Garuda - Garba Rujukan Digital

Erwin Eka Syahputra Makmur

Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG)

Author-ID : 4109231

Earth & Planetary Sciences Energy Physics

Published : 3 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

SIMULASI HUJAN EKSTRIM PADA KEJADIAN BANJIR DI MATARAM TANGGAL 10 JANUARI 2009 MENGGUNAKAN WRF-EMS Wido Hanggoro; Iis Widya Harmoko; Erwin Eka Syahputra Makmur
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 13, No 1 (2012)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Kejadian hujan ekstrim pada tanggal 10 Januari 2009 yang mengakibatkan banjir di Mataram disimulasaikan secara numerik dengan menggunakan dua model. Pertama, digunakan model WRF EMS (Weather Research and Forecasting Environmental Modeling System) dengan resolusi 5 dan 15 km. Kedua, menggunakan model IDW (Inverse Distance Weighted) dengan resolusi 15 km. Hasil simulasi tersebut dibandingkan dengan pola distirbusi curah hujan hasil pengamatan pada tanggal-tanggal yang sama. Hasil simulasi keduanya menunjukkan kesamaan dengan nilai korelasi mencapai R 0,43 dan RSME 83,24 untuk kasus hujan pada tanggal 10 Januari 2009, sedangkan simulasi hujan untuk tanggal 5 – 11 Januari 2009 menunjukkan nilai rata-rata korelasi, koreksi dan RSME masing-masing 0,30; 5,25 dan 41,60. Two numerical simulation models were used to simulate extreme rainfall on January 10, 2009 that caused flood in Mataram, i.e. WRF EMS (Weather Research and ForecastingEnvironmental Modeling System) and IDW (Inverse Distance Weighted), respectively. The result based on 15 km and 5 km resolusions were compared with the distribution pattern on the same date. The 15 km resolution on IDW method showed value of R 0.43 and RMSE 83.24 for January 10, 2009, whilst the average correlation, correction and RMSE for January 5-11, 2009 are respectively 0.30, 41.60 and -5.25 m, respectively.

SIMULASI PREDIKSI PROBABILITAS AWAL MUSIM HUJAN DAN PANJANG MUSIM HUJAN DI ZOM 126 DENPASAR Yunus Subagyo Swarinoto; Erwin Eka Syahputra Makmur
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 11, No 1 (2010)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v11i1.56

Simulasi prediksi probabilitas Awal Musim Hujan (AMH) dan Panjang Musim Hujan (PMH) terkait kondisi Indonesia SSTA, Nino34 SSTA, dan IODM SSTA sebagai prediktor telah dilakukan di Zona Musim (ZOM) 126 Denpasar. Lokasi ini dipilih karena memiliki pola curah hujan dasarian maupun bulanan pola monsunal, sehingga terdapat perbedaan yang jelas antara kondisi Musim Hujan (MH) dengan kondisi Musim Kemarau (MK). Kejadian puncak dan lembah curah hujan pada lokasi ini berlangsung sekali dalam satu tahun. Puncak hujan berlangsung bersamaan dengan MH dan sebaliknya lembah hujan berlangsung bersamaan dengan MK. Untuk ZOM 126 Denpasar, simulasi prediksi probabilitas ini dihitung berdasaran pada kondisi seluruh prediktor sebagaimana tersebut di atas. Time lag 3, 2, dan 1 bulan digunakan pada data dasarian awal yang diolah. Data yang memiliki nilai koefisien determinasi R2 terbesar dari persamaan regresi multi linear yang dibentuk berdasarkan pada kondisi prediktor di atas selanjutnya digunakan dalam menentukan simulasi prediksi probabilitas AMH dan PMH. Hasil menunjukkan bahwa kondisi Indonesia SSTA sangat berperan dalam menentukan nilai probabilitas maju-mundur AMH dan panjang-pendek PMH di ZOM 126 Denpasar, khususnya pada saat Nino34 dan IODM SSTA lemah. Sementara itu kondisi Nino34 SSTA dan IODM Anomaly memiliki peran sebagai penguat/pelemah terhadap probabilitas kejadian AMH dan PMH di ZOM 126 Denpasar. The probability forecast simulation of Rainy Season Onset and the Lenght of Season based on Indonesia SST, Nino34 SST, and IODM SST Anomalies as predictors, have been done over Seasonal Forecast Area (SFA) 126 Denpasar. This SFA was chosen as a case in relation to it’s monsoonal rainfall pattern. In this SFA there were clearly different condition between Rainy and Dry Seasons. Basically the peak of Rainy and Dry Seasons only happen once a year. The peak of Rainy Season commonly takes place during early year but Dry Season occurs in the middle year. The probability forecast simulation of SFA 126 Denpasar was computed base on predictors condition at once. Time lag of 3, 2, 1 month(s) of predictors preceded the earliest onset of season have been examined. Time lags used data which have the most significant value of determination coefficient R2 (taken from multi linear regression equation) should be denoted as input for providing the probability forecast simulations. Results show that Indonesia SSTA has significantly played a role for determining the onset of seasons over SFA 126 Denpasar, whether earlier onset or longer ones, especially during the weak of Nino34 and IODM SSTAs. Meanwhile the other predictors condition were denoted to strengthen and weaken the onset of seasons.

MODEL PREDIKSI AWAL MUSIM HUJAN DI SENTRA PADI PANTURA JABAR DENGAN PREDIKTOR REGIONAL DAN GLOBAL Erwin Eka Syahputra Makmur; Yonny Koesmaryono; Edvin Aldrian; Aji Hamim Wigena
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 14, No 3 (2013)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v14i3.164

Prediksi awal musim hujan merupakan suatu hal penting yang menunjang beberapa sektor di antaranya di sektor pertanian. Prediksi awal musim dipergunakan sebagai pertimbangan untuk menentukan kegiatan penanam padi khususnya penentuan awal musim tanam. Untuk menentukan awal musim hujan biasanya ditandai dengan perubahan sirkulasi atmosfer yang cukup signifikan misalnya perubahan arah angin, tekanan udara permukaan dan daerah liputan awan. Untuk penelitian ini dipergunakan 17 prediktor yang telah dipilih berdasarkan tes korelasi spasial antara prediktor dan awal musim. Penelitian ini difokuskan di daerah Pantura Jawa Barat yang terdiri dari Karawang, Subang, Indramayu dan Cirebon yang merupakan daerah sentra pangan khususnya beras. Wilayah Pantura memasok sekitar 30% kebutuhan beras untuk Jawa Barat. Dari 17 prediktor yang terpilih kemudian dimasukkan ke dalam model regresi dengan melakukan semua kemungkinan kombinasi sehingga didapatkan model yang terbaik dengan menggunakan indikator mean square error terkecil. Untuk semua model yang disimulasikan diperlihatkan bahwa hampir semua model menghasilkan hasil yang baik baik baik pada kondis tahun normal maupun pada saat terjdinya El Nino dan La Nina.The prediction of the onset of the rainy season is very important for many sectors especially for the agricultural sector to make the best planning for planting calendar to get optimum paddy yield. Monsoon onset is characterized by the change of significant atmospheric circulation such as changes in wind direction, intertropical convergence zone location, etc. This research used 17 predictors which have been selected using spatial correlation test. Pantura Jawa Barat is the main rice production center in West Java province and contributes about 35% of the total production of West Java Province. The selected predictors in the next process become indicators for the variability of rainy season onset and becoming predictors for climate statistical model. Through the many combinations, 4 models are resulted and 1 ensemble model. These models produce a better performance to predict the onset of the rainy season over the northern coastal area of West Java Province even for some extreme years during El Nino or La Nina events.

Title

Found 3 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 3 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 3 Documents
Search