Curah Hujan, Anomali Sea Surface Temperature (SST), dan Kebakaran Hutan Sabana di Waingapu
Date
2021-07-06Author
Ghaniyy, Abi Abdillah Niko
Putra, Erianto Indra
Metadata
Show full item recordAbstract
Waingapu merupakan salah satu daerah di Provinsi Nusa Tenggara Timur
yang sering dilanda kebakaran hutan sabana. Pencegahan kebakaran hutan dan
lahan dapat memanfaatkan data titik panas untuk dianalisis dengan Sistem
Informasi Geografis (SIG). Iklim merupakan salah satu faktor alam yang
memengaruhi terjadinya kebakaran hutan sabana di Waingapu. Tujuan penelitian
ini adalah menganalisis hubungan antara curah hujan, anomali SST, dan kejadian
kebakaran hutan sabana di Waingapu. Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari April 2021 di Laboratorium Kebakaran Hutan dan Lahan, Departemen Silvikultur,
Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor. Data yang
digunakan adalah data titik panas MODIS dan VIIRS, data curah hujan harian dan
data anomali SST 3.4. Hasil penelitian menunjukan bahwa curah hujan
berhubungan terbalik dengan titik panas dengan nilai korelasi negatif. Anomali SST
berhubungan terbalik dengan curah hujan dengan nilai korelasi negatif. Sedangkan
anomali SST dengan titik panas berbanding lurus dengan nilai korelasi positif. Waingapu is one of the areas in Nusa Tenggara Timur Province which often
suffered from savanna fires. Savanna fires prevention can be done by utilizing hotspot
data for analysis using Geographic Information System (GIS). The climate is one of
factors influence the occurrence of savanna fires in Waingapu. The purpose of this
study was to analyze the relationship between precipitation, SST anomalies, and the
occurrences of savanna fires in Waingapu. This research was conducted on February April 2021 at the Forest and Land Fires Laboratory, Department of Silviculture, Faculty
of Forestry and Environment, IPB University. The data used are MODIS and VIIRS
hotspot data, daily precipitation data and SST 3.4 anomaly data. The results showed
that precipitation was inversely related to hotspots with a negative correlation value.
SST anomaly is inversely related to precipitation a negative correlation value. While
the SST anomaly with hotspots is directly proportional with a positive correlation value.
Collections
- UT - Silviculture [1173]