Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca最新文献_第2页

PREDICTION OF CUMULONIMBUS (CB) CLOUD BASED ON INTEGRATED FORECAST SYSTEM (IFS) OF EUROPEAN MEDIUM-RANGE WEATHER FORECAST (ECMWF) IN THE FLIGHT INFORMATION REGION (FIR) OF JAKARTA AND UJUNG PANDANG 基于欧洲中期天气预报(ecmwf)综合预报系统(ifs)在雅加达和乌戎潘当飞行情报区(fir)的积雨云(cb)预测

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i2.4100

A. Rais, Fani Setiawan, R. Yunita, Erika Meinovelia, Soenardi Soenardi, M. Fadli, Bambang Wijayanto

引用次数: 2

TREN CURAH HUJAN BERBASIS DATA SINOPTIK BMKG DAN REANALISIS MERRA-2 NASA DI PROVINSI SULAWESI TENGAH

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i2.4132

Solih Alfiandy, Donaldi S Permana

{"title":"TREN CURAH HUJAN BERBASIS DATA SINOPTIK BMKG DAN REANALISIS MERRA-2 NASA DI PROVINSI SULAWESI TENGAH","authors":"Solih Alfiandy, Donaldi S Permana","doi":"10.29122/jstmc.v21i2.4132","DOIUrl":"https://doi.org/10.29122/jstmc.v21i2.4132","url":null,"abstract":"Perubahan iklim dapat mempengaruhi perubahan pola dan intensitas curah hujan. Kajian iklim di Provinsi Sulawesi Tengah sangat penting dilakukan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan kebijakan di bidang pertanian dan sektor lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tren perubahan total curah hujan dan kejadian hujan ekstrem di Provinsi Sulawesi Tengah berdasarkan data dari stasiun sinoptik BMKG dan model reanalisis The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications Version 2 dari The National Aeronautics and Space Administration (MERRA-2 NASA) periode 1980-2017. Hasil menunjukkan bahwa kedua data memiliki kemiripan pola musim hujan dan hubungan korelasi positif yang signifikan dengan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,59-0,78 kecuali kota Palu dengan R2 = 0,14. Hal ini menunjukkan bahwa data MERRA-2 berpotensi untuk mengisi data kosong yang terdapat pada stasiun sinoptik BMKG di masa lalu. Selain itu, kedua data menunjukkan tren peningkatan total curah hujan, tren penurunan jumlah hari hujan <5 mm/hari, dan tren peningkatan jumlah hari hujan >50 mm/hari (ekstrem) per tahun. Tren peningkatan total hujan tahunan berkisar antara 4,68-52,40 mm/tahun dengan tren tertinggi terjadi di Kabupaten Poso, sebagian Kabupaten Sigi, Tojo Una-Una, Morowali Utara dan Morowali. Sedangkan tren terendah terjadi di Kabupaten Banggai, Banggai Kepulauan dan Banggai Laut. Tren peningkatan curah hujan bulanan tertinggi terjadi pada bulan April di Poso (4,8 mm/tahun), bulan Januari di Toli-Toli (3,6 mm/tahun) dan bulan Juni di wilayah Luwuk Banggai (2,8 mm/tahun) serta Palu (4,1 mm/tahun). Informasi ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam kebijakan terkait adaptasi dan mitigasi perubahan iklim di Provinsi Sulawesi Tengah.","PeriodicalId":353176,"journal":{"name":"Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca","volume":"52 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116781286","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 5

PERBANDINGAN TEKNIK WARM DAN COLD START PADA MODEL WRF-3DVAR ASIMILASI DATA RADAR PADA PREDIKSI HUJAN LEBAT DI WILAYAH SURABAYA DAN SEKITARNYA

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i1.4078

Nayla Alvina Rahma, J. A. I. Paski

{"title":"PERBANDINGAN TEKNIK WARM DAN COLD START PADA MODEL WRF-3DVAR ASIMILASI DATA RADAR PADA PREDIKSI HUJAN LEBAT DI WILAYAH SURABAYA DAN SEKITARNYA","authors":"Nayla Alvina Rahma, J. A. I. Paski","doi":"10.29122/jstmc.v21i1.4078","DOIUrl":"https://doi.org/10.29122/jstmc.v21i1.4078","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan hasil prediksi hujan WRF-3DVAR asimilasi data radar dengan menggunakan teknik warm start (spin-up 12 jam) dan cold start (tanpa spin-up). Kejadian hujan yang dianalisis adalah kejadian hujan lebat tanggal 19-20 Januari 2019 di wilayah Surabaya dan sekitarnya. Data yang digunakan untuk simulasi adalah data Global Forescast System (GFS) dan data reflektivitas radar cuaca BMKG Surabaya produk Constant Altitude Plan Position Indicator (CAPPI). Analisis dilakukan dengan membandingan kondisi awal model pada parameter suhu dan kelembaban udara untuk mengetahui efek dari metode asimilasi data. Uji keandalan model dilakukan dengan melakukan verifikasi dikotomi (hujan/tidak hujan) hasil luaran model WRF dengan data hujan di 4 titik pengamatan, yaitu di Stasiun meteorologi Juanda, Stasiun meteorologi Perak, Stasiun Klimatologi Karangploso, dan Stasiun Geofisika Tretes. Hasil menunjukkan bahwa asimilasi data radar dengan mode cold start mempunyai hasil yang lebih baik dibandingkan dengan warm start, yang ditandai dengan lebih tingginya nilai Probability of Detection (POD) dan lebih rendahnya False Alarm Ratio (FAR). Asimilasi data dengan menggunakan mode cold start memiliki performa yang lebih baik dalam mendeteksi curah hujan per jam dengan ambang batas >1 mm dan >5 mm, sedangkan curah hujan >10 mm per jam lebih baik diprediksi menggunakan mode warm start.","PeriodicalId":353176,"journal":{"name":"Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130335135","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

ANALISIS SPASIAL INDEK STABILITAS UDARA DI INDONESIA 分析印尼的空气稳定性

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i1.4005

Eka Fibriantika, Dian Mayangwulan

引用次数: 0

PREDIKSI HUJAN BULANAN PADA PERIODE ENSO (El NINO SOUTHERN OSCILLATION) MENGGUNAKAN ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM) DI BANJARMANGU, BANJARNEGARA

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i1.4028

Agus Safril, Fakhrul Kurniawan, Rista Hernandi Virgianto

{"title":"PREDIKSI HUJAN BULANAN PADA PERIODE ENSO (El NINO SOUTHERN OSCILLATION) MENGGUNAKAN ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM) DI BANJARMANGU, BANJARNEGARA","authors":"Agus Safril, Fakhrul Kurniawan, Rista Hernandi Virgianto","doi":"10.29122/jstmc.v21i1.4028","DOIUrl":"https://doi.org/10.29122/jstmc.v21i1.4028","url":null,"abstract":"Akurasi prediksi curah hujan yang tinggi diperlukan untuk mendapatkan informasi yang tepat dan bermanfaat untuk tindakan mitigasi bencana alam oleh masyarakat. Untuk mendapatkan akurasi yang tinggi diperlukan variabel prediktor yang secara fisis terkait erat dengan curah hujan dan dapat menangkap pola anomali curah hujan akibat El Ni?o Southern Oscillation (ENSO). Total Column Water (TCW) sebagai variabel prediktor yang dipilih merupakan potensi uap air di atmosfer yang berpeluang menjadi hujan yang jatuh di permukaan bumi. Data TCW merupakan data reanalisis Model Sirkulasi Global (Global Circulation Model) yang diambil dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Analisis korelasi dilakukan untuk mendapatkan tingkat keterhubungan antara prediktor dengan curah hujan. Model prediksi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) digunakan untuk memprediksi curah hujan yang bersifat chaotic. Hasil penelitian menunjukkan pola klimatologis prediktor TCW sesuai pola curah hujan klimatologis dengan kekuatan relasi (r) 0,79. Hasil penelitian menunjukkan pola klimatologis prediktor TCW mengikuti pola curah hujan klimatologis dengan kekuatan relasi r(0,79) pada skala bulanan dan r(0,73) pada skala dasarian. Korelasi antara prediksi dan curah hujan observasi sebesar 0,82. Korelasi paling rendah pada saat terjadi pola Normal, El Ni?o dan La Ni?a pada tahun 2016 yakni 0,69, diikuti tahun 2014 saat Fase Normal dan El Ni?o sebesar 0,77, dan saat El Ni?o dominan mencapai korelasi tertinggi yaitu 0,93 di tahun 2015. Pada prediksi hujan skala dasarian menunjukkan tingkat keandalan yang tidak jauh berbeda dengan prediksi hujan bulanan dengan nilai r(0,65) pada periode La Ni?a dan r(0,80) pada periode El Ni?o.","PeriodicalId":353176,"journal":{"name":"Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129342723","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

IDENTIFIKASI GRAVITY WAVES MENGGUNAKAN HIGH PASS FILTER WATER VAPOR BAND SATELIT HIMAWARI DAN DATA MODEL NUMERIK 识别kasi引力波孟古纳坎高通滤波水汽波段卫星himawari丹数据模型数值

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i1.4143

I. A. Kusuma, Firman Setiabudi, E. Fibriantika, Yunus Subagyo Swarinoto

引用次数: 0

KAJIAN BANJIR BANDANG MASAMBA JULI 2020, TINJAUAN METEOROLOGIS

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i2.4226

M. Syaifullah

引用次数: 0

MODEL ESTIMASI DATA INTENSITAS RADIASI MATAHARI UNTUK WILAYAH BANTEN 太阳辐射强度数据模型

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-12-30 DOI: 10.29122/jstmc.v21i2.4171

Munawar Munawar, Adi Mulsandi, Anistia Malinda Hidayat

{"title":"MODEL ESTIMASI DATA INTENSITAS RADIASI MATAHARI UNTUK WILAYAH BANTEN","authors":"Munawar Munawar, Adi Mulsandi, Anistia Malinda Hidayat","doi":"10.29122/jstmc.v21i2.4171","DOIUrl":"https://doi.org/10.29122/jstmc.v21i2.4171","url":null,"abstract":"Data intensitas radiasi matahari (Rs, MJ/m2/day) memiliki peran yang sangat penting dalam pemodelan cuaca dan iklim guna mengkuantifikasi panas yang dipertukarkan antara permukaan dan atmosfer. Namun, keterbatasan jumlah titik pengamatan intensitas radiasi matahari menjadikan pemodelan sebagai alternatif solusi yang relatif mudah dan murah untuk pengambilan data intensitas radiasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa model dalam mengestimasi nilai intensitas radiasi matahari di wilayah penelitian menggunakan dua pendekatan model yang berbeda, yaitu model empiris oleh Keiser, Arkansas (AR) dan model deterministik. Tiga variabel utama cuaca yang digunakan sebagai input data model adalah curah hujan (mm), suhu maksimum (°C), dan suhu minimum (°C). Kedua model tersebut dipilih karena dapat diterapkan dengan hanya melibatkan variabel utama atmosfer yang tersedia dalam waktu yang panjang di lokasi penelitian. Hasil prediksi yang dilakukan dengan model kemudian dibandingkan dengan data reanalisis National Centers for Environmental Prediction (NCEP) pada titik koordinat wilayah Stasiun Klimatologi Pondok Betung. Hasilnya menunjukkan performa model empirik lebih baik dalam menggambarkan variasi temporal dan prediksi variabel intensitas matahari dibandingkan model deterministik. Hal tersebut ditunjukkan dengan nilai korelasi yang cukup baik, yakni mencapai 0,72 (korelasi kuat) dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) 2,0. Atas dasar hasil pemodelan yang cukup representatif di lokasi penelitian, analisis secara spasial kemudian diterapkan untuk skala wilayah yang lebih luas, yaitu Provinsi Banten. Berdasarkan tinjauan secara spasial di wilayah kajian, model empirik memiliki performa yang bervariasi di wilayah Provinsi Banten. Hasil prediksi intensitas radiasi matahari di wilayah bagian barat memiliki performa yang lebih baik dibandingkan wilayah bagian timur.\u0000 ","PeriodicalId":353176,"journal":{"name":"Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca","volume":"53 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114895582","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 2

Appendix JSTMC Vol.20 No.2 December 2019 : Author Index & Keyword Index JSTMC Vol.20 No.2 2019年12月:作者索引和关键词索引

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-04-03 DOI: 10.29122/jstmc.v20i2.4069

Samba Wirahma

引用次数: 0

PERFORMA KONVERGENSI ANGIN PERMUKAAN DIURNAL MODEL REANALISIS ERA5 DI BENUA MARITIM INDONESIA

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Pub Date : 2020-04-03 DOI: 10.29122/jstmc.v20i2.3795

Achmad Fahruddin Rais, Soenardi Soenardi, Zubaidi Fanani, Pebri Surgiansyah

{"title":"PERFORMA KONVERGENSI ANGIN PERMUKAAN DIURNAL MODEL REANALISIS ERA5 DI BENUA MARITIM INDONESIA","authors":"Achmad Fahruddin Rais, Soenardi Soenardi, Zubaidi Fanani, Pebri Surgiansyah","doi":"10.29122/jstmc.v20i2.3795","DOIUrl":"https://doi.org/10.29122/jstmc.v20i2.3795","url":null,"abstract":"IntisariPada penelitian ini, penulis mengkaji uji performa kualitatif konvergensi angin permukaan model reanalisis ERA5 di BMI yang dibandingkan dengan hasil penelitian menggunakan limited area model (LAM) oleh Qian, Im dan Eltahir serta Alfahmi et al. Konvergensi angin permukaan dan anomali angin permukaan dihitung dengan menggunakan finite difference. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model reanalisis ERA5 mampu mensimulasikan konvergensi anomali angin permukaan dengan baik terhadap model regional climate model (RegCM) maupun The MIT regional climate model (MRCM) resolusi 27 km di Pulau Jawa dan sekitarnya serta BMI bagian barat dengan nilai konvergensi yang lebih tinggi. Sedangkan terhadap model weather research forecast (WRF) 9 km di BMI bagian timur, model reanalisis ERA5 juga dapat mensimulasikan konvergensi angin permukaan, tetapi dengan nilai yang lebih rendah. Selain itu, model reanalisis ERA5 mensimulasikan konvergensi angin permukaan lebih cepat 2 jam di BMI bagian barat dan timur dibandingkan MRCM27 dan WRF. AbstractIn this study, we discuss the qualitative performance testing of ERA5 surface wind convergence over the Indonesia maritime continent (BMI) compared with research based on limited area model (LAM) by Qian, Im, and Eltahir and also Alfahmi et al. Wind surface convergence and wind surface anomalies convergence is calculated using finite-difference. The results show that the ERA5 reanalysis model can simulate convergence of surface wind anomalies compared with both regional climate model (RegCM) and 27 km MIT regional climate model (MRCM) over Java and also western BMI with higher convergence values. While ERA5 reanalysis model can also simulate convergence of surface winds, but with lower values compared to 9 km weather research forecast (WRF) model over eastern BMI. Besides, the ERA5 reanalysis model simulates convergence of surface winds, which is 2 hours faster over western and eastern BMI compared to MRCM27 and WRF.","PeriodicalId":353176,"journal":{"name":"Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131825352","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1