(BMKG PUSAT) Nomor : 01/PCI/XII/DEP-1/BMKG-2011

Transkripsi

1 PEDOMAN OPERASIONAL PENGELOLAAN CITRA SATELIT CUACA (BMKG PUSAT) Nomor : 01/PCI/XII/DEP-1/BMKG-2011 Pusat Meteorologi Publik Deputi Bidang Meteorologi Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Desember 2011

2 DAFTAR ISI Daftar Isi 2 Daftar Singkatan 4 Bab 1 Pendahuluan Latar Belakang Tujuan Ruang Lingkup Pelaksana 7 Bab 2 Operasional Rutin Penerimaan Data Satelit Langkah Kegiatan Waktu Pelaksanaan Pengolahan Data Satelit Langkah Kegiatan Waktu Pelaksanaan Penyimpanan Data dan Citra Satelit Langkah Kegiatan Waktu Pelaksanaan Diseminasi Data dan Citra Satelit Langkah Kegiatan Waktu Pelaksanaan Dokumentasi 12 P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 2

3 2.6 Troubleshooting 13 Bab 3 Operasional Khusus Monitoring Potensi Cuaca Signifikan Langkah Kerja Pelaporan Monitoring Penyebaran Asap Kebakaran Hutan Langkah Kerja Pelaporan Monitoring Debu Vulkanik dari Letusan Gunung Berapi Langkah Kerja Pelaporan Monitoring Kejadian Khusus Langkah Kerja Pelaporan 19 Bab 4 Penutup Lampiran 1 Surat Pengantar dan Penetapan 23 Lampiran 2 Tabel Jenis Data dan Citra Satelit 24 Lampiran 3 Domain Area Citra Satelit 27 Lampiran 4 Prosedur Langkah Kegiatan Operasional Khusus 28 Lampiran 5 Prosedur Identifikasi Awan 30 Lampiran 6 Formulir Operasional Khusus dan Contohnya 47 Lampiran 7 Alamat Pejabat BMKG, Unit BMKG Pusat, dan UPT Daerah 50 Lampiran 8 Daftar Istilah 53 P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 3

4 DAFTAR SINGKATAN BMKG CEWS CSV FIRMS FTP FY2D/E GIS GMSLPW GSM GSR HDF HRPT IR ITCZ JMA LST MEWS MODIS MTSAT NC NDVI NOAA NWP OCAI OLR Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Climatological Early Warning System Comma-Separated Values Fire Information for Resource Management System File Transfer Protocol Feng Yun 2D/E Geographical Information System GMS Loop for Windows Global Spectral Model Ground Satellite Receiver Hierarchical Data Format High-Resolution Picture Transmission Infra Red Inter-Tropical Convergence Zone Japan Meteorological Agency Land Surface Temperature Meteorological Early Warning System Moderate-Resolution Imaging Spectrometer Multi-Functional Transport Satellite Net CDF Network Common Data Form Normalized-Difference Vegetation Index National Oceanographic and Atmospheric Administration Numerical Weather Prediction Objective Cloud Analysis Information Outgoing Long-wave Radiation P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 4

5 PDS PNG RGB RH SATAID SST UPT UTC VIS WV Production Data Sets format data MODIS level-0 Portable Network Graphics Red Green Blue Relative Humidity Satellite Animation and Interactive Diagnosis Sea Surface Temperature Unit Pelaksana Teknis Coordinated Universal Time = GMT (Greenwich Mean Time) Visible Water Vapor P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 5

6 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengamatan satelit meteorologi sangat penting untuk memonitor dinamika atmosfer dalam skala meso, sinoptik dan global dengan resolusi temporal yang tinggi sehingga bermanfaat untuk meningkatkan akurasi prakiraan cuaca jangka pendek (nowcasting dan short-range weather forecast). Sistem penerima data satelit BMKG merupakan salah satu unsur utama yang diperlukan dalam Meteorological Early Warning System (MEWS) BMKG, karena salah satu keuntungan teknik penginderajaan ini adalah dapat mengidentifikasi kejadian meteorologi dan dampaknya pada daerah yang tidak teramati oleh pengamatan di stasiun. Selain itu dengan adanya pengumpulan data satelit yang berkelanjutan selama kurun waktu yang lama, dapat mendukung Climatological Early Warning System (CEWS). Metode statistik yang diterapkan pada data satelit dapat digunakan untuk prediksi klimatologi dan pembelajaran perubahan iklim dalam skala yang luas. Oleh sebab itu diperlukan penyusunan langkah kerja atau pedoman yang tepat dalam operasional kegiatan pengelolaan citra satelit dari tahap penerimaan dan penyimpanan data satelit, pengolahan produk, analisa dan diseminasi produknya, sehingga produk yang diterima pengguna dapat dikelola secara optimal untuk mendukung pelayanan informasi meteorologi dan klimatologi yang cepat dan tepat. Pedoman operasional pengelolaan citra satelit ini adalah penyempurnaan/revisi dari dokumen sebelumnya yang telah disusun pada tahun Tujuan Pedoman Operasional ini disusun untuk memberikan panduan kepada petugas operasional dalam pelaksanaan tugas pengelolaan citra satelit di Sub Bidang Pengelolaan Citra Satelit BMKG Pusat Jakarta Ruang Lingkup Operasional yang diatur dalam Pedoman Pelaksanaan Pengelolaan Citra Satelit ini adalah meliputi Operasional Rutin dan Operasional Khusus : P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 6

7 1. Operasional rutin : a. Pemeriksaan penerimaan data satelit b. Pemeriksaan pengolahan data satelit c. Pemeriksaan penyimpanan data dan citra satelit d. Pemeriksaan diseminasi data dan citra satelit 2. Operasional khusus : a. Monitoring Potensi Cuaca Signifikan b. Monitoring Penyebaran Asap Kebakaran Hutan c. Monitoring Debu Vulkanik dari Letusan Gunung Berapi d. Monitoring Kejadian Khusus 1.4. Pelaksana Pelaksana kegiatan operasional pengelolaan citra satelit ini adalah Sub Bidang Pengelolaan Citra Satelit, BMKG Pusat. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 7

8 BAB 2 OPERASIONAL RUTIN Operasional rutin adalah kegiatan rutin untuk pemeriksaan penerimaan, pengolahan, penyimpanan, dan diseminasi data serta citra satelit sehingga dapat digunakan bagi keperluan pengguna operasional di BMKG Pusat dan UPT BMKG daerah, serta publik/umum secara benar dan tepat waktu. Kegiatan operasional rutin ini secara garis besar meliputi penerimaan, pengolahan, penyimpanan, serta diseminasi data dan citra satelit. Masing-masing kegiatan dibagi berdasarkan diagram alur data dan produk citra satelit BMKG seperti gambar di bawah ini. Penerimaan Data Pengolahan Data Penyimpanan Data dan Citra Diseminasi Data dan Citra Media Penyimpan Data Antena & Receiver Komputer Akuisisi dan Pengolahan Data Server : satelit.bmkg.go.id Website FTP Internet Komputer Penyimpan Data Gambar 2.1 Diagram Alur Data dan Produk Citra Satelit 2.1. Penerimaan Data Satelit Pemeriksaan akuisisi/penerimaan data satelit dilakukan untuk mengetahui apakah data satelit yang terbaru telah diterima oleh sistem penerima data satelit BMKG Pusat. Sistem penerima data satelit dibagi ke dalam 2 jenis sumber yaitu : Ground Satellite Receiver (GSR) dan sumber lain misalnya diperoleh dari internet. Untuk masing-masing GSR mempunyai perangkat hardware dan software yang telah dikonfigurasi secara otomatis menerima data P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 8

9 satelit. Sedangkan penerima data dari media internet membutuhkan koneksi dan proses pengunduhan data satelit. Diagram alur penerimaan data satelit dapat dilihat pada gambar Langkah Kegiatan 1. Memeriksa kelengkapan data satelit dari GSR selama 24 jam terakhir : a. MTSAT2 : periksa data MTSAT2 pada workstation MTSAT2 Receiving System dalam format.dat,.nc, dan,.hdf b. MODIS : periksa data MODIS pada workstation ES&S SATRAX700 Recipient System dalam format.pds,.nc, dan,hdf c. FY2D/E : periksa data FY2D/E pada workstation FY2Cast Recipient System dalam format.vsr dan.gpf d. NOAA : periksa data NOAA pada workstation NOAA LEXICAL System dalam format.hrpt,.nc dan.zld 2. Memeriksa kelengkapan data satelit dari internet selama 24 jam terakhir : a. SATAID: periksa data MTSAT2 dalam format.z untuk sistem SATAID di server VPN JMA b. OCAI: periksa data OCAI dalam format.bin untuk sistem SATAID di server VPN JMA c. HOTSPOT : periksa data titik panas dari satelit TERRA dan AQUA dalam format.txt (tab delimited) yang diperoleh dari website FIRMS d. NDVI : periksa image NDVI dari satelit TERRA dan AQUA dalam format.png yang diperoleh dari website MODIS e. TRUECOLOR : periksa image truecolor dari satelit TERRA dan AQUA dalam format.png yang diperoleh dari website MODIS Waktu Pelaksanaan Pemeriksaan data dilakukan setiap hari pada jam 00 dan 12 UTC 2.2. Pengolahan Data Satelit Pemeriksaan pengolahan data satelit dilakukan untuk mengetahui apakah data satelit yang terbaru telah diolah menjadi citra oleh sistem pengolah. Diagram alur pengolahan data satelit sebagaimana pada gambar 2.1 Pengolahan data Satelit Geostationer (MTSAT2 dan FY2D/E) menghasilkan citra untuk 3 domain area yaitu : Asia Pasifik, Indonesia dan Jakarta, sedangkan pengolahan data Satelit Polar (NOAA18/19 dan TERRA/AQUA) menghasilkan citra untuk 4 domain area yaitu : Indonesia, Sumatera, Kalimantan dan Jawa. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 9

10 Pengolahan data Satelit dari data SATAID menghasilkan citra untuk wilayah Asia Pasifik, pengolahan data satelit dari data OCAI menghasilkan citra untuk wilayah Indonesia, sedangkan pengolahan data satelit HOTSPOT, NDVI dan TRUECOLOR menghasilkan citra untuk wilayah Indonesia bagian Barat. Semua citra yang dihasilkan menggunakan format.png Langkah Kegiatan 1. Memeriksa kelengkapan hasil pengolahan data satelit dari GSR selama 24 jam terakhir : a. Satelit MTSAT2 1) Citra kanal tunggal (VIS, IR1, IR2, WV dan IR4) 2) Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan proses fisis awan 3) Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan interval temperatur kecerahan 4) Citra kanal IR1 di enhanced dengan overlay topografi permukaan 5) Citra SST (Sea Surface Temperature) 6) Citra LST (Land Sea Temperature) b. Satelit FY2D/E 1) Citra kanal tunggal (VIS, IR1, IR2, WV dan IR4) 2) Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan proses fisis awan 3) Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan interval temperatur kecerahan 4) Citra kanal IR1 di enhanced dengan overlay topografi permukaan 5) Citra SST (Sea Surface Temperature) 6) Citra OLR (Outgoing Longwave Radiation) c. Satelit NOAA18/19 1) Citra Titik panas (fire-hotspot) 2) Citra SST (Sea Surface Temperature) 3) Citra NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) 4) Citra Kandungan Aerosol (Aerosol Optical Depth) d. Satelit AQUA/TERRA (MODIS) 1) Citra Titik panas (fire-hotspot) 2) Citra SST (Sea Surface Temperature) 3) Citra NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) 4) Citra Atmospheric Index : Total-totals 5) Citra Atmospheric Index : Lifted-Index P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 10

11 6) Citra Atmospheric Index : K-Index 7) Citra Kandungan Aerosol (Aerosol Optical Depth) 2. Memeriksa kelengkapan hasil pengolahan data satelit dari internet selama 24 jam terakhir : a. SATAID 1) Citra kanal tunggal (VIS, IR1, IR2, WV dan IR4) 2) Citra kanal IR1 overlay data NWP GSM (Global Spectral Model) dari JMA yaitu : Curah Hujan, Tekanan Permukaan Laut, serta parameter Suhu, RH, Angin, dan Vortisitas pada tekanan Permukaan, 1000mb, 850mb, 700mb, dan 500mb. b. OCAI 1) Citra Klasifikasi Tipe Awan 2) Citra Ketinggian Awan 3) Citra Tutupan Awan Konvektif 4) Citra Tutupan Awan Level Atas 5) Citra Tutupan Awan Keseluruhan c. HOTSPOT 1) Citra Hotspot dari satelit AQUA dan TERRA d. NDVI 1) Citra NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dari satelit AQUA dan TERRA e. TRUECOLOR 1) Citra Truecolor dari satelit AQUA dan TERRA Waktu Pelaksanaan Pemeriksaan citra dilakukan setiap hari pada jam 00 dan 12 UTC 2.3. Penyimpanan Data dan Citra Satelit Pemeriksaan penyimpanan data dan citra satelit dilakukan untuk mengetahui apakah data dan citra satelit yang terbaru telah disimpan ke dalam media Penyimpan Data. Diagram alur penyimpanan data produk citra satelit dapat dilihat pada gambar 2.1 P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 11

12 2.3.1 Langkah Kegiatan 1. Memeriksa kelengkapan data dan citra satelit dari GSR dan internet pada media Penyimpan Data selama 24 jam terakhir. 2. Melakukan backup data dan citra satelit dari GSR dan internet selama 7 hari terakhir Waktu Pelaksanaan Pemeriksaan penyimpanan data dilakukan setiap hari pada jam 00 UTC. Sedangkan backup data dilakukan setiap hari Senin pada jam 00 UTC 2.4. Diseminasi Data dan Citra Satelit Pemeriksaan penyimpanan data dan citra satelit dilakukan untuk mengetahui apakah data dan citra satelit yang terbaru telah disimpan ke dalam media Penyimpan Data. Diagram alur penyimpanan data dan produk citra satelit dapat dilihat pada gambar Langkah Kegiatan 1. Memeriksa kelengkapan data dan citra satelit dari GSR dan internet pada website ( dan FTP (ftp://satelit.bmkg.go.id/) selama 24 jam terakhir. Citra yang disebarkan melalui media website adalah keseluruhan citra yang dihasilkan dari pengolahan data dengan format PNG. Sedangkan data yang disebarkan melalui media FTP adalah data SATAID dengan format Z. 2. Memeriksa kelengkapan citra satelit pada monitor display selama 24 jam terakhir Waktu Pelaksanaan Pemeriksaan diseminasi data dilakukan setiap hari pada jam 00 UTC 2.5 Dokumentasi Hasil pemeriksaan kelengkapan data di website dan FTP dicatat dalam Log-book diseminasi data. Pencatatan pada Log-book berupa jumlah data dan citra yang lengkap dan jumlah yang tidak lengkap, serta jam yang yang tidak lengkap. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 12

13 2.6 Troubleshooting Apabila terdapat permasalahan dalam penerimaan data seperti kesalahan software, kerusakan hardware, koneksi terputus atau permasalahan teknis lainnya, petugas operasional dapat melaporkan kepada koordinator operasional. Kesalahan (error) dicatat dalam Log-book penerimaan data. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 13

14 BAB 3 OPERASIONAL KHUSUS Operasional khusus adalah kegiatan operasional yang dilakukan berdasarkan kejadian khusus untuk mendukung operasional MEWS di BMKG Pusat dan UPT BMKG daerah. Kegiatan yang dimaksud adalah analisa dan/atau prakiraan kejadian cuaca signifikan berdasarkan citra satelit dan data pendukung lainnya. 3.1 Monitoring Potensi Cuaca Signifikan Kegiatan monitoring yang dilakukan apabila terdapat indikasi adanya potensi cuaca signifikan yang dapat terjadi di wilayah DKI Jakarta, Banten dan Jawa Barat, atau fenomena cuaca di sekitar wilayah tersebut yang diperkirakan mempunyai dampak kepada wilayah DKI Jakarta, Banten dan Jawa Barat. Cuaca signifikan dimaksud adalah cuaca ekstrem yang berkaitan dengan adanya awan konvektif khususnya Cb seperti : hujan lebat, putting beliung, badai guntur/thunderstorm, Inter-tropical Convergence Zone (ITCZ), badai tropis, palung, dll Langkah Kegiatan 1. Mengamati perkembangan sistem liputan awan di wilayah DKI Jakarta, Banten, Jawa Barat dan sekitarnya dengan menganimasikan citra satelit MTSAT2, 1 sampai 12 jam terakhir 2. Memeriksa citra OCAI untuk mengidentifikasi jenis awan (cloud-type) dan ketinggiannya (cloud-top height) 3. Mengidentifikasi daerah pertumbuhan awan-awan konvektif padat (dense-cloud), convective cloud cell dan Cb-cluster yang meliputi luasan wilayah sekurang-kurangnya 100 km (± 1 derajat lintang/bujur) dengan suhu puncak awannya (brightness temperature) -50ºC (223º K) yang persisten selama 3 jam atau lebih 4. Membuat citra enhancement IR1 dan WV dengan software GMSLPW untuk mengidentifikasi cold cloud-tops (suhu puncak awan yang paling dingin) dengan enhancement-color (misalnya: EXT-1 ) 5. Mengidentifikasi apakah terdapat Enhanced-V area pada citra IR1 tersebut, yang mengindikasikan adanya potensi thunderstorm/badai guntur disertai angin kencang di wilayah tersebut P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 14

15 6. Mengamati perkembangan arah dan kecepatan pergerakan wilayah sistem convective cloud cell atau Cb-cluster dan cold cloud-tops - nya setiap jam observasi dengan membuat trayektori-nya 7. Mencatat hasil monitoring dalam Log-Book Monitoring Khusus Pelaporan 1. Mengisi formulir operasional khusus, yang meliputi fenomena ekstrim, lokasi dan waktu kejadian, dampak, jenis citra, analisis dan prediksi, kesimpulan dan lampiran. 2. Melampirkan citra satelit sebagai acuan analisa dan prediksi 3. Mengunggah formulir laporan khusus ke website ( dan mengirimkannya melalui ke beberapa unit operasional terkait antara lain : Sub Bidang Informasi Meteorologi, Sub Bidang Cuaca Ekstrim, Sub Bidang Siklon Tropis, Sub Bidang Informasi Meteorologi Maritim, Sub Bidang Informasi Meteorologi Penerbangan, dan Sub Bidang Pengelolaan Citra Radar, dengan tembusan disampaikan kepada : Deputi Bidang Meteorologi, Kepala Pusat Meteorologi Publik, Kepala Bidang Pengelolaan Citra Inderaja, serta Kepala Stasiun Meteorologi dan Klimatologi di wilayah DKI Jakarta, Banten dan Jawa Barat 4. Menyimpan hardcopy formulir laporan khusus di folder arsip operasional khusus. 3.2 Monitoring Penyebaran Asap Kebakaran Hutan Kegiatan monitoring penyebaran asap kebakaran hutan dibagi ke dalam 2 tahap yaitu identifikasi titik panas yang dianggap menjadi sumber penyebaran asap (menggunakan MTSAT2 atau NOAA18/19), dan pembuatan trayektori sebaran asap untuk beberapa hari ke depan dengan SATAID Langkah Kegiatan 1. Identifikasi Titik Panas dengan MTSAT2 a) Identifikasi titik panas (hotspot) dapat dilakukan dengan menggunakan citra IR4 yang sensitif terhadap panas / suhu tinggi. b) Mendeteksi suhu (brightness temperature) pada citra IR4 satelit MTSAT, jika teridentifikasi suhu abnormal (anomali) tinggi sebesar > 320ºK ( > 47ºC) pada suatu piksel citra maka kemungkinan besar di titik tersebut terjadi titik panas pada wilayah piksel citra tersebut. c) Menerapkan teknik pewarnaan kombinasi citra komposit RGB (Red-Green-Blue) menggunakan sistem pengolah citra dengan pewarnaan citra sbb : IR4 (Rev) = Red; IR1-IR4 = Green ; IR1 = Blue. Jika terdapat piksel yang dengan warna kuning cerah P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 15

16 pada citra komposit RGB tersebut, maka diidentifikasi sebagai lokasi titik panas (hotspot) 2. Identifikasi Titik Panas dengan NOAA18/19 a) Sistem penerima satelit NOAA produk Lexical Technology Pte. Ltd. (Singapore) dapat digunakan untuk memroses informasi hotspot dari data satelit NOAA baik dalam bentuk citra maupun teks yang berisi statistik hotspot. b) Untuk dapat memroses informasi hotspot, maka harus tersedia citra kanal 3B dari satelit NOAA. c) Untuk citra satelit siang hari, hanya satelit data NOAA-12, NOAA-14, NOAA-16, FY-1C dan FY-1D yang dapat diproses menjadi citra hotspot karena terdapat data kanal 3B). d) Citra satelit siang hari yang diperoleh dari satelit NOAA-15 dan NOAA-17 tidak dapat diproses menjadi citra hotspot karena data citra kanal 3B-nya tidak tersedia. e) Untuk citra malam hari pada semua jenis satelit tersebut di atas ada data citra kanal 3B- nya, sehingga dapat diproses menjadi citra dan informasi hotspot. f) Produk fire-hotspot dapat ditampilkan dengan mengoperasikan software Universal Meteorological Satellite Data Display System (untuk Lexical System), dengan menggunakan fasilitas pemrosesan data hotspot. Data yang diperlukan adalah file.zld yang telah diproses oleh sistem secara otomatis. g) Setelah dilakukan prosedur pengolahan maka akan dihasilkan secara otomatis data hotspot dalam format.hot yang harus disimpan di directory data hotspot. h) Menampilkan produk dalam bentuk citra dan teks informasi statistik jumlah hotspot pada layar display dengan warna yang berlainan untuk tingkat/level kepercayaan titik hotspot yang terdeteksi. i) File data hotspot dalam format teks.txt yang berisi informasi statistik detil dimana lokasi hotspot ditemukan, pengelompokannya dan tingkat kepercayaan hasil identifikasi hotspot-nya. File ini dapat diolah kembali dengan software GIS (misalnya ArcView GIS) untuk dibuat Peta Titik Panas (Hotspot). 3. Identifikasi Titik Panas dengan TERRA/AQUA a) Unduh data titik panas yang dideteksi oleh sensor MODIS pada satelit TERRA/AQUA dari website FIRMS (Fire Information for Resource Management System) pada url ftp://mapsftp.geog.umd.edu/ untuk wilayah Asia tenggara, dimana didalam file tersebut berisi lokasi dan informasi lain mengenai titik panas selama 1 hari. b) File data hotspot dalam format teks.csv yang berisi informasi statistik detil dimana lokasi hotspot ditemukan, pengelompokannya dan tingkat kepercayaan hasil P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 16

17 identifikasi hotspot-nya. File ini dapat diolah kembali dengan software GIS (misalnya ArcView GIS) untuk dibuat Peta Titik Panas (Hotspot). 4. Pembuatan Trayektori Penyebaran Asap dengan SATAID a) Menampilkan data satelit MTSAT2 kanal IR4 pada jam terjadinya kebakaran hutan, dan data NWP GSM dari JMA b) Memasukkan data NWP pada lapisan 850mb dan menampilkan arah dan kecepatan angin pada level tersebut c) Menambahkan tampilan trayektori asap pada citra berdasarkan titik panas yang diperoleh dari citra MTSAT2 atau NOAA18/19 atau TERRA/AQUA Pelaporan 1. Mengisi formulir operasional khusus, yang meliputi fenomena ekstrim, lokasi dan waktu kejadian, dampak, jenis citra, analisis dan prediksi, kesimpulan dan lampiran. 2. Melampirkan citra satelit sebagai acuan analisa dan prediksi 3. Mengupload formulir laporan khusus ke website ( dan mengirimkannya via ke beberapa unit operasional terkait antara lain : Sub Bidang Informasi Meteorologi, Sub Bidang Cuaca Ekstrim, Sub Bidang Informasi Meteorologi Maritim, Sub Bidang Informasi Meteorologi Penerbangan, dan Sub Bidang Pengelolaan Citra Radar, dengan tembusan disampaikan kepada : Deputi Bidang Meteorologi, Kepala Pusat Meteorologi Publik, Kepala Bidang Pengelolaan Citra Inderaja, serta Kepala Stasiun Meteorologi dan Klimatologi di wilayah yang teridentifikasi terjadi kebakaran hutan. 4. Menyimpan hardcopy formulir laporan khusus di folder arsip operasional khusus. 3.3 Monitoring Debu Vulkanik dari Letusan Gunung Berapi Kegiatan monitoring penyebaran debu vulkanik dari letusan gunung berapi dibagi ke dalam 2 tahap yaitu identifikasi letusan gunung berapi dengan citra MTSAT2, dan pembuatan trayektori sebaran debu vulkanik untuk beberapa hari ke depan dengan SATAID Langkah Kegiatan 1. Identifikasi Sebaran Debu Vulkanik dari Letusan Gunung Berapi dengan MTSAT2 a) Jika terjadi letusan gunung berapi yang mengeluarkan material vulkanik, maka dilakukan identifikasi wilayah sebaran debu vulkanik dengan citra satelit MTSAT kanal IR1 dan IR2 serta data NWP-JMA P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 17

18 b) Identifikasi debu vulkanik dilakukan dengan menampilkan data citra satelit splitwindows IR1-IR2 dengan sistem display dan analisis data satelit. c) Menampilkan profil kontur perbedaan suhu puncak awan pada kanal IR1 dan IR2 di wilayah sekitar lokasi gunung api yang meletus tersebut. Debu vulkanik dapat diidentifikasi jika dijumpai kontur suhu split-windows (IR1-IR2) bernilai minus (-) kurang dari -0.5ºC. d) Melakukan pemrosesan citra dengan teknik RGB (Red-Green-Blue) dengan sistem display dan analisis data satelit menggunakan citra SP (IR1-IR2), S2 (IR4-IR1) dan IR4. e) Metode RGB yang diaplikasikan adalah warna Merah (RED) untuk citra SP, warna Hijau (GREEN) untuk citra S2 dan warna Biru (BLUE) untuk citra IR4. f) Debu vulkanik dapat diidentifikasi perbedaannya terhadap awan-awan lainnya, terlihat akan berwarna pink pada citra RGB tersebut. Sedangkan awan-awan lainnya seperti Convective cloud (Cu, Cg, Cb) akan berwarna Orange ~ Merah, Cold-top convective cloud (Cb dengan suhu puncak awan sangat dingin) berwarna Kuning terang dan Coklat muda menunjukkan Awan-awan rendah (St, Fog) dan Abu-abu muda kebiruan biasanya menunjukkan Awan-awan menengah (seperti As, Ac). 2. Pembuatan Trayektori Penyebaran Debu Vulkanik dengan SATAID a) Menampilkan data satelit MTSAT2 kanal IR4 pada jam terjadinya letusan gunung berapi, dan data NWP GSM dari JMA b) Memasukkan data NWP pada lapisan sesuai tinggi letusan gunung berapi dan menampilkan arah dan kecepatan angin pada level tersebut c) Menambahkan tampilan trayektori asap pada citra berdasarkan titik awal sebaran debu vulkanik yang diperoleh dari citra split-windows MTSAT Pelaporan 1. Mengisi formulir operasional khusus, yang meliputi fenomena ekstrim, lokasi dan waktu kejadian, dampak, jenis citra, analisis dan prediksi, kesimpulan dan lampiran. 2. Melampirkan citra satelit sebagai acuan analisa dan prediksi 3. Mengupload formulir laporan khusus ke website ( dan mengirimkannya melalui ke beberapa unit operasional terkait antara lain : Sub Bidang Informasi Meteorologi, Sub Bidang Cuaca Ekstrim, Sub Bidang Informasi Meteorologi Maritim, Sub Bidang Informasi Meteorologi Penerbangan, dan Sub Bidang Pengelolaan Citra Radar, dengan tembusan disampaikan kepada : Deputi Bidang Meteorologi, Kepala Pusat Meteorologi Publik, Kepala Bidang Pengelolaan Citra Inderaja, serta Kepala Stasiun Meteorologi dan Klimatologi di wilayah yang teridentifikasi terjadi letusan gunung berapi. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 18

19 4. Menyimpan hardcopy formulir laporan khusus di folder arsip operasional khusus. 3.4 Monitoring Kejadian Khusus Kegiatan monitoring kejadian khusus adalah monitoring keadaan cuaca pada saat terjadi peristiwa kecelakaan transportasi, baik di darat, laut atau udara dan kejadian lainnya (banjir, tanah longsor, dll) Langkah Kegiatan 1. Melakukan identifikasi awan dengan menggunakan citra satelit sesuai waktu kejadian, atau apabila tersedia juga keadaan sebelum dan sesudahnya. Identifikasi daerah yang berpotensi terkena dampak dari awan tersebut. 2. Menampilkan karakteristik citra satelit pada lokasi kejadian, misalnya brightness temperature pada titik tersebut. 3. Analisa data NWP berupa data angin vertikal dan horizontal untuk beberapa level, temperatur, dan kelembaban pada daerah kejadian, dan parameter cuaca lain untuk memperoleh gambaran pembentukan awan dan presipitasi di daerah tersebut Pelaporan 1. Mengisi formulir operasional khusus, yang meliputi fenomena ekstrim, lokasi dan waktu kejadian, dampak, jenis citra, analisis dan prediksi, kesimpulan dan lampiran. 2. Melampirkan citra satelit sebagai acuan analisa dan prediksi 3. Mengunggah formulir laporan khusus ke website ( dan mengirimkannya melalui ke beberapa unit operasional terkait antara lain : Sub Bidang Informasi Meteorologi, Sub Bidang Cuaca Ekstrim, Sub Bidang Informasi Meteorologi Maritim, Sub Bidang Informasi Meteorologi Penerbangan, dan Sub Bidang Pengelolaan Citra Radar, dengan tembusan disampaikan kepada : Deputi Bidang Meteorologi, Kepala Pusat Meteorologi Publik, Kepala Bidang Pengelolaan Citra Inderaja, serta Kepala Stasiun Meteorologi dan Klimatologi di wilayah yang terjadinya kejadian khusus. 4. Menyimpan hardcopy formulir laporan khusus di folder arsip operasional khusus. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 19

20 BAB 4 PENUTUP Pedoman Operasional Pengelolaan Citra Satelit ini bersifat dinamis, sehingga dapat diperbaharui sesuai dengan perkembangan sistem dan metode analisis citra satelit di BMKG serta menyesuaikan teknologi di bidang satelit meteorologi yang terkini. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 20

21 LAMPIRAN - PEDOMAN OPERASIONAL PENGELOLAAN CITRA SATELIT P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 21

22 LAMPIRAN 1 Surat Pengantar dan Penetapan P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 22

23 P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 23

24 1. Jenis Data dan Citra Satelit dari GSR LAMPIRAN 2 Tabel Jenis Data dan Citra Satelit MTSAT2 File Jenis File Contoh Nama File Data Level 1 (.dat) Level 2 (.nc,.hdf) MTSAT2_ dat MTSAT2_ nc Citra Citra kanal tunggal (IR1, IR2, WV, IR4 dan VIS) Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan proses fisis awan Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan interval temperatur kecerahan Citra kanal IR1 di enhanced dengan overlay topografi permukaan Citra SST (Sea Surface Temperature) Citra LST (Land Sea Temperature) MTSAT2_ hdf MTSAT2_IR1_AsiaPasifik_ png MTSAT2_IR2_AsiaPasifik_ png MTSAT2_IR3_AsiaPasifik_ png MTSAT2_IR4_AsiaPasifik_ png MTSAT2_VIS_AsiaPasifik_ png MTSAT2_EN1_AsiaPasifik_ png MTSAT2_EN2_AsiaPasifik_ png MTSAT2_EN3_AsiaPasifik_ png MTSAT2_SST_AsiaPasifik_ png MTSAT2_LST_AsiaPasifik_ png FY2D/E File Jenis File Contoh Nama File Data Level 1 (.vs) Level 2 (.gpf) FY2E_ vsr FY2E_ gpf Citra Citra kanal tunggal (VIS, IR1, IR2, WV dan IR4) Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan proses fisis awan Citra kanal IR1 di enhanced berdasarkan interval temperatur kecerahan Citra kanal IR1 di enhanced dengan overlay topografi permukaan Citra SST (Sea Surface Temperature) Citra OLR (Outgoing Longwave Radiation) FY2E_IR1_AsiaPasifik_ png FY2E_IR2_AsiaPasifik_ png FY2E_IR3_AsiaPasifik_ png FY2E_IR4_AsiaPasifik_ png FY2E_VIS_AsiaPasifik_ png FY2E_EN1_AsiaPasifik_ png FY2E_EN2_AsiaPasifik_ png FY2E_EN3_AsiaPasifik_ png FY2E_SST_AsiaPasifik_ png FY2E_OLR_AsiaPasifik_ png NOAA18/19 File Jenis File Contoh Nama File Data Level 1 (.hrpt) Level 2 (.zld) NOAA18_ hrpt NOAA18_ zld Citra Citra Titik panas (fire-hotspot) Citra SST (Sea Surface Temperature) NOAA18_FIR_Sumatera_ png NOAA18_SST_Indonesia_ png Citra NDVI (Normalized Difference NOAA18_NDV_Jawa_ png P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 24

25 Vegetation Index) NOAA18_AOD_Jawa_ png Citra Kandungan Aerosol (Aerosol Optical Depth) AQUA/TERRA (MODIS) File Jenis File Contoh Nama File Data Citra Level 1 (.pds) Level 2 (.nc,.hdf) Citra Titik panas (fire-hotspot) Citra SST (Sea Surface Temperature) Citra NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Citra Atmospheric Index : Total-totals Citra Atmospheric Index : Lifted-Index Citra Atmospheric Index : K-Index Citra Kandungan Aerosol (Aerosol Optical Depth)) 2. Jenis Data dan Citra Satelit dari internet TERRA_ pds TERRA_ nc AQUA_ hdf AQUA_FIR_Sumatera_ png AQUA _SST_Indonesia_ png AQUA _NDV_Jawa_ png AQUA _TOT_Jawa_ png AQUA _LIF_Jawa_ png AQUA _KIN_Jawa_ png AQUA _AOD_Jawa_ png SATAID File Jenis File Contoh Nama File Data Level 2 (.Zxxxx) MTSAT2_ Z0000 GS_ Z0000 Citra Citra kanal tunggal (IR1, IR2, WV, IR4 dan VIS) Citra kanal IR1 overlay data NWP GSM (Global Spectral Model) dari JMA yaitu : Curah Hujan, Tekanan Permukaan Laut, serta parameter Suhu, RH, Angin, dan Vortisitas pada tekanan Permukaan, 1000mb, 850mb, 700mb, dan 500mb. MTSAT2_IR1_AsiaPasifik_ png MTSAT2_IR2_AsiaPasifik_ png MTSAT2_IR3_AsiaPasifik_ png MTSAT2_IR4_AsiaPasifik_ png MTSAT2_VIS_AsiaPasifik_ png MTSAT2_RSU_AsiaPasifik_ png MTSAT2_PSU_AsiaPasifik_ png MTSAT2_TSU_AsiaPasifik_ png MTSAT2_H92_AsiaPasifik_ png MTSAT2_V85_AsiaPasifik_ png MTSAT2_W70_AsiaPasifik_ png OCAI File Jenis File Contoh Nama File Data Level 2 (.bin) OCAI_CLC_ bin OCAI_CVC_ bin OCAI_AHC_ bin OCAI_TAC_ bin OCAI_HTC_ bin P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 25

26 Citra Citra Klasifikasi Tipe Awan Citra Ketinggian Awan Citra Tutupan Awan Konvektif Citra Tutupan Awan Level Atas Citra Tutupan Awan Keseluruhan OCAI_CLC_Indonesia_ png OCAI_CVC_Indonesia_ png OCAI_AHC_Indonesia_ png OCAI_TAC_Indonesia_ png OCAI_HTC_Indonesia_ png HOTSPOT File Jenis File Contoh Nama File Data Level 2 (.txt) HOTPSOT_Indonesia_ txt Citra Citra Hotspot dari satelit AQUA dan TERRA MODIS_HSP_Indonesia_ png NDVI File Jenis File Contoh Nama File Citra Citra NDVI (Normalized Difference MODIS_NDV_Indonesia_ png Vegetation Index) dari satelit AQUA dan TERRA TRUECOLOR File Jenis File Contoh Nama File Citra Citra Truecolor dari satelit AQUA dan TERRA MODIS_TCL_Indonesia_ png P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 26

27 LAMPIRAN 3 Domain Area Monitoring Citra Satelit 1. Domain Area Asia Pasifik (40 o N-40 o S,90 o E-180 o E) 2. Domain Area Indonesia (20 o N-20 o S,90 o E-150 o E) 3. Domain Area Jakarta (2.5 o S-10 o S,102.5 o E-110 o E) P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 27

28 1. Monitoring Potensi Cuaca Signifikan LAMPIRAN 4 Prosedur Langkah Kegiatan Operasional Khusus Data Citra Satelit (3-6 jam terakhir) Cek ada/tidaknya < 100 km Ada Tidak Ada Ukur luas daerah convective cloud cell 100 km Cek suhu puncak convective cloud cell selama 3 jam terakhir - 50 o C > - 50 o C Tidak berkembang/ meluruh Tentukan fase perkembangan sistem awan dengan animasi citra Berpotensi berkembang Tidak ada Cek ada/tidaknya Enhanced-V Area pada Ada Potensi hujan lebat Potensi TS disertai angin kencang Pelaporan P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 28

29 2. Monitoring Potensi Cuaca Signifikan Cek Data Satelit dan Informasi Lain < = 47ºC Tidak Ada Tidak Ada Data Citra Satelit MTSAT Kanal IR4 Kanal 3B NOAA atau FY1 Data MODIS dari FIRMS > 47ºC Ada Mix RGB pixel berwarna kuning cerah Lexical System Ada Catat koordinat Titik Hotspot Data Citra Satelit MTSAT Kanal IR4 Pemetaan Lokasi Titik Hotspot Data NWP Angin 850mb Pemetaan Trajektori Asap Berdasarkan Lokasi Titik Hotspot Pelaporan P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 29

30 3. Monitoring Debu Vulkanik dari Letusan Gunung Berapi Data Citra Satelit MTSAT Kanal IR1 - IR2 Data Citra Satelit MTSAT Kanal IR4 Data NWP JMA Mix RGB Warna Pink Angin Level Letusan Gunung Berapi > -5ºC Catat koordinat Titik Letusan Gunung Pemetaan Trajektori Debu Berdasarkan Lokasi Titik Letusan Pelaporan 4. Monitoring Kejadian Khusus Data Citra Satelit MTSAT Kanal IR1 dan VIS Data NWP JMA Brightness Temperature di Titik Kejadian Analisa awan signifikan di daerah kejadian Angin, Temperatur, RH, dll per lapisan Pelaporan P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 30

31 LAMPIRAN 5 Prosedur Identifikasi Awan 1. Pengertian dasar identifikasi jenis awan dengan satelit Berbeda dengan pengamatan dari permukaan bumi, dimana pengamatan awan menggunakan mata (visual), satelit mengamati perilaku puncak awan jauh dari atas permukaan bumi. Resolusi sensor satelit (citra VIS MTSAT-1R : 1 km, dan citra IR : 4 km pada sub-satellite point) relatif lebih kasar dibandingkan mata manusia, dan klasifikasi bentuk awan sebagaimana dapat dilakukan dengan pengamatan di permukaan bumi tidak dapat dilakukan dengan satelit. Sehingga harus dipahami bahwa jenis awan yang diidentifikasi oleh satelit berbeda secara mendasar dengan bentuk awan yang diidentifikasi oleh pengamatan permukaan. Kita hanya menggunakan nama tipe/jenis awan yang serupa dengan asal atau susunan/struktur bentuk-bentuk awan yang ditentukan dengan pengamatan permukaan. Selanjutnya klasifikasi awan dengan satelit disebut jenis awan ; dan identifikasi awan dengan pengamatan visual disebut bentuk awan. Catatan penting : Klasifikasi awan dengan citra hasil pengamatan satelit adalah berdasarkan tinggi puncak awan ; sedangkan dasar klasifikasi awan dari pengamatan meteorologi permukaan adalah berdasarkan tinggi dasar awan. Jenis-jenis awan yang teridentifikasi oleh satelit dan pengamatan bentuk awan dari pengamatan permukaan Jenis awan yang dapat diidentifikasi dari pengamatan satelit meteorologi dan simbolnya Bentuk-bentuk awan dari pengamatan permukaan dan simbolnya P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 31

32 2. Klasifikasi jenis awan Dalam identifikasi jenis awan berdasarkan pengamatan satelit, jenis awan digolongkan menjadi 7 kelompok, yaitu : Ci (awan tinggi), Cm (awan menengah), St (stratus/fog), Cb (cumulonimbus), Cg (cumulus congestus), Cu (cumulus), dan Sc (stratocumulus). Klasifikasi jenis awan dengan citra satelit Jenis awan yang dikelompokkan sebagai awan-awan stratiform : Ci, Cm, St ; sedangkan kelompok awan-awan konvektif : Cb, Cg, Cu ; adapun Sc adalah bentuk peralihan keduanya yaitu memiliki karakteristik awan stratiform dan konvektif. Awan-awan stratiform memiliki bentangan horisontal yang jauh lebih lebar daripada bentangan/ketebalan vertikal (cloud thickness) nya. Awan-awan ini dicirikan sebagai wilayah awan yang membentang luas dan saling bersambung serta memiliki permukaan awan yang rata dan halus. Sedangkan awan-awan konvektif lebih tebal dan cakupan wilayahnya lebih sempit dibandingkan awan-awan stratiform. Awan-awan ini yang mudah dikenali sebagai wilayah awan dengan sel-sel yang terpisah-pisah serta permukaan awannya yang tidak rata. Awan-awan yang terlihat dari satelit dapat diklasifikasikan menjadi 3 (tiga), yaitu : awan tinggi, awan menengah dan awan rendah. Jika diklasifikasikan sesuai tinggi puncak awan, maka secara garis besar awan tinggi memiliki puncak awan pada ketinggian 400 hpa atau lebih, awan menengah antara hpa, dan awan rendah puncak awannya berada pada ketinggian 600 hpa atau kurang. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 32

33 Di samping awan-awan tinggi (Ci) dan awan menengah (Cm), termasuk dalam kelompok awan-awan rendah adalah Cu, St dan Sc. Secara umum Cg (Cumulus congestus) dan Cb (Cumulonimbus) tidak termasuk dalam klasifikasi tersebut. 3. Identifikasi jenis awan 3.1. Identifikasi dengan citra visibel dan infrared Prinsip identifikasi dengan citra VIS : Menggambarkan intensitas pantulan cahaya matahari (reflectance). Awan-awan tebal yang memiliki kandungan air tinggi akan memantulkan lebih banyak cahaya matahari. Awan-awan konvektif terlihat lebih terang dibanding awan-awan stratiform, karena mengandung lebih banyak butiran air dan lebih tebal. Meskipun sama-sama awan kovektif, namun awan konvektif tebal jika berkembang pantulannya akan semakin besar. Misalnya : o Cg (cumulus congestus) akan terlihat lebih terang dibanding Cu, dan Cb akan tampak lebih terang daripada Cg. o Secara umum awan awan rendah akan terlihat lebih terang dibanding awan yang terbentuk di lapisan atas (awan tinggi), contohnya St (stratus) lebih terang dibanding Ci (cirrus). o Jika terdapat awan Ci tipis bersama-sama awan-awan rendah dan menengah maka awan Ci akan tampak tembus pandang sehingga awan-awan level bawah dan menengah di bawahnya tersebut juga akan terlihat. Untuk kasus demikian, karena pantulan dari awan-awan di bawahnya akan menambah terang kenampakan Ci, dibanding jika hanya awan Ci saja yang ada di sana. Prinsip identifikasi dengan citra IR : Awan dengan puncak awan tinggi terlihat terang sementara awan dengan puncak awan rendah terlihat lebih gelap. Tingkat kecerahan warna Awan-awan jenis stratiform : awan Ci terlihat paling terang, diikuti oleh Cm dan St. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 33

34 Pada awan-awan yang tipis, radiasi dari bawah awan juga teramati melalui lapisanlapisan awan di samping radiasi awan itu sendiri. Hal ini menyebabkan suhu puncak awan yang tinggi daripada yang sebenarnya, dan dapat berakibat kekeliruan dalam penentuan puncak awan. Sebagai contoh, Ci seringkali terdiri dari lapisan tipis awan sehingga cenderung diinterpretasikan sebagai Cm jika menggunakan citra IR saja. Sedangkan, Ci yang sangat tebal memiliki puncak awan yang kurang-lebih sama dengan Cb, sehingga seringkali sulit dibedakan dengan Cb. St yang memiliki puncak awan rendah suhunya yang seringkali mirip dengan suhu permukaan, sehingga sulit mendeteksi keberadaan awan St dengan hanya menggunakan citra IR saja. Tingkat perkembangan awan-awan konvektif, dapat diklasifikasikan berdasarkan tinggi puncak awannya. Yakni, yang paling tinggi adalah puncak Cb yang sedang berkembang, diikuti oleh Cg, dan yang terendah adalah Cu yang kurang berkembang. Diagram rangkuman identifikasi jenis awan dengan citra VIS dan IR secara kualitatif digambarkan berikut ini: 3.2 Identifikasi awan menurut bentuknya Gambar Diagram identifikasi jenis awan Awan stratiform puncaknya terlihat rata dan luas bentangannya. Sebagai contoh, karena St memiliki tinggi puncak awan yang tetap, tepi awannya sering diasumsikan terbentuknya di sepanjang kontur orografik. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 34

35 Ci menunjukkan bentuk-bentuk khusus, seperti goresan (Ci-streak), berbentuk seperti bulu-bulu halus yang keluar dari Cb (anvil cirrus), dan bentukan awan berbentuk garis yang tegak-lurus arus angin (transverse line). Awan konvektif umumnya terdapat sebagai sekumpulan awan-awan (cloud cluster) dengan cakupan yang lebih kecil. Jika awan-awan konvektif berkembang lebih lanjut, maka ketebalannya akan meningkat dan bergabung bersama-sama sehingga luasan wilayah awannya meningkat jika dilihat dari satelit. Urut-urutan awan konvektif tunggal mulai yang ukurannya paling besar hingga terkecil adalah sbb: Cb, Cg, dan Cu. Awan konvektif menunjukkan pola-pola karakteristik seperti bergaris-garis (linear), meruncing (taper), atau berbentuk sel-sel (cellular). Bagian tepi/batas awan konvektif atau awan rendah mudah dibedakan karena terlihat jelas. Sedangkan awan stratiform batas awannya tidak terlihat jelas Identifikasi awan berdasarkan teksturnya (dengan citra VIS) Awan-awan stratiform memiliki permukaan awan yang halus dan rata Awan konvektif permukaan awannya kasar dan tidak rata Identifikasi awan berdasarkan pergerakannya Karena di atmosfer lapisan atas angin umumnya bertiup lebih kuat, maka awan-awan tinggi bergerak lebih cepat daripada awan-awan rendah. Sehingga St, Sc, Cu dan awanawan rendah lainnya bergerak lebih lambat dibanding Ci. Awan-awan tebal yang menjulang tinggi seperti Cb dan Cg bergerak dengan kecepatan angin rata-rata dari level-level awan, sehingga gerakannya lebih lambat dibanding Ci Identifikasi awan dengan perubahannya terhadap waktu Awan-awan konvektif bentuk dan tinggi puncak awannya berubah lebih cepat (karena masa hidupnya pendek). Bentuk dan tinggi puncak awan-awan stratiform lebih lambat perubahannya. Contoh : Cb dan Ci, maka Ci relatif sedikit perubahannya jika diamati bentuk dan pola awannya daripada Cb. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 35

36 4. Contoh : Studi kasus identifikasi jenis awan Gambar di bawah menunjukkan contoh identifikasi jenis awan. Wilayah awan A yang meliputi China Utara hingga Laut Kuning dan perairan sebelah timur Pulau Kyushu adalah Ci (cirrus). Pada citra IR, awan-awan tersebut terlihat sebagai sabuk awan yang lebar dan putih dan gerakannya searah angin di lapisan atas bertiup. Pada citra VIS awan-awan rendah di bawah Ci dapat terlihat. Adapun awan di sebelah utara adalah Ci. a. Citra IR (20 Maret 1999, jam 03 UTC) : contoh identifikasi awan b. Citra VIS (20 Maret 1999, jam 03 UTC) : contoh identifikasi awan P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 36

37 Wilayah awan B yang meliputi China daratan bagian tengah adalah Cm (middle cloud). Pada citra IR kenampakan warnanya terlihat abu-abu karena suhunya lebih tinggi daripada wilayah awan A memiliki cakupan yang seragam. Pada citra VIS terlihat putih. Wilayah awan C yang membentang dari Kepulauan Sakishima hingga Taiwan adalah St (stratus). Pada citra IR terlihat lebih gelap dibanding awan di sekitarnya dan suhunya hampir sama dengan suhu permukaan laut, sehingga sangat sulit dibedakan. Pada citra VIS, awan-awan tersebut terlihat abu-abu terang dan permukaannya tampak halus. Wilayah awan D yang terlihat di sebelah Semenanjung Korea adalah Sc (stratocumulus) yang terlihat abu-abu gelap pada citra IR. Pada citra VIS terlihat abu-abu terang serta memiliki permukaan yang lebih kasar dan batas awan yang jelas daripada awan-awan di C. Wilayah awan E yang menutupi bagian utara Laut Jepang dan di sekitar Maritime Territory adalah Cu (cumulus). Pada citra IR tampak berwarna abu-abu lebih terang daripada Sc di wilayah awan D. Sedangkan pada citra VIS terlihat berwarna putih terang dan membentuk kelompok-kelompok awan (cluster) serta batas awannya jelas. Sedangkan wilayah awan F (ditunjukkan dengan tanda segitiga) di sebelah timur Jepang adalah Cb (cumulonimbus). Pada citra IR, tepi awan sebelah barat terlihat jelas namun agak samar di sebelah timurnya karena awan tertiup angin lapisan atas (upper flow). Pada citra VIS, terlihat sangat putih dan membentuk cluster awan. Di sebelah tenggara awan Cb ini, wilayah awan G (tanda segitiga) terlihat deretan awan Cg (cumulus congestus) membentuk garis. Pada citra VIS, awan-awan ini terlihat putih terang sebagai kelompok-kelompok awan (cluster) terputus-putus pada garis awan Cu Bagaimana cara membedakan Cb dari Ci digambarkan sebagai berikut. Kedua jenis awan ini terlihat putih pada citra IR. Perbedaan yang jelas antara Cb dan Ci adalah bentuk, kecepatan bergerak, dan cakupan secara sinoptik-nya. Pada Gambar a dan b tersebut di atas, Cb terlihat di atas di perairan sebelah timur Jepang (F tanda segitiga). Pada citra IR terlihat bentuk kelompok-kelompok (cluster) dan batas tepi awan sebelah barat terlihat jelas. Di sebelah timur awan tersapu oleh upper-flow sehingga batas tepi awan menjadi kabur/tidak jelas. Jika citra yang berurutan di-animasikan maka kecepatan gerak awan ini lebih lambat daripada awan-awan disekitarnya. P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 37

38 Karena Cb dipengaruhi kecepatan rata-rata angin di lapisan bawah dan tengah, maka pergerakannya lebih lambat daripada Ci, tetapi perubahan bentuknya lebih cepat daripada Ci. Sebuah wilayah awan H, yang mirip dengan ini dan menutupi Kepulauan Jepang adalah Ci. Hal ini diperkuat dengan cepatnya gerakan awan tersebut jika citranya dianimasikan. Gumpalan-gumpalan awan I yang terlihat di wilayah China bagian utara pada citra IR adalah juga awan-awan Ci. Seringkali awan-awan seperti ini keliru diidentifikasikan sebagai Cb jika dilihat dari bentuk dan suhu puncak awannya. Untuk kasus awan seperti ini, diidentifikasi sebagai Ci berdasarkan fakta bahwa: di atas Semenanjung Korea terdapat upper-trough, dan sebuah Cb akan sulit terlihat di belakang sebuah trough ; kecepatan gerakan awan cukup cepat ; dan hanya sedikit berubah bentuk terhadap waktu. 4.1 Wilayah awan yang hanya terdiri dari Ci a. Foto awan diambil dari permukaan bumi (kota Tottori, Jepang) tanggal 9 Juli 1984 (08.01 LST). Hasil pengamatan permukan : High level cloud, Cirrus dan Cirrostratus (Ci dan Cs) CL = 0, CM = 3, CH = 5 P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 38

39 b. Citra IR 9 Juli 1984 (09.00 LST). Tanda panah : kota Tottori c. Citra VIS 9 Juli 1984 (09.00 LST). Tanda panah : lokasi kota Tottori Jika diperhatikan di wilayah kota Tottori (tanda panah). Pada citra IR goresan awan Ci meliputi wilayah Distrik Sai in hingga Semenanjung Noto. Hanya ujung barat dari Ci ini menutupi sekitar kota Tottori, dan terdapat awan lain yang diamati. Pada citra VIS, daratan dapat terlihat secara jelas. Pada kasus ini, baik observasi satelit maupun pengamatan permukaan keduanya menentukan jenis awan yang sama. 5.2 Wilayah awan-awan Ci dan Cm bertumpuk (superimpose) Pada gambar a terlihat foto awan yang teramati dari permukaan di kota Tottori tanggal 22 September 1978 (jam LST). Data pengamatan awan menunjukkan Altocumulus (Ac) : CL = P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 39

40 0 ; CM = 3 ; CH = 0. Sementara itu gambar b adalah citra IR dan c adalah citra VIS pada tanggal yang sama (jam LST). a. Foto pengamatan awan di kota Tottori (22 Sep 1978, jam LST) b. Citra IR (22 Sep 1978, jam LST) c. Citra VIS (22 Sep 1978, jam LST) Tanda lingkaran menunjukkan wilayah kota Tottori, Jepang dan sekitarnya P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 40

41 Jika kita perhatikan di wilayah Tottori dan sekitarnya (wilayah yang dilingkari), terlihat awan-awan Ci (cirrus) dan Cm (middle cloud) yang menutupi dan membentang dari Laut China Timur. Citra VIS menunjukkan tutupan awan tidak begitu tebal, dan tidak dijumpai awan-awan rendah. Dalam kasus ini, awan-awan Ac sebagai lapisan awan tunggal yang menutup hampir seluruh langit di atas Tottori, sehingga tidak terlihat awan tinggi dari pengamatan permukaan. 5.3 Wilayah awan dimana terdapat Sc dan Cu bersama-sama (coexist) a. Foto awan diambil di wilayah Kiyose City, Tokyo pada jam LST, 19 Agustus <Hasil pengamatan permukaan : Awan rendah dan menengah (Ac dan Cu) Translucent altocumulus (lenticular) CL = 2, CM = 4, CH = 0 b. Citra IR jam LST, 19Agustus (Lingkaran menunjukkan wilayah Kiyose City, Tokyo dan sekitarnya). Citra satelit menunjukkan adanya awan-awan Cu dan Sc yang coexisting (ada bersama2) P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 41

42 Pada citra IR tersebut suatu wilayah awan yang menutupi Wilayah Kiyose City dan sekitarnya (tanda lingkaran) meskipun tidak terlihat tebal. Dari pengamatan permukaan, awan-awan Ac terlihat meskipun jumlahnya tidak banyak dan renggang. Untuk awan-awan yang renggang seperti itu dimana ukurannya lebih kecil dari resolusi radiometer satelit, sehingga puncak awannya diperkirakan lebih rendah karena radiasi dari permukaan melalui wilayah renggang di antara awan-awan tersebut menambah besar radiasi dari awan yang diterima radiometer satelit. 5.4 Wilayah awan berupa Ci saja a. Foto awan di Sendai City, Miyagi Prefecture, Jepang pada LST, tanggal 6 September Hasil observasi : Middle level cloud, Ac, translucent altocumulus CL = 0, CM = 5, CH = 0 b. Citra IR jam LST, tanggal 6 September (tanda panah menunjukkan lokasi Sendai City, Miyagi Prefecture). Identifikasi awan dari citra satelit : hanya awan Ci terdapat di wilayah tersebut P edom an Operasional P eng elol aan C i tra Satelit BMKG P usat 42