ANALISIS KONDISI CUACA SAAT TERJADI BANJIR DI KABUPATEN LAMPUNG UTARA (Studi Kasus Tanggal 29 Desember 2017)

Transkripsi

1 ANALISIS KONDISI CUACA SAAT TERJADI BANJIR DI KABUPATEN LAMPUNG UTARA (Studi Kasus Tanggal 29 Desember 2017) Adi Saputra 1, Fahrizal 2 Stasiun Meteorologi Klas I Radin Inten II Bandar Lampung adi.bmkgsorong7@gmail.com ABSTRAK Letak geografi Kab.Lampung Utara yang berada di sebelah Utara Prov.Lampung berbatasan dengan sebelah Utara Kab.Way Kanan, sebelah selatan Kab.Lampung Tengah, sebelah Timur Kab.Tubabar, dan sebelah Barat Kab. Lampung Barat, dan topografinya terbagi menjadi dua bagian, sebelah timur dataran rendah dan sebelah barat daerah perbukitan (bukit barisan). Sedangkan kondisi cuacanya dipengaruhi oleh monsun. Secara Klimatologi di wilayah Lampung bulan Desember dan Januari merupakan puncak musim penghujan. Berdasarkan informasi media pada tanggal 29 Desember 2017 telah terjadi cuaca ekstrim berupa hujan dengan intensitas lebat yang mengakibatkan ratusan rumah di Kab.Lampung Utara terendam banjir akibat diguyur hujan deras sejak malam dini hari hingga pagi, sore dan malam hari. Banjir juga menyebabkan dua pohon tumbang sehingga menimpa rumah warga dan merendam 6 unit mobil dan 1 unit sepeda motor. Berdasarkan data yang dimiliki BPBD Lampung Utara, korban banjir terbanyak terjadi di kelurahan Cempedak 75 unit rumah, Kelurahan Tanjung Aman 49 unit rumah, Kelurahan Tanjung Harapan 15 unit rumah 1 sekolah, dan Kelurahan Kelapa Tujuh 19 unit rumah. Banjir juga merendam sawah, Kolam pemancingan ikan, jalan lintas tengah Sumatera. Dari data curah hujan Stasiun Geofisika Kotabumi, curah hujan yang tercatat pada tanggal 29 Desember 2017 jam WIB 157 mm/hari dan termasuk kategori Ekstrim. Pantauan citra satelit menunjukan konsentrasi awan di wilayah Lampung Utara sangat kuat, suhu puncak awan menunjukan antara C s.d -70,5 0 C, ini berarti termasuk jenis awan Cb yang sangat kuat dan menjulang tinggi. Kemudina dari analisis Sounding yang diperoleh dari cross section didapat bahwa kondisi labilitas wilayah Ka.Lampung Utara dan sekitarnya sangat labil dan RH lapisan dari 850 s.d 500 mb sangat lebab berkisar antara 70 s.d 85%, ini berarti asupan energi untuk pembentukan awan Cb sangat mendukung. Kemudian dari analisa angin 3000 Feet, terbentuk adanya Pola Konvergensi pada tanggal 28 Desember 2017 jam 12 UTC di atas wilayah Lampung bagian Utara dan Pola Shearlines pada tanggal 29 Desember 2017 jam 00 UTC, ini berarti pengaruh gangguan cuaca Skala Meso sangat mendukung dalam pembentukan cuaca ekstrim. Dapat disimpulkan bahwa curah hujan yang tinggi dan berdurasi lama disebabkan kuatnya labilitas udara di atas wilayah Lampung Utara dan diperkuat lagi gangguan cuaca skala meso. Kata kunci : Cuaca Ekstrem, Labilitas, Awan Cb, Banjir, Konvergensi, Shearlines 1. PENDAHULUAN Dari sejumlah bencana banjir dan longsor yang terjadi, dapat diketahui bahwa penyebab utama adalah faktor meteorologis unsur curah hujan terutama intensitas hujan, distribusi hujan dan durasi hujan. Faktor lain penyebab banjir adalah sifat-sifat fisis dari permukaan tanah, kandungan air tanah, dan permukaan tanah (tanah gundul, tanah bertanaman dan lain-lain). Lihat gambar I, hal 2. Berdasarkan data curah hujan di Stasiun Geofisika Kotabumi pada tanggal 29 Desember 2017 sebesar 157 mm/hari, ini berarti tergolong ekstrim. Cuaca Ekstrim adalah kejadian cuaca yang tidak normal, tidak lazim yang dapat mengakibatkan kerugian terutama keselamatan jiwa dan harta. Salah satu bentuk cuaca ekstrim adalah peristiwa hujan dengan intensitas lebat yang mengakibatkan banjir. Peristiwa hujan dengan intensitas sedang hingga lebat yang terjadi di Kabupaten Lampung Utara pada Jumat Tanggal 29 Desember 2017 menyebabkan ratusan rumah, sawah, kolam

2 pemancingan, jalan lintas tengah Sumatera terendam banjir (lihat Lampiran 2). Tujuan penulisan ini adalah untuk menganalisis kondisi cuaca dan mengidentifikasi penyebab hujan sedang hingga lebat yang terjadi pada tanggal 29 Desember 2017 di wilayah Kab.Lampung Utara. Hasil analisis diharapkan menjadi bahan informasi bagi masyarakat untuk meminimalisir dampak buruk yang mungkin timbul dari kejadian serupa di masa mendatang. pengaruh gangguan cuaca skala Meso yang berdampak pada gangguan cuaca skala lokal Data Presipitasi GSMap Data ini digunakan untuk melihat distribusi presipitasi di sekitar wilayah kejadian cuaca ekstrim. Data spasial presipitasi GSMap merupakan solusi bilamana tidak ada data pengamatan di tempat kejadian cuaca ekstrim. Adapun data yang penulis gunakan data tanggal Desember 2017 dari jam UTC Data Sounding Cross Section Metode ini digunakan sebagai alternatif untuk melihat kondisi Labilitas Atmosfer diatas suatu wilayah dan seberapa besar kuatnya gangguan cuaca yang menghasilkan cuaca ekstrim meskipun di daerah tersebut tidak ada pelepasan Radiosonde. Data yang penulis gunakan data tanggal 29 Desember 2017 jam 12 UTC dan 30 Desember 2017 jam 00 UTC dari dua Stasiun yang melakukan pelepasan Radiosonde yaitu Stamet Cengkareng dan Stamet Fatmawati, sedangkan data sounding saat kejadian tanggal 28 tidak mendukung. Gambar 1. Bagan Peristiwa Bencana Banjir 2. METODE PENELITIAN 2.1 Data Data SATAID Data SATAID yang penulis gunakan dalam menganalisa kejadian cuaca ekstrim (banjir) yaitu data Satelit Himawari 8 dengan kanal WV (Water Vavor) tanggal Desember 2017 jam UTC Data Angin 3000 feet Data angin yang penulis gunakan adalah data angin 3000 feet jam 00 dan 12 UTC tanggal Desember Data ini digunakan karena dapat mewakili kondisi cuaca skala Meso (Regional). Dari data angin 3000 feet juga dapat diketahui 2.2 Metode Metode untuk membahas kejadian cuaca ekstrim ini adalah dengan menganalisa kondisi labilitas atmosfer diatas wilayah Kab. Lampung Utara dengan aplikasi Raob 5.7. Dan analisa awan mulai dari tahap tumbuh hingga punah dengan aplikasi SATAID, Analisis Medan Angin dan Analisis Peta Spasial Hujan GSMap Analisa Sounding Cross section Tujuan analisis Labilitas udara adalah untuk mengetahui seberapa besar tingkat gangguan udara di atmosfer yang mempengaruhi massa udara sehingga berkembang menjadi awan Cb super kuat. Analisa ini dapat dilakukan bilamana ada data sounding yang didapat dari pelepasan transmiter yang berisi sensor suhu, kelembaban, tekanan dan angin dengan balon ke atmosfer. Dari data inilah dapat kita peroleh indek-indek labilitas. Seperti Cape, Lifting inddex, Sholwater inddex dan Rh perlapisan udara Analisa SATAID

3 Metode ini sudah lama dikembangkan oleh JMA (Jepang Meteorological Agents), dimana dengan software ini, dapat mengetahui pertumbuhan dan perkembangan awan samapai tahap matang. Pada fungsi Measure terdapat beberapa tool seperti: (a) Brit, digunakan untuk mengetahui Reflektansi/ Temperatur Kanal, (b) Time, digunakan untuk membuat plot time series di satu titik,dan (c) Contour, digunakan untuk membuat kontur di wilayah tertentu Analisa Medan Angin Tujuan analisa ini dimaksudkan untuk mengetahui sifat gerakan dan aliran udara. Di daerah Tropik analisa medan angin perlu diperhatikan karena peubah ruang dan waktu cukup cepat. Dalam menganalisa medan angin biasanya kita membuat Streamline. Khusus pada peta sinoptik permukaan antara 20 0 LU dan 20 0 LS, analisa Isobar perlu diganti, dengan Streamline dengan pertimbangan kurang signifikan hubungan antara tekanan udara dan cuaca di sekitar Equator. Pola medan angin lebih memberikan informasi yang berkaitan dengan cuaca. Dalam menganalisa streamline akan kita temui titik simpang, anti siklon, siklon, low depression, eddy, Shear, trough, ridge, konvergen, dan divergen serta masih ada variasaivariasi streamline lainnya. Gambar 2. Hasil analisa Sounding dengan Raob 5.7 tgl 29 Desember jam 12 UTC 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Data Sounding Dari data sounding cross section tanggal 29 Desember 2017 jam 12 UTC diketahui bahwa kondisi atmosfer sangat labil baik dari indek cape, LI, SI dan RH perlapisan sangat mendukung lihat gambar 2 dan 3, meskipun tidak ada data sounding saat kejadian, tapi dapat dipastikan kondisi atmosfer saat kejadian tgl 28 Desember 2017 jam 18 UTC sangat labil. Gambar 3. Hasil analisa Sounding dengan Raob 5.7 tgl 30 Desember jam 00 UTC 3.2 Data SATAID Berdasarkan gambar 4 historis pertumbuhan awan Cb, terlihat suhu puncak awan Cb dapat mencapai rata-rata 60 s.d -70,5 dan suhu yang dingin ini merupakan kreteria jenis awan Cb. Kemudian dari gambar 5, terlihat historis pertumbuhan awan dari tahap tumbuh sampai tahap matang dan meluruh. Pada jam s/d UTC (19.00 s/d WIB) pertumbuhan awan mulai terjadi, dan pada jam UTC ( WIB) tahap dewasa awan mulai terbentuk dimana suhu

4 puncak awan mencapai rata-rata -70,5., dan pada jam UTC ( WIB) dan jam UTC tanggal 29 Desember 2017 awan CB kembali berkembang, hal ini karena pengaruh konvergensi yang kuat sehingga terjadi penumpukan massa udara kembali di atas wilayah Lampung Utara. Untuk lebih jelasnya lihat gambar 4 dibawah. Pada times series awan Cb dalam citra satelit lihat gambar.6, dari awan tunggal (singel sel) sampai menjadi multi sel. Kondisi awan singel sel (Cb tunggal) bisa terjadi bilamana faktor lokal lebih dominan yang membentuk awan itu sendiri. Sebaliknya awan multi sel (Cb berkelompok) terbentuk bilamana faktor skala meso ikut berperan dalam mempengaruhi faktor lokal. Diperkirakan banjir yang terjadi dini hari hingga pagi hari pada tanggal Desember 2017 berasal dari Awan Cb yang berkelompok. Tgl 29 Desember 2017 Jam 01 UTC Tgl 29 Desember 2017 Jam 09 UTC Gambar 4. Historis Pertumbuhan Awan CB (Cb) Tgl 29 Desember 2017 Jam 17 UTC Gambar 5. Peta Kontur Suhu puncak awan CB Tgl 28 Desember 2017 Jam 18 UTC Citra satelit tgl 28 Desember jam 18 UTC

5 shearlines Citra satelit tgl 29 Desember jam 01 UTC Gambar 7. Analisis Angin 3000 feet Tanggal Desember 2017 jam 00 dan 12 UTC. Citra satelit tgl 29 Desember jam 09 UTC Gambar 6. Time series awan Cb pada Citra satelit 3.3 Data Angin 3000 Feet Dari data angin 3000 feet pada gambar 7, terlihat bahwa di atas wilayah lampung bagian Utara terbentuk pola konvergensi pada tgl 28 desember jam 12 UTC dan pola shearlines pada tgl 29 desember 2017 jam 00 UTC, pola inilah yang menjadi salah satu pemicu memperkuat mekanisme pengangkatan massa udara dan memperlama proses labilitas atmosfer, sehingga hampir sebagian besar Lampung banyak terdapat awan-awan Cb sangat kuat dan berkelompok menjadi awan Cb multi sel. 4 Data Presipitasi GSMap Dari data GSMap terlihat wilayah sebagian besar Lampung bagian Utara memiliki intensitas curah hujan sedang hingga lebat lihat gambar 8. Tapi dapat diperkirakan cuaca ekstrim yang terjadi pada tanggal Desember 2017 dini hari hingga pagi, sore dan malam hari, berasal dari awan Cb yang sangat kuat dan berkelompok (multi sel). KONVERGENSI

6 yang dingin ini merupakan kreteria jenis awan Cb. Pada times series awan Cb dalam citra satelit terlihat dari awan tunggal (singel sel) terus berkembang menjadi multi sel. 3. Dari data angin 3000 feet, terlihat bahwa di atas wilayah lampung bagian Utara terbentuk pola konvergensi pada tgl 28 desember jam 12 UTC dan pola shearlines pada tgl 29 desember 2017 jam 00 UTC. 4. Dari data GSMap terlihat wilayah sebagian besar Lampung bagian Utara memiliki intensitas curah hujan sedang hingga lebat lihat. Tapi dapat diperkirakan cuaca ekstrim yang terjadi pada tanggal Desember 2017 dini hari hingga pagi, sore dan malam hari, berasal dari awan Cb yang sangat kuat dan berkelompok (multi sel). DAFTAR PUSTAKA diakses tanggal 30 Desember Pusdiklat BMKG Pemanfaatan Data Presipitasi GSMAP Untuk Analisis Kejadian Cuaca Ekstrim. Online Group Discussion BMKG, Jakarta. Gambar 8. Data Jumlah Presipitasi GSMap Tanggal Desember KESIMPULAN Berdasarkan uraian diatas, dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Dari data sounding cross section tanggal 29 s.d 30 Desember 2017 jam 12 UTC diketahui bahwa kondisi atmosfer sangat labil baik dari indek cape, LI, SI dan RH perlapisan sangat mendukung. Meskipun tidak ada data saat kejadian dapat dipastikan kondisi labilitas pada tgl 28 sangat labil. Puslitbang BMKG Kajian Cuaca Ekstrim di Wilayah Indonesia. Laporan Penelitian, Pusat Penelitian dan Pengembangan, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta. Suharsono Pedoman Analisa Cuaca. Pusat Meteorologi dan Geofisika. Jakarta. Tjasyono, B Meteorologi Indonesia Volume 1. Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika. Jakarta. 2. Dari analisi SATAID, historis pertumbuhan awan Cb, terlihat suhu puncak awan Cb dapat mencapai rata-rata 60 s.d -70,5 dan suhu

7 Lampiran I. Lembar Pengesahan

8 Lampiran II. Peta Lokasi Kejadian

9 Lampiran III. Sumber Berita