77
UNEP. Data-data indeks terkini untuk memantau fenomena laut dan atmosfer tersedia di OOPC untuk mengetahui kondisi iklim pada skala regional dan global.
Data DMI yang tersedia di OOPC ini dihitung metode dari hasil penelitian Saji et al. 1999 dengan persamaan sebagai berikut:
2 dimana WTIOH dan SETIOI adalah rata-rata anomali SPL di sebelah barat
ekuatorial Samudera Hindia pada petak H 50°BT-70°BT, 10°LS-10°LU dan petak I 90°BT-110°BT, 10°LS-ekuator di sebelah tenggara Samudera Pasifik
Gambar 21. Indikator ENSO yang digunakan pada penelitian ini adalah SOI dengan
pertimbangan bahwa SOI merupakan osilasi tekanan udara antara di Tahiti dan Darwin yang mencerminkan kuat-lemahnya Angin Pasat di sepanjang ekuatorial
Samudera Pasifik dan secara langsung mengindikasikan adanya gangguan angin baratan yang dapat memicu terjadinya El Nino Latif et al., 1988; Perigaud dan
Cassou, 2000; Lengaigne et al., 2004. Meskipun terdapat berbagai macam indeks untuk memantau aktifitas ENSO antara lain TNI, indeks WWV, CP index, EP
index, indeks Nino4, Nino3.4, Nino3, Nino1.2 dan kombinasi antar Gambar 21, tetapi indeks-indeks tersebut sebagian besar digunakan untuk memantau evolusi
ENSO dan memprediksi awal kedatangan ENSO dengan menggunakan anomali suhu laut. Penggunaan SOI pada penelitian ini diharapkan pada proses dinamika
ENSO yang terjadi merupakan umpan balik dari interaksi laut-atmosfer dengan pemicunya berasal dari gangguan angin baratan. Data SOI yang digunakan berasal
dari Bureau of Meteorology BOM Australia yang dihitung dengan persamaan sebagai berikut:
3 dimana pTHT dan pDRW adalah anomali tekanan udara permukaan di Tahiti
dan Darwin yang telah distandarisasikan dan adalah simpangan baku dari selisih
antara pTHT dan pDRW. Data MSI, DMI dan SOI yang digunakan pada
78
penelitian ini dengan interval waktu bulanan antara tahun 1979-2007 dan akan ditapis pada sinyal frekuensi rendah sebesar 12 siklus per tahun.
3.2.3 Data Asimilasi GFDL
Data asimilasi yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Geophysical Fluid Dynamics Laboratory GFDL yaitu data asimilasi yang dibangun dari hasil
model gabungan lengkap fully coupled model climate model versi 2.1 untuk model atmosfer CM2.1 yang dibangun dengan parameterisasi komponen
atmosfer yang lengkap Delworth et al., 2006 dan model samudera yang digunakan dari coupled data assimilation CDA dengan basis utama model
Modular Ocean Model versi 4 MOM4 yang dikembangkan oleh Griffies et al. 2004. Proses ocean data assimilation ODA dari luaran model dan data
observasi menggunakan pendekatan probability density function PDF dengan proses berulang sehingga mencapai nilai korelasi yang terbaik. Pendekatan
analisis data asimilasi dengan menggunakan metode PDF secara lengkap disajikan oleh Zhang et al. 2007.
Data asimilasi GFDL ini telah diperbaharui setelah tahun 2007 dengan melibatkan data observasi dari ARGO float, sehingga kualitas data asimilasi ini
menjadi lebih baik untuk menangkap sinyal-sinyal interaksi laut-atmosfer Chang et al., 2009. Resolusi spasial data GFDL bervariasi, sebesar 1° pada lintang tinggi
dan 0.3333° ketika mendekati ekuator dan resolusi vertikal sebesar 50 tingkat pada lapisan kedalaman dengan interval waktu data sebesar satu bulan. Pada
penelitian ini data asimilasi GFDL yang digunakan meliputi parameter suhu potensial pada lapisan kedalaman 5 m sebagai data SPL Zhang et al., 2007 dan
kedalaman lapisan tercampur dengan interval data bulanan. Data SPL ini yang digunakan untuk melakukan dekomposisi sinyal secara spasial maupun temporal
dengan menggunakan analisis EOF. Pada lapisan kedalaman sampai dengan 750 m digunakan untuk validasi data dengan data observasi TRITON dengan
parameter suhu, salinitas dan arus, sedangkan data asimilasi sampai dengan kedalaman maksimun digunakan untuk validasi data dengan menggunakan data
observasi ARGO dengan paramter suhu dan salinitas. Kedalaman lapisan tercampur didefinisikan sebagai kedalaman dimana perbedaan daya apung
79
bouyancy massa air terhadap permukaan laut sebesar 3.0 x 10
-4
ms
2
Griffies et al., 2004.
3.2.4 Data Validasi GFDL
Pada penelitian ini data asimilasi GFDL merupakan data yang paling penting untuk diperhatikan dari aspek kualitas datanya, karena akan digunakan
untuk menganalisis sinyal-sinyal dari SPL di perairan Asia Tenggara dan sekitarnya yang berkaitan dengan interaksi laut-atmosfer dari siklus Muson, DM
dan ENSO. Meskipun data yang digunakan berupa data asimilasi yang telah melibatkan proses penyesuaian kesalahan luaran data model dari data observasi
dengan menggunakan metode PDF, tetapi karena cakupan wilayah penelitian yang digunakan terdapat berbagai interaksi dari beragam fenomena laut dan atmosfer
serta wilayah perairannya terdiri atas laut dan selat yang dikelilingi ribuan pulau maka potensi terdapatnya bias antara data asimilasi GFDL dengan data insitu
masih mungkin terjadi sehingga validasi data asimilasi GFDL perlu dilakukan. Data insitu yang digunakan untuk memvalidasi data asimilasi GFDL adalah data
TRITON dari JAMSTEC dan data ARGO yang dikelola oleh National Oceanographic Data Center NODC , NOAA. Data TRITON dan ARGO yang
digunakan untuk memvalidasi data asimilasi GFDL telah melewati proses kontrol kualitas quality controlQC data yang dilakukan oleh intitusi masing-masing.
3.2.4.1 Data TRITON
Parameter data observasi TRITON yang digunakan untuk melakukan validasi data asimilasi GFDL yaitu data suhu dan salinitas pada 11 lapisan
kedalaman yaitu 10, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 200, 250, 300, 500 dan 750 m dan data arus pada kedalaman 10 m dengan interval waktu data harian Kuroda, 2001.
Validasi arus zonal, meridional dan vertikal data asimilasi GFDL disajikan secara kualitatif dalam bentuk grafik deret waktu untuk membandingkan antara data
asimilasi GFDL pada kedalaman 5 m dengan data TRITON pada kedalaman 10 m yang telah ditapis untuk menghilangkan sinyal frekuensi tinggi dengan periode
dibawah 60 hari. Perbedaan kedalaman yang digunakan antara data arus GFDL dengan data arus TRITON karena tidak adanya data yang tersedia dengan
