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

Pemanasan Global (Catatan mengenai cara menggurangi dampaknya)

“Masalah terbesar bukan tentang teknologi atau biaya, tetapi mengatasi hambatan politik, sosial dan perilaku dalam upaya mengurangi emisi (Bert Metz dan Detlef van Vuuren)”

Pada tulisan Pemanasan Global (Catatan mengenai sebabnya), ditulis beberapa teori tentang penyebab pemanasan global atau khususnya peningkatan gas rumah kaca, lebih khususnya lagi gas CO2 itu adalah manusia, aktivitas gunung api dan juga pemanasan permukaan laut. Dua sebab yang terakhir jelas kita ga bisa ngapa2in karena itu adalah proses alam. Kita cuman bisa pasrah dan berusaha cepat beradaptasi. Tapi klo yang disebabkan oleh manusia, kita masih masih bisa bertindak, karena itu adalah kita sendiri. Untuk pemanasan permukaan laut, sebagian ahli menganggap bahwa itu adalah efek domino dari pemanasan global. Tapi sampai sekarang belum diketahui mana yang duluan, pemanasan muka air laut atau peningkatan gas CO2. seperti pertanyaan mana yang lebih dulu telur atau ayam

Kita fokus kemanusianya aja dah, kan Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) tahun 2007 dah mengeluarkan maklumat klo kemungkinan manusia yang menyebabkan perubahan iklim itu sekitar 90% dimana 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 dan peternakan. Gas metan juga dihasilkan oleh pembusukan sampah. Jadi bisa dah kita simpulin klo peningkatan gas rumah kaca itu akibat kesalahan manusia dalam pengelolaan energi, hutan, pertanian, peternakan dan juga sampah.

PERTUKARAN CO2 ANTARA ATMOSFER DAN LAUT: Eksplorasi Data Penginderaan Jauh – Kecepatan transfer gas CO2

Cerita ini merupakan sekelumit pandangan ttng eksplorasi data PJ untuk informasi perubahan iklim dan pemanasan global, khususnya ttng daur karbon dan kecepatan pertukaran gas CO2 antara laut-atmosfer…. yang merupakan sambungan dari cerita awal yang berjudul PERTUKARAN CO2 ANTARA ATMOSFER DAN LAUT: Pendahuluan…

Penginderaan jauh atau PJ atau juga remote sensing atau RS…. dah bnyak kyaknya yg mnulis ttng penginderaan jauh, seperti yg dah ditulis disini, tp sekedar mngingatkan aja… PJ merupakan ilmu untuk memperoleh, mengolah dan menginterpretasi citra yang telah direkam yang berasal dari interaksi antara gelombang elektromagnetik dengan sutau objek (Sabins, 1996 dalam Kerle, et al., 2004). Keuntungannya bila PJ ini diaplikasikan dilaut, kita ga perlu harus mengarungi lautan tiap kilometer persegi untuk mengetahui kondisi-kondisi fisik lautan, tp cukup dengan melihat data-data PJ, akan tetapi data-data PJ ini mempunyai batas atau tingkat keakuratan sehinga perlu juga ke laut untuk mngecek tingkat akurasinya… tp kelautanya cuman ngambil beberapa sampel aja .

EVALUASI ZONA AGROKLIMAT KLASIFIKASI SCHIMIDT-FERGUSON DI PULAU LOMBOK

EVALUASI ZONA AGROKLIMAT DARI KLASIFIKASI SCHIMIDT-FERGUSON MENGGUNAKAN APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFI (SIG)

Abd. Rahman As-syakur

Pusat Penelitian Lingkungan Hidup (PPLH) Universitas Udayana

Jln. PB Sudirman Denpasar. Telp (0361) 236221, Fax (0361) 236180

Abstrak

Tulisan ini menguraikan tentang evaluasi data agroklimat klasifikasi Schmid-Ferguson di Pulau Lombok berdasarkan data-data curah hujan terbaru. Metode yang digunakan adalah interpolasi atau ektrapolasi dengan aplikasi SIG. Hasil penelitian menunjukan bahwa telah terjadi peningkatan luas untuk zona-zona dengan tipe C sebesar 109.432% dan tipe D sebesar 51.571% sedangkan penurunan luas terjadi pada zona-zona dengan tipe E sebesar 0.908% dan tipe F sebesar 36.194%. Tipe iklim E merupakan tipe iklim dominan di Pulau lombok dengan presentase masing 47.97 dari luas Pulau Lombok. Tipe D, E dan C masing-masing mempunyai persentase 29.11, 22.12 dan 5.81. Aplikasi SIG dapat mepermudah dalam penginterpolasian titik, Akan tetapi kelemahan peta isohyet yang dihasilkan oleh SIG tidak memperhitungkan faktor-faktor lain penyebab hujan selain faktor yang dimasukkan sebagai input data.

Kata Kunci: hujan, klasifikasii iklim Oldeman, Sistem Informasi Geografi

Buka Data SRTM Lewat ArcView

SRTM atau Shuttle Radar Topography Mission merupakan suatu bentuk data yang menyediakan informasi tentang ketinggian tempat atau biasa disebut DEM (Digital elevation Model). Data DEM biasanya digunakan untuk analasis-analisis GIS seperti untuk mengetahui ketinggian tempat, membuat peta lereng, melihat tampilan 3D dan juga bnyak dimanfaatkan untuk kepentingan2 GIS hidrologi seperti menghitung erosi, limpasan permukaan, prediksi banjir dan bnyak lagi.

Aplikasi SIG dalam Proses Perencanaan

Saat ini SIG sudah diapliksikan dalam berbgai bidang seperti pertanian, lingkungan, manajemen sumbur daya alam, pariwisata, geologi, perencanaan dan lain sebagainya. Keunggulan SIG kenapa dipakai oleh bidang-bidang tersebut adalah kemampuannya mengintegrasikan antara data spasial dan data atribut sehingga dalam analisisnya mampu menghsilkan informasi yang kompleks. Selain kemampuan tersebut adalah penghematan waktu akibat dari Apliksi SIG.

Apliakasi SIG dalam proses perencanaan sangat beragam bentuknya tergantung dari keperluan pemakai. Anon (2003) mengatakan bahwa yang penting dari aplikasi SIG adalah menduga dari berbagai aktivitas yang dilakukan seperti pemantauan pencemaran, perubahan penggunaan lahan atau suatu perencanaan pembangunan. Diambil sebagai contoh adalah suatu rencana pembangunan jaringan irigasi dan bendungan. Jika suatu bendungan dibangun diloksi tertentu, maka dapat dikembangkan beberapa pertanyaan lanjutan yaitu bagaimana membuat variasi struktur atau bentuk serta dianalisis bagaiman efeknya atau skenario lain yang dapat dikembangkan misalnya yang berkaitan dengan umur bendungan itu sendiri.

PERTUKARAN CO2 ANTARA ATMOSFER DAN LAUT: Pendahuluan

Lautan menyerap CO2 dari atmosfer sekitar 2.2 giga ton per tahun atau 30% dari total CO2 yang dihasilkan oleh aktivitas manusia (JGOFS, 2000). CO2 yang masuk kedalam laut berbentuk asam karbonat (carbonic acid) yang akan membuat laut semakin asam. Hal ini akan membuat pH air laut turun dan juga menurunkan konsentrasi ion karbonat. Berkurangnya ion karbonat akan menurunkan kemampuan karang untuk membangun kerangka dan struktur kerang – tulang punggung gugusan koral.

Pertukaran CO2 dilautan dalam skala global sebenarnya seimbang, akan tetapi pengaruh keadaan setempat seperti fluktuasi suhu permukaan laut, tingkat kegaraman (salinitas), kecepatan angin, kandungan CO2 di atmosfer dan lautan, reaksi kimia dengan spesies dipermukaan laut serta aktivitas biologi lautan mempengaruhi besarnya fluktuasi CO2 antara lautan dan atmosfer. Secara umum terdapat selisih negatif antara jumlah CO2 yang dilepaskan ke atmosfer oleh lautan dengan jumlah CO2 yang masuk ke lautan dari atmosfer.

Pengaruh Tutupan Kanopi terhadap Besarnya Erosi Tanah

Tidak bisa kita pungkiri, bahwa tanaman sangatlah penting dalam dalam mengendalikan erosi. Sehinggalah munculah metode vegetatif dalam pengendalian erosi. Yang paling penting pada tanaman dalam mengendalikan erosi adalah luas tutupan daun, tapi ada sebagian pendapat yang mengatakan bahwa yang paling penting dalam mengendalikan eorosi bukan hanya luas tutupan daunnya, tapi tanaman yang ada di permukaan tanah atau lebih sering disebut tanaman perdu/semak-semaknya. Akan tetapi walaupun tanaman-tanaman kecil ini yang paling penting, tetap saja luas tutupan daunnya yang diperhitungkan. Pentingnya tutupan kanopi ini bisa kita lihat pada persamaan USLE, dimana pada persamaan USLE tutupan daun (faktor C) merupakan salah satu faktor yang digunakan dalam memprediksi besarnya erosi.