Metari: Revolusi Infrastruktur Meteorologi Global

I. Pengantar: Mendefinisikan Metari

Metari, kependekan dari Meteorological Evaluation, Transmission, Analysis, and Reporting Infrastructure, adalah kerangka kerja komprehensif yang dirancang untuk mengatasi fragmentasi data meteorologi global. Dalam konteks ilmu bumi modern, kebutuhan akan data atmosfer yang terpadu, terverifikasi, dan dapat diakses secara instan telah menjadi prasyarat fundamental untuk pengambilan keputusan yang efektif di berbagai sektor. Metari bukan sekadar protokol data; ia adalah ekosistem terstruktur yang mencakup standar sensor, arsitektur jaringan, metode validasi data real-time, dan format diseminasi yang universal.

Sejak awal perkembangannya, sistem Metari telah diposisikan sebagai pilar utama dalam mendukung inisiatif ketahanan iklim global. Data cuaca yang tidak konsisten atau terlambat dapat mengakibatkan kerugian ekonomi yang substansial dan, yang lebih penting, mengancam keselamatan jiwa. Metari hadir untuk menjembatani kesenjangan ini dengan menciptakan sebuah "bahasa data" tunggal yang dapat dipahami dan digunakan oleh stasiun meteorologi nasional, lembaga penelitian swasta, operator penerbangan, dan sektor agrikultur di seluruh dunia, tanpa memandang perbedaan perangkat keras atau kapasitas pemrosesan lokal.

Tujuan utama implementasi Metari melampaui sekadar pelaporan cuaca. Ia bertujuan untuk memfasilitasi model prediksi cuaca numerik (NWP) yang jauh lebih akurat melalui asimilasi data sinkron dari berbagai sumber, termasuk satelit geostasioner, stasiun darat otomatis, radiosonde, dan data pengamatan yang berasal dari platform tak berawak (UAS). Dengan penetrasi Metari, data tekanan, suhu, kelembaban, dan kecepatan angin tidak hanya dikumpulkan, tetapi juga distandarisasi dan dikoreksi secara otomatis berdasarkan parameter kalibrasi yang disepakati secara internasional. Ini memastikan bahwa setiap bit informasi memiliki tingkat kualitas dan kepercayaan yang seragam.

Kerangka kerja Metari beroperasi pada prinsip desentralisasi yang terintegrasi. Meskipun setiap negara atau organisasi mempertahankan kedaulatan atas data yang mereka kumpulkan, protokol Metari memastikan bahwa data tersebut dapat diinteroperasikan dengan mulus ke dalam jaringan global. Ini menciptakan sebuah super-jaringan informasi meteorologi yang sangat padat dan responsif. Dalam bagian selanjutnya, kita akan menyelami lebih dalam mengenai lapisan-lapisan teknis dan prinsip operasional yang memungkinkan Metari mencapai tingkat efisiensi dan keandalan yang belum pernah dicapai sebelumnya dalam sejarah meteorologi.

1.1. Historisitas Kebutuhan Standarisasi

Sebelum adanya Metari, komunitas meteorologi global menghadapi tantangan serius yang disebabkan oleh heterogenitas perangkat keras dan perangkat lunak. Stasiun pengamatan yang diproduksi oleh vendor berbeda sering kali menggunakan format data yang berpemilik (proprietary), satuan pengukuran yang tidak seragam, dan interval pelaporan yang bervariasi. Upaya standarisasi sebelumnya, meskipun penting, sering kali bersifat parsial atau terbatas pada regional tertentu. Metari muncul dari konsensus global bahwa Revolusi Industri 4.0 menuntut infrastruktur data yang mampu menangani volume data eksponensial (Big Data) yang dihasilkan oleh sensor modern.

II. Fondasi dan Prinsip Dasar Metari

Infrastruktur Metari didasarkan pada tiga pilar teknologi utama: Protokol Komunikasi Terenkripsi Berlatensi Rendah (LP-ECP), Skema Meta-Data Hierarkis (HMDS), dan Sistem Verifikasi Data Otonom (ADVS). Ketiga pilar ini bekerja secara sinergis untuk memastikan integritas dan kecepatan transmisi data atmosfer, yang sangat krusial terutama untuk prediksi kejadian cuaca ekstrem.

2.1. Arsitektur Berlapis Metari (The Layered Architecture)

Metari menggunakan model berlapis untuk memproses data dari titik pengumpulan hingga diseminasi akhir. Model ini, mirip dengan model OSI, membagi tugas kompleks menjadi fungsi-fungsi diskrit, yang memungkinkan pemeliharaan dan pembaruan sistem tanpa mengganggu keseluruhan operasi.

1. Layer 1: Acquisition and Sensor Interface (ASIL): Lapisan ini fokus pada kalibrasi, sampling, dan digitalisasi data mentah (raw data) dari sensor fisik. Standar Metari menetapkan toleransi sensorik minimum dan frekuensi pengambilan sampel, memastikan bahwa setiap alat, baik itu termometer resistensi platina atau Lidar Doppler, menghasilkan output digital yang formatnya segera dikenali.
2. Layer 2: Data Pre-processing and Quality Control (DPQC): Data mentah dari ASIL di sini menjalani pemeriksaan kualitas pertama. Filter otomatis Metari menghilangkan anomali (outliers) yang disebabkan oleh gangguan lingkungan lokal (misalnya, sambaran petir dekat stasiun) atau kegagalan sensor sementara. Koreksi bias dan penyesuaian kalibrasi periodik juga dilakukan di lapisan ini.
3. Layer 3: Standardization and Harmonization Protocol (SHP): Ini adalah jantung Metari. SHP mengubah data yang sudah diperbaiki kualitasnya menjadi format Metari Universal (MUF), menggunakan satuan SI standar dan skema penamaan variabel yang seragam. Di sinilah data dari kapal laut, balon cuaca, dan stasiun darat menjadi sepenuhnya interoperable.
4. Layer 4: Global Data Transmission Network (GDTN): Lapisan transmisi berfokus pada efisiensi jaringan. Menggunakan kompresi data yang sangat efisien (berdasarkan wavelet transform) dan LP-ECP untuk mengirimkan paket data ke pusat pemrosesan regional dan global dengan latensi minimal, bahkan di daerah dengan koneksi internet terbatas.
5. Layer 5: Data Fusion and Assimilation (DFAA): Di pusat-pusat superkomputer, data Metari dari berbagai sumber digabungkan (fused). Lapisan ini memanfaatkan algoritma asimilasi variasi empat dimensi (4D-Var) dan Ensemble Kalman Filter (EnKF) yang diperkuat Metari untuk mengintegrasikan pengamatan ke dalam model prediksi cuaca numerik, menghasilkan kondisi awal model yang jauh lebih realistis.
6. Layer 6: Dissemination and User Interface (DUI): Lapisan akhir, bertanggung jawab untuk menyajikan output (prediksi, peringatan, laporan historis) dalam format yang dapat digunakan oleh aplikasi pengguna akhir (API publik, visualisasi interaktif).

2.2. Protokol Komunikasi Terenkripsi Berlatensi Rendah (LP-ECP)

LP-ECP adalah tulang punggung transmisi Metari. Berbeda dengan protokol jaringan umum yang mengutamakan throughput absolut, LP-ECP dioptimalkan untuk latensi yang sangat rendah dan keandalan data. Protokol ini menggunakan enkripsi kuantum-tahan (post-quantum cryptography) untuk melindungi data meteorologi sensitif dari intersepsi, yang menjadi sangat penting ketika data tersebut digunakan untuk operasi keamanan nasional atau pasar komoditas. Desain paket data LP-ECP yang sangat minimalis memfasilitasi transmisi yang cepat melalui koneksi satelit pita sempit atau jaringan seluler generasi 4G/5G di lokasi-lokasi terpencil.

Salah satu inovasi terbesar LP-ECP adalah penggunaan teknik *forward error correction* adaptif (A-FEC). A-FEC memungkinkan paket data Metari untuk secara cerdas menyesuaikan tingkat redundansi mereka berdasarkan kualitas jaringan yang terdeteksi secara real-time. Jika stasiun pengamatan berada di daerah badai dengan sinyal yang terputus-putus, A-FEC meningkatkan redundansi untuk memastikan data penting seperti tekanan permukaan dan suhu dikirimkan tanpa kehilangan integritas, meskipun dengan biaya sedikit peningkatan ukuran paket.

2.3. Skema Meta-Data Hierarkis (HMDS)

Meta-data dalam Metari tidak hanya mencakup informasi waktu dan lokasi, tetapi juga mencakup riwayat kalibrasi lengkap sensor, identifikasi model sensor (misalnya, *Vaisala RS41* atau *Aanderaa RCM 9*), dan catatan operasional. HMDS memastikan bahwa setiap pengamatan meteorologi membawa serta ‘jejak kualitas’ yang memverifikasi asal-usul, kalibrasi, dan langkah-langkah koreksi yang telah diterapkan. Struktur hierarkis HMDS memungkinkan sistem asimilasi data (Layer 5) untuk memberikan bobot kepercayaan yang berbeda pada setiap titik data. Misalnya, data dari stasiun yang baru dikalibrasi akan menerima bobot yang lebih tinggi dibandingkan data dari stasiun yang interval kalibrasinya telah terlampaui.

III. Komponen Arsitektur Kunci Metari

Keberhasilan Metari bergantung pada integrasi harmonis antara perangkat keras pengamatan (sensor), perangkat lunak pemrosesan lokal, dan jaringan superkomputer global. Bagian ini menjelaskan komponen utama yang membentuk ekosistem operasional Metari.

3.1. Sensor Terstandar Metari (MST)

MST adalah perangkat keras pengamatan yang telah disertifikasi untuk mematuhi standar Metari, terutama dalam hal akurasi, presisi, dan kemampuan komunikasi. MST memiliki chip pemrosesan lokal yang mampu melakukan fungsi Layer 1 dan Layer 2 secara mandiri sebelum transmisi. Beberapa jenis MST meliputi:

• Radiosonde Metari Generasi Baru (M-RSN): Balon cuaca yang dilengkapi dengan transceiver LP-ECP dan sensor multispektral. M-RSN mampu mengumpulkan profil vertikal atmosfer (suhu, kelembaban, angin) dengan resolusi temporal 0.5 detik, jauh melampaui standar radiosonde sebelumnya.
• Stasiun Cuaca Permukaan Otonom (MAS): Stasiun darat yang sepenuhnya bertenaga surya dan memiliki kemampuan *self-diagnosis*. Jika terjadi kegagalan sensor, MAS dapat secara otomatis melaporkan kode kegagalan melalui HMDS, memungkinkan pemeliharaan prediktif.
• Sistem Pengamatan Berbasis Lidar dan Radar (MLRS): Standar Metari untuk Lidar (pendeteksi aerosol dan profil angin) dan Radar (pendeteksi presipitasi) memastikan bahwa output mentah dari perangkat ini distandarisasi ke dalam grid spasial yang seragam (misalnya, 1 km x 1 km) sebelum dikirimkan ke Layer 3.

3.2. Pusat Data Regional (RDC) dan Global (GDC)

RDC bertindak sebagai hub pengumpulan data Metari dalam skala benua atau sub-regional. Fungsi utama RDC adalah menjalankan Layer 3 dan 4, serta melakukan pemeriksaan konsistensi regional. Misalnya, RDC dapat mendeteksi jika laporan suhu dari satu negara secara anomali berbeda dengan rata-rata regional yang disinkronkan. Jika terjadi inkonsistensi, RDC akan meminta data historis tambahan (melalui HMDS) untuk verifikasi.

GDC (Pusat Data Global) adalah inti pemrosesan superkomputer. GDC menjalankan Layer 5, di mana data dari seluruh dunia diasimilasi ke dalam Model Prediksi Cuaca Numerik (NWP) resolusi tinggi. GDC menggunakan teknologi komputasi paralel masif untuk memproses petabyte data Metari dalam hitungan jam, menghasilkan prediksi jangka pendek (hingga 10 hari) dan proyeksi iklim jangka panjang.

3.3. Sistem Verifikasi Data Otonom (ADVS)

ADVS adalah komponen perangkat lunak yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk secara terus-menerus memvalidasi kualitas data Metari. Daripada hanya mengandalkan batas ambang (threshold) sederhana, ADVS menggunakan pembelajaran mesin (Machine Learning) untuk mengidentifikasi pola penyimpangan yang halus yang mungkin mengindikasikan pergeseran kalibrasi sensor atau interferensi lingkungan yang tidak terlaporkan. ADVS memberikan skor kepercayaan dinamis (Dynamic Confidence Score, DCS) kepada setiap data poin. Data dengan DCS rendah secara otomatis diberi bobot yang lebih rendah selama asimilasi di Layer 5, namun tetap diarsipkan untuk analisis forensik.

ADVS juga memainkan peran penting dalam memverifikasi data yang berasal dari platform non-tradisional, seperti sensor suhu yang dipasang pada mobil, drone komersial, atau pesawat sipil (AMDAR). Dengan memastikan bahwa data pihak ketiga ini memenuhi standar kualitas Metari yang ketat melalui DCS, Metari berhasil memperluas cakupan pengamatan atmosfer secara drastis tanpa perlu membangun stasiun fisik baru.

IV. Implementasi dan Aplikasi Sektor Kritis

Integrasi Metari meluas ke berbagai sektor ekonomi yang sangat bergantung pada informasi cuaca dan iklim yang akurat. Kecepatan dan integritas data yang ditawarkan Metari telah merevolusi cara industri merencanakan dan merespons perubahan atmosfer.

4.1. Sektor Penerbangan dan Navigasi Udara

Industri penerbangan adalah salah satu penerima manfaat terbesar dari Metari. Prediksi turbulensi dan kondisi jelajah yang akurat sangat penting untuk efisiensi bahan bakar dan keselamatan penumpang. Data Metari, khususnya profil angin resolusi tinggi dari M-RSN dan MLRS, memungkinkan perutean penerbangan dinamis (Dynamic Flight Routing). Pilot dan pengontrol lalu lintas udara kini menerima pembaruan kondisi cuaca yang lebih cepat dari 10 menit dibandingkan 30-60 menit sebelumnya. Protokol Metari juga secara khusus menangani data SIGMET (Significant Meteorological Information) dan AIRMET (Aviation Meteorological Information), memastikannya segera tersedia dan terintegrasi langsung ke dalam sistem avionik modern.

Selain itu, Metari meningkatkan kemampuan prediksi *icing* (pembentukan es) dan *wind shear* (perubahan arah/kecepatan angin mendadak) di sekitar bandara. Melalui asimilasi data Metari dari sensor bandara dan radar cuaca Doppler berjarak pendek, sistem dapat memprediksi pembentukan microbursts dengan akurasi 95% dalam jendela waktu 5 menit, memberikan waktu yang cukup bagi ATC (Air Traffic Control) untuk mengalihkan pendaratan atau lepas landas.

4.2. Agrikultur Presisi dan Ketahanan Pangan

Dalam agrikultur, Metari mendukung konsep *Precision Agriculture 5.0*. Data iklim yang hiper-lokal dan prediktif sangat dibutuhkan untuk mengelola irigasi, penanaman, dan aplikasi pestisida. Metari menyediakan prediksi evaporasi, indeks kekeringan, dan kelembaban tanah (melalui model hidrologi yang digabungkan dengan data Metari) pada resolusi spasial yang sangat tinggi (hingga beberapa meter persegi).

Contohnya adalah penggunaan Indeks Risiko Penyakit Tanaman Metari (M-DRIS). M-DRIS menggunakan data suhu, kelembaban, dan durasi daun basah (yang dihitung dari data Metari) untuk memprediksi probabilitas wabah jamur atau hama tertentu. Dengan peringatan dini ini, petani dapat menerapkan intervensi yang sangat spesifik dan terlokalisasi, mengurangi penggunaan bahan kimia dan meningkatkan hasil panen secara berkelanjutan. Implementasi ini telah menunjukkan peningkatan efisiensi irigasi sebesar 20-30% di wilayah uji coba Metari di Mediterania dan Asia Tenggara.

4.3. Manajemen Energi dan Pembangkit Listrik Terbarukan

Transisi global menuju energi terbarukan (angin dan surya) sangat bergantung pada prediksi cuaca yang sangat akurat. Prediksi kecepatan angin yang buruk dapat menyebabkan kekurangan energi mendadak, sementara prediksi iradiasi surya yang salah dapat mengakibatkan kelebihan pasokan yang membebani jaringan listrik.

Sistem Metari menyediakan data yang krusial:

• Prediksi Angin Turbin (WTF): Metari mengasimilasi data Lidar atmosferik resolusi tinggi untuk memprediksi profil kecepatan dan arah angin hingga ketinggian 200 meter di atas permukaan tanah, tempat turbin angin modern beroperasi. Ini memungkinkan operator jaringan untuk merencanakan output daya dengan margin kesalahan kurang dari 5%.
• Ramalan Iradiasi Surya (SIR): Untuk tenaga surya, Metari mengintegrasikan data satelit multispektral yang telah melalui koreksi atmosfer Layer 3 untuk memprediksi secara tepat kepadatan dan pergerakan awan dalam beberapa jam ke depan. Ini memungkinkan utilitas listrik untuk menyesuaikan pembangkit listrik konvensional secara efisien untuk mengimbangi fluktuasi output surya.

4.4. Peramalan Cuaca Ekstrem dan Peringatan Bencana

Mungkin aplikasi Metari yang paling vital adalah kemampuannya untuk mempercepat dan meningkatkan akurasi peringatan dini bencana. Integrasi real-time antara data permukaan, radar, dan satelit memungkinkan model untuk mendeteksi siklogenesis (pembentukan badai) atau konveksi parah dengan lebih cepat. Protokol Metari menetapkan standar kecepatan transmisi, memastikan bahwa informasi peringatan (terutama informasi yang berhubungan dengan potensi banjir bandang, tornado, dan badai petir) mencapai otoritas sipil dalam hitungan detik setelah dihitung oleh GDC Layer 5. Standar ini dikenal sebagai *Sub-Minute Alert Dissemination (SMAD)*.

V. Tantangan, Keamanan, dan Verifikasi Data

Meskipun Metari menawarkan kemajuan yang monumental, implementasinya secara global tidak terlepas dari tantangan signifikan, terutama yang berkaitan dengan keamanan siber dan memastikan adopsi standar yang merata di semua negara anggota.

5.1. Keamanan Siber dan Integritas Data

Data meteorologi adalah target berharga bagi aktor jahat, baik untuk manipulasi pasar komoditas (misalnya, pasar gandum atau energi) maupun untuk mengganggu infrastruktur penting (misalnya, sistem kontrol lalu lintas udara). Metari menghadapi ancaman *Data Injection Attack*, di mana data palsu dimasukkan ke dalam jaringan dengan tujuan memanipulasi model prediksi.

Metari mengatasi ini melalui beberapa lapisan keamanan:

1. Enkripsi Kuantum-Tahan (PQC): Setiap paket data yang dikirimkan menggunakan LP-ECP dienkripsi dengan algoritma yang dirancang untuk menahan serangan dari komputer kuantum masa depan, menjamin kerahasiaan jangka panjang.
2. Sistem Sertifikasi Perangkat Keras (HCS): Setiap perangkat keras MST harus memiliki chip kriptografi khusus yang membuktikan identitasnya kepada jaringan. Jika sebuah perangkat tidak dapat diverifikasi secara kriptografis, datanya ditolak atau diberi DCS yang sangat rendah.
3. Verifikasi Silang Otonom: ADVS (Layer 5) secara aktif membandingkan data yang masuk dengan model kebaruan dan data historis. Jika sebuah stasiun melaporkan suhu yang 20 derajat lebih tinggi dari stasiun terdekat dan bertentangan dengan hasil satelit, sistem secara otomatis mengkarantina data tersebut dan memicu peringatan untuk verifikasi manusia, namun model prediksi global tidak akan terpengaruh secara fatal.

5.2. Isu Interoperabilitas dan Adopsi Global

Transisi dari sistem warisan (legacy systems) yang sudah ada di banyak layanan meteorologi nasional ke Metari membutuhkan investasi infrastruktur dan pelatihan yang signifikan. Meskipun kerangka Metari dirancang untuk kompatibilitas mundur (backward compatibility), integrasi penuh memerlukan penggantian atau pembaruan mayor pada sensor dan perangkat lunak pemrosesan. Organisasi standar Metari bekerja secara aktif dengan negara-negara berkembang untuk menyediakan skema subsidi dan modul pelatihan terstandar untuk mempercepat adopsi, memastikan bahwa Metari benar-benar menjadi infrastruktur *global* dan tidak hanya terbatas pada negara-negara berteknologi tinggi.

Salah satu hambatan teknis terbesar adalah sinkronisasi waktu. Data meteorologi harus disinkronkan ke Universal Time Coordinated (UTC) dengan presisi nanodetik untuk asimilasi Layer 5 yang efektif. Metari mengatasi ini dengan mewajibkan semua MST menggunakan modul Global Navigation Satellite System (GNSS) yang menyediakan referensi waktu yang sangat tepat dan memiliki sertifikasi Metari untuk ketahanan terhadap gangguan sinyal (jamming).

5.3. Manajemen Volume Data Eksponensial

Setiap jam, Metari memproses data yang setara dengan ribuan kali lipat data yang diproses sistem meteorologi konvensional. Peningkatan resolusi spasial dan temporal dari Layer 1 dan 2 berarti bahwa volume data terus bertambah secara eksponensial. Ini menuntut inovasi berkelanjutan dalam teknologi kompresi data dan arsitektur penyimpanan (Layer 4). Metari telah merintis penggunaan penyimpanan data berbasis *holographic memory* untuk pengarsipan historis dan menggunakan struktur data *sparse matrix* untuk representasi grid atmosfer di Layer 5, meminimalkan kebutuhan penyimpanan tanpa mengorbankan resolusi spasial.

VI. Masa Depan Metari: Evolusi dan Integrasi AI

Jalan Metari tidak berakhir dengan standarisasi data saat ini. Evolusi berikutnya berfokus pada integrasi penuh Kecerdasan Buatan (AI), penerapan komputasi kuantum, dan perluasan jaringan pengamatan ke wilayah-wilayah yang sebelumnya tidak terjangkau.

6.1. Metari 2.0: Prediksi Berbasis Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)

Versi Metari 2.0 akan menggeser paradigma dari Model Prediksi Cuaca Numerik (NWP) berbasis fisika murni menuju model hibrida yang mengintegrasikan Deep Learning (DL). DL, terutama jaringan saraf konvolusional (CNN) dan transformer, menunjukkan potensi besar dalam mengidentifikasi pola cuaca ekstrem yang kompleks dan non-linear, seperti pengembangan badai supercell atau badai tropis, jauh lebih cepat daripada model fisik tradisional.

Dalam Metari 2.0, Layer 5 (DFAA) akan mencakup mesin inferensi DL yang bekerja secara paralel dengan NWP. Alih-alih menggantikan NWP, mesin DL ini akan bertindak sebagai "korektor" yang cepat, mengidentifikasi bias sistematis dalam output NWP dan menerapkannya secara real-time. Hal ini akan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan prediksi cuaca resolusi tinggi dari hitungan jam menjadi hitungan menit.

6.2. Komputasi Kuantum dan Simulasi Atmosfer

Prediksi cuaca yang benar-benar akurat menghadapi hambatan komputasi fundamental. Simulasi atmosfer, yang didasarkan pada persamaan fluida yang sangat kompleks, membutuhkan daya pemrosesan yang melebihi kemampuan superkomputer klasik saat ini. Penerapan komputasi kuantum, meskipun masih dalam tahap awal, menjanjikan terobosan signifikan. Metari secara aktif mengembangkan algoritma kuantum yang dioptimalkan untuk masalah asimilasi data (Layer 5) dan simulasi dinamika fluida (NWP).

Model kuantum Metari diharapkan mampu memproses seluruh grid atmosfer global pada resolusi 1 kilometer dalam waktu kurang dari satu jam, sebuah tugas yang saat ini membutuhkan waktu hampir satu hari pada superkomputer tercepat. Kemampuan ini akan memungkinkan ramalan cuaca "nowcasting" (prediksi sangat jangka pendek, 0-6 jam) yang sempurna, merevolusi respons terhadap badai dan bencana alam.

6.3. Ekspansi Jaringan Metari ke Ruang Angkasa dan Oseanografi

Evolusi Metari tidak terbatas pada atmosfer bagian bawah. Metari sedang memperluas jangkauannya untuk mencakup data dari stratosfer, ionosfer, dan lautan dalam.

• Space Weather Integration (SWI): Metari 2.0 akan mengintegrasikan data cuaca luar angkasa (solar flares, geomagnetik) yang sangat penting untuk memprediksi gangguan pada jaringan listrik, satelit komunikasi, dan GNSS.
• Metari Oceanographic Sub-System (MOS): MOS akan menstandarisasi data dari pelampung laut dalam, kendaraan bawah air otonom (AUVs), dan satelit altimetri. Dengan mengintegrasikan data laut (suhu permukaan laut, salinitas, arus) ke dalam model atmosfer, Metari dapat menghasilkan prediksi iklim jangka musim yang jauh lebih andal, karena interaksi laut-atmosfer adalah pendorong utama variabilitas iklim.

6.4. Akses Data Demokratis dan Transparansi

Salah satu prinsip jangka panjang Metari adalah demokratisasi akses data. Melalui Layer 6, Metari berkomitmen untuk menyediakan API terbuka yang memungkinkan peneliti, startup, dan masyarakat umum untuk mengakses data meteorologi berkualitas tinggi dengan biaya minimal atau tanpa biaya. Transparansi ini didukung oleh HMDS (Layer 3), yang memungkinkan setiap pengguna untuk melacak asal-usul, kalibrasi, dan kualitas setiap data poin yang mereka gunakan. Dengan demikian, Metari memastikan bahwa inovasi berbasis data meteorologi dapat berkembang pesat di seluruh ekosistem global, tidak hanya terbatas pada lembaga pemerintah besar.