Analisis Karakteristik Kejadian Hujan Sangat Lebat di Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado Menggunakan Metode Analisis Parameter Sounding

Transkripsi

1 Analisis Karakteristik Kejadian Hujan Sangat Lebat di Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado Menggunakan Metode Analisis Parameter Sounding Analysis of Characteristic of Very Heavy Rainfall in Sam Ratulangi Manado Meteorology Station Using Method of Sounding Parameter Analysis Teguh Setyawan 1, Miming Saepudin 2 1 Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta 2 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta teguhsetyawan@yahoo.com ABSTRAK Proses kejadian hujan lebat erat kaitannya dengan kondisi stabilitas udara, sehingga data stabilitas udara sangat diperlukan untuk menentukan kondisi cuaca dan sebagai acuan dalam melakukan prakiraan jangka pendek (nowcasting). Kondisi stabilitas udara dapat dianalisis dari data pengamatan udara atas dengan pengamatan radiosonde. Dari data-data tersebut akan didapatkan parameter stabilitas udara sebagai acuan dalam menentukan kondisi cuaca dan pertumbuhan awan konvektif sehingga potensi hujan lebat dan badai guntur dapat diprediksi. Dari hasil kesimpulan didapatkan bahwa kondisi atmosfer di Manado selalu disertai geser angin vertikal ketika terjadi hujan sangat lebat. Daerah geser angin ini mempercepat massa udara terangkat ke atas sehingga banyak muncul awan konvektif. Profil kelembaban vertikal menunjukkan bahwa ketika periode bulan kering, kelembaban udara cukup rendah di lapisan 850 mb yaitu dibawah 70 %, kelembaban yang rendah ini mempengaruhi jenis awan yang tumbuh. Dalam tiga periode yaitu bulan kering, bulan basah, dan bulan peralihan indeks stabilitas yang bagus untuk mendeteksi potensi hujan sangat lebat adalah Lifted Index (LI) dengan kisaran nilai indeks (-4) (-2), K-index (KI) dengan nilai indeks > 40, Showalter Index (SI) dengan kisaran nilai indeks 0 (-3), sedangkan indeks, SWEAT dan Total-Totals masih kurang baik dalam merepresentasikan cuaca buruk. Kata Kunci : radiosonde, cumulonimbus, RAOB, indeks stabilitas ABSTRACT The heavy rain process closely related to the stability conditions of the air, so the air stability data are needed to determine the weather conditions and as a reference in making short-term forecasts (nowcasting). Air stability condition can be analyzed from the upper air data observations with the radiosonde observations. From these data we will get the air stability parameters as a reference in determining the weather conditions and the growth of convective clouds, so that the potential of heavy rain and thunderstorms can be predicted. From the results obtained the conclusion that the atmospheric conditions in Manado always accompanied by vertical wind shear in the event of very heavy rain. This wind shear area accelerates air mass moving upward then so many convective clouds appear. Vertical humidity profile shows that when dry month period, the air moisture is quite low at 850 mb layer that is below 70%, the low humidity affects the type of cloud. In the three-month period, dry month period, wet month period, and transitional month period show that the best stability index to detect the potential for very heavy rain is Lifted Index (LI) with the index value ranges (-4) - (-2), K-index (KI) with index values> 40, Showalter index (SI) with the index value ranges 0 - (- 3), while the index of, SWEAT and Total-Totals still not good in bad weather represents. Keywords: radiosonde, cumulonimbus, RAOB, stability index 1

2 1. PENDAHULUAN Kejadian hujan lebat dengan curah hujan tinggi yang berasal dari proses konvektif dapat berdampak pada terjadinya banjir di beberapa wilayah Indonesia (Tjasyono, 2007). Menurut Suyono dkk. (2009) kejadian hujan lebat biasanya disebabkan oleh adanya curah hujan yang turun dengan intensitas tinggi ditambah dengan keadaan topografi suatu wilayah, luasan daerah serapan air, sistem drainase dan kebiasaan masyarakat. Proses kejadian hujan lebat ataupun badai guntur erat kaitannya dengan kondisi stabilitas udara, sehingga data stabilitas udara mutlak diperlukan dalam penentuan kondisi cuaca serta menjadi acuan dalam melakukan prakiraan jangka pendek (nowcasting). Untuk mengetahui kondisi stabilitas udara maka dilakukan pengamatan udara atas. Menurut Pratama (2015), di Indonesia pengamatan udara atas dilakukan dengan pengamatan Pilot balloon (Pibal) dan Rason (Radiosonde). Pengamatan Pibal menghasilkan data arah dan kecepatan angin di setiap lapisan, sementara pengamatan Rason selain menghasilkan data arah dan kecepatan angin juga menghasilkan parameter-parameter lain seperti kelembaban, suhu, dan tekanan. Dari data-data tersebut akan didapat parameterparameter stabilitas sebagai acuan dalam menentukan kondisi cuaca, dalam hal ini yaitu pertumbuhan awan konvektif serta dampak yang ditimbulkannya seperti hujan lebat dan badai guntur. Menurut Zakir dkk. (2010) untuk memprakirakan cuaca diperlukan parameter dalam skala lokal atau analisis data berdasarkan stasiun tunggal dengan memanfaatkan data hasil pengamatan udara atas. Skala lokal ini dipakai untuk mengetahui faktor konvektifitas suatu daerah yaitu untuk mengetahui daerah pertumbuhan awan. Kondisi parameter cuaca yang signifikan serta gangguan cuaca pada skala cuaca tertentu sebelum terjadinya hujan lebat dapat menjadi penyebab terjadinya hujan lebat tersebut. Kondisi cuaca signifikan ini bergantung pada banyak faktor, baik skala global hingga lokal. Beberapa ahli telah mengidentifikasi indeks stabilitas atmosfer yang mengindikasikan kuatnya pengaruh konvektifitas terhadap kejadian cuaca berupa hujan lebat dan badai guntur. Manurung (2012) meneliti tentang Prediktabilitas Cuaca Jangka Pendek Ditinjau Dari Indeks Stabilitas Di Jakarta. Dalam penelitiannya diperoleh lima indeks terbaik dari delapan belas indeks stabilitas yang ada pada pengamatan rawinsonde. Lima indeks tersebut baik digunakan dalam memprakirakan cuaca jangka pendek enam sampai dua belas jam kedepan. Mayangwulan dkk. (2011) melakukan penelitian tentang Potensi Kejadian Badai Guruh Berdasarkan Parameter Kelembaban, Stabilitas Udara, Dan Mekanisme Pengangkatan (Studi Kasus : Di Bandar Udara Frans Kaisepo Biak). Dalam penelitiannya secara umum pemanasan udara di permukaan bersesuaian dengan proses konveksi yang menghasilkan awan Cumulonimbus, yang selanjutnya potensi badai guruh terjadi pada rentang waktu pagi hingga sore hari (09.00 WIT WIT). Dalam buku Randy A Peppler (1988) mengatakan pada saat musim panas (Maret September) di Amerika Utara, K Indeks mampu memprediksi dengan tepat terjadinya hujan, sedangkan indeks LI merupakan indeks yang tepat dalam memprediksi adanya badai guruh. Bangsawan (2015) juga mengkaji mengenai ambang batas indeks stabilitas udara terkait kejadian hujan lebat dan badai guntur di wilayah Makassar. Metode yang digunakan adalah metode Sturges yakni berupa pengelompokkan data ke dalam beberapa interval kelas untuk menentukan nilai ambang batas indeks SI dan KI yang baru. Pada penelitian ini penulis mencoba mengkaji beberapa kejadian hujan sangat lebat di kota Manado untuk mengetahui keadaan atmosfer ditinjau dari parameter sounding pada saat kejadian hujan sangat lebat yang terjadi pada bulan basah, kering dan pancaroba di Manado. Penelitian ini menggunakan data pengamatan sinoptik, data reanalysis dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) dan data pengamatan udara atas. 2. DATA DAN METODE 2.1. Lokasi Penelitian 2

3 Lokasi penelitian adalah di Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado yang secara geografis terletak ' ' BT dan 1 30' ' LU. Wilayah kota Manado terdiri dari wilayah daratan dan wilayah kepulauan dengan luas keseluruhan ha. Wilayah kepulauan meliputi pulau Bunaken, pulau Manado Tua dan pulau Siladen. Kota ini memiliki bentang alam dengan unsur trimatra yaitu pantai, daratan dan perbukitan, yang terbentang dengan jarak yang relatif kecil (< 1 km) diantara ketiga matra tersebut. Kondisi topografi dan geomorfologinya merupakan bagian dari gugusan pegunungan, perbukitan, lembah dan sungai yang berada di daratan Minahasa. Bagian utara didominasi daerah perbukitan dan pegunungan dengan puncak tertinggi Gunung Tumpa, 610 m. Topografi kota Manado bervariasi antara 0 % hingga lebih dari 40 % yang secara keseluruhan 94,53 % terletak pada ketinggian m dpl. Gambar 1. Peta Kota Manado (Bakosurtanal, 2003) 2.2. Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1) Data udara atas dari hasil pengamatan radiosonde yang berupa sandi TEMP pada jam UTC (08.00 WITA) selama sepuluh tahun dari tahun , yang diolah menggunakan perangkat lunak Rawinsonde Obeservation Programme (RAOB). Parameter indeks stabilitas yang digunakan dari hasil olahan data radiosonde ini adalah indeks SI, LI,, KI, SWEAT dan TT. 2) Data curah hujan dan jenis awan harian selama sepuluh tahun ( ). Adapun dalam penelitian ini data hujan yang digunakan adalah hujan sangat lebat (curah hujan lebih dari 100 mm dalam satu hari / 24 jam). 3) Data kecepatan vertikal udara selama sepuluh tahun ( ) yang berupa data reanalysis model ECMWF ERA Interim Daily Metode Teknik Pengolahan Data Langkah-langkah yang digunakan adalah sebagai berikut : 1) Menentukan waktu penelitian dengan mendata hari kejadian hujan sangat lebat. Kemudian parameter stabilitas udara diolah dengan aplikasi RAOB yang didapat dari data pengamatan radiosonde pada jam pengamatan UTC dan jam UTC. 2) Mendata jenis awan yang teramati dalam sehari saat kejadian dengan melihat data pengamatan sinop Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado. 3) Mengklasifikasi nilai indeks SWEAT, TT, SI, LI, KI dan kejadian hujan sangat lebat dalam tabel. 4) Menentukan indeks terbaik untuk prediksi kejadian hujan sangat lebat dengan menghitung modus (nilai yang paling banyak/ sering muncul) masing- masing indeks stabilitas pada semua kejadian. 5) Menampilkan parameter parameter yang berkaitan dengan dinamika atmosfer dari data ECMWF sesuai dengan data waktu kejadian yang ditentukan dengan aplikasi GrADS. Membuat analisis sederhana dinamika stabilitas udara dan profil vertikal atmosfer dari data yang diolah diatas Teknik Analisis Data Adapun teknik yang digunakan dalam menganalisis data sebagai berikut : 1) Data pengamatan udara atas yang dihasilkan dari pengamatan radiosonde diolah menggunakan RAOB dengan menampilkan diagram Skew-T log P. Dari diagram Skew-T log P dianalisis enam parameter indeks stabilitas (SWEAT, TT, SI, LI, KI dan ), vertical windshear (geser angin vertikal), inversion level (lapisan inversi), kelembaban udara dari kejadian hujan sangat lebat pada setiap periode musim. 2) Hasil dari olahan data sounding kejadian hujan menggunakan aplikasi RAOB 3

4 dimasukkan dalam tabel. Nilai rentang masing-masing parameter indeks stabilitas yang berbeda kemudian dikonversi ke dalam konversi klaster yang baru dengan skala 1 4 agar semua parameter mempunyai rentang nilai indeks baru yang sama. Kemudian dengan metode modus (nilai indeks yang paling banyak muncul) akan didapat indeks stabilitas yang berada pada nilai 3 4, nilai indeks dalam rentang ini dinilai sebagai indikator terbaik untuk melihat potensi terjadinya hujan sangat lebat dalam kegiatan prakiraan cuaca. 3) Menampilkan nilai kecepatan vertikal udara (dalam Pa/ s) lapisan 850 mb dengan aplikasi GrADS kemudian nilainya dimasukkan ke dalam tabel per enam jam. 4) Melakukan analisis dua kejadian hujan sangat lebat pada masing-masing periode musim untuk melihat profil vertikalnya menggunakan parameter sounding. Membuat kesimpulan berdasarkan hasil tabel klasifikasi parameter stabilitas udara dan analisis kondisi dinamika atmosfer ketika kejadian Diagram Alir Berikut ini merupakan diagram alir penelitian yang akan dilakukan. geomorfologinya merupakan bagian dari gugusan pegunungan, perbukitan, lembah dan sungai yang berada di daratan Minahasa. Bagian utara didominasi daerah perbukitan dan pegunungan dengan puncak tertinggi Gunung Tumpa dengan ketinggian 610 m. Topografi kota Manado bervariasi yang secara keseluruhan 94,53 % terletak pada ketinggian m dpl. Kondisi ini menyebabkan kondisi cuaca di Manado banyak dipengaruhi oleh aktifitas angin darat laut, topografi dataran tinggi dan daerah pertumbuhan siklon tropis yang cukup aktif di Filipina. Gambar 3. Rata-rata curah hujan per dekad (tahun ) di Manado (BMKG, 2016) Berdasarkan grafik rata-rata curah hujan per dekad (tahun ) diatas menunjukkan bahwa tipe hujan di Manado adalah tipe hujan Monsunal dengn puncak ratarata curah hujan pada bulan Januari. Menurut Tjasyono (2006), jika distribusi curah hujan bulanan berbentuk u atau v dengan puncak musim hujan terjadi bulan November, Desember, Januari atau Februari (periode bulan basah) maka pola curah hujan menyerupai tipe monsunal. Gambar 2. Diagram alir 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Kondisi Meteorologis Secara Umum Wilayah kota Manado terdiri dari wilayah daratan dan wilayah perairan. Kota ini memiliki bentang alam dengan unsur trimatra yaitu pantai, daratan dan perbukitan, yang terbentang dengan jarak yang relatif kecil (< 1 km) diantara ketiga matra tersebut. Kondisi topografi dan 3.2. Frekuensi Kejadian Hujan Sangat Lebat Selama rentang waktu 10 tahun yaitu dari tahun tercatat telah terjadi 17 kejadian hujan dengan intensitas lebih dari 100 mm/ 24 jam seperti yang ditampilkan oleh gambar 4.2 berikut ini. Tipe hujan di Manado adalah monsunal dengan musim hujan dan kemarau dipengaruhi oleh pola gerakan angin monsun. Oleh karena itu data kejadian dipisahkan berdasarkan tiga kategori waktu yaitu bulan basah (Oktober Maret), bulan kering (April September) serta bulan 4

5 Jumlah Kejadian Jurnal STMKG SKRIPSI 2016 peralihan (Maret April dan September Oktober). Dari setiap kejadian hujan sangat lebat tersebut dilihat indeks stabilitasnya (SI, LI, KI, TT, dan SWEAT). Indeks stabilitas dilihat pada saat hari kejadian dan satu hari sebelumnya untuk melihat pola keadaan atmosfer sebelum kejadian. Frekuensi Kejadian Hujan Sangat Lebat Manado Tahun Bulan Basah Bulan Kering (NDJF) (MJJA) Gambar 4 Frekuensi kejadian hujan sangat lebat Manado Gambar 4 menunjukkan bahwa selama tahun kejadian hujan sangat lebat dominan terjadi ketika periode bulan basah dan yang kedua adalah periode bulan peralihan. Hal ini dikarenakan pada periode bulan basah monsun Asia sedang aktif. Pada saat monsun Asia, terjadi transport uap air dari samudera Pasifik yang hangat dan basah masuk ke wilayah Indonesia sehingga menyebabkan sebagian besar wilayah Indonesia mengalami peningkatan curah hujan. Selain periode bulan basah, masa peralihan dari musim hujan ke musim kemarau juga patut menjadi perhatian karena frekuensi curah hujan yang cukup tinggi. Masa peralihan musim hujan ke musim kemarau mempunyai frekuensi lebih besar daripada masa peralihan musim kemarau ke musim hujan. Hal ini dikarenakan masa peralihan musim hujan ke musim kemarau sering diikuti keadaan monsun Asia yang masih aktif Analisis Keadaan Atmosfer Menggunakan Parameter Indeks Stabilitas Data pengamatan udara atas berupa sandi TEMP hasil olahan aplikasi RAOB 5 dimasukkan dalam tabel konversi klaster baru indeks stabilitas (lampiran 2). Nilai indeks 6 Bulan Peralihan 1 (MA) Periode Bulan 0 Bulan Peralihan 2 (SO) stabilitas kemudian dikonversi ke dalam konversi klaster yang baru dengan skala 1 4. Kemudian dengan metode modus (nilai indeks yang paling banyak muncul) akan didapat indeks stabilitas yang berada pada nilai 3 4, nilai indeks dalam rentang ini dinilai sebagai indeks indikator terbaik untuk melihat potensi terjadinya hujan sangat lebat dalam kegiatan prakiraan cuaca. Tabel 1 Nilai perhitungan modus indeks stabilitas udara tahun Konversi SWEA T K CAP LI SI Klaster T T I E Jumlah Data Persentas e Kejadian (%) Hasil perhitungan nilai modus indeks stabilitas seluruh kejadian tampak pada tabel 4.7, dari tabel tersebut tampak bahwa kejadian hujan lebat terjadi pada nilai indeks KI > 36 dengan persentase 97 % dari seluruh kejadian, indeks LI < -2 dengan persentase 71 % dari seluruh kejadian, indeks SI nilai -3 hingga 0 dengan persentase 55 %,sedangkan indeks menunjukkan persentase yang kecil yaitu 29 % dari seluruh kejadian dan SWEAT serta TT persentasenya menunjukkan nilai 0 %. Berdasarkan perhitungan nilai modus diatas, indeks stabilitas yang bagus untuk mendeteksi datangnya hujan sangat lebat adalah indeks LI, SI, dan KI, yang ditunjukkan dengan nilai indeks yang tinggi yaitu dalam klaster 3-4. Namun indeks, SWEAT dan Total-Totals masih kurang baik dalam merepresentasikan dengan nilai indeks yang hanya berkisar dalam klaster Analisis Keadaan Atmosfer Berdasarkan Kategori Musim di Manado Tipe hujan di Manado adalah monsunal dengan musim hujan dan kemarau dipengaruhi oleh pola gerakan angin monsun. Oleh karena itu data kejadian dipisahkan berdasarkan tiga kategori waktu yaitu bulan basah (Oktober Maret), bulan kering (April September) serta bulan peralihan (Maret April dan September 5

6 Oktober). Setelah itu, dipilih dua kejadian secara acak pada setiap kategori musim. Pada setiap kejadian tersebut kemudian dianalisis profil udara secara vertikal yakni parameter vertical windshear (geser angin vertikal), inversion level (lapisan inversi), dan kelembaban udara vertikal. Analisis tersebut sangat penting untuk dilakukan dalam tiga periode musim karena karakter masing-masing periode tentu akan berbeda Periode bulan basah/ musim hujan (NDJF) Tabel 2 Nilai perhitungan modus indeks stabilitas udara kejadian hujan sangat lebat periode bulan basah tahun Konversi SWEA T K LI SI Klaster T T I CAP E Jumlah Data Persenta se Kejadia n (%) Hasil perhitungan nilai modus indeks stabilitas udara kejadian hujan periode bulan basah tampak pada tabel 4.8, dari tabel tersebut tampak bahwa kejadian hujan lebat terjadi pada indeks KI nilai > 36 dengan persentase 96 % dari seluruh kejadian, indeks LI < -2 dengan persentase 79 % dari seluruh kejadian, menunjukkan nilai > 1750 dengan persentase 75 % dari seluruh kejadian, sedangkan indeks SI menunjukkan persentase yang kecil yaitu 45 % dari seluruh kejadian dan SWEAT serta TT persentasenya menunjukkan nilai 0 %. Hasil olahan modus yang dimasukkan pada tabel 4.8 menunjukan bahwa indeks terbaik pada saat hujan sangat lebat di bulan basah adalah indeks LI, KI, ditunjukkan dengan nilai indeks yang tinggi yaitu dalam rentang 3-4. Namun indeks SI, SWEAT dan Total-Totals masih kurang baik dalam merepresentasikan dengan nilai indeks yang hanya berkisar dalam rentang Periode bulan kering/ musim kemarau (MJJA) Tabel 3 Nilai perhitungan modus indeks stabilitas udara kejadian hujan sangat lebat periode bulan kering tahun Konversi SWEA T K CAP LI SI Klaster T T I E Jumlah Data Persentas e 0 Kejadian (%) Hasil perhitungan nilai modus indeks stabilitas udara kejadian hujan periode bulan kering tampak pada tabel 4.9, dari tabel tersebut tampak bahwa kejadian hujan lebat terjadi pada indeks KI nilai > 36 dengan persentase 92 % dari seluruh kejadian, indeks LI < -2 dengan persentase 58 % dari seluruh kejadian, menunjukkan nilai > 1750 dengan persentase 50 % dari seluruh kejadian, sedangkan indeks SI menunjukkan persentase yang kecil yaitu 17 % dan dari seluruh kejadian dan SWEAT serta TT persentasenya menunjukkan nilai 0 %. Hasil olahan modus yang dimasukkan pada tabel 4.9 menunjukan bahwa indeks terbaik pada saat hujan sangat lebat di bulan kering adalah indeks LI, KI, ditunjukkan dengan nilai indeks yang tinggi yaitu dalam rentang 3-4. Namun indeks SI, SWEAT dan Total-Totals masih kurang baik dalam merepresentasikan dengan nilai indeks yang hanya berkisar dalam rentang Periode bulan peralihan/ musim pancaroba (MA dan SO) Tabel 4 Nilai perhitungan modus indeks stabilitas udara kejadian hujan sangat lebat periode bulan peralihan tahun Konversi Klaster SWEA T LI T T KI SI CAP E Jumlah Data

7 Persenta se Kejadian (%) Hasil perhitungan nilai modus indeks stabilitas udara periode bulan peralihan tampak pada tabel 4.9, dari tabel tersebut tampak bahwa kejadian hujan lebat terjadi pada indeks KI nilai > 36 dengan persentase 100 % dari seluruh kejadian, indeks LI < -2 dengan persentase 90 % dari seluruh kejadian, menunjukkan nilai > 1750 dengan persentase 67 % dari seluruh kejadian, dan indeks SI < -3 dengan persentase 81 % dari seluruh kejadian dan SWEAT serta TT persentasenya menunjukkan nilai 0 %. Hasil olahan modus yang dimasukkan pada tabel 4.10 menunjukan bahwa indeks terbaik pada saat hujan sangat lebat di bulan peralihan adalah indeks LI, KI, SI, ditunjukkan dengan nilai indeks yang tinggi yaitu dalam rentang 3-4. Namun indeks SWEAT dan Total-Totals masih kurang baik dalam merepresentasikan dengan nilai indeks yang hanya berkisar dalam rentang Analisis Sounding Berdasarkan Kategori Musim di Manado Pada setiap periode bulan selama sepuluh tahun dari tahun 2005 sampai 2015, dipilih dua kejadian signifikan. Pada periode bulan basah selama sepuluh tahun dari tahun 2005 sampai 2015, dipilih dua kejadian yaitu tanggal kejadian 21 Desember 2010 (curah hujan 108 mm) dan 14 Januari 2014 (curah hujan 145 mm) untuk dianalisis profil vertikalnya dan kejadian tersebut sempat menyebabkan banjir di kota Manado setinggi 5 meter. Pada periode bulan kering selama sepuluh tahun dari tahun 2005 sampai 2015, terdapat 3 kejadian hujan dengan curah hujan diatas 100 mm/ hari kemudian dipilih dua kejadian yaitu tanggal kejadian 19 Juli 2013 (curah hujan 112 mm) dan 15 Juni 2011 (curah hujan 102 mm) untuk dianalisis profile vertikalnya. Pada periode bulan peralihan selama sepuluh tahun dari tahun 2005 sampai 2015, terdapat 6 kejadian hujan dengan curah hujan diatas 100 mm/ hari kemudian dipilih dua kejadian yaitu tanggal kejadian 4 April 2010 (curah hujan 110 mm) dan 24 Maret 2007 (curah hujan 147 mm). Hasil olahan modus yang dimasukkan pada tabel 4.10 menunjukan bahwa indeks Periode Basah Periode Kering Periode Peraliha n 14 Januari 2014 Jam UTC 14 Januari 2014 Jam UTC 21 Desember 2011 Jam UTC 21 Desember 2011 Jam UTC 19 Juli 2013 Jam UTC 19 Juli 2013 Jam UTC 15 Juni 2011 Jam UTC 15 Juni 2011 Jam UTC 4 April 2010 Jam UTC 4 April 2010 Jam UTC 24 Maret 2007 Jam UTC 24 Maret 2007 Jam UTC Kelembaban Udara lapisan Inversi 850 mb (%) Geser Angin Vertikal LCL (m MSL) CCL- CCL (m LFC (m EL (m MSL) MSL) (J/ kg) MSL) 85 Ya Ada Ya Ada Tidak Ada Ya Ada Tidak Ada Tidak Ada Ya Ada Tidak Ada Ya Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Indek Stabilitas Terbaik SI, SI, SI, SI, terbaik pada saat hujan sangat lebat di bulan peralihan adalah indeks LI, KI, SI, ditunjukkan dengan nilai indeks yang tinggi yaitu dalam rentang 3-4. Namun indeks SWEAT dan Total-Totals masih kurang baik dalam merepresentasikan dengan nilai indeks yang hanya berkisar dalam rentang 1 2. Tabel 5 Profil vertikal parameter sounding dua sampel kejadian hujan setiap periode musim. Berdasarkan tabel 5 diatas dapat kita lihat bahwa kondisi atmosfer di Manado selalu terlihat adanya lapisan geser angin vertikal ketika terjadi hujan sangat lebat. Daerah geser angin ini mempercepat massa udara terangkat ke atas sehingga banyak muncul awan konvektif. Profil kelembaban vertikal menunjukkan bahwa ketika periode bulan kering, kelembaban udaranya rendah dibawah 70 %, kelembaban yang rendah ini mempengaruhi jenis awan yang tumbuh. Melihat nilai EL-CCL terlihat bahwa atmosfer yang tidak terdapat inversi akan mempunyai tinggi puncak awan yang tinggi diatas 10 km. Lapisan inversi banyak terlihat di periode bulan basah, karena radiasi matahari tidak maksimal mencapai permukaan bumi hal ini berpengaruh terhadap ketinggian puncak awan dan tinggi dasar awan. Tinggi dasar awan pada hari kejadian hujan sangat lebat menunjukkan rentang ketinggian meter 3.6. Analisis Keadaan Atmosfer Menggunakan Parameter Kecepatan Vertikal Gerak vertikal udara didapat dengan nilai u dan v didapat dari hasil luaran pengolahan model ECMWF yang ditampilkan dengan 7

8 aplikasi GrADS. Gerak vertikal dinyatakan dalam satuan Pascal per sekon (Pa/ s), nilai negatif menunjukkan udara pada kolom vertikalnya bergerak ke atas, sedangkan wilayah dengan nilai gerak vertikal positif udaranya cenderung bergerak turun (terjadi pelepasan energi, peluruhan awan atau presipitasi). Hasil olahan data model gerak vertikal udara ditampilkan nilai kecepatan vertikal per enam jam dalam file.txt, data kecepatan tersebut kemudian diinput secara manual ke dalam tabel 6 dibawah untuk dilihat pola pergerakannya. Tabel 6 Nilai gerak vertikal per enam jam lapisan 850 mb *Keterangan : warna biru menunjukkan rentang waktu terjadinya hujan Tabel 6 menunjukkan bahwa kecepatan vertikal udara ketika terjadi hujan lebat (warna biru) bernilai positif, yang artinya terjadi gerakan udara kebawah (downdraft) pelepasan energi berupa hujan ataupun material presipitasi lainnya. Sedangkan kondisi sebelum terjadi hujan dapat kita lihat dominan nilai kecepatan vertikal bernilai negatif yang artinya ada gerakan udara ke atas (updraft). Beberapa kejadian terdapat kecepatan vertikal yang bernilai negatif walaupun sedang terjadi hujan, yang berarti terdapat gerakan udara ke atas. Keadaan ini kemungkinan disebabkan adanya aktifitas pembentukan awan konvektif baru.sedangkan nilai kecepatan vertikal yang positif sebelum terjadi hujan mungkin menandakan terdapat aktifitas angin kencang di sekitar wilayah awan itu tumbuh akibat downdraft yang tanpa disertai pelepasan material presipitasi Analisis Berdasarkan Jenis Awan Tabel 7 Jenis awan pengamatan per tiga jam Jam/ Jenis Awan No. Tanggal UTC UTC UTC UTC UTC UTC UTC UTC 1 13 Februari 2006 Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg 2 21 Februari 2006 Cu Cg Cu Cg Cb Sc As Sc As Sc As Sc As Cu 3 24 Maret 2007 Sc As Sc As Sc As Sc As Sc As Cu Cg Cu Cg Cu Cg 4 24 Maret 2008 Sc As Sc As Sc As Cb Cu Cg Sc As Sc As Sc As 5 26 April 2008 Cu Cg Cu Cg Cb Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg 6 29 Juli 2008 Sc As Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Sc As Sc As Sc As 7 12 Januari 2009 Sc As Sc As Cu Cg Cu Cg Sc As Cu Cg Sc As Sc As 8 17 April 2009 Sc As Cu Cg Cb Cu Cg Sc As Sc As Sc As Sc As 9 19 Desember 2009 Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Sc As Sc As Sc As 10 4 April 2010 Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Sc As Sc As Sc As Sc As Desember 2010 Sc As Cb Sc As Sc As Cu Cg Sc As Cu Cg Sc As Februari 2011 Sc As Cu Cg Cu Cg Sc As Sc As Sc As Sc As Sc As Juni 2011 Sc As Sc As Cu Cg Cu Cg Cb Cu Cg Sc As Sc As 14 2 Maret 2012 Cb Cu Cg Cu Cg Cb Cu Cg Cu Cg Sc As Sc As Februari 2013 Sc As Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Juli 2013 Sc As Cu Cg Cu Cg Cu Cg Sc As Cb Cu Cg Sc As Januari 2014 Cu Cg Cu Cg Cu Cg Cu Cg Sc As Sc As Sc As Cb *Keterangan : warna biru menunjukkan rentang waktu terjadinya hujan Tabel 4.13 menunjukkan bahwa awan yang tumbuh ketika terjadi hujan sangat lebat dominan disebabkan oleh awan konvektif. Contohnya pada tanggal 17 April 2009, berdasarkan tabel 4.7 terlihat memang bahwa pada jam UTC tampak aktifitas massa udara yang turun. Dan hujan terus bertahan karena banyak awan Stratocumulus dan awan menengah tebal (Altostratus ataupun nimbostratus) yang mengikuti luruhnya awan konvektif (jam UTC sampai dengan keesokan harinya). Dominansi awan konvektif sebagai awan penyebab hujan di Manado tidak lepas dari keadaan geografi dan topografi Manado. Letak geografi Manado yang berbatasan langsung dengan Samudra Pasifik serta daerah pertumbuhan siklon membuatnya tak bisa terlepas dari pengaruh keberadaan siklon tropis. Selain itu, posisi kota yang dekat dengan pantai (kurang lebih lima kilometer dengan bibir pantai) menyebabkan peran angin darat laut yang cukup besar disana, selain itu topografi daratan yang sempit namun berbukit-bukit turut berperan dalam pembentukan awan konvektif. Vegetasi di Manado yang masih bagus semakin menguatkan potensi tumbuhnya awan konvektif di sana. 4. KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan di atas maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut : 1. Kejadian hujan sangat lebat di Manado dapat dideteksi menggunakan parameter indeks stabilitas dengan ambang batas untuk Lifted 8

9 Index (LI) dengan konversi klaster yang baru adalah 3 dengan kisaran nilai indeks (-4) (- 2), sedangkan untuk K-index (KI) adalah 4 dengan nilai indeks > 40, Showalter Index (SI) mempunyai ambang batas 3 dengan kisaran nilai indeks 0 (-3). Sedangkan indeks, SWEAT dan Total-Totals masih kurang baik dalam merepresentasikan keadaan atmosfer dengan nilai indeks yang hanya berkisar dalam rentang Dalam tiga periode yaitu bulan kering, bulan basah dan bulan peralihan Indeks LI, KI, bagus untuk merepresentasikan keadaan atmosfer pada periode bulan basah dan kering, sedangkan pada bulan peralihan indeks LI, KI, dan SI bagus untuk merepresentasikan keadaan atmosfer dengan nilai konversi klaster baru pada rentang 3 4. Indeks TT dan SWEAT kurang bagus merepresentasikan dalam tiga periode waktu. 3. Profil atmosfer di Manado ketika terjadi hujan sangat lebat selalu terlihat adanya lapisan windshear vertical. Sedangkan profil kelembaban udaranya cenderung rendah pada periode bulan kering yaitu dibawah 70 %. Selain itu lapisan inversi banyak terlihat di periode bulan basah dan dari nilai EL- CCL terlihat bahwa atmosfer yang tidak terdapat inversi akan mempunyai tinggi puncak awan yang tinggi diatas 10 km, secara umum terlihat juga tinggi dasar awan pada hari kejadian hujan sangat lebat menunjukkan rentang ketinggian meter Hasil pengolahan menunjukkan bahwa interval yang telah ada dari indeks SWEAT dan Total-Totals tidak cocok digunakan di Manado, karena indeks tersebut diteliti berdasarkan kondisi atmosfer lintang tinggi. Sehingga perlu dilakukan kajian khusus untuk membuat nilai interval baru yang sesuai untuk memprediksi hujan sangat lebat di Manado. Perlu penelitian lebih lanjut tentang pengaruh lapisan inversi, vertical wind shear, serta data LCL, LFC, CCL dan EL agar dapat digunakan sebagai identifikasi karkateristik hujan sangat lebat di wilayah lain. 5. UCAPAN TERIMAKASIH Penelitian ini tidak akan selesai tanpa data radiosonde Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada temanteman BMKG di Stasiun Meteorologi Sam Ratulangi Manado atas dukungan data dan support kepada penulis. 6. DAFTAR PUSTAKA. Aws/Tr-79/006, 1990, The Use of The Skew T Log P Diagram in Analysis and Forecasting, Scott Air Force Base, Illinois. Budiarti, M., M. Muslim, dan Y. Ilhamsyah, 2012, Studi Indeks Stabilitas Udara Terhadap Prediksi Kejadian Badai Guntur di Wilayah Stamet Cengkareng Banten, Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 13 No. 2 Tahun 2012, Puslitbang BMKG, Jakarta. Dyson, L.L., 2013, Atmospheric Thermodynamics and Circulation Associated with Heavy Rainfall Over The Gauteng South Africa, Disertasi, Faculty of Natural and Agricultural Sciences, University of Pretoria, Pretoria. Endarwin, 2010, Deteksi Potensi Gerak Vertikal Atmosfer Di Atas Wilayah Bandung dan Sekitarnya, Jurnal Meteorologi Dan Geofisika, Vol.11 No.1 (Juli 2010), halaman Ferdiansyah, Asep : Potensi Parameter keluaran RAOB sebagai Indikator Kunci dalam Analisis Curah Hujan. Skripsi IPB, Bogor. Fritz, B.K : Measurement and Analysis of Atmospheric Stability in Two Texas Regions, ASEA/NAAA Technical Session 37 th Annual Agricultural Aviation Association Convention. Graffin, D.M., dan D.G. Hotz, 2000, A Precipitation and Flood Climatology with Synoptic Features of Heavy Rainfall Across The Southern Appalachian Mountains, Journal of National Weather Digest, National Weather Services, Tennessee. Geerts B. and E. Linacre, 1997: Climates and Weather Explained: A fresh way of presenting climatology. Preprint Volume, 10th Conference on Applied Climatology, AMS, Reno, NV, October, Hariadi, T.E Telaah Profil Divergensi Dan Vortisitas Luaran GCM Csiro-9 Serta 9

10 Hubungannya Dengan Curah Hujan. Jurnal LAPAN, vol 1, no.3 Juli-September. Hariyanto, H : Menghitung Kecepatan Vertikal Udara dengan Model Persamaan Nonlinear Balance di Indonesia dan Sekitarnya, Jakarta. Harsa, H., Linarka, U. A., Kurniawan, R., dan Noviati. S Pemanfaatan Sataid Untuk Analisa Banjir Dan Angin Puting Beliung: Studi Kasus Jakarta Dan Yogyakarta. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika. Vol. 12. No. 2. Hal Holton, James.R An Introduction to Dynamic Meteorology Fourth Edition. Seattle. Washington. Manurung, M.R., 2012, Prediktabilitas Cuaca Jangka Pendek Ditinjau dari Indeks Stabilitas di Jakarta, Jurnal Teknologi Mineral Vol. XIX No. 3/ 2012/, ITB, Bandung. Pratama, M. S, 2015, Penentuan Ambang Batas Parameter Stabilitas Udara terhadap Kejadian Awan CB dan Thunderstorm di Stasiun Meteorologi Biak, Skripsi, Program Studi Meteorologi, STMKG, Tangerang Selatan. Prawirowardoyo : Meteorologi, Penerbit ITB, Bandung. Riehl, H., 1954, Tropical Meteorology, New York, McGraw-Hill. Setyawan, T., 2015, Kajian Hujan Lebat Di Jakarta Tanggal 9 Februari 2015 Ditinjau Dari Perhitungan Kecepatan Vertikal Dan Kelembaban Udara Per Lapisan,Laporan Kerja, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta. Seto, T. H.2000.Mengapa Hanya Sedikit Awan Konvektif Yang Tumbuh Di Atas Daerah Bandung Pada Periode 10 Desember 1999 s.d 04 Januari 2000?. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca, Vol. 1No. 1, 2000: 61-66,Jakarta. Stratton, M.B., 2006, Convective Indices for The Central and Western Tropical Pasific, Tesis, Master of Science in Meteorology, Naval Postgraduate School, California. Sumardjo, 1996, Pendugaan Curah Hujan Untuk Analisis Banjir di Indonesia, LAPAN, Jakarta. Suyono, H., Satyaning, A., Boer, R., Agus, P., Ribudiyanto, K., Supiatna, J., Subarna, Leni, Linarka, U., Satyaningsih, R., Noviati, S., Kumalawati, R Kajian Cuaca Ekstrim di Wilayah Indonesia Jakarta: Puslitbang BMKG Tjasyono, H.K.B., 2008, Meteorologi Terapan, Penerbit ITB, Bandung. Tjasyono, H.K.B., 2007, Meteorologi Indonesia 1, BMG, Jakarta. Tjasyono, H.K.B., dan S.W.B Harijono, 2007, Meteorologi Indonesia 2, BMG, Jakarta. Wilson, G. S., and J. R. Scoggins, 1976: Atmospheric Structure And Variability In Areas Of Convective Storms Determined From 3-H Rawinsonde Data. NASA CR-267 8, 128 pp. [NTIS, Springfield, VA 22161] Winarso, P. A., Meteorologi Tropis. Akademi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika. Jakarta. Winarso, P. A., 2011, Analisis Cuaca I, AMG. Winarso, P. A., 2009, Analisis Cuaca II (ME 5234/2), AMG, Jakarta. Winarso, P. A Kecepatan Vertikal Udara Lapisan Permukaan di Daerah Indonesia dan Sekitarnya. Jakarta Wirjohamidjojo, S., dan Y.S. Swarinoto, 2013, Meteorologi Sinoptik, Puslitbang BMKG, Jakarta. Zakir, A., W. Sulistya, dan M.K. Khotimah, 2010, Perspektif Operasional Cuaca Tropis, Puslitbang BMKG, Jakarta. 10