## PEMODELAN DISPERSI GAS DARI CEROBONG PLTU DENGAN MODEL PASQUIL-GAUSSIAN

## Gas Dispersion Modeling from the Chimney Power Plant Pasquil-Gaussian Model

## Alimuddin Hamzah Assegaf
Pusat Penelitian dan Pengembangan Lingkungan Hidup (PUSLITBANG-LH) dan Departemen Geofisika FMIPA, Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS Tamalanrea, Jl. Perintis km. 10, Makassar, 90245 – alihamzah@science.unhas.ac.id
Abstract. Modern gaussian dispersion gas model such as AERMOD, CULPUFF and other are available and accepted as standard model. However, such models still difficult to implement in Indonesia where profile meteorological only available in some limited areas.  In  this  study  we  propose  simple  gaussian  model  based  on  Pasquil  stability  that  required  simple  meteorological  data. Classical Pasquil-Gaussian dispersion gas model can be used as a first approach before using standard model. This model only need  surface  meteorological  data.  It  does  not  require  profile  meteorological  data,  which  is  only  available  in  certain  part  of Indonesia. This paper describes construction of Gaussian Plume model based on Pasquil stability principle. The model is designed to simulate gas dispersion such as SO 2 emmited by stack. Both receptor and stack were setup in the geographical cartesian grid. Terreain  was  assumed  to  be  flat.  Hourly  surface  meteorological  data  such  as  wind  velocity  and  direction,  temperature  and atmospheric stability is setup as an input. The results of annual and highest averaged (1, 3, 8 and 24 hours) then displayed in contour and compared with the standard AERMOD model.
Keywords: AERMOD, gaussian dispersion model, pasquil stability.
(Diterima: 05-05-2017; Disetujui: 29-11-2017)

## 1. Pendahuluan
Sekarang ini telah tersedia berbagai ragam model un- tuk  mensimulasikan  dispersi  polutan  di  udara.  Mulai dari  model  Gaussian  berbasis  kelas  kestabilan  udara atau  model  berbasis  kestabilan  kontinu  sampai  pada model  berbasis computational  fluid  Dynamics (CFD) yang menyelesaikan Reynolds Averaged Navier-Stokes equation (RANS-3D).  Model  CFD  unggul  karena ketepatannya  dalam  menyelesaikan  aliran  fluida  apa- bila syarat batas dapat diterapkan dengan benar. Walau demikian  penerapan  syarat  batas  untuk  kasus  dispersi polutan  di  udara  bukanlah  hal  mudah.  Alih-alih mendapatkan akurasi yang tinggi, tetapi karena penera- pan syarat batas yang salah, hasil yang diperoleh malah sebaliknya. Lain halnya dengan  model Gaussian yang tidak  memerlukan  penerapan  syarat  batas,  sehingga mudah  dalam  penerapan.  Dalam  model  Gaussian  pal- ing sederhana pun, faktor-faktor yang mewakili karak- teristik  atmosfir  telah  tercakup  di  dalamnya.  Tidak mengherankan  Amerika  dan  beberapa  negara  Eropa, Australia  dan  Canada  mengadopsi  model  berbasis Gaussian plume seperti  ISC-3,  AERMOD,  dan  CAL- PUFF  sebagai  model  resmi  dalam  assesmen  dispersi polusi  udara  pada  industri  (US  Environmental Protection  Agency,  1998).  Model  semacam  ini  me- wakili  model  Gaussian  terkini  dan  dapat  mensimu- lasikan  berbagai  kondisi  seperti fumigation , complex terrain , down-wash , deposition , trapped plume .    Wa- laupun demikian terdapat tantangan dalam penggunaan model  ini,  yakni  diperlukan  penyiapan  data  meteor- ologi  yang  tergolong  rumit,  terutama  penyiapan  data upper air yang diperlukan untuk menghitung kestabilan
atmosfir  secara  kontinu  yang  berbasis  pada  teori similaritas. Sayangnya, data semacam itu hanya terse- dia pada beberapa bandara utama di Indonesia. Kendala ini  dapat  diatasi  dengan  pemanfaatan  data  prognostik yang dihasilkan oleh model meteorology global seperti MM5 atau WRF (Grell et al., 1994). Namun sekali lagi diperlukan upaya dalam mensetup model semacam ini. Penyiapan  data  meteorologi  telah  dilakukan  negara berkembang  seperti  di  Malaysia  (Chen et  al., 2011). Mereka  sudah  mulai  memanfaatkan  data  pengukuran stasiun meteorologi lokal untuk simulasi dispersi polusi udara.  Hal  demikian  belum  dilakukan  di  Indonesia. Oleh  karena  itu  dalam  keadaan  tertentu  diperlukan model  sederhana  sebagai  pengganti  yang  dapat  ber- fungsi sebagai perhitungan awal atau pun screening dan model yang lebih teliti dapat diterapkan kemudian, bila dipandang perlu.
Makalah  ini  memaparkan  konstruksi  model  Gauss- ian plume sederhana berbasis kelas kestabilan atmosfir (Pasquill,  1961;  Gifford,  1961).  Konsep  dasar  yang dikemukakan  mirip  dengan  yang  dikemukakan  pada berbagai buku teks standar dalam pemodelan pencema- ran udara yang pada dasarnya bersumber pada formula Briggs (Briggs, 1975).  Walau demikian literatur terse- but  umumnya  hanya  memuat  metodologi  perhitungan untuk  kasus  satu  sumber  dan  satu  arah  mata  angin (Beychok, 2005; De Visscher, 2014; Lazaridis, 2011). Padahal  dalam  ke-nyataannya,  dalam  suatu  kompleks pabrik/ plant kadang  terdapat  lebih  dari  satu  cerobong dan angin datang dari berbagai arah dengan kecepatan beragam.
Tujuan  yang  hendak dicapai dalam  studi  ini adalah merancang  model  dispersi  polutan  udara  sederhana
berdasarkan  kestabilan  Pasquil  yang  dapat  memenuhi kebutuhan  pemodelan  dispersi  gas,  manakala  data meteorologi  profile  tidak  tersedia.  Model  ini  dapat digunakan pada tahap screening dengan input data me- teorologi terbatas. Pada tahap  ini akurasi tidaklah ter- lalu  diutamakan,  perhatian  lebih  ditujukan  untuk mendapatkan gambaran secara cepat tentang arah dan luas  penyebaran  polutan.    Informasi  ini,  kemudian dapat  dijadikan  panduan  dalam  penetapan  titik  sam- pling kualitas udara dan batas area studi untuk parama- ter  lingkungan  kualitas  udara.  Untuk  mendapatkan hasil perhitungan dengan tingkat ketelitian lebih tinggi disarankan untuk menggunakan model standar. Model ini dapat pula digunakan sebagai alat bantu pengajaran dispersi  polutan  di  udara.    Sebagai  studi  kasus,  maka model  ini  akan  diterapkan  pada  simulasi  penyebaran gas SO2 pada cerobong PLTU di Bolaan Mangondow dimana  tidak  tersedia  data  meteorologi  profile  dan kondisi  topografi  relatif  datar.  Hasil  perhitungan selanjutnya dibandingkan dengan perolehan AERMOD sebagai model standar.

## 2. Metode

## 2.1. Stabilitas Atmosfir
Kelas stabilitas yang paling sering digunakan adalah kelas stabilitas Pasquil yang terbagi atas 6 kelas: sangat tidak stabil (A), tidak stabil (B), sedikit tidak stabil (C), netral  (D),  sedikit  stabil  (E)  dan  stabil  (F)  (Pasquill, 1961; Gifford, 1961).  Penentuan kelas kestabilan dapat dilakukan dengan merujuk pada Tabel-1.  Kriteria un- tuk radiasi matahari tidak definisikan secara tegas un- tuk  semua  kondisi  dan  memerlukan  interpretasi  dari pengguna.
Tabel 1. Penentuan kelas kestabilan atmosfir [10]
u (m/s) Siang Malam Radiasi Matahari Sifat Awan Kuat sedang kecil berawan (  4/8) Cerah (≤3/8) < 2 A A-B B
E
F 2-3 A-B
B
C E F 3-5 B B-C C D E 5-6
C
C-D D
D
D >6
C D D D D
Oleh  karena  kecepatan  angin  ( u )  berubah  terhadap ketinggian,  maka  kecepatan  angin  pada  cerobong  ( u s ) perlu dikoreksi dengan hukum logaritmik berikut:
𝑢 𝑠 𝑢 = ( ℎ 𝑠 ℎ 𝑔 ) 𝑛 (1)
ℎ 𝑔 adalah  tinggi  stasiun  pengukur  angin  permukaan (biasanya 10 m dari permukaan tanah). ℎ 𝑆 adalah tinggi cerobong (m).  Penentuan nilai n merujuk pada Tabel- 2:
Tabel 2. Penentuan exponen n berdasarkan kelas kestabilan (Beychok, 2005).
Kelas Sta- bilitas A B C D E F
𝑛 (rural) 0.10 0.15 0.20 0.25 0.25 0.30 𝑛 (urban) 0.15 0.15 0.20 0.25 0.40 0.60

## 2.2. Model Dispersi Gaussian
Model  dispersi  2-D  tipe  Gaussian  dapat  dituliskan sebagai berikut:
𝐶 = 𝑄 2𝜋𝑢 𝑠 𝜎 𝑦 𝜎 𝑧 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 𝑦 2 𝜎 𝑦 2 ) × (2) {𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 (𝑧−𝐻 𝑒 ) 2 𝜎 𝑧 2 ) + 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 (𝑧+𝐻 𝑒 ) 2 𝜎 𝑧 2 )}
Dimana: Q adalah  laju  emisi (𝜇𝑔 𝑠 ⁄ ) , 𝑢 𝑆 adalah  ke- cepatan  efektif  angin  pada  cerobong  (m/s), (𝜎 𝑦 , 𝜎 𝑧 ) menyatakan koefisien dispersi dalam arah y dan z (m), y adalah  posisi  reseptor  dalam  arah y (m), z adalah ketinggian reseptor (m) dan 𝐻 𝑒 adalah tinggi cerobong efektif (m). C adalah konsentrasi polutan di permukaan ( Ground Level Concentration , GLC) dalam (𝜇𝑔 𝑚 2 ⁄ ) . Mempertimbangkan  faktor  kekasaran  permukaan, maka koefisien dispersi dikategorikan dalam dua wila- yah: rural dan urban . Wilayah urban dicirikan dengan banyaknya  gedung-gedung  yang  mempe-ngaruhi koefisien  kekasaran,  sebaliknya wilayah rural didominasi  oleh  pepohonan  yang  relatif  mempunyai tingkat kekasaran lebih rendah.
Koefisien dispersi dalam arah y dan z untuk wilayah rural didekati  dengan  ekspresi  berikut  (Beychok, 2005):
𝜎 = (𝜎 𝑦 , 𝜎 𝑧 ) = 𝑒𝑥𝑝[𝛼 + 𝛽𝑙𝑛(𝑥) + 𝛾𝑙𝑛(𝑥) 2 ] (3) x adalah  jarak  down-wind  antara  source  dan  reseptor (km). Nilai koefisien (  ) diberikan pada Tabel-3:
Tabel 3. Nilai koefieien pada persamaan (3) (Beychok, 2005)
Kelas Kestabilan Pasquil untuk σ z untuk σ y α β  α β  A 6.035 2.1097 0.2770  5.357 0.8828  -0.0076 B 4.694 1.0629 0.0136  5.058 0.9024  -0.0096 C 4.110 0.9201  -0.0020  4.651 0.9181  -0.0076 D 3.414 0.7371  -0.0316  4.230 0.9222  -0.0087 E 3.057 0.6794  -0.0450  3.922 0.9222  -0.0064 F 2.621 0.6564  -0.0540  3.533 0.9191  -0.0070
Koefisien dispersi dalam arah y dan z untuk wilayah urban didekati  dengan  ekspresi  berikut  (Beychok, 2005):
𝜎 = (𝜎 𝑦 , 𝜎 𝑧 ) = 𝛼𝑥(1 + 𝛽𝑥) 𝛾 (4) Nilai koefisien (  ) diberikan pada Tabel-4.
Tabel 4. Nilai koefisien pada persamaan (4) (Beychok, 2005)
Kelas Kestabilan Pasquil untuk σ z untuk σ y α Β  α β  A 240.0 1.0 0.5  320.0 0.4 -0.5 B 240.0 1.0 0.5  320.0 0.4 -0.5 C 200.0 0.0 0.0  220.0 0.4 -0.5 D 140.0 0.3 -0.5  160.0 0.4 -0.5 E 80.0 1.5 -0.5  110.0 0.4 -0.5 F 80.0 1.5 -0.5  110.0 0.4 -0.5 2.3. Bouyancy dan Tinggi Kepulan (Plume Rise)
Tinggi  kepulan  kemungkinan  disebabkan  oleh: bouyancy (pada exhaust gas  panas)  dan  momentum (pada exhaust dengan  kecepatan  tinggi).  Biasanya
kontribusi momentum relatif kecil dan dapat diabaikan. Bouyancy yang  muncul  dari  perbedaan  temperatur relasinya dituliskan:
𝐹 = 1 4 𝑔𝑢 𝑠 𝑑 2 (1 − 𝑇 𝑇 𝑆 ) (5)
d adalah diameter dalam cerobong (m), T s : temperatur gas pada cerobong ( o K) dan T adalah temperatur udara ambien ( o K).
Dalam  rangka  perhitungan  tinggi  kepulan  diperke- nalkan parameter stabilitas S untuk mengkategorisasi- kan  pengaruh  turbulen  atmosfir  pada  plume  rise sebagai  fungsi  dari  gradien  temperatur  potensial (Tabel-5):
𝑆 = 𝑔 𝑇 ( 𝑑𝜃 𝑑𝑧 ) (6)
Tabel 5. Gradien temperatur potensial (Beychok, 2005)
Kelas  Sta- bilitas A B C D E F
𝑑𝜃 𝑑𝑧 ⁄ -0.009  -0.008  -0.006  0.000 0.015 0.025
Ketika  gradien  potensial  temperatur  positif, restor- ing  force beraksi  untuk  menurunkan  kembali  parsel udara  yang  terangkat  dengan  meredam  turbulensi  at- mosfir  dan  menciptakan  kestabilan  atmosfir.  Se- baliknya  gradien  temperatur  negatif  akan  meningkat- kan  turbulensi  dan  menciptakan  ketidakstabilan  at- mosfir.    Gradien  potensial  nihil  tidak  akan  meredam atau meningkatkan turbulensi,  sehingga akan  mencip- takan atmosfir netral (Lazaridis, 2011).
Secara umum tinggi kepulan dihitung dengan rumus (Turner, 1994):
∆ℎ = 1.6 𝑢 𝐹
1 3 ⁄ 𝑥 2 3 ⁄ (7)
Terlihat  bahwa  tinggi  kepulan  meningkat  seiring  per- tambahan  jarak  reseptor.    Walaupun  demikian,  tinggi kepulan  tidak  akan  meningkat  terus-menerus,  tetapi akan stabil pada ketinggian tertentu. Ketinggian ini di- capai pada jarak 𝑥 𝑓 dari source (Hanna et al. , 1982):
𝑥 𝑓 = { 49𝐹 5 8 ⁄ 𝐹  55 119𝐹 2 5 ⁄ 𝐹  55 (8)
Untuk itu tinggi kepulan (pers.7) pada 𝑥 > 𝑥 𝑓 dimod- ifikasi sebagai berikut (Beychok, 2005):
∆ℎ = { 38.71 𝐹 3 5 ⁄ 𝑢 𝑠 𝐹  55 21.425 𝐹 3 4 ⁄ 𝑢 𝑠 𝐹  55 (9)
Khusus untuk kondisi atmosfir yang termasuk dalam kelas E dan F, maka 𝑥 𝑓 dimodifikasi dengan (Beychok, 2005) 𝑥 𝑓 = 1.84 𝑢 𝑆 √𝑆 (10)
dan tinggi kepulan untuk 𝑥 > 𝑥 𝑓 pada kelas E dan F di- hitung dengan (Beychok, 2005):
∆ℎ = 2.4 ( 𝐹 𝑢 𝑠 𝑆 ) 1 3 ⁄ (11)
Dengan demikian tinggi cerobong efektif dapat dihi- tung dengan menjumlahkan tinggi cerobong dan tinggi kepulan:
𝐻 𝑒 = ℎ 𝑠 + ∆ℎ − 𝑧 (12)
Dengan: ℎ 𝑆 menyatakan tinggi cerobong (m), ∆ℎ : tinggi kepulan  (m)  dan z :  ketinggian  reseptor  (m).  Pada dasarnya  persamaan  hanya  berlaku  untuk  kondisi  flat (z=0). Walaupun demikian, dapat saja  diperhitungkan ketinggian receptor jika ketinggiannya kurang dari 10% dari  ketinggian  cerobong  (relatif  datar)  (Beychok, 2005). Untuk kasus complex terrain, maka diperlukan formula  khusus  untuk  menangani  kasus  ini  (US Environmental Protection Agency, 1998).
Persamaan dispersi polutan (pers. 2) mengindikasi- kan  bahwa  pertambahan  kecepatan  angin  akan menurunkan konsentrasi, tetapi persamaan tinggi kepu- lan menunjukkan hal sebaliknya (Gambar 1). Oleh ka- rena  itu, terdapat  suatu  kecepatan  angin  tertentu  yang menghasilkan  konsentrasi  maksimum.  Kecepatan  ini biasa disebut  kecepatan kritis. Konsep  ini penting da- lam  screening,  karena  mewakili  skenario worst-case dari emisi cerobong.

## Gambar 1.  Pengaruh variasi kecepatan angin terhadap konsentrasi

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1.Implementasi
Misalkan  posisi  absolut  reseptor  dan  source  (cero- bong) adalah (𝑥 𝑅 , 𝑦 𝑅 ) dan (𝑥 𝑆 , 𝑦 𝑆 ) , maka posisi relatif reseptor terhadap source dinyatakan oleh:
𝑥 = (𝑦 𝑆 − 𝑦 𝑅 ) cos 𝜓 +  (𝑥 𝑆 − 𝑥 𝑅 ) sin 𝜓 (13) 𝑦 = (𝑦 𝑆 − 𝑦 𝑅 ) sin 𝜓   −  (𝑥 𝑆 − 𝑥 𝑅 ) cos 𝜓 𝜓 adalah  sudut  datang  angin  terhadap  utara.  Jarak relatif  (dalam  arah down-wind )  antara  cerobong  dan reseptor adalah:
𝑟 = √𝑥 2 + 𝑦 2 (14)
Sehingga dalam perhitungan semua  nilai x digantikan dengan r yang  menyatakan  jarak  relatif  reseptor  ter- hadap  source.  Pada  saat  membuat contour  plot , maka kembali  digunakan  koordinat  absolut (𝑥 𝑅 , 𝑦 𝑅 ) untuk menyatakan posisi absolut reseptor.
Data  meteorologi  yang  terdiri  atas:  tahun,  bulan, tanggal, Julian date , jam, kecepatan angin (m/s), arah angin (deg), temperatur udara ambien ( o K) dan stabili- tas atmosfir (1~6), yang direlasikan dengan (A, B, C, D, E, dan F), disimpan dalam format excel. Penentuan ke-
las stabilitas atmosfir pada Tabel-1. Diperlukan perhi- tungan  pendahuluan  dalam  penentuan  kelas  atmosfir dan dengan menyimpan data atmosfir dalam format ex- cel, maka perhitungan dapat dilakukan dengan cepat.
Data cerobong yang diperlukan adalah: jumlah cero- bong, posisi (𝑥 𝑆 , 𝑦 𝑆 ) dalam m, tinggi (m), diameter da- lam  (m),  temperatur  gas  ( o K),  laju  emisi (𝜇𝑔 𝑠 ⁄ ) ,  dan kecepatan semburan gas (m/s).
Data reseptor diset berupa grid mesh seragam (dapat pula  tidak  seragam)  yang  menunjukkan  posisi  dan ketinggian (𝑥 𝑅 , 𝑦 𝑅 , 𝑧 𝑅 ) dalam  m. Untuk memudahkan, posisi  cerobong  diset  sebagai  pusat  mesh.  Kondisi topografi dianggap datar.

## 3.2. Studi Kasus: Dispersi gas SO2 dari Cerobong PLTU
Untuk menguji model yang dikonstruksi - dalam hal ini akan  disebut  “model-GP”  -  maka  akan  disandingkan dengan  model  AERMOD  yang  merupakan  model standar  yang  digunakan  sebagai  model  uji  ( regulated model ) di Amerika Serikat, Kanada, Selandia Baru dan beberapa  negara  eropa  dalam  proses  perizinan  emisi. AERMOD dan model-GP digunakan untuk mensimulasikan  emisi  gas  SO 2 yang  diemisikan  oleh PLTU yang terletak di Kabupaten Bolaan Mangondow Utara seperti terlihat pada Gambar 2. Kondisi topografi relatif  datar  dan  didominasi  perkebunan  kelapa  sawit. PLTU ini memiliki dua cerobong. Data kedua cerobong adalah  identik,  kecuali  posisinya.  Deskripsi  cerobong diperlihatkan pada Tabel-6.
AERMOD dan model GP disetup semirip mungkin dengan  kondisi terrain yang  ideal.  Pada  kedua  model ini diasumsikan: wilayah rural, tidak terjadi fumigation, topografi  dianggap  flat.  Tipe  gas  yang  akan disimulasikan adalah sulfur dioksida (SO 2 ).    Reseptor disebar pada grid 100x100 dengan  spasi seragam  100 m, sehingga luas area komputasi adalah 10x10 km 2 .
Data  meteorologi  yang  digunakan  adalah  jam-jaman selama tahun 2015 yang pada mulanya diperuntukkan sebagai  input  pada  AERMOD.  Model-GP  hanya menggunakan  data  meteorologi  permukaan  yang kemudian  disederhanakan  dengan  menghilangkan bagian  yang  tidak  diperlukan.    Data  digunakan merupakan  data  yang  didominasi  oleh  angin  utara selatan  seperti  terlihat  pada  mawar  angin  yang diperlihatkan oleh Gambar 3. Kecepatan angin rata-rata adalah  2.34  m/s  dengan  kecepatan  dominan  2.1~3.6 m/s sebanyak 41% dan calm wind 4.37%.
Gambar 2. Lokasi PLTU yang dijadikan objek studi. Terletak di Kabupaten Bolaan Mangondow, Propinsi
Sulawesi Utara
Tabel 6. Parameter Cerobong Parameter cerobong Nilai Posisi Cerobong Cerobong #1: x 1 = 552418.2779 m, y 1 = 98398.6386 m Cerobong #2: x 2 = 552407.3157 m, y 2 = 98400.5013 m Tinggi cerobong
100 m Diameter Dalam 3 m
Flow rate 87.5 m 3 /s Stack gas exit temperature 150 o C Gas exit velocity 12.379 m/s
Base elevation
10.45 m
SO 2 Emission 73 g/s

## Gambar 3. Mawar angin dari data meteorologi yang digunakan sebagai input model
Gambar 4 menunjukkan perbandingan hasil perhitungan model-GP dan AERMOD untuk beberapa waktu perata-rataan. Secara umum terdapat kecenderungan  arah  penyebaran    yang  mirip. AERMOD  memberikan  hasil  yang  lebih  terdispersi, terutama pada perata-rataan 1 jam dan rata-rata tahunan. Konsentrasi maksimum yang terangkum pada Tabel-6 menunjukkan  bahwa  model-GP under-estimate pada perata-rataan  1  jam  dan over-estimate pada  perata- rataan  8  jam.  Pada  kasus  perata-rataan  3  dan  24  jam, serta annual relatif lebih sesuai dengan hasil AERMOD.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Perhitungan Konsentrasi Maksimum
Nilai Maksimum ( 𝜇𝑔 𝑠 ⁄ ) Model GP AERMOD Highes t 1 hour average 165.95 569 Highest 3 hours average 163.10 190 Highest 8 hours average 142.36 94.8 Highest 24 hours average 56.54 32.8 Annual 16.49 15
Lokasi PLTU
Gambar 4. Perbandingan Hasil Perhitungan model-GP dan AERMOD: (A) 1 jam rata-rata tertinggi; (B) 3 jam rata-rata tertinggi; (C) 8 jam rata-rata tertinggi; (D) 24 jam rata-rata tertinggi; (E) Rata-rata tahunan
Secara  teoritik,  model-GP  sangat  sensitif  terhadap kelas  kestabilan.  Atmosfir  dengan  kelas  kestabilan  A akan mempunyai puncak dispersi di dekat sumber dan relatif lebih besar dibandingkan kelas lain, tetapi cepat meluruh.  Lain  halnya  dengan  kestabilan  F  yang mempunyai  puncak  terjauh  dari  sumber  tetapi mempunyai  laju  peluruhan  yang  paling  terkecil  (lihat Gambar  5).  Kelas  kestabilan  input  data  model-GP sangat  sensitif  terhadap  hasil  perhitungan.  Ketiadaan data  radiasi  matahari,  ditenggarai  sebagai  salah  satu sebab  yang  mempengaruhi  hasil  perhitungan.  Oleh
karena  itu  penggunaan  Tabel-1  untuk  menentukan kelas kestabilan perlu dilakukan dengan penuh kehati- hatian.
Model AERMOD mempertimbangkan aspek refleksi dan dispersi vertikal dipandang sebagai proses bi-gaussian.  Parameter  meteorologi  yang  memerikan turbulensi  yang digunakan  juga  lebih  lengkap  seperti: kecepatan  kekasaran  ( friction  velocity ),    skala kecepatan konvektif ( convective velocity scale ), tinggi lapisan  batas  ( mechanical  and  convective  boundary layer height ) dan monin-obukhov length (Cimorelli et al. ,  2005).  Semua  parameter  ini  digunakan  dalam formulasi  koefisien  dispersi.  Dengan  demikian karaktersitik  atmosfir  terperikan  dengan  lebih  baik, sehingga penentuan nilai koefisien yang terlibat dalam perhitungan dapat dilakukan dengan lebih baik. Dalam model-GP koefisien dispersi tidak mempertimbangkan aspek turbulensi yang ditimbulkan oleh kekasaran dan radiasi  matahari.  Aspek  ini  hanya  dikategorisasikan dengan  kestabilan  pasquil.  Walaupun  demikian, keunggulan model-GP pada penyiapan data meteorologi yang sederhana, sehingga dapat diterapkan pada daerah terpencil di Indonesia.
Gambar 5. Pola dispersi polutan pada kecepatan angin yang sama, tetapi dengan beragam kelas kestabilan

## 4. Kesimpulan
Model  yang  dikembangkan  dari  asumsi  Gaussian plume versi Pasquil memberikan hasil yang menggembirakan. Walaupun dengan keterbatasan data meteorologi dan kesederhanaan asumsi yang digunakan, tetapi hasil yang diberikan dapat mengikuti kecenderungan  hasil  perhitungan  model  standar AERMOD.  Hasil  simulasi  dispersi  SO 2 yang diemisikan  oleh  PLTU,  menunjukkan  bahwa  model tidak akurat untuk nilai konsentrasi tertinggi (rata-rata 1~24  jam),  tetapi  cukup  akurat  untuk  nilai  rata-rata tahunan.  Walaupun, akurasi perhitungan lebih rendah dibandingkan  model  standar,  tetapi  model  ini menjanjikan untuk dapat dikembangkan lebih lanjut. Daftar Pustaka
[1] Beychok M.R. (2005). Fundamentals of Stack Gas Dispersion, 4th ed. Beychok, Newport Beach, CA.
[2] Briggs G.A. (1975). Plume rise predictions. In Lectures on Air Pollution  and  Environmental  Impact  Analyses.  American Meteorological Society, Boston, MA, pp. 59–111.
[3] Cimorelli, A. J. et. al., 2005: AERMOD: A Dispersion Model for  Industrial  Source  Application.  Part  I:  General  Model Formulation and  Bundary  Layer Characterization, Journal  of Applied Meteorology 44, 682-693.
[4] De  Visscher  A.  (2014).  Air  dispersion  modeling:foundations and applications, John Wiley & Sons.
[5] G. A. Grell, J. Dudhia and D. R. Stauffer, 1994: A Description of  the  fifth  generation  Penn  State/  NCAR  mesoscale  model (MM5), NCAR Tech Note, NCAR/TN-398+STR, 117.
[6] Gifford  F.A.  (1961).  Use  of  routine  meteorological observations  for  estimating  atmospheric  dispersion.  Nuclear Safety 2, 47–51
[7] Hanna S.R., Briggs, G.A. and Hosker, R.P. (1982). Handbook on Atmospheric diffusion. U.S. Department of Energy.
[8] Lazaridis  M.  (2011).  First  Principle  of  Meteorology  and  Air Pollution, Environmental Pollution 19.Springer.
[9] Pasquill F. (1961). Estimation of the dispersion of windborne material. Meteorol. Mag. 90, 33–49
[10] T. Y. Chen, L. C. Abdullah and T. P. Aun, "Preparation of me- teorological input for AERMOD using Malaysian meteorolog- ical data," 2011 Fourth International Conference on Modeling, Simulation  and  Applied  Optimization ,  Kuala  Lumpur,  2011, pp. 1-6. doi: 10.1109/ICMSAO.2011.5775472
[11] Turner  D.B.  (1994).  Workbook  of  atmospheric  dispersion estimates:  an  introduction  to  dispersion  modeling,  2nd  ed. CRC Press.
[12] US  Environmental  Protection  Agency,  (1998):  AERMOD: Revised  Draft  –  User’s  Guide  for  the  AMS/EPA  Regulatory Model  –  AERMOD.  Office  of  Air  Quality  Planning  and Standards, Research Triangle Park, NC.