Pola Suhu Harian Darmaga pada Tahun 2008-2010

Tahapan validasi data MODIS diawali dengan melihat pola suhu harian yang terdapat pada stasiun klimatologi Darmaga. Hal ini bertujuan untuk melihat pola suhu udara Bogor pada tahun 2008-2010 dan peristiwa iklim yang mungkin terjadi pada tahun-tahun tersebut. Berdasarkan grafik yang ditampilkan pada Gambar 5.2.1.a, terlihat bahwa suhu udara pada tahun 2008-2010 memiliki pola yang berbeda-beda setiap tahunnya. Tahun 2008, misalnya, memiliki suhu udara yang tergolong cukup rendah dibandingkan suhu udara pada tahun 2009 dan 2010, khususnya pada bulan Februari hingga Maret. Tahun 2009, bulan-bulan dengan suhu tertinggi berada sekitar bulan Agustus hingga November. Sedangkan pada tahun 2010, suhu tertinggi terdapat pada bulan April hingga Mei. Jika Gambar 5.2.1.a tersebut kemudian dibandingkan kembali dengan Tabel 5.1.2.a, terlihat bahwa penurunan suhu udara yang terjadi pada awal-awal tahun pada tahun 2008, terjadi akibat fenomena La Nina yang berlangsung dengan kekuatan sedang. Curah hujan tinggi yang berlangsung pada awal tahun 2008 menyebabkan suhu udara harian yang terukur menjadi lebih rendah dibandingkan bulan-bulan lainnya pada tahun tersebut. Untuk tahun 2009, terlihat bahwa ketika fenomena El Nino berlangsung semakin menguat pada akhir-akhir tahun, maka suhu udara kemudian meningkat menjadi lebih tinggi pada akhir tahun tersebut. Hal ini juga ditunjukkan dengan pengaruh El Nino yang terjadi pada tahun 2010 April-Mei. Tahun 2010 merupakan tahun yang cukup kompleks pada terjadinya fenomena El Nino dan La Nina. Terlihat bahwa suhu udara yang semakin menurun pada akhir tahun 2010, disebabkan oleh munculnya fenomena La Nina yang kemudian semakin menguat. Secara umum, Gambar 5.2.1.a menunjukkan bahwa walaupun fluktuasi suhu udara yang terjadi pada setiap tahun pengamatan memiliki pola yang berbeda-beda, masih terdapat korelasi yang cukup stabil diantara ketiga tahun tersebut pada bulan-bulan tertentu. Grafik menunjukkan bahwa korelasi yang cukup stabil umumnya terjadi pada bulan Juni hingga Agustus. Sementara, pada bulan-bulan lainnya cenderung bervariasi akibat kemarau yang cukup tinggi ataupun puncak musim hujan. Gambar 5.2.1.a. Fluktuasi Suhu Harian Stasiun Klimatologi Darmaga, Bogor Tahun 2008-2010. 5.2.2 Hasil Validasi Data LST MODIS Tahun 2011 dan Data Suhu T Stasiun Klimatologi pada Berbagai Ketinggian dan Waktu Berdasarkan hasil analisis pola suhu harian Stasiun Darmaga, Bogor dan analisis ketersediaan serta kualitas data LST MODIS tahun 2008-2010, terlihat bahwa data LST MODIS tersedia cukup baik pada bulan-bulan kering musim kemarau, yaitu sekitar bulan April hingga September. Sementara, pada bulan lainnya, terutama bulan-bulan basah, ketersediaan data MODIS cenderung minim dan bahkan tidak ada. Dengan demikian, validasi data LST MODIS hanya dilakukan pada bulan April hingga September. Tahun 2011 dipilih sebagai tahun validasi karena belum tersedianya data suhu pada berbagai ketinggian pada tahun 2008-2010. Validasi yang dilakukan pada berbagai ketinggian bertujuan untuk mengkaji sensitivitas nilai LST yang MODIS terhadap nilai stasiun iklim, dan pada ketinggian berapa nilai LST tersebut bersesuaian dengan suhu permukaan lahan. Validasi yang dilakukan pada berbagai waktu bertujuan untuk mencari hubungan antara LSTday dan LSTnight pada MODIS, dengan Tmax dan Tmin yang terukur pada stasiun klimatologi. Sebelumnya, penelitian Maeda et al. 2011 di Kenya dan Vancutsem et al. 2010 di Afrika, menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang cukup dekat antara LST night yang terukur pada MODIS dengan T min pada stasiun klimatologi, dan juga LST day pada MODIS dengan Tmax pada stasiun klimatologi. Fluktuasi Suhu Harian Stasiun Klimatologi Darmaga, Bogor Tahun 2008-2010 23.0 24.0 25.0 26.0 27.0 28.0 29.0 Bulan T e m p e ra tu re C TAHUN 2008 TAHUN 2009 TAHUN 2010 Ja F M A M Ju Ju A Sep O Nov De 5.2.2.1 Hasil Validasi Data LST MODIS day Tahun 2011 dan Data Suhu T Stasiun Klimatologi pada Berbagai Ketinggian. Stasiun klimatologi Darmaga, Bogor memiliki beberapa stasiun agroklimat yang digunakan untuk mengukur suhu dan kelembaban udara pada berbagai ketinggian. Stasiun AGM-1C tersebut terutama diperuntukkan untuk keperluan data terkait bidang pertanian. Beberapa ketinggian yang diukur pada stasiun AGM-1C antara lain adalah 5 cm, 10 cm, 15 cm, 30 cm, 50 cm, 150 cm, dan 200 cm. Pada stasiun ini, pengukuran suhu dilakukan dengan menggunakan termometer Physchrometer Assman. Pengukuran dilakukan dua kali dalam sehari, yaitu pada pukul 07.10 dan 13.50 WIB. Sedangkan pengukuran suhu harian rata-rata yang umum digunakan dan diberikan kepada pengguna, merupakan pengukuran suhu rata-rata harian yang berasal dari sangkar meteo, dengan menggunakan termometer bola kering sesuai dengan standar World Meteorology Organization. Suhu harian rata-rata tersebut diukur pada ketinggian sangkar meteo 120 cm dan pada rataan pengukuran waktu tertentu yaitu pukul 07.00 dua kali, 13.00, dan 18.00 WIB. Berdasarkan hal tersebut, maka suhu harian yang dibandingkan dengan data LST MODIS merupakan suhu yang berasal dari stasiun AGM-1C pada ketinggian 5 cm dan 100cm, serta suhu yang berasal dari sangkar meteo 120 cm sebagai sumber data yang umum digunakan oleh pengguna. Sedangkan, waktu pengambilan data dilakukan pada Tmax pukul 13.00 WIB untuk T pada sangkar meteo, dan pukul 13.50 WIB untuk T pada stasiun AGM 1-C, untuk kemudian dibandingkan dengan LST MODIS day yang diukur pada waktu lokal solar 10.30. a. Sang Gambar 5.2.2.1.a Ala Gambar 5.2.2.1.b iklim, pengukuran suhu beda walaupun memb stasiun yang ditunjukka hanya pada Julian D dibandingkan dengan berhimpit pada bulan bulan terlihat masih m disebutkan pada sub stasiun, dapat terjadi anistropi yang bisa bayangan pada pengukur al., 2010. ngkar Meteo b. Termometer Bola Bas Sumber: www.jsec.com.sg c. Phsychrometer Assman lat Ukur Suhu Pada Stasiun Klimatologi. 5.2.2.1.b menunjukkan bahwa pada berbagai ke suhu pada siang hari ternyata memiliki fluktuas bentuk pola yang cenderung mirip satu sama unjukkan pada gambar 5.2.2.1.b, cenderung s Days awal. Jika garis antar stasiun iklim ter an garis LST, terlihat bahwa garis LST, han bulan-bulan tertentu saja. Sedangkan fluktuasin h menyimpang cukup jauh 2 hingga 3 C. Se ub bab sebelumnya, bahwa penyimpangan di akibat kondisi cuaca, faktor skala, dan ju a menyebabkan tingginya nilai pantulan, baur gukuran di siang hari Tomlinson et al., 2011; asah-Kering ketinggian stasiun uasi yang berbeda- a lain. Garis antar sejajarberhimpit tersebut kemudian hanya sejajar atau sinya di beberapa Seperti yang telah n nilai LST dan juga efek angular bauran, serta efek 2011; Vancutsem et Gambar 5.2.2.1.b Grafik Perbandingan LST MODIS day dan Suhu Stasiun Klimatologi Darmaga, Bogor pada Berbagai Ketinggian. Gambar 5.2.2.1.c juga menunjukkan bahwa hubungan terdekat antara LST MODIS day dengan T stasiun, diperoleh T stasiun pada ketinggian 5 cm dengan nilai R 2 sebesar 0,362. Sementara itu, R 2 antara LST MODIS day dan T stasiun 100 cm adalah 0,304. Sedangkan nilai R 2 terkecil didapatkan dari hubungan antara LST MODIS day dan T stasiun 120 cm, yaitu 0,277. Terlihat bahwa nilai LST day pada data MODIS lebih erat kaitannya pada T stasiun dengan ketinggian 5 cm, walaupun secara umum, perbedaan antara ketiga ketinggian tersebut tidak menghasilkan nilai R 2 yang jauh berbeda. a. LSTday-T 5 b. LSTday-T 100 c. LSTday-T 120 Gambar 5.2.2.1.c Nilai R 2 antara LST MODIS day dan T stasiun pada Berbagai Ketinggian. 5.2.2.2 Hasil Validasi Data LST MODIS night Tahun 2011 dan Data Stasiun Klimatologi pada Berbagai Ketinggian. Proses validasi MODIS night dilakukan pada bulan Mei hingga September 2011. Hal ini disebabkan oleh data MODIS night yang tidak tersedia pada bulan April. Secara umum, data LST night lebih sulit tersedia dibandingkan dengan data LST day. Validasi LST MODIS night dilakukan dengan membandingkan T stasiun pada ketinggian 5, 100, dan 120 cm pada pukul 07.00 WIB untuk pengukuran T sangkar meteo dan 07.10 WIB untuk pengukuran T pada stasiun AGM-1C, dengan LST MODIS night pada waktu akuisisi 22.30 waktu lokal solar. Gambar 5.2.2.2.a Grafik Perbandingan LST MODIS night dan Suhu Stasiun Klimatologi Darmaga, Bogor pada Berbagai Ketinggian. Gambar 5.2.2.2.a menunjukkan bahwa pada pengukuran suhu minimum, terdapat hubungan yang cukup dekat antara stasiun pada ketinggian 5 cm dan 100 cm. Sementara itu, pada stasiun dengan ketinggian 120 cm, terdapat perbedaan pengukuran suhu hingga mencapai 2 C jika dibandingkan dengan kedua nilai suhu lainnya. Hal tersebut mengindikasikan adanya perbedaan nilai yang disebabkan oleh perbedaan alat ukur pengukuran suhu udara. Jika dibandingkan antara nilai LST night dengan nilai T stasiun, terlihat bahwa garis LST night cenderung berhimpit pada pengukuran T stasiun 120 cm. Hal ini tentu berbeda dengan kondisi pada LST day, yang cenderung mendekati nilai Tstasiun pada ketinggian 5 cm. Terdapat dua asumsi terkait perbedaan nilai tersebut. Asumsi pertama, jika nilai LST MODIS berada pada ketinggian 5 cm, maka perbedaan ini disebabkan oleh perbedaan waktu akuisisi data dan pengambilan data T stasiun. Pada LST MODIS night, pengambilan data dilakukan pada pukul 22.30 waktu lokal solar. Sementara, pada T stasiun, pengambilan data dilakukan pada pukul 07.00 WIB. Dengan demikian, nilai Tmin yang dimaksud pada LST MODIS night, menjadi terlihat lebih setara dengan pengukuran T stasiun pada ketinggian 120 cm. Asumsi kedua adalah nilai LST memang berada di sekitar ketinggian 120 cm dari permukaan lahan. Sehingga, LST night tepat mendekati nilai stasiun iklim pada ketinggian 120 cm. Sementara, hubungan antara nilai LST day yang tidak terlalu erat dengan T stasiun pada ketinggian 120 cm, lebih disebabkan oleh besarnya bias yang terjadi pada pengukuran siang hari oleh sensor MODIS. Pada asumsi kedua ini, bias waktu kurang dipertimbangkan. a. LSTnight-T 5 b. LSTnight-T 100 c. LSTnight-T 120 Gambar 5.2.2.2.b Nilai R 2 antara LST MODIS night dan T stasiun pada Berbagai Ketinggian. Sementara, analisis regresi Gambar 5.2.2.2.b menunjukkan bahwa R 2 terbesar ditunjukkan pada ketinggian 100 cm. Nilai R 2 pada ketinggian tersebut adalah 0,567. Selanjutnya, nilai R 2 terbesar kedua didapatkan dari ketinggian 5 cm, yaitu 0,442. Pada ketinggian 120 cm, yang justru terlihat lebih dekat dengan LST MODIS night, ternyata hanya memiliki nilai R 2 sebesar 0,283. Hal ini disebabkan oleh fluktuasi nilai LST MODIS night yang pada beberapa titik cenderung lebih tinggi atau lebih rendah. Sehingga, walaupun garis LST MODIS night cenderung berhimpitan dengan T pada ketinggian 120 cm, nilai R 2 yang dihasilkannya akan menjadi lebih kecil.

5.3 Perhitungan Evapotranspirasi dengan metode Blaney-Criddle

5.3.1 Ketersediaan Data Evapotranspirasi Secara Spasial dan Temporal

Hasil perhitungan evapotranspirasi potensial dengan menggunakan metode Blaney-Criddle disajikan secara spasial dan temporal pada gambar 5.3.1.a. Nilai evapotranspirasi potensial tersebut dibagi menjadi delapan kelas dengan rentang 0,2 mm. Sehingga memiliki nilai evapotranspirasi potensial antara 4,45 sampai 5,65 mm dan No Data area. Pada gambar tersebut, terlihat bahwa ketersediaan data evapotranspirasi potensial yang dibangun dengan basis data penginderaan jauh, mengalami kendala dalam hal ketersediaan data. Secara umum, pada awal dan akhir tahun dari keempat tahun pengamatan, memiliki 0 ketersediaan data pada wilayah penelitian tabel 5.3.1.a. Pada tahun 2008, terdapat 0 ketersediaan data pada bulan Januari, Februari, Maret, April, Oktober, November, dan Desember. Ketersediaan data pada tahun 2008 dimulai pada bulan Mei dengan 24,2 ketersediaan data. Selanjutnya, menurun menjadi 22,6 pada bulan Juni dan meningkat menjadi 33,5 pada bulan Juli. Sementara, pada bulan Agustus dan September, ketersediaannya semakin menurun dari 8,9 menjadi 2,4. Tahun 2009 memiliki ketersediaan data yang jauh lebih baik jika dibandingkan dengan tahun 2008. Namun, ketersediaan data pada tahun 2009, baru tersedia sejak bulan Juni hingga Oktober. Pada bulan Juni 2009, ketersediaan data sebesar 18,5 dan meningkat pada bulan Juli menjadi 99,2. Selanjutnya, ketersediaannya kembali menurun pada bulan Agustus menjadi 81 dan meningkat kembali menjadi 95,2 pada bulan September. Pada bulan Oktober, data tersedia hanya mencapai 0,4. Tabel 5.3.1.a Persentase Ketersediaan Data pada Hasil Perhitungan Evapotranspirasi Potensial. Bulan Jumlah Data Tersedia Data Tersedia 2008 2009 2010 2011 2008 2009 2010 2011 Januari Februari Maret April 13 5,2 Mei 60 143 24,2 57,7 Juni 56 46 22,6 18,5 Juli 83 246 69 228 33,5 99,2 27,8 91,9 Agustus 22 201 31 207 8,9 81 12,5 83,5 September 6 236 210 2,4 95,2 84,7 Oktober 1 0,4 November Desember - - Total DataPixel 248 Tahun 2010 memiliki ketersediaan data yang paling buruk jika dibandingkan dengan ketiga tahun pengamatan lainnya. Pada tahun 2010, data mulai tersedia pada bulan April dengan ketersediaan sebesar 5,2. Kemudian,