulasi model dengan data
pengukuran distribusi curah hujan spasial wilayah Jabodetabek 1 Februari2007 (sumber: Sasmito, 2007)... 79
Gambar IV.19 Simulasi 3 jam-an 03.00 – 18.00 UTC awan
hujan horizontal (kg/kg) data tanggal 1 Februari 2007 Pola pertumbuhan awan konvektif terlihat dalam simulasi mulai 03.00 UTC terjadi diatas DKI-Jakarta dan sekitarnya hingga waktu
18.00UTC………... 80
Gambar IV.20 Simulasi 3 jam-an 03.00 – 20.00 UTC awan
Gambar IV.21 Validasi hasil model WRF dengan data Radiosonde stasiun Cengkareng–Jakarta untuk pengukuran angin V dan U (m/s), kelembapan relatif (RH %) dan Temperatur (K)……….
83
Gambar IV.22 Simulasi penyemaian awan dengan model
difusi, data tanggal 1 Februari 2007……… 85
Gambar IV.23 Perbandingan pola pertumbuhan awan (kg/kg):
a) sebelum dan b) sesudah di semai... 87
Gambar IV.24 Pola curah hujan sebelum dan sesudah
dilakukan pembakaran GBG tanggal 2-10
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel III.1.Ringkasan Tinjauan Pustaka...26
Tabel IV.1.Hasil statistik perbandingan data FNL dan data radiosonde
Cengkareng Jakarta...77
Tabel IV.2.Hasil statistik perbandingan hasil model WRF dan data radiosonde
DAFTAR SINGKATAN DAN LAMBANG
Halaman
ANFIS = Adaptive Neuro Fuzzy Inference System 94
AMIP = Atmospheric Model Intercomparison Project 25
AVN = Aviation Model Forcast 23
BT = Bujur Timur 4
BPPT = Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi 6
BMI = Benua Maritim Indonesia 2
BMKG = Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika 32
Cb = Cumulonimbus 2
CCL = Convective Condensation Level 11
CSIRO = Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization 23
DKI = Daerah Khusus Ibu Kota 1
DARLAM = Division of Atmospheric Research Limited Area Model 23
DAS = Daerah Aliran Sungai 73
DMI = Dipole Mode Index 30
DMSP = Defense Meteorological Sattelite Program 56
ENSO = El Nino-Southern Oscillation 30
EM = Eruption Maksimum 56
FNL = Final Analysis 30
GBG = Ground Based Generator 14
GSE = Ground Support Equipment 15
GCM = Global Climate Model 23
GN = Giant Nuclei 21
GMS = Geostationary Meteorological Satellite 30
GOES = Geostationary Operational Environmental Satellite 30
GrADS = Grids Analysis and Display System 34
GRIB 1 = Gridd Binary version 1 22
GPI = GOES Precipitation Index 67
HIRLAM = High Resolution Limited Area Modeling 23
ITCZ = Inter-Tropical Convergence Zone 7
ISCCP-C2 = International Sattelite Cloud Climate Project Version C2 36
IOD = Indian Ocean Dipole 8
LU = Lintang Utara 4
LS = Lintang Selatan 4
LAPAN = Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional 25
MCS = Mesoscale Convective System 19
MEI = Multivariat ENSO Index 30
MRF = Medium Range Forecast 23
MM5 = Mesoscale Model Version 5 23
MJO = Madden-Julian Oscillation 32
MTSAT = Multi-Functional Transport Satellite 30
NCEP = National Centers for Environmental Prediction 23
NCAR = National Center for Atmospheric Research 23
OLR = Outgoing Long wave Radiation 30
PGM = Portable Gray Map 33
PSU = Pennsylvania State University 70
PV = Potential Vorticity 45
QBO = Quasi Biennial Oscillation 58
RUC = Rapid Update Cycle 23
SM = Sunspot Minimum 56
TMC = Teknologi Modifikasi Cuaca 3
TMA = Tinggi Muka Air 13
TRMM = Tropical Rainfall Measuring Mission 97
UGN = Ultra Giant Nuclei 22
UPTHB = Unit Pelayanan Teknologi Hujan Buatan 35
UTC = Universal Time Coordinated 46
WRF = Weather Research and Forecast 4
WMA = Weather Modification Association 13
WPS = WRF Pre-Processing System 34
WSM6 = WRF Single-Moment 6-class 35
LAMBANG AgI = Perak Iodida 16
CO2 = Carbon dioksida 24
C = Konsentrasi 36
Ic = Indeks Konveksi 36
Kx,y,z =:Koefisien difusi 36
Ri(x,y,z,t) = Laju reaksi kimia 36
RH = Kelembapan relatif (Relatif Humidity) 68
S i Q (x,y,z,t) = Kekuatan emisi 36
SST = Sea Surface Temperature 30
T = Temperatur 76
Tbb = Temperature black body 76
U = Vektor angin komponen horizontal arah x 76
V = Vektor angin komponen horizontal arah y 76
x,y,z = Operator del 36
=:Vektor kecepatan angin arah x,y dan z 36
x = Koordinat horisontal x 36
y = Koordinat horisontal y 36
z = Koordinat vertikal z 36
