PERBANDINGAN TEKNIK WARM DAN COLD START PADA MODEL WRF-3DVAR ASIMILASI DATA RADAR PADA PREDIKSI HUJAN LEBAT DI WILAYAH SURABAYA DAN SEKITARNYA - Nayla Alvina Rahma; Jaka Anugrah Ivanda Paski (Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca, 2020)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan hasil prediksi hujan WRF-3DVAR asimilasi data radar dengan menggunakan teknik warm start (spin-up 12 jam) dan cold start (tanpa spin-up). Kejadian hujan yang dianalisis adalah kejadian hujan lebat tanggal 19-20 Januari 2019 di wilayah Surabaya dan sekitarnya. Data yang digunakan untuk simulasi adalah data Global Forescast System (GFS) dan data reflektivitas radar cuaca BMKG Surabaya produk Constant Altitude Plan Position Indicator (CAPPI). Analisis dilakukan dengan membandingan kondisi awal model pada parameter suhu dan kelembaban udara untuk mengetahui efek dari metode asimilasi data. Uji keandalan model dilakukan dengan melakukan verifikasi dikotomi (hujan/tidak hujan) hasil luaran model WRF dengan data hujan di 4 titik pengamatan, yaitu di Stasiun meteorologi Juanda, Stasiun meteorologi Perak, Stasiun Klimatologi Karangploso, dan Stasiun Geofisika Tretes. Hasil menunjukkan bahwa asimilasi data radar dengan mode cold start mempunyai hasil yang lebih baik dibandingkan dengan warm start, yang ditandai dengan lebih tingginya nilai Probability of Detection (POD) dan lebih rendahnya False Alarm Ratio (FAR). Asimilasi data dengan menggunakan mode cold start memiliki performa yang lebih baik dalam mendeteksi curah hujan per jam dengan ambang batas >1 mm dan >5 mm, sedangkan curah hujan >10 mm per jam lebih baik diprediksi menggunakan mode warm start.