Buletin GAW Barir (E-Journal)
Not a member yet
50 research outputs found
Sort by
Pengaruh ENSO Terhadap Curah Hujan dan Kelembapan Relatif serta Suhu Permukaan Laut di Sulawesi
Full text linkEl Niño – Southern Oscillation (ENSO) is a climate variability phenomenon characterized by anomaly of changes in sea surface temperature in the tropical Pacific Ocean. Positive anomaly of sea surface temperature (El Niño) can cause extreme dryness, while negative anomaly of sea surface temperature (La Nia) can cause a prolonged rainy season in most parts of Indonesia. In this case, Sulawesi is included in the area affected by the ENSO phenomenon. This study aims to examine the effect of the ENSO phenomenon on weather parameters (rainfall, relative humidity, and sea surface temperature (SST)) in the Sulawesi Island region. ENSO is identified based on the Southern Oscillation Index (SOI). The main data used in this study came from observations from the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG) stations in Kendari, Makassar, Palu, Luwuk, Gorontalo, and Manado. The data was processed over a period of 30 years (1988 – 2017) which was then analyzed using descriptive statistical methods. The results of this study reveal that ENSO has a quite strong relationship with relative humidity, but has a weak relationship with rainfall in most of the BMKG station data in Sulawesi.. The relationship between ENSO and rainfall was strongest in Gorontalo (r = 0.537), while the weakest relationship was in Manado (r = 0.242). The relationship between ENSO and relative humidity was strongest in Makassar (r = 0.479), while the weakest relationship was in Palu (r = –0.057). The correlation value of SST anomalies in Sulawesi with SOI is 0.5067. It can be interpreted that there is a quite strong and directly proportional relationship between SST in Sulawesi and ENSO.El Niño – Southern Oscillation (ENSO) merupakan fenomena variabilitas iklim yang dicirikan dengan anomali perubahan suhu permukaan laut di Samudra Pasifik wilayah tropis. Anomali positif suhu muka laut (El Niño) dapat menyebabkan kemarau ekstrem sedangkan anomali negatif suhu muka laut (La Niña) dapat menyebabkan musim hujan berkepanjangan di sebagian besar wilayah Indonesia. Dalam hal ini, Sulawesi termasuk kedalam wilayah yang terdampak oleh fenomena ENSO. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh dari fenomena ENSO terhadap parameter cuaca seperti curah hujan, kelembapan relatif, dan suhu permukaan laut (SPL) di wilayah Pulau Sulawesi. ENSO diidentifikasi berdasarkan indeks Southern Oscillation Indeks (SOI). Data utama yang dipakai dalam penelitian ini berasal dari pengamatan stasiun Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kota Kendari, Makassar, Palu, Luwuk, Gorontalo, dan Manado. Data diolah dalam periode waktu 30 tahun (1988 – 2017) yang kemudian dianalisis menggunakan metode statistika deskriptif. Hasil dari penelitian ini mengungkapkan bahwa ENSO memiliki hubungan yang cukup kuat dengan kelembapan relatif, namun memiliki hubungan yang lemah dengan curah hujan di sebagian besar data stasiun BMKG di Sulawesi. Hubungan ENSO dengan curah hujan terkuat terdapat di Gorontalo (r = 0.537), sedangkan hubungan terlemah terdapat di Manado (r = 0.242). Hubungan ENSO dengan kelembapan relatif terkuat terdapat di Makassar (r = 0.479), sedangkan hubungan terlemah terdapat di Palu (r = –0.057). Nilai korelasi anomali SPL di wilayah Perairan Sulawesi dengan SOI adalah sebesar 0.5067. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa terdapat hubungan yang cukup kuat dan berbanding lurus antara SPL di Sulawesi dan ENSO
Kondisi Pencemaran Udara pada Saat Periode Lebaran 2022 di Wilayah Jakarta
Full text linkParticulate Matter is part of air pollution and as an indicator of air pollution in an area that can cause environmental damage and health problems in living things. The reduction of human activities in the DKI Jakarta area during big days such as during the Eid holidays is suspected to make air quality below the threshold value during normal conditions. So this research aims to determine the condition of air quality, especially particulates during the period before, during and after Eid al – Fitr 2022 in the Jakarta area. The PM2.5 concentration data used is observation data at BMKG observation points in Kemayoran and Airnow (Gambir, Kebayoran), while the rainfall data used is BMKG observation post data in Kemayoran and South Jakarta. The method used in this study is descriptive analysis. From the results of the analysis, it was found that the PM2.5 observation location showed a high concentration value one day before Eid which was related to the increase in motor vehicle use. However, there was a decrease in PM2.5 concentrations during Eid and one day after Eid, this was related to the decrease in the use of motor vehicles in the region and was accompanied by rain events that acted as washing the atmosphere. In the Kebayoran Baru – South Jakarta area, the highest concentration decreased by up to 51%.Particulate Matter merupakan bagian dari polusi udara dan sebagai salah satu indikator polusi udara pada suatu wilayah yang dapat menyebabkan kerusakan lingkungan dan gangguan kesehatan pada makhluk hidup. Berkurangnya aktifitas manusia di wilayah DKI Jakarta saat hari – hari besar seperti pada saat libur lebaran diduga membuat kualitas udara berada dibawah nilai ambang batas saat kondisi normal. Sehingga kajian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi kualitas udara khususnya partikulat selama periode sebelum, saat dan setelah lebaran tahun 2022 di wilayah Jakarta. Data konsentrasi PM2.5 yang digunakan adalah data observasi pada titik pengamatan BMKG di Kemayoran dan Airnow (Gambir, Kebayoran), sedangkan data curah hujan yang digunakan adalah data pos hujan pengamatan BMKG di Kemayoran dan Jakarta Selatan. Metode yang digunakan pada kajian ini adalah analisis deskriptif. Dari hasil analisis, didapat hasil bahwa pada lokasi pengamatan PM2.5 menunjukkan nilai konsentrasi yang tinggi pada satu hari sebelum lebaran yang berkaitan dengan peningkatan penggunakan kendaraan bermotor. Namun, terjadi penurunan konsentrasi PM2.5 pada saat hari lebaran dan satu hari setelah lebaran, hal tersebut berkaitan dengan penurunan penggunaan kendaraan bermotor di wilayah tersebut dan disertai dengan kejadian hujan yang berperan sebagai pencucian atmosfer. Pada wilayah Kebayoran baru – Jakarta Selatan mengalami penurunan konsentrasi tertinggi hingga 51%
Iklim, Suhu udara, Kelembaban udara, Kecepatan angin dan Vektor nyamuk. Pengaruh Iklim Terhadap Penyakit Berbasis Vektor Nyamuk di Kota Kupang Tahun 2020
No full textKupang City is an endemic area for mosquito vector–based diseases. The incidence of mosquito vector–based diseases has increased since 2017 with 32 cases per 100,000 population increasing in 2019 to 156 per 100,000 population and as of April 2020 there were 610 cases reported. The environment is one of the determinants of the incidence of mosquito vector–based diseases, both in the form of the physical, biological and social environment. Climate is classified in the physical environment that influences the pattern of mosquito vector–based disease. Certain climatic conditions can increase the risk of disease transmission. This study was carried out with the aim of knowing the effect of the variability of climatic factors in the form of air temperature, humidity and wind speed on the incidence of mosquito vector–based diseases in Kupang City in 2020. Analysis of the effect was carried out using secondary data, namely monthly mosquito vector–based disease data obtained from Eleven health centers in Kupang City and climate factors for the same period were obtained from the BMKG Climatology Station of Kupang City. Test the effect using multiple linear regression analysis partially (t test) and simultaneously (F test). The results of the t–test showed that air temperature and wind speed had no significant effect (significance = 0.714 and 0.889 > 0.05) while air humidity had a positive effect on mosquito vector–based diseases (significance = 0.001 < 0.05). Simultaneously, the F test showed that humidity had an effect on mosquito vector–based diseases (significance = 0.000 < 0.05).Kota Kupang merupakan daerah endemis penyakit berbasis vektor nyamuk. Insiden penyakit berbasis vektor nyamuk meningkat sejak tahun 2017 dengan 32 kasus per 100.000 penduduk meningkat pada tahun 2019 menjadi 156 per 100.000 penduduk dan per April 2020 tercatat 610 kasus. Lingkungan merupakan salah satu faktor penentu timbulnya penyakit berbasis vektor nyamuk, baik berupa lingkungan fisik, biologis maupun sosial. Iklim tergolong dalam lingkungan fisik yang mempengaruhi pola penyakit berbasis vektor nyamuk. Kondisi iklim tertentu dapat meningkatkan risiko penularan penyakit. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh variabilitas faktor iklim berupa suhu udara, kelembaban dan kecepatan angin terhadap kejadian penyakit berbasis vektor nyamuk di Kota Kupang Tahun 2020. Analisis pengaruh dilakukan menggunakan data sekunder yaitu data bulanan penyakit berbasis vektor nyamuk yang diperoleh dari Sebelas Puskesmas di Kota Kupang dan faktor iklim untuk periode yang sama diperoleh dari Stasiun Klimatologi BMKG Kota Kupang. Uji pengaruh menggunakan analisis regresi linier berganda secara parsial (uji t) dan secara simultan (uji F). Hasil uji–t menunjukkan bahwa suhu udara dan kecepatan angin tidak berpengaruh nyata (signifikansi = 0.714 dan 0.889 > 0.05) sedangkan kelembaban udara berpengaruh positif terhadap penyakit berbasis vektor nyamuk (signifikansi = 0.001 < 0.05). Secara simultan uji F menunjukkan bahwa kelembaban berpengaruh terhadap penyakit berbasis vektor nyamuk (signifikansi = 0.000 < 0.05)
Prediksi Kecepatan Angin 12 Jam Kedepan Menggunakan Automatic Weather Observing System (AWOS) Berbasis Regresi Linear
Full text linkAutomatic equipment for monitoring weather conditions such as the Automatic Weather Observing System (AWOS) is urgently needed by a meteorologist for the purposes of serving aviation weather services at airports. One of the most important information besides the weather for flight services is wind speed. This study integrates AWOS and linear regression models to predict wind speed parameters for the next 12 hours. These parameters are the lowest, average, and highest wind speed. The computational load required for building and training the proposed model system is determined by the duration the computer executes the model training commands and generates predictions. The wind speed hours ahead is assumed to be influenced by the condition of the previous weather parameters. Therefore, in this study, a scheme was tested using the length of historical data of different weather parameters to predict the wind speed parameters for the next 12 hours. The predictions generated are in summary form, i.e., the lowest speed, average speed and highest speed in that period. After testing it was found that the duration of the computer to train the model is 1.2 seconds and to generate predictions is 1.1 seconds. Meanwhile, the best scheme for generating predictions is linear regression with a predictor of 12 hours which produces an RMSE error of 0.63, 1.14, and 3.07 for the lowest wind speed, average wind, and highest wind respectively. These results indicate that the proposed model only requires a light computational load and can produce accurate predictions of wind speed parameters for the next 12 hours.Peralatan otomatis untuk pemantauan keadaan cuaca seperti Automatic Weather Observing System (AWOS) sangat dibutuhkan oleh seorang ahli meteorologi untuk keperluan melayani operasi penerbangan di bandara. Salah satu informasi yang penting selain cuaca untuk layanan penerbangan adalah kecepatan angin. Penelitian ini mengintegrasikan AWOS dan model regresi linear untuk memprediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan. Parameter tersebut yaitu kecepatan angin terendah, rata – rata, dan tertinggi. Beban komputasi yang diperlukan untuk pembangunan dan pelatihan sistem model yang diajukan ditentukan oleh durasi komputer mengeksekusi perintah pelatihan model dan menghasilkan prediksi. Kecepatan angin kedepan diasumsikan dipengaruhi oleh keadaan parameter cuaca sebelumnya. Oleh karena itu pada penelitian ini, diuji skema penggunaan panjang data historis parameter cuaca yang berbeda untuk memprediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan. Prediksi yang dihasilkan adalah dalam bentuk ringkasannya, yaitu kecepatan terendah, kecepatan rata – rata dan kecepatan tertinggi pada periode tersebut. Setelah uji coba didapatkan bahwa durasi komputer melatih model adalah 1.2 detik dan untuk menghasilkan prediksi adalah 1.1 detik. Sementara itu, skema terbaik untuk menghasilkan prediksi adalah regresi linear dengan prediktor 12 jam yang menghasilkan galat RMSE 0.63, 1.14, dan 3.07 untuk kecepatan angin terendah dan angin rata – rata, serta angin tertinggi secara berurutan. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang diajukan hanya memerlukan beban komputasi yang ringan dan dapat menghasilkan prediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan yang akurat
Verifikasi Luaran HyBMG saat Kejadian El Niño dan La Niña di Jawa Timur
Full text linkBMKG’s Research and Development Center has developed a time series model prediction for climate forecasts as an anticipatory step in minimizing the impact of hydrometeorological disasters, both drought and wet conditions, namely Hybrid BMG (HyBMG). The performance of the HyBMG prediction model for the East Java region is tested using a verification method based on the percentage accuracy of the monthly rainfall categories based on SNI 8196:2015. The data used is the HyBMG monthly rainfall forecast data (ARIMA, ANFIS, WAVELET–ARIMA, and WAVELET–ANFIS) lag 0 to 11 from 197 observation points in East Java from August 2010 to April 2020. New data are added before HyBMG is re – run. The forecasting process is based on a simulation mechanism to copy what really happened at the operational level. Blank data were filled using IDW interpolation. Furthermore, the temporal analysis process is conducted for Neutral, El Niño, and La Niña. ENSO condition determined using ONI. The results of histogram analysis show that all four of the HyBMG methods do not indicate any improvement although updating data is applied. Meanwhile, ARIMA verification is at an average of 60 % with the other methods being lower than it. Generally, the verification of HyBMG’s outputs for La Niña episode is below 60% meanwhile for El Niño episode, only reaches 60 –70 %.Puslitbang BMKG telah mengembangkan model prediksi deret waktu curah hujan berbasis statistik untuk prakiraan iklim sebagai langkah antisipasi dalam meminimalisir dampak bencana hidrometeorologi, baik kekeringan maupun curah hujan tinggi, yaitu Hybrid BMG (HyBMG). Studi ini menguji performa model prediksi HyBMG untuk wilayah Jawa Timur dengan metode verifikasi berdasarkan persentase akurasi dengan pengkategorian curah hujan bulanan menurut SNI 8196:2015. Data yang digunakan adalah data simulasi prakiraan curah hujan bulanan HyBMG yang dijalankan ulang (ARIMA, ANFIS, WAVELET–ARIMA, dan WAVELET–ANFIS) jeda 0 sampai 11 bulan pada 197 pos hujan di Jawa Timur dari Agustus 2010 hingga April 2020. Prakiraan dijalankan ulang setiap terjadi penambahan satu bulan sehingga mendekati simulasi prakiraan operasional. Data observasi yang kosong diisi dengan interpolasi IDW. Selanjutnya, luaran model dianalisis secara temporal pada kondisi Netral, El Niño, dan La Niña. Kondisi ENSO ditentukan menggunakan ONI. Hasil analisis histogram menunjukkan bahwa seluruh metode HyBMG tidak menghasilkan peningkatan verifikasi meski dilakukan pemutakhiran data. Verifikasi ARIMA mencapai rata–rata 60% dengan metode lain bernilai lebih rendah. Secara umum, verifikasi luaran HyBMG untuk fase La Niña di bawah 60% sedangkan untuk fase El Niño hanya ARIMA yang dapat mencapai 60 –70%
Pemetaan Prakiraan Potensi Banjir di Papua Barat Menggunakan Model Builder Dalam Aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG)
Full text linkFlood is a hydrometeorological disaster that often occurs in Indonesia. One of the causes of flooding is caused by extreme rainfall >100mm/day. West Papua Province is one of the regions in Indonesia that has a high intensity of rainfall throughout the year, making it vulnerable to potential flooding. To make it easier for people to know areas that have the potential for flooding, information such as a map of potential floods is needed. The use of Geographic Information Systems (GIS) in making flood potential maps can be useful for the community and certain institutions to make policies in flood disaster management. In this study to create a flood potential map, a software application, namely ArcGIS, is used, where in the software there are several tools that can be used to create command models, one of which is the model builder. The model builder then produces a spatial map output in the form of a flood potential forecast map in West Papua Province. From the results of regional mapping in West Papua Province, there are several regions or regencies in West Papua Province that have the potential for flood–prone areas in the Low – High category. The high intensity of rainfall in some areas or districts in West Papua has a high potential for flooding, especially in Sarong and Manokwari. Making this model builder can then be developed and can be used easily with modifications using Python.Banjir merupakan bencana hidrometeorologi yang sering terjadi di Indonesia. Salah satu penyebab banjir diakibatkan curah hujan yang ekstrim >100mm/hari. Provinsi Papua Barat termasuk di antara daerah – daerah di Indonesia yang memiliki intensitas curah hujan yang tinggi sepanjang tahunnya, sehingga rentan terhadap potensi banjir. Untuk memudahkan masyarakat mengetahui wilayah yang berpotensi banjir, diperlukan sebuah informasi seperti peta potensi banjir. Penggunaan Sistem Informasi Geografis (SIG) dalam membuat peta potensi banjir dapat berguna untuk masyarakat maupun lembaga tertentu untuk mengambil kebijakan dalam penanggulangan bencana banjir. Dalam penulisan ini untuk membuat peta potensi banjir, digunakan sebuah aplikasi perangkat lunak yaitu ArcGIS, dimana di dalam perangkat lunak tersebut terdapat beberapa tool yang dapat dimanfaatkan untuk membuat model perintah salah satunya yaitu model builder. Model builder kemudian mengasilkan sebuah keluaran peta spasial berupa peta prakiraan potensi banjir di Provinsi Papua Barat. Dari hasil pemetaan wilayah di Provinsi Papua Barat, terdapat beberapa wilayah atau Kabupaten di Provinsi Papua Barat yang memiliki potensi daerah rawan banjir dengan kategori Rendah – Tinggi. Tingginya intesitas curah hujan di sebagian wilayah atau Kabupaten di Papua Barat sangat berpotensi tinggi terjadi banjir khusunya di Sorong dan Manokwari. Pembuatan model builder ini kemudian bisa dikembangkan dan dapat digunakan secara mudah dengan modifikasi menggunakan phyton
Kajian Analisis Parameter Vertical Velocity dan Kaitannya dengan Kondisi Parameter Cuaca saat Kejadian Hujan ES
No full textHail occurred in Sukabumi, Sekadau and Bogor on August 23, 2020, August 22, 2020, and September 23, 2020. Extreme weather phenomena in these three places occurred in the dry season. This study utilizes the ERA5 data reanalysis model to analyze the vertical velocity conditions when hail happened and its conditions with other weather parameters such as relative humidity and wind patterns. In addition, HCAI (High–Resolution Cloud Analysis Information) product satellite data is used as supported data for the convective cloud development analysis. Based on the ERA5 model results, the vertical velocity values in the 925 mb to 300 mb layers for the Sukabumi, Sekadau and Bogor areas ranged from –1.2–(–0.2), –1.5–(–0.2), –1–0 Pa/s. Negative values before the hail occurrence indicate that there is upward motion from the air mass that triggers the convective cloud's growth, which produces hail. In addition, the humidity in the 850–700 mb layer was wet and ranged from 80–90%. Meanwhile, the wind patterns in the three regions show convergence with wind speed deceleration, which ranges from 2–4 knots. These results indicate that the upward motion of the vertical velocity is sufficient to form the moist conditions in the atmosphere and convergence to convective clouds growth that produces hail in the dry season.Hujan es terjadi di Sukabumi, Sekadau dan Bogor, yang terjadi masing–masing pada tanggal 23 Agustus 2020, 22 Agustus 2020 dan 23 September 2020. Fenomena cuaca ekstrem di tiga tempat ini terjadi di musim kemarau. Penelitian ini memanfaatkan data model reanalysis ERA5 untuk menganalisa kondisi vertical velocity saat terjadi hujan es dan kaitannya dengan parameter cuaca lain seperti kelembapan udara dan pola angin. Selain itu, data satelit produk HCAI (High resolution Cloud Analysis Information) digunakan sebagai data pendukung untuk analisis perkembangan awan konvektif. Berdasarkan hasil model ERA5, nilai vertical velocity di lapisan 925 mb s/d 300 mb untuk wilayah Sukabumi, Sekadau dan Bogor masing–masing berkisar antara –1.2–(–0.2), –1.5–(–0.2), –1–0 Pa/s. Nilai negatif sebelum kejadian hujan es mengindikasikan terdapat upward motion dari massa udara yang memicu pertumbuhan awan konvektif yang memproduksi hujan es. Selain itu, kelembapan udara di lapisan 850–700 mb terdeteksi basah dan berkisar antara 80–90%. Sementara itu, pola angin di ketiga wilayah tersebut menunjukan adanya konvergensi dengan perlambatan kecepatan angin berkisar antara 2–4 knots. Hasil tersebut menunjukan bahwa upward motion dari vertical velocity cukup untuk membentuk kelembapan udara yang basah di atmosfer dan konvergensi untuk pertumbuhan awan konvektif yang menghasilkan hujan es di musim kemarau
Identifikasi Tingkat Kerawanan Tanah Longsor di Provinsi Sulawesi Tengah
Full text linkThe Landslide disaster is an event that is associated with various types of factors such as precipitation, geology, distance from the fault, vegetation, and topography. The Central Sulawesi region is an area that has many hills and mountains as well as sandy soil types with a total annual rainfall that varies due to geographical location and topographical conditions which make this region have a type of rain which is dominated by local dry types and very dry or wet to very wet, so it is interesting to be used as a research area. Based on the background of the problems that have been described, this study aims to determine areas that are prone to landslides in Central Sulawesi Province. The types of data used to determine the level of vulnerability to landslides are rainfall, rock type, slope, land cover and soil type. The mapping system used is geographic information system (GIS) software with a weighted overlay method. The results showed that the level of vulnerability to landslides in the Central Sulawesi region was dominated by the moderate level of vulnerability. Based on the research results, it can be concluded that landslides will occur if the values of all the factors (parameters) that cause them are met.Bencana tanah longsor merupakan suatu kejadian yang berhubungan dengan berbagai jenis faktor seperti presipitasi, geologi, jarak dari patahan, vegetasi, dan topografi. Wilayah Sulawesi Tengah merupakan wilayah yang memiliki banyak perbukitan dan pegunungan serta jenis tanah yang berpasir dengan total curah hujan tahunan yang bervariasi karena letak geografis dan kondisi topografinya yang membuat wilayah ini memiliki tipe hujan yang didominasi oleh tipe lokal kering serta sangat kering maupun basah hingga sangat basah, sehingga menarik untuk dijadikan sebagai wilayah penelitian. Berdasarkan latarbelakang masalah yang telah dijelaskan, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui wilayah yang rawan terhadap bencana tanah longsor di Provinsi Sulawesi Tengah. Jenis data – data yang digunakan untuk menentukan tingkat kerawanan tanah longsor yakni curah hujan, tipe batuan, kelerengan, tutupan lahan dan jenis tanah. Adapun sistem pemetaan yang digunakan yaitu menggunakan software sistem informasi geografis (SIG) dengan metode overlay berbobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kerawanan tanah longsor di wilayah Sulawesi Tengah didominasi oleh tingkat kerawanan sedang. Berdasarkan hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan bahwa bencana tanah longsor akan terjadi apabila nilai seluruh faktor (parameter) penyebabnya terpenuhi
Perbandingan Kondisi Dinamika Atmofer serta Curah Hujan dan Hari Hujan dengan Data Historis saat Kejadian Banjir di Buton Utara Tanggal 18 dan 22 Juni 2021
No full textBased on data from the Regional Disaster Management Agency Kab. North Buton has been flooded twice in June 2021 in North Buton Regency, namely on June 18 and June 22, 2021. The analysis was carried out to compare the dynamics of the atmosphere, rainfall, and rainy days with the climatological data when the flood occurred. This study aims to determine the physical conditions of the atmosphere and rain at the time of the flood incident from the climatological side. The data used are atmospheric dynamics data from ITACs web-based applications, as well as rainfall data and rainy days in June at the Wakangka, Sribatara, and Facejaya rain posts, Kab. button. The results show that the anomaly of warm sea surface temperature, anomaly of westerly winds, and the presence of wet air masses moving up to the upper atmosphere caused convective clouds to appear in the area and caused heavy rainfall. Rainfall conditions and rainy days at the time of the flood were also above normal conditions and exceeded the extreme threshold. The amount of rainfall and rainy days that occurred, indicated that the floods that hit Kab. North Buton on June 18 and 22, 2021 is caused by heavy and intense rainfall.Berdasarkan data dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kab. Buton Utara telah terjadi bencana banjir sebanyak dua kali di bulan Juni 2021 di Kabupaten Buton Utara, yaitu pada tanggal 18 Juni dan 22 Juni 2021. Analisis dilakukan untuk membandingkan kondisi dinamika atmosfer, curah hujan, dan hari hujan dengan data klimatologisnya saat banjir terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi fisis atmosfer dan hujan pada saat kejadian banjir dari sisi klimatologi. Data yang digunakan yaitu data dinamika atmosfer dari aplikasi berbasis web ITACs, serta data curah hujan dan hari hujan bulan Juni di pos hujan Wakangka, Sribatara, dan Wajahjaya Kab. Buton. Hasil menunjukkan bahwa anomali suhu muka laut yang hangat, anomali angin baratan, dan adanya massa udara basah yang bergerak naik ke lapisan atmosfer atas menyebabkan awan konvektif muncul di wilayah tersebut dan menyebabkan terjadinya curah hujan lebat. Kondisi curah hujan dan hari hujan saat terjadinya banjir juga berada di atas kondisi normalnya dan melewati ambang batas ekstrem. Besarnya curah hujan dan hari hujan yang terjadi, mengindikasikan bahwa banjir yang melanda Kab. Buton Utara di tanggal 18 dan 22 Juni 2021 disebabkan oleh curah hujan yang tinggi dan terjadi secara intens
Perhitungan Neraca Air Meteorologi Waduk Jatiluhur Berdasarkan Data Curah Hujan Dan Penguapan
No full textOne of the causes of water reduction in reservoirs is the large evaporation caused by rainfall. Measurements of the amount of evaporation in the reservoir still need to be tested and adjusted to local conditions of the region. Hence the calculation of Jatiluhur reservoir water balance is based on precipitation data and evaporation with the aim to obtain potential evaporation formula and to know the surplus and water deficit in Jatiluhur reservoir due to climatology factor. The data used is daily rainfall data and daily evaporation data from 2003 to 2018. The research begins with grouping rainy days, no rainy days and evaporation every month. Furthermore the data is divided into several classes for the later specified frequency and maximum and minimum value of evaporation data. Then the calculation is calculated evaporation and potential lost with empirical formula based on maximum, minimum, and predefined values. The result is a large potential evaporation when the rainy day and the rainy day from January to December in Jatiluhur Reservoir is generally in the range of 3.8 to 11 mm/day, except in August and September are experiencing a significant increase. Next, the potential loss of Jatiluhur reservoirs in each month can be sought using empirical formulas with variable rainfall, evaporation when rainy day and day without rain.Salah satu penyebab pengurangan air di waduk adalah penguapan yang besar. Pengukuran besarnya evaporasi di waduk masih perlu diuji dan disesuaikan dengan kondisi lokal wilayah. Oleh karena itu dilakukan perhitungan neraca air Waduk Jatiluhur berdasarkan data curah hujan dan penguapan dengan tujuan untuk mendapatkan rumus potensi penguapan dan mengetahui surplus dan defisit air di waduk Jatiluhur karena faktor klimatologi. Data yang digunakan adalah data curah hujan harian dan data penguapan harian tahun 2003 – 2018. Penelitian ini diawali dengan pengelompokkan hari hujan, hari tidak hujan dan penguapan setiap bulan. Selanjutnya data tersebut dibagi menjadi beberapa kelas untuk nantinya ditentukan frekuensi terbanyak dan nilai maksimum dan minimum data penguapan. Kemudian dilakukan perhitungan pendugaan penguapan dan potential lost dengan rumus empiris berdasarkan nilai maksimum, minimum, dan modus yang telah ditentukan. Hasilnya besar potensi penguapan ketika hari hujan dan hari tanpa hujan pada bulan Januari hingga Desember di Waduk Jatiluhur umumnya pada range 3.8 hingga 11 mm/hari, terkecuali pada bulan Agustus dan September mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Selanjutnya potensi kehilangan air waduk Jatiluhur pada masing – masing bulan dapat dicari menggunakan rumus empiris dengan variabel curah hujan, penguapan ketika hari hujan dan hari tanpa hujan