Institut Teknologi Sumatera Envirocircle
Envirocircle

Publication
& Project

Sebelas makalah dan empat belas pekerjaan pemodelan kualitas udara di sembilan kota. Dari sebaran satu cerobong pabrik sampai satu kota penuh, dibaca lewat keluaran modelnya.

Publication

11 paper
01 2026 · Jurnal Geografi, Vol 18 No 1

Urban Flood Susceptibility Modeling Using GIS and Machine Learning in Bandar Lampung

Alvin Pratama · Andreas Boni Baik Simamora · Farras Ghaly
Apa yang kami cari

Daerah mana di Bandar Lampung yang paling rawan banjir, dan model mana yang paling bisa dipercaya untuk menebaknya. Datanya catatan banjir sepuluh tahun, 2015 sampai 2024, diadu dengan sembilan penciri lingkungan dan infrastruktur.

Temuan
  1. Gradient Boosting paling akurat. AUC 0,95 di data uji yang belum pernah dilihat model.
  2. Regresi Logistik paling stabil. Selisih latih dan validasi cuma 0,03, sedangkan model ensemble sampai 0,12. Akurasi tertinggi belum tentu yang paling bisa dipercaya.
  3. Rawan banjir menumpuk di dataran rendah, dekat jalan besar, dan di sepanjang jaringan sungai.
Kata kunci Urban FloodFlood SusceptibilityGISMachine LearningBandar Lampung
Baca di jurnal arrow_outward DOI 10.24114/jg.v18i1.72252
Peta kerawanan banjir Bandar Lampung keluaran model terpilih
Peta kerawanan banjir keluaran model terpilih. Figure 4 di makalah.
Peta lokasi penelitian di Bandar Lampung
Lokasi penelitian. Figure 1 di makalah.
Sampul Jurnal Geografi
Sampul Jurnal Geografi.
02 2026 · Sumatra Journal of Disaster, Geography and Geography Education, Vol 10 No 1

Improving Rainfall Prediction in Lampung, Southern Sumatra Using WRF: The Role of Bias Correction and Ensemble Techniques for Disaster Mitigation

Andreas Boni Baik Simamora · Alvin Pratama · Ridlo Wahyudi Wibowo · Farras Ghaly
Apa yang kami cari

Setelan WRF mana yang paling bisa dipercaya untuk menebak hujan di Sumatra bagian selatan, dan apakah koreksi bias benar benar memperbaikinya. Sepuluh gabungan mikrofisika dan kumulus diuji dengan ERA5 dan GFS-FNL sebagai syarat batas, lalu diadu dengan pengamatan AWS.

Temuan
  1. Linear Scaling memperbaiki, Quantile Mapping justru merusak. LS menaikkan korelasi dan menurunkan RMSE di hampir semua anggota, QM sering menurunkan dua duanya.
  2. ERA5 unggul untuk intensitas hujan. Anggota 9, gabungan WSM6 dan BMJ, paling tajam dengan korelasi 0,91 dan RMSE sekitar 20 mm.
  3. Kejadian hujan paling seimbang dari ensemble. Ensemble 3 dengan pembobotan POD dan FAR mencapai CSI sekitar 0,60.
Kata kunci WRF ModelERA5GFS-FNLBias CorrectionRainfall Prediction
Lihat jurnal arrow_outward Vol 10 No 1, Juni 2026, hal 187 sampai 200
Korelasi tiap anggota ensemble WRF sebelum dan sesudah koreksi bias
Korelasi tiap anggota ensemble, data mentah dibanding dua cara koreksi bias. Figure 3 di makalah.
Domain simulasi WRF di Sumatra bagian selatan
Domain simulasi di Sumatra bagian selatan.
Sampul Sumatra Journal of Disaster, Geography and Geography Education
Sampul Sumatra Journal of Disaster, Geography and Geography Education.
03 2026 · Jurnal Reka Lingkungan, Vol 14 No 1

Tracing the Sources and Transport Pathways of Particulate in Jakarta Using the WRF-HYSPLIT Model During the July 2023 Pollution Episode

Ririn Anggina Batubara · Alvin Pratama · Amalia Nurlatifah
Apa yang kami cari

Dari mana PM2,5 yang menutupi Jakarta pada Juli 2023 datang, dan lewat jalur mana. Keluaran WRF diadu dengan pengamatan permukaan, lalu jejak mundur HYSPLIT ditarik dari beberapa sumber meteorologi untuk melihat apakah jalurnya konsisten.

Temuan
  1. Massa udaranya datang dari timur dan tenggara. Jalurnya melewati kawasan industri, pembangkit listrik, dan titik api di sekitar Jakarta.
  2. Monsun tenggara menahan polutan di kota. Dispersinya melemah sehingga polutan tinggal lama di atas kota.
  3. Puncaknya 139 µg/m³ di Jakarta Pusat pada 6 Juli 2023.
Kata kunci PM2,5Air PollutionHYSPLITJakartaWRF Model
Baca di jurnal arrow_outward DOI 10.26760/rekalingkungan.v14i1.13-26
Jejak mundur PM2,5 di Jakarta dari beberapa sumber meteorologi
Jejak mundur PM2,5 di Jakarta dari beberapa sumber meteorologi. Figure 5 di makalah.
Konsentrasi PM2,5 di Jakarta Pusat pada awal Juli 2023
Konsentrasi PM2,5 di Jakarta Pusat, puncaknya 6 Juli 2023. Figure 3 di makalah.
Sampul Jurnal Reka Lingkungan
Sampul Jurnal Reka Lingkungan.
04 2026 · Newton-Maxwell Journal of Physics, Vol 7 No 1

Prediksi Curah Hujan Jangka Menengah di Provinsi Lampung Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis Data CHIRPS dan Indeks Iklim Global

Karlin Aldea · Alvin Pratama · Wirid Birastri
Apa yang kami cari

Bisakah hujan bulanan di Lampung ditebak sampai setahun ke depan cuma dari data satelit dan indeks iklim global. Data 19 pos hujan, CHIRPS, Oceanic Niño Index, dan Dipole Mode Index periode 1991 sampai 2020 dipakai melatih tiga susunan Artificial Neural Network.

Temuan
  1. CHIRPS cocok dengan pengamatan. Korelasi rata rata 0,659 dengan p di bawah 0,001.
  2. IOD lebih berpengaruh daripada ENSO terhadap curah hujan Lampung.
  3. Susunan CHIRPS dan DMI yang terbaik. RMSE 55,49 mm dan korelasi 0,671, dan prediksinya stabil sampai 12 bulan ke depan.
Kata kunci Curah HujanArtificial Neural NetworkCHIRPSIndian Ocean DipoleENSO
Lihat jurnal arrow_outward Vol 7 No 1, April 2026
Wilayah kajian dan sebaran pos hujan di Provinsi Lampung
Wilayah kajian dan sebaran 19 pos hujan. Gambar 1 di makalah.
Korelasi hasil prediksi terhadap pengamatan pada berbagai time lag
Korelasi prediksi terhadap pengamatan di berbagai time lag, tiga susunan model. Gambar 5 di makalah.
Sampul Newton-Maxwell Journal of Physics
Sampul Newton-Maxwell Journal of Physics.
05 2026 · Mindanao Journal of Science and Technology, Vol 24 Special Issue

Projected Shifts in Rainfall Intensity-Duration-Frequency Curves under Climate Change Scenarios in Lampung, Indonesia

Nailan Lu’lu’ Aurora · Alvin Pratama · Amalia Nurlatifah
Apa yang kami cari

Seberapa jauh kurva Intensity Duration Frequency Lampung bergeser kalau iklimnya berubah. Proyeksi CMIP6 dari ACCESS-ESM1-5 dikoreksi biasnya dengan quantile mapping, lalu dipakai menyusun kurva IDF tak stasioner untuk empat skenario SSP sampai 2060.

Temuan
  1. Koreksi biasnya berhasil. Nash Sutcliffe naik ke 0,87 sampai 0,97 dan Kling Gupta ke 0,93 sampai 0,98 di seluruh stasiun.
  2. Hujan setahun menurun, hujan pendek makin deras. Di skenario emisi tinggi hujan tahunan turun sampai 12,77 mm per tahun.
  3. Intensitas satu jam melonjak. Untuk kala ulang 5 tahun, dari 19 mm per jam jadi sekitar 183 mm per jam di SSP5-8.5.
Kata kunci Non-stationary IDFCMIP6Quantile MappingExtreme RainfallClimate Adaptation
Vol 24 Special Issue, 2026, hal 173 sampai 198
Kurva IDF kala ulang 5 tahun di empat stasiun Lampung
Kurva IDF kala ulang 5 tahun, riwayat dibanding empat skenario SSP. Figure 2 di makalah.
Kurva IDF kala ulang 25 tahun di empat stasiun Lampung
Kurva IDF kala ulang 25 tahun. Figure 4 di makalah.
Sampul Mindanao Journal of Science and Technology
Sampul Mindanao Journal of Science and Technology.
06 2025 · Jurnal Teknologi Lingkungan, Vol 26 No 2

Comparative Analysis of GEOS-Chem, SAPRC99, and MOZART Mechanisms in WRF-Chem for Simulating Pollutant Dispersion from Forest Fires

Ade Ayu Oktaviana · Alvin Pratama · Prawira Yudha Kombara · Lesi Mareta
Apa yang kami cari

Mekanisme kimia mana di WRF-Chem yang paling tepat untuk asap kebakaran hutan. Tiga mekanisme dari fire inventory NCAR diadu, GEOS-Chem, SAPRC99, dan MOZART, memakai kejadian kebakaran Riau September 2019 dengan fokus karbon monoksida dan PM10.

Temuan
  1. MOZART yang paling baik, korelasinya sedang sampai kuat terhadap pengamatan.
  2. Semua mekanisme menebak terlalu rendah dan galatnya besar. Skema kimia dari fire inventory masih berat tugasnya.
  3. Arah sebarannya sudah benar. Pola spasial MOZART dan SAPRC99 mirip dengan citra satelit.
Kata kunci WRF-ChemFire InventoryProvinsi RiauAkurasiMOZART
Lihat jurnal arrow_outward Vol 26 No 2, Juli 2025, hal 183 sampai 192
Pola sebaran PM10 dari tiga mekanisme kimia selama kebakaran Riau
Pola sebaran PM10 selama kebakaran 22 sampai 24 September 2019, tiga mekanisme berdampingan. Figure 4 di makalah.
Sebaran PM10 dan angin permukaan di atas Riau
Sebaran PM10 dengan angin permukaan di atas Riau. Figure 3 di makalah.
Sampul Jurnal Teknologi Lingkungan
Sampul Jurnal Teknologi Lingkungan.
07 2025 · Journal of Southern Hemisphere Earth Systems Science, Vol 75 No 1

Utilisation of WRF-HYSPLIT Modelling Approach and GEMS to Identify PM2.5 Sources in Central Kalimantan

Amalia Nurlatifah · Prawira Yudha Kombara · Alvin Pratama · Rizky Faristyawan · Aulia Arip Rakhman · Nindia Noviastuti
Apa yang kami cari

Dari mana asap PM2,5 yang menyelimuti Kalimantan Tengah pada Oktober 2023. WRF-HYSPLIT dipadukan dengan citra GEMS, MODIS, dan VIIRS untuk melacak sumbernya dan membaca sebarannya.

Temuan
  1. Palangka Raya kena dari tenggara dan timur. Puncaknya 4 Oktober 2023, dari banyak titik api sekaligus di Kalimantan Tengah dan Selatan.
  2. Pangkalan Bun jauh lebih bersih, sebab angin laut membantu menyapu polutannya.
  3. Udaranya terkurung waktu kejadian. Geopotensial dan topografi menunjukkan atmosfer yang stabil, dan GEMS mencatat aerosol optical depth yang tinggi.
Kata kunci Biomass BurningCentral KalimantanGEMSHotspotPM2.5WRF-HYSPLIT
Baca di jurnal arrow_outward DOI 10.1071/ES24006
Peta tingkat keparahan kebakaran di Kalimantan dari dNBR
Tingkat keparahan kebakaran dari Differenced Normalised Burn Ratio, daerah merah yang terbakar. Figure 8 di makalah.
Kelompok jejak mundur WRF-HYSPLIT menuju Palangka Raya dan Pangkalan Bun
Kelompok jejak mundur 120 jam menuju dua kota. Figure 4 di makalah.
Sampul Journal of Southern Hemisphere Earth Systems Science
Sampul Journal of Southern Hemisphere Earth Systems Science.
08 2025 · Journal of Southern Hemisphere Earth Systems Science, Vol 75 No 2

Utilisation of Local Emission Inventory Data for Forecasting PM10 Using the WRF-Chem Model in the Bandung Basin

Prawira Yudha Kombara · Alvin Pratama · Nani Cholianawati · Ninong Komala · Dessy Gusnita
Apa yang kami cari

Apakah ramalan PM10 membaik kalau emisi global diganti emisi lokal. Data inventarisasi emisi 2015 dari kementerian lingkungan hidup dipakai sebagai masukan WRF-Chem di Cekungan Bandung, dua skenario untuk musim kering dan musim basah.

Temuan
  1. Emisi lokal memperbaiki, tapi tipis. Pola PM10-nya mengikuti pengamatan, angkanya belum.
  2. Musim basah lebih mudah ditebak daripada musim kering, baik korelasi Pearson maupun RMSE.
  3. RMSE dua duanya masih buruk. Mengganti emisi saja belum cukup untuk ramalan PM10 yang akurat di cekungan ini.
Kata kunci Air PollutionBandung BasinForecastingLocal EmissionsPM10WRF-Chem
Baca di jurnal arrow_outward DOI 10.1071/ES23026
Total emisi antropogenik PM10 di Cekungan Bandung tahun 2015
Total emisi antropogenik PM10 di Cekungan Bandung, data 2015. Figure 4 di makalah.
Perbandingan angin model dan pengamatan dalam diagram mawar angin
Angin model dibanding pengamatan AWS, musim kering dan musim basah. Figure 3 di makalah.
Sampul Journal of Southern Hemisphere Earth Systems Science
Sampul Journal of Southern Hemisphere Earth Systems Science.
09 2025 · E3S Web of Conferences, Vol 604

The Performance of the Weather Research & Forecasting Model (WRF) Using Ensemble Method to Predict Weather Parameters

Alvin Pratama · Ade A. Oktaviana · Prawira Y. Kombara · Muhammad Isnaenda Ikhsan
Apa yang kami cari

Setelan fisika WRF mana yang paling cocok untuk Riau. Dua belas anggota ensemble dijalankan untuk lima hari kejadian kebakaran 2019 dengan domain 9 km dan 3 km, lalu suhu, kelembapan, arah angin, dan kecepatan angin diadu dengan pengamatan.

Temuan
  1. Anggota keenam yang paling baik di antara dua belas yang diuji.
  2. RRTM dan Dudhia untuk suhu. Dua skema radiasi itu yang memberi hasil terbaik untuk parameter suhu.
  3. Yonsei University untuk angin, baik arah maupun kecepatannya.
Kata kunci WRFEnsembleParameterisasi FisikaRiauVerifikasi
Baca di jurnal arrow_outward DOI 10.1051/e3sconf/202560404002
Perbandingan suhu dua belas anggota ensemble WRF dengan pengamatan
Suhu dua belas anggota ensemble dibanding pengamatan, garis putus putus itu pengamatannya. Figure 2 di makalah.
Domain simulasi WRF 9 km dan 3 km di Sumatra
Domain simulasi, 9 km di luar dan 3 km di dalam. Figure 1 di makalah.
Kelembapan dua belas anggota ensemble dibanding pengamatan
Kelembapan dua belas anggota ensemble. Figure 3 di makalah.
10 2025 · Jurnal Serambi Engineering, Vol 10 No 2

Identifikasi Potensi Daerah Terdampak Pencemaran Udara di Indonesia Menggunakan Pendekatan Model WRF-Chem

Alvin Pratama
Apa yang kami cari

Daerah mana di Indonesia yang berpotensi terdampak pencemaran udara waktu Monsun Australia. WRF-Chem dijalankan untuk bulan Juli, lalu sebaran PM10-nya dibaca pulau demi pulau.

Temuan
  1. Sebagian besar wilayah masih aman, PM10-nya di bawah ambang 75 µg/m³.
  2. Kota besar di Jawa melewati baku mutu. Jakarta, Tangerang, Yogyakarta, dan Surabaya.
  3. Angin monsun membawa polutan ke utara sehingga Lampung dan Sumatera Selatan ikut naik.
Kata kunci Air PollutionWRF-ChemPM10Australian MonsoonPollutant Transport
Vol 10 No 2, April 2025, hal 13019 sampai 13024
Sebaran PM10 di Jawa, Sumatera, dan Kalimantan dari model WRF-Chem
Sebaran PM10 bulan Juli. (a) Jawa, (b) Sumatera, (c) Kalimantan. Gambar 2 di makalah.
Pengaturan domain model WRF-Chem se-Indonesia
Pengaturan domain model, kotak dalam beresolusi 5 km. Gambar 1 di makalah.
Sampul Jurnal Serambi Engineering
Sampul Jurnal Serambi Engineering.
11 2020 · Jurnal Teknik Lingkungan, Vol 26 No 1

Analisis Dispersi Pencemar Udara PM10 di Kota Bandung Menggunakan WRFCHEM Data Asimilasi

Alvin Pratama · Asep Sofyan
Apa yang kami cari

Bagaimana PM10 tersebar di Kota Bandung, dan apakah asimilasi data stasiun cuaca membuat modelnya lebih tepat. WRFCHEM dijalankan dengan inventarisasi emisi kota, lalu data Automatic Weather Station dimasukkan lewat WRFDA.

Temuan
  1. Kendaraan bermotor sumber terbesar, terpusat di selatan kota, tol Padaleunyi dan Jalan Soekarno Hatta.
  2. Asimilasi menaikkan akurasi meteorologi sampai 7 persen. Modelnya jadi lebih dekat ke pengamatan.
  3. Arah sebarannya berbalik mengikuti monsun. Bulan kering ke utara dan barat, bulan basah ke selatan dan timur.
Kata kunci Pencemaran UdaraWRFCHEMAsimilasi DataPM10Kota Bandung
Vol 26 No 1, April 2020, hal 19 sampai 36
Sebaran PM10 horizontal di Kota Bandung pada siang hari
Sebaran PM10 horizontal pada siang hari, ditumpuk dengan angin permukaan. Gambar 6 di makalah.
Total emisi PM10 dari berbagai sumber di Kota Bandung
Total emisi PM10 per tahun dari berbagai sumber di Kota Bandung. Gambar 3 di makalah.
Konsentrasi PM10 per kecamatan dibanding ambang batas
Konsentrasi PM10 per kecamatan, garis merah itu ambang batasnya. Gambar 8 di makalah.

Project

14 pekerjaan
01

Persetujuan Teknis Emisi

Pemodelan sebaran emisi cerobong dan jalan untuk dokumen Pertek, memakai AERMET dan AERMOD dengan meteorologi sepuluh tahun.

Batam · Kotawaringin Timur · Cirebon · Cimahi · 5 pekerjaan

Pabrik kayu olahan di Batam

Batam · 2025 · AERMET dan AERMOD

Memodelkan sebaran 4 polutan termasuk VOC dari 2 cerobong utama pabrik di Batam.

Sebaran NO2 Kondisi Kering
Sebaran NO2 Kondisi Kering
Sebaran VOC Kondisi Kering
Sebaran VOC Kondisi Kering
Sebaran NO2 Kondisi Basah
Sebaran NO2 Kondisi Basah

Pabrik alumina di Kalimantan Tengah

Kotawaringin Timur · 2025 · AERMET dan AERMOD

Memodelkan sebaran 3 polutan dari 2 cerobong utama pabrik alumina di Kalimantan Tengah.

Total NO2 Kondisi Kering
Total NO2 Kondisi Kering
Total SO2 Kondisi Kering
Total SO2 Kondisi Kering
Total TSP Kondisi Kering
Total TSP Kondisi Kering

Kawasan industri di Cirebon

Cirebon · 2025 · AERMET dan AERMOD

Memodelkan sebaran debu dan gas dari aktivitas kendaraan di jalan utama kawasan industri di Cirebon.

KLTP NO2
KLTP NO2
Mobilisasi Pekerja PM10
Mobilisasi Pekerja PM10
Mobilisasi Peralatan SO2
Mobilisasi Peralatan SO2

Pabrik manufaktur di Cimahi

Cimahi · 2025 · AERMET dan AERMOD

Memodelkan sebaran 3 polutan dari 4 cerobong produksi di kawasan Cimahi.

Sebaran NO2 Kondisi Kering
Sebaran NO2 Kondisi Kering
Sebaran NO2 Kondisi Basah
Sebaran NO2 Kondisi Basah
Sebaran TSP Kondisi Kering
Sebaran TSP Kondisi Kering

Pabrik lima cerobong di Cimahi

Cimahi · 2025 · AERMET dan AERMOD

Memodelkan sebaran 6 polutan termasuk benzene, toluene, dan xylene dari 5 cerobong pabrik di Cimahi.

Sebaran Toluene Kondisi Kering
Sebaran Toluene Kondisi Kering
Sebaran Benzene Kondisi Kering
Sebaran Benzene Kondisi Kering
Sebaran Xylene Kondisi Kering
Sebaran Xylene Kondisi Kering
02

AMDAL

Prakiraan dampak kualitas udara untuk dokumen AMDAL, dari beban emisi sampai bab prakiraan dampaknya.

Cirebon · Batam · 5 pekerjaan

Fasilitas olahraga di Cirebon

Cirebon · 2025 · AERMOD

Memodelkan dampak emisi udara dari pembangunan dan operasional fasilitas olahraga di Cirebon.

KLTP NO2
KLTP NO2
Mobilisasi Peralatan dan Material PM10
Mobilisasi Peralatan dan Material PM10
Penyiapan Lahan SO2
Penyiapan Lahan SO2

Fasilitas industri di Batam

Batam · 2025 · AERMOD

Memodelkan sebaran 5 polutan udara dari 3 sumber jalan di sekitar fasilitas di Batam.

KLTP NO2
KLTP NO2
Mobilisasi Kendaraan Operasional NO2
Mobilisasi Kendaraan Operasional NO2
Konstruksi Bangunan dan Sarana Pendukung NO2
Konstruksi Bangunan dan Sarana Pendukung NO2

Pabrik oleokimia di Batam

Batam · 2025 · AERMET dan AERMOD

Memodelkan sebaran 5 polutan dari 3 ruas jalan dan 20 lebih sumber titik industri kimia di Batam.

Operasional Industri NO2
Operasional Industri NO2
Konstruksi Bangunan PM10
Konstruksi Bangunan PM10
Mobilisasi Peralatan CO
Mobilisasi Peralatan CO

Industri manufaktur di Cirebon

Cirebon · 2025 · AERMOD

Memodelkan sebaran 5 polutan dari 2 sumber jalan dan 4 cerobong industri di Cirebon.

KLTP NO2
KLTP NO2
Mobilisasi Pekerja CO
Mobilisasi Pekerja CO
Mobilisasi Peralatan SO2
Mobilisasi Peralatan SO2

Pabrik busa di Cirebon

Cirebon · 2025 · AERMOD

Memodelkan dispersi 4 polutan dari sumber jalan di pabrik foam Cirebon dengan 5 skenario operasi.

Sebaran PM10 Kondisi Kering
Sebaran PM10 Kondisi Kering
Sebaran PM10 Kondisi Basah
Sebaran PM10 Kondisi Basah
Penyiapan Lahan NOx
Penyiapan Lahan NOx
03

Pemodelan Dispersi Skala Kota

Simulasi kualitas udara satu kota penuh, membandingkan beberapa skenario emisi untuk menemukan penyumbang terbesar.

DKI Jakarta · Tangerang Selatan · 3 pekerjaan

Resilience Development Initiative

DKI Jakarta · 2025 · AERMOD

Memprediksi kualitas udara Jakarta tahun 2025 dan 2040 untuk 4 skenario bahan bakar: kondisi sekarang, batubara biomassa, gas batubara, dan gas penuh.

Skenario Baseline 2025 (NO2)
Skenario Baseline 2025 (NO2)
Skenario Coal-Biomass 50:50 (NO2)
Skenario Coal-Biomass 50:50 (NO2)
Skenario Gas 100% (NO2)
Skenario Gas 100% (NO2)

Resilience Development Initiative

DKI Jakarta · 2025 · WRF-Chem

Membandingkan 4 cara berbeda menghitung emisi industri Jakarta untuk melihat mana yang paling akurat. Hasilnya 25 animasi peta sebaran 5 polutan udara.

Skenario Non-Asimilasi (NO2) animasi
Asimilasi inventori AP-42 (NO2) animasi
Asimilasi inventori EMEP (NO2) animasi

Dinas Lingkungan Hidup Kota Tangerang Selatan

Tangerang Selatan · 2025 · WRF-Chem

Memetakan sebaran polusi udara di Tangerang Selatan dari lebih dari 50 ruas jalan dan 60 sumber industri. Membandingkan 4 skenario untuk menemukan kontributor polusi terbesar.

Skenario Tanpa Asimilasi (NO2) animasi
Asimilasi Sumber Jalan (NO2) animasi
Asimilasi Gabungan Jalan dan Titik (NO2) animasi
04

Inventarisasi Emisi

Menghitung dan memetakan beban emisi wilayah dari kendaraan dan industri, sebagai dasar kebijakan dan sebagai masukan model.

Jabodetabek dan Jawa Barat · 1 pekerjaan

Clean Air Asia

Jabodetabek dan Jawa Barat · 2025 · GIS dan Inventarisasi

Menghitung emisi 10 jenis polutan dari kendaraan dan industri di Jabodetabek, lalu memetakan sebarannya untuk dukungan kebijakan kualitas udara.

Distribusi Spasial NOx Kota Depok
Distribusi Spasial NOx Kota Depok
Distribusi Spasial CO Kabupaten Bogor
Distribusi Spasial CO Kabupaten Bogor
Distribusi Spasial PM10 Kabupaten Purwakarta
Distribusi Spasial PM10 Kabupaten Purwakarta
05

Daya Dukung dan Daya Tampung

Menghitung berapa beban pencemar yang masih sanggup ditampung sebuah wilayah, lalu memetakannya per satuan luas. Belum ada proyek terpisahnya, buktinya sudah jadi lapisan hidup di Smokewatch.

Lihat di Smokewatch