Sumbardaily.com – Kabut asap akibat kebakaran hutan dan lahan (karhutla) tidak hanya menjadi ancaman bagi kesehatan masyarakat dan transportasi. Partikel aerosol yang terbawa angin juga dapat menjangkau kawasan pertanian yang jauh dari lokasi kebakaran, mengurangi radiasi matahari yang diterima tanaman, hingga berpotensi mengganggu fotosintesis dan produktivitas hasil panen.
Ancaman tersebut dapat dipelajari melalui teknologi penginderaan jauh dengan memanfaatkan data satelit. Salah satu parameter yang dapat digunakan adalah Aerosol Optical Depth (AOD), yakni ukuran yang menggambarkan pengaruh aerosol terhadap penyerapan dan hamburan radiasi dalam kolom atmosfer.
Prof. Dian Fiantis, dosen Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, serta Sekolah Pascasarjana Universitas Andalas (Unand), menjelaskan bahwa pemantauan aerosol dapat memperluas informasi mengenai dampak karhutla. Pengamatan tidak hanya diarahkan pada lokasi kebakaran, tetapi juga pada wilayah pertanian yang berpotensi menerima paparan asap.
Menurut Dian, perubahan kondisi atmosfer perlu diperhatikan karena tanaman bergantung pada cahaya matahari untuk menjalankan fotosintesis. Proses tersebut menjadi dasar pembentukan bahan organik yang mendukung pertumbuhan dan produksi tanaman.
“Selama ini, pemantauan karhutla lebih banyak menggunakan jumlah titik panas, luas areal terbakar, dan kualitas udara. Padahal, teknologi penginderaan jauh memungkinkan pemantauan aerosol melalui parameter Aerosol Optical Depth (AOD). Pendekatan ini membantu mengidentifikasi kawasan pertanian yang berpotensi terpapar kabut asap, termasuk wilayah yang tidak mengalami kebakaran,” ujarnya dilansir dari Kepakaran Unand, Jumat (16/10/2026).
Membaca Sebaran Kabut Asap dari Citra Satelit
Pemanfaatan citra satelit menjadi salah satu pendekatan untuk mengamati keberadaan dan penyebaran aerosol di atmosfer. Namun, pengamatan tersebut memerlukan ketelitian karena kabut asap dan awan dapat menampilkan karakter visual yang hampir serupa.
Dian menjelaskan, pada citra Sentinel-2, awan dan kabut asap sama-sama dapat terlihat berwarna putih hingga keabu-abuan. Perbedaan keduanya dapat dikenali melalui bentuk, tekstur, batas kenampakan, serta kondisi permukaan lahan yang terlihat di bawahnya.
Awan pada umumnya memiliki batas yang relatif tegas, tekstur bergumpal, dan menutupi permukaan lahan. Sebaliknya, kabut asap cenderung membentuk selubung dengan batas yang tidak tegas. Sebarannya juga dapat memanjang mengikuti arah angin.
Pada kondisi kabut asap tipis, permukaan lahan masih bisa diamati melalui citra. Akan tetapi, warna permukaan terlihat lebih pucat dan kontrasnya berkurang dibandingkan kondisi ketika atmosfer lebih jernih.
Perbedaan visual tersebut dapat dianalisis menggunakan komposit True Color dari Sentinel-2 yang menggabungkan band B4, B3, dan B2. Kombinasi ini menyajikan kenampakan permukaan yang mendekati penglihatan manusia sehingga dapat membantu pengamatan awal terhadap kondisi wilayah.
Selain tampilan visual, karakteristik spektral juga menjadi pertimbangan. Aerosol berukuran halus umumnya lebih kuat menghamburkan cahaya pada panjang gelombang pendek, terutama pada band biru. Sementara itu, band inframerah dekat atau B8 serta inframerah gelombang pendek, yakni B11 dan B12, dapat digunakan untuk membantu membedakan respons spektral aerosol dan awan.
Sentinel-2 Level-2A turut menyediakan Scene Classification Layer (SCL). Lapisan ini dapat membantu mengidentifikasi awan dan bayangannya dalam citra satelit. Meski demikian, SCL belum menyediakan kelas khusus untuk kabut asap sehingga hasil klasifikasi tetap perlu ditafsirkan secara hati-hati.
Dian menekankan bahwa interpretasi citra tidak cukup hanya mengandalkan warna atau bentuk kenampakan. Analisis perlu diperkuat menggunakan data AOD MODIS, informasi titik panas dari satelit VIIRS, serta data arah angin.
“Interpretasi citra perlu diperkuat dengan AOD MODIS, titik panas (hotspot) VIIRS, serta informasi arah angin. Integrasi data tersebut membantu mengidentifikasi kemungkinan sumber kebakaran dan sebaran aerosol secara lebih meyakinkan,” katanya.
Penggabungan berbagai sumber data itu membantu peneliti menilai apakah peningkatan aerosol berpotensi berkaitan dengan kebakaran tertentu dan bagaimana partikel tersebut menyebar ke kawasan lain. Pendekatan ini juga penting untuk mengamati wilayah pertanian yang tidak mengalami kebakaran secara langsung, tetapi berada dalam jalur pergerakan asap.
Bagaimana Karhutla Mengubah Kondisi Atmosfer?
Kebakaran vegetasi dan bahan organik di dalam tanah menghasilkan berbagai gas dan partikel aerosol. Di antara partikel tersebut terdapat karbon hitam, karbon organik, serta senyawa anorganik yang mempunyai karakteristik berbeda dalam menyerap dan menghamburkan radiasi matahari.
Keberadaan aerosol dapat mengubah jumlah dan pola penyebaran radiasi yang mencapai permukaan bumi. Ketika beban aerosol meningkat, radiasi matahari langsung yang diterima permukaan umumnya berkurang. Namun, sebagian cahaya yang dihamburkan oleh partikel masih dapat mencapai tanaman dalam bentuk radiasi difus.
“Ketika beban aerosol meningkat, radiasi langsung yang mencapai permukaan bumi umumnya berkurang. Namun, sebagian cahaya yang dihamburkan masih mencapai tanaman sebagai radiasi difus,” ungkapnya.
Radiasi difus merupakan cahaya yang tersebar ke berbagai arah setelah mengalami hamburan di atmosfer. Dalam kondisi tertentu, penyebaran cahaya tersebut dapat membuat distribusi pencahayaan di dalam tajuk tanaman menjadi lebih merata. Hal itu berpotensi meningkatkan efisiensi fotosintesis pada bagian tanaman yang menerima cahaya.
Meski demikian, kondisi tersebut tidak berarti kabut asap selalu memberikan manfaat bagi tanaman. Apabila konsentrasi aerosol terlalu tinggi dan pengurangan radiasi matahari semakin besar, jumlah energi cahaya yang tersedia untuk fotosintesis dapat menurun. Akibatnya, pertumbuhan tanaman berpotensi terganggu.
Dampak kabut asap terhadap fotosintesis juga telah menjadi perhatian dalam penelitian sebelumnya. Penelitian Davies dan Unam pada 1999 menunjukkan bahwa kabut asap akibat kebakaran di Indonesia pada 1997 menurunkan fotosintesis pada spesies pohon yang diteliti.
Penelitian lain yang diterbitkan dalam jurnal Geophysical Research Letters pada 2005 memperkirakan bahwa produktivitas primer bersih vegetasi di Sumatra dan Kalimantan turun sekitar 6,8 persen akibat berkurangnya radiasi aktif fotosintesis selama kebakaran tersebut.
Temuan-temuan itu memperlihatkan pentingnya memperhatikan perubahan radiasi matahari ketika menilai dampak karhutla terhadap vegetasi. Bagi sektor pertanian, pengurangan cahaya perlu dipelajari bersama kondisi tanaman, jenis komoditas, dan fase pertumbuhan agar potensi gangguannya dapat dipahami secara lebih tepat.
Mengenal AOD dan Perbedaannya dengan PM2.5
Aerosol Optical Depth atau AOD merupakan parameter untuk menggambarkan kemampuan aerosol dalam kolom atmosfer menyerap dan menghamburkan radiasi pada panjang gelombang tertentu.
Nilai AOD yang semakin tinggi menunjukkan semakin besar pemadaman radiasi oleh aerosol sepanjang kolom atmosfer. Parameter ini tidak memiliki satuan sehingga tidak dapat dibaca dengan cara yang sama seperti konsentrasi partikel pencemar udara.
AOD juga tidak sama dengan PM2.5. PM2.5 menunjukkan konsentrasi partikel halus di dekat permukaan bumi, sedangkan AOD menggambarkan pengaruh optik aerosol dari bagian bawah hingga bagian atas kolom atmosfer yang diamati.
Perbedaan tersebut membuat kedua parameter memiliki fungsi yang tidak sepenuhnya sama. Data PM2.5 memberikan informasi mengenai konsentrasi partikel halus pada lingkungan dekat permukaan, sedangkan AOD membantu melihat besarnya pengaruh aerosol terhadap radiasi di sepanjang kolom atmosfer.
Hubungan antara AOD dan PM2.5 dipengaruhi oleh sejumlah faktor. Kelembapan udara, ukuran partikel, distribusi aerosol secara vertikal, serta kondisi meteorologi dapat memengaruhi keterkaitan kedua ukuran tersebut.
AOD juga berbeda dari jarak pandang. Jarak pandang menggambarkan kemampuan seseorang melihat objek pada jarak tertentu dalam kondisi atmosfer yang ada. Sementara itu, AOD digunakan untuk mengukur pemadaman radiasi oleh aerosol sepanjang kolom atmosfer.
“Dengan demikian, AOD dapat digunakan untuk memetakan beban aerosol, tetapi tidak langsung menunjukkan besarnya penurunan fotosintesis atau kehilangan hasil panen,” ujarnya.
Artinya, peta AOD tidak dapat langsung diterjemahkan sebagai peta kerusakan tanaman. Nilai tersebut lebih tepat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan perubahan beban aerosol yang kemudian perlu dibandingkan dengan data lain.
Untuk mengetahui apakah paparan aerosol benar-benar memengaruhi tanaman, diperlukan pengukuran tambahan. Data mengenai radiasi aktif fotosintesis, kondisi fisiologis tanaman, pertumbuhan, serta hasil panen diperlukan untuk menilai dampak yang terjadi di lapangan.
Menggunakan Data MODIS untuk Memantau Aerosol
Salah satu sumber informasi yang dapat digunakan untuk memantau aerosol adalah sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) pada satelit Terra dan Aqua.
Produk MODIS MAIAC dengan kode MCD19A2 menyediakan estimasi AOD pada resolusi spasial sekitar satu kilometer. MAIAC merupakan singkatan dari Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction, yaitu metode pengolahan citra yang digunakan untuk memperkirakan aerosol sekaligus melakukan koreksi atmosfer.
Produk tersebut menyediakan data AOD pada panjang gelombang sekitar 470 dan 550 nanometer. Informasi ini dapat dimanfaatkan untuk mempelajari perubahan beban aerosol pada wilayah tertentu dari waktu ke waktu.
Data MODIS MCD19A2 dapat diakses melalui NASA Earthdata dan diolah menggunakan Google Earth Engine. Pemanfaatan platform tersebut memungkinkan analisis dilakukan terhadap wilayah yang luas tanpa harus mengamati setiap lokasi secara langsung.
Untuk periode Juli hingga Oktober 2026, analisis AOD dapat diarahkan pada sejumlah provinsi yang menjadi kawasan perhatian, yaitu Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Kalimantan Barat, dan Kalimantan Tengah.
Pengolahan data dapat mencakup perubahan nilai AOD harian, perhitungan rata-rata bulanan, serta pemetaan distribusi spasial aerosol. Melalui rangkaian pengamatan tersebut, perubahan beban aerosol dapat dibandingkan antarlokasi dan antarwaktu.
Analisis harian berguna untuk mengamati perubahan kondisi atmosfer dalam rentang waktu pendek. Sementara itu, rata-rata bulanan dapat membantu memperlihatkan pola yang lebih luas selama periode pengamatan. Peta distribusi spasial digunakan untuk mengetahui wilayah yang menunjukkan nilai AOD relatif tinggi dibandingkan daerah di sekitarnya.
Namun, data satelit tidak selalu menyediakan estimasi untuk setiap piksel dan setiap waktu pengamatan. Kualitas piksel dan tutupan awan menjadi faktor penting yang harus diperiksa sebelum hasil analisis digunakan.
“Namun, kualitas piksel dan tutupan awan harus diperhatikan. Pada wilayah tropis, awan sering menyebabkan tidak tersedianya estimasi AOD. Ketiadaan data bukan berarti atmosfer bebas aerosol,” tambah Dian.
Keterbatasan tersebut penting diperhatikan ketika peneliti menyusun peta dan deret waktu aerosol. Piksel yang tidak memiliki estimasi AOD tidak dapat langsung ditafsirkan sebagai wilayah dengan kondisi udara bersih. Tidak tersedianya data bisa berkaitan dengan kondisi pengamatan, termasuk tutupan awan.
Oleh karena itu, analisis perlu memperhatikan kualitas data dan kesinambungan pengamatan. Penggabungan data dari beberapa sumber juga dapat membantu memberikan gambaran yang lebih utuh mengenai kondisi aerosol di wilayah yang dikaji.
Data Karhutla di Sumatra dan Kalimantan pada 2026
Karhutla telah terjadi di sejumlah wilayah Indonesia sejak awal 2026. Data Kementerian Kehutanan menunjukkan luas areal yang terbakar secara nasional mencapai sekitar 202 ribu hektare selama Januari hingga Juli 2026.
Dampak kebakaran terhadap kejernihan atmosfer juga terlihat dari pengamatan jarak pandang pada sejumlah kota. Pada 29 Agustus, pengamatan BMKG yang dilaporkan Kementerian Kehutanan mencatat jarak pandang di Jambi dan Pontianak sekitar 800 meter. Sementara itu, jarak pandang di Pekanbaru tercatat sekitar 2.500 meter.
Data tersebut menunjukkan adanya gangguan terhadap kejernihan atmosfer di sejumlah wilayah. Bagi kawasan pertanian, kondisi ini menjadi salah satu informasi yang perlu diperhatikan ketika menilai kemungkinan paparan aerosol.
Meski demikian, pengamatan jarak pandang pada satu waktu belum dapat menjelaskan berapa lama suatu kawasan terpapar kabut asap. Untuk mengetahui pola paparan, diperlukan analisis yang mencakup rangkaian pengamatan selama periode tertentu.
Deret waktu AOD dapat digunakan untuk mengidentifikasi periode ketika beban aerosol meningkat. Data tersebut selanjutnya dapat dibandingkan dengan titik panas yang terdeteksi satelit VIIRS serta informasi arah angin untuk menilai kemungkinan keterkaitan antara aerosol dan kebakaran.
Pendekatan tersebut dapat membantu menguraikan perubahan aerosol secara temporal dan spasial. Peneliti dapat memeriksa kapan nilai AOD meningkat, di mana peningkatan itu terjadi, dan apakah pola tersebut sejalan dengan informasi kebakaran serta pergerakan angin.
Namun, sumber aerosol tidak selalu berasal dari karhutla. Emisi kendaraan, kegiatan industri, pembakaran biomassa dari sumber lain, serta sumber alami turut berkontribusi terhadap keberadaan aerosol di atmosfer.
“Perlu diperhatikan bahwa aerosol tidak seluruhnya berasal dari karhutla. Emisi kendaraan, industri, pembakaran biomassa lainnya, dan sumber alami juga berkontribusi terhadap aerosol atmosfer,” katanya.
Karena itu, hubungan antara peningkatan AOD dan kebakaran perlu dianalisis bersama informasi pendukung. Nilai AOD yang tinggi saja tidak cukup untuk memastikan bahwa seluruh aerosol di suatu wilayah berasal dari karhutla.
Memetakan Kawasan Pertanian yang Berpotensi Terpapar
Peta distribusi AOD dapat dipadukan dengan peta penggunaan lahan untuk mengidentifikasi kawasan pertanian yang berpotensi mengalami paparan aerosol tinggi.
Penggabungan data tersebut memungkinkan peneliti mengamati apakah wilayah dengan beban aerosol relatif tinggi beririsan dengan kawasan produksi pertanian. Informasi ini dapat menjadi dasar untuk menentukan lokasi yang perlu mendapat perhatian lebih lanjut melalui pengamatan lapangan.
Pada sektor tanaman pangan, analisis dapat difokuskan pada kawasan persawahan dan sentra produksi jagung. Untuk hortikultura, pemantauan dapat mencakup daerah penghasil cabai, tomat, dan berbagai jenis sayuran.
Sementara itu, kawasan perkebunan kelapa sawit, karet, kopi, dan kakao juga dapat dimasukkan dalam pemetaan. Perbedaan komoditas tersebut penting karena setiap jenis tanaman memiliki karakteristik pertumbuhan dan respons yang berbeda terhadap perubahan lingkungan.
Dian menjelaskan bahwa dampak paparan aerosol tidak selalu muncul pada waktu yang sama untuk setiap tanaman. Jenis tanaman dan fase pertumbuhan menjadi sejumlah faktor yang memengaruhi respons terhadap perubahan kondisi atmosfer.
“Namun, respons tanaman berbeda menurut jenis dan fase pertumbuhannya. Gangguan pada tanaman hortikultura berumur pendek dapat terlihat lebih cepat, sedangkan pada tanaman perkebunan tahunan dampaknya mungkin baru muncul kemudian,” jelasnya.
Paparan kabut asap yang berlangsung lama berpotensi mengurangi cahaya yang diterima tanaman. Apabila pengurangan radiasi matahari terjadi secara terus-menerus, proses pertumbuhan, pembungaan, pembentukan buah, dan kualitas hasil panen dapat terdampak.
Durasi paparan menjadi salah satu faktor penting dalam menilai risiko tersebut. Semakin lama tanaman berada dalam kondisi yang kurang mendukung, semakin besar kebutuhan untuk mengevaluasi kemungkinan terjadinya gangguan kumulatif.
Walaupun demikian, belum terdapat batas durasi universal yang dapat diterapkan kepada seluruh jenis tanaman untuk menentukan tingkat toleransi terhadap kabut asap. Dampaknya dipengaruhi oleh kepekatan aerosol, besarnya pengurangan radiasi matahari, karakteristik tanaman, dan fase pertumbuhan saat paparan terjadi.
Karena itu, penilaian risiko tidak cukup dilakukan dengan mengetahui apakah suatu wilayah mengalami kabut asap. Lamanya paparan dan kondisi tanaman ketika paparan berlangsung juga perlu diperhitungkan.
Penelitian Menunjukkan Penurunan Fotosintesis dan Hasil Padi
Gambaran mengenai potensi dampak kabut asap terhadap tanaman juga terlihat dalam penelitian terhadap beberapa varietas padi di Malaysia.
Penelitian tersebut menunjukkan bahwa paparan kabut asap tingkat sedang selama sekitar lima minggu, pada fase vegetatif akhir hingga awal pembungaan, berkaitan dengan penurunan laju fotosintesis bersih sebesar 12,9–53,2 persen dalam pengamatan harian.
Penelitian yang sama juga melaporkan hasil panen 10–19 persen lebih rendah dibandingkan potensi hasil. Temuan tersebut menunjukkan bahwa pengaruh kabut asap perlu dilihat dengan mempertimbangkan tingkat paparan dan tahap perkembangan tanaman.
Fase vegetatif akhir hingga awal pembungaan menjadi rentang pertumbuhan yang diamati dalam penelitian tersebut. Hasilnya memberikan gambaran mengenai kemungkinan gangguan ketika tanaman terpapar kabut asap selama beberapa minggu.
Namun, angka penelitian itu tidak dapat langsung diterapkan sebagai perkiraan kehilangan hasil bagi semua komoditas atau seluruh wilayah pertanian. Kondisi lingkungan, varietas, tingkat kepekatan aerosol, serta lamanya paparan dapat berbeda antara satu lokasi dan lokasi lainnya.
Temuan tersebut memperkuat pentingnya memantau durasi paparan, bukan hanya tingkat kepekatan aerosol pada satu waktu. Pengamatan juga perlu mempertimbangkan fase pertumbuhan tanaman, terutama ketika tanaman memasuki tahap yang sensitif terhadap perubahan lingkungan.
Peta AOD dapat membantu menunjukkan wilayah yang berpotensi mengalami beban aerosol tinggi. Akan tetapi, peta tersebut belum dapat membuktikan secara langsung bahwa fotosintesis atau produksi pertanian di lokasi tertentu telah mengalami penurunan.
Untuk memastikan dampaknya, pengamatan satelit perlu dilengkapi dengan pengukuran radiasi aktif fotosintesis, pemeriksaan kondisi fisiologis tanaman, serta pencatatan pertumbuhan dan hasil panen.
Berapa Lama Tanaman Terpapar Kabut Asap?
Durasi paparan kabut asap menjadi salah satu aspek yang perlu diperhatikan ketika menilai risiko gangguan terhadap pertumbuhan dan produktivitas tanaman. Perubahan laju fotosintesis dapat terjadi ketika tanaman mengalami pengurangan radiasi matahari, tetapi perubahan dalam waktu singkat belum tentu berujung pada penurunan hasil panen.
Paparan selama beberapa jam dapat mengubah laju fotosintesis akibat berkurangnya cahaya yang tersedia. Namun, kondisi tersebut belum tentu menimbulkan pengaruh yang dapat diukur pada hasil panen karena dampak akhirnya dipengaruhi oleh berbagai faktor lain.
Paparan selama satu hingga tiga hari perlu diperhatikan dengan mempertimbangkan kepekatan asap dan fase pertumbuhan tanaman. Pada rentang tersebut, penilaian risiko tidak cukup hanya didasarkan pada lamanya waktu, tetapi juga perlu melihat kondisi atmosfer dan kebutuhan cahaya tanaman.
Sementara itu, paparan berulang selama empat hingga tujuh hari memerlukan pemantauan yang lebih intensif. Perhatian khusus diperlukan ketika paparan berlangsung pada fase pembungaan dan pembentukan buah, yang menjadi bagian penting dalam perkembangan tanaman.
Jika kabut asap bertahan selama satu hingga tiga minggu, kemungkinan terjadinya gangguan kumulatif semakin perlu diwaspadai. Risiko tersebut terutama berkaitan dengan kondisi ketika radiasi matahari terus mengalami pengurangan selama periode paparan.
“Paparan lebih dari tiga minggu memerlukan evaluasi terhadap kemungkinan penurunan produktivitas. Namun, rentang waktu tersebut bukan batas toleransi baku karena respons tanaman bergantung pada kepekatan aerosol, jenis tanaman, kondisi lingkungan, dan fase pertumbuhannya,” katanya.
Rentang waktu tersebut dapat digunakan sebagai kerangka awal untuk menentukan intensitas pemantauan, bukan sebagai ketentuan pasti mengenai batas aman bagi seluruh tanaman. Setiap komoditas dapat menunjukkan respons berbeda terhadap kondisi atmosfer yang sama.
Penilaian juga perlu membedakan antara perubahan fotosintesis dalam jangka pendek dan pengaruh yang akhirnya terlihat pada pertumbuhan atau hasil panen. Pengurangan cahaya selama beberapa jam, misalnya, tidak otomatis berarti produksi akan menurun dalam proporsi tertentu.
Sebaliknya, paparan yang berulang atau berlangsung lama perlu mendapat perhatian karena tanaman dapat mengalami pengurangan radiasi selama periode pertumbuhan yang lebih panjang. Untuk memahami pengaruhnya, data durasi paparan perlu dikaitkan dengan pengamatan fisiologis serta perkembangan tanaman.
Mengintegrasikan Data Satelit untuk Melindungi Pertanian
Pemantauan aerosol melalui penginderaan jauh memperluas cara memahami dampak karhutla. Ancaman tidak lagi hanya dilihat dari luas lahan yang terbakar atau kondisi udara di sekitar sumber kebakaran, tetapi juga dari kemungkinan paparan pada wilayah lain yang berada dalam jalur pergerakan asap.
Kawasan pertanian yang tidak terbakar secara langsung tetap berpotensi menerima aerosol yang terbawa angin. Karena itu, pemetaan sebaran aerosol dapat membantu mengidentifikasi daerah yang memerlukan perhatian, termasuk sentra produksi pangan dan perkebunan.
Teknologi penginderaan jauh memungkinkan pengamatan dilakukan secara luas dan berulang. Data satelit dapat dimanfaatkan untuk mengikuti perubahan kondisi atmosfer dari hari ke hari serta membandingkan pola paparan antarlokasi.
Meski demikian, informasi satelit perlu dilengkapi pengukuran di lapangan. Nilai AOD dapat menunjukkan besarnya pengaruh optik aerosol, tetapi tidak secara langsung mengukur jumlah cahaya yang diterima setiap tanaman, tingkat gangguan fotosintesis, ataupun besarnya kehilangan hasil panen.
Untuk mengetahui pengaruh tersebut, pemantauan atmosfer perlu dipadukan dengan pengukuran radiasi matahari, kondisi fisiologis tanaman, serta data pertumbuhan dan produksi pertanian. Informasi penggunaan lahan juga dibutuhkan untuk mengidentifikasi jenis komoditas yang berada di kawasan dengan paparan aerosol tinggi.
Dian menegaskan pentingnya kerja bersama dalam mengintegrasikan informasi tersebut agar pemantauan karhutla dapat memberikan gambaran yang lebih luas mengenai risiko bagi sektor pertanian.
“Pemerintah dan perguruan tinggi perlu mengintegrasikan pemantauan titik panas, aerosol, radiasi matahari, dan penggunaan lahan untuk mengidentifikasi kawasan pertanian berisiko,” tegasnya.
Integrasi data titik panas, AOD, arah angin, radiasi matahari, dan penggunaan lahan dapat membantu menghubungkan informasi mengenai sumber kebakaran, pergerakan aerosol, serta lokasi pertanian yang berpotensi terdampak. Hasil pemetaan tersebut tetap perlu ditindaklanjuti dengan pengamatan lapangan untuk menilai kondisi aktual tanaman.
Dengan pendekatan itu, pemantauan karhutla dapat mencakup aspek yang lebih luas daripada kerusakan vegetasi dan pencemaran udara. Perubahan kondisi atmosfer yang menyertai kebakaran juga dapat dikaji dalam kaitannya dengan keberlanjutan produksi pertanian dan ketahanan pangan. (*)
