Conformal Cubic Atmospheric Model CCAM Downscaling

7

II.2 Conformal Cubic Atmospheric Model CCAM Downscaling

Dalam analisis berbagai dampak dari suatu skenario model iklim global pada suatu wilayah, diperlukan model iklim regional resolusi tinggi yang bisa merepresentasikan topografi, distribusi daratan, lautan dan tata guna lahan Katzfey dkk. 2010. Metode penurunan skala dari model iklim global GCM resolusi rendah atau kasar menjadi model iklim dengan resolusi grid yang lebih tinggi disebut downscaling. Sejauh ini baru dikenal dua metode downscaling yaitu dynamical downscaling dan statistical downscaling. Dynamical downscaling adalah suatu metode penurunan skala yang didasarkan pada penggunaan model matematis yang konsisten dengan gambaran fisis sistem iklim, kekurangan metode ini biasanya menghasilkan nilai estimasi dengan bias yang besar antara data model dan data observasi, serta membutuhkan teknik komputasi yang tinggi. Ada beberapa tahap yang dilakukan dalam melakukan dynamical downscaling. Langkah pertama adalah menghilangkan bias dari Sea Surface Temperature SST dari simulasi model iklim global sebagai hostnya. Hal ini dikarenakan semua model iklim global mempunyai bias SST karena resolusi dari GCM sendiri yang masih kasar dan beberapa proses fisis dan dinamis yang belum terselesaikan dalam model ini Katzfey dkk. 2010. Untuk koreksi bias, nilai bulanan simulasi SST dari GCM dibandingkan dengan nilai bulanan dari National Oceanic and Amospheric Administration NOAA dengan cara analisis interpolasi optimal untuk periode yang sama Reynold, 1988 dalam McGregor dkk. 2010. Comonwealth Science Industrial Reasearch Organization CSIRO Australia telah mengembangkan salah satu model iklim regional CCAM dengan metode dynamical downscaling selama dua dekade terakhir. McGregor dan Dix 2005 menyatakan bahwa Conformal Cubic Atmospheric Model CCAM merupakan model numerik atmosfir berdasarkan pada conformal cubic grid, dimana dalam perhitungan model CCAM menggunakan conformal cubic grid dan transformasi Shmidt untuk streching pada skala regional serta teknik multinesting untuk downscaling Thatcher dkk. 2010. 8 CCAM menggunakan conformal cubic grid dimana setiap panel memiliki 48x48 titik grid untuk format C48 grid, 6 sisi kubus dan 18 level vertikal sigma, sehingga jumlah titik grid-nya 248.832 Thatcher dkk. 2010. Kelebihan lain dari CCAM adalah mempunyai kemampuan dalam menyediakan fleksibilitas tinggi untuk hasil dynamical downscaling dari data GCM dengan menggunakan data suhu permukaan laut dan beberapa nudging dari host model Katzfey dkk. 2010. Downscaling CCAM sudah dilakukan untuk wilayah Indonesia dan negara- negara pasifik dengan resolusi 60 km oleh Katzfey dkk. 2010; McGregor dan Dix 2005; Kirono dkk. 2012 dan khusus wilayah Nusa Tenggara Barat bersama tim CSIRO dan BMKG dalam project research CSIRO-UNRAM NTB, downscaling dilakukan hingga resolusi 14 km. Gambaran alur downscaling dari resolusi 200 km, menjadi 60 km wilayah Indonesia, kemudian diturunkan menjadi resolusi 14 km, khusus wilayah NTB Katzfey dkk. 2010 diilustrasikan pada Gambar II.3 Gambar II.3 : Downscaling CCAM a the quasi-uniform CCAM 200 km; b the stretched grid, 60 km; dan c stretched grid 14 km Katzfey dkk. 2010 Dengan menggunakan teknik streched grid secara visual terlihat bahwa hasil downscaling menghasilkan resolusi grid yang berbeda, resolusi yang tinggi berada di daerah domain yang dikaji, kemudian wilayah diluar dari daerah penelitian jarak grid-nya semakin melebar. a b c 9

II.3 Kesesuaian Agroklimat