PEMODELAN DISPERSI SULFUR DIOKSIDA (SO ) DARI SUMBER GARIS MAJEMUK (MULTIPLE LINE SOURCES) DENGAN MODIFIKASI MODEL GAUSS DI KAWASAN SURABAYA SELATAN Oleh: Wisnu Wisi N. 3308100050 Dosen Pembimbing: Abdu Fadli Assomadi, S.Si., M.T. JURUSAN TEKNIK LINGKUNGAN FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 01
Latar Belakang Peningkatan Ekonomi Naiknya Arus Transportasi Pencemaran Udara Surabaya Selatan Kebijakan Pemerintah Pemodelan
Rumusan Masalah Bagaimana menghitung konsentrasi SO dari sumber garis majemuk dengan modifikasi model Gauss dipenerima ISPU? Berapakah nilai kontribusi konsentrasi dari sumber garis majemuk terhadap ambient?
Tujuan Menghitung konsentrasi SO ambient dengan menggunakan modifikasi model Gauss dari sumber garis majemuk ke penerima ISPU Menghitung nilai kontribusi SO dari model Gauss
Ruang Lingkup Penelitian ini dilakukan di kawasan Surabaya Selatan (Jalan Mastrip Raya dan Pagesangan) dalam radius 5 km dari detektor ISPU. Pemodelan dispersi SO dilakukan dengan mengestimasi konsentrasi SO berdasarkan data sekunder dari pemantauan kualitas udara Surabaya Selatan yang terdokumentasi dari ISPU selama 5 tahun. Modifikasi model Gauss dikelola dengan cara menggunakan rumus dasar sumber titik menjadi sumber garis Pemantauan atau pembuatan model didasarkan atas parameter pencemaran udara khususnya gas Sulfur Dioksida (SO ). Pencemar dari sumber lain dihitung sebagai deviasi. Variable yang digunakan adalah klasifikasi jalan dan jarak sumber ke penerima. Pengambilan data primer untuk validasi model. Arah angin yang digunakan arah angin dominan dalam setahun.
Manfaat Mendapatkan model penyebaran kualitas udara pencemar SO kawasan Surabaya Selatan. Terjadinya penghematan biaya dengan pemakaian pemodelan dan bukan alat pengontrol kualitas udara. Dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pemerintah baik untuk perencanaan Dinas Tata Kota dan juga untuk perencanaan jalan bagi Dinas Perhubungan.
Metodologi Penelitian IDE STUDI STUDI LITERATURE PENGUMPULAN DATA SEKUNDER PENGUMPULAN DATA PRIMER PEMBANGUNAN MODEL VALIDASI MODEL KESIMPULAN DAN SARAN
Metodologi Penelitian Pengambilan data sekunder Peta Surabaya Selatan Kualitas udara ambient ISPU 5 tahun Data Meteorologi (kecepatan dan arah angin, suhu, curah hujan, dan tekanan atmosfir) Data Dinas Perhubungan (klasifikasi jalan, jumlah kendaraan dan kepadatan lalu lintas) Faktor emisi
Metodologi Penelitian Pengambilan data Primer Data primer yang diambil berdasarkan kordinat titik sampling (GPS), konsentrasi polutan SO (Sulphur analyzer), pengukuran arah dan kecepatan angin (anemometer), suhu (termometer), tekanan (barometer) dan jumlah kendaraan (counter). Data primer diambil di daerah Surabaya Selatan di diambil sebanyak titik, yaitu: Jalan Kolektor Primer : Jalan Mastrip raya Jalan lokal : Jalan Simowan Ketinggian alat adalah 1,5 m dari permukaan tanah, sesuai SNI 19-7119.9-005.
Metodologi Penelitian Lokasi Sampling
Metodologi Penelitian Pembuatan Model Data Sekunder Pemodelan Verifikasi Perbandingan dengan data ISPU 4 tahun. Perbandingan dengan data ISPU 1 tahun. Data Primer Validasi Perbandingan dengan data Sampling
Beban emisi Contoh perhitungan kekuatan emisi pada jalan Mastrip tahun 007. n Jumlah kendaraan X Faktor konversi SMP Sepeda Motor : 8830 x 0,5 = 708 Mobil Pribadi : 3067 x 1, = 3680 Angkot : 1049 x 1, = 159 Bus : 4 x 1 = 4 Box : 196 x 1, = 1555 Truk : 417 x 1 = 417 Dikarenakan sudah berada didalam satuan smp/jam maka dilakukan penjumlahan total dan dikalikan dengan faktor emisi mobil pribadi, berbahan bakar bensin. n X FE 17691 x 0,06 = 466,934 smp.g/jam.km Q = 466,934 (smp.g/jam.km)= 0,466 /jam.m
Beban emisi
Perhitungan Jarak Koordinat ujung jalan A pada pagesangan : Latitude 11º 4 0,04 = 11,70557 Longitude 7º 0 11,84 = -7,3366 Koordinat titik Sampling pada pagesangan : Latitude 11º 4 0,9 = 11,70564 Longitude 7º 0 1,69 = 7,3369 Koordinat ujung jalan A pada Mastrip raya : Latitude 11º 4 6,01 = 11,701 Longitude 7º 0 17,45 = -7,33667 Koordinat titik Sampling pada Mastrip raya : Latitude 11º 4 10,14 = 11,7108 Longitude 7º 19 1,18 = -7,3381
Perhitungan Jarak Pagesangan Latitude A-Sampling = (11,70557 11,710564 X 60 = 0,0041667 Longitude A-Sampling = (-7,3366 (-7,3369)) X 60 = 0,0141667 (0,0041667) 1/ Jarak kedua titik : = (0,0041667) + (0,0141667) X 185 (NM ke m) = 7,3 m x = 54,7 Kemudian dilakukan perhitungan perpindahan dari titik A ke titik B untuk mengetahui kemiringan jalan. Contoh perhitungan untuk mengetahui kemiringan jalan adalah sebagai berikut. Kemiringan jalan (θ) : Tan -1 0,004167 = 73,61º 0,014167
Perhitungan Jarak Mastrip Latitude A-B = (11,701 11,7108 X 60 = 0,0688 Longitude A-B = (-7,33667 (-7,3381)) X 60 = 0,0878 Jarak kedua titik : = (0,0688) + (0,0878) X 185 (NM ke m) = 07 m x = 414 Kemudian dilakukan perhitungan perpindahan dari titik A ke titik B untuk mengetahui kemiringan jalan. Contoh perhitungan untuk mengetahui kemiringan jalan adalah sebagai berikut. Kemiringan jalan (θ) : Tan -1 0,0878 = 53º 0,0688
Perhitungan Jarak x Pagesangan 1. Perhitungan Jarak X Pada Pagesangan Koordinat penerima (ISPU) : Latitude 11º 4 59,65 Longitude 7º 19 17,3 Koordinat titik Sampling pada Pagesangan : Latitude 11º 4 0,9 Longitude 7º 0 1,69 Jarak X antara Sampling dan penerima, = (0,656) + (0,0768) X 185 (konversi dari NM ke m) = 13, m
Perhitungan Jarak x Mastrip. Perhitungan Jarak X Pada Mastrip Koordinat penerima (ISPU) : Latitude 11º 4 59,65 Longitude 7º 19 17,3 Koordinat titik Sampling pada Mastrip : Latitude 11º 4 10,14 Longitude 7º 0 1,18 Jarak X antara Sampling dan penerima, = (0,85) + (0,08533) X 185 (konversi dari NM ke m) = 1536,4 m
Perhitungan Jarak y Pagesangan Perhitungan jarak y didapat dari titik tengah jalan yaitu titik sampling ke titik ujung jalan. Dikalikan dengan kemiringan jalannya. Pada Pagesangan kemiringan jalan adalah 73,61º dan panjang setengah jalan adalah 7,3. Perhitungan dapat dilihat dibawah. y1 = sin 73,61º X 7,3 = - 6,7 y = 6,7 (dikarenakan terletak pada sebelah kanan dari penerima dan sampling maka jaraknya sama seperti y1 dan bernilai positif (+)).
Perhitungan Jarak y Mastrip Perhitungan jarak y didapat dari titik tengah jalan yaitu titik sampling ke titik ujung jalan. Dikalikan dengan kemiringan jalannya. Pada pagesangan kemiringan jalan adalah 5º dan panjang setengah jalan adalah 07. Perhitungan dapat dilihat dibawah. y1 = sin 5º X 07 = -06 y = 06 (dikarenakan terletak pada sebelah kanan dari penerima dan sampling maka jaraknya sama seperti y1 dan bernilai positif (+)).
Perhitungan Pengaruh arah angin Dengan mengetahui derajat kemiringan jalan terlebih dahulu maka dapat mengetahui pengaruh arah angin terhadap posisi penerima dan kemiringan jalan. Posisi penerima terletak searah arah angin terhadap jalan dan posisi jalan mendekati 90º terhadap arah angin maka sudut yang digunakan adalah sudut yang bertolak belakang antara arah utara dengan kemiringan jalan sebesar 5,44º pada Mastrip dan 73,61º pada Pagesangan
Perhitungan σy 1. Diketahui Jalan Mastrip pada musim kemarau dan hujan, a 156 b 0,894 X 1536,36 m = 1,53 km Stabilitas B σy (meter) = ax b (x dalam Km) = 156 x 1,53636 0,894 = 109,36. Diketahui Jalan Pagesangan pada musim kemarau dan hujan, a 156 b 0,894 X 13 = 1,3 Stabilitas B σy (meter) = ax b (x dalam Km) = 156 x 1,3 0,894 = 134,084
Perhitungan σz 1. Diketahui Jalan Mastrip pada musim kemarau dan hujan, c 108, d 1,098 f X 1536,36 m = 1,53636 km Stabilitas B σz = cccc dd + ff σz = 108,.1,53636 1,097 + σz = 175,0584. Diketahui Jalan Pagesangan pada musim kemarau dan hujan, c 108, d 1,098 f X 13 m = 1,3 km Stabilitas B σz = cccc dd + ff σz = 108,.1,3 1,097 + σz = 136,7418
Perhitungan koefisien B Pembuatan model dengan menggunakan model FLLS dilakukan dengan penetuan nilai koefisien B terlebih dahulu. Nilai y 1 adalah panjang jarak antara titik sampling ke penerima (ISPU). Nilai y adalah nilai y 1 ditambah dengan y 1. Contoh perhitungan penetuan koefisien B pada dapat dilihat dibawah. 1. Nilai B pada Jalan Pagesangan y1 6,7 B1 = = = 0,44 σ y 109,3658 y1 6,7 B = = = σ y 109,3658 0,44. Nilai B pada Jalan Mastrip y1 06 B1 = = = 1,537 σ y 175,0584 y1 06 B = = = 1,537 σ y 175,0584
Perhitungan koefisien K K = u. Q σ z ( z H ) ( z + H exp + exp z z σ σ ) 1.Nilai K pada Jalan Mastrip, Q 1,86 g/jam.m σz 134,08 σy 175,0584 u musim hujan 3,4 u musim kemarau 3,6 B1-1,537 B 1,537 H 0 Z 0.Nilai K pada JalanPagesangan, Q 4tahun 0,73 g/jam.m Q 1tahun 0,06 g/jam.m σz 109,3658 m σy 136,7418 m u musim hujan 3,4 m/s u musim kemarau 3,6 m/s B1-0,44 B 0,44 H 0 m Z 0 m
Perhitungan K pada Jalan Mastrip K K = = u. Q σ z 1,86 3,4.134,08 ( z H ) ( z + H exp + exp z z σ σ ) (0 0) (0 + exp + exp.134,08 0).134,08 K musim hujan 4 tahun terakhir =,3.10-6 g/m 3 K = 0,48 3,7.134,08 (0 0) (0 + exp + exp.134,08 0).134,08 K musim Hujan 1 tahun terakhir = 4,1.10-7 g/m 3 K = 1,86 3,6.134,08 (0 0) (0 + exp + exp.134,08 0).134,08 K musim Kemarau =,1.10-6 g/m 3 K = 0,48 3,7.134,08 (0 0) (0 + exp + exp.134,08 0).134,08 K musim kemarau 1 tahun terakhir = 4,1.10-7 g/m 3
K K = = u. Q σ z Pembahasan Perhitungan K pada Jalan Pagesangan ( z H ) ( z + H ) exp + exp σz σz 0,73 3,4.109,3638 (0 0) (0 + exp + exp.109,3638 0).109,3638 K musim hujan 4 tahun= 3,3.10-7 g/m 3 K = 0,06 3,7.109,3638 K musim Hujan 1 tahun = 0,7.10-7 g/m 3 K = 0,73 3,6.109,3638 (0 0) (0 + exp + exp.109,3638 0).109,3638 (0 0) (0 + exp + exp.109,3638 K musim Kemarau 4 tahun = 3,1.10-7 g/m 3 0).109,3638 K = 0,06 3,7.109,3638 (0 0) (0 + exp + exp.109,3638 0).109,3638 K musim Hujan 1 tahun = 0,7.10-7 g/m 3
Perhitungan G 1. Pada Jalan Mastrip G1 B1 adalah maka angka terdepan dilihat pada tabel bagian horizontal, dan nilai terkahir diletakan pada vertikal sehingga nilainya menjadi 0,063 G B adalah maka angka terdepan dilihat pada tabel bagian horizontal, dan nilai terkahir diletakan pada vertikal sehingga nilainya menjadi 0,937. Pada Jalan Pagesangan G1 B1 adalah maka angka terdepan dilihat pada tabel bagian horizontal, dan nilai terkahir diletakan pada vertikal sehingga nilainya menjadi 0,405 G B adalah maka angka terdepan dilihat pada tabel bagian horizontal, dan nilai terkahir diletakan pada vertikal sehingga nilainya menjadi 0,5948 Diambil dari tabel G dengan memasukan nilai B pada lampiran 5 koefisien Dispersi
Perhitungan konsentrasi Mastrip C = K ( G G ) 1 π 17.10-7 C = (0,937 0,063 ) π Sehingga konsentrasi di Jalan Mastrip pada musim hujan 4 tahun menjadi 0,61 µg/m 3 16.10-7 C = (0,937 0,063) π Sehingga konsentrasi di Jalan Mastrip pada musim kemarau 4 tahun terakhir menjadi 0,57 µg/m 3 4,1.10-7 C = (0,937 0,063) π Sehingga konsentrasi di Jalan Mastrip pada musim hujan 1 tahun menjadi 0,144 µg/m 3 4,1.10-7 C = (0,937 0,063) π Sehingga konsentrasi di Jalan Mastrip pada musim hujan 1 tahun menjadi 0,144 µg/m 3
Perhitungan konsentrasi Pagesangan C = K π ( G G ) 1 3,3.10-7 C = (0,5948 0,405 ) π Sehingga konsentrasi di Jalan Pagesangan pada musim hujan 4 tahun menjadi 0,05 µg/m 3 1,6.10-6 C = (0,5948 0,405 ) π Sehingga konsentrasi di Jalan Pagesangan pada musim kemarau 4 tahun menjadi 0,03 µg/m 3 3,1.10-7 C = (0,5948 0,405 ) π Sehingga konsentrasi di Jalan Pagesangan pada musim hujan 1 tahun menjadi 0,005 µg/m 3 0,7.10-7 C = (0,5948 0,405 ) π Sehingga konsentrasi di Jalan Pagesangan pada musim kemarau 1 tahun menjadi 0,005 µg/m 3
Validasi Validasi model dilakukan dengan menggunakan data primer hasil sampling dengan memakai alat gas analyzer dan counter. Gas analyzer digunakan sebagai alat untuk melakukan sampling udara ambient sedangkan counter digunkan untuk menghitung beban emisi. Alat GPS digunkan untuk menetukan lokasi tiap titik yang dibutuhkan. Alat anemometer digunakan untuk menghitung kecepatan angin. Penyamplingan dilakukan selama 1 jam untuk satu lokasi dan data trafic counting dikalikan dengan 16 jam
Data Primer pada Penerima Menit ke- Kecepatan angin (m/s) Arah angin Suhu udara (oc) SO (ppm) SO (µg/m 3 ) 1 0 Tenggara 35,3 0,1 63,8037 1,49 Tenggara 35,3 0,1 63,8037 3 0,49 Tenggara 34,7 0, 57,6074 4 0,81 Tenggara 35,14 0,1 63,8037 5 0,68 Tenggara 36,4 0, 57,6074 Rata-Rata 369,35
Perhitungan Persen Kontribusi Kemudian dilakukan perbandingan antara C model 1 tahun untuk musim kemarau dan hujan dengan C ambient pada ISPU % Kontribusi =100% - CCCCCCCCCCCCCC CCCCCCCCCCCC CCCCCCCCCCCCCC x 100% % Kontribusi =100% - 369,36 0,149 x 100% 369,36 % Kontribusi = 100% - 99,960% = 0,04%
Perhitungan perbedaan ISPU dengan Model 1. Nilai selisih rata-rata konsentrasi selama 4 tahun pada musim kemarau dengan arah angin ke timur adalah: C (point sources) + C (line sources) + C (alami) C (reaksi + penyerapan) = C ISPU Dengan C (line source) + C (alami) C (reaksi + penyerapan) = ΔC, maka; C (Line sources) + ΔC = C ISPU, 0,771 µg/m 3 + ΔC = 64,58 µg/m 3 ΔC = -63,993 µg/m 3. Nilai selisih rata-rata konsentrasi selama 1 tahun pada musim kemarau dengan arah angin ke timur adalah: 0,149 µg/m 3 + ΔC = 17.99 µg/m 3 ΔC = - 157,551µg/m 3 3. Nilai selisih rata-rata konsentrasi selama 4 tahun pada musim hujan dengan arah angin ke timur adalah: 0,816 µg/m 3 + ΔC = 35,16 µg/m 3 ΔC = -34,5 µg/m 3 4. Nilai selisih rata-rata konsentrasi selama 1 tahun pada musim hujan dengan arah angin ke timur adalah: 0,149 µg/m 3 + ΔC = 35,79 µg/m 3 ΔC = - 35,645 µg/m 3
Grafik Perbandingan ISPU dengan Model Musim Hujan Musim Hujan Konsentrasi 100,0 90,0 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 0,0 10,0 0,0 Jan Feb Mar Apri l Mei Nov Des Jan Feb Mar Apri l Mei Nov Des Jan Feb Mar Apri l Mei Nov Des Jan Feb Mar Apri l 007 008 009 010 Mei Nov Des C model 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 C Ispu (µg/m3) 0,0 0,0 0,0 0 0 1, 16, 0 0,0 18, 16, 35, 30, 7,9 0,0 0,0 65, 7, 0,0 49, 68, 66, 0,0 69, 91, 0,0 0,0 0
Grafik Perbandingan ISPU dengan Model Musim Kemarau 10,0 Musim Kemarau 100,0 konsentrasi 80,0 60,0 40,0 0,0 0,0 Jun Jul Agu Sep Okt Jun Jul Agu Sep Okt Jun Jul Agu Sep Okt Jun Jul Agu Sep Okt 007 008 009 010 C model 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, C Ispu (µg/m3) 0 0 0,0 0,0 0,0 1 31,1 35,3 0,0 31,1 0,0 0,0 0,0 0,0 49,5 81,6 86,4 85,7 100, 91,1
Hasil Pembahasan Data primer hasil pengambilan sampling berada jauh dari baku mutu. Perbandingan tetap dilakukan terhadap data primer yang didapat dengan pemodelan yang dilakukan dapat dilihat bahwa besarnya kontribusi pencemar SO melalui transportasi hanya sebesar 0,04% kemungkinan yang terjadi adalah ISPU menerima pencemar dari sumber lain seperti contohnya dari sumber industri yang lebih mendominasi pengaruh pencemar SO pada udara, hal ini diperkuat dengan banyak penelitian terdahulu yang menyebutkan bahwa sebagian besar pencemar SO pada suatu daerah lebih dipengaruhi oleh pencemar dari sumber titik yaitu pabrik dan industri. Pengaruh lainnya disebabkan oleh arah angin yang tidak menentu sehingga kemungkinan ISPU juga menerima pencemar dari arah angin lainnya Dengan melihat grafik perbandingan antara C model dengan C ISPU dibawah maka dapat disimpulkan bahwa C ISPU memiliki rata-rata yang lebih besar dibandingkan dengan C model hal ini dikarenakan pembentukan konsentrasi secara matematis tidak melihat pengaruh pengaruh alam yang terjadi baik itu tingkat tinggal pencemar maupun reaksi pencemar diudara. Hal lain yang mempengaruhi konsentrasi pada ISPU adalah adanya RTH yang dapat menyerap sebagian pencemar. Untuk nilai-nilai ISPU yang berada diatas nilai model dan mencapai nilai ekstrim dapat diasumsi bahwa terjadi kecelakaan seperti kebakaran, dll.
Kesimpulan dan Saran Dari penelitian ini didapat kesimpulan : 1. Dengan pengaplikasian model Gauss yang terbangun didapat nilai konsentrasi ambient pada penerima dilokasi ISPU: Konsentrasi SO selama 4 tahun terakhir pada musim kemarau 0,771 µg/m 3 Konsentrasi SO selama 1 tahun terakhir pada musim kemarau 0,149 µg/m 3 Konsentrasi SO selama 4 tahun terakhir pada musim hujan 0,816 µg/m 3 Konsentrasi SO selama 1 tahun terakhir pada musim hujan 0,149 µg/m 3. Dari model Gauss ini juga didapat nilai kontribusi SO sebesar 0,04% dari sumber pencemar transportasi pada jalan Pagesangan dan Mastrip Surabaya
Kesimpulan dan Saran Dari penelitian ini didapat saran : Melakukan penelitian pada titik lain sehingga lebih memvalidasi model Dilakukan penelitian dengan model dispersi yang dimodifikasi dengan kinetika transfer di udara dan digabungkan dengan pemodelan ini sehingga mendapat nilai simpangan yang lebih pasti Dilakukan pemodelan dengan memperhatikan kemampuan penyerapan RTH sehingga didapat besarnya konsentrasi yang dapat terserap RTH dan digabungkan dengan pemodelan ini dan pemodelan terhadap kinetika transfer di udara sehingga mendapat niali yang lebih pasti Dilakukan penelitian pada sumber pencemar lain misalnya sumber titik dan sumber alami yakni proses penguraian zat organik yang menghasilkan gas yang mengandung sulfur dan gas lain atau dari proses pembakaran sampah dan kebakaran Dilakukan penelitian dengan jenis pencemar lain sehingga dapat dibuat pemodelan komunal terhadap suatu wilayah di Surabaya
Matur nuwun...