PREDIKSI DAMPAK PERUBAHAN IKLIM TERHADAP SIMPANAN KARBON BERBAGAI JENIS POHON TROPIS DI PAPUA BARAT: SEBUAH APLIKASI PEMODELAN DINAMIS STELLA

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  

PREDIKSI DAMPAK PERUBAHAN IKLIM TERHADAP SIMPANAN

KARBON BERBAGAI JENIS POHON TROPIS DI PAPUA BARAT:

SEBUAH APLIKASI PEMODELAN DINAMIS STELLA

  

Sandhi Imam Maulana

Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan

Badan Litbang dan Inovasi

  

Balai Penelitian dan Pengembangan Lingkungan Hidup dan Kehutanan (BPPLHK) Manokwari

Jl. Inamberi-Susweni, Manokwari, Papua Barat 98313

Email

  

Abstrak

Melalui fotosintesis, ekosistem hutan tropis menyerap dan menyimpan emisi karbon dalam

bentuk biomassa dengan jumlah yang signifikan dibandingkan dengan tipe vegetasi lainnya,

sehingga kawasan hutan ini memainkan peran penting terkait isu perubahan iklim. Namun

demikian, fungsi penting tersebut sangat rentan terhadap perubahan ekstrim pada suhu dan

curah hujan karena proses penyimpanan karbon pada landskap hutan sangat terkait pada

komponen iklim tersebut. Studi ini bertujuan untuk menguji dampak perubahan iklim di

masa depan terhadap simpanan karbon atas tanah pada tiga spesies pohon di kawasan hutan

tropis, melalui pengujian skenario “jika-maka” menggunakan pendekatan Structural

Thinking and Experimental Learning Laboratory with Animation (STELLA). Hasil

penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum terjadi penurunan kapasitas simpanan

karbon atas tanah ketika simulasi dinamis dijalankan untuk periode 50 tahun mengikuti

lima skenario yang ditetapkan oleh IPCC (Constant year 2000 concentrations, B1, A1T,

A2, dan A1F1). Skenario moderat seperti A1T dan A2, telah menyebabkan simpangan yang

sangat signifikan untuk Palaquium sp. Sebaliknya, tingkat penyimpangan yang sangat

signifikan pada Myristica sp dan Syzygium sp secara statistik terbatas hanya untuk skenario

_o

terburuk, A1F1. Pada skenario terburuk A1F1 (kenaikan suhu 4 C ditambah dengan

pengurangan 20% curah hujan), pohon dari species Palaquium memperlihatkan tingkat

penurunan tertinggi pada simpanan karbon di atas tanah dengan sekitar 14,89% kurang dari

nilai normalnya.

  Kata kunci: Perubahan iklim, fotosintesis, simpanan karbon, Papua Barat, STELLA Pendahuluan

  Sekitar lebih dari setengah dari total emisi gas rumah kaca yang berkaitan dengan berbagai aktivitas manusia terdiri atas karbon dioksida (CO

  2 ). Melalui proses

  fotosintesis, tegakan hutan tropis menyerap dan menyimpan emisi tersebut dalam jumlah yang paling signifikan dibandingkan dengan tipe vegetasi lainnya. Seperti yang dilaporkan oleh Sha et al. (2015), kurang lebih 55% jumlah produksi bersih tahunan (annual net primary production) biomassa di dunia diperkirakan berada di kawasan hutan tropis. Namun demikian, beberapa peneliti seperti, Ricker et al. (2007); Dai et al. (2014) dan Ma et al. (2014), telah menyebutkan bahwa fungsi hutan tropis yang penting

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  tersebut sangat rentan terhadap berbagai perubahan ekstrim pada suhu permukaan dan curah hujan karena proses penyimpanan karbon dalam lanskap hutan sangat berkaitan dengan variabel iklim tersebut. Selain itu, Dai et al. (2014) juga telah menyebutkan bagaimana perubahan-perubahan pada suhu dan / atau curah hujan akan mempengaruhi dinamika serapan karbon dalam ekosistem hutan.

  Saat ini, perubahan iklim telah mendapat perhatian serius karena suhu rata-rata

  o

  permukaan bumi setidaknya telah meningkat hingga 0.6 C selama 100 tahun terakhir,

  o

  dan selanjutnya terdapat kemungkinan peningkatan suhu global hingga 4 C pada abad mendatang (IPCC, 2007). Oleh karena itu, dibutuhkan suatu evaluasi bagaimana dinamika serapan karbon pada tegakan hutan tropis bereaksi terhadap perubahan ekstrim tersebut, sebagaimana juga disebutkan dalam laporan IPCC tersebut bahwa pemanasan global pada kawasan hutan tropis akan membawa dampak negatif melalui penurunan aktivitas fotosintesis.

  Sebelumnya, beberapa peneliti telah melaksanakan studi mengenai pengaruh iklim terhadap akumulasi karbon pada berbagai ekosistem hutan. Hunter (2015) telah menguji berbagai pengaruh perubahan suhu dan curah hujan sepanjang daerah timur laut New South Wales, Australia. Sementara itu, Limbu dan Koirala (2011) telah mempelajari pengaruh iklim pada pada serapan karbon baik atas maupun bawah tanah di berbagai gradien ketinggian. Ma et al. (2014) telah melaksanakan studi prediktif terhadap dampak perubahan iklim terhadap simpanan karbon atas tanah di daerah timur laut China. Stinziano dan Way (2014) telah mengevaluasi dampak peningkatan suhu pada hutan boreal. Selanjutnya, sensitivitas lanskap mediteran terhadap iklim telah dipelajari oleh Touchan et al. (2012). Meskipun berbagai studi tersebut telah menyediakan informasi penting mengenai hubungan antara perubahan iklim dan simpanan karbon, namun, dinamika serapan karbon atas tanah pada berbagai skenario perubahan iklim di kawasan timur Indonesia masih belum dipelajari dengan serius.

  Menurut Dominati et al. (2010), kurangnya pengetahuan terkait simpanan karbon sebagai suatu proses aliran dinamis dalam ekosistem dapat mengakibatkan tidak adanya suatu metodologi yang sistematik dan fleksibel dalam perencanaan dan pengelolaan ekosistem, sehingga studi temporal dan analisis perubahan dinamika ekosistem sangatlah penting. Selain itu, Dean et al. (2003) dan Oni et al. (2012) menyebutkan bahwa pemodelan dinamis dan berbagai analisisnya sangatlah dibutuhkan

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  untuk menghadirkan suatu dasar pengujian dampak perubahan iklim melalui skenario- skenario “jika-maka”. Mempertimbangkan hal tersebut, penelitian ini utamanya bertujuan untuk menguji dampak perubahan iklim di masa depan terhadap simpanan karbon atas tanah pada tiga spesies pohon di kawasan hutan tropis, yaitu Myristica sp,

  Palaquium sp dan Syzygium

  sp melalui pengujian skenario “jika-maka” berdasarkan pendekatan Structural Thinking and Experimental Learning Laboratory with Animation (STELLA).

  Metode Lokasi Penelitian

  Seperti yang tersaji pada Gambar 1, penelitian ini dilaksanakan pada kawasan hutan konsesi yang dikelola oleh PT. Manokwari Mandiri Lestari di Kabupaten Teluk Bintuni, Papua Barat (1

  57’50”-3 11’26” S; 132 44’59”-134 14’49” E). Lokasi penelitian tersebut sebagian besar merupakan daerah berbukit dan berada pada ketinggian 500 meter di atas permukaan laut dengan kelembaban rata-rata sekitar 85% dan terdapat tiga tipe tanah utama, yaitu alluvial, greysol, dan podsolik.

  Gambar 1. Lokasi Penelitian

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  Konseptualisasi model, kalibrasi, dan proyeksi

  Seperti yang tersaji pada Gambar 2, struktur model dinamis untuk simulasi hubungan antara variabel iklim setempat dan simpanan karbon pada penelitian ini dibangun menggunakan software STELLA 9.12, yang pada prinsipnya merupakan suatu perangkat lunak pemodelan dan simulasi berbasis objek. Detil algoritma pemrograman model dinamis tersebut tersaji pada Lampiran 1. Secara konsep, terdapat dua sektor tahapan dalam seluruh proses aliran karbon pada penelitian ini, yaitu serapan dan simpanan karbon. Proses serapan karbon merujuk pada pengambilan CO

  2 dari atmosfer

  melalui mekanisme fotosintesis, sedangkan proses simpanan karbon merujuk pada rangkaian proses penyimpanan karbon dalam bentuk biomassa pada berbagai bagian pohon (Sha et al., 2015).

  Pada sektor pertama, yakni serapan karbon (carbon capture), pohon mengubah karbon di atmosfer menjadi karbohidrat melalui mekanisme fotosintesis dan menyimpannya pada berbagai organ pohon. Proses ini terkait dengan proses pertumbuhan pohon (Sha et al., 2015), dan dipengaruhi oleh faktor-faktor iklim, khususnya suhu dan curah hujan (Ford, 2010). Pada penelitian ini, nilai pertumbuhan pohon sebagai suatu fungsi terhadap waktu disesuaikan berdasarkan formula kurva pertumbuhan diameter-umur yang telah dibangun oleh Devaranavadgi et al. (2013), seperti yang tersaji pada Tabel 1. Formula pertumbuhan tersebut dibangun menggunakan data yang diambil dari tegakan hutan yang ditanam sejak tahun 1990 dengan jarak tanam 2x2 meter, pertumbuhan diameter diukur per tahun dengan caliper vernier. Selanjutnya, akumulasi biomassa pada sistem melalui fotosintesis dikalibrasi menggunakan persamaan allometrik lokal (persamaan 1), yang didesain secara khusus untuk berbagai spesies pohon di daerah penelitian oleh Maulana et al. (2016).

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  

Gambar 2. Struktur model untuk simulasi variabel iklim dan aliran karbon

Tabel 1. Formula pertumbuhan DBH-umur

Spesies Formula SE MPE SD

  

Myristica sp y =25.3495*exp(-13.881/(2.1612+x)) 0.212 -0.473 0.857

Palaquium sp y=10.03*exp (-3.44*exp (- 0.192*x)) 0.062 -0.209 0.211

Syzygium sp y=14.884*exp(-12.477/(3.1516+x)) 0.733 -0.569 0.108

Keterangan: diadaptasi menggunakan DBH-Age formula untuk Leucaena leucocephala, Acacia catechu,

dan Pongamia pinnata dari

  Devaranavadgi et al. (2013); y=DBH; x=umur; SE=Standard Error; MPE=Mean Prediction Error; SD=Standard Deviation

Log(TAGB) = -0.267 + 2.23 Log(DBH) +0.649 Log(WD) (Persamaan 1)

dimana: TAGB = total biomassa atas tanah(kg/pohon) DBH = diameter setinggi dada (diameter at breast height, cm) ₃ WD = berat jenis kayu (wood density or specific gravity, gr/cm )

  Sementara itu, untuk mendapatkan nilai berat jenis kayu (WD) dan fraksi biomassa yang dialokasikan pada berbagai organ pohon, seperti daun, cabang, dan

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  batang; mekanisme penebangan dilaksanakan terhadap 31 pohon Myristica sp,

Palaquium sp ,dan Syzygium sp, dengan rentang diameter 5 hingga 40 cm.

Dibandingkan dengan nilai berat jenis dari Soerianegara dan Lemmens (1993), dan Lemmens et al. (1995), hasil pengukuran pada penelitian ini menunjukkan nilai yang rasional karena seperti yang disebutkan dalam dua sumber tersebut, rentang berat jenis

  3 Myristica sp, Palaquium sp, dan Syzygium sp secara berurutan adalah 0.40-0.65 gr/cm ,

  3

  3 0.45-0.51 gr/cm , 0.56-0.83 gr/cm , seperti yang tersaji pada Gambar 3.

  Gambar 3.

  Berat jenis terukur Beralih pada sektor kedua, yaitu sektor simpanan karbon (carbon storage).

  Aliran karbon dibagi menjadi tiga, mencakup batang (stems), cabang (branches), dan daun (leaves). Seperti yang tersaji pada Gambar 4, nilai fraksi biomassa yang dimbil dari Maulana et al. (2016) menunjukkan bahwa batang mempunyai peran utama dalam penyimpanan biomassa, diikuti oleh cabang dan daun. Sementara itu, nilai kandungan karbon untuk tiap komponen pohon tersebut dihitung menggunakan rasio karbon dari Hairiah dan Rahayu (2007), yakni 46%.

  Kalibrasi terhadap aliran karbon pada sistem dan nilai aliran serasah dilaksanakan secara berulang hingga tidak ada perbedaan signifikan antara nilai perkiraan simpanan aktual dan nilai dari hasil pemodelan dinamis yang dihitung berdasarkan nilai uji T menggunakan software MINITAB 14.0. Pada penelitian ini, nilai perkiraan simpanan aktual didefinisikan sebagai niali total simpanan karbon atas tanah yang disimpan pada berbagai komponen pohon yang didapatkan dari perhitungan persamaan allometrik (persamaan 1) berdasarkan nilai DBH dari kurva pertumbuhan dan WD dari pengukuran lapangan. Sedangkan, nilai simpanan karbon dari pemodelan

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  dinamis merupakan nilai total simpanan karbon atas tanah yang disimpan pada berbagai komponen pohon yang dihitung berdasarkan struktur pemodelan dinamis berbasis STELLA pada Gambar 2.

  

Gambar 4. Fraksi biomassa pada pohon (sumber: Maulana et al., 2016)

  Kondisi awal simulasi dinamis ditetapkan berdasarkan data iklim tahunan suhu dan curah hujan selama satu dekade terakhir (2005-2015) yang disediakan oleh Pusat Data Iklim Nasional dari stasiun pengukuran terdekat di Kabupaten Teluk Bintuni, Papua Barat. Berdasarkan tren iklim yang tercatat, seperti yang tersaji pada Gambar 5,

  o o

  rentang suhu dan curah hujan rata-rata tahunan adalah 22.9 C hingga 31.5 C dan 1042.7 mm/tahun hingga 3333.5 mm/tahun.

  

Gambar 5. Data dasar suhu dan curah hujan tahunan

  Proyeksi terhadap berbagai skenario perubahan iklim di masa depan dilaksanakan berdasarkan skenario yang telah dijelaskan oleh Intergovernmental Panel

  

on Climate Change (IPCC) pada laporannya yang berjudul Special Report on Emission

Scenarios (SRES) (IPCC 2000). Detil skenario perubahan iklim tersebut tersaji pada

  Tabel 2. Secara umum, menurut IPCC (2000), pada skenario pertama, constant year

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  

2000 concentration , mengasumsikan bahwa konsentrasi gas rumah kaca berada pada

  level tetap seperti pada tahun 2000, sehingga skenario ini menempatkan tingkat proyeksi perubahan iklim terendah dengan peningkatan suhu hanya 0.6 C. Skenario B2 mewakili dunia dengan pembangunan ekonomi dan populasi yang kurang cepat dikarenakan adanya peningkatan kesadaran terhadap kelestarian lingkungan. Skenario A1T mengilustrasikan hadirnya pengenalan berbagai teknologi baru terkait sumber- sumber energi non-fosil. Skenario A2 mewakili adanya fragmentasi teknologi dan pembangunan ekonomi. Terakhir, skenario A2F2 menempatkan perhatian khusus terhadap pembangunan yang intensif berbasis industri berbahan bakar fosil, sehingga mempunyai nilai proyeksi peningkatan suhu tertinggi 4

  C. Selanjutnya, seperti yang disarankan dalam Gardner dan Urban (2003), dalam rangka menguji dampak perubahan iklim di masa depan terhadap simpanan karbon tiap spesies pohon, hasil simulasi berdasarkan skenario IPCC tersebut kemudian dibandingkan dengan hasil pemodelan dinamis nilai serapan aktualnya menggunakan nilai persentase simpangannya (persamaan 2), selain uji secara statistik menggunakan mekanisme uji t berpasangan.

  Tabel 2. Skenario kondisi iklim di masa depan di akhir abad 21 (2090-2099) o Peningkatan suhu (

  C) Curah Hujan Skenario Estimasi Selang Rata-rata terbaik kemungkinan

  Constant year 2000 0.6 0.3-0.9 concentrations

  B1 1.8 1.1-2.9

• 20% A1T

  2.4 1.4-3.8 A2 3.4 2.0-5.4 A1FI 4.0 2.4-6.4

  Sumber: IPCC (2000) (persamaan 2) dimana: S = persentase simpangan B i = hasil pemodelan dinamis terhadap simpanan karbon aktual pada pohon ke-i D i = hasil pemodelan dinamis berdasarkan proyeksi skenario IPCC n = Jumlah pengamatan

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  Hasil dan Pembahasan Perkiraan aktual vs pemodelan dinamis simpanan karbon pada kondisi baseline

  Dalam rangka menilai akurasi dan meningkatkan ketepatan proyeksi skenario “jika-maka” seperti yang dijelaskan dalam Bugmann (2001) dan Ford (2010), hasil perkiraan aktual serapan karbon untuk tiap spesies dievaluasi terhadap nilai hasil pemodelan dinamisnya pada kondisi baseline. Evaluasi ini penting untuk menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara karbon yang diserap secara aktual oleh sistem dan perkiraan dinamisnya (Gardner & Urban, 2003; Ford, 2010).

  Tabel 3. Uji statistik terhadap perkiraan aktuan dan hasil pemodelan dinamis serapan karbon t-test at 95% confidence interval Group Species SE t- t- p- comparison Mean DF R Mean table value value

  Actual proxy 563

  54 sp 97 1.985 0.78 0.436

  0.99 Myristica Dynamic modeling 505

  50 Actual proxy 704

  53 Palaquium sp 97 1.985 1.11 0.269

  0.99 Dynamic modeling 623

  50 Actual proxy 556

  47 sp 97 1.985 0.77 0.441

  0.98 Syzygium Dynamic modeling 503

  46 Seperti yang tersaji dalam Tabel 3 di atas, hasil uji t menunjukan bahwa nilai

  yang dihasilkan secara signifikan berada di bawah nilai tabel-t pada selang kepercayaan 95%, dan nilai P (P>0.05) juga mengindikasikan lemahnya bukti untuk melawan H . Hal ini menggambarkan bahwa H (perkiraan aktual sangat mendekati hasil pemodelan dinamis untuk tiap spesies) secara statistik dapat diterima (Gardner & Urban, 2003). Sebagai tambahan, nilai uji korelasi Pearson juga menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara dua variabel tersebut. Seperti yang terlihat pada Gambar 6, secara umum tren simpanan karbon untuk tiap spesies membentuk suatu kurva pertumbuhan sigmoid yang mengilustrasikan bahwa jumlah karbon yang disimpan meningkat dengan cepat pada awal masa pertumbuhan, kemudian melambat secara bertahap karena menurunnya jumlah karbon yang diserap.

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  

Gambar 6. Perkiraan aktual vs pemodelan dinamis simpanan karbon pada kondisi baseline

Proyeksi dinamis simpanan karbon di masa depan berdasarkan skenario IPCC

  Secara umum, seperti yang terlihat pada Gambar 7, 8, dan 9, terjadi peningkatan fluktuasi pada simpanan karbon untuk tiap spesies ketika parameter iklim pada model dinamis dijalankan mengikuti skenario IPCC (2000). Pada awalnya, simpanan karbon atas tanah untuk tiap spesies relatif stabil ketika model dinamis dijalankan menurut

  o

  C skenario “constant year 2000 concentrations”, dimana terdapat kenaikan suhu 0.6 dan penurunan curah hujan hingga 20%. Namun, dari titi tersebut, stabilitas simpanan karbon atas tanah umumnya mulai menurun ketika parameter iklim disesuaikan menurut skenario yang lebih ekstrim, yaitu B1, AIT, A2, A1FI. Fluktuasi semacam ini dapat terjadi karena pada kondisi suhu yang meningkat disertai penurunan curah hujan dibanding saat kondisi normal, pohon-pohon berdaun lebar cenderung menurunkan produktivitas fotosintesisnya dan meningkatkan laju pembentukan serasah untuk menjaga keseimbangan metabolismenya (Heimann & Reichstein, 2008; Omeja et al., 2012; Wang et al., 2012).

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  

Gambar 7. Proyeksi skenario perubahan iklim masa depan (Constant year 2000 concentrations,

B1, A1T, A2, A1F1) terhadap simpanan karbon Myristica sp untuk periode simulasi 50 tahun

  

Gambar 8. Proyeksi skenario perubahan iklim masa depan (Constant year 2000 concentrations,

B1, A1T, A2, A1F1) terhadap simpanan karbon Palaquium sp untuk periode simulasi 50 tahun

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  

Gambar 9. Proyeksi skenario perubahan iklim masa depan (Constant year 2000 concentrations,

B1, A1T, A2, A1F1) terhadap simpanan karbon Syzygium sp untuk periode simulasi 50 tahun

  Untuk lebih jelasnya, detil proyeksi skenario iklim IPCC SRES (2000) terhadap simpanan karbon atas tanah tiap spesies dari Gambar 7, 8, dan 9 tersaji pada Tabel 4. Tabel tersebut menunjukkan bahwa kenaikan suhu dan penurunan curah hujan di masa depan akan menurunkan stabilitas simpanan karbon untuk seluruh spesies. Lebih jauh lagi, perubahan iklim dapat memicu dampak terburuk pada skenario A1F1, dimana

  o

  terjadi kenaikan suhu 4 C disertai dengan penurunan curah hujan 20%. Pada tingkatan skenario ini, simpanan karbon atas tanah pada Myristica sp, Palaquium sp, dan

  

Syzygium sp akan menurun secara berurutan hingga 14.51%, 14.81% dan 14.59%

selama rentang simulasi 50 tahun.

  Tabel 4. Simpangan simpanan karbon berdasarkan skenario perubahan iklim IPCC SRES Species

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  IPCC SRES Scenarios

Const yr

2000

B1 A1T A2 A1F1

  2.03

  2.03

  dan mempunyai fraksi biomassa pada daun yang terbanyak. Penelitian-penelitian sebelumnya telah membuktikan bahwa pertumbuhan dan produktivitas pepohonan berdaun lebar dengan rentang berat jenis terendah dalam

  3

  Merujuk kembali pada Tabel 4, Gambar 3 dan 4, dibandingkan dengan Myristica sp dan Syzygium sp, Palaquium sp mempunyai rentang berat jenis kayu terendah dengan hanya sekitar 0.33-0.56 gr/cm

  Gambar 10. Tren simpangan simpanan karbon berdasarkan skenario perubahan iklim IPCC

  

Myristica sp dan Syzygium sp secara statistik hanya terbatas pada skenario terburuk

A1FI.

  Gambar 10 mengilustrasikan proyeksi simpanan karbon berdasarkan data yang tersaji pada Tabel 4 di atas. Ilustrasi tersebut jelas menunjukkan bahwa Palaquium sp cenderung lebih rentan ketika skenario iklim semakin ekstrim. Skenario iklim moderat seperti A1T dan A2, dapat memicu simpangan yang sangat signifikan terhadap simpanan karbon spesies tersebut. Sedangkan, simpangan yang signifikan pada

  2.03 p-value 0.262 0.136 0.011 0.013 <0.001

  2.03

  2.03

  2.03

  2.03

  4.89*** t-table (DF: 49; CI: 95%)

  Myristica Deviation (S) 0.80% -2.71% -6.12% -7.29% -14.51% t-value at 95% CI -1.16 1.42 2.54* 2.46* 4.81*** t-table (DF: 49; CI: 95%)

  2.03

  2.03

  2.03

  2.03

  2.03 p-value 0.253 0.161 0.014 0.017 <0.001 Palaquium Deviation (S) 0.71% -3.52% -7.05% -7.36% -14.81% t-value at 95% CI -1.07 1.79 2.89** 2.81** 5.02*** t-table (DF: 49; CI: 95%)

  2.03

  2.03

  2.03 p-value 0.288 0.080 0.006 0.007 <0.001 Syzygium Deviation (S) 0.78% -2.91% -6.36% -7.22% -14.59% t-value at 95% CI -1.13 1.52 2.65* 2.58*

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  kelompoknya, cenderung paling rentan terhadap kenaikan suhu (Bennet et al., 2013; Coops & Waring, 2011; Subedi & Sharma, 2013; Hu et al., 2015).

  Kesimpulan

  Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa ketika simulasi dinamis dijalankan mengikuti lima skenario perubahan iklim IPCC (Constant year 2000 concentrations, B1, A1T, A2, dan A1F1) untuk periode 50 tahun, simpanan karbon atas tanah pada spesies pohon Myristica sp, Palaquium sp, dan

  

Syzygium sp secara umum akan menurun. Skenario moderat seperti A1T dan A2 telah

  dapat memicu simpangan yang signifikan secara statistik pada Palaquium sp. Selain itu, juga dapat disimpulkan bahwa, simpangan signifikan pada Myristica sp dan Syzygium sp hanya terbatas pada skenario terburuk A1F1. Pada tingkatan skenario A1F1

  o

  (kenaikan suhu 4 C disertai dengan penurunan curah hujan 20%) Palaquium sp mengalami penurunan simpanan karbon terbesar mencapai 14.89% di bawah nilai normalnya. Hal ini mungkin dapat disebabkan oleh rendahnya rentang berat jenis

3 Palaquium sp (0.33-0.56 gr/cm ) disertai dengan tingginya fraksi biomassa pada daun

  dibandingkan dengan dua spesies lainnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa umpan balik negatif dari perubahan iklim seharusnya mulai mendapat perhatian serius dalam rangka meningkatkan akurasi perhitungan jangka panjang terhadap simpanan karbon pada tegakan hutan.

  Daftar Pustaka

  Bennet, J.M., Cunningham, S.C., Connely, C.A., Clarke, R.H., Thomson, J.R. & Nally, R.M. 2013. The interaction between a drying climate and land use affects forest structure and above-ground carbon storage. Global Ecology and

  Biogegraphy, 22, 1238-1247.

  Bugmann, H. 2001. A review of forest gap models. Climate Change, 51, 259-305. Coops, N.C. & Waring, R.H. 2011. Estimating the vulnerability of fifteen tree species under changing climate in Northwest North America. Ecological Modeling,

  222, 2119-2129.

  Dai, Z., Birdsey, R.A., Johnson, K.D., Dupuy, J.M., Hernandez-Stefanoni, J.L. & Richardson, K. 2014. Modeling carbon stocks in a secondary tropical dry forest in the Yucatan Peninsula, Mexico. Water Air Soil Pollution,

  225 (1925), 1-15.

  Dean, C., Roxburgh, S. & Mackey, B. 2003. Growth modeling of Eucalyptus regnans for carbon accounting at the landscape scale. In: Amaro, A., Reed, D. &

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....

  Soares, P. (eds.), Modeling forest system (42-54), Cambridge, MA: CABI Publishing. Devaranavadgi, S.B., Basappa, S., Jolli, R.B., Wali, S.Y. & Bagali, A.N. 2013.

  Diameter-age growth curve modeling for different tree species in drylands of North Karnataka. Global Journal of Science Frontier Research, 13(1), 1-

  12. Dominati, E., Patterson, M. & Mackay, A. 2010. A framework for classifying and quantifying the natural capital and ecosystem services of soils. Ecological

  Economics, 69, 1858-1868.

  Ford, A. 2010. Modeling The Environment: Second Edition, Washington, DC: Island Press. Gardner, R.H. & Urban, D.L. 2003. Model validation and testing: past lessons, present concerns, future prospects. In: Ganham, C.D., Cole, J.J. & Lauenroth, W.K.

  (Eds.), Models in Ecosystem Science, Princeton, NJ: Princeton University Press. Hairiah, K. & Rahayu, S. 2007. Pengukuran Karbon Tersimpan di Berbagai Macam Bogor: ICRAF.

  Penggunaan Lahan.

  Heimann, M. & Reichstein, M. 2008. Terrestrial carbon dynamics and climate feedbacks. Nature, 451, 289-292. Hunter, J.T. 2015. Changes in allometric attributes and biomass of forests and woodlands across an altitudinal and rainfall gradient: What are the implications of increasing seasonality due to anthropogenic climate change? International Journal of Ecology, 2015 (208975), 1-10. Limbu, D.K. & Koirala, M. 2011. Above-ground and below-ground biomass situation of Milke-Jaljale rangeland at different altitudinal gradient. Our Nature, 9,

  107-111. Intergovernmental Panel on Climate Change [IPCC]. 2000. IPCC Special report

  emissions scenarios: Summary for policymakers. Retrieved 8 August 2015

  fr Intergovernmental Panel on Climate Change [IPCC]. 2007. Climate change 2007:

  Synthesis report. Retrieved

  25 July 2015 from

  

  Lemmens, RHMJ., Soerianegara, I. & Wong, W.C. (Eds.). 1995. Plant resources of

  South-East Asia 5(2), timber tress: minor commercial timbers . Leiden: Backhuys Publishers.

  Ma, J., Hu, Y., Bu, R., Chang, Y., Deng, H. & Qin, Q. 2014. Predicting impacts of climate change on the aboveground carbon sequestration rate of a temperate forest in northeastern China. PLoS ONE, 9(4), 1-15. Maulana, S.I., Wibisono, Y. & Utomo, S. 2016. Pantropical vs locally developed allometric equations: which will be the better option to estimate

  rd

  aboveground biomass of Papua tropical forest?. Proceeding of the 3

  Prosiding Symbion (Symposium on Biology Education), p-ISSN: 2540-752x Prodi Pendidikan Biologi, FKIP, Universitas Ahmad Dahlan, e-ISSN: 2528-5726

27 Agustus 2016

  International Conference of Indonesia Forestry Researcher . Bogor, 21-22 October.

  Omeja, P.A., Obua, J., Rwetsiba, A. & Chapman, C.A. 2012. Biomass accumulation in tropical lands with different disturbance histories: Contrast within one landscape and across regions. Forest Ecology and Management, 269, 293- 300.

  Oni, S.K., Dillon, P.J., Metcalfe, R.A. & Futter, M.N. 2012. Dynamic modeling of the impact of climate change and power flow management options using STELLA: Application to the Stephill Falls Reservoir, Ontario, Canada.

  (2), 125-148.

  Canadian Water Resources Journal, 37

  Ricker, M., Gutierrez-Garcia, G. & Daly, D.C. 2007. Modeling long-term tree growth curves in response to warming climate: test cases from subtropical mountain forest and a tropical forest in Mexico. Canadian Journal of Forest Resources, 37 , 977-989.

  Sha, P., Gaodi, X., Changshun, Z., Chunian, L., Shimei, L., Caixia Z. & Long, C. 2015.

  Dynamic simulation of carbon sequestration by Pinus sylvestris var.

  mongolica . Journal of Resources and Ecology, 6(1), 37-44.

  Soerianegara, I., & Lemmens, RHMJ. (Eds.). 1993. Plant resources of South-East Asia

  5(1), timber trees: major commercial timbers . Wageningen: Pudoc & PROSEA.

  Stinziano, J.R. & Way, D.A. 2014. Combined effects of rising CO2 and temperature on boreal forests: growth, physiology and limitations, Botany, 92, 425-436. Subedi, N. & Sharma, M. 2013. Climate-diameter growth relationships of black spruce and jack pine trees in boreal Ontario, Canada. Global Change Biology, 19,

  505-516. Touchan, R., Shisov, V.V., Meko, D.M., Nouiri, I. & Grachev, A. 2012. Process based model sheds light on climate sensitivity of Mediterranean tree-ring width.

  Biogeosciences, 9 , 965-972.

  Wang, JC., Duan, B.I. & Zhang, Y.B. 2012. Effects of experimental warming on growth biomass allocation and needle chemistry of Abies faxoniana in evenaged monospecific stands. Plant Ecology, 213 , 47-55.

  Sandhi Imam Maulana

• – Prediksi Dampak Perubahan Iklim....