PROYEKSI CURAH HUJAN INDONESIAPADA SKENARIO PERUBAHAN IKLIM RCP4.5 DAN RCP8.5 MENGGUNAKAN MODELCMIP5 SalmanAl-Farisi Dibimbing oleh : Hartanto Sanjaya, S.Si, M.Sc KERJAPRAKTIK BPPT PERIODE JANUARI – MARET 2021
PENDAHULUAN Latar Belakang : Asia Tenggara, didalamnya termasuk Indonesia, merupakan wilayah pesisir yang rentan terhadap perubahan iklim (Lassa et al. 2015) Perubahan iklim menyebabkan ketidakpastian pola curah hujan di masa depan (Orlowsky dan Seneviratne 2012) Perubahan cuaca serta pemanasan global dapat menurunkan produksi pertanian antara 5-20% (Suberjo 2009 dalam Hidayati dan Suryanto 2015) Tujuan Penelitian : 1 2 3 Mengidentifikasi perubahan curah hujan di wilayah Indonesia pada tahun 2031-2060 pada skenario RCP4.5 dan RCP8.5
Source Australian: andDepartmentGovernmentofTheEnvironmentEnergy
METODOLOGI Bahan yang digunakan : Perangkat lunak yang digunakan : Pembuatan grafik yang menunjukkan perbandingan sebaran data CHIRPS dan model yang dipilih Penyajian data yang telah Pemrosesandihasilkandata EarthKeunggulanEngine DataDataGratisaktualterintegrasi BCC-CSM1-1 (China) CSIRO-Mk-3-6-0 (Australia) MIROC5 (Jepang) 1 2 3
Gambar 1 Diagram alir penelitian
PERBANDINGAN CURAH HUJAN CHIRPS DAN MODEL Gambar 2 Rata-rata curah hujan CHIRPS Gambar 3 Rata-rata curah hujan Model • Resolusi CHIRPS (0.05° x 0.05°) lebih tinggi dibanding resolusi model (0.25° x 0.25°) • Keragaman curah hujan yang diperoleh dari data CHIRPS dan model cenderung sama • Pulau papua memiliki curah hujan yang lebih tinggi dibanding pulau-pulau lainnya
Gambar 5 Grafik cumulative distribution function CHIRPS dan model Gambar 4 Grafik probability density function CHIRPS dan model • Fungsi kepekatan peluang (probability distribution function) merupakan sebuah fungsi yang menyatakan peluang (probabilitas) dari suatu kejadian • Fungsi distribusi kumulatif (cumulative distribution function) merupakan fungsi yang menunjukkan jumlah kumulatif semua nilai peluang untuk titik-titik yang nilainya kurang dari atau sama dengan x • Dari kedua fungsi tersebut dapat dilihat bahwa data model cenderung berada pada nilai tengah. • Kemampuan model dalam memproyeksikan curah hujan dengan nilai esktrem (baik tinggi maupun rendah) kurang baik
PROYEKSI DAN PERUBAHAN CURAH HUJAN RCP8.5RCP4.5•Peningkatan curah hujan akan terjadi di Pulau Sumatra bagian utara, hampir seluruh pulau Kalimantan, bagian tengah pulau Sulawesi, dan sebagian besar Papua • Penurunan curah hujan akan terjadi di wilayah selatan Pulau Sumatra, Jawa, Bali Nusa Tenggara, serta Maluku • Peningkatan curah hujan hanya akan terjadi di wilayah Papua • Penurunan curah hujan akan terjadi hampir di seluruh wilayah Indonesia
•
Penelitian ini hanya menggunakan 3 data model, yaitu BCC-CSM1-1, CSIRO-Mk-3-6-0 dan MIROC5, dari 21 model yang tersedia dalam dataset NEX-GDDP. Saya menyarankan kepada peneliti selanjutnya untuk menggunakan lebih dari tiga moel yang tersedia agar hasil yang diperoleh lebih Selain itu, saya juga menyarankan untuk menggunakan model terbaru, yaitu CMIP6 yang mana memiliki skenario yang berbeda pula (Shared Socioeconomic Pathways)
Pada skenario RCP8.5 peningkatan curah hujan hanya terjadi di pulau Papua sedangkan penurunan curah hujan terjadi di hampir seluruh wilayah Indonesia
Pada skenario RCP4.5 peningkatan curah hujan terjadi di sebagian besar pulau Kalimantan dan Papua serta sebagian pulau Sumatra dan Sulawesi sedangkan penurunan curah hujan terjadi di wilayah pulau Jawa, Bali, Nusa Tenggara dan Maluku
KESIMPULAN DAN SARAN
•
SaranKesimpulan
representatif
Lassa JA, LaiAYH, Goh T. 2015. Climate extremes: an observation and projection of its impacts on food production inASEAN. Natural Hazards. 84: 19-33. Orlowsky B, Seneviratne SI. 2012. Global changes in extreme events; regional and seasonal dimension. Climatic Change. 110: 669-696. Surmaini E, FaqihA. 2016. Kejadian iklim ekstrim dan dampaknya terhadap pertanian tanaman pangan di Indonesia. Jurnal Sumberdaya Lahan. 10(2): 115-128. Hidayati IN, Suryanto. 2015. Pengaruh perubahan iklim terhadap produksi pertanian dan strategi adaptasi pada lahan rawan kekeringan. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan. 16(1): 42-52.
DAFTAR
PUSTAKA
Terima Kasih
