BMKG Ungkap Wilayah Berpotensi Awan Cumulonimbus Tinggi 11-17 September 2026

Jakarta: Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) memperbarui prakiraan potensi pertumbuhan awan Cumulonimbus (Cb) di wilayah Indonesia untuk periode 11-17 September 2026. Dalam pembaruan tersebut, terdapat tiga wilayah yang diperkirakan memiliki potensi pertumbuhan awan Cumulonimbus dengan kategori Frequent (FRQ).

Kategori Frequent menunjukkan cakupan spasial maksimum awan Cumulonimbus lebih dari 75 persen. Kondisi ini perlu diperhatikan karena awan Cumulonimbus dapat berkaitan dengan kondisi cuaca yang perlu diwaspadai.

Berdasarkan prakiraan BMKG, tiga wilayah yang masuk kategori FRQ berada di kawasan perairan sekitar Sumatra. Wilayah tersebut mencakup Samudra Hindia barat Kepulauan Mentawai, Samudra Hindia barat Kepulauan Nias, dan Selat Malaka bagian utara.

Selain kategori FRQ, BMKG juga memprakirakan sejumlah wilayah lain masuk kategori Occasional (OCNL). Berikut rincian wilayah dan arti setiap kategori potensi pertumbuhan awan Cumulonimbus untuk periode 11-17 September 2026.

Potensi Pertumbuhan Awan Cumulonimbus 11-17 September 2026

Prakiraan BMKG menunjukkan potensi awan Cumulonimbus dengan kategori FRQ dan OCNL tersebar di sejumlah wilayah daratan maupun perairan Indonesia. Kategori tersebut ditentukan berdasarkan persentase cakupan spasial maksimum awan yang diperkirakan terbentuk.

FRQ/Frequent (>75%)

Untuk kategori Frequent (FRQ), BMKG memprakirakan cakupan spasial maksimum awan Cumulonimbus lebih dari 75 persen pada 11-17 September 2026. Wilayah yang masuk dalam kategori ini yaitu:

• Samudra Hindia barat Kepulauan Mentawai
• Samudra Hindia barat Kepulauan Nias
• Selat Malaka bagian utara

Ketiga wilayah tersebut diprakirakan memiliki persentase cakupan spasial maksimum awan Cumulonimbus di atas 75 persen. Potensi ini menjadi bagian dari pemantauan cuaca BMKG selama periode prakiraan tujuh hari tersebut.

OCNL/Occasional (50-75%)

Sementara itu, kategori Occasional (OCNL) mencakup wilayah dengan persentase cakupan spasial maksimum awan Cumulonimbus antara 50-75 persen. Wilayah yang masuk dalam kategori ini meliputi:

• Aceh
• Bengkulu
• DKI Jakarta
• Jambi
• Jawa Barat
• Kalimantan Barat
• Kalimantan Tengah
• Kalimantan Timur
• Kalimantan Utara
• Laut Natuna Utara
• Papua
• Papua Barat Daya
• Papua Pegunungan
• Papua Tengah
• Riau
• Samudra Hindia barat Aceh
• Samudra Hindia barat Kepulauan Mentawai
• Samudra Hindia barat Kepulauan Nias
• Samudra Pasifik utara Maluku
• Samudra Pasifik utara Papua
• Samudra Pasifik utara Papua Barat Daya
• Selat Karimata bagian utara
• Selat Malaka bagian tengah
• Selat Malaka bagian utara
• Sulawesi Barat
• Sulawesi Tengah
• Sumatera Barat
• Sumatera Utara

Wilayah tersebut tersebar mulai dari Sumatra, Jawa, Kalimantan, Sulawesi, hingga Papua. Sejumlah kawasan laut di sekitar Indonesia juga termasuk dalam prakiraan kategori OCNL.

Arti Kategori Awan Cumulonimbus 

BMKG membagi potensi pertumbuhan awan Cumulonimbus berdasarkan persentase cakupan spasial maksimum menjadi tiga kategori. Pembagian tersebut membantu memberikan gambaran mengenai seberapa luas awan Cumulonimbus berpotensi tumbuh di suatu wilayah.

Kategori pertama yakni ISOL CB (Isolated CB) yang menunjukkan adanya awan Cumulonimbus dengan cakupan area kurang dari 50 persen. Selanjutnya, OCNL CB (Occasional CB) menunjukkan cakupan area sekitar 50-75 persen, sedangkan FRQ CB (Frequent CB) mencakup area lebih dari 75 persen.

Informasi mengenai potensi pertumbuhan awan Cumulonimbus ini menjadi bagian dari produk prakiraan cuaca penerbangan BMKG. Produk tersebut dihasilkan menggunakan model cuaca numerik untuk memberikan gambaran mengenai sebaran pertumbuhan awan Cumulonimbus di wilayah Indonesia.

Prakiraan tersebut berlaku untuk periode tujuh hari ke depan dan dapat berubah mengikuti kondisi atmosfer. Masyarakat di wilayah yang masuk kategori FRQ maupun OCNL diminta terus memperhatikan perkembangan informasi cuaca terbaru dari BMKG.

BMKG juga mengingatkan masyarakat untuk mengecek pembaruan prakiraan cuaca sebelum melakukan aktivitas. Perubahan kondisi atmosfer dapat membuat informasi prakiraan ikut mengalami penyesuaian.

(Angel Rinella)