29 Juni 2023
Model cuaca adalah simulasi komputer atmosfer untuk penelitian dan prakiraan cuaca.
Forecasting cuaca itu sulit. Untuk membuat forecasting yang akurat, ahli meteorologi menggunakan data cuaca dari masa kini dan masa lalu guna memprediksi keadaan atmosfer di masa depan dan dampaknya terhadap pola cuaca. Namun, data cuaca apa yang diperlukan untuk membuat forecasting yang akurat? Ahli meteorologi mengumpulkan pengamatan cuaca tentang suhu, tekanan udara, kelembapan, curah hujan, kecepatan angin, dan banyak lagi, dari stasiun cuaca, satellite cuaca, dan balon cuaca di seluruh dunia. Karena kondisi cuaca ini terus berubah dari waktu ke waktu, kondisi ini menghasilkan data yang sangat besar.
Mengubah data ini menjadi ramalan cuaca yang akurat memerlukan pemodelan interaksi antara ribuan atau bahkan jutaan variabel yang berada dalam keadaan fluks konstan—perhitungan yang, secara matematis, dikenal sebagai “persamaan diferensial hidrodinamik.” Persamaan matematika ini sangat rumit dan melibatkan begitu banyak data sehingga dijalankan pada superkomputer.
Peramalan cuaca berdasarkan persamaan ini disebut prediksi cuaca numerik, dan program komputer yang menjalankannya disebut model cuaca.
Berita + Insight AI terbaru 

Temukan insight dan berita yang dikurasi oleh para pakar tentang AI, cloud, dan lainnya di Buletin Think mingguan.Â
Model cuaca adalah simulasi komputer dari atmosfer.
Atmosfer bumi adalah lapisan udara setinggi kira-kira enam puluh mil, di mana udara yang merupakan—fluida—bergerak dari satu tempat ke tempat lain sebagai hasil dari dinamika kimiawi, termodinamika, dan fluida yang kompleks. Secara teori, aliran udara ini dapat dihitung dengan menggunakan hukum fisika dan matematika, jika kita memiliki cukup data, daya komputasi dan persamaan yang dapat secara akurat menggambarkan interaksi antara elemen-elemen tersebut.
Ini adalah tiga bagian integral dari model prakiraan cuaca: data cuaca, daya komputasi dan persamaan matematis yang mensimulasikan interaksi kondisi cuaca yang berbeda di atmosfer.
Agar program komputer dapat menghasilkan prediksi tentang keadaan atmosfer di masa depan, pertama-tama diperlukan input data cuaca saat ini untuk wilayah yang akan dijelaskan oleh model. Umumnya, model cuaca terdiri atas dua jenis—model lokal, yang berfokus pada lokasi tertentu, dan model global, yang bertujuan untuk memberikan prakiraan cuaca yang akurat di seluruh planet ini menjadi model output dan model input.
Kedua jenis model ini menggunakan proses yang serupa; perbedaannya adalah skala. Pengamatan cuaca dilakukan dengan stasiun cuaca, balon cuaca, pelampung, radar, satelit cuaca, dan banyak lagi, dan data dikumpulkan berdasarkan curah hujan dan badai petir, kecepatan dan arah angin, suhu dan tekanan udara, dan sebagainya. Data awal ini, yang diambil dari satu cuplikan waktu, disebut “kondisi awal” model. Data awal ini diperbarui secara berkala, dalam langkah-langkah waktu yang berulang.
Data dari kondisi awal ini disusun ke dalam kisi-kisi—sekumpulan titik tiga dimensi yang mencakup wilayah model dan meluas ke atas ke atmosfer. Titik-titik kisi bukanlah titik-titik di mana pengamatan cuaca dilakukan; namun, titik-titik tersebut merupakan kumpulan lokasi yang dibuat oleh komputer, dengan jarak yang sama secara spasial dan berjalan dalam arah horizontal dan vertikal. Pada setiap titik kisi, program komputer menjalankan model untuk menghasilkan prakiraan numerik untuk lokasi tersebut, dan proses ini diulangi untuk setiap titik kisi hingga perhitungan telah dibuat untuk seluruh kisi.
Dari kondisi awal ini, model tersebut kemudian dapat membuat langkah waktu bertahap ke depan untuk mulai memprediksi aliran atmosfer dan kondisi cuaca yang mungkin terjadi.
Jumlah titik kisi dan jarak antara setiap titik kisi memengaruhi akurasi model prakiraan: model dengan jumlah titik kisi yang tinggi disebut “resolusi tinggi” dan memiliki akurasi yang lebih baik, tetapi kisi dengan resolusi yang lebih tinggi juga membutuhkan daya komputasi yang lebih besar1.
Bahkan model forecasting yang paling sederhana pun menggunakan persamaan matematika yang rumit, dan semakin banyak data yang digunakan model, semakin banyak daya komputasi yang dibutuhkannya. Model Forecasting yang paling canggih dan akurat di dunia—seperti European Center for Medium-Range Weather Forecas (ECMWF) atau High-Resolution Rapid Refresh (HRRR) yang digunakan oleh NOAA—dijalankan pada superkomputer yang dapat melakukan 12 kuadriliun kalkulasi setiap detik.2 Namun, model cuaca yang lebih sederhana dengan titik data yang lebih sedikit membutuhkan daya komputasi yang lebih sedikit, dan tidak perlu dijalankan pada superkomputer.3
Cuaca adalah apa yang dikenal sebagai sistem yang kacau; melibatkan begitu banyak variabel yang saling terkait, perbedaan kecil pada kondisi awal—katakanlah, perbedaan antara kecepatan angin yang diukur pada 4 mph versus 4.2 mph—dapat berlipat ganda dengan cepat dan memiliki efek yang besar pada sistem lainnya, membuat perilakunya sulit diprediksi dari waktu ke waktu.
Karena banyaknya variabel dan hal yang tidak diketahui yang terlibat dalam sistem cuaca, para ahli meteorologi sering kali mengandalkan apa yang disebut dengan "prakiraan ensambel". Dalam prakiraan ensambel, beberapa model dijalankan, masing-masing dengan parameter yang berbeda, untuk memperhitungkan ketidakpastian. Kumpulan lengkap prakiraan ini atau ensambel dapat digunakan untuk memodelkan berbagai kemungkinan kondisi atmosfer di masa depan dan memberikan prakiraan probabilistik cuaca di masa depan.4
Ahli meteorologi menggunakan banyak model berbeda untuk forecasting cuaca, sering kali bergantung pada apa yang ingin mereka forecasting. Model lokal yang dijalankan di wilayah tertentu memberikan informasi yang sangat berbeda dari model global yang menjangkau seluruh Bumi. Setiap model cuaca melibatkan pilihan tentang data apa yang akan disertakan, persamaan matematika apa yang akan menciptakan simulasi terbaik dari fenomena atmosfer, dan cara memprioritaskan jenis forecasting yang paling penting.
Tidak ada model yang dapat meramalkan setiap peristiwa cuaca dengan akurasi tinggi. Sebaliknya, ahli meteorologi membuat pilihan tentang apa yang ingin mereka prediksi dan merancang model agar memiliki akurasi tinggi untuk hasil semacam itu. Satu jenis akurasi bisa jadi mengorbankan jenis akurasi lainnya. Contohnya, model dirancang untuk memiliki akurasi tinggi untuk prakiraan jangka pendek (hingga 3 hari ke depan), prakiraan jangka menengah (3–15 hari ke depan), atau prakiraan jangka panjang (10 hari hingga 2 tahun ke depan), dan setiap jenis memerlukan pilihan yang berbeda. Seorang ahli meteorologi yang mencari prakiraan jangka pendek mungkin akan memilih untuk menggunakan model mesoscale, yang mengintegrasikan data cuaca yang dikumpulkan dari titik sehingga 1000 km di atmosfer, karena data mesoscale ini menghasilkan prakiraan jangka pendek yang lebih tepat. Untuk prakiraan jarak jauh yang lebih andal, seorang ahli meteorologi mungkin lebih memilih model non-mesoscale yang tidak menyertakan pengamatan cuaca dari atmosfer ketinggian tinggi.
Ahli meteorologi selalu mencari cara untuk meningkatkan model cuaca yang ada dan mungkin membuat model komputer baru untuk penelitian dan prakiraan cuaca. Karena persamaan matematis dari model dimaksudkan sebagai simulasi atmosfer, para ahli meteorologi menguji dan menyesuaikan algoritme untuk melihat mana yang menghasilkan prakiraan cuaca yang paling akurat. Sebagian formula ini merupakan sumber terbuka dan sebagian lagi merupakan eksklusif.
Dua model global yang paling terkenal adalah model Global Forecast System (GFS) National Weather Service dan model European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF), yang lebih dikenal sebagai Model Amerika dan Model Eropa.
GFS memperbarui empat kali per hari dan memperkirakan hingga enam belas hari. ECMWF memperbarui hanya dua kali sehari dan menghasilkan perkiraan 10 hari, tetapi resolusinya lebih tinggi daripada GFS dan, secara historis, menghasilkan perkiraan yang lebih akurat.
Model prakiraan terkenal lainnya adalah North American Mesoscale Model (NAM), model regional jarak pendek yang mencakup seluruh Amerika Utara dan menghasilkan prakiraan 61 jam. NAM dibangun berdasarkan model Penelitian dan Forecasting Cuaca (WRF), model prakiraan sumber terbuka yang juga mendukung dua model yang digunakan secara luas yang dijalankan oleh Badan Kelautan dan Atmosfer Nasional (NOAA): model Rapid Refresh (RR atau RAP) dan HRRR.
Ada model cuaca lainnya: model Canadian Meteorological Centre (CMC), model UK Met Office, model German Weather Service (DWD), model Australian Bureau of Meteorology (BoM), dan banyak lagi. Setiap model yang berbeda dirancang untuk membuat perkiraan akurat yang berfokus pada hal-hal yang berbeda, menggabungkan data yang berbeda, dan menghitung dengan persamaan matematika yang berbeda untuk menghasilkan jenis akurasi yang paling diinginkan. Masing-masing memiliki kelebihan dan keterbatasannya sendiri.