## ANALISIS PERILAKU INDEKS KEKERINGAN DI WILAYAH RENTAN KEBAKARAN, SUMATRA SELATAN

## BEHAVIOR ANALYSIS OF DROUGHT INDEX IN FIRE-PRONE REGION OF SOUTH SUMATRA

## Muh Taufik
Laboratorium Hidrometeorologi, Dept. Geofisika dan Meteorologi IPB Gedung FMIPA Wing 19 Lv. 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
Corresponding Author . E-mail: mtaufik@ipb.ac.id
Penyerahan Naskah: 6 April 2010 Diterima untuk diterbitkan: 13 September 2010

## ABSTRACT
Climate  dynamics  has  a  vital  role  in  changing  upper  soil  moisture  that  influences  drought  period  and occurence  especially  for  fire-prone  region  in  South  Sumatra  Indonesia.  Drought  occurrence  causes abundant  dry  fuel  being  available  at  peat  forest  ecosystem  that  might  rise  of  fire  risk  and  danger  in  the region. Using daily maximum air temperature and rainfall data for period of 1984-2009, we calculated daily Keetch-Byram drought index (KBDI) as an index for assessing fire danger potential. The index was gropued into three categories comprising low, moderate, and high fire danger levels.  Temporally, we found that fire danger  level  at  the  study  area  site  are  able  to  be  grouped  as  follows:  period  of  December  to  April  was categorized  low,  period  of  July  to  October  as  high,  and  the  remaining  months  as  moderate.  El Nino  event had  a  severe  influence  on  the  severity  and  the  duration  of  high  KBDI  that  occurred  until  the  end  of November  which normally a rainy season. Other finding is that  there was a significant change (α=5%) on the rise of annual high KBDI frequency and average KBDI for period of 1984-2009, conversely frequency of rainy  days  decreased  significantly.  Information  about  when  KBDI  level  reach  high  fire  danger  is  of important for forest fire mangament in the region.

## Keywords : El Nino, KBDI, rainfall, trend

## PENDAHULUAN
Dinamika cuaca dan iklim berperan besar dalam perubahan  ketersediaan  air  tanah  secara  spasial  dan temporal.    Secara  temporal,  perubahan  ketersediaan air tanah secara umum lebih mudah untuk dirasakan seperti kejadian fenomena kekeringan dan kekurangan  air  yang  terjadi  pada  periode  bulan tertentu.  Pada  kondisi  ketersediaan  air  yang  rendah, kejadian  cuaca  ekstrim  seperti  peningkatan  suhu udara  dapat  berperan  dalam  peningkatan  kerawanan dan  kerentanan  ekosistem  hutan  untuk  terbakar. Secara  umum,  kejadian  kebakaran  hutan  dapat berdampak  negatif  pada  degradasi  ekologi  dan lingkungan  seperti  kerusakan  pada  habitat  alam (Ager et  al., 2007),  perubahan  komposisi  dan struktur  ekosistem  hutan  (Senkowsky,  2001; Johnstone  dan  Chapin  III,  2006;  Wallenius et  al. , 2007;  Chuvieco et  al .,  2009),  dan  pada  akhirnya mengganggu  kesehatan  dan  kegiatan  ekonomi
masyarakat.  Di  Indonesia,  kebakaran  hutan  di kawasan  ekuatorial  P.  Sumatra  dan  P.  Kalimantan sering  dipicu  oleh  kegiatan  pembukaan  lahan  hutan yang  masih  mengunakan  api  pada  saat  musim kemarau  panjang,  yaitu  pada  periode  akumulasi biomassa kering ekosistem hutan gambut meningkat pesat.  Fenomena  iklim  El  Nino  berperan  sangat penting  dalam  kejadian  kekeringan  panjang  di Indonesia  yang  dapat  meningkatkan  kerentanan  dan kerawanan  kebakaran  hutan  ekosistem  gambut. Kekeringan  panjang  pada  akhir  tahun  1997  yang disebabkan oleh musim hujan yang datang terlambat akibat  variabilitas  iklim  elnino  1997/1998  telah memicu  bencana  kebakaran  hutan  yang  meluas  di wilayah  ekuatorial  Sumatra  dan  Kalimantan  (lihat Page et  al .,  2002).  Menjadi  sangat  penting  untuk mengetahui  rekaman  iklim  yang  telah  terjadi  dan pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh  iklim  tersebut terhadap  tingkat  kerawanan  kebakaran  hutan  pada suatu  wilayah.    Permasalahan  tersebut  diangkat
untuk menjawab beberapa pertanyaan: apakah secara temporal  ada  pengaruh  dinamika  cuaca/iklim terhadap tingkat bahaya kebakaran hutan pada suatu wilayah,  bagaimana  variabilitas  iklim  berpengaruh terhadap tingkat bahaya kebakaran, dan dengan cara bagaimana  alat  bantu  ilmiah  ( scientific  tools ) digunakan untuk menganalisis permasalahan tersebut.
Kajian  ilmiah  bahaya  kebakaran  hutan  dapat diarahkan  pada  penyiapan  sistem  peringatan  dini bahaya  kebakaran  hutan  dalam  bentuk  indeks kekeringan ( drought index ). Indeks kekeringan yang dinamis  dibangun  berdasarkan  variabel  meteorologi dan  kondisi  aktual  vegetasi  (Snyder et  al., 2006), yaitu  kondisi  kelembaban  tanah  dan  struktur vegetasi  yang  mudah  terbakar  dan  kondusif    bagi penyebaran  api.  Indeks  kekeringan  yang  dinamis memerlukan  dukungan  data  meteorologi  yang banyak seperti curah hujan, suhu udara, kelembaban udara  dan  kecepatan  angin,  serta  kondisi  kesegaran vegetasi atau biomassa seperti yang digunakan untuk membangun Fire Weather Index (Stocks et al. 1989; Wybo et  al .  1995).  Disamping  itu,  terdapat  juga Keetch-Byram  Drought  Index (Keetch  dan  Byram 1968) yang memformulasikan defisiensi kelembaban tanah sebagai pengaruh dari dua variabel iklim yaitu curah  hujan  dan  suhu  maksimum  harian.  KBDI merupakan  indeks  kekeringan  yang  dikembangkan untuk  pengendalian  kebakaran  hutan  di  Florida, Amerika  Serikat  (Keecth  dan  Byram,  1968).  Indeks ini  mencerminkan  kondisi  kelembaban  tanah, dimana  semakin  tinggi  nilainya  berarti  tanah tersebut  semakin  kering.  Nilai  indeks  berkisar  pada angka  0-800  jika  data  curah  hujan  dan  suhu  udara yang digunakan dalam unit imperial .
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menyebutkan tentang  kekurangan  KBDI  dalam  menilai  level bahaya  kebakaran  hutan  seperti  pada  penelitian Cooke et al., (2007); Choi et al., (2009); Chan et al., (2004);  dan  Sparks et  al., (2002)  yang  melakukan penelitian  KBDI  pada  lokasi  dengan  kondisi  iklim dan  tanah  yang  berbeda  dari  Florida,  tempat  asal KBDI  dikembangkan.  Meskipun  demikian,  KBDI masih  digunakan  dan  diaplikasikan  secara  luas karena  keperluan  data  yang  sedikit  dan  proses perhitungan  yang  mudah  (Dimitrakopoulos  & Bemmerzouk,  2003).  Beberapa  penelitian  yang menggunakan KBDI untuk menilai bahaya kebakaran  hutan antara lain:  Groisman et al. (2007) untuk  lokasi Northern Eurasia, Dolling et al. (2005) di  Hawaii,  Finkele et  al. (2006)  dan  Boer et  al. (2009)  di  Australia,  Malevsky-Malevich et  al. (2008) di Rusia, Ainuddin dan Ampun (2008) untuk lokasi  ekuator  Malaysia,  dan  Murdiyarso et  al. (2002a) untuk lokasi ekuator Indonesia.
Penelitian  tentang  hubungan  antara  KBDI  dan fenomena El  Nino  Southern  Oscillation (ENSO)
masih  sangat  kurang  untuk  kondisi  iklim  tropis. Hasil  penelitian  sebelumnya  menyebutkan  ada pengaruh ENSO sangat kuat terhadap variabel KBDI yaitu kejadian hujan di Indonesia (lihat Haylock dan McBride  2001;  Adrian  dan  Susanto  2003;  Aldrian dan  Djamil 2008).  Fenomena ENSO  juga  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  curah  hujan  dan debit  sungai  di  sebagian  besar  wilayah  Australia (Chiew et  al. 1998).  Dengan  demikian,  ENSO berpengaruh  terhadap  perilaku  KBDI.  Hasil  kajian Brolley et al. (2007) menyebutkan bahwa fenomena ENSO  berkontribusi  pada  kejadian  kebakaran  di Florida.    Peningkatan  pada  prediktor  suhu  udara maksimum  secara  signifikan  (Karl et  al. 1993; Griffith et  al .  2005)  telah  terjadi  meluas  di  belahan dunia,  dan  untuk  lokasi  Sumatra  Selatan  juga mengalami  peningkatan  secara  signifikan  (Taufik 2010).  Sangat  menarik  untuk  mengkaji  bagaimana pengaruh  perubahan  curah  hujan  dan  suhu  udara terhadap  perilaku  KBDI  di  Sumatra  Selatan. Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  penting untuk  dilakukan  mengingat  kajian  tentang  perilaku indeks  kekeringan  pada  wilayah  rentan  kebakaran Sumatra  Selatan  yang  banyak  memiliki  lahan gambut masih sangat sedikit.  Makalah ini bertujuan untuk:  (i)  menganalisis  pengaruh  curah  hujan terhadap KBDI, (ii) menganalisis distribusi temporal KBDI,  (iii)  menganalisis  pengaruh  variabilitas ENSO  terhadap  KBDI  di  Palembang,  dan  (iv) menganalisis tren KBDI.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Kajian
Lokasi  kajian  terletak  di  wilayah inter-tropical convergence  zone yang  banyak  menerima  curah hujan sepanjang tahun. Data iklim harian untuk suhu udara  maksimum  dan  curah  hujan  diperoleh  dari Stasiun Klimatologi Kenten, Palembang yang secara geografis  terletak  pada  koordinat  2°59′27.99″LS 104°45′24.24″BT,  dengan  periode  pengamatan mulai  1  Januari  1984  hingga  30  September  2009. Suhu  rata-rata  harian  sebesar  27,1  °C  dengan  suhu udara  minimum  rata-rata  sebesar  20,5  °C  dan  suhu udara maksimum rata-rata sebesar 35,1 °C.
Secara  umum  zona  ekologi  Sumatra  dari  arah Barat  ke  Timur  dapat  dikelompokkan  menjadi  lima zona  ekologi  (lihat  Murdiyarso et  al. 2002b)  yaitu: ekologi  pantai  barat,  pegunungan, piedmont , peneplain , dan rawa di pantai timur Sumatra. Lokasi kajian  di  Palembang,  Sumatra  Selatan  didominasi oleh  zona  ekologi peneplain dengan  salah  satu  ciri berupa ketinggian tempat kurang dari 100m.
Keetch-Byram Drought Index (KBDI) Keetch-Byram Drought Index merupakan indeks kekeringan  yang  dikembangkan  untuk  tujuan pengendalian  kebakaran  hutan  di  Florida,  Amerika Serikat (Keecth  dan  Byram, 1968).  Indeks ini dapat mencerminkan  kondisi  kelembaban  tanah  yang berkisar  pada  angka  0-800  dalam  unit imperial dengan  angka  0  menunjukkan  tanah  dalam  kondisi kapasitas lapang, dan 800 menunjukkan tanah dalam kondisi  titik  layu  permanen.  Dalam  unit  Sistem Internasional  nilai  indeks  berkisar  0  –  203 (Alexander 1990; Snyder et al. 2006).  Perbandingan antar unit pengukuran KBDI disajikan pada Tabel 2. Nilai  KBDI  dihitung  berdasarkan  persamaan  1 berikut:
𝑄 𝑡 = 𝑄 𝑡−1 + 𝑄 𝑇 𝑡 − 𝑄 𝑅 𝑡 (1)
𝑄 𝑡 adalah  nilai  KBDI  hari  ke t , 𝑄 𝑡−1 nilai  KBDI hari ke t-1 , 𝑄 𝑇 𝑡 adalah faktor kekeringan pada hari ke t yang  tergantung  pada  suhu  udara  maksimum, 𝑄 𝑅 𝑡 adalah  faktor  hujan  pada  hari  ke t .  Faktor  hujan bersifat  mengurangi  nilai  KBDI,  dan  sebaliknya faktor  kekeringan  akan  meningkatkan  nilai  KBDI. Dalam  unit  Sistem  Internasional  (SI),  faktor kekeringan  dihitung  harian  dengan  Persamaan  4 (Alexander 1990).
Faktor  hujan  merupakan  curah  hujan netto harian  yang  diperhitungkan  jika  curah  hujan melampaui  0,2  in  (setara  5,1  mm)  sebagaimana dalam  Keetch  dan  Byram  (1968).  Di  Indonesia,  ada pendekatan  lain  dalam  penentuan  faktor  hujan meskipun  tidak  memberikan  rasional  yang  jelas seperti  Buchholz  dan  Weidemenn    (2000)    yang menghitung  faktor  hujan  sebagai 10*curah  hujan harian-5,1 dengan  nilai  KBDI  maskimum  sebesar 2000.    Penelitian  ini  menggunakan  faktor  hujan sebagaimana  KBDI  dikembangkan.  KBDI  dihitung secara  harian  dengan  menggunakan  data  iklim Stasiun Kenten, Palembang periode 1984-2009.

## Analisis Temporal KBDI
Untuk  keperluan  operasional  level  KBDI dikelompokkan menjadi tiga level bahaya kebakaran (Tabel  1).  KBDI  dianalisis  dengan  menggunakan analisis  frekwensi  dan  statistik  deskripsi.    Hasil analisis  diharapkan  mendaptkan  informasi  bulan dengan  resiko  bahaya  kebakaran  TINGGI,  sehingga dapat  digunakan  sebagai  dasar  pengolalan  bahaya kebakaran hutan di lokasi kajian.
Tabel 1. Kisaran nilai KBDI berdasarkan pada level bahaya kebakaran
Level bahahaya kebakaran Kisaran nilai RENDAH 0 – 100 MODERAT 101 – 150 TINGGI 151 – 203
Analisis temporal KBDI juga dilakukan dengan cara mengintegrasikan  hasil  simulasi  ketersediaan  air tanah  bulanan  terhadap  fenomena  KBDI.  Data ketersediaan air tanah menggunakan  hasil penelitian Taufik  (2010)  yang  menghitung  kadar  air  tanah (KAT)  dengan  pendekatan  Xiong  dan  Guo  (1999) sebagai berikut:
𝐾𝐴𝑇 𝑖 = 𝑃 𝑖 − 𝐸𝑇 𝑖 − 𝐾𝐴𝑇 𝑖−1 (2)
𝐾𝐴𝑇 𝑖−1 kadar  air  tanah  pada  bulan 𝑖 − 1 , 𝐾𝐴𝑇 𝑖 yang  melebihi soil  water  holding  capacity (SWHC) diasumsikan hilang sebagai limpasan.  Dalam kajian ini,  perkolasi  tidak  diperhitungkan  dalam  model neraca air yang digunakan. Nilai SWHC diasumsikan  sebesar  200  mm/m.  Jika 𝑃𝑖 < 𝐸𝑇𝑖 maka 𝐾𝐴𝑇 𝑖 dihitung dengan persamaan berikut:
𝐾𝐴𝑇 𝑖 = 𝐾𝐴𝑇 𝑖−1 ∗ 𝑒𝑥𝑝(−(𝑃 𝑖 − 𝐸𝑇 𝑖 )/𝑆𝑊𝐻𝐶) (3)
𝐸𝑇𝑖 merupakan  evapotranspirasi  bulan  ke- i yang dihitung dengan metode Hargreaves.
𝑄 𝑇 𝑡 =  203 − 𝑄 𝑡−1 × 0,968  exp   0,0875 ∗𝑇𝑡 +1,5552  −8,3  𝑑𝑇 1+10,88 exp ⁡ (−0,001736 ∗𝑅𝑎𝑛𝑛 ) × 10 −3 (4)
T mx adalah suhu udara maksimum harian dan R ann adalah curah hujan tahunan.

## Tabel 1. Variabel dan unitnya yang digunakan untuk perhitungan KBDI
Simbol Variabel Unit Imperial SI 𝑄 Defisiensi kelembaban, KBDI 0,01 in mm 𝑄 𝑇 𝑡 Faktor kekeringan 0,01 in mm 𝑇 Suhu udara maksimum °F °C 𝑅 𝑎 Curah hujan tahunan rata-rata in mm 𝑑 𝑇 Waktu perhitungan 1 hari 1 hari
Tabel 3. Beberapa prediktor iklim yang digunakan untuk analisis tren.
Jenis Prediktor Simbol Unit Keterangan Suhu udara maksimum bulanan Tmax ºC Suhu  udara  maksimum  harian  yang  terjadi  pada bulan tertentu Curah hujan maksimum harian Pmax mm Curah  hujan  harian  maksimum  pada  bulan tertentu Frekwensi hari hujan Hari Jumlah hari hujan dalam satu tahun Frekwensi KBDI TINGGI Hari Jumlah KBDI pada level TINGGI tiap tahun KBDI rata-rata - Rata-rata KBDI tahunan KBDI maksimum KBDImax - Nilai KBDI maksimum setiap tahun
Ketersediaan  air  tanah  dapat  menentukan  jumlah evaporasi  yang  terjadi.  KBDI  merupakan  indeks kekeringan  untuk  menilai  defisiensi  air  tanah  yang disebabkan oleh peningkatan suhu udara.
Analisis  KBDI  juga  akan  dikaitkan  dengan fenomena ENSO. Beberapa penelitian  menyebutkan ENSO  berpengaruh  kuat  terhadap  curah  hujan  di Indonesia (lihat Haylock dan McBride 2001; Adrian dan  Susanto  2003;  Aldrian  dan  Djamil  2008).  Hasil kajian  Brolley et  al. (2007)  menyebutkan  bahwa fenomena  ENSO  berkontribusi  pada  kejadian kebakaran di Florida.

## Analisis Tren Iklim dan KBDI
Prosedur  analisis  tren  menggunakan  uji  Mann- Kendall mengikuti metode yang telah dikembangkan oleh  Burn  dan  Elnur  (2002).  Beberapa  prediktor iklim  telah  diuji  oleh  Taufik  (2010)  seperti  suhu udara  maksimum,  curah  hujan  tahunan,  dan frekwensi  hari  hujan.  Pada  kajian  ini,  uji Mann- Kendall dilakukan  untuk  analisis  tren  parameter KBDI  (Tabel  3)  seperti  frekwensi  level  KBDI TINGGI dan KBDI rata-rata tahunan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Umum
Provinsi Sumatra Selatan menerima curah hujan cukup  melimpah  sepanjang  tahun  dengan  rata-rata jumlah  hari  hujan  yaitu  sejumlah  167  hari  selama periode  pengamatan  1984-2009.    Jumlah  hari  hujan tertinggi  yaitu  pada  tahun  1984  sebanyak  195  hari hujan,  dan  terendah  pada  tahun  1997  sebanyak  126 hari.  Jumlah  hari  hujan  sangat  dipengaruhi  oleh variabilitas  iklim El  Nino  Southern  Oscillation (ENSO).  Hasil  analisis  tren  dengan  menggunakan data  curah  hujan  1984-2009  menunjukkan  terjadi pengurangan pada jumlah hari hujan yang signifikan (Taufik,  2010).  Namun,  curah  hujan  tahunan  di lokasi  kajian  tetap  tinggi  sekitar  2466  mm  dengan puncak  hujan  terjadi  pada  bulan  Maret  dan  curah hujan terendah pada bulan Agustus (Gambar 1).
Selama  periode  1984-2009,  frekwensi  curah hujan  bulanan  <  60  mm  terjadi  sebanyak  37  kali (12%),  sedangkan  frekwensi  curah  hujan  bulanan  >
100  mm    sebanyak  240  kali  (77%),  dan  sisanya merupakan  curah  hujan  bulanan    antara  60  mm hingga 100 mm per bulan. Periode yang agak kering dengan curah hujan bulanan kurang dari 150 mm per bulan terjadi pada bulan Juni-September. Berdasarkan  klasifikasi  iklim Schmidt-Ferguson , wilayah  Palembang  dikategorikan  sebagai  kelas  A yaitu  daerah  sangat  basah  dengan  vegetasi  hujan tropis.  Curah  hujan  yang  melimpah  berkontribusi pada  kondisi  ketersediaan  air  tanah  (KAT)  bulanan yang  lebih  dari  70%  KAT  bulanan  mendekati kapasitas lapang.
Gambar  1  Curah  hujan  bulanan  rata-rata  di  Stasiun Kenten, Palembang tahun 1984 – 2009.
Hasil penelitian Taufik (2010) menyebutkan ada perubahan  suhu  udara  yang  meningkat  signifikan untuk  prediktor  suhu  udara  maksimum  dan  suhu udara  minimum  selama  periode  1984-2009.  Suhu udara maksimum yang pernah diamati yaitu 36,6 °C yang terjadi pada tanggal 24 Maret 2003, sedangkan suhu  udara  terendah  yang  teramati  yaitu  17,6°C yang  terjadi  pada  tanggal  25  Desember  1992. Meskipun  demikina,  rata-rata  suhu  udara  minimum yaitu 20,5 °C. Berdasarkan klasifikasi iklim Koppen (Kottek et  al .,  2006),  lokasi  kajian  dengan  suhu minimum lebih dari 18 °C dan curah hujan di atas 60 mm per bulan termasuk bertipe iklim Af.

## Dinamika KBDI
Secara umum nilai KBDI tahunan terendah yaitu 0  kecuali  untuk  tahun:  (i)  1985,  yaitu  sebesar  21 yang  terjadi  pada  tanggal  22  November  1985,  (ii) 1987,  yaitu  sebesar  44  yang  terjadi  pada  tanggal  28 April  1987,  dan  (iii)  1989,  yaitu  sebesar  16  yang
terjadi  pada  tanggal  20  Januari1989.    Pada  tahun- tahun tertentu nilai KBDI mencapai nilai maksimum sebesar  203  yaitu  pada  tahun  1997  dan  2006.  Pada tahun  1997,  nilai  KBDI  mencapai  nilai  200  sejak tanggal  30  Juli  dan  mencapai  puncak  KBDI  mulai tanggal 28 Agustus hingga 7 Oktober 1997 (41 hari). Sebaliknya nilai maksimum KBDI tahunan terendah yaitu  pada  tahun  1984  sebesar  170  dan  tahun  1998 sebesar 175.
Perilaku KBDI sangat dipengaruhi oleh kejadian curah  hujan.  Pada  periode  basah  nilai  KBDI cenderung  rendah,  sebaliknya  pada  musim  kemarau nilai  KBDI  akan  bergerak  naik  hingga  mencapai maksimum.  Sebagai  contoh,  pada  tahun  1997  nilai KBDI  mencapai  level  TINGGI  sejak  16  Juni  1997. Nilai  tersebut  terus  menanjak  hingga  mencapai maksimum pada tanggal 28  Agustus 1997 dan terus bertahan  hingga 7 Oktober 1997. Hal tersebut dapat terjadi  karena  tidak  ada  kejadian  hujan  selama periode 7 Juli 1997 hingga 7 Oktober 1997 (93 hari) yang mampu memenuhi nilai minimum faktor hujan KBDI  sebesar  5,1mm.  Sebenarnya  pada  tanggal  10 Agustus 1997 ada kejadian  hujan ringan sebesar 3,7 mm,  namun  tidak  mampu  menurunkan  nilai  KBDI yang  telah  berada  pada  angka  201.  Pada  tanggal  8 Oktober  1997,  ada  kejadian  hujan  sebesar  5,8  mm yang  hanya  mampu  menurunkan  angka  KBDI sebesar  1  poin  menjadi  202.  Keterlambatan  musim hujan  yang  disebabkan  oleh  El  Nino  menyebabkan nilai KBDI kembali mencapai 203 sejak 13 Oktober 1997  hingga  17  November  1997  (36  hari).  Nilai KBDI  akhirnya  turun  pada  tanggal  18  November 1997 dengan kejadian hujan sebesar 26,5 mm. Total terdapat 77 hari (21%) sepanjang tahun 1997 dengan nilai  KBDI  maksimum.    Nilai  KBDI  menyentuh level  bahaya  kebakaran  RENDAH  sejak  tanggal  8 Desember  1997.  Pada  tahun  1997,  prosentase  level KBDI TINGGI mencapai 48% kejadian. Pada tahun tersebut,  rata-rata  nilai  KBDI  sebesar  140.  Tahun 1997 juga dikenal sebagai tahun dengan jumlah hari hujan terendah sepanjang periode pengamatan 1984- 2009 dengan jumlah 126 hari hujan.
Pada  tahun  2006,  nilai  KBDI  mencapai maksimum 203 sejak tanggal 14 Oktober hingga 31 Oktober  2006  (18  hari).    Sejak  22  Juli  2006  hingga 28  Agustus  2006  tidak  ada  kejadian  hujan  yang cukup  untuk  membasahi  tanah  agar  nilai  KBDI berkurang.  Kondisi  tersebut  menyebabkan  nilai KBDI  meningkat  tajam  dari  angka  155  ke  angka 193.  Sehari  kemudian  (tanggal  29  Agustus  2006) ada  kejadian  hujan  sebesar  8,6  mm  hanya  mampu menurunkan  nilai  KBDI  menjadi  190.  Selanjutnya nilai KBDI kembali meningkat mencapai maksimum sejak  tanggal  14  Oktober  2006  hingga  31  Oktober 2006.    Sejak  30  Agustus  hingga  31  Oktober  2006 (63  hari)  merupakan  periode  tidak  ada  data  hujan. Level  KBDI  menyentuh  level  bahaya  kebakaran
RENDAH  sejak  9  Desember  2006.  Pada  tahun tersebut, rata-rata nilai KBDI sebesar 130.
Rata-rata  nilai  KBDI  selama  tahun  1984  yaitu 84 dengan nilai minimum 0 dan nilai maksimum 170 yang  dicapai  pada  tanggal  1  Juli  1984.  Tahun tersebut merupakan tahun basah dengan curah hujan sebesar 256  mm per bulan dan  curah hujan bulanan terendah  sebesar  66  mm  pada  bulan  Juni  1984. Tahun  1984  tergolong  level  bahaya  kebakaran RENDAH  dengan  prosentasi  kejadian  sebesar  68%, sedangkan  level  bahaya  kebakaran  TINGGI  hanya mencapai  5%.  Nilai  maksimum  KBDI  dan  rataan nilai  KBDI  yang  rendah  dapat  dimaklumi  dengan jumlah hari hujan yang tinggi sepanjang tahun 1984 sebesar  195  hari  hujan.  Tahun  tersebut  merupakan tahun  dengan  jumlah  hari  hujan  terbesar  sepanjang periode pengamatan 1984-2009.
Tahun 1998, rata-rata KBDI sebesar 115 dengan nilai  minimum  0  dan  maksimum  175  yang  terjadi pada  tanggal  22  September  1998.  Tahun  tersebut merupakan  tahun  basah  dengan  curah  hujan  sebesar 226 per bulan yang tersebar merata sepanjang tahun. Curah  hujan  bulanan  terendah  sebesar  114  mm terjadi  pada  bulan  Agustus.    Rendahnya  nilai makasimum  KBDI  dapat  dimaklumi  dengan  jumlah hari hujan yang tinggi sepanjang tahun 1998 sebesar 193  hari  hujan,  sebagai  tahun  dengan  hari  hujan terbanyak ke-2 setelah tahun 1984.
Tahun  1997  merupakan  tahun  dengan  KAT bulanan terendah sebesar 8 mm (bulan Oktober) dan 7  mm  (bulan  November)  sepanjang  periode pengamatan  1984-2009.  Sejak  bulan  Agustus  1997, KAT  berada  di  bawah  60  mm  berturut-turut  empat bulan  hingga  mencapai  puncak  terendah  di  bulan November.  Kondisi  yang  tidak  berbeda  untuk  KAT tahun  1987  yang  mengalami  kekeringan  sejak Agustus  hingga  November  1987.  Kedua  tahun tersebut merupakan tahun El Nino.

## Analisis Temporal KBDI
Nilai  KBDI  bervariasi  dengan  nilai  rataan sebesar 118±53. Nilai tersebut bervariasi berdasarkan  bulan  terutama  dengan  perubahan  dan kejadian  musim  hujan  dan  musim  kemarau.  Pada periode  musim  hujan  nilai  KBDI  harian  cenderung pada  level  RENDAH  seperti  pada  bulan  Desember, Januari,  Maret  dan  April.  Pada  bulan-bulan  tersebut rata-rata prosentase kejadian KBDI harian pada level RENDAH  lebih  dari  60%  selama  periode  1984- 2009. Pada bulan-bulan tersebut prosentase kejadian KBDI  harian  pada  level  TINGGI  kurang  dari  10%. Bulan Desember merupakan bulan dengan prosentasi  kejadian  KBDI  harian  pada  level RENDAH  tertinggi  dan  bulan  Januari  dan  April merupakan  bulan  dengan  prosentasi  kejadian  KBDI harian pada level TINGGI terendah (Tabel 4).
Tabel 4. Prosentase kejadian KBDI harian selama periode 1984 – 2009 dengan data dari Stasiun Kenten
Level  Selang Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des R 0-100 67% 46% 61% 65% 31% 10% 10% 2% 5% 15% 44% 69% M 101-150 31% 41% 32% 32% 53% 42% 33% 18% 19% 23% 23% 26% T 151-203 <2% 4% 7% <2% 16% 45% 57% 80% 73% 63% 30% 5% Level KBDI R R R R M M T T T T M R
Keterangan: R Rendah, M Moderat, T Tinggi
Kondisi  tersebut  didukung  dengan  hasil  analisis kadar  air  tanah  bulanan  yang  menyebutkan  nilai rata-rata  KAT  pada  bulan  Januari  dan  April  sebesar 200  mm  (Taufik  2010),  artinya  bulan  tersebut merupakan  bulan  dengan  kadar  air  tanah  selalu dalam kapasitas lapang.
Selama periode pengamatan 1984-2009 terdapat lima bulan yang dapat dianggap sebagai bulan aman dari bahaya kebakaran yaitu Desember-April (Tabel 4).  Hasil  ini  sesuai  dengan  temuan  Ainuddin  dan Ampun  (2008)  yang  melakukan  kajian  KBDI  di wilayah  ekuator,  Malaysia  yaitu  di  Kuching  dan Subang.
Terdapat  empat  bulan  dengan  level  bahaya kebakaran  TINGGI  yaitu  periode  Juli-Oktober dengan puncak bahaya kebakaran terjadi pada bulan Agustus. Pada bulan tersebut prosentase KBDI level TINGGI  mencapai  80%.  Bulan  Agustus  merupakan bulan  dengan  prosentasi  KBDI  harian  pada  level TINGGI  terbesar  dan  prosentasi  KBDI  harian  pada level RENDAH terkecil. Temuan ini berbeda dengan yang  diperoleh  Ainuddin  dan  Ampun  (2008)  yang menyebutkan  bahwa  untuk  lokasi  Kuching  dan Subang, Malaysia nilai KBDI tidak pernah mencapai level TINGGI.
Pada  kasus-kasus  tertentu  seperti  pada  tahun  El Nino,  level  bahaya  kebakaran  TINGGI  bisa mencapai  6  bulan  berturut-turut  mulai  Juni  hingga November  seperti  pada  kejadian  El  Nino  1987  dan 1997  (Tabel  5).  Pada  tahun  El  Nino,  jumlah  hari hujan berkurang  drastis terutama untuk awal  musim
hujan (bulan Oktober-November) sehingga tidak ada faktor  yang  dapat  mengurangi  laju  peningkatan KBDI.  Hasil  analisis  KAT  bulanan  tahun  1987  dan 1997  juga  menunjukkan  kadar  air  tanah  pada  bulan Juli-November  mendekati  titik  layu  permanen. Bahkan, nilai KAT bulanan pernah di bawah 10 mm untuk  bulan  Oktober-November  1997.  Pada  periode tahun El Nino 1997 tersebut, kebakaran besar terjadi di  hutan  gambut  ekuator    Indonesia  yang menyumbang  emisi  CO 2 dalam  jumlah  besar  (Page et al. 2002).
Variabilitas  iklim  El  Nino  juga  berpengaruh terhadap  kemunculan  level  KBDI  TINGGI  seperti pada  tahun  2009.  Pada  tahun  tersebut,  KBDI TINGGI terjadi dua periode yaitu (i) periode 5 Juli – 15 September 2009 dan (ii) periode 15 Oktober – 17 Desember  2009.  Kondisi  tersebut  dapat  terjadi karena  ada  periode  hujan  lebat  yang  terjadi  pada tanggal  16-18  September  sebesar  137  mm  mampu menurunkan  KBDI  ke  level  bahaya  kebakaran RENDAH.  Selanjutnya  peningkatan  nilai  KBDI dihambat  oleh  kejadian  hujan  pada  awal  bulan Oktober  2009  sebesar  68  mm.  Hasil  kajian  ini mendukung penelitian sebelumnya yang menyatakan pengaruh ENSO sangat kuat terhadap kejadian hujan di  Indoensia  (lihat  Haylock  dan  McBride  2001; Adrian  dan  Susanto  2003;  Aldrian  dan  Djamil 2008). Dengan demikian hasil penelitian mengindikasikan bahwa  dinamika El Nino Southern Oscillation (ENSO)  sangat  berpengaruh  terhadap perilaku KBDI di lokasi kajian.
Tabel 5. Prosentase nilai KBDI TINGGI dan periode kejadiannya pada tahun El Nino Tahun  Kategori* Curah Hujan Hari Hujan KBDI TINGGI (%) Periode KBDI TINGGI 1987 Mod 1593 145 59 13 Jun – 21 Nov 1987 1991 Mod 2391 152 44 10 Jun – 15 Nov 1991 1994 Mod 1881 148 46 23 Jul – 30 Nov 1994 1997 Kuat 1747 126 48 16 Jun – 7 Des 1997 2002 Mod 2581 156 42 6 Jun – 10 Jul 2002 30 Jul – 25 Okt 2002 2006 Lemah 2088 147 42 3 Agu – 29 Nov 2006 2009 Mod 1936 127 49 5 Jul – 15 Sep 2009 15 Okt – 17 Des 2009 * sumber: http://ggweather.com/enso/oni.htm
Table 6. Perubahan pada prediktor yang diuji yang menunjukkan tren signifikan (α=5%)
Prediktor Naik Netral Turun Tmax √ Curah hujan tahunan √ Jumlah hari hujan √ Frekwensi KBDI TINGGI √ KBDI rata-rata √ KBDI max √
Gambar  2  Tren  frekwensi  nilai  KBDI  level  bahaya  kebakaran  TINGGI    (KBDI  >  150)  untuk  periode pengamatan 1984-2009.

## Tren Iklim dan KBDI
Tren  jangka  panjang  iklim  untuk  Palembang bervariasi  untuk  tiap  prediktor  suhu  udara,  curah hujan,  dan  KBDI  (Tabel  6).  Prediktor  suhu  udara maksimum  menunjukkan  terjadi  peningkatan  yang signifikan (α=5%).
Peningkatan  Tmax  berkorelasi  positif  dengan peningkatan frekwensi kejadian KBDI level TINGGI  (Gambar  2)  dan  KBDI  tahunan  rata-rata yang  mengalami  perubahan  meningkat  secara signifikan  (α=5%).  Sebaliknya  jumlah  hari  hujan mengalami  perubahan  berkurang  secara  signifikan (α=5%).  Jumlah  hari  hujan  sangat  berpengaruh terhadap  peningkatan  atau  penurunan  nilai  KBDI terutama pada periode kering bulan Juli-September.
Kajian  ini  mendapatkan  korelasi  positif  antara peningkatan  frekwensi  KBDI  level  TINGGI  dengan penurunan  frekwensi  hari  hujan.  Taufik  (2010) melaporkan kadar air tanah bulanan juga mengalami penurunan yang signifikan seiring dengan penurunan frekwensi  kejadian  hujan  (α  =  5%).  Temuan  ini sesuai  dengan  Dai et  al .,  (2004)  yang  menyebutkan ada perluasan kekeringan di sebagian dunia.
Pengaruh  ENSO  mungkin  dapat  dilihat  pada kejadian  frekwensi  hari  hujan.  Pada  tahun  El  Nino 1997,  jumlah  hari  hujan  sebanyak  126  hari  cukup jauh  dari  rataan  hari  hujan  1984-2009  sebesar  168 hari.  Nicholls et  al .  (2005)  melaporkan  ada
hubungan  yang  erat  antara  peningkatan  jumlah hot days di  wilayah  Asia  Pasifik  dalam  setahun  setelah kemunculan El Nino.
Kecendrungan  peningkatan  pada  frekwensi KBDI  level  tinggi  dan  KBDI  rata-rata  dapat digunakan sebagai bahan masukan bagi pihak terkait untuk  pengelolaan  kebakaran  hutan  di  Sumatra Selatan.  Informasi  tersebut  sangat  penting  terutama jika  dikaitkan  dengan  kesiapan  antisipasi  kebakaran hutan.  Periode  dimana  nilai  KBDI  level  RENDAH seperti  pada  bulan  Desember-April  (Tabel  4)  dapat digunakan  oleh  tim  pengelola  kebakaran  hutan  atau pihak terkait (Pemerintah Daerah, Industri, Masyarakat) sebagai bulan pelatihan dan pemeliharaan peralatan pemadam kebakaran. Pemahaman  dan  pengetahuan  perilaku  KBDI RENDAH  dan  TINGGI  juga  dapat  dimanfaatkan untuk alokasi sumberdaya (Chan et al. 2004).

## KESIMPULAN
Analisis perilaku KBDI sangat bermanfaat untuk mengetahui  periode  kejadian  level  KBDI.  Beberapa temuan yang diperoleh melalui kajian ini antara lain:  Terdapat  perubahan  secara  signifikan  pada peningkatan  KBDI  rata-rata  dan  frekwensi KBDI level TINGGI
 Peningkatan  nilai  KBDI  rata-rata  berkorelasi positif  dengan  peningkatan  suhu  udara  harian maksimum,  dan  berkorelasi  negatif  dengan jumlah hari hujan
 Periode level bahaya kebakaran tinggi berlangsung  selama  empat  bulan  yang  dimulai dari Juli hingga Oktober
 Variabilitas  iklim  El  Nino  memperparah kejadian KBDI level TINGGI yang berlangsung lebih panjang

## DAFTAR PUSTAKA
Ager  AA,  MA  Finney,  BK  Kerns,  H  Maffei.  2007. Modeling  wildfire  risk  to  northern  spotted  owl (Strix  occidentalis  caurina)  habitat  in  Central Oregon, USA. For. Ecol. Manage 246: 45–56.
Ainuddin,  N.A.,  Ampun,  J.,  2008.  Temporal  analysis  of the  ketch-byram  drought  index  in  Malaysia: Implication for forest fire management. J. Applied Sci. 8(21), 3991 – 3994
Aldrian E., and R.D. Susanto. 2003. Identification of three dominant  rainfall  regions  within  Indonesia  and their relationship to sea surface temperature. Int. J. Climatol. 23: 1435–1452
Aldrian  E.,  and  Y.S.  Djamil.  2008.  Spatio-temporal climatic  change  of  rainfall  in  East  Java  Indonesia. Int. J. Climatol. 28: 435–448
Alexander  ME.  1990.  Computer  calculation  of  the Keetch-Byram  Drought  Index  –  programmers beware! Fire Manage. Notes 51 (4): 23-25.
Boer,  M.M.,  Sadler,  R.J.,  Wittkuhn,  R.S.,  McCaw,  L.,
Grierson,  P.F.,  2009.  Long-term  impacts  of prescribed  burning  on  regional  extent  and incidence of wildfires—Evidence from 50 years of active  fire  management  in  SW  Australian  forests. For. Ecol. Manage. 259, 132–142
Brolley  JM,  JJ  O’Brien,  J  Schoof,  D  Zierden.  2007.
Experimental  drought  threat  forecast  for  Florida. Agric. For. Meteor. 145:84–96
Buchholz,  G.,  and  D.  Weidemann.  2000.  The  Use  of simple  Fire  Danger  Rating  Systems  as  a  Tool  for Early  Warning  in  Forestry.  International  Forest Fire News No. 23, 32-36.
Burn DH, and MAH Elnur. 2002. Detection of hydrologic trends and variability. J. Hydrol. 255: 107 – 122
Chan  D.W.,  J.T.  Paul,  A.  Dozier.  2004.  Keetch–byram drought  index:  can  it  help  predict  wildland  fires? Fire Management Today 64(2): 39 – 42
Choi,    J.,  Cooke,  W.H.,  Stevens,  M.D.,  2009. Development  of  a  Water  Budget  Management System  for  Fire  Potential  Mapping.  GIScience  & Remote  Sens.,  46(1),  39–53.  DOI:  10.2747/1548- 1603.46.1.39
Chiew  FHS,  TC  Piechota,  JA  Dracup,  TA  McMahon. 1998. El Nino/Southern Oscillation and Australian rainfall,  streamﬂow  and  drought:  Links  and potential for forecasting. J. Hydrol 204:138–149
Cooke W., V. Anantharaj, C. Wax, J. Choi, K. Grala, M.
Jolly,  G.P.  Dixon,  J.  Dyer,  D.L.  Evans,  and  G.B.
Goodrich.  2007.  Integrating  Climatic  and  Fuels Information  into  National  Fire  Risk  Decision Support  Tools.  USDA  Forest  Service  Proceedings RMRS-P-46CD. Page 555 – 569.
Chuvieco,  E,  I  Aguado,  M  Yebra,  H  Nieto,  J  Salas,  MP Martίn, L Vilar, J Martίnez, S Martίn,  P Ibarra, J de la Riva, J Baeza, F Rodrίgues, JR Molina, MA Herrera,  R  Zamora.  2009.  Development  of  a framework  for  fire  risk  assessment  using  remote sensing  and  geographic  information  system technologies. Ecol. Model. (in press),
doi:10.1016/j.ecolmodel.2008.11.017
Dai, A., Trenberth, K.E. and Qian, T. 2004: A global data set  of  Palmer  Drought  Severity  Index  for  1870– 2002: relationship with soil moisture and effects of surface warming. J. Hydrometeorol. 5, 1117–30
Dimitrakopoulos  A.P.,  A.M.  Bemmerzouk.  2003. Predicting live  herbaceous  moisturecontent  from a seasonal  drought  index.  Int  J  Biometeorol,  47:73– 79. DOI 10.1007/s00484-002-0151-1.
Dolling,  K.,  Chu,  P-S.,  Fujioka,  F.,  2005.  A climatological  study  of  the  Keetch/Byram  drought index  and  fire  activity  in  the  Hawaiian  Islands. Agric. For. Meteorol. 133, 17–27
Finkele,  K.,  Mills,  G.A.,  Beard,  G.,  Jones,  D.A.,  2006.
National  gridded  drought  factors  and  comparison of  two  soil  moisture  deficit  formulations  used  in prediction of Forest Fire Danger Index in Australia. Aust. Met. Mag. 55: 183-197
Gill  AM,  and  SL  Stephens.  2009.  Scientific  and  social challenges  for  the  management  of  fire-prone wildland–urban  interfaces.  Environ.  Res.  Lett.  4
(2009) 034014 (10pp). doi:10.1088/1748- 9326/4/3/034014
Griffiths  G.M.,  L.  E.  Chambers,  P.  M.  Della-Marta,  N. Ouprasitwong,  A.  Gosai,  D.  Solofa,  M.  R. Haylock, N. Iga, L. Tahani, R. Lata, M. J. Manton, V.  Laurent,  D.  T.  Thuy,  L.  Tibig,  N.  Nicholls,  L. Maitrepierre,  B.  Trewin,  H.-J.  Baek,  Y.  Choi,  H. Nakamigawa,  K.  Vediapan,  and  P.  Zhai.  2005. Change  in  mean  temperature  as  a  predictor  of extreme  temperature  change  in  the  Asia–pacific region. Int. J. Climatol . 25: 1301–1330
Groisman,  P.Y.,  Sherstyukov,  B.G.,  Razuvaev,  V.N., Knight,  R.W.,  Enloe,  J.G.,  Stroumentova,  N.S., Whitfield,  P.H.,  Forland,  E.,  Hannsen-Bauer,  I.,
Tuomervirta, H., Aleksandersson, H., Mescherskaya,  A.V.,  Karl,  T.R.,  2007.  Potential forest  fire  danger  over  northern  Eurasia:  changes during the 20th century. Global Planet. Change 56, 371–386.
Haylock  M.,  and  J.  McBride.  2001.  Spatial  Coherence and  Predictability  of  Indonesian  Wet  Season Rainfall. J. Climate 14: 3882-3887
Johnstone  JF,  and  FS  Chapin  III.  2006.  Effects  of  Soil Burn  Severity  on  Post-Fire  Tree  Recruitment  in Boreal  Forest.  Ecosystems    9:  14–31.  DOI: 10.1007/s10021-004-0042-x
Karl  T.R.,  P.D.Jones,  R.W.  Knight,  G.  Kukla,  N. Plummer,  V.  Razuvayev,  K.P.  Gallo,  J.  Lindseay, R.J. Charlson, and T.C. Peterson. 1993. Asymmetric  trends  of  daily  maximum  and
minimum  temperature. Bull.  Am.  Meteorol.  Soc . 74(6): 1007-1023
Keetch  JJ  and  GM  Byram.  1968.  A  drought  index  for forest fire control. USDA Forest Service Reseearch Paper SE-38.
Kottek M., J. Grieser, C. Beck, B. Rudolf, and F. Rubel. 2006.  World  Map  of  the  Köppen-Geiger  climate classiﬁcation Updated. Meteorologische Zeitschrift 15(3): 259-263
Liu  Y.,  J.  Stanturf,  S.  Goodrick.  2010.  Trends  in  global wildfire potential in a changing climate. For. Ecol. Manage. 259: 685–697.
Malevsky-Malevich,  S.P.,  Molkentin,  E.K.,  Nadyozhina, E.D.,  Shklyarevich,  O.B.,  2008.  An  assessment  of potential change in wildfire activity in the Russian boreal  forest  zone  induced  by  climate  warming during  the  twenty-first  century.  Climatic  Change 86, 463–474. doi 10.1007/s10584-007-9295-7
Murdiyarso,  D.,  M.  Widodo,  D.  Suyamto.  2002a.  Fire risks in forest carbon projects in Indonesia. Science in China. Vol. 45 Supp.
Murdiyarso,  D.,  M.  van  Noordwijk,  U.R.  Wasrin,  T.P. Tomich,  A.N.  Gillison.  2002b.  Environmental benefits  and  sustainable  land-use  options  in  the Jambi transect, Sumatra. J. Vegetation Sci. 13:429- 438
Nicholls N., H.-J. Baek, P. M. Della-Marta, M. J. Manton, D.  T.  Thuy,  A.  Gosai,  G.  M.  Griffiths,  H. Nakamigawa, L. Tibig, B. Trewin, L. E. Chambers, R.  Haylock,  N.  Ouprasitwong,  K.  Vediapan,  Y. Choi, N. Iga, D. Collins, R. Lata, D. Solofa, and P. Zhai. 2005. The El Nino–Southern Oscillation and daily  temperature  extremes  in  East  Asia  and  the west  Pacific.  Geophys.  Res.  Lett.,  32,  L16714, doi:10.1029/2005GL022621
Page SE, F Siegert, JO Rieley, H-D V Boehm, A Jaya, S Limin. 2002. The amount of carbon released from peat  and  forest  fires  in  Indonesia  during  1997. Nature 420:61–65.
Reardon  J.,  G.  Curcio,  R.  Bartlette.  2009.  Soil  moisture dynamics  and  smoldering  combustion  limits  of pocosin  soils  in  North  Carolina,  USA.  Int. J.Wildland Fire 18, 326–335
Setiawan BI, M Taufik, S Afianto, Soewarso, J Ginting, A Harisman.  2009.  Makalah  Seminar  Internasional: Achieving Resilient Agriculture to Climate Change through  the  Development  of  Climate  based Management  Scheme.  Bogor,  17-19  November 2009.
Snyder  RL,  D  Spano,  P  Duce,  D  Baldocchi,  L  Xu,  KT Paw  U.  2006.  A  fuel  dryness  index  for  grassland fire-danger  assessment.  Agric.  For.  Meteorol.  139 (2006) 1–11
Senkowsky S. 2001. A burning interest in Boreal forests: Researchers  in  Alaska  link  fires  with  Climate Change. Bioscience 51 (11): 916 - 921
Snyder, R.L., Spano, D., Duce, P., Baldocchi, D., Xu, L., Paw,  U.K.T.,  2006.  A  fuel  dryness  index  for grassland  fire-danger  assessment.  Agric.  Forest Meteorol. 139, 1–11.
Sparks  JC,  RE  Masters,  DM  Engle,  GA  Bukenhofer. 2002. Season of Burn Influences Fire Behavior and Fuel  Consumption  in  Restored  Shortleaf  Pine– Grassland Communities. Restoration Ecology  Vol. 10 No. 4, pp. 714–722.
Stocks BJ, BD Lawson, ME Alexander, CE Van Wagner,
RS  McAlpine,  TJ  Lynham,  and    DE  Dube.  1989. The Canadian  forest fire danger rating system: An Overview. For. Chron. 65: 450 -457.
Taufik  M.  2010.  Analisis  tren  iklim  dan ketersediaan air tanah  di  Palembang,  Sumatra  Selatan.  J.Agromet 24 (1): 42-49
Wallenius  TH,  S  Lilja,  and  T  Kuuluvainen.  2007.  Fire history  and  tree  species  composition  in  managed Picea abies stands in southern Finland:
Implications  for  restoration.  For.  Ecol.  Manage. 250: 89–95 Weidemann,G., G.Buchholz, Redhahari and A.A.Hoffmann  (1998).  Fire  Danger  System  for East Kalimatan Province, Indonesia (in Indonesian).
Wybo  JL,  F  Guraniéri,  and  B.  Richard.  1995.  Forest  fire danger  assessment  methods  and  decision  support. Safety Science 20: 61 – 70
Xiong L., S. Guo. 1999. A two-parameter monthly water balance  model  and  its  application.  J.  Hydrol.  216: 111–123