Sumber: NASA Earth Observatory, menggunakan data MUR SST; gambar oleh Joshua Stevens ( halaman sumber ) Apa Itu Dipol Samudra Hindia Seba...
Rabu, 13 Mei 2026
Sumber: NASA Earth Observatory, menggunakan data MUR SST; gambar oleh Joshua Stevens (halaman sumber)
Apa Itu Dipol Samudra Hindia
Sebagian besar dari kita mengenal El Niño sebagai faktor utama kekeringan dan banjir di Indonesia. Tapi ada tetangga dekat ENSO yang pengaruhnya tidak kalah besar — Indian Ocean Dipole, atau disingkat IOD. Kita akan melihat bagaimana fenomena ini bekerja, mengapa peristiwa 2019 menjadi catatan ekstrem, dan apa konsekuensinya bagi pola curah hujan di tanah air.
IOD adalah fluktuasi suhu permukaan laut (SST) di Samudra Hindia tropis yang berlangsung secara periodik, biasanya mulai terbentuk sekitar Mei–Juni, mencapai puncak antara Agustus–Oktober, lalu meluruh saat monsun belahan selatan datang di akhir musim semi. Berbeda dari ENSO yang berpusat di Pasifik, IOD sepenuhnya berakar di Samudra Hindia — dan dampaknya terasa langsung di Indonesia, Sri Lanka, Australia, hingga Afrika Timur.
BMKG menempatkan Dipole Mode Index (DMI) sebagai salah satu indikator utama pemantauan variabilitas iklim yang memengaruhi curah hujan di Indonesia. Ketika DMI positif, curah hujan di Indonesia cenderung berkurang; ketika negatif, curah hujan cenderung meningkat, terutama di bagian barat Indonesia. Pemahaman terhadap IOD berarti pemahaman terhadap sebagian besar pola kering-basah yang tidak bisa dijelaskan oleh ENSO saja.
Bagaimana Dipol Samudra Hindia Bekerja
IOD didefinisikan secara kuantitatif melalui Dipole Mode Index. Berdasarkan definisi NOAA Climate.gov, DMI dihitung sebagai selisih antara anomali SST di dua kotak wilayah:
- Western box: 10°S–10°N, 50°–70°E (barat laut Samudra Hindia, sekitar Teluk Aden dan Laut Arab)
- Eastern box: 10°S–0°, 90°–110°E (timur laut Samudra Hindia, perairan barat Sumatra dan Jawa)
$$\text{DMI} = \text{SST anomaly}_\text{western box} - \text{SST anomaly}_\text{eastern box}$$
Ketika DMI positif, SST di barat lebih hangat dari normal dan di timur lebih dingin dari normal. Ketika negatif, pola sebaliknya terjadi.
Skema mekanisme fase positif dan negatif IOD: perbedaan SST mendorong perubahan pola konveksi dan angin yang pada akhirnya memengaruhi distribusi curah hujan.
Mekanisme intinya adalah Bjerknes feedback yang mirip dengan ENSO namun beroperasi di basin yang berbeda. Pada fase positif, SST yang lebih dingin di timur melemahkan angin barat di atas ekuator Samudra Hindia. Melemahnya angin barat berarti transport uap air dari Samudra Hindia menuju Indonesia dan Australia bagian barat daya berkurang drastis. Hasilnya adalah defisit curah hujan yang bisa berlangsung selama berbulan-bulan di musim kering.
Fase negatif IOD bekerja sebaliknya: SST yang lebih hangat di timur memperkuat konveksi di atas perairan barat Sumatra dan Jawa, angin barat menguat, dan kelembapan yang masuk ke daratan meningkat. BOM mencatat bahwa IOD punya pengaruh lebih signifikan terhadap curah hujan Australia bagian tenggara dibanding ENSO selama periode austral winter–spring.
Peristiwa Ekstrem 2019 sebagai IOD Terkuat dalam Empat Dekade
Pada pertengahan 2019, IOD mulai terbentuk secara perlahan. Tapi September datang dengan lonjakan yang tidak biasa: angin timur yang kuat mempercepat pendinginan SST di perairan barat Sumatra dan Jawa, sementara SST di barat Samudra Hindia terus naik. Hasilnya adalah positive IOD paling ekstrem dalam setidaknya 40 tahun rekaman instrumental, dengan nilai DMI pada Oktober 2019 tercatat sebagai yang tertinggi sejak 1979.
Yang membuat 2019 luar biasa bukan hanya besarnya nilai DMI, melainkan bahwa peristiwa ini terjadi di bawah kondisi ENSO-neutral. Biasanya, positive IOD dipicu oleh angin timur yang juga menjadi bagian dari mekanisme El Niño. Tapi 2019 membuktikan bahwa IOD bisa berkembang secara independen, tanpa dukungan Pasifik tropis.
Sumber: NOAA Climate.gov, berdasarkan data ERSSTv5 (halaman sumber)
Grafik DMI 1979–2019 di atas memperlihatkan konteks multi-dekade: ada beberapa episode positif kuat sebelumnya, termasuk 1994 dan 1997, tapi tidak ada yang mendekati puncak 2019. Menurut NOAA Climate.gov, 2019 adalah peristiwa terkuat dalam setidaknya 40 tahun, sementara NASA Earth Observatory menyebutnya terkuat dalam 60 tahun berdasarkan perkiraan proxy yang lebih panjang.
Dampaknya terasa luas. Di Laut Arab, anomali SST yang hangat memicu aktivitas siklon yang tidak biasa — NASA Earth Observatory mendokumentasikan musim siklon North Indian Ocean yang sangat aktif sebagai konsekuensi langsung dari IOD 2019. Di Indonesia, kekeringan panjang di Sumatra dan Kalimantan memperpanjang musim kebakaran hutan. Di Australia, 2019 menjadi panggung bencana: "the extreme positive IOD event was a major player in Australia's catastrophic bushfire season", sebagaimana ditulis NOAA Climate.gov. Gabungan IOD positif ekstrem dan kondisi kering di daratan menghasilkan kondisi yang sempurna untuk kebakaran besar.
Dampak IOD pada Curah Hujan Indonesia dan Australia
Pola dampak IOD terhadap curah hujan sudah cukup konsisten di berbagai episode historis. Pada fase positif, melemahnya transport kelembapan dari barat menyebabkan defisit curah hujan yang signifikan di Indonesia, terutama di bagian barat dan selatan. Australia bagian tenggara juga terdampak — BOM mencatat bahwa positive IOD melemahkan angin barat melintasi Samudra Hindia, mengurangi transport kelembapan ke bagian selatan Australia, dan menghasilkan curah hujan musim dingin–semi yang jauh di bawah rata-rata.
Episode 1997 menjadi contoh bagaimana kombinasi bisa memperburuk situasi secara dramatis. Positive IOD yang kuat bertepatan dengan El Niño yang juga kuat, dan hasilnya adalah salah satu kekeringan terparah dalam catatan modern Indonesia. Kebakaran hutan skala besar melanda Sumatra dan Kalimantan, melepaskan kabut asap yang menutupi sebagian besar Asia Tenggara selama berbulan-bulan.
Di sisi lain, fase negatif bisa membawa curah hujan berlebih. BOM mencatat bahwa dua dari tiga tahun terbasah dalam catatan Australia — 1974 dan 2010 — terjadi di bawah kombinasi La Niña dan negative IOD yang saling memperkuat. Negative IOD saja sudah meningkatkan transport uap air ke arah daratan; ditambah La Niña yang juga membawa SST Pasifik Barat lebih hangat dari normal, hasilnya adalah kondisi banjir ekstrem di Australia pada 2010.
Ke depan, proyeksi iklim memberikan peringatan yang perlu diperhatikan. NOAA Climate.gov mengutip bahwa extreme positive IOD events diproyeksikan terjadi hampir tiga kali lebih sering di abad ke-21 dibanding abad ke-20. BMKG juga memasukkan analisis ENSO–IOD terkopel dalam produk prakiraan musiman rutinnya, dengan catatan bahwa co-occurrence positive IOD dan El Niño memperkuat risiko kekeringan di Indonesia dibanding masing-masing fenomena secara terpisah. Pemantauan DMI secara kontinu bukan sekadar akademik — ini bagian langsung dari sistem peringatan dini curah hujan.
Untuk 2025, BMKG memproyeksikan IOD tetap berada di fase netral sepanjang tahun, dengan indeks berkisar antara \(-0{,}42\) hingga \(+0{,}22\). Artinya tidak ada sinyal IOD kuat yang diharapkan memperburuk atau memperlancar curah hujan secara signifikan di luar variabilitas normal.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id — kunjungi https://meteo.my.id untuk ulasan ENSO, MJO, dan fenomena iklim lain yang memengaruhi cuaca Indonesia.
Referensi
- Meet ENSO's Neighbor, the Indian Ocean Dipole — NOAA Climate.gov — Penjelasan otoritatif tentang definisi DMI, koordinat box SST, fase IOD, peristiwa 2019, dan proyeksi frekuensi IOD ekstrem di masa depan.
- Indian Ocean Climate Influences — Indian Ocean Dipole | Bureau of Meteorology — Halaman pemantauan IOD dari BOM Australia, mencakup dampak fase IOD terhadap curah hujan Australia dan Indonesia, serta interaksi dengan La Niña.
- Spate of Cyclones in the North Indian Ocean — NASA Earth Observatory — Dokumentasi peristiwa IOD 2019 dengan citra satelit SST anomali MUR, termasuk dampaknya terhadap aktivitas siklon di Laut Arab.
- Climate Outlook 2025 — BMKG — Prakiraan iklim resmi BMKG untuk 2025, mencakup pemantauan DMI sebagai indikator utama variabilitas curah hujan Indonesia dan proyeksi fase IOD netral sepanjang 2025.
- Download Climate Timeseries: DMI — NOAA Physical Sciences Laboratory — Sumber data DMI bulanan dari NOAA PSL berbasis HadISST1.1, mencakup Januari 1870 hingga mendekati kini, dengan definisi box SST sesuai Saji & Yamagata (2003).
Selasa, 12 Mei 2026
Pentingnya Tekanan Permukaan untuk Meteorologi Tropis
Tekanan permukaan laut — lebih dikenal dengan singkatan MSL (mean sea level pressure) — adalah variabel paling mendasar dalam analisis cuaca sinoptik. Setiap peta cuaca global yang kita lihat, dari prakiraan BMKG hingga model GFS, dibangun di atas distribusi MSL. Nilai MSL menentukan di mana angin mengalir, di mana udara naik, dan pada akhirnya, di mana hujan turun.
Di daerah tropis seperti Indonesia, MSL berada di sekitar \(1{,}013\ \text{hPa}\) pada kondisi normal. Zona bertekanan rendah di sekitar ekuator dikenal sebagai ITCZ (Intertropical Convergence Zone) — sabuk tempat angin pasat dari Belahan Bumi Utara dan Selatan bertemu dan memicu konveksi intens. ITCZ bermigrasi musiman melintasi khatulistiwa dan secara langsung memengaruhi kapan musim hujan datang di tiap wilayah Indonesia.
Sumber: NASA Earth Observatory — The Intertropical Convergence Zone (GOES-11 composite, domain publik)
Semakin rapat isobar pada peta sinoptik, semakin kencang angin di area tersebut. Sistem bertekanan tinggi (biasanya \(\geq 1{,}020\ \text{hPa}\)) identik dengan cuaca cerah dan angin lemah, sedangkan sistem tekanan rendah berasosiasi dengan awan tebal dan hujan. Memahami distribusi MSL adalah kunci untuk membaca peta cuaca dan menginterpretasikan dinamika monsun Asia-Australia yang sangat memengaruhi iklim Indonesia.
Mengenal Reanalisis ERA5 dan Variabel MSL
ERA5 adalah reanalisis generasi kelima dari ECMWF yang mencakup data global sejak Januari 1940 hingga kini. Data diperbarui harian dengan latensi sekitar lima hari. Yang membedakan ERA5 dari produk serupa adalah metode asimilasi datanya: 4D-Var dengan model IFS CY41R2, yang mengintegrasikan jutaan observasi — balon radiosonde, satelit, pelampung laut, dan pesawat — ke dalam model fisika atmosfer yang konsisten.
Secara teknis, ERA5 tersedia pada grid \(0{,}25°\ \times\ 0{,}25°\) (sekitar 31 km) dengan lebih dari 200 variabel atmosfer dan permukaan. Variabel yang kita gunakan dalam tutorial ini adalah msl — mean sea level pressure — dengan satuan Pascal (Pa). Untuk interpretasi meteorologi standar, nilainya perlu dikonversi ke hPa dengan membagi 100.
File yang kita gunakan sudah tersedia lokal di /data/era5/era5_msl_indonesia_2024_6h.nc, mencakup domain Indonesia [6N, 95E, -11S, 141E] sepanjang tahun 2024 dengan interval 6 jam. Tidak perlu registrasi CDS atau instalasi cdsapi — data siap pakai langsung dari cache.
Memuat dan Memeriksa Data ERA5 MSL
Kita mulai dengan membuka file NetCDF menggunakan xarray dan memeriksa struktur dataset: dimensi, koordinat, dan atribut variabel. Langkah ini penting sebelum analisis apa pun — kita perlu tahu nama dimensi waktu (kadang valid_time, kadang time), rentang koordinat lat/lon, dan satuan variabel.
import xarray as xr
import numpy as np
# Buka file cached — tidak perlu cdsapi
ds = xr.open_dataset("/data/era5/era5_msl_indonesia_2024_6h.nc")
print("=== Dataset ERA5 MSL ===")
print(ds)
# Cek nama dimensi waktu yang tersedia
time_dim = "valid_time" if "valid_time" in ds.dims else "time"
print(f"\nDimensi waktu: {time_dim}")
print(f"Jumlah timestep: {ds.dims[time_dim]}")
# Rentang waktu
t_coords = ds[time_dim].values
print(f"Awal: {t_coords[0]}")
print(f"Akhir: {t_coords[-1]}")
# Variabel dan atributnya
msl = ds["msl"]
print(f"\nVariabel MSL — shape: {msl.shape}")
print(f"Satuan: {msl.attrs.get('units', 'tidak tercatat')}")
print(f"Long name: {msl.attrs.get('long_name', '-')}")
# Contoh slice: nilai MSL (Pa) untuk beberapa koordinat pertama
sample = msl.isel(**{time_dim: 0})
print(f"\nSlice t=0, lat range: [{float(ds.latitude.min()):.2f}, {float(ds.latitude.max()):.2f}]")
print(f"Slice t=0, lon range: [{float(ds.longitude.min()):.2f}, {float(ds.longitude.max()):.2f}]")
print(f"Nilai MSL t=0 (Pa): min={float(sample.min()):.1f}, max={float(sample.max()):.1f}, mean={float(sample.mean()):.1f}")
=== Dataset ERA5 MSL ===
<xarray.Dataset> Size: 75MB
Dimensions: (valid_time: 1464, latitude: 69, longitude: 185)
Coordinates:
* valid_time (valid_time) datetime64[ns] 12kB 2024-01-01 ... 2024-12-31T18...
expver (valid_time) <U4 23kB ...
* latitude (latitude) float64 552B 6.0 5.75 5.5 5.25 ... -10.5 -10.75 -11.0
* longitude (longitude) float64 1kB 95.0 95.25 95.5 ... 140.5 140.8 141.0
number int64 8B ...
Data variables:
msl (valid_time, latitude, longitude) float32 75MB ...
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: 2026-05-10T03:54 GRIB to CDM+CF via cfgrib-0.9.1...
Dimensi waktu: valid_time
Jumlah timestep: 1464
Awal: 2024-01-01T00:00:00.000000000
Akhir: 2024-12-31T18:00:00.000000000
Variabel MSL — shape: (1464, 69, 185)
Satuan: Pa
Long name: Mean sea level pressure
Slice t=0, lat range: [-11.00, 6.00]
Slice t=0, lon range: [95.00, 141.00]
Nilai MSL t=0 (Pa): min=100936.0, max=102060.0, mean=101120.6
Output di atas memperlihatkan dimensi dataset dan rentang nilai MSL dalam Pa. Perhatikan bahwa nilai sekitar 100.000–102.000 Pa setara dengan 1.000–1.020 hPa — angka yang wajar untuk kawasan tropis. Di sini kita juga menyimpan variabel ds, msl, dan time_dim sebagai globals notebook yang akan digunakan oleh snippet berikutnya.
Statistik Tekanan Permukaan di Indonesia Tahun 2024
Setelah verifikasi struktur data, kita lanjutkan ke analisis statistik. Snippet ini mengonversi MSL dari Pa ke hPa, lalu menghitung rata-rata domain bulanan sepanjang 2024. Pola musiman akan muncul: tekanan cenderung lebih rendah saat ITCZ aktif di atas wilayah Indonesia (umumnya November–Maret), dan sedikit lebih tinggi saat puncak musim kemarau (Juli–Agustus).
Tekanan standar permukaan laut adalah \(1{,}013{,}25\ \text{hPa}\). Sistem bertekanan tinggi yang sering mempengaruhi Indonesia dari selatan (high Australia) dapat mendorong nilai domain mean mendekati \(1{,}015\ \text{hPa}\) atau lebih, sementara saat monsun barat aktif nilai domain mean bisa turun ke sekitar \(1{,}009\text{–}1{,}011\ \text{hPa}\).
import pandas as pd
# Konversi Pa → hPa
msl_hpa = msl / 100.0
# Statistik domain keseluruhan 2024
print("=== Statistik Domain Keseluruhan 2024 ===")
print(f"Mean MSL: {float(msl_hpa.mean()):.3f} hPa")
print(f"Min MSL : {float(msl_hpa.min()):.3f} hPa")
print(f"Max MSL : {float(msl_hpa.max()):.3f} hPa")
# Rata-rata domain bulanan
# Buat series bulanan dengan groupby pada dimensi waktu
t_coords = ds[time_dim].values
# Konversi ke pandas Timestamp agar groupby bulan mudah
t_index = pd.DatetimeIndex(t_coords)
months = t_index.month
monthly_means = {}
monthly_mins = {}
monthly_maxs = {}
for m in range(1, 13):
mask = months == m
if mask.sum() == 0:
continue
subset = msl_hpa.isel(**{time_dim: mask})
monthly_means[m] = float(subset.mean())
monthly_mins[m] = float(subset.min())
monthly_maxs[m] = float(subset.max())
month_names = ["Jan","Feb","Mar","Apr","Mei","Jun",
"Jul","Agt","Sep","Okt","Nov","Des"]
df = pd.DataFrame({
"Bulan": [month_names[m-1] for m in monthly_means.keys()],
"Mean (hPa)": [f"{v:.3f}" for v in monthly_means.values()],
"Min (hPa)": [f"{v:.3f}" for v in monthly_mins.values()],
"Max (hPa)": [f"{v:.3f}" for v in monthly_maxs.values()],
})
df.index = list(monthly_means.keys())
df.index.name = "Bln"
print("\n=== Statistik Bulanan MSL (hPa) ===")
print(df.to_string())
=== Statistik Domain Keseluruhan 2024 ===
Mean MSL: 1010.145 hPa
Min MSL : 998.804 hPa
Max MSL : 1024.464 hPa
=== Statistik Bulanan MSL (hPa) ===
Bulan Mean (hPa) Min (hPa) Max (hPa)
Bln
1 Jan 1010.281 1000.414 1022.977
2 Feb 1011.335 1003.281 1023.496
3 Mar 1010.472 999.992 1024.464
4 Apr 1009.301 1003.250 1022.324
5 Mei 1009.536 1002.482 1022.443
6 Jun 1010.955 1005.416 1023.788
7 Jul 1010.802 1003.964 1022.919
8 Agt 1011.186 1004.751 1022.778
9 Sep 1010.217 1002.064 1023.141
10 Okt 1010.285 1003.549 1022.864
11 Nov 1009.024 998.804 1022.285
12 Des 1008.392 999.931 1022.694
Tabel bulanan ini menunjukkan pola musiman MSL di domain Indonesia. Bulan-bulan dengan nilai mean rendah berasosiasi dengan aktivitas ITCZ dan monsun barat yang kuat — periode di mana curah hujan di sebagian besar Jawa, Kalimantan, dan Sulawesi cenderung tinggi. Nilai max per bulan mencerminkan pengaruh sistem tekanan tinggi Australia yang sesekali menembus ke utara ekuator, terutama di musim kemarau.
Pola Spasial dan Identifikasi Sistem Tekanan
Statistik domain memberikan gambaran rata-rata, tetapi distribusi spasial MSL jauh lebih informatif untuk analisis sinoptik. Pada satu snapshot waktu, kita bisa melihat di mana posisi trough (palung tekanan rendah) dan ridge (punggungan tekanan tinggi), yang berhubungan langsung dengan pola angin dan curah hujan.
Kita pilih satu timestamp di bulan Agustus 2024 — puncak musim kemarau sekaligus periode aktif Southeast Monsoon. Pada periode ini, tekanan tinggi Australia biasanya cukup kuat dan mendorong aliran angin tenggara ke wilayah Indonesia bagian selatan. Di saat bersamaan, ITCZ masih aktif di utara ekuator, menciptakan gradien tekanan yang menarik.
Profil tekanan meridional Agustus: ITCZ bertekanan rendah di utara, ridge ekuatorial Papua di tengah domain, dan Australian High di selatan bbox.
# Pilih snapshot: 2024-08-15 12:00 UTC menggunakan sel(method="nearest")
snapshot = msl_hpa.sel(**{time_dim: "2024-08-15T12:00"}, method="nearest")
snap_time = snapshot[time_dim].values
print(f"Snapshot: {snap_time}")
print(f"\n=== Statistik Spasial (hPa) ===")
print(f"Mean : {float(snapshot.mean()):.3f}")
print(f"Min : {float(snapshot.min()):.3f}")
print(f"Max : {float(snapshot.max()):.3f}")
print(f"Std : {float(snapshot.std()):.3f}")
# Lokasi minimum (low pressure system)
flat_min = int(np.argmin(snapshot.values))
min_idx = np.unravel_index(flat_min, snapshot.shape)
lat_min = float(snapshot.latitude.values[min_idx[0]])
lon_min = float(snapshot.longitude.values[min_idx[1]])
val_min = float(snapshot.values[min_idx])
# Lokasi maksimum (high pressure system)
flat_max = int(np.argmax(snapshot.values))
max_idx = np.unravel_index(flat_max, snapshot.shape)
lat_max = float(snapshot.latitude.values[max_idx[0]])
lon_max = float(snapshot.longitude.values[max_idx[1]])
val_max = float(snapshot.values[max_idx])
print(f"\n=== Sistem Tekanan Rendah ===")
print(f"Nilai : {val_min:.2f} hPa")
print(f"Lokasi : {lat_min:.2f}°, {lon_min:.2f}°")
print(f"\n=== Sistem Tekanan Tinggi ===")
print(f"Nilai : {val_max:.2f} hPa")
print(f"Lokasi : {lat_max:.2f}°, {lon_max:.2f}°")
grad = val_max - val_min
print(f"\nGradien tekanan domain: {grad:.2f} hPa")
Snapshot: 2024-08-15T12:00:00.000000000
=== Statistik Spasial (hPa) ===
Mean : 1009.932
Min : 1006.731
Max : 1020.403
Std : 1.619
=== Sistem Tekanan Rendah ===
Nilai : 1006.73 hPa
Lokasi : 6.00°, 95.00°
=== Sistem Tekanan Tinggi ===
Nilai : 1020.40 hPa
Lokasi : -4.00°, 137.25°
Gradien tekanan domain: 13.67 hPa
Hasil di atas memperlihatkan bahwa nilai maksimum domain (~1020,4 hPa) berada di sekitar -4°S, 137°E — ini bukan Australian High itu sendiri, melainkan sebuah ridge dalam domain di atas Papua ekuatorial; Australian High yang sebenarnya berpusat di sekitar 30–35°S, di luar batas selatan bbox (-11°S) yang kita gunakan. Pengaruh High Australia terhadap Indonesia terlihat secara tidak langsung melalui aliran angin tenggara yang memasuki domain dari batas selatan. Sebaliknya, minimum domain (~1006,7 hPa) di 6°N, 95°E konsisten dengan posisi ITCZ boreal summer yang saat Agustus bergeser ke utara ekuator.
Perlu dicatat bahwa di daerah tropis, interpretasi MSL berbeda dari lintang tengah. Efek Coriolis yang lemah berarti angin tidak berputar rapi mengikuti isobar seperti di ekstratropis. Karena itu, meteorolog tropis lebih sering menggunakan streamline (garis aliran) daripada isobar untuk analisis angin, meski MSL tetap dipakai untuk identifikasi sistem.
Langkah Selanjutnya dan Kombinasi dengan Variabel Lain
Dari tutorial ini kita telah menguasai tiga langkah dasar analisis MSL dengan ERA5: membuka dan memverifikasi file NetCDF, menghitung statistik bulanan untuk melihat siklus musiman, dan mengekstrak pola spasial pada satu snapshot untuk identifikasi sistem tekanan.
Langkah natural berikutnya adalah menggabungkan MSL dengan variabel lain dari cache ERA5 yang sama:
- Angin permukaan (u10, v10): hitung kecepatan dan arah angin, plot streamline untuk melihat pola konvergensi di sekitar trough.
- Curah hujan (tp): overlay MSL dan total precipitation — area tekanan rendah biasanya berkorespondensi dengan akumulasi hujan tinggi.
- Animasi time series: loop over timestep dan render peta MSL bergerak untuk melihat migrasi ITCZ dan pergeseran palung monsun sepanjang tahun.
Seluruh variabel tersebut tersedia di direktori /data/era5/ dengan format dan konvensi koordinat yang sama — bisa langsung dibuka dengan pola yang sama di snippet-1.
Alur analisis dari loading data ERA5 MSL hingga interpretasi sinoptik.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id (https://meteo.my.id) — termasuk tutorial analisis angin permukaan, geopotential 500 hPa, dan komputasi indeks stabilitas dari data pressure-level ERA5.
Referensi
- ERA5: data documentation — Dokumentasi teknis resmi ERA5 dari ECMWF, mencakup variabel, resolusi, metode asimilasi 4D-Var, dan format data.
- Climate reanalysis | Copernicus — Penjelasan umum tentang reanalisis ERA5 dari Copernicus Climate Change Service, termasuk cakupan temporal dan resolusi spasial.
- The art of the chart: how to read a weather map — Panduan BOM Australia untuk membaca peta sinoptik, termasuk interpretasi isobar, sistem tekanan tinggi/rendah, dan palung monsun.
- The Intertropical Convergence Zone — Penjelasan NASA Earth Observatory tentang ITCZ, mekanisme konvergensi angin pasat, dan dampaknya terhadap curah hujan tropis.
- Annual Migration of the Tropical Rain Belt — Artikel NOAA Climate.gov tentang migrasi musiman sabuk hujan tropis dan kaitannya dengan onset monsun Asia Tenggara.
Pentingnya Tekanan Permukaan untuk Meteorologi Tropis Tekanan permukaan laut — lebih dikenal dengan singkatan MSL (mean sea level pressure...
