IDENTIFIKASI FLUKTUASI KETINGGIAN TROPOPAUSE
DI KAWASAN PASIFIK TROPIS
TAUFIQ RIZKI
DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul “Identifikasi Fluktuasi Ketinggian Tropis di Kawasan Pasifik Tropis” adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2014 Taufiq Rizki NIM G24100069
ABSTRAK
TAUFIQ RIZKI. Identifikasi Fluktuasi Ketinggian Tropopause di Kawasan Pasifik Tropis. Dibimbing oleh SONNI SETIAWAN.
Data ERA-Interim keluaran ECMWF (Europe Center for Medium Range Weather Forecasting) selama 30 tahun (Januari 1981 – Desember 2010) digunakan untuk mengidentifikasi fluktuasi ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis. Analisis komponen utama dan spektral digunakan untuk mengidentifikasi pola-pola utama yang menjadi generator fluktuasi ketinggian tropopause di kawasan kajian. Hasil dari analisis tersebut menyatakan bahwa pembangkit utama dari fluktuasi ketinggian tropopause adalah ENSO dengan periode 45 bulan. Kemudian fluktuasi insolasi akibat orbital bumi menjadi pembangkit kedua dengan periode 12 bulan setelah ENSO. Adapun fenomena QBO (Quasi Biennial Oscillation) dengan periode osilasi 20 bulan, variasi SAO (Semi Annual Oscillation) dengan periode 6 bulan dan MJO (Madden Jullian Oscillation) dengan periode 4 bulan mempengaruhi fluktuasi ketinggian tropopause di kawasan kajian dengan energi yang relatif rendah dibandingkan dengan ENSO dan pengaruh insolasi akibat orbital. Distribusi vektor eigen dari komponen utama menunjukkan bahwa pengaruh kelima osilasi tersebut sangat dominan terjadi di Pasifik Barat Tropis sebagai akibat dari adanya interaksi kelima osilasi tersebut dengan sirkulasi walker di Pasifik Tropis.
Kata kunci : Analisis komponen utama, Fluktuasi ketinggian tropopause, Sirkulasi Walker, Spektral.
ABSTRACT
TAUFIQ RIZKI. Identifying Tropopause Height Fluctuation in Tropical Pacific Region. Supervised by SONNI SETIAWAN.
The 30-years (January 1981 – December 2010) ERA-Interim data issued by ECMWF (Europe Center for Medium Range Weather Forecasting) is used for identifying tropopause height fluctuation in tropical Pacific region. Principle component and spectral analysis is done in order to identify the main pattern of tropopause height fluctuation as generator in the region. The result has shown that the predominant fluctuation trigger is periodical 45-month ENSO. Meanwhile insolation fluctuation due to earth orbital position has placed second with 12-month period after ENSO occurrence. The 20-12-month oscillation period of QBO (Quasi Biennial Oscillation), periodical 6-month variation of SAO (Semi Annual Oscillation), and 6-month period of MJO (Madden Jullian Oscillation) give weaker influence on tropopause height fluctuation in the region than that of ENSO and insolation. Eigen vector distribution from principle component shows that these five oscillations are very influential and dominant in tropical west Pacific as response of interaction of the five oscillations with Walker circulation in tropical Pacific.
Keywords : Principle component analysis, Tropopause height fluctuation, Walker circulation, Spectral.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains
pada
Departemen Geofisika dan Meteorologi
IDENTIFIKASI FLUKTUASI KETINGGIAN TROPOPAUSE
DI KAWASAN PASIFIK TROPIS
TAUFIQ RIZKI
DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2014
Judul Skripsi : Identifikasi Fluktuasi Ketinggian Tropopause di Kawasan Pasifik Tropis
Nama : Taufiq Rizki NIM : G24100069
Disetujui oleh
Sonni Setiawan, SSi, MSi Pembimbing
Diketahui oleh
Dr Tania June, MSc Ketua Departemen
PRAKATA
Syukur Alhamdulillah senantiasa penulis panjatkan ke hadirat Allah S.W.T, yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya. Hanya dengan ridha dan kemudahan yang diberikan-Nya sehingga karya ilmiah dengan topik “Identifikasi Fluktuasi Ketinggian Tropopause di Kawasan Pasifik Tropis„‟ berhasil diselesaikan dengan baik. Sholawat dan salam terpanjat ke hadirat Nabi Muhammad S.A.W yang telah menunjukkan cahaya kebenaran. Semoga penelitian ini dapat memperkaya pengetahuan pada bidang meteorologi dinamik.
Tidak lupa penulis turut mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Bapak Sonni Setiawan, M.Si selaku pembimbing pertama, yang selalu dengan sabar memberikan bimbingan, pengarahan, dan ilmu kepada penulis sejak awal kegiatan tugas akhir hingga skripsi ini selesai.
2. Kak Sandro daan ka Faiz yang telah banyak membantu dan memberi pengarahan selama penyusunan skripsi.
3. Kedua orang tua dan seluruh keluarga yang telah memberikan dukungan penuh, doa, dan kasih sayang kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian dengan baik.
4. Teman satu bimbingan, Givo Alsepan dan Murni Ngestu Nur‟utami yang banyak membantu.
5. Teman-teman Ebolers : Kang Daus, Reza, Fey, dan Haikal yang banyak membantu dan selalu menyemangati penulis.
6. Teman-teman mahasiswa GFM angkatan 47. Penulis ucapkan banyak terima kasih atas masa-masa indah yang telah penulis rasakan selama menjalankan studi di IPB.
Akhir kata, penulis hanya bisa menyampaikan bahwa tanpa pihak-pihak di atas, skripsi ini tidak akan selesai dengan baik, semoga Allah S.W.T membalas semua kebaikan pihak-pihak tersebut. Penulis menyadari tulisan karya ilmiah ini masih jauh dalam kesempurnaan, namun demikian penulis berharap semoga tulisan ini dapat memberikan manfaat bagi yang membacanya.
Bogor, Agustus 2014 Taufiq Rizki
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR xi DAFTAR LAMPIRAN xi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 1 METODE 2Waktu dan Tempat Penelitian 2
Alat dan Bahan 2
Prosedur Analisis Data 2
HASIL DAN PEMBAHASAN 4
Ketinggian Tropopause 5
Identifikasi Fluktuasi Ketinggian Tropopause Tropis 6
SIMPULAN DAN SARAN 15
Simpulan 15
Saran 15
DAFTAR PUSTAKA 16
Lampiran 17
DAFTAR GAMBAR
1. Peta wilayah kajian Pasifik Tropis 4
2. Profil vertikal suhu di kawasan Pasifik Tropis 5
3. Scree plot distribusi nilai eigen anomali ketinggian tropopause 6 4. Time series komponen utama pertama anomali ketinggian tropopause 6 5. Spektrum komponen utama pertama anomali ketinggian tropopause 7
6. Sirkulasi arus laut global 8
7. Vektor eigen komponen utama pertama ketinggian tropopause 8 8. (a) Sirkulasi walker pada kondisi normal dan (b) Sirkulasi walker pada
kondisi El Nino 9
9. Time series filter 45 bulan anomali SST dan filter komponen utama
pertama anomali ketinggian tropopause 9
10. Orbit bumi terhadap matahari 11
11. Time series jarak bumi dan matahari dengan insolasi 11 12. Time series ketinggian tropopause dengan insolasi orbital 12
13. Propagasi perawanan saat kondisi MJO 14
14. Keadaan tropopause saat fasa baratan dan timuran QBO 14
DAFTAR LAMPIRAN
1. Scripting language Profil vertikal suhu bulanan pada tahun 1981-2010 17 2. Scripting Language filter data PCA periode 45 bulan, 12 bulan, dan 6
bulan 20
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Penelitian mengenai lapisan tropopause terus dilakukan hingga saat ini. Pentingnya kajian tropopause, yaitu sebagai tempat interaksi fisis maupun dinamis antara lapisan troposfer dan stratosfer. Salah satu bentuk interaksi yang terjadi pada lapisan tropopause ini adalah terjadi pertukaran zat-zat seperti uap air, ozon, dan senyawa kimia lainnya dari troposfer-atas ke stratosfer-bawah (Holton 1995). Oleh karena itu dibutuhkan pengetahuan mengenai struktur dan variabilitas dari lapisan tropopause itu sendiri.
Definisi tropopause yang dikemukakan oleh Highwood dan Hoskins (1998) menyatakan bahwa ketinggian lapisan tropopause dapat ditentukan dengan mengetahui titik minimum pada profil vertikal suhu di lapisan troposfer yang menurun seiring dengan bertambahnya ketinggian atau titik balik minimum sebelum memasuki lapisan inversi.
Variasi jarak bumi dengan matahari akibat bentuk lintasan orbit bumi yang berupa elips dapat mempengaruhi penerimaan radiasi matahari ke permukaan atmosfer terluar bumi (insolasi). Ketika jarak matahari dan bumi saling berdekatan (perihelion) yang terjadi pada bulan Januari, mengakibatkan insolasi maksimum, sedangkan saat posisi terjauh bumi dan matahari (aphelion) pada bulan Juli, insolasi minimum. Kondisi ini akan mempengaruhi ketinggian tropopause khususnya di wilayah tropis secara signifikan yang bervariasi dengan periode satu tahun atau 12 bulanan (Reid dan Gage 1981).
Penelitian mengenai fluktuasi ketinggian tropopause akibat pengaruh dari fenomena ekstrem yang melibatkan suhu permukaan laut, yaitu ENSO (El Niño Southern Oscillation) dilakukan oleh Reid dan Gage (1996) dan Randel et al. (2000). Fenomena ENSO ini terjadi karena adanya perbedaan gradien tekanan permukaan laut yang berhubungan dengan sirkulasi Walker pada wilayah timur dan barat Samudera Pasifik, yaitu wilayah Tahiti dan Darwin yang terjadi selama rentan periode 2 – 5 tahun. Anomali tekanan permukaan laut yang terjadi di Pasifik Timur yang bertekanan rendah dan tekanan tinggi di Pasifik barat mengakibatkan pergeseran sirkulasi Walker pada kondisi normal. Menurut Reid dan Gage (1985) menyatakan bahwa konveksi suhu permukaan laut menjadi faktor utama yang menyebabkan ketinggian lapisan tropopause bervariasi. Meningkatnya suhu permukaan laut yang mengakibatkan parsel udara lembab bergerak vertikal secara adiabatik hingga melepaskan panas laten dan membentuk awan-awan konvektif, yaitu awan – awan Cb (Hot Tower). Awan – awan tersebut mejadi gaya pendorong utama yang akan menaikkan ketinggian tropopause.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi fenomena global yang dominan yang menyebabkan adanya variasi ketinggian tropopause di wilayah Pasifik Tropis.
2
METODE
Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari 2014 hingga bulan Agustus 2014 di Laboratorium Meteorologi dan Pencemaran Atmosfer, Departemen Geofisika dan Meteorologi, FMIPA-IPB.
Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperangkat komputer dengan perangkat lunak Microsoft Office, The Grid Analysis and Display System (GrADS), Minitab 14, Ocean Data View (ODV), Surfer 10, Statistica 7, dan MATLAB. Data yang digunakan adalah data ERA-Interim ketinggian geopotensial, suhu permukaan laut, dan suhu udara di kawasan Pasifik Tropis (10oLU – 10oLS interval 2.5o dan bujur 150o BT - 250o BT interval 10o ) yang diperoleh dari ECMWF (Europe Center for Medium Range Weather Forecasting) selama 30 tahun (Januari 1981 – Desember 2010) (http://data-portal.ecmwf.int/data/ ).
Prosedur Analisis Data
PCA (Principle Component Analysis ) atau Analisis Komponen Utama
Analisis Komponen Utama atau lebih dikenal dengan PCA (Principal Components Analysis) adalah suatu metode analisis data yang digunakan untuk menyederhanakan variabel yang diamati dengan cara menyusutkan (mereduksi) dimensinya tanpa mengurangi karakteristik data tersebut secara signifikan. Tujuan utama analisis komponen utama adalah menjelaskan sebanyak mungkin jumlah variansi data asli dengan sedikit mungkin komponen utama.
Secara teknis, analisis komponen utama merupakan suatu teknik mereduksi data multivariat (banyak data) untuk mengubah (mentransformasi) suatu matriks data awal atau asli menjadi suatu set kombinasi linier yang lebih sedikit akan tetapi menyerap sebagian besar jumlah variansi dari data awal (Supranto 2004).
Banyaknya komponen yang dapat diekstraksi dari data asli adalah sebanyak variabel yang ada. Jika ada m komponen yang bisa diekstrak dari p variabel asli, maka paling banyak m = p, artinya banyaknya komponen utama sama dengan banyaknya variabel. Namun, komponen yang akan diambil yang hanya memberikan proporsi yang besar (m<p), artinya banyaknya komponen yang harus dipertahankan harus sedikit mungkin akan tetapi sudah merepresentasikan sebagian besar informasi secara kesuluruhan yang terkandung di dalam data asli.
Data time series dalam sebuah pengukuran biasanya akan direkam dari sejumlah variabel (p) dan dalam waktu (n) tertentu, struktur data akan membentuk sebuah matrik yang mempunyai p baris dan n kolom.
3
𝑋 = 𝑥11𝑥12…𝑥1𝑛𝑥21𝑥22…𝑥2𝑛 : 𝑥𝑝 1𝑥𝑝 2…𝑥𝑝𝑛
(1)
Dapat juga ditulis, X=(Xij) dimana i=1,2,3,...,p dan j=1,2,3,...,n. Data x12, berarti
data yang direkam untuk pada variabel ke-1 untuk waktu pengamatan ke-2. Prosedur untuk menentukan PCA adalah pertama kali menentukkan matriks varians-kovarians dari matriks data X. Kemudian ditentukan nilai eigen dan vektor eigen dari matriks varians kovarians tersebut. Time plot PCA ditentukkan melalui perkalian matriks berikut :
X E
Y T (2)
keterangan : E adalah matrik transformator yang elemennya adalah vektor-vektor eigen dari matriks varians kovarians, yang kemudian digunakan untuk mereduksi matrik X menjadi lebih sederhana.
Analisis Spektral/Spektrum
Transformasi data dari domain waktu menjadi domain frekuensi (atau bilangan gelombang) disebut spektrum atau spektral. Analisis spektrum merupakan modifikasi analisis Fourier agar sesuai untuk fungsi waktu yang stokastik (Chatfield 1989). Analisis Fourier direpresentasikan oleh deret Fourier, yaitu setiap fungsi yang periodik dapat direpresentasikan oleh jumlah tak hingga dari fungsi-fungsi sinusoidal. Analisis domain frekuensi menyajikan deret data waktu dalam domain frekuensi.
Secara definisi, jika Xt adalah proses stokastik dengan fungsi autokovarian γ(k) dengan k=...,-2, -1, 0, 1, 2, ..., maka spektrum Xt yaitu f(ω) adalah transformasi Fourier dari fungsi autokovariansi, yang dalam ekspresi matematisnya adalah sebagai berikut :
𝑓 𝜔 =𝜋1 ∞ 𝛾 𝑘 𝑒−𝑖𝜔𝑘
𝑘=−∞ (3)
Analisis Spektrum Silang
Metode cross spectrum (spektrum silang) digunakan untuk menguji suatu hubungan antara dua deret waktu dalam domain frekuensi (Chat field 1989). Definisi dari spektrum silang terhadap proses bivariat diskret yang diukur pada suatu unit interval waktu sebagai tranformasi Fourier dari fungsi kovarian-silang pada selang 0< ω< π, adalah sebagai berikut :
𝑓𝑥𝑦 𝜔 =1𝜋 ∞ 𝛾𝑥𝑦 𝑘 𝑒−𝑖𝜔𝑘
𝑘=−∞ (4)
Informasi yang digunakan untuk menginterpretasikan hasil dari spektrum silang digunakan beberapa persamaan yang diturunkan dari persamaan (4) , yaitu : a) cross-amplitude spectrum ( 𝛼𝑥𝑦 𝜔 )
4 b) coherency (𝐶𝑥𝑦 𝜔 ) 𝐶𝑥𝑦 𝜔 = 𝑎2𝑥𝑦 𝜔 𝑓𝑥 𝜔 𝑓𝑦 𝜔 (6) c) phase spectrum (∅𝑥𝑦 𝜔 ) ∅𝑥𝑦 𝜔 = tan−1 −𝑞 𝜔 /𝑐 𝜔 (7)
keterangan : c(ω) adalah co-spektrum, q(ω) adalah quadratur, fx(ω) adalah
spektrum variabel x, fy(ω) adalah spektrum variabel y.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Lokasi yang diamati pada penelitian ini berada di daerah Pasifik Tropis pada kordinat 10o LU – 10o LS dan 150o BT – 250o BT (Gambar 1). Wilayah penelitian yang dipilih merupakan pengembangan dari wilayah yang telah dikaji oleh peneliti sebelumnya, dengan lautan sebagai pembangkit utama dari munculnya awan awan tinggi seperti awan Cb, yang dapat menaikkan ketinggian lapisan tropopause (Tabel 1).
5 Tabel 1 Perkembangan penelitian tropopause tropis
Nama Peneliti Wilayah Kajian Hasil Penelitian
Reid dan Gage (1981;1985;1996)
Beberapa titik observasi di Pasifik Tropis
Adanya faktor dominan yang mempengaruhi ketinggian tropopause,
yaitu, variasi tahunan insolasi akibat jarak bumi
dan matahari, SAO, dan ENSO
Randel et al. (2000)
12 titik observasi di Samudera Hindia, Pasifik,
dan Atlantik
Variasi ketinggian tropopause mengikuti
karateristik ENSO Taufiq Rizki (2014) Satu pita di wilayah
Pasifik Tropis -
Ketinggian Tropopause
Highwood dan Hoskins (1998) mengatakan bahwa ketinggian lapisan tropopause ditentukan dengan melihat titik balik minimum profil vertikal suhu sebelum memasuki lapisan inversi. Gambar 2 menunjukkan bahwa suhu mencapai nilai minimum di wilayah Pasifik Tropis berada pada ketinggian 100 hPa (~16-17 km). Sehingga berdasarkan definisi, maka ketinggian tropopause berada di level 100 hPa.
6
Identifikasi Fluktuasi Ketinggian Tropopause Tropis
Pengidentifikasian fluktuasi ketinggian tropopause secara global di kawasan kajian dilakukan dengan menggunakan analisis komponen utama (PCA) dan spektral. Berdasarkan Tabel 2 dan scree plot pada Gambar 3, didapatkan bahwa komponen utama yang pertama (PCA 1) yang memiliki nilai eigen sebesar 93776, merepresentasikan 88.8% dari total variabilitas fluktuasi ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis. Ini berarti bahwa PCA pertama dapat menerangkan fluktuasi ketinggian tropopause secara global di wilayah kajian.
Tabel 2 Analisis komponen utama anomali ketinggian tropopause
Gambar 3 Scree plot distribusi nilai eigen anomali ketinggian tropopause
Gambar 4 Time series komponen utama pertama anomali ketinggian tropopause
Parameter PCA 1 PCA 2 PCA 3 PCA 4 PCA 5 PCA 6 PCA 7 PCA 8 PCA 9
Nilai eigen 93776 7775 2769 411 302 149 120 62 56
Proporsi 0.888 0.074 0.026 0.004 0.003 0.001 0.001 0.001 0.001
7 Anomali ketinggian tropopause (Gambar 4) diinterpretasikan dalam pengertian geopotensial. Anomali positif menunjukkan naiknya ketinggian tropopause dari ketinggian normalnya, sedangkan anomali negatif menunjukkan turunnya ketinggian tropopause dari ketinggian normalnya. Berdasarkan definisi geopotensial yang menyatakan usaha untuk memindahkan parsel udara dari muka laut ke ketinggian tertentu, maka anomali positif dari ketinggian tropopause menyatakan adanya usaha dari gaya luar yang menaikkan ketinggian tropopause. Usaha dari gaya luar ini yang mendorong naiknya ketinggian tropopause dilakukan oleh perawanan. Sebaliknya pada anomali negatif dari ketinggian tropopause menyatakan adanya gaya luar yang menurunkan ketinggian tropopause.
Berdasarkan analisis spektrum pada PCA pertama (Gambar 5), maka secara global fluktuasi ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis memiliki periode 45 bulan, 20 bulan, 12 bulan, 6 bulan, dan 4 bulan. Osilasi 45 bulan dan 12 bulan memiliki energi yang relatif besar dibandingkan dengan osilasi berperiode 20, 6, dan 4 bulan. Ini berarti bahwa fluktuasi ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis disebabkan oleh fenomena 45 bulan dan 12 bulan secara dominan.
Fluktuasi ketinggian tropopause dengan periode 45 bulan diakibatkan oleh fenomena ENSO (El Niño Southern Oscillation). Kemudian fluktuasi ketinggian tropopause berperiode 20 bulan diakibatkan oleh fenomena QBO (Quasi Biennial Oscillation). Sedangkan untuk fluktuasi ketinggian tropopause dengan periode 12 bulan diakibatkan oleh variasi insolasi akibat orbital bumi. Dan untuk fluktuasi ketinggian tropopause dengan periode 6 bulan disebabkan karena SAO (Semi Annual Oscillation), serta fluktuasi ketinggian tropopause dengan periode 4 bulan terkait dengan fenomena MJO (Madden Jullian Oscillation).
Gambar 5 Spektrum komponen utama pertama anomali ketinggian tropopause Berdasarkan pola distribusi vektor eigen dari komponen utama pertama (PCA 1) yang ditunjukkan pada Gambar 7, menunjukkan bahwa distribusi energi yang menyebabkan fluktuasi ketinggian tropopause tidak seragam dan berpusat di wilayah Pasifik Barat. Hal ini disebabkan SST sebagai sumber pembangkit
8
Gambar 6, di kawasan Pasifik Tropis terdapat arus laut di ekuator yang bergerak ke arah barat sebagai akibat adanya angin pasat, sehingga suhu muka air laut yang dipanaskan oleh radiasi matahari akan ditranspor oleh arus laut ini ke Pasifik bagian barat, akibatnya suhu muka air laut di Pasifik Barat akan lebih tinggi yang berimbas pada banyaknya formasi awan di kawasan Pasifik Barat tropis. Berdasarkan hal tersebut, ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Barat Tropis cenderung lebih tinggi daripada di kawasan Pasifik Tropis lainnya.
Gambar 6 Sirkulasi arus laut global (Sumber : https://www.e-education.psu.edu)
Gambar 8a dan 8b menunjukkan kondisi sirkulasi Walker pada saat normal dan ENSO. Gambar 8a tampak bahwa di Pasifik Barat dekat Indonesia merupakan daerah konvergensi, sehingga formasi awan-awan Cb terbentuk secara intensif, sedangkan di Pasifik Timur merupakan daerah divergensi, sehingga awan-awan Cb tidak terbentuk di kawasan Pasifik Timur. Awan-awan Cb ini yang bertindak sebagai gaya pendorong untuk menaikkan ketinggian tropopause tropis, sehingga ketinggian tropopause di Pasifik Barat lebih tinggi dibandingkan dengan ketinggian tropopause di Pasifik Timur.
9
Gambar 8 (a) Sirkulasi walker pada kondisi normal dan (b) El Nino (Sumber : Webster dan Chang 1988)
Pergeseran sirkulasi Walker saat fenomena ENSO (Gambar 8b) akibat meningkatnya suhu muka laut di kawasan Pasifik timur, maka daerah konvergensi di permukaan laut bergeser ke Pasifik Timur, sehingga formasi awan-awan Cb akan intensif di kawasan Pasifik Timur. Karenanya maka ketinggian tropopause di Pasifik Timur akan lebih tinggi dari sebelumnya. Sedangkan adanya daerah subsiden di Pasifik Barat akan menurunkan ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Barat Tropis.
10
Tabel 3 Spektrum silang komponen utama pertama anomali ketinggian tropopause filter 45 bulan dengan anomali SST filter 45 bulan
Gambar 9 memperlihatkan time series anomali SST dan anomali ketinggian tropopause tropis yang sudah di filter dengan periode 45 bulan menggunakan teknik FFT (Fast Fourier Transform) dan ketinggian tropopause diturunkan dari komponen utama yang pertama (PCA 1). Berdasarkan analisis spektrum silang, ketinggian tropopause sebagai variabel tak-bebas dan suhu permukaan laut sebagai variabel bebas, yang ditampilkan pada Tabel 3, maka tampak bahwa ketinggian tropopause akan merespon fluktuasi SST akibat El Nino setelah 26 bulan kemudian.
Reid dan Gage (1981) menyatakan bahwa di kawasan tropis, variasi tahunan ketinggian lapisan tropopause disebabkan karena variasi insolasi akibat orbital bumi. Penentuan variasi insolasi akibat orbital bumi atau konstanta matahari diperoleh melalui persamaan di bawah ini (Stull 2000) :
0 2 ) ( S r r r S (8)
keterangan : S(r) adalah variasi insolasi akibat orbital bumi. r adalah jarak rata-rata bumi-matahari. S0 adalah konstanta matahari (1368 W/m2). r adalah jarak
bumi dan matahari yang dapat didekati oleh (Stull 2000) :
cos 1 ) 1 ( 2 e e a r (9) keterangan : a adalah panjang ½ sumbu mayor elips (a = 149,457 Gm), e adalah eksentrisitas orbit bumi (e = 0,0167), adalah true anomaly, yaitu sudut yang dibentuk oleh vektor posisi bumi dengan garis perhelion seperti diperlihatkan pada gambar 10. True anomaly dapat didekati oleh (Stull 2000 dan Setiawan 2014) :
1 12 2 t (10)keterangan : t adalah waktu, t = 1,2,3,4,...,dst. t = 1 untuk Januari, t = 2 untuk Februari dan seterusnya.
Frequency Period Cross amplitude Squared coherency Phase spectrum Time lag
11
Gambar 10 Orbit bumi terhadap matahari
Lintasan bumi yang berbentuk elips dan matahari berada di fokusnya mengakibatkan insolasi maksimum terjadi saat jarak bumi dan matahari terdekat pada bulan Januari (perihelion) dan insolasi minimum terjadi saat jarak bumi dan matahari terjauh pada bulan Juli (aphelion) (Gambar 11).
Gambar 11 Time series jarak bumi dan matahari dengan insolasi
Variasi insolasi akibat orbital bumi pada puncak atmosfer akan menyebabkan variasi insolasi di permukaan laut Pasifik Tropis. Insolasi yang sampai ke permukaan bumi akan menaikkan suhu permukaan laut. Dalam kondisi non ENSO, maka adanya arus laut timuran di equator kawasan Pasifik (Gambar 6) akan mendorong massa air hangat akibat pemanasan radiatif ke Pasifik Barat, sehingga di kawasan Pasifik Barat, aktivitas awan-awan konvektif akan bertambah. Akibatnya dapat menaikkan ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis bagian barat. Dalam kondisi ENSO, karena arus laut yang bergerak ke timur akan membawa massa air hangat akibat pemanasan radiasi ke arah timur, sehingga di kawasan Pasifik Timur, aktivitas awan-awan konvektif akan bertambah dan dapat menaikkan ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis
12
Tabel 4 menunjukkan hasil analisis spektrum silang antara PCA pertama filter 12 bulan anomali ketinggian tropopause dan insolasi akibat orbital bumi. Berdasarkan tabel tersebut tampak bahwa ketinggian tropopause akan merespon fluktuasi insolasi akibat orbital bumi setelah 4 bulan kemudian. Jika dilihat pada Gambar 12, maka ketinggian tropopause akan bertambah setiap bulan Mei setelah insolasi maksimum pada bulan Januari di setiap tahunnya.
Tabel 4 Spektrum silang PCA 1 ketinggian tropopause filter 12 bulan dengan insolasi akibat jarak bumi matahari
Gambar 12 Time series ketinggian tropopause dengan insolasi orbital Radiasi matahari di kawasan tropis akan mencapai maksimum dua kali dalam setahun yang dikenal dengan nama SAO (Semi Annual Oscillation), seperti halnya kenaikan suhu muka laut akibat variasi insolasi akibat orbital bumi, maka dalam kondisi non ENSO, arus laut timuran di Pasifik Tropis akan menyebabkan pengumpulan massa air hangat di Pasifik Barat, sehingga aktivitas awan-awan konvektif akan bertambah dan menaikkan ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis bagian barat. Demikian juga saat kondisi ENSO, maka pergerakan arus laut ke arah timur akan mengumpulkan massa air hangat akibat pemanasan radiatif berperiode 6 bulan ke arah timur, sehingga aktivitas awan-awan konvektif akan bertambah dan menaikkan ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis bagian timur.
Tabel 5 menunjukkan analisis spektrum silang insolasi musiman dengan filter PCA 1 anomali ketinggian tropopause superposisi dengan periode 12 bulan dan 6 bulan. Berdasarkan tabel tersebut, fluktuasi ketinggian tropopause dengan periode 6 bulanan dipengaruhi oleh SAO setelah 2 bulan dari insolasi maksimum di lintang tersebut. Adapun variasi insolasi musiman diberikan oleh (Stull 2000) :
Frequency
Period
Cross amplitude
Squared coherency Phase spectrum
Time lag
13 ) cos( ) ( S0 s S (11)
keterangan : sadalah sudut deklinasi matahari yang diberikan oleh (Stull 2000) :
( 6) 12 2 cos 45 , 23 0 t s (12) keterangan : t adalah waktu dalam bulan seperti keterangan pada persamaan (10). Tabel 5 Spektrum silang insolasi musiman dengan filter PCA 1 anomali
ketinggian tropopause superposisi Lintang Cross
Amplitude Squared Coherncy Phase Spectrum
Time Lag 10N 124369.3 0.975171 2.02654 2 7.5N 125190.8 0.975202 2.02658 2 5N 125774.1 0.975234 2.02662 2 2.5N 126118.3 0.975265 2.02666 2 Equator 126222.7 0.975295 2.02670 2 2.5S 126087.0 0.975326 2.02674 2 5S 125711.6 0.975357 2.02678 2 7.5S 125097.1 0.975388 2.02682 2 10S 124244.7 0.975419 2.02686 2
Fluktuasi ketinggian tropopause dengan periode osilasi 4 bulan merupakan fenomena MJO. Fenomena MJO terkait langsung dengan pembentukan kolam panas di Samudra Hindia bagian timur yang bergerak menuju Samudra Pasifik bagian barat sepanjang ekuator diikuti dengan konveksi awan awan cumulus yang tebal (Madden dan Julian 1972). Hal ini tentu saja akan mengakibatkan naiknya ketinggian lapisan tropopause yang disebabkan karena gaya pendorong dari awan konveksi seperti cumulus tebal. Seperti yang terlihat pada Gambar 13. Energi MJO yang hanya sampai wilayah pasifik barat dekat Indonesia menyebabkan fenomena MJO sangat kecil pengaruhnya terhadap fluktuasi ketinggian tropopause pada wilayah kajian.
14
Gambar 13 Propagasi perawanan saat kondisi MJO (Sumber : Madden dan Julian 1972)
Gambar 14 Keadaan tropopause saat fasa baratan dan timuran QBO (Sumber : Andrews et al. 1987)
Fluktuasi ketinggian tropopause dengan periode 20 bulanan terdapat pada hasil analisis spektral dari komponen utama pertama. Fluktuasi dengan periode ini disebabkan karena adanya QBO (Quasi Biennial Oscillation). QBO merupakan
15 osilasi angin baratan dan timuran yang merambat ke bawah di wilayah stratosfer-bawah ekuatorial dengan periode osilasi 20 – 39 bulan (Andrews et al. 1987). Berdasarkan Gambar 14, tampak bahwa saat terjadi anomali suhu yang hangat di stratosfer-bawah, yang bersesuaian dengan fasa baratan QBO, akan menurunkan ketinggian tropopause. Sebaliknya saat fasa timuran QBO akan menaikkan ketinggian tropopause. Alsepan (2014) menyatakan bahwa fasa baratan QBO bersesuaian dengan anomali positif dari konsentrasi ozon di stratosfer-bawah, sedangkan fasa timuran QBO bersesuaian dengan anomali negatif dari konsentrasi ozon. Saat konsentrasi ozon beranomali positif, maka suhu di stratosfer-bawah menghangat, sehingga suhu di lapisan bawah dekat tropopause akan naik. Hal ini menyebabkan suhu minimum pertama sebelum memasuki lapisan stratosfer akan berpindah ke bawah, sehingga ketinggian tropopause akan turun. Sebaliknya saat konsentrasi ozon beranomali negatif, maka terjadi penurunan suhu di stratosfer-bawah, sehingga sehingga suhu di lapisan bawah dekat tropopause akan berkurang. Hal ini menyebabkan suhu minimum pertama sebelum memasuki lapisan stratosfer akan berpindah ke atas, sehingga ketinggian tropopause akan naik.
Aktivitas konvektif dalam awan-awan Cb saat fasa baratan QBO yang dapat menaikkan ketinggian tropopause akan mengalami hambatan. Akan tetapi sebaliknya saat fasa timuran, ketinggian tropopause akibat konvektif akan lebih tinggi, sehingga fasa baratan QBO berperan sebagai gaya yang melawan naiknya ketinggian tropopause akibat aktivitas konvektif. Sedangkan fasa timuran QBO memberikan gaya tambahan bagi naiknya ketinggian tropopause akibat aktivitas konvektif yang aktif dalam sirkulasi Walker.
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Hasil analisis komponen utama yang pertama merepresentasikan 88.8% dari total variabilitas fluktuasi ketinggian tropopause di kawasan Pasifik Tropis. Dengan periode osilasi utama, yaitu : 45 bulan, 12 bulan, 6 bulan, dan 4 bulan. Keempat fenomena tersebut merupakan fenomena yang membangkitkan awan-awan giant cumulunimbus yang menjadi gaya dorong utama naiknya ketinggian tropopause. Selain itu dari hasil analisis spektrum juga terdapat periode osilasi 20 bulanan yang diidentifikasikan sebagai periode QBO. Berdasarkan vektor eigen pertama, maka kelima osilasi tersebut berinteraksi dengan sirkulasi walker yang terjadi di Samudera Pasifik Tropis. Serta fenomena ENSO bertindak sebagai modulator dari periode osilasi 12 bulan, 6 bulan, dan 4 bulan.
Saran
Penelitian ini perlu dilakukan kajian lebih lanjut dengan memperluas wilayah dalam satu pita tropis agar lebih jelas interaksi antara keempat osilasi tersebut dengan sirkulasi umum yang ada di kawasan Tropis, misalkan interaksi dengan sel Hadley dan sirkulasi monsunal di kawasan troposfer. Kemudian perlu dikaji lebih lanjut kaitannya dengan interaksi sirkulasi yang ada di stratosfer bawah.
16
DAFTAR PUSTAKA
Alsepan G. 2014. Kuantifikasi Osilasi Kuasi Dua Tahunan Stratosfer (QBO) Menggunakan Data ECMWF-Interim Reanalysis [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Andrews GA, Holton JR, dan Leovy CB. 1987. Middle Atmosphere Dynamics. Orlando FL : Academic Press.
Chatfield C. 1989. The Analysis of Time Series An Introduction Chapman and Hall 2-6. London : Boundary Row.
Highwood EJ dan Hoskins BJ. 1998. The tropical tropopause. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 124:1579–1604.
Madden RA dan Julian PR. 1972. Description of global-scale circulation cells in the tropics with 40–50 day period. J. Atmos. Sci. 29:1109–1123.
Randel WJ, Wu F, dan Gaffen D. 2000. Interannual variability of the tropical tropopause derived from radiosonde and NCEP reanalysis. J. Geophys. Res. 105:15509–15523.
Reid GC dan Gage KS. 1981. On the annual variation in height of the tropical tropopause. J. Atmos. Sci. 38:1928-1938.
Reid GC dan Gage KS. 1985. Interannual variations in the height of the tropical tropopause. J. Geophys. Res. 90:5629-5635.
Reid GC dan Gage KS. 1996. The tropical tropopause over the western Pacific: Wave driving, convection, and annual cycle. J. Geophys.Res. 101:21233-21241. Setiawan S. 2014. Perumusan Orbit Planet (kasus dua benda). Bandung : PIPK. Supranto J. 2004. Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi. Jakarta : Rineka
Cipta. Pp. 359.
Stull RB. 2000. Meteorology for Scientists & Engineers, 2 Ed. Brooks/Cole/Thomson. Pp. 502.
Webster PJ dan Chang HR. 1988. Equatorial energy accumulation and emanation regions: Impacts of a zonally varying basic state. J. Atmos. Sci. 45:803–829.
17 Lampiran 1 Scripting language Profil vertikal suhu bulanan pada tahun
1981-2010
#************************************************************* #Scripting Language Profil vertikal suhu bulanan pada tahun 1981-2010 #Oleh : Taufiq Rizki G24100069
# Departemen Geofisika dan Meteorologi # Institut Pertanian Bogor
#************************************************************* 'reinit' 'sdfopen e:/skripsi/data_tropopause/code_t/suhu.nc' 'set lat -90 90' 'set lon 150 250' 'set lev 1000 1' 'set t 1 last' 'define tlon=ave(t,lon=150,lon=250)' 'set t 1 12' 'define tclim=ave(tlon,t+0,t=360,1yr)' 'modify tclim seasonal'
'set lat -90 90' 'set lon 0' 'set lev 1000 1' 'set lat -10' 'set zlog on' 'set t 1' 'set parea 1 5 6 8' 'set ylevs 1 3 5 7 10 20 30 50 100 200 300 500 750 1000' 'd tclim' 'set t 2' 'd tclim' 'set t 3' 'd tclim' 'set t 4' 'd tclim' 'set t 5' 'd tclim' 'set t 6' 'd tclim' 'set t 7' 'd tclim' 'set t 8' 'd tclim' 'set t 9' 'd tclim' 'set t 10' 'd tclim' 'set t 11'
18 'set t 12' 'd tclim' 'set lat -5' 'set zlog on' 'set t 1' 'set parea 6 10 6 8' 'set ylevs 1 3 5 7 10 20 30 50 100 200 300 500 750 1000' 'd tclim' 'set t 2' 'd tclim' 'set t 3' 'd tclim' 'set t 4' 'd tclim' 'set t 5' 'd tclim' 'set t 6' 'd tclim' 'set t 7' 'd tclim' 'set t 8' 'd tclim' 'set t 9' 'd tclim' 'set t 10' 'd tclim' 'set t 11' 'd tclim' 'set t 12' 'd tclim' 'set lat 0' 'set zlog on' 'set t 1' 'set parea 3.5 7.5 3.5 5.5' 'set ylevs 1 3 5 7 10 20 30 50 100 200 300 500 750 1000' 'd tclim' 'set t 2' 'd tclim' 'set t 3' 'd tclim' 'set t 4' 'd tclim' 'set t 5' 'd tclim' 'set t 6' 'd tclim' 'set t 7' 'd tclim'
19 'set t 8' 'd tclim' 'set t 9' 'd tclim' 'set t 10' 'd tclim' 'set t 11' 'd tclim' 'set t 12' 'd tclim' 'set lat 5' 'set zlog on' 'set t 1' 'set parea 1 5 1 3' 'set ylevs 1 3 5 7 10 20 30 50 100 200 300 500 750 1000' 'd tclim' 'set t 2' 'd tclim' 'set t 3' 'd tclim' 'set t 4' 'd tclim' 'set t 5' 'd tclim' 'set t 6' 'd tclim' 'set t 7' 'd tclim' 'set t 8' 'd tclim' 'set t 9' 'd tclim' 'set t 10' 'd tclim' 'set t 11' 'd tclim' 'set t 12' 'd tclim' 'set lat 10' 'set zlog on' 'set t 1' 'set parea 6 10 1 3' 'set ylevs 1 3 5 7 10 20 30 50 100 200 300 500 750 1000' 'd tclim' 'set t 2' 'd tclim' 'set t 3'
20 'set t 4' 'd tclim' 'set t 5' 'd tclim' 'set t 6' 'd tclim' 'set t 7' 'd tclim' 'set t 8' 'd tclim' 'set t 9' 'd tclim' 'set t 10' 'd tclim' 'set t 11' 'd tclim' 'set t 12' 'd tclim'
Lampiran 2 Scripting Language filter data PCA periode 45 bulan, 12 bulan, dan 6 bulan
#************************************************************* #Scripting Language Filter data PCA periode 45 bulan, 12 bulan, dan 6 bulan #Oleh : Taufiq Rizki G24100069
# Departemen Geofisika dan Meteorologi # Institut Pertanian Bogor
#************************************************************* clc;clear;close all data_asli=xlsread('dataPCA1dan2_SST.xlsx','PCA1danPCA2','E2:F361'); plot(data_asli(:,1)); data=data_asli; Y=fft(data); [n,m]=size(data); F=zeros(n,m); %F([8:9 30:31 60:61],:)=Y([8:9 30:31 60:61],:); F([8:9],:)=Y([8:9],:); figure plot(real(Y(:,1))),hold on,plot(real(F(:,1)),'r'); xr=ifft(F); xr=real(xr); figure plot(xr(:,1));
21 Lampiran 3 Analisis komponen utama anomali ketinggian tropopause
PCA 1 PCA 2 PCA 3 PCA 4 PCA 5 PCA 6 PCA 7 PCA 8 PCA 9
Nilai Eigen 93776 7775 2769 411 302 149 120 62 56 Proporsi 0.888 0.074 0.026 0.004 0.003 0.001 0.001 0.001 0.001 Kumulatif 0.888 0.961 0.988 0.991 0.994 0.996 0.997 0.997 0.998 PCA 10 PCA 11 PCA 12 PCA 13 PCA 14 PCA 15 PCA 16 PCA 17 PCA 18 Nilai Eigen 46 37 25 19 18 14 9 7 6 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 0.998 0.999 0.999 0.999 0.999 0.999 1 1 1 PCA 19 PCA 20 PCA 21 PCA 22 PCA 23 PCA 24 PCA 25 PCA 26 PCA 27 Nilai Eigen 5 4 3 3 2 2 2 2 1 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PCA 28 PCA 29 PCA 30 PCA 31 PCA 32 PCA 33 PCA 34 PCA 35 PCA 36 Nilai Eigen 1 1 1 1 1 1 1 1 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PCA 37 PCA 38 PCA 39 PCA 40 PCA 41 PCA 42 PCA 43 PCA 44 PCA 45 Nilai Eigen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PCA 46 PCA 47 PCA 48 PCA 49 PCA 50 PCA 51 PCA 52 PCA 53 PCA 54 Nilai Eigen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PCA 55 PCA 56 PCA 57 PCA 58 PCA 59 PCA 60 PCA 61 PCA 62 PCA 63 Nilai Eigen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PCA 64 PCA 65 PCA 66 PCA 67 PCA 68 PCA 69 PCA 70 PCA 71 PCA 72 Nilai Eigen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1
22 PCA 73 PCA 74 PCA 75 PCA 76 PCA 77 PCA 78 PCA 79 PCA 80 PCA 81 Nilai Eigen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PCA 82 PCA 83 PCA 84 PCA 85 PCA 86 PCA 87 PCA 88 PCA 89 PCA 90 Nilai Eigen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1 PCA 91 PCA 92 PCA 93 PCA 94 PCA 95 PCA 96 PCA 97 PCA 98 PCA 99 Nilai Eigen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Proporsi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kumulatif 1 1 1 1 1 1 1 1 1
23
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 16 Januari 1993, merupakan anak kedua dari tiga bersaudara. Putra dari pasangan Bapak Djuhar Soewita dan Ibu Setiarsih.
Tahun 2010 penulis lulus dari SMAN 5 Bogor dan pada tahun yang sama melanjutkan kuliah ke Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur PMDK. Penulis diterima di Program Studi Meteorologi, Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama mengikuti perkuliahan, penulis aktif di Himpunan Mahasiswa Agrometeorologi (HIMAGRETO) IPB sebagai anggota di Departemen Pengabdian Masyarakat pada tahun 2012/2013. Pada tahun terakhir, sebagai syarat lulus dari IPB, penulis melakukan penelitian di Laboratorium Meteorologi dan Pencemaran Atmosfer yang dibimbing oleh Bapak Sonni Setiawan, S.Si, M.Si.
