Prakiraan cuaca telah lama dikenal oleh ilmuwan dan merupakan salah satu persoalan yang dianggap penting sekaligus kompleks dalam perkembangan ilmu pengetahuan modern. Penelitian tentang meteorologi berhasil mengembangkan berbagai metode perkiraan cuaca yang cepat dan tepat. Upaya untuk memperkirakan cuaca dapat dilakukan dengan dua metode yang berbeda, yaitu metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif membuat perkiraan perubahan cuaca beberapa waktu ke depan berdasarkan pengetahuan teori dan praktik. Prakiraan cuaca dengan metode kualitatif memberikan hasil berdasarkan penilaian kualitatif terhadap berbagai aspek situasi yang relevan menurut pengamatan, intuisi, pertimbangan, judgement dan pengalaman. Metode kuantitatif menggunakan persamaan matematis untuk menjelaskan perubahan iklim di atmosfer yang dirumuskan dan diselesaikan secara komputerisasi. Metode Numerical Weather Prediction (NWP) dipelopori oleh penelitian Lewis Fry Richardson dari negara Inggris pada tahun 1922. NWP menggunakan kondisi atmosfer sebagai masukan komputer untuk representasi persamaan meteorologis atmosfer yang digunakan untuk memperkirakan cuaca. Persamaan meteorologi atmosfer yang digunakan dalam NWP diantaranya adalah persamaan status, persamaan termodinamika, persamaan kontinuitas dan persamaan Momentum. Hasil ramalan NWP untuk lokasi tertentu dengan resolusi tinggi seringkali menyimpang, terutama ketika digunakan untuk menganalisis suatu lokasi dengan topografi berbukit dan vegetasi yang kompleks. Oleh karena itu untuk mengoptimalkan keluaran model NWP perlu dilakukan post-processing menggunakan Model Output Statistics (MOS).
Ketika melaksanakan aktivitas sehari-hari manusia selalu memerlukan informasi tentang keadaan cuaca, baik informasi cuaca jangka pendek maupun informasi cuaca jangka panjang. Perubahan cuaca yang dinamis merupakan suatu tantangan yang harus dihadapi dalam menyediakan informasi cuaca yang cepat, tepat, dan akurat. Ide dasar penggunaan metode NWP diawali dengan menganggap bahwa atmosfer sebagai fluida. Dengan demikian, dengan adanya data-data yang didapat dari data-data pengamatan stasiun cuaca, satelit cuaca, serta pengamatan cuaca lainnya dapat digunakan untuk membuat prediksi kondisi cuaca pada suatu waktu. WRF EMS merupakan salah satu model NWP yang mempunyai persamaan-persamaan fisika yang lengkap dan mendukung baik Core ARW dan NMM serta dapat dijalankan pada sebuah komputer maupun PC-Cluster. Hampir semua elemen yang dibutuhkan untuk kegiatan operasional NWP telah disediakan oleh WRF EMS termasuk proses pengambilan dan pemrosesan data masukan, eksekusi model, proses data hasil serta penyimpanan sekaligus manajemen data. Bahkan WRF EMS juga menyediakan perangkat untuk menampilkan data-data hasil simulasi dan perkiraan cuaca. Kesemuanya dapat di integrasi-kan secara otomatis untuk memberikan informasi cuaca secara berkala. WRF EMS membutuhkan data Intial Condition dan data geografis wilayah antara lain tata guna lahan dan topografi. Data geografis wilayah diperoleh melalui data United States Geological Survey. Sedangkan data-data Intial Condition menggunakan data-data pada Global Forecast System milik NOAA.
Sejalan dengan World Meteorological Organization yang sedang gencar membangun sistem prediksi numerik di Fiji Meteorological Service, beberapa waktu yang lalu Metode NWP menjadi salah satu data yang banyak digunakan sebagai referensi pembuatan prakiraan cuaca. Fiji Meteorological Service merupakan salah satu institusi yang memiliki peran penting di antara negara-negara Pasifik karena menyediakan data-data NWP untuk dapat digunakan oleh negara-negara sekitarnya. Pada tanggal 26 hingga 30 November 2018 World Meteorological Organization (WMO) memberikan pelatihan dengan tema "NWP Training on Downloading NWP Data and Developing Value Added Product". Pelatihan tersebut dibiayai oleh pemerintah Kanada. BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika) ditunjuk oleh World Meteorological Organization untuk mengirimkan dua orang ahli yang bertugas memberikan pelatihan pengolahan data sekaligus membangun sistem yang komprehensif mulai dari tahap pengumpulan data, menampilkan data, hingga menyebarkannya. BMKG berkesempatan untuk memberikan kontribusi meningkatkan kapasitas sumber daya manusia melalui Fiji Meteorological Service dengan mengirimkan dua perwakilan dari Bidang Meteorologi. Peningkatan mutu ini berupa pelatihan pengolahan data-data model untuk NWP yang diselenggarakan di Fiji. Pelatihan tersebut bertujuan untuk meningkatkan kemampuan staf FMS memanfaatkan data NWP sekaligus membuat sistem visualisasi data NWP berupa peta-peta prakiraan unsur cuaca. Setelah pelatihan ini dilakukan, BMKG berhasil mendukung program pemerintah Kanada membuat sistem perkiraan numerik di FMS. Kini FMS berhasil menampilkan produk prakiraan cuaca numerik melalui website http://www.met.gov.fj.
Untuk Indonesia yang mempunyai wilayah cukup luas, penggunaan metode NWP akan memberikan permasalahan cukup penting dalam hal distribusi dan penyimpanan data-data perkiraan cuaca. Ditambah lagi penggunaan dynamical downscaling untuk peningkatan akurasi prakiraan yang akan semakin memperbesar ukuran data yang dihasilkan. Analisis matematika sederhana seperti perhitungan rata-rata, korelasi serta regresi dapat dilakukan langsung pada GDS. Oleh sebab itu banyak penyedia informasi cuaca seperti NASA dan NOAA menggunakan GDS sebagai perangkat lunak manajemen data. Dari sisi keamanan, masalah yang sering terjadi pada akses jaringan Internet adalah serangan Malicious Denial-of-Service. Terlebih lagi akses pengguna terhadap server data sering dilakukan tanpa pengawasan. Untuk mengantisipasi hal tersebut GDS mempunyai kemampuan untuk melakukan blocking terhadap alamat-alamat IP yang melebihi batas akses pada suatu periode tertentu. Dengan mekanisme tersebut server GDS dapat dilindungi dari serangan Malicious Denial-of-Service baik yang disengaja maupun yang tidak disengaja. Perangkat lunak tersebut dirancang untuk membuat perkiraan cuaca secara lebih detail dengan cara membagi wilayah dari berbagai belahan dunia yang biasa dilakukan oleh lembaga perkiraan cuaca, militer dan perusahaan. Pantauan yang dilakukan secara terus menerus dipusatkan di Amerika Serikat. Beberapa persamaan dasar yang biasanya digunakan antara lain Persamaan Momentum, Persamaan Energi, Persamaan Kontinuitas dan Hukum Gas Ideal.
Kajian tentang hubungan antara parameter model dan parameter peramalan atau perkiraan merupakan suatu kajian yang penting untuk dilakukan agar diperoleh suatu kepastian tentang pengaruh salah satu parameter terhadap parameter yang lain dan terhadap parameter perkiraan. Sering terjadi hasil perkiraan tidak sesuai dengan harapan. Dampaknya adalah terjadinya kesalahan pengambilan keputusan yang menyebabkan kerugian secara langsung maupun tidak langsung. Contoh hasil prediksi yang tidak tepat adalah model tidak menghasilkan sirkulasi dari objek yang diamati, model sirkulasi yang dihasilkan tidak begitu intens seperti yang diamati, model menghasilkan sesuatu yang salah, pergerakan hasil di awal terlalu lambat atau memiliki bentuk yang salah. Ketidak tepatan hasil perkiraan dapat ditanggulangi dengan memperbaiki model yang digunakan untuk meningkatkan akurasi hasil perkiraan selanjutnya. Untuk menampilkan hasil secara Online, dilakukan identifikasi terhadap server GDS. Proses identifikasi dilakukan dengan cara menambahkan parameter Link terhadap data-data yang tersimpan menggunakan File gds.xml. Tampilan website yang dihasilkan oleh GDS cukup sederhana. Pada website tersebut pengguna dapat melihat informasi tentang folder-folder pada GDS, informasi tentang jumlah data yang dapat di akses dan informasi meta-data secara lengkap. Pada server GDS informasi tersebut dapat dibuat secara otomatis. Karena pengguna biasanya hanya ingin melakukan akses pada parameter-parameter tertentu dari sebuah data, maka meta-data file-file tersebut sangat penting untuk ditampilkan.
The Grid Application Development Software adalah perangkat lunak untuk aplikasi ‘grid’ yang dikembangkan oleh Center for High Performance Software Research, Rice University. GrADS merupakan singkatan dari The Grid Application Development Software. GrADS Data Server dahulu dikenal sebagai GrADS-DODS Server. GrADS Data server lebih sering disingkat menjadi GDS. Perangkat lunak tersebut merupakan server data yang stabil dan aman serta menyediakan layanan sub-setting dan analisis menggunakan jaringan Internet. Inti dari GDS merupakan perangkat lunak OPeNDAP yang merupakan suatu framework data jaringan agar data yang tersimpan di jaringan lokal dapat di akses pada suatu daerah tertentu. Selain mendukung berbagai perangkat lunak analisis seperti Ferret, Matlab dan IDL, GDS juga dapat membaca format data keluaran model NWP, contohnya NetCDF dan GRIB. GDS memiliki tampilan web yang dapat digunakan untuk menampilkan folder dan meta-data. Dengan demikian pengguna dapat melakukan pencarian data-data yang tersedia sebelum melakukan akses terhadap data tersebut. GDS memberikan kemudahan untuk melakukan distribusi data-data keluaran NWP yang berukuran cukup besar. Informasi meta-data yang ditampilkan pada website GDS sangat berguna untuk pengguna yang belum paham tentang informasi data yang akan di akses. Walaupun untuk mengakses data-data tersebut membutuhkan perangkat lunak tambahan, aktivitas mengolah dan mendapatkan sebagian data dapat dilakukan dengan lebih cepat dibandingkan dengan mendapatkan data secara keseluruhan.
Ketika melaksanakan aktivitas sehari-hari manusia selalu memerlukan informasi tentang keadaan cuaca, baik informasi cuaca jangka pendek maupun informasi cuaca jangka panjang. Perubahan cuaca yang dinamis merupakan suatu tantangan yang harus dihadapi dalam menyediakan informasi cuaca yang cepat, tepat, dan akurat. Ide dasar penggunaan metode NWP diawali dengan menganggap bahwa atmosfer sebagai fluida. Dengan demikian, dengan adanya data-data yang didapat dari data-data pengamatan stasiun cuaca, satelit cuaca, serta pengamatan cuaca lainnya dapat digunakan untuk membuat prediksi kondisi cuaca pada suatu waktu. WRF EMS merupakan salah satu model NWP yang mempunyai persamaan-persamaan fisika yang lengkap dan mendukung baik Core ARW dan NMM serta dapat dijalankan pada sebuah komputer maupun PC-Cluster. Hampir semua elemen yang dibutuhkan untuk kegiatan operasional NWP telah disediakan oleh WRF EMS termasuk proses pengambilan dan pemrosesan data masukan, eksekusi model, proses data hasil serta penyimpanan sekaligus manajemen data. Bahkan WRF EMS juga menyediakan perangkat untuk menampilkan data-data hasil simulasi dan perkiraan cuaca. Kesemuanya dapat di integrasi-kan secara otomatis untuk memberikan informasi cuaca secara berkala. WRF EMS membutuhkan data Intial Condition dan data geografis wilayah antara lain tata guna lahan dan topografi. Data geografis wilayah diperoleh melalui data United States Geological Survey. Sedangkan data-data Intial Condition menggunakan data-data pada Global Forecast System milik NOAA.
Sejalan dengan World Meteorological Organization yang sedang gencar membangun sistem prediksi numerik di Fiji Meteorological Service, beberapa waktu yang lalu Metode NWP menjadi salah satu data yang banyak digunakan sebagai referensi pembuatan prakiraan cuaca. Fiji Meteorological Service merupakan salah satu institusi yang memiliki peran penting di antara negara-negara Pasifik karena menyediakan data-data NWP untuk dapat digunakan oleh negara-negara sekitarnya. Pada tanggal 26 hingga 30 November 2018 World Meteorological Organization (WMO) memberikan pelatihan dengan tema "NWP Training on Downloading NWP Data and Developing Value Added Product". Pelatihan tersebut dibiayai oleh pemerintah Kanada. BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika) ditunjuk oleh World Meteorological Organization untuk mengirimkan dua orang ahli yang bertugas memberikan pelatihan pengolahan data sekaligus membangun sistem yang komprehensif mulai dari tahap pengumpulan data, menampilkan data, hingga menyebarkannya. BMKG berkesempatan untuk memberikan kontribusi meningkatkan kapasitas sumber daya manusia melalui Fiji Meteorological Service dengan mengirimkan dua perwakilan dari Bidang Meteorologi. Peningkatan mutu ini berupa pelatihan pengolahan data-data model untuk NWP yang diselenggarakan di Fiji. Pelatihan tersebut bertujuan untuk meningkatkan kemampuan staf FMS memanfaatkan data NWP sekaligus membuat sistem visualisasi data NWP berupa peta-peta prakiraan unsur cuaca. Setelah pelatihan ini dilakukan, BMKG berhasil mendukung program pemerintah Kanada membuat sistem perkiraan numerik di FMS. Kini FMS berhasil menampilkan produk prakiraan cuaca numerik melalui website http://www.met.gov.fj.
Untuk Indonesia yang mempunyai wilayah cukup luas, penggunaan metode NWP akan memberikan permasalahan cukup penting dalam hal distribusi dan penyimpanan data-data perkiraan cuaca. Ditambah lagi penggunaan dynamical downscaling untuk peningkatan akurasi prakiraan yang akan semakin memperbesar ukuran data yang dihasilkan. Analisis matematika sederhana seperti perhitungan rata-rata, korelasi serta regresi dapat dilakukan langsung pada GDS. Oleh sebab itu banyak penyedia informasi cuaca seperti NASA dan NOAA menggunakan GDS sebagai perangkat lunak manajemen data. Dari sisi keamanan, masalah yang sering terjadi pada akses jaringan Internet adalah serangan Malicious Denial-of-Service. Terlebih lagi akses pengguna terhadap server data sering dilakukan tanpa pengawasan. Untuk mengantisipasi hal tersebut GDS mempunyai kemampuan untuk melakukan blocking terhadap alamat-alamat IP yang melebihi batas akses pada suatu periode tertentu. Dengan mekanisme tersebut server GDS dapat dilindungi dari serangan Malicious Denial-of-Service baik yang disengaja maupun yang tidak disengaja. Perangkat lunak tersebut dirancang untuk membuat perkiraan cuaca secara lebih detail dengan cara membagi wilayah dari berbagai belahan dunia yang biasa dilakukan oleh lembaga perkiraan cuaca, militer dan perusahaan. Pantauan yang dilakukan secara terus menerus dipusatkan di Amerika Serikat. Beberapa persamaan dasar yang biasanya digunakan antara lain Persamaan Momentum, Persamaan Energi, Persamaan Kontinuitas dan Hukum Gas Ideal.
Kajian tentang hubungan antara parameter model dan parameter peramalan atau perkiraan merupakan suatu kajian yang penting untuk dilakukan agar diperoleh suatu kepastian tentang pengaruh salah satu parameter terhadap parameter yang lain dan terhadap parameter perkiraan. Sering terjadi hasil perkiraan tidak sesuai dengan harapan. Dampaknya adalah terjadinya kesalahan pengambilan keputusan yang menyebabkan kerugian secara langsung maupun tidak langsung. Contoh hasil prediksi yang tidak tepat adalah model tidak menghasilkan sirkulasi dari objek yang diamati, model sirkulasi yang dihasilkan tidak begitu intens seperti yang diamati, model menghasilkan sesuatu yang salah, pergerakan hasil di awal terlalu lambat atau memiliki bentuk yang salah. Ketidak tepatan hasil perkiraan dapat ditanggulangi dengan memperbaiki model yang digunakan untuk meningkatkan akurasi hasil perkiraan selanjutnya. Untuk menampilkan hasil secara Online, dilakukan identifikasi terhadap server GDS. Proses identifikasi dilakukan dengan cara menambahkan parameter Link terhadap data-data yang tersimpan menggunakan File gds.xml. Tampilan website yang dihasilkan oleh GDS cukup sederhana. Pada website tersebut pengguna dapat melihat informasi tentang folder-folder pada GDS, informasi tentang jumlah data yang dapat di akses dan informasi meta-data secara lengkap. Pada server GDS informasi tersebut dapat dibuat secara otomatis. Karena pengguna biasanya hanya ingin melakukan akses pada parameter-parameter tertentu dari sebuah data, maka meta-data file-file tersebut sangat penting untuk ditampilkan.
The Grid Application Development Software adalah perangkat lunak untuk aplikasi ‘grid’ yang dikembangkan oleh Center for High Performance Software Research, Rice University. GrADS merupakan singkatan dari The Grid Application Development Software. GrADS Data Server dahulu dikenal sebagai GrADS-DODS Server. GrADS Data server lebih sering disingkat menjadi GDS. Perangkat lunak tersebut merupakan server data yang stabil dan aman serta menyediakan layanan sub-setting dan analisis menggunakan jaringan Internet. Inti dari GDS merupakan perangkat lunak OPeNDAP yang merupakan suatu framework data jaringan agar data yang tersimpan di jaringan lokal dapat di akses pada suatu daerah tertentu. Selain mendukung berbagai perangkat lunak analisis seperti Ferret, Matlab dan IDL, GDS juga dapat membaca format data keluaran model NWP, contohnya NetCDF dan GRIB. GDS memiliki tampilan web yang dapat digunakan untuk menampilkan folder dan meta-data. Dengan demikian pengguna dapat melakukan pencarian data-data yang tersedia sebelum melakukan akses terhadap data tersebut. GDS memberikan kemudahan untuk melakukan distribusi data-data keluaran NWP yang berukuran cukup besar. Informasi meta-data yang ditampilkan pada website GDS sangat berguna untuk pengguna yang belum paham tentang informasi data yang akan di akses. Walaupun untuk mengakses data-data tersebut membutuhkan perangkat lunak tambahan, aktivitas mengolah dan mendapatkan sebagian data dapat dilakukan dengan lebih cepat dibandingkan dengan mendapatkan data secara keseluruhan.