Indeks Kekeringan Meteorologi untuk Prediksi Vegetation Health Index di Provinsi Sumatera Utara

Abstract

Standardized Precipitation Index (SPI) dan Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) diketahui merupakan indeks kekeringan meteorologi yang dapat menggambarkan kondisi curah hujan pada suatu wilayah dalam kurun waktu tertentu. Dinamika curah hujan tentunya memiliki dampak terhadap perubahan pada vegetasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara SPI dan SPEI terhadap Vegetation Health Index (VHI) serta memprediksi VHI berdasarkan asumsi time lag. Lebih lanjut, efek curah hujan terhadap kondisi vegetasi memiliki beberapa selang waktu, dan kondisi vegetasi pada bulan tertentu juga dipengaruhi oleh kondisi vegetasi dari bulan sebelumnya. Sehingga hal ini memungkinkan dilakukannya prediksi VHI berdasarkan asumsi tersebut. Hasil korelasi antara SPI dan SPEI terhadap VHI di Sumatera Utara menunjukkan perbandingan yang tidak jauh berbeda. SPI-6 dan SPEI-6 menghasilkan korelasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan skala 1 dan 3 bulan. SPI menunjukkan performa yang sedikit lebih baik dibandingkan SPEI, khususnya SPI-6 yang nilai korelasinya sebesar 0.277. Hubungan antara SPI-6 dan VHI secara spasial pada tutupan lahan berupa hutan cenderung memiliki korelasi yang berbanding terbalik, dengan korelasi tertinggi sebesar -0.58. Sementara itu, korelasi pada tutupan lahan berupa perkebunan cenderung memiliki korelasi yang positif, dengan korelasi tertinggi sebesar 0.34. Hasil model lag terdistribusi pertama menunjukkan bahwa dengan menggunakan nilai rata-rata wilayah dari SPI atau SPEI sebagai variabel masukan akan menyebabkan hasil yang kurang baik pada variasi spasial model. Nilai R2 tertinggi diperoleh padapenggunaan SPI-6 dengan lag 3 bulan, dengan nilai sebesar 0.263. Perhitungan model perlu dilakukan pada setiap piksel agar variasi spasial yang dihasilkan menjadi lebih baik. Selanjutnya, hasil model prediksi yang kedua mengalami sedikit perbaikan pada variasi spasialnya, ditandai dengan rentang nilai VHI yang menjadi lebih lebar, dan R2 tertinggi yang diperoleh pada model kedua ini adalah sebesar 0.53.

Standardized Precipitation Index (SPI) and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) known as meteorological drought indices that could describe the rainfall condition in an area for a certain period. The variability of rainfall obviously give impact on vegetation. The objective of this study is to separately analyze the SPI and SPEI relationship on Vegetation Health Index (VHI) as well as to predict VHI based on the time lag relationships. Furthermore, the effect of rainfall to vegetation condition is assumed to have some time lag relationships, and the condition of vegetation in a certain month also affected by the vegetation condition from the previous month. Therefore, it becomes possible to do a prediction of VHI with that assumption. There is little difference in the correlation values of SPI dan SPEI on VHI in North Sumatera. SPI-6 and SPEI-6 provide higher correlation results than the 1- and 3-month scales of the indices. SPI shows slightly better performance than SPEI, especially SPI-6 which has a correlation value of 0.277. The spatial relationship between SPI-6 and VHI on the forest land cover tends to have inverse correlations, with the highest correlation is -0.58. Meanwhile, the spatial correlation on plantation land cover mostly have positive values, with the highest correlation is 0.34. The first approach on distributed lag model using average value of SPI or SPEI in North Sumatera as input variable shows a poor result in spatial variation of the model. The highest R2 obtained when using SPI-6 with 3 months of lag, the R2 value is 0.263. The calculation of model needs to be done on each pixel for better result in the spatial variation. The second approach on prediction model shows a slight improvement spatially, with a wider range of VHI values. The highest R2 in the second model is 0.53.