Sumber: NASA Earth Observatory ( halaman sumber ) Kenapa siklon tropis tidak pernah terbentuk tepat di atas Indonesia, padahal SST kita ra...
Senin, 18 Mei 2026
Sumber: NASA Earth Observatory (halaman sumber)
Kenapa siklon tropis tidak pernah terbentuk tepat di atas Indonesia, padahal SST kita rata-rata 28–30°C? Dan kalau memang tidak bisa terbentuk di sini, mengapa Siklon Seroja pada April 2021 tetap menghantam Flores dan Timor dengan angin lebih dari 125 km/jam dan menewaskan lebih dari 180 orang? Dua pertanyaan ini membuka jendela ke fisika siklon tropis: ada enam kondisi yang harus terpenuhi sekaligus, dan Indonesia secara struktural tidak memenuhi salah satu yang paling kritis. Artikel ini membahas keenam syarat tersebut, mekanisme penurunan tekanan, tahap perkembangannya, dan mengapa bagian selatan kepulauan kita tetap berada dalam zona bahaya.
Mengapa Siklon Tropis Jarang Terbentuk Tepat di Atas Indonesia
Jawabannya bukan soal suhu laut — itu sudah cukup panas. Masalahnya ada pada gaya Coriolis. Siklon tropis butuh gaya ini untuk mempertahankan pusat tekanan rendah yang terorganisasi. Di ekuator, gaya Coriolis mendekati nol; tanpa rotasi yang cukup, udara yang mengalir masuk justru langsung mengisi pusat tekanan rendah, dan sistem tidak pernah berkembang menjadi badai.
Secara kuantitatif, parameter Coriolis \(f = 2\Omega \sin\varphi\) bernilai sangat kecil di lintang rendah. Batas minimum yang diakui sekitar 500 km dari ekuator — artinya hampir seluruh daratan Indonesia, yang membentang dari \(6°\text{LU}\) sampai \(11°\text{LS}\), berada di zona eksklusif di mana cyclogenesis hampir mustahil terjadi langsung di atasnya. Bagian selatan — NTT, NTB, dan pesisir selatan Jawa — sudah cukup jauh dari ekuator untuk menjadi target langsung badai yang terbentuk di cekungan Australia, tapi genesis-nya tetap terjadi di selatan, bukan di atas tanah kita.
Enam Syarat Pembentukan Siklon Tropis
William Gray (1968) mengidentifikasi enam kondisi yang harus hadir secara bersamaan agar cyclogenesis bisa terjadi. Kita bahas satu per satu.
Keenam syarat Gray (1968) bersifat kumulatif — tidak terpenuhinya satu syarat sudah cukup menggagalkan pembentukan siklon tropis.
Pertama, SST minimal 26,5°C hingga kedalaman 50 m. Ini bahan bakar termal. Air laut hangat menyuplai uap air untuk konveksi. Lapisan hangatnya harus dalam — kalau tipis, angin badai sendiri akan mengaduk laut dan mengekspos air dingin di bawah, memotong pasokan energi.
Kedua, atmosfer yang tidak stabil. Suhu harus turun cukup cepat seiring ketinggian sehingga udara lembab yang naik terus lebih hangat dari lingkungannya — syarat agar deep convection bertahan.
Ketiga, kelembapan cukup di troposfer tengah, sekitar 5 km. Udara kering di lapisan ini melemahkan konveksi lewat evaporasi — kumulus yang naik terdisipasi sebelum mencapai ketinggian penuh.
Keempat, parameter Coriolis yang signifikan — minimal sekitar 500 km dari ekuator. Syarat yang paling sering diabaikan dalam penjelasan populer, justru paling kritis untuk konteks Indonesia.
Kelima, gangguan awal berupa sirkulasi siklonik lemah di level rendah — "bibit" yang sudah punya sedikit putaran. Siklon tropis tidak muncul dari udara kosong; ia perlu sistem terorganisasi minimal seperti gelombang ekuatorial, MCS (Mesoscale Convective System), atau palung monsun.
Keenam, wind shear vertikal rendah, kurang dari sekitar 10 m/s antara permukaan dan troposfer atas. Shear yang besar akan "memiringkan" kolom vorteks sehingga konveksi hangat di pusat terpisah dari sirkulasi permukaan — struktur berantakan dan badai gagal berkembang.
Mekanisme Penurunan Tekanan dan Umpan Balik Energi Lautan
Inti fisika siklon tropis adalah sebuah loop umpan balik positif yang, begitu teraktivasi, bisa memperkuat diri sendiri dengan kecepatan mengejutkan.
Prosesnya dimulai dari permukaan laut hangat: air menguap, memberikan uap air ke udara yang naik di menara konveksi. Saat uap air mengembun di ketinggian, ia melepaskan panas laten ke atmosfer. Pemanasan ini menaikkan tekanan udara di troposfer atas, mendorong outflow ke atas badai. Outflow mengangkut massa udara menjauhi pusat, sehingga tekanan permukaan turun. Tekanan yang lebih rendah menarik udara sekitar dengan lebih kuat, kecepatan angin meningkat, evaporasi bertambah — loop pun berulang, makin kuat.
Mekanisme ini dikenal sebagai WISHE (Wind-Induced Surface Heat Exchange): pertukaran panas laut yang diinduksi oleh angin itu sendiri. Semakin kencang angin, semakin besar fluks panas dan kelembapan dari laut ke atmosfer, semakin cepat intensifikasi. Inilah yang memungkinkan rapid intensification — peningkatan kecepatan angin lebih dari 56 km/jam dalam 24 jam.
Sumber: NASA Earth Observatory (halaman sumber)
Contoh ekstrem: Hurricane Milton, Oktober 2024. SST Teluk Meksiko saat itu melampaui 27,8°C di seluruh jalur, dengan lapisan hangat cukup dalam sehingga tidak bisa diaduk oleh angin badai sendiri. Hasilnya, dalam 24 jam (6–7 Oktober 2024), angin Milton melonjak dari 130 km/jam ke nyaris 280 km/jam — hampir tiga kali lipat ambang batas rapid intensification. Ambang 26,5°C Gray adalah minimum; di atas angka itu, semakin hangat laut, semakin agresif WISHE bekerja.
Tahap Perkembangan dan Klasifikasi Intensitas
Siklon tropis tidak muncul langsung sebagai badai. Ada empat tahap perkembangan yang diakui secara operasional.
Tropical disturbance adalah titik awal: gugusan thunderstorm dengan sirkulasi lemah tanpa pusat tekanan rendah tertutup. Sebagian besar disturbance terdisipasi sebelum berkembang lebih jauh.
Tropical depression terbentuk ketika sirkulasi menguat dan angin permukaan mencapai 37–61 km/jam dengan pusat tekanan rendah yang tertutup. Sistem sudah punya identitas, belum diberi nama.
Tropical storm adalah tahap ketiga, dengan angin 63–117 km/jam. Di sini sistem mendapat nama resmi — untuk kawasan kita, BOM (Biro Meteorologi Australia) yang mengkoordinasikan penamaan di tenggara Samudra Hindia dan Arafura.
Tropical cyclone — istilah di kawasan Australia dan Samudra Hindia Selatan, setara dengan "hurricane" di Atlantik dan "typhoon" di Pasifik Barat — adalah tahap matang dengan angin melebihi 119 km/jam. Di sini berlaku skala Saffir-Simpson (berbasis angin saja, bukan tekanan, sejak 1990-an):
- Kategori 1: 119–153 km/jam
- Kategori 2: 154–177 km/jam
- Kategori 3 (Severe): 178–208 km/jam
- Kategori 4 (Severe): 209–251 km/jam
- Kategori 5 (Severe): ≥252 km/jam
Tekanan pusat yang lebih rendah adalah konsekuensi fisik dari angin yang lebih kencang, bukan kriteria klasifikasi tersendiri.
Sumber: NASA Earth Observatory (halaman sumber)
Gambar di atas adalah citra microwave dari TROPICS CubeSat NASA, yang mampu melihat melalui awan. Mata badai (eye), eyewall sebagai zona angin terkencang, dan rainband spiral yang memanjang ke luar — semua fitur ini menandakan WISHE sedang berjalan penuh.
Konteks Indonesia dan Ancaman dari Cekungan Badai Sekitar
Sebagian besar kepulauan Indonesia berada di luar jangkauan pembentukan siklon tropis. Tapi "tidak terbentuk di sini" bukan berarti "tidak berdampak di sini."
Cekungan badai Australia — wilayah Samudra Hindia selatan Jawa, NTT, dan Laut Timor hingga Arafura — aktif antara Oktober hingga April. Siklon di sini kerap bergerak ke selatan atau barat daya menuju Australia, tapi jalurnya bisa melewati atau sangat dekat pulau-pulau terluar Indonesia. NTT, NTB, dan pesisir selatan Jawa pada lintang \(5°\)–\(11°\text{LS}\) sudah cukup jauh dari ekuator untuk menjadi target langsung.
Kasus paling jelas adalah Siklon Seroja, 5 April 2021. Seroja menghantam Flores dan Timor dengan angin lebih dari 125 km/jam, menewaskan lebih dari 180 orang, dan merusak infrastruktur di seluruh wilayah terdampak — TC terkuat yang mendarat di Indonesia sejak 2008. Jalur Seroja yang anomali ke selatan sebagian disebabkan Fujiwhara Effect — interaksi dengan sistem badai lain yang menyebabkan keduanya saling mengorbit.
Bahkan ketika badai tidak mendarat, dampaknya terasa: sirkulasi TC di selatan Indonesia menyedot kelembapan ke daratan, memicu hujan deras, gelombang tinggi, dan banjir. BMKG memantau "bibit siklon" di Laut Arafura, Laut Timor, dan Samudra Hindia selatan sepanjang tahun. Musim 2024–2025 mencatat beberapa sistem signifikan: Siklon Errol (April 2025, selatan Pulau Sumba, 100 knot, 945 hPa) dan Siklon FINA (November 2025, Laut Arafura, Kategori 1) yang memicu peringatan dini untuk NTT dan Maluku. Ketidakmampuan Indonesia "melahirkan" siklon tidak berarti kita aman dari ancamannya.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id — mulai dari dinamika monsun, fenomena ENSO, hingga cara membaca data reanalysis ERA5 secara langsung. Kunjungi https://meteo.my.id untuk arsip lengkap.
Referensi
- TCFAQ A15) How do tropical cyclones form? — NOAA AOML — Menjelaskan enam kondisi pembentukan siklon tropis yang diidentifikasi Gray (1968), termasuk batasan gaya Coriolis yang mencegah cyclogenesis di dekat ekuator.
- TCFAQ A16) Why do tropical cyclones require 26.5°C ocean temperatures? — NOAA AOML — Menjelaskan mekanisme termodinamika yang menghubungkan SST dengan energi siklon dan mengapa 26,5°C adalah ambang minimum yang dibutuhkan untuk mempertahankan mesin konveksi badai.
- How do hurricanes form? — NOAA Ocean Service — Menggambarkan empat tahap perkembangan siklon tropis dari tropical disturbance hingga badai penuh, dan peran wind shear dalam mengganggu atau mendukung perkembangannya.
- Seroja Slams Australia — NASA Earth Observatory — Mendokumentasikan Siklon Seroja (April 2021) yang menghantam Indonesia dan Australia sebagai demonstrasi nyata ancaman TC terhadap wilayah selatan kepulauan Indonesia.
- Fuel for Hurricane Milton — NASA Earth Observatory — Ilustrasi bagaimana SST Teluk Meksiko yang jauh di atas 26,5°C memicu rapid intensification ekstrem Hurricane Milton pada Oktober 2024, sebagai studi kasus modern mekanisme WISHE.
Sumber: NASA Earth Observatory / Jesse Allen / MODIS Rapid Response Team (halaman sumber)
Mengapa Stabilitas Atmosfer Penting
Indonesia berada di jantung Maritime Continent, salah satu kawasan dengan aktivitas konvektif tertinggi di dunia. Setiap sore, cumulonimbus tumbuh di atas Jawa, Sumatera, dan Kalimantan — menghasilkan hujan lebat, petir, dan banjir bandang yang kerap terjadi hanya dalam hitungan jam. Pertanyaan operasional yang dihadapi forecaster BMKG adalah: kapan atmosfer benar-benar siap "meledak" menjadi badai?
Jawabannya ada pada stabilitas atmosfer. Jika kolom udara berada dalam kondisi conditionally unstable, sebuah trigger kecil — orografi, konvergensi angin, atau pemanasan permukaan — sudah cukup untuk memulai konveksi dalam. Penelitian BMKG tentang Bandung Basin menunjukkan bahwa indeks-indeks stabilitas seperti CAPE dan Lifted Index menunjukkan tren naik 2–5 jam sebelum onset hujan lebat dan petir, menegaskan nilai diagnostik mereka untuk peringatan dini jangka pendek.
Tutorial ini menghitung environmental lapse rate (\(\Gamma\)) dari ERA5 cache, mengklasifikasikan setiap kolom ke tiga kelas stabilitas, dan membangun proxy buoyancy energy sederhana — tanpa sounding penuh atau API tambahan.
Lapse Rate, Adiabatic Lifting, dan Definisi Stabilitas
Environmental lapse rate (\(\Gamma\)) adalah laju perubahan suhu aktual atmosfer terhadap ketinggian, didefinisikan sebagai:
$$\Gamma = -\frac{dT}{dz}$$
Tanda negatif ada karena suhu umumnya turun seiring naiknya ketinggian, sehingga \(\Gamma\) bernilai positif. Kita mengukur \(\Gamma\) dari dua lapisan tekanan — 500 hPa dan 850 hPa — menggunakan data reanalysis ERA5.
Dua nilai referensi penting:
- Dry adiabatic lapse rate (DALR): \(\Gamma_d = g/c_p = 9{,}80665\,/\,1005 \approx 9{,}76\ \text{K/km}\) (umum dibulatkan ke \(9{,}8\)). Ini adalah laju pendinginan udara tak jenuh yang terangkat adiabatik — konstanta fisika.
- Moist adiabatic lapse rate (MALR): \(\Gamma_m \approx 6\ \text{K/km}\) sebagai aproksimasi mid-troposphere tropis. Nilainya lebih kecil dari DALR karena panas laten kondensasi sebagian mengimbangi pendinginan adiabatik. Perlu dicatat bahwa MALR sebenarnya bervariasi dengan suhu dan tekanan — sekitar 4 K/km di udara hangat tropis dan 9 K/km di udara dingin polar — sehingga nilai 6 K/km adalah aproksimasi tengah-tropis yang praktis.
Dari perbandingan \(\Gamma\) terhadap \(\Gamma_d\) dan \(\Gamma_m\), ada tiga kelas stabilitas:
Bagan klasifikasi stabilitas atmosfer berdasarkan perbandingan environmental lapse rate dengan \(\Gamma_d\) dan \(\Gamma_m\).
Wilayah Indonesia didominasi conditionally unstable karena udara lembap dari Samudra Hindia dan Samudra Pasifik selalu tersedia sebagai "bahan bakar" konveksi.
Membuka Data ERA5 dari Cache Lokal
Data ERA5 yang kita gunakan sudah tersimpan di cache lokal — tidak perlu koneksi ke CDS atau registrasi akun. File yang relevan adalah:
/data/era5/era5_t_pl500-850_indonesia_2024_d.nc— suhu (K) pada 500 dan 850 hPa, harian 00 UTC/data/era5/era5_z_pl500-850_indonesia_2024_d.nc— geopotential (\(\text{m}^2/\text{s}^2\)) pada level yang sama
Keduanya mencakup bbox Indonesia [6°N, 95°E, −11°S, 141°E] untuk seluruh tahun 2024. Snippet di bawah membuka kedua file dan menampilkan struktur dataset sehingga kita bisa konfirmasi dimensi dan koordinat yang tersedia.
import xarray as xr
import numpy as np
# Buka kedua file ERA5 dari cache lokal
ds_t = xr.open_dataset("/data/era5/era5_t_pl500-850_indonesia_2024_d.nc")
ds_z = xr.open_dataset("/data/era5/era5_z_pl500-850_indonesia_2024_d.nc")
print("=== Dataset Suhu (T) ===")
print(f"Variabel : {list(ds_t.data_vars)}")
print(f"Dimensi : {dict(ds_t.dims)}")
print(f"Level : {ds_t.pressure_level.values} hPa")
print(f"Rentang waktu: {str(ds_t.valid_time.values[0])[:10]} s/d {str(ds_t.valid_time.values[-1])[:10]} (UTC)")
print(f"Lat range : {float(ds_t.latitude.min()):.1f} — {float(ds_t.latitude.max()):.1f} °")
print(f"Lon range : {float(ds_t.longitude.min()):.1f} — {float(ds_t.longitude.max()):.1f} °")
print("\n=== Dataset Geopotential (Z) ===")
print(f"Variabel : {list(ds_z.data_vars)}")
print(f"Dimensi : {dict(ds_z.dims)}")
print(f"Level : {ds_z.pressure_level.values} hPa")
=== Dataset Suhu (T) ===
Variabel : ['t']
Dimensi : {'valid_time': 366, 'pressure_level': 2, 'latitude': 69, 'longitude': 185}
Level : [850. 500.] hPa
Rentang waktu: 2024-01-01 s/d 2024-12-31 (UTC)
Lat range : -11.0 — 6.0 °
Lon range : 95.0 — 141.0 °
=== Dataset Geopotential (Z) ===
Variabel : ['z']
Dimensi : {'valid_time': 366, 'pressure_level': 2, 'latitude': 69, 'longitude': 185}
Level : [850. 500.] hPa
Output mengonfirmasi dua pressure level (500/850 hPa), 366 time step harian 00 UTC, dan grid bbox Indonesia, dengan variabel t (suhu) dan z (geopotential).
Menghitung Lapse Rate dari ERA5
Kita pilih tanggal 15 Januari 2024 00 UTC sebagai contoh — bulan Januari merupakan puncak musim hujan di sebagian besar Jawa dan Sumatera, sehingga diharapkan kondisi instabilitas dominan.
Langkah konversi unit yang perlu diperhatikan:
- Suhu: ERA5 menyimpan \(T\) dalam Kelvin. Untuk lapse rate dalam K/km, kita bisa langsung pakai Kelvin karena selisih suhu tidak bergantung offset satuan (\(\Delta T_K = \Delta T_{°C}\)).
- Geopotential ke geopotential height: \(h = \Phi / g\) dengan \(g = 9{,}80665\ \text{m/s}^2\). Hasilnya dalam meter (geopotential metres, gpm), yang secara praktis setara dengan meter geometrik di ketinggian ini.
- Layer thickness: \(\Delta z = z_{500} - z_{850}\) dalam meter. Karena 500 hPa selalu lebih tinggi dari 850 hPa, \(\Delta z > 0\).
- Lapse rate: \(\Gamma = -(T_{500} - T_{850}) / \Delta z \times 1000\) dalam K/km. Tanda negatif memastikan \(\Gamma\) positif ketika suhu menurun ke atas (kondisi normal).
# Konstanta
g = 9.80665 # m/s²
cp = 1005.0 # J/(kg·K)
# Pilih tanggal analisis
TARGET_DATE = "2024-01-15"
# Ekstrak T pada 500 dan 850 hPa (K)
t500 = ds_t["t"].sel(pressure_level=500, valid_time=TARGET_DATE, method="nearest")
t850 = ds_t["t"].sel(pressure_level=850, valid_time=TARGET_DATE, method="nearest")
# Ekstrak geopotential (m²/s²) dan konversi ke geopotential height (m)
z500_phi = ds_z["z"].sel(pressure_level=500, valid_time=TARGET_DATE, method="nearest")
z850_phi = ds_z["z"].sel(pressure_level=850, valid_time=TARGET_DATE, method="nearest")
z500_m = z500_phi / g # geopotential height dalam meter
z850_m = z850_phi / g
# Layer thickness (m) — positif karena z500 > z850
delta_z = z500_m - z850_m
# Environmental lapse rate (K/km)
# Γ = -(T500 - T850) / (z500 - z850) * 1000
gamma = -(t500 - t850) / delta_z * 1000.0
# Statistik ringkas di atas grid Indonesia
gamma_vals = gamma.values.flatten()
gamma_vals = gamma_vals[~np.isnan(gamma_vals)]
print(f"Tanggal analisis : {TARGET_DATE} 00 UTC")
print(f"Rata-rata Δz (500–850 hPa) : {float(delta_z.mean()):.0f} m")
print(f"\nDistribusi Environmental Lapse Rate Γ (K/km):")
print(f" Min : {gamma_vals.min():.2f}")
print(f" P5 : {np.percentile(gamma_vals, 5):.2f}")
print(f" P25 : {np.percentile(gamma_vals, 25):.2f}")
print(f" Mean : {gamma_vals.mean():.2f}")
print(f" Median: {np.median(gamma_vals):.2f}")
print(f" P75 : {np.percentile(gamma_vals, 75):.2f}")
print(f" P95 : {np.percentile(gamma_vals, 95):.2f}")
print(f" Max : {gamma_vals.max():.2f}")
print(f" Std : {gamma_vals.std():.2f}")
print(f"\nCatatan: Γd = {g/cp*1000:.1f} K/km, Γm ≈ 6.0 K/km")
Tanggal analisis : 2024-01-15 00 UTC
Rata-rata Δz (500–850 hPa) : 4375 m
Distribusi Environmental Lapse Rate Γ (K/km):
Min : 4.42
P5 : 4.81
P25 : 4.99
Mean : 5.11
Median: 5.11
P75 : 5.23
P95 : 5.40
Max : 6.01
Std : 0.18
Catatan: Γd = 9.8 K/km, Γm ≈ 6.0 K/km
Dari statistik di atas, mean \(\Gamma \approx 5{,}11\ \text{K/km}\) — bahkan P95 hanya \(5{,}40\ \text{K/km}\) — berada di bawah threshold \(\Gamma_m = 6{,}0\ \text{K/km}\), sehingga praktis seluruh grid (99,99%) jatuh ke kelas absolutely stable. Ini bukan kesalahan data: snapshot harian 00 UTC menghaluskan boundary layer superadiabatik siang hari yang sesungguhnya memicu konveksi. Nilai \(\Delta z\) rata-rata \(4375\ \text{m}\) menjadi penyebut dalam kalkulasi \(\Gamma\) dan CAPE proxy, sehingga akurasi konversi geopotential penting.
Klasifikasi Stabilitas dan Integrasi CAPE Proxy
Dengan nilai \(\Gamma\) yang sudah terhitung di setiap grid point, kita lanjut ke dua tugas berikutnya: (1) mengklasifikasikan setiap kolom ke dalam tiga kelas stabilitas, dan (2) menghitung proxy buoyancy energy untuk mengukur potensi konvektif.
Untuk CAPE proxy, kita gunakan pendekatan dua-level yang sederhana. Sebuah parsel diangkat secara dry-adiabatik dari 850 hPa ke 500 hPa. Suhu parsel di 500 hPa adalah:
$$T_{\text{parcel,500}} = T_{850} - \Gamma_d \cdot \Delta z$$
Jika \(T_{\text{parcel,500}} > T_{500}\) (suhu parsel lebih hangat dari environment), parsel mengalami buoyancy positif. Energi proxy per kolom dihitung sebagai:
$$\text{CAPE proxy} = \frac{g}{T_{\text{avg}}} \cdot (T_{\text{parcel,500}} - T_{500}) \cdot \Delta z$$
dengan \(T_{\text{avg}} = (T_{500} + T_{850}) / 2\) sebagai suhu referensi lapisan, hasilnya dalam J/kg. CAPE operasional memerlukan sounding penuh dengan integrasi dari Level of Free Convection (LFC) hingga Equilibrium Level (EL); proxy dua-level ini hanya mengilustrasikan konsep buoyancy energy.
# Threshold klasifikasi (K/km)
GAMMA_M = 6.0 # moist adiabatic lapse rate (aproksimasi)
GAMMA_D = g / cp * 1000.0 # dry adiabatic: 9.80665/1005 * 1000 ≈ 9.76 K/km
# ---- Klasifikasi Stabilitas ----
stable = gamma < GAMMA_M
conditional = (gamma >= GAMMA_M) & (gamma <= GAMMA_D)
unstable = gamma > GAMMA_D
n_total = int(stable.count())
n_stable = int(stable.sum())
n_cond = int(conditional.sum())
n_unstab = int(unstable.sum())
print("=== Klasifikasi Stabilitas (2024-01-15 00 UTC) ===")
print(f"Total grid points : {n_total}")
print(f"Absolutely stable : {n_stable:5d} ({100*n_stable/n_total:.1f}%)")
print(f"Conditionally unstable : {n_cond:5d} ({100*n_cond/n_total:.1f}%)")
print(f"Absolutely unstable : {n_unstab:5d} ({100*n_unstab/n_total:.1f}%)")
print(f"\nΓd digunakan = {GAMMA_D:.2f} K/km | Γm digunakan = {GAMMA_M:.1f} K/km")
# ---- CAPE Proxy (dua-level, dry adiabatic) ----
# Parsel diangkat dari 850 hPa ke 500 hPa secara dry-adiabatik
t_parcel_500 = t850 - (GAMMA_D / 1000.0) * delta_z # K, lakukan dalam K/m lalu kalikan dz (m)
# Buoyancy temperature difference (K)
delta_T = t_parcel_500 - t500 # positif = buoyant
# Suhu rata-rata lapisan (K) sebagai referensi
t_avg = (t500 + t850) / 2.0
# CAPE proxy (J/kg) — integrasi dua-level
cape_proxy = (g / t_avg) * delta_T * delta_z
cp_vals = cape_proxy.values.flatten()
cp_vals = cp_vals[~np.isnan(cp_vals)]
print("\n=== CAPE Proxy Dua-Level (J/kg) ===")
print(" (Parsel dry-adiabatik dari 850 hPa, dibandingkan environment di 500 hPa)")
print(f" Min : {cp_vals.min():.1f}")
print(f" P5 : {np.percentile(cp_vals, 5):.1f}")
print(f" P25 : {np.percentile(cp_vals, 25):.1f}")
print(f" Mean : {cp_vals.mean():.1f}")
print(f" Median: {np.median(cp_vals):.1f}")
print(f" P75 : {np.percentile(cp_vals, 75):.1f}")
print(f" P95 : {np.percentile(cp_vals, 95):.1f}")
print(f" Max : {cp_vals.max():.1f}")
print(f"\n Fraksi kolom dengan CAPE proxy > 0 J/kg : {100*(cp_vals>0).mean():.1f}%")
print(" Catatan: CAPE operasional butuh sounding penuh + LFC/EL, bukan hanya 2 level.")
=== Klasifikasi Stabilitas (2024-01-15 00 UTC) ===
Total grid points : 12765
Absolutely stable : 12764 (100.0%)
Conditionally unstable : 1 (0.0%)
Absolutely unstable : 0 (0.0%)
Γd digunakan = 9.76 K/km | Γm digunakan = 6.0 K/km
=== CAPE Proxy Dua-Level (J/kg) ===
(Parsel dry-adiabatik dari 850 hPa, dibandingkan environment di 500 hPa)
Min : -3568.1
P5 : -3308.3
P25 : -3191.8
Mean : -3112.7
Median: -3109.9
P75 : -3031.6
P95 : -2917.0
Max : -2496.2
Fraksi kolom dengan CAPE proxy > 0 J/kg : 0.0%
Catatan: CAPE operasional butuh sounding penuh + LFC/EL, bukan hanya 2 level.
CAPE proxy negatif di semua grid — mean \(\approx -3113\ \text{J/kg}\), maximum pun hanya \(-2496\ \text{J/kg}\) — berarti parsel dry-adiabatik tiba di 500 hPa lebih dingin dari environment, sehingga buoyancy negatif. Ini konsisten secara fisik: parsel mendingin pada \(\Gamma_d \approx 9{,}76\ \text{K/km}\), jauh lebih cepat dari \(\Gamma \approx 5{,}1\ \text{K/km}\) lingkungannya. Setelah naik \({\sim}4{,}4\ \text{km}\), parsel sudah \({\sim}21\ \text{K}\) lebih dingin.
Pelajaran utamanya: updraft cumulonimbus tropis tidak "gratis" dalam kerangka dry-adiabatic. Panas laten kondensasi membuat parsel moist tetap lebih hangat dari environment, sehingga CAPE operasional yang memakai moist adiabat bisa positif meski proxy dry-adiabatic kita selalu negatif.
Diagram di bawah mengilustrasikan mengapa lifting dari 850 hPa bisa menghasilkan buoyancy positif atau negatif tergantung kemiringan \(\Gamma\) relatif terhadap \(\Gamma_d\).
Skema perbandingan suhu parsel (dry adiabat) dan suhu environment di 500 hPa untuk menentukan sign buoyancy.
Hasil Real 2024 dan Langkah Selanjutnya
Alur pipeline tutorial dari cache ke hasil akhir.
Environmental lapse rate 500–850 hPa di atas Indonesia pada 15 Januari 2024 rata-rata \(5{,}11\ \text{K/km}\) — praktis seluruh grid (99,99%) absolutely stable, CAPE proxy \(-3113\ \text{J/kg}\). Studi BMKG untuk Bandung Basin mendokumentasikan CAPE pre-storm \(>1{,}000\ \text{J/kg}\) menjelang hujan lebat — angka yang hanya tercapai dengan kalkulasi moist-adiabatic dan sounding multi-level. Langkah lanjutan:
-
CAPE dan CIN penuh dengan MetPy: gunakan
metpy.calc.cape_cin()yang menerima sounding vertikal dengan banyak level. File ERA5 pressure-level dengan 37 level akan menghasilkan CAPE yang lebih akurat daripada pendekatan dua-level kita. -
Time series harian: terapkan kalkulasi ini ke seluruh 365 hari 2024 untuk satu grid point (misalnya, koordinat Bandung atau Jakarta), lalu korelasikan dengan curah hujan observasi dari BMKG atau IMERG untuk melihat apakah peningkatan \(\Gamma\) mendahului hujan lebat.
-
MALR yang lebih realistis: gunakan data specific humidity dari
/data/era5/era5_q_pl500-850_indonesia_2024_d.ncuntuk menghitung moist adiabatic lapse rate aktual (\(\Gamma_m\)) secara numerik, menggantikan aproksimasi statis 6 K/km dengan nilai yang bervariasi sesuai suhu dan tekanan. -
Perbandingan musiman: bandingkan distribusi \(\Gamma\) antara DJF (musim hujan Jawa) dan JJA (musim kering) untuk mengkuantifikasi variabilitas stabilitas atmosfer antar-musim di Indonesia.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id — kunjungi meteo.my.id untuk topik cuaca dan iklim Indonesia lainnya.
Referensi
- Lapse Rate — Storm Prediction Center, NOAA — Definisi environmental lapse rate dan tiga kelas stabilitas atmosfer dengan threshold kuantitatif \(\Gamma_d\) dan \(\Gamma_m\); NOAA SPC.
- Explanation of SPC Severe Weather Parameters — NOAA Storm Prediction Center — Definisi CAPE dan CIN, threshold operasional instabilitas, dan hubungan lapse rate dengan potensi konvektif; NOAA SPC.
- ERA5: Data Documentation — ECMWF/Copernicus Knowledge Base — Dokumentasi resmi ERA5 mencakup unit geopotential (\(\text{m}^2/\text{s}^2\)), konversi ke geopotential height (m), dan pressure level yang tersedia; ECMWF, 2024.
- ERA5: Compute Pressure and Geopotential on Model Levels, Geopotential Height and Geometric Height — ECMWF Confluence — Formula presisi konversi geopotential ke geopotential height (\(h = \Phi / 9{,}80665\)) dan perbedaan antara geopotential height dan geometric altitude; ECMWF.
- Study of Atmospheric Stability Indices Forecast for Identifying Convective Activity in the Bandung Basin — Jurnal Meteorologi dan Geofisika (BMKG) — Studi BMKG menerapkan CAPE, K Index, Total Totals, dan Lifted Index dari simulasi WRF-ARW untuk kejadian banjir bandang di Jawa Barat, menunjukkan tren naik indeks stabilitas 2–5 jam sebelum onset; Vol. 26 No. 1, 2026.
Sumber: NASA Earth Observatory / Jesse Allen / MODIS Rapid Response Team ( halaman sumber ) Mengapa Stabilitas Atmosfer Penting Indonesia...
