## Pengaruh Australian Summer Moonson pada Precipitable Water Vapour di Jawa Timur Tahun 2015-2020
Impact of The Australian Summer Moonson on Precipitable Water Vapour Across East Java Province, 2015-2020
Eko Yuli Handoko * , Putra Maulida, Akbar Kurniawan, Anak Agung Adhi Dermawan Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: ekoyh@geodesy.its.ac.id
Diterima: 24012023; Diperbaiki: 24012023; Disetujui: 07022023; Dipublikasi: 28022023
Abstrak: Precipitable Water Vapor merupakan parameter iklim penting yang menunjukkan kelembaban yang tersedia di atmosfer dan  memainkan peranan penting dalam siklus hidrologi karena terbentuk oleh penguapan/evapotranspirasi dari permukaan ke atmosfer, dapat mengembun menjadi awan dan dapat kembali kembali ke permukaan dalam bentuk presipitasi. Precipitable Water Vapor dapat dipengaruhi fenomena alam seperti  siklus monsun. Saat ini, teknologi Sistem  Satelit  Navigasi  Global  saat  ini  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai Precipitable  Water  Vapour . penelitian ini bertujuan menganalisa korelasi pengaruh monsun musim panas Australia dengan variasi PWV di Jawa Timur selama 5 tahun (2015 – 2020). Perbandingan Precipitable Water Vapor hasil pengukuran GPS dengan PWV alat Radiosonde dengan periode dan lokasi yang sama menunjukkan korelasi yang kuat (Corr = 0,9) dengan RSME sebesar 0,02 m. Sedangkan korelasi baik secara spasial dan temporal PWV pada stasiun CORS Jawa Timur bagian timur  menunjukkan korelasi yang  cukup  kuat  (Corr  =  0.2 hingga 0,6)  dengan monsun musim  panas  Australia  dan korelasi semakin lemah pada stasiun CORS Jawa Timur bagian tengah dan barat.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract : Precipitable Water Vapor (PWV) is an important climate parameter that shows the available water content in the atmosphere and plays an important role in the hydrological cycle because it is formed through evaporation and evapotranspiration from the surface to the atmosphere, can condense into clouds, and can return to the surface in the form of precipitation. PWV can affect natural phenomena such as the monsoon cycle. Currently, Global Navigation Satellite System (GNSS) technology can be used to obtain precipitable water vapor (PWV) values. This study analyzes the influence of the  Australian summer monsoon on PWV variations in East Java for 5 years. In the first part, we compared  the  dual-frequency  GNSS  PWV  measurements  with  the  Radiosonde  PWV  tool  for  the  same  period  and location.  A  comparison  of  GPS  PWV  with  Radiosonde  shows  a  strong  correlation  of  0.9  with  an  RMS  of  0.02  m. Spatial and temporal PWV at the eastern East Java CORS station shows a fairly strong correlation with the Australian summer monsoon and a weaker correlation at the central and western East Java CORS stations .
Kata kunci: GPS, PWV, Monsun, Water Vapour, East Java
Cara untuk sitasi: Handoko, E.Y., Maulida, P., Kurniawan, A., Dermawan, A.A.A. (2023). Pengaruh Australian Summer Moonson pada Precipitable Water Vapour di Jawa Timur Tahun 2015-2020. Geoid, 18(2) , 215-220.

## Pendahuluan
Precipitable Water Vapour (PWV) memainkan peranan penting dalam siklus hidrologi karena terbentuk dari proses  evapotranspirasi  dari  permukaan  ke  atmosfer.  Uap  air  dapat  mengembun  menjadi  awan  dan  dapat kembali ke permukaan dalam bentuk hujan (Chen dkk, 2017). Panas laten yang dilepaskan setiap kali uap air di  atmosfer  mengembun,  merupakan  aspek  penting  dari  jumlah  energi  di  atmosfer  yang  menghasilkan pemanasan diabatik dan penggerak sistem cuaca lokal maupun global (Falaiye dkk, 2018) . PWV dipengaruhi oleh fenomena alam seperti siklus monsun dan siklus El Niño-Southern Oscillation (ENSO) (Trenberth dkk, 2007). Global Navigation Satellite System (GNSS) saat ini dapat digunakan untuk mendapatkan nilai PWV.
Secara konvensional pengukuran uap air dilakukan menggunakan teknik radiosonde. Teknik ini telah banyak digunakan  sebagai  rujukan  untuk  untuk  mendapatkan  parameter  fisik  cuaca  terintegrasi  secara  vertikal. Sebaliknya, penggunaan teknik ini sangat mahal dan menghasilkan cakupan resolusi spasial dan temporal yang buruk. Saat ini, distribusi jaringan CORS semakin banyak dan tersebar merata, terutama di Indonesia. Hal ini tentunya  memberikan  kesempatan  untuk  pemantauan  cuaca  dari  pengamatan  GNSS  yang  dapat  mengisi kekurangan  dari  pengamatan  meteorologi  konvensional.  Teknik  observasi  dari  GNSS  sensitif  terhadap distribusi  spasial  dan  temporal  dari  kandungan  uap  air  di  atmosfer,  sehingga  memungkinkan  untuk mengestimasi  parameter  uap  air  dengan  tepat  dan  kontinu  dengan  densitas  spasial  yang  bergantung  pada distribusi jaringan pengamatan (Liang dkk, 2015).
Monsun merupakan perubahan sirkulasi atmosfer skala besar secara musiman. Angin muson merupakan angin yang berhembus pada skala regional dalam cakupan benua yang terjadi karena adanya perbedaan tekanan udara yang mencolok antara daratan dan samudra. Berdasarkan letak geografis Indonesia dan Australia, angin ini melakukan  perjalanannya  secara  berkala.  Sistem  ini  akhirnya  mempengaruhi  cuaca  di  berbagai  tempat  di Australia dan Indonesia ( Kajikawa dkk, 2010) . Penelitian ini menggunakan 17 stasiun GNSS CORS dari Badan Informasi Geospasial (BIG) untuk melihat pengaruh monsun musim panas Australia pada variasi uap air di Jawa Timur pada periode tahun 2015 hingga 2020. Persebaran stasiun CORS dapat dilihat pada Gambar 1. Precipitable Water Vapour (PWV) dapat diperoleh dengan mengkonversi nilai dari Zenith Wet Delay yang dihitung dengan mengurang nilai dari Zenith Hydrostatic Delay (ZHD) dari Zenith Total Delay (ZTD) yang diestimasi menggunakan data observasi GNSS.
Gambar 1. Lokasi 17 stasiun CORS Jawa Timur

## Data dan Metode

## 1. Pengolahan Data GNSS
Data GNSS dikumpulkan dalam format rinex. 17 stasiun GNSS di Jawa Timur dari tahun 2015 hingga tahun 2020 digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Badan Informasi Geospasial. Pengambilan data dilakukan pada interval 30 detik dan sudut elevasi 7 o . Informasi final orbit satelit dan parameter jam International GNSS Station (IGS)  digunakan  dalam  analisis.  Data  GNSS  diproses  menggunakan  perangkat  lunak  GipsyX  2.0 menggunakan  metode Precise  Point  Positioning (PPP)  yang  mengacu  pada  penentuan  posisi  mm-cm  dari stasiun GNSS yang menggunakan satu penerima. PPP adalah metode penentuan posisi absolut standar yang menggunakan pengukuran jarak semu dan fase pembawa frekuensi ganda yang tidak berbeda, serta orbit satelit dan informasi jam yang tepat, untuk menghitung posisi stasiun GPS tunggal.
Untuk menghasilkan estimasi yang teliti, kami menggunakan beberapa data tambahan yaitu fungsi pemetaan, dan koreksi model atmosfer serta pergeseran akibat beban fisis pada bumi padat. Fungsi pemetaan Vienna
Mapping Functions 1 (VMF1) digunakan untuk memetakan ZTD ke arah jalur miring dari satelit GPS di setiap epok (Boehm and Schuh, 2013])dengan resolusi temporal 5 menit. Pergeseran akibat beban asang Surut air laut  juga  dikoreksi  pada  level  observasi  menggunakan  model  FES2014b  (Lyard.F  dkk.,  2006).  Penundaan sinyal pada ionosfer dihilangkan dari data L1 dan L2 menggunakan pengukuran pseudo-range dan carrier- phase .  ZTD  dihitung  dan  dibagi  menjadi  ZWD  dan  ZHD.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  data  indeks variabilitas monsun Australia atau Australian Monsoon Index (AUSMI)  siklus bulanan Desember – Januari - Februari yang didapatkan dari http://apdrc.soest.hawaii.edu/projects/monsoon/ stasiun untuk analisa korelasi monsun Australia dengan kadar uap air.

## 2. Perhitungan PWV
Jika  uap  air  yang  terintegrasi  secara  vertikal  di  atas  penerima  dinyatakan  dalam  bentuk  air  yang  dapat diendapkan (PWV), yaitu, panjang kolom analog air cair, anomali ini dapat dihubungkan ke ZWD pada stasiun penerima. Oleh karena itu, uap air yang dapat diendapkan (PWV) dapat diperkirakan menggunakan data ZTD dengan persamaan berikut (Bevis, 1994):
𝑃𝑊𝑉 = 10 6 𝜌.𝑅 𝑣 [( 𝑘3 𝑇𝑚 )+ 𝑘 2 ′ ] 𝑍𝑊𝐷 (1)
Dimana  adalah densitas air cair, R V adalah konstanta gas spesifik untuk uap air, dan k'2 dan k3 berturut-turut adalah 22,1 dan 3,776 (Thayer, 1974). Tm adalah rerata bobot temperatur yang didapat dari (Bevis, 1994
𝑇 𝑚 = 70.2 + 0.72 𝑇 𝑜 (2)
Dimana T o adalah temperatur permukaan yang didapatkan dari data GNSS meteorologi.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Perbandingan PWV GNSS dan PWV Radiosonde
Gambar 2. Grafik perbandingan PWV GPS dan Radiosonde selama 4 hari
Pada bagian ini, kami membandingkan nilai PWV yang diukur menggunakan GPS dual frekuensi selama 4 hari dengan PWV Radiosonde dengan resolusi temporal 12 jam. GPS dual frekuensi diukur bersamaan dengan balon Radiosonde diterbangkan. Koefisien korelasi antara PWV GPS dengan PWV Radiosonde sebesar 0,888 seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar2  dan  Gambar  3.  Ini  menunjukkan  hasil  perhitungan  PWV menggunakan GPS dual frekuensi tervalidasi.
Gambar 3. Grafik perbandingan PWV GPS dan Radiosonde selama 4 hari

## 2. Grafik Temporal PWV 17 Stasiun
Pada bagian ini, kami mengukur kadar uap air menggunakan 17 stasiun CORS di Jawa Timur. Nilai seri waktu kadar uap air dengan resolusi temporal 24 jam dari tahun 2015 hingga 2020 dapat dilihat pada Gambar 4. Nilai rata-rata harian PWV seluruh stasiun terjadi pada rentang 16,1 mm hingga 75,5 mm.
Gambar 4. Grafik pola PWV harian 2015 - 2020

## 3. Perbandingan PWV GNSS dengan indeks AUSMI
Pada bagian ini, kami membandingkan nilai PWV yang diukur menggunakan 17 stasiun CORS selama 5 tahun dengan indeks Australian Summer Moonson (AUSMI) dengan interval data bulanan per Desember – Januari - Februari. Dapat dilihat pada Gambar 4 dan Tabel 1 di bawah pengaruh moonson mempunyai nilai korelasi yang  kuat  terhadap  PWV  Stasiun  CORS  Jawa  Timur  bagian  timur  dikarenakan  letak  geografisnya  yang berdekatan dengan Australia dan nilai korelasi yang lemah pada PWV Stasiun CORS di Jawa Timur bagian tengah dan barat.
Gambar 4. Grafik perbandingan PWV GPS dan Radiosonde selama 4 hari
Tabel 1. Nilai Korelasi PWV-Moonson Australia Stasiun CORS R 2 Kriteria CNYU 0.541 Cukup Kuat CSIT 0.532 Cukup Kuat CSMN 0.530 Cukup Kuat CPAI 0.504 Cukup Kuat CPES 0.495 Lemah CJEM 0.493 Lemah CSMP 0.491 Lemah CPAS 0.446 Lemah CSBY 0.436 Lemah CLMG 0.414 Lemah CTBN 0.410 Lemah CLUM 0.398 Lemah CMJT 0.397 Lemah CNGA 0.396 Lemah CMLG 0.379 Lemah CMAG 0.334 Lemah CPAC 0.278 Lemah

## Kesimpulan
Penelitian  ini  menyelidiki  bagaimana  variasi  PWV  menggunakan  stasiun  CORS  GNSS  Jawa  Timur. Perhitungan menggunakan perangkat lunak GIPSYX Ver.2.0 divalidasi dengan hasil perbandingan nilai PWV dari pengukuran GPS dual frekuensi dengan radiosonde dilihat dari nilai korelasi yang sangat kuat sebesar

## 0,888. Hail lain menunjukkan bahwa pengaruh moonson mempunyai nilai korelasi yang kuat terhadap PWV
Stasiun CORS Jawa Timur bagian timur dikarenakan letak geografisnya yang berdekatan dengan Australia dan nilai korelasi yang lemah pada PWV Stasiun CORS di Jawa Timur bagian tengah dan barat dengan nilai korelasi tertinggi sebesar 0,541 dan terendah sebesar 0,278.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Badan Informasi Geospasial yang berkenan memberikan data-data yang dibutuhkan untuk penelitian ini. Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Juanda yang berkenan memberikan izin melakukan pengukuran GPS dan memberikan data Radiosonde untuk mendukung penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Bevis, M., dkk. (1994). " GPS Meteorology: Mapping Zenith Wet Delays onto Precipitable Water ." Journal of Applied Metorology 33 (-): 379-386. Boehm, J., & Schuh, H. (2013). Vienna Mapping Functions. Proceedings of the 16th Working Meeting on European VLBI for Geodesy and Astrometry , October , 131–143. http://www.evga.org/files/2003EVGA-proc_Leipzig.pdf Chen, B., dkk. (2017). Detecting water vapor variability during heavy precipitation events in Hong Kong using the GPS tomographic  technique . Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic  Technology , 34 (5),  1001–1019. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-16-0115.1
Falaiye, O. A., dkk. (2018). Multi-technique analysis of precipitable water vapor estimates in the sub-Sahel West Africa . Heliyon , 4 (9). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2018.e00765 Kajikawa,  Y.,  Wang,  B.,  &  Yang,  J.  (2010). A  multi-time  scale  Australian  monsoon  index.  International  Journal  of Climatology, 30(8), 1114–1120. https://doi.org/10.1002/joc.1955 Liang, H., dkk. (2015). Meteorological applications of precipitable water vapor measurements retrieved by the national GNSS network of China . Geodesy and Geodynamics , 6(2), 135–142. https://doi.org/10.1016/j.geog.2015.03.001 Lyard,  F.,  Lefevre,  F.,  Letellier,  T.,  dkk.  (2006). . Modelling  the  global  ocean  tides:  modern  insights  from FES2004 . Ocean Dynamics 56 , 394–415. https://doi.org/10.1007/s10236-006-0086-x Thayer, G. D. (1974). 'An improved equation for the radio refractive index of air' , Radio Science , 9(10), pp. 803-807 Trenberth,  K.  E.  (2011). Changes  in  precipitation  with  climate  change . Climate  Research , 47 (1–2),  123–138. https://doi.org/10.3354/cr00953
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .