Article Details

STUDI VARIASI KANDUNGAN UAP AIR TROPOSFER BAWAH DAN KAITANNYA DENGAN AKTIVITAS KONVEKTIF BERBASIS DATA PENGAMATAN GPS

Oleh   ARIES KRISTIANTO (NIM.32410005) ; Tim Pembimbing : Prof. Sri Widiyantoro,Ph.D. ; Dr.Ir. Tri Wahyu Ha
Kontributor / Dosen Pembimbing : Tim Pembimbing : Prof. Sri Widiyantoro,Ph.D. ; Dr.Ir. Tri Wahyu Hadi,M.Sc ; Dr.Techn.Dudy Darmawan Wijaya,ST,M.Sc
Jenis Koleksi : S3-Disertasi
Penerbit : FITB - Sains Kebumian
Fakultas : Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian (FITB)
Subjek :
Kata Kunci : GPS,Low Level Moisture,Precipitable Water Vapor,ZLLM, ECMWF
Sumber :
Staf Input/Edit : Alice D  
File : 5 file
Tanggal Input : 2017-09-27 15:42:20

Uap air troposfer bawah (Low Level Moisture/LLM) berperan penting untuk menentukan ketidakstabilan troposfer dan mekanisme naiknya parsel udara untuk pertumbuhan awan. Teknik pengamatan uap air secara konvensional belum dapat mendeteksi secara langsung LLM. Namun perkembangan terkini dalam pengolahan data Global Positioning System (GPS) memungkinkan dilakukannya estimasi kandungan total uap air di troposfer (Precipitable Water Vapor/PWV) dengan resolusi spasial-temporal tinggi; dan pengamatannya kontinu serta mendekati waktu sebenarnya (near real time). Dalam penelitian ini dikembangkan metode ekstraksi LLM berbasis data GPS, yaitu dengan menghitung selisih uap air troposfer bawah dari total PWV ground based GPS dengan uap air lapisan atas dariPWV model ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts),dengan batas ketinggian LLM diasumsikan pada lapisan tetap/fixed layer (metodeI) dan bervariasi/variable layer (metode II). Selanjutnya koreksi dilakukan dengan membandingkan kelembapan spesifik model ECMWF dengan pengamatan radiosonde (rason) dimanfaatkan untuk estimasi profil uap air vertikal.Dari hasil penelitian ini diperoleh bahwa metode I memiliki keterbatasan karena batas ketingggian LLM diasumsikan pada lapisan tetap. Oleh karena itu dikembangkan metode II dengan melakukan koreksi kelembapan spesifik dari data ECMWF dan menggunakan data Zenith Total Delay (ZTD) serta PWV dari observasi GPS. Dengan demikian dihasilkan batas ketinggian yang bervariasi(Height of Low Level Moisture/ZLLM) sebagai parameter yang lebih dapat menunjukkan pergerakan uap air vertikal sehingga lebih berkaitan langsung dengan proses konveksi dan juga bermanfaat untuk estimasi profil uap air vertikal. Hasil uji sensitivitas estimasi profil kelembapan menunjukkan nilai koefisien korelasi yang tinggi dan nilai galat yang relatif kecil, sehingga nilai awal kelembapan dari interpolasi data ECMWF dapat digunakan untuk mengestimasi profil kelembapan vertikal.Variasi diurnal LLM dapat menunjukkan karakteristik perubahan kandungan uap air di atmosfer. Perubahan pola variasi diurnal ZLLM dapat diinterpretasikan sebagai efek dari naik turunnya udara lembap, dan ZLLM dimungkinkan digunakan sebagai indeks labilitas atmosfer untuk memantau aktivitas konvektif. Pola umum variasi PWV selama 2009 mengikuti pola musiman curah hujan monsunal. Perbedaan waktu kejadian nilai maksimum LLM diasosiasikan dengan pengaruh intrusi angin laut dari pantai utara Pulau Jawa (terutama pada musim kemarau) dengan mengacu pola pergeseran waktu kejadian nilai maksimum LLM,yang lebih lambat pada musim kering dan lebih cepat pada musim hujan. Hal ini sesuai dengan penelitian sebelumnya.Aktivitas MJO (Madden Julian Oscillation) memengaruhi variasi diurnal LLM secara spasial dan temporal. Saat pra-MJO, konsentrasi LLM di wilayah Jawa bagian barat secara umum rendah dari pagi hingga sore, kenaikan LLM hanya terjadi menjelang sore sampai malam hari dan tidak terlalu signifikan. Saat MJO aktif, terjadi peningkatan LLM saat pagi sampai siang hari yang bersamaan dengan waktu terjadinya proses konvektif. Variasi LLM secara spasial LLM tertinggi berada di bagian utara dan selatan. Sedangkan pasca-MJO, LLM berangsur berkurang secara gradasi yang ditandai dengan rendahnya LLM serta meningkatnya konsentrasi LLM ke wilayah tengah dan timur seiring dengan penjalaran MJO. Kesimpulan dari studi ini secara garis besar dapat dirumuskan sebagai berikut: LLM dapat diekstraksi secara baik dengan kombinasi data berbasis GPS dan model ECMWF, yang selanjutnya dapat digunakan untuk mengestimasi profil uap air vertikal.