TAHAPAN ANALISIS GELOMBANG ROSSBY
1. Pemilihan Parameter Atmosferik yang Relevan
Identifikasi data yang dapat menunjukkan aktivitas gelombang tropis, seperti:
OLR (Outgoing Longwave Radiation) – sebagai indikator awan tinggi & konveksi.
Angin zonal & meridional (u & v) – terutama di lapisan 850 hPa dan 200 hPa.
Kelembapan spesifik (q) – lapisan 700–850 hPa untuk melihat suplai uap air.
Kecepatan vertikal (omega) – untuk mengetahui gerakan naik/turun udara.
Curah hujan (rainfall) – untuk verifikasi dampak nyata di permukaan.
2. Filtering Sinyal Gelombang Rossby
Gunakan metode bandpass filtering atau space–time spectral analysis untuk mengekstrak sinyal gelombang Rossby:
- FFT (Fast Fourier Transform) untuk Menyaring frekuensi gelombang tertentu (misal: 10–20 hari)
- Wheeler–Kiladis Diagram untuk Memisahkan spektrum gelombang tropis (Kelvin, Rossby, MRG, dll.)
- Empirical Orthogonal Function (EOF) untuk Mengidentifikasi mode dominan dalam variabilitas OLR/angin
3. Komposit dan Anomali
Buat peta komposit/anomali dari parameter cuaca berdasarkan fase gelombang Rossby:
- Komposit OLR negatif → fase konvektif (hujan meningkat)
- Komposit angin → pola sirkulasi konvergen/divergen
- Komposit omega → omega negatif (udara naik) menunjukkan konveksi kuat
4. Verifikasi dengan Curah Hujan dan Kejadian Lapangan
Bandingkan hasil analisis dengan:
- Data observasi hujan (stasiun BMKG, CHIRPS, TRMM/GPM)
- Kejadian banjir/tanah longsor
- Data indeks MJO/Kelvin untuk melihat interaksi
5. Analisis Interaksi Antar-Gelombang
Evaluasi sinergi antara:
- ER Wave + MJO
- ER Wave + Kelvin Wave
6. Validasi Statistik (Ini penting untuk mendukung kesimpulan ilmiah.)
Gunakan metode statistik seperti:
- Probabilitas hujan ekstrem
- Korelasi Pearson atau Spearman
- Signifikansi uji t antara hari aktif ER vs non-aktif
7. Data yang dibutuhkan
8. Software yang digunakan
[feedposts text="Baca Juga"/]
9. Contoh Script Python
# Contoh Script Python: Analisis Gelombang Rossby Ekuator (ER Wave)
# Fokus: OLR, u850, omega500
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import butter, filtfilt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
# 1. Fungsi bandpass filter (10–30 hari)
def bandpass_filter(data, dt, lowcut=1/30, highcut=1/10):
nyquist = 0.5 / dt
b, a = butter(N=4, Wn=[lowcut/nyquist, highcut/nyquist], btype='band')
return filtfilt(b, a, data, axis=0)
# 2. Load data NetCDF
# Gantilah path ini dengan file NetCDF asli
# Contoh: data_olr = xr.open_dataset('olr_2019.nc')
data_olr = xr.open_dataset('path_to_OLR_file.nc')
data_u850 = xr.open_dataset('path_to_U850_file.nc')
data_omega = xr.open_dataset('path_to_OMEGA_file.nc')
# 3. Subset wilayah Indonesia
lat_bounds = slice(-10, 10)
lon_bounds = slice(90, 140)
olr = data_olr['olr'].sel(lat=lat_bounds, lon=lon_bounds)
u850 = data_u850['u'].sel(level=850, lat=lat_bounds, lon=lon_bounds)
omega = data_omega['omega'].sel(level=500, lat=lat_bounds, lon=lon_bounds)
# 4. Hitung anomali harian dari climatologi
olr_anom = olr.groupby('time.dayofyear') - olr.groupby('time.dayofyear').mean('time')
# 5. Terapkan bandpass filter
dt = 1 # data harian
olr_bp = xr.apply_ufunc(bandpass_filter, olr_anom, kwargs={'dt': dt})
# 6. Visualisasi satu peta konvergensi dan OLR anomali
fig = plt.figure(figsize=(12,6))
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
olr_bp.isel(time=0).plot.contourf(ax=ax, levels=20, cmap='RdBu_r', transform=ccrs.PlateCarree())
ax.quiver(
u850.lon, u850.lat,
u850.isel(time=0), np.zeros_like(u850.isel(time=0)),
transform=ccrs.PlateCarree(), scale=100)
ax.coastlines(); ax.set_title('OLR Anomali dan Angin Zonal (u850)')
plt.show()
File Lengkapnya Disini