Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nghiên cứu xây dựng lượng mưa trên lưới kết hợp giữa dữ liệu mưa vệ tinh GSMaP và mưa tự động tại Việt Nam

Bài viết Nghiên cứu xây dựng lượng mưa trên lưới kết hợp giữa dữ liệu mưa vệ tinh GSMaP và mưa tự động tại Việt Nam trình bày kết quả tính toán lượng mưa trên lưới bằng việc kết hợp giữa số liệu mưa vệ tinh GSMaP và các trạm đo mưa tự động tại Việt Nam trong 04 tháng, tháng 8 và 9 của năm 2020 và 2021 thông qua phương pháp phân tích khách quan. | TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Bài báo khoa học Nghiên cứu xây dựng lượng mưa trên lưới kết hợp giữa dữ liệu mưa vệ tinh GSMaP và mưa tự động tại Việt Nam Thái Thị Bé Vân1 2 Lê Thị Thanh Nga3 1 Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia thaivan.meteo@gmail.com 2 Học viên cao học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Hà Nội thaivan.meteo@gmail.com 3 Trung tâm Ứng dụng công nghệ khí tượng thủy văn thanhnga1324@gmail.com Tác giả liên hệ thaivan.meteo@gmail.com Tel. 84 941365898 Ban Biên tập nhận bài 3 4 2023 Ngày phản biện xong 22 5 2023 Ngày đăng bài 25 5 2023 Tóm tắt Bài báo trình bày kết quả tính toán lượng mưa trên lưới bằng việc kết hợp giữa số liệu mưa vệ tinh GSMaP và các trạm đo mưa tự động tại Việt Nam trong 04 tháng tháng 8 và 9 của năm 2020 và 2021 thông qua phương pháp phân tích khách quan. 80 trạm quan trắc mưa tự động tương đương 40 số liệu đã được tách riêng để làm số liệu độc lập 60 số trạm đưa vào chương trình phân tích khách quan để kết hợp 2 loại số liệu với nhau. Kết quả cho thấy bộ số liệu kết hợp cho chất lượng ước lượng mưa tốt hơn khoảng 2 5 so với số liệu GSMaP gốc số liệu kết hợp với bán kính ảnh hưởng 30km L30 có sai số RMSE nhỏ nhất cải thiện khoảng 5 so với số liệu GSMaP và có thể ứng dụng làm đầu vào cho các bài toán dự báo cực ngắn lượng mưa cũng như dự báo lũ lũ quét và sạt lở đất. Từ khóa Mưa trên lưới GSMaP Phân tích khách quan Mưa tự động Số liệu mưa kết hợp. 1. Giới thiệu Mục đích chính của bước phân tích khách quan của thuật toán đồng hóa số liệu là sự kết hợp thông tin từ các trường nền trường phân tích dự báo của mô hình trường ước lượng mưa vệ tinh ước lượng mưa từ radar trường tái phân tích lượng mưa. số liệu quan trắc địa phương quan trắc trạm thủ công tự động nhằm tạo ra một trường ban đầu tốt nhất có thể thông qua cực tiểu hàm giá cost function nhờ đó giúp nâng cao chất lượng trường phân tích tạo ra ước lượng tốt nhất cho thời điểm ban đầu. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra trong các yếu tố tạo nên chất lượng của