Dua minggu sebelum pemusnahan Wayanad dilanda tanah longsor, 300 km ke arah selatan di Munnar, distrik Idukki Kerala, terjadi tanah longsor. Skala bencana ini relatif kecil, namun alasan lain mengapa bencana ini tidak menyebabkan banyak kerusakan adalah karena bencana tersebut dapat diprediksi – memungkinkan dilakukannya tindakan dini, termasuk mengevakuasi penduduk yang berisiko.
Tanggapan ini disampaikan Pemerintah Kabupaten Idukki atas saran tim peneliti dari Amrita Vishwa Vidyapeeth, yang sedang menguji sistem peringatan dini tanah longsor di beberapa tempat di Munnar.
“Mungkin tidak mungkin untuk memprediksi semua jenis tanah longsor dengan akurat, namun sebagian besar dari bencana tersebut dapat diprediksi dan sistem peringatan dini yang efektif dapat dikembangkan. Kami telah mengerjakan hal ini sejak tahun 2009 dan telah menunjukkan bahwa hal tersebut mungkin dilakukan. kata Manisha Vinodini Ramesh, peneliti utama proyek di Amrita Vishwa Vidyapeeth. Dia mengatakan kepada The Indian Express.
Berbeda dengan gempa bumi yang belum dapat diprediksi secara ilmiah, tanah longsor, setidaknya yang disebabkan oleh curah hujan, dapat diprediksi beberapa jam sebelumnya. Tantangannya adalah tanah longsor merupakan peristiwa yang sangat terlokalisasi dan bergantung pada berbagai karakteristik lokal seperti topologi, medan, jenis tanah, dan faktor-faktor yang memperburuk seperti curah hujan, yang merupakan pemicu paling umum.
“Setiap lokasi menghadirkan tantangan yang berbeda. Berbagai jenis sensor diperlukan. Setiap lokasi harus dipelajari secara individual,” kata KJ Ramesh, mantan kepala Departemen Meteorologi India (IMD).
Perkiraan IMD saat ini sangat umum dan tidak dapat ditindaklanjuti. Prakiraan akan terjadinya hujan deras di daerah rawan hampir selalu disertai dengan peringatan akan kemungkinan terjadinya tanah longsor. Namun masih banyak lagi yang perlu ditambahkan agar lebih bermakna.
“Di banyak tempat di Kerala, termasuk kawasan longsor di Wayanad, medannya memiliki dua lapisan yang berbeda. Lapisan tanah berada di atas lapisan bebatuan. Saat hujan deras, tanah menjadi jenuh dengan kelembapan dan air mengalir ke bawah dan merembes di antara lapisan tanah dan batuan. Hal ini melemahkan kekuatan pengikatan tanah ke batuan dan menyebabkan pergerakan tanah,” kata KS Sajinkumar, Asisten Profesor Geologi, Universitas Kerala.
Sajinkumar mengatakan bahwa untuk sistem peringatan yang efektif, diperlukan informasi tentang “ambang batas” saturasi, bukan “parameter statis” seperti kemiringan lereng dan sifat tanah. “Berapa Banyak Hujan yang Akan Menyebabkan Kejenuhan Tanah? Ambang batas berbeda untuk situs yang berbeda. Kemudian kerusakan akibat tanah longsor harus dinilai sehingga alarm palsu dapat dikurangi. Di sinilah letak tantangan besarnya. Area run-out (jalur yang diperkirakan akan terjadinya tanah longsor) perlu dihitung dan ini merupakan tugas yang sangat kompleks.
Tim Manisha telah mencapai banyak hal dalam bentuk sistem peringatan dini empat tingkat di lokasi percontohan di Munnar dan satu lagi di Sikkim.
Tingkat pertama memberikan prakiraan regional, kemungkinan terjadinya tanah longsor di zona 15 km. Tingkat kedua memberikan informasi spesifik lokasi menggunakan data dinamis dari beberapa parameter. Hal ini terjadi ketika aktivitas yang berpotensi berbahaya seperti tanah longsor teridentifikasi. “Pada tingkat ini, informasi dapat ditindaklanjuti. Di Munnar, kami telah memperingatkan otoritas distrik dan penanggulangan bencana pada tahap kedua ini,” kata Manisha. “Langkah ketiga adalah menilai dampak pengintegrasian kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin dengan prakiraan hujan. Bagian terakhir dari peringatan terjadi ketika tanah longsor mulai terjadi. Kami dapat menangkapnya secara real time. Sebagian besar respons, termasuk evakuasi, harus dilakukan pada tahap kedua dan ketiga. Tergantung pada lokasinya, tersedia waktu tunggu tiga hingga 30 jam.
Waktu tunggu tiga jam sangat berharga dalam menyelamatkan nyawa dan mengurangi dampak bencana. Sistem peringatan dini tsunami yang dikembangkan India mempunyai waktu respon hanya setengah jam. Ini dipicu setelah gempa bumi terdeteksi di wilayah lautan yang bersangkutan.
Manisha, direktur Pusat Jaringan dan Aplikasi Nirkabel Amruta, mengatakan timnya telah membuktikan bahwa prediksi tanah longsor adalah masalah yang bisa dipecahkan.
Karya lokal, tantangan besar
Sekitar 13% daratan India, yakni 0,42 juta kilometer persegi, rawan longsor. Ini mencakup ribuan situs individual, yang masing-masing memiliki karakteristik lokal yang unik. Sistem peringatan dini terbatas dalam penerapannya pada kondisi lokal, dan pemodelan prediksi tanah longsor skala besar merupakan sebuah tantangan.
“Prediksi bencana longsor merupakan ilmu yang bersifat interdisipliner. Banyak individu dan organisasi yang memiliki keahlian di bidang hidrologi, meteorologi, geologi, ilmu komputer, dan lainnya harus bekerja sama dengan pihak berwenang setempat dan pakar manajemen bencana. Anda tidak bisa hanya melihat pemicunya. Misalnya, jika seseorang hanya mengandalkan tingkat ambang batas curah hujan, kemungkinan besar ia akan mendapatkan banyak alarm palsu. Tapi intinya adalah masalah ini bisa dipecahkan. Frekuensi terjadinya tanah longsor semakin meningkat. Sebelumnya, tanah longsor membutuhkan curah hujan terus menerus selama tiga atau empat hari. Saat ini, jumlah curah hujan yang setara terjadi dalam beberapa jam. Kita tidak mampu menanggung bencana di Wayanad. Kita perlu berinvestasi besar-besaran dalam sistem peringatan dini,” katanya.
G Shankar, mantan ilmuwan senior di Pusat Studi Ilmu Bumi Nasional yang berbasis di Thiruvananthapuram, mengatakan tim Manisha telah melakukan “pekerjaan terpuji” tetapi gagal mengembangkan sistem peringatan dini yang operasional. “Mempelajari properti spesifik lokasi, memperkirakan ambang batas individual dan model tekanan pori, memasang berbagai sensor, beberapa di antaranya sangat mahal, dan mengembangkan model run-out memerlukan banyak pekerjaan. Hal baiknya adalah pekerjaan ini sudah berjalan, dan saya yakin bencana yang terjadi saat ini akan mempercepat pekerjaan untuk menghindari terulangnya kejadian serupa,” kata Shankar.
Daerah rawan longsor di India telah dipetakan dengan sangat rinci. Menurut Otoritas Nasional Penanggulangan Bencana, wilayah seluas sekitar 0,42 juta km persegi, atau sekitar 13 persen dari total luas daratan India, rawan terhadap tanah longsor. Sebagian besar tempat-tempat ini terletak di negara bagian Himalaya, wilayah Timur Laut, dan Ghats Barat.
