Tugas Akhir
Study Model Prediksi Thunderstorm
ABSTRAK
Satu diantaranya cara untuk melakukan prakiraan cuaca adalah dengan
analisa sounding. Dengan analisa sounding dapat membantu kita dalam
melakukan prakiraan cuaca jangka pendek. Satu diantanya prakiraan yang bisa
kita lakukan dengan data sounding adalah prakiraan Thunderstorm.
Study ini menggunakan data rason, synop, dan didukung data lainnya,
dengan metode atau teori yang selama ini berlaku (metode Showalter-Indeks
(SI,), Lifted-Indeks(L-I) dan K-Indeks(K-I)). Dalam study ini penulis
menggunakan data rason di stasiun Juanda (sepuluh hari tiap bulannya) pada
tahun 2008 dan data synop untuk melihat besarnya persentase ketepatan dari
masing-masing metode tersebut ditiap bulan dan tiap musim (musim hujan,
musim transisi hujan-kemarau, musim kemarau dan musim transisi kemarauhujan).
Sesuai dengan hasil perhitungan dalam memprediksikan peluang
terjadinya thunderstorm di bandara Juanda 2008 (data yang digunakan 10 hari
tiap bulannya) dengan menggunakan metode K-Indeks, Showalter-Indeks dan
Lifted-Indeks kemudian dibandingkan dengan kejadian yang terjadi
dilapangan maka diperoleh kesimpulan bahwa pada musim hujan penggunaan
metode yang paling bagus adalah metode K-Indeks dengan persentase
ketepatannya adalah 73,3%, pada musim transisi hujan-kemarau penggunaan
metode yang paling bagus adalah metode Showalter-Indeks dengan
persentase ketepatannya adalah 80%, pada musim kemarau penggunaan
metode yang paling bagus adalah metode Lifted-Indeks dengan persentase
ketepatannya adalah 70% dan pada musim transisi kemarau-hujan penggunaan
metode yang paling bagus adalah metode K-Indeks dengan persentase
ketepatannya adalah 66,6%.
| 20101013.1 | has S 551.5 | My Library | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain