Pengaruh Asimilasi Data Radiance Satelit pada Model WRF (Weather Research and Forecasting) untuk Prediksi Siklon Tropis Frances
Keywords:
Asimilasi, model WRF, siklon tropis frances, data radiance satelitAbstract
Model Weather Research and Forecasting-Advanced Research (WRF-ARW) merupakan salah satu model prediksi cuaca numerik regional yang paling populer yang digunakan oleh operasional prakiraan dan penelitian. Namun, permasalahan dalam model ini berkaitan dengan tingkat keakuratan pada data awal model. Salah satu teknik untuk memperbaiki kondisi awal dan performa model adalah dengan asimilasi data teknik Three-Dimensional Variation (3DVar). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh asimilasi data radiance satelit dalam memprakirakan kejadian siklon tropis yang wilayah pembentukannya terjadi di dekat Indonesia siklon tropis Frances (2017). Penelitian ini juga melakukan konfigurasi parameterisasi pada skema mikrofisis dan skema konveksi dimana pada kajian sebelumnya kedua skema ini berpengaruh terhadap estimasi intensitas dan lintasan siklon tropis. Enam eksperimen model dijalankan menggunakan data satelit AMSU-A, MHS dan AHI Himawari-8 sebagai data observasi untuk diasimilasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa asimilasi data radiance satelit secara umum mampu memperbaiki performa model dalam memprediksi kejadian siklon tropis dengan baik. Lebih lanjut, eksperimen asimilasi terpilih pada masing-masing kasus kejadian siklon tropis mampu menurunkan kesalahan prediksi model sekitar 2%. Selain itu, penelitian ini juga mengungkap bahwa asimilasi data radiance mampu mengurangi kesalahan pada lintasan dan intensitas siklon tropis.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Jurnal Aplikasi Meteorologi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.