## PERBEDAAN PERGERAKAN ANGIN PADA MUSIM HUJAN DAN MUSIM KEMARAU DAN PENGARUHNYA TERHADAP DISPERSI PENCEMAR UDARA DI KOTA SURABAYA

## DIFFERENCE OF WIND MOVEMENT IN WET AND DRY SEASONS AND ITS EFFECT ON DISPERSION OF AIR POLLUTANT IN SURABAYA CITY
*1 Betha Januardi Budaya, 2 Puji Lestari, dan 3 Asep Sofyan Program Studi Magister Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung Jl Ganesha 10 Bandung 40132
e-mail : 1 bethajanuardi@yahoo.com, 2 pujilest@indo.net.id, 3 asepsofyan@yahoo.com
Abstrak: Dinamika  atmosfer  merupakan  faktor  utama  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  studi  tentang pencemaran  udara.  Kondisi  atmosfer  dari  suatu  wilayah  sangat  berpengaruh  terhadap  distribusi  pencemar udara  di  wilayah  tersebut.  Kota  Surabaya  memiliki  topografi  yang  unik  dimana  di  wilayah  barat  dan  selatan merupakan  daerah  perbukitan  landai  sedangkan  di  wilayah  utara  dan  timur  merupakan  daerah  tepi  laut. Kondisi  geografis  Kota  Surabaya  yang  terletak  di  tepi  pantai  utara  dari  Provinsi  Jawa  Timur  akan menyebabkan adanya pengaruh dari angin lokal seperti angin darat dan angin laut. Dengan melakukan studi terhadap  pergerakan  angin  maka  akan  diketahui  pola  pergerakan  udara  di  Kota  Surabaya  dan  efeknya terhadap  pencemar  udara  yang  diemisikan  dari  berbagai  sumber  di  Kota  Surabaya.  Salah  satu  cara  untuk mempelajari  pola  pergerakan  udara  adalah  dengan  melakukan  pemodelan  meteorologi  skala  meso  WRF. Output dari model WRF kemudian akan digunakan sebagai input data meteorologi dalam model Calpuff yang digunakan  untuk  melihat  pola  dispersi  pencemar  udara  di  Kota  Surabaya  pada  musim  hujan  dan  musim kemarau. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada musim kemarau angin bergerak dari arah timur pada siang hari  hingga  sore  hari  yang  akan  menyebabkan  pencemar  udara  bergerak  ke  arah  barat  dari  Kota  Surabaya, sedangkan  pada  malam  hari  pencemar  udara  akan  bergerak  ke  arah  timur  kemudian  berbelok  arah  karena terbawa  angin  yang  bergerak  dari  arah  tenggara  menuju  ke  arah  utara  dan  barat  laut  dari  Kota  Surabaya. Pada  musim  hujan,  angin  bergerak  dari  arah  barat  laut  pada  siang  hari  hingga  sore  hari  yang  akan menyebabkan pencemar udara ke arah tenggara dari Kota Surabaya, sedangkan pada malam hari hingga pagi hari pencemar udara akan bergerak secara dominan ke arah timur dari Kota Surabaya.
Kata kunci: angin, Kota Surabaya, model WRF, model Calpuff
Abstract: Atmospheric  dynamics is  a  major  factor  that  must  be  considered  in  the  studies  of  air  pollution. Atmospheric conditions of a region will affect the distribution of air pollutants in that region. Surabaya City has a unique topography where in the western and southern regions are sloping hilly areas while in the north and east  are  waterfront  areas.  Geographical  conditions  of  Surabaya  City  which  is  laid  by  the  north  sea  shore  of East Java Province  will lead to the influence of local winds such as land and sea breeze. By conducting a study of  the  movement  of  the  wind,  then  the  patterns  of  air  movement  in  the  Surabaya  City  and  its  effect  on  air pollutants  emitted  from  various  sources  in  the  Surabaya  City  will  be  know.  To  study  the  pattern  of  air movement, WRF meso-scale meteorological modeling was used. The output from WRF models will be used as meteorological  input  data  in  Calpuff  model  that  used  to  examine  the  dispersion  of  air  pollutant  pattern  in Surabaya  City  in  wet  and  dry  seasons.  Simulation  result  using  WRF  models  shows  that  in  the  dry  season  the wind moves from the east in the afternoon to evening which will cause air pollutants to move toward the west area of Surabaya City, while in the evening air pollutants will move eastward and then turn direction caused by the wind movement from the southeast toward the north and northwest of Surabaya City. In the wet season the wind moves from the northwest in the afternoon to evening which will cause air pollutants move to the southeast of Surabaya City, while at night until the morning air pollutants will move dominantly to the east of Surabaya City.
Keywords: wind, Surabaya City, WRF model, Calpuff model

## PENDAHULUAN
Kota Surabaya merupakan ibukota dari Propinsi Jawa Timur dan merupakan kota terbesar kedua di  Indonesia  setelah  Kota  Jakarta.  Pencemaran  udara  di  Kota  Surabaya  kondisinya  semakin mengkhawatirkan karena pesatnya pertumbuhan kendaraan bermotor dari tahun ke tahun, disamping pencemaran udara yang ditimbulkan dari sektor industri. Tingginya laju industrialisasi ini juga terjadi pada  kota  besar  di  Benua  Asia  lainnya  sehingga  Asia  dikenal  sebagai  salah  satu  benua  yang mengemisikan gas pencemar udara dan gas rumah kaca tertinggi (Zhang et al., 2009).
Studi pencemaran  udara  memerlukan  koordinasi  berbagai  disiplin ilmu  (Tjasyono,  2008), salah satunya  adalah  ilmu  meteorologi  yang  mempelajari  tentang  kondisi  atmosfer.  Dinamika  atmosfer merupakan  faktor  utama  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  studi  tentang  pencemaran  udara (Soedomo, 1999) karena kondisi atmosfer dari suatu wilayah sangat berpengaruh terhadap distribusi pencemar udara di wilayah tersebut. Kota Surabaya  memiliki topografi yang unik dimana di wilayah barat  dan  selatan  merupakan  daerah  perbukitan  landai  sedangkan  di  wilayah  utara  dan  timur merupakan  daerah tepi  laut.  Kondisi  geografis dari Kota  Surabaya  yang  terletak  di  tepi  pantai  utara dari Provinsi Jawa Timur akan menyebabkan adanya pengaruh dari angin lokal seperti angin darat dan angin laut.
Salah satu cara untuk mempelajari pola pergerakan udara adalah dengan melakukan pemodelan meteorologi  skala  meso  WRF  ( Weather  Research  and  Forecast) .  Hasil  dari  model  WRF  kemudian digunakan sebagai input data meteorologi dalam model Calpuff. Inventarisasi emisi beberapa polutan diantaranya Black  Carbon (BC)  dan  senyawa  prekursor  O 3 yaitu  CO,  NO x ,  dan  VOC  dilakukan sebagai  input  emisi  dalam  model  Calpuff.  Konsentrasi  BC  dan  O 3 di  kota  besar  di  Asia  terbilang cukup tinggi sehingga dapat mempengaruhi kesehatan manusia dan juga lingkungan (Nghiem & Kim Oanh,  2008;  Hopke  et  al.,  2008).  Hasil  dari  simulasi  model  Calpuff  diharapkan  dapat merepresentasikan pola dispersi polutan di Kota Surabaya pada musim hujan dan musim kemarau.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  bagan  alir  metodologi  yang  diperlihatkan  pada Gambar  1 . Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data sekunder  ambien udara antara lain data temperatur, arah angin, kecepatan angin, dan data ambien pencemar udara yang diperoleh dari Stasiun Pemantau Kualitas Udara Kota Surabaya. Data udara ambien ini selanjutnya akan digunakan untuk validasi data hasil simulasi model WRF dan model Calpuff. Peta lokasi studi dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 1 . Bagan Alir Metode Penelitian
Gambar 2. Peta Lokasi Studi
Selain data udara ambien, dilakukan juga  pengumpulan data sekunder untuk simulasi model berupa  data  meteorologi  yang  didapatkan  dari Global  Data  Assimilation  System (GDAS).  GDAS secara  kontinyu  mencatat  data  observasi  meteorologi  aktual  dari Global  Telecommunication  System (GTS).  Data  ini  mencakup  data  analisis  meteorologi  di  domain  terpilih  yang  dideterminasi  dari pengaturan Weather Research and Forecast (WRF) Preprocessing System (WPS) dan merupakan data hasil  analisis  global  dari National  Center  for  Atmospheric  Research (NCAR)  Amerika  berupa  data grid  dengan  resolusi  1°x1°  dengan  periode  enam  jam.  Data  ini  kemudian  akan  digunakan  sebagai input data  meteorologi  dalam  model  WRF.  Pengumpulan  data  sekunder  selanjutnya  berupa  data aktivitas  pada  sektor  industri,  transportasi,  dan  rumah  tangga  di  Kota  Surabaya  untuk  keperluan inventarisasi emisi yang akan digunakan sebagai input emisi dalam model Calpuff.
Metode  perhitungan  beban  emisi  menggunakan  metode  faktor  emisi  seperti  yang  ditunjukkan pada Persamaan  (1) .  Sumber  emisi,  data  aktivitas,  dan  faktor  emisi  yang  digunakan  dalam inventarisasi dapat dilihat pada Tabel 1 .
E 𝑖 = 𝐴 𝑖 × 𝐸𝐹 𝑖 (1)
Dimana  E i adalah  emisi  dari  sumber  i,  A i adalah  aktivitas  dari  sumber  i,  dan  EF i adalah  faktor emisi sumber i.
Tabel 1. Sumber Emisi, Data Aktivitas, dan Faktor Emisi yang Digunakan
Sektor/Sumber Emisi Sumber Data Aktivitas Sumber Faktor Emisi yang Digunakan Industri  Jumlah  dan  jenis  industri  tiap kecamatan  bersumber  dari  BPS  Kota Surabaya tahun 2012  Kapasitas  produksi  tiap  industri bersumber  dari  Disperindag  Kota Surabaya tahun 2012 AIT ABC Emission Inventory Manual (2008), Huang dkk (2011), Zhao dkk (2012), Chow dkk (2011) Transportasi  Jumlah dan jenis kendaraan bersumber  dari  BPS  Kota  Surabaya tahun 2012  Traffic count di ruas – ruas jalan Kota Surabaya bersumber dari Dishub Kota Surabaya tahun 2012  Jarak  tempuh  tiap  jenis  kendaraan bersumber dari Dishub Kota Surabaya tahun 2012 AIT ABC Emission Inventory Manual (2008),
Permen LH No. 12/2010 tentang Pelaksanaan Pengendalian Pencemaran
Udara di Daerah
 Panjang jalan dan luas jalan bersumber  dari  Dinas  PU  Kota Surabaya tahun 2012 Rumah tangga  Jumlah  penduduk  dan  keluarga  tiap kecamatan  bersumber  dari  BPS  Kota Surabaya tahun 2012  Konsumsi  bahan  bakar  nasional rumah tangga bersumber dari Kementrian ESDM tahun 2012 AIT ABC Emission Inventory Manual (2008), USEPA AP-42, Zhang dkk (2000)
Simulasi  model  WRF  dalam  penelitian  ini  merupakan  tiga  domain  bersarang  ( three-domain nested run)  dengan  satu  domain  inti  dan  dua  domain nest. Setiap  domain  memiliki  27  grid  vertikal dari ketinggian permukaan dasar tanah hingga 20 km di atas permukaan tanah. Peta tata guna lahan yang  digunakan  dalam  simulasi  ini  terdiri  dari  24  kategori  dan  resolusi  horizontal  30  detik  yang berasal dari United States Geological Survey (USGS) pada tahun 2000. Ilustrasi sistem domain yang digunakan  dalam  simulasi  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  3 .  Hasil  simulasi  model  WRF  kemudian akan digunakan sebagai input data meteorologi dalam model Calpuff. Model Calpuff digunakan untuk melihat pola dispersi polutan yang berasal dari hasil inventarisasi emisi di Kota Surabaya.
Gambar 3. Sistem Domain WRF

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Inventarisasi Emisi
Hasil  inventarisasi  emisi  di  Kota  Surabaya  dapat  dilihat  pada Tabel  2 dimana  emisi  BC  paling tinggi  dihasilkan  dari  sektor  industri  yaitu  sebesar  72,06%  kemudian  dari  sektor  transportasi  dan rumah tangga sebesar 22,18% dan 5,76%. Perhitungan total beban emisi untuk prekursor O 3 yaitu CO, NO x dan VOC tertinggi dihasilkan dari sektor transportasi masing – masing sebesar 79,49%, 72,04% dan 62,65%. Tingginya jumlah sepeda motor di Kota Surabaya menjadi faktor utama tingginya emisi CO di Kota Surabaya, sedangkan emisi NO x terutama dihasilkan oleh kendaraan truk dan bus. Sektor industri menghasilkan emisi CO, NO x dan VOC sebesar 12,90%, 26,67% dan 11,64%, sedangkan dari sektor rumah tangga menghasilkan emisi sebesar 7,61%, 1,30% dan 25,70%.
Tabel 2 . Hasil Inventarisasi Emisi di Kota Surabaya
Evaluasi Hasil Simulasi WRF dengan Data Ambien Gambar 4(a) dan 4(b) menunjukkan perbandingan antara nilai temperatur, kecepatan angin, dan arah angin hasil WRF dan observasi stasiun SUF 1 (Surabaya Pusat) pada tanggal 14-16 Juli 2011 dan 14-16 Januari 2011. Stasiun ini dipilih karena alasan kelengkapan data dibanding dengan data dari stasiun SUF 2, SUF 3, SUF 4, dan SUF 5.
Sektor BC CO NOx VOC Industri 72,06% 12,90% 26,67% 11,64% Transportasi 22,18% 79,49% 72,04% 62,65% Rumah Tangga 5,76% 7,61% 1,30% 25,70%
(a) Musim kemarau: 14 - 16 Juli 2011
(b) Musim hujan: 14 - 16 Januari 2011
Gambar 4. Perbandingan Temperatur dan Angin Hasil Simulasi WRF dan Observasi SUF1
Dari  perbandingan  di Gambar  4 tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  temperatur  hasil simulasi  pada  bulan  Juli  merepresentasikan  data  observasi  yang  sama  baiknya  dengan  nilai  hasil simulasi  bulan Januari.  Dapat  disimpulkan  bahwa  pada  bulan Juli  dan Januari,  terjadi  korelasi  yang baik antara data hasil simulasi WRF dan observasi. Meskipun demikian, terjadi under estimation pada temperatur hasil simulasi pada bulan Juli (musim kemarau) terhadap data observasi dengan perbedaan yang terjadi sekitar 2 – 3 ºC. Pada bulan Januari (musim hujan), hasil simulasi menunjukkan adanya over estimation terhadap data observasi pada malam hari dengan perbedaan yang terjadi sekitar 2 – 3 ºC.  Perbedaan  yang  terjadi  ini  dapat  disebabkan  oleh  fluktuasi  yang  cepat  terhadap  tutupan  awan, sinar matahari, dan hujan pada kondisi aktual / observasi. Korelasi yang terjadi antara nilai temperatur observasi  dan  simulasi  WRF  lebih  baik  pada  saat  bulan  Januari  (musim  hujan)  dibandingkan  saat bulan Juli (musim kemarau).
Perbandingan nilai kecepatan angin hasil simulasi WRF dengan observasi  SUF 1  menunjukkan bahwa  angin  pada  bulan  Juli  (musim  kemarau)  mengalami over  estimation pada  saat  siang  hingga malam  hari  (19.00).  Simulasi  WRF  menunjukkan  nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  observasi sekitar 2 - 3 m/s pada siang hingga malam hari di bulan Juli. Pada bulan Januari (musim hujan), hasil simulasi WRF menunjukkan adanya under estimation terhadap data observasi SUF 1. Korelasi yang terjadi  antara  nilai  kecepatan  angin  observasi  dan  simulasi  WRF  lebih  baik  pada  saat  bulan  Juli (musim kemarau) dibandingkan saat bulan Januari (musim hujan).
Perbandingan nilai arah angin observasi dan WRF menunjukkan korelasi yang  cukup baik pada bulan Juli dan Januari. Pada bulan Juli, angin timur dan variasinya (60°-120°) berkorelasi cukup baik dengan hasil observasi. Angin barat dan variasinya (240°-300°) yang terjadi pada saat dini hari juga berkorelasi  cukup  baik  dengan  hasil  observasi  meskipun  terjadi  sedikit over  estimation .  Pada  bulan Januari,  angin  barat  dan  variasinya  (240°-300°)  juga  berkorelasi  cukup  baik  dengan  hasil  observasi
meskipun  terjadi  sedikit over  estimation .  Dari  hasil  perbandingan  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil simulasi model WRF mampu mendeskripsikan keadaan meteorologi aktual dengan reliable .

## Karakter Angin Sinoptik dan Angin Permukaan di Daerah Studi
Gambar 5(a) - (d). menunjukkan pola pergerakan angin sinoptik dan angin permukaan di Pulau Jawa  bagian  timur  pada  musim  kemarau  (15  Juli  2011,  15.00  WIB)  dan  musim  hujan  (15  Januari 2011,  15.00  WIB).  Pergerakan  angin  sinoptik  cenderung  tetap  pada  waktu  yang  lama  (musiman). Angin sinoptik berada di ketinggian 3 km dan berpengaruh terhadap pergerakan angin permukaan.

## Gambar 5. Profil Angin Sinoptik
Angin  sinoptik  yang  mempunyai  pengaruh  di  wilayah  Indonesia  adalah  angin  monsun  barat  / monsun dingin asia pada musim hujan dan angin monsun timur / monsun dingin australia pada musim kemarau.  Monsun  atau  angin  monsun  adalah  angin  atau  sistem  sirkulasi  udara  yang  berbalik  arah secara  musiman  yang  disebabkan  oleh  perbedaan  sifat  termal  antara  benua  dan  lautan (Prawirowardoyo, 1996).
Angin sinoptik bulan Juli dan Januari pada ketinggian 3 km mengalami perbedaan dengan angin permukaannya  seperti  yang  ditunjukkan Gambar  5 .  Hal  ini  disebabkan  adanya  angin  dari  arah tenggara  (musim  kemarau)  yang  terhalang  oleh  daerah  pegunungan  di  wilayah  selatan  dari  Kota Surabaya  yang  menyebabkan  angin  dibelokkan  ke  arah  utara  dan  berbelok  ke  arah  barat  melewati Kota Surabaya karena pengaruh angin laut. Angin dari arah barat (musim hujan) relatif tidak memiliki penghalang  sehingga  cukup  mendominasi  angin  permukaan  namun  adanya  daerah  pegunungan  di wilayah  selatan  dari  Kota  Surabaya  yang  menyebabkan  angin  berbelok  ke  arah  tenggara  menuju daerah pegunungan akibat adanya angin lembah.

## Variasi Diurnal Angin Permukaan
Gambar 6(a) menunjukkan pola angin harian pada musim kemarau, tanggal 15 Juli 2011 pukul 09.00-24.00 WIB. Pola angin pada musim kemarau menunjukkan karakteristik angin musim kemarau di Kota Surabaya dimana angin laut lebih mendominasi pola angin permukaan pada siang hari hingga sore hari (12.00-18.00 WIB). Pada saat terjadi angin laut, pergerakan angin bergerak dari arah timur Kota Surabaya ke arah barat. Pada malam hari hingga pagi hari (21.00-09.00 WIB) angin darat terjadi namun  tidak  terlalu  mendominasi  dikarenakan  angin  sinoptik  lebih  mendominasi  angin  permukaan. Hal ini menyebabkan pergerakan angin dari arah barat Kota Surabaya kurang dominan daripada angin sinoptik yang bergerak dari arah tenggara Kota Surabaya ke arah barat laut.
Gambar 6(b) menunjukkan pola angin harian pada musim hujan, tanggal 15 Januari 2011 pukul 09.00-24.00  WIB.  Pola  angin  pada  musim  hujan  menunjukkan  karakteristik  angin  musim  hujan  di Kota  Surabaya  dimana  angin  sinoptik  lebih  mendominasi  pola  angin  permukaan  pada  siang  hari hingga  sore  hari  (12.00-18.00  WIB).  Pada  saat  angin  sinoptik  mendominasi  angin  permukaan, pergerakan  angin  bergerak  dari  arah  barat  laut  Kota  Surabaya  ke  arah  tenggara.  Pada  malam  hari hingga pagi hari (21.00-09.00 WIB) angin darat terjadi diikuti juga dengan pergerakan angin sinoptik. Hal ini menyebabkan pergerakan angin dari arah barat Kota Surabaya  sangat dominan dan bergerak ke arah timur dari Kota Surabaya.
(a) Musim Kemarau Ketinggian 3 km (b) Musim Kemarau di Permukaan (c) Musim Hujan Ketinggian 3 km (d) Musim Hujan di Permukaan
(a) Pergerakan angin musim kemarau
(a) Pergerakan angin musim hujan
Gambar 6 . Pola Angin Harian
21.00 WIB 24.00 WIB 21.00 WIB 24.00 WIB 09.00 WIB 12.00 WIB
15.00 WIB 18.00 WIB 09.00 WIB 12.00 WIB 15.00 WIB 18.00 WIB

## Evaluasi Hasil Simulasi Model Calpuff dengan Data Ambien
Gambar 7. Perbandingan Konsentrasi CO Hasil Simulasi Calpuff dan Observasi SUF1
Gambar 7(a) dan 7(b) menunjukkan perbandingan antara nilai konsentrasi CO hasil Calpuff dan observasi stasiun SUF 1 (Surabaya Pusat) pada tanggal 14-16 Juli 2011 dan 14-16 Januari 2011. Dari perbandingan di Gambar 7 tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai konsentrasi CO model mengalami over estimation pada musim kemarau tepatnya pada malam hari. Hal ini dikarenakan laju emisi dalam model dianggap konstan sehingga nilai konsentrasi CO hasil model lebih tinggi dibandingkan dengan nilai  konsentrasi  CO  hasil  observasi.  Pada  musim  hujan,  konsentrasi  CO  hasil  model  mengalami under  estimation dimana  pada  malam  hari  terjadi  peningkatan  seperti  yang  terjadi  pada  musim kemarau.

## Simulasi Dispersi Polutan
Dari  hasil  analisis  pergerakan  angin  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  musim  kemarau  angin bergerak  dari  arah  timur  pada  siang  hari  hingga  sore  hari  yang  akan  menyebabkan  pencemar  udara yang  diemisikan  dari  berbagai  sumber  di  Kota  Surabaya  akan  bergerak  ke  arah  barat  dari  Kota Surabaya. Pada malam hari hingga pagi hari diketahui bahwa pergerakan angin dari arah barat Kota Surabaya  kurang  dominan  daripada  angin  sinoptik  yang  bergerak  dari  arah  tenggara.  Hal  ini  akan menyebabkan pencemar udara yang diemisikan dari berbagai sumber di Kota Surabaya akan bergerak ke  arah  timur  dari  Kota  Surabaya  kemudian  berbelok  arah  terbawa  angin  yang  bergerak  dari  arah tenggara  menuju  ke  arah  utara  dan  barat  laut  dari  Kota  Surabaya. Gambar  8(a) menunjukkan simulasi dispersi polutan CO pada musim kemarau. Pada musim hujan angin bergerak dari arah barat laut pada siang hari hingga sore hari yang akan menyebabkan pencemar udara yang diemisikan dari berbagai sumber di Kota Surabaya akan bergerak ke arah tenggara dari Kota Surabaya. Pada malam hari  hingga  pagi  hari  diketahui  bahwa  terjadi  pergerakan  angin  darat  dan  diikuti  juga  dengan pergerakan angin sinoptik ke arah timur. Hal ini akan menyebabkan pencemar udara yang diemisikan dari  berbagai  sumber  di  Kota  Surabaya  akan  bergerak  secara  dominan  ke  arah  timur  dari  Kota Surabaya. Gambar 8(b) menunjukkan simulasi dispersi polutan CO pada musim hujan.
(a) Dispersi polutan CO musim kemarau
(a) Musim kemarau: 14 - 16 Juli 2011              (b) Musim hujan: 14 - 16 Januari 2011
09.00 WIB 12.00 WIB 15.00 WIB
18.00 WIB
(b) Dispersi polutan CO musim hujan

## Gambar 8. Pola Dispersi Polutan CO

## KESIMPULAN
Perhitungan total beban emisi untuk prekursor O 3 yaitu CO, NO x dan VOC tertinggi dihasilkan dari  sektor  transportasi  masing  –  masing  sebesar  79,49%,  72,04%  dan  62,65%.  Sektor  industri menghasilkan emisi CO, NO x dan VOC sebesar 12,90%, 26,67% dan 11,64%, sedangkan dari sektor rumah tangga menghasilkan emisi sebesar 7,61%, 1,30% dan 25,70%. Beban emisi BC paling tinggi dihasilkan  dari  sektor  industri  yaitu  sebesar  72,06%  kemudian  dari  sektor  transportasi  dan  rumah tangga sebesar 22,18% dan 5,76%.
Perbandingan  hasil  simulasi  model  WRF  dengan  observasi  menunjukkan  hasil  yang  dapat diterima, dilihat dari nilai temperatur hasil simulasi pada bulan Juli merepresentasikan data observasi yang sama baiknya dengan nilai hasil simulasi bulan Januari. Perbandingan nilai kecepatan angin dan arah angin hasil simulasi dengan observasi juga menunjukkan hasil yang dapat diterima.
Angin sinoptik bulan Juli dan Januari pada ketinggian 3 km mengalami perbedaan dengan angin permukaan  karena  adanya  pengaruh  topografi.  Pada  ketinggian  permukaan,  angin  permukaan  lebih didominasi  oleh  angin  lokal  seperti  angin  laut  dan  angin  lembah  yang  terjadi  pada  musim  kemarau dan musim hujan.
Perbandingan  hasil  simulasi  model  Calpuff dengan  observasi  menunjukkan  bahwa  pada  musim kemarau,  nilai  konsentrasi  CO  model  mengalami over  estimation tepatnya  pada  malam  hari  karena laju  emisi  dalam  model  dianggap  konstan  sehingga  nilai  konsentrasi  CO  hasil  model  lebih  tinggi dibandingkan dengan nilai konsentrasi CO hasil observasi. Pada musim hujan, konsentrasi CO hasil model mengalami under estimation dimana pada malam hari terjadi peningkatan seperti yang terjadi pada musim kemarau.
Pada musim kemarau angin bergerak dari arah timur pada siang hari hingga sore hari yang akan menyebabkan  pencemar  udara  akan  bergerak  ke  arah  barat  dari  Kota  Surabaya,  sedangkan  pada malam hari pencemar udara akan bergerak ke arah timur kemudian berbelok arah terbawa angin yang bergerak  dari  arah  tenggara  menuju  ke  arah  utara  dan  barat  laut  dari  Kota  Surabaya.  Pada  musim hujan  angin  bergerak  dari  arah  barat  laut  pada  siang  hari  hingga  sore  hari  yang  akan  menyebabkan pencemar  udara  ke  arah  tenggara  dari  Kota  Surabaya,  sedangkan  pada  malam  hari  hingga  pagi  hari pencemar udara akan bergerak secara dominan ke arah timur dari Kota Surabaya.

## Daftar Pustaka
Asian Institute of Technology. (2008). Atmospheric Brown Cloud (ABC) Emission Inventory Manual .
09.00 WIB 12.00 WIB 15.00 WIB 18.00 WIB 21.00 WIB
24.00 WIB
Chow,  J.,  Watson,  G.  J.,  dan  Lowenthal,  H.D.  (2011):  PM2,5  Source  Profile  for  Black  and  Organic  Carbon Emission Inventories, Atmospheric Environment . Emission Factor and AP 42 (USEPA AP 42) Emission Factor Data Base. (2009). (http://www.epa.gov/ttniche1/ap42/) . (Diakses tanggal 14 April 2013). Hopke  P.,  Cohen  D.,  Begum  B.,  Biswas  S.,  Ni  B.,  Pandit  G.,  Santoso  M.,  Chung  Y.,  Davy  P.,  Markwitz  A., Waheed  S.,  Siddique  N.,  Santos  F.,  Pabroa  P.,  Seneviratne  M.,  Wimolwattanapun  W.,  Bunprapob  S., Vuong T., Duy Hien P., dan Markowicz  A.  (2008): Urban air quality in the  Asian region, Science of the Total Environment , 404: 1103-1112.
Huang, C., Chen, C. H., dan Li, L., (2011): Emission Inventory of Antropogenic Air Pollutant and VOC Species in The Yangtze River Delta Region, China. Atmos. Chem. Phys . 11. 4105 – 4120.
Nghiem,  L.  H.,  dan  Kim  Oanh,  N.T.,  (2008)  Evaluation  of  the  Mesoscale  Meteorological  Model  (MM5)  - Community  Multi-Scale  Air  Quality  Model  (CMAQ)  Performance  in  Hindcast  and  Forecast  of  Ground- Level Ozone, J. Air & Waste Manage. Assoc . 58 . 1341 – 1350.
Peraturan  Pemerintah  Kementrian  Lingkungan  Hidup  Indonesia  No.  12  Tahun  2010  Tentang  Pelaksanaan Pengendalian Pencemaran Udara.
Prawirowardoyo, S. (1996). Meteorologi . Penerbit ITB, Bandung. Soedomo, M. (1999). Pencemaran Udara . Penerbit ITB, Bandung. Tjasyono, B. (2008). Meteorologi Lapisan Batas, Penerbit ITB, Bandung.
Zhang,  J.,  Smith,  R.K.,  dan  Ma,  Y.  (2000).  Greenhouse  gases  and  other  airborne  pollutants  from  household stoves in China: a database for emission factor s. Atmospheric Environment 34 . 4537-4549.
Zhang, Q., Streets, D.G., Carmichael, G.R., He,  K.B., Huo, H., Kannari,  A., Klimont,  Z., Park, S., Reddy,  S., Fu, J.S., Chen, D., Duan, L., Lei, Y., Wang, L.T., dan Yao, Z.L.,  (2009): Asian Emissions in 2006 for the NASA INTEX-B Emission, Atmos. Chem. Phys . 9 . 5131–5153.
Zhao, B., Wang, P. dan Ma, Z.J. (2012): A High Resolution Emission Inventory of Primary Pollutants  for the Huabei region, China. Atmospheric Chemistry and Physics . 481-501.