sidang ta

Post on 20-Jun-2015

137 Views

Category:

Documents

6 Downloads

Preview:

Click to see full reader

TRANSCRIPT

 

LAPORAN KERJA

OLEH

 

MUHAMMAD INDRA BENDI

13.07.1659

VALIDASI PRAKIRAAN KEJADIAN THUNDERSTORM DENGAN

MENGGUNAKAN METODE LABILITAS INDEKS (SI, KI, LI) DI STASIUN

METEOROLOGI EL TARI KUPANG

PENDAHULUAN

Badan Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika mempunyai 13 stasiun yang dilengkapi dengan pengamatan Radiosonde. Namun analisa hasil pengamatannya belum maksimal, terutama di wilayah Kupang.

Salah satu yang dapat dihasilkan dari data udara atas adalah prediksi peluang terjadinya Thunderstorm berdasarkan indeks-indeks labilitas atmosfer.

LATAR BELAKANG

RADIOSONDE

Tujuan dari penulisan ini adalah melakukan validasi peluang terjadinya thunderstorm dengan parameter Showalter Indeks (SI), K-Indeks (KI), dan Lifted Indeks (LI), dimana dari parameter diatas didapat mengetahui nilai validasi ketepatan terjadinya thunderstorm, di wilayah Stasiun Meteorologi El Tari-Kupang.

Tujuan Penulisan

Dalam tulisan ini penulis memberi batasan daerah Stasiun meteorologi El Tari Kupang (97372) dan metode penulisan adalah melakukan validasi ketepatan terjadinya thunderstorm dengan menggunakan metode Probabilitas.

BATASAN MASALAH

DATA DAN METODE

Data yang digunakan adalah:• Data Radiosonde dalam bentuk sandi TEMP (TTAA

dan TTBB) 00.00UTC atau jam 08.00 WITA pada musim transisi, (Maret dan April dan November dan Desember) selama 5 tahun dari tahun 2005 - 2009.

• Data sinoptik setiap 3 jam pada musim transisi selama 5 tahun dari tahun 2005 – 2009 untuk mengetahui hari terjadinya Thunderstorm.

DATA PENULISAN

• Data di-input ke dalam RAOB 5.7• Hasil dari input tersebut adalah indeks SI,

KI, LI, kemudian dibandingkan dengan kejadian thunderstorm selama musim transisi.

• Probabilitas-Peluang adalah suatu angka yang menunjukkan tingkat keyakinan tentang terjadinya suatu peristiwa.

METODE

• Untuk memvalidasi kejadian thunderstorm digunakan nilai “1” untuk adanya thunderstorm dari setiap indeks dan nilai “0” untuk tidak adanya thunderstorm.

• Menentukan presentase kejadian thunderstorm.

Analisa Upper Air dengan menggunakan RAOB versi

5.7

Contoh output :

Menggunakan Tabel Probabilitas

Showalter indeks, K-indeks, dan lifted indeks

A. Showalter Indeks

SI = T500 - T′

T500 = Suhu observasi pada lapisan 500 mb

T ' = suhu parsel pada lapisan 500 mb

Nilai SI Kejadian

+3 sampai +1 Kemungkinan besar terjadi shower dan dapat menjadi thuderstorm

+1 sampai -2 Berpeluang tumbuhnya thunderstorm dengan cepat

-3 sampai -6 Kemungkinan terjadi Thunderstorm hebat

Kurang dari

-6Forecaster harus mempertimbangkan akan terjadinya tornado

B. K-Indeks

KI = (T850 - T500) + Td850 - (T700 - Td700)

Dimana• T850-T500 adalah untuk mengetahui suhu udara secara vertikal, bila makin condong berarti makin labil

• Td850 adalah untuk mengetahui kandungan uap air pada lapisan 850 mb, jika banyak maka ada kondensasi

• T700-Td700 adalah untuk mengetahui kandungan uap air pada lapisan

K-IndeksKemungkinan

TS(%)

< 15

15 -20

21 -25

26 - 30

31 – 35

36 -40

>40

0

<20

20 -40

40 -60

60 -80

80 -90

100

C. Lifted Indeks

LI = T500 - T 'T500 = Suhu observasi pada lapisan 500 mbT ' = suhu parsel pada lapisan 500 mb

Nilai LI Potensi cuaca yang terjadi

-2 Lemah

-3 sampai -

5Sedang

< -6 Kuat

ANALISA DAN PEMBAHASAN

ANALISA DAN PEMBAHASAN

Interval Jam Pengamatan

SI KI LI

M-A N-D M-A N-D M-A N-D

00.00-03.00 0 3% 0 6% 0 2%

03.00-06.00 0 9% 0 18% 0 5%

06.00-09.00 25% 50% 53% 100% 16% 29%

09.00-12.00 6% 36% 13% 76% 4% 21%

Hasil Validasi Observasi dan Prakiraan Kejadian Thunderstorm dengan Indeks Labilitas (SI, LI, dan KI)

*Keterangan : M-A = Maret – April N-D = November - Deember

00-03 03-06 06-09 09-120%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

LIKISI

INTERVAL WAKTU PENGAMATAN

PR

ES

EN

TA

SE

IN

DE

KS

Grafik hubungan persentase indeks dan interval waktu

pengamatan Bulan Maret dan April 2005 - 2009

00-03 03-06 06-09 09-120%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

160%

180%

200%

LIKISI

INTERVAL WAKTU PENGAMATAN

PE

RS

EN

TA

SE

IN

DE

KS

Grafik hubungan persentase indeks dan interval waktu pengamatan Bulan November dan Desember 2005 - 2009

PENUTUP

Analisa hasil observasi thunderstorm dengan parameter indeks labilitas SI,KI,LI bulan Maret dan April 2005 – 2008, Hasil validasi prakiraan tersebut untuk kejadian thunderstorm selama 5 tahun sering terjadi pada jam pengamatan 06.00-09.00 UTC yang terbanyak yaitu sebesar 53 % dibandingkan dengan jam-jam pengamatan lainnya. Untuk nilai indeks labilitas yang dibandingkan dengan jumlah observasi kejadian thunderstorm yaitu indeks K-Indeks (KI) dengan jumlah kejadian thunderstorm 15. Dibandingkan dengan indeks labilitas lainnya yaitu nilai Showalter Indeks (SI) sebesar 25 % dengan jumlah observasi kejadian thunderstorm 32 dan nilai Lifted Indeks (LI) sebesar 16 % dengan jumlah observasi kejadian thunderstorm 50.

KESIMPULAN

Analisa hasil observasi thunderstorm dengan parameter indeks labilitas SI,KI,LI bulan November dan Desember 2005 – 2008, Hasil validasi prakiraan tersebut untuk kejadian thunderstorm selama 5 tahun terjadi pada jam pengamatan 00.00-03.00 UTC, 03.00-06.00 UTC, 06.00-09.00 UTC dan 09.00-12.00 UTC untuk nilai K-Indeks (KI) yaitu kejadian sebesar 106 % terjadi pada jam pengamatan 06.00-09.00 UTC dengan jumlah observasi kejadian thunderstorm 33. Dibandingkan dengan indeks labilitas lainnya yaitu Showalter Indeks (SI) pada jam pengamatan 06.00-09.00 sebesar 50 % dengan jumlah observasi kejadian thunderstorm 70 dan indeks labilitas Lifted Indeks (LI) pada jam pengamatan 06.00-09.00 sebesar 29 % dengan jumlah observasi kejadian thunderstorm 119.

Berdasarkan hasil tersebut prakiraan kejadian thunderstorm di wilayah Stasiun El Tari Kupang selama 5 tahun dari tahun 2005 – 2009 pada musim-musim transisi sering terjadi pada jam pengamatan 06.00 – 09.00 UTC dan perhitungan nilai indeks labilitas atmosfer yang sesuai yaitu menggunakan indeks K-Indeks (KI).

Metode seperti ini dapat digunakan untuk objek pengamatan unsur yang lain.

Diperlukan penelitian dengan data yang lengkap, lokasi dan metode yang lebih banyak untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan variatif.

Penelitian seperti ini agar dimudahkan dalam memperoleh data.

SARAN

en.wikipedia.org/wiki/thunderstorm.

Soepangkat, Pengantar Meteorologi, Balai Pendidikan dan Latihan Meteorologi Dan Geofisika, Jakarta, 1990, hal.98-116.

  Widiatmoko, H., Siswadi, Wardo, T., Djatmiko, H.T., "Prakiraan

Badai Guntur Dengan Metode Empiris untuk Prakiraan Cuaca Pada Skala Meso", Badan Meteorologi dan Geofisika, Jakarta, 2001

Soeharsono. 1981. Meteorologi Penerbangan. Balai Pendidikan Dan Latihan Meteorologi Dan Geofisika. Edisi II. Jakarta.

Walpole, Ronald. Myers, Raymond. Ilmu Peluang dan Statistik Untuk Insinyur dan Ilmuwan. Edisi ke-4. ITB Bandung.

DAFTAR PUSTAKA

TERIMA KASIH

SEKIAN

top related