SIMULASI CUACA DAERAH PADANG

dokumen-dokumen yang mirip
VERIFIKASI MODEL ATMOSFER WILAYAH TERBATAS DALAM SIMULASI CURAH HUJAN

SIMULASI DAN PRAKIRAAN SIKLON TROPIS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL WRF

SIMULASI PERUBAHAN DISTRIBUSI PULAU PANAS PERKOTAAN DARI PERUBAHAN PENUTUP LAHAN DENGAN MM5 (MESOSCALE MODEL VERSI 5) *

Mobile Weather & Climate Forecasting System (Sistem Prakiraan Cuaca Dan Iklim Secara Bergerak)

KAJIAN DOUBLE SEA BREEZE MENGGUNAKAN PERMODELAN WRF-ARW TERHADAP KONDISI CUACA DI NABIRE

SIMULASI ANGIN LAUT TERHADAP PEMBENTUKAN AWAN KONVEKTIF DI PULAU BALI MENGGUNAKAN WRF-ARW (Studi Kasus 20 Februari 2015)

1 PENDAHULUAN. Latar Belakang

PERBANDINGAN CURAH HUJAN HASIL SIMULASI MODEL SIRKULASI UMUM ATMOSFER DENGAN DATA OBSERVASI SATELIT TRMM

Hasil dan Analisis. IV.1.2 Pengamatan Data IR1 a) Identifikasi Pola Konveksi Diurnal dari Penampang Melintang Indeks Konvektif

Penggunaan Model Simulasi Atmosfer Sebagai Alat Pembelajaran Dalam Pendidikan

SIRKULASI ANGIN PERMUKAAN DI PANTAI PAMEUNGPEUK GARUT, JAWA BARAT

UJI SKEMA PARAMETERISASI CUMULUS PADA MODEL WRF-ARW UNTUK PRAKIRAAN HUJAN HARIAN DI SULAWESI TENGGARA

1. PENDAHULUAN. [8 Januari 2006] 1 ( )

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PROYEKSI MODEL WRF-CHEM TERKAIT KUALITAS UDARA DAN KONDISI ATMOSFER DI SUMATERA BARAT (STUDI KASUS PADANG TANGGAL 7-9 MEI 2013)

BAB III DATA DAN METODOLOGI

KATA PENGANTAR TANGERANG SELATAN, MARET 2016 KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG. Ir. BUDI ROESPANDI NIP

MEKANISME HUJAN HARIAN DI SUMATERA

PENGARUH ASIMILASI DATA RADAR C-BAND DALAM PREDIKSI CUACA NUMERIK (Studi Kasus di Lampung)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Informasi Kanal Sadewa 3.0. Didi Satiadi Bidang Pemodelan Atmosfer Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer

Propinsi Banten dan DKI Jakarta

seribu tahun walaupun tingkat emisi gas rumah kaca telah stabil. Ini mencerminkan besarnya kapasitas panas dari lautan.

KARAKTER CURAH HUJAN DI INDONESIA. Tukidi Jurusan Geografi FIS UNNES. Abstrak PENDAHULUAN

STUDI ANGIN LAUT TERHADAP PENGARUH KONDISI CUACA DI WILAYAH POSO

Skema proses penerimaan radiasi matahari oleh bumi

PEMANFAATAN MODEL WRF-ARW DALAM PEMBUATAN PRAKIRAAN CUACA DI WILAYAH LABUHA (Studi Kasus Hujan Lebat Tanggal 20 Juli, 31 Juli, dan 5 Agustus 2013)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

KATA PENGANTAR. Negara, September 2015 KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI NEGARA BALI. NUGA PUTRANTIJO, SP, M.Si. NIP

PEMANFAATAN WRF-ARW UNTUK SIMULASI POTENSI ANGIN SEBAGAI SUMBER ENERGI DI TELUK BONE

POLA ANGIN DARAT DAN ANGIN LAUT DI TELUK BAYUR. Yosyea Oktaviandra 1*, Suratno 2

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG ANALISIS MUSIM KEMARAU 2013 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2013/2014

BAB I PENDAHULUAN. terjadi pada suatu wilayah tertentu dalam kurun waktu tertentu misalnya bencana

Prakiraan Musim Kemarau 2018 Zona Musim di NTT KATA PENGANTAR

BAB III DATA DAN METODOLOGI

Luas Luas. Luas (Ha) (Ha) Luas. (Ha) (Ha) Kalimantan Barat

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PEMANFAATAN DAN VALIDASI CONFORMAL-CUBIC ATMOSPHERIC MODEL (CCAM) UNTUK PRAKIRAAN CUACA DI JAKARTA

I. INFORMASI METEOROLOGI

BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG

Model Sederhana Penghitungan Presipitasi Berbasis Data Radiometer dan EAR

KAJIAN SUMATERA SQUALL DENGAN WRF-ARW (STUDI KASUS DI BATAM TANGGAL 12 JUNI 2014)

POLUSI UDARA DI KAWASAN CEKUNGAN BANDUNG

Prakiraan Musim Hujan 2015/2016 Zona Musim di Nusa Tenggara Timur

KATA PENGANTAR KUPANG, MARET 2016 PH. KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI LASIANA KUPANG CAROLINA D. ROMMER, S.IP NIP

Buletin Analisis Hujan Bulan Februari 2013 dan Prakiraan Hujan Bulan April, Mei dan Juni 2013 KATA PENGANTAR

5. HUBUNGAN ANTARA PEUBAH-PEUBAH PENJELAS GCM CSIRO Mk3 DAN CURAH HUJAN BULANAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

KATA PENGANTAR PANGKALPINANG, APRIL 2016 KEPALA STASIUN METEOROLOGI KLAS I PANGKALPINANG MOHAMMAD NURHUDA, S.T. NIP

I. INFORMASI METEOROLOGI

STUDY ON MERGING MULTI-SENSOR SSTs OVER THE EAST ASIA. Penggabungan multi sensor sst disepanjang Asia timur

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

KAJIAN KONDISI ATMOSFER KEJADIAN HUJAN LEBAT TANGGAL 11 JUNI 2014 DI LUWUK MENGGUNAKAN OUTPUT MODEL WRF

BAB I MAKSUD, TUJUAN DAN RUANG LINGKUP

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

EVALUASI MUSIM HUJAN 2007/2008 DAN PRAKIRAAN MUSIM KEMARAU 2008 PROVINSI BANTEN DAN DKI JAKARTA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Evapotranspirasi Potensial Standard (ETo)

ANALISIS HUJAN BULAN JUNI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN AGUSTUS, SEPTEMBER DAN OKTOBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA

ANALISIS ANGIN DANAU DI DAS LARONA, SULAWESI SELATAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

TARUNA METEOROLOGI STMKG WAJIB PAHAMI ANALISIS CUACA

I. INFORMASI METEOROLOGI

ANALISIS KONDISI CUACA SAAT TERJADI HUJAN LEBAT DAN ANGIN KENCANG DI ALUN-ALUN KOTA BANJARNEGARA (Studi Kasus Tanggal 08 Nopember 2017)

ANALISIS HUJAN BULAN JANUARI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN MARET, APRIL, DAN MEI 2011 PROVINSI DKI JAKARTA

UJI KEMAMPUAN OBSERVASI DAN PRAKIRAAN MENGGUNAKAN MODEL COSMO (STUDI KASUS HUJAN LEBAT DI JAKARTA DAN LAMPUNG 20 FEBRUARI 2017)

KATA PENGANTAR. merupakan hasil pemutakhiran rata-rata sebelumnya (periode ).

TURBULENSI HEBAT di INDONESIA Tahun 2016 M. Heru Jatmika, Heri Ismanto, Zulkarnaen, M. Arif Munandar, Restiana Dewi, Kurniaji

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA

BAB III METODOLOGI. Tabel 3.1 Data dan Sumber No Data Sumber Keterangan. (Lingkungan Dilakukan digitasi sehingga 1 Batimetri

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

PENGARUH MONSUN MUSIM PANAS LAUT CHINA SELATAN TERHADAP CURAH HUJAN DI BEBERAPA WILAYAH INDONESIA

Sebaran Arus Permukaan Laut Pada Periode Terjadinya Fenomena Penjalaran Gelombang Kelvin Di Perairan Bengkulu

Hidrometeorologi. Pertemuan ke I

Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian

Analisis Karakteristik Intensitas Curah Hujan di Kota Bengkulu

1.1 Latar Belakang dan Identifikasi Masalah

Angin Meridional. Analisis Spektrum

I. INFORMASI METEOROLOGI

UJI KECENDERUNGAN UNSUR-UNSUR IKLIM DI CEKUNGAN BANDUNG DENGAN METODE MANN-KENDALL

POTENSI PEMANFAATAN SISTEM APRS UNTUK SARANA PENYEBARAN INFORMASI KONDISI CUACA ANTARIKSA

ANALISIS HUJAN BULAN MEI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN JULI, AGUSTUS DAN SEPTEMBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA

PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2011/2012 PADA ZONA MUSIM (ZOM) (DKI JAKARTA)

ANALISIS MUSIM KEMARAU 2015 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2015/2016

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN METEOROLOGI KLAS III MALI

KERANGKA ACUAN KERJA

EXECUTIVE SUMMARY PROGRAM INSENTIF PENINGKATAN KEMAMPUAN PENELITI DAN PEREKAYASA (IPKPP) TAHUN ANGGARAN 2012

Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG

Buletin Analisis Hujan Bulan Januari 2013 dan Prakiraan Hujan Bulan Maret, April dan Mei 2013 KATA PENGANTAR

BAB I PENDAHULUAN. Utara yang mana secara geografis terletak pada Lintang Utara

Buletin Analisis Hujan Bulan April 2013 dan Prakiraan Hujan Bulan Juni, Juli dan Agustus 2013 KATA PENGANTAR

ANALISIS DAMPAK PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN HUTAN TERHADAP IKLIM DI PULAU KALIMANTAN MENGGUNAKAN MODEL IKLIM REGIONAL (REMO) SOFYAN AGUS SALIM G

METODE PENELITIAN Bujur Timur ( BT) Gambar 5. Posisi lokasi pengamatan

ANALISIS CUACA EKSTRIM NTB HUJAN LEBAT TANGGAL 31 JANUARI 2018 LOMBOK BARAT, LOMBOK UTARA, DAN LOMBOK TENGAH Oleh : Joko Raharjo, dkk

ANALISIS UNSUR CUACA BULAN FEBRUARI 2018 DI STASIUN METEOROLOGI MALIKUSSALEH-ACEH UTARA. Oleh Febryanto Simanjuntak S.Tr

Transkripsi:

SIMULASI CUACA DAERAH PADANG Dadang Subarna Peneliti Bidang Pemodelan Iklim, LAPAN E-mail:dangsub@yahoo.com Simulasi Cuaca Daerah Padang (Dadang Subarna) RINGKASAN Daerah Padang dan sekitarnya merupakan daerah pantai yang kondisi cuacanya sangat dipengaruhi oleh laut di sebelah barat dan rangkaian pegunungan Bukit Barisan di sebelah timur, sehingga angin darat dan angin laut akan mendominasi perubahan cuaca di sekitar daerah Padang. Oleh karena itu, model cuaca regional perlu dikaji untuk kepentingan prakiraan cuaca secara akurat untuk daerah tersebut. Weather And Research Forecasting (WRF) atau prakiraan dan riset cuaca adalah model cuaca generasi baru yang dikembangkan sebagai hasil kerjasama antara NCAR divisi Mesoscale and Microscale Meteorology (MMM) dan NOAA serta kolaborasi dari sejumlah ilmuwan. Model diperuntukan baik untuk lingkungan riset maupun operasional yang dilengkapi dengan studi dinamika secara ideal, prediksi cuaca numerik dengan fisis secara penuh, simulasi kualitas udara dan iklim regional. Model WRF didesain sangat fleksibel, state of art dan portable untuk bermacam-macam lingkungan komputasi dan modular sehingga dapat dikonfigurasikan sesuai kepentingan riset maupun operasional. 1 PENDAHULUAN Model-model simulasi cuaca didasarkan pada first principle yaitu proses-proses yang terjadi di atmosfer dapat dikembalikan ke formulasi hukum-hukum fisika dasar, baik dinamika maupun fisisnya. Model-model simulasi cuaca ini telah menjadi tool yang penting dalam meteorologi operasional dan riset selama 30 tahun terakhir. Weather Research Forecasting (WRF) merupakan model cuaca yang dikembangkan oleh National Cooperation Atmospheric Research (NCAR) pada divisi Mesoscale and Microscale Meteorology (MMM) yang merupakan generasi masa depan model prediksi cuaca skala meso dan sistem asimilasi data yang saat ini sudah menggantikan model NAM-Eta di Amerika Serikat untuk keperluan operasional. Model WRF didesain untuk menjadi fleksibel, state of the art, portable untuk bermacam lingkungan komputasi paralel dan modular sehingga dapat dikonfigurasikan untuk kepentingan riset ataupun operasional. Prinsip komponen sistem WRF tertuang dalam konsep WRF Software Framework (WSF) yang menyediakan infrastruktur untuk mengakomodasi penyelesaian atau solusi banyak penyelesaian dinamika (multiple dynamics solvers) (Widiatmoko, dkk, 2006). Persamaan fisika dapat dimasukkan (plugin) pada bagian antarmuka fisik standar, program inisialisasi dan sistem WRF Variasional asimilasi data (WRF-Var). Pada saat ini WSF terbagi menjadi dua bagian penyelesaian dinamika (dynamics solvers) yaitu Advanced Research WRF (ARW) yang dikembangkan oleh NCAR, dan Nonhydrostatic Mesoscale Model (NMM) oleh NCEP yang didukung oleh komunitas Developmental Testbed Center (DTC). Karena keterbatasan kemampuan komputasi menyebabkan masalah-masalah fisika cuaca tak terpecahkan, maka tidak mungkin menggunakan hanya satu tipe model yang dapat menangkap cukup fenomena pada semua skala. Dengan demikian, model-model spesifik telah dikembangkan untuk gerakan cuaca pada skala tertentu. Salah satu sisi pada spektrum skala adalah model sirkulasi umum hidrostatik (GCM), bekerja pada resolusi yang kasar (yaitu 200 km) dengan parameterisasi yang signifikan pada proses-proses subgrid. GCM didesain untuk menyelidiki evolusi cuaca skala luas dan lama. Di sisi lain dari spektrum model terdapat model skala awan non-hidrosatik (100 meter atau kurang) yang 61

Berita Dirgantara Vol. 9 No. 3 September 2008:61-65 secara ekplisit menghitung semua proses-proses fisis dan dinamikanya. Untuk keperluan prakiraan cuaca yang merupakan suatu tugas kompleks dan sukar, maka model WRF ini memberikan solusi yang cukup baik dan murah. Bagi instansi atau pihakpihak yang memberikan layanan informasi tersebut, model WRF dapat memberikan pilihan yang fleksibel mulai dijalankan pada komputer PC tersendiri atau dengan berkelompok secara sistem kluster dan paralel. Di antara parameter-parameter data cuaca dan iklim yang dapat diprakirakan, parameter curah hujan merupakan parameter yang paling sukar diprakirakan, karena curah hujan melibatkan berbagai parameter data cuaca lainnya seperti suhu, kecepatan angin, tekanan, kelembaban dan sebagainya. Curah hujan di dalam model numerik seringkali disebut parameter diagnostik, karena tidak secara ekplisit terdapat dalam persamaanpersamaan diferensial dari model tersebut. Untuk prakiraan keadaan masa datang sirkulasi cuaca dari pengetahuan keadaan saat ini yaitu dengan menggunakan persamaan-persamaan dinamik baik terhadap ruang maupun waktu. Kemudian dilengkapi dengan beberapa komponen seperti: Keadaan awal cuaca dan syarat batas, Sekumpulan persamaan-persamaan prediksi yang saling terkait yang menghubungkan variabel-variabel medan, Suatu metode integrasi persamaan-persamaan tersebut dalam waktu untuk memperoleh keadaan masa datang dari variabel-variabelnya. Keadaan awal dan syarat batas merupakan komponen dari sumber data luar yang dipersiapkan dalam sistem pra-pengolahan untuk inisialisasi model cuaca tersebut. Sekumpulan persamaan-persamaan prediksi terdapat dalam WRF-ARW model dengan berbagai pilihan sesuai dengan fenomena yang akan dikaji. Kemudian persamaanpersamaan ini diselesaikan dengan metode beda hingga, lalu hasilnya dapat divisualisasi dengan berbagai program tampilan seperti NCAR Graphic NCL, RIP4, Grads dan lain-lain. Blok diagram dari model WRF pada versi 2 adalah seperti terlihat pada Gambar 1-1. Gambar 1-1: Blok diagram dari model Weather Research Forecasting (WRF) versi 2 (sumber: User s Guide ARW Version 2.2 Modeling System, NCAR) 62

Simulasi Cuaca Daerah Padang (Dadang Subarna) Sebagaimana diperlihatkan dalam diagram, sistem pemodelan WRF terdiri dari sub program utama berikut: Sistem Pre-prosessing WRF (WPS), WRF-Var, Pemecahan ARW, Tool-tool Post-processing. 1.1 WPS Program ini digunakan utamanya untuk simulasi data real. Fungsinya meliputi: Pendefinisian domain-domain simulasi, Penginterpolasian data terrestrial (seperti: terrain, land use dan jenis-jenis tanah) untuk domain simulasi, Degribbing dan interpolasi data meteo dari model yang lainnya untuk domain simulasi ini. 1.2 WRF-Var Program ini merupakan program pilihan, tetapi dapat digunakan untuk ingest pengamatan ke dalam analisa yang terinterpolasi yang dibuat oleh WPS. Ini juga dapat digunakan untuk meng-update syarat awal model WRF ketika model WRF dijalankan dalam mode siklus. 1.3 Pemecah WRF (WRF Solver) Merupakan komponen kunci dari sistem pemodelan yang tersusun dari beberapa program inisialisasi untuk simulasi ideal dan simulasi data real dan program integrasi numerik. Ini juga meliputi satu program untuk mengerjakan 1-way nesting. 2 METODE DAN DATA Gambaran matematik dalam prakiraan model numerik cuaca secara bentuk sederhana adalah: A F(A) (2-1) t A adalah sama dengan perubahan dalam variabel-variabel prakiraan pada suatu titik tertentu dalam ruang. t adalah sama dengan perubahan dalam waktu (seberapa jauh ke masa mendatang kita prakirakan), sedangkan F(A) menggambarkan suku-suku yang dapat menyebabkan perubahan dalam nilai A. Sehingga persamaan (2-1) dapat diungkapkan dengan bahasa yang sederhana sebagai perubahan dalam variabel-variabel prakiraan A selama periode waktu t sama dengan efek-efek kumulatif dari semua proses yang memaksa A untuk berubah. Dalam model numerik cuaca nilai-nilai yang akan datang dari variabel-variabel meteorologi dipecahkan dengan menemukan nilai awalnya dan menambahkan forcing fisis yang beraksi pada variabel-variabel pada periode waktu prakiraan. Hai ini diungkapkan sebagai: A prakiraan =A awal + F(A)Δt (2-2) Dimana F(A) berarti kombinasi dari semua jenis forsing yang dapat muncul. Model-model spektral juga didasarkan pada persamaan primitif, tetapi formulasi matematika dan solusi numeriknya sangat berbeda dari model titik grid untuk beberapa variabel-variabel prakiraan. Teknik spektral dikembangkan sebagai peningkatan dari bertambahnya laju dan perkembangan resolusi model global. Meskipun teknik-teknik ini dapat diadaptasikan pada masalah-masalah prakiraan model area terbatas (regional). Satu hal yang tak kalah pentingnya adalah sistem asimilasi data. Sistem asimilasi data adalah suatu prosedur yang kompleks dimana parameter-parameter meteorologi pengamatan dikonversi ke variabel-variabel prakiraan dan dicampur dengan prakiraan jangka pendek dari menjalankan model sebelummnya untuk menghasilkan syaratsyarat awal yang digunakan untuk memulai prakiraan baru yang telah termodifikasi dengan data pengamatan. Sistem asimilasi data mencoba untuk menemukan medan-medan awal dari variabel-variabel prakiraan yang akan melakukan optimisasi keakuratan prakiraan didasarkan pada ketersediaan data. 63

Berita Dirgantara Vol. 9 No. 3 September 2008:61-65 Untuk menjalankan model WRF ini diperlukan data untuk syarat awal dan syarat batas yang didapat dari Global Forecasting System yang operasional untuk keperluan penerbangan internasional. Data ini telah terasimilasi dengan data pengukuran terkini dan atau dengan data satelit. 3 HASIL DAN PEMBAHASAN Pada jam 01.00 waktu setempat angin didominasi oleh angin darat yang bertiup dari Bukit Barisan menuju arah lautan, kemudian bertemu dengan angin dari arah Kepulauan Mentawai dan berbelok ke arah tenggara. Laju atau besarnya kecepatan angin berada pada jangkauan antara 0.083 m/dt sampai dengan 6 m/dt seperti dapat terlihat pada Gambar 3-2. Hasil simulasi model cuaca untuk variabel presipitasi dan di overlay dengan vektor angin pada daerah Padang dan sekitarnya pada jam 18.00 UTC atau pada jam 01.00 waktu setempat, terlihat pada Gambar 3-1. Gambar 3-2: Laju atau besarnya kecepatan angin berada pada jangkauan antara 0.083 m/dt sampai dengan 6 m/dt Gambar 3-1: Hasil simulasi model cuaca untuk variabel angin pada jam 01.00 waktu setempat, didominasi oleh angin darat (land breeze) Sedangkan untuk curah hujan serta komparasinya dengan satelit, terlihat pada Gambar 3-3. Gambar 3-3: Komparasi antara hasil simulasi model cuaca (WRF) dengan satelit untuk variabel precivitasi pada jam 14.00 UTC 64

Simulasi Cuaca Daerah Padang (Dadang Subarna) Pembentukan awan dan hujan dimulai pada pagi hari yaitu angin laut yang panas dan mengandung uap air bertiup ke daratan dan bertemu dengan angin darat dari Bukit Barisan. Sepanjang pertemuan angin ini terbentuk pita awan dan hujan yang puncaknya terjadi pada malam hari pukul 01.00 waktu setempat, seperti terlihat pada Gambar 4-4. sesungguhnya, dalam bentuk persamaanpersamaan matematis dari fisika dan dinamika yang saling berhubungan, yang merepresentasikan proses-proses di dalam atmosfer. Rangkaian persamaan ini biasanya diselesaikan dengan bantuan komputer. Dari hasil simulasi menggunakan model cuaca Weather Reseacrh and Forecasting (WRF) pada domain daerah Padang dan sekitarnya menunjukkan hasil yang memuaskan. Kota Padang dan sekitarnya merupakan daerah pantai yang kondisi cuacanya sangat dipengaruhi oleh laut di sebelah barat dan rangkaian pegunungan Bukit Barisan di sebelah timur. Sehingga angin darat dan angin laut akan mendominasi perubahan cuaca daerah Padang dan sekitarnya. DAFTAR RUJUKAN Gambar 4-4: Pertemuan dua masa udara yang bertiup dari laut (sea breeze) dan dari darat (land breeze) membentuk pita awan dan hujan sepanjang daerah Padang dan sekitarnya 4 KESIMPULAN COMET programme, 2008. http://www.comet. ucar. edu, download Februari. Mobile Weather Inc, 2008. http://www. Mobile weather com, download Februari. Wang, et al, 2007, User s Guide ARW Version 2.2 Modeling System, NationaL Center for atmospheric research NCAR. Widiyatmoko, et al 2006, Prosiding Semiloka Teknologi Simulasi dan Komputasi serta Aplikasinya, BPPT 2006. Model cuaca merupakan representasi yang lebih sederhana dari cuaca yang 65