dibuat oleh ykdede
Setelah Kembali mengulik peran statistic di bidang Perkebunan, khususnya dalam membaca information curah hujan, berikut hasil yang bisa saya bagikan. Pertama, perlu diketahui bahwa tujuan dari pengolahan information ini bukan menjadi rujukan akhir untuk menentukan tindakan di lapangan, perlu adanya validasi ulang di spesifik Lokasi dan menggabungkan berbagai macam characteristic significance yang dapat mendukung pengambilan Keputusan secara lebih tepat. Kedua, Lokasi pengambilan information ini dilakukan di Daerah Jawa Timur, Kabupaten Kediri yang dikumpulkan dari Tahun 2013 sampai dengan Tahun 2024. Berikut merupakan development tahunan curah hujan selama 10 tahun terakhir. Berdasarkan Hasil observasi maka terjadi kecenderungan penurunan curah hujan di wilayah tersebut.
Jika kita deep dive dengan melihat sebaran curah hujan bulanan, maka ditemukan hasil yang menarik. Selama 10 tahun terakhir, dapat di klasifikasi menjadi 3 jenis kategori bulan berdasarkan referensi Schmidt-Ferguson. Bulan Basah (> 100 mm) di wilayah tersebut berlansung dari bulan November — Juni, Bulan Kering (
Setelah kita mengatahui information ini, maka Langkah berikutnya adalah eksplorasi information selama 10 tahun terakhir dengan cara menghitung rainfall lag 3,6, dan 12 bulan. Apa itu rainfall lag? Rainfall lag merupakan karakteristik curah hujan yang merespons skenario intensitas curah hujan yang berbeda. Rainfall lag dibagi menjadi tiga, diantaranya:
· Rainfall lag 3 bulan : Menangkap fenoma salama transisi musim (misalnya, berakhirnya musim hujan mempengaruhi awal musim kemarau)
· Rainfall lag 6 bulan : Mengidentifikasi pola semi-tahunan dan efek musiman yang berlawanan
· Rainfall lag 12 bulan : Mengungkap siklus tahunan iklim tahun ke tahun
Contoh nyata aplikasi rainfall lag adalah :
1. Rainfall lag 3 bulan digunakan untuk rotasi tanaman (semusim, kebanyakan tanaman pangan)
2. Rainfall lag 6 bulan digunakan untuk perencanaan irigasi
3. Rainfall lag 12 bulan digunakan untuk rotasi tanaman dalam 1 tahun akan menanam jenis komoditi apa saja
Semua ini di proses dalam back-end machine studying course of dan menggunakan algorithm dengan mempertimbangan sebaran information, sehingga terbentuk agentic AI yang disesuaikan dengan karakter Lokasi dan beberapa parameter pendukung lainnya, sehingga dapat dijadikan mannequin untuk generate predicting curah hujan dalam 12 bulan kedepan. Apakah hasilnya nanti legitimate? Tentu tidak, namun dalam statistic kita berbicara peluang dan development, seberapa dekat dengan aktualnya nanti. Sehingga Tindakan rekomendasi di lapangan juga dapat berdasar pada information. Berikut merupakan prediksi curah hujan dan perbandingan dengan precise.
Tentunya dalam melakukan permodelan akan menemukan banyak tantangan, terlebih saat berkaitan dengan iklim. Namun hal ini tidak menjadi Batasan dalam mengeksplorasi pengetahuan selama berpegang teguh pada norma ilmiah.
MENGAPA PREDIKSI CURAH HUJAN TIDAK BISA PRESISI?
· Information curah hujan memiliki karakteristik unik:
· Pola non-linier (siklus musiman, osilasi iklim)
· Interaksi kompleks antara variabel
· Ketergantungan temporal
· Variabilitas tinggi dan kejadian ekstrem yang kadang-kadang terjadi
· Information yang hilang
Sekian tulisan ini saya buat, semoga membantu rekan-rekan dalam mendalami bidang iklim yang memiliki hubungan erat dengan Perkebunan, karena selama tanaman hidup dan kita masih mengharapkan sesuatu darinya, kita perlu tau bagaimana buah bisa dihasilkan, bagaimana bunga bisa mekar dan bagaimana tanaman bisa tumbuh. Pengetahuan mendasar yang sarat makna dan terlena ditengah gempuran teknologi.
