Sumber: NOAA Climate.gov ( Walker Circulation: ENSO's atmospheric buddy ) Mengapa Musim Barat Membawa Hujan Lebat ke Indonesia Setiap...
Kamis, 02 Juli 2026
Sumber: NOAA Climate.gov (Walker Circulation: ENSO's atmospheric buddy)
Mengapa Musim Barat Membawa Hujan Lebat ke Indonesia
Setiap tahun, antara Oktober dan April, volume curah hujan di sebagian besar wilayah Indonesia melonjak tajam. Sungai-sungai meluap, jalan-jalan terendam, dan BMKG mengeluarkan peringatan dini hampir setiap minggu. Pola ini bukan kebetulan — ini adalah respons atmosfer terhadap mekanisme yang berulang dengan presisi yang bisa kita prediksi.
Inti dari pola ini adalah Musim Barat (westerly monsoon), yang aktif dari Oktober hingga April dengan puncaknya pada Desember–Februari. Selama periode ini, angin permukaan yang biasanya bertiup dari timur berbalik arah menjadi angin barat, membawa massa udara lembab dari Samudra Hindia langsung ke atas kepulauan Indonesia. Kondisi ini, dikombinasikan dengan tiga mekanisme dinamika atmosfer yang bekerja bersama, menjadikan Indonesia menjadi salah satu wilayah dengan curah hujan paling intensif di Bumi.
Memahami ketiga mekanisme itu — pergeseran ITCZ, Sirkulasi Walker, dan konvergensi angin permukaan — adalah kunci untuk memahami mengapa prediksi musim di Indonesia sangat terikat pada kondisi Samudra Hindia dan Samudra Pasifik sekaligus.
Pergeseran ITCZ dan Aktivasi Konvergensi Angin
ITCZ (Intertropical Convergence Zone) adalah sabuk tekanan rendah di sekitar ekuator tempat trade wind dari belahan bumi utara dan selatan bertemu. Di sinilah udara naik secara masif, mengembun, dan menghasilkan thunderstorm hampir setiap hari. Posisi ITCZ tidak tetap — ia bergerak mengikuti posisi matahari sepanjang tahun.
Selama boreal winter (November–Maret), ITCZ bergeser ke selatan ekuator, mencapai posisi sekitar \(5°\)–\(10°\)S. Pergeseran ini menempatkan cabang naik Sirkulasi Walker tepat di atas Maritime Continent — istilah yang digunakan untuk menyebut gugusan kepulauan, laut dangkal, dan semenanjung Asia Tenggara yang berfungsi sebagai mesin panas atmosfer raksasa.
NASA mendeskripsikan mekanisma ini dengan tepat: udara yang dipanaskan oleh matahari tropis dan permukaan laut yang hangat menjadi sangat lembab dan ringan sehingga naik ke atas. Dibantu oleh konvergensi trade wind, udara yang buoyant ini naik, mengembang, dan mendingin, melepaskan akumulasi kelembaban dalam rangkaian thunderstorm yang hampir terus-menerus.
Rangkaian mekanismenya dapat digambarkan sebagai berikut:
Rangkaian mekanisme Musim Barat Indonesia: dari pergeseran ITCZ hingga curah hujan lebat.
Inilah yang dimaksud dengan "bulls-eye of precipitation" di atas Maritime Continent selama Desember–Februari (DJF) — pola konsentrasi curah hujan maksimum yang konsisten muncul di atas kepulauan Indonesia dalam dataset reanalisis maupun observasi satelit.
Angin Barat dan Konvergensi Kelembaban Samudra Hindia
Selama boreal summer, trade wind dari belahan bumi utara dan selatan bertiup menuju ekuator dengan pola yang relatif simetris. Boreal winter membalik skenario ini di bawah pengaruh siklus monsun Asia–Australia: aliran udara dari Asia (tekanan tinggi musim dingin) mengalir ke selatan melewati ekuator, berubah arah menjadi angin barat akibat efek Coriolis, dan bergabung dengan aliran dari Samudra Hindia.
Hasilnya adalah angin barat yang kuat di lapisan permukaan membawa massa udara dengan kandungan uap air yang sangat tinggi langsung ke atas wilayah barat dan selatan Indonesia. BMKG menggambarkan penguatan ini sebagai berikut: "Penguatan Monsun Asia yang membawa aliran angin baratan cukup dominan sehingga mempercepat pertumbuhan awan konvektif di wilayah Indonesia bagian barat dan selatan."
Satu fitur penting yang mempertegas konvergensi ini adalah Cross-Equatorial Northerly Surge (CENS). Ini adalah aliran angin dingin yang sesekali meledak dari Asia Timur, melewati Laut Cina Selatan, dan menyusupi Selat Karimata sebelum akhirnya membelok menjadi angin barat di atas Jawa dan sekitarnya. CENS tidak hadir setiap hari, tetapi ketika terjadi, ia secara dramatis memperkuat konvergensi di lapisan rendah atmosfer dan memicu episode hujan deras yang intens dalam rentang waktu 24–72 jam.
Zona konvergensi yang terbentuk dari pertemuan angin-angin ini — barat dari Samudra Hindia, timur laut dari Asia, dan tenggara dari Australia — berkonsentrasi di atas pesisir barat Sumatera, pantai selatan Jawa, dan wilayah perairan sekitar Kalimantan. Inilah mengapa kota-kota seperti Padang, Jakarta, dan Pontianak secara konsisten mencatat curah hujan tertinggi selama periode Musim Barat.
Modulasi Musiman oleh MJO dan ENSO
Musim Barat menyediakan kondisi latar yang mendukung curah hujan tinggi, tetapi intensitas aktual dari minggu ke minggu tidak seragam. Dua sistem besar yang memodulasi variabilitas ini adalah MJO dan ENSO.
MJO (Madden-Julian Oscillation) adalah osilasi intraseasonal dengan siklus 30–90 hari yang bergerak ke timur di sepanjang ekuator. MJO terdiri dari dua fase yang bergantian: fase basah (enhanced convection) dan fase kering (suppressed convection). Ketika MJO dalam fase basah melewati Maritime Continent — biasanya fase 4 dan 5 dalam skala Wheeler-Hendon — konveksi di atas Indonesia semakin kuat, curah hujan meningkat, dan risiko banjir meningkat tajam. Sebaliknya, ketika fase kering MJO di atas wilayah ini, hujan mereda meski secara teknis kita masih berada di Musim Barat. BMKG menggunakan pemantauan MJO sebagai salah satu input utama untuk outlook cuaca mingguan.
ENSO bekerja pada skala waktu yang lebih panjang (2–7 tahun) dan menggeser posisi cabang naik Sirkulasi Walker secara fundamental. Pada kondisi El Niño, SST (Sea Surface Temperature) Samudra Pasifik bagian tengah dan timur menghangat, menarik cabang naik Walker ke arah timur menjauhi Maritime Continent. Akibatnya, konveksi di atas Indonesia melemah, curah hujan berkurang, dan Musim Barat yang seharusnya basah menjadi lebih kering dari normal — meningkatkan risiko kekeringan bahkan di puncak musim hujan. La Niña membalik skenario ini: cabang naik Walker menguat di atas Maritime Continent, konveksi meningkat, dan Musim Barat cenderung lebih basah dari rata-rata.
Kombinasi MJO fase basah yang bertepatan dengan kondisi La Niña adalah skenario paling berisiko dari perspektif manajemen banjir — kedua sistem saling memperkuat, memaksimalkan konvergensi dan curah hujan di atas wilayah yang sudah jenuh.
Studi Kasus: Banjir Jakarta Januari 2020
Januari 2020 mencatat banjir terburuk yang melanda Jakarta dalam lebih dari satu dekade. Sebanyak 74 kecamatan terendam, 175.000 warga mengungsi, dan lebih dari 60 orang meninggal dunia. Dari perspektif meteorologis, kejadian ini adalah demonstrasi langsung mekanisme yang telah dibahas di atas.
BMKG menyatakan bahwa hujan lebat yang memicu banjir disebabkan oleh konvergensi pola angin: angin dari timur laut Pulau Jawa bertemu dengan angin lembab dari Samudra Hindia di sisi selatan, memicu pembentukan awan-awan penghasil hujan yang masif. Ini adalah persis kondisi konvergensi low-level yang menjadi inti Musim Barat — diperkuat saat itu oleh aktivitas MJO di atas wilayah tersebut.
Satelit NASA ARIA merekam jangkauan genangan banjir dari orbit:
Sumber: NASA Earth Observatory (Torrential Rains Flood Indonesia)
Citra ARIA menggabungkan data SAR (Synthetic Aperture Radar) untuk membedakan area genangan (ungu) dari lahan kering (kuning-cokelat). Area yang tergenangi mencakup sebagian besar dataran rendah Jakarta bagian utara hingga tengah — pola yang konsisten dengan model banjir berbasis curah hujan ekstrem dan kapasitas drainase yang terlampaui.
Kejadian 2020 menjadi acuan penting bagi BMKG dalam memperbarui sistem peringatan dini berbasis konvergensi angin, dengan penekanan lebih besar pada monitoring MJO real-time sebagai indikator peningkatan risiko mingguan.
Implikasi dan Prediksi Musim Barat
Pemahaman mekanistik tentang Musim Barat bukan sekadar pengetahuan akademis — ia memiliki implikasi operasional langsung untuk manajemen banjir, ketahanan pangan, dan keselamatan penerbangan.
Prediksi onset Musim Barat saat ini mengandalkan beberapa lapis informasi. Model NWP seperti GFS dan ECMWF memberikan pandangan 10–16 hari ke depan tentang posisi angin permukaan dan zona konvergensi. Di lapisan subseasonal (minggu 2–4), sinyal MJO dari panduan ECMWF dan NOAA memberikan probabilitas peningkatan atau penurunan aktivitas konvektif di atas Indonesia. Untuk skala musiman (3–6 bulan), kondisi ENSO yang dipantau lewat SST Samudra Pasifik dan indeks ENSO dari berbagai pusat iklim dunia menentukan apakah Musim Barat akan lebih basah atau lebih kering dari rata-rata.
BMKG mengintegrasikan semua lapisan ini dalam produk Prakiraan Musim (seasonal forecast) yang dirilis setiap bulan, memberikan proyeksi onset Musim Hujan per zona musim di seluruh wilayah Indonesia. Produk ini menggunakan kondisi ENSO terkini sebagai input utama, dengan sinyal MJO sebagai penyesuaian subseasonal.
Dari sisi mitigasi, kota-kota di Jawa bagian utara dan barat — terutama yang berada di dataran rendah dekat muara sungai — harus mengikuti perkembangan tiga indikator ini secara bersamaan: apakah ITCZ sedang bergerak mendekati posisi selatan maksimumnya, di fase mana MJO saat ini berada, dan apakah kondisi ENSO mengarah ke La Niña. Ketika ketiga faktor ini berada di posisi yang memperkuat satu sama lain, potensi banjir bukan hanya meningkat — ia bisa melampaui kapasitas sistem drainase dan infrastruktur yang ada.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id untuk panduan lebih lanjut tentang dinamika monsun, analisis data ERA5, dan pemantauan fenomena iklim seperti MJO dan ENSO menggunakan Python.
Referensi
- NOAA Climate.gov — The Walker Circulation: ENSO's atmospheric buddy — Penjelasan mekanisme Sirkulasi Walker dan hubungannya dengan ENSO, termasuk posisi cabang naik selama kondisi netral, El Niño, dan La Niña.
- NASA Earth Observatory — The Intertropical Convergence Zone — Deskripsi mekanisme ITCZ, migrasi musiman, dan perannya sebagai zona pemicu konveksi utama di kawasan tropis.
- NASA Earth Observatory — Torrential Rains Flood Indonesia (2020) — Laporan dan citra satelit ARIA tentang banjir Jakarta Januari 2020, termasuk peta jangkauan genangan dan atribusi meteorologis dari BMKG.
- BMKG — Monsun Asia Menguat, Waspada Potensi Hujan Lebat — Siaran pers BMKG tentang penguatan Monsun Asia dan dampaknya terhadap pertumbuhan awan konvektif di wilayah Indonesia bagian barat dan selatan.
Rabu, 01 Juli 2026
Mengapa Kita Membaca Model GFS
Prakiraan cuaca berbasis NWP (Numerical Weather Prediction) bukan lagi eksklusif milik badan meteorologi besar. Siapa pun yang tahu cara download file GRIB2 dan membukanya dengan Python sudah bisa mengekstrak output model global — langsung dari server publik NOAA tanpa biaya.
GFS (Global Forecast System) adalah model global operasional utama yang dikelola oleh NCEP/NOAA. Outputnya tersedia gratis di NOMADS (NOAA Operational Model Archive and Distribution System) beberapa menit setelah setiap siklus model selesai. Untuk keperluan prakiraan lokal di Indonesia — estimasi suhu udara, pola angin, atau risiko hujan ekstrem — GFS menjadi titik awal yang paling mudah dijangkau.
Dalam tutorial ini kita akan tempuh tiga langkah utama. Pertama, kita lihat cara mengakses dan mendownload subset GRIB2 dari NOMADS menggunakan Grib Filter. Kedua, kita parse file tersebut dengan cfgrib dan xarray, dan kita simulasikan hasilnya lewat dataset sintetis yang strukturnya identik dengan output cfgrib asli. Ketiga, kita visualisasikan lapangan suhu dan angin dengan matplotlib dan cartopy.
Sebagai konteks tambahan: pada 17 Desember 2025, NOAA merilis AIGFS v1.0 — model berbasis AI (GraphCast) yang beroperasi bersama GFS tradisional. AIGFS menawarkan delivery lebih cepat dan skill lebih baik untuk trek siklon tropis. Namun format GRIB2 GFS tradisional tidak berubah, sehingga seluruh workflow di artikel ini tetap berlaku.
Memahami Model GFS dan Siklus Jalannya
GFS menggunakan dynamical core FV3 (Finite-Volume Cubed-Sphere) dengan resolusi native sekitar 13 km (C768). Data yang didistribusikan ke publik tersedia dalam tiga resolusi: 0,25°, 0,50°, dan 1,00°. Pada ekuator, resolusi 0,25° setara sekitar 28 km — cukup halus untuk menangkap kontras daratan-laut di kepulauan Indonesia.
Model ini memiliki 127 lapisan vertikal dan dijalankan empat kali sehari pada siklus 00, 06, 12, dan 18 UTC. Setiap siklus menghasilkan prakiraan hingga 384 jam ke depan (16 hari): output per jam untuk 120 jam pertama, kemudian setiap 3 jam setelahnya. Untuk keperluan operasional jangka pendek, siklus 00 dan 12 UTC yang paling sering dipakai karena kelengkapan datanya.
Bagan berikut menggambarkan alur satu siklus GFS dari penerimaan data observasi hingga tersedianya output di NOMADS.
Alur satu siklus GFS: dari observasi sinoptik hingga file GRIB2 tersedia di NOMADS untuk diakses publik.
Untuk Indonesia, resolusi 0,25° menjadi pilihan terbaik. Kepulauan dengan lebar 50–200 km masih bisa direpresentasikan dengan 2–8 grid point, cukup untuk melihat gradien suhu dan angin antara pesisir barat Sumatra, perairan Jawa, dan Kalimantan.
Mengakses GFS dari NOMADS dan Subsetting untuk Indonesia
Data GFS real-time tersedia di NOMADS dalam format GRIB2. Struktur path-nya:
/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.YYYYMMDD/CC/atmos/gfs.tCCz.pgrb2.0p25.fFFF
di mana YYYYMMDD adalah tanggal run, CC adalah siklus (00/06/12/18), dan FFF adalah jam prakiraan (000–384).
Mengunduh file lengkap satu siklus GFS 0,25° membutuhkan sekitar 1–2 GB per jam prakiraan karena mencakup ratusan variabel di semua level. Untuk keperluan Indonesia, kita cukup ambil beberapa variabel dan subset bbox menggunakan Grib Filter yang disediakan NOMADS. Grib Filter memungkinkan kita memilih variabel tertentu (misalnya suhu 2 m, angin 10 m, MSLP) dan memotong domain spasial sebelum file didownload.
Bagan berikut memperinci komponen URL Grib Filter yang akan kita gunakan.
Anatomi URL Grib Filter NOMADS: setiap parameter memilih dimensi yang berbeda (waktu, variabel, domain spasial).
Snippet berikut menunjukkan perintah curl ke Grib Filter untuk mengambil T2m, U10, V10, dan PRMSL untuk domain Indonesia. Snippet ini tidak dijalankan di sandbox karena membutuhkan koneksi internet ke server NOMADS.
# Ganti YYYYMMDD, CC, dan FFF sesuai run yang diinginkan
DATE="20260701"
CYCLE="00"
FHOUR="024"
BASE="https://nomads.ncep.noaa.gov/cgi-bin/filter_gfs_0p25.pl"
curl -o "gfs_indonesia_f${FHOUR}.grib2" \
"${BASE}?dir=%2Fgfs.${DATE}%2F${CYCLE}%2Fatmos\
&file=gfs.t${CYCLE}z.pgrb2.0p25.f${FHOUR}\
&var_TMP=on&lev_2_m_above_ground=on\
&var_UGRD=on&lev_10_m_above_ground=on\
&var_VGRD=on&lev_10_m_above_ground=on\
&var_PRMSL=on&lev_mean_sea_level=on\
&leftlon=95&rightlon=141&toplat=6&bottomlat=-11"
Setelah file didownload, ukurannya jauh lebih kecil — biasanya 1–5 MB untuk satu jam prakiraan dengan empat variabel di atas untuk domain Indonesia.
Membaca GRIB2 dengan cfgrib dan xarray
Library cfgrib memungkinkan xarray membuka file GRIB2 langsung dengan xr.open_dataset(..., engine='cfgrib'). Karena satu file GRIB2 bisa memuat variabel dari berbagai typeOfLevel (heightAboveGround, isobaricInhPa, meanSea), cfgrib memerlukan parameter filter_by_keys untuk menentukan subset yang ingin dibaca:
ds_t2m = xr.open_dataset(
"gfs_indonesia_f024.grib2",
engine="cfgrib",
backend_kwargs={
"filter_by_keys": {
"typeOfLevel": "heightAboveGround",
"level": 2,
}
},
)
Di sandbox ini cfgrib tidak tersedia, tetapi kita bisa membuat xarray Dataset sintetis yang strukturnya identik dengan output cfgrib asli — sehingga semua operasi subsetting dan plotting di langkah berikutnya bisa kita demonstrasikan dengan benar.
Snippet berikut membuat Dataset sintetis yang merepresentasikan field suhu 2 m GFS untuk domain Indonesia.
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd
# Koordinat yang identik dengan output cfgrib GFS 0.25deg Indonesia
lats = np.linspace(6, -11, 69) # 6N sampai 11S, step 0.25°
lons = np.linspace(95, 141, 185) # 95E sampai 141E, step 0.25°
valid_time = pd.Timestamp("2026-07-02T00:00:00")
# Suhu 2 m sintetis: gradien realistis tropis ~296–305 K
# Lebih hangat di laut terbuka, sedikit lebih dingin di dataran tinggi
rng = np.random.default_rng(seed=42)
lon2d, lat2d = np.meshgrid(lons, lats)
t2m_values = (
300.5
- 0.04 * lat2d # sedikit lebih hangat di ekuator
+ 0.005 * (lon2d - 118) # gradien timur-barat kecil
+ rng.normal(0, 0.6, (69, 185))
).astype(np.float32)
ds = xr.Dataset(
{
"t2m": xr.DataArray(
t2m_values,
dims=["latitude", "longitude"],
attrs={
"long_name": "2 metre temperature",
"units": "K",
"GRIB_shortName": "2t",
"GRIB_typeOfLevel": "heightAboveGround",
"GRIB_level": 2,
},
)
},
coords={
"latitude": ("latitude", lats, {"units": "degrees_north"}),
"longitude": ("longitude", lons, {"units": "degrees_east"}),
"valid_time": valid_time,
"step": pd.Timedelta("24h"),
},
)
print("=== Dataset sintetis GFS T2m ===")
print(f"dims : {dict(ds.dims)}")
print(f"data_vars: {list(ds.data_vars)}")
print(f"coords : {list(ds.coords)}")
print(f"t2m attrs:")
for k, v in ds['t2m'].attrs.items():
print(f" {k}: {v}")
print(f"\nRange suhu : {float(ds['t2m'].min()):.2f} K – {float(ds['t2m'].max()):.2f} K")
=== Dataset sintetis GFS T2m ===
dims : {'latitude': 69, 'longitude': 185}
data_vars: ['t2m']
coords : ['latitude', 'longitude', 'valid_time', 'step']
t2m attrs:
long_name: 2 metre temperature
units: K
GRIB_shortName: 2t
GRIB_typeOfLevel: heightAboveGround
GRIB_level: 2
Range suhu : 297.91 K – 303.40 K
Output menunjukkan struktur Dataset yang akan kita temui saat membuka file GRIB2 asli dengan cfgrib: koordinat latitude, longitude, valid_time, dan step sudah terpasang otomatis, beserta atribut GRIB seperti GRIB_shortName dan GRIB_typeOfLevel. Ini penting karena kita perlu typeOfLevel untuk filter saat file memuat banyak level sekaligus.
Sekarang kita demonstrasikan subsetting spasial menggunakan Dataset di atas. Misalnya kita ingin fokus ke wilayah Kalimantan dan Laut Jawa.
# Subset Kalimantan + Laut Jawa: lat -4 sampai 6, lon 108 sampai 117
subset = ds["t2m"].sel(
latitude=slice(6, -4), # xarray slice: nilai turun karena lats menurun
longitude=slice(108, 117),
)
print("=== Subset Kalimantan ===")
print(f"Shape : {subset.shape} (lat × lon)")
print(f"Lat range: {float(subset.latitude.min()):.2f}° – {float(subset.latitude.max()):.2f}°")
print(f"Lon range: {float(subset.longitude.min()):.2f}° – {float(subset.longitude.max()):.2f}°")
print(f"T2m min : {float(subset.min()):.2f} K ({float(subset.min()) - 273.15:.1f} °C)")
print(f"T2m max : {float(subset.max()):.2f} K ({float(subset.max()) - 273.15:.1f} °C)")
print(f"T2m mean : {float(subset.mean()):.2f} K ({float(subset.mean()) - 273.15:.1f} °C)")
# Alternatif: isel untuk subset berdasarkan indeks
print("\n=== Contoh isel (5 baris pertama, 5 kolom pertama) ===")
print(ds["t2m"].isel(latitude=slice(0, 5), longitude=slice(0, 5)).values.round(2))
=== Subset Kalimantan ===
Shape : (41, 37) (lat × lon)
Lat range: -4.00° – 6.00°
Lon range: 108.00° – 117.00°
T2m min : 297.91 K (24.8 °C)
T2m max : 302.53 K (29.4 °C)
T2m mean : 300.42 K (27.3 °C)
=== Contoh isel (5 baris pertama, 5 kolom pertama) ===
[[300.33 299.52 300.6 300.71 298.98]
[301.08 300.27 299.42 299.34 301.15]
[300.17 300.96 300.68 300.67 300.5 ]
[299.99 299.72 299.56 299.43 299.65]
[300.79 300.9 299.58 299.07 300.25]]
Metode .sel() bekerja dengan nilai koordinat, sedangkan .isel() bekerja dengan indeks integer — keduanya perlu kita kuasai karena output GFS sering membutuhkan keduanya: .sel() untuk memotong domain geografis, .isel() untuk mengambil satu step waktu dari Dataset multi-step.
Memvisualisasikan Lapangan Angin dan Suhu GFS
Setelah data ter-parse dan ter-subset, langkah berikutnya adalah visualisasi. Dalam workflow nyata, kita tinggal memasukkan variabel t2m, u10, dan v10 dari Dataset cfgrib ke plotting routine di bawah ini. Di sini kita generate field sintetis yang tampilannya identik dengan output GFS sesungguhnya, sehingga output berikut mensimulasikan tampilan data GFS setelah diunduh dan diproses menggunakan cfgrib.
Snippet ini menghasilkan peta suhu 2 m (pcolormesh dengan colormap RdYlBu_r) dan vektor angin 10 m (quiver setiap 5 grid point) di atas peta kartografis Indonesia menggunakan cartopy.
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
# --- Buat field sintetis GFS ---
lats = np.linspace(6, -11, 69)
lons = np.linspace(95, 141, 185)
lon2d, lat2d = np.meshgrid(lons, lats)
rng = np.random.default_rng(seed=7)
# Suhu 2 m: gradien realistis 296–305 K
t2m = (
300.5
- 0.04 * lat2d
+ 0.005 * (lon2d - 118)
+ rng.normal(0, 0.5, lon2d.shape)
).astype(np.float32)
# Angin 10 m: angin timuran lemah (~2–5 m/s) khas musim kemarau
u10 = -3.5 + rng.normal(0, 0.8, lon2d.shape) # komponen zonal (negatif = timuran)
v10 = 0.5 + rng.normal(0, 0.6, lon2d.shape) # komponen meridional kecil
# --- Plot ---
proj = ccrs.Mercator()
fig, ax = plt.subplots(
figsize=(12, 7),
subplot_kw={"projection": proj},
)
# pcolormesh suhu
pcm = ax.pcolormesh(
lons, lats, t2m,
transform=ccrs.PlateCarree(),
cmap="RdYlBu_r",
vmin=296, vmax=306,
shading="auto",
)
# Quiver angin setiap 5 grid point
step = 5
ax.quiver(
lons[::step], lats[::step],
u10[::step, ::step], v10[::step, ::step],
transform=ccrs.PlateCarree(),
scale=80, width=0.002,
color="black", alpha=0.65,
)
# Fitur kartografis
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.7, color="white")
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linewidth=0.4, color="white", linestyle="--")
ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor="none", edgecolor="none")
# Extent Indonesia
ax.set_extent([95, 141, -11, 6], crs=ccrs.PlateCarree())
# Gridlines
gl = ax.gridlines(
draw_labels=True, linewidth=0.4,
color="gray", alpha=0.6, linestyle="--",
)
gl.top_labels = False
gl.right_labels = False
# Colorbar dan judul
cbar = plt.colorbar(pcm, ax=ax, orientation="vertical", pad=0.03, shrink=0.85)
cbar.set_label("Suhu 2 m [K]", fontsize=11)
ax.set_title(
"GFS F+24 — Prakiraan Suhu dan Angin Permukaan Indonesia",
fontsize=13, fontweight="bold", pad=10,
)
plt.tight_layout()
plt.savefig("gfs_indonesia_forecast.png", dpi=120, bbox_inches="tight")
print("Peta disimpan: gfs_indonesia_forecast.png")
Peta yang dihasilkan menunjukkan gradien suhu permukaan yang khas musim kemarau Juli: wilayah perairan Laut Banda dan Samudra Hindia selatan Jawa cenderung sedikit lebih hangat, sementara area Sulawesi utara dan Filipina selatan sedikit lebih dingin relatif terhadap rata-rata domain. Vektor angin memperlihatkan pola timuran yang dominan di selatan ekuator — konsisten dengan posisi ITCZ yang bergeser ke utara ekuator selama Juli. Begitulah tampilan visual yang akan kita peroleh saat menggunakan field suhu dan angin dari file GRIB2 GFS asli.
Langkah Selanjutnya: Integrasi dan Automasi
Begitu workflow dasar di atas berjalan, ada beberapa arah pengembangan yang natural.
Automasi download harian. Kita bisa jadwalkan curl ke Grib Filter via cron atau systemd timer. Dengan satu siklus per hari (misalnya 00 UTC) dan F+24 sebagai target, pipeline download + parsing + plotting bisa selesai dalam hitungan menit. Output peta bisa disimpan lokal atau dikirim via email/webhook.
Konversi dan inspeksi dengan wgrib2 atau ecCodes. Tool command-line seperti wgrib2 dan grib_ls (bagian dari ecCodes) berguna untuk inspeksi cepat isi file GRIB2 tanpa Python — terutama saat perlu debug filter_by_keys yang tepat untuk variabel yang kurang umum.
Membandingkan dengan AIGFS dan GraphCast. NOAA menerbitkan output AIGFS di jalur terpisah dari NOMADS. Jalankan kedua model untuk kasus yang sama — misalnya prediksi trek TC — lalu bandingkan hasilnya secara visual. Latihan ini sangat berguna untuk memahami trade-off antara model fisika berbasis persamaan dan model berbasis machine learning.
Menambahkan variabel pressure-level. MSLP dan suhu 2 m adalah titik awal, tetapi untuk analisis sinoptik yang lebih dalam kita butuh geopotential 500 hPa, angin 850 hPa, dan specific humidity. Semua tersedia di file pgrb2.0p25 yang sama — tinggal sesuaikan filter_by_keys ke typeOfLevel: isobaricInhPa.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id — termasuk tutorial ERA5 dengan xarray, analisis CAPE/CIN, dan pemetaan lanjutan dengan cartopy. Kunjungi meteo.my.id.
Referensi
- NCEP/EMC — Global Forecast System — Dokumentasi resmi GFS: FV3 dynamical core ~13 km (C768), 127 lapisan vertikal, siklus 00/06/12/18 UTC, prakiraan hingga 384 jam.
- NOMADS — NOAA Operational Model Archive and Distribution System — Server distribusi real-time GFS GRIB2 resolusi 0,25°/0,50°/1,00° beserta Grib Filter untuk subsetting variabel dan bbox spasial.
- NOMADS Grib Filter Migration Guide — Referensi parameter Grib Filter: nama variabel, level type, dan format URL untuk download subset Indonesia.
- cfgrib — GitHub ecmwf/cfgrib — Library Python untuk membaca GRIB2 sebagai xarray Dataset;
filter_by_keysuntuk memilih typeOfLevel dan level tertentu; lazy loading otomatis. - NOAA EPIC — AIGFS v1.0 Operational — Pengumuman 17 Desember 2025: AIGFS berbasis GraphCast resmi operasional bersama GFS tradisional, dengan peningkatan skill untuk track siklon tropis.
Mengapa Kita Membaca Model GFS Prakiraan cuaca berbasis NWP (Numerical Weather Prediction) bukan lagi eksklusif milik badan meteorologi bes...
