Pengaruh Faktor Meteorologi terhadap Dispersi Pencemar Udara

18 b. ungrib mengekstrak data meteorologi dari file format GRIB; menuliskan data dalam format yang sederhana yang disebut intermediate format. File GRIB mengandung data meteorologi variasi waktu dari model regional atau global lain seperti model NCEP’s dan GFS. c. metgrid secara horizontal menginterpolasi data meteorologi yang telah diekstrak oleh ungrib ke dalam domain simulasi yang telah didefinisikan oleh geogrid. Interpolasi secara vertikal data meteorologi ke WRF eta levels dilakukan dalam program real. Setiap program WPS membaca parameter dari file namelist. Selain itu ada tabel tambahan yang digunakan untuk program secara individu tetapi tidak perlu diubah oleh pengguna, yaitu file GEOGRID.TBL, METGRID.TBL dan Vtable. Weather Research Forecasting WRF Model WRF adalah model meteorologi skala meso yang memberi keleluasaan dalam parameterisasi fisik Planetary Boundary Layer PBL, permukaan lahan dan proses pembentukan awan cloud processes sesuai kondisi lokal di permukaan. Model ini memiliki program inisialisasi real.exe, program integrasi numerik wrf.exe, program untuk nesting ndown.exe dan program untuk mengerjakan badai tropis tiruan tc.exe. Perbedaan WRFChem dengan WRF biasa adalah pada WRFChem ada bagian model kimia yang memerlukan data grid tambahan terkait emisi. Tambahan data ini disediakan oleh WPS dust emission fields atau dibaca selama inisialisasi misal biomass burning, biogenic emission dan sebagainya, atau selama eksekusi WRF antropogenic emission , boundary condition, volcanic emission, dan seterusnya. Kesulitan biasanya muncul pada modifikasi kode, konfigurasi model, untuk mendapat bentuk yang tepat sesuai project. Konfigurasi parameter yang digunakan pada WRFChem adalah seperti pada Tabel 1 Grell et al. 2005, tetapi pilihan parameter harus dipelajari sesuai kondisi lokasi penelitian. Proses mikrofisik meliputi perhitungan proses presipitasi, awan dan uap air. Skema radiasi terdiri dari gelombang panjang dan pendek mengakomodasi proses pemanasan atmosfer dan permukaan. Skema surface layer menghitung kecepatan gesekan dan koefisien pertukaran panas dan kelembaban oleh model land-surface, serta tegangan permukaan di lapisan perbatas. Skema boundary layer bertanggungjawab terhadap perhitungan fluks vertikal yang disebabkan oleh eddy transport dalam seluruh kolom atmosfer, bukan hanya di lapisan perbatas. Parameter cumulus bertanggungjawab terhadap perhitungan efek awan konvektif atau awan rendah. Secara teoritis valid untuk 19 ukuran grid 10 km, tetapi kadang-kadang digunakan untuk grid yang lebih kecil dengan asumsi untuk mendorong atau triggering konveksi. Tabel 1 Contoh konfigurasi parameterisasi Proses Pilihan Parameter Microphysics NCEP 3-class simple ice Long wave radiation RRTM Short wave radiation Dudhia surface layer Monin Obukhov Length land-surface model OSU Boundary layer scheme Melor Yamada Janjic TKE Cumulus Parameterization Bets Miller Janjic Photolysis scheme Madronich 1987 Gas phase mechanism RADM2 303 Aerosol mode MADE SORGAM Proses Analisis pada WRFChem Proses yang dianalisis dalam WRFChem adalah: Proses transport, mekanisme kimia, deposisi kering, Gas-phase Chemistry, perhitungan emisi, parameterisasi aerosol. Parameterisasi aerosol terdiri dari distribusi ukuran, nucleation, condensation and coagulation , kimia aerosol dan frekuensi fotolisis. Mekanisme kimia fase gas termasuk di dalamnya proses deposisi asam, contohnya Regional Acid Deposition Model RADM yang meliputi 57 jenis zat kimia, dan 158 reaksi fase gas, 21 diantaranya reaksi fotolitik Tucella et al. 2012. Proses kimia aerosol salah satunya menggunakan skema MADE Modal Aerosol Dynamic Model for Europe untuk fraksi inorganik, dan skema SORGAM Secondary Organic Aerosol Model untuk fraksi karbon sekunder. Visualisasi Hasil Keluaran WRFChem Bentuk luaran WRFChem adalah dalam bentuk format netCDF, maka NCAR mengeluarkan 4 paket alat visualisasi grafis yaitu : NCL, RIP4, WRF-to-GrADS, and WRF-to-vis5d. Struktur model dalam WRFChem ditunjukkan oleh Gambar 5.

2.4.2 Penggunaan WRFChem

Sistem aplikasi yang memungkinkan pada WRFChem adalah prediksi dan simulasi cuaca, atau iklim regional dan lokal; prediksi cuaca untuk simulasi dispersi unsur pencemar; pasangan model cuacadispersi kualitas udara dengan interaksi kimia penuh dengan prediksi O3 dan radiasi UV sebaik bahan partikulat; serta studi proses-proses penting dalam isu perubahan iklim global dan 20 Gambar 5 Skema struktur pemodelan WRFChem WRF-ARW WRFChem sudah cukup banyak digunakan dalam penelitian-penelitian di Eropa, Cairo, Mexico bahkan di Shanghai Zhang et al. 2009, Elshazly et al. 2012, Tucella et al . 2012,Tie 2013, namun di Indonesia belum banyak dipublikasikan. Pada tahun 2015 ada beberapa penelitian menggunakan WRFChem untuk pemodelan pada kasus kebakaran hutan di Indonesia Aouizerats 2015, Heriyanto et al. 2015, Nuryanto 2015. Beberapa penelitian yang menggunakan WRFChem menunjukkan bias yang dihasilkan dalam simulasi cukup kecil, terutama untuk suhu dan kelembaban relatif Tucella et al. 2012. Namun demikian korelasi yang dihasilkan untuk O 3 dan SO2 maupun PM2.5 masih belum terlalu tinggi, salah satunya diakibatkan oleh keterbatasan perhitungan proses oksidasi di dalam model. Menurut Elshazly et al. 2012, variasi diurnal O 3 menggunakan WRFChem di Cairo lebih baik daripada di Qena, tetapi prediksi angka lebih baik di Qena. Koefisien korelasi ditemukan lebih tinggi pada siang hari daripada malam hari Zhang et al. 2009. Kedekatan antara observasi dan simulasi bergantung juga pada skema yang dipilih dalam menjalankan model. Ketidakpastian 21 dapat muncul akibat pemilihan parameter yang kurang tepat Zhang et al. 2013. Salah satu sumber ketidakpastian hasil pemodelan adalah resolusi spasial, sebagaimana hasil simulasi NOx yang digunakan di Cairo masih belum bagus yang bisa diakibatkan oleh resolusi yang masih kasar 1 o , walaupun untuk akurasi kecepatan angin dan suhu sudah cukup dapat diterima Elshazly et al. 2012. Beberapa penelitian terakhir menggunakan WRFChem dengan resolusi sekitar 3 – 4 km Zhang et al. 2009; Tran, Mölders 2012. Penelitian-penelitian yang sudah dilakukan umumnya membahas masalah prediksi dispersi, validasi, uji sensitivitas serta membahas pengaruh faktor meteorologi. Pada penelitian – penelitian tersebut belum ada yang membahas mengenai karakteristik stabilitas atmosfer secara vertikal dan penerapannya untuk pengelolaan lingkungan. 2.5 Analisis Risiko Pajanan Masyarakat terhadap Pencemar Udara Menurut Krzyzanowski 1997 metode dalam pendugaan dampak pencemaran udara meliputi 4 hal yaitu : a. pendugaan pencemar yang dilepaskan, b. pendugaan pajanan, c. pendugaan konsekuensi atau dampak dan d. pendugaan risiko. Konsentrasi pencemar akan selalu berfluktuasi, tetapi jika terdapat arah angin utama mengarah ke lokasi tertentu, maka akumulasi pencemar mungkin terjadi dan akan mempengaruhi kesehatan masyarakat di sekitar lokasi tersebut. Dampak negatif pencemaran udara berkaitan erat dengan besar dan lama pajanan serta tingkat toksisitas pencemar. Finn et al. 2010 menyarankan fluktuasi konsentrasi maksimum harus dipertimbangkan sebagai faktor penting dalam menentukan risiko pajanan. Risiko adalah potensi terjadinya suatu konsekuensi negatif yang tidak diinginkan, baik terhadap manusia, bangunan maupun lingkungan Gratt 1996. Pendugaan risiko biasanya didasarkan pada nilai harapan terjadinya suatu kejadian dikalikan dengan konsekuensi harapannya. Pendugaan risiko kesehatan secara kuantitatif biasanya digunakan secara rutin untuk mendukung keputusan suatu kebijakan lingkungan Lai et al . 2000. Bagi pihak industri misalnya, evaluasi risiko kesehatan manusia akibat terpapar pencemar udara yang bersifat racun sangat diperlukan sebagai bagian dari perolehan izin beroperasinya kegiatan mereka. Deguen dan Zmirou-Navier 2010 menyatakan bahwa terdapat 2 mekanisme utama yang memberi kontribusi terhadap kesehatan masyarakat terkait pencemaran udara, yaitu perbedaan pajanan dan perbedaan tingkat kerentanan. Keduanya dapat terjadi