1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh dự báo dòng chảy lũ cho trạm đồng tâm trên sông gianh

82 23 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 82
Dung lượng 9,09 MB

Nội dung

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ÐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN TẤN TÀI SỬ DỤNG DỮ LIỆU MƯA VỆ TINH DỰ BÁO DỊNG CHẢY LŨ CHO TRẠM ĐỒNG TÂM TRÊN SƠNG GIANH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH THỦY Đà Nẵng - Năm 2019 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ÐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN TẤN TÀI SỬ DỤNG DỮ LIỆU MƯA VỆ TINH DỰ BÁO DÒNG CHẢY LŨ CHO TRẠM ĐỒNG TÂM TRÊN SÔNG GIANH Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây dựng Cơng trình thủy Mã số: 60580202 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGUYỄN CHÍ CƠNG Đà Nẵng - Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu sử dụng luận văn trung thực kết tính tốn luận văn chưa công bố cơng trình khác Tác giả luận văn NGUYỄN TẤN TÀI TÓM TẮT LUẬN VĂN SỬ DỤNG DỮ LIỆU MƯA VỆ TINH DỰ BÁO DÒNG CHẢY LŨ CHO TRẠM ĐỒNG TÂM TRÊN SÔNG GIANH Học viên: Nguyễn Tấn Tài Chun ngành: Xây dựng Cơng trình thủy Mã số: 60580202; Khóa: K35.CTT.QNg; Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN Tóm tắt –Nghiên cứu sử dụng sản phẩm mưa vệ tinh GSMap_NRT mơ hình IFAS để dự báo lũ cho lưu vực sông Gianh trạm Đồng Tâm Mưa vệ tinh GSMap_NRT có khả dự báo lượng mưa gần với thời gian thực nên phù hợp cho toán dự báo cảnh báo sớm lũ lụt Hai trận lũ năm 2015 năm 2016 lựa chọn để hiệu chỉnh kiểm định mơ hình thủy văn mưa vệ tinh Các kết mơ dịng chảy lũ từ mưa vệ tinh GSMap_NRT trạm Đồng Tâm sông Gianh cho thấy khả áp dụng loại liệu dự báo lũ cho lưu vực nghiên cứu Từ khóa: IFAS, GSMaP_NRT; mưa vệ tinh, lưu vực sông Gianh APPLICATION OF SATELLITE RAIN DATA TO FORECAST FLOODING FOR GIANH RIVER BASIN AT DONG TAM GAUGE Abstract- This study uses a satellite rain product (GSMap_NRT) in the IFAS model to forecast flooding for Gianh river basin at Dong Tam gauge A satellites rain data (GSMap_NRT) has the ability to forecast precipitation close to real time so it is very suitable for flood prediction and warning problems Two floods in 2015 and 2016 were selected to calibrate and test hydrological models and satellite rain The simulation results of flood flow from GSMap_NRT satellite rain at Dong Tam gauge in Gianh river basin show that the possibility of applying this type of data in flood forecasting for the study basin in the next time Keywords: IFAS; GSMap_NRT; Satellite rainfall; Gianh river basin MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 Sự cần thiết phải nghiên cứu Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Cấu trúc luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu vùng nghiên cứu 1.1.1 Vị trí địa lý 1.1.2 Đặc điểm thủy văn lưu vực nghiên cứu 1.1.3 Đặc điểm địa hình địa mạo lưu vực nghiên cứu 1.1.4 Đặc điểm kinh tế - xã hội 12 1.2 Lựa chọn mơ hình thủy văn lưu vực 18 1.2.1 Tóm lược mơ hình thủy văn lưu vực 18 1.2.2 Giới thiệu mơ hình thủy văn tiêu biểu 19 1.2.3 Lựa chọn mơ hình thủy văn áp dụng 22 1.3 Giới thiệu mạng lưới trạm đo mặt đất lưu vực nghiên cứu 25 1.4 Cơ sở liệu mưa vệ tinh 26 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT MƠ HÌNH IFAS 32 2.1 Mơ hình thủy văn IFAS 32 2.1.1 Giới thiệu chung 32 2.1.2 Cơ sở lý thuyết mơ hình 33 2.2 Cơ sở liệu mô hình IFAS 40 CHƯƠNG ỨNG DỤNG DỮ LIỆU MƯA VỆ TINH VÀ MƠ HÌNH IFAS DỰ BÁO DỊNG CHẢY LŨ CHO TRẠM ĐỒNG TÂM TRÊN SÔNG GIANH 47 3.1 Xây dựng sở liệu mơ hình IFAS 47 3.1.1 Cơ sở liệu mưa mặt đất 47 3.1.2 Dữ liệu mưa từ mưa vệ tinh 48 3.1.3 Dữ liệu địa hình lưu vực (DEM) 48 3.1.4 Dữ liệu sử dụng đất lưu vực 49 3.1.5 Dữ liệu mạng lưới sơng ngịi lưu vực 50 3.2 Kết hiệu chỉnh mơ hình IFAS bàn luận 52 3.2.1 Hiệu chỉnh mơ hình thủy văn lưu vực 52 3.2.2 Hiệu chỉnh mưa vệ tinh GSMaP_NRT 55 3.3 Kết kiểm định mơ hình 57 3.3.1 Kiểm định mơ hình thủy văn 57 3.3.2 Kiểm định mưa vệ tinh GSMaP_NRT 57 3.4 Quy trình dự báo lũ từ liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT 58 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 59 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI (Bản sao) BẢN SAO KẾT LUẬN CỦA HỘI ĐỒNG, BẢN SAO NHẬN XÉT CỦA CÁC PHẢN BIỆN DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 1.10 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 Tên bảng Trang Mạng lưới trạm quan trắc yếu tố khí tượng – thủy văn Các số tính sơng Quảng Bình Diện tích đơn vị hành vùng nghiên cứu Dân số vùng nghiên cứu Tiêu chuẩn lựa chọn mơ hình WMO đề xuất (Wittwer, 2013) Tiêu chuẩn lựa chọn mơ hình WMO đưa (Wittwer, 2013) Tọa độ trạm đo mưa Thông số vệ tinh MTSAT Thông số kỹ thuật đầu thu TMI (TRMM) Dữ liệu lượng mưa từ ảnh vệ tinh sử dụng IFAS Bộ thông số lớp bề mặt Bộ thông số lớp nước ngầm Bộ thơng số lịng sơng Thông tin liệu mưa vệ tinh Thời gian đo đạc loại mưa vệ tinh Bảng đánh giá mức độ xác mơ hình Tọa độ liệu DEM Giá trị thông số lớp bề mặt lưu vực nghiên cứu Ký hiệu màu thông số lớp bề mặt lưu vực nghiên cứu Giá trị thông số lớp nước ngầm lưu vực nghiên cứu Ký hiệu màu thông số lớp nước ngầm lưu vực nghiên cứu Giá trị thông số lớp lịng sơng lưu vực nghiên cứu Ký hiệu màu thơng số lớp lịng sơng lưu vực nghiên cứu Tham số hiệu chỉnh mưa vệ tinh GSMaP_NRT cho lưu vực nghiên cứu 13 13 23 24 26 28 29 30 35 36 36 37 37 40 48 53 54 54 54 55 55 56 DANH MỤC CÁC HÌNH Số hiệu Tên hình hình 1.1 Bản đồ hành huyện tỉnh Quảng Bình lưu vực nghiên cứu Trang 1.2 Bản đồ phân vùng khí hậu tỉnh Quảng Bình 1.3 Bản đồ phân bố vùng mưa tỉnh Quảng Bình 1.4 Phân loại mơ hình thủy văn-Tập trung-Bán phân bố-Phân bố 18 1.5 Sơ đồ giải thích mơ hình thủy văn IFAS 21 1.6 Mạng lưới trạm đo mưa mặt đất khu vực nghiên cứu 26 1.7 Nguyên lý theo dõi mưa vệ tinh 27 1.8 Quy trình hệ thống GSMaP NRT 30 2.1 Quá trình thực IFAS 33 2.2 Sơ đồ giải thích mơ hình thủy văn IFAS 34 2.3 Sơ đồ tính tốn mơ hình thủy văn IFAS 34 2.4 Các thơng số lớp bề mặt 34 2.5 Các thông số lớp nước ngầm 35 2.6 Các thông số mặt cắt ngang lịng sơng 36 2.7 Qúa trình tạo sản phẩm mưa vệ tinh GSMap_NRT 38 2.8 Đặc tính di chuyển diện mưa sau giờ: cột bên trái diện mưa không thay đổi; cột bên phải diện mưa thay đổi 39 2.9 Dữ liệu lưới mưa vệ tinh 39 2.10 Diễn giải khai báo tọa độ vùng khống chế lưu vực 40 2.11 Diễn giải sở liệu DEM mơ hình IFAS 41 2.12 Diễn giải sở liệu sử dụng đất mơ hình IFAS 41 2.13 Diễn giải sở liệu thổ nhưỡng mơ hình IFAS 42 2.14 Diễn giải phổ màu quy định đồ thổ nhưỡng mơ hình IFAS 42 2.15 Diễn giải loại sở liệu mưa mơ hình IFAS 43 2.16 Các bước nội suy phân bố mưa không gian theo đa giác Thiessen 43 2.17 Phân bố mưa không gian theo đa giác Thiessen 44 2.18 Sơ đồ khởi tạo lưu vực sơng mơ hình IFAS 45 2.19 Sơ đồ tính lớp thơng số mơ hình IFAS: lớp bề mặt; lớp 46 Số hiệu hình Tên hình Trang sát mặt; lớp ngầm lớp lịng sơng 3.1 Bản đồ vị trí trạm đo mưa mặt đất vùng nghiên cứu 48 3.2 Bản đồ DEM cho lưu vực sông Gianh (0,1km x 0,1km) 49 3.3 Bản đồ sử dụng đất lưu vực nghiên cứu (0,1km x 0,1km) 50 3.4 Biên mạng lưới sơng ngịi lưu vực nghiên cứu 51 3.5 Bản đồ phân chia tiểu lưu vực nghiên cứu 51 3.6 Kết hiệu chỉnh đường q trình lũ mơ mơ hình thủy văn từ mưa mặt đất trận lũ từ ngày 10/9/2015 đến ngày 18/9/2015 52 3.7 Bản đồ thông số lớp bề mặt lưu vực nghiên cứu 53 3.8 Bản đồ thông số lớp nước ngầm lưu vực nghiên cứu 54 3.9 Bản đồ thơng số lớp lịng sơng lưu vực nghiên cứu 55 3.10 Kết hiệu chỉnh đường trình lũ mơ từ mưa GSMaP_NRT trận lũ từ ngày 10/9/2015 đến ngày 18/9/2015 56 3.11 Kết kiểm định đường q trình lũ mơ từ mưa mặt đất trận lũ ngày 11/10 – 17/10/2016 57 3.12 Kết hiệu chỉnh đường q trình lũ mơ từ mưa GSMaP_NRT trận lũ từ ngày 11/10/2016 đến ngày 17/10/2016 58 3.13 Quy trình dự báo lũ sử dụng liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT 58 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Thuật ngữ Ý nghĩa IFAS Integrated Flood Analysis System Hệ thống phân tích lũ tổng hợp ICHARM GIS GSMaP_NRT JAXA International Center for Water Trung tâm Quốc tế nước Hazards and Risk Management Quản lý rủi ro Nhật Bản Geographic Information Systems Global Satellite Precipitation Japan Aerospace Mapping Hệ thống thông tin địa lý of Bản đồ vệ tinh toàn cầu lượng mưa Exploration Cơ quan nghiên cứu phát triển Agency Hàng không vũ trụ Nhật Bản JSTA Japan Science and Technology Cơ quan Khoa học Công nghệ Agency Nhật Bản NASA National Aeronautics and Space Cơ quan Không gian Hoa Kỳ Administration NAM Nedbor Afstromnings Model HEC-HMS Mô hình giáng thuỷ - dịng chảy mặt Hydrologic Engineering Center- Mơ hình mưa rào dịng chảy dạng Hydrologic Model System tất định, có thơng số phân bố 58 Hình 3.12 Kết hiệu chỉnh đường trình lũ mô từ mưa GSMaP_NRT(đường màu xanh), lưu lượng lũ thực đo (đường màu đỏ) lượng mưa GSMaP_NRT phân bố Đồng Tâm (biểu đồ cột màu xanh), trận lũ từ ngày 11/10/2016 đến ngày 17/10/2016 3.4 Quy trình dự báo lũ từ liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT Thời gian truyền lũ trung bình lưu vực sơng Gianh Đồng Tâm khoảng giờ, thời gian khai thác liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT giờ, biết trước lượng mưa vệ tinh sau lượng mưa vệ tinh cập nhật Với lợi khả ứng dụng liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT cho lưu vực nghiên cứu hồn tồn khả thi Các thơng số mơ hình thủy văn phân bố thơng số hiệu chỉnh mưa vệ tinh GSMap_NRT xác định, người dùng tải liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT 24 trước thời điểm xuất trận lũ liên tục cập nhật liệu sau để mô lưu lượng lũ trạm Đồng Tâm Quy trình mơ tả ngắn gọn hình 3.13 Tại thời điểm làm luận văn không trùng vào thời gian mùa lũ lưu vực sông Gianh nên tác giả chưa có điều kiện thực quy trình dự báo GSMap_NRT IFAS model Dự báo lưu lượng (thời đoạn 24h) (cố định thông số) (thời đoạn 24h) Cập nhật GSMap_NRT sau 1h Hình 3.13 Quy trình dự báo lũ sử dụng liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT 59 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận: Luận văn xây dựng sở liệu đầy đủ mơ hình thủy văn phân bố IFAS áp dụng cho lưu vực sông Gianh Đồng Tâm, làm sở cho việc hiệu chỉnh, kiểm định thơng số mơ hình thủy văn (gồm: thơng số lớp mặt, thơng số lớp ngầm thơng số lịng sông) thông số hiệu chỉnh mưa vệ tinh GSMap_NRT dựa số liệu trận lũ năm 2015 năm 2016 xuất lưu vực sông Gianh Nội dung luận văn đáp ứng mục đích đặt phù hợp với tên đề tài luận văn Các điểm đạt luận văn gồm:  Xác định thơng số mơ hình thủy văn IFAS Kết mô lũ gần sát với đường trình lũ thực tế năm 2015 năm 2016, hình dạng thời gian xuất đỉnh lũ;  Dữ liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT cho kết dự báo mưa tốt lưu vực 1000 km2 (theo khuyến cáo IFAS tại) kích thước lưới mưa vệ tinh lớn (10 km x 10 km) Khi áp dụng cho lưu vực sơng Gianh (với diện tích 1.150 km2, Đồng Tâm) cho kết dự báo có sai lệch so với lượng mưa thực đo Tuy nhiên, yêu cầu dự báo sớm liệu mưa vệ tinh sử dụng có ích cơng tác phịng chống lũ lụt cho hạ du sơng Gianh, lượng mưa vệ tinh dự báo sớm so với lượng mưa mặt đất Tuy nhiện, luận văn tồn hạn chế sau đây:  Hạn chế khách quan thuộc khả chi tiết hóa sở liệu mơ hình thủy văn lưu vực (IFAS) liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT, mà cụ thể kích thước lưới lớn;  Do hạn chế khả tiếp cận sở liệu mưa lưu lượng trạm đo lưu vực sông Gianh, nên tác giả sử dụng 02 trận lũ để hiệu chỉnh kiểm định thơng số mơ hình;  Vì liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT liệu mưa gần với thời gian thực nên việc dự báo lũ cho lưu vực nghiên cứu chưa thể thực được, thời gian thực luận văn không trùng với thời gian lũ lưu vực nghiên cứu Kiến nghị: Để tăng chắn kết dự báo lũ sông Gianh sử dụng liệu mưa vệ tinh GSMap_NRT, tác giả kiến nghị:  Cần lắp thêm trạm đo mưa mặt đất (trạm tự động) lưu vực sông Gianh đoạn thượng lưu trạm Đồng Tâm để cải thiện độ tin cậy độ nhạy thơng số mơ hình thủy văn lưu vực IFAS;  Cần thu thập thêm nhiều trận lũ độc lập khác để hiệu chỉnh kiểm định thơng số mơ hình thủy văn lưu vực mưa vệ tinh GSMap_NRT cho lưu vực nghiên cứu DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT [1] Hoàng Thái Bình, Trần Ngọc Anh, Đặng Đình Khá (2010), Ứng dụng mơ hình MIKE FLOOD tính ngập lụt hệ thơng sơng Nhật Lệ tỉnh Quảng Bình Tạp chí Khoa học ĐHQGNH, Khoa học tự nhiên Công nghệ 26, số 3S(2010), p285294 [2] Ngô Hải Dương (2016), Bản đồ ngập lụt tỉnh Quảng Bình vùng hạ du sông Gianh sông Nhật Lệ (Mô theo trận lũ tháng 10/2016), Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Quảng Bình [3] Huỳnh Tấn Hồng (2017), Ứng dụng mơ hình IFAS dự báo lũ cho hồ Phú Ninh, tỉnh Quảng Nam, Luận văn thạc sĩ, ĐHĐN [4] Nguyễn Đức Lý, Ngô Hải Dương, Nguyễn Đại (2013), Khí hậu Thủy văn tỉnh Quảng Bình, Nhà Xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [5] Niên giám thống kê tỉnh Quảng Bình năm 2017 [6] Lê Văn Quế (2017), So sánh lựa chọn mơ hình thích hợp để mơ chế độ thủy văn lưu vực sông Vu Gia-Thu Bồn, Luận văn thạc sĩ, ĐHĐN [7] Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Quốc Anh (2015), Khai thác sử dụng số liệu mưa vệ tinh dự báo lũ lưu vực sơng Mê Kơng, Tạp chí Khoa học: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 31 [8] Phạm Công Thành et al (2018) Ứng dựng liệu mưa vệ tinh GSMap-NRT mô điều tiết lũ cho hồ Định Bình Hội nghị Cơ học thủy khí tồn quốc lần thứ 21 TIẾNG ANH [9] Arkin, P.A and Meisner, B.N (1987): The Relationship between Large Scale Convective Rainfall and Cold Cloud over the Western Hemisphere during 198284 [10] Adler, R F and A.J Negri, 1988: A satellite infrared technique to estimate tropical convective and stratiform rainfall [11] Ba, M B and A Gruber, 2001: GOES mutli-spectral rainfall algorithm (GMSRA) [12] Bellerby, T., M Todd, D Kniveton, and C Kidd, 2000: Rainfall estimation from a combination of TRMM precipitation Radar and GOES mutli-spectral satellite imagery through the use of an artifical neural network [13] Bellerby, T., 2004: A feature-based approach to satellite precipitation monitoring using geostationaru IR imagery [14] Bellerby, T., Hsu, K and Sorooshian, S (2009) LMODEL: A satellite precipitation algorithm using cloud development modeling and model updating [15] Behrangi., Hsu, K., Imam, B et al (2010) PERSIANN-MSA: A precipitation estimation method from satellite-based mulfispectral Analysis [16] Capacci, P and B J Conway, 2005: Delineation of precipitation areas from MODIS visible and infrared imagery with artificial neural networks [17] Hong S.-Y, Pan H.-L (1998), “Convective trigger function for a mass-flux cumulus parameterization scheme”, Mon Wea Rev Vol.(126), pp 2599- 2620 [18] Hong, Y., K L Hsu, S Sorooshian, and X Gao, 2004: Precipitation estimation from remotely sensed imagery using an artificial neural networks cloud classification system [19] Horsfield, N.(2006): Development of a mass balance approach to modeling cload lifecycles and rainfall using satellite observations [20] Hsu, K., X Gao, S Sorooshian, and H V Gupta, 1997: Precipitation estimation from remotely sensed information using artificial neural network [21] Hsu, K., H Gupta, X Gao, and S Sorooshian, 1999: Estimation of physical variables from multichannel remotely sensed imagery using a neural network: Application to rainfall estimation [22] Hsu, K., Bellerby, T and Sorooshian, S (2009) LMODEL: A satellite precipitation algorithm using cloud development modeling and model updating [23] Huffman, G J, R F Adler, D T Bolvin, G Gu, E J Nelkin, K P Bowman, E F Stocker, and D B Wolff (2007), The TRMM multi-satellite precipitation analysis: Quasi-global, multi-year, combined-sensor precipitation estimation at fine scale [24] ICHARM Public Works Research Institute – Japan (2014), IFAS ver.2.0 technical manual International Centre for Water Hazard and Risk Management [25] ICHARM, PWRI (2015) IFAS Quick Reference for ver 2.0, Japan [26] Joyce, R J., J E Janowiak, P.A Akin, and P Xie (2004), CMORPH: A method that produces global precipitation estimates from passive microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution [27] Kidd, C K, D R Kniveton, M C Todd, and T J Bellerby 2003: Satellite rainfall estimation using combined passive microwave and infrared algorithms [28] Kummerow, C., Barnes, W., Kozu, T., Shiue, J and Simpson, T (1998): The Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) sensor package [29] Kummerow, C., Simpson, T., Thiele, O et al (2000): The status of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) after two years in orbit [30] Machado, L.A.T., Rossow, W.B, Guedes, R.L and Walker, A W (1998): Life cycle variations of mesoscal convective systems over the Americas [31] Marzano, F S., Palmcci, M., Cimini, G and Turk, FJ (2004): Multivariate statistical integration of satellite infrared and microwave radiometric measurement for rainfall retrieval at the geostationary scale [32] Nicholson, D A, & Freeman, J.H., Jr (2003a): Addition of inhibition in the olivocerebellar system and the ontogeny of a motor memory [33] Nicholson, D A, & Freeman, J.H., Jr (2003b): Developmental changes in evoked purkinje cell complex spike responses [34] Refsgaard, J C (1996) Terminology, modelling protocol and classification of hydrological model codes In Distributed hydrological modelling (pp 17–39) Springer [35] Refsgaard, J C (1997) Parameterisation, calibration and validation of distributed hydrological models Journal of Hydrology, 198(1-4), 69–97 [36] Refsgaard, J C., & Knudsen, J (1996) Operational Validation and Intercomparison of Different Types of Hydrological Models Water Resources Research, 32(7), 2189–2202 [37] Refshaard, J C., Storm, B., & Singh, V P (1995) MIKE SHE Computer Models of Watershed Hydrology., 809–846 [38] Sorooshian, S., Hsu, K Gao, X., Gupta, H V., Imam, B., and Braithwaite, D 2000): Evaluation of PERSIANN system satellite-based estimates of tropical rainfall [39] Todd, A E, Orengo, C A., and Thornton, J.M (2001): Evolution of function in protein super families from a structural perspective [40] Turk, F J, and S P Miller, 2005: Toward improved characterization of remotely sensed precipitation regimes with MODIS/AMSR-E blended data techniques [41] Vansteenkiste, T., Tavakoli, M., Ntegeka, V., Willems, P., De Smedt, F., & Batelaan, O (2013) Climate change impact on river flows and catchment hydrology: a comparison of two spatially distributed models Hydrological Processes, 27(25), 3649–3662 [42] Vicente, G., and R A Scofield, 1998: The operational GOES infrared rainfall estimation technique [43] Cunderlik, J (2003) Hydrologic model selection for the CFCAS project: Assessment of Water Resources Risk and Vulnerability to Changing Climatic Conditions Department of Civil and Environmental Engineering, The University of Western Ontario PHỤ LỤC 1.1: Bảng kết tính tốn trận lũ năm 2015 trạm Đồng Tâm Thời gian 9/10/2015 1:00 9/10/2015 7:00 9/10/2015 13:00 9/10/2015 19:00 9/11/2015 1:00 9/11/2015 7:00 9/11/2015 13:00 9/11/2015 19:00 9/12/2015 1:00 9/12/2015 7:00 9/12/2015 13:00 9/12/2015 19:00 9/13/2015 1:00 9/13/2015 7:00 9/13/2015 13:00 9/13/2015 19:00 9/14/2015 1:00 9/14/2015 7:00 9/14/2015 13:00 9/14/2015 19:00 9/15/2015 1:00 9/15/2015 7:00 9/15/2015 13:00 9/15/2015 19:00 9/16/2015 1:00 9/16/2015 7:00 9/16/2015 13:00 9/16/2015 19:00 9/17/2015 1:00 9/17/2015 7:00 9/17/2015 13:00 9/17/2015 19:00 9/18/2015 1:00 9/18/2015 7:00 9/18/2015 13:00 9/18/2015 19:00 Lượng mưa phân bố ô Cell Đồng Tâm (mm) 1 1 21 0 19 65 45 3 10 70 106 67 40 29 10 33 49 0 0 Lưu lượng mô từ mưa trạm đo (m3/s) 85.026 73.915 83.829 100.98 107.24 107.73 106.21 102.02 97.358 93.442 100.69 241.22 456.03 513.29 455.12 369.32 300.66 264.8 316.74 389.18 430.96 548.73 791.6 1245.2 1872.1 2264.9 2225.3 2226.6 1976.7 1461.9 1015.6 725.85 538.87 408.14 314.55 248.64 Lưu lượng mô từ mưa GSMap-NRT (m3/s) 86.672 71.996 70.514 76.442 92.305 116.09 142.01 180.37 206.44 198.66 176.4 161.8 194.89 472.38 988.09 1179.6 1027.2 812.21 637.56 514.09 513.03 628.99 937.49 1594.5 2231.7 2386.1 2093.5 1643.1 1391.5 1544.8 1524.2 1222.4 925.92 708.97 541.87 415.74 Lưu lượng thực đo (m3/s) 0 0 0.5092 2.592 3.1292 5.344 7.6644 11.343 13.2714 12.622 18.7042 84.2592 688.091 622.476 410.804 285.7574 223.163 177.2954 195.4014 190.3842 519.3274 1488.545 2398.427 3010.169 2478.158 1307.008 904.1024 1224.654 1315.389 825.562 557.294 457.2514 385.0024 329.3324 PHỤ LỤC 1.2: Bảng kết tính tốn trận lũ năm 2016 trạm Đồng Tâm Thời gian 10/11/2016 1:00 10/11/2016 7:00 10/11/2016 13:00 10/11/2016 19:00 10/12/2016 1:00 10/12/2016 7:00 10/12/2016 13:00 10/12/2016 19:00 10/13/2016 1:00 10/13/2016 7:00 10/13/2016 13:00 10/13/2016 19:00 10/14/2016 1:00 10/14/2016 7:00 10/14/2016 13:00 10/14/2016 19:00 10/15/2016 1:00 10/15/2016 7:00 10/15/2016 13:00 10/15/2016 19:00 10/16/2016 1:00 10/16/2016 7:00 10/16/2016 13:00 10/16/2016 19:00 10/17/2016 1:00 10/17/2016 7:00 10/17/2016 13:00 10/17/2016 19:00 Lượng mưa phân bố ô Cell Đồng Tâm (mm) 0 0 0 13 40 24 79 176 356 67 0 13 31 0 0 0 Lưu lượng mô từ mưa trạm đo (m3/s) 83.515 65.714 57.306 54.664 54.066 53.99 54.019 54.066 59.775 72.558 80.458 83.541 235.94 2566.9 7399.2 8630.4 6660.9 4502.6 2846.4 2083.7 1732.8 1354.2 1039.5 827.45 680.9 568.72 479.41 409.32 Lưu lượng mô từ mưa GSMap-NRT (m3/s) 61.032 29.191 15.799 11.854 10.954 10.787 10.761 10.76 10.763 26.155 288.82 551.98 624.12 1041.4 3978 6965.3 6875.2 4973.8 3166.4 2096.3 2007.9 2324.9 2250.6 1860.6 1445 1121.4 889.7 722.72 Lưu lượng thực đo (m3/s) 64.3134 61.197 59.1524 56.135 53.177 54.1564 54.1564 53.177 51.238 54.1564 164.629 482.6544 625.3892 1160.672 2761.344 7325.964 7704.896 4700.533 2353.447 1357.688 1083.07 1208.5 1565.334 1106.073 779.4642 737.8174 535.4404 482.6544 DAI HQC DA NANG TRUtiNG DA1 HQC BACH KHOA LONG HOA XA HOI CHU NGHIA VIVI' NAM DO lap - Tir - s6: 26 os" IQD-DHBK Da Nang, 04 thangAZ-nam 2018 QUYET DINH Nre viec giao de tai va troth nhiOn cua ngtroi hurting clan Juan van thac si HIEU TRU'ONG TRUtiNG DAI HOC BACH KHOA Can cu Nghi dinh so 32/CP 04 thang nam 1994 dm Chinh phu ve viec lap Dai hoc Da Nang; Can cir Thong tu so 08/2014/TT-BGDDT 20 thang nam 2014 dm BO throng BO Gido dvc va Dao tao ve viec ban hanh Quy che to chirc va hoat dOng cua dai hoc yang va cac co sec gido clvc dai hoc vien; Quyet dinh so 6950/QD-DHDN 01 thang 12 nam 2014 cua Giam dtk Dai hoc Da Nang ye viec ban hanh Quy dinh nhiem vu, quyen han cua Dai hoc Da Nang, cac co s6 gido chic dai hoc vien va cac don vi tivc thuOc; Can cir Thong tu so 15/2014/TT-BGD&DT 15 thang nam 2014 dm BO tnarn4 BO Giao chic va Dao tao ye NT* ban hanh Quy the Dao tao trinh dO Thac si; Quyet dinh so 598/QD-DHBK 27/12/2016 cila Hieu truang Tnremg Dai hoc Bach khoa ye viec ban hanh Quy dinh dao tao trinh dO thac si; Can cir Quyet dinh so 1888/DHBK-DT 11/9/2017 dm Hieu tnr&ng Truong Dai hoc Bach khoa ye viec lap cac lap cao hoc va cong nhan hoc vien khOa 35; Can cir Ti trinh so 151/TLTD 26/11/2018 cila khoa Xay clung Thily lgi Thily dien ye NT* Quyet dinh giao de tai va ngued huang dan Juan van that si cho hoc vien cao hoc chuyen nganh Ky thuat xay dung cong trinh they; Xet de nghi cua Truemg PhOng Dao tao, QUYET DINH Dieu Giao cho hoc vien cao hoc Nguyen TAn TM, 16p K35.CTT.QNg, chuyel nganh Ky thuat xay dung cong trinh thity, that hien de tai Juan van "Sir dung du lieu mina ve tinh du bcio &mg chat' lu cho tram Dang Tam tren song Gianh.", clued su hiremg Can cila PGS TS Nguyin Chi Gong, Triter/1g Dai hoc Bach khoa - Doi hoc Da Nang Dieu HQC vien cao h9c va ngued huang d'an co ten a Dieu duoc huang cap; quyen lai va thtrc hien nhiem vu theo dfing quy the dao tao thac si hien hanh cila 130 Giao dvc va Dao tao, quy dinh dao tao thac si cua Tnremg Dai hoc Bach khoa Dieu Cac ong/ba Tnremg ph6ng TO chirc — Hanh chinh, Truerng pheing Dao tao, Truomg phong Ke hoach — Tai chinh, Truang khoa Xay clung Thily lgi Thiiy dien, nguai huang dan Juan van va hoc vien ce, ten o Dieu can cir Quyet dinh thi hanh./ It U TRIXONG U TRUbNG Nai nh(in: - Nhu di&I 3; - Lau: VT, Phong DT D~I HOC DA NANG TRUONG D~I HQC BAcH KHOA CONG HOA xA HOI CHiT NGHiA VIE:T NAM DQcI~p - TV - Hanh phuc A ? BIEN BAN HQP H(H BONG BANH GIA LU~N VAN TH~C Sy J Ngay f thang nam 2019, Hoi d6ng diroc I~p theo Quyet dinh s6 cua Hieu tnrong Truong Dai h9C Bach khoa, g6rn cac vien: HQ vA TEN TT CUONG vr TRONG HOI DONG TS.Hmlng NgQc Tuan Chu tich Hl}!fi ~l}l Ê tiuonq:::> qU9 ~A A'§Wl}AqU!l ~A ~nw n~H -DPfiunp t;lsn?u SYdI qU!q gw mp ~qJ uuq fiu-Dqu W~!P ::>.6nqu nn fiu.nqu Ql w~I u¥::>Al}Ufiu.onq;) tiuonq:::> '£ , (d1}qd'fiu.onqd ~){ l~!I !-9W Iq::>l}!'il::>1}l Al}UfiUOll) U~!q ::>ilql::>1)ql qJtP d1}qd 'ilu.onqd l}l gw 'd1}qd fiu.onqd Ql w~I !l}qd up l}!fi ::>1}l :dl}qd fiu.onqd u¥qd?A 'z ·z 'fiugs ::>ilAnnI !-9A!9P W-9S m o1}qilp ::>l}lfiug::>fiUOll U1}AA1)ql qU!q gw J1}::>mp 'ilunp fiUt) fiu~u l}Ip{ ~A Qll !UA q::>Jlu'§qd ?P U1-9s m ol}q ilp fiUOll U~A At;ltil l{U!q gw fiunp filiI) ~A n.t)~ u~!qfiu gs 19U1fiuns gq U'§;) :rup u~!qfiu u~nb fiu9l u¥qd 'I \ ;/ \ -s :('1') 2.1 w'!I UW;)~p U~A ~ 19s n~!ql ~u.uqN 'n.t)::> u~!qfiu ~1)::>l}nb l~){ fiUl)q::>Ul~!){ qu1}s os ~P , , , 6w 'YYON m o1}q ilp unw O~A n¥P lis o~ !-9A SffiIfl A~q 3HS-t[)IIW/WVN-tDIIW nqu ::>l}Ip{U~A At;lql qU!q gw ~1}::>!-9A fiW;?l IIw qu1}s os o1}q ilp ~A 'iluilp A'ĐXq::>Jlu'Đqd uƠ~ mp u~!qfiu u.oq 1)P AWP?p U~!qu Anl 'Ul AVXlnI Dr 9~ !Ip{ l¥ql u9l ::>1}::> up !9l ?q::>u~q w¥qu Ul-9S m o1}qilp ~1}lfiug::> fiuO.ll u29 ~,nql O~A'ilunp fiuI) J~!A oq~ lis oJ Ull?I q::>Jnnq U!l fiugql ~I n.t)~ u~!qfiu l}nb l?)l :!t:l ~p tH);) ~ug.l (}W ~lL9.nq ,!A u~!l ;).itql~uitp ~u~ ';)oq EOlpf E!q~U ~ ~A -f' 'd~!l nI)J u~!qfiu J.6np u'§::>l}nb l~){ m;_l~::>1}xqUJq::>9P ~A ~q::>uuq uQ~ ru):) u~!qfiu mp Joq ~oq){ qun u~u SffiIfl AUq (t[HS-t[)IIW ~A WYN-t[)lIW) IIt[)lIW nqu ::>1}Ip{ quIq gw !-9A d~I J9P 'iluI)q::>W~!){ J.6np ~nq::> ~w ul}H l~qN-VXYf uunb 0::>~ A,§I::>.6npqup ~A unUl n~H -DPU~ll ' , SYdI qu!q gw fiunp l)s Iq~ !~l ~P mp l}nb l~){ ::>1}Ip{ l~W '!~l U~!ql fiugq::> fiuQqd l?A o1}q ilp ::>1}l " , 'ilug::>fiuO.Il ~I l~qu O~::>A~::>up 9P ~A ::>1}xqUJq~ qUJl qutp fiu~Ip{ ~ql ~nq0 I OZ l?A ~ IOZ Dr U~Jl !nq oqJ fiuI)qJ W?!){ !-9w Iq~ limb l?){ U~!qu Anl 'qu~Q fiugs nnI uq JilA nlp{ oq::> 01 gu fiu.nqu ?q::>uuq w¥qu w-9s Dr 01}Qilp ::>1}lfiug::>oqJ dl)!fi fiUOll u~nb ::>oq~OIp{ liS 0::>l?A up fiugql 'ilu.nqu l?I A,§G 'llIN-dnWSO qup ~A ~nUl fiu9ql ~q ~ O~A.nwp n~H 9s o~ql ::>l}XqUJq::>9P ol}Q Ull}P ::>oquoIp{ liS oJ 9::>~Inuqu fiu¥Q !9P fiu.o.fil op ::>ilqlDr qU!1Jfiu.6nI nnI l?Afiuqdgw m qUIP fiu.6nI nnI A'§ql oq~ fiu!p l}nb l~)l 'ou~ 1}q){~I £8'0 lUP pS~N gs Iq::>A'§ql oq::>qUIq::>n~!q l}nb 19.)l '(l{UU ",J " ~H qun u~Q utp U~.ll WUll Z ~A qUIH fiul}nb qun u~Q utp U~Jl UlUll 9) op WUll ~1)::>op n~!I 9s ::>1}::> liS 0::>U~.ll w~l fiu~G UlU.llU?P quuQ fiugs u1)::>Dr Al}q::>fiuQP o1}Qilp 'U1}Olqun ?P SVdI qu!l ~A nnw n~H up m d.6q qJJl Dr qJJl u'§qd fiu9ql ~q 2junp fiUl) !~l ~P uI)~ ::>oquoIp{ l}nb l~)l , , , I ~ \." J " I ( • ".J :!'!l ~p E!l;) ;)oq EOlpf \lnb l~lf ~A -£ Y ki~n k~t lu,n (rmrc d9 dap ling yeu du d6i voi lu~n van thac si): K€t qua nghien ctru cua dS tai vS co ban dap ling yeu du d6i voi Iu~n van Thac si chuyen nganh Ky thuat xdy dung cong trinh thuy Y KIEN BE NGHJ (Ghi ro dJ nghi cho hay khong cho hoc vien bao v¢ ludn van trutrc Ho! tl6ng chdm ludn van Thac sf) DS nghi cho HQc vien diroc bao v~ k€t qua Iu~n van tnroc H9i d6ng cham luan van Thac si fJaNgng, ngay22thimg8 xotror TS nam2019 pHAN BIEN DAI HOC DA NANG TRlfO'NG HQC BAcH KHOA D~i C(>NG HOA XA H(>I CHU NGHiA VI-':;TNAM DQc I~p - Tl! - H~nh phuc NHAN XET LuAN VAN TOT NGHIEP (Danh cho nguoi phan bien) H9 va ten ngiroi nhan xet: Vo Ngoc Duong H9C h'am: J SlH9C V!:Tien Chuyen nganh: Tinhoc Thuy loi Co quan cong tac: Khoa Xay dung Thuy loi - Thuy dien, tnrong Dai hoc Bach khoa - Dai hoc DaN~ng H9 va ten hoc vien cao hoc: Nguyen TeinTai Khoa: K35 Chuyen nganh: Ky thuat Xay dung Cong trinh Thuy Ten d~ tai luan van: Sir dung dfr li~u mira v~ tinh dir bao dong chay Iii cho tram D6ng Tam tren song Gianh y KIEN NH~N XET (Nhdn xet chung (niu co)) · • •••••••••••••••••••••••• • ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• I ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• I •••••••••••••••••••••••••••••••••••• 1- V~ If chon d~ tai: Luan van diroc lua chon xu~t phat til tinh hinh thuc tiSn veind~ mo phong dong chay lfi hru Vl!C song Gianh Day la mQt nhtrng hru Vl!Cco dien tich IOn va anh huang sdu rong d~n SlJ phat trien kinh tS xii hQi cua dia phuong Tuy nhien, Sl! hl;lnchS v~ dfr li~u nghien clm, cho nen vi~c nghien clm tinh hinh thuy van lUll VlJCciing nhu kha nang xueit hi~n cac IOl;lihinh thien tai lien quan la kha kho khan Tren co sa h9C vien da: d~ xueit d~ tai Sir d\lng dfr li~u mua v~ tinh dl! bao dong chay Iii cho trl;lmD6ng Tam tren song Gianh 2- V~ phU'O'og phap nghien CUll, dQ tin c~y clla cae sa li~ll: - Sir d\lng s6 li~u hi~n co dQtin cay cao; , , _A dung cac phuong phap tir cac nghien Clm truac day tren the gwl _ C~p ~h~t phuong phap va hi~u chinh cho phu hqp vai tinh hinh Vi~t Nam · , 3- V~ k~t qua khoa hoc cua d~ ta]: - Giai quyet biroc d~u rnuc tieu d€ ra; Xay dung duoc md hinh va phirong thirc trich xuat rmra v~ tinh dung cho tinh toan dong chay a hru VIJC song Gianh; - K~t qua rnd hinh han ch~, dn 1;' luan r5 v€ each thtrc hieu chinh va kiem dinh rno hinh nhtr lu?n van d~ cap 4- V~ Y nghia khoa hoc, ung dung thuc ti~n va hU'Ong010- rQng ciia d~ tai: - Huang ti~p c?n t6t, giai quyet duoc rnuc tieu d?t ra; - C~n phat trien va tang d9 tin cay d6i voi cac bai toan thuc t~ 5- Nhfrng thi~u sot & v~n d~ dn 1:101 ro (neu co): - C~n chu thich a cac ban bieu va hinh anh su dung luan van Y ki~n k~t lu~n (mire d9 dap trng yeu du d6i vai lu?n van th~c sI): Lu?n van cO'ban dap ling yeu du cua rn9t lu?n van th~c sI Y KIEN (Ghi ro f)~ nghi eM nghi cho hay kh6ng DE NGHJ cho h9c vien bao v¢ /wjn WIn truac H

Ngày đăng: 14/07/2020, 14:48

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Hoàng Thái Bình, Trần Ngọc Anh, Đặng Đình Khá (2010), Ứng dụng mô hình MIKE FLOOD tính ngập lụt hệ thông sông Nhật Lệ tỉnh Quảng Bình. Tạp chí Khoa học ĐHQGNH, Khoa học tự nhiên và Công nghệ 26, số 3S(2010), p285- 294 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ứng dụng mô hình MIKE FLOOD tính ngập lụt hệ thông sông Nhật Lệ tỉnh Quảng Bình
Tác giả: Hoàng Thái Bình, Trần Ngọc Anh, Đặng Đình Khá (2010), Ứng dụng mô hình MIKE FLOOD tính ngập lụt hệ thông sông Nhật Lệ tỉnh Quảng Bình. Tạp chí Khoa học ĐHQGNH, Khoa học tự nhiên và Công nghệ 26, số 3S
Năm: 2010
[2] Ngô Hải Dương (2016), Bản đồ ngập lụt tỉnh Quảng Bình vùng hạ du sông Gianh và sông Nhật Lệ (Mô phỏng theo trận lũ tháng 10/2016), Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Quảng Bình Sách, tạp chí
Tiêu đề: Bản đồ ngập lụt tỉnh Quảng Bình vùng hạ du sông Gianh và sông Nhật Lệ (Mô phỏng theo trận lũ tháng 10/2016)
Tác giả: Ngô Hải Dương
Năm: 2016
[3] Huỳnh Tấn Hoàng (2017), Ứng dụng mô hình IFAS dự báo lũ cho hồ Phú Ninh, tỉnh Quảng Nam, Luận văn thạc sĩ, ĐHĐN Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ứng dụng mô hình IFAS dự báo lũ cho hồ Phú Ninh, tỉnh Quảng Nam
Tác giả: Huỳnh Tấn Hoàng
Năm: 2017
[6] Lê Văn Quế (2017), So sánh lựa chọn mô hình thích hợp để mô phỏng chế độ thủy văn lưu vực sông Vu Gia-Thu Bồn, Luận văn thạc sĩ, ĐHĐN Sách, tạp chí
Tiêu đề: So sánh lựa chọn mô hình thích hợp để mô phỏng chế độ thủy văn lưu vực sông Vu Gia-Thu Bồn
Tác giả: Lê Văn Quế
Năm: 2017
[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, Tạp chí Khoa học: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Khai thác sử dụng số liệu mưa vệ tinh trong dự báo lũ lưu vực sông Mê Kông
Tác giả: Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Quốc Anh
Năm: 2015
[8] Phạm Công Thành et al (2018). Ứng dựng dữ liệu mưa vệ tinh GSMap-NRT trong mô phỏng và điều tiết lũ cho hồ Định Bình. Hội nghị Cơ học thủy khí toàn quốc lần thứ 21.TIẾNG ANH Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ứng dựng dữ liệu mưa vệ tinh GSMap-NRT trong mô phỏng và điều tiết lũ cho hồ Định Bình
Tác giả: Phạm Công Thành et al
Năm: 2018
[17] Hong S.-Y, Pan H.-L. (1998), “Convective trigger function for a mass-flux cumulus parameterization scheme”, Mon. Wea. Rev. Vol.(126), pp. 2599- 2620 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Convective trigger function for a mass-flux cumulus parameterization scheme
Tác giả: Hong S.-Y, Pan H.-L
Năm: 1998
[24] ICHARM Public Works Research Institute – Japan (2014), IFAS ver.2.0 technical manual. International Centre for Water Hazard and Risk Management Sách, tạp chí
Tiêu đề: IFAS ver.2.0 technical manual
Tác giả: ICHARM Public Works Research Institute – Japan
Năm: 2014
[34] Refsgaard, J. C. (1996). Terminology, modelling protocol and classification of hydrological model codes. In Distributed hydrological modelling (pp. 17–39).Springer Sách, tạp chí
Tiêu đề: Distributed hydrological modelling
Tác giả: Refsgaard, J. C
Năm: 1996
[35] Refsgaard, J. C. (1997). Parameterisation, calibration and validation of distributed hydrological models. Journal of Hydrology, 198(1-4), 69–97 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Hydrology, 198
Tác giả: Refsgaard, J. C
Năm: 1997
[36] Refsgaard, J. C., & Knudsen, J. (1996). Operational Validation and Intercomparison of Different Types of Hydrological Models. Water Resources Research, 32(7), 2189–2202 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Water Resources Research, 32
Tác giả: Refsgaard, J. C., & Knudsen, J
Năm: 1996
[37] Refshaard, J. C., Storm, B., & Singh, V. P. (1995). MIKE SHE. Computer Models of Watershed Hydrology., 809–846 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Computer Models of Watershed Hydrology
Tác giả: Refshaard, J. C., Storm, B., & Singh, V. P
Năm: 1995
[43] Cunderlik, J. (2003). Hydrologic model selection for the CFCAS project: Assessment of Water Resources Risk and Vulnerability to Changing Climatic Conditions. Department of Civil and Environmental Engineering, The University of Western Ontario Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hydrologic model selection for the CFCAS project: "Assessment of Water Resources Risk and Vulnerability to Changing Climatic Conditions
Tác giả: Cunderlik, J
Năm: 2003
[4] Nguyễn Đức Lý, Ngô Hải Dương, Nguyễn Đại (2013), Khí hậu và Thủy văn tỉnh Quảng Bình, Nhà Xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội Khác
[9] Arkin, P.A. and Meisner, B.N. (1987): The Relationship between Large Scale Convective Rainfall and Cold Cloud over the Western Hemisphere during 1982- 84 Khác
[10] Adler, R. F. and A.J. Negri, 1988: A satellite infrared technique to estimate tropical convective and stratiform rainfall Khác
[11] Ba, M. B. and A. Gruber, 2001: GOES mutli-spectral rainfall algorithm (GMSRA) Khác
[12] Bellerby, T., M. Todd, D. Kniveton, and C. Kidd, 2000: Rainfall estimation from a combination of TRMM precipitation Radar and GOES mutli-spectral satellite imagery through the use of an artifical neural network Khác
[13] Bellerby, T., 2004: A feature-based approach to satellite precipitation monitoring using geostationaru IR imagery Khác
[14] Bellerby, T., Hsu, K. and Sorooshian, S. (2009). LMODEL: A satellite precipitation algorithm using cloud development modeling and model updating Khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w