PENGARUH ASIMILASI DATA GPS RADIO OCCULTATION REFRACTIVITY DENGAN WRF 3DVAR DALAM PREDIKSI KEJADIAN HUJAN LEBAT DI WILAYAH SAMARINDA

Penulis

  • Faizal Wempy Stasiun Meteorologi Temindung Samarinda, Kalimantan Timur
  • Ahmad Fadlan Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Banten, Indonesia

Kata Kunci:

WRF-ARW, Hujan Lebat, Asimilasi, GPS RO Refractivity

Abstrak

Pada tanggal 27 dan 28 November 2016 telah terjadi kejadian hujan lebat di wilayah Samarinda dengan curah hujan harian tercatat pada Stasiun Meteorologi Temindung-Samarinda ialah sebesar 73,7 mm dan 72,6 mm perhari. Salah satu cara untuk meningkatkan akurasi prediksi model WRF-ARW ialah dengan melakukan asimilasi data yang bertujuan untuk memperbaiki syarat awal (initial conditions) model. Data yang digunakan adalah data Final Analysis (FNL), data Global Forecast System (GFS), data observasi sinoptik serta data Global Positioning System Radio Occultation (GPS-RO) Refractivity dimana data GPS tersebut akan diasimilasikan kedalam model dengan proses WRF-3DVAR. Selain menerapkan prosedur asimilasi data, penelitian ini juga menerapkan prosedur spin-up model dengan mode warm start yang disertai dengan rapid update cycle forecast untuk mengetahui performa model WRF-ARW didalam memprediksi kejadian hujan lebat yang terjadi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil asimilasi data GPS RO Refractivity kedalam model WRF-ARW mampu meningkatkan akurasi prediksi kejadian hujan lebat yang terjadi meskipun tinggi rendahnya hasil prediksi dipengaruhi oleh lamanya rentang waktu prediksi kejadian hujan sehingga semakin lama rentang waktu prediksi maka akan semakin baik pula prediksi kejadian hujan yang dihasilkan oleh model WRF-ARW.

Referensi

Aldrian, E., Karmini, M., Budiman, 2011, Adaptasi dan Mitigasi Perubahan Iklim di Indonesia, BMKG, Jakarta
Ahrens, C.D, 2009, Meteorology Today: An Introduction to Weather, Climate, and the Environment, 9th ed, Cengage Learning, Belmont,CA: Brooks/Cole
Boonyuen, P., Wu, F., Phunthirawuth, P., Zhao, Y., 2016, Impact of GPS RO and Radiance Data Assimilation on Numerical Weather Prediction, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Hadi, T.W., Junnaedhi, I.D. Gd. A., Satrya, L.I., Santriyani, M., Anugrah, M.P., Octarina, D.T., 2011, Pelatihan Model WRF (Weather Research and Forecasting), Laboratorium Analisis Meteorologi (Weather and Climate Prediction Laboratory) Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian ITB, Bandung
Ide, K., Courtier, P., Ghil, M., Lorenc, A.C., 1997: Unified Notation for Data Assimilation: Operational, Sequential and Variational. J. Met. Soc. Japan, 75, 181–189
Kalnay, E., 2003, Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability, 1st ed, Cambridge University Press, New York.
Pradana, M.J., 2017, Pengaruh Asimilasi Data Satelit Advanced Microwave Sounding Unit-A Terhadap Kemampuan Prediksi Hujan Model Weather Research And Forecasting di Kalimantan, Skripsi, Jurusan Meteorologi, STMKG, Jakarta
Satrya L.I., 2012, Asimilasi Data Radar Dalam Penerapan Prediksi Cuaca Numerik di Indonesia (Studi Kasus Jawa Barat), Jurusan Meteorologi, Institut Teknologi Bandung, Bandung
Ulmer, F., & Balss, U., 2016, Spin-Up Time Research on The Weather Research and Forecasting Model for Atmospheric Delay Mitigations of Electromagnetic Waves. Journal of Applied Remote Sensing, 10(1), 016027.
Warner, T. T., 2011, Numerical Weather and Climate Prediction, Cambridge University Press, United Kingdom.

Unduhan

Diterbitkan

2020-09-09

Cara Mengutip

Faizal Wempy, & Fadlan, A. (2020). PENGARUH ASIMILASI DATA GPS RADIO OCCULTATION REFRACTIVITY DENGAN WRF 3DVAR DALAM PREDIKSI KEJADIAN HUJAN LEBAT DI WILAYAH SAMARINDA. Jurnal Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika, 6(3), 32–38. Diambil dari https://jurnal.stmkg.ac.id/index.php/jmkg/article/view/143