O L E H

M U H A M M A D Y U S U F A W A L U D D I N , S . K E L .

I R . I N D A H R I Y A N T I N I , M S I .

R U S K Y I N T A N P R A T A M A , S T P .

Perubahan Klimatologi di Priangan Timur(Studi Kasus Kabupaten Ciamis, Jawa Barat)

dan Hubungannya dengan SuhuPermukaan Laut

LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT UNIVERSITAS PADJADJARAN

FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTANUNIVERSITAS PADJADJARAN

September 2011

Pendahuluan

Indonesia = ‘vulnerable’ country (IPCC, 2007)

Perubahan iklim = perubahan pola curah hujan(Boer, 2007).

Daerah iklim ‘A’ Indonesia mengalami penurunancurah hujan signifikan (Awaluddin, 2011).

Pendahuluan

Priangan Timur = Zona Iklim ‘A’

Kab. Ciamis : daerah wisata dan komoditaspertanian dan perikanan.

Minimnya penelitian tentang iklim di daerah tsb.

Peta potensi daerah Kab. Ciamis (Munawwaroh, 2003)

Persiapan

Tim peneliti mengadakan pertemuan secara rutin dan atauberkomunikasi secara intensif untuk perencanaan kegiatan.

Mengurus perijinan kegiatan penelitian ke lokasi penelitian melaluiintansi terkait (KESBANGPOLINMAS, Kab. Ciamis), sertaberdiskusi untuk mendapatkan arahan dari instansi tersebut.

Melakukan koordinasi dengan Dinas Kelautan dan PerikananKabupaten Ciamis, guna memperoleh input informasi tambahanterkait dengan kondisi suhu permukaan laut di daerah setempat. Diperoleh beberapa daerah selatan Kabupaten Ciamis yang memang berhubungan langsung dengan laut sebagai pertimbangandalam penelitian kali ini, termasuk ke Kecamatan Cijulang danKecamatan Parigi sebagai daerah pesisir dan daerah pengamatanhujan.

Melakukan koordinasi dengan Badan Meteorologi dan Geofisika(BMKG) untuk permasalahan iklim termasuk curah hujan di daerahtersebut.

Pengumpulan Data

Data curah hujan bulanan dikumpulkan melaluiBMKG yang berasal dari stasiun pengamatan hujandi wilayah Ciamis. Rentang tahun yang dikumpulkanmulai dari tahun 1997 – 2010.

Data grid curah hujan juga diperoleh melaluidatabase University of Delaware dengan skala 0,5o x 0,5o. Selanjutnya dilakukan penyesuaian wilayah(latitude dan longitude) seperti yang tercantumdalam lokasi penelitian ini.

Data

Data suhu permukaanlaut bulanan diperolehmelalui database www.climex.knmi.nlyang berasal dariHaDISST ver.1. Sebelumnya dilakukanploting/cropping posisilatitude dan longitude terhadap lokasi suhupermukaan laut yang sesuai dengan lokasipenelitian ini.

Analisa Data

Data curah hujan bulanan yang diperoleh dari hasil observasistasiun pengamatan hujan dianalisa tingkat kelengkapannya sertadilakukan uji normalitas terhadap data-data tersebut.

Selanjutnya, untuk mengurangi bias, data tersebut dilakukanpenghilangan tren data (de-trended) yang disesuaikan denganmetode yang digunakan dalam penelitian ini. Sehingga dapatdilakukan analisa lanjutan berupa pembandingan dengan data grid yang telah dilakukan kualitas kualitas oleh penyedia data tersebut.

Data curah hujan yang diperoleh dari grid bulanan dilakukan ujinormalitasnya serta kelengkapan datanya untuk daerah penelitianyang dimaksudkan.

Data suhu permukaan laut telah didapatkan dalam bentuk file Netcdf untuk kemudian dilakukan konfersi menjadi text file sehingga memudahkan untuk pengolahan data selanjutnya.

Data index bulanan dari NINO3.4 didapatkan untuk melengkapianalisa tambahan dalam penelitian ini.

Output

Sebaran normalitas data rainfal l yg digunakan.

-100 -50 0 50 100

0.001

0.003

0.01 0.02

0.05

0.10

0.25

0.50

0.75

0.90

0.95

0.98 0.99

0.997

0.999

Data

Pro

bability

Normal Probability Plot

(a) curah hujan. (b) The wavelet power spectrum. The contour levels are chosen so that 75%, 50%, 25%, and 5% of the wavelet power is above each level, respectively. The cross-hatched region is the cone of influence, where zero padding has reduced the variance. (c) The global wavelet power spectrum. Reference: Torrence, C. and G. P. Compo, 1998: A Practical Guide to Wavelet Analysis. Bull. Amer. Meteor. Soc., 79, 61-78.

Wavelet NINO 3.4

Wavelet IOD

Wavelet SOI

Lokal SPL anomali

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

Tem

per

atu

re (

deg

C)

Years

Local SST anomalies

A*

B*

C*

Global SPL anomali

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

Tem

per

atu

re (

deg

C)

Years

Global SST anomalies

Hambatan & Penanganan

Ketersediaan data rainfall di lokasi penelitian.

Akan diambil stasiun yg >80% (Aldrian dan Susanto, 2003).

Analisa wavelet masih memerlukan perbaikan kodeprogram.

Next Step

Perbaikan hasil wavelet analisis

Korelasi silang dan Korelasi Pearson.

Laporan akhir dan publikasi/seminar

Terima Kasih