Megasains (Journal)
Not a member yet
113 research outputs found
Sort by
VALIDASI PRODUK SATELIT GPM-IMERG (IMERG EARLY, IMERG LATE, DAN IMERG FINAL) DI WILAYAH PULAU SUMATERA TAHUN 2019-2020
No full textRainfall is one of the meteorological parameters that play an important role in understanding weather conditions. However, the incompleteness of rainfall data become obstacles in assessing rainfall. Rainfall estimation using satellite remote sensing can be a solution for this problem. The GPM-IMERG satellite is a satellite specially designed to estimate rainfall which has three main products, that is IMERG-E, IMERG-L, IMERG-F. This study aims to validate GPM-IMERG satellite products by reviewing the satellite\u27s ability to detect rain events, statistical distribution analysis, and diurnal cycle analysis with the research area on the island of Sumatra with different altitude categories. The results of the analysis of the ability to detect rainfall showed that the IMERG-L and IMERG-F products gave better results than the IMERG-E products in all altitude categories, namely coastal, low, and high with a range of POD values of 0.4-0.8 as for the FAR and CSI are 0.8 and 0.1. Then from the statistical distribution analysis using Taylor diagrams and QQ plots, it shows that the estimated results of the three GPM-IMERG satellite products overestimate the rainfall observation data and it is also seen that the IMERG-F product gives consistently better results than the other two products.Curah hujan merupakan salah satu parameter meteorologi yang berperan penting untuk memahai kondisi cuaca. Namun, kelengkapan data curah hujan yang tidak memadai menjadi menjadi kendala dalam mengakaji curah hujan. Estimasi curah hujan menggunakan penginderaan jauh satelit dapat menjadi solusi. Satelit GPM-IMERG merupakan satelit yang rancang khusus untuk melakukan estimasi curah yang memiliki tiga produk utama yaitu IMERG-E, IMERG-L, IMERG-F. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan validasi terhadap produk satelit GPM-IMERG dengan meninjau dari kemampuan satelit dalam mendeteksi kejadian hujan, analisis distribusi statistik, dan analisis siklus diurnal dengan wilayah penelitian di pulau Sumatera dengan kategori ketinggian yang berbeda. Hasil analisis kemampuan deteksi curah hujan menunjukkan bahwa produk IMERG-L dan IMERG-F memberikan hasil yang lebih baik dari produk IMERG-E pada semua kategori ketinggian yaitu pesisir, rendah, dan tinggi dengan rentang nilai POD yaitu 0.4-0.8 sedangkan untuk nilai FAR dan CSI yaitu 0.8 dan 0.1. Kemudian dari analisis distribusi statistik menggunakan diagram taylor dan QQ plot menunjukkan bahwa produk hasil estimasi ketiga produk satelit GPM-IMERG overestimate terhadap data observasi curah hujan dan juga terlihat bahwa produk IMERG-F memberikan hasil yang konsisten lebih baik dibandingkan dua produk lainnya
PEMANFAATAN DATA SATELIT HIMAWARI-8 UNTUK ANALIS KEJADIAN HUJAN LEBAT DI CIREBON, JAWA BARAT (TANGGAL 17 DESEMBER 2020 )
No full textHeavy rain is an extreme weather phenomenon characterized by rainfall intensity of more than 100mm. It is included in the extreme weather phenomenon because heavy rain can cause other disasters such as floods and landslides. On December 17, 2020 there was a heavy rain event with rainfall intensity of more than 100 mm. This incident caused hundreds of houses in 3 sub-districts of the Cirebon region and a number of roads along the Japura path to the pantura to be flooded with a height of up to 60 cm. This research was conducted to determine the atmospheric conditions before, during and after heavy rains occurred. The data used are IR channel Himawari-8 satellite data, GSMap precipitation estimation, AAWS Lemah Abang Cirebon rainfall data, streamlined map, SOI index and MJO phase. Based on the analysis carried out, it was concluded that at the time of the heavy rain that occurred on December 17, 2020, the peak temperature of the cloud was recorded at -82 ° C which indicates that the cloud was a Cumulunimbus cloud so that heavy rain occurred with an intensity of 162.4 mm / day.Hujan lebat merupakan salah suatu fenena cuaca ekstrim yang ditandai dengan intenstas curah hujan lebih dari 100 mm. Termasuk dalam fenomena cuaca ekstrem dikarenakan hujan lebat dapat menimbulkan bencana lainnya seperti banjir dan tanah longsor. Pada tanggal 17 Desember 2020 telah terjadi kejadian hujan lebat dengan intensitas curah hujan lebih dari 100 mm. Kejadian tersebut menyebabkan ratusan rumah di 3 kecamatan wilayah Cirebon dan sejumlah ruas jalan dijalur Japura menuju pantura terendam banjir dengan ketinggian mencapai 60 cm. Penelitian ini dilakukan guna mengetahui kondisi atmosfer pada sebelum, saat, dan setelah hujan lebat terjadi. Data yang digunakan yaitu data satelit Himawari-8 kanal IR, estimasi presipitasi GSMap, data curah hujan AAWS Lemah Abang Cirebon,peta streamline,indeks SOI dan fase MJO. Berdasarkan analisis yang dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa pada saat kejadian hujan lebat yang terjadi pada tanggal 17 Desember 2020 suhu puncak awan yang tercatat mencapai -82 °C yang menandakan bahwa awan tesebut merupakan awan Cumulunimbus sehingga terjadi hujan lebat dengan intensitas 162.4 mm/hari
ANALISIS KEJADIAN BANJIR MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT HIMAWARI-8 (STUDI KASUS : KOTA BATU, TANGGAL 4 NOVEMBER 2021)
No full textHujan dengan intensitas sedang hingga sangat lebat yang mengguyur wilayah Kota Batu pada tanggal 4 November 2021 menyebabkan terjadinya banjir di wilayah tersebut. Fenomena tersebut menyebabkan beberapa orang tewas dan kerugian besar bagi masyarakat sekitar. Untuk itu dilakukan analisis meteorologis untuk mengetahui kondisi atmosfer pada kejadian tersebut. Penelitian ini menggunakan data pengamatan curah hujan dan analisis citra satelit Himawari-8 untuk mengetahui sebaran awan dan suhu puncak awan. Selain itu, penulis juga melakukan pemantauan terhadap aktivitas ENSO,MJO,dan IOD apakah memiliki pengaruh terhadap fenomena ini. Berdasarkan interpretasi data citra satelit kanal Infrared (IR) terlihat adanya kumpulan awan konvektif yaitu cumulunimbus (Cb) dengan suhu puncak awan yaitu -82.4 0C yang menutupi wilayah Kota Batu. Pada saat kejadian banjir nilai SOI (Southern Oscillation Index) yaitu +12.5 yang mengindikasikan aliran massa udara dari samudra pasifik ke Indonesia Timur yang cukup kuat, nilai IOD (Indian Ocean Dipole) berkisar -0.3 yang mengindikasikan adanya suhu muka laut di Samudra Hindia Barat Sumatra hangat sehingga menunjang terjadinya perawanan yang cukup banyak, dan MJO (Madden Julian Oscilation) berada pada fase 4 dan 5 yang aktif di wilayah Bumi Maritim Indonesia
ANALISIS FAKTOR PENYEBAB BANJIR DI ACEH SELATAN (STUDI KASUS : 17 MEI 2021)
No full textFlash floods that hit five sub-districts of South Aceh occurred on May 17, 2021 since 15.11 WIB due to the overflow of the Lae Ordi river. The accumulated rainfall for 24 hours was 158.8 mm/day at the Cut Ali ARG which was included in the heavy rain category. Atmospheric dynamics analysis such as global, regional, and local scales is needed to determine the atmospheric conditions during a flood event. Himawari-8 satellite data is also needed to see the growth of this heavy rain-producing cloud. The results of the analysis show that there is no influence of the MJO on the formation of convective clouds. Generally, the wind blows from the southwest until west with a high water vapor content with a fairly warm sea surface temperature and a convergence pattern is found around the northern waters of Java Island and a negative divergence in the 1000-200 mb layer which supports the pattern of convective cloud formation. Based on the Himawari-8 satellite image, it also shows the growth of convective clouds from 02.00 UTC to 17.30 UTC. It can be seen that the cloud top temperature reaches -55 °C and the cloud temperature contour reaches -72.5 °C.Banjir bandang yang melanda lima kecamatan Aceh Selatan terjadi pada tanggal 17 Mei 2021 sejak pukul 15.11 WIB akibat meluapnya sungai Lae Ordi. Terukur akumulasi curah hujan selama 24 jam sebesar 158,8 mm/hari pada ARG Cut Ali yang termasuk kategori hujan lebat. Analisis dinamika atmosfer seperti skala global, regional, dan lokal diperlukan untuk mengetahui kondisi atmosfer saat kejadian banjir. Data satelit Himawari-8 juga diperlukan dalam melihat pertumbuhan awan penghasil hujan lebat ini. Hasil analisis menunjukkan tidak adanya pengaruh MJO terhadap pembentukan awan konvektif. Umumnya, angin bertiup dari barat daya hingga barat dengan membawa kandungan uap air yang tinggi dengan keadaan suhu muka laut yang cukup hangat serta ditemukan pola konvergensi di sekitar perairan Utara Pulau Jawa dan divergensi negatif di lapisan 1000 - 200 mb yang mendukung pola pembentukan awan konvektif. Berdasarkan citra Satelit Himawari-8 juga memperlihatkan adanya pertumbuhan awan konvektif mulai pukul 02.00 UTC hingga 17.30 UTC. Terlihat suhu puncak awan mencapai -55 °C dan kontur suhu awan mencapai -72.5 °
Evaluasi Data GPM-IMERG (Global Precitipation Measurement - Integrated Multi-Satellite Retrieval For GPM) di Provinsi NTB
Full text linkGlobal Precipitation Measurement - Integrated Multi-Satellite Retrieval for GPM (GPM-IMERG) product data has been tested. Evaluation has been carried out for the 2017 rainfall data at 31 rainfall observation stations in Nusa Tenggara Barat province. Tests were carried out using statistical and categorical analysis methods. Based on the results of statistical analysis, it was found that the rainfall estimation results in the GPM-IMERG model were overestimates where the bias was positive. From the analysis of ten-days rainfall data, it was found that a fairly high correlation between the GPM-IMERG data and the observation data at 31 rainfall station, with an average correlation value of 0,64. The highest correlation occurs in the Sekotong area with a correlation value of 0,85. High correlation also occurs at BMKG stations with values ranging from 0,67 to 0,83. Meanwhile, for categorical analysis, it also got a fairly good value with an average accuracy value of 0,75 and the POD value is 0,78. The highest accuracy value occurs in the Kediri area, which is based on BMKG Climatology Station data with a value of 0,82. Based on these results, the GPM-IMERG can be considered to be used as a reference for rain data in conducting climate analysis.Telah dilakukan pengujian terhadap hasil produk Global Precitipation Measurement - Integrated Multi-Satellite Retrieval for GPM (GPM-IMERG). Pengujian dilakukan terhadap data hujan tahun 2017 untuk 31 titik pos hujan di provinsi Nusa Tenggara Barat. Pengujian dilakukan menggunakan analisis secara statistik dan kategorikal. Berdasarkan hasil analisis secara statistik didapatkan bahwa hasil estimasi hujan pada model GPM-IMERG bersifat overestimate dimana bias bernilai positif. Dari hasil analisis data hujan dasarian didapatkan korelasi yang cukup tinggi antara data GPM-IMERG dengan data hasil observasi di 31 pos hujan yang ada di provinsi Nusa Tenggara Barat yaitu dengan nilai korelasi rata-rata sebesar 0,64. Korelasi tertinggi terjadi di wilayah Sekotong dengan nilai korelasi sebesar 0.85. Korelasi cukup tinggi juga terjadi di UPT BMKG yaitu 0.67 sampai 0,83. Untuk analisis secara kategorikal juga mendapatkan nilai yang cukup baik yaitu dengan nilai akurasi rata-rata sebesar 0,75. Dan nilai POD sebesar 0,78. Nilai akurasi tertinggi terjadi di wilayah Kediri yaitu dari data Stasiun Klimatologi Lombok Barat sebesar 0,82. Berdasarkan hasil ini, maka GPM-IMERG dapat dipertimbangkan untuk digunakan sebegai referensi data hujan dalam melakukan analisis iklim
ANALISIS TINGKAT KENYAMAN TERMAL DI KOTA PALEMBANG BERDASARKAN INDEX THI (TEMPERATURE HUMIDITY INDEX)
Full text linkPopulation growth in Palembang, South Sumatra Province is increasing, statistical data shows an increase in the population in 2020 to 1,868,848 people. The increase in population is one of the triggers for land expansion in development, such as residential areas and a reduction in urban green spaces. The increase in population and land expansion in Palembang without being balanced with the environmental balance will cause urban warming caused by changes or increases in air temperature which causes discomfort in an area. This study aims to determine how the level of thermal comfort and its tendency in Palembang using the THI index. In this study, two climate variables were used to calculate the THI index, namely daily average air temperature and daily relative humidity during the period 1991 - 2020 from the Palembang Climatology BMKG Station. Based on the results of the THI index, in general the comfort level is dominated by the partial comfort category as much as 73.9% or 270 days / year and the THI tends to increase every year with an increase in temperature of 0.03 ° C / year.Pertumbuhan penduduk di Kota Palembang provinsi Sumatera Selatan makin lama makin meningkat, dari data statistik menunjukkan terjadi peningkatan penduduk tahun 2020 menjadi 1.868.848 jiwa. Peningkatan jumlah penduduk menjadi salah satu pemicu terjadinya perluasan lahan dalam pembangunan seperti pemukiman penduduk dan membuat ruang terbuka hijau berkurang. Peningkatan jumlah penduduk dan perluasan lahan di kota Palembang tanpa diikuti keseimbangan dari lingkungan akan menimbulkan pemanasan perkotaan yang disebabkan oleh perubahan atau peningkatan suhu udara yang menyebabkan ketidaknyamanan disuatu wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana tingkat kenyamanan termal serta kecendrungannya di Kota Palembang dengan menggunakan indeks THI. Dalam penelitian ini menggunakan dua variable iklim untuk mengitung indeks THI, yaitu suhu udara rata-rata harian dan kelembaban relatif harian selama periode 1991 – 2020 dari Stasiun BMKG Klimatologi Palembang. Berdasarkan hasil indeks THI, secara umum tingkat kenyamanan didominasi oleh kategori sebagian nyaman sebanyak 73.9% atau 270 hari/tahun dan kecendrungan THI setiap tahuhnya mengalami peningkatan dengan peninkatan suhunya sebesar 0.03°C/tahun
UJI KEAKURATAN DATA SUHU UDARA, KELEMBABAN UDARA, TEKANAN UDARA, DAN CURAH HUJAN DARI ALAT AUTOMATIC WEATHER STATION TERHADAP PENGUKURAN MANUALNYA
No full textTo determine the performance of AWS in observing the weather, the AWS output data accuracy test is carried out. AWS can work without an operator and can be operated from anywhere so that AWS can improve observation networks and early warning systems. The data used in this study are air temperature, humidity, air pressure, and rainfall measured by AWS and manual observations with conventional tools located at the Konawe Selatan Climatology Station. A simple statistical method by calculating the correlation coefficient (r), Mean Absolute Error (MAE), and percent accuracy was used to compare the data. The results show that AWS Konawe Selatan Climatology Station has good performance in measuring weather parameters such as average temperature, maximum temperature, minimum temperature, humidity, air pressure, and rainfall which is indicated by the correlation coefficient is high (r> 0.8), the percentage of accuracy is high (> 94%), and the average error is low. However, some parameters do not meet the fault tolerance values ​​that have been set by WMO that is the maximum and minimum temperature, and air pressure variables. With the quality control of data through an error detection system and eliminating incomplete data, it can improve the accuracy of the AWS data.Untuk mengetahui performa AWS dalam melakukan pengamatan cuaca maka uji akurasi data keluaran AWS dilakukan. AWS memiliki kemampuan bekerja tanpa operator dan dapat dioperasikan dimana saja sehingga dapat meningkatkan jaringan pengamatan dan sistem peringatan dini. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data suhu udara, kelembaban udara, tekanan udara, dan curah hujan hasil pengukuran dari alat otomatis AWS dan hasil pengamatan manual dengan alat konvensional yang berlokasi di Stasiun Klimatologi Konawe Selatan. Metode statistik sederhana dengan menghitung nilai koefisien korelasi (r), Mean Absolute Error (MAE), dan persentase akurasi digunakan untuk membandingkan data AWS dan data dari alat manual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AWS Stasiun Klimatologi Konawe Selatan memiliki performa yang sangat baik dalam mengukur parameter cuaca seperti suhu udara rata-rata, suhu maksimum, suhu minimum, kelembaban udara rata-rata, tekanan udara, dan curah hujan ditandai dengan nilai koefisien korelasi yang tinggi (r>0.8), persentase akurasi yang juga tinggi (>94%), dan rata-rata eror yang rendah. Walaupun begitu, beberapa parameter tidak memenuhi nilai toleransi eror yang telah ditetapkan oleh WMO yakni pada variabel suhu maksimum dan minimum serta tekanan udara. Dengan adanya kontrol kualitas data melalui sistem deteksi eror dan mengeliminir data-data yang tidak lengkap maka dapat meningkatkan akurasi data AWS tersebut
KOREKSI BIAS ESTIMASI CURAH HUJAN PADA SATELIT GPM-IMERG DI PULAU JAWA
No full textKelengkapan data curah hujan di tiap tempat cukup sulit didapatkan karena minimnya ketersediaan data dan jumlah pos hujan maupun stasiun yang tidak tersebar secara merata. Permasalahan ini dapat diatasi dengan menggunakan satelit, seperti satelit GPM-IMERG, di mana memiliki resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Namun data dari satelit masih memiliki bias, sehingga perlu dilakukannya koreksi dan validasi terhadap data observasi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan metode koreksi yang tepat berdasarkan perbedaan topografi di pulau Jawa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode distribution mapping dan regresi linear. Validasi performa metode koreksi dilakukan selama sembilan bulan berdasar nilai korelasi (r), Root Mean Square Error (RMSE), dan percent bias. Hasil yang diperoleh dengan parameter r untuk metode distribution mapping sangat baik, sementara untuk nilai RMSE umumnya lebih baik didapatkan dari metode regresi linear. Berdasarkan ketiga parameter statistik, metode distribution mapping secara umum lebih baik digunakan dibandingkan metode regresi linear, khususnya dalam skala bulanan.Kelengkapan data curah hujan di tiap tempat cukup sulit didapatkan karena minimnya ketersediaan data dan jumlah pos hujan maupun stasiun yang tidak tersebar secara merata. Permasalahan ini dapat diatasi dengan menggunakan satelit, seperti satelit GPM-IMERG, di mana memiliki resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Namun data dari satelit masih memiliki bias, sehingga perlu dilakukannya koreksi dan validasi terhadap data observasi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan metode koreksi yang tepat berdasarkan perbedaan topografi di pulau Jawa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode distribution mapping dan regresi linear. Validasi performa metode koreksi dilakukan selama sembilan bulan berdasar nilai korelasi (r), Root Mean Square Error (RMSE), dan percent bias. Hasil yang diperoleh dengan parameter r untuk metode distribution mapping sangat baik, sementara untuk nilai RMSE umumnya lebih baik didapatkan dari metode regresi linear. Berdasarkan ketiga parameter statistik, metode distribution mapping secara umum lebih baik digunakan dibandingkan metode regresi linear, khususnya dalam skala bulanan
ESTIMASI MODEL PERCEPATAN TANAH MAKSIMUM UNTUK SUMBER GEMPABUMI DI INTERFACE DAN INTRA-SLAB SUBDUKSI UNTUK JENIS TANAH LUNAK DI KOTA PADANG MENGGUNAKAN MODEL ATTENUASI LIN DAN LEE
Full text linkThe information parameter of peak ground acceleration plays an important role to determine the level of seismic hazard risk in an area, one of which is in the Padang city. The sources of earthquakes in Padang city include the megathrust zone (interface) and Benioff zone (Intraplate). The purpose of this paper to determine estimation model peak ground acceleration maximum (PGA max) due to earthquake sources in the interface and intraslab subduction. The analysis involved to calculate PGAmax at each grid point using Lin & Lee attenuation on soft soil condition. Results of the analysis showed PGA max for earthquake source at interface subduction range form 0.0424 g to 0.0457 g, while for intra-Slab subduction it range 0.0956 g to 0.1146 g. The PGA max are relatively higher for interface subduction occured in Koto Tangah, Nanggalo, parts of North Padang, West Padang, South Padang, Lubuk Begalung and Bungus. While for intra-Slab subduction occured in Koto Tangah, Kuranji, Nanggalo, parts of North Padang and West PadangParameter informasi percepatan getaran tanah maksimum memegang peranan penting untuk mengetahui tingkat resiko bahaya kegempaan di suatu wilayah salah satunya di Kota padang. Sumber kegempaan di Kota Padang meliputi zona megathrust (interface subduction) dan zona Benioff (Intraplate subduction). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi model percepatan getaran tanah maksimum (PGAmax) akibat gempabumi yang bersumber di zona interface subduction dan Intraplate subduction. Analisis yang dilakukan adalah menghitung nilai PGAmax disetiap titik grid menggunakan persamaan atenuasi Lin dan Lee (2008) pada kondisi tanah lunak. Hasil analisis penelitian ini menunjukkan percepatan tanah maksimum (PGAmax) untuk sumber gempabumi interface subduction berkisar 0.0424 g hingga 0.0457 g, sedangkan di intra-slab subduction berkisar 0.0956 g hingga 0.1146 g. Nilai PGA yang relatif lebih tinggi yang bersumber dari interface subduction terjadi di Koto Tangah, Nanggalo, sebagian Padang Utara, Padang Barat, Padang Selatan, Lubuk Begalung dan Bungus sedangkan untuk sumber Intraplate subduction terjadi di Koto Tangah, Kuranji, Nanggalo dan sebagian di Padang Utara dan Padang Barat
Perubahan Tingkat Kenyamanan Berdasarkan Indeks Panas (Humidex) di Kalimantan Barat
Full text linkThe comfort level is the interaction between human and environment related to weather and climate. This level of comfort is sufficient to influence human activities both indoors and outdoors. The increase in temperature caused by global warming potentially causes changes in the level of comfort felt by humans. West Kalimantan, which is located in the equatorial region, generally receives intensive solar radiation so that the average air temperature is relatively high. This research was conducted to determine trends in temperature changes and changes in the level of thermal comfort due to climate change using humidex in West Kalimantan. The data used are monthly average temperature and humidity data for 30 years at six stations, namely Mempawah Climatology Station, Supadio Meteorological Station, Sambas Meteorological Station, Melawi Meteorological Station, Sintang Meteorological Station, and Ketapang Meteorological Station. The results of humidex calculations show that the average monthly humidex ranges from 37.5 ° C to 39.2 ° C. This value indicates that uncomfortable conditions due to heat are very common in West Kalimantan. The temperature has increased during the period 1990-2019. This increase indicates that climate change has occurred in West Kalimantan. Humidex trend is also increases in the period 1990-2019. However, the increasing trend is still in the range of “feeling uncomfortable due to heat†category (35â°C - 39â°C).Tingkat kenyamanan merupakan interaksi antara manusia dengan lingkungan yang berkaitan dengan cuaca dan iklim. Tingkat kenyamanan ini cukup mempengaruhi kegiatan manusia baik di dalam maupun di luar ruangan. Kenaikan suhu yang diakibatkan oleh pemanasan global menyebabkan potensi perubahan tingkat kenyamanan yang dirasakan oleh manusia. Kalimantan Barat yang berada di wilayah khatulistiwa umumnya memperoleh radiasi matahari yang intensif sehingga suhu udara rata-ratanya relatif tinggi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tren perubahan suhu dan perubahan tingkat kenyamanan termis akibat perubahan iklim dengan menggunakan humidex di wilayah Kalimantan Barat. Data yang digunakan adalah data suhu dan kelembaban rata-rata bulanan selama 30 tahun di enam stasiun, yaitu Stasiun Klimatologi Mempawah, Stasiun Meteorologi Supadio, Stasiun Meteorologi Sambas, Stasiun Meteorologi Melawi, Stasiun Meteorologi Sintang, dan Stasiun Meteorologi Ketapang. Hasil perhitungan humidex di wilayah Kalimantan Barat menunjukkan rata-rata humidex bulanan berkisar antara 37.5°C hingga 39.2°C. Nilai ini menunjukkan bahwa kondisi tidak nyaman akibat panas sangat umum dirasakan di Kalimantan Barat. Suhu di Kalimantan Barat mengalami peningkatan selama periode 1990-2019. Peningkatan ini mengindikasikan telah terjadi perubahan iklim di Kalimantan Barat. Humidex juga mengalami tren peningkatan pada periode 1990-2019. Namun, tren peningkatan tersebut masih pada rentang kategori “perasaan tidak nyaman akibat panas†(35â°C - 39â°C)