Analisis Model Prediksi Cuaca Numerik dan Aplikasinya pada Platform Agroklimat Tanam Sehat
Layanan Open-Meteo tidak menghasilkan data cuaca sendiri, melainkan bertindak sebagai agregator dan pemroses data dari berbagai institusi meteorologi global. Inti dari institusi-institusi ini adalah Model Prediksi Cuaca Numerik (Numerical Weather Prediction - NWP). NWP adalah simulasi matematis dari atmosfer bumi yang didasarkan pada hukum-hukum fundamental fisika dan dinamika fluida.
Model NWP menyelesaikan sistem persamaan diferensial parsial non-linear yang kompleks untuk mendeskripsikan evolusi keadaan atmosfer. Persamaan primitif ini, dalam bentuk sederhananya, meliputi:
Open-Meteo mengintegrasikan output dari beberapa model NWP terkemuka (IFS/ECMWF, ICON, GFS, GEM). Karena keterbatasan resolusi, proses-proses fisis skala-subgrid (seperti pembentukan awan, turbulensi) tidak dapat dihitung secara eksplisit dan harus diaproksimasi melalui skema parameterisasi. Skema inilah yang membedakan akurasi antar model.
Aplikasi Tanam Sehat memanfaatkan parameter turunan yang dihitung dari variabel-variabel dasar NWP. Parameter ini memiliki relevansi langsung dengan proses fisiologis tanaman dan manajemen pertanian.
Parameter ini mengatur laju proses biologis dan ketersediaan air untuk tanaman.
Kelembapan Relatif adalah rasio antara tekanan uap air aktual (\(e\)) dengan tekanan uap air jenuh (\(e_s\)) pada temperatur tertentu. Titik Embun adalah temperatur di mana udara harus didinginkan agar jenuh (\(RH=100\%\)). Keduanya krusial untuk risiko penyakit jamur.
$$ RH (\%) = \frac{e}{e_s(T)} \times 100 \quad ; \quad T_d \approx T - \frac{100 - RH}{5} $$
Tekanan uap jenuh \(e_s(T)\) dapat diaproksimasi dengan persamaan Clausius-Clapeyron.
Merepresentasikan persepsi termal yang dirasakan oleh organisme, termasuk tanaman, dengan menggabungkan efek temperatur udara, kelembapan, dan angin. Formula yang sering digunakan adalah indeks panas (Heat Index) dari Steadman.
$$ T_{terasa} \approx T_{udara} + 0.33 \times e - 0.70 \times v - 4.00 $$
Di mana \(e\) adalah tekanan uap air (hPa) dan \(v\) adalah kecepatan angin (m/s). Ini adalah formula yang disederhanakan; formula NOAA lebih kompleks.
\(ET_0\) mengkuantifikasi laju transpirasi dari permukaan referensi. Ini adalah parameter kunci untuk penjadwalan irigasi. Open-Meteo menghitungnya menggunakan persamaan standar FAO Penman-Monteith, yang merupakan model fisika komprehensif yang menyeimbangkan neraca energi permukaan.
$$ ET_0 = \frac{0.408\Delta(R_n - G) + \gamma\frac{900}{T+273}u_2(e_s - e_a)}{\Delta + \gamma(1 + 0.34u_2)} $$
Di mana \(\Delta\) adalah gradien kurva saturasi tekanan uap, \(R_n\) radiasi netto, \(G\) fluks panas tanah, \(\gamma\) konstanta psikrometrik, \(u_2\) kecepatan angin, dan \((e_s - e_a)\) adalah Defisit Tekanan Uap (VPD).
Parameter ini membantu memprediksi fenomena cuaca signifikan seperti angin kencang dan badai.
Convective Available Potential Energy (CAPE) mengukur jumlah energi apungan (buoyancy) yang tersedia untuk percepatan vertikal parsel udara. Nilai CAPE yang tinggi (\(>1500 J/kg\)) mengindikasikan potensi badai petir yang kuat. Convective Inhibition (CIN) adalah energi yang harus diatasi sebelum konveksi dapat dimulai.
$$ CAPE = g \int_{LFC}^{EL} \frac{T_{v,parcel} - T_{v,env}}{T_{v,env}} dz \quad ; \quad CIN = g \int_{SFC}^{LFC} \frac{T_{v,parcel} - T_{v,env}}{T_{v,env}} dz $$
Di mana \(g\) adalah gravitasi, \(T_v\) adalah temperatur virtual, dan integral diambil dari Level Konveksi Bebas (LFC) ke Level Keseimbangan (EL) untuk CAPE, dan dari permukaan (SFC) ke LFC untuk CIN.
Visibilitas horizontal dipengaruhi oleh partikel di atmosfer (kabut, asap, debu) dan dapat dimodelkan dengan Hukum Koschmieder. Tutupan awan (overcast), yang diukur dalam satuan 'okta' (per delapan bagian langit), diprediksi oleh skema parameterisasi mikrofisika awan dalam model NWP.
$$ V = \frac{3.912}{\sigma} $$
Di mana \(V\) adalah visibilitas meteorologis dan \(\sigma\) adalah koefisien ekstingsi atmosferik.
Parameter ini menjelaskan pertukaran energi dan massa antara atmosfer dan permukaan tanah.
Evolusi suhu dan kelembapan di dalam tanah dimodelkan dengan persamaan difusi panas dan kelembapan, yang analog dengan Hukum Konduksi Panas Fourier dan Hukum Difusi Fick.
$$ \frac{\partial T}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2 T}{\partial z^2} \quad ; \quad \frac{\partial \theta}{\partial t} = \frac{\partial}{\partial z} \left( D(\theta) \frac{\partial \theta}{\partial z} \right) $$
Di mana \(\alpha\) adalah difusivitas termal tanah, \(D(\theta)\) adalah difusivitas hidrolik tanah, \(z\) adalah kedalaman, dan \(\theta\) adalah kadar air volumetrik.
Aplikasi Tanam Sehat berfungsi sebagai klien yang mengintegrasikan data dari Open-Meteo, melakukan analisis agronomis, dan menyajikannya dalam format yang dapat ditindaklanjuti.
Output model NWP berbentuk grid. Saat pengguna memilih koordinat spesifik (\(\phi, \lambda\)), layanan Open-Meteo melakukan interpolasi bilinear untuk mengestimasi nilai cuaca pada titik tersebut dari empat titik grid terdekat. Ini memungkinkan perolehan data untuk lokasi mana pun, tidak hanya pada titik grid model.
Aplikasi Tanam Sehat mengimplementasikan model kuantitatif untuk menghitung Indeks Kesehatan Tanaman. Indeks ini merupakan fungsi berbobot dari beberapa variabel cuaca, di mana bobotnya (\(w\)) disesuaikan berdasarkan jenis dan fase pertumbuhan tanaman: $$ I_{health} = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i(v_i)}{\sum_{i=1}^{n} w_i} $$ Di mana \(f_i(v_i)\) adalah fungsi skor (0-10) untuk variabel cuaca ke-\(i\) (\(v_i\)), yang membandingkan nilai observasi dengan rentang optimal untuk tanaman tersebut.
Data mentah dan parameter turunan (seperti ET₀ dan CAPE) disusun menjadi sebuah prompt terstruktur yang dikirim ke Google Gemini API. LLM kemudian melakukan inferensi untuk menerjemahkan data kuantitatif tersebut menjadi rekomendasi kualitatif, seperti risiko hama/penyakit atau rekomendasi penjadwalan nutrisi berdasarkan potensi stres lingkungan.