Asimilasi Data Radiance Satelit pada Weather Research and Forecasting Model (WRF) untuk Identifikasi Kejadian Hujan Lebat Skala Meso di Wilayah Sumatera Utara

Abstract

The geographical condition of the North Sumatra region which is located adjacent to the Indian Ocean and the Malacca Strait and is traversed by the Barisan mountains causes high convective activity. The convective system that is formed can cause rainfall over a wide area (mesoscale). This study was conducted to compare the predictions of rainfall output from the WRF model with and without assimilation, identify the convective system that causes mesoscale heavy rain, and the dynamics that support the growth of the convective system. The case studies in this study are 27 January 2019, 4 May 2019, 17 June 2020, and 14 September 2020. Assimilation was carried out using the 3D-Var technique and warm start mode on three assimilation schemes, namely DA-AMSU which used AMSU satellite data- A, DA-MHS which uses MHS satellite data, and DA-BOTH which uses AMSU-A and MHS satellite data. Verification of the model output is carried out using observation data (AWS, AAWS, and ARG) and GPM-IMERG data. The comparison of the output of the WRF model is done statistically. The identification of Cumulonimbus clouds is done with the difference between channel-08 (WV), channel-13 (IR), and channel-15 (I2) of Himawari-8 data with threshold1 being IR-I2 2K and threshold2 being IR-WV 3K. The WRF model simulation output data is used to complete the analysis of atmospheric dynamics on a global, regional, and local scale. The results showed that the assimilation of satellite data corrected the initial data of the WRF model, thereby increasing the accuracy of rainfall prediction. The DA_MHS scheme provides the best improvement with a final weighted performance score of 0.708. The threshold difference between IR, I2, and WV channels from Himawari-8 satellite data can detect clusters of Cumulonimbus clouds that cause heavy rain in the North Sumatra region. Of all global-scale phenomena, MJO has the most significant influence on the growth of convective clouds in the North Sumatra region. Atmospheric dynamics on a regional scale are influenced by disturbances in the form of eddy circulation which causes wind convergence to occur. Local-scale atmospheric conditions as a parameter of convective cloud growth are characterized by vertical velocity which is generally negative in all layers, negative vorticity in the lower layers, convergence in the lower layers (except in the growth phase), and relatively high air humidity and CAPE values.

Kondisi geografis wilayah Sumatera Utara yang terletak berdekatan dengan Samudera Hindia dan Selat Malaka serta dilalui oleh pegunungan Bukit Barisan menyebabkan tingginya aktivitas konvektif. Sistem konvektif yang terbentuk dapat menyebabkan curah hujan pada cakupan wilayah yang luas (skala meso). Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan prediksi curah hujan keluaran model WRF dengan dan tanpa asimilasi, mengidentifikasi sistem konvektif penyebab hujan lebat skala meso, serta dinamika yang mendukung pertumubuhan sistem konvektif tersebut. Studi kasus dalam penelitian ini adalah tanggal 27 Januari 2019, 4 Mei 2019, 17 Juni 2020 dan 14 September 2020. Asimilasi dilakukan dengan menggunakan teknik 3D-Var dan mode warm start pada tiga skema asimilasi, yaitu DA-AMSU yang menggunakan data satelit AMSU-A, DA-MHS yang menggunakan data satelit MHS, dan DA-BOTH yang menggunakan data satelit AMSU-A dan MHS. Verifikasi keluaran model dilakukan dengan menggunakan data observasi (AWS, AAWS, dan ARG) dan data GPM-IMERG. Perbandingan keluaran model WRF dilakukan secara statistik. Identifikasi awan Cumulonimbus dilakukan dengan selisih kanal-08 (WV), kanal-13 (IR), dan kanal-15 (I2) data Himawari-8 dengan threshold1 adalah IR-I2 ≤ 2K dan threshold2 adalah IR-WV ≤ 3K. Data keluaran simulasi model WRF digunakan untuk melengkapi analisis dinamika atmosfer skala global, regional, dan lokal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa asimilasi data satelit mengoreksi data awal model WRF, sehingga meningkatkan akurasi prediksi curah hujan. Skema DA_MHS memberikan peningkatan terbaik dengan skor kinerja tertimbang akhir 0,708. Threshold selisih kanal IR, I2, dan WV data satelit Himawari-8 dapat mendeteksi gugusan awan Cumulonimbus yang menyebabkan hujan lebat di wilayah Sumut. Dari seluruh fenomena skala global, MJO memberikan pengaruh yang paling signifikan terhadap pertumbuhan awan konvektif di wilayah Sumut. Dinamika atmosfer dalam skala regional dipengaruhi oleh adanya gangguan berupa sirkulasi Eddy yang menyebabkan terbantuknya konvergensi angin. Kondisi atmosfer skala lokal sebagai parameter pertumbuhan awan konvektif ditandai dengan kecepatan vertikal yang secara umum bernilai negatif pada semua lapisan, vortisitas negatif pada lapisan bawah, konvergensi pada lapisan bawah (kecuali pada fase pertumbuhan), serta nilai kelembapan udara dan nilai CAPE yang relatif tinggi.