Prediksi Cuaca vs. Iklim | Cuaca dan Iklim @ Membaca

Oleh: Annika Reintges

Bayangkan Anda merencanakan pesta ulang tahun dalam 2 minggu. Anda dapat memeriksa ramalan cuaca untuk tanggal tersebut untuk memutuskan apakah Anda dapat berkumpul di luar untuk barbeque, atau apakah Anda harus memesan meja di restoran jika hujan turun. Seberapa percaya Anda dengan ramalan hujan untuk hari itu dalam 2 minggu? Mungkin tidak banyak. Jika ulang tahun itu adalah besok, Anda mungkin akan lebih percaya pada ramalan. Kita semua pernah mengalami bahwa prediksi cuaca dalam waktu dekat lebih tepat daripada prediksi untuk waktu yang akan datang.

Periode prakiraan 2 minggu sering dinyatakan sebagai batas prakiraan cuaca. Tapi bagaimana kemudian, kita bisa membuat prediksi iklim yang berguna untuk 100 tahun ke depan?

Untuk itu, penting untuk diingat perbedaan antara istilah ‘cuaca’ dan ‘iklim’. Perubahan cuaca terjadi pada skala waktu yang jauh lebih pendek dan juga pada skala yang lebih kecil di ruang angkasa. Misalnya, penting apakah akan hujan di pagi atau sore hari, dan apakah badai petir akan melanda kota tertentu atau melewati sedikit ke barat kota itu. Iklim bagaimanapun, adalah statistik cuaca rata-rata selama waktu yang lama, biasanya selama setidaknya 30 tahun. Berbicara tentang iklim dalam 80 tahun, misalnya, kami tertarik apakah musim panas Inggris akan lebih kering. Kami tidak dapat mengatakan apakah Juli tahun 2102 akan hujan atau kering dibandingkan dengan hari ini.

Karena perbedaan antara cuaca dan iklim ini, model-model tersebut memiliki spesifikasi yang berbeda. Model cuaca memiliki resolusi yang lebih baik dalam ruang dan waktu daripada model iklim dan dijalankan dalam periode yang jauh lebih pendek (misalnya, berminggu-minggu), sedangkan model iklim dapat dijalankan selama ratusan atau bahkan ribuan tahun.

Gambar 1: ‘Cuaca’ mengacu pada perubahan jangka pendek, dan ‘iklim’ untuk kondisi cuaca rata-rata selama setidaknya 30 tahun (sumber gambar: ESA).

Tapi ada lebih dari sekedar perbedaan dalam resolusi temporal dan spasial:

Prediktabilitas didasarkan pada dua sumber yang berbeda: Secara matematis, (1) cuaca adalah ‘masalah nilai awal’, (2) iklim adalah ‘masalah batas’. Ini terkait dengan pertanyaan: bagaimana kita harus ‘memberi makan’ model untuk membuat prediksi? Dengan kata lain, jenis input apa yang penting untuk (1) cuaca dan (2) model prediksi iklim. Model cuaca atau iklim hanyalah seperangkat kode yang penuh dengan persamaan. Sebelum kita dapat menjalankan model untuk mendapatkan prediksi, kita harus memberinya informasi.

Di sini kita kembali ke dua sumber prediktabilitas:

(1) Prediksi cuaca adalah ‘masalah nilai awal‘: Sangat penting untuk memulai model dengan nilai awal satu keadaan cuaca baru-baru ini. Ini berarti beberapa variabel (misalnya, suhu dan tekanan atmosfer) diberikan untuk ruang 3 dimensi (lintang, bujur dan ketinggian). Dengan cara ini, model diinformasikan, misalnya, tentang posisi dan kekuatan topan yang mungkin akan segera mendekati kita dan menyebabkan hujan dalam beberapa hari.

(2) Prediksi iklim adalah ‘masalah nilai batas‘: Untuk pertanyaan apakah musim panas Inggris akan menjadi lebih kering pada akhir 21^st abad, input yang paling penting adalah konsentrasi atmosfer gas-gas rumah kaca. Konsentrasi ini meningkat dan mempengaruhi iklim kita. Jadi, untuk membuat prediksi iklim, model membutuhkan ini konsentrasi tidak hanya mulai hari ini, tetapi juga untuk tahun-tahun mendatang, kita memiliki kondisi batas yang berubah. Untuk ini, konsentrasi masa depan diperkirakan (biasanya mengikuti skenario sosio-ekonomi yang berbeda).

Gambar 2: Apakah prediksi adalah masalah ‘nilai awal’ atau ‘nilai batas’, tergantung pada skala waktu yang ingin kita prediksi (sumber gambar: proyek MiKlip).

Dan sebaliknya: Untuk ramalan cuaca (seperti untuk pertanyaan ‘apakah akan hujan minggu depan?’), kondisi batas tidak penting: konsentrasi CO2 dan perkembangannya sepanjang minggu tidak menjadi masalah. Dan untuk prediksi iklim (‘akankah kita mengalami musim panas yang lebih kering pada akhir abad ini?’), nilai awal tidak penting: tidak masalah apakah ada topan di atas Islandia pada saat kita memulai model run.

Padahal, versi hibrida dari prediksi cuaca/iklim ada: Katakanlah kita ingin memprediksi iklim dalam waktu ‘dekat’ (‘dekat’ dalam skala waktu iklim, misalnya dalam 10-20 tahun). Untuk itu, kita dapat menggunakan kedua sumber prediktabilitas. Istilah yang digunakan dalam kasus ini adalah ‘prediksi iklim dekade’. Dengan ini, kita tentu saja tidak dapat memprediksi hari yang tepat kapan hujan akan turun, tetapi kita dapat mengatakan apakah musim panas Inggris pada tahun 2035-2045 rata-rata akan lebih kering atau lebih basah daripada 10 tahun sebelumnya. Namun, ketika mencoba memprediksi iklim di luar skala waktu dekade ini, nilai tambah dari penambahan nilai awal pada prediksi iklim sangat terbatas.