Kejadian El Nino Kuat tahun 2015 dan La Nina Lemah tahun 2016 sangat berpengaruh terhadap beberapa parameter cuaca di Indonesia seperti kelembapan udara, angin dan curah hujan. Dilihat dari kelembapan udara pada saat El Nino, kelembapan udara memiliki anomali negatif dan pada saat La Nina cenderung anomali positif. Dari pengaruhnya terhadap angin, saat El Nino angin zonal lebih dominan angin timuran, dan angin meridional lebih dominan angin selatan yang menyebabkan berkurangnya suplai uap air di Indonesia. Sedangkan saat La Nina, angin zonal lebih dominan baratan dan angin meridional lebih dominan dari utara. Data hujan yang digunakan dalam tulisan ini adalah data observasi per 1 jam dari satelit TRMM pada tahun 2015, 2016 dan data historis dari tahun 2001-2014. Dari hasil analisis spasial menunjukkan bahwa kejadian El Nino mulai terlihat dampaknya pada musim kering yaitu berupa penurunan curah hujan di bawah normalnya sekitar 50–300 mm/bulan terjadi pada bulan Agustus hingga Oktober 2015 terutama di wilayah Indonesia bagian Selatan sedangkan pada musim basah November 2015 – Maret 2016 tidak terlalu signifikan dampaknya. Kejadian La Nina terlihat dampaknya pada bulan September–Desember tahun 2016 dimana terlihat adanya penambahan curah hujan dibandingkan normalnya sekitar 50–400 mm/bulan.

Kebakaran hutan dan lahan merupakan bencana yang rutin terjadi di Indonesia. Pulau Sumatera dan Kalimantan menjadi wilayah yang paling sering dilanda kebakaran hutan dan lahan. Munculnya titik api di wilayah Sumatera dan Kalimantan mempunyai pola tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara spasial-temporal konsentrasi titik api di wilayah Sumatera dan Kalimantan serta korelasinya dengan curah hujan. Berdasarkan hasil pengolahan data titik api yang bersumber dari hasil perekaman citra MODIS (Satelit Terra & Aqua) tahun 2006-2015, didapatkan bahwa kerapatan titik api di Pulau Sumatera dan Kalimantan akan mencapai puncaknya pada bulan September. Wilayah yang memiliki konsentrasi titik api paling tinggi adalah Provinsi Riau dan Sumatera Selatan di Pulau Sumatera serta Provinsi Kalimantan Tengah dan Kalimantan Barat di Pulau Kalimantan. Hasil pengolahan data curah hujan bulanan juga menunjukkan bahwa pada bulan September curah hujan di Pulau Sumatera dan Kalimantan mencapai nilai terendah dalam satu tahun, yaitu 25-150 mm/bulan. Selain itu, korelasi antara jumlah titik api dan curah hujan menunjukkan nilai korelasi yang cukup (R = 0,307) dengan pola hubungan yang negatif. Hasil pengolahan terhadap data historis titik api ini bisa menjadi acuan dalam kesiapan penanggulangan bencana kebakaran hutan dan lahan yang sering terjadi di Pulau Sumatera dan Kalimantan.

Pengamatan hujan dengan menggunakan beberapa peralatan yang mempunyai metode berbeda telah dilakukan di wilayah Serpong. Peralatan yang digunakan adalah Disdrometer dan Micro Rain Radar (MRR). Kedua peralatan tersebut dipasang pada satu lokasi yang sama agar dapat mengukur kejadian hujan yang sama. Pengamatan dilakukan pada akhir tahun 2016 selama 5 bulan, disesuaikan dengan kondisi dimana musim hujan sudah mulai masuk untuk wilayah ini. Perbandingan pengukuran yang telah dilakukan menunjukkan kesesuaian hasil antara kedua peralatan tersebut. Pengamatan distribusi ukuran butir air pada empat kejadian hujan antara bulan Agustus-Desember 2016 menunjukkan bahwa hujan konvektif mempunyai distribusi ukuran yang lebih besar dibandingkan hujan stratiform.

Prediksi kejadian badai guntur menjadi perhatian masyarakat luas karena biasanya disertai dengan curah hujan yang tinggi, terutama untuk wilayah rawan banjir seperti provinsi DKI Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk analisis potensi hujan disertai badai guntur dengan menggunakan data radiosonde, analisis indeks labilitas berdasarkan parameter yang didapat dari radiometer dan analisis tren indeks labilitas 6 jam sebelum kejadian hujan. Ada beberapa tanggal yang menjadi perhatian yaitu hari dimana kejadian hujan disertai badai guntur tinggi pada tanggal 28-31 Januari 2016 serta tanggal 14 Februari 2016 dan kejadian hujan tanpa badai guntur pada tanggal 3-4 Februari 2016. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat perbedaan hasil sounding sebelum hujan dan pada saat hujan. Hasil sounding sebelum kejadian hujan memiliki labilitas moderat dan sounding pada saat kejadian hujan/badai guntur memiliki labilitas kuat. Selain itu, data dari radiometer menunjukan perbedaan signifikan antara perubahan tren indeks labilitas pada 6 jam sebelum kejadian hujan yang disertai badai guntur, dan pada kejadian hujan tanpa badai guntur.

Data meteorologi yang berupa citra/gambar sulit dianalisis dan dikombinasikan dengan data lain. Dalam tulisan ini akan dijelaskan metode pencuplikan citra/gambar radar yang dipublikasikan oleh BMKG menjadi data teks. Proses pengolahan terdiri dari dua tahap yaitu proses pemetaan setiap pixel dalam citra radar menjadi koordinat bumi (latitude dan longitude) dan penentuan nilai echo radar (dBZ). Dari legenda pada citra radar didapatkan 9 pola warna RGB yang digunakan sebagai penentu nilai dBZ setiap pixel dalam citra radar. Hasil pengolahan citra radar berupa data teks yang terdiri dari longitude, latitude, dan nilai dBZ. Untuk membandingkan dengan data asli, data radar teks hasil pengolahan ditampilkan pada Website Global Informasion System (WebGIS). Warna data radar pada WebGIS ditentukan dengan persamaan warna sebagai fungsi dari nilai dBZ. Secara kualitatif, hasil perbandingan gambar radar asli dengan data numerik yang ditampilkan pada WebGIS menunjukkan bahwa hasil data numerik cukup presisi pada posisi longitude dan latitude. Namun, dari segi nilai numerik echo radar (dBZ) yang dihasilkan terdeteksi kurang akurat pada batas awan karena latar belakang gambar yang berwarna hitam.