SIMULASI PREDIKSI PROBABILITAS AWAL MUSIM HUJAN DAN PANJANG MUSIM HUJAN DI ZOM 126 DENPASAR - Yunus Subagyo Swarinoto; Erwin Eka Syahputra Makmur (Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG, 2010)
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.