My Niece

Satelit MTSAT : Cuaca pada saat KM Serunting 1 Tenggelam, 9 Maret 2012

Salah satu kasus kecelakaan diperairan yaitu tenggelamnya KM Serunting 1 akibat cuaca ekstrem di perairan Samudera Hindia di daerah Bengkulu bagian selatan pada tanggal 9 Maret 2012. Menurut website Kompas :

KM Kargo Serunting Satu dikabarkan tenggelam saat dalam pelayaran dari Pelabuhan Tanjung Priok, Jakarta Utara menuju Padang, Sumatera Barat. Dalam kejadian itu, 19 orang ABK Kapal KM Cargo Serunting Satu dinyatakan hilang diduga turut tenggelam bersama sang kapal naas dan satu orang berhasil selamat.

Dengan memanfaatkan Software SATAID analisa citra satelit MTSAT dan NWP yang dapat mendukung analisa meteorologi pada tanggal itu antara lain :

1. Dari animasi citra diketahui sistem awan berasal dari wilayah Barat Laut, sehingga menghasilkan cuaca ekstrem yang meningkatkan gelombang laut.
2. Suhu puncak pada sistem awan ini mencapai -70C yang berarti kemungkinan terbentuknya awan  Cumulonimbus (Cb)
3. Dari time series di perairan Bengkulu Selatan diketahui penurunan suhu terjadi dari siang hingga malam hari, dan proses ini menunjukkan awan yang terbentuk akan berlangsung lama (bukan skala lokal)
4. Dari data vortisitas dan SSI diketahui daerah yang labil adalah di perairan lampung bagian selatan, sehingga sistem awan ini dapat diprediksi akan bergerak ke tenggara

Vortisitas relatif 500mb

Sholwalter Stability Index (SSI)

Angin Permukaan

Pengenalan Satelit MTSAT : Part 1

Satelit Meteorologi adalah satelit yang bertujuan untuk mengamati kondisi atmosfer dan digunakan untuk penelitian atau informasi mengenai cuaca. Secara umum, satelit meteorologi dibagi berdasarkan pola orbital satelit :

–      Geostasioner : MTSAT, FENGYUN2, GOES, METEOSAT, COMS, INSAT, KALPANA
–      Polar : AQUA, TERRA, NOAA, METOP, FENGYUN1, METEOR
–      Tropic : TRMM, JASON

Posisi satelit meteorologi yang ditetapkan untuk mengamati atmosfer bumi dapat dilihat pada gambar berikut :

Salah satu satelit meteorologi yang dimanfaatkan oleh BMKG adalah satelit MTSAT (Multi-functional Transport SATellite). Misi satelit geostationer MTSAT, yang utama adalah:

1. Menyediakan citra awan paling tidak setiap 30 menit untuk keperluan Nowcasting.
2. Untuk menghasilkan  Wind Vectors dengan cara men-track awan atau uap air untuk keperluan input model NWP (Numerical Weather Prediction).

Sebagai tambahan, ada beberapa produk turunan khususnya untuk parameter permukaan dan estimasi curah hujan.  Ketentuan ini telah ditetapkan dalam program WMO yaitu The Space-based Global Observing System in 2010 (GOS-2010) (WMO Space Programme SP-7; WMO/TD No. 1513)

Jenis satelit MTSAT yang saat ini beroperasional adalah MTSAT-2 pada posisi 145 BT. Satelit ini adalah generasi penerus satelit GMS yang telah diluncurkan oleh Japan meteorological Agency (JMA) pada 1977.

Satelit  dan Periode Observasi

• GMS     : 1977~1981
• GMS-2   : 1981~1984
• GMS-3    : 1984~1989
• GMS-4    : 1989~1995
• GMS-5    : 1995~2003
• GOES-9   : 2003~2005***
• MTSAT-1R : 2005~
• MTSAT-2  : (2010~2015)

Katrakteristik satelit MTSAT

a.Channel :

• VIS: 0.73um (0.55 – 0.90um)
• IR4: 3.75um (3.50 – 4.00um)
• IR3: 6.75um (6.50 – 7.00um)
• IR2: 10.8um (10.3 – 11.3um)
• IR1: 12.0um (11.5 – 12.5um)

b.Resolusi Spasial :

• IR1-4: 4.0 km
• VIS: 1.0 km

c.Resolusi Temporal :

• Full Disk : 1 Jam
• BBU : 1 Jam
• BBS : 3 Jam

Produk Turunan Satelit MTSAT
Macam – macam produk yang dapat dihasilkan dari satelit MTSAT antara lain :

• Tipe Awan
• Ketinggian Awan
• Awan Konvektif
• Debu Vulkanik
• Badai pasir
• Es di permukaan
• Angin pada awan
• Suhu permukaan laut
• Suhu permukaan daratan
• Outgoing Longwave Radiation (OLR)
• Potensi Curah Hujan
• Durasi matahari

Untuk mengakses citra satelit MTSAT yang diolah oleh BMKG dapat dilihat di : Website Sub Bidang Pengelolaan Citra Satelit

Pythonista : Part 2

Wikipedia : Kelembaban relatif adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan jumlah uap air yang terkandung di dalam campuran air-udara dalam fase gas

Kelembaban relatf dari suatu campuran udara-air didefinisikan sebagai rasio dari tekanan parsial uap air dalam campuran terhadap tekanan uap jenuh air pada temperatur tersebut. Kelembaban relatif menggunakan satuan persen. Untuk mengukur tekanan uap air dan tekanan uap air jenuh dapat dilakukan dengan temperatur bola kering (T) dan bola basah (Tw).

Dari grafik tersebut dapat dilihat Kelembaban Relatif (RH) juga merupakan fungsi dari Temperatur dan Titik embun (Td).

Sebelum mendapatkan nilai RH terlebih dahulu kita harus mengkonversi nilai T dan Tw ke dalam tekanan uap air dan tekanan uap air jenuh, dan sebelumnya telah diketahui tekanan atmosfer. Sehingga kemudian didapat nilai RH dan Td.

Berikut adalah contoh skrip Python untuk menghitung nilai RH :

”’Menghitung RH dan TD dengan pendekatan NOAA, input
Temperatur Bola Kering (C), Temperatur Bola Basah (C), dan Tekanan Udara (mb)”’

from math import exp,log

def CalcEs(T):
”’Menghitung tekanan uap air jenuh pada bola kering dan bola basah”’
es = 6.112*exp(17.67*T/(T+243.5))
return es
def CalcE(P,T,Tw):
”’Menghitung tekanan uap air aktual”’
ew = CalcEs(Tw)
e = ew – P*(T-Tw)*0.00066*(1+(0.00115*Tw))
return e
def CalcTD(e):
”’Menghitung Titik Embun”’
TD = (243.5*log(e/6.112))/(17.67-log(e/6.112))
return TD
def CalcRH(e,es):
”’Menghitung Kelembaban Relatif”’
RH = 100*e/es
return RH

T,Tw,P = 27.0,26.5,1013.25
e = CalcE(P,T,Tw)
es = CalcEs(T)

print ‘Temperatur Bola Kering (C): ‘,(‘%.2f’)%T
print ‘Temperatur Bola Basah (C) : ‘,(‘%.2f’)%Tw
print ‘Tekanan Permukaan (mb)    : ‘,(‘%.2f’)%P
print ‘Tekanan Uap Air (mb)      : ‘,(‘%.2f’)%e
print ‘Tekanan Uap Air Jenuh (mb): ‘,(‘%.2f’)%es
print ‘Temperatur Titik Embun (C): ‘,(‘%.2f’)%CalcTD(e)
print ‘Kelembaban Relatif (%)    : ‘,(‘%.2f’)%CalcRH(e,es)

Dan hasilnya ketika di run (F5) adalah :

>>>
Temperatur Bola Kering (C):  27.00
Temperatur Bola Basah (C) :  26.50
Tekanan Permukaan (mb)    :  1013.25
Tekanan Uap Air (mb)      :  34.28
Tekanan Uap Air Jenuh (mb):  35.66
Temperatur Titik Embun (C):  26.33
Kelembaban Relatif (%)    :  96.13
>>>

* pada saat mencopy skrip diatas, pastikan inden setelah baris definisi fungsi (def) benar

Pythonista : Part 1

Menguntungkan ketika kita mempunyai ilmu dan pengetahuan yang dapat digunakan atau diterapkan dalam kehidupan sehari-hari. Salahsatunya yang sampai sekarang saya dalami adalah meteorologi atau mudahnya ilmu cuaca. Secara umum ilmu cuaca itu sendiri adalah ilmu yang mempelajari fisika fluida atmosfer baik dinamika maupun dampak dari perpindahan energi atau materi dari proses dinamika tersebut. Kebanyakan orang awam menyatakan tujuan dari ilmu cuaca adalah memprediksi peluang hujan untuk beberapa hari ke depan (khususnya di Indonesia). Namun menurut saya tujuan yang tepat adalah lebih luas dari itu yaitu untuk memahami keadaan atmosfer secara keseluruhan, karna keterkaitan antar variabel cuaca sangat erat baik masa lalu, sekarang, maupun prediksi ke depannya. Untuk memahami keadaan atmosfer yang begitu kompleks ini diperlukan suatu media informasi yang mampu mempermudah manusia memahaminya, salahsatunya adalah dengan metode komputasi numerik.

Sayangnya komputasi numerik yang saat ini dimiliki meteorologist di Indonesia terbilang masih jauh tertinggal dibandingkan dengan negara lain. Ini diakibatkan karena kurangnya kemampuan teknis meteorologist untuk membahasakan ilmu cuaca ke dalam media komputasi. Selain pemahaman yang benar akan fisika atmosfer, juga diperlukan alat / tool yang dapat digunakan untuk menuangkan pemahaman tersebut menjadi sesuatu yang lebih terstruktur, objektif, mudah dipahami dan menggunakan kaidah scientific.

Disini saya akan menyampaikan salah satu tool yang dapat digunakan untuk mengolah data dan menghasilkan tuangan pemahaman yang lebih mudah dimengerti dan kaya informasi. Tool yang saya maksud adalah bahasa pemrograman Python. Python adalah bahasa pemrograman yang relatif mudah dimengerti oleh pemula dan dengan motto “battery included”, maka banyak kemampuan dasar lain yang dapat langsung dipakai untuk memudahkan pekerjaan.

Adapun beberapa kelebihan dari Python yang saat ini saya rasakan adalah :

1. Gratis dan didukung oleh banyak modul yang gratis pula. Selain itu juga dapat dipakai untuk pengembangan software komersil,
2. Mempunyai syntax (aturan penulisan) bahasa yang sederhana, singkat ditulis dan mudah dibaca
3. Bersifat dinamik dalam pembuatan objek
4. Multiguna, tidak hanya untuk keperluan scientific, Python juga dapat dipakai untuk pemrograman database, system, website, dan lain-lain. Sehingga mudah dalam mengintegrasikan keseluruhan sistem.

Sedangkan kekurangannya adalah :

1. Tidak ada IDE yang powerfull untuk menghasilkan sistem secara keseluruhan, seperti VB -> Visual Studio, Java -> Eclipse
2. Relatif lebih lambat dibandingkan bahasa C, Fortran, Basic, Delphi

Berdasarkan kelemahan dan kelebihan tersebut, menurut saya bahasa ini adalah bahasa pemrograman yang terbaik yang sebaiknya diajarkan untuk mahasiswa sebelum memulai karir dibidang meteorologi.

Untuk memulai mempelajari Python sebaiknya yang pertama yang anda lakukan adalah :

1. Buka official websitenya http://www.python.org/ dan download file exe untuk dijalankan di komputer anda (saya sarankan menggunakan Python 2.7)
2. Ada banyak alamat website yang digunakan untuk mempelajari Python untuk pemula, salah satunya adalah http://learnpythonthehardway.org/book/ dan media belajar saya yang pertama saya baca setahun yang lalu. Sebenarnya pada saat menginstall python disitu juga telah tersedia tutorial Python dalam bentuk chm berikut dokumentasi modul dasarnya.
3. Cobalah ikuti latihan yang ada di website learnpythonthehardway.org tersebut, karna bahasa pemrograman akan lebih mudah dimengerti dan diingat dengan banyak latihan. Project kecil-kecilan akan meningkatkan kemampuan anda untuk mencari masalah, dan bagaimana mendapatkan solusinya.

Bagi yang pernah mempelajari bahasa lain tentunya akan mudah mempelajari Python, namun bagi anda pemula, maka cobalah dan nikmati, pasti suatu saat akan bermanfaat. Selamat menjadi Pythonista!!