Perangkat Lunak Tahun Fungsi Linux Suse 9.0 Windows XP

Transkripsi

1 III. METODOLOGI 3.1. Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan di Unit Pelaksanaan Teknis (UPT) Hujan Buatan, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT), Jakarta Bahan dan Alat Data iklim tahun dari European European Centre for Medim-Range Weather Forecasts (ECMWF) Tutupan lahan dari US NAVY atau USGS GTOP30 Seperangkat komputer yang dilengkapi perangkat lunak seperti yang tertera pada tabel 3. Gambar 5. Diagram alir penelitian 3.3. Metode Dalam Menjalankan model REMO terdiri dari beberapa tahapan, yaitu : Tahap compiler installation Tahap persiapan (pre processing) Menjalankan model REMO Tahap analisis (post processing) Tahap compiler installation Untuk dapat menggunakan Model Iklim Regional REMO terlebih dahulu disiapkan perangkat lunak sebagai berikut : LINUX Dalam penelitian ini distro LINUX yang digunakan adalah SUSE 9.0. Lahey Fortran Fujitsu 95. Lahey Fortran Fujitsu 95 adalah Fortran Compiler yang paling optimal untuk mendukung Model REMO. Model Iklim Regional REMO. GraDS Perangkat lunak ini digunakan untuk menganalisa keluaran dari REMO (GraDS dapat di-download di Dengan menggunakan GraDS, Output dari REMO dapat dilihat dalam bentuk peta dan grafik Tahap persiapan (pre processing) Tahapan ini terdiri dari beberapa persiapan yaitu: Persiapan data statis dan data dinamis. Data dinamis adalah data Iklim pada tahun, dengan resolusi temporal 6 jam dan resolusi spasial 0,5 x 0,5. Diperoleh dari hasil reanalisis data ECMWF Data statis adalah data tutupan lahan dari USGS GTOP30 Tabel 3. Daftar perangkat lunak yang digunakan Perangkat Lunak Tahun Fungsi Linux Suse 9.0 Windows XP Sistem Operasi Lahey Fortran Fujitsu 95 Ms.Visual Basic Compiler Kwrite Pembuatan dan Editing Script REMO 5.0 Model Iklim Regional GraDS Pengolah Grid dan Display MS.Office Pengolah Kata dan Tabel

2 penamaan file REMO mengikuti kaidah berikut : ExxDDMMYYHH dengan, o E : jenis data, bisa e, a atau c o xx : file input, output atau reinisialisasi, berupa xa,xe,xt,xf,xg,xp o DD : hari (Day) o MM : bulan (Month) o YY : tahun (Year) o HH : jam (Hour) Cakupan data adalah 101 x 55 pixel yaitu 8,5 LU 19 LS dan 91 BT 141,5 BT. Merubah format data dari BIG endian menjadi LITTLE endian. Untuk merubah format data dari BIG endian ke LITTLE endian. Dibuat Script yang kemudian dijalankan dengan menggunakan KONSULE. Dengan menggunakan perintah eksekusi./conv_bl pada directory kerja Penyiapan data untuk setiap skenario. pixel (3,4) > pixel (8,1) maka nilai rasio hutan pada pixel (3,4) akan diisi nilai sebesar nilai rasio hutan pixel (8,1). Selain rasio hutan nilai LAI, tipe vegetasi, albedo dan kapasitas lapang pada pixel (3,4) juga diganti dengan nilai sebesar LAI, tipe vegetasi, albedo dan kapasitas lapang pada pixel (8,1). Proses ini terus berlanjut hingga rataan rasio hutan pulau Kalimantan turun 25% pada skenario R-25% dan 50% pada skenario R-50%. Nilai rasio hutan terkecil di suatu pixel pada data tahun adalah 0,38 sehingga rataan rasio hutan terkecil yang dapat diperoleh dalam proses randomisasi penurunan luas hutan adalah 0,38 atau setara dengan penurunan 52% sehingga untuk skenario dipilih penurunan sebesar 25% dan 50%. Tabel 4. Data yang digunakan pada tiap skenario Skenario Data Data Statis Dinamis Kontrol Data iklim Tahun R-25% R-50% Data iklim Data iklim Tahun, Rasio hutan Kalimantan diturunkan 25 % Tahun, Rasio hutan Kalimantan diturunkan 50 % Proses menurunkan rasio hutan. Proses penurunan rasio hutan diturunkan secara acak. Yaitu dengan cara mengganti nilai pixel yang memiliki rasio hutan yang lebih besar dengan nilai pixel yang memiliki nilai rasio yang lebih kecil. Sebagai contoh secara acak terpilih pixel (3,4) akan ditukar dengan pixel (8,1). Berdasarkan nilai rasio hutan Gambar 6. Diagram alir sub-model penurunan rasio hutan

3 Kontrol Kontrol Gambar 7. Rasio hutan pada tiga skenario Gambar 8. LAI pada tiga skenario

4 Kontrol Gambar 10. Sebagian data rasio hutan pulau kalimantan Gambar 9. Albedo Permukaan pada tiga skenario Menjalankan model REMO Untuk menjalankan REMO perlu dipisahkan direktori kerja menurut pembagian yang diperlukan, seperti tempat menyimpan file input, file kerja dan file hasil dalam direktori khusus. Biasanya dipakai konvensi nama direktori yaitu: xa : sebagai direktori input xalin : sebagai direktori input dengan format LITTLE Endian. xf : direktori initial file, file perantara xe : seluruh parameter hasil perhitungan REMO xt : parameter hasil perhitungan REMO Setelah directory disiapkan kemudian dibuat Script untuk menjalankan model REMO. Kemudian REMO dijalankan dengan menggunakan konsule pada linux yang kemudian menghasilkan file olahan yang tersimpan pada directory xe dan xt Tahap analisis (post processing) Ekstraksi output REMO Mengekstrak data parameter tertentu dari input atau output REMO dapat dilakukan dengan menggunakan Script. (Script untuk mengekstrak data keluaran REMO terlampir pada lampiran). Script ini merubah format data output REMO menjadi grid agar data dapat ditampilkan dalam bentuk grafik dengan menggunakan GraDS.

5 bernilai 1 sedangkan laut (sea) bernilai 0. Sebelum proses masking dilakukan terlebih dahulu nilai grid land selain pulau Kalimantan diganti dengan nilai 0 sehingga akan menjadi seperti gambar 10 (proses masking). Proses ini dijalankan pada setiap parameter yang akan dianalisis. Sehingga data yang dianalisis dan ditampilkan hanya data dari pulau Kalimantan. Rataan Wilayah Nilai rataan wilayah maka file output REMO didapat dengan menggunakan script (Script terlampir pada lampiran) yang dijalankan dengan menggunakan konsule, parameter yang diekstrak dari file output REMO adalah sebagai berikut: o 178 : suhu udara o 167 : evaporasi o 142 : curah hujan musiman o 143 : curah hujan konvektif o 160 : limpasan Selain itu untuk mendukung analisis diekstrak juga parameter lainnya, seperti: o 198 : rasio hutan o 174 : albedo o 200 : indeks luas daun o 229 : kapasitas lapang o 212 : tipe vegetasi o 146 : sensible heat flux o 147 : laten heat flux Gambar 11. Proses Masking Masking Setelah format file sudah berformat grid (*.grd) kemudian file tersebut di-masking dengan pulau Kalimantan sebagai pembatasnya. Untuk nilai masking diperoleh dari parameter 172 (land-sea mask). Pada parameter ini grid daratan (land)