1. Pendahuluan
Indonesia, sebagai negara kepulauan, memiliki dua musim utama: kemarau dan penghujan. Pada periode musim hujan, sering memicu kondisi cuaca ekstrem, seperti hujan lebat, dan petir. Salah satu fenomena cuaca ekstrem yang paling sering terjadi adalah hujan lebat yang disebabkan oleh awan konvektif. Gangguan atmosfer akibat aktivitas awan konvektif di lapisan
atas troposfer melepaskan panas laten, yang berkontribusi pada ketidakstabilan atmosfer dan peningkatan intensitas curah hujan (Huda and Mulya, 2022). Proses evaporasi yang tinggi menyebabkan kondisi atmosfer yang tidak stabil dan akan memicu terjadinya pertumbuhan awan dan hujan yang lebat (Al Mughozali et al., 2017; Rumahorbo et al., 2020).
* Penulis Korespondensi: andihwan@physics.untan.ac.id
Gambar 1. Peta penelitian, kotak berwarna kuning merupakan batas wilayah model, dengan wilayah Pontianak (warnah merah) sebagai objek kajian. Titik pertama (warna hijau) adalah lokasi verifikasi pertama di Kota Pontianak (-0,05 LS - 109,35 BT), dan titik kedua (warna kuning) adalah lokasi verifikasi kedua di perairan Kalimantan Barat (0,05 LS - 108,05 BT). Kedua titik verifikasi digunakan pada Tabel 2.
Kota Pontianak merupkan salah satu wilayah yang tepat dilalui garis khatulistiwa, sehinga Kota tersebut termasuk wilayah tropis yang memiliki suhu, kelembapan, serta curah hujan yang tinggi. Pada tanggal 23 Desember 2022 terjadi banjir yang cukup tinggi melanda sebagian besar wilayah Pontianak. Berdasarkan tribun Pontianak, ketinggian banjir mencapai 20 cm hingga 60 cm yang diakibatkan oleh adanya banjir rob atau sungai Kapuas mangalami pasang tinggi serta hujan lebat yang terjadi dari dini hari sampai pagi hari. Data dari BMKG menggungkapkan bahwa pada tanggal tersebut intensitas curah hujan di Kota Pontianak termasuk hujan ekstrem yaitu 101,3 mm (Muhammad 2022).
Penelitian yang dilakukan Putra dan Rifani (2016) mengungkapkan bahwa pada kasus hujan lebat, model cuaca skala meso seperti model Weather Research and Forcasting - Advanced Research WRF (WRF-ARW) dianggap baik untuk mengkaji kondisi atmosfer. Berdasarkan uraian tersebut maka, pada penelitian ini dilakukan simulasi model cuaca menggunakan WRF-ARW untuk menganalisis kondisi atmosfer pada saat kejadian hujan lebat di wilayah Kota Pontianak tanggal 22 hingga 23 Desember 2022. Tujuan penelitian ini adalah: pertama mengevaluasi keakuratan model WRF-ARW dalam memprediksi kejadian hujan lebat di wilayah Pontianak, kedua: menganalisis pola parameter cuaca dan stabilitas atmosfer yang berkontribusi terhadap peristiwa tersebut. Output penelitian ini diharapkan sbagai kajian untuk mitikgasi bencana hidrometeorologi terutama cuaca ekstrim.
2. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kota Pontianak, Kalimantan Barat secara geografis terletak pada 0° 02' 24" Lintang Utara dan 0° 05' 37" Lintang Selatan dan antara 109° 16' 25" Bujur Timur sampai dengan 109° 23' 01"
Bujur Timur. (Gambar 1), wilayah ini untuk menganalisis kondisi atmosfer selama kejadian hujan lebat yang menyebabkan banjir.
3. Metode Penelitian
Langkah awal yang dilakukan pada penelitian ini adalah pengumpulan data inputan model dan data observasi. Data Final Global Data Assimilation System (FNL) digunakan sebagai data inisialisasi model WRF-ARW tanggal 21 Desember 2022 pukul 00.00 Coordinated Universal Time (UTC) sampai dengan 24 Desember 2022 pukul 00.00 UTC resolusi spasial data ini 0.25° x 0.25° dan setiap 6 jam yang di download dari <a href="http://rda.ucar.edu/datasets/">http://rda.ucar.edu/datasets/</a>. Data observasi berupa curah hujan, suhu udara, dan tekanan permukaan tanggal 21-24 Desember 2022 dari Stasiun Meteorologi Maritim Pontianak, Kalimantan Barat. Data ini digunakan sebagai data pembanding output model WRF-ARW.
Model meteorologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah model WRF-ARW. Model ini berfungsi untuk memprediksi serta menganalisis fenomena cuaca skala meso. Model WRF-ARW telah banyak dimanfaatkan oleh para peneliti, seperti yang dilakukan oleh Ridwan & Kudsy, (2011); Saragih et al., (2017); Moya-Álvarez et al., (2018); Emmanouil et al., (2021). Secara khusus, WRF-ARW dikembangkan untuk kepentingan penelitian atmosfer dan banyak diterapkan dalam simulasi atmosfer di sebagian besar wilayah Indonesia, meskipun penggunaannya masih terbatas di daerah Khatulistiwa (Putra and Rifani 2016). Beberapa skema parameterisasi yang digunakan dalam model WRF-ARW antara lain Kain-Fritcsh (KF), Betts-Miller -Janjic (BMJ) dan Grell Devenyi (GD) seperti yang telah digunakan oleh (Sulung et al., 2011; Ardianto, 2017; Al Habib and Firdiyanto, 2023). Proses pelaksanaan model WRF-ARW terdiri dari tiga tahapan utama. Pertama, tahap pree-processing yaitu penentuan batas wilayah kajian dilakukan menggunakan program WRF Domain Wizard dengan menerapkan teknik downscaling dan nesting. Kedua, tahap pemrosesan (processing) yang mencakup pengaturan syarat batas model serta pemilihan skema parameterisasi yang akan digunakan. Ketiga, tahap pascapemrosesan (post-processing), di mana output WRF-ARW diperoleh model dan kemudian divisualisasikan dengan menggunakan perangkat lunak The Grid Analysis and Display System (GrADS).
Hasil keluaran model akan diverifikasi dengan data observasi menggunakan metode dikotomi melalui tabel kontingensi (Tabel 1). Dalam metode ini, suatu kejadian dikategorikan secara biner, yang berarti hanya terdapat dua kemungkinan hasil, yaitu kejadian terjadi (yes) atau tidak terjadi (no) (Ardiyansah, 2014)
Hasil dari tabel kontingensi digunakan untuk menghitung beberapa parameter evaluasi, seperti nilai akurasi, fraction correct, false alarm ratio (FAR), dan probability of false detection (POFD). Nilai akurasi berkisar antara 0 hingga 1, di mana 1 menunjukkan tingkat keakuratan yang sempurna. Sementara itu, untuk parameter statistik FAR dan
Tabel 1. Tabel Kontingesi
| Madal | Observasi | ||
|---|---|---|---|
| Model | Hujan | Tidak Hujan | |
| Hujan | Hits | False Alarm | |
| Tidak Hujan | Misses | Correct Negative | |
POFD, nilai ideal adalah 0 (Kim et al., 2017; Purnama et al., 2023). Ketiga parameter evaluasi tersebut dapat dihitung menggunakan persamaan-persamaan berikut:
\[akurasi = \frac{\sum hits + \sum correct \ negative}{jumlah \ data}\] (1)
\[FAR = \frac{\sum false\ alarm}{\sum hits + \sum false\ alarm}\] (2)
\[POFD = \frac{\sum false \ alarm}{\sum correct \ negative + \sum false \ alarm}\](3)
Selain itu, dilakukan pengujian akurasi model terhadap parameter curah hujan, suhu udara, dan tekanan udara untuk menentukan skema parameterisasi terbaik. Evaluasi ini menggunakan koefisien korelasi (r) dan Mean Absolute Error (MAE). Verifikasi korelasi dan MAE dilakukan pada koordinat -0,05° LS dan 109,35° BT.
Selanjutnya melakukan analisis parameter cuaca berdasarkan skema parameterisasi terbaik. Pada tahapan ini semua parameter (angin, suhu udara, curah hujan, kelembapan relatif, tekanan permukaan dan indeks stabiliitas atmosfer yaitu CAPE) akan dianalisis pola sebarannya di wilayah Pontianak dan sekitarnya dan fluktuasi nilai parameter tersebut secara temporan sebelum saat dan setelah hujan lebat terjadi. Analisis ini dilakukan untuk mengkaji dinamika atmosfer saat terjadi hujan lebat di Kota Pontianak.
4. Hasil dan Pembahasaan
4.1. Evaluasi keakuratan model WRF-ARW
Skema GD menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan skema yang lain (Tabel 2). Hal ini dilihat bahwa skema GD memiliki nilai akurasi pada kedua titik dengan nilai 0,68 pada titik pertama dan 0,74 pada titik kedua. Berdasarkan parameter statistik FAR dan POFD menunjukkan bahwa skema GD unggul dikedua titik dibandingkan skema lainnya dengan menghasilkan nilai terendah dikedua titik verifikasi dengan nilai 0,33 dan 0,41. Pada statistik POFD, skema GD memiliki nilai terendah yaitu pada titik pertama skema GD dan skema KF Kessler memliki nilai yang sama yaitu 0,06. Namun pada titik kedua skema GD unggul dengan memiliki nilai terendah yaitu 0,18. Sehingga, pada simulasi ini skema GD unggul dalam menganalisis kejadian hujan dibandingkan skema lainnya.
Pada Tabel 3 merupakan hasil verifikasi empat parameter cuaca model terhadap data obeservasi di Kota Pontianak (titik pertama pada Gambar 1). Pada tabel tersebut terlihat bahwa skema GD merupakan skema yang lebih
Tabel 2. Hasil verifikasi dikotomi
| Statistik | Skema | Titik Pertama | Titik Kedua |
|---|---|---|---|
| AKURASI | GD | 0.68 | 0.74 |
| KF Kessler | 0.67 | 0.67 | |
| KF Lin | 0.59 | 0.63 | |
| FAR | GD | 0.33 | 0.41 |
| KF Kessler | 0.38 | 0.52 | |
| KF Lin | 0.61 | 0.57 | |
| POFD | GD | 0.06 | 0.18 |
| KF Kessler | 0.06 | 0.30 | |
| KF Lin | 0.23 | 0.34 |
Tabel 3. Hasil verifikasi menggunakan korelasi dan MAE
| Validasi | Skema | Hujan | Suhu | Tekanan |
|---|---|---|---|---|
| Korelasi | KF Kessler | 0.2 | 0.7 | 0.8 |
| GD | 0.3 | 0.7 | 0.8 | |
| KF Lin | 0.2 | 0.7 | 8.0 | |
| MAE | KF Kessler | 9.8 | 3.0 | 1.7 |
| GD | 5.1 | 2.5 | 1.2 | |
| KF Lin | 18.7 | 2.3 | 5.4 |
baik dibandingkan dengan skema KF Kessler dan KF Lin. Berdasarkan uji MAE Skema GD memiliki nilai error yang lebih kecil pada parameter curah hujan yaitu 5,1 dan tekanan permukaan, yaitu 1,2. Untuk uji korelasi juga menunjukkan, skema GD lebih unggul pada parameter curah hujan dengan nilai 0,3. Adapun pada parameter suhu udara dan tekanan permukaan, kedua skema memiliki nilai korelasi yang sama, yaitu 0,7 untuk suhu udara dan 0,8 untuk tekanan permukaan.
4.2. Analisis kondisi cuaca saat kejadian hujan lebat
4.1.1. Suhu udara
Suhu udara yang tinggi diwilayah perairan dekat kota Pontianak pada saat sebelum terjadinya hujan mengakibatkan cepatnya proses evaporasi (Gambar 2) kemudian terbawa oleh angin masuk ke wilayah Kota Pontianak. Banyaknya uap air di atmosfer kota Pontianak, berkontribusi dalam pembentukan awan sehingga mengakibatkan hujan dengan intensitas yang tinggi. Pada saat terjadinya hujan suhu udara cenderung rendah, hal ini dikarenakan banyak terbentuk awanawan konvektif yang menghalangi radiasi matahari untuk mencapai ke permukaan bumi (Sudjarwadi et al., 2004). Model WRF-ARW mampu menunjukan hasil yang baik, dilihat bahwa pada saat sebelum terjadi hujan suhu udara di wilayah Pontianak menunjukan suhu 27°C. Kemudian, pada saat hujan lebat wilayah Pontianak mengalami penurunan suhu udara 20°C hingga 24°C. Pada saat sesudah terjadi hujan lebat suhu udara mengalami penurunan yaitu 21°C.
Hasil pengamatan menunjukkan bahwa suhu udara sebelum terjadinya hujan lebat pada 21 Desember 2022 berkisar antara 24°C hingga 27°C. Selama periode hujan lebat, yakni dari 22 Desember 2022 pukul 00.00 WIB hingga 23 Desember 2022 pukul 09.00 WIB, suhu udara relatif konstan pada kisaran 20°C–24°C. Tingginya suhu udara sebelum hujan diduga
Gambar 2. Peta sebaran tekanan udara pada tanggal 21 s.d 24 Desember 2022. Lingkaran merah merupakan wilayah Kota Pontianak.
mempercepat proses evaporasi, sehingga atmosfer. meningkatkan kandungan uap air di dalam Akumulasi uap air tersebut berperan pembentukan awan konvektif akhirnya menghasilkan hujan dengan intensitas tinggi.
Selama hujan lebat, suhu udara cenderung lebih rendah akibat terhalangnya radiasi matahari oleh awan-awan konvektif (Sudjarwadi et al., 2004). Setelah hujan berakhir pada 24 Desember 2022, suhu udara mengalami penurunan signifikan hingga mencapai 21° C, mengindikasikan pengaruh pendinginan pascahujan (post-rain cooling effect).
Variasi suhu udara di wilayah Pontianak dengan koordinat -0,05 LS - 109,35 pada tanggal 21 Desember 2022 hingga 24 Desembe 2022 menunjukan bahwa terdapat kenaiakan suhu udara yang sangat signifikan yaitu mencapai 30°C pada pukul 12.00 WIB, selanjutnya terjadi penurunan suhu udara yang siginifikan dari pukul 17.00 WIB hingga pukul 04.00 WIB penurunan suhu udara yaitu mencapai 20°C (Gambar 3). Suhu yang tinggi pada saat sebelum terjadinya hujan lebat, menyebabkan laju proses evaporasi meningkat (Benny et al., 2015).
4.1.2. Tekanan permukaan
Model WRF-ARW mampu mensimulasikan parameter tekanan udara sebelum, saat dan setelah hujan lebat. Tekanan permukaan hasil simulasi berada pada rentang 1004 hPa sampai dengan 1010 hPa. Tekanan permukaan di wilayah Pontianak cenderung rendah yaitu 1004 hPa - 1008 hPa saat sebelum terjadi hujan lebat (Gambar 4). Kemudian setelah terjadi hujan lebat pada 24 Desember 2022 tekanan permukaan mengalami peningkatan yaitu pada rentang 1008 hPa - 1010 hPa.
Gambar 3. Grafik time serier tekanan udara per 3 jam di Kota Pontianak (-0,05 LS - 109,35 BT) dari tanggal 21 Desember 2022 pukul 07.00 WIB sampai dengan tanggal 24 Desember 2022 pukul 07.00 WIB pada koordinat -0,05 LS - 109,35 BT
Variasi tekanan permukaan di Kota Pontianak dengan koordinat -0,05 LS - 109,35 BT pada tanggal 21 Desember 2022 hingga 24 Desember 2022 menunjukan mengalami fluktuasi (Gambar 5). Pada tanggal 21 Desember 2022 tekanan permukaan relative rendah dibandingkan dengan satu dan dua hari setelahnya. Tekanan permukaan yang rendah disebabkan karena adanya pengangkatan massa udara secara vertical dalam bentuk evapotranspirasi, hal ini memudahkan terbentuknya awan konvektif yang diakibatkan suhu udara yang tinggi dan kondisi atmosfer yang lembap sehingga menyebabkan penguapan terjadi lebih cepat (Prasetyo and Zakir, 2020; Rumahorbo et al., 2020). Pengaruh dari tekanan permukaan rendah memiliki dampak yang signifikan terhadap kondisi di atmosfer sehingga dapat memicu terjadinya hujan bahkan sampai hujan lebat (Saefullah et al., 2022).
4.1.3. Kecepataan angin
Hasil simulasi model WRF-ARW tentang distribusi kecepatan angin di wilayah kajian berada pada rentang 2 ms<sup>-1</sup> – 22 ms<sup>-1</sup>, sebaran kecepatan angin yang rendah terdistribusi di wilayah daratan sedangkan kecepatan angin yang tinggi ini terdistribusi di wilayah laut (Gambar 6). Pada saat terjadinya hujan lebat pada tanggal 23 Desember 2022 pukul 01.00 WIB hingga 23 Desember 2022 pukul 13.00 WIB wilayah laut dengan kecepatan angin yang tinggi yang disertai dengan adanya pusat kovergensi di beberapa wilayah laut bagian Barat Kalimantan seperti yang ditandai bulat hitam pada Gambar 6. Pusat konvergensi di wilayah perairan bagian Barat Kalimantan tersebut merupakan pemicu terjadinya hujan lebat, bahkan mengakibatkan gelombang pasang dan menimbulkan banjir rob di wilayah Pontianak. Disisi lain pada saat hujan lebat di wilayah daratan memiliki kecepatan angin yang konstan dan relatif rendah, hal ini selaras dengan Simbolon et al., (2022) yang menjelaskan bahwa kecepatan angin memiliki pengaruh negatif terhadap curah hujan. Artinya, ketika kecepatan angin meningkat, curah hujan cenderung menurun, sedangkan saat kecepatan angin berkurang, curah hujan justru meningkat.
4.1.4. Kelembapan relatif
Gambar 4. Peta sebaran tekanan udara pada tanggal 21 s.d 24 Desember 2022. Lingkaran merah merupakan wilayah Kota Pontianak.
Gambar 5. Grafik time serier tekanan udara per 3 jam di Kota Pontianak (-0,05 LS - 109,35 BT) dari tanggal 21 Desember 2022 pukul 07.00 WIB sampai dengan tanggal 24 Desember 2022 pukul 07.00 WIB pada koordinat -0,05 LS - 109,35 BT
Berdasarkan diagram hovmoller kelembapan relatif pada koordinat -0,05 LS - 109,35 BT Pada tanggal 21 Desember 2022 pada pukul 00.00 WIB hingga 23 Desember 2022 pukul 19.00 WIB, pada lapisan 950 mb - 800 mb menunjukan bahwa kondisi atmosfer dalam keadaan yang jenuh dengan nilai 75% - 95% (Gambar 7). Pada tanggal 22 Desember 2022 pada pukul 23.00 WIB hingga 24 Desember 2022 pukul 00.00 WIB pada lapisan 950 mb - 500 mb memiliki nilai 85% - 100% menunjukan kondisi yang sangat jenuh. Keadaan atmosfer yang jenuh atau lembap menyebabkan uap air banyak terkandung di dalamnya sehingga awan-awan konvektif terbentuk dan menghasilkan hujan dengan intensitas yang tinggi (Putra and Rifani 2016). Kemudian setelah hujan lebat terlihat bahwa kelembapan atmosfer menurun hingga mencapai 45% dilapisan 850 mb – 700 mb. Hal ini menunjukan bahwa model WRF mampu menggambarkan kondisi atmosfer yang jenuh dan mendukung proses kondensasi pembentukan awan konvektif hingga terjadi hujan lebat di wilayah Pontianak.
Gambar 6. Peta sebaran kecepatan dan arah angin pada tanggal 21 s.d 24 Desember 2022. Lingkaran hitam merupakan angin kovergensi.
Nilai kelembapan relatif permukaan di wilayah Pontianak dengan koordinat -0,05 LS - 109,35 BT pada tanggal 21 Desember 2022 hingga 24 Desember 2022 menunjukan nilai yang relative tinggi (100%) terutama sesaat sebelum hingga terjadinya hujan lebat dan kelembapannya konstan. Keadaan ini menunjukan bahwa udara dalam keadaan jenuh dengan uap air. Temuan ini sejalan dengan penelitian Wisnawa et al., (2019), yang menyatakan bahwa peningkatan kandungan uap air di atmosfer mengindikasikan adanya proses pertumbuhan awan-awan konvektif yang berpotensi memicu hujan lebat. Kemudian setelah kejadian hujan lebat nilai kelembapan udara relative menurun dari 100% hingga mencapai 80%.
4.2. Analisis Convective Available Potential Energy (CAPE)
Gambar 8 menampilkan diagram Hovmöller CAPE pada koordinat -0,05° LS dan 109,35° BT. Nilai CAPE tersebut merupakan indikator yang menunjukkan potensi terbentuknya awan konvektif serta digunakan untuk mengukur tingkat ketidakstabilan atmosfer. Nilai CAPE mencerminkan jumlah energi yang tersedia bagi parsel udara dalam proses pembentukan awan konvektif (Wisnawa et al., 2019). Nilai CAPE pada Gambar 9 menunjukkan bahwa pada 21 Desember 2022 mulai pukul 07.00 WIB hingga 19.00 WIB di lapisan 950 mb – 850 mb, atmosfer dalam kondisi labil, sehingga mendukung pertumbuhan awan konvektif. Kondisi ini ditandai dengan nilai CAPE yang tinggi berkisar antara 400 hingga 2000 J/Kg. Ketidakstabilan atmosfer di lapisan dekat permukaan terjadi akibat proses konvektif yang terbentuk di lapisan rendah (Kirshbaum 2018; Schumacher and Rasmussen, 2020). Nilai CAPE yang tinggi tersebut di wilayah Pontianak tergolong ke
Gambar 7. Diagram hovmoller kelembapan relatif, per 3 jam di Kota Pontianak (-0,05 LS - 109,35 BT) dari tanggal 21 Desember 2022 pukul 07.00 WIB sampai dengan tanggal 24 Desember 2022 pukul 07.00 WIB
Gambar 9. Diagram hovmoller CAPE per 3 jam di Kota Pontianak (-0,05 LS - 109,35 BT) dari tanggal 21 Desember 2022 pukul 07.00 WIB sampai dengan tanggal 24 Desember 2022 pukul 07.00 WIB.
dalam kategori moderate atau kategori ketidakstabilan sedang. Nilai CAPE yang besar menyebabkan semakin banyak pertumbuhan awan dan presipitasi, sehingga terjadinya peningkatan curah hujan (Castorina et al., 2019; Diniyati et al., 2020).
4.2.1. Curah hujan
Berdasarkan output model WRF-ARW bahwa pada pukul 07.00 WIB tanggal 21 Desember 2022 dan 01.00 WIB pada tanggal 23 Desember 2022 belum terjadi hujan di wilayah Pontianak (Gambar 9). Pada pukul 05.00 – 13.00 WIB mulai terjadi hujan dengan intensitas curah hujan yang kecil < 2 mm/jam. Kemudian pada pukul 07.00 WIB pada tanggal 24 Desember 2022 di wilayah kajian tidak terjadi hujan lagi, namun curah lebat terjadi di perairan sebelah
Gambar 8. Grafik time serier kelembapan relatif per 3 jam di Kota Pontianak (-0,05 LS - 109,35 BT) dari tanggal 21 Desember 2022 pukul 07.00 WIB sampai dengan tanggal 24 Desember 2022 pukul 07.00 WIB
Gambar 1o. Peta sebaran curah hujan pada tanggal 21 s.d 24 Desember 2022. Lingkaran merah merupakan wilayah Kota Pontianak
barat Pontianak dengan intensitas diatas 10 mm/jam. Hal ini terjadi karena adanya angin konvergensi di perairan sebelah barat Pontianak.
Variasi nilai curah hujan di wilayah Pontianak dengan koordinat -0,05 LS - 109,35 BT pada tanggal 21 Desember 2022 hingga 24 Desember 2022 menunjukan bahwa pada pukul 13.00 WIB terjadi hujan dengan intensitas 2,2 mm/jam (Gambar 11). Pada waktu selanjutnya tidak ada terjadinya hujan hingga pukul 06.00 WIB. Terjadi hujan pada pukul 01.00 WIB hingga 19.00 WIB pada tanggal 23 Desember 2022 intensitas hujan tertinggi yaitu 2,5 mm/jam. Pada waktu berikutnya tidak terjadi hujan di wilayah Pontianak.
5. Kesimpulan
1. Pengujian keakuratan output model WRF-ARW menggunakan tiga uji statistik akurasi, FAR, dan POFD menunjukkan bahwa skema GD merupakan yang paling optimal untuk mensimulasikan kondisi atmosfer pada saat
Gambar 11. Grafik time serier curah hujan per 3 jam di Kota Pontianak (-0,05 LS - 109,35 BT) dari tanggal 21 Desember 2022 pukul 07.00 WIB sampai dengan tanggal 24 Desember 2022 pukul 07.00 WIB
- hujan lebat di Kota Pontianak pada 22–23 Desember 2022.
- 2. Keadaan atmosfer sebelum terjadinya hujan lebat ditandai dengan suhu udara di permukaan relatif tinggi yang mencapai 30°C. Suhu yang tinggi ini memicu terjadinya proses evaporasi. Adanya proses pengangkatan massa udara akibat suhu yang tinggi menyebabkan tekanan permukaan menjadi rendah, sekitar 1005 hPa. Tingginya proses evaporasi mengakibatkan kelembapan atmosfer meningkat hingga mencapai 100%.
- 3. Angin konvergen yang terjadi di wilayah perairan bagian barat Kalimantan menyebabkan badai laut dan mendukung pertumbuhan awan konvektif.
- 4. Nilai indeks CAPE yang mencapai 2000 J/kg, menunjukkan kondisi atmosfer yang labil sebelum hujan lebat mendukung terjadinya hujan lebat.
- 5. Seiring dengan terjadinya hujan, suhu udara kemudian menurun hingga 20°C, kemudian kelembapan udara juga mengalami penurunan, serta tekanan udara di permukaan mulai meningkat.