[23 Juni 2025], Ketersediaan air bersih menjadi fondasi penting bagi pembangunan manusia dan kelestarian ekosistem. Namun, perubahan iklim dan aktivitas manusia telah memberikan tekanan signifikan terhadap siklus hidrologi global, sehingga ancaman terhadap ketahanan air semakin meningkat. Pertumbuhan konsumsi air yang terus naik sejalan dengan peningkatan populasi dan perubahan pola konsumsi memperburuk ketidakseimbangan antara ketersediaan dan kebutuhan. Situasi ini menimbulkan kerentanan air, baik dari aspek air biru yang digunakan untuk kebutuhan pertanian, industri, maupun rumah tangga, maupun air hijau yang penting untuk mendukung ekosistem melalui evapotranspirasi tanaman. Oleh karena itu, metode pemodelan hidrologi yang lebih akurat dan adaptif diperlukan agar ketahanan air dapat dipetakan dan dikelola secara efektif.

Pemodelan hidrologi dilakukan menggunakan SWAT+ yang ditingkatkan dengan dua komponen utama: data satelit berbasis indeks luas daun (Leaf Area Index/LAI) dan data fenologi vegetasi untuk memperbaiki modul pertumbuhan tanaman, serta modifikasi alokasi data meteorologi agar setiap unit respon hidrologi (HRU) terhubung langsung dengan grid meteorologi resolusi tinggi. Data topografi, penggunaan lahan, jenis tanah, curah hujan, suhu, serta aliran sungai harian digunakan sebagai input utama. Kalibrasi model dilakukan melalui analisis sensitivitas parameter dan algoritme optimasi otomatis untuk mencapai hasil simulasi yang mendekati kondisi aktual. Hasil simulasi neraca air kemudian dianalisis untuk menilai distribusi air biru dan hijau serta menghitung indeks kerentanan air berdasarkan perbandingan antara ketersediaan dan konsumsi.

Integrasi data satelit dan curah hujan resolusi tinggi meningkatkan performa model secara signifikan, ditunjukkan dengan nilai efisiensi Nash-Sutcliffe (NSE) mencapai 0.84–0.90 serta bias kurang dari 6%. Perbaikan modul vegetasi memberikan hasil simulasi evapotranspirasi yang lebih realistis, sementara penghubungan HRU dengan grid meteorologi meningkatkan akurasi simulasi aliran sungai harian. Analisis distribusi spasial menunjukkan bahwa kerentanan air hijau lebih tinggi di wilayah dengan degradasi lahan dan tekanan kekeringan, sedangkan kerentanan air biru mencapai nilai 1.12 yang menandakan risiko ketidakmampuan memenuhi kebutuhan pada periode curah hujan rendah atau evaporasi tinggi. Sektor pertanian menjadi pengguna paling rentan, sedangkan sektor ekologi relatif lebih stabil. Perbedaan ini memperlihatkan betapa pentingnya efisiensi irigasi dan pemanfaatan air olahan untuk menekan ketergantungan pada sumber air biru segar. Temuan ini juga menegaskan fungsi ekologis kawasan berhutan yang mampu menjaga kelembapan tanah dan stabilitas aliran hijau.

Peningkatan model SWAT+ melalui integrasi data satelit dan curah hujan resolusi tinggi terbukti meningkatkan akurasi simulasi neraca air dan memungkinkan evaluasi kerentanan sumber daya air yang lebih detail. Hasil menunjukkan bahwa kerentanan air biru paling tinggi terjadi pada sektor pertanian, sementara ekosistem hutan berperan besar dalam menjaga stabilitas air hijau. Upaya adaptasi seperti irigasi efisien dan penggunaan air daur ulang menjadi strategi penting untuk memperkuat ketahanan air di tengah kondisi iklim yang semakin tidak menentu.

Referensi

• Qi, Y., Zhang, X., & Yin, Q. (2024). Assessing water resource vulnerability based on remote sensing data-enhanced SWAT+ and High-Resolution precipitation data. Ecological Indicators, 169(November). https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112943