Tạp chí Khí tượng thủy văn: Số 720/2020 trình bày các nội dung chính sau: Xây dựng chương trình khai thác và hiển thị số liệu định vị sét kết hợp số liệu thám không vô tuyến tại Phòng dự báo Đài khí tượng thủy văn khu vực Nam Bộ, Nghiên cứu ứng dụng công cụ khai thác sản phẩm của hệ thống định hướng cảnh báo lũ quét của Ủy hội sông Mê Công quốc tế, ứng dụng viễn thám và GIS theo dõi quá trình đô thị hóa tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 1989–2019,... Mời các bạn cùng tham khảo để nắm nội dung chi tiết.
TẠp CHÍ KHÍ TƯỢNg THỦY VĂN SỐ 720 - 12/2020 MỤC LỤC báo khoa học Q TổNg bIêN Tập TS bạch Quang Dũng Thư ký - biên tập TS Đồn Quang Trí Trị phát hành Đặng Quốc Khánh GS TS Trần Hồng Thái GS TS Trần Thục GS TS Mai Trọng Nhuận GS TS Phan Văn Tân GS TS Nguyễn Kỳ Phùng GS TS Phan Đình Tuấn GS TS Nguyễn Kim lợi PGS TS Nguyễn Thanh Sơn PGS TS Nguyễn Văn Thắng 10 PGS TS Dương Văn Khảm 11 PGS TS Dương Hồng Sơn 12 TS Hoàng Đức Cường 13 TS Bạch Quang Dũng 14 TS Đoàn Quang Trí 15 PGS TS Mai Văn Khiêm 16 PGS TS Nguyễn Bá Thủy 17 TS Tống Ngọc Thanh 18 TS Đinh Thái Hưng 19 TS Võ Văn Hòa 20 TS Nguyễn Đắc Đồng 21 GS TS Kazuo Saito 22 GS TS Jun Matsumoto 23 GS TS Jaecheol Nam 24 TS Keunyong Song 25 TS Lars Robert Hole 26 TS Sooyoul Kim giấy phép xuất Số: 225/GP-BTTTT - Bộ Thông tin Truyền thơng cấp ngày 08/6/2015 Tịa soạn Số Pháo Đài Láng, Đống Đa, Hà Nội Điện thoại: 04.39364963; Fax: 04.39362711 Email: tapchikttv@yahoo.com Chế In tại: Công ty TNHH Mỹ thuật Thiên Hà ĐT: 04.3990.3769 - 0912.565.222 Ảnh bìa: Trạm Quan trắc Khí tượng bề mặt Phú Quốc Giá bán: 25.000 đồng Lê Đình Quyết, Lê Thị Nguyên Thảo, Vũ Diệu Hồng: Xây dựng chương trình khai thác hiển thị số liệu định vị sét kết hợp số liệu thám khơng vơ tuyến Phịng dự báo Đài khí tượng thủy văn khu vực Nam Bộ 10 Trần Tuyết Mai, Đoàn Văn Hải, Trịnh Thu phương: Nghiên cứu ứng dụng công cụ khai thác sản phẩm hệ thống định hướng cảnh báo lũ quét Ủy hội sông Mê Công quốc tế (MRCFFGS) phục vụ xác định vùng nguy lũ quét 23 Trương Thị Thanh Thủy, Vũ Văn Thăng, Nguyễn Hữu Quyền, Nguyễn Trọng Hiệu, Trần Duy Hiền, Lại Hồng Thanh: Xây dựng đồ phân bố cấp độ tác động biến đổi khí hậu đến quy hoạch, thăm dị, khai thác, chế biến sử dụng khoáng sản chủ yếu Việt Nam 32 Hoàng Hải Sơn, Nguyễn Xuân Anh, phạm Xuân Thành, Nguyễn Văn Hiệp: Nghiên cứu cảnh báo sét nguồn số liệu tổng hợp, thử nghiệm cho khu vực Gia Lâm, Thành phố Hà Nội 49 Lâm Văn Hạo, Lê Thị pha Mi: Ứng dụng viễn thám GIS theo dõi q trình thị hóa thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 1989–2019 61 Trần Tuấn Hồng, phạm Ánh bình, Nguyễn phương Đơng, Hồ Cơng Toàn, Nguyễn Thảo Hiền, Châu Thanh Hải: Đánh giá thay đổi lưu lượng hồ Dầu Tiếng theo kịch biến đổi khí hậu 78 Lê Ánh Ngọc, phạm Đức Ân, phạm Thanh Long, Nguyễn Thị Liễu, Đoàn Quang Trí: Phát thải khí nhà kính tiểu lĩnh vực trồng trọt chăn nuôi tỉnh Quảng Nam giai đoạn 2010–2018 87 Tổng kết tình hình khí tượng thủy văn Bản tin Dự báo Tình hình Khí tượng, Thủy văn tháng 12 năm 2020 Bài báo khoa học Xây dựng chương trình khai thác hiển thị số liệu định vị sét kết hợp số liệu thám không vơ tuyến Phịng dự báo Đài khí tượng thủy văn khu vực Nam Bộ Lê Đình Quyết1*, Lê Thị Nguyên Thảo1, Vũ Diệu Hồng1 Đài KTTV KV Nam Bộ; quyet.le74@gmail.com; youko4996@gmail.com; vudieuhong15@gmail.com * Tác giả liên hệ: quyet.le74@gmail.com; tel: 84–982238137 Ban Biên tập nhận bài: 13/09/2020; Ngày phản biện xong: 27/10/2020; Ngày đăng: 25/12/2020 Tóm tắt: Xu ứng dụng tin học hóa tự động hóa ứng dụng mạnh mẽ ngành khí tượng thủy văn Các chương trình xử lý, khai thác, hiển thị liệu tảng GIS phát triển mạnh ngày hoàn thiện Đồng thời kết hợp nhiều nguồn liệu khác cách tự động hóa, thay công đoạn thủ công truyền thống, dự báo viên dành nhiều thời gian cho công tác phân tích dự báo nghiệp vụ hiệu Bài báo trình bày phương pháp sử dụng ngơn ngữ lập trình Visual Studio 2019 để xây dựng chương trình tự động kết nối với nguồn số liệu sét bán tự động thu nhận số liệu thám không vô tuyến tự động giải mã số liệu kết nối sở liệu GIS với định dạng shp, xây dựng modul thu nhận số liệu thám không vơ tuyến (TKVT) TP Hồ Chí Minh; modul thu nhận số liệu định vị sét từ thiết bi TD–350 hãng Nexstorm; modul hiển thị số đặc trưng CAPE, CIN, SI, LI, SWEAT số liệu TKVT; modul hiển thị tự động tảng GIS số liệu định vị sét theo lớp đồ trực quan đến cấp quận/huyện cho TP Hồ Chí Minh khu vực lân cận Với mục tiêu khai thác số liệu từ thiết bị định vị sét Nexstorm kết hợp số liệu thám không vô tuyến, nghiên cứu xây dựng công cụ kết nối hai nguồn số phục vụ dụ báo viên, với nguồn số liệu sét hiển thị chi tiết đến cấp quận/huyện, xã/phường Từ khóa: Ứng dụng GIS; Cảnh báo sét cho TP Hồ Chí Minh khu vực lân cận; Các số đặc trưng CAPE, CIN, SI, LI, SWEAT số liệu TKVT Mở đầu Đã có nhiều nghiên cứu giới thiết bị đo sét, hệ thống cảnh báo sét, kèm theo phần mềm hiển thị, cơng cụ tính tốn nhằm xác định vùng tập trung có sét thời gian xảy để thông tin kịp thời đến người dân Tại Phần Lan hệ thống cảnh báo sét hoàn hảo, người ta lắp đặt nhiều thiết bị cảm biến đo sét hãng Vaisala Newer modems–LS7001 7002, cảm biến sét toàn TLS, cảm biến GLD 360, FMI, thiết bị định vị quang học từ không gian, nên kịp thời phát nhiều trường hợp sét xảy ra,đưa cảnh báo sớm Tại Singapore, tiêu chuẩn hệ thống cảnh báo sét dựa trạm khí tượng NEA Hệ thống cung cấp cảnh báo sét xác đáng tin cậy mà không bị gián đoạn Đây hệ thống công nhận Cơ quan xây dựng (BCA) độ tin cậy cao Hệ thống sử dụng 200 trường viện phủ Hệ thống cảnh báo sét thường sử dụng cho khu vườn, khu liên hợp thể thao, sân chơi, công trường Chẳng hạn thiết bị EN50536 có bán kính hoạt động khoảng 50km có khả phát sét âm (khi điện tích trái dấu gặp đám mây với mặt đất) sét dương Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 http://tapchikttv.vn/ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 (khi điện tích trái dấu gặp đám mây với đám mây) Công ty Flancơlin Pháp chế tạo thành công hệ thống thiết bị cảnh báo sét Hệ thống thiết bị đưa cảnh báo trước xuất sét, phạm vi dự báo xác từ 1–3 km Hệ thống cảnh báo sét dùng máy cảm biến có độ nhạy cảm đặc biệt để thăm dò quang điện từ sét phát sinh hệ thống định vị sét quốc gia Mỹ với 130 trạm với cảm biến IMPACT (improved accuracy through combined Technology) Bộ cảm biến IMPACT sử dụng anten từ, anten điện cảm ứng với tần số thấp tia sét Sử dụng kỹ thuật định vị từ MDF (magnetic direction finding) thời gian tới TOA (time of arrival) Tín hiệu thu biểu diễn theo thời gian biến đổi trường dòng sét gây nên Với cơng cụ phân tích dạng sóng tìm điểm thời gian mà dịng đạt cực đại, tính xác góc tới tia sét Tín hiệu truyền theo vệ tinh từ cảm biến đến xử lý trung tâm Ở xử lý trung tâm tổng hợp số liệu xác định vị trí phóng điện sau 20–30 giây Kết cho thấy hệ thống định vị xác phóng điện tới 500 m hay xa Ngồi thơng tin vị trí cịn có thơng số sét khác biên độ, mật độ sét Tại Việt Nam, Viện Vật lý Địa cầu năm 2003 nghiên cứu lắp đặt mạng trạm định vị phóng điện sét gồm trạm Thiết bị dựa công nghệ thời gian tới định hướng từ trường để xác định vị trị sét đánh xuống đất Trên sở kết hợp với nguồn số liệu khác, tác giả xây dựng đồ mật độ sét theo mạng lưới trạm định vị sét, phân vùng mật độ sét Mới khu vực sân golf sân bay Tân Sơn Nhất trang bị thiết bị đo sét, với khả xác định sét xảy thơng qua cảm biến đo điện trường, với phạm vi không gian bán kính 32 km Khi điện trường đạt ngưỡng cảnh báo, thiết bị kích hoạt cịi hú để người gần nhanh chóng tìm nơi trú, tránh Năm 2017 tỉnh Đồng Tháp với Đề án “Mua sắm, lắp đặt máy thiết bị kết nối trạm cảnh báo dông, sét trạm tự ghi mực nước phương pháp không dây” dự án “Đề án Phòng, chống sét đánh địa bàn tỉnh Đồng Tháp đến năm 2020’’, tỉnh đầu tư lắp đặt 08 trạm báo sét, mục tiêu báo động nhanh cho bà làm ngồi đồng ruộng có sét xảy Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ thực nhiệm vụ theo dõi phát hiện tượng thời tiết nguy hiểm cảnh báo tượng dông, tố, lốc, mưa đá, sét Nguồn số liệu sử dụng nguồn số liệu trạm KTTV bề mặt, vệ tinh, đa thời tiết Nhà Bè, thám không vô tuyến Tuy nhiên công cụ để kết hợp nguồn số liệu thám không vô tuyến thiết bị cảm biến sét chưa có Thời gian vừa qua Ủy ban nhân dân thành phố Hồ Chí Minh đầu tư thiết bị TD–350 hãng Nexstorm để ghi nhận số liệu định vị sét giao Đài KTTV khu vực Nam Bộ quản lý, vận hành, khai thác liệu, nhu cầu cần có công cụ sử dụng số liệu từ thiết bị định vị sét Nexstorm kết hợp số liệu thám không vô tuyến cảnh báo sét cho thành phố Hồ Chí Minh số tỉnh lân cận Phương pháp nghiên cứu 2.1 Giới thiệu khu vực nghiên cứu Thành phố Hồ Chí Minh có toạ độ 10°10’ – 10°38’ Bắc 106°22’ – 106°54’ Đông, Nằm vùng chuyển tiếp miền Đông Nam Bộ đồng sông Cửu Long, với diện tích 2.095,239 km² Nằm vùng nhiệt đới gió mùa cận xích đạo, nhiệt độ cao năm có hai mùa mưa–khơ rõ ràng Mùa mưa từ tháng đến tháng 11, mùa khô từ tháng 12 đến tháng năm sau Lượng xạ dồi dào, trung bình khoảng 140 kcal/cm2/năm Số nắng trung bình/tháng 160–270 Nhiệt độ khơng khí trung bình 27oC Nhiệt độ cao tuyệt đối 40oC, nhiệt độ thấp tuyệt đối 13,8oC Lượng mưa cao, bình quân/năm 1.949 mm Năm cao 2.718 mm (1908) năm nhỏ 1.392 mm (1958) Số ngày mưa trung bình/năm 159 ngày Khoảng 90% lượng mưa hàng năm tập trung vào tháng mùa mưa từ tháng đến tháng 11 Ðộ ẩm tương đối khơng khí bình qn/năm 79,5%; bình quân mùa mưa 80% trị số cao tuyệt đối tới 100%; bình qn mùa khơ 74,5% mức thấp tuyệt đối xuống tới 20% Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 Về gió, chịu ảnh hưởng hai hướng gió chủ yếu gió mùa Tây–Tây Nam Bắc–Ðơng Bắc Gió Tây–Tây Nam từ Ấn Ðộ Dương thổi vào mùa mưa Gió Bắc–Ðơng Bắc từ biển Đơng thổi vào mùa khô, khoảng từ tháng 11 đến tháng Ngồi có gió tín phong, hướng Nam–Ðơng Nam, khoảng từ tháng đến tháng Trong trình phát triển hội nhập, thành phố Hồ Chí Minh ln khẳng định vai trò trung tâm kinh tế, tài chính, thương mại, dịch vụ nước; hạt nhân vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, ba vùng kinh tế trọng điểm lớn nước vùng động lực cho công phát triển kinh tế–xã hội địa bàn Nam Bộ nước theo chiến lược cơng nghiệp hố, đại hố Vì vậy, nhu cầu cảnh báo dự báo phục vụ kinh tế–xã hội, an ninh–quốc phòng lớn Hình Bản đồ hành TP Hồ Chí Minh 2.2 Xây dựng chương trình thu nhập liệu Với mục tiêu khai thác số liệu từ thiết bị định vị sét Nexstorm kết hợp số liệu thám không vô tuyến xây dựng công cụ kết nối hai nguồn số phục vụ dụ báo viên, với nguồn số liệu sét hiển thị chi tiết đến cấp quận/huyện, xã/phường, nghiên cứu sử dụng phương pháp sau: – Sử dụng ngôn ngữ lập trình Visual Studio 2019 để xây dựng chương trình tự động kết nối với nguồn số liệu sét bán tự động thu nhận số liệu thám không vô tuyến tự động giải mã số liệu kết nối sở liệu GIS với định dạng shp – Số liệu thám khơng vơ tuyến sau tính toán, lựa chọn, thu nhận giải mã số đặc trưng CAPE, CIN, SI, LI, SWEAT Sau số so sánh với số chuẩn thống kê năm gần đây, chương trình thống kê, tính tốn hiển thị giá trị chênh lệch dễ dàng cho dự báo viên khai thác trực tiếp mà thực nhiều thao tác Nguồn số liệu sét sau tự động thu nhận, giải mã hiển thị tự động chương trình, nguồn số liệu biểu diễn chạy hiển thị theo thời gian GIS Chương trình có cơng cụ phóng to, thu nhỏ, hiển thị ranh giới cấp tỉnh, quận/huyện hoặcđịa danh hiển thị chuyển động (loop) theo thời gian Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 Hình Sơ đồ khối chương trình cơng cụ khai thác hiển thị số liệu định vị sét kết hợp số liệu thám không vô tuyến 2.3 Thu thập liệu Để tạo sở liệu, chương trình thu thập liệu hàng ngày trạm thám không vô tuyến TP Hồ Chí Minh với mã trạm 48900, với tần suất ngày lần Nguồn số liệu từ thiết bị định vị sét Nexstorm với tần suất cập nhật phút/ lần Cuối nguồn số liệu GIS địa danh gianh giới đến cấp quận huyện Kết nghiên cứu 3.1 Các hoạt động kỹ thuật để xây dưng chương trình 3.1.1 Các nguồn liệu đầu vào Đầu vào liệu chương trình gồm loại: tham số đặc trưng chuẩn hóa năm gần đây; số liệu thám không vô tuyến cập nhật theo ca quan trắc (ngày lần); số liệu định vị sét cập nhật phút/ lần Số liệu thám không vô tuyến sau kết thúc ca quan trắc, mã hóa theo mã điện FM–35 TEMP theo chuẩn WMO truyền tải đến đơn vị khai thác, chương trình cần kết nối đến nơi lưu trữ mã điện chuẩn hóa Từ liệu tính tốn theo số đặc trưng thám không vô tuyến như: CAPE, CIN, SI, LI, SWEAT Hình Số liệu thám không vô tuyến sau quan trắc mã hóa theo FM–35 TEMP Thiết bị Số liệu định vị sét thu thập từ thiết bị LD–350 Nexstorm Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 Hình Sơ đồ mơ thiết bị LD–350 Nexstorm Dữ liệu thu nhận thiết bị LD–350 lưu máy chuyên dụng chương trình tự động tải phục vụ khai thác 3.1.2 Xây dựng modul kết nối liệu Modul nhập tham số đặc trưng chuẩn hóa năm gần phục vụ tính tốn so sánh với số liệu thám không vô tuyến cập nhật hàng ngày Modul kết nối thu nhận số liêu thám không vô tuyến thiết lập bán tự động, sau kích hoạt kết nối đến máy chủ lưu trữ lựa chọn ngày gần để tải lưu thư mục máy khai thác Hình Modul nhập tham số đặc trung modul tải liệu thám không vô tuyến Modul kết nối thu nhận số liêu định vị sét thiết lập tự động, sau chương trình kích hoạt lưu thư mục máy khai thác Với cách làm truyền thống sử dụng phân tích số đòi hỏi dự báo viên phải thực thao tác tải tay với nhiều bước như: nhập đường link máy chủ, nhập tên đăng nhập, nhập mật khẩu, lựa chọn tập liệu, tải máy tính lưu trữ, sử dụng chương trình trung gian RAOB để hiển thị Sau sử dụng modul rõ ràng thao tác bước, click chọn tải liệu TKVT hiển thị theo thời gian, giảm nhiều bước trung gian Bên cạnh đó, chương trình tính tốn sẵn Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 chênh lệch với tham số chuẩn, dễ dàng cho dự báo viên biết độ lớn ca số liệu tăng cao ngược lại 3.2 Xây dưng phương trình dự báo sét từ số liệu TKVT Nghiên cứu thử nghiệm phương pháp tham số dự báo sét hàm phân lớp, sử dụng tổ hợp đặc trưng từ nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương, nhiệt độ vị, nhiệt độ vị tương đương, độ ẩm tương đối mực TKVT với số SI, LI, KI, CAPE để tìm phương trình tổng hợp dự báo cho số: Đưa nguồn số liệu TKVT kết hợp chương trình xây dựng phương trình để tìm phương trình dự báo sau: Y=0.00099*CAPE–0.00148*CIN–0.20604*SI–0.02568*LI–0.0029*SWEAT–0.25634 (1) 3.3 Kết ứng dụng chương trình Sau liệu tải đầy đủ chương trình có modul hiển thị kết số liệu thám khơng vơ tuyến tính tốn so sánh với tham số chuẩn, với kết dễ dàng cho dự báo viên khái quát dấu hiệu đặc trưng nguy xảy sét khu vực Hình Kết số liệu thám khơng vơ tuyến hàng ngày tính tốn so sánh với tham số chuẩn (cột thời gian, cột tham số chọn, cột 3: tham số chuẩn, cột 4: giá trị chênh lệch với tham số chuẩn) Bên cạnh đó, chương trình tính tốn sẵn chênh lệch với tham số chuẩn, dễ dàng cho dự báo viên biết độ lớn ca số liệu tăng cao ngược lại Trên cửa sổ khai thác số liệu định vị sét, hiển thị số liệu mà số liệu cập nhật tự động, lựa chọn chức hiển thị chạy, số liệu biểu diễn liên tục GIS, với tùy chọn hiển thị quận/huyện tỉnh, dự báo viên dễ dàng theo dõi diễn biến xuất sét theo không gian thời gian, kết hợp kết thức chun mơn khí tượng từ đưa nhận định cảnh báo sét tới khu vực có nguy xảy tượng sét Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 Hình Kết số liệu định vị sét theo không gian thời gian Trong trường hợp để chương trình chạy tự động, modul tự chạy ngầm tải liệu định vị sét hiển thị tự động giao diện chương trình, thuận tiện cho dự báo viên tác nghiệp So với trước năm 2019 việc xem nguồn số liệu định vị sét tiến cách trực quan nhanh chóng tức thời hơn, với hình ảnh trước website http://promoser.amo.gov.vn chương trình có cập nhật chạy GIS thay loop ảnh gif với độ phân giải thấp khơng có ranh giới địa danh quận huyện Các thao tác zoom nhỏ đến lớp phân giải địa lý chi tiết Kết luận Chương trình thử nghiệp phòng dự báo Đài KTTV KV Nam bộ, bước đầu tự động hóa khai thác số liệu định vị sét số liệu thám không vô tuyến Dự báo viên tiết kiệm nhiều thời gian, tập trung khai thác nghiệp vụ chun mơn tảng phân tích liệu kết hợp, hạn chế thác tác thủ cơng truyền thống trước Chương trình nhanh chóng khai thác nguồn liệu nhất, nhanh hiển thị tảng GIS, với kết hiển thị trực quan sinh động Chương trình góp phần thử nghiệm tin học hóa, tiến dần đến công nghệ 4G khẳng định xu tất yếu cơng tác nghiệp vụ đại hóa theo chủ trương chung tồn ngành xã hội nói chung ngành khí tượng thủy văn nói riêng Đóng góp cho nghiên cứu: Xây dựng ý tưởng nghiên cứu: L.Đ.Q.; Lựa chọn phương pháp nghiên cứu: L.Đ.Q.; Xử lý số liệu: L.T.N.T., V.D.H.; Thu thập, phân tích, xử lý số liệu: L.T.N.T., V.D.H.; Xây dựng công cụ phần mềm thu thập, xử lý, tính tốn, kết nối, hiển thị liệu: L.Đ.Q., V.D.H.; Viết thảo báo: L.Đ.Q., L.T.N.T.; Chỉnh sửa báo: L.Đ.Q Lời cảm ơn: Tập thể tác giả trân trọng cảm ơn giúp đỡ cung cấp nguồn số liệu Phịng Thơng tin Dữ liệu khí tượng thủy văn; Trạm thám khơng vơ tuyến Tân Sơn Hòa, trân trọng cảm ơn đồng nghiệp Đài khí tượng Cao khơng, Lãnh đạo Phịng Dự báo KTTV khu vực Nam Bộ, Lãnh đạo Đài KTTV khu vực Nam Bộ tạo điều kiện để nhóm tác giả thực nghiên cứu Lời cam đoan: Tập thể tác giả cam đoan báo công trình nghiên cứu tập thể tác giả, chưa công bố đâu, không chép từ nghiên cứu trước đây; khơng có tranh chấp lợi ích nhóm tác giả Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 Tài liệu tham khảo 10 11 12 13 14 15 16 17 Anh, N.X Nghiên cứu xây dựng quy trình cơng nghệ phịng chống sét cho cơng trình xây dựng Việt Nam Viện Vật lý địa cầu, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam, 2013 Cường, H.P Quy trình theo dõi cảnh báo dông, sét tượng thời tiết nguy hiểm kèm theo tố, lốc, mưa đá, mưa lớn cục bộ, đề tài NCKH cấp Bộ: Nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát việc thực quy trình dự báo đánh giá chất lượng dự báo khí tượng thủy văn, cảnh báo thiên tai, mã số: TNMT.2016.05.18, 2017 Lan, L.T.X Báo cáo chuyên đề “Nghiên cứu đặc điểm khí hậu – khí tượng phục vụ nghiên cứu dông sét khu vực ba huyện Tân Biên, Tân Châu Bến Cầu, tỉnh Tây Ninh”, Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ, 2010 Lan, L.X Đặc điểm khí hậu thủy văn thành phố Hồ Chí Minh, Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ, thành phố Hồ Chí Minh 2004 Thanh, L.N Báo cáo kết nghiên cứu khoa học – Đề tài Nghiên cứu nguyên nhân gây dông sét đề xuất giải pháp phòng tránh làm giảm nhẹ thiệt hại khu vực Tân Biên, Tân Châu Bến Cầu, tỉnh Tây Ninh, Sở Khoa học Công nghệ tỉnh Tây Ninh, Viện Địa lý Tài Nguyên TP Hồ Chí Minh, 2010 Tiến, T.T.; Dung, Đ.T.H Nghiên cứu phương pháp dự báo dơng cho sân bay Nội Bài theo trường khí tượng dự báo mơ hình ETA, Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, Khoa học Tự Nhiên Công nghệ 25, 2009 Quyết định (dự thảo năm 2019, Tổng cục Trưởng Tổng cục KTTV) Ban hành Hướng dẫn thực Quy trình kỹ thuật Quy định phân công trách nhiệm việc cảnh báo dông, sét, tố, lốc, mưa đá mưa lớn cục Junior, O.P.; Zepka, G.S.; Cardoso, I.; Saraiva, A.C.V A 24–Hour Lightning Forecast System in Brazil J Aerosp Technol Manag 2015, 7, 396–397 Holle, R.L Diurnal variations of NLDN cloud–to–ground lightning in the United States Mon Weather Rev 2014, 142, 1037–1052 Holle, R.L.; Brooks, W.A.; Cummins, K.L Seasonal Lightning Distributions over North America Proceeding of 24th International Lightning Detection Conference & 6th International Lightning Meteorology Conference 18–21 April, San Diego, California, USA, 2016, 1–8 Doswel, C.A Short–range forecasting in Mesoscale Meteorology, Ed P Ray Am Met Soc Boston, Massachusets, 1986 Charler, A Rosenfeld Severe Covective Storms–An Overview Severe Convective Storm, A Meteorological Monograph Am Meteorol Soc 2001, 28, pp.71 RAOB Version 5.4 The Complete Rawinsonde Observation Program Use Guide and Technical Manual https://www.inspirentech.co/lightning–warning–system http://toasystems.com/news/saving–lives–improving–thunderstorm–forecasting–mal aysia/ http://stormhighway.com/types.php http://globalsailingweather.com/thunderstorms.php ... hóa số học để xây dựng sở liệu (CSDL) Mặc dù phương pháp FFPI xây dựng Tạp chí Khí tượng Thủy văn2020,720, 10–22; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).10–22 http://tapchikttv.vn/ Tạp chí Khí tượng Thủy. .. dấu gặp đám mây với mặt đất) sét dương Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9 http://tapchikttv.vn/ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 1–9; doi: 10.36335/VNJHM.2020(720).1–9... tỉnh Tây Ninh”, Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ, 2010 Lan, L.X Đặc điểm khí hậu thủy văn thành phố Hồ Chí Minh, Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ, thành phố Hồ Chí Minh 2004 Thanh, L.N