Skripsi
UJI SKEMA PARAMETERISASI CUMULUS DALAM PREDIKSI HUJAN DI KALIMANTAN SELATAN
ABSTRAK
Dalam upaya meningkatkan kualitas pelayanan prakiraan cuaca di wilayah
Kalimantan Selatan, diperlukan model yang dapat menghasilkan prakiraan yang akurat dan telah melewati proses uji kendali mutu. WRF-ARW (Weather Research and Forecasting – Advance Research) merupakan model cuaca yang dikembangkan oleh National Cooperation Atmospheric Research (NCAR) yang dapat digunakan untuk kepentingan riset maupun operasional. Dalam kegiatan prediksi menggunakan model cuaca skala meso seperti WRF-ARW diperlukan data input dari model global sebagai syarat awal dan syarat batas. Dalam penelitian ini, digunakan data yang diperoleh dari Global Forecassting System (GFS) untuk prediksi selama 168 jam kedepan (7 hari). Untuk memperoleh hasil prediksi yang akurat, diperlukan adanya uji skema parameterisasi. Skema parameterisasi cumulus yang sering digunakan untuk wilayah tropis diantaranya Skema Kain-Fristch (KF), skema Betts Miller Janjic (BMJ), dan Skema Grell Devenyi (GD). Verifikasi hasil luaran model dengan data observasi dilakukan untuk mengetahui skema parameterisasi cumulus mana diantara ketiga skema tersebut (KF, BMJ dan GD) yang paling baik digunakan untuk memprediksi hujan di wilayah Kalimantan Selatan. Proses verifikasi dilakukan dengan membandingkan nilai Akurasi (Proportion Correct), Bias, False Alarm dan Skill Score dari masing-masing skema. Selain itu, verifikasi secara temporal juga dilakukan untuk mengetahui akurasi dan performa model dalam melakukan prediksi saat periode musim hujan, transisi dan kemarau. Hasil verifikasi dari ketiga titik pengamatan di wilayah Kalimantan Selatan (Stasiun Meteorologi Syamsuddin Noor Banjarmasin, Stasiun Klimatologi banjarbaru dan Stasiun Meteorologi Kotabaru) pada bulan Januari, Juli dan September 2013 menunjukkan bahwa skema BMJ merupakan skema parameterisasi cumulus yang paling baik digunakan untuk memprediksi hujan di wilayah Kalimantan Selatan. Hasil verifikasi juga menunjukkan bahwa pada bulan Januari model memiliki tingkat akurasi antara 5458%. Pada bulan Juli persentase akurasi meningkat sebesar 58-62%. Sedangkan pada bulan September tingkat akurasi meningkat cukup signifikan menjadi 67-77%.
| 201451024.1 | M 14 024 YUN u | My Library | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain