Upscaling Kinerja Fisiologis Kelapa Sawit untuk Pemetaan Kesesuaian Iklim Relatif Menggunakan MaxEnt di Provinsi Jambi

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas strategis yang kinerja fisiologisnya dipengaruhi oleh variabilitas iklim terutama radiasi, suhu udara, dan curah hujan melalui fluks CO2 dan H2O. Penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis pengaruh variabilitas iklim terhadap kinerja fisiologis kelapa sawit; (2) mengevaluasi kesesuaian agroklimat tanaman kelapa sawit di Provinsi Jambi; serta (3) memproyeksi kesesuaian iklim relatif kelapa sawit pada periode baseline dan proyeksi 2050-an menggunakan MaxEnt serta mengevaluasi keterkaitan spasialnya dengan estimasi kinerja fisiologis potensial hasil upscaling. Analisis dilakukan menggunakan data fluks CO2 dan fluks H2O dari sistem eddy covariance di PTPN VI Batanghari, data iklim historis dan proyeksi, data tanah, serta pemodelan statistik dan spasial yang meliputi korelasi Pearson, regresi linier, generalized additive model (GAM), dan model MaxEnt. Hasil analisis eddy covariance menunjukkan bahwa variabilitas iklim memiliki hubungan terhadap dinamika fisiologis kelapa sawit. Radiasi matahari merupakan faktor lingkungan yang menunjukkan hubungan paling kuat dan konsisten dengan GPP dan ET, diikuti oleh suhu udara dan VPD. Curah hujan tidak menunjukkan hubungan langsung yang kuat pada skala temporal yang dianalisis, sedangkan WUE menunjukkan hubungan sedang hingga lemah terhadap variabel iklim yang diamati. Pada skala spasial, hasil pemodelan GAM menunjukkan bahwa variabel iklim memiliki kemampuan yang baik dalam menjelaskan variasi GPP dan ET, sedangkan kemampuan model dalam menjelaskan variasi WUE relatif terbatas. Evaluasi kesesuaian agroklimat menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah Provinsi Jambi tergolong dalam kelas cukup sesuai (S2) dan sangat sesuai (S1), terutama pada wilayah tengah hingga timur termasuk Kabupaten Batanghari, sedangkan kelas sesuai marginal (S3) lebih banyak ditemukan pada bagian barat Provinsi Jambi yang dipengaruhi oleh topografi dan suhu udara. Tidak ditemukannya wilayah dengan kelas tidak sesuai (N) menunjukkan bahwa kondisi agroklimat Provinsi Jambi masih berada dalam kisaran toleransi tumbuh tanaman kelapa sawit. Pemodelan MaxEnt menunjukkan bahwa pada periode baseline wilayah dengan kesesuaian iklim relatif yang tinggi terkonsentrasi pada wilayah tengah hingga timur Provinsi Jambi. Pada proyeksi tahun 2050-an berdasarkan skenario SSP245 dan SSP585, mayoritas model dan hasil ensemble menunjukkan kecenderungan penurunan luas wilayah dengan kesesuaian iklim relatif yang tinggi, terutama pada skenario emisi tinggi (SSP585), tetapi pola spasialnya berbeda antar GCM. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi dalam kerangka analisis dan interpretasi spasial antara hasil upscaling fisiologis, evaluasi agroklimat, dan pemodelan MaxEnt sehingga memberikan informasi yang lebih komprehensif mengenai kesesuaian biofisik dan kesesuaian iklim sebagai dasar ilmiah untuk evaluasi lebih lanjut mengenai potensi budidaya kelapa sawit.

Oil palm is a strategic commodity influenced by climate variability, particularly solar radiation, air temperature, and rainfall, through CO2 and H2O fluxes. This study aims to (1) analyze the effect of climate variability on the physiological performance of oil palm; (2) evaluate the agroclimatic suitability of oil palm in Jambi Province; and (3) projecting the relative climatic suitability of oil palm during the baseline period and the 2050s projection using MaxEnt and evaluate its spatial relationship with estimates of potential physiological performance derived from upscaling. The analysis was conducted using CO2 and H2O flux data from the eddy covariance system at PTPN VI Batanghari, historical and projected climate data, soil data, and statistical and spatial modeling methods, including Pearson’s correlation, linear regression, generalized additive models (GAM), and the MaxEnt model. The results of the eddy covariance analysis indicate that climate variability is related to the physiological dynamics of oil palm. Solar radiation is the environmental factor showing the strongest and most consistent relationship with GPP and ET, followed by air temperature and vapor pressure deficit (VPD). Rainfall did not show a strong direct relationship at the temporal scales analyzed, while WUE showed a moderate to weak relationship with the observed climate variables. At the spatial scale, GAM modeling results indicate that climate variables are effective at explaining variations in GPP and ET, whereas the model’s ability to explain variations in WUE is relatively limited. An agroclimatic suitability assessment shows that most of Jambi Province falls into the “moderately suitable” (S2) and “highly suitable” (S1) classes, particularly in the central to eastern regions, including Batanghari Regency, while the “marginally suitable” (S3) class is more prevalent in the western part of Jambi Province, which is influenced by topography and air temperature. The absence of areas classified as unsuitable (N) indicates that the agroclimatic conditions of Jambi Province remain within the tolerance range for oil palm growth. MaxEnt modeling shows that during the baseline period, areas with relatively high climate suitability were concentrated in the central to eastern parts of Jambi Province. Projections for 2050s based on the SSP245 and SSP585, the majority of models and ensemble results indicate a trend toward a decrease in the area with relatively high suitability, particularly under the high-emission scenario (SSP585), but its spatial pattern vary among GCMs. This study demonstrates that integrating physiological fluxes, agroclimatic evaluation, and MaxEnt modeling within a spatial analysis and interpretation framework provides more comprehensive information on biophysical and climatic suitability, serving as a scientific basis for further evaluation of oil palm cultivation potential.