HALAMAN DEPAN ATMOSFERA

Transkripsi

1 ATMOSFERA 1

2 HALAMAN DEPAN 2 ATMOSFERA

3 Pada bulan April 2017, sebagian wilayah di Jawa Timur mulai memasuki masa peralihan dari musim penghujan menuju musim kemarau. Sebagian kecil wilayah masih mengalami musim penghujan. Arah angin di Indonesia pada bulan April 2017 didominasi dari arah Timuran, hal ini dapat dilihat dari Indeks Monsoon Australia harian. Indeks monsoon Australia harian di atas merupakan indikator adanya angin monsoon. Pada gambar di atas, bulan April 2017 indeks monsoon Australia harian berada pada kisaranan angka ( 2) hingga ( 3), yang mengindikasikan bahwa monsoon Timuran menguat. Monsoon merupakan angin yang berbalik arah secara musiman akibat perbedaan pemanasan antara daratan dan lautan. Ini berbeda dengan angin darat dan angin laut yang tidak berbalik arah secara musiman tapi harian. Angin disebut monsoon bila ia berbalik arah hampir setiap 6 bulan sekali dan harus memenuhi beberapa hal lainnya, misalnya kecepatannya minimal 3 m/s, pembalikan arahnya lebih dari 120 derajat, dan mempunyai kemantapan (persistensi) angin yang tinggi (lebih dari 60%). Gambar 1. Indek monsoon Australia harian. (Sumber : ATMOSFERA 3

4 Beberapa wilayah yang mempunyai pola monsoon antara lain Afrika Barat dan Timur, Asia Selatan, Asia Timur, Asia Tenggara dan Australia, serta Amerika. Di antara semua wilayah monsoon tersebut yang paling berkembang adalah monsoon Asia Tenggara dan Australia bagian Utara. Saat matahari di BBU (Belahan Bumi Utara) maka tekanan udara di BBU lebih rendah daripada di BBS (Belahan Bumi Selatan). Akibatnya bertiup angin dari BBS ke BBU dan ketika melewati ekuator maka angin Tenggara ini akan berbelok menjadi angin Barat Daya, sebaliknya pada saat matahari di BBS maka pola yang berbalikan terjadi. Pada kasus pertama dampak yang ditimbulkan biasanya adalah musim hujan di banyak wilayah di tanah air, sebaliknya pada kasus kedua curah hujan akan jauh berkurang karena pembentukan awan hujan tidak banyak terjadi sehingga kemarau atau musim kering berkembang di sebagian wilayah di tanah air. Indeks monsoon merupakan salah satu indikator untuk melihat apakah pola monsoon mulai berkembang, apakah untuk Indonesia telah memasuki musim kemarau ataukah hujan. Salah satu indeks yang digunakan Gambar 2. Citra Radar Cuaca tanggal 03 April 2016 (Sumber : Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya) 4 ATMOSFERA

5 Gambar 3. Citra Radar Cuaca produk HWIND di Surabaya tanggal 03 April 2016 (Sumber : Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya) adalah indeks monsoon Australia (AUSMI) yang memperlihatkan bagaimana rata-rata wilayah indeks tersebut pada ketinggian 850 mb di wilayah E dan 5-15 S. Pada masa peralihan dari musim penghujan menuju musim kemarau, hujan mulai berkurang. Kondisi cuaca pada siang hari didominasi cerah hingga berawan. Hujan dengan intensitas sedang hingga lebat terjadi pada malam hingga dini hari dengan suara petir yang bergemuruh. Pada tanggal 03 April 2017 tercatat terjadi hujan dengan intensitas lebat di wilayah Pandaan, Pasuruan. Hujan lebat tersebut disertai dengan angin kencang sesaat yang bersifat merusak. Pada citra radar gambar 2, yaitu pada pukul WIB di Kota Surabaya terdapat reflektivitas tinggi yaitu dbz. Reflektifitas yang tinggi menunjukkan potensi adanya cuaca buruk. Reflektifitas adalah kemampuan suatu bahan dalam memantulkan gelombang elektromagnetik yang terpapar ke permukaannya, Satuan dari Reflektifitas adalah decibel (dbz). ATMOSFERA 5

6 Hujan dengan intensitas sangat lebat tersebut disertai dengan angin kencang sesaat yang sangat merusak. Dalam istilah meteorologi, angin kencang sesaat yang bersifat merusak bisa saja puting beliung ataupun downburst. Produk radar gambar 3 adalah HWIND, yaitu untuk mengetahui potensi adanya angin kencang. Dalam citra HWIND di atas pada pukul WIB terlihat adanya angin kencang di wilayah Pandaan, Pasuruan dengan kecepatan mencapai 35 knots atau 63 km/jam. Kecepatan angin yang mencapai 63 km/jam tentu saja bersifat sangat merusak. Pada awal bulan April 2017, hujan dengan intensitas sangat lebat dan mengakibatkan banjir masih terjadi di beberapa wilayah di Jawa Timur, seperti Bojonegoro, Sumenep, Sidoarjo, Surabaya dan Jombang. Pada tanggal 08 April 2017 sekitar pukul WIB terjadi hujan dengan intensitas sangat lebat di Gedangan, Kabupaten Sidoarjo. Hujan sangat lebat tersebut terjadi selama ± 1 jam yaitu hingga pukul WIB dan mengakibatkan banjir di beberapa ruas jalan, perumahan warga dan pergudangan. 6 ATMOSFERA Gambar 4. Citra Radar Cuaca tanggal 08 April 2016 (Sumber : Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya)

7 Gambar 5. Citra Radar Cuaca tanggal 08 April 2016 (Sumber : Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya) Pada citra radar gambar 4 yaitu pada pukul WIB di Gedangan, Sidoarjo terdapat reflektivitas tinggi yaitu dbz yang menunjukkan adanya hujan sangat lebat di lokasi tersebut. Pada pukul WIB, hujan lebat semakin meluas. Disebut sebagai hujan ekstrim jika jumlah curah hujan selama 1 jam berjumlah 20 mm atau lebih dan jika jumlah curah hujan selama satu hari 50 mm atau lebih. Cuaca buruk di Gedangan, Sidoarjo dan beberapa kota di Jawa Timur pada tanggal 08 April 2017 terjadi karena kondisi atmosfer yang tidak stabil atau labil. Untuk mengetahui kondisi atmosfer dapat menggunakan analisa data udara atas yang sudah dipetakan kedalam aerogram dengan menggunakan software RAOB 5.7. Berikut ini adalah analisa Raob tanggal 08 April 2017 jam UTC. ATMOSFERA 7

8 Gambar 6. Analisa RAOB tanggal 08 April 2017 jam 00 UTC. (Sumber : Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya) 8 ATMOSFERA

9 Pada pengamatan Radiosonde yang dilakukan di Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya, tanggal 08 April 2017 jam UTC didapatkan data sebagai berikut : Indeks Keterangan LI SI -1.0 K Index 39.6 SWEAT CAPE PW 887 J/Kg 6.58 cm/2.6 inch Dari Stability Index, diketahui bahwa LI (Lifted Index) sebesar Kondisi ini menunjukkan bahwa Indeks pengangkatan sangat besar, yang dapat mengakibatkan terbentuknya awanawan konvektif penyebab terjadinya hujan. Nilai LI digunakan untuk mengetahui tingkat kestabilan atmosfer. Bila LI antara -2 sampai -6, atmosfer dikategorikan dalam keadaan tidak stabil, dalam keadaan tersebut badai guntur dan hujan lebat dapat terjadi. Kondisi atmosfer tidak dapat dinyatakan dengan menggunakan hanya satu indeks saja. Penaksiran biasanya dengan menggabungkan dua atau lebih nilai indeks, yaitu gabungan antara Indeks Pengangkatan (LI) dan Sholwater Index (SI). Index LI digunakan untuk menandai ketidakstabilan pada lapisan bawah dan SI digunakan untuk menandai ketidakstabilan pada lapisan atas. Indek SI pada jam 12 UTC sebesar Bila LI dan SI negatif menunjukkan bahwa di lapisan troposfer bawah dalam keadaan tidak stabil, dan pada lapisan troposfer atas dalam keadaan tidak stabil juga. Pada saat atmosfer dalam keadaan tidak stabil, maka berpotensi menimbulkan badai guntur, hujan lebat dan angin kencang. Dari K indeks jam 12 UTC, sebesar 39.6 menunjukkan bahwa potensi timbulnya badai guntur sebesar 80% 100%. Indeks SWEAT (Severe Weather Treath) baik digunakan untuk menandai potensi terjadinya cuaca buruk. Indeks SWEAT pada jam 00 UTC tercatat sebesar Dari nilai indeks SWEAT tersebut menunjukkan adanya potensi timbulnya cuaca buruk dalam beberapa jam ke depan. Untuk mengetahui besarnya energi yang terkandung dalam suatu massa udara, digunakan indeks CAPE (Convective Available Potential Energy). Nilai CAPE pada jam 00 UTC adalah sebesar 887 J/Kg. Nilai ini termasuk dalam kategori nilai CAPE yang sedang. Dengan adanya energi ini maka pertumbuhan awan-awan hujan tidak terlalu tinggi. ATMOSFERA 9

10 Precipitable Water (PW) menunjukkan kadar air yang ada di lapisan Troposfer. PW pada pada jam 12 UTC besar yaitu 6.58 cm atau 2.6 inch. Nilai PW di atas 2 inch menunjukkan kandungan kadar air yang sangat tinggi di lapisan Troposfer. Dari indeks-indeks di atas dapat disimpulkan bahwa kondisi atmosfer berdasarkan data RAOB jam 00 UTC tanggal 08 April 2017 dalam keadaan tidak stabil atau labil, yang berpotensi mengakibatkan pertumbuhan awanawan konvektif (Cb) yang menghasilkan hujan lebat. Jika ditinjau dari kondisi suhu muka air laut, kondisi perairan Indonesia suhunya masih hangat. Di wilayah perairan Jawa Timur khususnya, suhu muka laut berkisar antara 30 C 32 C. Semakin panasnya suhu muka air laut di sekitar Jawa Timur, mengakibatkan air laut mudah menguap, sehingga cukup tersedianya uap air di udara mengakibatkan terbentuknya awanawan hujan. Semakin panasnya suhu muka air laut di sekitar Jawa Timur, mengakibatkan air laut mudah menguap, sehingga cukup tersedianya uap air di udara mengakibatkan terbentuknya awan-awan hujan. 10 ATMOSFERA Gambar 7. Suhu muka laut perairan Indonesia (Sumber :

11 Kondisi cuaca memiliki keterkaitan dengan 5 pengatur (regime) yang mempengaruhi iklim yaitu kriosfer, litosfer/pedosfer, hidrosfer, biosfer, dan atmosfer. Untuk memprakiraan cuaca Jawa Timur pada bulan Mei 2017 perlu mempertimbangkan pengaruh atmosfer. Untuk menganalisa pengaruh atmosfer terhadap cuaca dan iklim di Jawa Timur, maka perlu dilakukan analisa skala global, regional dan lokal. Skala global meliputi gerak semu dan siklus Matahari, The Southern Oscillation Index (SOI), El Niño/Southern Oscillation (ENSO) dan Maden-Julian Oscillation (MJO). Skala regional meliputi Analisa anomali Outgoing Longwave Radiation (OLR), Siklon Tropis, Dipole Mode Index (DMI), Sirkulasi Monsun Asia-Australia, angin pasat, suhu muka laut, dan angin gradien. Sedangkan faktor skala lokal meliputi pengaruh angin darat dan angin laut, analisa Rawinsonde Observation (RAOB) dan jenis udara yang mempengaruhi atmosfer Jawa Timur di bulan Mei Gerak semu dan siklus Matahari/ Bulan Posisi semu Matahari mempengaruhi pemanasan sisi permukaan Bumi, pada periode 1 Mei 2017 (4 Sya ban 1438 H ) - 31 Mei 2017 (5 Ramadhan 1438 H) posisi semu Matahari berada di belahan Bumi Utara, hal ini mengakibatkan daratan Indonesia yang terletak di Utara Ekuator menerima panas relatif lebih banyak sehingga berpeluang tumbuhnya daerahdaerah bertekanan rendah di Utara Ekuator. Tabel 1. Koordinat posisi semu Matahari/Bulan di bulan Mei 2017 (Sumber: HARI TANGGAL JAM POSISI SEMU MATAHARI Senin 1 Mei WIB 14 o 59 LU ; 75 o 42 BB Rabu 31 Mei WIB 22 o 00 LU ; 75 o 33 BB HARI TANGGAL POSISI BULAN Jumat 12 Mei 2017/ 15 Sya ban 1438 H Bulan Purnama Sabtu 27 Mei 2017/1 Ramadhan 1438 H Bulan Baru ATMOSFERA 11

12 Siklus Matahari Siklus Matahari 11 tahunan diketemukan oleh Heinrich Schwabe pada tahun 1843, sekarang telah memasuki siklus ke -24, dan tahun teraktif pada siklus ke-24 sudah terjadi di bulan Februari tahun 2014, yaitu terdapat 146,1 Bintik Matahari (tabel 2). Bintik Matahari. Diprakirakan banyaknya Bintik Matahari berfluktuasi dan terus menurun sampai tahun 2020, pada saat kejadian El-Nino tahun 2015 (tabel 2) banyaknya Bintik Matahari relatif lebih banyak bila dibandingkan El-Nino tahun 1997/1998. Jumlah Bintik Matahari di bulan Mei 2017 diprakirakan berfluktuasi di sekitar 30, menyebabkan berkurangnya kedalaman dan luasan air laut yang mengalami peningkatan temperatur, sehingga peluang tumbuhnya awan-awan penghujan di bulan Mei 2017 di Jawa Timur diprakirakan di bawah normal klimatologinya. Tabel 2. Data Bintik Matahari bulanan dari Ionospheric Prediction Service - IPS - Radio and Space Weather Services of Australia (Sumber: 12 ATMOSFERA

13 Southern Oscillation Index (SOI) Indeks SOI memberikan informasi tentang perkembangan dan intensitas El Niño atau La Nina di Samudera Pasifik, Indeks SOI dihitung berdasarkan perbedaan tekanan udara antara Tahiti dan Darwin. Harga Indeks SOI yang terus menerus di bawah - 7 (tekanan udara di Tahiti relatif lebih rendah) mengindikasikan adanya El Nino, Harga Indeks SOI yang terus menerus di atas +7 (tekanan udara di Darwin relatif lebih rendah) mengindikasikan adanya La Nina, harga Indeks SOI antara -7 dan +7 umumnya mengindikasikan kondisi netral. Indeks SOI selama 30 hari terakhir (25 Maret sampai dengan tanggal 23 April 2017 harganya yaitu 5,4 (pada gambar 1) mengindikasikan netral, harga indeks SOI pada bulan Gambar 1. Indeks SOI -30 harian sampai dengan tanggal 23 April 2017 (Sumber : ATMOSFERA 13

14 Mei 2017 diprakirakan berfluktuasi dalam kisaran netral negatif, diprakirakan tekanan udara di di Samudera Pasifik Barat (Darwin) masih relatif sama atau lebih tinggi dari pada tekanan udara di Samudera Pasifik Tengah (Tahiti). Menurut BOM Australia) harga Indeks SOI bulanan tahun 1997 pada waktu terjadi El Nino ( soihtm1.shtml), rata-ratanya sebesar - 10,3, mirip dengan harga Index SOI bulanan tahun 2015 yang rata-ratanya sampai dengan bulan Desember 2015 sebesar -11,23. Bahkan tahun 2015 lebih negatif, hal ini mengindikasikan ada pengaruh El Nino. Indeks SOI untuk bulan Mei 2017 diprakirakan netral (negatif), sehingga peluang pertumbuhan awan pada bulan Mei 2017 di Jawa Timur diprakirakan di bawah normal klimatologinya. El Niño/Southern Oscillation (ENSO) Indeks ENSO (El Niño/Southern Oscillation) berdasarkan kepada suhu muka laut, El Nino merupakan fenomena global dari sistem interaksi lautatmosfer yang ditandai dengan memanasnya suhu muka laut di Ekuator Pasifik Tengah (Niño3.4) yaitu daerah antara 5 o LU - 5 o LS dan 170º BB 120º BB atau anomali suhu muka laut di daerah tersebut positif (lebih panas dari rataratanya) maka wilayah Indonesia yang terpengaruh akan berkurang curah hujannya secara drastis. Harga Indeks ENSO yang terus menerus di bawah 0,5 mengindikasikan adanya La Nina, harga Indeks EN- SO yang terus menerus di atas + 0,5 mengindikasikan adanya El Nino, harga Indeks ENSO antara - 0,5 dan + 0,5 umumnya mengindikasikan kondisi netral. Gambar 2. Anomali suhu mingguan sampai dengan 23 April 2017 (Sumber: 14 ATMOSFERA

15 Tabel 3. Tabel Prakiraan International Research Institute Climate Prediction Centre (Sumber: Anomali Suhu Mingguan (Niño3.4) BOM (gambar 2) sampai dengan 23 April 2017 harganya positif + 0,5 o C, menurut Climate Prediction Centre IRI (tabel 3) periode Mei-Juni- Juli (MJJ) pengaruh El- Niño peluangnya sekitar 56% kemudian pada bulan-bulan berikutnya peluangnya di sekitar 69%, sehingga bulan Mei 2017 di Jawa Timur pertumbuhan awannya diprakirakan di bawah normal klimatologinya. ANALISA MADEN-JULIAN OSCILA- TION The Madden-Julian Oscillation (MJO) adalah fluktuasi cuaca mingguan atau bulanan di daerah tropis, fluktuasi berupa periode basah yaitu periode banyak awan penghujan kemudian disusul periode kering yaitu periode awan konvektif sukar terbentuk (convectively suppressed), fluktuasi tersebut terjadi berganti-ganti (basah dan kering) dengan total periodenya antara 40 hari sampai 50 hari, bila periodenya lebih pendek dari pada periode musim maka dikatakan sebagai variasi di dalam musim (intraseasonal variation). MJO pada awalnya diketemukan oleh Roland A. Maden dan Paul R. Julian pada tahun 1971 dalam bukunya yang berjudul Detection of a Day Oscillation in the Zonal Wind in the Tropical Pacific. Intensitas dan keberadaan MJO dinyatakan dengan indeks RMM (Real -time Multivariat MJO Index), MJO dipengaruhi oleh gerak semu Matahari, ATMOSFERA 15

16 Gambar 3. Fase MJO 40 hari periode 16 Maret April 2017 (Sumber: MJO bergerak ke arah Timur dalam 8 fase sesuai dengan lokasi geografi fase MJO. Fase 1 di atas Benua Afrika (40 o BT 60 o BT), Fase 2 di Samudera Hindia Barat (60 o BT 80 o BT), Fase 3 di atas Samudera Hindia Timur (80 o BT 100 o BT), Fase 4 di atas Indonesia Barat (100 o BT 120 o BT), Fase 5 di atas Indonesia Timur (120 o BT 140 o BT), Fase 6 di Pasifik Barat (140 o BT 160 o BT), Fase 7 di Pasifik Tengah (160 o BT 180 o BT), Fase 8 di Pasifik Timur (180 o BB 160 o BB). Gambar 3 memperlihatkan perjalanan Fase MJO selama 40 hari terakhir (mulai tanggal 16 Maret April 2017), Fase MJO dengan indeks yang relatif kecil bergerak ke semua Fase, berakhir di Fase 7 pada tanggal 24 April 2017 dengan nilai indeks yang relatif kecil. Prakiraan BOMM: Australian Bureau of Meteorology - POAMA Coupled System, 40 hari ke depan (20 April Juni 2017), diagram Fase pada gambar 4 di atas MJO terlihat pada minggu pertama melintas (dengan harga indeks yang relatif kecil) dari Fase 8 ke Fase 7, kemudian pada minggu kedua sampai minggu ke-empat bergerak ke Fase 8, ke Fase 1, kemudian dengan harga yang relatif kecil berakhir di Fasa 2. Garis kuning adalah pergerakan Fase dari 51 data, garis hijau adalah rata-rata 16 ATMOSFERA

17 Gambar 4. Indeks RMM (Real-time Multivariat MJO Index)dan prediksi MJO menurut EMON (Sumber: adalah rata-rata pergerakan Fase dari 51 data, garis hijau tebal merupakan rata-rata pergerakan Fase di minggu pertama dan garis hijau tipis adalah rata-rata pergerakan Fase di minggu kedua sampai dengan minggu keempat. Daerah yang diarsir abu-abu mewakili 50% dari pergerakan Fase seluruh data dan daerah yang diarsir abuabu muda mewakili 90% dari pergerakan Fase seluruh data, sehingga daerah yang dilintasi Fase MJO berpeluang mengalami periode basah. Dengan demikian karena Jawa Timur merupakan daerah Fase 4 yang tidak dilewati Fase MJO maka Jawa Timur pada bulan Mei 2017 mengalami periode awan konvektif sukar terbentuk (convectively suppressed). Analisa anomali OLR (Outgoing Longwave Radiation) Analisa Outgoing Longwave Radiation (OLR) sering digunakan sebagai cara untuk mengidentifikasi ketinggian, ketebalan awan hujan konvektif. Peta (gambar 5) menggambarkan posisi awan berdasarkan MJO-OLR, warna ungu dan biru (anomali OLR negatif) menunjukkan daerah tersebut mengalami peningkatan pertumbuhan awan (enhanced convection) atau peluang hujan meningkat, menunjukkan daerah tersebut aktif, lebih tinggi dari keadaan normalnya, sedangkan untuk daerah dengan warna orange menunjukkan keadaan di bawah normalnya tidak b a n y a k p e r t u m b u h a n a w a n (suppressed conditions). Prediksi MJO ATMOSFERA 17

18 Gambar 5. Prakiraan MJO diikuti anomali OLR untuk 15 hari ke depan mulai 24 April 2017 (Sumber: yang diikuti oleh anomali OLR selama 15 hari ke depan yaitu mulai dari tanggal 24 April 2017 sampai dengan tanggal 9 Mei 2017 maka Jawa Timur pada bulan Mei mengalami periode tidak banyak pertumbuhan awan (convectively suppressed). Siklon Tropis Dengan bergesernya posisi semu Matahari ke belahan Bumi Utara maka peluang timbulnya daerahdaerah bertekanan rendah di belahan Bumi Utara meningkat dan bila energi pemanasannya cukup maka daerah bertekanan rendah akan berkembang menjadi Silkon Tropis. Pada bulan April 2017 di Utara Ekuator terjadi 3 Siklon Tropis, yaitu di Samudera Atlantik ada Siklon Tropis Arlene, di Samudera Pasifik Barat ada Siklon Tropis Muifa dan Tropis Depression (Two), dan di Selatan Ekuator terjadi 4 Siklon Tropis yaitu di Samudera Pasifik Selatan terjadi 2 Siklon Tropis yaitu Siklon Tropis (Fourteen) dan Siklon Cook, di Samudera Hindia Selatan terjadi 1 Siklon (Ernie), di Samudera Hindia Utara terjadi 1 Badai Tropis (Maarutha). 18 ATMOSFERA

19 Dari 4 siklon tropis tersebut, hanya Siklon (Ernie) dan Badai Tropis (Maarutha) yang relatif berpengaruh terhadap pola angin gradien pada wilayah Indonesia. Untuk bulan Mei 2017 peluang terjadinya siklon di Utara Ekuator terutama di Samudera Pasifik meningkat, maka diprakirakan di Jawa Timur pada bulan Mei 2017 peluang tumbuhnya awan penghujan di bawah normal klimatologinya. Dipole Mode Index (DMI) Indeks Dipole Mode dihitung berdasarkan perbedaan anomali suhu muka laut antara Samudera Hindia Bagian Barat (10 LS - 10 LU, 50 BT - 70 BT) dan Samudera Hindia Bagian Timur (10 LS - 0 LS, 90 BT BT ). Indeks Dipole Mode bernilai positif menunjukkan anomali suhu muka laut di Samudera Hindia Bagian Barat relatif lebih tinggi sehingga meningkatkan peluang pertumbuhan awan di Samudera Hindia Bagian Barat. Update Indeks DMI minggu yang lalu tanggal 23 April 2017 adalah positif 0,22 (gambar 6), diprakirakan nilai indeks pada bulan Mei 2017 di sekitar nilai threshold (+ 0,4) dalam kisaran netral (positif) sehingga peluang pertumbuhan awan di Samudera Hindia Timur yaitu Indonesia Bagian Barat relatih di bawah normal klimatologinya. Tabel 4. Distribusi frekuensi Siklon Tropis periode tahun akhir April 2017 (Sumber : ATMOSFERA 19

20 Gambar 6. Harga DMI mingguan tanggal 23 April 2017 (Sumber: Tabel 5. Peluang nilai DM menurut Predictive Ocean Atmosphere Model for Australia (POAMA) (Sumber: Prakiraan POAMA (tabel 5), Indeks Dipole Mode pada bulan Mei 2017 diprakirakan netral dengan peluang 81,8 %, sehingga peluang tumbuhnya awan-awan di sekitar Samudera Hindia Bagian Timur (sebelah Barat Sumatera) dan di Samudera Hindia Bagian Barat mempunyai peluang yang sama. Pada kenyataannya pada bulan April 2017 pertumbuhan awan di Samudera Hindia Bagian Timur yaitu di sebelah Barat Sumatera relatif tinggi sehingga berdasarkan Indeks Dipole Mode maka pada bulan Mei 2017 di Jawa Timur pertumbuhan awannya sama dengan normal klimatologinya. 20 ATMOSFERA

21 Gambar 7. Rata-rata lima hari terakhir Indeks Monsun Australia pada 23 April 2017 (Sumber: Sirkulasi Monsun Asia-Australia Indonesia bukan daerah sumber monsun, tetapi ada daerah yang dilalui aliran udara monsun sehingga cuaca dan iklimnya terpengaruh oleh monsun. Indeks Monsun Australia (gambar 7) pada akhir bulan April 2017 berfluktuasi di sekitar harga rata-rata klimatologinya, maka untuk bulan Mei 2017 diprakirakan berfluktuasi di sekitar harga rata-rata klimatologinya, sehingga peluang pembentukan awan di sekitar Jawa, Bali, dan Nusa Tenggara seperti normal klimatologinya (besarnya harga indeks berkorelasi positif terhadap peluangnya hujan). Angin Pasat (Trade winds) Angin Pasat di Samudera Pasifik Barat di sekitar Ekuator selama 5 hari terakhir sampai dengan 23 April 2017 mendekati rata-rata klimatologinya di sebagian besar Samudera Pasifik. Angin Pasat diprakirakan melemah di hari-hari mendatang, maka pada bulan Mei 2017 di Jawa Timur peluang pertumbuhan awannya di bawah normal klimatologinya. Selama kejadian La Niña harga anomali angin pasat di Samudera Pasifik di sekitar Ekuator akan terusmenerus menguat, sebaliknya selama El Niño maka harga anomali Angin ATMOSFERA 21

22 Gambar 8. Angin Pasat dan anomalinya 5 hari terakhir s.d. 26 Maret 2017 (Sumber : Pasatnya akan terus-menerus melemah di bawah harga rata-rata klimatologinya, bahkan arah anginnya berubah. Suhu Muka Laut Menurut prakiraan JAMSTEC (Japan Agency for Marine Earth Science and Technology), suhu muka laut periode Juni-Juli-Agustus 2017 di sebagian besar wilayah laut Indonesia umumnya mengalami anomali dingin terutama di Samudera Hindia sebelah Barat Sumatera, untuk NINO3,4 diprakirakan anomali suhunya sekitar + 0,5 o C (gambar 10). Gambar 9. Kawasan NINO1, NINO2, NINO3, NINO3,4, NINO4 di Samudera Pasifik menurut IRI (Sumber : 22 ATMOSFERA

23 Gambar 10. Prakiraan Anomali Suhu Permukaan Laut JJA (Juni-Juli-Agustus) (Sumber: Gambar 11. Prediksi anomali suhu muka laut bulan Mei 2017 (Sumber: Dengan mulai meningkatnya anomali suhu muka laut di NINO3,4, maka pada bulan Mei 2017 di Jawa Timur peluang pertumbuhan awannya di bawah normal klimatologinya. Temperatur Bawah Laut Suhu air laut di kedalaman bawah laut pada 5 hari terakhir sampai dengan tanggal 24 April 2017 (gambar 12) terlihat bahwa suhu air bawah laut mendekati rata-ratanya di sebagian besar wilayah Samudera Pasifik di ATMOSFERA 23

24 Gambar 12. Anomali suhu pada kedalaman laut (Sumber: Ekuator, daerah anomali hangat pada kedalaman 100 m 150 m terlihat di Samudera Pasifik, dan di kedalaman dangkal di Samudera Pasifik Timur sementara di kedalaman bawahnya terdapat daerah anomali dingin, menyebabkan peluang pertumbuhan awan di Jawa Timur pada bulan Mei 2017 sama dengan normal klimatologinya. ANGIN GRADIEN Angin gradien (gambar 13) tanggal 26 April 2017 jam UTC di sekitar Ekuator berjejer satu eddy (pusaran yang berpotensi menjadi tekanan rendah) dan tiga daerah bertekanan rendah, serta angin Gradien bertiup dari arah Timur- Tenggara maka menyebabkan menurunnya peluang pertumbuhan awan penghujan. Bila angin Gradien bertiup dari arah Barat Laut kemudian garis-garis yang menghubungkan arah yang sama (stream line) mengarah ke Laut Jawa, maka perlu diperhatikan adanya Cold Surge (seruakan dingin). 24 ATMOSFERA

25 Gambar 13. Angin Gradien ketinggian meter tanggal 26 April UTC (Sumber: Gambar 14. Citra Satelit Cuaca tanggal 26 April 2017 jam UTC (Sumber: ATMOSFERA 25

26 Pengaruh Cold Surge bisa sampai ke Pulau Jawa bila selisih tekanan udara antara Gushi dan Hongkong lebih dari 10 milibar (gambar 15), dan bila angin Gradien dari arah Barat- Barat Laut. Karena Indeks Surge 15 hari terakhir (10 25 April 2017) masih berfluktuatif positif (tekanan udara Hongkong lebih rendah), maka masih ada peluang besarnya Indeks Surge yang lebih dari 10 milibar yang akan mempengaruhi cuaca di Jawa Timur pada bulan Mei 2017 bila Angin Gradien masuk Jawa Timur dari arah Barat Laut. Jenis Udara yang mempengaruhi cuaca di Jawa Timur pada bulan Mei 2017 dan analisa RAOB (Rawinsonde Observation) Jenis udara yang mempengaruhi cuaca di Jawa Timur pada bulan Mei 2017 bila Angin Gradien bertiup dari arah Tenggara adalah jenis udara Gambar 15. Indeks Surge Gushi (32,10 LU 115,4 BT Hongkong-45007(22 LU 114 BT) periode tanggal 10 April April 2017 (Sumber data : 26 ATMOSFERA

27 tropis Benua Australia yang sifatnya dingin dan kering serta mantab. Sedangkan jenis udara Tropis Lautan Pasifik Barat Daya (sebelah Timur Australia) akan bersifat hangat dan mantab bila angin bertiup dari arah Timur. Pada tanggal 26 April 2017 jam WIB (00.00 UTC), data METAR WIEE (Padang) METAR WIEE Z 36004KT 9999 FEW020 25/24 Q1010=, dan data METAR WATT (Kupang) 28 Maret 2017 jam WIB (00.00 UTC): METAR WATT Z 09006KT 9999 SCT020 29/25 Q1012 NOSIG= Tekanan udara permukaan (QNH) di Padang (Minangkabau International Airport WIEE) mb dan tekanan udara permukaan (QNH) di Kupang (El Tari WATT) mb, beda sebesar 2 mb. Tekanan udara di Kupang Gambar 16. Data RAOB tanggal 26 April 2017 jam UTC di Juanda (Sumber : BMKG Juanda dan ATMOSFERA 27

28 lebih tinggi (bulan Oktober 2015 beda sebesar 6 mb, lebih rendah Kupang), perbedaan tersebut menurunkan peluang pertumbuhan awan konvektif di sekitar Kupang. Dari pengaruh jenis udara yang mempengaruhi cuaca Jawa Timur dan perbedaan tekanan udara antara Kupang yang lebih rendah dari pada Padang serta angin yang dominan dari arah Timur Timur Tenggara, maka pada bulan Mei 2017 di Jawa Timur dipengaruhi oleh perpaduan dua jenis udara tersebut sehingga pertumbuhan awan penghujannya di bawah normal klimatologinya, mengalami musim transisi menuju musim kemarau yang dimulai dari dataran rendah di sisi Barat kemudian bergeser ke sisi Timur. KESIMPULAN Dengan mempertimbangkan : 1. Tekanan udara permukaan Kupang pada tanggal 26 April 2017 lebih tinggi dari pada Padang, angin permukaan dominan arah Timur Timur Tenggara maka peluang pertumbuhan awan penghujan sama dengan normalnya, 2. Pola angin gradien dominan dari arah Timur Timur Tenggara maka peluang pertumbuhan awan penghujan sama dengan normalnya, 3. Anomali air hangat di kedalaman mendekati rata-rata klimatologinya di sebagian besar wilayah di Samudera Pasifik, menyebabkan peluang pertumbuhan awan penghujan di Jawa Timur pada bulan Mei 2017 sama dengan normal klimatologinya, 4. Prediksi rata-rata anomali suhu muka laut di wilayah NINO3,4 pada bulan Mei 2017 sekitar + 0,5 o C, dengan mulai meningkatnya anomali suhu muka laut di NI- NO3,4 tersebut maka pada bulan Mei 2017 di Jawa Timur peluang pertumbuhan awannya di bawah normal klimatologinya, 5. Angin Pasat di Samudera Pasifik Barat di sekitar Ekuator selama 5 hari terakhir sampai dengan 23 April 2017 mendekati rata-rata klimatologinya di sebagian besar Samudera Pasifik, maka peluang pertumbuhan awan di Jawa Timur pada bulan Mei 2017 di bawah normal klimatologinya, 6. Indeks Monsun Australia untuk bulan Mei 2017 diprakirakan berfluktuasi di sekitar harga ratarata klimatologinya, sehingga peluang pertumbuhan awan pada bulan Mei 2017 sama dengan normal klimatologinya, 28 ATMOSFERA

29 7. Indeks Dipole Mode pada bulan Mei 2017 diprakirakan netral dengan peluang 81,8 % sehingga peluang pertumbuhan awan di Jawa Timur sama normal klimatologinya, 8. Peluang terjadinya siklon di Utara Ekuator diprakirakan akan meningkat, sehingga peluang pertumbuhan awan penghujan di Selatan Ekuator sama dengan normal klimatologinya, 9. Prediksi MJO yang diikuti oleh anomali OLR selama 15 hari ke depan yaitu mulai dari tanggal 24 April 2017 sampai dengan tanggal 9 Mei 2017 maka Jawa Timur pada bulan Mei mengalami periode tidak banyak pertumbuhan awan (convectively suppressed), 10. Fase MJO pada bulan Mei 2017 diprakirakan tidak melintas di Fase 4 (Jawa Timur) sehingga diprakirakan mengalami periode tidak banyak pertumbuhan awan (convectively suppressed), 11. Menurut Climate Prediction Centre IRI, periode Mei-Juni-Juli (MJJ) pengaruh El- Niño peluangnya sekitar 56% kemudian pada bulan-bulan berikutnya peluangnya di sekitar 69%, sehingga bulan Mei 2017 di Jawa Timur pertumbuhan awannya diprakirakan di bawah normal klimatologinya, 12. Indeks SOI (Tahiti Darwin) untuk bulan Mei 2017 diprakirakan netral (negatif), sehingga peluang pertumbuhan awan pada bulan Mei 2017 di Jawa Timur diprakirakan di bawah normal klimatologinya, 13. Jumlah Bintik Matahari di bulan April 2017 diprakirakan berfluktuasi di sekitar 30, menyebabkan berkurangnya kedalaman dan luasan air laut yang mengalami peningkatan temperatur, sehingga peluang tumbuhnya awanawan penghujan diprakirakan di bawah normal klimatologinya. Dengan mempertimbangkan 13 faktor tersebut, maka Jawa Timur pada bulan Mei 2017 diprakirakan mengalami musim transisi menuju musim kemarau yang dimulai dari dataran rendah di sisi Barat kemudian bergeser ke sisi Timur. Jika mereka berpaling maka katakanlah: Aku telah memperingatkan kamu dengan petir, seperti petir yang menimpa kaum Aad dan Tsamud. (QS: Fushilat [41]: 13). (Tonny S ) ATMOSFERA 29

30 Daftar Pustaka : Al-Quran Surah Fushilat [41] : 13 Maslakah, Firda A Variabilitas Parameter Ketidakstabilan Atmosfer di Juanda Surabaya Tahun Wirjohamidjojo, Soerjadi Pemanfaatan Data Radar dan Satelit untuk Prakiraan Jangka Pendek CLIVAR/clivar_wh.shtml iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/sst-forecasts/ nino34monadj.gif ATMOSFERA

31 1. Prakiraan Curah Hujan Bulan Mei 2017 Prakiraan hujan untuk bulan Mei 2017 wilayah Jawa Timur dan sekitarnya, secara umum diprakirakan masuk pada kategori rendah, ini terlihat dari curah hujan berkisar antara mm. Wilayah Jawa Timur yang berpotensi memiliki curah hujan dengan kategori rendah ( mm) di antaranya adalah: sebagian besar wilayah Kabupaten/Kota Bojonegoro, Gresik, Surabaya, Mojokerto, Jombang, Nganjuk, Madiun, Ponorogo, Tulungagung, Blitar, Kediri, Probolinggo, Bondowoso, Situbondo, Bangkalan, dan Sampang serta sebagian kecil wilayah Kabupaten/Kota Tuban, Lamongan, Sidoarjo, Magetan, Ngawi, Pacitan, Trenggalek, Malang, Batu, Pasuruan, Lumajang, Jember, Pamekasan dan Sumenep. Untuk curah hujan dengan kategori menengah ( mm) di antaranya Gambar 1. Peta prakiraan curah hujan Mei 2017 (Sumber : Stasiun Klimatologi Karangploso Malang) ATMOSFERA 31

32 adalah: sebagian besar wilayah Kabupaten/Kota Tuban, Lamongan, Sidoarjo, Magetan, Ngawi, Pacitan, Trenggalek, Malang, Batu, Pasuruan, Lumajang, Jember, Pamekasan dan Sumenep, serta sebagian kecil wilayah Kabupaten/Kota Bojonegoro, Gresik, Surabaya, Mojokerto, Jombang, Nganjuk, Madiun, Ponorogo, Tulungagung, Blitar, Kediri, Probolinggo, Bondowoso, Situbondo, Bangkalan, dan Sampang. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar Prakiraan Sifat Hujan Bulan Mei 2017 Sifat hujan merupakan perbandingan antara jumlah curah hujan yang terjadi selama satu bulan atau periode dengan nilai rata-rata atau normalnya dari bulan atau periode tersebut. Berdasarkan gambar di bawah, prakiraan sifat hujan bulan Mei 2017 adalah sebagai berikut : Secara umum diketahui bahwa wilayah Jawa Timur untuk bulan Mei 2017 berada pada sifat hujan Normal (85-115%). Untuk sifat hujan di atas normal ( %) di antaranya adalah: sebagian kecil wilayah Kabupa- 32 ATMOSFERA Gambar 2. Peta prakiraan sifat hujan Mei 2017 (Sumber : Stasiun Klimatologi Malang)

33 ten/kota Bojonegoro, Gresik, Jombang, Nganjuk, Pacitan, Blitar, Malang, Pasuruan, dan Banyuwangi, serta sebagian besar wilayah Kabupaten/Kota Lamongan, Tuban, Mojokerto, Probolinggo, Bondowoso, Jember, dan Situbondo. Sedangkan untuk sifat hujan di bawah normal (51 84%) di antaranya adalah: sebagian kecil wilayah Kabupaten/Kota Nganjuk, Pacitan, Trenggalek, Tulungagung, Blitar, Kediri, Bojonegoro, dan Malang, serta sebagian besar wilayah Kabupaten/Kota Madiun dan Lumajang. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2 di atas. 3. Arah dan Kecepatan Angin Lapisan Atas Berdasarkan klimatologi angin untuk bulan Mei 2017 di lapisan 250 mb diprakirakan angin di wilayah Jawa Timur pada lapisan 250 mb atau pada ketinggian feet akan berhembus secara umum dari arah Timur Laut Gambar 3. Arah dan kecepatan angin lapisan atas Mei (Sumber: ITACS dan ESRL) ATMOSFERA 33

34 untuk lapisan 500 mb atau pada ketinggian feet, cenderung dari arah Timur Laut dengan kecepatan berkisar antara 2 3,5 m/detik. 4. Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Kejadian kebakaran hutan berpeluang besar terjadi di musim kemarau didukung oleh curah hujan rendah, suhu tinggi, kelembaban udara rendah dan kecepatan angin yang memicu peningkatan kekeringan tanah. Jumlah curah hujan tercatat di Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya hingga tanggal 31 April 2017 sebesar mm. Sedangkan temperatur maksimum harian berkisar antara 24.0 o C hingga 33.4 o C. Gambar 4. Jumlah Curah Hujan dan Suhu Maksimum di Juanda Surabaya Bulan Desember April Gambar 5. Peta Sebaran Titik Api bulan April 2017 di Jawa Timur (Sumber : Data Satelit NOAA 18) ATMOSFERA

35 Hasil pantauan satelit NOAA 18 (ASMC), TERRA, NPP (LAPAN) hingga tanggal 30 April 2017 tidak ada titik api yang terpantau. Pada bulan Mei 2017, diprakirakan wilayah Jawa Timur berapa pada musim peralihan dari musim penghujan ke musim kemarau. Peta prakiraan curah hujan bulan Mei 2017 menunjukkan sebagian besar wilayah Jawa Timur berada pada kategori curah hujan rendah. Dengan demikian pada bulan ini diprakirakan peluang terjadinya kebakaran hutan meningkat dari pada bulan sebelumnya. Prakiraan kemudahan terjadinya kebakaran hutan di Jawa Timur pada awal Mei 2017 ditampilkan pada gambar di bawah ini. 5. Potensi penyakit demam berdarah Penyakit demam berdarah memiliki peluang besar terjadi pada musim penghujan dengan kondisi suhu udara yang hangat dan kelembaban udara yang tinggi. Selain itu, curah 3 Mei Mei Mei Mei 2017 Gambar 6. Prakiraan kemudahan terjadinya kebakaran hutan di Jawa Timur pada awal Mei 2017 ATMOSFERA 35

36 hujan yang tinggi meningkatkan jumlah genangan air yang mendukung perkembangbiakan nyamuk demam berdarah. Pada bulan Mei 2017, provinsi Jawa Timur secara umum diprakirakan berada pada musim peralihan menuju musim kemarau, curah hujan diprakirakan menurun dibandingkan bulanbulan sebelumnya, sehingga peluang terjadinya wabah demam berdarah juga mulai menurun. 6. Tingkat kenyamanan terkait dengan kondisi cuaca Kesehatan dan aktivitas manusia terkait erat dengan parameter cuaca seperti temperatur udara, kelembaban relatif, radiasi matahari dan kecepatan angin. Aktivitas manusia terkadang terganggu oleh kondisi cuaca yang menyebabkan ketidaknyamanan badan dan pikiran, bahkan pada kondisi yang ekstrim dapat menyebabkan gangguan kesehatan. Hubungan antara parameter cuaca seperti temperatur udara dan kelembaban relatif dengan kesehatan dan aktivitas manusia dapat dinyatakan dengan suatu indeks yang disebut dengan Discomfort Index (DI). Pada gambar 8 berikut ditampilkan grafik Discomfort Index berdasarkan data Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya bulan Desember 2016 hingga April 2017 ditentukan dengan persamaan: DI = T 0,55 x(1-0,01 x RH)*(T-14,5) Keterangan: DI = Discomfort Index T = Temperatur bola kering ( o C) R = Kelembaban relatif (%) 36 Gambar 7. Jumlah curah hujan per dasarian (10 harian) Desember 2016 April 2017 Stamet Juanda Surabaya ATMOSFERA

37 Gambar 8. Grafik Discomfort Index Stamet Juanda Desember April 2017 Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa nilai Discomfort Index meningkat seiring dengan meningkatnya temperatur ambient dan begitu pula sebaliknya. Kelembaban relatif yang rendah dapat meningkatkan ketidaknyamanan karena mengurangi pelepasan panas dari dalam tubuh. Pada bulan April 2017 nilai temperatur udara dan kelembaban nisbi tinggi, dan nilai Discomfort Index pada bulan April 2017 berkisar antara 25.3 hingga 27.4 dengan rata-rata Nilai rata-rata indeks ketidaknyamanan tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan bulan sebelumnya. Interpretasi nilai Discomfort Index disajikan pada tabel 1 berikut ini. Ditinjau dari prakiraan cuaca untuk bulan Mei 2017, kisaran Discomfort Index harian untuk bulan Mei 2017 berpotensi mengalami kenaikan dibandingkan bulan April Tabel 1. Interpretasi Nilai Discomfort Index DI ( o C) Interpretasi <21 Tidak dirasakan adanya ketidaknyamanan <50% populasi merasakan ketidaknyamanan >50% populasi merasakan ketidaknyamanan Mayoritas populasi merasakan ketidaknyamanan Setiap orang merasakan stress >32 Kondisi darurat dan memerlukan bantuan medis ATMOSFERA 37