Đánh giá số liệu mưa vệ tinh GSMaP cho khu vực việt nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ BẮC ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU MƯA VỆ TINH GSMAP CHO KHU VỰC VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ BẮC ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU MƯA VỆ TINH GSMAP CHO KHU VỰC VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGÔ ĐỨC THÀNH Hà Nội -2015 Lời cảm ơn Luận văn hoàn thành hướng dẫn khoa học PGS.TS Ngô Đức Thành Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến người thầy hết lòng động viên, tận tình bảo, định hướng khoa học tạo điều kiện tốt cho tác giả suốt thời gian thực luận văn Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học, Phòng Sau Đại học trường Đại học Khoa học Tự nhiên, đặc biệt thầy cô, bạn bè khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học, anh chị em đồng nghiệp Đài Khí tượng Cao không cung cấp cho tác giả kiến thức chuyên môn quý báu, tạo điều kiện giúp đỡ tác giả học tập nghiên cứu Luận văn thực thiếu quan tâm, giúp đỡ vô to lớn từ gia đình đặc biệt từ cha mẹ, từ người bạn đời tác giả Lòng biết ơn sâu nặng xin gửi tới gia đình, người hy sinh, chăm sóc, ủng hộ, tạo điều kiện mặt cho tác giả nguồn động lực to lớn giúp tác giả hoàn thành luận văn Nguyễn Thị Bắc DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CMORPH - Prediction Center MORPHing product: Phương pháp tính mưa theo kỹ thuật Morphing GSMaP - Global Satellite Mapping of Precipitation product: Số liệu mưa vệ tinh toàn cầu GSMaP IR - Infrared: Hồng ngoại PERSIANN - Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks: Phương pháp tính mưa theo kỹ thuật mạng thần kinh nhân tạo TRMM - Tropical Rainfall Measuring Mission: Chương trình đo mưa nhiệt đới vệ tinh MỞ ĐẦU Việt Nam nằm khu vực nhiệt đới gió mùa, với tính chất mưa nhiều, mưa theo mùa nên hàng năm Việt Nam phải hứng chịu nhiều thiệt hại nghiêm trọngtừ thiên tai mưa lớn, bão, lũ lụt, lũ quét, v.v gây ảnh hưởng đến sở hạ tầng, đời sống sinh hoạt ảnh hưởng đến tính mạng người Lượng mưa yếu tố đầu tiên, quan trọng góp phần gây lũ lụt, lũ quét, v.v Do đó, nghiên cứu lượng mưa móng quan trọng để hiểu chế phát hiện, cảnh báo lũ lụt xảy ra.Có nguồn thu thập số liệu lượng mưa khác đo lượng mưa trực tiếp, tính lượng mưa từ hệ thống radar thời tiết mặt đất hay sử dụng hệ thống vệ tinh Số liệu từ thiết bị đo mưa có độ tin cậy xác cao bị giới hạn không gian thời gian Mạng lưới radar thời tiết hạn chế nên chưa thể cung cấp số liệu cách đầy đủ Do đó, để cung cấp số liệu lượng mưa cho dự báo nghiên cứu sản phẩm mưa vệ tinh trở thành nguồn số liệu khắc phục khó khăn Ở nước ta chưa có nhiều nghiên cứu xu thế, đặc điểm biến đổi lượng mưa hay tượng khí hậu cực trị, đặc biệt xét đến yếu tố liên tục không gian thời gian Do vậy, luận văn sử dụng nguồn số liệu mưa vệ tinh toàn cầu GSMaP với số liệu mưa trạm, số liệu mưa lưới xây dựng dựa quan trắc mặt đất APHRODITE để phân tích đặc điểm mưa, từ xem xét tính hiệu quả, khuyến nghị sử dụng số liệu mưa vệ tinh GSMaP xa bổ sung số liệu mưa vệ tinh GSMaP vào kho liệu mưa cho nghiên cứu mưa Việt Nam có ý nghĩa thực tiễn Chính đề xuất đề tài: “Đánh giá số liệu mưa vệ tinh GSMaP cho khu vực Việt Nam” để góp phần giải vấn đề nêu Bố cục luận văn phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo phụ lục gồm có chương với nội dung sau: Chương 1: Tổng quan Tác giả trình bày nghiên cứu mưa nước năm gần đây, đặc biệt nghiên cứu đánh giá, sử dụng số liệu mưa vệ tinh nói chung số liệu mưa GSMaP nói riêng Chương 2: Phương pháp nghiên cứu số liệu Chương mô tả chi tiết phương pháp nghiên cứu lựa chọn nguồn số liệu sử dụng nghiên cứu Chương 3: Kết Trình bày tóm tắt kết chủ yếu luận văn, điểm đạt được, kiến nghị hướng nghiên cứu tương lai Chương I: TỔNG QUAN 1.1 Những nghiên cứu nước Các nhà khoa học nước năm gần có nhiều nghiên cứuvề sử dụng số liệu mưa vệ tinh sản phẩm mưa vệ tinh toàn cầu (GSMaP) công tác cảnh báo, dự báo nghiên cứu mưa Lượng mưa thông số quan trọng hệ thống trái đất, phân bố toàn cầu lượng mưa thay đổi thông tin cần thiết để mô hình hóa chu trình nước, trì môi trường sinh thái, sản xuất nông nghiệp, cải tiến độ xác tin dự báo thời tiết, cảnh báo lũ, v.v (Ushio, 2013) Có số phương pháp để thu thập liệu lượng mưa, bao gồm việc sử dụng mạng lưới đo mưa thông thường hệ thống cảm biến từ xa - chẳng hạn radar thời tiết mặt đất vệ tinh Thiết bị đo mưa thông thường công cụ tương đối đơn giản, trực tiếp lấy mẫu mưa cách tích lũy giọt mưa liên tục khoảng thời gian cố định vị trí riêng lẻ (Strangeways, 2007; Mustafa, 2007) Thiết bị đo mưa thường lắp đặt đất liền, mật độ nhìn chung thưa thớt Mạng lưới thiết bị đo mưa mặt đất cung cấp lượng mưa đo với mức độ xác cao địa điểm cụ thể, hầu hết trường hợp phân bố rải rác khó nắm bắt xác thay đổi không gian thời gian hệ thống mưa (Villarini cộng - ccs, 2008) Với hệ thống radar thời tiết phát xung lượng điện từ nên có ưu điểm cho kết đo trực tiếp, bao phủ vùng rộng lớn, sản phẩm có độ phân giải xác cao Do vậy, radar thời tiết thuận lợi cho cảnh báo, dự báo theo dõi diễn biến tượng thời tiết nguy hiểm tầm hoạt động radar thời tiết Tuy nhiên, radar thời tiết thường hoạt động không tốt khu vực địa hình đồi núi, không phủ tới vùng xa, vùng bị che khuất chi phí vận hành tốn Một nguồn liệu lượng mưa gần thời gian thực khác lấy từ quan sát vệ tinh dựa ước lượng trung bình bề mặt Dữ liệu lượng mưa dựa vệ tinh cung cấp thêm thông tin có giá trị cho liệu khí hậu sở phạm vi địa lý rộng lớn, đặc biệt khu vực có số liệu mặt đất (WMO, 2011) Mặt khác, liệu vệ tinh ngày có sẵn, sử dụng toàn cầu từ mạng lưới internet không bị gián đoạn tình thời tiết không thuận lợi (Harris ccs, 2007) Do đó, liệu mưa vệ tinh có tiềm trở thành nguồn số liệu đầu vào đáng giá cho công tác dự báo lũ, mưa lớn Các số liệu vệ tinh chứa đựng sai số gây yếu tố tần số lấy mẫu, chu kỳ ngày đêm lượng mưa, trường cảm biến không đồng nhất, thuật toán không chắn độ phản hồi mưa (Adeyewa Nakamura, 2003) Lượng mưa vệ tinh có chất lượng kém, đặc biệt vùng miền núi ven biển (Kubota, 2009; Shige, 2013) Trong thiết bị đo mưa mặt đất có độ xác cao so với hệ thống viễn thám, lý vai trò nguồn số liệu đo mưa mặt đất thiếu (Testik, 2011), thường sử dụng để cải thiện độ xác khả ứng dụng sản phẩm mưa vệ tinh (Duo ccs, 2011) Hiện có nhiều nguồn sản phẩm mưa vệ tinh có độ phân giải cao toàn cầu khác Có thể kể đến, liệu lượng mưa từ Chương trình đo mưa nhiệt đới vệ tinh -Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) (Simpson ccs, 1996); Dữ liệu tính mưa theo phương pháp mạng thần kinh nhân tạo - Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks (PERSIANN) (Sorooshian ccs, 2000); Phương pháp tính mưa theo kỹ thuật Morphing - Climate Prediction Center MORPHing product (CMORPH) (Joyce ccs, 2004), Sản phẩm đồ mưa vệ tinh toàn cầu - Global Satellite Mapping of Precipitation product (GSMaP) (Ushio ccs, 2009) Mei ccs (2014) nghiên cứu khu vực sông Adige (phía đông dãy núi Alps khu vực nước Ý) giai đoạn 2003-2010, tác giả cho thông tin xác định lượng lượng mưa khu vực miền núi quan trọng dễ xảy mối nguy hiểm lũ quét, sạt lở đất, đất đá trôi kiện mưa lớn Do số lượng trạm quan trắc khu vực miền núi hạn chế, nên tác giả sử dụng sản phẩm lượng mưa ước lượng vệ tinh Từ ba sản phẩm mưa vệ tinh TRMM 3B42, CMORPH, PERSIANN cho thấy sản phẩm mưa vệ tinh coi lý tưởng cho việc phát định lượng kiện mưa lớn khu vực nghiên cứu Giữa số liệu mưa đo trạm sản phẩm TRMM 3B42 có phù hợp với hơn, đặc biệt tháng mùa ấm có liên quan đến kiện đối lưu cường độ mạnh Tất sản phẩm vệ tinh nêu cho thấy phạm vi sai số phụ thuộc biên độ ước lượng cao khu vực mưa thấp đến ước lượng mưa thấp nơi mưa cao; hiệu ứng rõ rệt CMORPH PERSIANN Từng sản phẩm mưa vệ tinh có điểm mạnh riêng điểm yếu riêng (Gottschalck ccs 2005; Ebert ccs 2007; Tian ccs 2007, 2009; Sapiano Arkin 2009) Ví dụ, TRMM 3B42 có kết hợp từ nhiều nguồn liệu đo mưa toàn cầu giúp làm giảm đáng kể sai số hệ thống, có chậm trễ khai thác số liệu độ trễ liệu đo Trong đó, CMORPH cho ước lượng mưa thiên thấp bề mặt đất phủ băng, tuyết (Bell ccs, 2014) Bell ccs (2014) rằng, sản phẩm mưa vệ tinh toàn cầu có độ phân giải không gian thời gian cao cung cấp kết hợp số liệu từ sóng siêu cao tần thụ động hồng ngoại (IR): nhìn chung, kết xác nhận đại dương tốt nhất, kết vùng miền núi xấu Chất lượng bờ biển đảo nhỏ vấn đề phản hồi sóng siêu cao tần thụ động (Kubota, 2009) Trong nhiều thập kỷ qua, có nhiều cố gắng để cải thiện ước lượng mưa vệ tinh cách xác định lỗi đặc trưng sản phẩm mưa vệ tinh thông qua việc so sánh chúng với lượng mưa quan trắc lượng mưa trực tiếp từ mặt đất (Ebert ccs, 1996) Ước lượng lượng mưa từ vệ tinh đại diện cho tỷ lệ lượng mưa trung bình khu vực kích thước tương đương với độ phân giải thiết bị lượng mưa đo từ thiết bị mặt đất đại diện cho khu vực xung quanh (Olson, 1989) Thông tin đo đạc từ số vệ tinh quỹ đạo sử dụng để tính toán đưa đồ lượng mưa toàn cầu Các liệu từ vệ 10 KẾT LUẬN Từ kết nghiên cứu rút số kết luận sau: Sản phẩm mưa vệ tinh GSMaP nhìn chung nắm bắt dao động theo mùa lượng mưa quan trắc trạm mặt đất, ngoại trừ số trạm ven biển miền Trung Việt Nam GSMaP vùng mưa lớn Bắc Quang (Hà Giang), Thừa Thiên Huế vùng mưa nhỏ Móng Cái (Quảng Ninh), vùng mưa khu vực Tây Nguyên Bên cạnh đó, GSMaP chưa bắt tâm mưa Phong Thổ (Lai Châu), SaPa (Lào Cai) Cà Mau, tâm mưa thuộc vùng núi Tây Bắc Bộ GSMaP biểu diễn mưa tốtở số khu vực Đông Bắc, Đồng Bằng Bắc Bộ, Tây Nguyên lại cho ước lượng lượng mưa thấp Khả biểu diễn GSMaP chưa tốt tỉnh ven biển miền Trung khu vực Tây Bắc Bộ, đặc biệt, từ hệ số biến thiên lượng mưa năm cho thấy có biến đổi lượng mưa bất đồng khu vực Tây Bắc ven biển miền Trung GSMaP cho thấy khả nắm bắt biến trình mưa theo mùa dịch chuyển mưa theo vĩ độ, biến trình mưa, xu lượng mưa bảy vùng khí hậu tốt Tuy nhiên, GSMaP lại chưa bắt tốt biến trình mưa, tâm mưa lớn khu vực dọc ven biển miền Trung, xu lượng mưa khu vực Tây Bắc (BI) Trong giai đoạn 2001 – 2007 GSMaP nắm bắt biến trình mưa theo mùa hầu hết kinh tuyến xét Khi lấy vĩ tuyến 160N phân chia ranh giới hai miền khí hậu Bắc-Nam dựa vào yếu tố địa hình phần dãy núi dãy Trường Sơn đâm ngang sát biển, GSMaP thể cực đại mưa Tây Nguyên tỉnh thuộc duyên hải Nam Trung Bộ Tuy nhiên, GSMaP rõ tâm mưa lớn khu vực Thừa ThiênHuế, thay vào lại tâm mưa thuộc tỉnh Bắc Bộ GSMaP cho thấy tác động hiệu ứng địa hình sườn đón gió dãy núi Trường Sơn chạy dọc theo biên giới phía Tây Việt Nam Tuy nhiên GSMaP cho lượng mưa ước lượng thấp Đặc biệt GSMaP đánh giá thấp lượng mưa đáng kể vùng ven biển miền Trung Việt Nam tức phía sườn đón gió phía 11 đông dãy Trường Sơn Nên sử dụng sản phẩm mưa vệ tinh GSMaP cần đặc biệt ý đến dải ven biển miền Trung GSMaP thể rõ lượng mưa ngày lớn nhất, đặc biệt khu vực miền Trung, ước lượng lượng mưa ngày lớn số tỉnh phía bắc Khi xét trường hợp mưa lớn cụ thể khả GSMaP bắt biến trình mưa, nhiên xem xét lượng GSMaP chưa thể tốt Như vậy, số liệu mưa vệ tinh GSMaP khu vực Việt Nam bảy vùng khí hậu phục vụ tốt cho toán khí hậu, nhiên sử dụng cần ý tới khu vực Tây Bắc, ven biển miền Trung hay khu vực chế độ thời tiết bị ảnh hưởng yếu tố địa hình cần có thêm nhiều nghiên cứu đưa phương pháp khắc phục hạn chế để có số liệu mưa vệ tinh GSMaP hoàn chỉnh toàn Việt Nam 12 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bùi Minh Sơn, Phan Văn Tân (2009), “Thử nghiệm dự báo mưa lớn khu vực Nam Trung Bộ mô hình MM5”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Hà Nội 4(580), 9-18 Bùi Thị Khánh Hòa, Ngô Đức Thành, Phan Văn Tân(2010),“Nghiên cứu đánh giá nguồn số liệu khác phục vụ cho toán định lượng mưa sử dụng số liệu đa Việt Nam”,Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 584, 31-41 Ngô Đức Thành, Phan Văn Tân (2012), “Kiểm nghiệm phi tham số xu biến đổi số yếu tố khí tượng cho giai đoạn 1961-2007”,Tạp chí Khoa họcĐHQGHN, khoa học tự nhiên công nghệ, 28, 129-135 Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (1988), Khí hậu Tài Nguyên Khí hậu Việt Nam, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Nguyễn Khánh Vân (2012),“Vai trò hình thái địa hình mưa lớn vùng Bắc Trung Bộ phân hóa bắc nam Đèo Ngang”Tạp chí Các khoa học Trái Đất 34(1), 38-46 Nguyễn Mẫn (2015), “Phát triển mạng lưới quan trắc khí tượng thủy văn giám sát biến đổi khí hậu”, Tạp chí Tài nguyên Môi trường Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Quốc Anh(2015)“Khai thác sử dụng số liệu mưa vệ tinh dự báo lũ lưu vực sông Mê Kông (từ Chiang Saen đến Strung Streng)”,Tạp chí Khoa học: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 222-230 Phùng Kiến Quốc (2013), Xây dựng tiêu xác định mưa dông cho trạm đa thời tiết Tam Kỳ, Luận văn thạc sĩ khoa học, Trường Đại Học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Tạ Văn Đa (2012),“Phương pháp đo mưa đa thời tiết vài nhận xét đo mưa đa Việt Nam”, Hội thảo khoa học Quốc gia Khí tượng Thủy văn, Môi trường Biến đổi Khí hậu 10 Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trường, Công Thanh, Kiều Quốc Chánh(2004),“Sử 13 dụng mô hình RAMS mô đợt mưa lớn Miền Trung tháng 9-2002”,Tạp chí Khoa học, ĐHQG Hà Nội, No3 PT, 51-60 11 Trung tâm Quốc gia dự báo khí tượng thủy văn (2002),Đặc điểm khí tượng thủy văn năm 2001 12 Vũ Thanh Hằng, Chu Thị Hường, Phan Văn Tân (2009), “Xu biến đổi lượng mưa ngày cực đại Việt Nam giai đoạn 1961-2007”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, khoa học tự nhiên vàcông nghệ, 25, số 3S, 423-430 Tiếng Anh 13 Adeyewa, Z.D., Nakamura, K (2003),“Validation of TRMM Radar Rainfall Data over Major Climatic Regions in Africa”,J Appl Meteor, 42:331-347 14 Bell, T L., Kundu P K (2014),“Comparing satellite rainfall estimates with rain gauge data: Optimal strategies suggested by a spectral model”,Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol 108 15 Chen, T.-C., J.-D.Tsay, M.-C.Yen, and J.Matsumoto(2012a),“Interannual variation of the late fall rainfall in central Vietnam”J Climate, 25, 392–413 16 Duo, C., Tundrop, P., Ghancan, N., Bajracharya, S., Shrestha, M., Jianping, G (2011),“Validation of the Satellite-Derived Rainfall Estimates over the Tibet”, Acta Meteor Sinica, 25(6):734-741 17 Hijmans, R.J., Cameron, S.E, Parra, J L, Jones, P G and Jarvis, A (2005),“Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas”,International Journal of Climatology, 25(15), 1965-1978 18 Ebert, E E., J E Janowiak, and C Kidd, (2007),“Comparison of near-real-time precipitation est imates from satellite obser- vations and numerical models” Bull Amer Meteor Soc., 88, 47–64 19 Ebert, E E., M J Manton, P A Arkin, R J Allam, G E Holpin, andA Gruber (1996), “Results from the GPCP algorithm intercomparison programme”,Bull Am Meteorol Soc., 77, 2875–2887 20 Endo N and et al, (2009),“Trends in Precipitation Extremes over Southeast 14 Asia”,SOLA, 168-171 21 Gottschalck, J., J Meng, M Rodell, and P Houser, (2005),“Analysis of multiple precipitation products and preliminary assessment of their impact on Global Land Data Assimilation System land surface states”,J Hydrometeor., 6, 573–598 22 Harris, A., Rahman, S., Hossain, F., Yarborough, L., Bagtzoglou, A.C., Easson, G (2007), “Satellite based Flood Modeling Using TRMM-based Rainfall Product”,Sensors, 7:3416-3427 23 Joyce, R J., J E Janowiak, P A Arkin, and P Xie, (2004),“CMORPH: A method that produces global precipitation estimates from passive microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution”,J Hydrometeor., 5, 487–503 24 Kubota, T., S Shige, H Hashizume, K Aonashi, N Takahashi, S Seto, M Hirose, Y Takayabu, K Nakagawa, K Iwanami, T Ushio, M Kachi, and K Okamoto, (2007),“Global precipitation map using satellite-borne microwave radiometers by the GSMaP project: Production and validation”IEEE Trans Geosci Remote Sens., 45, 2259–2275 25 Kubota, T., T Ushio, S Shige, S Kida, M Kachi, and K Okamoto, (2009),“Verification of high-resolution satellite-based rainfall estimates around Japan using gauge-calibrated ground-radar dataset J Meteor Soc Japan, 87A, 203–222 26 Matsumoto, J., (1997),“Seasonal transition of summer rainy season over Indochina and adjacent monsoon region”, Adv Atmos Sci., 14, 231–245 27 Mei, Y., Anagnostou, E, N., Nikolopoulos, E, I , Borga, M (2014),“Error Analysis of Satellite Precipitation Products in Mountainous Basins”,J Hydrometeor, 15, 1778–1793 28 Mustafa, M (2007), “Validation of Satellite-based Rainfall Estimation over the Limpopo Basin (MSc Thesis)”, Zimbabwe: University of Zimbabwe 29 Ngo-Duc T., J Matsumoto, H Kamimera, and H.-H Bui, (2013),“Adjustment of the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) data over the Thu Bon-Vu Gia basin in Central Vietnam by using artificial neural networks”,Hydrological 15 Research Letters, 7(4), 85-90 30 Okamoto, K., Shige, S., Kachi, M., Kubota, T., Ushio, T (2011),“The Global Precipitation Map Produced by Spaceborn Microwave Radiometers and It’s Application-Overview of the GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation) Project”, IEEE, p 31 Okamoto, K., Iguchi, T., Takahashi, N., Ushio, T., Awaka, J., Kozu, T., Shige, S., Kubota, T (2007),“High Precision and High Resolution Global Precipitation Map from Satellite Data”,Proceedings of ISAP (pp 506-509) Niigata, Japan: IEICE 32 Olson, W S., (1989), “Physical retrieval of rainfall rates over the ocean by multispectral microwave radiometry: Application to tropical cyclones”, J Geophys Res., 94, 2267–2280 33 Prakash, S, K Mitra, A, Rajagopal., E N, Pai., D S (2015),“Assessment of TRMM-based TMPA-3B42 GSMaP precipitation products over India for the peak southwest monsoon season”,Int J Climatol Published online in Wiley Online Library DOI: 10.1002/joc.4446 34 Sapiano, M R P., and P A Arkin, (2009),“An intercompari-son and validation of high-resolution satellite precipitation estimates with 3-hourly gauge data”, J Hydrometeor, 10,149–166 35 Seto, S., Tsunekawa, T., Oki, T (2012),“A new rain detection method to complement high-resolution global precipitation products”,HydrologicalResearch Letters, 6: 82-86 36 Shige, S., S Kida, H Ashiwake, T Kubota, and K Aonashi, (2013),“Improvement of TMI rainretrievals in mountainous areas”,J Appl Meteor Climatol., 52, 242‐254 37 Simpson, J., C Kummerow, W.-K Tao, and R F Adler, (1996),“On the tropical rainfall measuring mission (TRMM)”,Meteor Atmos Phys., 60, 19–36 38 Sorooshian, S., K.-L Hsu, X Gao, H V Gupta, B Imam, and D Braithwaite, (2000),“Evaluation of PERSIANN system satellite-based estimates of tropical rainfall”,Bull Amer Meteor Soc., 81, 2035–2046 16 39 Strangeways, I (2007), “Precipitation Theory, Measurement and Distribution”, Cambridge, Cambridge Univerisity Press 40 Testik, F., Gebremichael, M.(2011),“Rainfall: State of the Science”, Eos,92(43):378-379 41 Tian, and Coauthors, (2009), “Component analysis of errors in satellite-based precipitation estimates”,J.Geophys Res.,114,D24101 42 Tian, Y., C D Peters-Lidard, B J Choudhury, and M Garcia,(2007),“Multitemporal analysis of TRMM-based satellite precipitation products for land data assimilation applications” J Hydrometeor.,8,1165–1183 43 Ushio, T., Aonashi, K., Kubota, T., Shige S., Kachi, M., Oki, R., Okamoto, K, Yoshida, S., Kawasaki (2013),“Seventeenth International Water Technology Conference”,IWTC17 44 Ushio, T., T Kubota, S Shige, K Okamoto, K Aonashi, T Inoue, N Takahashi, T Iguchi, M Kachi, R Oki, T Morimoto, and Z Kawasaki, (2009),“A Kalman filter approach to the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) from combined passive microwave and infrared radiometric data”,J Meteor Soc Japan, 87A, 137151 45 Veerakachen, W., Raksapatcharawong, M., Seto, S (2014),“Performance evaluation of Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)products over the Chaophraya River basin, Thailand”,Hydrological Research Letters 8(1), 39–44 46 Villarini, G., Mandapaka, P.V., Krajewski, W.F., Moore, R.J (2008), “Rainfall and sampling uncertainties: A rain gauge perspective”,Journal of Geophysical Research, Vol 113, D11102 47 World Meteorological Organization, (2011),Guide to Climatological Practices, WMO-No.100 Geneva 48 Yokoi, S., and J Matsumoto, (2008),“Collaborative effects of cold surge and tropical depression-type disturbance on heavy rainfall in central Vietnam”,Mon Wea Rev., 136, 3275–3287 49 Yokoi, S., T.Satomura, and J.Matsumoto, (2007),“Climatological characteristics of 17 the intraseasonal variation of precipitation over the Indochina Peninsula”, J Climate, 20, 5301–5315 50 Yatagai, A., O Arakawa, K Kamiguchi, H Kawamoto, M I Nodzu, and A Hamada, (2009),“A 44-year daily gridded precipitation dataset for Asia based on a dense network of rain gauges”, SOLA, 5, 137-140 51 Yudong Tian, Christa D Peters-Lidard, Robert F Adler, Takuji Kubota, and Tomoo Ushio, (2010),“Evaluation of GSMaP Precipitation Estimates over the Contiguous United States”,J Hydrometeor, 11, 566–574 52 Schaake, J., (2004),“Application of prism climatologies for hydrologic modeling and forecasting in the western U.S”, Amer Meteor Soc., 5.3 (Available online at http://ams.confex.com/ams/pdfpapers/72159.pdf.) 18 [...]... phẩm mưa vệ tinh GSMaP cần đặc biệt chú ý đến dải ven biển miền Trung này GSMaP thể hiện rõ lượng mưa ngày lớn nhất, đặc biệt khu vực miền Trung, nhưng ước lượng lượng mưa ngày quá lớn ở một số tỉnh phía bắc Khi xét trong trường hợp mưa lớn cụ thể thì khả năng GSMaP bắt được về biến trình mưa, tuy nhiên khi xem xét lượng thì GSMaP vẫn chưa thể hiện được tốt Như vậy, số liệu mưa vệ tinh GSMaP trên khu vực. .. vực Việt Nam cũng như trên bảy vùng khí hậu có thể phục vụ tốt cho bài toán khí hậu, tuy nhiên khi sử dụng cần chú ý tới khu vực Tây Bắc, ven biển miền Trung hay khu vực chế độ thời tiết bị ảnh hưởng bởi yếu tố địa hình vì vậy cần có thêm nhiều nghiên cứu đưa ra những phương pháp khắc phục những hạn chế trên để có bộ số liệu mưa vệ tinh GSMaP hoàn chỉnh trên toàn Việt Nam 12 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt. .. báo mưa lớn khu vực Nam Trung Bộ bằng mô hình MM5”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Hà Nội 4(580), 9-18 2 Bùi Thị Khánh Hòa, Ngô Đức Thành, Phan Văn Tân(2010),“Nghiên cứu đánh giá các nguồn số liệu khác nhau phục vụ cho bài toán định lượng mưa sử dụng số liệu ra đa tại Việt Nam ,Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 584, 31-41 3 Ngô Đức Thành, Phan Văn Tân (2012), “Kiểm nghiệm phi tham số xu thế biến đổi của một số. .. khí tượng thủy văn và giám sát biến đổi khí hậu”, Tạp chí Tài nguyên và Môi trường 7 Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Quốc Anh(2015)“Khai thác sử dụng số liệu mưa vệ tinh trong dự báo lũ lưu vực sông Mê Kông (từ Chiang Saen đến Strung Streng)”,Tạp chí Khoa học: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 222-230 8 Phùng Kiến Quốc (2013), Xây dựng chỉ tiêu xác định mưa và dông cho trạm ra đa thời tiết... biến đổi của một số yếu tố khí tượng cho giai đoạn 1961-2007”,Tạp chí Khoa họcĐHQGHN, khoa học tự nhiên và công nghệ, 28, 129-135 4 Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (1988), Khí hậu và Tài Nguyên Khí hậu Việt Nam, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật 5 Nguyễn Khánh Vân (2012),“Vai trò của hình thái địa hình đối với mưa lớn ở vùng Bắc Trung Bộ và sự phân hóa giữa bắc và nam Đèo Ngang”Tạp chí Các khoa học... nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội 9 Tạ Văn Đa (2012),“Phương pháp đo mưa bằng ra đa thời tiết và một vài nhận xét về đo mưa bằng ra đa ở Việt Nam , Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi Khí hậu 10 Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trường, Công Thanh, Kiều Quốc Chánh(2004),“Sử 13 dụng mô hình RAMS mô phỏng đợt mưa lớn ở Miền Trung tháng 9-2002”,Tạp chí Khoa học, ĐHQG Hà Nội,... báo khí tượng thủy văn (2002),Đặc điểm khí tượng thủy văn năm 2001 12 Vũ Thanh Hằng, Chu Thị Hường, Phan Văn Tân (2009), “Xu thế biến đổi của lượng mưa ngày cực đại ở Việt Nam giai đoạn 1961-2007”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, khoa học tự nhiên vàcông nghệ, 25, số 3S, 423-430 Tiếng Anh 13 Adeyewa, Z.D., Nakamura, K (2003),“Validation of TRMM Radar Rainfall Data over Major Climatic Regions in Africa”,J Appl... Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) data over the Thu Bon-Vu Gia basin in Central Vietnam by using artificial neural networks”,Hydrological 15 Research Letters, 7(4), 85-90 30 Okamoto, K., Shige, S., Kachi, M., Kubota, T., Ushio, T (2011),“The Global Precipitation Map Produced by Spaceborn Microwave Radiometers and It’s Application-Overview of the GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation)... resolution”,J Hydrometeor., 5, 487–503 24 Kubota, T., S Shige, H Hashizume, K Aonashi, N Takahashi, S Seto, M Hirose, Y Takayabu, K Nakagawa, K Iwanami, T Ushio, M Kachi, and K Okamoto, (2007),“Global precipitation map using satellite-borne microwave radiometers by the GSMaP project: Production and validation”IEEE Trans Geosci Remote Sens., 45, 2259–2275 25 Kubota, T., T Ushio, S Shige, S Kida, M Kachi, and... Kawasaki, (2009),“A Kalman filter approach to the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) from combined passive microwave and infrared radiometric data”,J Meteor Soc Japan, 87A, 137151 45 Veerakachen, W., Raksapatcharawong, M., Seto, S (2014),“Performance evaluation of Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) products over the Chaophraya River basin, Thailand”,Hydrological Research Letters