Ebook USLE (Walter H. Wischmeier and Dwight D. Smith)

Bagi para pencinta Tanah atau mungkin lebih senang di sebut Soilers, ada kabar gembira buat para Soilers ini. setelah lama mencari-cari dan mengubek-ubek dunia maya yang sangat luas ini akhir didapatkan juga mbahnya buku untuk prediksi erosi. ya bukunya si mbah eyang Walter H. Wischmeier dan Dwight D. Smith, buku yang selalu menjadi patokan para peneliti yang memprediksi erosi menggunakan metode USLE (Universal Soil Loss Equation). Buku yang melegenda tersebut berjudul “Predicting rainfall erosion losses – A guide to conservation planning”.

seperti yang sudah disebutkan disini, Metode USLE (Universal Soil Loss Equation) merupakan metode yang umum digunakan untuk memperediksi laju erosi. Selain sederhana, metode ini juga sangat baik diterapkan di daerah-daerah yang faktor utama penyebab erosinya adalah hujan dan aliran permukaan. Wischmeier mengatakan bahwa metode USLE didesain untuk digunakan memprediksi kehilangan tanah yang dihasilkan oleh erosi dan diendapkan pada segmen lereng bukan pada hulu DAS, selain itu juga didesain untuk memprediksi rata-rata jumlah erosi dalam waktu yang panjang.

Gas Metan (Methane Gas): Masa Hidup dan Sumbernya

Selain gas CO2, gas metan merupakan gas yang sangat penting dalam hubungannya sebagai gas rumah kaca (GRK). Gas ini mampu memerangkap panas 21 kali lebih kuat dibandingkan dengan gas CO2 (nilai GWP – The Greenhouse Warming Potential – gas metan adalah 21, CO2 nilai GWPnya 1 sedangkan NO2 nilai GWPnya adalah 310) (Hardy, 2003), akan tetapi masa hidup gas ini di atmosfer cukup pendek yaitu 7,9 tahun dan bila kita bandingkan dengan gas CO2 yang mencapai 50-200 tahun, NO2 adalah 120 tahun, CFC-11 adalah 50 tahun, dan CFC-12 adalah 102 tahun (Lelieveld et al., 1998; Hardy, 2003).

Gas metan diproduksi oleh mikrobia dalam keadaan anaerob. Secara alamiah lahan gambut, rawa dan sediment di daerah pantai merupakan sumber utama dari gas metan di atmosfer (Hardy, 2003), akan tetapi manusia juga berperan penting terhadap peningkatan gas metan di atmosfer, terutama sejak jaman pra industri yaitu melalui kegiatan-kegiatan peternakan, pertanian padi sawah, sampah, pembakaran batubara dan penggunaan minyak bumi.

Peta RBI Kota Padang Skala 1:10.000 Dari BAKOSURTANAL (format file: png)

Sebagai salah satu instutusi yang bergerak pada bidang pemetaan, BAKOSURTANAL telah mengupluad peta-peta rupabumi skala 1:10.000 untuk kepentingan penanganan gempa yang terjadi di Sumatera Barat… salut untuk bakosurtanal atas partisipasinya tersebut. peta-pata ini sangat bermanfaat sekali bagi para sukarelawan pasca gempa maupun keluarga korban gempa yang ingin tau peta Kota Padang dan sekitarnya. apalagi peta ini cukup detail dengan skala 1:10.000.

File2 tersebut bisa didownload di www.bakosurtanal.go.id yang tautannya juga saya simpan di sini. klik gambar untuk mendapatkan file pngnya. semoga bermanfaat untuk semua…

Kenapa banyak Indeks Vegetasi menggunakan panjang gelombang merah dan infra merah dekat? (1)

Yang paling penting dari data penginderaan jauh (PJ) adalah adanya resolusi atau tingkat kepekaan sensor (alat perekam objek) terhadap tingkat pemisahan objek dipermukaan bumi. Ada 4 jenis resolusi yaitu resolusi spasial yang berhubungan dengan besar pixel/pemisahan objek terkecil, resolusi spektral berhubungan dengan pemisahan objek berdasarkan panjang gelombang, resolusi temporal berhubungan dengan pemisahan objek berdasarkan waktu dan resolusi radiometrik yang berhubungan dengan pemisahan objek berdasarkan kekuatan sinyal. Karena kita berbicara tentang indeks vegetasi, maka yang difokuskan adalah tentang resolusi spektralnya.

Indeks vegetasi merupakan suatu persamaan matematik sederhana (sebagian besar ) yang menggabungkan beberapa band atau saluran panjang gelombang yang menghasikan satu data baru yang diasumsikan sebagai suatu nilai indeks yaitu indeks vegetasi. Kenapa dibilang “asumsi”? karena nilai indeks ini akan berbeda2 bila mengunakan persamaan indeks vegetasi yang berbeda2 pula.

Studi Tentang Proses pertukaran CO2 dan Interaksinya antara Atmosfer dan Lautan Menggunakan Citra ALOS/PALSAR

STUDY OF AIR-SEA INTERACTION AND CO₂ EXCHANGE PROCESS BETWEEN THE ATMOSPHERE AND OCEAN USING ALOS/PALSAR
(Study Cases of Wind Wave Bubbling Process in Badung and Lombok Straits)

Ni Wayan Ekayanti, Takahiro Osawa, I Wayan Kasa, and A. Rahman As-syakur

ABSTRAK

Peningkatan CO₂ di atmosfer yang berpotensi menghasilkan pemanasan global telah menjadi perhatian bagi kehidupan manusia. Lautan mengandung lima puluh kali lebih besar CO₂ daripada atmosfer dan menjadi penyangga yang membatasi konsentrasi CO₂ dalam atmosfer. CO₂ mengalami perubahan secara terus menerus antara udara-lautan dan konsentrasi CO₂ di dalam laut dikendalikan oleh parameter fisika, kimia, dan biologi. Perubahan konsentrasi CO₂ antara udara-lautan dapat ditentukan dari interaksi gas dan perbedaan konsentrasi CO₂ antara udara-lautan. Perubahan CO₂ antara udara-lautan dapat dikaji dari studi kecepatan angin, koefisien gesekan kecepatan angin yang diperoleh dari satelit ALOS/PALSAR di daerah Selat Badung dan Selat Lombok, salinitas, dan juga dengan SST yang diperoleh dari satelit MODIS. Hasil analisis menunjukkan bahwa koefisien perubahan CO₂, perbedaan tekanan CO₂ antara udara-lautan, dan CO₂ flux antara udara-lautan secara berturut-turut adalah 0.303±0.006 (rata-rata ± standar deviasi) (mol m^-2 month^-1µatm^-1), 17.94±10.79 μatm, and 5.35±3.26 (mol m^-2 month^-1), dengan nilai maksimum dan minimum dari koefisien perubahan CO₂ secara berturut-turut terjadi pada bulan Agustus dan Februari.

Kata kunci: CO₂ flux, koefisien pertukaran CO₂, perbedaan tekanan CO₂, suhu permukaan laut (SST).

KONTRIBUSI MANUSIA TERHADAP PERUBAHAN IKLIM DAN LINGKUNGAN

Berdasarkan laporan IPCC tahun 2007 kemungkinan manusia yang menyebabkan terjadinya perubahan iklim adalah sebesar 90%, keadaan ini lebih tinggi dari laporan terakhir dari IPCC pada tahun 2001 dimana kemungkinan manusia sebagai penyebab perubahan iklim adalah sebesar 60%. Laporan tersebut juga mengungkapkan bahwa penyebab utama terjadinya peningkatan Gas Rumah Kaca (GRK) seperti peningkatan gas Carbon Dioksida yang disebabkan oleh penggunaan bahan bakar fosil dan perubahan penggunaan dari lahan hutan menjadi lahan yang bernilai ekonomi seperti pemukiman dan perkebunan, sedangkan peningkatan gas metan dan gas dinitrogen oksida disebabkan oleh aktivitas pertanian.

Akan tetapi selain merupakan penyebab perubahan iklim, manusia juga merupakan mahluk yang berusaha menghambat perubahan iklim tersebut.

Laporan dan Kumpulan Data SLHD Kota Denpasar 2008

Status Lingkungan Hidup merupakan suatu gambaran umum mengenai kondisi lingkungan yang menjabarkan segala aktifitas manusia/masyarakat dalam mengelola lingkungan yang akan berpengaruh terhadap lingkungan sosial, ekonomi, dan kesehatan. Status Lingkungan Hidup juga bermanfaat dalam meminimalkan dampak yang terjadi akibat bencana lingkungan karena Status Lingkungan Hidup memberikan informasi tentang trend-trend kondisi lingkungan daerah yang bersangkutan. secara umum tujuan penyusunan Laporan dan Basis Data status lingkungan hidup adalah : tersusunnya sebuah dokumen tentang status kondisi lingkungan hidup sebagai pedoman dan acuan bagi pemerintah daerah dan semua pihak yang berkepentingan dalam rangka merumuskan kebijakan dan program pengelolaan dan pengendalian lingkungan; tercapainya kondisi lingkungan yang baik di setiap wilayah di Kabupaten/kota dan dapat tetap terpelihara dan terjaga dengan baik, sehingga timbulnya bahaya pencemaran lingkungan baik di dalam maupun luar negeri dapat diminimalisasi sekecil mungkin; teridentifikasi dan terinventarisasinya karakteristik komponen lingkungan hidup, sebagai bahan monitoring; dan untuk menciptakan sistem pembangunan yang berwawasan lingkungan.

Laporan dan Kumpulan Data Status Lingkungan Hidup Kota Denpasar Tahun 2008 Bisa di Download pada Link di berikut

Hati-hati kemungkinan adanya El Nino dan kemarau panjang tahun ini

Berdasarkan prediksi pada anomaly iklim El Nino dan La Nina bulan Februari 2009 oleh The International Research Institute for Climate and Society pada bulan juni ini diperkirakan anomali suhu permukaan laut samudera pasifik (Nino 3.4) akan berada di atas 0 (nol) derajat, dan keadaan itu benar2 terjadi pada bulan juni ini. Dan diperkirakan akan terus meningkat sampai pada bulan Oktober 2009. meningkatnya suhu permukaan laut di kawasan Nino 3.4 menggambarkan terjadinya kondisi El Nino untuk daerah sekitarnya. Dan untuk Indonesia, kejadian El Nino akan mengakibatkan kemarau yang berkepanjangan, kegagalan panen, hutan yang terbakar dan juga kekurangan pangan.

Hasil-hasil model prediksi tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah. Dan semoga kita bisa merencanakan apa yang harus dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut sehingga kerugiannya tidak terlalu besar. Misalnya dengan menyetok kebutuhan pokok seperti beras, merencanakan penanaman tanaman yg tahan kekeringan seperti jagung dan kedelai, serta berusaha menghemat air

Cara Instal ILWIS 3.6

1. bikin folder baru bernama “ilwisfree” di C:\program files\ atau bila mau disimpan di Drive selain C, maka bikin folder “ilwisfree” di drive yang dinginkan, seperti  C:\program files\ilwisfree atau D:\ilwisfree

2. ektrak file zip hasil download di dalam folder yang baru dibikin

3. instal setup.exe

4. di start menu akan muncul ILWIS 3.6

5. ILWIS 3.6 sekarang dah bisa dijalankan

Klo mau Download ILWIS 3.6nya

ANALISIS INDEKS VEGETASI MENGGUNAKAN CITRA ALOS/AVNIR-2 DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI (SIG)

ANALISIS INDEKS VEGETASI MENGGUNAKAN CITRA ALOS/AVNIR-2 DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI (SIG) UNTUK EVALUASI TATA RUANG KOTA DENPASAR

A. Rahman As-syakur dan I.W. Sandi Adnyana

Abstract

High population density is the main factor in environmental problems, where the high speed of human growth caused the vegetation area became deminishing. The aims of this research was to functionized the ALOS/AVNIR-2 image satellites and GIS to calculate the percentage of vegetation in Denpasar city with three index vegetation formulas: NDVI, SAVI dan MSAVI in order to get one formula to build the distribution map based on the percentage of vegetation. This map was used to evaluate the urban planning map 2003 in Denpasar city. Result showed that there was relationships between vegetation index of ALOS/AVNIR-2 images and percentage of vegetations, where the vegetation index of NDVI and SAVI had the highest coefficient determination. The formula of “Percentage Vegetation = 132.71 (NDVI)2 + 3.461 (NDVI) + 5.6775” was used to generate the percentage distribution vegetation map. Based on that map, the dominant vegetation distribution found in settlement area (with percentage vegetation area) lower than 25%. The urban planning for green open area “KDB” 0% was dominated by the area which had a percentage of vegetation between 25-50% and 50-75%. In the other hand, the urban planning for “Tahura”, was dominated by the area which had a percentage of vegetation of more than 75%.

Key word: vegetation index, percentage vegetation, urban planning, ALOS/AVNIR-2