## PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL DOWNSCALING DI PULAU JAWA DENGAN PEMILIHAN PREDIKTOR BERDASARKAN TRANSPOR UAP AIR
Agus Safril 1 , Amhar Ulfiana 2
1 Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jl. Perhubungan I No 5 Pondok Betung, Tangerang Selatan, Banten 2 Balai Besar Wilayah IV Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jl. Abdurrahman Bassalamah No. 4 Makassar Sulawesi Selatan e-mail: agus.safril@stmkg.ac.id

## Abstrak
Pulau Jawa merupakan bagian dari Benua Maritim dengan karakteristik geografis yang terdiri dari pegunungan dan dataran rendah. Wilayah ini menjadi sentra produksi padi sehingga prediksi curah hujan penting dilakukan untuk dimanfaatkan para petani dalam mengambil kebijakan. Model sirkulasi global (GCM) digunakan dalam prediksi dinamis untuk mendapatkan informasi curah hujan satu bulan, namun resolusinya yang rendah menjadikan model  ini  tidak  dapat  digunakan  untuk memperoleh  informasi  dalam  skala kecil  sehingga  diperlukan  metode  statistical  downscaling.  Untuk  mendapatkan  akurasi yang  baik  diperlukan  prediktor  yang  terkait  dengan  curah  hujan  di  wilayah  Jawa. Pemilihan  lokasi  kotak  grid  prediktor  didasarkan  pada  kandungan  air  mampu  curah (precipitable  water)  di  daerah  prediksi  dan  transpor  uap  air  ke  wilayah  prediksi.  Hasil pemilihan  kotak  grid  terdiri  dari  Laut  Cina  Selatan,  sekitar  wilayah  Sumatera  dan Samudera Pasifik bagian barat. Pemilihan variabel prediktor dilakukan pada 8 parameter unsur cuaca, yaitu angin zonal dan meridional paras 850 dan 200 milibar, suhu udara paras  2-meter  dan  850  milibar,  tekanan  udara  pada  paras  permukaan  laut,  serta ketinggian  geopotensial  pada  paras  500  milibar.  Hasil  korelasi  prediktor  dan  prediktan menunjukkan  prediktor  terpilih  terdiri  dari  beberapa  variable  (multivariabel). Perbandingan  antara  hasil  prediksi  curah  hujan  model  dan  observasi  menunjukkan RMSE  (Root  Mean  Square  Error)  terkecil  pada  kombinasi  Laut  Cina  Selatan  dan Sumatera  diikuti  oleh  kombinasi  variabel  yang  lain.  Hasil  prediksi  juga  menunjukkan pola hujan prediksi mampu mengikuti pola monsunal dan antar tahunan (ENSO).
Kata kunci : Statistical Downscaling, prediktor, transpor uap air, dan curah hujan

## Abstract
Java is an island in the Maritime Continent which geographically consists of mountains and lowlands. This region is a center for rice production so that predictions of rainfall are important to be used by farmers in making policies. The global circulation model (GCM) is  used  in  dynamic  predictions  to  obtain  one-month  rainfall  information,  but  the  low resolution makes this model unable to be used to obtain information on a small scale, so statistical  downscaling  method  are  needed.  To  get  good  accuracy,  predictors  related  to rainfall  in  the  Jawa  region  are  needed.  The  selection  of  predictor  grid  box  locations  is based on the precipitable water content in the prediction area and the transport of water vapor to the predicted area. The results of grid box selection consist of the South China Sea, around the Sumatra region and the Western Pacific Ocean. The selection of predictor variables is carried out on 8 weather parameters, namely zonal and meridional winds at 850 and 200 millibars, air temperature at 2-meter and 850 millibars, sea level pressure, and  geopotential  height  at  500  millibars.  The  results  of  predictor  and  predictand correlation show that selected predictors consist of several variables (multivariable). The
Available at http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/geo e-ISSN: 2549–7057 | p-ISSN: 2085–8167
comparison  between  the  model  rainfall  prediction  results  and  observations  shows  the smallest RMSE(Root Mean Square Error) in the combination of the South China Sea and Sumatra followed  by  other  combinations  of  variables.  Prediction  results  also  show  that the  pattern  of  rain  predictions  is  able  to  follow  a  monsoonal  and  inter-annual  pattern (ENSO).
Keywords : Statistical downscaling, predictor, water vapour transport, dan precipitation

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  pertanian dan  Pulau  Jawa  merupakan  salah  satu wilayah sentra produksi padi di Indonesia.
Data statistik pada tahun 2015
menunjukkan  produksi    padi  yang  berasal dari Pulau Jawa sebesar  39,823,736  ton per tahun  dari  jumlah  produksi  nasional (75,397,840    ton)    atau  53%  dari  produksi secara nasional (Badan Pusat Statistik, 2019). Pada  sektor  pertanian,  informasi  hujan digunakan  untuk  pengambilan  keputusan, seperti  penentuan  awal  musim  tanam. Awal  musim  hujan  ditandai  dengan permulaan  angin  monsun  (Moron,  et  al., 2009). Informasi prediksi hujan yang akurat sangat dibutuhkan untuk menentukan pola tanam.  Namun,  prediksi  hujan  seringkali tidak  sesuai  dengan  nilai  observasi sehingga dapat mengurangi tingkat kepercayaan pengguna. Adanya perbedaan nilai  prediksi  dan  observasi  hujan  ini disebabkan  oleh  tingginya  variabilitas curah hujan di suatu wilayah.
Variabilitas  curah  hujan  di  Benua Maritim dipengaruhi oleh berbagai fenomena global dan regional tahunan dan antar-tahunan diantaranya monsun, El Nino Southern  Oscillation (ENSO), Indian  Ocean Dipole (Hendon,  2003;  Ashok,  et  al.,  2004; Athoillah,  et  al.,  2007  dan  Chang,  et  al., 2004),  La  Nina  (Nabilah,  et  al.,  2017), maupun pengaruh iklim lokal (Qian, 2008). Akibat  dari  fenomena  ini    curah  hujan meningkat  atau  menurun  jauh  dari normalnya  yang  menyebabkan    gangguan pada  bidang    pertanian.    Sebagai  contoh, variabilitas  curah  hujan  antar  tahunan  (El Nino)  menyebabkan  pengurangan  curah hujan  sehingga  mempengaruhi  produksi padi (Utami, et al., 2017).
Berdasarkan  kondisi  tersebut  maka perlu  dikembangkan  prediksi  curah  hujan yang  akurat.  Salah  satu  metode  prediksi hujan  bulanan    yang  digunakan    adalah dengan  model  numerik  yaitu  model sirkulasi  global (Global  Circulations  Model - GCM ) (Goly,  2014).  Model  ini  memiliki kelebihan
karena menggunakan pendekatan  kopel  atmosfer,  laut  dan daratan  (Hastenrath,  1994).  Dengan  model GCM  pola  variabilitas  curah  hujan  yang terjadi  dapat  ditangkap.  Hal  ini  karena menggunakan  masukan  kondisi  iklim terkini (initial condition). Di  sisi  lain,  model GCM  memiliki  kekurangan  yaitu  resolusi yang  rendah  menjadikan  model  ini  tidak dapat  memberikan  informasi  untuk  skala detail.  Oleh  karena  itu  diperlukan  metode statistical downscaling dengan menggunakan prediktor  dari  keluaran  model  numerik (GCM)  untuk  prediksi  skala  lokal  dengan memanfaatkan  model  statistik  (Juneng,  et al., 2010).
Hasil  akurasi  prediksi  model menggunakan statistical downscaling ditentukan  oleh  variabel  prediktor  yang digunakan  untuk  prediksi  (Masson  dan Baddour,  2008).  Variabel  prediktor  yang dipilih  harus  memiliki  kemampuan  untuk menangkap  sinyal  variabilitas  iklim  baik yang  berupa  variabilitas  tahunan  maupun antar  tahunan.  Model  prediksi  dengan metode statistical downscaling ini menggunakan  kotak  prediktor (grid  box) untuk  menentukan  area  prediktor  (Juneng, et  al.,  2009).  Pemilihan  wilayah  kotak  grid pada  wilayah  prediktor  didasarkan  pada keterkaitan  secara  fisis  atmosfer  antara variabel prediktor  terhadap curah hujan di wilayah prediksi (Tatli, et al., 2004 ). Model prediksi statistical downscaling menggunakan  berbagai    variabel  prediktor
dari  keluaran  GCM  yang  menyatakan keterkaitan    antara    karakteristik  fisis atmosfer  dengan    dengan  curah  hujan. Variabel prediktor yang terkait erat dengan curah  hujan  sebagai  contoh  adalah  suhu udara  pada  ketinggian  500  milibar  (T500), kelembaban  spesifik  pada  ketinggian  850 milibar  (Q850)    dan  angin  zonal    pada ketinggian  850 milibar (U850)  (Manzanas, 2017).  Penelitian  lain  di  wilayah  timur benua Afrika mempertimbangkan prediktor berdasarkan    pada  fenomena  sinoptik
(cuaca skala luas ) dan proses
termodinamika
yang
mempengaruhi wilayah    prediksi.  Dari  fenomena  tersebut didapatkan  juga  variabel  prediktor  angin zonal  (850  milibar ), kelembaban  spesifik dan suhu pada lapisan  500 milibar ( Nikulin, et  al.,  2018).  Prediktor  terpilih  juga didasarkan  pada  variabel  yang  dapat menangkap pola variabilitas antar tahunan (Osman dan Waleda, 2016)
Hasil  prediksi  curah  hujan  bulanan di  wilayah  pulau  Jawa  bagian  Barat  masih terdapat daerah dengan akurasi yang masih rendah terutama di pegunungan ( Apriyanal dan Lindawati,
2015). Berdasarkan penelitian  tersebut  untuk  mendapatkan akurasi  yang  lebih  baik  perlu  digunakan variabel  prediktor  keluaran  GCM  yang sesuai  untuk  Pulau  Jawa  yang  berada  di wilayah benua maritim.

## DATA DAN METODE Data
Lokasi  penelitian  adalah  wilayah Pulau Jawa  (Gambar 1). Pulau Jawa  terdiri dari  dataran  rendah  di  utara  dan  selatan dan  dataran  tinggi  di  bagian  tengah. Kondisi  geografis  ini  menjadikan  awan terkonsentrasi  di  wilayah  pegunungan akibat  hujan  orografis  yang  kuat  (Qian, 2008).
Gambar 1.  Lokasi penelitian wilayah Pulau Jawa
Data yang digunakan untuk penelitian terdiri dari dua, yaitu data curah hujan  sebagai  prediktan    (yang  diprediksi) dan  data  variabel  prediktor  keluaran  dari GCM  (untuk  memprediksi).  Data  hujan yang  digunakan  adalah  data  curah  hujan harian  tahun  1981-2005  dari  6  stasiun pengamatan  hujan  di  Pulau  Jawa  yang selanjutnya  diolah  menjadi  curah  hujan bulanan  yang  bersumber  dari  Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika dan
Stasiun  Klimatologi  BMKG  Malang  yang telah  divalidasi  oleh  Supari  (2014). Stasiun hujan  terpilih  mewakili  dataran  tinggi  dan dataran rendah di bagian barat, tengah, dan timur Pulau Jawa.
Data  variabel  prediktor  digunakan data hindcast (data  prediksi    pada  tahun- tahun  sebelumnya)    dan  merupakan sejumlah  anggota keluaran model prediksi numerik (ensemble) dari National Centers for Environmental  Prediction (NCEP),  Amerika
Available at http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/geo e-ISSN: 2549–7057 | p-ISSN: 2085–8167
Serikat  yang  dikumpulkan  oleh Asian Pacific  Economic  Cooperation  Climate  Center (APCC)  di  Busan,  Korea  Selatan.  Data variabel  prediktor    yang  digunakan meliputi  angin  zonal  paras  850  milibar (U850), angin meridional  paras 850 milibar (V850),  angin  zonal  paras  200  milibar (U200),  angin meridional paras 200 milibar (V200),  suhu  pada  paras  2  meter  (T2M), suhu  paras  850  milibar  (T850),    tekanan udara  pada  paras  permukaan  laut  (SLP) dan ketinggian geopotensial pada paras 500 milibar    (Z500).  Tiap  variabel  prediktor memiliki 15 anggota  keluaran model GCM. Selanjutnya dari 15 anggota keluaran GCM ini  dirata-ratakan  sehingga  diperoleh  nilai rata-rata dari  keluaran tersebut . Hasil  rata- rata  keluaran  model  ini  digunakan  sebagai input  untuk  prediksi  dengan  bantuan statistik (statistical downscaling).

## Metode
Model prediksi menggunakan metode downscaling dengan  statistik. Statistical downscaling dilakukan  untuk memenuhi kebutuhan informasi skala lokal hingga  5  kilometer.  Dengan  metode downscaling dapat diperoleh informasi iklim resolusi  tinggi  dari  GCM  yang  memiliki resolusi rendah (umumnya 150-300
kilometer).
Statistical  downscaling merupakan metode penurunan  skala  menggunakan metode  statistik.  Pemanfaatan  metode statistik  antara  lain  menggunakan  metode analisis  regresi,  jaringan  syaraf  tiruan (neural  network ),  dan  regresi.  Dengan metode  ini  keterhubungan  variabel  secara statistik digunakan untuk prediksi iklim ke depan.  Skema    model  prediksi statistical downscaling terdiri  atas    alur  seperti  yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pengembangan Model Prediksi Curah Hujan dengan Statistical Dowscaling
Pemilihan  kotak  grid  prediktor didasarkan  pada  analisis  kandungan  air mampu  curah  di  wilayah  prediktor  yang terkait  dengan  suhu  muka  laut  di  wilayah Nino 3.4. Hal ini karena  perubahan uap air
akibat  dinamika  suhu  di  Pasifik  Tengah mempengaruhi  curah  hujan  di  Benua Maritim  (Utami  dan  Hidayat,  2015). Wilayah  dengan  korelasi  tertinggi  dipilih sebagai  acuan  kotak  grid.  Selanjutnya
Variabel prediktor keluaran model GCM Pemilihan kotak grid prediktor SVD Pembangunan model prediksi Air mampu curah Transpor uap air
Nino 3.4
Variabel prediktor kotak grid terpilih Prediktan (curah hujan) Analisis korelasi ANFIS Verifikasi model Prediktor terpilih
pemilihan  kotak grid berdasarkan transpor uap air ke wilayah Pulau Jawa.
Dari  kotak  grid  terpilih  selanjutnya dilakukan  analisis  korelasi  antara  variabel prediktor  dengan  curah  hujan  pada  6  titik stasiun  hujan.  Analisis  korelasi    dilakukan dengan  SVD  matriks (Singular  Value Decomposition). Dari  hasil  analisis  korelasi tertinggi  diperoleh variabel  terbaik.
Variabel terpilih  digunakan sebagai variabel  bebas  ( independent  variable )  dalam model  prediksi  menggunakan  ANFIS (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System ). Hasil prediksi model kemudian dibandingkan dengan curah hujan observasi  untuk verifikasi model.
Variabel  prediktor  yang  dipilih terkait erat  dengan  curah hujan di stasiun pengamatan.  Variabel  yang  dibangun merupakan  hubungan  sebab  akibat  bahwa suhu,  tekanan  udara,  kelembaban  udara, dan  angin  sebagai  variabel  pembentuk curah  hujan.  Potensi  uap  air  yang  dibawa angin (water vapour transport) (Webster  dan Fasullo, 2003) menjadi faktor penentu curah hujan . Uap  air  yang  mengalir  ke  wilayah prediksi  menjadi  dasar  pemilihan  lokasi grid  pediktor  yang  dipilih.  Aliran  uap  air yang  menuju  wilayah  prediktor  menjadi dasar  bagi  pembentukan  awan  di  wilayah tersebut.  Potensi  ini  terutama  pada  musim hujan  (DJF)  di  mana  angin  Baratan membawa  dampak  musim  hujan  di wilayah Benua Maritim.
Pada  saat  monsun  Asia,  terjadi transpor  uap  air  yang  bergerak  dari Belahan  Bumi  Utara  ke  Belahan  Bumi Selatan pada bulan Desember, Januari, dan Februari  (DJF).    Pergerakan  uap  air  dapat diidentifikasi  dengan  transpor  uap  air vertikal (integrated  moisture  transport) dengan  mempertimbangkan  faktor  angin (Webster dan Fasullo, 2003):
∫ (1)
Keterangan:
Bq : Transpor uap air vertikal rata-rata
: Vektor kecepatan angin horizontal pada ketinggian z
Q  : Kelembapan spesifik pada ketinggian z

## Analisis korelasi
Analisis  korelasi  dilakukan  dari hasil  mode  paling  dominan  analisis  SVD (Singular Value Decomposition) dari  variabel bebas dan curah hujan  (dalam bentuk deret waktu).  SVD  bidang  kopel  (pasangan) digunakan  untuk  melakukan  analisis korelasi  antara  prediktor  dan  curah  hujan. Korelasi dilakukan antara variabel prediktor  dengan  curah  hujan  pada  skala titik  pengamatan  curah  hujan  di  6  titik stasiun. SVD adalah matriks persegi empat dari  matriks  diagonal.  Metode  ini mengidentifikasi pasangan-pasangan sepasang  kovariansi  dari  dua  bidang spasial,  tiap  pasangan  menjelaskan  fraksi kovariansi  dari  dua  bidang  tersebut (Bjornson dan Venegas, 1997).
Untuk  melaksanakan  metode  ini, matriks cross covariance disusun berdasarkan  waktu  dan  ruang  pada  data independen.  Kedua  matriks  tidak  harus segi  empat  dan  dapat  berbeda  dalam  hal poin  grid,  namun  waktu  dari  poin-poin grid  tersebut  harus  sama.  Dalam  SVD matriks  kovariansi  silang  menghasilkan dua  set  ortogonal  spasial  dari  vektor singular  dan  satu  set  nilai  singular  yang saling  terkait  pada  pasangan  vektor tersebut. Pasangan pola tersebut dinyatakan dengan nilai fraksi terbesar dari SCF (Square Covariance Fraction) antara  dua variabel. SCF dihitung untuk tiap pasangan koefisien  ekspansi  ke-i  untuk  tiap  variabel yang  merupakan  deret  waktu.  Korelasi antara  koefisien  ke-i  dari  dua  variabel menunjukkan kekuatan hubungan dua pola pasangan data tersebut.
Dengan  asumsi  S  dan  P  berpusat kepada  waktu,  rata-rata  waktu  S  dapat dihilangkan, dibentuk matriks kovarian:
C = S t P (2) Pada  kovariansi  matrik  yang  didapat selanjutnya dibentuk Singular Value
Decomposition (SVD),  diperoleh  matriks U , V dan diagonal L maka diperoleh:
C =  U L V T (3)
Available at http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/geo e-ISSN: 2549–7057 | p-ISSN: 2085–8167
X adalah   vektor singular matriks  kolom pada U dan vektor singular dari Y matriks dari  kolom V . Vektor singular merupakan matriks bujur sangkar dengan determinan. Kolom U sering  disebut  dengan  pola matriks    kiri    dan  kolom V pola    matriks kanan dan C merupakan  matriks kovarians.
Kandidat  variabel  bebas  yang mempunyai  kaitan  paling  erat  dengan curah hujan di daerah prediksi ditetapkan sebagai  variabel  bebas  untuk  membentuk persamaan regresi. Nilai korelasi dilambangkan dengan r dengan ketentuan nilai  r  tidak  lebih  dari  harga  (-1  ≤  r  ≤  1). Nilai  r  =  -1  berarti  korelasi  negatif sempurna,  nilai  0  artinya  tidak  ada korelasi    dan  r  =  1  korelasi  positif sempurna.  Variabel  terpilih  selanjutnya
digunakan untuk prediksi dengan prediktor  multi  variabel  dari  kombinasi wilayah prediktor.

## Regresi  Berganda  berbasis  Sistem  Cerdas (ANFIS)
Hasil  pemilihan  variabel  bebas pada  kotak  grid  yang  memiliki  korelasi tertinggi  digunakan  untuk  masukan prediksi  dengan Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System (ANFIS)  (Jang,  1993). Skema  prediksi  dengan  menggunakan ANFIS  seperti  pada  Gambar  3.    Langkah- langkah  inferensi fuzzy dimulai  dari fuzzifikasi,  pembentukan  aturan fuzzy berdasarkan  masukan  data  μA i (x), pembobotan  (w),  pembentukan  persamaan least  square  y ang  terbobot,  dan  keluaran akhir berupa curah hujan.
Gambar 3.   Struktur ANFIS dari  masukan, proses, hingga keluaran
Pada  Gambar  3    di  atas    dilakukan penentuan  fungsi  keanggotaan  (a,  b,  c) pada  persamaan  untuk  menghitung  bobot (w i ).    Langkah  ini  untuk  mengubah  data input menjadi  himpunan fuzzy untuk mendapatkan nilai bobot.  Secara lebih rinci struktur  ANFIS  sebagaimana  Gambar  3 terbagai pada beberapa layer:
Layer 1 , setiap node i  pada layer ini sebagai  sebuah  node  kotak  dengan  suatu fungsi node
= µ A 1 (x) (4)
dengan x adalah masukan terhadap node i dan  A i merupakan  label  bahasa  (besar, kecil,  tinggi,  rendah  dan  lain-lain)  yang diasosiasikan  dengan  fungsi  ini.  Biasanya
digunakan  µ A 1 (x) dengan bentuk  lonceng dengan nilai minimum 0 dan maksimum 1.
( ) *( ) + (5)
Layer 2 , tiap node di layer ini adalah sebuah node  lingkaran  dengan  label  yang merupakan  perkalian  antara  sinyal  datang dan  mengirimkan  dalam  bentuk  produk keluaran.
( ) ( ) (6)
Layer 3 , selanjutnya dari nilai bobot tersebut akan  digunakan  untuk  regresi  dengan metode  kuadrat  terkecil.  Tiap  node  dari layer  ini  adalah  sebuah  node  lingkaran
A 1
A 2 B 1 B 2 TT TT N N x M y layer 1 layer 2 layer 3 layer 4 layer 5
w 1 w 2 𝒘 2 𝒘 1 𝒘 1 f 1 𝒘 2 f 2 x y x y
dengan  label  N,  derajat  pengaktifan ternormalisasi
(7)
Layer 4 , menghitung koefisien regresi untuk mendapatkan  persamaan  regresi  dengan pembobotan setiap node i sebagai node segi empat dalam layer ini  yaitu :
( ) (8)
Layer 5, selanjutnya keempat persaman tadi digabungkan  kembali  untuk  mendapatkan persamaan  regresi  dengan  pembobotan fuzzy sehingga jumlah total sinyal  keluaran sebagai berikut.
∑ (9) Analisis Validasi Model Analisis
validasi
model
menggunakan  analisis  kuantifatif  dan kualitatif.  Analisis  kuantitatif  dengan melihat  kekuatan  hubungan  antara  hasil prediksi  dan  observasi  serta  selisih  antara curah  hujan  prediksi  dan  observasi    ( Root Mean  Square  Error) atau RMSE .  Kriteria prediksi  rendah  bila  lebih  kecil  dari  0,33, sedang  bila  0,33-0,66,  dan  kuat  bila  lebih dari  0,66.  Nilai  RMSE  bagus  bila  semakin mendekat  nol.  Nilai  RMSE  diperoleh dengan  menghitung  kuadrat  selisih  antara observasi  y k dan  prediksi  curah  hujan  o k
dan  m  adalah  jumlah  data  dengan persamaan (Wilks, 1995):
√∑ (       ) (10) Analisis kualitatif menggunakan analisis pola curah hujan dengan membandingkan pola curah hujan prediksi dengan  observasi  dengan  pola  monsun maupun ENSO. Prediksi curah hujan bagus apabila  dapat  mengikuti  pola  variabilitas curah  hujan  akibat  monsun  maupun  antar tahunan (ENSO).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kadar  Uap  Air  dan  Transpor  Uap  Air  di Wilayah Benua Maritim
Untuk  menentukan  lokasi  (kotak grid)  potensi  uap  air (precipitable  water) di benua  maritim,  pertimbangan  pertama menggunakan  analisis  potensi  air  mampu curah.  Wilayah  potensi  air  mampu  curah yang  terkait  dengan  pengaruh  variabilitas antar  tahunan  yang  menjadi  dasar pemilihan  lokasi  kotak  grid.  Pengaruh pertama  adalah  pengaruh  antar  tahunan (korelasi  Nino  3.4  dengan  curah  hujan  di wilayah  Indonesia).  Sumber  uap  air  yang terpengaruh ketika suhu permukaan laut di Nino  3.4  berubah.  Nino  3.4  (Gambar  4) merupakan wilayah indikator yang sensitif yang  mempengaruhi  wilayah  Indonesia secara telekoneksi.
Gambar 4. Wilayah Nino 3.4
(sumber: https://www.ncdc.noaa.gov/teleconnections/enso/indicators/sst/ )
Available at http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/geo e-ISSN: 2549–7057 | p-ISSN: 2085–8167
Pertimbangan  ini  dilakukan  karena wilayah  sumber  uap  air  yang  menjadi wilayah  potensi  kotak  grid  terpilih  karena ada  keterkaitan  erat  dengan  suhu  muka laut di wilayah Pasifik Tengah seperti pada Gambar  5.  Suhu  muka  laut  di  wilayah Pasifik  ini  mempengaruhi  karakteristik curah  hujan  di  wilayah  Benua  Maritim (Chang,  et  al.,  2004;  Tjasyono,  et  al.  2008). Selain  itu  suhu  muka  laut  lokal  di  sekitar pulau di Benua Maritim juga mempengaruhi  curah  hujan  (Lee,  2015). Precipitable  water ini  adalah  kandungan  air yang  berpotensi  menjadi  hujan  untuk
wilayah  dipengaruhi  oleh  ENSO.  Wilayah ini akan menjadi sumber uap air ke wilayah Jawa  yang  dibawa  oleh  angin  monsun. Wilayah tersebut dimulai dari Pasifik Barat, Laut  Cina  Selatan,  dan  Sumatera,  di  mana berkurang dan meningkatnya kadar uap air ini  akan  mempengaruhi  wilayah  Pulau Jawa. Pada saat ENSO, kandungan uap air berubah  menjadi  sedikit  dan  membawa dampak  musim  kering  yang  panjang  di Jawa.  Korelasi yang tinggi dengan sumber variabilitas (-0,60) di Laut Cina Selatan dan Pasifik  Barat  begitu  juga  dengan  wilayah perairan sekitar Sumatera (>0,60).
Gambar 5.  Korelasi Air Mampu Curah (precipitable water) dengan Suhu Muka Laut di Pasifik Tengah dan Lokasi Kotak Prediktor
Berdasarkan  kondisi  tersebut  maka diperlukan  faktor  yang  membawa  uap  air ke  wilayah  Benua  Maritim,  yaitu  transpor uap  air  oleh  angin  (Batubara,  2017). Pertimbangan  kedua  yaitu  pengaruh  yang kedua  adalah  wilayah  monsun.  Transpor uap air menunjukkan pasokan uap air (biru tua)  yang  menjadi  sumber  di  Pulau  Jawa adalah berasal dari Pasifik Barat (kotak grid 1),  Laut  Cina  Selatan  (kotak  grid  2),  Teluk Benggala  (kotak  grid  3),  sekitar  Pulau Sumatera  (kotak  grid  4),  dan  sekitar  Pulau
Jawa (kotak grid 5) seperti pada Gambar 5. Transpor  uap  air  pada  periode  DJF menunjukkan 300-400 kg/m det- 1 di Pasifik Barat  dan  Laut  Cina  Selatan  dan  200-300 kg/m det- 1 di perairan sekitar Sumatera. Dari  hasil  kedua  analisis  tersebut diperoleh  lokasi  kotak  grid  prediktor  lain yang  secara  fisis  dan  dinamika  atmosfer mempengaruhi  curah  hujan  di  Pulau  Jawa yang meliputi.
1. Pasifik  Barat (PBRT) (125°  BT- 150°  BT,
2,5° LU – 20° LU)
2. Laut  China  Selatan  (LCS)  (105°  BT-120°
BT, 2,5° LU – 20° LU)
3. Sumatera  (SMT)    dan  Samudera  Hindia bagian  Barat  (90°  BT-115°  BT,  7,5°  LS  – 7,5° LU).
Gambar 5. Transpor Uap Air di Wilayah Benua Maritim Pada Kotak Grid 1 (Laut Cina Selatan), Kotak grid 2 (Laut Cina Selatan), dan  Kotak Grid 3  (Sumatera dan Sekitarnya)

## Korelasi Prediktor dan Curah Hujan
Hasil
korelasi menunjukkan variabel  terpilih  prediktor  untuk  Pulau Jawa  terdiri  dari  beberapa  variabel (multivariabel).  Variabel  yang  paling dominan  adalah  U850,  T2M  diikuti  oleh variabel  prediktor  lainnya.  Hasil  korelasi antara variabel prediktor kotak grid 1 (Laut
Cina  Selatan)  dan  curah  hujan  di  Pulau Jawa  menunjukkan  umumnya  korelasi  di atas  0,5  (kuat)  (Tabel  1).  Hasil  variabel prediktor  dengan  nilai  korelasi  tertinggi selanjutnya  digunakan  sebagai  kandidat prediktor untuk input regresi.
Tabel 1. Korelasi Variabel Atmosfer Kotak Grid Laut Cina Selatan dan Curah Hujan
di Pulau Jawa No Variabel Jakarta  Bandung  Semarang Solo Lamongan  Jember 1 U850 0,60 0,55 0,65 0,73 0,71 0,76 2 V850 0,56 0,49 0,64 0,69 0,70 0,73 3 U200 0,56 0,56 0,50 0,65 0,68 0,63 4 V200 0,59 0,52 0,64 0,73 0,75 0,75 5 T2M 0,52 0,47 0,61 0,66 0,68 0,72 6 T850 0,47 0,42 0,57 0,59 0,60 0,65 7 SLP 0,55 0,56 0,60 0,69 0,66 0,73 8 Z500 0,35 0,39 0,33 0,45 0,49 0,38 Kor. Tertinggi 0,60 0,56 0,65 0,73 0,75 0,76 Terpilih U850 SLP U850 U850 V200 U850 Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Available at http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/geo e-ISSN: 2549–7057 | p-ISSN: 2085–8167
Hasil  korelasi  antara  variabel prediktor  kotak  grid  yang  lain  (Laut  Cina Selatan  dan  Sumatera)  dan  curah  hujan  di Pulau  Jawa  menunjukkan  umumnya  juga korelasi  di  atas  0,60  (kuat)  (Tabel  2). Variabel prediktor terpilih (korelasi tertinggi)  pada  umumnya  bervariasi
(multivariabel)  dengan  variabel  U850  yang dominan. Karakteristik curah hujan penjelasan  mengapa U850  dominan  karena dari analisis spasial menujukkan pola U850 terkait  erat  dengan  suhu  muka  laut  di Pasifik  Tengah  sebagaimana  pada  Gambar 6.
Tabel 2.  Prediktor dengan Nilai Korelasi Tertinggi Antara Variabel Prediktor dan Curah
Hujan (diurutkan Pasifik Barat, Laut Cina Selatan dan Sumatera) No Kotak Grid Kor./var  Jakarta  Bandung  Semarang Solo  Lamongan  Jember 1 Sumatera Korelasi 0,62 0,57 0,69 0,77 0,76 0,79 Variabel U200 SLP SLP SLP SLP SLP 2 LCS Korelasi 0,62 0,61 0,77 0,76 0,70 0,72 Variabel U850 SLP U850 U850 U850 U850 3 Pasifik Barat Korelasi 0,60 0,52 0,60 0,70 0,69 0,70 Variabel U850 T2M U850 U850 U850 U850 Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Gambar 6. Korelasi  Angin Zonal (U850) Observasi dengan Suhu Muka Laut di Pasifik Tengah
Kombinasi  Kotak  Grid  Prediktor  ( Grid
Box )
Kombinasi kotak
grid ini menggambarkan  uap  air  yang  masuk  ke wilayah Jawa. Kombinasi kotak grid sekitar Laut  Cina  Selatan  dan  kotak  grid  wilayah Sumatera  yang  memberikan  pasokan  uap air  ke  wilayah  Pulau  Jawa.  Begitu  juga dengan  kombinasi  yang  lain  kotak  grid
wilayah  Pasifik  Barat  dan  kotak  grid wilayah  Laut  Cina  Selatan  dan  seterusnya. Laut  Cina  Selatan  dan  Pulau  Sumatera sebagai  wilayah  yang  paling  dekat  sumber uap  air  di  wilayah  Jawa.  Kombinasi  kotak grid  prediktor  ketiga  wilayah  tersebut disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kombinasi Kotak Grid Prediktor No Kombinasi Kotak Grid 1 Laut Cina Selatan – Sumatera 2 Pasifik Barat -  Laut Cina Selatan 3 Pasifik Barat – Sumatera Sumber: Hasil Penelitian (2018)

## Validasi Model Prediksi Curah Hujan
Analisis Korelasi dan RMSE
Hasil  analisis  korelasi  antara  hasil prediksi  dan  curah  hujan  observasi menunjukkan umumnya relatif kuat (>0,66). Kemampuan  prediksi  dengan  kategori sedang  ditunjukkan  oleh  wilayah  Jakarta. Nilai  RMSE  untuk  kombinasi  kotak  grid Laut  Cina  Selatan  dan  sekitar  Pulau Sumatera  menunjukkan  RMSE  yang  lebih kecil.  Hal  ini  menunjukkan  kemampuan prediktor  untuk  wilayah  ini,  transpor  uap air  yang  memiliki  hubungan  erat  dengan curah  hujan  di  wilayah  prediksi  sehingga mempunyai  akurasi  yang  lebih  tinggi (Tabel 4).

## Pola Curah Hujan
Pada analisis pola, pola curah hujan prediksi  dibandingkan  dengan  pola  hujan observasi.  Pola  dibandingkan  pada  saat terjadinya  monsun  maupun  ENSO.  Pada awal  tahun  2003  El  Nino  terjadi  dengan kategori  lemah.  Nilai  indeks  El  Nino  pada awal  hingga  Agustus  menunjukkan  nilai positif  (>0,5)  dan  La  Nina  pada  akhir  2003 seperti  pada  Gambar  7.  Adapun  pola  lain adalah  pola  musiman  (monsun)  (Aldrian dan Susanto 2003; Chang, et al., 2004).
Tabel 4. Analisis Kemampuan Prediksi dengan Nilai RMSE dan Korelasi (r) dengan Data Independen 2003-2005 Pada Kombinasi Kotak Grid
No Kombinasi Kotak Grid Jakarta  Bandung  Semarang Solo Lamongan Jember 1 Laut Cina Selatan – Sumatera RMSE 86 57 77 110 43 78 R 0,49 0,66 0,68 0,69 0,84 0,81 2 Pasifik Barat - Laut Cina Selatan RMSE 88 59 75 115 44 81 R 0,46 0,65 0,73 0,64 0,84 0,81 3 Pasifik Barat – Sumatera RMSE 86 61 78 115 43 79 R 0,52 0,64 0,68 0,64 0,84 0,80 RMSE Terkecil 86 57 75 110 43 78
Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Available at http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/geo e-ISSN: 2549–7057 | p-ISSN: 2085–8167
Secara  umum,  curah  hujan  dapat memperlihatkan  pola  monsun,  dimana curah hujan rendah umumnya terjadi pada awal  Mei  hingga  September  dan  curah hujan  tinggi  pada  November  hingga
Februari-Maret.  Wilayah  yang  mewakili bagian  barat  Pulau  Jawa  yaitu  Jakarta  dan Bandung menunjukkan hasil prediksi curah hujan  yang  polanya  dapat  mengikuti  pola curah hujan observasi (Gambar 8).
Jakarta Bandung
Gambar 8. Perbandingan Hasil Prediksi Curah Hujan dan Curah Hujan Observasi di Pulau
Jawa Bagian Barat (Jakarta dan Bandung) Seperti  halnya  Jawa  bagian  Barat,
wilayah  pantai  utara)  Semarang  dan pegunungan (Surakarta) juga menunjukkan hasil curah hujan prediksi dapat mengikuti
pola curah hujan obsevasi. Pada kejadian El Nino  2003-2004,  pola  antar  tahunan  juga dapat  diikuti  oleh  curah  hujan  observasi seperti pada Gambar 9.
Semarang Solo Gambar 9. Perbandingan Hasil Prediksi Curah Hujan dan Curah Hujan Observasi di Pulau Jawa bagian Tengah (Semarang dan Solo) Pada  wilayah  yang  mewakili  Jawa bagian  Timur  (Lamongan  dan  Jember)
prediksi curah hujan juga dapat menunjukkan pola monsun. Pada
variabilitas  antara  tahunan  (El  Nino)  pola
prediksi  dapat  mengikuti  pola  hujan observasi  dengan  curah  hujan  umumnya <50  milimeter/bulan  seperti  pada  Gambar 10.
Lamongan Jember Gambar 10. Perbandingan Hasil Prediksi Curah Hujan dan Curah Hujan Observasi di Pulau Jawa Bagian Timur (Lamongan dan Jember)

## Diskusi
Karakteristik  fisis  atmosfer  yang terkait  erat  dengan  wilayah  prediksi menjadi  dasar  pemilihan  kotak  grid prediktor.  Pemilihan  ini  berasal  dari  kotak grid di luar wilayah prediksi. Karakteristik pergerakan  uap  air  ke  wilayah  prediksi menjadi  dasar  utama  pemilihan  prediktor. Keterkaitan ini diperoleh dari uap air lokal di  wilayah  terdekat  dengan  Pulau  Jawa. Lokasi  yang  dekat  dengan  wilayah  ini memberikan  suplai  uap  air  internal  ke wilayah  prediksi.  Adapun  sumber  uap  air dari  eksternal  diperoleh  dari  transpor  uap air  dari  sekitar  Samudera  Hindia  (Pulau Sumatera),  Laut  Cina  Selatan,  dan  Pasifik Barat  Filipina.  Kombinasi  sumber  uap  air eksternal  ini  menjadikan  wilayah  kotak prediktor  memiliki  korelasi  yang  erat dengan curah hujan di daerah Jawa.
Ketiga  wilayah  ini  memiliki  kaitan erat  dengan  suhu  muka  laut  di  wilayah Samudera  Pasifik  bagian  tengah.  Hal  ini juga  mempengaruhi  anomali  transfer  uap air  ke  wilayah  Jawa  akibat  melemahnya sirkulasi Walker akibat  pengaruh  ENSO. Beberapa  parameter  yang  dominan  adalah angin  zonal  pada  850  milibar  (U850). Kondisi  ini  disebabkan  pengaruh  monsun yang  kuat  ke  wilayah  Pulau  Jawa  pada bulan  DJF  (Desember-Januari-Februari) dengan  menguatnya  angin  Baratan  yang banyak membawa uap air.
Hasil  prediksi  menunjukkan  pola hujan prediksi dari model dapat menangkap  pola  hujan  maksimum  dan
minimum  kecuali  Bandung.  Fenomena global yang berpengaruh dapat dilihat dari kemampuan  model  yang  mempunyai korelasi yang kuat (>0,66). Bandung sebagai wilayah  yang  dikelilingi  oleh  pegunungan menjadikan  wilayah  ini  dipengaruhi  oleh karakteristik  lokal.  Angin  lembah  dan gunung  diduga  menjadikan  wilayah  ini memiliki  variabilitas  curah  hujan  yang tinggi dibandingkan dengan daerah lain di pulau  Jawa.      Variabel  prediktor  lokal dalam hal ini diperlukan untuk meningkatkan  kemampuan  prediksi  di wilayah Bandung.

## KESIMPULAN
Pemilihan  wilayah  kotak  grid prediktor  berdasar  air  mampu  curah  dan transpor  uap  air  memberikan  kaitan  yang erat  antara  variabel  prediktor  dan  curah hujan  di  di  daerah  Jawa  sehingga  layak digunakan sebagai kandidat prediktor. Dari gabungan  kombinasi  kotak  grid  prediktor wilayah Laut Cina Selatan - Pulau Sumatera dan  dengan  wilayah  prediksi  mempunyai akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  kotak  grid  yang  letaknya  jauh (Pasifik Barat), ditunjukkan oleh nilai RMSE yang  lebih  kecil.  Kemampuan  prediksi curah  hujan  di  wilayah  pantai  utara  dan pegunungan  dengan  tingkat  korelasi  yang tinggi  dan  RMSE  yang  rendah  untuk wilayah  Jawa  bagian  Barat-Tengah  dan Timur.  Secara  spasial  hasil  prediksi  di bagian  pegunungan  dan  dataran  rendah menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan
Available at http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/geo e-ISSN: 2549–7057 | p-ISSN: 2085–8167
korelasi  di  atas  0,6,  kecuali  Jakarta  di  atas 0,5.  Selanjutnya  secara  temporal,  analisis hasil  curah  hujan  prediksi  dengan  curah hujan  observasi  dapat  menangkap  pola monsun dan El Nino.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian,  E.  dan  Susanto,  R.  D.  (2003).
Identification  of  Three  Dominant  Rainfall Regions  within  Indonesia  and  Their Relationship  to  Sea  Surface  Temperature. Int. J. Climatol., 23, 1435-1452.
Apriyanal.  Y.    dan  Lindawati.  (2015), Aplikasi Model Prediksi Curah Hujan Pada  Dua  Sentra  Produksi  Padi  Di Jawa  Barat,  Informatika  Pertanian, Vol. 24,  No.2,  149 – 156.
Ashok,  K.,  Zhaoyong,  Saji,  N.H  dan Yamagata,  T.  (2004). Individual  and Combined  Influences  of  ENSO  and  the Indian  Ocean  Dipole  on  the  Indian Summer Monsoon . Journal Of Climate , 17, 3141-3155.
Athoillah,  I.,  Sibarani,  R.  M.,  Doloksaribu, D.  E.  (2017). Analisis  Spasial  El  Nino Kuat  Tahun  2015  dan  La  Nina  Lemah Tahun  2016  (Pengaruhnya  terhadap Kelembapan,  Angin  dan  Curah  Hujan  di Indonesia.    Jurnal  Sains  &  Teknologi Modifikasi Cuaca , 18(1), 33 – 41.
BPS,    Badan  Pusat  Statistik  (2019). https://www.bps.go.id/linkTableDina mis/view/id/865  [17 Januari 2019]
Batubara,  P.N.B.  (2017),, The  Impact  Of Meridonal Wind To Themoisture Transport  And  Weather  Formation  In West  Indonesia  On  February Prosiding
Seminar  Nasional  Fisika  Vol  VI, Oktober p-ISSN:  2339-0654,  e-ISSN: 2476-9398, DOI:doi.org/10.21009/03.SNF2017.02. EPA.06
Björnsson,  H.  dan  Venegas,  S.  A.  (1997). A Manual  for  EOF  and  SVD  Analyses  of Climatic Data . Montreal: Department of Atmospheric and Oceanic Sciences and
Centre for Climate and Global Change Research, Mc Gill University) p 23
Chang, C.P., McBride, J., dan Liu, C. (2004), Annual  Cycle  of  Southeast  Asia-Maritim Continent  Rainfall  and  the  Asymmetric Monson Transition. Journal of Climate , 18, 287-301.
Chang,  C.  P.,  Wang,  Z.,  Ju,  J.,  dan  Li,  T.
(2004). On  The  Relationship  between Western  Maritim  Continent  Monsoon Rainfall  and  ENSO  during  Northern Winter. Journal of Climate, 17, 665-672.
Goly, A. (2014). Development and Evaluation of  Statistical  Downscaling  Models  for Monthly Precipitation , Earth Interactions.  Volume 18,  Paper No. 18,
Page 1
Hastenrath.  (1994). Recent  Advances  in Tropical  Climate  Prediction.  Journal  Of
Climate , 8, 1519-1532.
Hendon. (2003). Indonesian Rainfall
Variability:  Impacts  of  ENSO  and  Local Air-Sea Interaction. Journal of Climate , 16, 1775-1789.
Jang, J.S.R. (1993). ANFIS: Adaptive-Network- Basec  Fuzzy  Inference  System.  IEEE Transactions  of  Sytems,  Man,  and Cybernetic , 23(3), 1993.
Juneng, L., Tangang, F. T., Kang, H., Lee, W. J.  dan  Seng,  Y.  K.  (2010). Statistical Downscaling Forecasts for Winter Monsoon Precipitation in Malaysia, Using
Multimodel Output Variables. J. Clim., 23,
17-27.
Lee,  H.S.  (2015). “ General Rainfall Patterns in  Indonesia  and  the  Potential  Impacts  of Local Seas on Rainfall Intensity”, Water, 7, p  1751-1768;    doi:10.3390/w7041751,    I SSN 2073-4441
Manzanas, R. (2017). Assessing the suitability of  statistical  downscaling  approaches  for seasonal forecasting in Senegal
Atmospheric  Science  Letters  Atmos.  Sci. Let. 18: 381–386,  DOI: 10.1002/asl.767
Moron,  V.,  Robertson,  A.  W.,  dan  Boer,  R.
(2009). Spatial  Coherence  and  Seasonal Predictability  of  Monsoon  Onset  over Indonesia. Journal of Climate , 22, 840-850.
Masson,  J.  S.  dan    Baddour  O.  (2008). Statistical Modeling, Seasonal Climate  : Forecasting    and  Managing
Risk, 163-200
Osman,  Y.  Z.,    dan    Waleda  E.  A.  (2016).
Improving  Accuracy  of  Dowscaling Rainfall  by  Combining  Prediction  of Different  Statistical  Downscale  Model, Water science, 30,  61-75
Nabilah,  F.,  Prasetyo,  Y.,    dan  Sukmono.
(2017). Analisis  Pengaruh  Fenomena  El Nino Dan La Nina Terhadap Curah Hujan Tahun  1998 – 2016  menggunakan Indikator Oni (Oceanic Nino Index) (Studi Kasus  :  Provinsi  Jawa  Barat), Jurnal Geodesi Universitas Diponegoro.
Nikulin,  G.,  Asharaf,  S.,    Magariñoc,  M.E, Calmantie,  S.,    Cardosod,  R.  M., Bhendg,  J.,    Fernándezc,  J.,    Fríasc,  M. D.,  Fröhlichb, K.,  Frühb, B. , Garcíac, S. H.,  Manzanasf, R.,  Gutiérrezf, J. M, Hanssona,  U.,    Kolaxa,  M.,  Linigerg, M.A.,  Soaresd,  P.  M.  M,    Spirigg,  C., Tomed,  R.,  Klaus  Wysera  K.  (2018). Dynamical and statistical downscaling of a global seasonal hindcast in eastern Africa , Climate Services, 9,  72–85
Qian, J. H. (2008). Why Precipitation is Mostly Concentrated over Islands in the Maritime Continent.  Journal  of  the  Atmospheric Sciences , 65b, 1428-1441.
Supari.  (2014). Spatiotemporal  Characteristics of  Extreme  Rainfall  Events  Over  Java Island,  Indonesia  (Case:  East  Java Province) ,Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada.
Tatli Hasan,  Dalfes, H. Nu¨ Zhet B. Mentes, dan  S¸  Sibel  A.  (2004): Statistical
Downscaling  Method  For  Monthly  Total Precipitation  Over  Turkey,    International Journal  of Climatolology,  24: 161 – 180.
Tjasyono,  B.  H.  K.,  Lubis,  A.,  Junaeni,  I., Ruminta dan Harijono, S. W. B. (2008). Dampak  Variasi  Temperatur  Samudera Pasifik  dan  Hindia  Ekuatorial  Terhadap Curah  Hujan  di  Indonesia. Jurnal  Sains Dirgantara, 5, 83-95.
Utami,  A.W,  Jamhari,  dan    Hardyastuti,  S.
(2017). El Nino, La Nina, dan Penawaran Pangan di Jawa, Indonesia Jurnal Ekonomi Pembangunan , 12(2), 257-271.
Utami,  M.  N.  R.  dan  Hidayat,  R.  (2015). Influences of IOD and ENSO to Indonesia Rainfall  Variability:  Role  of  Atmosphere- Ocean  Interaction  in  the  Indo-Pacific
Sector . The 2nd International Symposium  on  LAPAN-IPB  Satellite for  Food  Security  and  Environmental
Monitoring  LISAT-FSEM,  Procedia Environmental  Sciences  33,    196  –  203, 2016
Webster  dan  Fasullo,  (2003) .  Encyclopedia Atmospheri Science pp 1375-1376.