ANALISIS DISPERSI PENCEMAR UDARA PM 10 DI KOTA

## BANDUNG MENGGUNAKAN WRFCHEM DATA ASIMILASI
PM 10 AIR POLLUTION DISPERSION ANALYSIS IN BANDUNG CITY USING WRFCHEM DATA ASSIMILATION
Alvin Pratama 1 dan Asep Sofyan 2
Program Magister Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No. 10 Bandung 40132
Email: 1 alvinprtama@gmail.com dan 2 asepsofyan@gmail.
Abstrak: Pencemaran udara merupakan salah satu permasalahan utama di kota-kota besar di Indonesia, salah  satunya  Kota  Bandung.  Permasalahan ini muncul  akibat  semakin  tingginya  kebutuhan  dan tingkat aktivitas yang dilakukan oleh manusia. Hal ini menjadi salah satu pemicu semakin tingginya konsentrasi polutan di atmosfer yang dapat memengaruhi kehidupan manusia ataupun ekosistem. Di atmosfer, tingkat konsentrasi  dan  pergerakan  polutan  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  seperti  kondisi  meteorologi, karakteristik  topografi,  dan  sumber  emisi.  Untuk  mengetahui  pesebaran  dan  tingkat konsentrasi  polutan tersebut, dilakukan simulasi menggunakan model WRFCHEM. Simulasi ini memanfaatkan data Automatic Weather  Station dan  data  inventarisasi  emisi  Kota  Bandung  menggunakan  metode  asimilasi.  Dari  hasil simulasi  diperoleh  bahwa  emisi  terbesar  kota  Bandung  bersumber  dari  kendaraan  bermotor  yang didominasi di bagian selatan yaitu tol Padaleunyi dan Jalan Soekarno Hatta. Sedangkan pemanfaatan data asimilasi  dalam  model  WRFDA,  mampu  meningkatkan  akurasi  parameter  meteorologi  dari  hingga  7%. Pesebaran polutan di kota Bandung sangat dipengaruhi oleh faktor lokal dan fenomena monsun. Pada bulan kering, polutan cenderung tersebar ke arah utara dan barat, sedangkan pada bulan basah cenderung tersebar ke arah selatan dan timur. Selain itu, tingginya kecepatan angin pada bulan kering (dari arah selatan dan tenggara) dan karakter topografi yang datar (di selatan) menyebabkan PM10 tersebar hingga keluar Kota Bandung. Sedangkan pada bulan basah, pelemahan kecepatan angin akibat topografi yang komplek di utara Kota Bandung meyebabkan PM10 cenderung tidak terdispersi dengan baik. Dari hasil simulasi tersebut, juga terdapat beberapa daerah yang perlu menjadi prioritas pengelolaan kualitas udara jika dibandingkan dengan  baku  mutu  berdasarkan  PP  41  Tahun  1999.  Daerah-daerah  yang  perlu  mendapatkan  perhatian khusus diantaranya Rancabolang, Mekarjaya dan Pasirluyu.
Kata kunci: Pencemaran Udara, WRFCHEM, Asimilasi data, PM 10 , Kota Bandung
Abstract: Air pollution is one of the main problems in big cities in Indonesia, one of which is the city of Bandung. This problem arises due to the increasing needs and level of activity carried out by humans. This has  become  one  of  the  triggers  of  higher  concentrations  of  pollutants  in  the  atmosphere  that  can  affect human  life  or  ecosystems.  In  the  atmosphere,  the  level  of  concentration  and  movement  of  pollutants  is influenced by various factors, such as meteorological conditions, topographic characteristics, and emission sources. To find out the distribution and concentration level of these pollutants, simulations were carried out using the WRFCHEM model. This simulation utilizes Automatic Weather Station data and Bandung City emissions inventory data using the assimilation method. From the simulation results it was found that the biggest emissions of the city of Bandung were sourced from motor vehicles dominated in the southern part of the Padaleunyi toll road and Jalan Soekarno Hatta. While the use of assimilation data in the WRFDA model, can improve the accuracy of meteorological parameters from up to 7%. The spread of pollutants in the city of Bandung is strongly influenced by local factors and the phenomenon of the monsoon. In the dry month, pollutants tend to spread to the north and west, while in the wet months tend to spread to the south and east. In addition, the high wind speed in the dry months (from the south and southeast) and the flat topographic character (in the south) causes PM10 to spread out of the city of Bandung. Whereas in the wet month, the weakening of the wind speed due to the complex topography in the north of Bandung city causes PM10 to not be well dispersed. From the results of the simulation, there are also some areas that need to be prioritized in air quality management when compared with the quality standards based on PP 41 of 1999. Areas that need special attention include Rancabolang, Mekarjaya and Pasirluyu.
Keywords: Air Pollution, WRFCHEM, Data assimilation, PM10, Bandung City

## PENDAHULUAN
Pencemaran udara merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang memiliki pengaruh penting terhadap kehidupan manusia dan ekosistem. Pencemaran udara berasal dari  berbagai  sumber  seperti  pembakaran  batu  bara,  pembakaran  BBM  pada  sarana transportasi  (darat,  laut  dan  udara),  pembakaran  pada  proses  industri  dan  pengolahan limbah  domestik,  serta  zat  kimia  yang  langsung  diemisikan  ke  udara  oleh  kegiatan manusia. Saat ini, lebih dari 70% sumber pencemar di Indonesia berasal dari kendaraan bermotor,  terutama  di  kota-kota  besar  di  Indonesia  (Ismiyati  et  al,  1014).  Kandungan emisi  gas  buang  yang  dihasilkan  berupa  NO 2 ,  SO 2 ,  PM 10 ,  PM 2,5 ,  Pb  dan  O 3 .  Apabila jumlah polutan yang dihasilkan melebihi ambang batas ( threshold ) yang telah ditetapkan, maka  dapat  mempengaruhi  kesehatan  manusia,  kesuburan  daerah  pertanian  dan perkebunan,  bahkan  dapat  mempengaruhi  kerusakan  infrastruktur  untuk  jangka  waktu yang lebih lama.
Menurut  CAI-Asia  (2009)  menyatakan  bahwa  berdasarkan  hasil  pemantauan kualitas udara yang dilakukan di 10 kota besar di Indonesia pada tahun 2008, menunjukan bahwa  beberapa  kota  besar  di  Indonesia  memiliki  kualitas  udara  pada  kondisi  atau kategori  tidak  sehat  dengan  masing-masing  selama  18  hari,  9  hari,  1  hari  dan  6  hari berturut-turut  untuk  Jakarta,  Medan,  Surabaya,  Bandung  dan  Pontianak.  Sedangkan pengamatan yang dilakukan oleh Lestari selama 10 tahun di kota Bandung menunjukan bahwa  partikulat  halus  di  kota  Bandung  mempunyai  porsi  yang  cukup  besar  terhadap polutan  partikulat  yang  berukuran  10  mikrom  (PM 10 ).  Dari  hasil  studi  tersebut  juga menyatakan bahwa konsentrasi partikulat halus di kota Bandung sudah termasuk kategori membahayakan  (Lestari,  P.  2016).  Hal  ini  disebabkan  karena  konsentrasi  rata-rata tahunan di beberapa lokasi pengamatan di kota Bandung memiliki nilai diatas baku mutu rata-rata tahunan yang ditetapkan oleh WHO yaitu 20 μg/m 3 .
Faktor  meteorologi  merupakan  salah  satu  faktor  utama  dalam  proses  dinamika polutan  di  atmosfer  (J.  Holton,  2014).  Beberapa  parameter  meteorologi  seperti temperatur, kecepatan dan arah angin, stabilitas atmosfer dan tinggi pencampuran ( mixing height )  yang  berubah-ubah  setiap  waktu  menjadi  faktor  penting  bagi  proses  distribusi polutan.  Disisi  lain,  kondisi  meteorologi  di  suatu  wilayah  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor, salah satunya karakteristik topografi. Kota Bandung merupakan salah satu kota di Indonesia  yang  memiliki  karakteristik  topografi  yang  unik.  Hal  ini  disebabkan  karena
kota  Bandung  dikelilingi  oleh  dataran  yang  lebih  tinggi  dan  pegunungan  sehingga membentuk suatu cekungan ( basin ). Kondisi topografi seperti ini mempengaruhi sirkulasi atmosfer dan polutan di ota Bandung. Penelitian yang mengkaji tentang sirkulasi atmosfer di kota Bandung telah dilakukan oleh Megatroika (2013) pada musim kering tahun 2012 dan Kombara (2016) pada musim basah tahun 2015. Hasil dari kedua penelitian tersebut membuktikan bahwa topografi cekungan Bandung yang kompleks memberikan dampak terhadap  sirkulasi  angin  lembah  dan  angin  gunung  pada  musim  kering  maupun  basah (Kombara, Y.p. et al, 2016; Megatronika, 2013; Ramadhan, M, 2014). Penelitian  yang dilakukan  oleh  Megatroika  (2013)  dilakukan  menggunakan  SODAR  ( Sound  Detection Ranging )  sedangkan  Kombara  (2016)  berdasarkan  data  observasi  AWS  ( Automatic Weather Station ) yang dipasang di beberapa lokasi di kota Bandung.
Salah satu model yang biasa digunakan untuk memodelkan kondisi udara ambien adalah  Weather Research and Forecasting with Chemical (WRF-CHEM)  (Faisal, I dan Sofyan,  A.  2019).  WRF-CHEM  adalah  model  cuaca  skala  regional  yang  memodelkan kondisi  meteorologi  dan  interaksinya  dengan  senyawa-senyawa  kimia  yang  ada  di atmosfer  secara  spasial  dan  temporal.  Simulasi  WRF-CHEM  menggunakan  inventori emisi regional dapat memperbaiki hasil simulasi serta menunjukan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan inventori emisi skala global (Faisal, I dan Sofyan, A. 2019)..
Pemanfaatan model cuaca numerik seperti WRF dalam menghasilkan parameter meteorologi  selalu  memiliki  permasalahan  pada  keadaan  awal  ( initial  condition )  dan syarat batas ( boundary condition ) yaitu dengan memberikan estimasi keadaan atmosfer saat  ini  ( initial  condition )  serta  syarat  batas  permukaan  dan  lateral  (Junnaedi,  2008). Menurut Junnaedi (2008), semakin akurat estimasi keadaan awal, maka semakin baik pula kualitas  parameter  meteorologi  yang  dihasilkan,  salah  satunya  dengan  memanfaatkan data stasiun seperti AWS ( Automatic Weather Station ) (Junnaedi, 2008). Oleh karena itu, untuk memperbaiki kondisi tersebut, maka pada penelitian  ini dilakukan asimilasi data AWS dengan data GFS ( Global Forecast  System ) menggunakan  model  WRF 3DVAR, sehingga memperbaiki kondisi awal model WRF di wilayah kajian. Asimilasi dengan data AWS  mampu  memperbaiki  fase  diurnal  dari  temperatur,  kelembaban,  dan  angin, meskipun  belum  mampu  dalam  memperbaiki  kemampuan  dalam  memprediksi  hujan secara  signifikan  (Junnaedi,  2008).  Selanjutnya,  penelitian  tentang  kemampuan  WRF data  asimilasi  dilakukan  oleh  Zhupanov,  dkk  (2012).  Dari  hasil  penelitian  tersebut
didapatkan  bahwa  tingkat  akurasi  prediksi  parameter  meteorologi  mengalami peningkatan  sebesar  10%  (Faisal,  I  dan  Sofyan,  A.  2019).  Sedangkan  berdasarkan penelitian oleh Rakesh & Goswarni (2015), menghasilkan bahwa data asimilasi mampu meningkatkan  kemampuan  model  dalam  memprediksi  curah  hujan  dan  mampu meningkatkan kemampuan keadaan awal ( initial condition ) dari model (Kumar, A. et al, 2016; Rakesh, V. et al, 2013).

## METODOLOGI
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  studi  literatur  yang  berkaitan  dengan kondisi  kota  Bandung  yang  meliputi  kondisi  geografis,  meteorologi  dan  aktivitas masyarakat;  inventarisasi  emisi;  pencemaran  partikulat;  model  meteorologi  serta penggunaan data asimilasi; dan pemanfaatan model WRF-CHEM dalam mensimulasikan pesebaran polutan.
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Mulai Studi Literatur Pengumpulan Data Data Observasi Meteorologi Data Inventarisasi Emisi Data GFS WRFDA WRFARW Penentuan model untuk faktor meteorologi Verifikasi Model WRFCHEM Faktor Meteorologi Pesebaran Polutan Kesimpualan & Saran
Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data-data  yang  terdiri  dari  data  observasi meteorologi,  data  inventarisasi  emisi,  dan  data  satelite  yaitu  GFS  ( Global  Forecasting System ). Data-data observasi tersebut (meteorologi dan emisi) digunakan sebagai inputan model  untuk  memperbaiki  kondisi  awal  dan  kondisi  batas  model.  Berikut  diagram  alir penelitian (Gambar 1).
Simulasi  model  WRF-CHEM  dilakukan  selama  4  hari  pada  musim  basah  dan musim kering tahun 2017 dengan resolusi spasial 1 km x 1 km dan resolusi temporal 1 jam di Kota Bandung dengan parameter polutan adalah PM 10 . Daerah kajian yang akan dianalisis merupakan kota Bandung yang berada di dalam domain 3 pada gambar 2.

## Gambar 2. Domain wilayah kajian dan pesebaran stasiun meteorologi
Untuk pengolahan data terdiri dari beberapa bagian, yaitu:
1) Pengolahan sumber titik dan area
Untuk menghitung beban emisi sumber titik dan area dilakukan menggunakan metode faktor  emisi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  3  jenis  data  masukan;  yaitu  informasi aktivitas, faktor emisi, dan informasi tentang efisiensi peralatan pengendalian emisi
(apabila  menggunakan  faktor  emisi  yang  tidak  mempertimbangkan  efisiensi peralatan). Persamaan dasar perhitungan emisi adalah:
𝐸 = 𝑅 𝑥 𝐹𝐸 (𝑡𝑎𝑛𝑝𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑛𝑑𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛) 𝑥 100 − 𝐶 100 (1)
Keterangan:
E = Beban emisi;
R = Tingkat aktivitas (misalnya, jumlah materi yang diproses)
FE = Faktor emisi, dengan asumsi tanpa pengendalian
C = Efisiensi peralatan pengendali (%)

## 2) Pengolahan sumber bergerak
Perhitungan  emisi  sumber  bergerak,  umumnya  menggunakan  metode  faktor  emisi. Untuk jaringan  jalan utama, emisi  diperlakukan sebagai sumber garis. Faktor emisi dipengaruhi  oleh  berbagai  parameter,  diantaranya  karakteristik  mesin,  teknologi kendaraan, karakteristik bahan bakar, usia dan perawatan kendaraan, dan penggunaan teknologi.  Dalam perhitungan emisi setiap kategori kendaraan pada suatu ruas jalan diasumsikan  memiliki  karakteristik  lalu  lintas  tetap  sehingga  perhitungannya  dapat dilakukan sebagai berikut.
𝑉𝐾𝑇 𝑗,𝑙𝑖𝑛𝑒 =   ∑ 𝑄 𝑗𝑖 𝑥 𝑙 𝑖 𝑛 𝑖=1 ; 𝐸 𝑐𝑗𝑖 = 𝑉𝐾𝑇 𝑗𝑖 𝑥 𝐸𝐹 𝑐𝑗 100−𝐶 100 (2) 𝐸 𝑐𝑗𝑖 =   𝑉𝐾𝑇 𝑗,𝑖 𝑥 𝐸𝐹 𝑐𝑗 100 − 𝐶 100 (3)
Keterangan:
VKT j, line = VKT ( Vehicle kilometer traveled ) kategori kendaraan j pada ruas jalan I yang dihitung sebagai sumber garis (km/tahun)
Q j, I = volume kendaraan dalam kategori j pada ruas jalan I (kendaraan/tahun) l i = panjang ruas jalan I (km)
E cji = emisi pencemar c untuk kendaraan kategori jalan j pada ruas jalan i C = efisiensi peralatan pengendalian emisi (%)
3) Proses model WRF-CHEM
Pada  dasarnya  terdapat  3  proses  utama  dalam  menjalankan  model  WRF-CHEM, yaitu:
 WPS  ( WRF  Pre-processing System).  WPS  terdiri  dari  3  set  program  yaitu geogrid,  ungrib  dan  metgrid .  Pada  dasarnya,  sistem  ini  berfungsi  untuk mempersiapkan  data  inputan  model. Geogrid berfungsi  dalam  mendefinisikan model  domain  dan  melakukan  interpolasi  statis  untuk  setiap  grid; Ungrib berfungsi untuk melakukan ekstraksi data dari from GRIB ; dan Metgrid berfungsi untuk  melakukan  interpolasi  secara  horizontal  terhadap  data  meteorologi  yang dihasilkan dari proses ekstraksi ungrib (Wu, L. et al, 2017).
 WRF model, terdiri dari program awal (real.exe) dan program integrasi numerik (wrf.exe).  Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  parameterisasi  yang  digunakan untuk melakukan simulasi kondisi atmosfer dan pesebaran polutan. Konfigurasi parameterisasi WRF mengikuti skema yang telah diterapkan oleh sistem prediksi cuaca di Laboratorium Analisis Meteorologi ITB. Skema parameterisasi tersebut telah diujicoba untuk daerah Kota Bandung. Berikut parameterisasi model WRF yang digunakan (Tabel 1).
Tabel 1. Konfigurasi parameterisasi WRF Proses Domain 1 Domain 2 Domain 3 Microphysics Lin et al. scheme Lin et al. scheme Lin et al. scheme Long wave radiation RRTM RRTM RRTM Short wave radation Goddard shortwave scheme Goddard shortwave scheme Goddard shortwave scheme Boundary layer scheme Mellor-Yamada- Janjic (Eta) TKE scheme Mellor-Yamada- Janjic (Eta) TKE scheme Mellor-Yamada- Janjic (Eta) TKE scheme Cumulus parameterization Grell Devenyi Ensemble Grell Devenyi Ensemble Grell Devenyi Ensemble Chemical parameterization RADM2 Chemistry and GOCART aerosols RADM2 Chemistry and GOCART aerosols RADM2 Chemistry and GOCART aerosols Emission input EDGAR-HTAP EDGAR-HTAP Emisi Lokal

## 4) Asimilasi Data
Pada  prinsipnya,  asimilasi  data  merupakan  proses  mengkombinasikan  semua informasi yang tersedia dari keadaan atmosfer pada suatu jendela waktu tertentu untuk menghasilkan  estimasi  kondisi  atmosfer  yang  valid  pada  waktu  analisis  yang  telah ditentukan. Sumber-sumber  informasi  yang digunakan untuk menghasilkan analisis antara lain pengamatan, prediksi sebelumnya ( background atau first-guess ), error dari prediksi  jangka  panjang  dan  hukum-hukum  fisika  ( Karlicky,  J.  et  al,  2017) .  Berikut persamaan dalam proses asimilasi data:
𝑥 𝑗 =   𝑥 𝑗 𝑏 + ∑ 𝑤(𝑖, 𝑗)(𝑦 𝑖 −   𝑥 𝑖 𝑏 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑤(𝑖, 𝑗) 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan:
j : koreksi pada grid point j 𝑤(𝑖, 𝑗) = 𝑅 2 −   𝑟 𝑖,𝑗 2 𝑅 2 −   𝑟 𝑖,𝑗 2 (5)
y i : observasi di grid point i w(i,j) : bobot dari y i di titik j Jika r i, j ≤ w(i,j) ; dan w(i,j) = 0 jika r i,j > R; r i,j : jarak antara titik I dan j; R: pengaruh radius
5) Verifikasi Data
Verifikasi  hasil  model  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan  dari  hasil model  dalam  mensimulasikan  faktor  meteorologi  dan  konsentrasi  polutan  dalam udara ambien. Metode verifikasi dilakukan dengan menghitung galat yang dihasilkan oleh model dan kesesuaian model dalam merepresentasikan kondisi sebenarnya.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ( 1 𝑛 ∑(Ŷ 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ) 1/2 (6)
Koefisien korelasi pearson digunakan untuk melihat kesesuaian hubungan antara hasil model dan hasil observasi sebenarnya.
𝑟 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) √(𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑥) 2 )(𝑛 ∑ 𝑦 2 −(∑ 𝑦) 2 ) (7)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Inventarisasi Emisi
Inventarisasi  emisi  dilakukan  untuk  mengetahui  emisi  yang  dikeluarkan  dari setiap  sumber  (Jenned,  M.L  dan  Dewi,  K,  2017).  Inventarisasi  emisi  kota  Bandung berasal  dari  beberapa  sumber  seperti  sumber  titik,  area  dan  garis.  Total  sumber  yang diinventarisir adalah 365 sumber. Data tersebut didigitasi dan dicek ulang dan kemudian dikonversi  dari  data  ascii  ke  raster  dengan  resolusi  1  km.  Berikut  total  emisi  di  kota Bandung dari berbagai sumber (Gambar 3).
Gambar 3. Total emisi PM10 (ton/tahun) dari berbagai sumber di Kota Bandung
Emisi  PM 10 dari  sumber  titik,  area  dan  garis  dijumlahkan  hingga  mendapatkan total emisi PM 10 di kota Bandung. Dari gambar 3 diperoleh bahwa sumber garis memiliki kontribusi paling besar dalam menyumbangkan emisi PM 10 dibandingkan dengan sumber lain. Sumber terbesar berada di bagian selatan, yaitu tol Padaleunyi dan jalan Soekarno- Hatta. Jumlah emisi dari kedua sumber tersebut memiliki nilai antara 180 – 430 ton/tahun. Selain  itu,  daerah  lain  seperti  jalan  Setiabudhi,  jalan  Ahmad  Yani  dan  Tol  Pasteur menyumbangkan emisi PM 10 yang cukup besar yaitu berkisar antara 55 – 180 ton/tahun.

## Verifikasi Parameter Meteorologi (WRFARW vs WRFDA)
Verifikasi data dilakukan dengan membandingkan data dari stasiun meteorologi terhadap  hasil  model  yang  dikeluarkan  oleh  model  WRFARW  dengan  konfigurasi terhadap parameterisasi; dan hasil model WRFDA dengan konfigurasi parameterisasi dan kondisi  awal  dan  batas  dari  data  lapangan.  Verifikasi  dilakukan  untuk  parameter temperatur, kecepatan angin dan kelembaban. Secara umum, pemanfaatan data asimilasi mampu meningkatkan korelasi parameter cuaca dan menurunkan error seperti pada tabel 2,  terutama  untuk  parameter  kecepatan  angin.  Berikut  pengaruh  penggunaan  data asimilasi terhadap akurasi dan RMSE dari hasil model WRF.
Tabel 2. Tabel pengaruh penggunaan data asimilasi terhadap
akurasi dan RMSE model Stasiun Parameter Bulan Basah Bulan Kering T Ws Hum T Ws Hum Sukamandi Korelasi -0.8%  +7.9% -2.5% +0.6%  +2.5%  -1.1% RMSE 0.00 0.00 0.00 -0.013  -0.116  -0.001 Stageof Cemara Korelasi -1.6%  +2.1% +1.4% +0.4%  +2.1%  +3.6% RMSE +0.016  -0.073 -0.292 -0.112  -0.083  -0.508 Cikancung Korelasi +1.6%  +1.2% +2.5% - - - RMSE -0.04 +0.02 -0.59 - - -
Secara  umum  model  WRFDA  dengan  intervensi  data  lapangan  mampu meningkatkan  akurasi  parameter  meteorologi  hingga  1  -  7%  dan  menurunkan  error sebesar 0 - 1%.

## Karakteristik Meteorologi di Kota Bandung
Bandung merupakan salah satu wilayah yang memiliki topografi kompleks yang dibentuk  oleh  gunung-gunung  di  sekelilingnya.  Adanya  gunung-gunung  membuat wilayah  Bandung  menyerupai  sebuah  cekungan  sehingga  sering  disebut  sebagai cekungan  Bandung  (Ismiyati.  et  al,  1014).  Karakteristik  berupa  cekungan  seperti  itu menyebabkan  terbentuknya  sirkulasi  lokal  berupa  angin  anabatik  dan  angin  katabatik (angin  lembah  dan  angin  gunung).  Berikut  hasil  simulasi  arah  dan  kecepatan  angin  di Kota Bandung (Gambar 4).
(a) At 13.00 P.M (b) At 02.00 A.M
Gambar 4. Hasil simulasi kecepatan dan arah angin di bulan basah (kanan) dan bulan kering (kiri).
Sirkulasi angin di Kota Bandung sangat dipengaruhi oleh faktor lokal, konvektif dan  gradien  temperatur.  Pada  bulan  basah,  interaksi  antara  angin  lokal  dengan  angin konvektif sangat berpengaruh pada sirkulasi angin. Pola konvektif di darat yang umum terjadi adalah aktivitas konvektif maksimum pada siang hari dan disusul dengan kejadian hujan pada sore atau malam harinya [1]. Pengaruh aktivitas konvektif terhadap sirkulasi angin lokal bisa memperkuat atau mengubah pola yang sudah ada. Menurut Ramadhan (2014), aktivitas konvektif di cekungan Bandung mempengaruhi pergerakkan pola angin
lokal pada musim hujan, sehingga pola angin lokal di musim hujan berbeda dengan pola di musim kemarau (Ramadhan, M, 2014).
Pengaruh proses konvektif dan hujan yang dominan di Kota Bandung saat bulan basah  dibandingkan  saat  bulan  kering  (Gambar  5)  menyebabkan  perubahan  arah pergerakkan  angin.  Peristiwa  tersebut  menyebabkan  arah  angin  pada  saat  bulan  basah mengalami pembelokkan ke arah selatan. Hal ini didukung dengan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Ramadhan  (2014).  Dalam  penelitian  tersebut  disebutkan  bahwa terjadi pembelokkan arah angin ke arah pegunungan  selatan pada pukul 09.00  –  18.00 WIB disebabkan karena adanya aktivitas konvektif di musim hujan. Hal berbeda terjadi saat  musim  kering,  perbedaan  temperatur  yang  cukup  signifikan  antara  daerah  gunung dan  lembah;  kurangnya  aktivitas  konvektif;  dan  diperkuat  dengan  angin  monsun  yang berasal  dari  australia  menyebabkan  peristiwa  angin  lembah  dapat  terlihat  dengan  jelas (Ramadhan, M, 2014).
Gambar 5 Aktivitas hujan konvektif di Kota Bandung tahun 2017 (Sumber: BMKG)
Pada  saat temperatur  udara  di  gunung  lebih  dingin  dibandingkan  temperatur  di lembah, terlihat bahwa pergerakkan angin ke arah selatan dari dataran tinggi di lembang ke kota Bandung memiliki suatu perbedaan. Angin gunung yang bertiup pada saat musim kering memiliki kecepatan yang lebih cepat dibandingkan pada saat musim basah. Hal ini disebabkan karena gradien temperatur yang terjadi pada musim basah yang tidak terlalu besar  akibat  pengaruh  curah  hujan  dan  proses  konveksi,  sehingga  perpindahan  kolom udara dingin dari puncak gunung ke bagian lembah berlangsung tidak terlalu lama. Hal
ini menyebabkan temperatur antara puncak gunung dengan bagian lembah menjadi tidak berbeda jauh. Gradien temperatur yang tidak terlalu besar menyebabkan kecepatan angin pada musim basah menjadi lebih lambat.

## Karakteristik Pesebaran Polutan
Pesebaran  polutan  secara  horizontal  menjadi  sangat  penting  dalam  menentukan daerah yang terdampak paling besar terhadap risiko pencemaran udara serta sejauh mana polutan tersebut tersebar. Pada dasarnya, arah pesebaran dan tingkat konsentrasi polutan di atmosfer sangat dipengaruhi oleh faktor meteorologi seperti arah dan kecepatan angin, curah  hujan,  temperatur,  dsb.  Berikut  hasil  simulasi  pesebaran  PM 10 di  Kota  Bandung pada bulan basah dan bulan kering (Gambar 6).
Gambar 6. Pesebaran PM 10 secara horizontal pada siang hari dan di- overlay dengan arah angin di Kota Bandung saat bulan kering (kiri) dan bulan basah (kanan)
Pada siang hari, terlihat bahwa pada musim kering, angin dominan bergerak dari tenggara  yang  menyebabkan  pesebaran  polutan  cenderung  ke  arah  barat  laut  (angin lembah).  Menurut  Aldrian  (2003),  Kota  Bandung  merupakan  daerah  yang  dipengaruhi oleh  fenomena  monsun. Pada  musim kering, angin dominan  bertiup dari arah tenggara (benua australia) yang membawa masa udara kering. Sedangkan pada musim basah, arah angin dominan berasal dari barat laut (asia) dan membawa massa udara yang mengandung banyak uap air, sehingga menyebabkan curah hujan di Kota Bandung menjadi meningkat. Pengaruh angin monsun ini juga memperkuat kecepatan angin yang berasal dari tenggara.
Sedangkan pada bulan basah, pergerakan angin cenderung mengalami pembelokkan yang disebabkan  karena  aktivitas  konvektif,  sehingga  polutan  cenderung  tersebar  ke  arah tenggara. Hal ini didukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Ramadhan (2014) dan Kombara (2016) terkait pembelokkan arah angin di Kota Bandung.
Pengaruh  tingkat  konveksi  pada  siang  hari  serta  radiasi  matahari  yang menyebabakan  terjadinya  turbulensi  pada  siang  hari,  menyebabkan  tingkat  konsentrasi PM 10 pada  siang  hari  menjadi  lebih  kecil  (Gambar  6).  Salah  satu  dampak  dari  proses konveksi maksimum adalah terjadinya curah hujan pada siang dan sore hari. Curah hujan akan  melarutkan  polutan  –  polutan  yang  terdapat  di  atmosfer  atau  disebut  dengan wet deposition . Hal ini akan menurunkan tingkat konsentrasi polutan secara signifikan. Faktor lain  yang  mempengaruhi  tingkat  konsentrasi  polutan  di  siang  hari  adalah  faktor turbulensi.  Turbulensi  dapat  digambarkan  sebagai  perubahan  kecepatan  yang  sering terjadi  dalam  waktu  singkat  berskala  kecil  dan  terjadi  secara  acak.  Turbulensi  sering dikenal sebagai eddies dan menjadi bagian penting dalam proses transport polutan secara vertikal. Salah satu faktor penting dalam menentukan besaran turbulensi adalah tingkat radiasi matahari yang sampai ke permukaan bumi. Semakin tinggi tingkat radiasi, maka semakin  besar eddies yang  terbentuk  dan  udara  permukaan  menjadi  lebih  hangat  yang kemudian naik ke atmosfer karena densitas yang dimiliki lebih kecil dibandingkan udara ambient (Stull, 1998). Dalam pergerakannya secara vertikal, transport eddies membawa panas ( heat ), kelembaban ( moisture ), momentum , dan polutan dari permukaan. Sehingga intensitas dan konsentrasi polutan di permukaan menjadi berkurang.

## Konsentrasi PM 10 di beberapa titik reseptor
Pada  bagian  ini  dibandingkan  konsentrasi  polutan  di  beberapa  titik  reseptor  di Kota Bandung, sehingga dapat  diketahui daerah dengan konsentrasi  tertinggi dan perlu mendapatkan perhatian khusus. Pemilihan reseptor ini didasarkan pada jumlah kecamatan yang terdapat di Kota Bandung. Konsentrasi di setiap reseptor akan dibandingkan dengan ambang batas PM 10 yang dikeluarkan oleh pemerintah Indonesia melalui PP No 41 Tahun 1999. Berikut hasil plot konsentrasi di beberapa titik reseptor di Kota Bandung (Gambar 7).
(a)
(b)
Gambar 7. Perbandingan konsentrasi PM 10 di setiap reseptor (a) bulan kering, dan
(b) bulan basah terhadap baku mutu udara di Indonesia
Perbandingan secara musiman antara bulan basah dan bulan kering, terlihat bahwa konsentrasi PM 10 pada bulan basah memiliki konsentrasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan bulan kering. Hal ini disebabkan karena pengaruh arah angin monsun. Pada bulan kering,  angin  dominan  berasal  dari  tenggara  (benua  australia)  dengan  kecepatan  angin yang  tinggi.  Hal  ini  menyebabkan  konsentrasi  PM 10 ,  terutama  bagian  selatan  Kota Bandung (emisi terbesar), tersebar merata ke bagian timur bahkan ke luar Kota Bandung, sehingga  tingkat  konsentrasi  pada  bulan  kering  menjadi  lebih  rendah.  Hal  ini  juga didukung dengan topografi di bagian selatan Kota Bandung yang cenderung datar (bagian selatan),  sehingga  tidak  terdapat  halangan  yang  menyebabkan  turbulensi  mekanik.  Hal
berbeda terjadi pada saat bulan basah, dimana pengaruh angin monsun barat tidak sekuat yang  terjadi  pada  angin  monsun  timur  dan  topografi  yang  kompleks  di  bagian  utara Bandung membuat kecepatan angin menjadi berkurang. Hal ini menyebabkan konsentrasi polutan di bagian selatan cenderung tidak tersebar merata (proses adveksi rendah) yang menyebabkan konsentrasi tinggi di beberapa titik reseptor di Kota Bandung. Selain itu, tingkat  curah  hujan  dan  proses wet  deposition pada  akhir  bulan  Maret  tidak  terlalu mempengaruhi konsentrasi PM10 di Kota Bandung.
Berdasarkan PP 41 Tahun 1999 disebutkan bahwa ambang batas PM 10 memiliki nilai 150 μg/m 3 . Dari gambar 7 terlihat bahwa terdapat beberapa daerah yang memiliki tingkat  konsentrasi  PM 10 yang  melewati  ambang  batas  dan  perlu  perhatian  khusus, diantaranya Rancabolang, Mekarjaya dan Pasirluyu.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  untuk  memodelkan  kualitas  udara  di  kota  Bandung  serta parameter  meteorologi,  digunakan  model  WRFCHEM  Data  Asimilasi.  Model  tersebut memanfaatkan  data  observasi  meteorologi  dari  BMKG  dan  inventarisasi  emisi  dari KLHK.  Tujuan  pemanfaatan  data  tersebut  adalah  untuk  memperbaiki initial  condition dan boundary condition dari model. Dari hasil plot inventarisasi emisi yang berjumalah 365 sumber yang terdiri dari sumber titik, area dan garis, diperoleh bahwa sumber garis dari kendaraan bermotor memiliki tingkat emisi yang sangat dominan di kota Bandung. Emisi terbesar berasal dari tol Padaleunyi dan jalan Soekarno Hatta di bagian selatan kota Bandung.
Untuk mendapatkan simulasi parameter meteorologi yang baik, maka dilakukan perbandingan  simulasi  menggunakan  WRFARW  dan  WRFDA  dengan  pengaturan parameterisasi  yang  sama,  namun  terdapat  perbaikan  kondisi  awal  dari  data  observasi meteorologi  untuk  model  WRFDA.  Dari  hasil  perbandingan  diperoleh  bahwa  terjadi peningkatan  akurasi  parameter  meteorologi  1-7%  dan  penurunan  RMSE  0-1%  untuk parameter temperatur, kecepatan angin dan kelembaban.
Pesebaran  polutan  di  Kota  Bandung  dipengaruhi  oleh  pergerakan  angin,  tinggi boundary layer , tingkat turbulensi, proses konvektif dan curah hujan. Pada musim kering, angin dominan berasal dari timur dan tenggara (monsun australia) dengan intensitas yang tinggi serta  melewati topografi  yang cenderung datar. Hal  ini  menyebabkan polutan di
Kota  Bandung  tersebar  ke  arah  barat  dan  barat  daya  hingga  ke  luar  Kota  Bandung. Sedangkan pada bulan basah, angin dominan berasal dari arah barat laut (monsun asia) dan  melewati  topografi  yang  komplek  serta  didominasi  oleh  perbukitan.  Hal  ini menyebabkan  tingkat  dispersi  polutan  ke  arah  timur  pada  bulan  basah  tidak  tersebar dengan baik.
Berdasarkan PP 41 Tahun 1999 disebutkan bahwa ambang batas PM 10 memiliki nilai 150 μg/m 3 . Dari hasil plot konsentrasi terlihat bahwa terdapat beberapa daerah yang memiliki  tingkat  konsentrasi  PM 10 yang  melewati  ambang  batas,  diantaranya Rancabolang, Mekarjaya dan Pasirluyu.

## DAFTAR PUSTAKA
Faisal,  I.,  &  Sofyan,  A.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Variasi  Musiman  Terhadap  Dispersi  No2  Di  Kota Tangerang Dengan Menggunakan Model Wrf-Chem. Jurnal Teknik Lingkungan , 25 (1), 1-14.
Holton, J., An Introduction to Dynamic Meteorology (4 th ed) , California: Elsevier Academic Press (2014) Ismiyati, Marlita, D., & Saidah, D,  J. Manajemen Transportasi & Logistik (JMTTransLog) , 01 , 241-247 (2014)
Jenned,  M.  L.,  &  Dewi,  K.  (2017).  Analisis  Dispersi  Polutan  Dari  Multiple  Sources  Operasional  Pltu
Batubara X Sebagai Media Perhitungan Valuasi Ekonomi. Jurnal Teknik Lingkungan , 23 (2), 53-63. Junnaedi, I. (2008), Thesis Program Magister, 20-25 (2008)
Karlicky, J., Huszar, P., & Halenka, T,  J. Adv in Sci & Research, 14 , 181-186 (2017).
Kombara, Y. P., Junnaedhi, I. D., & Riawan, E, Bandung: Program Studi Meteorologi (2016)
Kumar, A., Jimenez, R., & Rojas, N. Y,. J. Aerosol and Air Quality Research, 16 , 1206-1221 (2016) Lestari, P,  Bandung: Forum Guru Besar ITB (2016)
Megatronika, A, Bandung: Program Studi Meteorologi 2013)
Rakesh, V., & Goswami, P, J. Geophysical Research: Atmosphere , 120 , 359-377 (2013).
Ramadhan, M, Bandung: Program Studi Meteorologi ITB (2014).
Stull, B, An Introduction to Boundary Layer Meteorology. Boston: Kluwer Academic Publishers (1998). Wu, L., H, Kalashnikova., Jiang, J. H., Zhao, C., Garay, M. J., Yu, N. J. Atmospheric Chem & Phy, 17 , 7291 – 7309 (2017)