Analisis Penggunaan Coupled Weather–Wildland Fire Model dalam Prediksi Propagasi Kebakaran Lahan Gambut Indonesia

Abstract

Lahan gambut merupakan ekosistem yang memiliki peran penting dalam penyimpanan karbon dan pengaturan hidrologi, namun sangat rentan terhadap kebakaran yang sulit dipadamkan karena sifat api yang bisa membara di bawah permukaan (smouldering). Studi ini mengevaluasi performa model Weather Research and Forecasting–Fire (WRF-Fire) dalam memprediksi penyebaran kebakaran lahan gambut di Indonesia, dengan fokus pada integrasi simulasi meteorologi dan fire behavior. Model dijalankan dengan input data Global Forecast System (GFS) dan hasil simulasi divalidasi menggunakan data observasi citra satelit Sentinel-2p serta data dari lima Automatic Weather Station (AWS) milik BMKG. Pendekatan ini bertujuan untuk menguji ketepatan prediksi spasial dan temporal model dalam kondisi lahan gambut tropis yang kompleks. Hasil simulasi menunjukkan bahwa WRF-Fire memprediksi area terbakar seluas 138,72 hektar, dibandingkan dengan luasan aktual dari Sentinel-2p sebesar 99,17 hektar, menghasilkan overprediksi sebesar 39,55 hektar. Dari sisi evaluasi akurasi model, nilai Probability of Detection (POD) mencapai 77,27%, sedangkan precision tercatat 68,00%, dengan nilai F1-Score sebesar 72,34% yang mencerminkan keseimbangan yang cukup baik antara deteksi kejadian nyata dan prediksi model. Arah angin dalam simulasi menunjukkan kesesuaian yang baik dengan arah asap pada citra Sentinel-2p, terutama dominasi angin dari Tenggara ke Barat Laut yang mendorong penyebaran asap dan api. Kecepatan angin di area kebakaran mencapai 6 m/s, naik tiga kali lipat dari wilayah di luar area kebakaran, seiring dengan peningkatan temperatur dan perubahan tekanan yang mempercepat penyebaran api. Evaluasi variabel meteorologi dari model terhadap observasi AWS menunjukkan bahwa WRF-Fire memberikan estimasi yang cukup baik. Untuk curah hujan, model dan observasi sama-sama mencatat nilai 0 mm, dengan MAE dan pBias 0%. Kecepatan angin menunjukkan MAE 0,64 m/s dan pBias -8,24%, sedangkan arah angin menunjukkan MAE 14° dan pBias -9,89%. Suhu udara diprediksi cukup akurat dengan MAE 0,75°C, sedikit lebih tinggi dari studi sebelumnya yang menggunakan data time series. Variasi performa model antar stasiun menunjukkan bahwa model WRF-Fire mampu menangkap kondisi umum dengan cukup baik, meskipun terdapat deviasi yang signifikan di stasiun tertentu seperti Pandih dan Pulang Pisau. Secara umum, ini menunjukkan potensi model dalam aplikasi kebakaran tropis, namun tetap memerlukan kalibrasi lokal. Meskipun hasilnya menjanjikan, studi ini juga mengidentifikasi keterbatasan penting dari WRF-Fire dalam konteks lahan gambut tropis Indonesia. Salah satunya adalah ketidakmampuan model untuk mempertimbangkan pengaruh kanal-kanal drainase yang umum ditemukan di lahan gambut, yang ternyata menjadi penyebab utama overprediksi area kebakaran dalam simulasi. Kanal yang terdeteksi oleh citra Sentinel-2p pada area overpredicted menegaskan pentingnya mempertimbangkan aspek lokal dalam fire behavior. Karena WRF-Fire awalnya dikembangkan untuk wilayah wildland di Amerika Serikat, maka diperlukan pengembangan lebih lanjut agar asumsi-asumsinya relevan dengan karakteristik tropis dan sistem lahan gambut di Indonesia. Temuan ini membuka peluang untuk kolaborasi internasional dalam mengadaptasi dan mengembangkan model WRF-Fire agar lebih akurat untuk konteks Indonesia, terutama dalam mendukung sistem peringatan dini kebakaran berbasis model.