## VARIASI DIURNAL UAP AIR DI LAPISAN TROPOSFER BAWAH SAAT MADDEN JULIAN OSCILLATION FASE AKTIF MEMASUKI KAWASAN BARAT INDONESIA BERBASIS ANALISIS DATA GPS
(DIURNAL VARIATION OF LOW LEVEL MOISTURE WHEN THE ACTIVE PHASE OF MADDEN JULIAN OSCILLATION ENTERING AREA OF WESTERN INDONESIA BASED ON GPS DATA ANALYSIS)
Aries Kristianto *) 1 , Tri Wahyu Hadi **) , Dudy Darmawan Wijaya ***)
*) Program Doktor Sains Kebumian, FITB
**) Program Studi Sains Kebumian, FITB ***) Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika, FITB Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No. 10 Bandung 40116 Indonesia
1 e-mail: just4aries.kr@gmail.com Diterima 4 September 2015, Direvisi 22 November 2015, Disetujui 21 Desember 2015

## ABSTRACT
Low-level Moisture (LLM) plays role for developing rain clouds. Global Positioning System (GPS) is capable for extracting low-level moisture by applying the combination method from upper-level PWV is estimated from ECMWF and then subtracted from the total PWV GPS. Variation of LLM based on GPS around western part of Indonesia, specially in the western part of Java analysed the active phase of Madden Julian Oscillation (MJO)  as one  of  the  important  variable  in  tropics. In November  2009, MJO  around  the  western  part  of  Java  influenced  to  diurnal  variation  of  LLM.  During  MJO  onset, diurnal anomaly increased along with the decreased of OLR anomalies, and decreased  post MJO. In the northern part, it showed that the concentration of LLM decreased from west to east, meanwhile is variabled  in  the south. In  the east,  LLM increased southwards  appropriate  by  wind  vector  analysis. The  concentrations  of  LLM  has  higher  on  active  mode than  pre  and  post-MJO.  By  analyzing  of  the convective indices using MTSAT-IR1 during MJO event in November 2009 indicated that LLM related to convective activities on all MJO’s phases.
Keywords: LLM, GPS, MJO, OLR

## ABSTRAK
Uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  ( Low-level  Moisture /LLM)  berperan  dalam  pertumbuhan awan  hujan.  Teknologi Global Positioning System (GPS)  mampu  mengekstraksi  uap  air  LLM  dengan menerapkan  metode  kombinasi  selisih  uap  air  total  hasil  ekstrasi groundbased GPS  dengan Precipitable Water Vapor (PWV) di lapisan troposfer atas ECMWF. Variasi diurnal LLM berbasis data GPS  di  beberapa  kawasan  yang  ada  di  bagian  barat  Indonesia,  yaitu  wilayah  Jawa  bagian  Barat dianalisis  terutama  saat  fase  aktif Madden  Julian  Oscillation (MJO)  sebagai  salah  satu  variabilitas dominan yang sangat penting di daerah tropis. Kejadian MJO November 2009 di wilayah Jawa bagian Barat  memberikan  dampak  terhadap  variasi  harian  LLM,  dimana  anomali  hariannya  meningkat seiring dengan menurunnya anomali OLR saat MJO onset , dan menurun saat pasca MJO. Di bagian utara  menunjukkan  konsentrasi  LLM  menurun  dari  barat-timur,  sedangkan  di  bagian  selatan konsentrasinya meningkat. Variasi dari utara-selatan menunjukkan konsentrasi LLM yang cenderung berubah-ubah, sementara di bagian timur peningkatan uap air ke arah selatan sesuai dengan analisis vektor angin. Variasi diurnal  LLM November 2009 saat fase MJO aktif secara umum konsentrasinya lebih tinggi dibandingkan  pra dan pasca MJO. Dari analisis indeks konvektif citra satelit MTSAT IR1 juga menunjukkan LLM saat MJO berkaitan dengan aktivitas konvektif, baik pada periode pra-MJO, saat onset , aktif hingga pasca MJO. Kata Kunci: LLM,GPS, MJO, OLR

## 1 PENDAHULUAN
Benua  Maritim  Indonesia  (BMI)  merupakan  suatu  wilayah  yang  aktivitas konveksinya tinggi dan  melibatkan pergerakan uap air dalam jumlah besar. Wu et  al. (2003)  menyatakan  bahwa  transport  uap  air  berperan  penting  dalam  aktivitas pembentukan  awan  konvektif.  Namun  konveksi  kuat  ( deep  convection )  hanya  akan terjadi jika parsel udara yang naik bersumber dari lapisan dekat permukaan (Holton, 2004).  Hadi et  al .  (2002)  memperlihatkan  bahwa  lapisan  inversi  dapat  mengisolasi kelembapan di dalam planetary  boundary  layer di bawah ketinggian 3 km.  Uap air di lapisan  troposfer  bawah  ( low  level  moisture )  juga  berperan  dalam  menentukan ketidakstabilan troposfer dan pertumbuhan awan-awan hujan, dimana proses kejadian hujan  ditentukan  oleh  kandungan  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  (Habby,  2011). Menurut  Hadi et  al .  (2002;  2007),  pergerakan  horisontal  uap  air di  lapisan  troposfer bawah  menjadi  penting  untuk  mengetahui  perannya  dalam  menentukan  pola  cuaca dan iklim regional.
Kandungan uap air di atmosfer selain diamati dengan teknik konvensional  juga dengan  pemanfaatan Global  Positioning  System (GPS)  yang  memberikan  informasi mengenai Precipitable  Water  Vapor (PWV)  yang  konsisten  dengan  hasil  pengamatan radiosonde (Bevis et  al . (1992); Yoshihira et  al , (2000); Hadi et  al . (2010)). Penerapan teknik  GPS  di  Amerika  memberikan  kontinuitas  data,  biaya  pemasangan  dan operasionalisasinya  relatif  rendah  dengan  tingkat  keakurasian  sampai  beberapa milimeter (Gutman, 2004). Untuk mengetahui uap air di lapisan troposfer bawah dapat dilakukan  metode  ekstraksi  kombinasi  selisih  uap  air  total  hasil groundbased GPS dengan  uap  air  lapisan  atas  model European  Centre  For  Medium-Range  Weather Forecasts (ECMWF) (Kristianto et al ., 2014).
Dalam  kajian  ini,  bertujuan  menganalisis  variasi  diurnal  uap  air  di  lapisan troposfer bawah di beberapa kawasan yang ada di bagian barat Indonesia  berbasis GPS terutama saat fase aktif Madden Julian Oscillation (MJO) sebagai salah satu variabilitas dominan  yang  sangat  penting  di  daerah  tropis  sebagai  gelombang  atau  osilasi  sub musiman yang terjadi di lapisan troposfer wilayah tropis, akibat dari sirkulasi sel skala besar di ekuatorial yang bergerak dari barat ke timur yaitu dari laut Hindia ke Pasifik
Tengah dengan rentang daerah propagasi 15°LU - 15°LS, dengan periode osilasi kurang lebih 30-60 hari (Madden dan Julian, 1971, 1972; 1994).

## 2 DATA DAN METODE

## 2.1 Data
Data  yang digunakan dalam  penelitian  adalah  data ground  based GPS  berupa data  observasi  GPS  dan  data  navigasi  dalam  format Receiver  Independent  Exchange Format (RINEX)  dan  data  suhu  udara,  tekanan  udara  dan  kelembapan  udara  dari Automatic  Weather  Station (AWS)  pada 2009 dari pengamatan tiap jam  dari 7 stasiun GPS (Tabel 2-1) milik Badan Informasi  Geospasial di wilayah  Indonesia bagian Barat, yaitu  wilayah  Jawa  bagian  Barat  (Gambar  2-1).  Juga  digunakan data  reanalisis  OLR harian  dari National  Centers  for  Enviromental  Prediction (NCEP)  resolusi  0,25  x  0,25, yang diakses dari http://www.ncep.noaa.gov. Dari ECMWF digunakan data reanalisis kelembapan spesifik dan komponen angin zonal dan meridional harian resolusi 1,5 ⁰ x 1,5 ⁰ dengan  interval  6  jam  yang  diakses  dari  http://data-portal.ecmwf.int/.  Data komponen  angin  zonal  dan  meridional  harian  dari Cross-Calibrated  Multi-Platform (CCMP) resolusi 0,25 0 x 0,25 0 dengan interval 6 jam periode 2009, diakses dari http:// podaac.jpl.nasa.gov/.
Tabel 2-1: STASIUN GPS
Stasiun GPS Lokasi Lintang Bujur H (m) BAKO Cibinong -6,491 106,849 139,763 CLBG Lembang -6,825 107,616 1307,87 CPMK Pameungpeuk -7,655 107,691 7,598 CPSR Pasuran -6,226 105,834 17,783 CTVI Jampang Kulon -7,121 106,597 824,607 CUJK Ujung Kulon -6,747 105,213 30,853 CTCN Tanjung Cina -5,913 104,727 21,986
Dalam  penelitian  ini  juga  digunakan  data Multi-functional  Transport  Satellite (MTSAT)-IR1  dari  the Center  for  Environmental  Remote  Sensing (CEReS),  Chiba University, dengan resolusi 0,080 x 0,080 dengan interval 1 jam, yang diekstraksi oleh The  Research  Institute  for  Sustainable  Humanosphere (RISH) Kyoto University, diakses http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/.

## 2.2 Metode
Periode  aktif  MJO  dapat  diketahui  dengan  menganalisis  anomali  OLR  dan anomali angin baratan ( westerly  wind ). Anomali OLR  lebih rendah (negatif) mewakili daerah  berawan/kenaikan  ( enhanced ),  sedangkan  anomali  OLR  yang  lebih  tinggi (positif)  menunjukkan  penurunan  ( suppressed )  (Lau  dan  Chan  1986;  Madden, 2002). Perkembangan  MJO  diilustrasikan  dalam  diagram  fase  MJO Real-time  Multivariate (RMM1 dan RMM2) yang memberikan ukuran kekuatan dan lokasi MJO, dimana ketika indeks berada dalam pusat lingkaran, maka MJO dianggap lemah. Sedangkan di luar dari  lingkaran  ini  indeks  lebih  kuat  dan  biasanya  akan  bergerak  dalam  arah berlawanan  jarum  jam  sesuai  pergerakan  MJO  dari  barat  ke  timur  dari    fase  1 – 8, mulai dari Belahan Bumi Bagian Barat dan Afrika,  Samudera Hindia, Benua Maritim hingga  Pasifik  Barat  Daya  (Wheeler  dan  Hendon,  2004).  Pada  penelitian  ini  hanya difokuskan  saat  MJO  melintasi  kawasan  Indonesia  bagian  Barat,  terutama  Jawa bagian Barat saat memasuki fase 3, 4 dan 5 (Gambar 2-2).

## Gambar 2-2: Diagram fase MJO (Wheeler dan Hendon, 2004)
Metode ekstraksi uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  dengan  teknik  kombinasi PWV ground  based GPS  dengan  model  ECMWF,  dimana  PWV  di  lapisan  troposfer bawah  (permukaan-700mb)  didapat  dengan  menghitung  selisih  total  PWV ground based GPS dengan PWV lapisan atas (>700 mb) model ECMWF (Kristianto et al ., 2014), (Gambar 2-3).
Gambar 2-3: Ekstraksi uap air troposfer bawah dengan teknik kombinasi ground based GPS dengan model ECMWF
Metode tersebut diterapkan pada 7 stasiun GPS, sehingga didapatkan uap air di lapisan troposfer bawah yang mewakili daerah penelitian, dimana fomulasi perhitungan uap airnya meliputi: PWV berbasis ground based GPS diperoleh dengan beberapa tahap perhitungan. Pertama, menghitung nilai Zenith Total Delay (ZTD) menggunakan metode Precise Point Positioning (PPP) dengan apriori model Saastamoinen yang terdapat dalam software Bernese 5.0. Dari nilai ZTD  kemudian dihitung nilai Zenith  Hidrostatis  Delay (ZHD) dengan rumus berikut (Davis et al ., 1985):
) , ( 0,0022768 H f P ZHD s   (2-1)
dengan  Ps  adalah  tekanan  permukaan  dalam  milibar  dan
adalah  faktor percepatan  gravitasi  yang  tergantung  lintang
dan  tinggi  antena  (H)  seperti  yang ditunjukkan dalam persamaan (2-2).
H 00028 , 0 2 Cos 0,00266 - 1 = H) , f(    (2-2)
Selanjutnya nilai Zenit Wet Delay (ZWD) digunakan sebagai faktor pengurang dari hasil dengan ZTD untuk mendapatkan ZWD (Gutman, 2004).

## ZHD
ZTD ZWD   (2-3)
ZWD digunakan untuk menghitung PWV dengan mempertimbangkan suhu udara rata- rata (Tm), Tm = 70,2 +  0,72Ts, dan Ts adalah suhu udara permukaan hasil pengukuran AWS.
ZWD Tm PWV * ) (   (2-4)
Uap air lapisan atas diperoleh dengan mengekstraksi data kelembapan spesifik dari  model  numerik  ECMWF,  yang  mewakili  7  titik  stasiun ground  based GPS. Kemudian dihitung PWV dengan metode standar WMO dengan menggunakan persamaan berikut (Nakamura et al . 2004):
  ps pt qdp g PWV 1
(2-5)
dengan  q adalah kelembapan spesifik  (g/kg), g adalah percepatan gravitasi  (m/detik 2 ), ps  dan  pt  adalah  tekanan  atmosfer  (mb)  di  permukaan  dan  di  ketinggian  referensi dimana kelembapan dapat dianggap nol (200 mb).
Data uap air di lapisan troposfer bawah berbasis GPS yang dihasilkan memiliki time  step tiap  jam  dan  data  OLR  memiliki time  step harian,  sehingga  diperlukan langkah smoothing .  Metode fitting  analisis  fourier diterapkan  pada  data  uap  air  di lapisan  troposfer  bawah  sehingga  diperoleh time  step yang  sama  dengan  data  OLR, selanjutnya ditentukan  anomali uap air di lapisan troposfer bawah dengan  data yang mewakili stasiun ground  based GPS. Analisis harian dilakukan terhadap anomali uap air  di  lapisan  troposfer  bawah  dengan  anomali  OLR.  Komponen  angin  CCMP  dan ECMWF juga dianalisis untuk mengetahui pengaruhnya terhadap variasi  diurnal uap air di lapisan troposfer bawah saat fase aktif MJO melintas wilayah Jawa bagian Barat. Analisis  indeks  konvektif  menggunakan  suhu  puncak  awan  ( brightness  temperature ) dari citra satelit Infra Red (IR) digunakan untuk merepresentasikan aktivitas konvektif dengan temperatur puncak awan lebih kecil dari 230 ⁰ K (Ohsawa dkk., 2001; Sakurai, 2005).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis OLR harian dan analisis anomali angin baratan tahun 2009, menunjukkan terjadi aktivitas kejadian MJO pada Januari, April, Mei dan November (Gambar 3-1).

## Gambar 3-1: Anomali  OLR  dan  anomali  angin  baratan  (atas:  Januari-Juni,  bawah:  Juli-Desember) tahun 2009 (BOM, 2009)
Pada kajian ini dipilih aktivitas MJO pada November 2009, dengan pertimbangan ketersediaan data GPS dan terlihatnya sinyal MJO kuat di wilayah penelitian di wilayah Jawa  bagian  Barat  ditandai  dengan nilai  anomali  OLR  yang  rendah  bernilai  negatif/ warna  biru  (Gambar  3-2a).  Propagasi  fase  MJO  November  ditunjukkan  dengan garis warna hijau (Gambar3-2b), aktivitas awal dimulai pada fase 3 (Samudera Hindia bagian Barat)  mulai  7  November,  selanjutnya  masuk  ke  dalam  fasa  4  (BMI)  16  November hingga  21  November  2009,  kemudian  masuk  ke  dalam  fase  5  (BMI)  sepe rti  pada Gambar 3-2b.

## Gambar 3-2: Kejadian MJO November 2009 (BOM, 2009)
Sedangkan  berdasarkan  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  berbasis  GPS, kejadian  MJO  bulan  November  yang  mempengaruhi  wilayah  Jawa  bagian  Barat (Lampiran  1).  Anomali  harian  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  yang  meningkat seiring dengan  menurunnya  anomali  OLR  yang  dimulai  pada  8  November,  kemudian pada 22 November anomali harian uap air di lapisan troposfer bawah mulai menurun, kecuali  untuk  wilayah  Jampang  Kulon  (Ctvi)  mulai  lebih  lambat  yaitu  pada 23 November.  Anomali  harian  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  di  bagian  utara menunjukkan  pergerakan  konsentrasi  uap  air  yang  menurun  dari  barat-timur  dari wilayah  Pasuran,  Cibinong  dan  Lembang.  Di  bagian  selatan  konsentrasi  uap  air meningkat  dari  barat-timur  dari  Ujung  Kulon,  Jampang  Kulon  hingga  Pameungpeuk (Gambar 3-3). Sedangkan pergerakan utara-selatan, anomali harian uap air di lapisan troposfer  bawah  menunjukkan  konsentrasi  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  yang cenderung  berubah-ubah  dari  wilayah  Pasuran  hingga  Ujung  Kulon  dan  wilayah Cibinong hingga Jampang Kulon, sementara di bagian timur  wilayah Lembang hingga Pameungpeuk menunjukkan peningkatan uap air ke arah selatan (Gambar 3-4).
Gambar 3-3: Pergerakan barat-timur (a) anomali harian uap air lapisan bawah (b) anomali harian OLR saat kejadian MJO November 2009
Gambar 3-4: Pergerakan utara-selatan (a) anomali harian uap air lapisan bawah  b) anomali harian OLR saat kejadian MJO November 2009
Analisis  angin  permukaan  CCMP  di  wilayah  Jawa  bagian  barat,  sebelum kejadian MJO pada awal  dasarian  1 arah angin didominasi angin timuran. Kemudian saat MJO mulai aktif ( onset ) pada 8 November angin timuran di bagian utara mendapat gangguan ke arah utara-timur laut. Awal dasarian 3, angin baratan mendominasi kecuali di  bagian  selatan  dimana  angin  timuran  masih  aktif  (Gambar  3-5).  Berdasarkan ECMWF,  sebelum  MJO  terjadi  pada  dasarian  1  arah  angin  di  lapisan  permukaan sampai  ketinggian  700  mb  didominasi  angin  timuran,  sedangkan  di lapisan  atasnya angin  berubah-ubah.  Saat  MJO  aktif  pada  awal  dasarian  2,  masih  dominan  angin timuran di lapisan permukaan dan angin baratan di lapisan atas, selanjutnya berubah arah menjadi angin baratan pada akhir dasarian 2 hingga awal dasarian 3 untuk setiap ketinggian lapisan seiring dengan kuatnya sinyal MJO. Di akhir dasarian 3 di lapisan permukaan  tetap  angin  baratan,  sedang  lapisan  atasnya  berubah  menjadi  angin timuran dan sinyal MJO mulai menjauhi wilayah Jawa bagian Barat (Gambar 3-6).
Pra-MJO  di  bagian  utara,  variasi  diurnal  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah lebih tinggi dibandingkan di bagian selatan. Saat MJO aktif konsentrasi uap air lebih tinggi dibandingkan pra-MJO, dan pasca-MJO uap air lapisan bawah kembali normal. Saat  kejadian  MJO,  aktivitas  konveksi  terjadi  pada  siang  hingga  malam  hari  sesuai dengan  peningkatan  konsentrasi  uap  air  lapisan  bawah  (Gambar  3-7).  Uap  air  di lapisan  troposfer  bawah saat MJO  berkaitan dengan aktivitas konvektif. Dari analisis indeks konvektif citra satelit MTSAT IR1, pada periode pra-MJO menunjukkan aktivitas konvektif hanya pada jam 09.00UTC  di wilayah bagian barat Jawa, saat mulai ( onset ) MJO  aktifitas  konvektif  mulai lebih  tinggi.  Saat  MJO  aktif  aktivitas  konvektif  makin meningkat ( intensed ), selanjutnya pasca-MJO mulai berkurang dan mengarah ke timur (Lampiran 2)
Gambar 3-5: Analisis angin permukaan CCMP November 2009 (m/dtk)
(a) Dasarian 1 (b) Dasarian 2 (c) Dasarian 3
Gambar 3-6: Vektor dan magnitudo angin (m/dtk) per lapisan ketinggian  November 2009 (ECMWF)
Gambar 3-7: Variasi diurnal uap air lapisan bawah saat MJO November 2009 pra (b) onset-aktif (c) pasca

## 4 KESIMPULAN
Kejadian MJO pada November 2009 di wilayah  Jawa bagian Barat memberikan dampak  terhadap  variasi  harian uap  air  di lapisan  troposfer  bawah.  Anomali  harian uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  meningkat  seiring  dengan  menurunnya  anomali
OLR  pada  saat  MJO onset ,  kemudian  mulai  menurun  pada  saat  fase  pasca  MJO, kecuali untuk wilayah Jampang Kulon. Di bagian utara menunjukkan konsentrasi uap air  di  lapisan  troposfer  bawah  yang  menurun  dari  barat-timur dari  wilayah  Pasuran, Cibinong  dan  Lembang,  sedangkan  di  bagian  selatan konsentrasinya  meningkat  dari barat-timur dari UjungKulon, Jampang Kulon hingga Pameungpeuk. Sedangkan  variasi utara-selatan,  anomali  harian  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  menunjukkan konsentrasi  uap  air  di  lapisan  troposfer  bawah  yang  cenderung  berubah-ubah  dari wilayah  Pasuran  hingga  Ujung  Kulon  dan  wilayah  Cibinong  hingga  Jampang  Kulon, sementara  di  bagian  timur  wilayah  Lembang  hingga  Pameungpeuk  menunjukkan peningkatan uap air ke arah selatan. Anomali uap air lapisan bawah secara spasial dan temporal  sesuai  dengan  analisis  vektor  angin.  Variasi  diurnal  uap  air  di  lapisan troposfer  bawah  November  2009  saat  MJO  aktif  secara  umum  konsentrasinya  lebih tinggi  dibandingkan  sebelum  MJO  maupun  setelah  masa  aktif.  Dari  analisis  indeks konvektif citra satelit MTSAT IR1 juga menunjukkan uap air di lapisan troposfer bawah saat MJO berkaitan dengan aktivitas konvektif, baik pada periode pra-MJO, saat onset , aktif hingga pasca-MJO.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis berterima kasih kepada Ir. Joni Efendi dari Badan Informasi  Geospasial atas  penyediaan  data  GPS,  serta  Prof.  Sri  Widiyantoro,Ph.D  atas  arahan  dan bimbingannya.  Penelitian  ini  didukung  sepenuhnya  oleh  Laboratorium  Geodesi  dan Geomatika dan Laboratorium Analisis Meteorologi ITB.

## DAFTAR RUJUKAN
Bevis,  M.,  Businger,  S.,  Herring,  T.A.,  Rocken,  C.,  Anthes,  R.,  A.,    dan  Ware,  R.,  H.,  1992. GPS Meteorology: Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor Using the Global Positioning System , J. Geophysic. Res , 97, 15.787-15.801. Bureau  of  Meteorology,  2009. Madden-Julian  Oscillation ,  Australia,  diakses  http://  www.  bom.  gov. au/climate/mjo/.
Davis, J., L., Herring, T., A., Shapiro, I., I., Roger, E., dan Elger, G., 1985. Geodesy by Inferroferomtry: Effect  of  Atmospheric  Modelling  Errors  on  Estimates  of  Baseline  Length , Radio  Science, 20, 1593-1607.
Gutman,  R.,  B.,  Chadwick,  D.,  dan  Wolf,  W.,  2004. Tow ard  an  Operational  Water  Vapor  Remote Sensing System Using the Global Positioning System.
Habby,  J.,  2011. Applying  Tropospheric  Moisture  to  Forecasting,  Meteororology  Education ,  diakses http://weatherpredicition.com, 23 Desember 2014.
Hadi, T., W., 2007. Diurnal Convection over Java Island; Sea-Breeze Convergence during Pre-Monsoon Period , Department of Geophysics and Meteorology, Institut Teknologi Bandung.
Hadi, T., W.,  Horinouchi, T., Tsuda, T., Hashiguchi, H., dan Fukao, S.,  2002. Sea Breeze Circul ation Over  Jakarta,  Indonesia:  A  Climatology  Based  on  Boundary  Layer  Radar  Observations , Mon.Wea.Rev., 130, 2153-2166.
Hadi,  T.,  W.,  Kuncoro,  W.,  Noersomadi,  Subarya,  C.,  dan  Susilo,  2010. Pemanfaatan  Jaringan Pengamatan GPS untuk Pemantauan Kandungan Uap Air di Atmosfer: Prospek dan Tantangan di Indonesia , Prosiding Seminar  Penerbangan dan Antariks a , Sub Seminar Sains Atmosfer dan Iklim, Serpong.
Holton, J., R., 2004. An Introduction to Dynamic Meteorology , Fourth Edition, Elsevier Academic Press, ISBN: 0-12-354015-1.
Kristianto, A., Hadi. T., W., dan Wijaya. D., D., 2014. Development of Method for Extracting Low-Level Tropospheric Moisture Content from Ground Based GPS Derived Precipitable Water Vapor (PWV), 12th  Biennial Conference of Pan Ocean Remote Sensing Conference -),  4 – 7 November 2014, Bali-Indonesia.
Lau, K., M., dan Chan, P., H., 1986. Aspects of the 40 – 50 Day Oscillation during the Northern Summer as Inferred from Outgoing Longw ave Radiation , Mon. Wea. Rev., 114, 1354 – 1367. Madden,  R.,  A.,  2002. Madden-Julian  Oscillation  Life  Cycle ,  diakses  Juli  2014  http://  www.  meted. ucar.edu/climate/mjo/print.htm.
Madden, R., A., dan  Julian, P., R., 1971. Detection of a 40 – 50 Day Oscillation in the Zonal Wind in the Tropical Pacific, J. Atmos. Sci., 28, 702 – 708.
Madden, R., A., dan Julian, P., R., 1972. Description of Global-Scale Circulation Cells in the Tropics with a 40 – 50 Day Period, J. Atmos. Sci. , 29, 1109 – 1123. Madden,  R.,  A.,  dan  Julian,  P.,  R.,  1994. Observations  of  the  40 – 50-Day  Tropical  Oscillation — A Review , Mon. Wea. Rev . , 122, 814 – 837. Nakamura, H., Koizumi, K., dan Mannoji, N., 2004. Data Assimil ation of GPS Precipitable Water Vapor into  the  JMA  Mesoscale  Numerical  Weather  Prediction  Model  and  its  Impact  on  Rainfall Forecasts, Journal of the Meteorological Society of Japan, 82, 441-452. Ohsawa,  T.,  Ueda,  H.,  Hayashi,  T.,  Watanabe,  A.,  dan  Matsumoto,  J.,  2001. Diurnal  Variation  of Convective  Activity  and  Rainfall  in  Tropical  Asia ,  Journal  of  the  Meteorological  Society  of Japan, 79, 333 – 352.
Sakurai,  N.,  Murata,  F.,  Yamanaka,  M.  D.,  Mori,  S.,  Hamada,  J-I.,  Hashiguchi,  H.,  Tauhid,  Y.  I., Sribimawati, T., and Suhardi, B., 2005. Diurnal Cycle of Cloud System Migration over Sumater a Island , Journal of the Meteorological Society of Japan, 83, 835 – 850. Wheeler,  M.,  C.,  dan  Hendon,  H.,  H.,  2004. An  All-Season  Real-Time  Multivariate  MJO  Index: Development of an Index for Monitoring and Prediction , Mon. Wea. Rev., 132, 1917 – 1932.
Wu,  P.,  Hamada,  J.,  Mori,  S.,  Tauhid,  Y.,  I.,  Yamanaka,  M.,  D.,  dan  Kimura,  F.,  2003. Diurnal Variation of Precipitable Water over a Mountainous Area of Sumatra Isl and, J. Appl. Meteor . , 42, 1107 – 1115.
Yoshihira, T., Tsuda, T., dan Hirahara, K., 2000. High  Time Resolution Measurements  of Precipitable Water Vapor from Propagation Delay of GPS Satellite Signals, Earth Planets Space, 52, 479 – 493.
Lampiran 1. Anomali harian uap air di lapisan troposfer bawah dan anomali harian OLR
60
Lampiran 2. Indeks Konvektif per 3 jam Saat MJO November 2009 (a)pra (b)onset (c)aktif) dan (d)pasca saat kejadian MJO November 2009
6 1
(a) (b) (c)