Gambar 4 Pola curah hujan di Indonesia
Bayong dalam Kadarsah, 1999 Pada kondisi normal, daerah yang bertipe
hujan Monsun akan mendapatkan jumlah curah hujan yang berlebih pada saat Monsun
barat DJF dibanding saat Monsun timur JJA. Pengaruh Monsun di daerah yang
memiliki pola curah hujan ekuator kurang tegas akibat pengaruh insolasi pada saat
terjadi ekinoks, demikian juga pada daerah yang memiliki pola curah hujan lokal yang
lebih dipengaruhi oleh efek orografi .
Secara umum awal musim hujan wilayah Propinsi Banten dan DKI Jakarta terjadi pada
dasarian I Oktober sampai dengan dasarian III Desember BMKG, 2009 . Def inisi BMKG,
musim hujan ditandai dengan curah hujan yang ter jadi dalam satu dasarian sebesar 50
mm atau lebih yang diikut i oleh dasarian berikutnya, atau dalam satu bulan terjadi lebih
dari 150 mm. Meninjau definisi tersebut berarti jika curah hujan yang terjadi kurang
dari kriteria di atas, maka fase tersebut dianggap sebagai musim kemarau. Musim
kemarau di suatu tempat sering diident ikan dengan kejadian kekeringan. Kekeringan
sendiri merupakan suatu keadaan dimana curah hujan yang terjadi lebih rendah dari
normalnya.
Jenis-jenis hujan berdasarkan curah hujan definisi BMG:
• hujan sedang, 20 - 50 mm per hari
• hujan lebat, 50-100 mm per hari
• hujan sangat lebat, di atas 100 mm
per hari Rata-rata curah hujan di Indonesia untuk
setiap tahunnya tidak sama. Namun masih tergolong cukup banyak, yaitu rata-rata 2000
– 3000 mmtahun. Begitu pula antara tempat yang satu dengan tempat yang lain rata-rata
curah hujannya tidak sama. Ada beberapa daerah yang mendapat curah
hujan sangat rendah dan ada pula daerah yang mendapat curah hujan tinggi:
1.
Daerah yang mendapat curah hujan rata- rata per tahun kurang dari 1000 mm,
meliputi 0,6 dari luas wilayah Indonesia, di antaranya Nusa Tenggara,
dan 2 daerah di Sulawesi lembah Palu dan Luwuk.
2.
Daerah yang mendapat curah hujan antara 1000 – 2000 mm per tahun di
antaranya sebagian Nusa Tenggara, daerah sempit di Merauke, Kepulauan
Aru, dan Tanibar.
3.
Daerah yang mendapat curah hujan antara 2000 – 3000 mm per tahun,
meliputi Sumatera Timur, Kalimantan Selatan, dan Timur sebagian besar Jawa
Barat dan Jawa Tengah, sebagian Irian Jaya, Kepulauan Maluku dan sebagaian
besar Sulawesi.
4.
Daerah yang mendap at curah hujan tertinggi lebih dari 3000 mm per tahun
meliputi dataran tinggi di Sumatera Barat, Kalimantan Tengah, dataran
tinggi Irian bagian tengah, dan beberapa daerah di Jawa, Bali, Lombok, dan
Sumba.
2.4 Real Time Multivariate MJO seri 1 dan 2 RMM1 dan RMM2
Real Time Multivariate MJO seri 1dan 2
RMM1 dan RMM2 adalah suatu indeks musiman untuk memonitoring MJO. Ini
didasarkan pada sepasang fungsi ortogonal empiris EOFs dari gabungan bidang dekat
akuatorial, rata-rata 850 hPa angin zonal, 200 hPa angin zonal, dan data hasil observasi
satelit Outgoing Longwave Radiation OLR. Proyeksi dari data observasi harian ke
beberapa variabel EOFs, dengan siklus tahunan dan komponen interannual
variabilitas dihapus menghasilkan komponen pokok PC seri waktu yang berbeda pada
umumnya di skala waktu intraseasonal dari MJO. Sehingga proyeksi ini berfungsi sebagai
filter yang efektif untuk MJO tanpa perlu waktu untuk konvensional penyaringan yang
membuat PC deret waktu sebagai indeks yang efektif Kyong Hwan Seo, 2008.
Pasangan PC deret waktu yang membentuk indeks disebut
Real-time Multivariate
MJO seri 1 RMM1 dan Real- time Multivariate
MJO seri 2 RMM2. Walaupun kenyataannya RMM1 dan RMM2
menjelaskan evolusi dari MJO sepanjang khatulistiwa yang independen dari musim,
perilaku koheren-off
khatulistiwa memperlihatkan pengaruh musiman yang kuat
Wheeler dan Hendon, 2004. Wheeler dan Hendon menggambarkan
perkembangan indeks untuk banyak pengamatan di Badan Meteorologi Australia.
Indeks ini dimaksudkan untuk menjelaskan secara efisien dan ekstrak variabilitas atmosfer
yang langsung berhubungan dengan MJO. Prediksi MJO berbasis kepada teknik atau
metode Real Time Multivariate MJO RMM1 dan RMM2 hingga kini digunakan oleh pihak
Badan Meteorologi Australia BoM, Australia. Secara umum RMM diaplikasikan
untuk mengetahui perkembangan aktivitas MJO. Indeks ini telah digunakan oleh Wheeler
and Hendon 2004 dalam analisis statistik korelasi antara MJO dengan curah hujan.
RMM indeks menghasilkan sinyal secara real tim e
yang menunjukkan MJO itu sendiri. Sangat penting bahwa indeks ini
menunjukkan hubungan yang pasti dengan efek-efek cuaca yang terkait dengan MJO.
Setelah dilakukan banyak pengujian, kombinasi dari bidang dipilih EOF untuk
perwakilan MJO, yaitu OLR, 850 hPa angin zonal u850, dan 200 hPa angin zonal u200.
MJO ditetapkan sebagai pasangan pasti dari EOFs Xianan et al, 2008. Untuk nilai OLR,
datanya diperoleh langsung dari National Centers for Environmental Prediction
NCEP, dari Juni 1974 hingga sekarang dan berkelanjutan. Data angin zonal diperoleh dari
NCEP –National Center for Atmospheric Research
NCEP–NCAR reanalysis dataset Kalnay et al., 1996 dan tersedia untuk
periode yang sama dengan OLR. OLR dan angin zonal dianalisis di atas grid 2.5° lintang-
bujur.
Data NCEP -NCAR reanalysis dihasilkan beberapa hari biasanya 3 hari di belakang
real time yang disebabkan waktu yang
menunggu untuk mendapatkan pengamatan global yang lebih lengkap. Saat ini data
tersebut diperoleh dari NOAA Climate Diagnostics Center. Data OLR biasanya lebih
up-to-date yang diperoleh dari NCEP National Centers for Environmental
Prediction
. Untuk mengoptimalkan sifat real time
dari indeks RMM digunakanlah analisis dari model operasional Australian Bureau of
Meteorology yang dinamakan Global
Asimilasi dan Prediksi Sistem GASP, untuk menghitung perkiraan terbaru dari RMM1 dan
RMM2. Ekspansi dan kontraksi zonal dari aktivitas
MJO yang terjadi dari musim ke musim dan tahun ke tahun juga ditangkap oleh dua indeks
RMM, dan penggunaan indeks RMM untuk ukuran variasi global dan perubahan
interannual modulasi dari MJO adalah pemikiran yang lebih baik dari beberapa studi
sebelumnya. Indeks RMM tepat untuk mendiagnosis lokasikeberadaan MJO, yaitu
ditunjukkan dari diagram dua dimensi fase pergerakan MJO menggunakan RMM1 dan
RMM2 Gambar 5. Peramalan MJO dapat menggunakan indeks RMM1 dan RMM2.
MJO dikatakan dalam fase aktif jika:
Gambar 5 Diagram fase MJO global hasil penurunan RMM1 dan RMM2
Wheller dan Hendon, 2004 Data harian RMM1 dan RMM2 yang
tersedia adalah dari tanggal 1 Juni 1974 berkelanjutan hingga saat ini. Terdapat 8 fase
pergerakan MJO, dimana Indonesia terletak pada fase 4 dan 5. Dari Gambar 5 terlihat
bahwa time-series fase 4 dan 5 merupakan fase yang yang perlu mendapat perhatian
mengingat posisinya yang terletak di kawasan maritime Indonesia. MJO aktif dikatakan
berada dalam fase 4 ketika nilai RMM1 lebih besar dari negatif RMM2, dengan RMM10
dan RMM20. Untuk MJO aktif yang berada pada fase 5 maka nilai RMM1RMM2,
dengan RMM1 dan RMM2 0.
Hasil analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa ada kalanya saat memasuki phase 4
atau phase 5, index MJO berada di dalam lingkaran yang artinya bahwa aktivitas MJO
melemah, begitupun sebaliknya ketika MJO berada di luar lingkaran artinya MJO dalam
fase aktif.
2.5 Analisis Spektral
