## Pemodelan Dinamika CO 2 Pada Tanaman Kelapa Sawit
Dynamics Modeling of CO 2 in Oil Palm
Meriana Ina Kii, Tania June * , I Putu Santikayasa Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O

## Article history:
Received 24 February 2020 Received in revised from 7 April 2020 Accepted 2 June 2020
doi: 10.29244/j.agromet.34.1.42-54

## Keywords:
Biomass Gross Primary Production Net Ecosytem Exchange Net Primary Production
Modeling A B S T R A C T
Oil palm plantation has a high potency to absorb carbon. Limited observed data and expensive  instrumentations  to  measure  the  absorbed  carbon  have  caused  an inaccurate estimation of carbon storage from oil palm. The objectives of this research were to develop a CO 2 absorption model, and to calculate the carbon cycle based on climate  factors  and  plant  age.  CO 2 absorption  was  derived  from  gross  primary production  (GPP)  and  net  primary  production  (NPP),  which  were  based  on  solar radiation. From NPP we derived net ecosystem exchange (NEE) by calculating the difference between NPP and soil respiration. Our results showed that age of oil palm has influenced the CO 2 absorption from 9.8 (1 year) to 117 tons ha -1 year -1 (19 years), with average of 86.5 tons ha -1 year -1 (over 25-year life cycle). We validated our NPP model with biomass that indicated a very good performance of the model with R 2 0.95 and RMSE 1.81. Meanwhile, the performance of NEE model was slightly lower (R 2 0.71 and 0.72, for wet and dry conditions), but the model had a similar pattern with the measured NEE. Based on the model performance, the findings imply that the model is useful to estimate CO 2 absorption, where there is no eddy covariance measurement. This research suggests that carbon modeling will contribute to global terrestrial carbon modeling .

## PENDAHULUAN
Tanaman  kelapa  sawit  merupakan  tanaman dengan produksi minyak yang tinggi jika dibandingkan penghasil minyak nabati lainnya. Minyak kelapa sawit banyak  digunakan  untuk  produk  makanan  dan  seba- gian kecil untuk industri oleokimia (Ahmad et al. 2019; Koh et al. 2019; Rincón et al. 2019). Kelapa sawit sangat berperan  untuk  pengembangan biofuel di  Indonesia sebagai  bahan  campuran  pengganti  bahan  bakar minyak  fosil,  seperti  biodiesel.  Berbagai  manfaat tersebut  menarik  berbagai  pihak  untuk  melakukan ekspansi  perkebunan  kelapa  sawit  di  kawasan  tropis termasuk di Indonesia. Peranan kelapa sawit terhadap peningkatan  ekonomi  setiap  tahun  menyebabkan ekspansi  perkebunan  kelapa  sawit  semakin  besar. Namun,  penyiapan  awal  perkebunan  dengan  cara membuka  hutan  alam  menyebabkan  kerusakan lingkungan.  Pembukaan  hutan  tersebut  sering dilakukan  dengan  proses  pembakaran  lahan,  yang berbiaya  murah  dan  paling  mudah  untuk  dilakukan.
* Corresponding author: taniajune@apps.ipb.ac.id
Pembukaan  lahan  dengan  teknik  pembakaran  telah menyebabkan  polusi  asap,  keanekaragaman  hayati yang berkurang, dan pemanasan global (Fei et al. 2018; Ke et al. 2019; Kollanus et al. 2017; Malley et al. 2016). Meskipun  demikian,  tidak  semua  perkebunan  kelapa sawit  dihasilkan  dari  proses  pembukaan  hutan  alam, seperti perkebunan yang memanfaatkan lahan semak dan lahan marjinal.
Perkebunan  kelapa  sawit  termasuk  salah  satu ekosistem teresterial yang berperan pada siklus karbon global  yaitu  sebagai  tanaman  penyerap  CO 2 .  Kelapa sawit  memiliki  kemampuan  penyerapan  CO 2 sebesar ~76 ton CO 2 ha -1 tahun -1 (Mariati 2014). Nilai tersebut bervariasi  yang  dipengaruhi  oleh  umur  tanaman  dan jenis ekosistem. Penyerapan CO 2 pada suatu ekosistem dapat didekati dengan konsep net primary production (NPP). NPP merupakan perhitungan matematis seder- hana untuk mengetahui jumlah CO 2 yang diserap dan ditahan oleh tanaman dalam proses fotosintesis.
Pada  suatu  ekosistem,  jumlah  CO 2 yang  dapat diserap dipengaruhi oleh suhu yang dideteksi  dengan
indeks suhu (Tscalar), air yang dideteksi dengan indeks air (Wscalar) pada tanaman, kelembaban udara, radiasi surya,  dan  indeks  luas  daun  (LAI)  (June  et  al.  2006). Pengukuran  fluks  CO 2 dari  suatu  ekosistem  dapat dilakukan dengan pendekatan sistem eddy covariance . Pendekatan  ini  akan  menghitung  laju  fotosintesis berdasarkan  nilai gross  primary  production (GPP), respirasi ekosistem, dan net ecosytem exchange (NEE). Namun, pendekatan ini memerlukan biaya yang mahal dari  sisi  instalasi  sistem  instrumentasi  dan  biaya pemeliharaan.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  pemo- delan dinamika CO 2 sering digunakan (e.g. Besnard et al.  2019;  Forkel  et  al.  2016).  Pada  penelitian  ini, pemodelan  penyerapan  CO 2 diterapkan  untuk  meng- kuantifikasi kemampuan kelapa sawit dalam menyerap CO 2 secara  akurat  pada  lahan  yang  tidak  memiliki instalasi eddy  covariance .  Berdasarkan  hal  tersebut, penelitian  ini  bertujuan  untuk:  (i)  membangun  model penyerapan  CO 2 pada  tanaman  kelapa  sawit  meng- gunakan  pemodelan  dinamika  CO 2 ,  dan  (ii)  meng- kuantifikasi  dinamika  karbon  (GPP  dan  NEE)  pada tanaman  kelapa  sawit  yang  dipengaruhi  oleh  faktor iklim dan umur tanaman.

## BAHAN DAN METODE Wilayah Kajian
Wilayah  kajian  penelitian  ini  berada  di perkebunan PT. Perkebunan Nusantara VI, Batanghari, Provinsi  Jambi,  Indonesia.  Jenis  tanah  di  lokasi perkebunan  berupa  tanah  mineral.  Total  luas  perke- bunan  kelapa  sawit  sekitar  2.000  ha.  Rerata  tinggi kelapa sawit sekitar 14,8 m. Sistem eddy covariance dan instrumen  mikrometeorologis  dipasang  di  menara pada beberapa ketinggian di perkebunan kelapa sawit dewasa umur 18 tahun.

## Data dan Pengukuran Lapang
Penelitian  ini  mengkombinasikan  sumber  data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  berasal  dari pengukuran  lapang  yang  meliputi:  (i)  fluks  CO 2 ,  (ii) kecepatan  angin,  dan  (iii)  angin  vertikal  (w). Pengukuran  tersebut  menggunakan  sistem eddy covariance dengan  interval  30  menit  dan  fluktuasi setiap 10 mikro detik untuk tahun 2015. Data tersebut digunakan  untuk  memperoleh  nilai net  ecosystem exchange (NEE).  Data photosynthetically  active radiation (PAR)  dari  sawit  umur  18  tahun  digunakan sebagai masukan model dan diasumsikan  sama pada semua umur tanaman (1-25 tahun).
Karakteristik  vegetasi  seperti  tinggi  batang, diameter  batang,  dan  jumlah  kelapa  sawit  per  hektar yang  diperoleh  dari  pengukuran  lapang  digunakan untuk  estimasi  biomassa  menggunakan  persamaan allometrik. Hasil estimasi biomassa kemudian divalidasi menggunakan nilai net primary production (NPP) hasil
model  yang  dikonversi  menjadi  biomassa.  Data sekunder  untuk  membangun  model  NPP  meliputi Wscalar,  Pscalar,  indeks  luas  daun  (LAI),  koefisien pemadaman  (kc),  berat  kering  pelepah  (BKP),  dan jumlah  pelepah  yang  dipangkas  (Tabel  1).  Data  iklim jangka panjang dari Stasiun Meteorologi Sultan Thaha meliputi  suhu  udara  dan  kelembaban  relatif  periode 1994-2018  (25  tahun)  yang  dapat  diakses  melalui http://dataonline.bmkg.go.id/akses_data.

## Alat dan Instrumentasi Lapang
Monitoring  parameter  mikrometeorologi  di lokasi  penelitian  dengan  sistem eddy  covariance menggunakan  instrumen  sebagai  berikut:  (i)  sensor radiasi matahari (gelombang pendek dan gelombang panjang), (ii) sensor suhu udara yang dipasang di atas atau  di  bawah  kanopi,  (iii)  sensor  kelembaban,  (iv) sensor arah angin, dan (v) sensor kecepatan angin yang dipasang di menara pada berbagai ketinggian. Analisis data  dilakukan  dengan  seperangkat  komputer  yang telah terpasang perangkat lunak Microsoft Excel untuk mengolah  data  pemodelan,  dan  OriginPro  9  64-bit untuk membuat grafik hasil pemodelan.

## Penentuan Parameter Model
Data  dan  parameter  yang  digunakan  untuk membangun  model  ditentukan  berdasarkan  data lapang  dan  data  sekunder.  Berbagai  parameter  dan konstanta tersebut ditunjukkan pada Tabel 2.

## Prosedur Analisis Data
Pemodelan  fisiologi  merupakan  dasar  untuk memperoleh  nilai  penyerapan  CO 2 tanaman  kelapa sawit.  Parameter-parameter  yang  dibutuhkan  dalam penentuan  penyerapan  CO 2 yaitu  efisiensi  cahaya matahari, fraction  of  absorbed  photosynthetically active radiation (fAPAR), dan photosynthetically active radiation (PAR) untuk menghasilkan nilai GPP, NPP, dan NEE.  Pemodelan  fisiologi  dilakukan  berdasarkan  data harian  pada  tiap  umur  tanaman  (1-25  tahun) menyesuaikan  dengan  data  validasi  yang  tersedia. Selanjutnya,  nilai  tahunan  parameter  merupakan  nilai rerata  dari  nilai  harian  parameter  tersebut,  sehingga menghasilkan nilai GPP, NPP, dan CO 2 . Tabel 1 menun- jukkan parameter dan daftar rujukan persamaan yang digunakan.
Penentuan Efisiensi Cahaya Matahari ( ε g ) Tanaman Kelapa Sawit Efisiensi penggunaan cahaya matahari ( ε g ) untuk fotosintesis pada tumbuhan  dipengaruhi oleh kondisi suhu udara, kelembaban permukaan tanah, dan defisit tekanan uap. Efisiensi penggunaan cahaya maksimum ( ε 0 )  yang  dibutuhkan  berbeda  berdasarkan  tiap  jenis individu tumbuhan tertentu. Persamaan (1) digunakan
untuk menentukan efisiensi  cahaya matahari (Xiao et al. 2005).
𝜀 𝑔 =   𝜀 0 𝑥 𝑇 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎𝑟 𝑥 𝑊 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎𝑟 𝑥 𝑃 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎𝑟 (1)
dimana ε g merupakan  efisiensi  penggunaan  radiasi, sedangkan ε 0 merupakan  efisiensi  cahaya  maksimum (µmol CO 2 µmol -1 PAR). Menurut Dufrene and Saugier (1993), ε 0 kelapa sawit sebesar 0,051 mol CO 2 photon -1 atau  2,80  gC  m -2 MJ -1 .  Tscalar  merupakan  indeks pengaruh suhu berfungsi untuk mendeteksi efek suhu pada  proses  fotosintesis  yang  berlangsung  di  kanopi daun,  Wscalar  adalah  indeks  pengaruh  air  berfungsi mengetahui  efek  air  pada  proses  fotosisntesis,  dan Pscalar adalah indeks pengaruh fenologi daun. Tscalar telah  dimodelkan  berdasarkan  model  ekosistem terestrial.  Persamaan (2) digunakan untuk menentukan Tscalar.
T scalar = (T−Tmin) x (T−Tmax) [(T−Tmin)x(T−Tmax)]−(T−Topt)2 (2)
Tscalar dihitung dari (Ta) suhu udara ( o C), suhu minimum  (Tmin),  maksimum  (Tmax),  dan  suhu optimum  (Topt)  yang  digunakan  untuk  proses fotosintesis.  Jika  suhu  udara  yang  diperoleh  berada dibawah suhu minimum maka Tscalar bernilai 0 (Xiao et al. 2005).
Tanaman  kelapa    sawit  memiliki  batas  suhu pertumbuhan dengan suhu minimum 11,5 o C dan suhu maksimum 38 o C, dengan suhu optimum sebesar 23 o C (Pahan  2008).  Wscalar  memperhitungkan  dampak kompleks tekanan uap air pada fotosintesis (perubahan konduktansi  stomata,  potensi  air  daun,  dll)  yang disebabkan oleh kelembaban tanah dan defisit tekanan
uap. Defisit tekanan uap (VPD) berpengaruh terhadap nilai GPP (Kimm et al. 2020; Park et al. 2019; Sun et al. 2017;  Yuan  et  al.  2019),  dan  semakin  berpengaruh dengan adanya defisit kelembaban tanah (Green et al. 2019; He et al. 2016; Huang et al. 2016; Proietti et al. 2019; van Schaik et al. 2018).
Wscalar dalam penelitian ini menggunakan hasil penelitian Mariati (2014) umur 1, 5, 10, 14 dan 19 tahun, kemudian  kita  memodelkan  Wscalar  dari  umur  1-25 tahun  (R 2 =0,74).  Wscalar  tahunan  yang  diperoleh digunakan  untuk  menghitung  nilai  rerata σ Wscalar menggunakan  Persamaan  (3)  pada  tiap  umur  (nilai σ Wscalar harian  dalam  model  menggunakan  nilai  rerata tahunan).  Tekanan  uap  defisit  (VPD)  menggunakan rerata harian dari selisih tekanan uap jenuh dengan te kanan uap aktual berdasarkan data kelembaban relatif selama  25  tahun.  Persamaan  (3)  digunakan  untuk menghitung nilai Wscalar harian.
W scalar = exp {− [( VPD σWscalar ) 2 ]} (3)
dimana σ Wscalar adalah parameter untuk tekanan air dan VPD adalah defisit tekanan uap.
Tingkat  kematangan  daun  menentukan  kapa- sitas  fotosintesis  (Dhami  et  al.  2018;  Harmens  et  al. 2017; Wujeska-Klause et al. 2019) . Perubahan fenologi daun  pada  kelapa  sawit  meningkat  selama  ekspansi daun  (pertumbuhan  vegetatif),  dan  mulai  menurun karena  kanopi  terdegradasi  (tahap  perkembangan) reproduksi  atau  penuaan).    Untuk  penelitian  ini  nilai Pscalar dimodelkan berdasarkan (Mariati, 2014) untuk
Tabel 1. Daftar parameter yang digunakan dalam penelitian ini yang dilengkapi dengan nomor persamaan.
Parameter Simbol Satuan Persamaan Efisiensi penggunaan radiasi ε g gC m -2 MJ -1 (1) Indeks suhu Tscalar - (2) Indeks air Wscalar - (3) Fenologidaun Pscalar - (4) Fraksi PAR fAPAR mol photon m -2 d -1 (5) Gross primary production GPP gC m -2 tahun -1 (6) Respirasi autotrof Ra gC m -2 tahun -1 (7) Net primary production NPP gC m -2 tahun -1 (8) Net ecosystem exchange NEE gC m -2 hari -1 (9) Net ecosystem exchange eddy covariance NEE EC gC m -2 hari -1 (12) Total penyerapan CO 2 CO 2 ton ha -1 tahun -1 (13) Jumlah pelepah pemangkasan satu pohon per tahun PP kg pelepah -1 (15) Berat kering satu pelepah BKP kg pelepah -1 (15) Jumlah kelapa sawit per hektar PD kg (15) Biomassa tandan buah BTB kg (16) Varian indeks Si - (27) Total efek indeks S Ti - (28)
Tabel 2. Daftar peubah dan nilainya yang digunakan dalam penelitian ini berikut sumber datanya.
Peubah Simbol Satuan Nilai Sumber Efisiensi penggunaan cahaya maksimum 𝜀 0 gC m -2 MJ -1 2,805 Dufrene and Saugier (1993) Suhu udara T 0 C - http://dataonline.bmkg.go.id/akses _data Suhu udara minimum Tmin 0 C 11,5 Pahan (2008) Suhu udara maksimum Tmax 0 C 38 Pahan (2008) Suhu udara optimum Topt 0 C 23 Pahan (2008) Kelembaban relatif RH % - http://dataonline.bmkg.go.id/akses _data Koefisien pemadaman kc - 0,24; 0,3; 0,36; 0,44; 0,47 Gerritsma (1988). Nilai untuk umur: 1-3, 4-5, 6, 7, 8-9, dan 10 tahun Leaf area index LAI - 1,06; 2,92; 3,93; 4,25; 5,06; 5,16; 6,02 Henson (2007); Afandi (2014); Gerritsma (1988). Nilai untuk umur: 1, 4, 7, 8, 11, 13, dan 18 tahun Photosynthetically active radiation PAR MJ m -2 hari -1 - Pengukuran lapangan Tinggi batang - m - Pengukuran lapangan Jumlah pelepah pemangkasan PP kg phn -1 tahun -1 6 pelepah setiap phn tahun -1 Yulianti (2009) Berat kering 1 pelepah BKP - - Henson et al. (2012) Jumlah  kelapa  sawit  per hektar PD phn 143 - Biomassa kg per pohon - kg phn -1 0,076 Dewi et al. (2009) Rata-rata total biomassa pohon/luas lahan - kg luas lahan -1 0,00976 Dewi et al. (2009)
memperoleh Pscalar umur 1-25 tahun (R 2 =0,98). Nilai Pscalar  tahunan  kemudian  digunakan  untuk perhitungan nilai σ Pscalar berdasarkan Persamaan (4). Pemodelan  LAI  menggunakan  data  literatur terdahulu (Afandi 2014; Gerritsma 1988; Henson 2007) pada  umur  1,  4,  7,  8,  11,  13,  dan  18  tahun.  Nilai  LAI tahunan  dimodelkan  berdasarkan  data  tersebut.  Nilai LAI harian diperoleh dari  selisih  antara nilai LAI umur lebih tinggi dengan nilai LAI umur lebih rendah dibagi dengan  365  hari  pada  masing-masing  umur.  LAI tahunan dikurang dengan hasil bagi 365 hari pada tiap umur  untuk  memperoleh  rerata  nilai  LAI  harian  yang disesuaikan sehingga memperoleh nilai Pscalar harian yang dipengaruhi oleh LAI (Persamaan 4).
P Scalar = exp {− [( green LAImax−green LAI σPscalar ) 2 ]} (4)
dimana σ Pscalar adalah  parameter  untuk  fenologi  daun dan green LAI max adalah nilai LAI maksimal. Green LAI max merupakan  luas  daun  maksimum  yang  digunakan untuk manajemen tanaman tertentu (misal irigasi dan kepadatan  tanam).  Faktor  lain  seperti  cuaca  ekstrem dan  serangan  hama  atau  penyakit  tanaman  dapat mempengaruhi  distribusi  luas  daun  dan  nilai  puncak LAI pada tahun tertentu.

## Penentuan Nilai fAPAR
Fraksi  PAR  yang  digunakan  untuk  proses fotosintesis dikenal sebagai fAPAR. Nilai fAPAR didekati dengan  LAI  berdasarkan  Hukum  Beer-Lambert (Persamaan  5).  Dalam  hukum  tersebut,  nilai  fAPAR sangat tergantung pada parameter koefisien pemada- man  (kc)  yang  dipengaruhi  oleh  umur  tanaman. Penelitian ini menggunakan nilai koefisien pemadaman yang diperoleh dari Gerritsma (1988).
fAPAR =   [1 − exp(−kc ∗ LAI)] (5)

## Penentuan Nilai PAR
Photosynthetically  active  radiation (PAR) merupakan  bagian  dari  spektrum  radiasi  yang digunakan  dalam  proses  fotosintesis.  PAR  diperoleh dari pengukuran di lapangan tahun 2015.

## Penentuan Nilai GPP
Nilai gross  primary  production (GPP)  dapat didekati dengan model light use efficiency (Fang et al. 2016; Wagle et al. 2016; Zhang et al. 2017). GPP adalah intensitas  fotosintesis  harian  yang  dapat  menduga jumlah  total  karbon  yang  berhasil  diserap  oleh tanaman  selama  proses  fotosintesis.  GPP  ditentukan menggunakan Persamaan (6).
GPP = ɛ g x fAPAR X PAR
(6)

## Penentuan Nilai NPP dan Respirasi Autotrof
Net  primary  production (NPP)  merupakan  sisa karbon  total  yang  berhasil  diserap  oleh  tanaman selama  proses  fotosintesis  setelah  sebagiannya digunakan untuk  respirasi  pertumbuhan dan respirasi pemeliharaan  tanaman  (e.g.  Gómez-Giráldez  et  al. 2019; Martínez Martínez et al. 2019; Wen et al. 2019) . Nilai  NPP  merupakan  nilai  GPP  dikurangi  respirasi autotrof,  dimana  respirasi  autotrof  merupakan kombinasi respirasi pertumbuhan dan respirasi pemeli- haraan  ekosistem.  Respirasi  autotrof  berkisar  30-60% dari  total  GPP  (Xiao  et  al.  2004),  namun  dalam penelitian ini digunakan nilai respirasi autotrof sebesar 45%  mengikuti  Persamaan  (7)  dan  (8)  (Hall  Jr  and Beaulieu 2013).
𝑅𝑎 = 0,45𝑥𝐺𝑃𝑃 (7) 𝑁𝑃𝑃 = 𝐺𝑃𝑃 − 𝑅𝑎 (8)

## Penentuan Nilai NEE Model
Nilai  NEE  mencerminkan  jumlah  karbon  yang diserap  atau  dilepas  oleh  ekosistem  bervegetasi. Semakin  negatif  nilai  NEE  maka  karbon  yang  diserap akan  semakin  banyak,  dan  sebaliknya.  Nilai  NEE merupakan selisih antara NPP dan respirasi tanah pada wilayah  ekosistem  bervegetasi.  Nilai  respirasi  tanah sangat bervariasi untuk setiap wilayah dan ekosistem. Nilai  respirasi  tanah  dipengaruhi  oleh  respirasi  akar, organisme tanah, suhu tanah, kelembaban tanah, dan jenis tanah. Respirasi tanah menggunakan data sekun- der  dari  penelitian  terdahulu  (e.g.  Henson  and  Chai 1997;  Lamade  and  Bouillet  2005;  Lamade  and  Setiyo 2002) yang menyebutkan rerata respirasi tanah sebesar 3,55  gC  m -2 hari -1 yang  memiliki  karakteristik  wilayah dan  iklim  yang  sama  seperti  wilayah  kajian  pada penelitian  ini.  Terakhir,  NEE  CO 2 ditentukan  sebagai selisih  antara  NPP  (Persamaan  8)  dengan  respirasi tanah (Persamaan 9):
𝑁𝐸𝐸 = 𝑁𝑃𝑃 − 𝑅𝑠𝑜𝑖𝑙 (9)
dimana  Rsoil  adalah  respirasi  tanah.  Untuk  validasi model  NEE,  kita  menghitung  nilai  NEE  berdasarkan pendekatan eddy  covariance ,  yang  dihitung  dengan menggunakan  nilai  kecepatan  angin  vertikal  (w)  dan konsentrasi CO 2 ( ρ c) pada Persamaan (10-12).
𝑤 ′ = 𝑤 − 𝑤 ̅ (10)
𝜌 𝑐 ′ =   𝜌 𝑐 − 𝜌 𝑐 ̅ (11)
𝑁𝐸𝐸 =   𝑤 ′ 𝜌 𝑐 ′ ̅̅̅̅̅̅ (12)
dimana  w  adalah  kecepatan  angin  vertikal  (m  s -1 ),  w’ adalah  simpangan  sesaat  pada  kecepatan  angin vertikal (m s -1 ), 𝑤 ̅ adalah kecepatan angin vertikal rata- rata selama 30 menit (m s -1 ), ρ c adalah konsentrasi CO 2
( μ mol  m -3 ), ρ c ’  adalah  simpangan  sesaat  pada konsentrasi CO 2 ( μ mol m -3 ), dan 𝜌 𝑐 ̅ adalah konsentrasi CO 2 rata-rata selama 30 menit ( μ mol m -3 ). Penyerapan CO 2 kelapa sawit kemudian didekati dengan Persamaan (13).  Keseluruhan  konstanta,  parameter,  dan persamaan  yang  digunakan  disajikan  pada  Tabel  (1) dan Tabel (2).
𝐶𝑂 2 = 𝑁𝑃𝑃𝑥 3,67 (13)
dimana angka 3,67 merupakan faktor konversi CO 2 ke satuan ton ha -1 .

## PerhitunganBiomassa Kelapa Sawit
Perhitungan  Biomassa  di  atas  Permukaan  dan  di bawah Permukaan
Kandungan karbon pada biomassa kelapa sawit terdiri dari: (i) biomassa di atas permukaan tanah (AGB), (ii) biomassa di bawah permukaan (BGB), (iii) biomassa pelepah  hasil  pemangkasan,  dan  (iv)  buah  tandan. Dalam penelitian ini, nilai AGB diduga dengan meng- gunakan  persamaan  alometrik  (pada  Persamaan  14), dan  BGB  diasumsikan  sebesar  0,25  dari  biomassa  di atas  permukaan  tanah  (Rogi  2002).  Persamaan alometrik  dapat  menghubungkan  dimensi  pohon dengan  nilai  biomassa  pohon  (e.g.  Djomo  and  Chimi 2017;  Xing  et  al.  2019).  Penelitian  ini  menggunakan persamaan alometrik kelapa sawit yang dikembangkan pada tanah mineral di Sumatera, Indonesia (Dewi et al. 2009).
𝐵𝑖𝑜𝑚𝑎𝑠𝑠𝑎 = 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑛𝑔 (𝑚) ∗ 0,097 + 0,0706 (𝑘𝑔 𝑝ℎ𝑛 −1 ) (14)

## Perhitungan Biomassa Pelepah Hasil Pemangkasan dan Buah Tandan
Secara umum, proses pemangkasan perkebunan kelapa sawit dilakukan sebanyak 2-3 pelepah per enam bulan  (Yulianti  2009).  Berdasarkan  hal  tersebut,  kita mengasumsikan sebanyak enam pelepah kelapa sawit dipangkas tiap tahun. Biomassa pelepah pemangkasan dihitung menggunakan Persamaan (15).
BPP= [ PP*BKP ( kg pelepah -1 ) *PD ] /1000 (15) dimana  BPP  adalah  biomassa  pelepah  pemangkasan (ton  ha -1 tahun -1 ),  PP  adalah  jumlah  pelepah pemangkasan  satu  pohon  setiap  tahun  (diasumsikan enam pelepah tahun -1 ), PD adalah jumlah kelapa sawit per hektar (phn ha -1 ), dan BKP adalah berat kering satu pelepah (Henson and Chai 1997).
Biomassa  tandan  buah  kelapa  sawit  dihitung dengan menggunakan Persamaan (16) yang menghu- bungkan umur kelapa sawit terhadap biomassa tandan buah (Tan et al. 2014).
BTB (kg 𝑝ℎ𝑛 −1 ) = 78,54( ln 𝑡 ) − 18,52 (16)
dimana t adalah umur tanaman (tahun).

## Uji Sensitivitas
Sensitivitas parameter dihitung berdasarkan nilai varians indeks (Si). Dalam penelitian ini nilai sensitivitas dihitung  berdasarkan  data  tahunan  tiap  parameter. Indeks  sensitivitas  berbasis  varians  ini  sudah  banyak dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  (Delgarm  et  al., 2018; Zadeh et al., 2017) dengan Persamaan (17).
𝑆𝑖 = 𝑉(𝐸( 𝑦(𝑡) | 𝑋𝑖 )) 𝑉(𝑦(𝑡)) (17)
dimana  Si  adalah  varian  indeks,  V(E(y(t)|Xi))  adalah varians nilai harapan pada variabel input data tahunan. V(y(t))  adalah  varians output model  data  tahunan dengan asumsi bahwa deret waktu ( time series ) output model bersifat stasioner. Asumsi ini menganggap nilai harapan sama dengan rataan data pada umur tertentu.
Selanjutnya  untuk  mengetahui  total  kontribusi parameter input terhadap output maka  digunakan total  effect  index (Piano  et  al.  2019)  dengan Persamaan(18).
S Ti = 1-Si (18)
dimana  S Ti adalah total  effect  index .  Parameter  input yang  digunakan  untuk  uji  sensitivitas  adalah  suhu, kelembaban udara (RH), dan PAR dengan uji masing- masing sebesar ±15% dengan langkah 5%. Parameter output adalah NPP dan CO 2 .

## Kriteria Validasi Model
Proses  validasi  dalam  penelitian  ini  dilakukan dua kali yaitu validasi nilai NEE eddy covariance dengan nilai  NEE  model,  dan  validasi  nilai  biomassa  hasil perhitungan menggunakan persamaan allometrik dan NPP  hasil  model  yang  dikonversi  menjadi  biomassa. Proses  validasi  dilakukan  untuk  mendapat  nilai parameter model yang sesuai dengan hasil pengukuran. Tiga  kriteria  statistik  yang  digunakan  untuk  evaluasi kinerja  model  meliputi  koefisien  determinasi  (R 2 , Persamaan  19),  akar  kesalahan  kuadrat (RMSE, Persamaan 20), dan nilai bias (Persamaan 21) (Jiang et al. 2018; Moriasi et al. 2015; Yan et al. 2018).
(19)
RE = NEEmodel−NEEEC NEEEC x 100% (20)
RSME =   √ 1 n ∑ (NEE model (i) − NEE EC (i)) 2 n i=1 (21)
dimana  NEE model adalah  NEE  yang  dihitung menggunakan  algoritma  atau  model  yang  dikem- bangkan,  NEE EC adalah  NEE  yang  diukur  oleh  menara (sistem eddy covariance ) dan n adalah jumlah sampel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hubungan  Tscalar,  Wscalar,  Pscalar  dan  Efisiensi Cahaya Matahari dengan Umur Kelapa Sawit
Variasi nilai Tscalar, Wscalar, dan Pscalar sangat menentukan  jumlah  efisiensi  cahaya  matahari  yang dapat  dimanfaatkan  untuk  proses  fotosintesis.  Nilai Tscalar terendah pada umur 23 tahun sebesar 0,89 dan tertinggi pada umur satu tahun sebesar 0,93. Wscalar menghitung  dampak  kompleks  tekanan  air  pada fotosintesis.  Hasil  analisis  menunjukkan  nilai  Wscalar mempunyai pengaruh  yang signifikan terhadap umur kelapa sawit dengan nilai rerata sebesar 0,89 (min=0,79 dan  max=0,98).  Nilai  minimum  Wscalar  dicapai  pada umur satu tahun, sebaliknya nilai tertinggi pada umur 25  tahun.  Gambar  1a  menunjukkan  bahwa  Wscalar terus  meningkat  seiring  pertambahan  umur  kelapa sawit.  Pscalar terendah sebesar 0,61 (umur satu tahun) dan  tertinggi  sebesar  0,7  (umur  23  tahun)  dengan rerata  0,67.  Seperti  Wscalar,  nilai  Pscalar  juga mengalami  peningkatan  dengan  pertambahan  umur (Gambar  1a).  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa pertambahan  umur  kelapa  sawit  menyebabkan  nilai rerata Tscalar, Wscalar, dan Pscalar semakin mendekati nilai  satu  dan  nilai  keragamannya  (Sd)  semakin  kecil. Hal ini relevan dengan  Mariati (2014) bahwa pengaruh suhu,  air,  dan  fenologi  daun  terhadap  pengurangan efisiensi cahaya matahari semakin rendah.
Efisiensi  cahaya  yang  digunakan  untuk fotosintesis  pada  umur  satu  dan  dua  tahun  memiliki nilai  sebesar  1,8  gC  m -2 MJ -1 .  Sebaran  nilai  efisiensi cahaya ( ε g ) paling dominan pada areal umur 3-13 tahun (>2 gC m -2 MJ -1 ). Nilai efisiensi cahaya terendah terjadi pada umur satu tahun, sedangkan pada usia 19 tahun memiliki  nilai  efisiensi  cahaya  paling  tinggi  yaitu sebesar  3,27  gC  m -2 MJ -1 .  Hal  tersebut  disebabkan kelapa  sawit  mencapai  fase  vegetatif  maksimal, kemudian mulai menurun dengan pertambahan umur kelapa sawit yang menyebabkan klorofil terdegradasi. Nilai  intersepsi  penggunaan  cahaya  berfluktuasi mengikuti radiasi global yang ada di atas tajuk tanaman.
Efisiensi penggunaan cahaya berkorelasi dengan umur tanaman dengan pola hubungan kuadratik yaitu saat fase vegetatif maksimal, nilai intersepsi cenderung tinggi  atau  sama  bahkan  pada  akhir  umur  tanaman cenderung menurun (Mubarak and June 2018). Rerata nilai efisiensi cahaya tanaman kelapa sawit sebesar 2,78 gC  m -2 MJ -1 (Sd=  0,46).  Hubungan  efisiensi  penggu- naan  cahaya  dengan  umur  kelapa  sawit  memiliki  pe- ngaruh  yang  signifikan  terhadap  umur.  Nilai  rerata efisiensi  cahaya  matahari  bertambah  seiring  pening- katan  umur  kelapa  sawit  dan  mulai  menurun  ketika menua (Gambar 1a).
Gambar 1. Hubungan umur kelapa sawit dengan (a) Tscalar, Wscalar, Pscalar, dan ε g , (b) LAI dan fAPAR, (c) GPP, respirasi autrotof, dan NPP, dan (d) C dan CO 2
Hubungan  LAI  dan  fAPAR  Terhadap  Umur  Kelapa Sawit
Pendugaan  LAI  pada  umur  kelapa  sawit  yang berbeda menunjukkan bahwa luasan daun pada tajuk kelapa  sawit  cenderung  semakin  meningkat  dengan pertambahan  umur  tanaman  (Gambar  1b).  LAI  teren- dah  teramati  pada  umur  satu  tahun  (1,06)  dan  LAI tertinggi  pada  umur  19  tahun  (5,9).  Rerata  nilai  LAI selama  25  tahun  sebesar  4,67.  Nilai  tersebut  cukup relevan  dengan  hasil  penelitian  yang  menyatakan bahwa LAI kelapa sawit berkisar antara 2,86-7,19 dan kelapa  sawit  <5  tahun  memiliki  nilai  LAI  sekitar  2-5,7 (Tan et al. 2014).
Perubahan  nilai  fAPAR  dipengaruhi  oleh  LAI. Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  fAPAR meningkat  seiring  penambahan  umur  kelapa  sawit (Gambar 1b). fAPAR terendah terdapat pada umur satu tahun (0,08) dan fAPAR tertinggi terdapat pada umur18 tahun  (0,85).  Nilai  ini  cukup  relevan  dengan  hasil penelitian  terdahulu  (Silva  et  al.  2019).  Nilai  fAPAR perkebunan kelapa sawit menunjukkan bahwa kanopi perkebunan  kelapa  sawit  yang  berumur  di  atas  10
tahun memiliki kapasitas penyerapan radiasi PAR yang besar lalu mulai menurun seiring dengan pertambahan umur.  Hasil  pengukuran  lapangan  tahun  2015 menunjukkan nilai PAR sebesar 7,06 MJ m 2 hari -1 dan diasumsikan sama pada semua umur tanaman.
Hubungan Gross  Primary  Production (GPP), Respirasi  Autotrof,  dan Net  Primary  Production (NPP) dengan Umur Kelapa Sawit
GPP  merupakan  hasil  dari  proses  fotosintesis suatu organisme yang menjadi komponen utama dari keseimbangan  karbon  antara  biosfer  dan  atmosfer. Tanaman  kelapa  sawit  berumur  satu  tahun  memiliki nilai GPP paling rendah yaitu sebesar 1,33 gC m -2 hari -1 (487,21  gC  m -2 tahun -1 ),  dan  paling  tinggi  pada tanaman kelapa sawit berumur 19 tahun dengan nilai GPP sebesar 15,88 gC m -2 hari -1 (5.796 gC m -2 tahun -1 ) (Gambar 1c). Nilai GPP pada areal perkebunan berumur 2-10  tahun  berkisar  antara  2,71-11,76  gC  m -2 hari -1 (~989-4.295  gC  m -2 tahun -1 ).  Pada  areal  perkebunan berumur 11-20 tahun, nilai GPP berkisar antara 12,28- 15,85 gC m -2 hari -1 (~4.485-5.786 gC m -2 tahun -1 ). Nilai
GPP  maksimum  terjadi  pada  umur  19  tahun  yang merupakan umur paling produktif. Nilai GPP tersebut dipengaruhi oleh nilai efisiensi cahaya, LAI, dan fAPAR yang  tinggi.  Pada  areal  umur  9-14  tahun,  terjadi penurunan  nilai  GPP  yang  diduga  terjadi  akibat pemangkasan  untuk  mempermudah  proses  pemane- nan. GPP umur 21-25 tahun berkisar antara 15,76-14,35 gC  m -2 hari -1 . Rata-rata  nilai  GPP  dari  berbagai  umur sebesar 11,74 gC m -2 hari -1 (4.286 gC m -2 tahun -1 ), nilai tersebut  lebih  tinggi  dibandingkan  hasil  penelitian yang dilakukan oleh Tan et al. (2014)  di Malaysia yaitu sebesar 7,93 dan 8,07 gC m -2 hari -1 .
Kisaran  nilai  GPP  setiap  umur  kajian  berbeda disebabkan  perbedaan  nilai  LAI  yang  mempengaruhi nilai  fAPAR  pada  umur  yang  sama.  Penentuan  NPP dipengaruhi  nilai  GPP  dan  respirasi  tiap  vegetasi. Gambar  1c  menunjukan  hubungan  umur  dengan respirasi  autotrof.  Respirasi  autotrof  meningkat  dari 219 gC m -2 tahun -1 pada umur 1 tahun menjadi 2.608 gC m -2 tahun -1 umur 19 tahun (nilai rerata sebesar 1.929 gC m 2 tahun -1 ). Berdasarkan hasil uji statistik, respirasi autotrof  memiliki  pengaruh  yang  kuat  dengan  umur tanaman.  Nilai  NPP  pada  umur  1-10  tahun  berkisar antara 267-2.362 gC m -2 tahun -1 . Nilai ini lebih rendah dari  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan nilai NPP sebesar 2.931 gC m -2 tahun -1 pada umur 10 tahun (Mariati 2014).
Sebaran  nilai  NPP  paling  dominan  pada  areal perkebunan  umur  11-18  tahun  dengan  nilai  berkisar antara 2.466-3.180 gC m -2 tahun -1 dan pada umur 19 tahun  sebesar  3.188  gC  m -2 tahun -1 yang  merupakan usia dengan NPP paling tinggi dalam siklus 25 tahun. Sebaran  NPP  menurun  pada  usia  20-25  tahun  yang memiliki kisaran nilai dari 3.182-2.881 gC m -2 tahun -1 . Akumulasi  NPP  dari  umur  1-25  tahun  diperoleh  nilai rata-rata NPP sebesar 2.357 gC m -2 tahun -1 . Nilai rerata karbon selama 25 tahun sebesar 23,57 tC ha -1 tahun -1 (Sd=9,14; min=2,67; max=31,88) (Gambar 1d). Perbe- daan  nilai  NPP  pada  kelapa  sawit  disebabkan perbedaan  lingkungan  tempat  tumbuh  kelapa  sawit seperti  nutrien,  air,  faktor  iklim,  cahaya,  dan pendekatan dan kompleksitas model yang digunakan.
Penyerapan CO 2 Kelapa Sawit
Gambar 1d menunjukkan penyerapan C dan CO 2 pada  berbagai  umur  tanaman  kelapa  sawit.  Hasil konversi  nilai  NPP  menunjukkan  bahwa  kelapa  sawit umur satu tahun memiliki kemampuan menyerap CO 2 sebesar  9,8  ton  ha -1 tahun -1 dan  terus  meningkat hingga 117 ton ha -1 tahun -1 pada umur 19 tahun.  Nilai ini  lebih  rendah  jika  dibandingkan  hasil  penelitian sebelumnya  di  Jambi  yang  memperoleh  NPP total sebesar 121 ton ha -1 tahun -1 CO 2 (Kotowska et al. 2015). Umur 19 tahun merupakan umur dengan penyerapan yang  paling  tinggi  dan  selanjutnya  menurun  secara perlahan.  Peningkatan  awal  yang  signifikan  pada kelapa sawit umur 4-13 tahun. Umur 15-19 tahun tidak terjadi peningkatan penyerapan secara  signifikan dan cenderung stabil, sedangkan pada umur 20 tahun mulai menurun hingga 25 tahun. Rerata penyerapan CO 2 dari umur 1-25 tahun sebesar 86,5 ton ha -1 tahun -1 .

## Uji Sensitivitas
Parameter  masukan  model yang  digunakan untuk uji sensitivitas adalah suhu udara, RH, dan PAR dengan uji masing-masing sebesar 5%, 10%, 15%, -5%, -10%  dan  -15%.  Parameter  luaran  model  yang digunakan adalah  NPP  dan  CO 2 .  Gambar  2a  menun- jukkan  parameter  suhu  paling  sensitif  daripada  para- meter  lainnya  terhadap  NPP  dan  CO 2 .  Kenaikan  suhu meningkatkan  CO 2 dan  NPP  menurun,  sedangkan penurunan suhu menyebakan NPP meningkat dan CO 2 menurun. Namun terjadi sebaliknya pada RH dan PAR, ketika  RH  dan  PAR  menurun  menyebabkan  NPP menurun  dan  CO 2 meningkat  sedangkan  jika  RH  dan PAR meningkat menyebabkan NPP meningkat dan CO 2 menurun.

## Validasi Biomassa dengan NPP Model
Validasi  biomassa  dengan  NPP  dilakukan  pada tanaman  umur  1,  7,  dan  18  tahun.  Berdasarkan persamaan  alometrik,  nilai  biomassa  kelapa  sawit sebesar 5,18; 19,45; dan 30,12 ton ha -1 tahun -1 secara berurutan  untuk  1,  7,  dan  18  tahun.  Perhitungan tersebut  menunjukan  bahwa  peningkatan  biomassa total pada setiap peningkatan umur cukup relevan bila
Tabel 4. Validasi hasil biomassa model terhadap pengukuran di lapang.
Umur Biomassa Pengukuran (ton ha -1 tahun -1 )
Biomassa model
(ton ha -1 tahun -1 ) Rataan bias mutlak (RE) 1 5,18 2,67 6,262 7 19,45 18,56 0,785 18 30,11 31,80 2,841 Rata-rata 18,25 17,68 Indikator Statistik RSME 1,815 R 2 0,95
Gambar 2. (a) Uji sensitivitas parameter input, (b) pola NEE model dan NEE EC pada kondisi basah, dan (c) pola NEE model dan NEE EC pada kondisi kering.
dilihat  dari  ukuran  data  lingkar  batang,  diameter batang,  jumlah  pelepah,  dan  tinggi  batang  yang semakin meningkat seiring pertambahan umur.  Tabel 4 menyajikan biomassa total kelapa sawit berdasarkan umur.  Biomassa model (hasil konversi nilai NPP model) menunjukan  rerata  biomassa  kelapa  sawit  yaitu  2,67; 18,56; dan 31,8 ton ha -1 untuk kelapa sawit umur 1, 7, dan  18  tahun.  Performa  model  menunjukkan  nilai statistik  yang  bagus  (RMSE=1,815;  R 2 =0,95).    Namun model  cenderung underestimate untuk  memprediksi biomassa sawit.
Validasi Net Ecosystem Exchange (NEE)
Nilai  NEE  dapat  digunakan  untuk  mengetahui jumlah  karbon  yang  diserap  atau  dilepas  suatu ekosistem  vegetasi.  Semakin  negatif  nilai  NEE eddy covariance maka  karbon  yang  diserap  akan  semakin banyak  dan  sebaliknya.  Nilai  NEE eddy  covariance dalam  penelitian  ini  diubah  menjadi  bertanda  positif karena NEE keluaran model bertanda positif. Nilai NEE harian eddy covariance pada bulan basah yaitu bulan Maret-April diperoleh dari hasil pertambahan nilai NEE dalam satu hari.
Performa model menunjukkan NEE pengukuran dan NEE model pada kondisi basah memiliki pola yang mirip  dan  rata-rata  nilai  bias  yang  kecil  (R 2 =0,71; RSME=3,25;  Gambar  2b).  Sedangkan  hasil  validasi dinamika  NEE  model  dan  NEE  pengukuran  pada kondisi  kering  yaitu  bulan  Agustus  dan  September memperoleh  R 2 sebesar  0,72;  RSME  3,5  dan  memiliki rata-rata nilai bias yang rendah (Gambar 2c).  Berdasar- kan  metrik  statistik  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa
model  dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai  NEE harian pada bulan basah dan bulan kering.
Nilai  NEE  pada  kondisi  basah  lebih  tinggi dibandingkan  kondisi  kering  dan  memiliki  pola  yang berbeda.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  faktorcurah  hujan, photosynthetic  photon  flux  density (PPFD),  dan efisiensi  fotosintesis  yang  berimplikasi  pada  jumlah CO 2 yang  diserap.  Faktor  lain  seperti  efisiensi penggunaan  air  pada  ekosistem  untuk  kebutuhan produksi  (fotosintesis)  jauh  lebih  tinggi  pada  saat kondisi  kering.  Penelitian  Meijide  et  al.  (2017) menunjukkan bahwa water use efficiency (WUE) sawit akan lebih tinggi pada saat musim kering.
Faktor  pembatas  lain  seperti  nilai  kelembaban tanah  dan  defisit  tekanan  uap  yang  juga  memiliki pengaruh signifikan bagi aktivitas fisiologi sawit. Selain itu  radiasi  neto  menjadi  salah  satu  faktor  yang memengaruhi  fotosintesis  pada  tanaman  sawit, sehingga akan mempengaruhi penyerapan karbon oleh ekosistem yang berimplikasi dari uap air terhadap nilai defisit tekanan uap di ekosistem yang mempengaruhi intensitas  membuka  dan  menutupnya  stomata  daun. Hal  inilah  yang  akan  memengaruhi  nilai  NEE  pada ekosistem  (Li  et  al.  2016).  Selain  itu,  suhu  udara maksimum,  nilai  kelembaban  relatif  dan  lama penyinaran  merupakan  faktor  lingkungan  yang  dapat mempengaruhi asimilasi karbon.

## KESIMPULAN
Perkebunan  kelapa  sawit  memiliki  kemampuan penyerapan CO 2 yang tinggi yang menandakan bahwa
pengembangan  perkebunan  kelapa  sawit  tidak  selalu negatif untuk lingkungan. Jika perluasan lahan perke- bunan kelapa sawit dilakukan pada lahan marjinal akan sangat  menguntungkan  bagi  ekosistem  di  suatu wilayah.  Pola  distribusi  NPP  mengikuti  pola  distribusi nilai  GPP  karena  NPP  dipengaruhi  oleh  nilai  GPP sehingga  diperoleh  nilai  NPP  tahunan.  Hasil  validasi atau uji statistik menunjukkan bahwa NPP hasil model mirip  dengan  biomassa  pengukuran.  Nilai  R-square model  terhadap  biomassa  pengukuran  sebesar  0,95, nilai RMSE adalah sebesar 1,81 sedangkan hasil validasi NEE  pengukuran  dan  NEE  model  pada  kondisi  basah menunjukan  R 2 sebesar  0,71  dan  RSME  3,25.  Nilai  R 2 pada kondisi kering adalah 0,72 dan RSME 3,5, hal ini menunjukkan  bahwa  model  penyerapan  CO 2 pada tanaman kelapa sawit yang dibangun dapat digunakan untuk  mengkuantifikasi  dinamika  karbon  (GPP  dan NEE) pada tanaman kelapa sawit yang dipengaruhi oleh faktor  iklim  dan  umur  tanaman  sehingga  model  ini dapat digunakan untuk menduga dinamika CO 2 pada lahan  yang  tidak  tersedia  instalasi  sistem eddy covariance .

## DAFTAR PUSTAKA
Afandi,  A.,  2014.  Karakteristik  Radiasi  Matahari Pertanaman  Kelapa  Sawit:  Implikasi  terhadap Iklim  Mikro  dan  Potensi  Tanaman  Sela.  IPB,
Bogor.
Ahmad,  F.B.,  Zhang,  Z., Doherty,  W.O.S.,  O’Hara,  I.M.,
2019. The prospect of microbial oil production and  applications  from  oil  palm  biomass. Biochemical  Engineering  Journal  143,  9 – 23. https://doi.org/10.1016/j.bej.2018.12.003
Besnard, S., Carvalhais, N., Arain, M.A., Black, A., Brede, B.,  Buchmann,  N.,  Chen,  J.,  Clevers,  J.G.W., Dutrieux, L.P., Gans, F., 2019. Memory effects of climate and vegetation affecting net ecosystem CO2 fluxes in global forests. PloS one 14.
Delgarm, N., Sajadi, B., Azarbad, K., Delgarm, S., 2018. Sensitivity  analysis  of  building  energy performance:  A  simulation-based  approach using  OFAT  and  variance-based  sensitivity analysis  methods.  Journal  of  Building Engineering 15, 181 – 193.
https://doi.org/10.1016/j.jobe.2017.11.020
Dewi,  S.,  Khasanah,  N.,  Rahayu,  S.,  Ekadinata,  A.,  van Noordwijk,  M.,  2009.  Carbon  footprint  of Indonesian palm oil production: a pilot study. Bogor, Indonesia. World Agroforestry Centre- ICRAF, SEA Regional Office 8.
Dhami, N., Tissue, D.T., Cazzonelli, C.I., 2018. Leaf-age dependent response of carotenoid accumulation to elevated CO2 in Arabidopsis.
Archives  of  Biochemistry  and  Biophysics  647, 67 – 75.
https://doi.org/10.1016/j.abb.2018.03.034
Djomo,  A.N.,  Chimi,  C.D.,  2017.  Tree  allometric equations for estimation of above, below and total  biomass  in  a  tropical  moist  forest:  Case study  with  application  to  remote  sensing. Forest Ecology and Management 391, 184 – 193. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.02.022
Dufrene, E., Saugier, B., 1993. Gas exchange of oil palm in  relation  to  light,  vapour  pressure  deficit, temperature and leaf age. Functional Ecology 97 – 104. Fang, W., Wei, S., Yi, C., Hendrey, G.R., 2016. A Global Study of GPP focusing on Light Use Efficiency in  a  Random  Forest  Regression  Model.  AGU Fall Meeting Abstracts 33.
Fei, L., Shuwen, Z., Jiuchun, Y., Liping, C., Haijuan, Y., Kun, B.,  2018.  Effects  of  land  use  change  on ecosystem services value in West Jilin since the reform  and  opening  of  China.  Ecosystem Services 31, 12 – 20. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2018.03.009
Forkel,  M.,  Carvalhais,  N.,  Rödenbeck,  C.,  Keeling,  R.,
Heimann,  M.,  Thonicke,  K.,  Zaehle,  S., Reichstein,  M.,  2016.  Enhanced  seasonal  CO2 exchange  caused  by  amplified  plant productivity  in  northern  ecosystems.  Science 351, 696 – 699.
Gerritsma,  W.,  1988.  Light  interception,  leaf photosynthesis and sink-source relations in oil palm. Agricultural University Wageningen.
Gómez-Giráldez,  P.J.,  Aguilar,  C.,  Caño,  A.B.,  García- Moreno,  A.,  González-Dugo,  M.P.,  2019. Remote  sensing  estimation  of  net  primary production  as  monitoring  indicator  of  holm oak savanna management. Ecological Indicators 106, 105526. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105526 Green,  J.K.,  Seneviratne,  S.I.,  Berg,  A.M.,  Findell,  K.L.,
Hagemann,  S.,  Lawrence,  D.M.,  Gentine,  P., 2019. Large influence of soil moisture on long- term  terrestrial  carbon  uptake.  Nature  565, 476 – 479. https://doi.org/10.1038/s41586-018- 0848-x
Hall Jr, R.O., Beaulieu, J.J., 2013. Estimating autotrophic respiration in streams using daily metabolism data. Freshwater Science 32, 507 – 516. Harmens, H., Hayes, F., Sharps, K., Mills, G., Calatayud, V.,  2017.  Leaf  traits  and  photosynthetic responses  of  Betula  pendula  saplings  to  a range of ground-level ozone concentrations at a  range  of  nitrogen  loads.  Journal  of  Plant
Physiology 211, 42 – 52. https://doi.org/10.1016/j.jplph.2017.01.002
He, M., Kimball, J.S., Running, S., Ballantyne, A., Guan, K., Huemmrich, F., 2016. Satellite detection of soil moisture  related  water  stress  impacts  on ecosystem  productivity  using  the  MODIS- based  photochemical  reflectance  index. Remote Sensing of Environment 186, 173 – 183.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.08.019
Henson,  I.,  Chai,  S.,  1997.  Analysis  of  oil  palm productivity. II. Biomass, distribution, productivity and turnover of the root system. Elaeis 9, 78 – 92.
Henson,  I.E.,  2007.  Modelling  the  effects  of physiological and morphological characters on oil  palm  growth  and  productivity.  Oil  Palm Bulletin 54, 1.
Henson, I.E., Betitis, T., Tomda, Y., Chase, L.D., 2012. The estimation of frond base biomass (FBB) of  oil palm.  Journal  of  oil  palm  research  24,  1473 – 1479.
Huang,  Y.,  Gerber,  S.,  Huang,  T.,  Lichstein,  J.W.,  2016.
Evaluating  the  drought  response  of  CMIP5 models using global gross primary productivity, leaf area, precipitation, and soil moisture data. Global Biogeochemical Cycles 30, 1827 – 1846. https://doi.org/10.1002/2016GB005480
Jiang, S., Ren, L., Xu, C.-Y., Yong, B., Yuan, F., Liu, Y., Yang, X., Zeng, X., 2018. Statistical and hydrological evaluation  of  the  latest  Integrated  Multi- satellitE  Retrievals  for  GPM  (IMERG)  over  a midlatitude  humid  basin  in  South  China. Atmospheric Research 214, 418 – 429. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.08.02
1
June, T., Ibrom, A., GRAVENHORsr, 2006. Integration of NPP  semi  mechanistic  -  modelling,  remote sensing and cis in estimating CO2 absorption of forest vegetation in Lore Lindu National Park.
BIOTROPIA  -  The  Southeast  Asian  Journal  of Tropical Biology 13. https://doi.org/10.11598/btb.2006.13.1.217 Ke, H., Gong, S., He, J., Zhou, C., Zhang, L., Zhou, Y., 2019.
Spatial and temporal distribution of open bio- mass  burning  in  China  from  2013  to  2017. Atmospheric  Environment  210,  156 – 165. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2019.04.03 9
Kimm, H., Guan, K., Gentine, P., Wu, J., Bernacchi, C.J., Sulman,  B.N.,  Griffis,  T.J.,  Lin,  C.,  2020. Redefining droughts for the U.S. Corn Belt: The dominant role of atmospheric vapor pressure deficit over soil moisture in regulating stomatal behavior  of  Maize  and  Soybean.  Agricultural
and  Forest  Meteorology  287,  107930. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2020.1079 30
Koh, K.S., Chew, S.J., Choo, C.M., Chok, V.S., 2019. Heat Integration  of  a  Boiler  and  Its  Corresponding Environmental  Study  in  an  Oleochemical Production  Plant:  An  Industry  Case  Study  in Malaysia. ChemEngineering 3, 82. https://doi.org/10.3390/chemengineering3040 082
Kollanus, V., Marje, P., Alexandra, G., Joana, S., Julius, V., Kukkonen  Jaakko,  Sofiev  Mikhail,  Salonen Raimo  O.,  Lanki  Timo,  2017.  Mortality  due  to Vegetation Fire – Originated PM2.5 Exposure in Europe — Assessment  for  the  Years  2005  and 2008.  Environmental  Health  Perspectives  125, 30 – 37. https://doi.org/10.1289/EHP194
Kotowska, M.M., Leuschner, C., Triadiati, T., Meriem, S., Hertel,  D.,  2015.  Quantifying  above ‐ and belowground biomass carbon loss with forest conversion in tropical lowlands of S umatra (I ndonesia).  Global  change  biology  21,  3620 – 3634.
Lamade,  E.,  Bouillet,  J.-P.,  2005.  Carbon  storage  and global  change :  the  role  of  oil  palm.  OCL. Oléagineux Corps gras Lipides 12, 154 – 160. Lamade, E., Setiyo, I.E., 2002. Characterisation of carbon pools  and  dynamics  for  oil  palm  and  forest ecosystems:  application  to  environmental evaluation. IOPRI.
Li, H., Wang, A., Yuan, F., Guan, D., Jin, C., Wu, J., Zhao, T.,  2016.  Evapotranspiration  dynamics  over  a temperate meadow ecosystem in eastern Inner Mongolia, China. Environmental Earth Sciences 75, 978.
Malley,  Z.J.U.,  Mmari,  W.N.,  Mzimbiri,  M.K.,  2016. Combining  Tree-Crop  Farming:  Mimicking Farmers’ Mixed Cropping and Land Fallowing Practices  in  Developing  Sustainable  Farmland Management  System.  Journal  of  Agriculture and Sustainability 9.
Mariati,  H.,  2014.  Integrasi  Remote  Sensing  Dan Pemodelan  Fisisologi  Untuk  Pendugaan  Npp (Net  Primary  Production)  Pada  Pertanaman Kelapa Sawit. IPB Univeristy, Bogor.
Martínez  Martínez,  Y.,  Goecke  Coll,  D.,  Aguayo,  M., Casas-Ledón,  Y.,  2019.  Effects  of  landcover changes  on  net  primary  production  (NPP)- based exergy in south-central of Chile. Applied Geography 113, 102101. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2019.102101 Meijide,  A.,  Röll,  A.,  Fan,  Y.,  Herbst,  M.,  Niu,  F.,
Tiedemann, F., June, T., Rauf, A., Hölscher,  D., Knohl, A., 2017. Controls of water and energy
fluxes  in  oil  palm  plantations:  Environmental variables  and  oil  palm  age.  Agricultural  and Forest Meteorology 239, 71 – 85.
Moriasi, D.N., W. Gitau, M., Pai, N., Daggupati, P., 2015. Hydrologic  and  Water  Quality  Models: Performance Measures and Evaluation Criteria. Transactions  of  the  ASABE  58,  1763 – 1785.
https://doi.org/10.13031/trans.58.10715
Mubarak,  S.,  June,  T.,  2018.  Efisiensi  Penggunaan
Radiasi Matahari dan Respon Tanaman Kedelai (Glycine  max  L.)  terhadap  Penggunaan  Mulsa Reflektif. Jurnal Agronomi Indonesia (Indonesian Journal of Agronomy) 46, 247 – 253. Pahan,  I.,  2008.  Panduan  Lengkap  Kelapa  Sawit:
Manajemen  Agribisnis  dari  Hulu  hingga  Hilir.
Penebar Swadaya. Jakarta 412.
Park, H., Im, J., Kim, M., 2019. Improvement of satellite- based estimation of gross primary production through  optimization  of  meteorological parameters  and  high  resolution  land  cover information  at  regional  scale  over  East  Asia. Agricultural and Forest Meteorology 271, 180 – 192.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.02.04
0
Piano, S.L., Ferretti, F., Puy, A., Albrecht, D., Tarantola, S., Saltelli,  A.,  2019.  A  new  sample-based algorithms  to  compute  the  total  sensitivity index. arXiv:1703.05799 [stat].
Proietti, C., Anav, A., Vitale, M., Fares, S., Fornasier, M.F., Screpanti, A., Salvati, L., Paoletti, E., Sicard, P., De Marco, A., 2019. A New Wetness Index to
Evaluate  the  Soil  Water  Availability  Influence on  Gross  Primary  Production  of  European Forests. Climate 7, 42. https://doi.org/10.3390/cli7030042 Rincón,  L.A.,  Cadavid,  J.G.,  Orjuela,  A.,  2019.  Used cooking  oils  as  potential  oleochemical feedstock for urban biorefineries – Study case in Bogota, Colombia. Waste Management 88,
200 – 210. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2019.03.042
Rogi,  J.,  2002.  Penyusunan  model  simulasi  dinamika nitrogen  pertanaman  kelapa  sawit  (Elaeis guineensis, Jacq.) di unit Usaha Bekri Propinsi Lampung.  Disertasi.  Institut  Pertanian  Bogor, Bogor.
Silva, D.A. da, Vibrans, A.C., Silva, D.A. da, Vibrans, A.C., 2019.  Canopy  Architecture  After  Selective Logging in a Secondary Atlantic Rainforest in Brazil. Floresta e Ambiente 26. https://doi.org/10.1590/2179-8087.037418 Sun,  W.,  Maseyk,  K.S.,  Lett,  C.,  Seibt,  U.,  2017.  The
influence of vapor pressure deficit (VPD) on the
use  of  carbonyl  sulfide  (COS)  as  a photosynthetic  tracer.  AGU  Fall  Meeting Abstracts 21.
Tan,  K.P.,  Kanniah,  K.D.,  Cracknell,  A.P.,  2014.  On  the upstream  inputs  into  the  MODIS  primary productivity  products  using  biometric  data from oil palm plantations. International Journal of Remote Sensing 35, 2215 – 2246. van Schaik, E., Killaars, L., Smith, N.E., Koren, G., van Beek, L.P.H., Peters, W., van der Laan-Luijkx, I.T., 2018. Changes  in  surface  hydrology,  soil  moisture and gross primary production in the Amazon during  the  2015/2016  El  Niño.  Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 373, 20180084. https://doi.org/10.1098/rstb.2018.0084
Wagle,  P.,  Gowda,  P.H.,  Xiao,  X.,  Kc,  A.,  2016.
Parameterizing  ecosystem  light  use  efficiency and  water  use  efficiency  to  estimate  maize gross primary production and evapotranspiration using MODIS EVI. Agricultural and Forest Meteorology 222, 87 – 97.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.03.00 9
Wen, Y., Liu, X., Bai, Y., Sun, Y., Yang, J., Lin, K., Pei, F., Yan,  Y.,  2019.  Determining  the  impacts  of climate  change  and  urban  expansion  on terrestrial  net  primary  production  in  China. Journal  of  Environmental  Management  240, 75 – 83. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.03.071
Wujeska-Klause,  A.,  Crous,  K.Y.,  Ghannoum,  O.,
Ellsworth, D.S., 2019. Leaf age and eCO2 both influence  photosynthesis  by  increasing  light harvesting in mature Eucalyptus tereticornis at EucFACE.  Environmental  and  Experimental Botany 167, 103857. https://doi.org/10.1016/j.envexpbot.2019.1038 57
Xiao, X., Zhang, Q., Braswell, B., Urbanski, S., Boles, S., Wofsy,  S.,  Moore  III,  B.,  Ojima,  D.,  2004. Modeling  gross  primary  production  of temperate  deciduous  broadleaf  forest  using satellite  images  and  climate  data.  Remote Sensing of Environment 91, 256 – 270. Xiao, X., Zhang, Q., Saleska, S., Hutyra, L., De Camargo,
P.,  Wofsy,  S.,  Frolking,  S.,  Boles,  S.,  Keller,  M., Moore III, B., 2005. Satellite-based modeling of gross primary production in a seasonally moist tropical  evergreen  forest.  Remote  Sensing  of Environment 94, 105 – 122.
Xing,  D.,  Bergeron,  J.A.C.,  Solarik,  K.A.,  Tomm,  B., Macdonald,  S.E.,  Spence,  J.R.,  He,  F.,  2019.
Challenges in estimating forest biomass: use of allometric  equations  for  three  boreal  tree species.  Can.  J.  For.  Res.  49,  1613 – 1622. https://doi.org/10.1139/cjfr-2019-0258
Yan, H., Liang, M., Han1, B., 2, 2018. A Study on Rapid Non-destructive  Detection  of  Eugenol  in Caryophylli  Flos  by  NIR  Spectroscopy  and Partial  Least  Square.  Indian  Journal  of Pharmaceutical  Sciences  80,  1136 – 1142. https://doi.org/10.4172/pharmaceutical- sciences.1000465
Yuan, W., Zheng, Y., Piao, S., Ciais, P., Lombardozzi, D., Wang,  Y.,  Ryu,  Y.,  Chen,  G.,  Dong,  W.,  Hu,  Z., Jain, A.K., Jiang, C., Kato, E., Li, S., Lienert, S., Liu, S.,  Nabel,  J.E.M.S.,  Qin,  Z.,  Quine,  T.,  Sitch,  S., Smith, W.K., Wang, F., Wu, C., Xiao, Z., Yang, S.,
2019.  Increased  atmospheric  vapor  pressure deficit  reduces  global  vegetation  growth. Science Advances 5, eaax1396. https://doi.org/10.1126/sciadv.aax1396
Yulianti, N., 2009. Cadangan Karbon Lahan Gambut Dari Agroekosistem  Kelapa  Sawit  PTPN  IV  Ajamu Kabupaten  Labuhan  Batu  Sumatera  Utara. Bogor: Sekolah Pascasarjana IPB.
Zadeh,  F.K.,  Nossent,  J.,  Sarrazin,  F.,  Pianosi,  F.,  van Griensven, A., Wagener, T., Bauwens, W., 2017. Comparison  of  variance-based  and  moment- independent  global  sensitivity  analysis approaches by application to the SWAT model. Environmental Modelling & Software 91, 210 – 222. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.02.001 Zhang, Y., Xiao, X., Wu, X., Zhou, S., Zhang, G., Qin, Y.,
Dong,  J.,  2017.  A  global  moderate  resolution dataset  of  gross  primary  production  of vegetation for 2000 – 2016. Scientific Data 4, 1 – 13. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.165