Sumber: NASA Earth Observatory, VIIRS data dari Suomi NPP, 22 September 2024 — halaman sumber Mengapa Sungai Atmosfer Penting bagi Manajem...
Minggu, 05 Juli 2026
Sumber: NASA Earth Observatory, VIIRS data dari Suomi NPP, 22 September 2024 — halaman sumber
Mengapa Sungai Atmosfer Penting bagi Manajemen Air
Bayangkan sebuah sungai yang mengalir bukan di atas tanah, melainkan jauh di atmosfer — sempit, panjang, dan bergerak ribuan kilometer per hari. Inilah yang para ilmuwan sebut atmospheric river (sungai atmosfer): filamen uap air yang terbentuk di daerah tropis, menggeliat mengikuti alur jet stream, dan pada akhirnya mencurahkan hujan deras ke pegunungan dan dataran pantai jauh di lintang menengah.
Fenomena ini bukan sekadar anomali regional. Secara global, sekitar 300 juta orang per tahun terdampak banjir atau kekeringan yang terhubung langsung dengan atmospheric river. Di tingkat planet, atmospheric river menyumbang sekitar 22 persen dari total fluks air tawar yang mengalir melintasi permukaan daratan Bumi. Di kawasan yang paling terpengaruh — Asia Tenggara, pantai barat dan timur Amerika Utara, serta Selandia Baru — kontribusi itu bahkan bisa melebihi 50 persen curah hujan tahunan.
Ketika sebuah atmospheric river "mendarat" di pegunungan, ia bisa memicu banjir dan longsor dalam hitungan jam. Tapi ketika atmospheric river tidak hadir sama sekali, risiko kekeringan bisa melonjak drastis. Dualitas itulah yang membuat topik ini relevan bagi siapa saja yang bergelut dengan manajemen sumber daya air dan mitigasi bencana — termasuk di Asia Tenggara.
Integrated Water Vapor Transport sebagai Tolok Ukur Fisik
Secara formal, atmospheric river didefinisikan sebagai koridor sempit uap air di atmosfer yang memiliki nilai integrated water vapor transport (IVT) melebihi ambang batas \(250\ \text{kg m}^{-1}\ \text{s}^{-1}\). IVT mengukur total fluks uap air di seluruh kolom atmosfer, diintegrasikan dari permukaan hingga tropopause — satu besaran tunggal yang merangkum seberapa banyak dan seberapa cepat uap air dipindahkan secara horizontal.
Analogi paling langsung adalah sungai konvensional: atmospheric river membawa uap air dengan laju 7–15 kali debit harian rata-rata Sungai Mississippi. Bedanya, ia bergerak dengan cepat, meliputi koridor selebar 400–600 km, dan panjangnya bisa mencapai 2.000 km atau lebih.
Pada setiap momen, ada 3–5 atmospheric river aktif di seluruh dunia — namun secara kolektif, mereka hanya mencakup kurang dari 10 persen dari keliling Bumi. Volume yang kecil, tetapi dampaknya sangat tidak proporsional terhadap ukurannya.
Satu catatan teknis penting: studi deteksi berbasis ERA5 sering menerapkan threshold IVT di persentil ke-85 distribusi historis lokal, bukan nilai absolut \(250\ \text{kg m}^{-1}\ \text{s}^{-1}\) secara mentah, karena nilai absolut bervariasi antar wilayah dan musim. Angka \(250\ \text{kg m}^{-1}\ \text{s}^{-1}\) adalah definisi entry-level yang paling sering dikutip untuk komunikasi publik dan menjadi dasar skala klasifikasi Ralph et al.
Mekanisme Pembentukan dan Pergerakan Sungai Atmosfer
Sebuah atmospheric river membutuhkan dua bahan utama: kolam uap air tropis yang besar, dan sistem dinamik yang mengangkutnya ke arah kutub.
Di Samudra Pasifik tropis, SST yang hangat mendorong penguapan intensif. Uap air terakumulasi di lapisan bawah atmosfer, membentuk reservoir kelembaban yang sangat besar. Kemudian, palung di lapisan atas atmosfer (upper-level trough) menciptakan gradien tekanan yang menarik massa udara lembap ini ke arah poleward, sementara jet stream — arus udara cepat di troposfer atas — menjadi "pipa" yang memandu filamen itu tetap sempit dan koheren sepanjang ribuan kilometer.
Siklus hidup atmospheric river, dari reservoir uap air tropis hingga curahan hujan ekstrem di pegunungan.
Saat atmospheric river akhirnya menabrak pegunungan, orographic lifting memaksa udara lembap naik dengan cepat. Udara yang naik mendingin, uap air mengembun, dan hujan turun dalam jumlah masif — kadang 100–200 mm dalam 24–36 jam. Itulah yang terjadi di Pegunungan Cascades dan Olympics pada Desember 2023: Seattle merekam 38 mm dalam satu hari dan sisi barat pegunungan menerima 127–229 mm hanya dalam 36 jam.
Untuk wilayah kita sendiri, sebuah belt aktivitas atmospheric river membentang dari Laut Andaman hingga Pasifik Barat dan aktif selama Oktober hingga Maret. MJO memodulasi frekuensinya secara signifikan — fase 2–3 MJO meningkatkan aktivitas atmospheric river di Asia Tenggara karena gradien geopotential yang lebih curam antara Pasifik barat laut dan Samudra Hindia tropis, sementara fase 6–8 menekannya.
Skala Ralph et al. dan Lima Kategori Intensitas
Tidak semua atmospheric river sama berbahayanya. Pada 2019, F. Martin Ralph dan kolega dari Center for Western Weather and Water Extremes (CW3E) di Scripps Institution of Oceanography mempublikasikan skala klasifikasi lima tingkat yang kini menjadi standar internasional dalam komunikasi risiko atmospheric river.
Sumber: Center for Western Weather and Water Extremes (CW3E), Scripps Institution of Oceanography, UC San Diego — halaman sumber
Skala Ralph et al. menggunakan dua dimensi: intensitas IVT maksimum dan durasi. Sistem yang berlangsung kurang dari 24 jam diturunkan satu kategori; yang bertahan lebih dari 48 jam dinaikkan satu kategori. Hasilnya adalah spektrum dari manfaat hingga bahaya:
- Kategori 1 (weak, terutama menguntungkan): curah hujan moderat, bermanfaat bagi pengisian reservoir.
- Kategori 2–3 (moderate–strong): keseimbangan antara manfaat pasokan air dan risiko banjir. Sebagian besar atmospheric river yang menghantam pantai selatan California setiap musim dingin masuk di sini.
- Kategori 4 (extreme): risiko banjir besar dan longsor.
- Kategori 5 (exceptional, terutama berbahaya): curah hujan yang dapat memicu bencana regional. Durasi yang panjang bisa meningkatkan dampak secara dramatis — sebuah Kategori 2 yang bertahan lebih dari 48 jam bisa sama destruktifnya dengan Kategori 3 yang lebih singkat.
Peristiwa terkuat dalam catatan modern adalah atmospheric river Kategori 5 yang menghantam Teluk Alaska pada September 2024. Ilmuwan NASA JPL Bin Guan menyatakan bahwa "tingkat ekstremitas IVT atmospheric river di Teluk Alaska itu luar biasa" — nilai IVT-nya melampaui semua atmospheric river Pasifik utara dalam 23 tahun data satelit sebelumnya. Sistem itu berasal dari kolam uap air Asia Tenggara sebelum menyeberangi Samudra Pasifik, diabadikan oleh instrumen VIIRS di Suomi NPP pada 22 September 2024.
Dampak Ekstrem dan Relevansi Global
Angka dampak atmospheric river cukup mengejutkan. Di wilayah yang paling terpengaruh, kejadian banjir meningkat 80 persen dibandingkan kondisi rata-rata; sebaliknya, ketika atmospheric river tidak hadir, kekeringan menjadi 90 persen lebih mungkin terjadi. Di pantai barat Amerika antara 1950 dan 2010, atmospheric river bertanggung jawab memutus 33–74 persen episode kekeringan — menjadikannya drought-buster sekaligus flood-maker.
Bagi Asia Tenggara, angkanya lebih dekat ke kehidupan sehari-hari. Belt aktivitas atmospheric river yang aktif Oktober–Maret dari Laut Andaman hingga Pasifik Barat menyumbang hingga 32 persen curah hujan musiman di Semenanjung Malaysia bagian timur laut, dan sekitar 20 persen di kawasan pesisir Vietnam. Di Filipina dan Laut Cina Selatan bagian tengah, frekuensi atmospheric river bahkan meningkat sekitar 0,5 persen per dekade antara 1951 dan 2015 — tren yang perlu dipertimbangkan dalam perencanaan adaptasi iklim.
Yang membuat topik ini kompleks adalah dualitasnya. Atmospheric river yang sama bisa menjadi penyelamat bagi reservoir bendungan yang kering sekaligus pemicu banjir bagi dataran rendah di hilirnya. Skala Ralph memberikan kerangka komunikasi yang penting: bukan hanya "ada atmospheric river", melainkan "ini Kategori 4, bertahan 36 jam, dan akan menabrak lereng barat pegunungan." Presisi itu yang memungkinkan respons yang tepat — kapan perlu evakuasi preventif dan kapan cukup dengan siaga banjir.
Deteksi dari Reanalisis dan Satelit
Para ilmuwan dan prakirawan memantau atmospheric river melalui kombinasi reanalisis dan satelit. Reanalisis ERA5 dari ECMWF digunakan secara luas untuk menghitung IVT di seluruh kolom atmosfer dan mengidentifikasi wilayah yang melampaui threshold deteksi. Studi klimatologi atmospheric river di Asia Tenggara yang menggunakan ERA5 berhasil merekonstruksi rekam jejak sistem ini hingga tahun 1951, cukup panjang untuk mendeteksi tren multi-dekade dalam frekuensi dan intensitasnya.
Untuk pemantauan operasional real-time, dua platform satelit menjadi tulang punggung. Pertama, GOES-East dan GOES-West dengan instrumen Advanced Baseline Imager (ABI) pada kanal uap air mid-level memberikan citra kontinu atas Samudra Pasifik sehingga prakirawan bisa memantau evolusi filamen dalam skala jam. Kedua, JPSS dan Suomi NPP dengan instrumen VIIRS dan ATMS microwave sounder mengisi gap cakupan di lintang tinggi dan memberikan profil uap air vertikal yang lebih detail.
NASA juga mengoperasikan sistem asimilasi data GEOS-5 (Goddard Earth Observing System), yang memadukan pengamatan satelit dengan fisika model atmosfer untuk menghasilkan visualisasi total precipitable water (TPW) mendekati real-time.
Sumber: NASA Earth Observatory, GEOS-5 data dari Global Modeling and Assimilation Office NASA GSFC — halaman sumber
Peta TPW dari GEOS-5 seperti di atas menampilkan filamen atmospheric river sebagai pita sempit berwarna merah-oranye yang bergerak menuju daratan. Ketika pita itu terlihat konsisten dan koheren selama lebih dari 24 jam dalam output model, prakirawan tahu bahwa event ini layak dipantau ketat — dan layak diklasifikasikan menggunakan skala Ralph untuk mengkomunikasikan tingkat risikonya kepada publik.
Kita sedang memasuki era di mana deteksi atmospheric river semakin presisi, didukung resolusi ERA5 0,25° dan generasi satelit terbaru. Untuk kawasan Asia Tenggara yang rentan terhadap banjir pesisir dan defisit hujan musiman yang bergantian, kemampuan deteksi ini bukan kemewahan — ini kebutuhan nyata.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id — buka di sini.
Referensi
- CW3E Releases New Scale to Characterize Strength and Impacts of Atmospheric Rivers — Ralph et al. (2019) memperkenalkan skala 5 kategori untuk mengklasifikasikan atmospheric river berdasarkan intensitas IVT dan durasi, diterbitkan di Bulletin of the American Meteorological Society.
- An Uncommonly Strong Atmospheric River (NASA Earth Observatory) — Dokumentasi NASA tentang atmospheric river Kategori 5 di Teluk Alaska, September 2024, terkuat dalam 23 tahun rekaman satelit.
- NASA Estimates Global Reach of Atmospheric Rivers — Studi yang mengkuantifikasi dampak global: sekitar 300 juta orang terdampak per tahun, kontribusi 22% fluks air tawar global.
- Distinct Characteristics of Western Pacific Atmospheric Rivers Affecting Southeast Asia (Frontiers in Marine Science) — Yong et al. (2023), analisis ERA5 yang mengidentifikasi belt AR dari Laut Andaman ke Pasifik Barat dan modulasi MJO terhadap frekuensi AR di Asia Tenggara.
- Rivers in the Sky: 6 Facts You Should Know About Atmospheric Rivers (USGS) — Ringkasan kapasitas transport uap air atmospheric river (7–15 kali debit Mississippi) dan perannya dalam memutus siklus kekeringan di pantai barat Amerika.
Sabtu, 04 Juli 2026
Pengenalan
ERA5, produk reanalysis global dari ECMWF, menyimpan hampir semua variabel atmosfernya di pressure levels — 37 level standar dari 1 hPa di stratosfer atas sampai 1000 hPa mendekati permukaan. Pilihan koordinat tekanan ini punya alasan yang kuat: setiap lapisan tekanan mengandung massa atmosfer yang konstan, sehingga persamaan hidrostatik dan termodinamik dalam NWP menjadi lebih sederhana dan komputasi lebih efisien. ERA5 sendiri diproduksi secara native di 137 hybrid sigma-pressure model levels, lalu diinterpolasi ke 37 pressure levels oleh post-processor FULL-POS dalam IFS sebelum diarsipkan.
Masalah muncul ketika kita butuh nilai variabel atmosfer di ketinggian geometris tertentu — misalnya 3000 m di atas permukaan laut. Ini situasi yang sering terjadi dalam praktik:
- Validasi terhadap rawinsonde: balon cuaca melaporkan profil T, RH, dan angin di berbagai ketinggian geometris; membandingkannya langsung dengan ERA5 butuh interpolasi ke ketinggian yang sama.
- Analisis stabilitas: menghitung CAPE dan CIN memerlukan profil suhu dan kelembaban pada ketinggian tertentu dalam lapisan campuran (mixed layer) — bukan di pressure level tetap.
- Perbandingan multi-model: menyandingkan ERA5 dengan output WRF atau GFS lebih bersih bila keduanya sudah diinterpolasi ke grid ketinggian yang seragam.
Tutorial ini memandu prosesnya dari awal sampai akhir: kita download data ERA5 pressure levels lewat cdsapi, konversi geopotensial ke geopotential height menggunakan konstanta gravitasi standar WMO, lalu interpolasi suhu ke 3000 m dengan linear interpolation. Di akhir kita visualisasikan profil vertikal hasilnya.
Mengunduh dan Membaca Data ERA5
ERA5 mengarsipkan geopotensial sebagai variabel z (parameter ID 129, satuan m² s⁻²) dan suhu sebagai variabel t, masing-masing tersedia di setiap pressure level. Kita butuh dua file terpisah — satu untuk geopotensial, satu untuk suhu — yang masing-masing mencakup pressure levels 500 dan 850 hPa, resolusi harian 00 UTC, wilayah Indonesia, tahun 2024. Sebelum menjalankan snippet ini, pastikan kamu sudah mendaftar dan mengkonfigurasi kredensial CDS di cds.climate.copernicus.eu.
Download berjalan sekali; run berikutnya melewati blok if dan langsung membaca dari file lokal:
import os, cdsapi, xarray as xr, numpy as np
OUT_Z = "era5_z_pl500-850_indonesia_2024_d.nc"
OUT_T = "era5_t_pl500-850_indonesia_2024_d.nc"
if not os.path.exists(OUT_Z) or not os.path.exists(OUT_T):
c = cdsapi.Client(quiet=True)
if not os.path.exists(OUT_Z):
c.retrieve(
"reanalysis-era5-pressure-levels",
{
"product_type": "reanalysis",
"variable": ["geopotential"],
"pressure_level": ["500", "850"],
"year": "2024",
"month": [f"{m:02d}" for m in range(1, 13)],
"day": [f"{d:02d}" for d in range(1, 32)],
"time": "00:00",
"area": [6, 95, -11, 141],
"format": "netcdf",
},
OUT_Z,
)
if not os.path.exists(OUT_T):
c.retrieve(
"reanalysis-era5-pressure-levels",
{
"product_type": "reanalysis",
"variable": ["temperature"],
"pressure_level": ["500", "850"],
"year": "2024",
"month": [f"{m:02d}" for m in range(1, 13)],
"day": [f"{d:02d}" for d in range(1, 32)],
"time": "00:00",
"area": [6, 95, -11, 141],
"format": "netcdf",
},
OUT_T,
)
ds_z = xr.open_dataset(OUT_Z)
ds_t = xr.open_dataset(OUT_T)
print("Geopotential:")
print(ds_z)
print("\nTemperature:")
print(ds_t)
Geopotential:
<xarray.Dataset> Size: 37MB
Dimensions: (valid_time: 366, pressure_level: 2, latitude: 69,
longitude: 185)
Coordinates:
* valid_time (valid_time) datetime64[ns] 3kB 2024-01-01 ... 2024-12-31
expver (valid_time) <U4 6kB ...
* pressure_level (pressure_level) float64 16B 850.0 500.0
* latitude (latitude) float64 552B 6.0 5.75 5.5 ... -10.5 -10.75 -11.0
* longitude (longitude) float64 1kB 95.0 95.25 95.5 ... 140.8 141.0
number int64 8B ...
Data variables:
z (valid_time, pressure_level, latitude, longitude) float32 37MB ...
Attributes:
GRIB_centre: ecmf
GRIB_centreDescription: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
GRIB_subCentre: 0
Conventions: CF-1.7
institution: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
history: 2026-05-10T04:08 GRIB to CDM+CF via cfgrib-0.9.1...
Temperature:
<xarray.Dataset> Size: 37MB
Dimensions: (valid_time: 366, pressure_level: 2, latitude: 69,
longitude: 185)
Coordinates:
* valid_time (valid_time) datetime64[ns] 3kB 2024-01-01 ... 2024-12-31
expver (valid_time) <U4 6kB ...
* pressure_level (pressure_level) float64 16B 850.0 500.0
* latitude (latitude) float64 552B 6.0 5.75 5.5 ... -10.5 -10.75 -11.0
* longitude (longitude) float64 1kB 95.0 95.25 95.5 ... 140.8 141.0
number int64 8B ...
Data variables:
t (valid_time, pressure_level, latitude, longitude) float32 37MB ...
Attributes:
GRIB_centre: ecmf
GRIB_centreDescription: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
GRIB_subCentre: 0
Conventions: CF-1.7
institution: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
history: 2026-05-10T04:10 GRIB to CDM+CF via cfgrib-0.9.1...
Output di atas mengonfirmasi struktur dataset: dua pressure levels (500 dan 850 hPa), 366 timestep daily 00 UTC untuk seluruh tahun 2024 (tahun kabisat), dan grid spasial 0,25° × 0,25° yang mencakup kotak Indonesia.
Konversi Geopotensial ke Ketinggian Geopotensial
ERA5 menyimpan geopotensial \(z\) dalam satuan m² s⁻², bukan ketinggian langsung. Geopotensial merepresentasikan kerja yang diperlukan untuk mengangkat satu satuan massa dari permukaan laut ke ketinggian tersebut melawan gravitasi. Untuk mendapatkan geopotential height \(H\) dalam satuan metre, kita bagi dengan konstanta gravitasi standar WMO:
$$H = \frac{z}{g_0}$$
Nilai \(g_0 = 9{,}80665\ \text{m s}^{-2}\) adalah konstanta yang digunakan dalam IFS ECMWF — uniform untuk semua lintang dan semua ketinggian.
Geopotential height \(H\) berbeda sedikit dari ketinggian geometris (altitude) nyata. Hubungan konversinya adalah:
$$\text{alt} = \frac{R_e \cdot H}{R_e - H}$$
dengan \(R_e = 6\,371\,229\ \text{m}\) (radius bumi yang digunakan ECMWF dalam model IFS). Koreksi ini kecil di troposfer: pada 10 km, perbedaannya sekitar 0,16% atau ~16 m. Di level 850 hPa (sekitar 1,5 km), selisihnya kurang dari 1 metre. Untuk keperluan tutorial ini kita hitung keduanya supaya angkanya terlihat langsung.
Mengapa memakai geopotential height alih-alih ketinggian geometris? Karena dengan \(H\), nilai \(|g|\) bisa diperlakukan sebagai konstanta \(g_0\) dalam seluruh persamaan atmosfer, meskipun secara fisik gravitasi sedikit berkurang dengan ketinggian. Ini yang membuat persamaan termodinamik atmosfer lebih bersih — dan itulah alasan ERA5 serta hampir semua model NWP bekerja dalam koordinat geopotensial.
g0 = 9.80665 # konstanta gravitasi standar WMO (m s⁻²)
Re = 6_371_229.0 # radius bumi ECMWF IFS (m)
# Grid point terdekat Jakarta
lat0, lon0 = -6.2, 106.8
# Ambil geopotensial di titik itu, timestep pertama (2024-01-01 00 UTC)
z_pt = ds_z["z"].sel(latitude=lat0, longitude=lon0, method="nearest").isel(valid_time=0)
# Konversi ke geopotential height: H = z / g0
H = z_pt / g0 # satuan: metre
H_850 = float(H.sel(pressure_level=850))
H_500 = float(H.sel(pressure_level=500))
# Ketinggian geometris sebagai perbandingan
alt_850 = Re * H_850 / (Re - H_850)
alt_500 = Re * H_500 / (Re - H_500)
print(f"Grid point terdekat Jakarta ({lat0}°, {lon0}°) — 2024-01-01 00 UTC")
print(f" 850 hPa: H = {H_850:.1f} m | alt = {alt_850:.1f} m (selisih {alt_850-H_850:.2f} m)")
print(f" 500 hPa: H = {H_500:.1f} m | alt = {alt_500:.1f} m (selisih {alt_500-H_500:.2f} m)")
Grid point terdekat Jakarta (-6.2°, 106.8°) — 2024-01-01 00 UTC
850 hPa: H = 1512.1 m | alt = 1512.5 m (selisih 0.36 m)
500 hPa: H = 5896.5 m | alt = 5902.0 m (selisih 5.46 m)
Nilai yang tercetak mengonfirmasi dua hal: level 850 hPa di wilayah Jakarta pada 1 Januari 2024 berada di sekitar 1400–1600 m, dan level 500 hPa di sekitar 5700–6000 m — kisaran yang kita harapkan untuk kondisi tropis. Selisih geometric vs geopotential height di level-level ini hanya beberapa metre; untuk sebagian besar analisis meteorologi, koreksi geometris bisa diabaikan dan kita cukup memakai \(H\) langsung.
Interpolasi Vertikal ke Ketinggian Tetap
Dengan geopotential height di kedua level sudah diketahui, interpolasi suhu ke ketinggian target adalah langkah yang langsung. Metode paling sederhana adalah linear interpolation dalam ruang ketinggian: kita asumsikan suhu berubah secara linier antara dua titik yang diketahui.
Alternatif yang lebih akurat secara fisik adalah interpolasi linear-dalam-log-tekanan — menggunakan \(\ln(p)\) sebagai sumbu vertikal alih-alih \(H\). Pendekatan ini bekerja lebih baik karena suhu dan kebanyakan variabel termodinamik lain cenderung linier terhadap log-tekanan di troposfer bebas. Untuk tutorial ini dengan hanya dua level (850 dan 500 hPa), perbedaan hasil antara kedua metode kecil; kita gunakan linear-in-height untuk kesederhanaan. Di bagian penutup kita bahas cara beralih ke metode log-tekanan.
Target kita adalah 3000 m — ketinggian yang berada di antara \(H_{850}\) dan \(H_{500}\), jadi tidak ada ekstrapolasi. Kita pakai scipy.interpolate.interp1d yang bisa diperluas ke lebih banyak level tanpa mengubah struktur kode secara signifikan.
from scipy.interpolate import interp1d
# Suhu di grid point dan timestep yang sama
T_pt = ds_t["t"].sel(latitude=lat0, longitude=lon0, method="nearest").isel(valid_time=0)
T_850_K = float(T_pt.sel(pressure_level=850))
T_500_K = float(T_pt.sel(pressure_level=500))
# Konversi ke Celsius
T_850 = T_850_K - 273.15
T_500 = T_500_K - 273.15
target_H = 3000.0 # ketinggian target (m)
# Susun array height dan temperature untuk interpolasi
heights = np.array([H_850, H_500])
temps = np.array([T_850, T_500])
# Interpolasi linear dalam ruang ketinggian
f_interp = interp1d(heights, temps, kind="linear", bounds_error=True)
T_target = float(f_interp(target_H))
print("Suhu di level ERA5 (dekat Jakarta, 2024-01-01 00 UTC):")
print(f" 850 hPa — H = {H_850:.1f} m → T = {T_850:.2f} °C")
print(f" 500 hPa — H = {H_500:.1f} m → T = {T_500:.2f} °C")
print(f"\nInterpolasi ke {target_H:.0f} m:")
print(f" T = {T_target:.2f} °C")
Suhu di level ERA5 (dekat Jakarta, 2024-01-01 00 UTC):
850 hPa — H = 1512.1 m → T = 18.61 °C
500 hPa — H = 5896.5 m → T = -3.84 °C
Interpolasi ke 3000 m:
T = 10.99 °C
Nilai yang tercetak adalah estimasi suhu di 3000 m berdasarkan dua pressure levels terdekat. Di wilayah tropis seperti Indonesia, suhu di ketinggian sekitar 3000 m biasanya berada di rentang 5–12 °C tergantung kondisi sinoptik — jauh lebih dingin dari permukaan namun masih di atas suhu beku. Akurasi interpolasi meningkat bila kita menambahkan pressure level 700 hPa, karena asumsi linearitas berlaku di interval ketinggian yang lebih pendek.
Visualisasi Profil Vertikal
Profil vertikal dalam bentuk grafik mempermudah kita memverifikasi bahwa interpolasi berjalan masuk akal — apakah titik hasil interpolasi tepat berada pada garis yang menghubungkan dua data point ERA5, dan apakah gradien suhu terlihat realistis untuk kondisi tropis.
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 10))
# Garis profil dan data point ERA5
ax.plot(temps, heights, "o-", color="#1E5A8A", linewidth=2.5, markersize=10,
label="Data ERA5 (850 & 500 hPa)")
# Titik interpolasi
ax.plot(T_target, target_H, "*", color="crimson", markersize=18, zorder=5,
label=f"Interpolasi ke {target_H:.0f} m: {T_target:.1f} °C")
# Garis referensi horizontal
ax.axhline(H_850, color="#aaa", linestyle="--", linewidth=1.2,
label=f"850 hPa (H = {H_850:.0f} m)")
ax.axhline(H_500, color="#888", linestyle="--", linewidth=1.2,
label=f"500 hPa (H = {H_500:.0f} m)")
ax.axhline(target_H, color="crimson", linestyle=":", linewidth=1.8,
alpha=0.75, label="Target 3000 m")
ax.set_xlabel("Suhu (°C)", fontsize=13)
ax.set_ylabel("Geopotential Height (m)", fontsize=13)
ax.set_title(
"Profil Suhu Vertikal ERA5\n"
"Dekat Jakarta — 2024-01-01 00 UTC",
fontsize=14,
)
ax.legend(fontsize=11, loc="lower left")
ax.grid(True, alpha=0.35)
fig.tight_layout()
fig.savefig("profil_suhu_vertikal.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
print("Plot tersimpan: profil_suhu_vertikal.png")
Pada grafik di atas, sumbu \(y\) menampilkan geopotential height (bukan tekanan), sehingga jarak vertikal antar level sebanding dengan ketinggian fisik di atmosfer. Garis biru menghubungkan dua data point ERA5, dan bintang merah menandai hasil interpolasi di 3000 m — tepat berada pada garis interpolasi linier, seperti yang diharapkan. Gradien suhu yang terlihat (suhu menurun dengan ketinggian) konsisten dengan lapse rate normal di troposfer tropis.
Langkah Selanjutnya
Teknik yang kita demonstrasikan di sini bersifat modular dan bisa diperluas ke skenario yang lebih kompleks:
Tambah lebih banyak pressure levels. Dengan menambahkan level 700, 600, atau 750 hPa di request cdsapi, kita mendapatkan profil yang lebih padat. Interpolasi linier di antara level yang lebih rapat memberi hasil lebih akurat karena asumsi linearitas berlaku di interval yang jauh lebih pendek.
Terapkan ke seluruh grid spasial. Kode di atas hanya memproses satu grid point. Untuk menginterpolasi seluruh domain Indonesia sekaligus, gunakan xarray.apply_ufunc atau loop sederhana di atas dimensi latitude-longitude — hasilnya adalah field suhu di ketinggian tetap untuk seluruh wilayah.
Coba interpolasi log-tekanan. Ganti heights dengan np.log(np.array([850, 500])) sebagai sumbu vertikal dan sesuaikan target menjadi nilai log-tekanan yang setara. Metode ini lebih akurat secara fisik karena sebagian besar variabel atmosfer lebih linier terhadap \(\ln(p)\) di troposfer bebas.
Hitung indeks stabilitas. Setelah T, q, dan angin tersedia di ketinggian tetap, kita punya semua input untuk menghitung CAPE, CIN, dan indeks stabilitas lain — analisis yang tidak bisa dilakukan langsung dari pressure-level coordinates tanpa konversi ini.
Interpolasi vertikal ini juga merupakan komponen kunci dalam data assimilation di NWP, di mana observasi rawinsonde pada ketinggian geometris tertentu perlu dibandingkan dengan model first-guess di pressure coordinates. Memahami konversi geopotensial dan interpolasi ini adalah fondasi yang solid untuk melangkah ke analisis atmosfer yang lebih dalam.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id — kunjungi meteo.my.id untuk artikel selanjutnya.
Referensi
- ERA5: compute pressure and geopotential on model levels, geopotential height and geometric height — ECMWF Confluence — Dokumentasi resmi ECMWF tentang konversi geopotensial ERA5 ke geopotential height dan geometric height, lengkap dengan rumus \(H = z / g_0\) dan nilai \(g_0 = 9{,}80665\ \text{m s}^{-2}\).
- ERA5: data documentation — ECMWF Confluence — Dokumentasi lengkap dataset ERA5: katalog variabel termasuk geopotensial (\(z\), parameter ID 129, satuan m² s⁻²), 37 pressure levels, dan resolusi spasial 0,25° × 0,25°.
- How can the Geopotential height in metres be calculated? — ECMWF FAQ — FAQ resmi ECMWF yang mengonfirmasi \(H = z / 9{,}80665\) sebagai cara baku mendapatkan geopotential height dari arsip ERA5, dengan \(g_0\) uniform untuk semua lintang dan ketinggian.
- 1.7: Atmospheric Structure — Practical Meteorology (Stull) — Bab dari buku teks Roland Stull (UBC) yang membahas definisi geopotensial, geopotential height, dan ketinggian geometris beserta hubungan konversinya; menjelaskan mengapa \(|g| = 9{,}8\ \text{m s}^{-2}\) bisa diperlakukan konstan saat menggunakan \(H\).
- Vertical Interpolation — METcalcpy 3.2.0 (NCAR/UCAR) — Dokumentasi METcalcpy dari NCAR/UCAR untuk interpolasi vertikal data gridded atmosfer dari pressure levels ke level ketinggian tetap, termasuk diskusi linear vs log-pressure interpolation.
Pengenalan ERA5, produk reanalysis global dari ECMWF, menyimpan hampir semua variabel atmosfernya di pressure levels — 37 level standar d...
