HINDCASTING GELOMBANG MENGGUNAKAN DATA ANGIN DARI MRI-JMA (METEOROLOGY RESEARCH INSTITUTE/JAPAN METEOROLOGY AGENCY) DALAM KURUN WAKTU

Transkripsi

1 JURUSAN TEKNIK KELAUTAN FAKULTAS TEKNOLOGI KELAUTAN INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2013 HINDCASTING GELOMBANG MENGGUNAKAN DATA ANGIN DARI MRI-JMA (METEOROLOGY RESEARCH INSTITUTE/JAPAN METEOROLOGY AGENCY) DALAM KURUN WAKTU (Disampaikan pada tanggal 17 Juli 2013 pada Seminar Tugas Akhir Jurusan Teknik Kelautan) OLEH : Nurul Fitriah

2 Latar Belakang Angin simulasi iklim (IPCC,2007 ) : udara yang bergerak karena bagian-bagian udara didorong dari daerah bertekanan tinggi (suhu dingin) ke daerah yang bertekanan rendah (suhu panas)

3 abrasi Gelombang Abrasi pantai di laut overlap di dusun Muaro setinggi di Kacci-Kaci, persimpangan Aia 6 haji, meter Pessel Desa menghantam Place menatap Ashley perumahan puing-puing Tampalang, di Ocean Springs, penduduk Keca.Tappalang, rumahnya selama di yang tepi badai hancur pantai Kab.Mamuju, Isaac Kabupaten disapu pada 29 gelombang Natuna, Sulawesi Provinsi besar Barat Kepulauan pada Agustus 1425 Januari November 2012 Riau 2013 (Kepri) (2011)

4 secara meteorologis angin di Indonesia mempunyai ketidakteraturan yang tinggi, ditandai dengan sering terjadinya angin puting beliung dapat muncul secara tiba-tiba dan gelombang tinggi di laut. (BMKG,2010) Faktor yang sangat berpengaruh terhadap penyebab kerusakan lingkungan pesisir adalah kondisi gelombang dan hal itu dapat dipelajari dengan memanfaatkan pemodelan gelombang. (Vijaykumar et al, 2004)

5 Perumusan Masalah Tujuan Penelitian 1. Bagaimana perilaku hindcasting gelombang yang dibangkitkan oleh data angin selama 15 tahun ( )? 2. Bagaimana keakurasian data tinggi gelombang signifikan hasil analisa hindcasting gelombang dengan data NDBC buoy? 1. Mengetahui perilaku hindcasting gelombang yang dibangkitkan oleh data angin selama 15 tahun ( ) 2. Mengetahui keakurasian data tinggi gelombang signifikan hasil analisa hindcasting gelombang dengan data NDBC buoy

6 Manfaat Penelitian 1. Memberikan kontribusi bagi pengembangan ilmu teknologi di bidang kelautan khususnya dalam permasalahan perubahan iklim terhadap tinggi gelombang. 2. Dapat memberikan masukan bagi para praktisi dan peneliti guna melakukan tindakan berupa pencegahan terhadap dampak yang terjadi akibat tinggi gelombang pengaruhnya dengan perubahan iklim global.

7 Batasan Masalah 1. Data angin yang digunakan adalah hasil proyeksi AGCM3.2 model (Mizute et al, 2011) dengan resolusi grid 1 x1 selama 15 tahun yaitu dalam kurun waktu Pemodelan tinggi gelombang dilakukan menggunakan koordinat spherical dengan batas 80 Lintang Utara - 80 Lintang Selatan dan 180 Bujur Barat Bujur Timur 3. Data Bathimetri yang digunakan adalah data dari ETOPO dengan resolusi grid 1 x1 milik NOAA 4. Data Bathimetri dalam penelitian ini bersifat stationer yang artinya dari tahun 1989 sampai dengan 2003 tidak mengalami perubahan kontur kedalaman. 5. Kecepatan arus dalam penelitian ini tidak diperhitungkan. 6. Ice coverage diabaikan 7. Efek korelis diabaikan

8 Apa itu MRI-AGCM3.2 AGCM3.2 adalah versi terbaru dari model yang dibuat oleh MRI (Meteorology Research Institute) bekerja sama dengan JMA (Japan Meteorology Agency) ditujukan untuk simulasi iklim serta prediksi cuaca (Mizuta, et al., 2006). Data input untuk model AGCM sendiri adalah SST (Sea Surface Temperature) dan rata-rata pemanasan SST. MRI-AGCM3.2 sendiri mengalami perbaikan dari versi sebelumnya yaitu versi MRI-AGCM3.1

9 mulai Pengumpulan data: Literature pendukung dan data sekunder Metodologi Penelitian Analisa data angin dari model AGCM3.2 WAM model Distribusi tinggi gelombang signifikan tahun Kalibrasi model Data lapangan tinggi gelombang dari NDBC NOAA Analisa hasil kesimpulan Menyusun laporan selesai

10 Langkah-langkah Data Gelombang Data Angin -Hasil output dari Model AGCM 3.2 dari MRI-JMA - medan angin 1 resolusi spasial dibawah skenario emisi A1B. Data Gelombang Berupa binary file Berupa ASCII file, sehingga dapat dibaca oleh aplikasi notepad

11 Data Angin Kapasitas tiap file = 1.09 GB Kapasitas 15 tahun = GB

12 Data Gelombang Contoh hasil output WAM model tahun 1989

13 Data Gelombang Kapasitas tiap file = KB Kapasitas 15 tahun = 443 GB

14 Longitude Latitude Hs T D U10 WD

15 Rata-rata Hs per tahun ( ) Tinggi gelombang signifikan (m)

16 Perilaku hindcasting Hs (m) GLOBAL

17 Nesting wilayah Pasifik, Atlantik, dan Indonesia untuk rata-rata thn 2003

18

19

20

21 Buoy station lokasi buoy lokasi model D (m) T lintang bujur lintang bujur N N N W W W thn thn thn

22

23 Probabilitas densitas Hs (m) dan U10 (m/s) model dengan buoy station 51003

24 Probabilitas densitas Hs (m) dan U10 (m/s) model dengan buoy station 51004

25 Probabilitas densitas Hs (m) dan U10 (m/s) model dengan buoy station 41002

26 WAM buoy NOAA model persentase RMS station mean Hs mean Hs error error (m) (m)

27 Klik untuk membuka file >>

28 Hs dan U10 pada tgl Nov 2003 Hs (m) U10 (m/s)

29 Kesimpulan Tinggi gelombang signifikan untuk periode 15 tahun ( ) secara global mengalami peningkatan, ditandai dengan semakin bertambah persentase peluang kejadian pada ketinggian antara 1.5m sampai dengan 6.5m sebesar 5%, dan gelombang tertinggi cenderung meningkat tiap tahunnya. Dari hasil analisa akurasi prediksi tinggi gelombang yang dimodelkan menggunakan WAve Model (WAM) dengan data pengukuran buoy dari NDBC (National Data Buoy Center) milik NOAA (National Oceanic and Athmospheric Administration) didapatkan : a. Persentase error untuk station (Hawaii) sebesar %, b. Persentase error untuk station (Hawaii selatan) sebesar %, c. Persentase error untuk station (Cape Hatteras, USA) sebesar %,

30 LOGO 1. Tim Dosen Penguji 2. Dosen pembimbing 3. MRI-JMA (METEOROLOGY RESEARCH INSTITUTE/JAPAN METEOROLOGY AGENCY) 4. Yayasan Karya Salemba Empat 5. Dan seluruh pihak-pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang telah membantu Jurusan Teknik Kelautan FTK-ITS Sukolilo Surabaya