Fenomena badai siklon adalah salah satu bencana hidrometeorologi yang paling merusak di Bumi. Siklon bisa terjadi di kawasan yang dipengaruhi aktivitas El Nino (La Nina). Siklon tropis maupun El Nino dapat menyebabkan kondisi cuaca atau iklim ekstrim di daerah tropis. Pada kajian ini, dilakukan kajian mengenai dampak fenomena El Nino (La Nina) terhadap besar kecilnya  badai siklon (intensitas siklon) di sekitar wilayah Indonesia. Besar kecilnya badai siklon tersebut diklasifikasikan dengan menggunakan Skala Saffir-Simpson. Selain intensitas, dikaji pula hubungan El Nino (La Nina) dengan masa hidup dan frekuensi kemunculan fenomena siklon di sekitar wilayah Indonesia. Penelitian ini akan membandingkan data siklon pada tahun ketika terjadi peristiwa El Nino (La Nina) dengan data siklon pada tahun ketika tidak terjadi peristiwa El Nino (La Nina). Dalam kajian ini, digunakan data siklon selama 10 tahun (2007-2017) dari situs JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency). Selain itu, digunakan juga data indeks El Nino dalam Nino 3.4 sebagai data aktivitas ENSO. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode statistik. Dari hasil analisis tersebut, secara umum diperoleh bahwa El Nino (La Nina) memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap intensitas dan masa hidup siklon di sekitar wilayah Indonesia. Secara khusus, El Nino (La Nina)  memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap intensitas dan masa hidup siklon di wilayah utara ekuator. Sementara itu, di selatan ekuator tidak menunjukan korelasi yang signifikan. Pengaruh El Nino (La Nina) terhadap frekuensi siklon belum dapat terlihat dengan jelas pada penelitian ini sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai hal ini.

This study aims to analyze the effect of the differences in intensity and track of tropical cyclones upon significant wave heights and direction of ocean waves in the southeast Indian Ocean. We used the tropical cyclone data from Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) starting from December 1997 to November 2017. The significant wave height and wave direction data are reanalysis data from Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), and the mean sea level pressure, surface wind speed, and wind direction data are reanalysis data from European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) from December 1997 to November 2017. The results show that the significant wave height increases with the increasing intensity of tropical cyclones. Meanwhile, the direction of the waves is influenced by the presence of tropical cyclones when tropical cyclones enter the categories of 3, 4, and 5. Tropical cyclones that move far from land tend to have higher significant wave height and wider affected areas compared to tropical cyclones that move near the mainland following the coastline

Hujan ekstrem yang terjadi di Kota Ambon pada tanggal 11 Juli 2021 mengakibatkan banjir, tanah longsor, dan kerugian lainnya. Peningkatan keterampilan melakukan prediksi cuaca ekstrem penting dalam upaya mengurangi risiko bencana. Model Weather Research and Forecasting (WRF) banyak digunakan sebagai platform untuk menghasil prediksi cuaca secara numerik. Ketepatan skema parameterisasi yang digunakan dalam model WRF berpengaruh terhadap kualitas prediksi curah hujan yang dihasilkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui skema parameterisasi kumulus terbaik yang mampu memprediksi kejadian hujan ekstrem di Kota Ambon tanggal 11 Juli 2021. Tiga skema kumulus yang diuji adalah Kain-Fritsch (KF), Betts-Miller-Janjić (BMJ), dan Grell-Devenyi (GD). Penelitian ini menggunakan metode eksperimental dan komparatif. Hasil verifikasi menunjukkan bahwa skema GD memberikan performa terbaik, baik dalam verifikasi titik, verifikasi spasial, maupun verifikasi secara dikotomi. Skema GD mampu menghasilkan nilai akurasi tertinggi dan memberikan pola spasial curah hujan yang paling mendekati pola curah hujan observasi.

Indonesia is influenced by two types of monsoons, namely, the Asian and Australian monsoons. The differences in conditions occurring during these monsoon phenomena can affect sea surface temperatures (SSTs). This study aims to determine the effect of these monsoons on the SSTs in the southeast Indian Ocean and the Indonesian throughflow (ITF) region. SST and geostrophic current data obtained from Copernicus Marine Service and surface wind speed and direction data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) from March 2019 to February 2020 were statistically and descriptively analyzed. Observational conductivity–temperature–depth (CTD) data obtained in December 2019 were used to identify statistical errors in the Copernicus Marine Service SST data. The results of the SST data verification show a 0.85°C RMSE and 0.6°C MAE; they are significantly correlated at 0.82 with a 95% confidence level. The results of this study generally show that geostrophic currents move to the east, and SST tends to be warmer during the Asian monsoon period than during the Australian monsoon period, which has a cooler SST (with geostrophic currents moving to the northwest). Specifically, the SST conditions in the ITF region and southeast Indian Ocean cool from the MAM period. This cooling period intensifies during the JJA period and subsides in the SON period. The Australian monsoon, which is dominant during the DJF period, causes warmer-than-average SST conditions in the northern part of Indonesia, particularly the northern part of the ITF.

Arlindo telah dikenal luas sebagai satu-satunya saluran yang melewati daerah tropis dimana terjadi pertukaran massa air antar samudra, yaitu dari Samudra Pasifik menuju Samudra Hindia, dari Pasifik Barat Laut ke Samudra Hindia Selatan. Arlindo memiliki karakteristik yang sangat berkaitan dengan fenomena alam yang terjadi akibat gabungan dari proses-proses dinamika atmosfer dan samudra yang dipicu oleh adanya perubahan atau anomali iklim di Samudra Pasifik, yang nantinya berdampak pula terhadap keadaan iklim di Indonesia. Arlindo dapat mempengaruhi ENSO yang apabila terjadi akan menyebabkan berbagai bencana hidrometeorologi, salah satunya siklon tropis. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh dari intensitas arlindo terhadap siklon tropis di Pasifik Barat Laut dan Samudra Hindia Selatan. Data yang digunakan adalah data siklon tropis dari JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency), NII (National Institute of Informatics), dan BoM (Bureau of Meteorology) mulai tahun 1993-2017. Untuk intensitas Arlindo, digunakan data arus geostropik di perairan Indonesia yang didapat dari data Copernicus Marine. Hasilnya menunjukan bahwa saat intensitas arlindo melemah, terjadi peningkatan yang signifikan terhadap durasi siklon tropis di Samudra Hindia Selatan, namun tidak untuk intensitas siklonnya. Sementara itu, tidak ada signifikansi baik pada durasi maupun intensitas siklon di Pasifik Barat Laut.