Cuaca Besok Jumat 27 Mei 2022, Jakarta Hujan di Siang Hari

Pernahkah Anda terjebak dalam hujan deras yang tidak terduga? Pada dasarnya, sistem prakiraan cuaca selalu berusaha mengantisipasi kejadian cuaca buruk.

Namun, ia sangat bergantung pada peralatan besar, stasioner, dan mahal seperti radar cuaca. Hal-hal itu seperti itu secara tidak langsung menghambat pembaruan laporan cuaca secara tepat waktu pada kondisi cuaca lokal untuk penggunaan pribadi.

Mengatasi kesenjangan dalam hal ini, tim peneliti dari Osaka Metropolitan University dan University of Tokyo mengembangkan lembaran sensor yang dapat disisipkan dan ringan. Lembaran itu menampilkan sensor resistif fleksibel dan analisis komputasi reservoir.

Sebagai perangkat tunggal, ia memungkinkan pengukuran volume rintik hujan dan kecepatan angin secara real-time. Selain itu, ia juga dapat melaporkan informasi cuaca saat ia dipasang misalnya pada payung, mobil, atau rumah.

"Temuan ini membuka pendekatan ekonomis untuk pelaporan cuaca, yang berkontribusi pada kesiapsiagaan bencana dan keselamatan masyarakat yang lebih besar," ujar Kuniharu Take, profesor di Osaka Metropolitan University dan peneliti utama di riset ini dikutip dari Eurekalert pada Selasa 17 Mei 2022.

Untuk menentukan volume hujan, sensor mengukur hambatan listrik yang dihasilkan ketika tetesan air hujan mengenai permukaannya. Sensor dilapisi oleh lembaran silikon superhidrofobik yang terbuat dari polydimethylsiloxane (PDMS), yang diresapi dengan graphene dan diproses lebih lanjut dengan laser.

Silikon superhidrofobik menolak tetesan air, yang memastikan daya tahan dan stabilitas sensor. Sementara tekstur laser memungkinkan kontrol dan pengukuran konstan terhadap perilaku tetesan air, baik itu statis (diam), meluncur, memantul, atau membelah pada permukaan sensor.

Sensor ini dapat dengan mudah dipasang ke berbagai permukaan dan tetap berfungsi saat permukaan rata atau bengkok. Pengujian perubahan estimasi volume hujan dengan sensor yang dipasang di berbagai sudut menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan. Itu berarti pula bahwa sensor dapat dipasang pada barang bawaan seperti payung.

Jika pendekatan ini diadopsi secara luas, terbuka peluang untuk memperoleh data massal yang memungkinkan pengembangan peta cuaca lokal secara real-time.

Sejumlah besar data GPS dari smartphone dan perangkat navigasi satelit dapat membantu meningkatkan pemahaman umum tentang fenomena cuaca dan membuat model prakiraan ini lebih presisi. Untuk tujuan ini, proyek CAMALIOT diluncurkan.

CAMALIOT

Mengutip Eurekalert, CAMALIOT adalah aplikasi smartphone berbasis Machine Learning yang bertujuan membangun infrastruktur untuk pengumpulan observasi dalam skala besar dari berbagai jenis dan kualitas penerima berkemampuan GPS.

Infrastruktur ini sedang dikembangkan oleh kelompok peneliti dari Benedikt Soja, profesor Geodesi Luar Angkasa di Departemen Teknik Sipil, Lingkungan, dan Geomatika di ETH Zurich, Swiss.

Aplikasi CAMALIOT memungkinkan pengguna mengakses dan mengumpulkan data satelit GPS mentah dari masing-masing smartphone, memanfaatkan frekuensi ganda dan chipset mult-konstelasi yang sekarang tersedia di smartphone Android modern.

Aplikasi ini dirancang oleh IIASA, di mana Linda See, seorang peneliti di Novel Data Ecosystems for Sustainability Research Group, melakukan supervisi atas proyek tersebut.

Kampanye urun daya pengumpulan data untuk proyek ini telah dimulai pada 17 Maret 2022 lalu dan akan berlangsung selama empat bulan. Kampanye ini berambisi mengumpulkan data dari sebanyak mungkin lokasi.

Mereka yang tertarik diharapkan mengunduh aplikasi ini dan mengumpulkan data, lalu mengunggah datanya ke server CAMALIOT.

Data yang dikumpulkan akan diserap dalam sistem kecerdasan buatan untuk penentuan parameter troposfer guna mendukung prakiraan cuaca di Bumi.

Selain itu, data juga akan dipakai untuk pemantauan cuaca di luar angkasa, yang berperan penting untuk operasi dan komunikasi satelit.

Semua data akan diperlakukan secara anonim dan hanya akan disimpan di server di Eropa di mana regulasi Regulasi Perlindungan Data diterapkan.

"Dengan menggunakan aplikasi CAMALIOT untuk membantu kami mengumpulkan data, orang tidak hanya akan membantu kami meningkatkan prakiraan cuaca dan pemahaman umum tentang fenomena cuaca, tetapi juga untuk menyelidiki peluang ilmiah baru yang dapat bermanfaat bagi masyarakat di masa depan,” catat kata Soja dan See.