PENDUGAAN POTENSI EMISI CO2 AKIBAT KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI PROVINSI RIAU TAHUN 2012
DISSA NATRIA
DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pendugaan Potensi Emisi CO2 Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau Tahun 2012 adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Desember 2013 Dissa Natria NIM G24090015
ABSTRAK DISSA NATRIA. Pendugaan Potensi Emisi CO2 Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau Tahun 2012. Dibimbing oleh YON SUGIARTO dan YENNI VETRITA Kebakaran hutan dan lahan menghasilkan emisi CO2 dalam jumlah besar ke atmosfer. Emisi CO2 tersebut perlu diestimasi guna memberikan informasi dalam penentuan kebijakan dan penanggulangan bencana. Tujuan penelitian ini adalah untuk menduga luas area terbakar dan potensi emisi CO2 akibat kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau tahun 2012. Metode yang digunakan adalah dengan menginterpretasi citra MODIS secara visual yang diduga sebagai lokasi kebakaran, menentukan perubahan nilai EVI (Enhanced Vegetation Index), dan selanjutnya mengestimasi emisi CO2 menggunakan rumus Seiler dan Crutzen (1980). Perubahan nilai EVI yang diduga akibat kebakaran hutan dan lahan yaitu 0.15 – 0.25. Luas area terbakar di provinsi Riau selama tahun 2012 yaitu sebesar 26,440 ha dengan estimasi emisi CO2 sebesar 1.91 juta ton. Kata kunci : emisi CO2, EVI (Enhanced Vegetation Index), luas area terbakar, MODIS
ABSTRACT DISSA NATRIA. Estimation of CO2 Potential Emission from Forest and Land Fires in Riau Province 2012. Supervised by YON SUGIARTO and YENNI VETRITA Forest and land fires releases amounts of CO2 to the atmosphere. It is necessary to estimate quantity of emission in order producing information for policy consideration and disaster management. This research aims to estimate burned area and CO2 emission potential of land and forest fires in Riau Province in 2012. The method used is visual MODIS image interpretation estimated burned spot, EVI (Enhanced Vegetation Index) change, and CO2 emission along with employed Seiler and Crutzen (1980) formula. The EVI change ranges 0.15 – 0.25. Meanwhile burned area in Riau Province during 2012 is 26,440 ha and CO2 emission estimation results 1.91 million tons. Key words: burned area, CO2 emission, EVI (Enhanced Vegetation Index), MODIS
PENDUGAAN POTENSI EMISI CO2 AKIBAT KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI PROVINSI RIAU TAHUN 2012
DISSA NATRIA
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Geofisika dan Meteorologi
DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
Judul Skripsi : Pendugaan Potensi Emisi CO 2 Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau Tahun 2012 Nama : Dissa Natria NIM : 024090015
Disetujui oleh
Yenni Vetrita SHut MSc
Pembimbing II
June MSc
Tanggal Lulus:
1 2 DEC 2013
Judul Skripsi: Pendugaan Potensi Emisi CO2 Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau Tahun 2012 Nama : Dissa Natria NIM : G24090015
Disetujui oleh
Yon Sugiarto, SSi, MSc Pembimbing I
Yenni Vetrita, SHut, MSc Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Tania June, MSc Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas karunia dan kasih sayangNya sehingga penulis mampu menyelesaikan karya ilmiah yang merupakan syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada program studi Geofisika dan Meteorologi dengan judul : Pendugaan Potensi Emisi CO2 Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau Tahun 2012. Rasa terima kasih juga tidak lupa penulis ucapkan kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan karya ilmiah ini, antara lain : 1 Ayahanda Purwo Atmadi dan Ibunda Hidanti Karnila serta kedua adik penulis Ikhwan Radilla A. dan Dinda Nurilla A. yang telah senantiasa memberikan cinta, semangat, dan dukungan baik moral maupun material kepada penulis. 2 Bapak Yon Sugiarto SSi, MSc selaku pembimbing I yang telah memberikan waktu, ilmu, dan arahan kepada penulis dalam penyusunan karya ilmiah ini. 3 Ibu Yenni Vetrita SHut, MSc selaku pembimbing II yang telah bersedia membimbing, meluangkan waktu, memberikan saran, ide, dan arahan kepada penulis dengan sabar. 4 Segenap dosen Departemen Geofisika dan Meteorologi yang telah memberikan ilmu yang bermanfaat kepada penulis, serta seluruh staf dan pegawai yang telah banyak memberikan bantuan. 5 Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jakarta bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana yang telah mengijinkan penulis untuk melakukan penelitian di sana. 6 Teman seperjuangan yang selalu saling menyemangati (Ocha, Silvi, Solah, Dwi, Ika, Hanifah, Gaseh, Risna) dan sahabat sepermainan tercinta yang selalu berbagi rasa (Edo, Wengky, Alin, Noya, Sunte, Nowa, Dieni, Muts). 7 Seluruh keluarga GFM 46, kakak-kakak GFM 45 dan adik-adik GFM 47 yang selalu memberikan semangat kepada penulis. 8 Uni Konservasi Fauna IPB, Indonesian Climate Student Forum, Himagreto, EH Bogor, dan Backpacker Bogor Community yang telah mengajarkan halhal berharga dalam hidup yang tidak didapat di bangku kuliah. 9 Seluruh teman, keluarga, dan semua pihak yang telah membantu penulis dalam melakukan penelitian dan penyusunan karya ilmiah ini yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu. Penulis menyadari bahwa karya ilmiah ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, saran dan kritik yang membangun sangat penulis harapkan. Akhir kata, semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi banyak pihak dan memberikan sumbangsih terhadap dunia ilmu pengetahun. Bogor, Desember 2013 Dissa Natria
DAFTAR ISI DAFTAR ISI
ix
DAFTAR TABEL
x
DAFTAR GAMBAR
x
DAFTAR LAMPIRAN
x
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Tujuan Penelitian
1
Manfaat Penelitian
2
Ruang Lingkup Penelitian
2
TINJAUAN PUSTAKA
2
Kebakaran Hutan
2
Titik Panas (Hotspot)
3
Estimasi area bekas kebakaran (Burned Area)
4
Emisi Karbon
5
CITRA Terra/Aqua MODIS
5
MODIS Vegetation Index (VI)
6
Enhanced Vegetation Index (EVI)
6
METODE
7
Waktu dan Tempat
7
Alat
7
Bahan
7
Prosedur Analisis Data
8
HASIL DAN PEMBAHASAN
10
Kondisi Umum Wilayah
10
Faktor Kondisi Iklim dan Pembakaran
11
Estimasi Luas Area Terbakar
13
Estimasi Emisi CO2
15
SIMPULAN DAN SARAN
17
Simpulan
17
Saran
17
DAFTAR PUSTAKA
18
LAMPIRAN
21
RIWAYAT HIDUP
29
DAFTAR TABEL 1 Tutupan kelas MODIS Land Cover area terbakar yang terdapat di provinsi Riau dengan parameter persamaan Seiler dan Crutzen (1980) (Mieville et.al 2010)
10
DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Diagram Analisis Data Profil suhu dan curah hujan provinsi Riau tahun 2003-2012 Kondisi curah hujan dan suhu stasiun simpangtiga terhadap jumlah hotspot di kabupaten Kampar 2012 Kondisi curah hujan dan suhu stasiun Japura terhadap jumlah hotspot di kabupaten Indragiri Hulu 2012 Sebaran hotspot provinsi Riau (Juni-September 2012) Estimasi luas area terbakar Provinsi Riau tahun 2012 Estimasi emisi CO2 dari kebakaran hutan dan lahan provinsi Riau Emisi CO2 dari kebakaran hutan di Indonesia tahun 1984-2003 (Trismidianto et. al 2009) Tipe penutupan lahan area terbakar (MODIS Land Cover)
8 11 12 12 13 14 15 16 16
DAFTAR LAMPIRAN 1 2
Spesifikasi Sensor MODIS Terra/Aqua Konfirmasi Asap Kebakaran Hutan dan Lahan provinsi Riau tahun 2012 3 Kelas GLC2000 dengan kerapatan biomassa, efisiensi pembakaran, dan faktor emisi CO2 tiap kelas penutupan lahan (Mieville et.al 2010) 4 Klasifikasi penutupan lahan MODIS Land Cover 5 Estimasi total luas area terbakar Provinsi Riau tahun 2012 berdasarkan perubahan nilai EVI 6 Total estimasi emisi CO2 dari kebakaran hutan dan lahan provinsi Riau tahun 2012 berdasarkan rumus Seiler dan Crutzen (1980) 7 Data Suhu dan Curah Hujan tahun 2012 stasiun SimpangtigaPekanbaru dan Japura-Rengat 8 Data Suhu tahun 2003-2012 stasiun Simpangtiga-Pekanbaru 9 Data Suhu tahun 2003-2012 stasiun Simpangtiga-Pekanbaru 10 Peta Estimasi Area Terbakar Provinsi Riau Tahun 2012
21 22
24 25 26
26 27 27 28 28
1
PENDAHULUAN Latar Belakang Eksploitasi sumberdaya hutan pada dua dekade terakhir di provinsi Riau telah mengubah tata guna lahan dari kawasan hutan menjadi kawasan perkebunan dan transmigrasi. Semakin terbatasnya lahan kering selama lima tahun terakhir mengakibatkan investor di bidang perkebunan dan HTI (Hutan Tanaman Industri) mulai mengarah ke lahan basah / bergambut. Lahan kering dan pasang surut yang yang telah mengalami alih fungsi lahan mencapai lebih dari 2 juta ha (Darjono 2004). Salah satu metode yang murah dan efektif dalam membangun perkebunan maupun HTI adalah dengan cara membakar. Provinsi Riau merupakan wilayah yang memiliki lahan gambut yang terluas di Sumatera yaitu sebesar 4 juta ha (56 % dari luas lahan gambut Sumatera atau 45% dari luas daratan Provinsi Riau). Kandungan karbon tanah gambut di Riau tergolong yang paling tinggi di seluruh Sumatera bahkan se-Asia Tenggara. Pembukaan hutan rawa gambut untuk perkebunan sawit dan HTI yang terjadi saat ini sangat berdampak buruk bagi lingkungan dan ekosistem. Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi saat ini dapat dipastikan merupakan rangkaian dari kegiatan pembukaan lahan (land clearing) untuk perkebunan skala sedang dan besar (perusahaan), hutan tanaman industri (HTI), usaha pertanian rakyat serta kegiatan kehutanan lainnya (Muslim dan Kurniawan 2008). Akibat utama dari kebakaran hutan dan lahan adalah terganggunya fungsi hidrologis dan pengaturan iklim. Hilangnya vegetasi dan terbukanya hutan dan lahan menyebabkan debit aliran permukaan dan erosi meningkat, sehingga akan mengakibatkan banjir pada musim hujan. Selain itu, kebakaran yang terjadi akan melepaskan CO2 yang berdampak meningkatkan efek rumah kaca. Hilangnya vegetasi selain mengurangi penyerapan gas CO2 itu sendiri, juga mengakibatkan hutan kehilangan fungsinya sebagai pengatur iklim. Salah satu metode yang sering digunakan untuk menganalisis suatu kejadian kebakaran hutan dan lahan adalah dengan menggunakan data remote sensing (penginderaan jauh). Data tersebut dapat digunakan untuk mengetahui fenomena di permukaan bumi melalui citra satelit. Melalui metode analisis interpretasi visual dan digitasi area yang diindikasikan terbakar, lokasi kebakaran dan luas area terbakar dapat diketahui. Selanjutnya data tersebut dapat digunakan untuk pendugaan biomasa terbakar dan emisi yang dikeluarkan.
Tujuan Penelitian 1 Mengestimasi luas kebakaran hutan dan lahan di provinsi Riau tahun 2012 menggunakan citra MODIS satelit Terra/Aqua 2 Menghitung potensi emisi CO2 dari luas area yang terbakar di provinsi Riau tahun 2012.
2 Manfaat Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi potensi emisi CO2 yang dihasilkan dari kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di provinsi Riau tahun 2012. Informasi tersebut diharapkan dapat menjadi masukan bagi pengambil kebijakan di pusat dan daerah.
Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini adalah kejadian kebakaran hutan dan lahan di provinsi Riau selama tahun 2012. Titik terbakar diketahui secara visual dari satelit Terra/Aqua yang diperoleh dari website NASA (National Aeronautics and Space Administration). Area terbakar adalah area yang memenuhi beberapa kriteria yaitu ada indikasi asap, kumpulan hotspot, dan memiliki selisih nilai EVI (Enhanced Vegetation Index) yang tinggi dalam periode sebelum dan sesudah kebakaran. Estimasi nilai emisi CO2 dihitung menggunakan rumus Seiler dan Crutzen (1980) dengan peta penutupan lahan MODIS Land Cover 2012.
TINJAUAN PUSTAKA Kebakaran Hutan Hutan adalah suatu kesatuan ekosistem berupa hamparan lahan berisi sumber daya alam hayati yang didominasi pepohonan dalam persekutuan alam lingkungannya, yang satu dengan lainnya tidak dapat dipisahkan (Dirjen Planologi Kehutanan 2012). Brown dan Davis (1973) dalam Syaufina (2008) mengemukakan bahwa kebakaran hutan adalah pembakaran yang tidak tertahan dan terjadi dengan tidak disengaja atau tidak direncanakan pada areal tertentu yang menyebar secara bebas serta mengkonsumsi bahan bakar yang tersedia di hutan seperti serasah, rumput, cabang kayu yang sudah mati, patahan kayu, tunggul dan pohon-pohon yang masih hidup. Selanjutnya konsep kebakaran hutan dikenal dengan segitiga api (Fire Triangle) yang terdiri dari bahan bakar, sumber panas dan oksigen. Tiga komponen segitiga api ini diperlukan oleh api agar dapat menyala dan mengalami proses pembakaran. Secara umum proses pembakaran terjadi melalui dua proses, yaitu proses secara kimia dan secara fisik. Proses ini berlangsung dengan cepat dan memisahkan jaringan-jaringan tanaman menjadi unsur kimia, diiringi dengan pelepasan panas. Sebagai suatu reaksi kimia proses ini berlawanan dengan proses pembentukan bagian-bagian tanaman melalui proses fotosintesa. Proses fotosintesa : CO2 + H2O + Energi matahari (C6H10O6) + O2 Proses Pembakaran : (C6H10O6)n + O2 + panas penyalaan CO2 + H2O + panas
3 Dalam proses fotosintesa energi terpusat secara perlahan-lahan, sedangkan dalam proses pembakaran energi dilepaskan dengan cepat. Dalam proses pembakaran, panas penyalaan dianggap sebagai katalisator untuk memulai dan memelihara proses terjadinya kebakaran (Brown dan Davis 1973 dalam Adinugroho 2009). Menurut Pasal 1 Peraturan Menteri Kehutanan/ Permenhut No P. 12/Menhut-II/2009 tentang Pengendalian Kebakaran Hutan, kebakaran hutan adalah suatu keadaan dimana hutan dilanda api sehingga mengakibatkan kerusakan hutan dan atau hasil hutan yang menimbulkan kerugian ekonomis dan atau nilai lingkungan. Kejadian alamiah selama musim kering dapat mengakibatkan kebakaran hutan dan lahan gambut. Namun demikian, 90-95% pemicu utama terjadinya kebakaran hutan adalah karena adanya kegiatan dan atau kecerobohan manusia (Kurnain 2008). Kejadian alamiah seperti terbakarnya ranting dan daun kering secara spontan akibat panas yang ditimbulkan oleh batu dan benda lainnya yang dapat menyimpan dan menghantar panas, dan pelepasan gas metana (CH4) telah diketahui dapat memicu terjadinya kebakaran (Abdullah et al. 2002). Sedangkan faktor kegiatan manusia yang dapat memicu terjadinya kebakaran hutan yaitu pembukaan lahan dalam rangka pengembangan pertanian dalam skala besar, persiapan lahan oleh petani, dan kegiatan rekreasi seperti perkemahan, piknik, dan perburuan. Kegiatan pembukaan dan persiapan lahan baik oleh perusahaan maupun masyarakat merupakan penyebab utama terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Pembukaan dan persiapan lahan oleh petani dengan cara membakar merupakan cara yang cepat dan murah terutama bagi tanah yang tingkat kesuburannya rendah. Banyak penelitian telah menunjukkan bahwa cara ini cukup membantu memperbaiki kesuburan tanah karena meningkatkan kandungan unsur hara dan mengurangi keasaman (Diemont et al. 2002). Namun, kegiatan ini dapat memicu terjadinya kebakaran hutan dan lahan yang lebih luas apabila tidak dilakukan perencanaan yang matang.
Titik Panas (Hotspot) Menurut pasal 1 angka 9 Permenhut No. P/12/P Menhut-II/2009 tentang pengendalian kebakaran hutan, titik panas (hotspot) adalah indikator kebakaran hutan yang mendeteksi suatu lokasi yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan dengan suhu sekitarnya. Sebuah hotspot tidak selalu menunjukkan suatu kejadian kebakaran yang sebenarnya di lapangan. Hotspot hanya memberikan sedikit informasi apabila tidak didukung oleh analisa dan interpretasi lanjutan. Suatu kelompok hotspot yang berlangsung secara terus menerus adalah indikator yang baik untuk menduga suatu kebakaran. Data hotspot bermanfaat apabila dikombinasikan dengan informasi – informasi lainnya. Kesalahan bias atau geografi dari sebuah hotspot dapat sejauh 3 km (Fire Fight South East Asia 2002). Penentuan hotspot ini dihitung berdasarkan kanal termal yaitu pada panjang gelombang 4 μm dan 11 μm, yang terdapat pada kanal 21, 22, dan 31 (Vetrita et al. 2012). Metode penentuan hotspot MODIS dibangun oleh Gigilio et Al. (2003) dalam Vetrita et al. (2012), dengan algoritma sebagai berikut : Bukan hotspot, apabila :
4 a. T4 < 310°K, ΔT<10oK, dan ρ0.86 >0.3 (siang hari), atau b. T4<305oK, ΔT<10oK (malam hari) Hotspot apabila: a. T4> 360oK (pada siang hari), atau 320oK (malam hari) atau T+ δ - 4K) atau b. {(ΔT > Δ+3.5δΔt) - (T4 > T + 3 δ) dan [(T11> ( δ’> 5K)]}, untuk siang hari c. {(ΔT > ΔT+3.5δΔt) - (T4 > T4 + 3δ4), untuk malam hari Dimana : T4= suhu kecerahan pada panjang gelombang 4 μm T11 = suhu kecerahan pada panjang gelombang 11 μm ΔT = T4-T11 = rata-rata dari T4 pixel tetangga yang valid δ = rata-rata absolut deviasi dari T4 pixel tetangga yang valid = rata-rata T11 pixel tetangga yang valid = rata-rata absolut deviasi dari T11 pixel tetangga yang valid ΔT = rata-rata ΔT dari nilai pixel tetangga yang valid δ = rata-rata absolut deviasi dari T11 pixel tetangga yang valid T’4 = Nilai rata-rata suhu kecerahan T4 dari nilai pixel tetangga yang tidak dihitung sebagai pixel tetangga valid karena tergolong background fires = Nilai rata-rata absolut deviasi suhu kecerahan T4 dari nilai pixel tetangga yang tidak dihitung sebagai pixel tetangga valid karena tergolong background fires.
Estimasi area bekas kebakaran (Burned Area) Sejauh ini kegiatan pengelolaan kebakaran hutan dan lahan terfokus pada pencegahan dan penanggulangan, sementara upaya rehabilitasi daerah yang terkena dampak masih kurang. Hal ini selain disebabkan oleh kurangnya kapasitas dan kemampuan instansi terkait, juga karena ketidaktersediaannya informasi mengenai daerah yang terkena dampak sehingga menyulitkan pelaksanaannya. Metodologi penilaian yang tidak valid dan konsisten dalam penentuan luasan area kebakaran akan menghasilkan informasi yang tidak akurat. Data yang diperoleh melalui survei lapangan dapat menjadi sangat tidak akurat mengingat sebagian besar daerah terbakar tidak memiliki akses yang baik dan sangat luas. Survei terestrial ini memerlukan waktu yang sangat lama dan biaya yang tinggi. Oleh karena itu, perlu dikembangkan metode untuk analisis daerah bekas terbakar (Burned Area Analysis) menggunakan data satelit penginderaan jauh yang memiliki keunggulan dalam akurasi, cepat, konsisten, murah dan dapat dilakukan pada daerah yang relatif luas (Suwarsono et al. 2008). Suwarsono et al. (2008) telah melakukan penelitian untuk menganalisis daerah bekas kebakaran dengan menggunakan data satelit penginderaan jauh Terra/Aqua MODIS serta mengestimasi luas hutan dan lahan yang terbakar di provinsi Kalimantan Tengah. Penelitian didasarkan pada analisis perubahan reflektansi yang didukung dengan analisis titik panas untuk mengetahui puncak terjadinya kebakaran. Analisis ini menggunakan dua buah data sebelum dan sesudah terjadinya kebakaran hutan dan lahan untuk mengetahui daerah bekas
5 kebakarannya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Citra satelit Terra/Aqua MODIS dapat digunakan untuk melakukan analisis bekas kebakaaran hutan dan lahan berdasarkan perubahan reflektansi pada kanal MODIS sebelum dan setelah terjadinya kebakaran hutan dan lahan.
Emisi Karbon Sekitar 500 milyar ton karbon tersimpan di dalam vegetasi yang ada di seluruh dunia. Deforestasi dan degradasi hutan menyumbangkan sekitar 17.4% emisi gas rumah kaca dunia. Masalah ini akan semakin parah apabila terjadi di hutan tropis dan subtropis dimana stok karbon semakin berkurang dengan ratarata 1-2 milyar ton per tahun (Subedi et al. 2010). Akibat dari kebakaran hutan dan lahan yaitu terjadi pelepasan senyawa karbon ke udara. Semakin meningkatnya senyawa karbon (CO2) sebagai gas rumah kaca, maka efek rumah kaca yang ditimbulkan juga semakin meningkat. Unsur karbon merupakan senyawa yang dominan dalam kebakaran hutan, karena hampir 45% materi kering tumbuhan adalah karbon (Hao et al. 1990). Sebagian besar unsur karbon yang teremisikan ke udara adalah dalam bentuk CO2, sisanya berbentuk CO, hidrokarbon terutama CH4, dan asap. Sedangkan sulfur akan tertinggal sebagai asap dan sedikit terbentuk menjadi SO2 dan unsur klorin membentuk senyawa CH3Cl (Crutzen dan Andreae 1990; Lobert et al. 1990; Lobert dan Wartnaz 1993 dalam Syaufina et al. 2009). Bentuk emisi karbon terbesar yaitu berupa CO2 sebesar 80-90%. Kebakaran mengakselerasi kecepatan kembalinya CO2 ke atmosfer. Penambahan CO2 ke udara merupakan akibat dari pembukaan lahan hutan, kebakaran hutan, dan konversi hutan menjadi pertanian (Syaufina 2008).
CITRA Terra/AquaMODIS MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan instrumen utama pada satelit Terra (EOS AM) yang diluncurkan pada 18 Desember 1999 dan satelit Aqua (EOS PM) yang diluncurkan pada 4 Mei 2002. Satelit Terra mengorbit bumi dari utara ke selatan melewati ekuator pada pagi hari, sementara Aqua mengorbit dari selatan ke utara melewati ekuator pada siang hari. Terra MODIS dan Aqua MODIS memotret permukaan bumi setiap 1 sampai 2 hari. MODIS memperoleh data pada 36 kanal spektral, atau kelompok panjang gelombang antara 0.405 – 14.385 μm. Data diperoleh dari 3 resolusi spasial yaitu 250 m, 500 m, dan 1000 m. Istrumen MODIS ini memiliki lebar petak sapuan 2,330 km. MODIS mengukur radiasi tampak dan infra merah untuk memperoleh data yang akan digunakan sebagai pengklasifikasian lahan bervegetasi, tutupan permukaan di darat, klorofil di lautan, awan, aerosol, kejadian terbakar, tutupan salju, dan tutupan es di lautan (NASA [tanpa tahun]).
6
MODIS Vegetation Index (VI) Vegetation Indices (VIs) atau indeks vegetasi adalah perubahan nilai spektral dari dua atau lebih kanal yang dirancang untuk meningkatkan kontribusi area bervegetasi dan perbandingan temporal dari aktivitas fotosintetik bumi dan variasi struktur kanopi (Huete et al. 2002). MODIS VI menyediakan perbandingan kondisi global vegetasi yang konsisten, spasial, dan temporal untuk memonitor aktivitas fotosintetik (Justice et al. 1998 dalam Huete et al. 2002). Kedua MODIS VIs yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Enhanced Vegetation Index (EVI) dihasilkan secara bersamaan pada resolusi 1km dan 500-m setiap 16 hari. NDVI lebih sensitif terhadap klorofil, sedangkan EVI lebih responsif terhadap variasi struktur kanopi, diantaranya termasuk Leaf Area Index (LAI), tipe kanopi, karakter fisik (physiognomy) tanaman, dan arsitektur kanopi (Gao et al. 2000). Kedua indeks ini dapat mendeteksi dengan baik perubahan area vegetasi dan mengekstraksi parameter-parameter biofisik dari suatu kanopi tanaman (Huete et al. 2002).
Enhanced Vegetation Index (EVI) EVI adalah indeks vegetasi yang dihasilkan oleh sensor MODIS pada satelit Terra/Aqua. Kualitas data EVI lebih baik dibandingkan dengan NDVI, karena indeks ini sudah terkoreksi dari distorsi yang disebabkan oleh cahaya / panjang gelombang yang dipantulkan oleh partikel di udara (Gao dan Mas 2008). EVI memiliki sensitifitas yang rendah terhadap efek dari tanah dan atmosfer. Hal ini dikarenakan EVI juga memasukkan panjang gelombang spektral biru (Huete et al. 2002). Menurut Huete et al. (2002) EVI dirumuskan sebagai berikut : EVI = G Dimana ρ adalah reflektan permukaan yang telah terkoreksi atmosferik (Rayleigh dan penyerapan ozon), L adalah penyesuaian latar belakang kanopi yang nonlinear, dan C1, C2 adalah koefisien ketahanan aerosol yang menggunakan kanal biru untuk mengoreksi pengaruh aerosol pada kanal merah. Koefisien yang digunakan pada algoritma EVI tersebut yaitu L = 1, C1 = 6, C2 = 7.5, dan G (gain factor) = 2.5 (Huete et al. 1997).
7
METODE Waktu dan Tempat Penelitian ini dilakukan pada bulan April – Juni 2013 di Laboratorium Agrometeorologi, Departemen Geofisika dan Meteorologi, Institut Pertanian Bogor dan di Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana. Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah berupa perangkat pengolah citra penginderaan jauh, Microsoft Office, alat tulis, alat hitung, dan printer. Bahan Bahan yang digunakan pada penelitian ini yaitu, citra MODIS satelit Terra/Aqua bulan Juni-September tahun 2012 yang diunduh dari http://lancemodis.eosdis.nasa.gov/imagery/subsets/?subset=WestIndonesia. Data Hotspot MODIS tahun 2012 yang diperoleh dari http://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/download/tmp/firms61591371456040.zip. Citra MODIS Vegetation Index level 2 (MOD13A1) sebelum dan setelah terjadinya kebakaran hutan dan lahan yang digunakan untuk estimasi area bekas kebakaran. Data ini dapat diunduh dari http://earthexplorer.usgs.gov/. Selanjutnya, data lain yang digunakan adalah peta administratif provinsi Riau dan peta penutupan lahan provinsi Riau (MODIS Land Cover). Untuk analisis iklim terhadap jumlah Hotspot 2012, bahan yang digunakan adalah data BMKG tahun 2012 stasiun Simpangtiga – Pekanbaru dan stasiun Japura – Rengat yaitu rata-rata angin bulanan, curah hujan bulanan, rata-rata suhu bulanan, dan rata-rata kelembaban nisbi bulanan. Sedangkan untuk mengetahui pola curah hujan dan suhu udara secara umum digunakan data BMKG stasiun Simpangtiga – Pekanbaru tahun 2003-2012.
8 Prosedur Analisis Data Citra MODIS Riau Juni-September tahun 2012
EVI MODIS Riau JuniSeptember tahun 2012
Hotspot MODIS FIRMS JuniSeptember tahun 2012
Peta Administrasi Riau
Data Penutupan Lahan (Modis Land Cover)
Burned Area
Overlay
Luas Area Terbakar
Biomassa Terbakar
Emisi Karbon (Seiler dan Crutzen 1980)
Gambar 1 Diagram Analisis Data
Menduga Luas Area Terbakar 1. Menganalisis data citra MODIS provinsi Riau selama tahun 2012. Data dipilih apabila secara visual mengindikasikan kebakaran berdasarkan sebaran asap yang muncul dari tiap Hotspot. Data yang diperoleh yaitu tanggal 10, 11, 12 14, 16, 23 Juni 2012, tanggal 2, 21, 27, 30 Juli 2012, tanggal 10, 11, 12 Agustus 2012, dan tanggal 2 dan 4 September 2012. 2. Pada masing-masing tanggal dibuat shapefile poligon area yang diduga sebagai area terbakar, yaitu area yang terlihat asap.
9 3. Shapefile area terbakar tiap tanggal kemudian dioverlay secara keseluruhan. Dari overlay ini dapat diketahui bahwa beberapa kebakaran hutan dan lahan terjadi pada lokasi yang berdekatan atau bahkan lokasi yang sama. Artinya kebakaran di area tersebut terjadi dalam kurun waktu beberapa hari.
4. Area yang telah dioverlay ini kemudian kembali dikonfirmasi dengan data hotspot yang sesuai dengan tanggal konfirmasi asap. Hasil overlay menunjukkan bahwa titik-titik Hotspot sangat banyak dan terpusat pada poligon area konfirmasi asap. 5. Selanjutnya area dioverlay kembali dengan analisis nilai Vegetation Index produk 16 harian citra MODIS (MOD13A1). Dilihat dari waktu terjadinya kebakaran maka data MODIS yang digunakan yaitu data citra pada tanggal 24 Mei 2012, 9 Juni 2012, 25 Juni 2012, 11 Juli 2012, 27 Juli 2012, 12 Agustus 2012, 28 Agustus 2012, dan 13 September 2012. ∆ EVI = EVIpre - EVIpost Luas Area terbakar adalah area yang memiliki nilai ∆ EVI = 0.15 – 0.25
Perhitungan Estimasi Karbon Luasan area terbakar yang diperoleh kemudian di-overlay dengan penutupan lahan MODIS Land Cover (MCD12Q1). Kehilangan biomasa terbakar dikalkulasikan dengan mengikuti persamaan Seiler dan Crutzen (1980) dalam Zambrano et al. (2011) : CO2 = ∑n BAn * BDn * BEn * EFn Dimana: CO2 = Emisi gas dari pembakaran biomassa (kg) BA = Luas area terbakar (m2) BD = Kerapatan biomassa (kgm-2) BE = Efisiensi Pembakaran (kg kg-1) EF = Faktor Emisi CO2 (kg(CO2) kg-1) (Andreae dan Merlet 2001) n = GLC Code
10 Tabel 1
Tutupan kelas MODIS Land Cover area terbakar yang terdapat di provinsi Riau dengan parameter persamaan Seiler dan Crutzen (1980) (Mieville et al. 2010)
Kode Modis LC
Kode
BE
GLC
BD [kgm2]
EF [gCO2kg1]
Nama
2
Hutan berdaun lebar, selalu hijau
1
23.35
0.25
1580
4
Hutan berdaun lebar, berganti daun
2
20
0.25
1590
5
Hutan daun campuran
6
14
0.25
1569
6
Semak tertutup
11
1.25
0.9
1613
8
Tanaman pendek dengan 30-60% tegakan
13
1.43
0.9
1613
9
14
0.9
0.6
1567
10
Tanaman pendek dengan 10-30% tegakan Tanaman pendek (rumput) dengan semak dan tegakan <10%
12
3.3
0.4
1613
11
Tutupan pohon, selalu tergenang
7
27
0.25
1580
12
Mosaik: Pertanian/semak/rumput Mosaik: Pertanian/tutupan pohon/semak/rumput
18
1
0.75
1580
17
1.1
0.8
1594
14
HASIL DAN PEMBAHASAN Kondisi Umum Wilayah Berdasarkan SK Menteri Kehutanan Nomor 173/Kpts-II/1986, luas kawasan hutan di provinsi Riau yaitu 9,456,160 ha. Luasan ini merupakan total dari luas kawasan hutan KSA/KPA, taman buru, hutan lindung, hutan produksi, hutan produksi terbatas, dan hutan produksi yang dapat dikonversi. Namun, saat ini menurut BPS Riau (2012) hutan Riau yaitu sekitar 8,598,757 ha. Provinsi Riau terletak antara 1°05’ Lintang Selatan sampai 02°25’ Lintang Utara serta 100o00’ sampai 105o05’ Bujur Timur. Provinsi Riau memiliki 11 kabupaten/kota yaitu : (1) Kuantan Singingi, (2) Indragiri Hulu, (3) Indragiri Hilir, (4) Pelelawan, (5) Kampar, (6) Siak, (7) Rokan Hulu, (8) Bengkalis, (9) Rokan Hilir, (10) Pekanbaru, dan (11) Dumai. Sebelah utara provinsi Riau berbatasan dengan selat Malaka dan provinsi Sumatera Utara, sebelah selatan berbatasan dengan provinsi Jambi dan provinsi Sumatera Barat, sebelah Timur berbatsan dengan provinsi Kepulauan Riau dan Selat Malaka, sedangkan di sebelah barat berbatasan dengan provinsi Sumatera Barat dan Sumatera Utara (BPS Riau 2010). Riau memiliki iklim tropis basah dengan rata-rata curah hujan berkisar antara 2000-3000 mm/tahun yang dipengaruhi oleh musim kemarau serta musim hujan. Rata-rata hujan pertahun sekitar 160 hari. Wilayah Riau pada umumnya berupa dataran rendah dengan tanah kering, tanah berawa, dan gambut. Hutan rawa gambut adalah salah satu tipe hutan dengan kondisi khusus dimana gambutnya dibentuk dari sisa-sisa generasi hutan sebelumnya. Sedangkan lahan gambut adalah lahan yang terbentuk dari akumulasi sisa tanaman yang mati dan sebagian mengalami perombakan, mengandung minimal 12-18% C organik
11 dengan ketebalan minimal 50 cm. Sedangkan jenis tanah yang mendominasi di wilayah provinsi Riau adalah organosol dan potzolik merah kuning (PMK) mencapai luas 7 juta ha yaitu sekitar 85% (Suharto 2004).
Gambar 2 Profil suhu dan curah hujan provinsi Riau tahun 2003-2012 (sumber : BMKG) Pola curah hujan selama tahun 2003-2012 pada Gambar 2 di atas menunjukkan bahwa provinsi Riau memiliki pola curah hujan ekuatorial. Pola ekuatorial dicirikan oleh tipe curah hujan dengan bentuk bimodial (dua puncak hujan) yang biasanya terjadi sekitar bulan Maret dan Oktober atau pada saat terjadi ekinoks. Daerahnya meliputi pulau Sumatera bagian tengah dan utara serta pulau Kalimantan bagian Utara (Hermawan 2010). Sedangkan menurut klasifikasi Schmidth-Ferguson, iklim di Riau memiliki tipe B yaitu daerah basah dengan vegetasi masih hutan hujan tropika. Curah hujan tinggi terjadi pada bulanbulan basah yaitu antara September sampai Januari dengan puncak tertinggi terjadi pada bulan Oktober dan November dengan curah hujan rata-rata masingmasing sebesar 228 mm dan 205 mm. Selanjutnya curah hujan tinggi juga terjadi pada bulan Maret dan April. Sedangkan curah hujan rendah terjadi pada bulanbulan kering yaitu Mei sampai Agustus dengan curah hujan terendah yaitu pada bulan Juni sebesar 88 mm. Profil suhu memiliki pola berkebalikan dengan profil curah hujan, yaitu suhu tinggi pada bulan Mei dan Juni sedangkan suhu rendah terjadi pada bulan Desember dan Januari. Suhu rata-rata tertinggi terjadi pada bulan Juni yaitu 28.6 oC. Faktor Kondisi Iklim dan Pembakaran Menurut Purbowaseso (2004), salah satu faktor penyebab terjadinya kebakaran hutan dan lahan adalah cuaca yaitu suhu, curah hujan, kelembaban nisbi, dan angin. Meski demikian, kebakaran hutan yang terjadi bukan sematamata karena faktor cuaca. Pemicu utama terjadinya kebakaran hutan yaitu tetaplah aktivitas manusia, seperti yang sering terjadi di Provinsi Riau. Motif untuk memperoleh keuntungan ekonomi merupakan penyebab utama terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Menurut Suyanto et al. (2001), motif-motif ini termanifestasikan dalam beberapa cara yaitu : (1) Membakar merupakan cara yang paling mudah dan murah dalam kegiatan persiapan lahan, (2) Kegiatan pembalakan kayu meningkatkan kerawanan kebakaran di dalam hutan, (3) Api
12 merupakan cara yang paling murah dan efektif yang digunakan dalam konflik sosial terutama konflik kepemilikan lahan antara berbagai pihak terkait.
Gambar 3 Kondisi curah hujan dan suhu stasiun simpangtiga terhadap jumlah hotspot di kabupaten Kampar 2012
Gambar 4 Kondisi curah hujan dan suhu stasiun Japura terhadap jumlah hotspot di kabupaten Indragiri Hulu 2012 Gambar 3 dan 4 di atas masing-masing menunjukkan kondisi iklim berupa curah hujan dan suhu stasiun Simpangtiga dan Japura terhadap jumlah hotspot di kabupaten Kampar dan Indragiri Hulu. Curah hujan merupakan faktor cuaca utama yang dapat mengendalikan kebakaran hutan dan lahan. Sementara suhu dapat menjadi indikator daerah atau waktu terjadinya kebakaran hutan. Semakin tinggi suhu maka akan meningkatkan potensi kebakaran, hal ini dikarenakan suhu yang tinggi dapat mempercepat pengeringan bahan bakar. Semakin kering bahan bakar, semakin mudah terjadi kebakaran hutan dan lahan. Sebaliknya, curah hujan yang tinggi dapat lebih mudah memadamkan kebakaran dan mengurangi jumlah hotspot yang terdeteksi. Dapat dilihat pada Gambar 4 suhu kedua stasiun memiliki pola yang sama dengan puncak suhu tertinggi pada bulan Juni dan terendah pada bulan Februari. Pada grafik curah hujan terlihat pola dimana jumlah hotspot akan tinggi apabila curah hujan rendah, dan hotspot akan rendah ketika curah hujan tinggi. Namun untuk bulan Juli dan September di kedua stasiun terlihat bahwa curah hujan cukup tinggi sementara jumlah hotspotnya juga tinggi. Hal ini dikarenakan bulan-bulan ini adalah bulan-bulan pembakaran hutan dan lahan. Pembakaran hutan dan lahan biasanya dimulai dari bulan Juni. Dipilihnya bulan ini karena Juni-September dinilai cukup kering dibandingkan bulan-bulan lainnya. Hal ini
13 terlihat pada grafik curah hujan di stasiun Simpangtiga, pada bulan Juni meski curah hujan tidak terlalu rendah tapi jumlah hotspot yang terdeteksi sangat tinggi.
Estimasi Luas Area Terbakar Hotspot dapat menjadi indikator kejadian kebakaran hutan, namun tidak selamanya hotspot yang terdeteksi oleh citra merupakan kejadian kebakaran yang sebenarnya. Dalam penelitian ini resolusi MODIS yang digunakan yaitu 500 m x 500 m sehingga apabila terdapat dua buah titik kebakaran di lapangan dalam ukuran 500 m x 500 m, maka MODIS akan tetap mendeteksinya sebagai satu titik panas. Sebaliknya, pada kejadian kebakaran yang sangat besar, meskipun hanya dua titik kebakaran di lapangan, maka titik panas yang terdeteksi menjadi 4 buah titik. Tidak menutup kemungkinan pula bahwa satu kejadian kebakaran akan di deteksi berulang dalam radius 1 km dari titik kebakaran (Vetrita et al. 2011). Oleh karena itu, jumlah titik panas tidak selalu bisa menggambarkan berapa jumlah kebakaran yang terjadi di lapangan. Namun, menurut hasil survey yang telah dilakukan Khomaruddin et al. (2010) menemukan fakta bahwa hampir seluruh titik panas yang menumpuk banyak di suatu lokasi menunjukkan terjadinya kebakaran dengan lebih tepat. Gambar 5 berikut merupakan sebaran hotspot di provinsi Riau pada bulan Juni-September 2012.
Juni
Agustus
Juli
September
Gambar 5 Sebaran hotspot provinsi Riau (Juni-September 2012)
14 Pada penelitian ini luas area terbakar di estimasi tidak hanya dengan hotspot-nya saja tetapi juga mempertimbangkan konfirmasi asap dan perubahan nilai EVI. Dari hasil analisis visual citra MODIS, kebakaran di provinsi Riau tahun 2012 ini terjadi pada bulan Juni – September. Hasil estimasi luas area terbakar untuk tiap kabupaten/kota di provinsi Riau selama tahun 2012 disajikan pada Gambar 6 berikut:
Gambar 6 Estimasi luas area terbakar Provinsi Riau tahun 2012 Gambar 6 di atas menunjukkan estimasi luas area yang terbakar selama tahun 2012 untuk 11 kabupaten/kota di provinsi Riau. Hampir seluruh kabupaten yang ada di provinsi ini mengalami kebakaran hutan dan lahan selama tahun 2012 kecuali kabupaten Siak, Dumai, dan kota Pekanbaru. Terlihat bahwa kebakaran terbesar terjadi pada bulan Juni di kabupaten Rokan Hilir, yakni sekitar 32% dari total luas kebakaran yaitu sebesar 8,362 ha. Secara umum kabupaten yang mengalami kebakaran hutan dan lahan yang cukup besar yaitu kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis, Pelalawan, Indragiri Hilir dan Indragiri Hulu. Estimasi total kebakaran hutan dan lahan selama tahun 2012 ini yaitu sebesar 26,440 ha. Sehingga pada tahun 2012 ini kebakaran hutan dan lahan di provinsi Riau dapat dikatakan cukup parah, dimana 50% dari total luas area terbakar terjadi pada bulan Juni, yakni mencapai 12,501 ha. Pada bulan Juli menurun drastis yaitu sekitar 1,314 ha, bulan Agustus meningkat menjadi 7,131 ha, dan pada bulan September sebesar 5,495 ha. Pada bulan Juni, Juli, Agustus kebakaran hutan dan lahan lebih sering terjadi di kabupaten Rokan Hilir, Bengkalis, dan Pelalawan. Sedangkan pada bulan September kebakaran yang cukup luas terjadi di kabupaten yang berada di sebelah selatan provinsi Riau yakni kabupaten Indragiri Hilir dan Indragiri Hulu. Dari Gambar 6 di atas diketahui pula bahwa kebakaran terbesar terjadi pada bulan Juni dan terendah pada bulan Juli. Kemudian pada bulan September kebakaran cukup tinggi terjadi di kabupaten Indragiri Hilir dan Indragiri Hulu, dimana pada bulan Juni kedua kabupaten ini tidak terdeteksi mengalami kebakaran hutan dan lahan.
15 Kebakaran di kabupaten-kabupaten ini selalu terjadi setiap tahun dengan lokasi dan pola yang hampir sama. Menurut data WRI (World Resources Institute) dalam Wihardandi (2013), lokasi-lokasi kebakaran yang terjadi di pulau Sumatera memiliki pola-pola khusus yang terjadi. Secara umum, hanya sedikit api yang muncul di kawasan hutan lindung dan lokasi penebangan pilih. Kebakaran hutan dan lahan di provinsi ini sebagian besar bersumber dari kawasan HTI (Hutan Tanaman Industri) dan perkebunan kelapa sawit. Selain itu, kebakaran juga diperparah manakala kawasan HTI ini berada di atas lahan gambut. Sehingga, api akan sulit dipadamkan. Estimasi Emisi CO2
Gambar 7 Estimasi emisi CO2 dari kebakaran hutan dan lahan di provinsi Riau tahun 2012 Perhitungan hasil estimasi emisi CO2 di atas yaitu dengan menggunakan rumus dari Seiler dan Crutzen (1980) dalam Zambrano et al. (2011). Luas area terbakar yang diperoleh kemudian di-overlay dengan peta penutupan lahan berupa MODIS land cover tahun 2012. Setelah diketahui tipe penutupan lahannya maka dapat dihitung potensi emisinya menggunakan rumus tersebut. Gambar 7 menunjukkan besar emisi berbanding lurus dengan luas area terbakarnya. Emisi terbesar dihasilkan di kabupaten Rokan Hilir yaitu sebesar 0.64 juta ton atau sekitar 33.5% dari seluruh jumlah emisi total yang dihasilkan. Total emisi yang diestimasi selama Juni-September di provinsi Riau tahun 2012 yaitu sebesar 1.91 juta ton.
16
Gambar 8 Emisi CO2 dari kebakaran hutan di Indonesia tahun 1984-2003 (Trismidianto et al. 2009) Gambar 8 di atas merupakan hasil estimasi emisi CO2 dari kebakaran hutan di Indonesia yang dilakukan Trismidianto et al. (2009) tahun 1995-1998. Laju emisi CO2 di atas yaitu sebesar 1.7 juta ton per tahun dengan emisi tertinggi sampai 10 juta ton. Berdasarkan data analisis tersebut dapat disimpulkan bahwa estimasi emisi CO2 yang dilakukan di provinsi Riau tahun 2012 sangatlah tinggi karena nilai 1.91 juta ton hanya untuk kebakaran hutan dan lahan di satu provinsi saja. Ada kemungkinan bahwa hasil yang diperoleh ini cenderung overestimate yang disebabkan oleh akurasi data yang digunakan atau pun kurang tepatnya asumsi-asumsi yang digunakan dalam pengolahan data. Disamping itu, skala spasial yang digunakan juga dapat mempengaruhi hasil yang diperoleh. Oleh karena itu, validasi terhadap hasil penelitian ini sangat diperlukan lebih lanjut.
Gambar 9 Tipe penutupan lahan area terbakar (MODIS Land Cover) Berdasarkan MODIS land cover, terdapat 10 tipe penutupan lahan yang terbakar di provinsi Riau selama tahun 2012 (Gambar 9). Area-area terbakar ini secara umum banyak terdapat di wilayah bagian timur. Dimana wilayah-wilayah bagian Timur ini sebagian besar merupakan lahan gambut seluas 4.8 juta Ha, terdiri dari rawa gambut air tawar dan rawa gambut pasang-surut (Pemprov Riau 2009). Dari hasil analisis yang dilakukan, kebakaran hutan dan lahan tahun 2012 di provinsi Riau ini paling besar terjadi di tipe penutupan lahan hutan dimana pada
17 tipe MODIS land cover di atas termasuk pada tipe hutan berdaun lebar dan selalu hijau yaitu sekitar 72.9% dengan emisi CO2 yang dihasilkan yaitu sebesar 1.38 juta ton. Terbesar kedua yaitu untuk lahan pertanian/tutupan pohon/semak/rumput sekitar 13.6% dengan emisi CO2 yang dihasilkan yaitu sebesar 0.26 juta ton. Selanjutnya yaitu lahan pertanian/semak/tutupan rumput dengan luas terbakar 8.0% yang mengemisikan CO2 sebesar 0.15 juta ton. Untuk tipe penutupan lahan lainnya hanya terbakar sekitar 0.08-2.11% yang mengemisikan 0.1 juta ton. Namun, pada kenyataannya sebagian besar lahan yang terbakar di provinsi Riau bukanlah lahan dengan tutupan hutan alami yang masih rimbun dengan pohon melainkan lahan terbuka bekas penebangan hutan yang akan dijadikan perkebunan, ataupun semak belukar. Oleh karena itu, klasifikasi kelas MODIS land Cover yang digunakan perlu diverifikasi terlebih dahulu sesuai dengan tutupan lahan yang sebenarnya.
SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Riau memiliki tipe iklim ekuatorial yaitu memiliki puncak musim hujan pada bulan Maret dan Oktober, sedangkan musim kemarau antara bulan Mei sampai September. Pada musim kemarau inilah sering terjadi kebakaran hutan dan lahan. Kejadian kebakaran hutan dan lahan di provinsi Riau pada tahun 2012 terjadi pada bulan Juni – September yang tersebar hampir di seluruh kabupaten. Luas total kebakaran hutan dan lahan di provinsi Riau yaitu sebesar 26,440 ha dengan total estimasi emisi sebesar 1.9 juta ton CO2. Saran Penelitian untuk menentukan luas area terbakar dan estimasi emisi CO2 ini masih perlu dianalisis tingkat akurasinya. Oleh karena itu, diperlukan verifikasi lapangan maupun verifikasi dengan citra satelit yang resolusi spasialnya lebih tinggi seperti Landsat TM, SPOT, IKONOS, maupun Quickbird.
18
DAFTAR PUSTAKA Abdullah MJ, Ibrahim MR, & Abdul Rahim AR. 2002. The influence of forest fire in Peninsular Malaysia: History, root causes, prevention, and control. Makalah disajikan pada Workshop on Prevention and Control of Fire in Peatlands, 19–21 March 2002, Kuala Lumpur, Malaysia, 14 h. Adinugroho WC. 2009. Bagaimana Kebakaran Hutan Terjadi. Paper Kebakaran Hutan. Bogor : Silvikultur IPB. Andreae MO, Merlet P. 2001. Emission of Trace Gases and Aerosols from biomass burning. Global Biogeochemical Cycles, 15(4): 955-966. [BPS] Badan Pusat Statistik Provinsi Riau. 2010. Bab1 Keadaan Geografis [Internet]. [diunduh 2013 Agustus 13]. Tersedia pada: http://riau.bps.go.id/publikasi-online/riau-dalam-angka-2010/bab-1keadaan-geografis.html [BPS] Badan Pusat Statistik Provinsi Riau. 2012. Riau Dalam Angka 2012. [Internet]. [diunduh 2013 September 18]. Tersedia pada:riau.bps.go.id/attachments/tabel%206.5.1.pdf. Darjono. 2004. Pengalaman Penegakan Hukum yang Berkaitan dengan Kebakaran di Areal Perkebunan dan HTI Rawa Gambut. Di dalam: Suyanto, Unna Chokkalingan, Prianto Wibowo, editor. Kebakaran di Lahan Rawa/Gambut di Sumatera : Masalah dan Solusi; 2003 Desember 10-11; Palembang, Indonesia. Jakarta (ID): CIFOR. Diemont WH, Hillegers PJM, Kramer K, dan Rieley J. 2002. Fire and peat forests, what are the solutions?. Makalah disajikan pada Workshop on Prevention and Control of Fire in Peatlands, 19–21 March 2002, Kuala Lumpur, Malaysia, 18 h. Direktorat Jenderal Planologi Kehutanan. 2012. Data dan Informasi Pemanfaatan Hutan Tahun 2012. Jakarta : Kemenhut Fire Fight South East Asia. 2002. Pengadilan Pelaku Kebakaran Hutan dan Lahan : Sebuah Studi Kasus Mengenai Proses Hukum di Riau, Indonesia. Fire Fight South East Asia. WWF. IUCN. European Union Gao X, Mas JF. 2008. Modis EVI as an ancillary data for an object-based image analysis with multi-spectral Modis data. Di dalam: Geoffrey JH, Blaschke T, Marceau D, editor. GEOBIA 2008 - Pixels, Objects, Intelligence GEOgraphic Object Based Image Analysis for the 21st Century [Internet]. Calgary, 5-8 Agustus. Canada : ISPRS. Session 5; [diunduh 2013 Agustus 3]. Tersedia pada : http://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/4C1/Sessions/Session5/6590_Y Gao_Proc_poster.pdf Gao X, Huete AR, Ni W, dan Miura T. 2000. Optical–biophysical relationships of vegetation spectra without background contamination. Remote Sensing of Environment, 74, 609– 620. Hao MW, Liu MH, Crutzen PJ. 1990. Estimate of annual and regional release of CO2 and other trace gases to the atmosphere from fire in tropic based on the FAO statistics for the period 1975 and 1980. Di dalam Goldammer JG, editor. Fire in Tropical Biota (Ecological Studies 84). New York: Springer. hlm 440-460.
19 Hermawan E. 2010. Pengelompokkan Pola Curah Hujan yang Terjadi Di Beberapa Kawasan P. Sumatera Berbasis Hasil Analisis Teknik Spektral. Jurnal Meteorologi dan Geofisika. 11, 75-84. Huete AR, Liu HQ, Batchily K, van Leeuwen WJD. 1997. A comparison of vegetation indices over a global set of TM images for EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment. 59, 440–451. Huete A, Didan K, Miura T, Rodriguez EP, Gao X, Ferreira LG. 2002. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83, pp. 195-213. Kementerian Kehutanan. 2009. Peraturan Menteri Kehutanan Nomor: P.12/Menhut-II/2009. [Internet]. [diunduh 2013 September 4]. Tersedia pada : http://www.dephut.go.id/files/P12_09.pdf Kementerian Kehutanan. 2011. Luas Kawasan Hutan dan Kawasan Konservasi Perairan Indonesia Berdasarkan SK Menteri Kehutanan S/D Bulan : Juli 201. [Internet]. [diunduh 2013 September 4 2013]. Tersedia pada : http://ekowisata.org/wp-content/uploads/2011/09/ Luas-Kawasan-HutanIndonesia_update_Juli_2011.pdf Khomaruddin MR, Suprapto T, dan Priyatna M. 2010. Laporan Kegiatan Sosialisasi dan Survey Lapangan Pemantauan Lingkungan untuk Mitigasi Bencana (Verivikasi Data Hotspot dari Berbagai Macam Metodologi) di Provinsi Riau (Pekanbaru, Bengkalis, Dumai, dan Siak) Tahun 2010. Jakarta (ID) : LAPAN. Kurnain Ahmad. 2008. Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut : Karakteristik dan Penanganannya. Makalah. Universitas Lambung Mangkurat : Banjarbaru Mieville A, Granier C, Liousse C, Guillaume B, Mouillot F, Grégoire J, dan Pétron G. 2010. Emissions of gases and particles from biomass burning during the 20th century using satellite data and an historical reconstruction. Atmospheric Environment, vol. 44, pp. 1469-1477. Muslim, Kurniawan Susanto. 2008. Fakta Hutan & Kebakaran 2002 – 2007, Informaasi Atas Perubahan Hutan Gambut / Rawa Gambut Riau, Sumatera – Indonesia. Pekanbaru : Jikalahari. [NASA] National Aeronautics and Space Administration. [tanpa tahun]. About MODIS. [Internet]. [diunduh 2013 September 4]. Tersedia pada : http://modis.gsfc.nasa.gov/about/ [Pemprov] Pemerintah Provinsi Riau. 2009. Peraturan Daerah Provinsi Riau tentang Rencana Pembangunan Jangka Panjang (RPJP) Provinsi Riau Tahun 2005-2025. Riau (ID). Purbowaseso, B. 2004. Pengendalian Kebakaran Hutan. Jakarta: PT. Rineka Cipta. Subedi B, et.al. 2010. Forest Carbon Stock Measurement : Guidelines for measuring carbon stocks in community-manged forests. Kathmandu : ANSAB, FECOFUN, ICIMOD. Suharto, B. 2004. Perspektif Dinas Perkebunan Provinsi Riau. Di dalam: Suyanto, Unna Chokkalingan, Prianto Wibowo, editor. Kebakaran di Lahan Rawa/Gambut di Sumatera : Masalah dan Solusi; 2003 Desember 10-11; Palembang, Indonesia. Jakarta (ID): CIFOR. Suwarsono, Roswintiarti O, Noviar H. 2008. Analisis Daerah Bekas Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Kalimantan Tengah Tahun 2006 Menggunakan
20 Data Setelit Penginderaan Jauh Terra/Aqua MODIS. Prosiding Pertemuan Masyarakat Penginderaan Jauh; Bali, 27 – 28 Februari 2008. Hlm 513-518. Suyanto S, Permana RP, Setijono D, Applegate G. 2001. Kebijakan Pengelolaan Sumber Daya Alam dan Aktifitas Sosial Ekonomi dalam Kaitannya dengan Penyebab dan Dampak Kebakaran Hutan dan Lahan di Sumatera. Di dalam : Suyanto S, Permana RP, Setijono D, Applegate G, editor. Akar Penyebab dan Dampak Kebakaran Hutan dan Lahan di Sumatera; 2001 Oktober 11; Bandar Lampung, Indonesia. Bogor (ID) : ICRAF, CIFOR. Syaufina L. 2008. Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia Perilaku Api, Penyebab, dan Dampak Kebakaran. Malang: Bayumedia. Syaufina L, Saharjo BH, Nurhayati AD. 2009. Mitigasi Bencana Asap Melalui Modeling Penyebaran dan Kandungannya. Bogor: Fakultas Kehutanan IPB. Trismidianto, Hermawan E, Samiaji T, Martono, Hadi M, Indrawati A, Hamdan R. 2008. Studi Penentuan Konsentrasi CO2 dan Gas Rumah Kaca (GRK) Lainnya di Wilayah Indonesia. Seminar on Application and Research in Industrial Technology [Internet]. Yogyakarta, 27 Agustus 2008. Indonesia : FT UGM. [diunduh 2013 Agustus 20]. Tersedia pada : http://www.dirgantaralapan.or.id/moklim/exsumary/ Studi%20Penentuan%20Konsentrasi%20CO2%20dan%20Gas%20Rumah% 20Kaca%20Lainnya%20di%20Wliayah%20Indonesia.pdf Vetrita Y, Haryani NS, Khomaruddin MR, Hidayat, Ningrum W. 2011. Memaknai Sebuah Titik Panas (Hotspot): Sebuah Pertimbangan Untuk Kebijakan Pemerintah. Di dalam : Harsanugraha WK, Arief M, Winarso G, Marini Y, Manoppo AKS. Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh Untuk Mendukung Pembangunan Nasional. 2011 Desember; Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh. Jakarta (ID): LAPAN. Vetrita Y, Haryani NS, dan Khomarudin MR. 2012. Validasi Hotspot MODIS Indofire di Provinsi Riau. Jurnal Geomatika, 18, hal 2. Jakarta (ID): LAPAN. Wihardandi A. 2013. Data WRI : Separuh Sumber Kebakaran Hutan Berasal dari Wilayah Konsesi Perkebunan. [Internet]. [diunduh 2013 September 2]. Tersedia pada : http://www.mongabay.co.id/2013/06/22/data-wri-separuhsumber-kebakaran-hutan-berasal-dari-wilayah-konsesi-perkebunan/. Zambrano C, et al. 2011. Co Emission Maps From Biomass Burning: Analysis Of Agreement Indices And Of Land Cover Distribution [Internet]. [diunduh pada 2013 Juni 14]. Tersedia pada : http://www.ideg.es/wsc_content/pics/user_upload/CO%20emission%20map s_analysis%20of%20agreement%20indices%20and%20of%20land%20cove r%20distribution.pdf
21
LAMPIRAN Lampiran 1 Spesifikasi Sensor MODIS Terra/Aqua Orbit: Scan Rate: Swath Dimensions: Telescope: Size: Weight: Power: Data Rate: Quantization: Spatial Resolution: Design Life:
705 km, 10:30 a.m. descending node (Terra) or 1:30 p.m. ascending node (Aqua), sun-synchronous, near-polar, circular 20.3 rpm, cross track 2330 km (cross track) by 10 km (along track at nadir) 17.78 cm diam. off-axis, afocal (collimated), with intermediate field stop 1.0 x 1.6 x 1.0 m 228.7 kg 162.5 W (single orbit average) 10.6 Mbps (peak daytime); 6.1 Mbps (orbital average) 12 bits 250 m (bands 1-2) 500 m (bands 3-7) 1000 m (bands 8-36) 6 years
Primary Use
Band Bandwidth1
Spectral Radiance2
Required SNR3
Land/Cloud/Aerosols Boundaries
1
620 - 670
21.8
128
2
841 - 876
24.7
201
Land/Cloud/Aerosols Properties
3
459 - 479
35.3
243
4
545 - 565
29.0
228
5
1230 - 1250
5.4
74
6
1628 - 1652
7.3
275
7
2105 - 2155
1.0
110
Ocean Color/ 8 Phytoplankton/ 9 Biogeochemistry 10
405 - 420
44.9
880
438 - 448
41.9
838
483 - 493
32.1
802
11
526 - 536
27.9
754
12
546 - 556
21.0
750
13
662 - 672
9.5
910
14
673 - 683
8.7
1087
15
743 - 753
10.2
586
16
862 - 877
6.2
516
22 Atmospheric Water Vapor
17
890 - 920
10.0
167
18
931 - 941
3.6
57
19
915 - 965
15.0
250
Primary Use
Band Bandwidth1
Surface/Cloud Temperature
20
3.660 - 3.840
Spectral Required Radiance2 NE[delta]T(K)4 0.45(300K) 0.05
21
3.929 - 3.989
2.38(335K) 2.00
22
3.929 - 3.989
0.67(300K) 0.07
23
4.020 - 4.080
0.79(300K) 0.07
24
4.433 - 4.498
Atmospheric Temperature
Lampiran 2 Konfirmasi Asap Kebakaran Hutan dan Lahan provinsi Riau tahun 2012
10 Juni 2012
11 Juni 2012
12 Juni 2012
14 Juni 2012
23 Juni 2012 (a)
23 16 Juni 2012
23 Juni 2012 (b)
21 Juli 2012
2 Juli 2012
27 Juli 2012
30 Juli 2012
10 Agustus 2012 (a)
10 Agustus 2012 (b)
11 Agustus 2012
24
12 Agustus 2012
2 September 2012
4 September 2012
Lampiran 3 Kelas GLC2000 dengan kerapatan biomassa, efisiensi pembakaran, dan faktor emisi CO2 tiap kelas penutupan lahan (Mieville et.al 2010) GLC NAME CODE
BD [kgm2]
BE
EF [gCO2kg1]
23.35
0.25
1580
1
Tree cover, broadleaf, evergreen
2
Tree cover, broadleaf, deciduous, closed
20
0.25
1590
3
Tree cover, broadleaf, deciduous, open
3.3
0.4
1613
4
Tree cover, needle-leaved, evergreen
36.7
0.25
1569
5
Tree cover, needle-leaved, deciduous
18.9
0.25
1569
6
Tree cover, mixed leaf type
14
0.25
1569
7
Tree cover, regularly flooded, fresh/brackish
27
0.25
1580
8
Tree cover, regularly flooded, saline
14
0.6
1596
9
Mosaic: Tree cover/Other natural vegetation
10
0.35
1591
11
Shrub cover, closed-open, evergreen
1.25
0.9
1613
12
Shrub cover, closed-open, deciduous
3.3
0.4
1613
13
Herbaceous cover, closed-open
1.43
0.9
1613
14
Sparse herbaceous or sparse shrub cover
0.9
0.6
1567
16
Cultivated and managed areas
0.44
0.6
1515
17
Mosaic: Cropland/Tree cover/Other natural
1.1
0.8
1594
18
Mosaic: Cropland/ Shrub and/or grass cover
1
0.75
1580
25
Lampiran 4 Klasifikasi penutupan lahan MODIS Land Cover MODIS LC Code
Name
Description
1
Evergreen needleleaf forests
2
Evergreen forests
3
Deciduous needleleaf forests
4
Deciduous forests
5
Mixed forests
6
Closed shrublands
7
Open shrublands
8
Woody savannas
9
Savannas
10
Grasslands
11
Permanent wetlands
12
Croplands
13
Urban and built-up lands Cropland/natural vegetation mosaics
Lands dominated by needleleaf woody vegetation with a percent cover >60% and height exceeding 2 m. Almost all trees remain green all year. Canopy is never without green foliage. Lands dominated by broadleaf woody vegetation with a percent cover >60% and height exceeding 2 m. Almost all trees remain green all year. Canopy is never without green foliage. Lands dominated by woody vegetation with a percent cover >60% and height exceeding 2 m. Consist of seasonal needleleaf tree communities with an annual cycle of leaf-on and leaf-off periods. Lands dominated by woody vegetation with a percent cover >60% and height exceeding 2 m. Consist of seasonal broadleaf tree communities with an annual cycle of leaf-on and leaf-off periods. Lands dominated by trees with a percent cover >60% and height exceeding 2 m. Consist of tree communities with interspersed mixtures or mosaics of the other four forest types. None of the forest types exceeds 60% of landscape. Lands with woody vegetation less than 2 m tall and with shrub canopy cover >60%. The shrub foliage can be either evergreen or deciduous. Lands with woody vegetation less then 2 m tall and with shrub canopy cover between 10% and 60%. The shrub foliage can be either evergreen or deciduous. Lands with herbacious and other understory system, and with forest canopy cover between 30% and 60%. The forest cover height exceeds 2 m. Lands with herbacious and other understory system, and with forest canopy cover between 10% and 30%. The forest cover height exceeds 2 m. Lands with herbaceous types of cover. Tree and shrub cover is less than 10%. Lands with a permanent mixture of water and herbaceous or woody vegetation. The vegetation van be present either in salt, brackish, or fresh water. Lands cover with temporary crops followed by harvest and bare soil period (e.g., single and multiple cropping system). Note that perennial woody crops will be classified as the appropriate forest or shrub land cover type. Land covered by buildings and other man-made structures.
14
broadleaf
broadleaf
15
Snow and ice
16
Barren
0
Water bodies
Lands with a mosaic of croplands, forests, shrubland, and grassland in which no one component comprises more than 60% of the landscape. Lands under snow/ice cover througout the year. Lands with exposed soil, sand, rocks, or snow and never have more than 10% vegetated cover during any time of the year. Oceans, seas, lake, reservoirs, and rivers. Can be either fresh or salt-water bodies.
26 Lampiran 5 Estimasi total luas area terbakar Provinsi Riau tahun 2012 berdasarkan perubahan nilai EVI Kabupaten/Kota Rokan Hilir Rokan Hulu Bengkalis Siak Kampar Pelalawan Kuantan Singingi Indragiri Hilir Indragiri Hulu Pekanbaru Dumai Total
Juni 8362 925 1072 1822 320 12501
Estimasi Luas Area Terbakar (Ha) Juli Agustus September 643 596 914 488 2441 917 780 397 1483 2061 183 3037 1314 7131 5495
Total 9601 1839 4000 917 2999 320 3544 3220 26440
Lampiran 6 Total estimasi emisi CO2 dari kebakaran hutan dan lahan provinsi Riau tahun 2012 berdasarkan rumus Seiler dan Crutzen (1980) Kabupaten/Kota Rokan Hilir Rokan Hulu Bengkalis Siak Kampar Pelalawan Kuantan Singingi Indragiri Hilir Indragiri Hulu Pekanbaru Dumai Total
Juni 0.56 0.09 0.07 0.17 0.03 0.92
Estimasi Jumlah Emisi CO2 (juta ton) Juli Agustus September Total 0.05 0.03 0.64 0.08 0.17 0.04 0.19 0.30 0.09 0.09 0.04 0.03 0.24 0.03 0.06 0.16 0.22 0.01 0.23 0.24 0.09 0.48 0.42 1.91
27 Lampiran 7 Data Suhu dan Curah Hujan tahun 2012 stasiun SimpangtigaPekanbaru dan Japura-Rengat Suhu
Bulan
CH
Kelembaban Rengat
Pekanbaru
Angin
Pekanbaru
Rengat
Pekanbaru
Rengat
Pekanbaru
Rengat
Jan
28.1
27.3
69.85
21.09
73
79.1
3.9
2.7
Feb
27.4
26.5
182.88
267.47
79.9
84.4
2.4
1.2
Mar
28.1
27.2
236.99
160.27
75.7
82.4
3.8
1.3
Apr
28
27
72.39
229.64
78.7
84.2
2.8
1
May
28.5
27.3
150.13
186.17
77.9
83.6
3.5
1
Jun
29
28
135.64
13.72
74.1
79.1
4.7
1.2
Jul
27.9
27
118.36
87.63
78.1
79.9
4.9
1.7
Aug
27.9
27.3
21.83
51.31
79
78.4
4.3
2.3
Sep
28
27
106.43
67.57
77.7
80.5
3.8
1.6
Oct
27.5
26.8
191.78
322.09
81.4
84.1
2.7
0.8
Nov
27.6
26.9
344.39
342.9
81.4
85.5
3
0.4
Dec
27.4
26.6
171.44
129.05
81.7
86.3
2.4
0.5
Lampiran 8 Data Suhu tahun 2003-2012 stasiun Simpangtiga-Pekanbaru Bulan
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Mean
Jan
27
27.5
27.3
27.2
26.9
27.5
27.4
27.6
26.6
28.1
27.31
feb
27.2
27.5
28.6
28
27
27.1
27.6
28.4
28.2
27.4
27.7
Mar
27.9
27.9
28.3
28.3
27.8
27.2
28.2
27.4
28
28.1
27.91
Apr
27.6
27.9
28.3
28.2
27.7
28.1
28.6
26.2
27.9
28
27.85
May
28.7
28.5
28.3
28.2
28
29
29.6
27.8
28.8
28.5
28.54
Jun
28.3
28.7
28.6
27.9
28.4
28.6
28.8
28.7
28.7
29
28.57
Jul
27.7
27.3
27.9
28.3
27.4
28.2
28.9
28
28.6
27.9
28.02
Aug
27.9
28
27.8
28.5
27.4
28.2
28.3
28.5
28.1
27.9
28.06
Sep
27.5
27.3
28.4
27.8
27.1
28.3
28.3
28.3
27.5
28
27.85
Oct
27.7
27.2
27.8
27.9
27.7
28.2
28
29
27.6
27.5
27.86
Nov
27.4
27.3
27.8
27.6
28.2
28.4
27.6
27.9
27.7
27.6
27.75
Dec
27
27.1
27.2
26.6
27.2
27.9
27.3
27.6
26.9
27.4
27.22
28 Lampiran 9 Data Suhu tahun 2003-2012 stasiun Simpangtiga-Pekanbaru Bulan
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Mean
Jan
303.52
108.46
44.46
162.29
346.19
92.96
122.18
205.99
160.78
69.85
161.668
Feb
109.47
92.97
74.67
76.18
95.5
116.34
50.29
162.04
56.64
182.88
101.698
Mar
295
90.41
75.94
127.27
152.65
172.98
297.7
279.41
102.6
236.99
183.095
Apr
103.38
169.15
44.19
76.7
356.36
184.41
183.4
344.18
200.65
72.39
173.481
May
40.13
32.77
130.06
53.84
168.15
57.67
86.87
282.97
52.07
150.13
105.466
Jun
32.26
0
50.8
93.71
118.36
201.17
102.11
131.83
17.27
135.64
88.315
Jul
43.44
68.58
35.56
259.07
114.54
57.67
21.34
254.77
20.07
118.36
99.34
Aug
40.13
27.94
376.19
18.54
135.14
116.09
135.39
113.02
169.42
21.83
115.369
Sep
239.53
60.45
132.08
107.95
215.64
222.75
98.04
298.72
110.5
106.43
159.209
Oct
206.5
268.74
256.79
173.23
423.17
167.91
196.33
259.07
139.68
191.78
228.32
Nov
323.85
118.35
81.03
99.32
257.05
265.96
229.35
139.45
190.51
344.39
204.926
Dec
98.8
19.05
240.29
176.53
107.96
104.64
342.15
123.44
219.46
171.44
160.376
Lampiran 10 Peta Estimasi Area Terbakar Provinsi Riau Tahun 2012
29
RIWAYAT HIDUP Penulis lahir di Bandar Lampung pada tanggal 18 September 1991 dari pasangan Purwo Atmadi dan Hidanti Karnila. Penulis merupakan anak pertama dari tiga bersaudara. Penulis menempuh pendidikan dasar di SDN 1 Sukaraja, SDN 4 Bagelen, dan lulus pada tahun 2003 di SDN Anyelir 1 Depok. Pada tahun 2006 penulis menyelesaikan pendidikan menengah pertama di SMP N 1 Gadingrejo, dan melanjutkan di SMA N 1 Gadingrejo. Pada tahun 2009 penulis menyelesaikan pendidikan menengah atas dan diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk Institut Pertanian Bogor (USMI) pada program studi Meteorologi Terapan Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selain menjalani perkuliahan, penulis juga aktif di lembaga kemahasiswaan dan non kemahasiswaan diantaranya Uni Konservasi Fauna (UKF) 2009sekarang, Himpunan Mahasiswa Agrometeorologi (Himagreto) 2010/2011 dan 2011/2012, Indonesian Climate Student Forum (ICSF) 2011-sekarang, dan bergabung dengan komunitas Backpacker Bogor tahun 2013. Selama menjalani kepengurusan penulis pernah menjadi Bendahara UKF EXPO 2011, Bendahara Umum UKF 2011/2012, anggota PSDM Himagreto, pengajar pendidikan iklim dan lingkungan hidup (PILH) yang diselenggarakan di beberapa SD di sekitar kampus IPB Dramaga oleh ICSF. Selain itu, penulis juga aktif di kegiatan kampanye lingkungan Earth Hour Bogor (2012) dan kepanitian-kepanitian lain yang di selenggarakan oleh organisasi yang penulis ikuti. Penulis juga pernah mengikuti kegiatan pengabdian masyarakat di kabupaten Demak yang diselenggarakan oleh IPB melalui program IPB Goes to Field 2012. Pada bulan Juni – Agustus penulis melakukan kegiatan penelitian dan penyelesaian tugas akhir di LAPAN Jakarta yang berjudul : Pendugaan Potensi Emisi CO2 Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Propinsi Riau Tahun 2012. Penelitian ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana sains di Program studi Meteorologi Terapan, Departemen Geofisika dan Meteorologi di bawah bimbingan Yon Sugiarto, S.Si, M.Sc dan Yenni Vetrita, S.Hut, M.Sc.
