ANALISIS HUJAN LEBAT MENGGUNAKAN RADAR CUACA DI JAMBI (Studi Kasus 25 Januari 2015)

Transkripsi

1 ANALISIS HUJAN LEBAT MENGGUNAKAN RADAR CUACA DI JAMBI (Studi Kasus 25 Januari 2015) Nabilatul Fikroh Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (STMKG), Tengerang Selatan Riannanabila@gmail.com Intisari Hujan lebat yang terjadi di Jambi pada tanggal 25 Januari 2015 cukup menarik untuk dikaji karena hujan yang terjadi hampir merata diseluruh Provinsi Jambi dan tercatat ekstrem di sembilan titik pos hujan. Analisis yang dilakukan adalah menggunakan data radar cuaca dengan tujuan untuk mengetahui pola hujan yang terjadi dan apakah potensi cuaca ekstrem tersebut dapat terdeteksi oleh radar. Produk radar yang digunakan meliputi produk RIH, CMAX, CAPPI (V), HWIND dan SWI. Analisis ini dilengkapi dengan analisis peta isobar dan streamline. Berdasarkan hasil analisis dapat diambil kesimpulan bahwa pola hujan yang terjadi adalah saat hujan dihasilkan oleh awan Cb dengan satu sel dan reflektifitas (dbz) yang tinggi, maka akan menghasilkan hujan lebat dengan durasi yang singkat. Sedangkan jika hujan disebabkan oleh awan dengan cakupan cukup luas dan reflektifitas (dbz) lebih rendah akan menghasilkan hujan terus menerus dengan durasi waktu yang cukup lama, serta potensi cuaca ektrem khususnya hujan lebat dapat dideteksi menggunakan produk SWI 1 jam sebelum tercatat reflektifitas (dbz) maksimum. Kata kunci : Hujan Lebat, Radar Cuaca, Pola Hujan, Potensi Cuaca Ekstrem. Abstract Heavy rainfall occured in Jambi on 25 th January 2015 is interesting to study, because it was occured as extreme rainfall at nine rain-stations and spread over Jambi area. The analysis is done by weather radar to identify the rainfall pattern and the potential of that extreme weather to be detected by radar. Product of radar used in this study are RIH, CMAX, CAPPI (V), HWIND and SWI. The analysis is completed by isobar and streamline map. Acording to analysis, the rain fell from single-cell Cb cloud and high reflectifity value (dbz) will result to heavy rainfall with short duration, while lower value of reflectifity (dbz) will result to continuous rain with longer duration. The potential of extreme weather, especially heavy rain, can be detected by using SWI product an hour before maximum reflectifity (dbz) recorded. Keywords : Heavy Rainfall, Weather Radar, Rain Pattern, Extreme Weather Radar Potential 1

2 I. PENDAHULUAN Indonesia merupakan salah satu negara tropis dengan awan konvektif yang aktif (Tjasyono, 2004). Awan-awan konvektif tersebut pada lapisan troposfer atas dapat mengeluarkan panas laten, yang akan menyebabkan gangguan terhadap atmosfer sekelilingnya (Nuryanto, 2011). Tingginya pemanasan dan tersedianya banyak uap air secara fisis merupakan lahan subur bagi pertumbuhan awan-awan konvektif yang menyebabkan terjadinya hujan dan petir (Nurlatifah, 2012). Pada tanggal 25 Januari 2015 tercatat curah hujan lebih dari 50 mm di sembilan titik pos hujan di Provinsi Jambi. Curah hujan tesebut termasuk kedalam kategori hujan ekstrem, demi mengurangi dampak kerugian terhadap kejadian hujan tersebut seharusnya dibuat peringatan dini. Peringatan dini diberikan salah satunya berdasarkan data radar, pada tulisan ini akan dilihat bagaimana potensi yang bisa dilihat dari produk radar yang selama ini telah digunakan sebagai salah satu bahan dasar peringatan dini, dan bagaimana pola hujan yang tergambar pada produk radar yang digunakan. II. DATA DAN METODE Pada penelitian ini dilakukan penentuan tanggal kejadian hujan ekstrem berdasarkan data pos hujan di Provinsi Jambi, yang kemudian akan di cari jam kejadian hujannya menggunakan produk radar dan akan dianalisis pola hujannya. Wilayah yang menjadi lokasi penelitian adalah Provinsi Jambi. Lokasi Provinsi Jambi berada pada 0 45 LS dan BT. Lokasi yang digunakan sebagai tempat penelitian adalah pos hujan Sekernan yang berada pada 103,5500 LS dan -1,45 BT, pos hujan Maro Sebo berada pada 103,6400 LS dan -1,4900 BT, pos hujan Muaro Bulian berada pada 103,2623 LS dan bujur -1,7321 BT, dan lokasi terakhir yaitu pos hujan Kumpeh yang berada pada 103,8258 LS dan -1,4912 BT. Data yang digunakan adalah data mentah radar Gematronik. Data mentah (rawdata) adalah kumpulan dari hasil capture pengamatan volume yang disimpan dalam file dengan format file.vol. Pengolahan rawdata dilakukan pada aplikasi Rainbow, khusus untuk radar Gematronik. Dalam penelitian ini, pengolahan rawdata radar dilakukan untuk menghasilkan beberapa produk yang diperlukan. 2.1 Produk RIH (Rainfall Intensity Histogram) Gambar 1. Contoh Produk RIH Digunakan untuk mengetahui jam kejadian hujan. 2.2 CMAX (Column Maximum) Gambar 2. Contoh Produk CMAX Digunakan untuk mengetahui besaran reflektifitas (dbz) yang dikembalikan ke radar cuaca oleh awan. 2.3 CAPPI (Constant Altitude Plan Potition Indicator)(V) Gambar 3. Contoh Produk CAPPI (V) 2

3 Digunakan untuk mengetahui pergerakan massa udara dan kecepatannya, dapat dibaca dengan cara melihat legenda warna. Hijau bergerak mendekati radar dan merah bergerak menjauhi radar. 2.4 HWIND (Horizontal Wind) Gambar 6. Diagram Alir Penelitian Gambar 4. Contoh Produk HWIND Digunakan untuk melihat arah dan kecepatan angin. 2.5 SWI (Severe Weather Indicator). Gambar 5. Contoh Produk SWI Digunakan untuk melihat potensi cuaca buruk, dari produk ini dapat dilihat sel CB yang ditandai dengan garis warna merah. Serta pola konvergensi dan divergensi yang ditandai dengan warna merah muda sehingga dapat diketahui sel awan dalam fase berkembang atau punah. Alir penelitian ini dimulai dari pengumpulan data pos hujan dan kemudian kita tentukan hari kejadian hujan lebat. Setelah diketahui hari kejadian hujan ekstrem, data radar pada hari tersebut diolah sehingga menghasilkan produk RIH untuk mengetahui jam kejadian karena data pos hujan merupakan akumulasi 24 jam. Setelah diketahui jam kejadian hujan, langkah selanjutnya adalah pengolahan data radar yaitu produk CMAX, CAPPI (V), HWIND dan SWI. Keemapat produk tersebut dianalisis sehingga diketahui pola kejadian hujan dan bagaimana potensi hujan yang terlihat dari produk radar SWI. III. HASIL DAN PEMBAHASAN Kejadian hujan lebat pada tanggal 25 Januari 2015 ini terjadi dimulai pada waktu pagi hingga siang/sore hari. Hujan yang terjadi pada pagi hari bukan disebabkan oleh konveksi karena bumi belum menerima pemanasan matahari disaat pagi. Awan yang terbentuk dan menyebabkan hujan diindiksaikan oleh peristiwa adveksi yaitu perpindahan massa udara secara horizontal. Peristiwa adveksi ini didukung oleh peta isobar dengan pola punggung yang menghadap ke wilayah Indonesia khususnya Provinsi Jambi sehingga menyebabkan terjadi hujan lebat. 3

4 faktor synoptik karena bulan tersebut merupakan masa Monsun Asia dimana wilayah Indonesia akan mendapatkan pasokan uap air dari wilayah Asia sehingga mendukung untuk terbentuknya awan dan terjadinya hujan. Gambar 7. Peta Isobar 25 Januari 2015 Pada peta isobar terlihat bahwa tekanan tinggi berada pada belahan bumi utara (BBU) yang berarti BBU memiliki suhu udara lebih dingin daripada belahan bumi selatan (BBS) sehingga massa udara dari BBU akan bergerak menuju BBS yang dalam hal ini disebut dengan proses adveksi. Kondisi ini didukung oleh pola palung equator dan tekanan rendah di sekitar Indonesia. Gambar 8. Peta Streamline 25 Januari 2015 Pada peta streamline terlihat bahwa Jambi merupakan wilayah belokan angin yang berarti memungkinkan untuk terbentuknya pumpunan awan penyebab hujan, serta terdapat pola tekanan rendah berupa eddy dipantai barat Sumatra yang biasanya mempengaruhi curah hujan Provinsi Jambi. Dari penjelasan synoptik diatas mendukung data yang di hasilkan oleh radar cuaca. Pergerakan massa udara yang tergambar oleh produk CAPPI (V) dan arah angin yang tergambar oleh produk HWIND sesuai dengan pembacaan pada peta isobar dan streamline yaitu dari arah barat laut hingga utara. Pada tanggal 25 Januari 2015 awan yang terbentuk di Provinsi Jambi dipengaruhi oleh Gambar 9. Rangkuman analisis produk Radar Cuaca Pada produk CMAX terlihat bahwa awan yang menghasilkan hujan lebat dengan durasi waktu singkat memiliki reflektifitas (dbz) yang cukup tinggi dengan rentang 41,5 51,5 dbz dan dengan warna kuning tua hingga merah, warna ini menunjukkan tipe awan CB. Jika hujan yang terjadi adalah hujan ringan hingga sedang dengan durasi yang lama dihasilkan oleh awan yang reflektifitasnya lebih rendah yaitu 35,5 dbz dengan warna hijau hingga kuning. Warna ini menunjukkan awan dengan tipe stratiform. Produk SWI menunjukkan simbol konvergensi dan divergensi. Saat cakupan awan memiliki simbol konvergensi berarti awan tersebut memiliki potensi akan terus berkembang menjadi lebih luas atau reflektifitasnya meningkat. Hal ini menunjukkan bahwa awan masih dalam fase tumbuh hingga matang, sehingga kita dapat memprakirakan potensi cuaca ekstrem yang dapat disebabkan oleh awan tersebut. Saat cakupan awan memiliki simbol divergensi berarti awan tersebut dalam fase punah (peluruhan) yang berarti awan tersebut tidak akan menghasilkan fenomena cuaca signifikan. 4

5 IV. KESIMPULAN DAN SARAN 1. Pola hujan yang dapat terlihat dari penelitian tanggal 25 Januari 2015 ini adalah saat awan penghasil hujan merupakan satu sel awan Cb (sel tunggal) dengan nilai reflektifitas (dbz) tinggi akan menghasilkan hujan lebat dengan durasi yang singkat, namun saat awan penghasil hujannya adalah awan dengan luasan yang cukup besar dan reflektifitas yang lebih rendah maka akan menghasilkan hujan ringan hingga sedang secara terus menerus dengan durasi yang cukup lama. 2. Berdasarkan produk SWI, potensi cuaca ekstrem khususnya hujan lebat dapat terlihat 1 jam sebelum kejadian puncak hujan (dbz tertinggi). Sehingga produk SWI ini dapat digunakan sebagai salah satu dasar pembuatan peringatan dini. DAFTAR PUSTAKA Nurlatifah, S., 2012, Pemanfaatan Data Satelit Cuaca MTSAT Untuk Estimasi Curah Hujan di Stasiun Meteorologi Tegal dan Stasiun Meteorologi Citeko, Tugas Akhir, AMG, Jakarta. Nuryanto, D.E, 2011, Aktifitas Konvektif di Atas Benua Maritim Indonesia dan Keterkaitannya dengan Variabilitas Iklim Regional dan Lokal, Institut Teknologi Bandung, Bandung. Tjasyono, B.HK., 2004, Klimatologi, Institut Teknologi Bandung, Bandung. 5