penerapan model wrf untuk prediksi awal musim hujan di indonesia

penerapan model wrf untuk prediksi awal musim hujan di indonesia

;Robi Muharsyah
clinical proteomics 2018 Vol. 17 pp. -
105
muharsyah2018jurnalpenerapan

Abstract

Selama ini model WRF telah digunakan di BMKG untuk prediksi hujan harian dalam skala jangka pendek (1-7 hari kedepan). Penggunaan data CFSv2 sebagai boundary condition atau inputan memungkinkan WRF untuk menghasilkan prediksi hujan harian dalam skala jangka panjang (1-6 bulan ke depan). Pada penelitian ini dipilih inisial data CFSv2 selama enam bulan berturut-turut dari Mei hingga Oktober 2014 untuk menghasilkan prediksi hujan 3 bulanan: JJA, JAS, ASO, SON, OND dan NDJ. Selanjutnya diperoleh prediksi hujan 24 dasarian (Jun I 2014 s.d Jan III 2015). Keluaran WRF diatur pada resolusi ~20 Km. Berdasarkan hal tersebut sebanyak 300 dari 342 ZOM dapat dibuat prediksi awal musim hujan 2014/15. Hasil verifikasi keluaran WRF terhadap data observasi menunjukan 148 ZOM (49.33%) SESUAI, 74 ZOM (24.67%) MAJU dan 78 ZOM (26%) MUNDUR. Persentase keluaran WRF untuk kategori SESUAI masih lebih rendah dari prediksi AMH 14/15 yang dibuat oleh BMKG yaitu sebesar 54%.

Citation

ID: 157898
Ref Key: muharsyah2018jurnalpenerapan
Use this key to autocite in SciMatic or Thesis Manager

References

Blockchain Verification

Account:
NFT Contract Address:
0x95644003c57E6F55A65596E3D9Eac6813e3566dA
Article ID:
157898
Unique Identifier:
10.31172/jmg.v17i3.329
Network:
Scimatic Chain (ID: 481)
Loading...
Blockchain Readiness Checklist
Authors
Abstract
Journal Name
Year
Title
5/5
Creates 1,000,000 NFT tokens for this article
Token Features:
  • ERC-1155 Standard NFT
  • 1 Million Supply per Article
  • Transferable via MetaMask
  • Permanent Blockchain Record
Blockchain QR Code
Scan with Saymatik Web3.0 Wallet

Saymatik Web3.0 Wallet