cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Najib Habibie
Contact Email
najib.habibie@gmail.com
Phone
+6285693191211
Journal Mail Official
jurnal.mg@gmail.com
Editorial Address
Jl. Angkasa 1 No. 2 Kemayoran, Jakarta Pusat 10720
Location
Kota adm. jakarta pusat,
Dki jakarta
INDONESIA
JURNAL METEOROLOGI DAN GEOFISIKA
Published by Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika
ISSN : 14113082     EISSN : 25275372     DOI : https://www.doi.org/10.31172/jmg
Core Subject : Science,
Earth & Planetary Sciences Energy Physics
Jurnal Meteorologi dan Geofisika (JMG) is a scientific research journal published by the Research and Development Center of the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG) as a means to publish research and development achievements in Meteorology, Climatology, Air Quality and Geophysics.
Arjuna Subject : Ilmu Bumi dan Planet (semua kategori) - Ilmu Bumi dan Planet (Lain-Lain)
Articles 310 Documents
 26   27   28   29   30 
PENYUSUNAN SKENARIO MASA TANAM BERDASARKAN PRAKIRAAN CURAH HUJAN DI SENTRA PRODUKSI PANGAN Woro Estiningtyas; Elza Surmaini; Kharmila Sari Hariyanti
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 9, No 1 (2008)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v9i1.22

Abstract

Using deterministic model to forecast rainfall in tropical region in which its determinants quite complicated, dynamic and random is unmanageable. Therefore, it needs statistical model renewable in real time. Kalman filter combines between physical and statistical model approach to be stochastic model that has been renewable anytime for objective on line forecasting. Model validation relate rainfall and sea surface temperature Nino 3.4 gives correlation coefficient value of more than 75%. It implies that predicting model using Kalman Filter is feasible to forecast montly rainfall to design cropping pattern. Crops water balance is computed using local rainfall pattern, but a long with increased intensity and frequency of climate anomaly the computed water balance needs to be renewed more frequently through cropping pattern setting based on forecast aspects. Rainfall prediction with Kalman filtering result coeficient correlation of validation 48-92%. Results of cropping pattern scenarios based on predicted rainfall show there are periods with harvest losses more than 20% especialy in the locations with unequel annual rainfall distribution. Thus, it is not recommended to plant seasonal crops. Sukamandi show the characteristic model better than Tamanbogo, Batang and Wonosari. Date of planting that have risk decreasing of yield are 1 and 11 November (Tamanbogo), 1 November-1 January, and 21 February (Sukamandi), 1 November-1 December (Batang) and  1 November, 11 and 21 February (Wonosari). For application of cropping patterns scenario, rainfall prediction model needs to be renewed spacial and temporal based on rainfall data prediction real time supported with soil and crops data. Cover area conditional from rainfall station (topography, wind ward, etc) need considered if we want to apply cropiing pattern scenario.  Penggunaan model deterministik untuk prediksi curah hujan di daerah tropik yang faktor determinannya sangat komplek, dinamis dan acak sangat rumit. Oleh karena itu diperlukan model statistik yang dapat diperbarui secara real time. Filter Kalman menggabungkan pendekatan model fisik dan statistik menjadi model stokastik yang dapat diperbarui setiap saat untuk tujuan peramalan segera (on line forecasting). Validasi model yang menghubungkan curah hujan dan suhu permukaan laut Nio 3.4 menghasilkan nilai koefisien korelasi lebih dari 75%. Artinya model prediksi dengan Filter Kalman ini dapat digunakan untuk memprakirakan curah hujan bulanan dan diaplikasikan untuk penyusunan masa tanam. Selama ini neraca air tanaman dihitung berdasarkan pola curah hujan setempat, namun dengan meningkatnya intensitas dan frekuensi anomali iklim akan menyebabkan hasil komputasi neraca air harus diperbarui setiap saat melalui penyusunan masa tanam yang memperhitungkan aspek prediksi. Prakiraan curah hujan dengan metode Filter Kalman menghasilkan nilai koefisien korelasi validasi 48-92%. Hasil skenario pola tanam berdasarkan data prediksi curah hujan memperlihatkan bahwa ditemukan periode-periode dengan persentase kehilangan hasil lebih dari 20%, terutama pada lokasi dengan distribusi curah hujan yang tidak merata sepanjang tahun. Dengan demikian tidak disarankan untuk melakukan penanaman pada periode tersebut. Lokasi Sukamandi memperlihatkan karakteristik model yang lebih bagus dibandingkan Tamanbogo, Batang, Wonosari. Tanggal tanam yang diperkirakan beresiko menurunkan hasil adalah 1 dan 11 November (di Tamanbogo), 1 November-1 Januari, dan 21 Februari (di Sukamandi), 1 November-1 Desember (di Batang) dan  1 November, 11 dan 21 Februari (di Wonosari). Untuk aplikasi skenario masa tanam, model prakiraan hujan perlu di perbarui di setiap saat dan tempat berdasarkan data prakiraan curah hujan terbaru di dukung dengan data tanah dan tanaman. Selain itu perlu diperhatikan cakupan wilayah yang bisa diwakili oleh stasiun hujan yang digunakan. Untuk itu perlu dipertimbangkan kondisi topografi, arah hadap angin dan sebagainya.
SIMULASI GELOMBANG EKSTRIM AKIBAT SWELL DI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL WAVEWATCH-III Muhammad Najib Habibie; Donaldi Sukma Permana; Suratno Suratno
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 14, No 2 (2013)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v14i2.159

Abstract

Posisi Indonesia yang diapit Samudera Hindia dan Pasifik, menyebabkan wilayah ini rawan terhadap ancaman gelombang tinggi yang berasal dari kedua samudera. Salah satu keadaan ekstrim terjadi pada tanggal 17-19 Mei 2007 yang menyebabkan kerusakan infrastruktur di beberapa tempat sepanjang pantai barat Sumatera hingga selatan Nusa Tenggara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan model gelombang WAVEVATCH-III dalam mensimulasikan kejadian ini. Simulasi model dilakukan menggunakan input angin Global Forcasting System (GFS) dan batimetri US Geological Survey (USGS). Hasil simulasi diverifikasi menggunakan data ERA-Interim serta catatan media massa. Dari hasil simulasi menunjukkan bahwa kejadian gelombang ekstrim tanggal 17-19 Mei 2007 dipicu oleh adanya badai di Tanjung Harapan selatan Afrika. Siklon ini menyebabkan angin bertiup persisten dengan kecepatan lebihdari 22 m/s ke arah Indonesia yang berlangsung selama tanggal 9-14 Mei. Hal ini menimbulkan gelombang ekstrim dengan tinggi lebih dari 3 meter dipantai barat Sumatera, pantai selatan Jawa, Nusa Tenggara sampai dengan Flores. Gelombang ini merupakan swell yang dibentuk oleh angin persisten tersebut dan melintasi Samudera Hindia menuju Indonesia. Verifikasi simulasi model WAVEWATCH-III berdasarkan tempat dan waktu kejadiannya menggunakan data reanalysis ERA-Interim menunjukkan korelasi sebesar 0,92-0,97 dan nilai MAE 0,13-0,45 m. Periode gelombang di daerah pantai yang tercatat berdasar simulasi ini adalah 20 detik. Panjang gelombang ratusan meter ini ketika menghantam pantai mengalami wave setup akibat gesekan dengan dasar laut sehingga menjadikan gelombang ini bersifat merusak. Selain itu pada saat gelombang ekstrim terjadi, bertepatan dengan puncak pasang surut yangmenyebabkan superposisi antara swell dan pasang surut dan menambah ketinggian swell. Indonesia lies between Hindia and Pacific ocean, it caused hight risk in extreme wave from both of them. One of extreme wave events occured on May 17-19, 2007. This event damaged many infrastructure over western coast of Sumatra until southern Nusa Tenggara. The purpose of this research is to investigate WAVEWATCH-III performance to simulate the extreme wave in Indonesia waters. 10 m of wind from Global Forcasting System (GFS) and bathimetry from US Geological Survey (USGS) used as input model to simulate the wind wave on global and regional domain during May 1-31, 2007, and than verified by ERA-Interim data. The simulation shown that these extreme wave event triggered by tropical cyclone in Cape of Hope, southern of Africa. The cyclone caused persistent wind more than 22 m/s speed and leads to Indonesia waters. This condition took place during May 4-10, 2007 and generated extreme wave more than 3 meter over the western coast of Sumatra, the southern coast of Java to Flores. The extreme wave considered as swell. The persistent wind generated wind sea and grown to swell leads to Indonesia waters across Hindian Ocean. The model has been verified by ERA-Interim reanalysis data, it has a good correlation (0,92-0,97) and MAE between 0,13-0,45 m. But the model data higher than ERA-Interim because the resolution of the model higher too. Based on the simulation, more than 20 seconds wave period recorded in coastal areas. This hundreds meters of wavelength having setup due to bottom friction, so these wave are destructive and dangerous. These event resembling with spring tide, so superposition about swell and tide caused wave setup.
RESPON CURAH HUJAN SULAWESI TERHADAP EL NIÑO MODOKI Budi Prasetyo; Nikita Pusparini
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 20, No 1 (2019)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v20i1.517

Abstract

El Niño Modoki merupakan tipe El Niño yang berbeda dengan El Niño konvensional. Sulawesi dipengaruhi oleh fenomena El Niño  dan memiliki tiga pola hujan yaitu pola monsunal, equatorial, dan lokal. Penelitian ini akan mengkaji pengaruh dari kedua tipe El Niño terhadap curah hujan Sulawesi. Data yang digunakan yaitu curah hujan bulanan Climate Prediction Center (CPC), Suhu Permukaan Laut (SPL) bulanan dari Hadley Centre Global Sea Ice and Sea Surface temperature (HadISST), angin zonal dan meridional dari National Centre for Enviromental Prediction (NCEP), dan Oceanic Niño Index (ONI) selama periode 1950-2010 (65 tahun). Perhitungan statistik sederhana berupa perata-rataan, anomali, dan analisis komposit digunakan dalam kajian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa curah hujan di Sulawesi berkurang akibat kedua tipe El Niño. Anomali curah hujan akibat El Niño Modoki berkisar 4 - 16 mm sedangkan akibat El Niño konvensional berkisar 4 - 22 mm. Dampak maksimum kedua tipe El Niño tersebut terjadi pada bulan September Oktober November (SON) sedangkan dampak minimum terjadi saat Maret April Mei (MAM). Pengaruh terkuat kedua tipe El Niño terjadi di wilayah pola monsunal seperti di Sulawesi Selatan Bagian barat, Sulawesi Barat, dan Sulawesi Utara. Pengaruh terkecil terjadi di wilayah pola lokal dan equatorial. Pengurangan pengaruh El Niño  dapat disebabkan oleh faktor topografi dan lokasi (untuk pola lokal) dan aktivitas ekuinoks matahari (untuk pola equatorial).
Sampul Jurnal MG JMG BMKG
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 13, No 1 (2012)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sampul Jurnal Volume 13 No 1 Tahun 2012
PENENTUAN PREDIKTOR UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL DYNAMICAL DOWNSCALING Dodo Gunawan; Utoyo Ajie Linarka
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 12, No 1 (2011)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v12i1.89

Abstract

Pemilihan prediktor terbaik untuk curah hujan di 15 pos pengamatan di Indramayu telah dilakukan menggunakan metode statistical downscaling. Teknik Singular Value Decomposition (SVD) yang diaplikasikan pada metode ini menggunakan data curah hujan bulanan dari GPCP dan CMAP, serta data tekanan udara, precipitable water, tekanan udara permukaan laut, suhu, dan komponen angin zonal luaran NCEP/NCAR reanalisis sebagai input. Dari metode ini diperoleh hasil bahwa  angin zonal adalah prediktor terbaik untuk memprediksi rata-rata curah hujan bulanan di 15 pos pengamatan di Indramayu. Selanjutnya, digunakan data input NCEP/NCAR reanalisis yang telah di-downscale menggunakan CCAM (dynamical downscaling) resolusi ~60 km  untuk wilayah Indonesia. Kombinasi dua metode ini (dynamical dan statistical downscaling) terbukti mampu meningkatkan akurasi prediksi curah hujan bulanan dan menurunkan nilai RMSEP di 15 pos pengamatan tersebut. Selection of best predictor for 15 rain gauge station in Indramayu has been investigated using statistical downscaling method. The Singular Value Decomposition technique is applied using monthly rainfall data from GPCP and CMAP, and air pressure, precipitable water, sealevel air pressure, temperature zonal wind component from NCEP/NCAR reanalysis as an input. From this method is shown that the zonal wind component is the best predictor to predict monthly rainfall at 15 rain gauge observation in Indramayu. Furthermore, the NCEP/NCAR reanalysis downscaled using CCAM (dynamical downscaling, ~60 km resolution) is used as an input for Indonesia region. The combination of these two methods (dynamical dan statistical downscaling) proven the ability to increase monthly rainfall prediction accuracy and to reduce RMSEP values at these 15 raingauge observation site.
APLIKASI METODE ENSEMBLE MEAN UNTUK MENINGKATKAN RELIABILITAS PREDIKSI HyBMG Kurnia Endah Komalasari; Yuaning Fajariana; Tri Astuti Nuraini; Rian Anggraeni
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 17, No 1 (2016)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v17i1.381

Abstract

Tingginya variasi curah hujan di Indonesia mengakibatkan sulit untuk menentukan model prakiraan iklim yang memiliki validitas dan reliabilitas terbaik. Penelitian ini dilakukan untuk  mendapatkan model prakiraan iklim dengan akurasi yang lebih baik dengan menggunakan metode ensemble mean. Metode ensemble mean menggabungkan hasil prediksi dari empat model prakiraan iklim berbasis statistik yang terintegrasi ke dalam software HyBMG, yaitu ARIMA, ANFIS, Wavelet ANFIS, dan Wavelet ARIMA.  Berdasarkan hasil uji coba terhadap data curah hujan dari tahun 2003-2012, ensemble mean dapat meningkatkan performa dari hasil prakiraan iklim dengan single method; hasil prakiraan iklim untuk metode ARIMA dapat meningkat hingga 44.4%, ANFIS 43.4%, Wavelet ARIMA 55.6%, dan Wavelet ANFIS hingga 58.6%. The high rainfall variability in Indonesia makes it difficult to determine the climate forecast models that have the best reliability and validity. This study was conducted to obtain climate forecasting model with better accuracy using the ensemble mean. This method combines prediction results from four statistical climate models integrated within the HyBMG software, i.e. ARIMA, ANFIS, ANFIS Wavelet and Wavelet ARIMA. Based on test results of the 2003-2012 rainfall data, the ensemble mean method is proven to improve the performance of climate forecasts results with only one single method; for ARIMA the improvement is up to 44.4%, ANFIS 43.4%, ARIMA Wavelet 55.6%, and Wavelet ANFIS 58.6%.
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

Abstract

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.
HUBUNGAN KECEPATAN RELATIF PERGERAKAN LEMPENG DENGAN TINGKAT SEISMISITAS DI ZONA SUBDUKSI Muzli Muzli
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 15, No 3 (2014)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v15i3.220

Abstract

Perbedaan tingkat aktifitas gempabumi tektonik di zona subduksi dapat disebabkan oleh banyak faktor. Salah satu faktornya diduga akibat adanya pengaruh dari kecepatan relatif pergerakan lempeng. Studi terhadap hubungan antara kecepatan gerak lempeng dengan seismisitas dilakukan dengan menggunakan data gempabumi dan kecepatan relatif pergerakan lempeng pada beberapa zona subduksi di dunia. Jumlah data gempabumi diplot sebagai fungsi dari kecepatan relatif pergerakan lempeng. Hasil studi ini menunjukkan bahwa tingkat seismisitas gempabumi di zona subduksi dipengaruhi oleh kecepatan relatif pergerakan lempeng. Kedua parameter menunjukkan hubungan linear yang sangat baik dengan koefisien korelasi 0,98. Secara fisis hal ini menegaskan bahwa hukum kekekalan energi berlaku pada proses pergerakan lempeng di zona subduksi, dimana energi gerak lempeng berubah ke dalam bentuk pelepasan energi berupa gempabumi. Hasil studi ini juga menunjukkan bahwa jumlah gempabumi dengan magnitudo lebih besar dari 4 dan kedalaman lebih kecil dari 60 km dapat dihitung secara teoritis dengan menggunakan rumusan empiris. Subduction zones are seismically the most active areas around the world. However, the seismicity rate among subduction zones is different. This can be caused by many reasons. One of them expected to be influenced by the relative plate velocity. Analysis of correlation between relative plate velocities and seismicity rate around subduction zones in the world has been done in this study. The correlation was analyzed by plotting the number of earthquake events as a function of relative plate velocities. The results show that the seismicity rate is linearly influenced by relative plate velocities with the correlation coefficient of 0,98. Physically it is asserted that the law of conservation of energy applies to the movement of the plates in subduction zones, where plate motion changed to energy in the form of energy release of earthquakes. The results of this study also showed that the number of earthquake events with a magnitude greater than 4 and depth less than 60 km follows our empirical equation.
RELOKASI GEMPABUMI MENGGUNAKAN METODE TELESEISMIK DOUBLE DIFFERENCE DI WILAYAH JAWA Tio A. P. Setiadi; Yunus Daud; Agustya Adi Martha; Supriyanto Rohadi
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 23, No 1 (2022)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v23i1.842

Abstract

Relokasi hiposenter penting dilakukan untuk mendapatkan lokasi gempabumi yang akurat untuk studi relostruktur tektonik secara detail, seperti identifikasi pola bidang patahan, pola zona subduksi, dan identifikasi batas lempeng. Salah satu metode relokasi hiposenter terbaru adalah metode teleseismic Double-Difference (teletomoDD) yang menggunakan koordinat spherical model dan kecepatan seismik 3D. Penelitian ini dilakukan dengan merelokasi gempabumi yang terjadi di sekitar wilayah Jawa. Jumlah gempabumi yang direlokasi sebanyak 3570 dari 3653 event. Hasil dari relokasi hiposenter menunjukkan hiposenter yang lebih baik, yaitu gempabumi dengan kedalaman tertentu (fixed depth = 10 km) telah terelokasi dan distribusi hiposenter yang didapat menunjukkan pola penunjaman yang berasosiasi dengan pola subduksi dan patahan aktif di Pulau Jawa.
Sampul Jurnal MG JMG BMKG
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 12, No 3 (2011)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sampul Jurnal MG Volume 12 No. 3 Tahun 2011

Page 28 of 31 | Total Record : 310

 26   27   28   29   30 

Filter by Year

2007 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 23, No 3 (2022): Special Issue Vol 23, No 2 (2022) Vol 23, No 1 (2022) Vol 22, No 2 (2021) Vol 22, No 1 (2021) Vol 21, No 2 (2020) Vol 21, No 1 (2020) Vol 20, No 2 (2019) Vol 20, No 1 (2019) Vol 19, No 2 (2018) Vol 19, No 1 (2018) Vol 18, No 3 (2017) Vol 18, No 2 (2017) Vol 18, No 1 (2017) Vol 17, No 3 (2016) Vol 17, No 2 (2016) Vol 17, No 1 (2016) Vol 16, No 3 (2015) Vol 16, No 2 (2015) Vol 16, No 1 (2015) Vol 15, No 1 (2014) Vol 14, No 2 (2013) Vol 10, No 2 (2009) Vol 15, No 3 (2014) Vol 15, No 2 (2014) Vol 9, No 1 (2008) Vol 14, No 3 (2013) Vol 14, No 1 (2013) Vol 13, No 3 (2012) Vol 13, No 2 (2012) Vol 13, No 1 (2012) Vol 12, No 3 (2011) Vol 12, No 2 (2011) Vol 12, No 1 (2011) Vol 11, No 2 (2010) Vol 11, No 1 (2010) Vol 10, No 1 (2009) Vol 9, No 2 (2008) Vol 8, No 2 (2007) Vol 8, No 1 (2007) More Issue