## Estimasi Emisi Karbon Hutan Gambut Indonesia berdasarkan Citra Soil Moisture Active Passive Satellite (SMAP)
Estimation of Indonesian Peat Forest Carbon Emissions based on Soil Moisture Active Passive (SMAP) Satellite Image
Awaluddin dan Albertus Sulaiman *
Pusat Teknologi Pengembangan Sumberdaya Wilayah  BPPT Kawasan Puspiptek Serpong, Tangerang, Indonesia
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 24 October 2018 Received in revised from 14 February 2019
Accepted 24 April 2019 doi: 10.29244/j.agromet.33.1.1-7

## Keywords:
Carbon emission
Peatland Soil moisture Water table
A B S T R A C T
Calculation of carbon emission in tropical peatland forest still unsolved problem. In this paper, we propose a method to calculate carbon emission by using Soil Moisture Active Passive (SMAP) satellite. The SMAP images on January  2018 enhanced 1.3 radiometer Global Daily 9 km, EASE grid overlayed with peat map. The water table mapping obtained by using empirical relation between soil moisture and water table in January 2018 shows a pattern according to some observation. The carbon emission map on January 2018 shows the average is about 280 gC km -2 .

## PENDAHULUAN
Dalam dua dasawarsa terakhir terjadi perubahan tutupan  lahan  dari  hutan  lahan  gambut  menjadi perkebunan  dan  pertanian  (Afriyanti  et  al.,  2016; Hergoualc’h dan Verchot, 2014; Miettinen et al., 2016; Warren et al., 2017) dimana perubahan tutupan lahan ini  mengemisikan  karbon  yang  tersimpan  di  hutan gambut  (Henders  et  al.,  2015;  Turetsky  et  al.,  2015). Interpretasi  secara  visual  dengan  meggunakan  citra setelit  pada  tahun  2009  menunjukkan  bahwa  untuk wilayah Sumatra dan Kalimantan hanya sekitar 4% saja wilayah  gambut  yang  berupa pristine  peatswamp forests (PSFs), 37% PSFs telah terdegradasi, 20% berupa permukaan terbuka yang terdegradasi dan tak dikelola (Miettinen  dan  Liew,  2010).  Estimasi  emisi  karbon berdasarkan  jumlah dari stok karbon dikalikan dengan faktor  emisi  di  Kalimantan  dalam  satu  dasawarsa terakhir  menunjukan  lebih  dari  15  Mha  hutan  yang terdegradasi  dengan  total  emisi  karbon  sebesar  1.1 PgC (Ferraz et al., 2018). Dilain pihak, perhitungan emisi karbon  dari  suatu  lahan  gambut  secara  langsung ( insitu ) dilakukan dengan menggunakan chamber dan
* Corresponding author : albertus.sulaiman@bppt.go.id
instrumen eddy  coveriance .  Dari  hasil  pengukuran insitu tersebut  diperoleh  hasil  yang  sangat  penting yaitu terdapat kaitan yang erat antara penurunan tinggi muka  air  (TMA),  respirasi  tanah  dan subsident lahan gambut dengan emisi karbon (Grzywna, 2017; Hirano et al., 2012; Husnain  et al., 2014; Mezbahuddin et al., 2014).  Penurunan  TMA  sekitar  0.1  m  per  tahun  akan berkorelasi  dengan  emisi  karbon  sebesar  89  gC  per meter  persegi  per  tahun.  Lebih  lanjut,  penelitian  lain menunjukkan bahwa pada saat TMA turun hingga 70 cm maka emisi karbon yang dihasilkan sebesar 20 tC per  hektar  per  tahun  di  wilayah  gambut  yang  sudah menjadi perkebunan (Carlson et al., 2015).
Perhitungan  emisi  dengan  menggunakan  citra satelit  telah  banyak  dilakukan  (Heymann  et  al.,  2017; Konovalov et al., 2014; Lohberger et al., 2018), terutama terkait dengan kebakaran hutan dan lahan. Penelitian dengan  menggunakan  citra Moderate  Resolution Imaging  Spectroradiometer (MODIS)  menunjukkan bahwa  emisi  karbon  sebesar  61  Tg  per  tahun  yang diemisikan oleh kebakaran hutan dan lahan di Asia dari tahun  2000  sampai  2009  (Song  et  al.,  2010).
Peningkatan emisi karbon akan meningkat pada musim kemarau terutama akibat dari kebakaran lahan (Hirano et al., 2014; Huijnen et al., 2016; Konecny et al., 2016; Yin  et  al.,  2016).  Suatu  eksperimen  menggunakan atmospheric  general  circulation  model  ensemble menunjukkan bahwa efek emisi karbon akibat kebakar- an di Sumatra akan menurunkan presipitasi sekitar 25% dari kondisi kering antara rentang masa 1951-2000 ke rentang masa 2001-2050 (Lestari et al., 2014). Kondisi kering dari suatu lahan gambut akan meningkatkan Net Ecosystem  Exchange (NEE)  dimana  intensitas  emisi akan  ditentukan  oleh  lama  dan  tingkat  kekeringan  di lahan gambut (Lund et al., 2012; Osaki dan Tsuji, 2016). Tingkat kekeringan dinyatakan dalam parameter kan- dungan air atau kelembaban tanah ( soil moisture ).  Jadi dengan informasi kelembaban tanah, dapat digunakan untuk memperkirakan intensitas emisi karbon di suatu lahan gambut. Dalam  penelitian ini emisi  karbon dari lahan  gambut  akan  dihitung  berdasarkan  parameter kelembaban gambut. Data kelembaban gambut diper- oleh dengan  menggunakan citra Soil Moisture Active Passive Satellite (SMAP) (Chan et al., 2016; McNairn et al.,  2014).  Penelitian  ini  belum  dilakukan  secara komprehensif  tetapi  bertujuan  mendemonstrasikan perhitungan  emisi  karbon  berdasarkan  citra  SMAP untuk wilayah gambut seluruh Indonesia.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Data  penelitian  ini  diambil  dari  citra  SMAP berupa citra kelembaban tanah dari permukaan sampai kedalaman 5cm dengan format geotiff . Tipe data yang digunakan  adalah  SMAP Enhanced L3 Radiometer Global Daily 9km EASE Grid Soil Moisture V001 dengan batas wilayah Utara 6.46875, Selatan -11.671875, Timur 142.453125 dan Barat 93.515625 serta proyeksi adalah Geographic.  Resolusi  tersebut  dapat  di- downscale menjadi  resolusi  3km  dengan  menggunakan  skema enhanced-resolution SMAP TB products on both 3 km SMAP project grids (Long et al., 2017).

## Pengolahan Data
Hasil  citra  SMAP  akan  ditumpang-susunkan ( overlay )  dengan  peta  gambut  di  Indonesia  (lihat Gambar 1) untuk mendapatkan peta kelembaban lahan gabut di  lahan gambut. Kondisi lahan gambut dibagi menjadi tiga kriteria yaitu Undrained (intact) forest (UF), Drained (degraded) forest (DF) dan Burned land or non- forest area (DB) (Hamada et al., 2016).  UF adalah lahan gambut  yang  masih  asli,  DF  adalah  gambut  sudah mengalami  perubahan  tutupan  lahan)  dan  DB  adalah lahan gambut yang sudah terbakar.
Gambar 1 Peta  wilayah  gambut  di  Indonesia  dimana  warna  merah  menyatakan  lahan  gambut  (sumber:  webgis  Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan).
Dalam  makalah  ini  kita  menggunakan  rumus empirik yang telah dikembangkan oleh Hamada et al., (2016).  Rumus empirik yang diperoleh di Kalimantan dengan antara TMA dengan kelembaban tanah dengan
deret  waktu    delapan  tahun.  Relasi  empirik  tersebut dinyatakan pada Persamaan (1-3) (Hamada et al., 2016).
𝑦 𝑈𝐹 = 4.89𝑥 − 1.63
(1)
𝑦 𝐷𝐹 = 4.85𝑥 − 1.97
(2)
𝑦 𝐷𝐵 = 2.97𝑥 − 096 (3)
dimana y UF adalah TMA untuk tipe UF, y DF adalah TMA untuk  tipe  DF  dan y DB adalah  TMA  untuk  tipe  BD,  x adalah  kelembaban  gambut,  koefisien  korelasi  tiap persamaan adalah 0.67, 0.65, dan 0.95. Dengan menga- sumsikan relasi ini berlaku diseluruh lahan gambut di Indonesia maka akan diperoleh peta TMA. Emisi karbon yang dinyatakan dalam Net Ecosystem Exchange dihi- tung berdasarkan relasi empirik antara NEE yang diukur dengan instrumen eddy covariance selama lebih dari 8 tahun di Kalimantan Tengah dengan parameter TMA di tempat yang sama. Diperoleh relasi antara NEE dengan TMA yang disajikan pada Persamaan (4-5) (Hirano et al., 2012).
𝑦 𝑈𝐹/𝐷𝐹 = −665𝑦 − 68.74 (4)
𝑦 𝐷𝐵 = −420.56𝑦 + 397.46 (5)
Dari  relasi  empirik  ini  maka  peta  emisi  dari  lahan gambut diseluruh Indonesia diperoleh. Emisi ini adalah
emisi  yang  diakibatkan  oleh  dekomposisi  material pembentuk lahan gambut dan bukan dari pohon yang berada di atas lahan gambut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data soil moisture SMAP Enhanced L3 Radiome- ter Global Daily 9 km EASE Grid dan setelah dilakukan tumpang  susun  dengan  peta  lahan  gambut  akan diperoleh  peta  kelembaban  gambut  yang  disajikan pada Gambar 2. Pegambilan citra dilakukan pada bulan Januari  2018  yaitu  mewakili  musim  hujan.  Peta kelembaban  gambut  komposit  bulan  Januari  menun- jukkan  bahwa  wilayah  gambut  yang  dekat  dengan pantai  mempunyai  nilai  kelembaban  gambut  yang tinggi,  yaitu  di  Sumatra  Selatan,  Jambi  dan  Riau. Beberapa wilayah di Riau mempunyai nilai kelembaban gambut  yang  rendah  yaitu  berada  di  wilayah kabupaten Siak dan Pekanbaru.
Gambar 2 Peta komposit dari citra SMAP untuk parameter kelembaban tanah pada lahan gambut bulan Januari 2018
Wilayah  Kalimantan  secara  umum  mempunyai nilai  kelembaban  gambut  kategori  sedang-rendah, sedangkan kelembaban lahan gambut di wilayah Papua umumnya  cukup  tinggi.  Dengan  menggunakan Persamaan  (1-3)  maka    diperoleh  peta  TMA  yang disajikan  pada  Gambar  3a.  Terlihat  bahwa  beberapa daerah  yang  kelembaban  gambut  tinggi  akan  terkait dengan  daerah  dengan  TMA  kecil  (tinggi  muka  air sangat  dekat  dengan  permukaan  gambut).  Beberapa daerah  menunjukkan  nilai  positif  yang  menyatakan dearah  tersebut  terjadi  genangan  ( flood ).  Wilayah Sumatra Selatan dan Jambi serta sebagian Riau umum tergenang.
Hasil ini juga di konfirmasi oleh penelitian Putra et al. (2018) dimana di wilayah Ogan Komerling Ilir pada bulan Januari secara umum dalam kondisi tergenang. Untuk  wilayah  Kalimantan  Tengah  meskipun  kelem- baban gambut menunjukkan nilai moderat tetapi TMA menunjukkan  kondisi  tergenang  terutama  di  wilayah eks Mega  Rice  Project (MRP).  Wilayah  ini  bertipe  DB sehingga  sangat  rentan  terhadap  kekeringan  dan genangan. Dari data TMA secara tahunan menunjukkan wilayah  MRP  tergenang  pada  bulan  Januari  sampai April (Putra et al., 2018).
Gambar 3 (a) Peta tinggi muka air lahan gambut komposit dari citra SMAP pada bulan Januari 2018. (b) Deret waktu tinggi muka air lahan gambut di Taman Nasional Sebangau, Kalimantan Tengah tahun 1994-2004.
Karena  keterbatasan  data  TMA  secara  spasial, maka  dilakukan  perbandingan  untuk  wilayah  Taman Nasional Sebangau. Data deret waktu TMA dari tahun 1993  sampai  2014  menunjukkan  bahwa  nilai  TMA secara umum akan positif di awal tahun (lihat Gambar 3b)  dan  negatif  di  pertengahan  tahun.  Hal  ini  berse- suaian  dengan  kondisi  monsoon.  TMA  turun  drastis pada  saat  kondisi  ENSO  kuat  yaitu  pada  tahun  1997 dan  2002.  Dengan  menggunakan  Persamaan  (4-5), estimasi  emisi  karbon  lahan  gambut  dapat  diperoleh
seperti yang disajikan dalam Gambar 4. Terlihat bahwa emisi karbon secara umum bersesuaian dengan tingkat TMA. Emisi tinggi di wilayah dengan TMA yang negatif. Nilai  emisi  masih  dapat  diperdebatkan  karena  hanya menghitung  dekomposisi  gambut  akibat  turunnya muka  air.  Tentu  saja  penurunan  muka  air  tidak  lang- sung  serta  merta  mengemisikan  karbon,  perlu  waktu bagi gambut untuk melakukan dekomposisi sehingga mampu mengemisikan gas karbon. Persoalan ini masih merupakan buku terbuka.
Gambar 4 Peta emisi karbon lahan gambut komposit dari citra SMAP pada bulan Januari 2018. Satuan dinyatakan dalam gram karbon per kilometer persegi

## KESIMPULAN
Makalah  ini  bertujuan  mendemonstrasikan pengembangan peta emisi karbon dari lahan gambut Indonesia  yang  diperoleh  dari  citra  SMAP  dengan resolusi  3km  x  3km  berdasarkan  model  Hirano.  Peta tinggi  muka  air  yang  diperoleh  dari  relasi  empirik antara tinggi muka air dan kelembaban gambut pada bulan  Januari  2018  menunjukkan  pola  yang  sesuai dengan beberapa pengamatan. Secara umum rata rata bulan Januari 2018 emisi karbon yang terjadi sebesar 280 gC per kilometer persegi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis berterima kasih atas diskusi yang sangat intensif  dengan  M.  Osaki  Hokkaido  University,  H. Takahashi  Hydrological  Research  Institute,  Sapporo dan K. Kimura  Nara University.  Penelitian ini di Danai oleh  Badan  Restorasi  Gambut  untuk  tahun  anggaran 2017.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriyanti, D., Kroeze, C., Saad, A., 2016. Indonesia palm
oil production without deforestation and peat conversion  by  2050.  Science  of  The  Total Environment 557–558, 562–570. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.03.03 2
Carlson,  K.M.,  Goodman,  L.K.,  May-Tobin,  C.C.,  2015. Modeling  relationships  between  water  table depth  and  peat  soil  carbon  loss  in  Southeast Asian  plantations.  Environmental  Research Letters 10, 074006.
Chan, S.K., Bindlish, R., O’Neill, P.E., Njoku, E., Jackson, T., Colliander, A., Chen, F., Burgin, M., Dunbar, S., Piepmeier, J., 2016. Assessment of the SMAP passive soil moisture product. IEEE
Transactions  on  Geoscience  and  Remote Sensing 54, 4994–5007.
Ferraz, A., Saatchi, S., Xu, L., Hagen, S., Chave, J., Yu, Y., Meyer, V., Garcia, M., Silva, C., Roswintiart, O., Samboko, A., Plinio, S., Walker, S., Pearson, T., Wijaya, A., Sullivan, F., Rutishauser, E., Hoekman, D., Ganguly, S., 2018. Carbon storage potential in degraded forests of Kalimantan, Indonesia. Environmental Research Letters 13, 095001. Grzywna, A., 2017. The degree of peatland subsidence resulting from drainage of land. Environmental Earth Sciences 76, 559.
Hamada, Y., Tsuji, N., Kojima, Y., Qorim, M., Sulaiman, A., Firmanto, Jagau, Y., Irawan, D., Naito, R., Sari, E., 2016.  Guidebook  for  Estimating  Carbon Emissions from Tropical Peatlands in Indonesia. Henders,  S.,  Persson,  U.M.,  Kastner,  T.,  2015.  Trading forests: land-use change and carbon emissions embodied in production and exports of forest-
risk  commodities.  Environmental  Research Letters 10, 125012.
Hergoualc’h,  K.,  Verchot,  L.V.,  2014.  Greenhouse  gas emission  factors  for  land  use  and  land-use change  in  Southeast  Asian  peatlands. Mitigation  and  Adaptation  Strategies  for Global Change 19, 789–807.
Heymann,  J.,  Reuter,  M.,  Buchwitz,  M.,  Schneising,  O., Bovensmann, H., Burrows, J., Massart, S., Kaiser, J., Crisp, D., 2017. CO2 emission of Indonesian fires  in  2015  estimated  from  satellite ‐ derived atmospheric CO2 concentrations. Geophysical Research Letters 44, 1537–1544.
Hirano, T., Kusin, K., Limin, S., Osaki, M., 2014. Carbon dioxide  emissions  through  oxidative  peat decomposition  on  a  burnt  tropical  peatland. Global  Change  Biology  20,  555–565. https://doi.org/10.1111/gcb.12296
Hirano, T., Segah, H., Kusin, K., Limin, S., Takahashi, H.,
Osaki, M., 2012. Effects of disturbances on the carbon balance of tropical peat swamp forests. Global  Change  Biology  18,  3410–3422. https://doi.org/10.1111/j.1365- 2486.2012.02793.x
Huijnen, V., Wooster, M.J., Kaiser, J.W., Gaveau, D.L.A.,
Flemming,  J.,  Parrington,  M.,  Inness,  A., Murdiyarso, D., Main, B., van Weele, M., 2016. Fire carbon emissions over maritime southeast Asia  in  2015  largest  since  1997.  Scientific Reports 6, 26886.
Husnain,  H.,  Wigena,  I.P.,  Dariah,  A.,  Marwanto,  S., Setyanto,  P.,  Agus,  F.,  2014.  CO  2  emissions from  tropical  drained  peat  in  Sumatra,
Indonesia. Mitigation and adaptation strategies for global change 19, 845–862.
Konecny, K., Ballhorn, U., Navratil, P., Jubanski, J., Page, S.E.,  Tansey,  K.,  Hooijer,  A.,  Vernimmen,  R., Siegert,  F.,  2016.  Variable  carbon  losses  from recurrent  fires  in  drained  tropical  peatlands. Glob Change Biol 22, 1469–1480. https://doi.org/10.1111/gcb.13186
Konovalov,  I.,  Berezin,  E.,  Ciais,  P.,  Broquet,  G.,
Beekmann,  M.,  Hadji-Lazaro,  J.,  Clerbaux,  C., Andreae,  M.,  Kaiser,  J.,  Schulze,  E.D.,  2014. Constraining  CO2  emissions  from  open biomass  burning  by  satellite  observations  of co-emitted  species:  a  method  and  its application to wildfires in Siberia. Atmospheric Chemistry and Physics 14, 10383–10410.
Lestari,  R.K.,  Watanabe,  M.,  Imada,  Y.,  Shiogama,  H.,
Field,  R.D.,  Toshihiko  Takemura,  Kimoto,  M., 2014. Increasing potential of biomass burning over  Sumatra,  Indonesia  induced  by
anthropogenic tropical warming.
Environmental Research Letters 9, 104010. Lohberger, S., Stängel, M., Atwood, E.C., Siegert, F., 2018. Spatial  evaluation  of  Indonesia’s  2015  fire ‐ affected area and estimated carbon emissions using  Sentinel ‐ 1.  Global  change  biology  24, 644–654.
Long, D.G., Brodzik, M.J., Hardman, M., 2017. Enhanced- resolution  SMAP  soil  moisture  using  image reconstruction,  in:  2017  IEEE  International Geoscience  and  Remote  Sensing  Symposium (IGARSS).  Presented  at  the  2017  IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), pp. 2499–2502.
https://doi.org/10.1109/IGARSS.2017.8127502 Lund,  M.,  Christensen,  T.R.,  Lindroth,  A.,  Schubert,  P., 2012.  Effects  of  drought  conditions  on  the carbon  dioxide  dynamics  in  a  temperate peatland.  Environmental  Research  Letters  7, 045704.
McNairn, H., Jackson, T.J., Wiseman, G., Belair, S., Berg, A., Bullock, P., Colliander, A., Cosh, M.H., Kim,
S.-B., Magagi, R., 2014. The soil moisture active passive validation experiment 2012
(SMAPVEX12):  Prelaunch  calibration  and validation  of  the  SMAP  soil  moisture algorithms.  IEEE  Transactions  on  Geoscience and Remote Sensing 53, 2784–2801.
Mezbahuddin, M., Grant, R., Hirano, T., 2014. Modelling effects  of  seasonal  variation  in  water  table depth on net  ecosystem CO 2 exchange of  a tropical peatland. Biogeosciences 11, 577–599.
Miettinen,  J.,  Liew,  S.C.,  2010.  Status  of  Peatland
Degradation and Development in Sumatra and Kalimantan. AMBIO 39, 394–401. https://doi.org/10.1007/s13280-010-0051-2
Miettinen,  J.,  Shi,  C.,  Liew,  S.C.,  2016.  Land  cover distribution  in  the  peatlands  of  Peninsular Malaysia,  Sumatra  and  Borneo  in  2015  with changes  since  1990.  Global  Ecology  and Conservation 6, 67–78. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2016.02.004
Osaki, M., Tsuji, N., 2016. Tropical Peatland Ecosystem. Springer-Vwerlag, Berlin, Germany.
Putra, E., Cochrane, M., Vetrita, Y., Graham, L., Saharjo, B., 2018. Determining critical groundwater level to  prevent  degraded  peatland  from  severe peat  fire.  IOP  Conference  Series:  earth  and Environmental
Science 149, 012027. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/149/1/012027
Song, Y., Chang, D., Liu, B., Miao, W., Zhu, L., Zhang, Y.,
2010.  A  new  emission  inventory  for nonagricultural open fires in Asia from 2000 to
2009.  Environmental  Research  Letters  5,
014014.
Turetsky, M.R., Benscoter, B., Page, S.E., Rein, G., Van der Werf, G.R., Watts, A., 2015. Global vulnerability of  peatlands  to  fire  and  carbon  loss.  Nature Geoscience 8, 11–14. https://doi.org/10.1038/ngeo2325 Warren, M., Hergoualc’h, K., Kauffman, J.B., Murdiyarso,
D., Kolka, R., 2017. An appraisal of Indonesia’s immense  peat  carbon  stock  using  national
peatland  maps:  uncertainties  and  potential losses  from  conversion.  Carbon  balance  and management 12, 12.
Yin, Y., Ciais, P., Chevallier, F., Van der Werf, G.R., Fanin,
T.,  Broquet,  G.,  Boesch,  H.,  Cozic,  A., Hauglustaine, D., Szopa, S., 2016. Variability of fire carbon emissions in equatorial Asia and its nonlinear  sensitivity  to  El  Niño.  Geophysical Research Letters 43, 10–472.