pre journal club jun2011
DETEKSI KECENDERUNGAN PERUBAHAN IKLIM
DENGAN MENGGUNAKAN INDEKS CURAH HUJAN
DI JAWA-BARAT
OLEH :
HADI SUYONO
PUSAT IKLIM DAN KUALITAS UDARA
`
PERUBAHAN IKLIM SUDAH MENJADI ISU NASIONAL MAUPUN
INTERNASIONAL
`
BELUM ADANYA PUBLIKASI SECARA RESMI INFORMASIKAN
TENTANG KONDISI PERUBAHAN IKLIM SECARA LENGKAP SELURUH
WILAYAH INDONESIA
`
PERLUNYA ADANYA DATA DUKUNG INFORMASI IKLIM DALAM
RANGKA TINDAKAN MITIGASI MAUPUN ADAPTASI
Data
yang digunakan:
Data curah hujan harian dari 192 titik
pengamatan yang tersebar di Provinsi Banten,
Daerah Khusus Ibu Kota Jakarta dan Jawa
Barat dengan series data dari tahun 1975 2010.
Quality Control Data
-Manual
-Plotting dalam grafik
-Menentukan outlier
Mean ± n x std
`
`
`
`
Format Data
Data dalam bentuk ASCII (txt)
Urutan Kolom adalah sebagai berikut:
Tahun, Bulan, Hari, CH, Tmax, Tmin
Setiap kolom dipisah oleh satu spasi atau
lebih
Untuk data kosong diisi -99.9
TAHAPAN KEGIATAN :
1. Inventarisasi data iklim di Jawa Barat dalam hal ini
data curah hujan dan suhu.
2. Penyeragaman format data
3. Menghitung serta menentukan tren dari:
a. cwd ( wet spell maksimum) yaitu jumlah
maksimum hari hujan berturut-turut
b. cdd (dry spell minimum) yaitu jumlah
maksimum hari tidak hujan berturut-turut
c. r50mm yaitu frekuensi curah hujan melebihi 50
mm perhari
4. Pembuatan peta spasial
a. Peta trend Dry Spell maksimum (jumlah
hari tidak hujan maksimum secara
berturut-turut)
b. Peta trend Wet Spell maksimum (jumlah
hari hujan maksimum secara berturutturut)
c. Peta trend frekuensi kejadian curah hujan >
60 mm per hari
`
Pada peta trend dryspell wilayah yang mengalami
kenaikan yang cukup tajam antara lain daerah barat
laut Majalengka, wilayah Tasik dan beberapa tempat
lain sekitar Karawang serta wilayah pantai utara
Bekasi.
`
Wetspell terjadi kecenderungan naik di wilayah Garut,
sebelah barat Bandung, daerah sekitar Depok dan
Bogor
`
Frekuensi Hujan lebat wilayah yang mengalami
kecenderungan naik di sebelah timur Majalengka dan
beberapa tempat lain tetapi tidak begitu tajam.
SEKIAN DAN TERIMAKASIH
Pulau Jawa, khususnya Jawa-Barat merupakan pulau
yang berpenduduk terpadat dibanding pulau-pulau lain,
serta sebagai pusat perekonomian, pusat pemerintahan
dan juga sebagai pusat pertanian sangat memerlukan
informasi tentang iklim dan perubahannya.
Jumlah penduduk yang tinggal di wilayah pantai sebagai
nelayan cukup besar dimana mereka rentan terhadap
dampak dari pemanasan global yaitu adanya kenaikan
muka air laut.
Jawa-Barat juga merupakan wilayah yang rentan
terhadap bencana banjir, longsor, kekeringan dan lainlain.
Oleh karena itu informasi secara spasial tentang
wilayah-wilayah yang rentan terhadap perubahan iklim
sangat diperlukan untuk menentukan strategi mitigasi
dan adaptasi perubahan iklim di wilayah tersebut.
1. Memberi informasi secara spasial tentang
tingkat kerentanan wilayah-wilayah yang
rentan dengan perubahan iklim di Jawa Barat
2. Pembuatan Peta Kerentanan Perubahan Iklim di
Jawa-Barat diharapkan dapat memberi
informasi kepada instansi terkait dan
masyarakat lainnya untuk bahan pertimbangan
dalam menentukan kebijakan serta sebagai
bahan untuk menentukan keputusan yang
penting
DENGAN MENGGUNAKAN INDEKS CURAH HUJAN
DI JAWA-BARAT
OLEH :
HADI SUYONO
PUSAT IKLIM DAN KUALITAS UDARA
`
PERUBAHAN IKLIM SUDAH MENJADI ISU NASIONAL MAUPUN
INTERNASIONAL
`
BELUM ADANYA PUBLIKASI SECARA RESMI INFORMASIKAN
TENTANG KONDISI PERUBAHAN IKLIM SECARA LENGKAP SELURUH
WILAYAH INDONESIA
`
PERLUNYA ADANYA DATA DUKUNG INFORMASI IKLIM DALAM
RANGKA TINDAKAN MITIGASI MAUPUN ADAPTASI
Data
yang digunakan:
Data curah hujan harian dari 192 titik
pengamatan yang tersebar di Provinsi Banten,
Daerah Khusus Ibu Kota Jakarta dan Jawa
Barat dengan series data dari tahun 1975 2010.
Quality Control Data
-Manual
-Plotting dalam grafik
-Menentukan outlier
Mean ± n x std
`
`
`
`
Format Data
Data dalam bentuk ASCII (txt)
Urutan Kolom adalah sebagai berikut:
Tahun, Bulan, Hari, CH, Tmax, Tmin
Setiap kolom dipisah oleh satu spasi atau
lebih
Untuk data kosong diisi -99.9
TAHAPAN KEGIATAN :
1. Inventarisasi data iklim di Jawa Barat dalam hal ini
data curah hujan dan suhu.
2. Penyeragaman format data
3. Menghitung serta menentukan tren dari:
a. cwd ( wet spell maksimum) yaitu jumlah
maksimum hari hujan berturut-turut
b. cdd (dry spell minimum) yaitu jumlah
maksimum hari tidak hujan berturut-turut
c. r50mm yaitu frekuensi curah hujan melebihi 50
mm perhari
4. Pembuatan peta spasial
a. Peta trend Dry Spell maksimum (jumlah
hari tidak hujan maksimum secara
berturut-turut)
b. Peta trend Wet Spell maksimum (jumlah
hari hujan maksimum secara berturutturut)
c. Peta trend frekuensi kejadian curah hujan >
60 mm per hari
`
Pada peta trend dryspell wilayah yang mengalami
kenaikan yang cukup tajam antara lain daerah barat
laut Majalengka, wilayah Tasik dan beberapa tempat
lain sekitar Karawang serta wilayah pantai utara
Bekasi.
`
Wetspell terjadi kecenderungan naik di wilayah Garut,
sebelah barat Bandung, daerah sekitar Depok dan
Bogor
`
Frekuensi Hujan lebat wilayah yang mengalami
kecenderungan naik di sebelah timur Majalengka dan
beberapa tempat lain tetapi tidak begitu tajam.
SEKIAN DAN TERIMAKASIH
Pulau Jawa, khususnya Jawa-Barat merupakan pulau
yang berpenduduk terpadat dibanding pulau-pulau lain,
serta sebagai pusat perekonomian, pusat pemerintahan
dan juga sebagai pusat pertanian sangat memerlukan
informasi tentang iklim dan perubahannya.
Jumlah penduduk yang tinggal di wilayah pantai sebagai
nelayan cukup besar dimana mereka rentan terhadap
dampak dari pemanasan global yaitu adanya kenaikan
muka air laut.
Jawa-Barat juga merupakan wilayah yang rentan
terhadap bencana banjir, longsor, kekeringan dan lainlain.
Oleh karena itu informasi secara spasial tentang
wilayah-wilayah yang rentan terhadap perubahan iklim
sangat diperlukan untuk menentukan strategi mitigasi
dan adaptasi perubahan iklim di wilayah tersebut.
1. Memberi informasi secara spasial tentang
tingkat kerentanan wilayah-wilayah yang
rentan dengan perubahan iklim di Jawa Barat
2. Pembuatan Peta Kerentanan Perubahan Iklim di
Jawa-Barat diharapkan dapat memberi
informasi kepada instansi terkait dan
masyarakat lainnya untuk bahan pertimbangan
dalam menentukan kebijakan serta sebagai
bahan untuk menentukan keputusan yang
penting