Perubahan Klimatologi di Priangan Timur (Studi Kasus Kabupaten Ciamis, Jawa Barat) dan Hubungannya dengan Suhu Permukaan Laut

Transkripsi

1 Perubahan Klimatologi di Priangan Timur (Studi Kasus Kabupaten Ciamis, Jawa Barat) dan Hubungannya dengan Suhu Permukaan Laut O L E H M U H A M M A D Y U S U F A W A L U D D I N, S. K E L. IR. I N D A H R I Y A N T I N I, M S I. R U S K Y I N T A N P R A T A M A, S T P. LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT UNIVERSITAS PADJADJARAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN UNIVERSITAS PADJADJARAN September 2011

2 Pendahuluan Indonesia = vulnerable country (IPCC, 2007) Perubahan iklim = perubahan pola curah hujan (Boer, 2007). Daerah iklim A Indonesia mengalami penurunan curah hujan signifikan (Awaluddin, 2011).

3 Pendahuluan Priangan Timur = Zona Iklim A Kab. Ciamis : daerah wisata dan komoditas pertanian dan perikanan. Minimnya penelitian tentang iklim di daerah tsb.

4 Peta potensi daerah Kab. Ciamis (Munawwaroh, 2003)

5 Persiapan Tim peneliti mengadakan pertemuan secara rutin dan atau berkomunikasi secara intensif untuk perencanaan kegiatan. Mengurus perijinan kegiatan penelitian ke lokasi penelitian melalui intansi terkait (KESBANGPOLINMAS, Kab. Ciamis), serta berdiskusi untuk mendapatkan arahan dari instansi tersebut. Melakukan koordinasi dengan Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Ciamis, guna memperoleh input informasi tambahan terkait dengan kondisi suhu permukaan laut di daerah setempat. Diperoleh beberapa daerah selatan Kabupaten Ciamis yang memang berhubungan langsung dengan laut sebagai pertimbangan dalam penelitian kali ini, termasuk ke Kecamatan Cijulang dan Kecamatan Parigi sebagai daerah pesisir dan daerah pengamatan hujan. Melakukan koordinasi dengan Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG) untuk permasalahan iklim termasuk curah hujan di daerah tersebut.

6 Pengumpulan Data Data curah hujan bulanan dikumpulkan melalui BMKG yang berasal dari stasiun pengamatan hujan di wilayah Ciamis. Rentang tahun yang dikumpulkan mulai dari tahun Data grid curah hujan juga diperoleh melalui database University of Delaware dengan skala 0,5 o x 0,5 o. Selanjutnya dilakukan penyesuaian wilayah (latitude dan longitude) seperti yang tercantum dalam lokasi penelitian ini.

7 Data Data suhu permukaan laut bulanan diperoleh melalui database yang berasal dari HaDISST ver.1. Sebelumnya dilakukan ploting/cropping posisi latitude dan longitude terhadap lokasi suhu permukaan laut yang sesuai dengan lokasi penelitian ini.

8 Analisa Data Data curah hujan bulanan yang diperoleh dari hasil observasi stasiun pengamatan hujan dianalisa tingkat kelengkapannya serta dilakukan uji normalitas terhadap data-data tersebut. Selanjutnya, untuk mengurangi bias, data tersebut dilakukan penghilangan tren data (de-trended) yang disesuaikan dengan metode yang digunakan dalam penelitian ini. Sehingga dapat dilakukan analisa lanjutan berupa pembandingan dengan data grid yang telah dilakukan kualitas kualitas oleh penyedia data tersebut. Data curah hujan yang diperoleh dari grid bulanan dilakukan uji normalitasnya serta kelengkapan datanya untuk daerah penelitian yang dimaksudkan. Data suhu permukaan laut telah didapatkan dalam bentuk file Netcdf untuk kemudian dilakukan konfersi menjadi text file sehingga memudahkan untuk pengolahan data selanjutnya. Data index bulanan dari NINO3.4 didapatkan untuk melengkapi analisa tambahan dalam penelitian ini.

9 Probability Output Sebaran normalitas data rainfal l yg digunakan. Normal Probability Plot Data

10 (a) curah hujan. (b) The wavelet power spectrum. The contour levels are chosen so that 75%, 50%, 25%, and 5% of the wavelet power is above each level, respectively. The cross-hatched region is the cone of influence, where zero padding has reduced the variance. (c) The global wavelet power spectrum. Reference: Torrence, C. and G. P. Compo, 1998: A Practical Guide to Wavelet Analysis. Bull. Amer. Meteor. Soc., 79,

11 Wavelet NINO 3.4

12 Wavelet IOD

13 Wavelet SOI

14 Temperature (degc) Lokal SPL anomali 1.2 Local SST anomalies A* B* C* Years

15 Temperature (degc) Global SPL anomali 1.2 Global SST anomalies Years

16 Hambatan & Penanganan Ketersediaan data rainfall di lokasi penelitian. Akan diambil stasiun yg >80% (Aldrian dan Susanto, 2003). Analisa wavelet masih memerlukan perbaikan kode program.

17 Next Step Perbaikan hasil wavelet analisis Korelasi silang dan Korelasi Pearson. Laporan akhir dan publikasi/seminar

18 Terima Kasih