## KARAKTERISTIK RUANG-WAKTU SUMBER UAP AIR DI ATAS BENUA MARITIM INDONESIA MENGGUNAKAN DATA ERA INTERIM [SPATIO-TEMPORAL CHARACTERISTICS OF MOISTURE SOURCE OVER THE INDONESIAN MARITIME CONTINENT USING ERA INTERIM DATA]
Suaydhi
Peneliti Bidang Pemodelan Atmosfer, Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, Lapan e-mail: suaydhi@lapan.go.id
Diterima  15 Juli 2014; Disetujui 22 September 2014

## ABSTRACT
The  atmospheric  moisture  source  over  three sub regions  within  the  Indonesian Maritime  Continent  have  been  studied  using  the  ERA  Interim  dataset.  There  are  two important sources of atmospheric  moisture, i.e. advection and convection. The Pacific Ocean  and  Indian  Ocean  are  the  main  sources  for  precipitation  over  the  Maritime Continent. However, the region is also one of the three main convection centers in the world.  Therefore,  contribution  of  the  local  evaporation  to  the  precipitation  plays  an important  role.  A  dynamic  precipitation-recycling  model  is  used  to  estimate  this contribution.  The  recycling  ratio  varies  across  different  sub  regions,  but  it  generally peaks during the boreal spring with the highest value being 60% which coincides with the ITCZ being located over the Maritime Continent.  The lowest recycling ratio is 25% which occurs during the boreal summer, where the ITCZ position is the furthest away from  the  equator.  The  annual  cycle  of  precipitation  from  the  local  moisture  source resembles that of the convective precipitation from TRMM. The recycling ratio increases (decreases)  during  El  Niño  (La  Niña)  years.  It  indicates  that  the  strong  moisture  flux that  is  transported  into  the  region  suppresses  the  contribution  of  local  evaporative moisture,  while  during  El  Niño  the  flux  weakens  or  even  reverses  into  transporting moisture out of the region.
Keywords: Moisture, Maritime continent, Recycled precipitation, El Niño, La Niña

## ABSTRAK
Sumber uap air di atmosfer di tiga sub wilayah dalam Benua Maritim Indonesia telah  dianalisis  menggunakan  data  ERA  Interim.  Ada  dua  sumber  uap  air  atmosfer yang  penting,  yaitu  adveksi  dan  konveksi.  Samudera  Pasifik  dan  Samudera  India merupakan  sumber  uap  air  utama  untuk  curah  hujan  di  Benua  Maritim.  Namun demikian  wilayah  ini  juga  merupakan  salah  satu  dari  tiga  pusat  konveksi  utama  di dunia. Oleh karena itu kontribusi penguapan lokal terhadap curah hujan mempunyai peranan  penting.  Sebuah  model  daur  ulang  curah  hujan  dinamis  digunakan  untuk melakukan  estimasi  kontribusi  tersebut.  Nisbah  hujan  daur  ulang  ini  bervariasi  di berbagai  sub  wilayah  yang  berbeda,  namun  umumnya  berpuncak  pada  musim  semi belahan  bumi  utara  dengan  nilai  tertinggi  60%  yang  bertepatan  dengan  keberadaan ITCZ  di  atas  Benua  Maritim.  Nilai  nisbah  terendah  adalah  25%  yang  terjadi  selama musim  panas  belahan  bumi  utara,  di  mana  ITCZ  berada  paling  jauh  dari  ekuator. Siklus  curah  hujan  tahunan  dari  sumber  uap  air  lokal  ini  mirip  dengan  hujan konvektif  dari  TRMM.  Nisbah  hujan  daur  ulang  meningkat  (turun)  waktu  El  Niño  (La Niña).  Hal  ini  memberikan  indikasi  bahwa  fluks  uap  air  yang  kuat  yang  masuk  ke wilayah  ini  menekan  kontribusi  uap  air  hasil  penguapan  lokal,  sementara  selama  El
Niño  fluks  tersebut  melemah  bahkan  berbalik  arah  dengan  membawa  uap  air  keluar dari wilayah Indonesia.
Kata Kunci: Uap air, Benua maritim, Hujan daur ulang, El Niño, La Niña

## 1 PENDAHULUAN
Siklus hidrologi memainkan peranan penting dalam variabilitas dan perubahan iklim, sebab siklus ini mengendalikan dan mencerminkan variabilitas alami cuaca dan iklim pada skala regional dan global (Eltahir dan Bras, 1996). Pentingnya fluks uap air horizontal dan vertikal terhadap siklus hidrologi global telah lama dikenali dan anomali dari fluks ini dapat dikaitkan secara langsung pada banjir dan kekeringan (Rosen dkk., 1979). Beberapa peranan penting uap air dalam siklus hidrologi global, khususnya di daerah  tropis,  adalah  jumlahnya  menentukan  potensi  curah  hujan, panas  laten  yang dilepaskan  ketika  uap  air  mengembun  menjadi  sumber  energi  penting  untuk pergerakan  atmosfer,  dan  transport  vertikal  uap  air  merupakan  transport  panas  ke atas  di  daerah  tropis  yang  sangat  penting  (Laing  dan  Evans,  2011).  Pemahaman proses-proses  hidrologi  ini  juga  penting  dalam  memahami  dampak  aktivitas  manusia pada  iklim.  Dalam  kondisi  pemanasan  global  siklus  hidrologi  diperkirakan  menjadi lebih kuat sebab hujan dan penguapan juga semakin kuat akibat meningkatnya radiasi gelombang panjang  yang ke bawah.  Hal  ini bisa berakibat  lebih parahnya kekeringan atau banjir di beberapa tempat (IPCC, 1996).
Dalam  konteks  siklus  hidrologi,  air  di  permukaan  yang  menguap  dari  suatu wilayah  dapat  jatuh  lagi  sebagai  hujan  di  wilayah  yang  sama.  Hal  ini  disebut  hujan daur  ulang  ( recycled  precipitation ).  Prosentase  jumlah  uap  air  yang  diubah  kembali menjadi  hujan  disebut  nisbah  hujan  daur  ulang  ( recycling  ratio ).  Jika  penguapan dibawa angin keluar dari wilayah tersebut (proses adveksi), maka penguapan tersebut menjadi  sumber  uap  air  untuk  hujan  di  wilayah  lain  tersebut.  Sumber  curah  hujan yang  lain  adalah  uap  air  yang  telah  tersedia  di  atmosfer.  Sumber  yang  terakhir  ini hanya  signifikan  pada  skala  waktu  harian  dan  dapat  diabaikan  pada  skala  bulanan atau  yang  lebih  lama  lagi  (Dominguez  dkk.,  2006).  Oleh  karena  itu,  untuk  studi klimatologi, penguapan, dan adveksi dapat dianggap sebagai dua sumber utama untuk hujan di suatu wilayah tertentu.
Sumber daya  air di  Benua  Maritim Indonesia  tidak  terdistribusi secara merata (e.g.  Hamada  dkk.,  2002;  Aldrian  dan  Susanto,  2003).  Sumber  air  yang  melimpah dapat  dijumpai  di  tiga  pulau  terbesar  (Sumatera,  Kalimantan,  dan  Papua)  sepanjang tahun,  namun  kesulitan  air  sering  dialami  oleh  penduduk  di  Nusa  Tenggara  Timur, terutama  pada  musim  kemarau  (JJA).  Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  distribusi hujan  di  wilayah  Benua  Maritim.  Faktor  utama  meliputi  monsun, El  Niño  Southern Oscillation (ENSO),  sirkulasi  angin  darat/laut,  dan  kondisi  topografi  yang  kompleks (Qian,  2008).  Beberapa  bagian  dipengaruhi  oleh Madden-Julian  Oscillation (MJO; Madden  dan  Julian,  1971)  dan Indian  Ocean  Dipole  Mode (IODM;  Saji  dkk.,  1999). Karena  variabilitas  suhu  permukaan  laut  ( Sea  Surface  Temperature atau,  SST) berpengaruh pada anomali hujan, beberapa studi telah dilakukan untuk meneliti pola hujan Benua Maritim dan kaitannya dengan SST lokal dan juga SST Samudera Pasifik dan Samudera India dalam beberapa tahun terakhir (e.g., Aldrian dan Susanto, 2003; Hendon,  2003;  dan  Chang  dkk.,  2004).  Studi-studi  tersebut  mengungkap  bahwa korelasi  kuat  antara  curah  hujan  Indonesia  dengan  SST  Samudera  Pasifik  hanya terjadi  pada  musim  panas  dan  musim  gugur  Belahan  Bumi  Utara  (BBU),  yaitu  pada periode  Juni-Juli-Agustus  (JJA)  dan  September-Oktober-Nopember  (SON),  yang bertepatan dengan musim kemarau di Indonesia. Korelasi antara curah hujan dan SST tetap rendah di musim dingin dan musim semi BBU (Desember-Januari-Februari [DJF] dan  Maret-April-Mei  [MAM]),  meskipun  analisis  dilakukan  pada  skala  sub  wilayah
(Chang  dkk.,  2004).  Prediksi  iklim  untuk  musim  semi  dikatakan  mempunyai  nilai kinerja  ( skill )  paling  rendah  dan  dikenal  sebagai spring  predictability  barrier (Aldrian dan Susanto, 2003).
Makalah  ini  akan  mengkaji  transport  uap  air  di  atas  Benua  Maritim.  Sebuah model  daur  ulang  hujan  akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  sumber-sumber potensial uap air yang mempengaruhi curah hujan di Benua Maritim dan beberapa sub wilayah.  Data  renalisis  terbaru  dari the  European  Centre  for  Medium  Range  Weather Forecasts (ECMWF), ERA Interim atau ERAI untuk singkatnya (Berrisford dkk., 2011), akan digunakan dalam studi ini.
Klimatologi  dan  variabilitas  transport  uap  air  di  atmosfer  akan  dikaji  untuk beberapa sub wilayah. Hal ini bisa dijadikan basis untuk penelitian lebih lanjut tentang peranan  hidrologi  permukaan  dalam  variabilitas  dan  perubahan  iklim.  Karakteristik umum  tentang  data  ERAI  dan  data  lainnya  yang  digunakan  dalam  makalah  ini  akan dijelaskan sekilas pada seksi 2 bersama dengan penjelasan metodologi dan persamaan- persamaan  fundamental  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  model  hujan  daur ulang.  Seksi  3  akan  memaparkan  hasil  klimatologis  dari  model  tersebut,  sedangkan variasi antar tahunannya akan dipaparkan pada seksi 4. Ringkasan hasil penelitian ini akan ditampilkan pada seksi 5 beserta dengan kesimpulannya.

## 2 DATA DAN METODOLOGI

## 2.1 Data
ERAI  adalah  produk  antara  yang  menjembatani  antara  ERA-40  (1957-2002; Uppala dkk., 2005) dan reanalisis jangka panjang generasi berikutnya. Perbaikan pada data ERAI dari pendahulunya didapatkan melalui banyak perbaikan pada model yang digunakan untuk memproduksi reanalisis, penggunaan analisis variasional 4 dimensi, perbaikan  analisis  kelembapan,  penggunaan  koreksi  bias  variasional  untuk  data satelit, dan perbaikan-perbaikan lain dalam penanganan error (Dee dkk., 2011). Model yang  digunakan  untuk  memproduksi  data  reanalisis  ERAI  adalah  ECMWF Integrated Forecast  System (IFS;  Tompkins  dkk.,  2007).  Model  atmosfernya  mempunyai  resolusi sekitar  79  km  dan  model  gelombang  lautnya  mempunyai  grid  berukuran  1,0º  x  1,0º pada garis lintang dan garis bujurnya. Produk reanalisis terakhir ini menyediakan data atmosfer global pada 30 level dari 1000 hPa sampai 10 hPa empat kali tiap hari pada pukul  00,  06,12,  18  waktu  universal  (UT)  dari  tahun  1979  sampai  sekarang  pada berbagai  resolusi  horizontal  dengan  resolusi  tertinggi  tersedia  pada  grid  berukuran 0,5ºx0,5ºbujur/lintang.
Untuk  keperluan  perbandingan,  data the  second  version  of  the  Global Precipitation  Climatology  Project (GPCP2;  Adler  dkk.,  2003),  dan  data  hujan  konvektif dari Tropical Rainfall Measuring Measurement (TRMM). Data curah hujan bulanan dari GPCP2  mempunyai  resolusi  2,5ºx2,5º.  Produk  3B31  dari  TRMM  digunakan  untuk perbandingan dengan hujan daur ulang yang diestimasi dari model hujan daur ulang. Hal  ini  dikarenakan  hujan  estimasi  dari  model  hujan  daur  ulang  ini  berasal  dari penguapan lokal (proses konveksi).

## 2.2 Metodologi
Persamaan  kesetimbangan  uap  air  di  atmosfer  dapat  dituliskan  dalam  bentuk berikut (Peixoto dan Oort, 1992)
W E P
t      
 Q (2-1)
di mana E adalah laju evaporasi (penguapan), dan P adalah laju hujan. W t   mewakili laju perubahan precipitable  water (terhadap  waktu),  dan adalah  divergensi  fluks  uap
air  horizontal.  Untuk  periode  yang  cukup  lama,  misal  orde  bulan  atau  musim, W t   dapat diabaikan (Trenberth, 1999), dan perata-rataan persamaan (2-1) terhadap waktu dan wilayah menghasilkan
E P    Q
(2-2)
di mana garis di atas huruf menandakan rata-rata dalam waktu. Q adalah fluks uap air horizontal yang terintegrasi secara vertikal dan didefinisikan sebagai
1 t s P P q dp g   Q v
(2-3)
dimana q adalah kelembaban spesifik dari atmosfer, g adalah percepatan gravitasi, v adalah vektor kecepatan  horizontal dan integral dimulai dari tekanan permukaan  ( s P ) hingga tekanan pada level atmosfer teratas ( t P ).
Untuk menghitung kontribusi evaporasi lokal terhadap hujan, yaitu nisbah daur ulang  lokal  ,  sebuah  model  daur  ulang  hujan  dinamis  yang  dikembangkan  oleh Dominguez dkk. (2006) digunakan dalam penelitian ini. Nisbah daur ulang lokal dalam satu sel grid i dalam suatu wilayah didefinisikan sebagai:
ri i i P P   (2-4)
dimana ri P adalah  hujan  yang  berasal  dari  daur  ulang  dalam  suatu  sel  grid i dan i P adalah hujan total dalam sel grid i . Dalam model ini, uap air di atmosfer dalam grid sel i dilacak ke belakang dalam waktu sepanjang lintasan-lintasan yang didefinisikan oleh fluks-fluks uap air zonal dan meridional. Ilustrasi “lintasan” yang ditempuh oleh parcel uap air dalam suatu domain tertentu dapat dilihat pada Gambar 3 di Dominguez dkk. (2006).
Pada  penurunan  nisbah  daur  ulang  lokal  berikut, subscript  i dihilangkan  agar lebih  sederhana  dalam  penulisan  rumusnya.  Untuk  menyederhanakan  komputasi, sebuah  sistem  koordinat  baru ( , , ) x ut y vt t
  
     untuk  nisbah  daur  ulang lokal ( , , ) R    ,  evaporasi ( , , )     ,  dan precipitable  water ( , , )     diterapkan  untuk mengikuti  lintasan-lintasan  aliran  uap  air  ke  belakang  dalam  waktu,  dengan u dan v laju  angin  zonal  dan  meridional.  Nisbah  daur  ulang  lokal  dihitung  dengan mengintegrasikan  uap  air  yang  ada  dalam  kolom  pada  semua  trayektori  pada  tiap langkah waktu dari waktu uap air masuk ke wilayah tersebut sampai airnya berubah menjadi hujan (Dominguez dkk., 2006):
' 0 ( , , ) ( , , ) 1 exp
( , , ) R                         (2-5)
Untuk  mendapatkan  nisbah  daur  ulang  lokal  ,  nilai R diubah  kembali  ke sistem  koordinat  aslinya  dengan  substitusi ( , , ) x y t  dan ( , , ) x y t  ke  dalam  ekspresi R (Dominguez dkk., 2006).
Model  daur  ulang  ini  mempunyai  keunggulan  karena  memasukkan  unsur ketersediaan  uap  air  atmosfer  secara  eksplisit.  Asumsi  yang  digunakan  dalam  model hanya  atmosfer  yang  tercampur  secara  merata.  Besaran-besaran  rata-rata  bulanan dengan  langkah  waktu  6-jam dari  data reanalisis  digunakan  sebagai  masukan  untuk perhitungan nisbah daur ulang dalam makalah ini (mirip dengan yang dilakukan oleh Bisselink  dan  Dolman,  2008).  Nisbah  daur  ulang  regional  ( rr )  dalam  wilayah  yang terdiri  dari n sel  sebagai  sebuah  fungsi  nisbah  daur  ulang  lokal  diperoleh  dengan menggunakan pendekatan berbasis grid dari Eltahir dan Bras (1994):
1 1 n i i i i n i i i P A rr P A        
(2-6)
di  mana i A  adalah  luas  sel i dalam  wilayah  tersebut.  Jadi  kita  mempunyai  alat sederhana untuk melakukan analisis ruang waktu dari pendauran ulang hujan.
Selain  melakukan  analisis  pada  Benua  Maritim  Indonesia  sebagai  satu kesatuan, studi ini juga melakukan analisis pada tiga sub wilayah. Pembagian tiga sub wilayah ini dapat dilihat pada Gambar 2-1a. Benua Maritim secara keseluruhan atau Seluruh Benua Maritim (SBM) dibatasi oleh garis lintang antara 12°LS dan 10°LU dan garis  bujur  antara  90°  dan  155°BT  (kotak  dengan  garis  merah  pada  Gambar  2-1a). Batas-batas  untuk  ketiga  sub  wilayah  (kotak  dengan  garis  ungu  pada  Gambar  2-1a) mempunyai  garis  lintang  dan  garis  bujur  sebagai  berikut:  10°LS  -  6°LU  dan  90°  - 119°BT  untuk  Benua  Maritim  Barat  (BMB),  8°LS  -  6°LU  dan  119°  -135°BT  untuk Benua Maritim Sentral (BMS), dan 12°LS - 0° dan 135° - 155°BT untuk Benua Maritim Timur  (BMT).  Batas-batas  tersebut  dipilih  agar  melintasi  daratan  sesedikit  mungkin. Ketiga  sub  wilayah  tersebut  dibagi  berdasarkan  karakter  curah  hujannya.  BMS mempunyai jumlah curah hujan paling sedikit dibandingkan daerah lainnya (Gambar 2-1).
Gambar 2-1: Curah  hujan  musiman  (mm/hari)  dari  data  GPCP2  dan  domain  wilayah  yang  dipakai dalam penelitian ini adalah Seluruh Benua Maritim (SBM), Benua Maritim Barat (BMB), Benua Maritim Sentral (BMS), dan Benua MaritimTimur (BMT).

## 3 SIKLUS TAHUNAN HUJAN DAUR ULANG
Siklus tahunan rata-rata curah hujan daur ulang, hujan konvektif dari TRMM, dan  nisbah  daur  ulang  regional  dapat  dilihat  pada  Gambar  3-1.  Nisbah  daur  ulang regional  adalah  besaran  yang  bergantung  pada  skala  dan  tidak  linier  (Bisselink  dan Dolman, 2008). Besaran ini merupakan ukuran kasar berapa besar curah hujan suatu wilayah  berasal  dari  penguapan  lokal  di  wilayah  tersebut.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari Gambar  3-1  bahwa  curah  hujan  daur  ulang  mempunyai  siklus  tahunan  yang  mirip dengan hujan konvektif dari produk TRMM 3B31, kecuali untuk SBM (Gambar 3-1a). Hal  ini  disebabkan  domain  SBM  yang  mencakup  wilayah  Samudera  Pasifik  sebelah utara Papua yang merupakan kolam hangat ( warm pool ). Saat hujan konvektif dominan
di wilayah Benua Maritim, prosentase hujan dari sumber lokal (nisbah daur ulang) bisa diharapkan akan tinggi. Sebagai contoh, nisbah daur ulang untuk SBM paling sedikit 50%  selama  musim  kemarau  dan  dapat  melebihi  60%  selama  MAM  (Gambar  3-1a). BMB  mempunyai  bagian  wilayah  laut  yang  besar,  sehingga  sekitar  40%  curah hujannya berasal dari sumber penguapan lokal. Nisbah daur ulangnya juga mencapai puncak pada musim MAM, yaitu sekitar 50%. BMS dan BMT mempunyai luas wilayah yang  hampir  sama,  namun  luas  masing-masing  wilayah  tersebut  kira-kira  setengah dari luas wilayah BMB. Kedua sub wilayah ini masing-masing mempunyai nisbah daur ulang sekitar 25% dan 40% secara berurutan, namun puncaknya terjadi pada  bulan- bulan  yang  berbeda  (Gambar  3-1c  and  d).  Nisbah  daur  ulang  terendah  untuk  BMS terjadi  pada  bulan  Februari  dan  tertinggi pada  sekitar  April-Mei dan  sekitar  Oktober- November.  Sementara  itu,  daur  ulang  terendah  untuk  BMT  terjadi  sekitar  JJA  dan tertinggi sekitar Nopember-Desember.
Gambar 3-1: Siklus  tahunan  hujan  total  dari  ERAI  (garis  hitam),  hujan  daur  ulang  (garis  merah), hujan konvektif dari TRMM (garis hijau), dan nisbah daur ulang (garis biru).
Hal  yang menarik diperhatikan  adalah nilai  nisbah  daur  ulang dari  ketiga  sub wilayah  tersebut  mempunyai  dua  puncak  dan  dua  lembah,  meskipun  dengan magnitudo yang berbeda. Terlihat pada Gambar 3-1 bahwa nilai tertinggi terjadi waktu equinox (matahari berada di ekuator), khususnya waktu MAM. Puncak yang kedua di wilayah  barat  terjadi  lebih  cepat  daripada  di  wilayah  timur,  dan  semakin  ketimur magnitudonya  semakin  besar.  Kejadian  ini  ada  hubungannya  dengan  posisi Inter Tropical Convergene Zone (ITCZ). Gambar 3-2 menunjukkan lokasi pada bulan Januari, April,  Juli,  dan  Oktober,  bersama  dengan  hujan  konvektif  (dalam  mm)  dari  produk TRMM 3B31  dan vektor  angin horizontal  (dalam m/det)  pada ketinggian 925 mb  dari data  ERAI.  Terlihat dari  Gambar  3-2 bahwa puncak  hujan konvektif  dan  konvergensi angin berada di sekitar garis ITCZ. Garis ITCZ ini terletak di atas Benua Maritim pada bulan April dan semua domain mengalami puncak nisbah daur ulang. Kemudian garis ini  bergerak  ke  posisi  paling  jauh  dari  ekuator  di  Belahan  Bumi  Utara  (BBU)  pada bulan  Juli  yang  mengakibatkan  nisbah  daur  ulang  terendah  di  Benua  Maritim.  Pada bulan Oktober, garis ITCZ masih terletak di sebelah utara Benua Maritim dan puncak nisbah daur ulang pada periode ini lebih kecil daripada bulan April. Tingginya  nisbah daur  ulang  pada  awal  musim  hujan  di  atas  BMT  disebabkan  oleh  posisi  ITCZ  yang relatif dekat dengan wilayah ini pada akhir tahun.
Puncak nisbah daur ulang selama musim semi BBU ( boreal spring ), khususnya di  atas BMB,  menjadi salah satu sebab  rendahnya  tingkat prediktibilitas  iklim waktu MAM,  yang  dikenal  sebagai spring  predictability  barrier (Aldrian  dan  Susanto,  2003). Kontribusi  yang  lebih  besar  dari  sumber  uap  air  lokal  selama  MAM  dibandingkan dengan  musim  lain  menyebabkan  masalah  ketika  prediksi  iklim  musim  semi  hanya didasarkan atas SST daerah NINO di Samudera Pasifik. Selama MAM, transfer uap air di  atas  Benua  Maritim,  khususnya  di  atas  BMB,  merupakan  yang  paling  lemah  di antara semua musim. Hal ini berakibat pada peningkatan konveksi lokal.
Gambar 2-2: Posisi  ITCZ  (garis  merah),  hujan  konvektif  dari  TRMM  (kontur),  dan  vektor  angin horizontal 925 mb di atas wilayah Benua Maritim untuk bulan-bulan: a) Januari, b) April,
c) Juli, dan d) Oktober.
Lautan Pasifik adalah sumber utama fluks uap air Benua Maritim. Bagian barat dan  barat  laut  wilayah  ini  juga  menerima  fluks  uap  air  dari  Lautan  India.  Karena wilayah  ini  sebagian  besar  terdiri  dari  laut  dengan  SST  hangat  yang  memberikan kondisi  ideal  untuk  proses  konveksi,  maka  kontribusi  uap  air  dari  penguapan  lokal tidak dapat diabaikan.
Analisis komponen-komponen neraca uap air (Gambar 3-3) menunjukkan siklus tahunan hujan rata-rata di wilayah Benua Maritim merupakan cerminan konvergensi uap  air,  dengan  besarnya  curah  hujan  lebih  tinggi  daripada  konvergensi  uap  air sepanjang  tahun  (sekitar  2  mm/hari).  Perbedaan  ini  memberikan  indikasi  bahwa kontribusi uap air lokal terhadap hujan lokal sangat signifikan. Hasil-hasil dari model daur ulang ini menunjukkan bahwa kontribusi ini dapat mencapai sebesar 60% untuk seluruh  Benua  Maritim.  Meskipun  hasil-hasil  model  ini  tergantung  pada  ukuran domain,  hasil-hasil  tersebut  menunjukkan  kontribusi  sumber  uap  air  lokal  berperan penting  dalam  pemahaman  siklus  hidrologi  Benua  Maritim.  Penguapan  lokal merupakan sumber uap air konveksi di wilayah yang bersangkutan, sebab curah hujan dari  sumber  uap  air  lokal  ini  sangat  mirip  dengan  hujan  konvektif  yang  diamati  dari TRMM.  Model  juga  menunjukkan  puncak  nisbah  daur  ulang  terjadi  terutama  pada MAM. Hal ini bertepatan dengan lokasi ITCZ di atas Benua Maritim pada periode ini.
Kontribusi  dari  konveksi  lokal  yang  ditunjukkan  oleh  model  daur  ulang, khususnya pada waktu musim semi BBU, perlu dipertimbangkan dalam prediksi curah hujan di wilayah Benua Maritim. Korelasi yang lemah antara curah hujan dan ENSO mungkin  menjadi  penyebab spring  predictability  barrier yang  dibahas  dalam  Aldrian and  Susanto  (2003)  dan  rujukan-rujukan  di  dalamnya.  Hujan  dari  sumber  uap  air lokal  yang  diteliti  dalam  makalah  ini  menunjukkan  kontrbusi  tertinggi  selama  MAM. Menggabungkan  prediksi  berdasar  SST  dan  penguapan  lokal  dapat  meningkatkan prediksi curah hujan di wilayah Benua Maritim, khususnya selama MAM.
Gambar 3-3: Siklus tahunan neraca uap air di wilayah Benua Maritim dan tiga sub domainnya: a) SBM, b) BMB, c) BMS, dan d) BMT.

## 4 PENGARUH ENSO PADA HUJAN DAUR ULANG
Gambar  4-1  dan  4-2  menunjukkan  anomali  curah  hujan  total,  hujan  daur ulang,  dan  nisbah  daur  ulang  selama  tahun-tahun  El  Niño  dan  La  Niña  di  empat domain  untuk  musim  DJF  dan  JJA.  Kedua  gambar  ini  menunjukkan  bahwa  nisbah daur  ulang  dan  hujan  daur  ulang  meningkat  pada  waku  El  Niño  dan  melemah  pada waktu  La  Niña,  kecuali  pada  DJF  di  BMT.  Nilai  rendah  untuk  nisbah  daur  ulang selama  La  Niña  disebabkan  oleh  Sirkulasi  Walker  yang  menguat  di  atas  Benua Maritim. Fluks uap air dari luar yang masuk ke wilayah ini selama El  Niño menekan kontribusi sumber uap air lokal. Berlawanan dengan kondisi La  Niña, konvergensi ke Benua Maritim melemah pada waktu terjadi El Niño. Dengan berkurangnya aliran uap air  yang  masuk  ke  wilayah  ini  selama  El  Niño,  kontribusi  sumber  uap  air  lokal meningkat yang dapat dilihat dengan meningkatnya nisbah daur ulang dan hujan daur ulang. Namun demikian mekanisme ini tak berlaku untuk wilayah BMT.
Gambar 4-1: Anomali  pada  musim  DJF  untuk  curah  hujan  total  (warna  merah),  hujan  daur  ulang (warna biru) dan nisbah daur ulang (garis hijau) di empat domain untuk tahun-tahun El Niño dan La Niña antara tahun 1979 dan 2010.
Gambar 4-2: Sama seperti Gambar 4-1, tetapi untuk musim JJA.
Dari  hasil  di  atas  terlihat  bahwa  aliran  fluks  uap  air  berpengaruh  kuat  pada magnitudo (besarnya) nisbah daur ulang. Ada faktor-faktor lain yang berpengaruh pada fluktuasi  nisbah daur ulang di wilayah  ini, dua diantaranya  adalah  besarnya  sumber uap  air  ( P  –  E )  dan  evaporasi  ( E ).  Untuk  memperkirakan  besarnya  pengaruh  faktor- faktor ini pada nisbah daur ulang ( rr ), koefisien korelasi antara rr dan P – E , rr dan E , serta rr dan  |Q|  dihitung  untuk  setiap  domain  yang  dipakai  dalam  studi  ini.  |Q| adalah  magnitudo  fluks  uap  air  yang  mengalir  ke  masing-masing  domain.  Hasilnya diperlihatkan pada Tabel 4-1.
Tabel 4-1 menunjukkan bahwa korelasi antara nisbah daur ulang dan sumber uap  air  ( P-E )  bervariasi,  dari  tidak  ada  korelasi  sama  sekali  sampai  korelasi  sedang (±  0,40),  tetapi  umumnya  sangat  lemah  di  semua wilayah. Tidak  ada  pola  yang  jelas, pada musim apa atau daerah mana sumber uap air ini berpengaruh pada nisbah daur ulang. Pola yang tidak jelas ini juga terjadi pada korelasi antara nisbah daur ulang dan evaporasi,  namun  nilai  korelasinya  umumnya  negatif  rendah  sampai  sedang.  Pola korelasi  yang  jelas  baru  terlihat  antara  nisbah  daur  ulang  dengan  aliran  uap  air horizontal  dengan  koefisien  korelasi  yang  umumnya  negatif  kuat  (mencapai  -0,89). Korelasi yang kuat ini terjadi pada semua musim dan domain, kecuali untuk MAM di SBM dan BMB. Hasil ini terlihat bahwa konvergensi uap air yang kuat berakibat pada rendahnya  nisbah  daur  ulang,  sedang  sumber  uap  air  ( P-E )  dan  evaporasi  tidak berpengaruh secara signifikan pada nisbah daur ulang.
Tabel 4-1:  KOEFISIEN KORELASI ANTARA NISBAH DAUR ULANG DENGAN, SUMBER UAP AIR (P-E), EVAPORASI  (E),  DAN  MAGNITUDO  ALIRAN  FLUKS  UAP  AIR  (|Q|)  UNTUK  MASING- MASING DOMAIN DALAM STUDI INI.
Domain Musim rr vs (P - E) rr vs E rr vs Q SBM DJF -0,54 -0,21 -0,59 MAM -0,25 -0,08 -0,30 JJA 0,08 -0,03 -0,31 SON -0,09 -0,24 -0,39 BMB DJF 0,01 -0,54 -0,83 MAM -0,21 0,13 -0,35 JJA 0,40 -0,49 -0,58 SON 0,24 -0,37 -0,71 BMS DJF -0,01 -0,50 -0,83 MAM -0,19 0,13 -0,61 JJA 0,07 0,02 -0,66 SON 0,13 -0,45 -0,71 BMT DJF -0,43 -0,45 -0,78 MAM 0,00 -0,43 -0,59 JJA -0,40 0,08 -0,86 SON -0,12 -0,27 -0,89

## 5 KESIMPULAN
Dalam  studi  ini,  hujan  yang  berasal  dari  penguapan  lokal  (hujan  daur  ulang) diestimasi  dengan  menggunakan  model  hujan  daur  ulang  dinamik  dari  Dominguez dkk.  (2006).  Hasilnya menunjukkan bahwa nisbah  daur  ulang dan  hujan  daur  ulang mempunyai  nilai  tertinggi  (60%)  pada  periode  MAM  dan  terendah  (25%)  pada  periode JJA.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  posisi  ITCZ,  dimana  selama  MAM  posisi  ITCZ  berada tepat  di  atas  wilayah  Benua  Maritim  dan  selama  JJA  berada  paling  jauh  dari  Benua Maritim di BBU.
Kontribusi  dari  konveksi  lokal  ini  patut  diperhitungkan  dalam  prediksi  curah hujan  yang  memakai  anomali  suhu  permukaan  laut  ( Sea  Surface  Temperature atau SST) dari daerah Niño di Samudera Pasifik sebagai prediktor, khususnya untuk periode MAM.  Menggabungkan  prediksi  curah  hujan  menggunakan  SST  dan  kontribusi konveksi lokal mungkin dapat meningkatkan akurasi prediksi curah hujan di wilayah Benua Maritim.
Analisis  variabilitas  hujan  daur  ulang  dan  nisbah  daur  ulang  selama  tahun- tahun  El  Niño  dan  La  Niña  menunjukkan  bahwa  kontribusi  sumber  uap  air  lokal meningkat  selama  kejadian  El  Niño  dan  melemah  selama  kejadian  La  Niña.  Faktor yang sangat berpengaruh pada besar kecilnya nilai nisbah daur ulang dan hujan daur ulang adalah aliran fluks uap air yang masuk ke wilayah Benua Maritim. Hal ini dapat dilihat pada koefisien korelasi negatif yang sangat kuat di semua domain antara nisbah daur ulang dan magnitudo aliran fluks uap air. Sedangkan sumber uap air lokal dan evaporasi  lokal  mempunyai  korelasi  yang  lemah  dengan  nisbah  daur  ulang.  Hal  ini mempunyai implikasi yang sangat penting dalam perubahan iklim di masa mendatang. Perubahan iklim akan berakibat pada menguatnya sirkulasi atmosfer (termasuk aliran uap air yang masuk ke wilayah Benua Maritim).

## DAFTAR RUJUKAN
Adler,  R.  F.,  G.  J.  Huffman,  A.  Chang,  R.  Ferraro,  P.  Xie,  J.  Janowiak,  B.  Rudolf,  U. Schneider, S. Curtis, D. Bolvin, A. Gruber, J. Susskind, dan P. Arkin, 2003. The Version  2  Global  Precipitation  Climatology  Project  (GPCP)  Monthly  Precipitation Analysis (1979-Present) , J. Hydrometeor., 4, 1147-1167.
Aldrian, E., dan R. D. Susanto, 2003. Identification of Three Dominant Rainfall Regions within Indonesia and their Relationship to Sea Surface Temperature , International Journal of Climatology, 23, 1435-1452, 10.1002/joc.950.
Berrisford,  P.,  D.  Dee,  P.  Poli,  R.  Brugge,  K.  Fielding,  M.  Fuentes,  P.  Kallberg,  S. Kobayashi,  S.  Uppala,  dan  A.  Simmons,  2011. The  ERA-Interim  Archive ,  ERA Report Series, No. 1 Version 2.0, ECMWF, Reading, U.K., 27 pp.
Bisselink,  B.,  dan  A.  J.  Dolman,  2008. Precipitation  Recycling:  Moisture  Sources  over Europe using ERA-40 Data , J. Hydrometeor., 9, 1073-1083, 10. 1175/2008 jhm 962.1.
Chang,  C.-P.,  Z.  Wang,  J.  Ju,  dan  T.  Li,  2004. On  the  Relationship  between  Western Maritime  Continent  Monsoon  Rainfall  and  ENSO  During  Northern  Winter, J. Climate, 12, 665-672.
Dee, D. P., S. M. Uppala, A. J. Simmons, P. Berrisford, P. Poli, S. Kobayashi, U. Andrae, M. A. Balmaseda, G. Balsamo, P. Bauer, P. Bechtold, A. C. M. Beljaars, L. van de Berg,  J.  Bidlot,  N.  Bormann,  C.  Delsol,  R.  Dragani,  M.  Fuentes,  A.  J.  Geer,  L. Haimberger,  S.  B.  Healy,  H.  Hersbach,  E.  V.  Hólm,  L.  Isaksen,  P.  Kållberg,  M. Köhler,  M.  Matricardi,  A.  P.  McNally,  B.  M.  Monge-Sanz,  J.  J.  Morcrette,  B.  K. Park, C. Peubey, P. de Rosnay, C. Tavolato, J. N. Thépaut, dan F. Vitart, 2011. The  ERA-Interim  Reanalysis:  Configuration  and  Performance  of  the  Data Assimilation System , Q. J. Roy. Meteor. Soc., 137, 553-597, 10.1002/qj.828.
Dominguez,  F.,  P.  Kumar,  X.-Z.  Liang,  dan  M.  Ting,  2006. Impact  of  Atmospheric Moisture Storage on Precipitation Recycling, J. Climate, 19, 1513-1530. Eltahir, E. A. B., dan R. L. Bras, 1994. Precipitation Recycling in the Amazon Basin , Q. J. Roy. Meteor. Soc., 120, 861-880.
——, 1996. Precipitation Recycling , Reviews of Geophysics, 34, 367-378.
Hamada,  J.-I.,  M.  D.  Yamanaka,  J.  Matsumoto,  S.  Fukao,  P.  A.  Winarso,  dan  T.
Sribimawati,  2002. Spatial  and  Temporal  Variations  of  the  Rainy  Season  Over Indonesia and their Link to ENSO , J. Meteor. Soc. Japan, 80, 285-310. Hendon, H. H., 2003. Indonesian Rainfall Variability: Impacts of ENSO and Local Air-Sea Interaction , J. Climate, 16, 1775-1790. IPCC,  1996. Climate  Change  1995:  The  Science  of  Climate  Change  Contribution  of Working  Group  I  to  the  Second  Assessment  of  the  Intergovernmental  Panel  on Climate Change, J. T. Houghton, L. G. Meira Filho, B. A. Callander, N. Harris, A. Kattenberg,  dan  K.  Maskell,  Eds.  Cambridge  University  Press,  Cambridge,  572 pp.
Laing,  A.,  dan  J.-L.  Evans,  2011. Introduction  to  Tropical  Meteorology ,  2nd.  [Diunduh dari www.meted.ucar.edu/tropical/textbook_2nd_edition/.]
Madden, R. A., dan P. R. Julian, 1971. Detection of a 40-50 Day Oscillation in the Zonal Wind in the Tropical Pacific , J. Atmos.Sci., 28, 702-708. Peixoto, J. P., dan A. H. Oort, 1992. Physics of Climate, Springer-Verlag, New York, 520 pp.
Qian, J.-H., 2008. Why Precipitation Is Mostly Concentrated Over Islands in the Maritime Continent , J. Atmos.Sci., 65, 1428-1441, 10.1175/2007jas2422.1. Rosen, R. D., D. A. Salstein, dan J. P. Peixoto, 1979. Variability in the Annual Fields of Large-Scale Atmospheric Water Vapor Transport, Mon. Wea. Rev., 107, 26-37. Saji,  N.  H.,  B.  N.  Goswami,  P.  N.  Vinayachandran,  dan  T.  Yamagata,  1999. A  Dipole Mode in the Tropical Indian Ocean , Nature, 401, 360-363. Tompkins,  A.  M.,  K.  Gierens,  dan  G.  Radel,  2007. Ice  Supersaturation  in  the  ECMWF Integrated Forecast System , Q. J. Roy. Meteor. Soc., 133, 622. Trenberth,  K.  E.,  1999. Atmospheric  Moisture  Recycling:  Role  of  Advection  and  Local Evaporation, J. Climate, 12, 1368-1381.
Uppala,  S.  M.,  P.  W.  Kallberg,  A.  J.  Simmons,  U.  Andrae,  V.  Da  Costa  Bechtold,  M. Fiorino,  J.  K.  Gibson,  J.  Haseler,  A.  Hernandez,  G.  A.  Kelly,  X.  Li,  M.  A. Balmaseda, A. C. M. Beljaars, L. Van de Berg, J. Bidlot, N. Bormann, S. Caires, F. Chevallier, A. Dethof, M. Dragosavac, M. Fisher, M. Fuentes, S. Hagemann, E. Holm, B. J. Hoskins, L. Isaksen, P. A. E. M. Janssen, R. Jenne, A. P. McNally, J. F. Mahfouf, J. J. Morcrette, N. A. Rayner, R. W. Saunders, P. Simon, A. Sterl, K. E. Trenberth, A. Untch, D. Vasiljevic, P. Viterbo, dan J. Woollen, 2005. The ERA- 40 re-analysis , Q. J. Roy. Meteor. Soc., 131, 2961-3012