ESTIMASI DAMPAK PERUBAHAN IKLIM
TERHADAP HUJAN WILAYAH DI DAS PROGO HULU
MENGGUNAKAN SKENARIO IKLIM HadCM3
DENGAN SKENARIO EMISI A2 DAN B2
Slamet Suprayogi1, Ahmad Cahyadi2, Tommy Andryan Tivianton3, Sugeng Riyadi4,
Ahdi Ahmad Fajri5, Tika Rahayu Sasongko6 dan Vera Arida7
1,2,3,4Jurusan geografi Lingkungan Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada 5,6,7Program Studi Ilmu Lingkungan Sekolah Pascasarjana Universitas Gadjah Mada
Email: slametsuprayogi@yahoo.com, ahmadcahyadi@geo.ugm.ac.id
ABSTRAK
Hujan merupakan proses yang penting bagi kelangsungan kehidupan di dalam suatu DAS. Hujan merupakan input utama simpanan dan aliran air yang ada di dalam DAS. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak perubahan iklim terhadap hujan wilayah di DAS Progo Hulu, Provinsi Jawa Tengah.
Analisis perubahan iklim dilakukan dengan menggunakan skenario iklim HadCM3 dengan skenario emisi A2 dan B2. Data curah hujan eksisting yang digunakan meliputi 10 stasiun meteorologi di lokasi kajian. Data hujan eksisting dan hasil pencatatan IPCC akan dianalisis menggunakan statistik downscalling dan menghasilkan data hujan Tahun 2011 sampai dengan 2100 di lokasi kajian. Hasil analisis menunjukkan bahwa sampai dengan Tahun 2100, curah hujan wilayah untuk skenario emisi A2 dan B2 keduanya mengalami trend kenaikan. Hal ini berarti bahwa jumlah hujan wilayah di lokasi kajian diperkirakan cenderung bertambah.
Kata kunci: Dampak Perubahan Iklim, Hujan Wilayah, DAS Progo Hulu PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perubahan iklim menjadi isu yang banyak dibahas sejaka awal tahun 1990-an. Dampaknya terhadap curah hujan telah banyak diteliti oleh peneliti-peneliti dari berbagai negara (Viglizzo et al., 1995; Mason, 1996; Plummer et al., 1999; Marsoudi dan Afrough, 2011; Zhai et al., 1999). Meskipun demikian, hasil penelitian yang telah banyak dilakukan menunjukkan bahwa dampak perubahan iklim di satu daerah dengan daerah yang lain ternyata berbeda, baik dari derajat perubahan yang terjadi, serta sebaran spasial dari perubahan yang terjadi. Oleh karena itu, kajian terkait dengan perubahan iklim menjadi sangat penting dilakukan, khususnya pada skala lokal.
Daerah Aliran Sungai (DAS) Progo merupakan salah satu sungai besar di Pulau Jawa. Sumberdaya air yang banyak dari DAS ini menyebabkan banyak kehidupan manusia yang tergantung pada ketersediaan air di DAS ini. DAS Progo berhulu di beberapa Gunungapi dengan material yang baik sebagai akuifer, sehingga kondisi runoff pada musim kemarau masih banyak diandalkan oleh petani di DAS tersebut, bahkan digunakan di luar DAS.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi dampak perubahan iklim terhadap curah hujan wilayah di DAS Progo Hulu. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi pembangunan di masa mendatang. Penelitian ini dapat digunakan sebagai salah satu masukan dalam perencanaan hidrologi dan pertanian.
METODE Alat dan Bahan
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data curah hujan harian, data general circulation model dan data NCEP/ NCAR reanalysis. Data curah hujan yang dilakukan yang digunakan adalah data curah hujan harian dari 10 stasiun curah hujan tahun 1971 sampai dengan tahun 2001. Data yang digunakan berasal dari stasiun pencatatan hujan dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) dan Direktorak Bina Penatagunaan Sumberdaya Air (PSDA) Kementrian Pekerjaan Umum. Data curah hujan harian ini akan digunakan dalam predictant file dalam analisis statistik downscalling.
Data General Circulation Model diperoleh dari hasil pemodelan yang telah dilakukan dengan skala yang lebih global. Data ini merupakan data hasil pencatatan dan perkiraan curah hujan harian tahun 1961 sampai dengan tahun 2099. Data ini dapat diperoleh dengan men-download dari situs http://www.cccsn.ca. Data ini digunakan sebagai input dalam statistik downscalling.
Data lain yang digunakan dalam penelitian ini adalah data NCEP/NCAR reanalysis. Data ini berisikan data tahun 1961 sampai dengan tahun 2000 dengan skenario emisi A2 dan B2. Data ini di-download dari http://www.ncepov.noaa. Data ini digunakan dalam input data downscalling.
Metode Analisis Data
Estimasi kondisi iklim sampai tahun 2100 dalam penelitian ini merupakan hasil analisis yang dilakukan berdasarkan hasil pencatatan data Tahun 1961 sampai dengan tahun 2001. Data ini bersifat global (mewakili grid sebesar 2.5° x 3.75°), sehingga dibutuhkan statistik downscalling untuk aplikasi di wilayah yang lebih kecil (Wilby et al., 2008). Data curah hujan harian global ini disebut sebagai Global Circulation Model (GCM). Model GCM ini dihasilkan oleh Hadley Climate Model Seri ketiga (HadCM3) yang dikeluarkan oleh UK Hadley Centre. Data yang diperoleh dari model ini adalah data yang mewakili grid sebesar 2.5° x 3.75°. Teknik analisis Downscaling dilakukan dengan seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 1.
Pemodelan kondisi iklim di masa mendatang didasarkan pada skenario emisi A2 dan B2. Kedua skenario ini mencerminkan kondisi lingkungan di masa mendatang berdasarkan prediksi parameter-parameter pengaruh seperti jumlah populasi dan kondisi ekonomi. Skenario emisi A2 dan B2 merupakan skenario yang paling sesuai dengan kondisi negara berkembang, sehingga dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan skenario ini. Skenario A2 (ditandai dengan peningkatan jumlah penduduk tinggi dan pertumbuhan ekonomi rendah). Skenario ini memperkirakan temperatur di Indonesia akan mencapai lebih 3°C pada tahun 2100. Skenario B2 merupakan skenario dasar (reference scenario) yang menghasilkan proyeksi temperatur maksimum sebesar 1,4°C pada tahun 2050 dan selanjutnya meningkat sampai dengan 2,6°C pada tahun 2100. Representasi dari kondisi lingkungan di masa mendatang dari skenario emisi A2 dan B2 ditunjukkan oleh Tabel 1.
Gambar 1. Skema proses downscaling dengan ASD (Hessami et al.,2007)
Tabel 1. Representasi kualitatif perubahan indeks kunci SRES
PEMBAHASAN
Kajian sebelumnya yang dilakukan Suprayogi, dkk. (2014) menunjukkan bahwa pemodelan perubahan iklim dengan menggunakan skenario perubahan iklim HadCM3 dan skenario emisi A2 menunjukkan 4 stasiun meteorologi menunjukkan jumlah curah hujan tahunan mengalami tren menurun, sedangkan 6 stasiun yang lain mengalami kenaikan. Lebih lanjut Suprayogi, dkk. (2014) menjelaskan bahwa hasil pemodelan dengan skenario perubahan iklim HadCM3 dan skenario emisi B2 menunjukkan hanya 2 stasiun yang mengalami penurunan curah hujan, sedangkan 8 stasiun yang lain di DAS Progo Hulu mengalami trend kenaikan curah hujan tahunan. Meskipun demikian, pada kajian sebelumnya dampak perubahan iklim baru dikaji pada sebatas analisis per stasiun yang digunakan.
Penelitian ini menganalisis penelitian lebih lanjut terkait dengan dampak perubahan iklim dimasa mendatang secara spasial, yakni menganalisis dampak perubahan iklim terhadap hujan wilayah. Penelitian ini menjadi sangat penting mengingat bahwa analisis hujan wilayah sangat penting dilakukan untuk menganalisis potensi sumberdaya air suatu wilayah, termasuk di dalamnya adalah potensi sumberdaya air di dalam daerah aliran sungai.
Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa curah hujan wilayah yang dihasilkan pada skenario emisi A2 (Gambar 2) menunjukkan bahwa tren curah hujan semakin bertambah. Curah hujan wilayah eksisting yang berbasis data curah hujan tahun 1971-2001 di DAS Progo Hulu adalah sebesar 2.626 mm/tahun. Tahun 2020-an curah hujan wilayah mengalami kenaikan sebesar 1,5% menjadi 2.665 mm/tahun. Periode iklim berikutnya pada tahun 2050-an, curah hujan wilayah di DAS Progo Hulu berubah menjadi 2.764 mm/tahun, atau mengalami kenaikan sebesar 3,7%. Periode 2080-an, curah hujan mengalami peningkatan yang cukup besar, yakni menjadi 3.257 mm/tahun atau mengalami kenaikan sebesar 17,8%. Secara keseluruhan, curah hujan akan terus mengalami kenaikan dengan besaran 0,27% setiap tahunnya.
Hasil analisis curah hujan wilayah dengan skenario emisi B2 (Gambar 3.) menunjukkan tren kenaikan jumlah curah hujan, meskipun pada periode iklim 2020-an data menunjukkan penurunan dibandingkan periode iklim sebelumnya (eksisting). Curah hujan wilayah pada periode tahun 2020-an mengalami penurunan dari 2.626 mm/tahun menjadi 2.582 mm/tahun atau menurun sebesar 1,7%. Periode tahun 2050-an curah hujan wilayah diprediksi akan mengalami kenaikan sebesar 9,5%, sedangkan pada periode tahun 2080-an curah hujan wilayah diprediksi akan mengalami kenaikan sebesar 12,63%. Secara keseluruhan curah hujan wilayah DAS Progo hulu akan mengalami kenaikan sebesar 0,24% setiap tahunnya, sedikit lebih kecil dibandingkan dengan skenario emisi A2.
Gambar 3. Curah Hujan Wilayah DAS Progo Hulu Berdasarkan Skenario Emisi B2
Hasil analisis spasial terhadap curah hujan wilayah baik untuk skenario emisi A2 dan B2 (Gambar 4 sampai dengan Gambar 10), menunjukkan bahwa wilayah di bagian Barat dan Selatan menunjukkan tren penurunan curah hujan, sedangkan pada bagian tengah dan Timur DAS Progo, hujan wilayah cenderung mengalami peningkatan. Kondisi ini menunjukkan bahwa wilayah Gunungapi Merapi dan Gunungapi Merbab akan mengalami peningkatan curah hujan, sedangkan wilayah di Lereng Gunungapi Sisndoro, Sumbing, Pegunungan Menoreh dan bagian Utara Kabupaten Sleman akan mengalami penurunan curah hujan wilayah.
Gambar 4. Distribusi Hujan Existing di DAS Progo Hulu
Gambar 6. Distribusi Hujan Tahun 2050-an di DAS Progo Hulu Berdasarkan Skenario Emisi A2
Gambar 7. Distribusi Hujan Tahun 2080-an di DAS Progo Hulu Berdasarkan Skenario Emisi A2
Gambar 8. Distribusi Hujan Tahun 2020-an di DAS Progo Hulu Berdasarkan Skenario Emisi B2
Gambar 9. Distribusi Hujan Tahun 2050-an di DAS Progo Hulu Berdasarkan Skenario Emisi B2
Gambar 10. Distribusi Hujan Tahun 2080-an di DAS Progo Hulu Berdasarkan Skenario Emisi B2
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, maka diketahui bahwa sampai dengan Tahun 2100, curah hujan wilayah hasil pemodelan iklim dengan Skenario iklim HadCM3 dengan skenario emisi A2 dan B2 keduanya mengalami trend kenaikan. Kondisi ini secara meteorologis akan meningkatkan jumlah sumberdaya air di DAS Progo Hulu. Namun demikian, hal ini juga berarti bahwa frekuensi dan intensitas dari proses-proses terkait dengan proses aliran air seperti banjir lahar, banjir dan erosi akan semakin mengalami peningkatan.
PENGHARGAAN
Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian Hibah Bersaing Pascasarja Universitas Gadjah Mada 2014 dengan judul “Estimasi Dampak Perubahan Iklim Terhadap Produktivitas Pertanian Sampai Tahun 2100 Berdasarkan Skenario Perubahan Iklim HadCM3 dan Skenario Emisi A2 dan B2 di DAS Progo Hulu”.
REFERENSI
Viglizzo, E.F., Roberto, Z.E., Filippin, M.C., Pordomingo, A.J. 1995. Climate Variability and Agroecological Change in The Central Pampas of Argentina. Agriculture, Ecosystems & Environment, Vol. 55. Hal: 7-16.
Plummer N, Salinger MJ, Nicholls N, dkk. 1999. Changes in Climate Extremes over The Australian Region and New Zealand During The Twentieth Century. Climatic Change, Vol. 42. Hal: 183-202.
Mason, S.J. 1996. Climatic Change Over the Lowveld of South Africa. Climatic Change, Vol. 32. Hal: 35-54.
Masoudi, M., Afrough, E. 2011. Analyzing Trends of Precipitation for Humid, Normal and Drought Classes using Standardized Precipitation Index (SPI), A Case of Study: Fars Province, Iran. International Journal of AgriScience Vol. 1(2). Hal: 58-69.
Suprayogi, S.; Cahyadi, A.; Tivianton, T.A.; Riyadi, S; Fajri, A.A.; Sasongko, T.R. dan Arida, V. 2014. Estimasi Dampak Perubahan Iklim Terhadap Curah Hujan Tahunan Menggunakan Skenario Iklim HadcmCM3 dengan Skenario Emisi A2 dan B2 Analisis di Das Progo Hulu. Makalah dalam Pekan Ilmiah Tahunan (PIT) Ikatan Geograf Indonesia (IGI), Tanggal 15 November 2014 di Universitas Negeri Yogyakarta.
Wilby, R.L., dan Dawson, C.W. 2008. Using SDSM – A Decision Support Tool for The Assessment of Regional Climate Change Impacts. United Kingdom: National Centre for Risk Analysis and Option Appraisal, UK Environment Agency
Zhai, P.M., Sun, A.J., Ren, F.M., Liu, X.L., Gao, B., Zhang, Q. 1999. Changes of Climate Extremes in China. Climatic Change, Vol. 42. Hal: 203-218.
