## PENGARUH AEROSOL TERHADAP FLUKS RADIASI NETO DAN RADIATIVE FORCING DI PUNCAK ATMOSFER DAN DI PERMUKAAN BERDASAR DATA SATELIT
(THE INFLUENCE OF AEROSOL ON THE NET RADIATION FLUX AND RADIATIVE FORCING AT THE TOP OF ATMOSPHERE AND SURFACE BASED ON SATELLITE DATA)
Rosida dan Indah Susanti Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jln. Dr. Djundjunan No. 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: rosida2009@gmail.com
Diterima 12 Oktober 2016; Direvisi 8 Mei 2017; Disetujui 19 Juli 2017

## ABSTRACT
The  direct  effects  of  aerosols  on  radiation  budget  in  Indonesia have  been  analyzed  based  on radiation flux data from the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) instrument and aerosol optical depth (AOD) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) – Terra. Radiation budget calculated included the short wave and long-wave radiation. Data from time period of March 2000 until February 2010 were processed in order to analyze the influence of aerosols on the net  radiation  and  to  obtain  the  value  of  aerosol  radiative  forcing.  Net  radiation  in  clear  sky  was estimated  by  using  the  slope  method.  The  analysis  showed  the  high  temporal  variation  of  aerosols density  in  the  atmosphere  with  AOD max value  >2.5,  which  generally  caused  the  decreases  of  net radiation flux, and led to a cooling effect. The influence of aerosols on the net radiation flux could be very  clearly  seen  during  the  forest  fires.  Forest  fires  that  occurred  in  2002,  2004  and  2006  had increased the AOD values greater than three. These increases showed a strong link to the decline in net radiation flux. The average decrease of net radiation flux at the event for Indonesia region ranged from  -11.7  watt/m 2 to  -13.6  watt/m 2 ,  with  the  largest  decrease  occurred  in  the  surface.  Average aerosol  radiative  forcing  ( ARF )  for  the  top  of  atmosphere  ( ARF TOA ) was  -0.5  watts/m 2 and  for  the surface ( ARF surf ) was -17.7 watts/m 2 . The ARF represents the value that can be used as an indication of the potential climatic conditions in Indonesia in the future.
Keyword: AOD, aerosol radiative forcing, net radiation, the top of atmosphere, CERES, MODIS

## ABSTRAK
Efek langsung aerosol terhadap budget radiasi di Indonesia telah dianalisis berdasarkan data fluks  radiasi  yang  diperoleh  dari  instrumen the  Clouds  and  the  Earth’s  Radiant  Energy  System (CERES)  dan  data  ketebalan  optik  aerosol  (AOD)  dari the  Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer (MODIS)  -  Terra.  Neraca  radiasi yang diperhitungkan  termasuk  radiasi  gelombang pendek dan radiasi gelombang panjang. Data dengan periode waktu dari Maret 2000 sampai Februari 2010,  diolah  untuk  dapat  menganalisis  pengaruh  aerosol  terhadap  radiasi  neto  dan  untuk memperoleh  nilai aerosol  radiative  forcing. Nilai  radiasi  neto  pada  saat  atmosfer  tanpa  aerosol, diestimasi dengan menggunakan metode slope . Hasil analisis menunjukkan adanya variasi temporal densitas  aerosol  yang  tinggi  di  atmosfer  dengan  nilai  AOD maks >2,5,  yang  pada  umumnya menyebabkan  penurunan  fluks  radiasi  neto  sehingga  memberikan  efek  pendinginan.  Pengaruh aerosol  terhadap  fluks  radiasi  neto  dapat  sangat  jelas  terlihat  pada  kasus  kebakaran  hutan. Kebakaran hutan yang terjadi pada 2002, 2004 dan 2006 telah meningkatkan nilai AOD lebih besar dari  tiga.  Peningkatan  tersebut  menunjukkan  keterkaitan  yang  kuat  terhadap  penurunan  fluks radiasi neto. Untuk rata-rata wilayah Indonesia penurunan fluks radiasi neto pada peristiwa tersebut adalah  pada  rentang  -11,7  watt/m 2 sampai  -13,6  watt/m 2 ,  dengan  penurunan  terbesar  terjadi  di permukaan. Dari hasil perhitungan Aerosol Radiative Forcing ( ARF) untuk rata-rata wilayah Indonesia diperoleh  nilai ARF untuk  level  puncak  atmosfer  sebesar  -0,5  watt/m 2 ( ARF TOA )  dan  untuk  level permukaan  sebesar  -17,7  watt/m 2 ( ARF surf ). ARF tersebut  merupakan  nilai  yang  dapat  dijadikan sebagai indikasi dari potensi kondisi iklim di Indonesia pada masa mendatang.
Kata kunci: AOD, aerosol radiative forcing, radiasi neto, puncak atmosfer, CERES, MODIS,

## 1 PENDAHULUAN
Sumber  utama  energi  untuk kehidupan di bumi berasal dari matahari  yang  masuk  ke  dalam  sistem bumi  yang  didistribusikan  ke  semua lapisan  atmosfer  hingga  sampai  ke permukaan  bumi  (Kiehl  dan  Trenberth, 1997).  Energi  yang  sampai  bumi  ini kemudian diemisikan kembali ke angkasa  dengan  panjang  gelombang yang berbeda. Hasil dari proses tersebut dikenal  sebagai budget radiasi  bumi ( Earth’s  Radiation  Budget ),  yang  berperan untuk  mengatur  dan  mengendalikan kondisi keseimbangan iklim yang terjadi di  bumi  (Ramanathan,  1987;  NASA, 2011).
Terkait  dengan  hal  tersebut, Stanhill dan Cohen (2001) dan Ramanathan  dkk  (2005)  melakukan penelitian  terhadap  radiasi  matahari dari  beberapa  stasiun,  dan  menemukan pengurangan budget radiasi  matahari yang  cukup  besar  terjadi  di  permukaan dalam  rentang  waktu  beberapa  dekade. Pengurangan budget radiasi  matahari
yang  ditemukan  adalah  dalam  rentang antara  -2  watt/m -2 sampai  -5  watt/m -2 untuk setiap dekadenya. Hal yang sama juga  ditemukan  oleh  Wild  dkk (2005) dari  data  satelit  yang  menunjukkan penurunan budget radiasi  matahari  di permukaan selama periode tahun 1960- 1990, yang kemudian meningkat setelah periode  tersebut.  Kim  dan  Ramanathan (2008)  menduga  perubahan  tersebut disebabkan  oleh  perubahan  jumlah aerosol dan/atau awan.
Aerosol  mempengaruhi budget radiasi matahari dan sistem iklim secara langsung  dengan  menghamburkan  dan menyerap  radiasi  matahari  yang  masuk ke dalam sistem atmosfer bumi, dan secara tidak  langsung  aerosol  mempengaruhi sistem iklim dengan memodifikasi distribusi  ukuran  tetes  awan  dan  umur hidup  awan  (Penner,  dkk,  2001), sehingga  dapat  menekan  pemanasan yang  diakibatkan  oleh  emisi  gas-gas rumah  kaca  antropogenik  (Boucher  dan Haywood, 2001). Parameter  AOD  adalah parameter yang mengindikasikan
peredaman  ( attenuation )  seberkas  cahaya radiasi  pada  saat  berkas  cahaya  radiasi tersebut  melewati  satu  lapisan  di atmosfer  yang  mengandung  partikel aerosol  (NASA,  2014;  Huang,  2009). Peranan aerosol dalam sistem iklim dan neraca radiasi telah banyak dibahas oleh para  peneliti,  diantaranya  Crutzen  dan Andreae  (1990),  Ichoku  dkk  (2003),  Keil dan  Haywood  (2003),  Kaufman,  dkk (2002)  dan  Breon,  dkk  (2002).  Mereka mengungkapkan  bahwa  selama  periode pada saat muatan aerosol sangat tinggi, maka  keseimbangan budget radiasi matahari akan terganggu. Kaufman, dkk (2002)  menegaskan  bahwa  akumulasi partikel aerosol yang terjadi di Samudera Hindia  pada  1998-1999  berasal  dari transportasi  partikulat  polutan  yang diemisikan dari sub-benua India. Akumulasi partikel aerosol tersebut telah menyebabkan  terjadinya  pengurangan jumlah radiasi matahari yang sampai ke permukaan sebesar 15%.
Kondisi keseimbangan iklim dapat  terganggu  dengan  adanya  bahan radiative forcing ( radiative forcing  agent ), yang  berpotensi  mengubah  kondisi iklim.  Partikel  atau  gas  yang  turut mempengaruhi perubahan iklim tersebut adalah aerosol, gas rumah kaca dan gas telusur  (IPCC,  2007).  Menurut  Penner, dkk (2001), radiative forcing dari pengaruh langsung  aerosol  jauh  lebih  kompleks dibandingkan  dengan radiative  forcing yang  disebabkan  oleh  gas  rumah  kaca. Benas  dkk . (2011)  telah  mengamati  dan menghitung forcing untuk  wilayah Mediterranian,  dengan  menggunakan data klimatologi dari Moderate Resolution Imaging  Spectroradiometer (MODIS)  dan model  transfer  radiasi.  Hasil  yang diperolehnya  menunjukkan  rata-rata bulanan  aerosol forcing dari  sumber antropogenik  di  permukaan  mencapai nilai ARF Surf =  -24  watt/m 2 ,  di  atmosfer ARF Atm =  19  watt/m 2 ,  dan  di  level puncak  atmosfer  sebesar ARF TOA =  -4 watt/m 2 .
Pentingnya pengaruh aerosol pada  sistem  iklim  dan  neraca  radiasi, menjadikan hal tersebut perlu dilakukan pendalaman.  Namun,  penelitian  mengenai hal tersebut masih jarang untuk wilayah Indonesia.
Penelitian yang dilakukan penulis kali  ini  merupakan  kelanjutan  dari penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Pada  2011,  penulis  telah menganalisis  secara  spasial  dampak aerosol terhadap radiasi gelombang pendek (SW)  yang  dikaitkan  dengan  kebakaran hutan  yang  terjadi  di  Kalimantan  dan Sumatera. Hasil analisisnya menunjukkan bahwa  kebakaran  hutan  yang  terjadi 2002  dan  2006  di  Kalimantan  dan Sumatera, telah menyebabkan peningkatan nilai ketebalan optik aerosol  (AOD)  yang  mencapai  lebih  dari 300%  dari  nilai  rata-ratanya,  dan menunjukkan  keterkaitan  yang  kuat terhadap perubahan fluks radiasi gelombang  pendek  yang  sampai  di permukaan (r > 0,8) (Rosida dan Susanti, 2011).  Penelitian  berikutnya  adalah tentang  analisis  pengaruh  musiman secara  spasial  untuk  fluks  radiasi  neto, fluks  radiasi  gelombang  pendek  (SW) dan  fluks  radiasi  gelombang  panjang (LW)  di  permukaan  yang  dikaitkan dengan perubahan secara spasial sebaran polutan karbon monoksida (CO) dan  partikel  aerosol  yang  diemisikan dari  kebakaran  hutan  (Rosida  dkk., 2014).  Hasil  analisisnya  menunjukkan bahwa ada keterkaitan yang kuat antara tingginya  nilai  AOD  yang  rata-rata  terjadi pada  musim  peralihan  September- Oktober-November  dengan  pengurangan jumlah  fluks  radiasi  neto  baik  di permukaan maupun di puncak atmosfer.    Namun,  dalam  penelitian tersebut,  digunakan  perata-rataan  nilai AOD  yang  ‘meredam’  adanya  nilai-nilai ekstrem  sebagai  implikasi  dari  adanya kejadian-kejadian penting seperti kebakaran  hutan,  sehingga  hasilnya kurang begitu dapat menunjukkan efek-
efek  tertentu  dari  perubahan  konsentrasi aerosol  pada  perubahan  fluks  radiasinya. Pada  tahun  yang  sama  Rosida  dan Susanti  (2014)  juga  menganalisis  tren fluks  radiasi  neto,  fluks  radiasi  SW  dan fluks  radiasi  LW  secara  spasial  di  level puncak atmosfer pada kondisi cerah dan tidak  cerah.  Dari  hasil  analisisnya menunjukkan  bahwa  faktor  antropogenik diperkirakan  memberikan  peranan  yang cukup  penting  dalam  mempengaruhi kesetimbangan budget radiasi.
Peningkatan fluks radiasi netto SW yang terjadi  di  puncak  atmosfer  TOA,  diikuti oleh penurunan fluks radiasi LW nya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  pengaruh  aerosol terhadap  fluks  radiasi  neto  di  Indonesia pada  level  permukaan  bumi  yaitu  pada level troposphere bawah pada ketinggian kira-kira  di  bawah  1  km  dan  pada  level puncak  atmosfer  ( top  of  atmosphere (TOA)) yaitu pada ketinggian  sekitar 100 km  dari  atas  permukaan  Bumi  (NASA, 2007;  NOAA,  2016).  Data  fluks  radiasi neto  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  anomalinya  untuk memperoleh  besarnya  jumlah  fluks radiasi akibat akumulasi partikel aerosol di atmosfer. Selain itu penelitian ini juga bertujuan  untuk  menentukan aerosol radiative forcing untuk wilayah Indonesia. Seperti yang dijelaskan dalam laporan  yang  dirilis  IPCC  (2001)  bahwa nilai  positif radiative  forcing digunakan untuk menyatakan kecenderungan yang menghangatkan  permukaan  Bumi  dan nilai  negatif  digunakan  untuk  menun- jukkan kecenderungan yang mendinginkan permukaan
Bumi.
Dengan  diketahuinya  besaran  aerosol (dalam  nilai  AOD)  dan aerosol  radiative forcing diharapkan  dapat  dijadikan sebagai  salah  satu  indikasi  awal  untuk mengetahui  potensi  perubahan  kondisi iklim  di  wilayah  Indonesia  akibat  emisi partikel  aerosol  yang  terakumulasi  dari kebakaran hutan.

## 2 METODOLOGI

## 2.1  Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  ketebalan optik  aerosol  (AOD)  dan  data  radiasi matahari.  Terbatasnya  data  in  situ terkait  parameter  AOD  dan  radiasi matahari tersebut menjadi alasan penggunaan data satelit dalam penelitian  ini.  Data  yang  digunakan berasal dari Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) level 3 (MOD08) untuk parameter AOD yang dapat diunduh dari ftp://ladsftp. nascom.nasa.gov/ allData/6/MOD08_M3/. Untuk parameter radiasi matahari baik radiasi gelombang pendek  maupun  radiasi  gelombang panjang  diperoleh  dari  instrumen The Clouds  and  the  Earth's  Radiant  Energy System (CERES)  yang  dapat  diunduh dari https://ceres. larc.nasa.gov/ compare_products-ed2. php.
Penggunaan  data  MOD08  di dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada pertimbangan  bahwa  data  AOD  MOD08 menunjukkan validitas yang cukup baik apabila  dibandingkan  dengan  data observasi  AERONET  (Chu  dkk.,  2002). MOD08 diturunkan dari statistik level 2 dan  disimpan  dalam  ukuran  grid  yang sama.  Ketidakpastian  di  atas  daratan adalah =  ±0,05±0,151*AOD  (Remer dkk.,  2008;  Levy  dkk . ,  2010  dalam  de Meij dkk., 2010).
Kedua  data  tersebut  memiliki resolusi  spasial  1  derajat  dan  resolusi temporal  bulanan  dari  Maret  2000 sampai  dengan  Februari  2010.  Lingkup wilayah yang dianalisis dalam penelitian ini  dibatasi  pada  6 ⁰ LU-11 ⁰ LS;  95 ⁰ BT- 141 ⁰ BT.
Data  fluks  radiasi  gelombang panjang dan gelombang pendek digunakan  untuk  menghitung  fluks radiasi  neto  di  permukaan  dan  di puncak atmosfer.

## 2.2  Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, dianalisis efek radiatif  aerosol  dengan  menggunakan  2 teknik  analisis,  yaitu  pertama  dengan menggunakan teknik deret waktu antara nilai  maksimum  AOD  dengan  nilai anomali  fluks  radiasi  neto  di  puncak atmosfer  dan  di  permukaan.  Nilai  AOD maksimum dipilih untuk mengidentifikasi nilai ekstrem nyata (tanpa proses perata- rataan karena menyebabkan nilai ekstrem tidak terlihat) yang berpengaruh pada  perubahan  fluks  radiasi  neto  yang juga tinggi.
Analisis  efek  aerosol  terhadap perubahan  fluks  radiasi  dilakukan untuk  wilayah  Indonesia  (6 ⁰ LU-11 ⁰ LS; 95 ⁰ BT-141 ⁰ BT)  guna  melihat  tren  yang terjadi  secara  keseluruhan  di  wilayah Indonesia.  Untuk  menganalisis  secara lokal,  dilakukan cropping data  dan dipilih  zona  Kalimantan  (dalam  batas 2 ⁰ LU–3 ⁰ LS  dan  110 ⁰ -116 ⁰ BT),  dan  zona Sumatera  (dalam  batas  0,5 ⁰ LU–6 ⁰ LS dan 100 ⁰ -106 ⁰ BT), sebagai daerah yang sering  menjadi  sumber  asap  kebakaran yang  berkontribusi  pada  peningkatan nilai AOD.
Korelasi  yang  digunakan  dalam analisis  untuk  ketiga  lokasi  wilayah tersebut  adalah  korelasi  spasial  yang menjelaskan bahwa lokasi yang memiliki nilai  AOD  tinggi,  akan  memiliki  nilai fluks  radiasi  neto  yang  rendah.  Korelasi spasial  dalam  penelitian  ini  dihitung untuk  setiap  periode  (tahunan  dan bulanan). Hal tersebut dilakukan dengan maksud memperoleh keterkaitan antara  nilai  AOD  dan  fluks  radiasi  neto sebagai  implikasi  dari  aerosol  dalam mempengaruhi fluks radiasi neto terutama  pada  periode  saat  peristiwa terjadinya kebakaran hutan.
Kedua  dengan  menghitung  nilai aerosol  radiative  forcing ( ARF )  di permukaan  dan  di  puncak  atmosfer. Aerosol radiative  forcing yang  akan dihitung adalah aerosol  yang berpengaruh langsung pada fluks radiasi neto di
puncak  atmosfer  dan  di  permukaan. Untuk menghitung ARF dalam penelitian ini  digunakan  rumusan  berdasarkan IPCC  (2007),  yang  menyatakan  bahwa ARF diperoleh  berdasarkan  perbedaan antara  fluks  radiasi  neto  pada  kondisi bersih tanpa aerosol ( F clean ) dengan fluks radiasi  neto  pada  kondisi  terpolusi  oleh aerosol  ( F aer ),  dengan  rumusan  sebagai berikut;
Untuk aerosol radiative forcing di puncak atmosfer (TOA):
ARF TOA = F aer (TOA) – F clean (TOA) (2-1)
ARF Surf = F aer (Surf) – F clean (Surf) (2-2)
Untuk aerosol  radiative  forcing di permukaan:
ARF adalah aerosol  radiative  forcing , subskrip “aer” dan  “ clean ”  masing- masing  menyatakan  kondisi  atmosfer yang  terpolusi  oleh  adanya  aerosol  dan kondisi  atmosfer  yang  tidak  terpolusi aerosol.  Jadi F aer (TOA) dan F aer (Surf) masing-masing adalah fluks radiasi neto di  puncak  atmosfer  dan  di  permukaan pada  kondisi  terpolusi  oleh  aerosol. Berdasarkan  persamaan  (1)  dan  (2) diperlukan data  fluks  radiasi  neto  di puncak  atmosfer  dan  di  permukaan pada  kondisi clean yang  diasumsikan sebagai  kondisi  bersih  dari  aerosol ( F clean ).  Namun  data F clean ini  tidak tersedia pada sensor CERES, dan untuk menentukannya digunakan nilai intercept yang  ada  dalam  metode slope seperti  yang  digunakan  oleh  Rajeev  dan Ramanathan  (2001),  Li  dkk . (2004)  dan Zengzhou  dkk . (2011)  yang  menggunakan pendekatan metode slope untuk memperoleh nilai intercept yang digunakan  untuk  mengetahui  kondisi radiasi  pada  kondisi  cerah  tanpa aerosol.
3 HASIL PEMBAHASAN
3.1  Analisis  Deret  Waktu Aerosol Optical Depth dan Anomali Fluks Radiasi Neto
Berdasarkan  hasil  pengolahan data diketahui bahwa nilai AOD sebagai indikasi konsentrasi aerosol di atmosfer, menunjukkan adanya variasi yang cukup tinggi, terutama untuk nilai maksimalnya. Pada  periode  yang  sama  terdapat  grid yang menunjukkan nilai AOD yang jauh lebih  tinggi  dibandingkan  nilai  AOD rata-rata  bulanannya,  nilai  tersebut adalah  nilai  AOD  maksimum  bulanan (AOD maks ). Pada Gambar 3-1 diperlihatkan perbedaan  antara  nilai  AOD  rata-rata bulanan  dengan  nilai  AOD  maksimum bulanannya untuk seluruh grid Indonesia.  Sebagai  contoh  data  tahun 2006,  nilai  maksimum  AOD  dari  rata- rata bulanan untuk seluruh grid wilayah Indonesia  menunjukkan  nilai  0,37. Sedangkan  untuk  AOD  maksimum bulanan dari data riil nilainya mencapai 3,77.
Gambar 3-1: AOD  rata-rata  bulanan  dari seluruh  grid  wilayah  Indonesia dalam  batas  (6˚LU-11˚LS;  95˚BT- 141˚BT)  dan  AOD maks bulanan dari data riil untuk batas wilayah Indonesia yang sama (6˚LU-11˚LS; 95˚BT-141˚BT)  dengan  periode data  dari  Maret  2000  sampai Februari 2010
Perbedaan  nilai  tersebut  terlalu besar.    Hal  tersebut  terjadi  karena  nilai maksimum dari rata-rata spasial seluruh  grid  wilayah  Indonesia  adalah nilai  perata-rataan  dari  banyak  titik, sehingga  nilai-nilai  yang  tinggi  akan tersebar  atau  terbagi  kenilai-nilai  yang lainnya. Oleh sebab itu, nilai maksimum
dari  rata-rata  spasial  seluruh  grid wilayah  Indonesia  akan  menyebabkan nilai  ekstrem  tidak  terlihat.  Selain  itu nilai  maksimum  yang  diperoleh  dari perata-rataan  seluruh  grid  wilayah Indonesia nilainya akan sangat kecil bila dibandingkan  dengan  nilai  maksimum dari data riil tanpa proses perata-rataan.
Selanjutnya  penulis mencoba membandingkannya dalam lingkup yang lebih  kecil.  Perbedaan  tersebut  masih terlihat  tetapi  tidak  sebesar  seperti perbedaan  yang  dihasilkan  dari  perata- rataan  spasial  untuk  seluruh  grid wilayah  Indonesia.  Sebagai  contoh digunakan data tahun yang sama 2006, dan  dilakukan cropping pada  zona Kalimantan (2 ⁰ LU–3 ⁰ LS dan 110 ⁰ - 116 ⁰ BT).  Hasilnya  pada  Gambar  3-2 menunjukkan  nilai  AOD  maksimum bulanannya sebesar 3,22 yang nilainya 2 kali  lebih besar dari  nilai  AOD rata-rata bulanannya sebesar 1,82. Adanya perbedaan
tersebut, menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata  bulanan  baik untuk  rata-rata  seluruh  grid  wilayah Indonesia  maupun  untuk  lingkup  yang lebih  kecil,  kurang  dapat  merefleksikan nilai  ekstrem  yang  riil.  Untuk  itu  dalam penelitian  ini,  penulis  menggunakan nilai  AOD  maksimum  bulanan  untuk mendapatkan nilai AOD yang memberikan keterkaitan  tertinggi  terhadap  perubahan fluks  radiasi  neto  baik  di  permukaan maupun di puncak atmosfer.
Pada  Gambar  3-3,  ditunjukkan korelasi  antara  aerosol  dalam  nilai AOD maks terhadap  nilai  anomali  fluks radiasi  neto  di  permukaan  dan  di puncak atmosfer untuk rata-rata spasial seluruh  grid  wilayah  Indonesia.  Dari grafik  tersebut  digambarkan  bagaimana aerosol memberikan pengaruh pelemahan terhadap  fluks  radiasi  neto  di  kedua tempat  tersebut.  Untuk  nilai  AOD maks yang  berfluktuasi  pada  rentang  0,3 sampai  kira-kira  1,5,  pada  umumnya belum  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan  terhadap  perubahan  fluks radiasi  neto.  Rentang  perubahan  fluks radiasi  neto  yang  terjadi  pada  kondisi
tersebut  rata-rata  berfluktuasi  pada  -5 watt/m 2 sampai 5 watt/m 2 .
Pengaruh  aerosol  terhadap  fluks radiasi  neto  yang  cukup  kuat  terlihat pada  kasus  kebakaran  hutan  yang terjadi  pada  tahun  2002.  Konsentrasi aerosol  meningkat  secara  drastis  dan dan  mencapai  puncaknya  pada  bulan September  dengan  nilai  AOD maks yang mencapai  nilai  tertinggi  sebesar  3,31, nilai  tersebut  kemudian  turun  menjadi 2,99  pada  Oktober.  Kenaikan  AOD maks pada  bulan  September  tersebut  belum menunjukkan  pengaruh  yang  optimum terhadap  fluks  radiasi  neto,  karena penurunan  fluks  radiasi  neto  masih terus berlangsung sampai bulan Oktober.    Penurunan  fluks  radiasi  neto terjadi  saat  itu  sampai  dengan  -8,6 watt/m 2 di  permukaan  dan  di  puncak atmosfer  sebesar  -8,8  watt/m -2 .  Kasus yang  terjadi  pada  peristiwa  kebakaran hutan  bulan  Oktober  2004,  cukup mempengaruhi pada peningkatan konsentrasi  aerosol.  Nilai  AOD maks yang tercatat saat itu mencapai nilai 3,0 yang cukup  menunjukkan  keterkaitannya terhadap  penurunan  fluks  radiasi  neto sebesar
9,11 watt/m
2 di level
permukaan.  Peningkatan  konsentrasi aerosol pada peristiwa kebakaran hutan yang  terjadi  pada  bulan  Oktober  tahun 2006  telah  meningkatkan  nilai  AOD maks sampai  dengan  3,22.  Tingginya  nilai AOD maks yang  terjadi  menunjukkan korelasi  spasial  yang  sangat  tinggi  (r  > 0,88)  terhadap  penurunan  fluks  radiasi netonya  baik  di  level  permukaan maupun di level puncak atmosfer.
Gambar 3-2: AOD rata-rata bulanan dari seluruh  grid  wilayah  Kalimantan dalam  batas  (2 0 LU–3 0 LS;  110 0 - 116 0 BT) dan AOD maks bulanan dari data  riil  untuk  batas  wilayah Kalimantan  yang  sama  (2 0 LU– 3 0 LS; 110 0 -116 0 BT) dengan periode  data  dari  Maret  2000
sampai Februari 2010
Gambar 3-3: Deret waktu nilai AOD maks dengan anomali radiasi neto di puncak atmosfer (TNC) dan di permukaan  (SNC)  dalam  watt/m 2 pada  kondisi clear dari  Maret  2000  sampai  dengan Februari 2010 untuk wilayah Indonesia
Gambar 3-4: Deret waktu AOD maks dan anomali radiasi  neto  di  puncak  atmosfer (TNC)  dan  di  permukaan  (SNC) dalam  watt/m 2 dari  Maret  2000 sampai  dengan  Februari  2010 untuk  Kalimantan  (2 ⁰ LU–3 ⁰ LS;
110 0 -116 0 BT)
Besarnya penurunan fluks radiasi yang  terjadi  di  level  permukaan  adalah sebesar  -13,6  watt/m 2 dan  di  level puncak  atmosfer  mencapai  nilai  -11,7 watt/m 2 (Gambar 3-3).
Sebagai  perbandingan,  penulis juga  melakukan  analisis  dalam  lingkup yang lebih kecil (zonasi) dalam area yang diperkirakan  sering  menjadi  pusat terjadinya  kebakaran  hutan.  Untuk Kalimantan  analisis  dilakukan  pada batas  area  2 ⁰ LU–3 ⁰ LS  dan  110 ⁰ -116 ⁰ BT dan  untuk  Sumatera  ditentukan  batas area  pada  0,5 ⁰ LU–6 ⁰ LS  dan  100 ⁰ -106 ⁰ BT. Hasil menunjukkan hal yang hampir sama  dengan  yang  diperoleh  dari  hasil analisis  dalam  skala  Indonesia  (Gambar 3-4 dan Gambar 3-5).
Gambar 3-5: Deret waktu AOD maks dan anomali radiasi  neto  di  puncak  atmosfer (TNC)  dan  di  permukaan  (SNC) dalam  watt/m 2 dari  Maret  2000 sampai  dengan  Februari  2010 untuk  Sumatera  (0,5 0 LU–6 0 LS; 100 0 -106 0 BT)
Variasi temporal rata-rata bulanan dari  nilai  AOD maks di  kedua  zonasi tersebut  (Kalimantan  dan  Sumatera) juga  menunjukkan  variasi  yang  cukup tinggi. Peningkatan AOD maks yang cukup signifikan,  diduga  berasal  dari  emisi kebakaran  hutan  yang  terjadi  di  kedua zonasi  tersebut.  Seperti  hasil  analisis yang  diperoleh  dari  seluruh  grid  rata- rata  wilayah  Indonesia,  maka  nilai AOD maks yang berfluktuasi pada rentang antara  0,3  sampai  kira-kira  1,5  pada umumnya  dalam  kedua  zonasi  tersebut juga  belum  menunjukkan  pengaruh yang  signifikan  terhadap  fluks  radiasi netonya.  Akan  tetapi  rentang  dari perubahan  anomali  fluks  radiasi  neto pada  ke  2  level  ketinggian  permukaan dan puncak atmosfer, rata-rata fluktuasinya  menunjukkan  nilai  yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  yang terjadi untuk rata-rata wilayah Indonesia  yaitu  terjadi  pada  rentang antara  -15  watt/m 2 dan  15  watt/m 2 . Pada rentang tersebut rata-rata penurunan  fluks  radiasi  neto  belum menunjukkan  pengaruh  yang  kuat terhadap peningkatan konsentrasi aerosolnya.
Korelasi yang cukup kuat ditemukan  pada  peristiwa  kebakaran yang  terjadi  pada  tahun  2009  di Kalimantan.  Peningkatan  konsentrasi aerosol  bulan  September  2009  dengan nilai AOD maks 2,9, menunjukkan korelasi spasial  yang  cukup  tinggi  (r  =  0,74) terhadap  penurunan  radiasi  netonya (Gambar  3-4).  Di  Sumatera  hal  yang sama  terjadi  pada  bulan  September 2004,  peningkatan  konsentrasi  aerosol yang  ditunjukkan  oleh  nilai  AOD maks nya sebesar 2,5 juga menunjukkan keterkaitan  yang  cukup  kuat  terhadap penurunan fluks radiasi netonya (Gambar  3-5).  Korelasi  tertinggi  yang merefleksikan kondisi optimum, ditemukan  pada  zona  Kalimantan  dan Sumatera,  yang  pada  umumnya  terjadi di  level  permukaan,  serta  diperkirakan ada kaitannya dengan peristiwa
kebakaran  hutan  yang  sangat  besar yang terjadi saat itu.
Peristiwa  kebakaran  hutan  pada bulan September 2002, telah menyebab- kan tingginya akumulasi muatan aerosol di level permukaan pada zona Kalimantan  yang  diindikasikan  oleh tingginya  nilai  AOD maks yang  mencapai nilai  3,3  (Gambar  3-4).  Peningkatan muatan  aerosol  tersebut  secara  spasial berkorelasi sangat tinggi (r=0,86) terhadap pengurangan fluks radiasi neto sebesar -47,3 watt/m 2 .
Kondisi  ekstrem  ditemukan  pada Oktober  2006  yaitu  pada  peristiwa kebakaran  hutan  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  yang  terjadi  pada 2002.  Bahkan  untuk  zona  Kalimantan, pengaruh  dari  kebakaran  hutan  pada Oktober  2006  tersebut,  tidak  hanya  di level  permukaan  tapi  juga  pengaruhnya sampai  pada  level  puncak  atmosfer. Akumulasi muatan aerosol pada saat itu yang  tercatat  sebagai  nilai  AOD maks adalah sebesar 3,2, yang telah menyebab- kan  penurunan  fluks  radiasi  neto  di permukaan  sebesar  77,8  watt/m 2 ,  dan di puncak atmosfer sebesar 35,2 watt/m 2 . Korelasi  dari  pengaruh  peningkatan muatan  aerosol  terhadap  penurunan fluks  radiasi  netonya  tersebut,  baik untuk  level  permukaan  maupun  untuk level  puncak  atmosfer,  masing-masing menunjukkan  korelasi  yang  sangat  tinggi yaitu  r  =  0,99  untuk  level  permukaan dan  0,98  untuk  level  puncak  atmosfer. Kondisi ekstrem di zona Sumatera, pada peristiwa  kebakaran  hutan  Oktober  2006 tersebut,  hanya  mempengaruhi  pada level  permukaan.  Akumulasi  aerosol yang terjadi saat itu meningkatkan nilai AOD maks menjadi  2,9  dan  berpengaruh terhadap  penurunan  fluks  radiasi  neto sampai  dengan  -33,5  watt/m 2 dengan nilai korelasi r = 0,85.
Berdasarkan penjelasan beberapa peneliti seperti Li dkk. (2007), Korhonen dkk.  (2008)  dan  Boucher  dkk.  (2013) bahwa respon radiasi yang berbeda-beda
terhadap besaran AOD sangat tergantung pada  komposisi  kimia  aerosol,  jenis, distribusi  ukuran  setiap  partikel  yang menyebabkan  daya  refleksi  dan  daya absorbsi  yang  berbeda-beda.  Menurut Keil  dan  Haywood  (2003)  perbedaan- perbedaan  tersebut  sangat  menentukan sifat refraktif aerosol terhadap fluks radiasi yang  secara  keseluruhan  karakteristik aerosol  tersebut  biasanya  berkorelasi sangat tinggi dengan sumbernya (Keil dan Haywood,  2003).  Selain  itu  perbedaan besaran nilai anomali di permukaan dan di puncak atmosfer, menurut Penner dkk . (2001)  dimungkinkan  karena  pengaruh gas rumah kaca yang menjadi ‘ amplifier ’ bagi  gelombang  panjang,  dan  karena hanya  sebagian  kecil  dari  gelombang panjang yang berhasil mencapai puncak atmosfer.  Sebagai  akibatnya,  akumulasi radiasi  di  permukaan  menjadi  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  di  puncak atmosfer (Penner dkk . , 2001). Selain itu, dalam rata-rata Indonesia karakter lautan cukup  mendominasi,  dan  mempengaruhi nilai  rata-rata  radiasi  maupun  AODnya. Sementara dalam zonasi Kalimantan dan Sumatera lebih didominasi oleh daratan. Dengan  adanya  perbedaan  karakteristik tersebut penulis menduga bahwa respon lautan  dan  daratan  terhadap  radiasi, serta  variasi  sumber-sumber  aerosol, antara rata-rata Indonesia dan rata-rata zonasi  akan  menunjukkan  perbedaan yang  cukup  besar.  Hal  tersebut  sangat menarik yang perlu dilakukan penelitian lebih  mendalam  untuk  dapat  mem- buktikannya.
Kebakaran  hutan  di  Kalimantan dan  Sumatera  hampir  terjadi  di  setiap tahun.  Menurut  laporan  pengendalian kebakaran  hutan  dan  lahan  tercatat bahwa  sejak  2000  sampai  2008  telah terjadi  kebakaran  hutan  yang  banyak menimbulkan dampak seperti asap yang selain  mencemari  lingkungan  juga sangat  mengganggu  kesehatan  (KLH, 2006;  BPDLD,  2009;  Susanto,  2015). Terkait  dengan  hal  tersebut,  penulis
menduga  bahwa  akumulasi  partikel aerosol  adalah  berasal  dari  emisi kebakaran  hutan  gambut  di  Sumatera dan  Kalimantan.  Rosida  dan  Susanti (2014) juga menemukan bahwa densitas akumulasi aerosol dengan nilai AOD maks >3 mempengaruhi fluks radiasi neto sampai ke  level  puncak  atmosfer.  Dari  analisis secara spasial pengurangan jumlah fluks radiasi  neto  yang  terjadi  di  permukaan mencapai  nilai  sampai  dengan  100 watt/m 2 .  Di  level  puncak  atmosfer besarnya pengurangan fluks radiasi neto adalah  sebesar  ~15watt/m 2 .  Sangat berbeda  dengan  hasil  penelitian  Benas dkk.  (2011)  di  wilayah  Mediterranian yang  kondisi  lingkungannya  sangat terpolusi. Akumulasi partikel aerosol yang menutupi  wilayah  Mediterranian  ini adalah  berasal  dari  polutan  debu. Sementara  dalam  penelitian  ini,  partikel aerosol  yang  diamati  adalah  berasal  dari kebakaran hutan gambut di Kalimantan dan  Sumatera.  Benas dkk.  (2011) menjelaskan  bahwa  akumulasi  partikel debu aerosol telah menyebabkan
pendinginan
di
permukaan akibat pengurangan  radiasi  yang  mencapai  nilai 215  watt/m 2 ,  dan  pengurangan  radiasi yang  terjadi  di  level  atmosfer  atas  yang mencapai 46 watt/m 2 . Perbedaan tersebut  memperkuat  penjelasan  Keil dan  Haywood  (2003)  dan  Penner  dkk. (2001) bahwa dalam hal ini karakteristik partikel aerosol sangat berperan. Kaufman dkk . (2002)  juga  menjelaskan  bahwa massa  aerosol,  komposisi  kimia  aerosol dan jumlah partikel aerosol yang sangat bervariasi  terhadap  ruang  dan  waktu, juga sangat
berperan dalam mempengaruhi fluks radiasi yang sampai di
puncak atmosfer maupun dipermukaan.
3.2  Analisis direct  radiative  forcing aerosol ( ARF ) Determinasi forcing untuk pengaruh  langsung  aerosol  dihitung berdasarkan  perbedaan  radiasi  neto pada  kondisi  terpolusi  oleh  aerosol  dan radiasi  neto  pada  kondisi  tanpa  adanya
aerosol (kondisi bersih). Dengan menggunakan  persamaan  (2-1)  dan  (2- 2), dihitung ARF nya untuk level puncak atmosfer  dan  permukaan.  Data  fluks radiasi  neto pada kondisi  terpolusi  (F aer ) diperoleh  dari  satelit  Aqua-CERES,  dan untuk  nilai  fluks  radiasi  neto  pada kondisi bersih (F clean ) diestimasi dari nilai intercept- nya  dengan  metode slope. Fluks radiasi neto pada kondisi terpolusi (F aer ) merupakan rata-rata dari total data di  level  puncak  atmosfer,  dan  dari  hasil perhitungan  nilainya  sama  dengan 91,35. Untuk  F aer di  permukaan  adalah juga  dihitung  dari  rata-rata  total  data fluks  radiasi  neto  di  permukaan  dan diperoleh  nilai  207,89.  Dari  hasil perhitungan  dengan  persamaan  regresi linear,  diasumsikan aerosol  (yang  dalam hal  ini  adalah  nilai  AOD)  adalah  =  nol, maka intercept yang  diperoleh  adalah fluks  radiasi  neto  pada  kondisi  bersih (F clean ).  Nilai  intercept  F clean yang diperoleh  untuk  level  puncak  atmosfer adalah  91,83,  dan  F clean untuk  level permukaan diperoleh nilai 225,6.
Gambar 3-6: Pola  spasial Aerosol  Radiative Forcing di puncak atmosfer ( ARF TOA )  dan  permukaan  ( ARF Surf ) pada bulan Oktober, dalam satuan watt/m 2
Gambar 3-7: Anomali ARF di level permukaan dan di TOA pada bulan Oktober 2002, 2004 dan  2006
Dengan menggunakan persamaan (2-1)  dan  (2-2)  diperoleh ARF ,  untuk rata-rata  di  level  puncak  atmosfer ARF TOA adalah -0,5  watt/m 2 dan  untuk level  permukaan ARF Surf adalah  -17,7 watt/m 2 .  Hasil  ini  sedikit  berbeda dengan  hasil  yang  diperoleh  Abel  dkk .
(2005) yang menghitung aerosol radiative  forcing ( ARF )  dari  partikel aerosol yang berasal dari emisi pembakaran  biomassa  di  Afrika  bagian Selatan.  Abel  dkk.  (2005)  menggunakan model
transfer
radiasi untuk menghitung ARF nya  dan  diperoleh hasilnya  untuk  level  puncak  atmosfer dengan  rentang ARF TOA pada        -7,6 watt/m 2 sampai -9,1 watt/m 2 , dan untuk ARF Surf pada  rentang  -18,1  watt/m 2 sampai  -21,4  watt/m 2 .  Selain  itu  dari perhitungan  Benas  dkk . (2011), ARF di wilayah  Mediterranian,  suatu  wilayah
dengan  kondisi  yang  sangat  terpolusi oleh partikel debu, menunjukkan ARF di level puncak atmosfer ARF TOA sebesar -4 watt/m 2 dan  di  level  permukaan ARF Surf adalah  sebesar  -24  watt/m 2 .  Abel,  dkk .
(2005) menjelaskan bahwa selain karakteristik  partikel  aerosol  yang  sangat kompleks  dan  rumit,  termasuk  albedo permukaan  yang  mempengaruhi  efek radiasi langsung aerosol, maka perbedaan karakteristik  permukaan  tanah  juga merupakan  hal  yang  sangat  penting untuk dipertimbangkan.
Estimasi ARF dari hasil perhitungan  memperlihatkan  bahwa perubahan-perubahan  yang  terjadi  baik di  level  puncak  atmosfer  maupun  di permukaan  diduga  banyak  dipengaruhi oleh  pergerakan  semu  sumber  energi radiasi  matahari.  Tapi  untuk  level permukaan,  selain  pengaruh  tersebut,
diperkirakan
aktivitas
manusia menunjukkan peran yang lebih mendominasi. Akumulasi
partikel aerosol  dari  emisi  kebakaran  hutan gambut  di  Sumatera  dan  Kalimantan sama-sama  menunjukkan ARF dengan nilai  negatif  baik  untuk  permukaan maupun  untuk  level  puncak  atmosfer. Pada  kedua  level  terjadi  pendinginan dengan  perbedaan  nilai  yang  cukup signifikan.  Di  level  puncak  atmosfer akumulasi  yang  terjadi  menyebabkan pendinginan  dengan  pengurangan  fluks radiasi  antara  5  watt/m 2 sampai  20 watt/m 2 ,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  3-6  dengan  perubahan  luasan spasial berwarna hijau sampai warna biru muda.  Sementara  di  level  permukaan pendinginan terjadi dengan berkurangnya  fluks  radiasi  neto  yang sangat signifikan yaitu >40 watt/m 2 , pada gambar
indikasi
perubahannya diperlihatkan  oleh  perubahan  luasan warna biru tua sampai ungu tua.
Dalam  beberapa  kasus  pengaruh antropogenik  juga  dapat  mencapai  level puncak  atmosfer  dan  mempengaruhi level puncak atmosfer itu sendiri. Seperti peristiwa kebakaran hutan gambut yang terjadi pada 2002 dan 2006 (Gambar 3-7). Dari  hasil  analisis  musiman  maka peristiwa  kebakaran  hutan  yang  terjadi pada musim SON tahun 2002, 2004 dan 2006, maka kontribusi kebakaran hutan yang  terjadi  pada  periode  SON  tahun 2006 merupakan peristiwa terbesar yang pernah terjadi. Dispersi partikel aerosolnya sampai mencapai ketinggian level puncak atmosfer.  Gambar  3-7  memperlihatkan perbandingan ARF dalam nilai anomalinya yang  terjadi  di  permukaan  dan  di  level puncak atmosfer. Secara spasial dipresentasikan  bahwa  pada  umumnya pengaruh distribusi aerosol lebih mendominasi pada level permukaan. Hal ini menunjukkan bahwa aktifitas antropogenik  yang  terjadi  dipermukaan
memberikan  peranan yang sangat besar dalam mempengaruhi fluks radiasi neto.

## 4 KESIMPULAN
Dari  analisis  variasi  temporal untuk  rata-rata  wilayah  Indonesia, pengaruh  aerosol  terhadap  fluks  radiasi neto  dapat  sangat  jelas  terlihat  pada kasus kebakaran hutan. Pada umumnya konsentrasi  dari  akumulasi  muatan aerosol  yang  tinggi  di  atmosfer  yang diindikasikan oleh tingginya nilai AOD maks > 2,5 memberikan  efek pendinginan  yang  dipresentasikan  oleh penurunan fluks radiasi netonya .
Pada  peristiwa  kebakaran  hutan yang sangat besar pada 2006, konsentrasi dari  akumulasi  aerosol  untuk  rata-rata wilayah Indonesia meningkat dan terjadi pada  Oktober  2006.  Peningkatan  nilai AOD maks saat  itu  mencapai  3,2  dan berkorelasi  tinggi  (r  ≥  0,88)  terhadap penurunan  fluks  radiasi  neto  di permukaan  sebesar  13,6  watt/m 2 ,  dan di puncak atmosfer sebesar 11,7 watt/m 2 . Kondisi  ekstrem  lebih  terlihat jelas  dalam  lingkup  skala  yang  lebih kecil  yaitu  pada  zona  Kalimantan  dan Sumatera.  Sebagai  sumber  kebakaran hutan yang terbesar, akumulasi muatan aerosol  yang  terjadi  di  zona  Kalimantan 2006,  telah  menyebabkan    penurunan fluks radiasi neto yang  terbesar di zona tersebut.  Peningkatan  AOD maks yang terjadi saat itu mencapai lebih besar dari 3,2  dan  menunjukkan  korelasi  yang lebih  tinggi  dengan  r  ≥  0,98  terhadap penurunan  fluks  radiasi  neto  di  level permukaan sampai sebesar 77,8 watt/m 2 , dan  di  puncak  atmosfer  sebesar  35,2 watt/m 2 .  Akumulasi  muatan  aerosol tersebut  di  zona  Sumatera  hanya  ber- pengaruh pada  level  permukaan dengan penurunan  fluks  radiasi  neto  yang mencapai sebesar 33,5 watt/m 2 .
Dari  penentuan forcing aerosol, efek  langsung  aerosol  terhadap  fluks
radiasi  neto  menunjukkan  perbedaan yang  cukup  signifikan  antara aerosol radiative forcing ( ARF ) di permukaan dan di  puncak  atmosfer.  Dari  perhitungan rata-rata  total  data  yaitu  dari  Maret 2000 sampai Februari 2010, untuk rata- rata wilayah Indonesia, diperoleh aerosol radiative  forcing di  permukaan  ( ARF Surf ) adalah  -17,7  watt/m 2 ,  dan  di  puncak atmosfer ( ARF TOA ) adalah -0,5 watt/m 2 .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari kegiatan  penelitian  yang  dilaksanakan dan  didanai  oleh  Pusat  Sains  dan Teknologi  Atmosfer  LAPAN  Bandung. Untuk itu penulis mengucapkan terimakasih  Kepada  Pusat  Sains  dan Teknologi  Atmosfer  LAPAN  Bandung yang  telah  memberikan  dukungannya. Penulis mengucapkan terimakasih kepada pihak NASA ( National Aeronautics  and  Space  Administration ), yang  telah  menyediakan  data  yang sangat  bermanfaat.  Ucapan  terimakasih juga  penulis  sampaikan  kepada  rekan- rekan  terutama  kepada   bapak  Drs.  Sri Kaloka  Prabotosari  yang  telah  banyak sekali  memberikan  masukan-masukan yang sangat berharga.

## DAFTAR RUJUKAN
Abel,  S.J.,  E.  J.  Highwood,  J.  M.  Haywood,  and
M.  A.  Stringer,  2005. The  Direct
Radiative  Effect  of  Biomass  Burning Aerosols  Over  Southern  Africa. Atmos. Chem. Phys., 5, 1999–2018.
Benas,  N.,  N.  Hatzianastassiou,  C.  Matsoukas,
A.  Fotiadi,  N.    Mihalopoulos,  and  I. Vardavas,  2011. Aerosol  Shortwave
Direct  Radiative  Effect  and  Forcing Based  on  MODIS  Level  2  Data  in  the Eastern  Mediterranean  (Crete). Atmos. Chem.  Phys.,  11,  12647–12662,  doi: 10.5194/acp-11-12647- 2011.
Boucher,  O.,  D.  Randall,  P.  Artaxo,  C.
Bretherton,  G.  Feingold,  P.  Forster,  et al.,  2013. Clouds  and  Aerosols .  In: Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor,  S.K.  Allen,  J.  Boschung,  A. Nauelss,  Y.  Xia,  V.  Bex,  P.M.  Midgley (Eds.),  Climate  Change  2013:  The Physical  Science  Basis  Contribution  of Working  Group  I  to  the  Fifth
Assessment Report of the Intergovernmental  Panel  on  Climate Change . Cambridge  University  Press. doi:10.1017/CBO9781107415324.016. Boucher,  O.,  and  J.,  Haywood,  2001. On Summing  the  Components  of  Radiative Forcing  of  Climate  Change .  Clim.  Dyn., 18, 297–302.
BPDLD,  2009. Badan  Pengendalian  Dampak Lingkungan Daerah-Kota Palangkaraya .
UPT Laboratorium Lingkungan, 2009.
Breon, F. M., D., Tanre, and S., Generoso, 2002.
Aerosols Effect on the Cloud Droplet Size Monitored  from  Satellite .  Science,  295, 834-838.
Chu, D.A.,Y.J.Kaufman, C., Ichoku, L.A. Remer,
D.,  Tanre,  B.N.  Holben,  2002. Validation of  MODIS  aerosol  optical  depth  retrieval over land . Geophysical Research Letter, Vol.  29,  No.12,  doi:10.1029/2001GL 013205.
Crutzen, P. J., and M.O., Andreae, 1990. Biomass Burning  in  the  Tropics:  Impact  on Atmospheric Chemistry and Biogeochemical  Cycles .  Science,  250,
1669–1678.
de  Meij,  A.,  A.,  Pozzer,  J.,  Lelieveld,  2010.
Global  and  Regional  Trends  in  Aerosol Optical Depth Based on Remote Sensing
Products and Pollutant Emission
Estimates  Between  2000  And  2009 ,
Atmos.  Chem.  Phys.  Discuss.,  10,
30731–30776, doi:10.5194/acpd-10- 30731- 2010.
Huang,  H.,  2009. Aerosol  Remote  Sensing  Using AATSR , Postdoctoral Dissertation,
Atmospheric,  Oceanic  and  Planetary
Physics, Department of Physics,
University of Oxford, 64.
Ichoku, C., L.A. Remer, Y.J. Kaufman, R. Levy,
D.A.  Chu,  D.  Tanr´e,  and  B.N.  Holben, 2003. MODIS  Observations  of  Aerosols and  Estimation  of  Aerosol  Radiative Forcing Over  Southern  Africa  During SAFARI  2000 .  J.  Geophys.  Res.,  108, 8499, doi:10.1029/2002JD002366.
IPCC, 2007. Climate Change 2007: The Physical Science  Basis .  Contribution  of  Working Group  I  to  the  Fourth  Assessment Report  of  the  Intergovernmental  Panel on  Climate  Change  [Solomon,  S.,  D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B.M.  Tignor  and  H.L.  Miller  (eds.)]. Cambridge  University  Press,  Cambridge, United  Kingdom  and  New  York,  NY, USA.
IPCC, 2001 . Climate Change 2001. The Scientific
Basis . Contribution of Working Group I to  the  Third  Assessment  Report  of  the Intergovernmental  Panel  on  Climate
Change  [Houghton,  J.T.,  Y.  Ding,  D.J. Griggs, M. Noguer, P.J. van der Linden, X.  Dai,  K.  Maskell,  and  C.A.  Johnson (eds.)].  Cambridge  University  Press,
Cambridge,  United  Kingdom  and  New York, NY, USA, 881.
Kaufman,  Y.J.,  D.  Tanr´e  and  O.    Boucher,
2002. A Satellite View of Aerosols in the Climate System . Nature, 419, 215–223.
Keil,  A.,  and  J.M.  Haywood,  2003. Solar Radiative  Forcing  by  Biomass  Burning Aerosol Particles During SAFARI 2000: A Case Study Based on Measured Aerosol and Cloud Properties . J. Geophys. Res., 108, 8467, doi:10.1029/2002JD 002315.
Kiehl,  J.T.,  and  K.E.,  Trenberth,  1997. Earth Annual  Global  Mean  Energy  Budget , Bulletin of the American Meteorological Association, 78, 197-208.
Kim,  D.Y.,  and  V.  Ramanathan,  2008: Solar
Radiation Budget  and Radiative Forcing Due to Aerosols  and Clouds. Journal  of
Geophysical Research-Atmospheres.
113.
KLH, 2006. Press Release Pengendalian Kebakaran Hutan Dan Lahan , Kementerian
Lingkungan Hidup, Republik Indonesia, 1  September  2006,  diunduh  pada  30 November  2006  dari  http://www. menlh.go.id/press-release-pengendalian- kebakar an
hutan-dan-lahan
kementerian-lingkungan-hidup/.
Korhonen, H., K. S., Carslaw, D. V., Spracklen,
D.  A.,  Ridley,  and  J.,  Stro ̈ m,  2008. A
Global  Model  Study  of  Processes Controlling  Aerosol  Size  Distributions  in the  Arctic  Spring  and  Summer ,  J. Geophys.  Res.,  113,  D08211,  doi:10.
1029/ 2007JD009114.
Levy,  R.  C.,  Remer,  L.  A.,  Kleidman,  R.  G.,
Mattoo,  S.,  Ichoku,  C.,  Kahn,  R.,  and Eck,  T.F.,  2010. Global  Evaluation  of the  Collection  5  MODIS  Dark-Target Aerosol  Products  Over  Land ,  Atmos.
Chem.  Phys.,  10,  10399–10420,  doi:
10.5194/ acp-10-10399-2010.
Li,  Z.,  X.  Xia,  M.  Cribb,  W.  Mi,  B.  Holben,  P. Wang, H. Chen, S.C. Tsay, T. F. Eck, F.
Zhao,  E.  G.  Dutton,  R.  E.  Dickerson, 2007. Aerosol  Optical  Properties  and their  Radiative  Effects  in  Northern China ,  J.  Geophys.  Res.112,  D22S01, doi:10.1029/2006JD007382.
Li,  F.,  A.  M.,  Vogelmann,  V.,  Ramanathan,
2004. Saharan  Dust  Aerosol  Radiative Forcing  Measured  from  Space .  Journal Of Climate, Vol. 17, 2558-2571.
NASA,  2014. Aerosol Optical Thickness ,  GES  – DISC  (Goddard  Earth  Sciences  Data and  Informations  Services  Center), Programme
Informations Pages,
diunduh pada 12 September  2014 dari http://disc.sci.gsfc. nasa.gov/data-
holdings/PIP/aerosol_optical_thickness _ or_depth.shtml.
NASA,  2011. What  is  the  Earth's  Radiation Budget?. Science  Education  Resources, diunduh  pada  tanggal    28  Juni  2011 dari https://science-edu.larc.nasa. gov/EDDOCS/whatis.html.
NASA,  2007. The  Top  of  Atmosphere,  Earth
Observatory ,  diunduh  pada  tanggal  3 Februari  2007  dari  http://  earth observatory.nasa.gov/IOTD/view.php?i d=7373.
NOAA, 2016. Layers of the Atmosphere, National
Weather Service , diunduh pada tanggal 6  Mei  2016  dari  http://www.srh. noaa.gov/srh/jetstream/atmos/layers. html.
Penner, J., M. Andreae, H. Annegarn, L. Barrie,
J.  Feichter,  D.  Hegg,  A.  Jayaraman,  R.
Leaitch, D. Murphy, J. Nganga, and G. Pitari.,  2001. Aerosols,  their  Direct  and
Indirect  Effects .  In  Climate  Change
2001. The Scientific Basis. Contributing of  Working  Group  I  to  the  Third
Assessment Report of the Intergovernmental  Panel  on  Climate
Change  [Houghton,  J.T.,  et  al.  (eds.)]. Cambridge  University  Press,  Cambridge,
United  Kingdom  and  New  York,  NY,
USA, 289-348.
Rajeev,  K.,  and  V.  Ramanathan,  2001. Direct Observations  of  Clear-Sky  Aerosol
Radiative Forcing from Space During the Indian  Ocean  Experiment .  Journal  Of Geophysical  Research,  Vol.  106  ,  NO. D15, 17221–17235.
Ramanathan,  V.,  C.  Chung,  D.  Kim,  T.  Bettge, L.,  Buja,  J.  T.,  Kiehl,  W.  M.,
Washington,  Q.,  Fu,  D.  R.,  Sikka,  and M.,  Wild,  2005. Atmospheric  Brown
Clouds: Impacts on South Asian Climate and  Hydrological  Cycle ,  Proc.  Natl.
Acad. Sci. U. S. A., 102, 5326–5333.
Ramanathan,  V.,  1987. The  Role  of  Earth radiation Budget in Climate and General
Circulation Research , Journal Of
Geophysical Research, Vol. 92, No. D4, 4075-4095.
Remer,  L.  A.,  Kleidman,  R.  G.,  Levy,  R.  C.,
Kaufman,  Y.  J.,  Tanre,  D.,  Mattoo,  S.,
Martins, J.V., Ichoku, C., Koren, I., Yu, H.,  and  Holben,  B.  N.,  2008. Global
Aerosol  Climatology  from  the  MODIS
Satellite Sensors, J. Geophys. Res., 113, doi:10.1029/2007JD009661, 2008.
Rosida,  I.,  Susanti,  dan  W.E.,  Cahyono,  2014.
Analisis  Dampak  Kebakaran  Hutan Terhadap  Kesetimbangan  Radiasi  di Permukaan Menggunakan Data CERES , Prosiding  Seminar  Sains  Atmosfer 2014,  Pusat  Sains  dan  Teknologi Atmosfer, LAPAN, ISBN: 978-979-1458- 84-9, 418-431.
Rosida,  dan  I.,  Susanti,  2014. Analisis  Spasial Perubahan  Radiasi  di  Top  of  Atmosphere (TOA) ,  Kualitas  Udara  dan  Komposisi Atmosfer  Indonesia,  Buku2  –  PSTA 2014,  Penerbit  Adira,  ISBN:  978-979- 1458-82-5, 89-99.
Rosida dan I. Susanti, 2011. Spatial Analysis of Atmospheric Aerosol Impact on
Shortwave  Radiation  over  Indonesia , International  Symposium  on  the  10 th Anniversary of the Equatorial
Atmospheric  Radar  (EAR),  ISBN:  978- 979-1458-52-8, 231-239.
Stanhill,  G.,  and  S.  Cohen,  2001. Global Dimming: a Review of the Evidence for a
Widespread and Significant Reduction in
Global  Radiation  with  Discussion  of  its
Probable Causes and Possible
Agricultural  Consequences ,  Agric.  For.
Meteorology, 107, 255– 278.
Susanto  A.,  2015. Apa  yang  Paling  Banyak Menyebabkan  Kebakaran  Hutan  di Indonesia? ,  diunduh  pada  tanggal  11
Oktober  2015  dari  http://  www. rappler.com/indonesia/104764- kebakaran-hutan-indonesia-cifor.
Wild, M., H. Gilgen, A., Roesch, A., Ohmura, C.,
Long, E., Dutton, B., Forgan, A., Kallis, V.,  Russak,  and  A.,  Tsvetkov,  2005. From  Dimming  to  Brightening:  Decadal Changes  in  Solar  Radiation  at  the Earth’s  Surface ,  Science,  308,  847–
850.
Zengzhou,  H.,  P.,  Delu,  and  G.,  Fang,  2011.
Aerosol  Direct  Radiative  Forcing  at  the Top  of  Atmosphere  Based  on  Satellite
Remote  Sensing  Over  China  Seas:  A Preliminary  Study ,  Remote  Sensing  of the  Environment:  The  17th  China Conference on Remote Sensing,
Proceedings  of  SPIE  Vol.  8203,  doi: 10.1117/12.910433.