Optimalisasi informasi perubahan iklim dalam rangka membangun kapasitas adaptasi terhadap perubahan iklim

Rata-rata temperatur global diproyeksikan meningkat antara 1.4°C sampai 5.8°C pada akhir abad ke 21. Kenaikan temperatur ini akan berdampak besar pada hasil pertanian pada daerah tropis seperti Indonesia, karena tanaman di daerah tropis sudah mendekati toleransi temperatur maksimumnya. Proyeksi perubahan iklim ini juga akan mengakibatkan perubahan pada intensitas dan jumlah curah hujan. Oleh karena itu adaptasi yang tepat diperlukan untuk mengantisipasi terhadap dampak yang merugikan dari perubahan iklim. Informasi tentang proyeksi perubahan iklim baik pada skala global maupun skala regional dapat diperoleh dari berbagai simulasi model iklim. Namun penggunaan informasi ini belum optimal, karena kurangnya kerjasama antar berbagai sektor dalam pengkajian dampak perubahan iklim pada skala lokal. Dalam makalah ini akan dibahas pentingnya dan prospek pengembangan suatu metoda atau alat untuk menggunakan informasi perubahan iklim dalam mengkaji respon sistem pertanian terhadap perubahan iklim. Kata-kata kunci: kenaikan temperatur global, perubahan iklim, adaptasi, pertania

Meridional variations of Sea Surface Temperature and Wind over Southern Sea of Java and Its Surroundings

Sea surface temperature (SST) plays an important role in controlling the ocean’s heat content and regulating climate. The seasonal characteristics of SST and wind speed and their correlation in the southern Java are investigated using satellite observations. The method use in this study is averaging hourly into monthly data for SST and wind speed during 20 years observation for period of 2000-2019, and representing it in the form of descriptive monthly and seasonally. The detailed correlation research was focused on the (0-5)°S, (5-10)°S, and (10-15)°S. The results show that SST reached its peak in August, while wind speed reached its minimum in August. The difference in SST (wind speed) for climatological condition lower (higher) in MJJASO, and the magnitude is more fluctuating in latitude average rather than in NDJFMA. The significant results of the study describe meridional variation in SST and wind between the northern (Karimata Strait), central (Java Sea), and southern (Indian Ocean) regions. In this case, the Indian Ocean region near south of Java has the highest correlation between SST and wind for both of dry and rainy season compared to other areas

KARAKTERISTIK RUANG-WAKTU SUMBER UAP AIR DI ATAS BENUA MARITIM INDONESIA MENGGUNAKAN DATA ERA INTERIM [SPATIO-TEMPORAL CHARACTERISTICS OF MOISTURE SOURCE OVER THE INDONESIAN MARITIME CONTINENT USING ERA INTERIM DATA]

Sumber uap air di atmosfer di tiga sub wilayah dalam Benua Maritim Indonesia telah dianalisis menggunakan data ERA Interim. Ada dua sumber uap air atmosfer yang penting, yaitu adveksi dan konveksi. Samudera Pasifik dan Samudera India merupakan sumber uap air utama untuk curah hujan di Benua Maritim. Namun demikian wilayah ini juga merupakan salah satu dari tiga pusat konveksi utama di dunia. Oleh karena itu kontribusi penguapan lokal terhadap curah hujan mempunyai peranan penting. Sebuah model daur ulang curah hujan dinamis digunakan untuk melakukan estimasi kontribusi tersebut. Nisbah hujan daur ulang ini bervariasi di berbagai sub wilayah yang berbeda, namun umumnya berpuncak pada musim semi belahan bumi utara dengan nilai tertinggi 60% yang bertepatan dengan keberadaan ITCZ di atas Benua Maritim. Nilai nisbah terendah adalah 25% yang terjadi selama musim panas belahan bumi utara, di mana ITCZ berada paling jauh dari ekuator. Siklus curah hujan tahunan dari sumber uap air lokal ini mirip dengan hujan konvektif dari TRMM. Nisbah hujan daur ulang meningkat (turun) waktu El Niño (La Niña). Hal ini memberikan indikasi bahwa fluks uap air yang kuat yang masuk ke wilayah ini menekan kontribusi uap air hasil penguapan lokal, sementara selama El Niño fluks tersebut melemah bahkan berbalik arah dengan membawa uap air keluar dari wilayah Indonesia.Kata Kunci: Uap air, Benua maritim, Hujan daur ulang, El Niño, La Niñ

Variabilitas Curah Hujan Di Benua Maritim Dari Empat Sistem Reanalisis Terbaru

Sistem reanalisis menggabungkan hasil pengamatan dan model iklim untuk memberikan data sistem iklim empat dimensi secara global yang mencakup banyak proses fisis dan dinamis. Keberadaan sistem reanalisis sangat membantu studi iklim di wilayah-wilayah tertentu yang terkendala oleh keterbatasan data pengamatan, seperti wilayah Benua Maritim. Curah hujan adalah besaran yang sangat penting dalam sistem iklim yang sangat sulit dimodelkan untuk wilayah ini, sehingga kualitas data curah hujan dari sistem reanalisis yang ada perlu dievaluasi. Dalam makalah ini empat sistem reanalisis terbaru (ERA Interim, NCEP CFSR, NASA MERRA, dan JRA-55) digunakan untuk meneliti variabilitas curah hujan di wilayah Benua Maritim. Dua data analisis curah hujan (GPCP dan CMAP) dipakai sebagai rujukan dan juga untuk mengestimasi ketidakpastian dalam data pengamatan. Hasil estimasi ketidakpastian ini menunjukkan bahwa curah hujan pada bulan Mei dan Desember lebih bervariasi dari tahun ke tahun dibandingkan pada bulan Juli, Agustus dan September. Sedangkan, hasil analisis curah hujan dari data reanalisis menunjukkan bahwa perubahan data yang diasimilasikan ke dalam sistem reanalisis memengaruhi kualitas data reanalisis di wilayah Benua Maritim. Dari keempat sistem reanalisis yang dievaluasi, NASA MERRA menunjukkan kinerja paling baik untuk Benua Maritim dan JRA-55 yang paling buruk. Oleh karena itu, JRA-55 sebaiknya tidak digunakan untuk kajian iklim di Benua Maritim.Hal. 1-1

OTOMATISASI DARI HASIL PENGAMATAN AUTOMATIC WEATHER STATION (AWS) SERTA PEMANFAATANNYA DALAM SATELLITE DISASTER EARLY WARNING SYSTEM (SADEWA)

Informasi cuaca sangatlah bermanfaat bagi manusia karena informasi tersebut dapat digunakan untuk berbagai kepentingan kegiatan mereka saat ini. Informasi cuaca mudah didapatkan salah satunya melalui web Satellite Disaster Early Warning System (SADEWA). Web SADEWA dikembangkan oleh Pusat SAINS dan Teknologi Atmosfer (PSTA) Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Informasi prediksi SADEWA didapatkan melalui simulasi model Weather Reaserch and Forecasting (WRF). Untuk melihat sejauh mana kinerja WRF dalam memprediksi cuaca, maka perlu dilakukan validasi terhadap data pengamatan. Automatic Weather Station (AWS) digunakan untuk mengukur parameter cuaca. Dalam penelitian ini dilakukan transfer otomatis data pengamatan AWS ke SADEWA. Data yang telah ditarnsfer tersebut ditampilkan di web dan dihitung korelasinya dengan data prediksi. Parameter cuaca yang dihitung nilai korelasinya adalah suhu, kelembaban dan curah hujan. Teori koefisien korelasi Pearson digunakan untuk melakukan validasi model. Dari hasil penelitian didapatkan nilai koefisien korelasi untuk suhu adalah 0,8198 dan untuk kelembaban adalah 0,7074. Nilai tersebut menjelaskan bahwa data prediksi SADEWA dan data pengukuran AWS memiliki korelasi yang kuat. Sedangkan untuk curah hujan nilai koefisien korelasinya adalah 0,2522. Nilai yang rendah ini dikarenakan curah hujan merupakan parameter tersulit untuk diprediksi oleh model

Simulasi Curah Hujan Akibat Pengaruh Kenaikan Aktivitas Matahari

Pengaruh variabilitas matahari terhadap iklim bumi belum diterima secara utuh, meskipun telah banyak penelitian yang menemukan keterkaitan antara fenomena atmosfer ataupun di permulcaan bumi dengan aktivitas matahari. Makalah ini menyajilcan studi awal pen-garuh satu persen kenaikan konstanta matahari terhadap curah hujan menggunakan model CSIRO9. Tanpa ada perubahan pada faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi deli n, misalnya peningkatan gas rumah kaca, kenaikan aktivitas matahari menunjukkan adanya peningkatan jumlah curah hujan.Hal. 75-7

Simulasi Pemanasan Global Akibat Peningkatan Aktivitas Matahari

Salah satu cara yang paling mudah untuk mempelajari dampak perubahan iklim adalah melakukan simulasi perubahan iklim menggunakan model iklim global (GCM). Dalam paper ini dibahas dampak peninglcatan aktivitas matahari, yang diwakili dengan meningkatkan harga konstanta matahari sebesar I% dari harga sekarang, terhadap temperatur permukaan global. Akibat berbagai mekanisme umpan-balik, maka perubahan temperatur yang terjadipun sangat bervariasi.Hal. 81-8