Thông tin tài liệu
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 Kiểm chứng liệu dự báo nhiệt muối vùng biển miền Trung Đông Nam Bộ phục vụ dự báo ngư trường Bùi Thanh Hùng*, Nguyễn Hoàng Minh, Hán Trọng Đạt, Nguyễn Đức Linh, Nguyễn Văn Hướng Viện Nghiên cứu Hải Sản, 224 Lê Lai, Ngơ Quyền, Hải Phịng Nhận ngày 08 tháng năm 2016 Ch nh s a ngày 26 tháng năm 2016; Chấp nhận đăng ngày 16 tháng 12 năm 2016 Tóm tắt: Dự án Movimar công ty CLS (Collecte Localisation Satellites), CH Pháp tài trợ ngồi mục đích giám sát hoạt động nghề cá, cịn cung cấp kết mơ hình Mecator dự báo trường 3D yếu tố hải dương khu vực Biển Đơng, có trường nhiệt-muối, liệu quan trọng tính tốn dự báo cấu trúc nhiệt biển khối nước phục vụ dự báo ngư trường Để kiểm chứng liệu dự báo nhiệt-muối nêu trên, s dụng số liệu thực đo CTD lớp nước 0-200m 595 trạm khảo sát giai đoạn 2008-2015 trùng với thời điểm dự báo (ngày, tháng, năm) khu vực biển miền Trung Đông nam Việc kiểm chứng tiến hành theo phương pháp kiểm định T-test cho tầng nước tháng Kết cho thấy số liệu nhiệt độ dự báo sai khác không ±0,5 0C so với thực đo chiếm 90% tương quan loại số liệu có hệ số R từ 0,89 (tháng 3) đến 0,99 (tháng 10 11), trung bình 0,95 Các số liệu độ muối dự báo sai khác không ±0,2‰ so với thực đo chiếm khoảng 80%, tương quan chúng có R từ 0,47 (tháng 3) đến 0,96 (tháng 11), trung bình 0,86 Từ khóa: Kiểm chứng liệu, Nhiệt-muối, Vùng biển miền Trung phân giải 1/4 độ kinh-vĩ Nguồn liệu đáp ứng yêu cầu đầu vào cho mô hình dự báo ngư trường để thiết lập tin dự báo khai thác hải sản vùng biển Việt Nam [1, 2] Tuy nhiên độ xác liệu dự báo nói cần phải phân tích, đánh giá hiệu ch nh trước s dụng cho dự báo ngư trường Bài báo tổng hợp kết phân tích đánh giá kiểm chứng số liệu dự báo nhiệt độ, độ muối (được cung cấp từ dự án Movimar) số liệu thực đo chuyến điều tra khảo sát Viện Nghiên cứu Hải Sản thực vùng biển miền Trung Đông nam giai đoạn 2008-2015 Mở đầu* Dự án Movimar công ty CLS (Collecte Localisation Satellites), CH Pháp tài trợ ngồi mục đích giám sát hoạt động tàu cá Việt Nam Biển Đông, cịn cung cấp kết dự báo trường khí tượng, thủy văn biển khu vực Đây nguồn liệu dự báo liên tục theo hạn ngày mơ hình Mecator, xuất kết theo ốp chuẩn trường khí tượng biển hàng ngày trường hải dương, có trường 3D nhiệt-muối, phạm vi liệu bao phủ toàn Biển Đông với độ _ * Tác giả liên hệ ĐT: 84-914131656 E-mail: bthungrimf@gmail.com 95 96 B.T Hùng nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 Bảng Thông tin số liệu nhiệt-muối thực đo Tài liệu phương pháp Số liệu dự báo nhiệt độ, độ muối trích rút từ kết mơ hình dự báo Mecator thuộc hệ thống cung cấp liệu vệ tinh liệu hải dương học dự án Movimar [3, 4], theo kết dự báo (hạn ngày) trường 3D yếu tố hải dương xuất hàng ngày, phạm vi tồn Biển Đơng, độ phân giải 1/4 độ kinh-vĩ Dữ liệu lưu dạng netcdf khai thác qua hệ thống Themis, từ chuyển thành dạng text csv Số liệu thực đo nhiệt độ, độ muối đo thiết bị Compact-CTD (hãng Alec Nhật Bản sản xuất), tập hợp từ chuyến điều tra khảo sát Tiểu dự án I.8, I.9, Dự án điều tra ngư trường, Đề tài KC0914/06-10 Đề tài KC0918/11-15 [1], thực giai đoạn 2008–2015 Thông tin số liệu phạm vi thu thập trình bày hình 1, bảng Hình Mạng trạm khảo sát 2008-2015 Tháng 2.1 Nguồn số liệu sử dụng Tháng 10 11 12 ∑ Số trạm (proSố file) liệu 40 62 53 42 138 74 40 135 10 595 186 437 294 293 1248 763 348 1143 88 4800 Giới hạn vùng thu số liệu Kinh Kinh Vĩ Vĩ độ độ độ độ trái phải 105,02 109,65 7,74 15,70 105,02 109,41 6,76 11,24 106,63 112,99 9,74 20,01 105,00 109,25 6,76 17,00 105,49 110,83 6,77 16,70 105,05 112,02 6,39 14,97 108,28 113,01 9,47 16,70 105,08 112,97 8,48 17,00 109,28 111,97 10,61 13,75 2.2 Phương pháp nghiên cứu Để đánh giá độ tin cậy số liệu nhiệt độ, độ muối dự báo so với thực đo, yêu cầu tiên loại liệu phải đồng bộ, nghĩa phải vị trí (trạm đo trùng nút lưới mơ hình) thời gian (ngày, tháng, năm đo trùng với dự báo) Thực tế, trạm đo thường có sai lệch nhiều so với nút lưới, cần phải đồng số liệu, sau: Bước 1) Kiểm đếm, đánh giá loại bỏ sai số số liệu thực đo, biên tập số liệu (theo profile) cho trạm đo lưu vào tệp riêng; Bước 2) Tách chiết số liệu dự báo mô hình chọn ngày (tháng, năm) dự báo có số liệu thực đo; Bước 3) Qt tìm nút lưới gần vị trí trạm đo chọn lấy số liệu dự báo (theo profile) nút để đánh giá; Bước 4) Nội suy lấp đầy profile số liệu dự báo theo tầng đo CTD (do số liệu dự báo ch có tầng chuẩn, CTD thường đo mét một); Bước 5) Nhập chuỗi số liệu (các profile) thực đo dự báo đồng theo bước nêu vào tệp Đánh giá hai chuỗi (profile) số liệu thực theo tầng tháng cho nút/trạm, s dụng phương pháp kiểm định T-test [2]: diff_T = Temp_CTD - Temp_Model diff_S = Sal_CTD - Sal_Model phân tích tần suất giá trị diff_T, diff_S, Temp_CTD Temp_Model B.T Hùng nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 nhiệt độ thực đo dự báo, dif_T chênh lệch giá trị (ký hiệu tương tự cho độ muối) Tiếp thực phân tích tương quan hai chuỗi (profile) số liệu thực đo dự báo tất nút/trạm đánh giá mức độ tương quan hai chuỗi thông qua hệ số R Đã s dụng phần mềm Excel, Statistica 7.0, Mapinfo 10.5, Vertical map 3.0 Ocean Data View 4.7 để tính tốn đặc trưng thống kê đánh giá phân bố không gian thời gian đặc trưng 97 thực đo lớn dự báo, khác biệt lớn rơi vào tháng ch 0,54oC tầng sâu 75m Phân phối tần suất giá trị diff_T tương quan loại số liệu (hình 2) cho thấy, số liệu nhiệt độ dự báo sai khác không ±0,5oC so với thực đo chiếm 90% Các dải nhiệt dự báo thực đo tháng tương đồng, riêng dải 25oC 27oC dự báo có tần suất cao so với thực đo Biến động nhiệt độ nước biển thực đo dự báo tầng thể hình cho thấy đồng pha tốt tất tầng giá trị gần tầng nước gần mặt 075m, tầng sâu có khác biệt nhiều Profile nhiệt độ thực đo dự báo số điểm (trạm/nút) cho hình thể điều Kết nghiên cứu thảo luận 3.1 Đánh giá số liệu nhiệt độ dự báo Một số đặc trưng thống kê chuỗi số liệu nhiệt độ thực đo dự báo cho bảng cho thấy chúng tương đồng giá trị trung bình nhiệt độ chứng tỏ hầu hết nhiệt độ Bảng Một số đặc trưng thống kê số liệu nhiệt độ thực đo dự báo Tháng 10 11 12 Nhiệt độ thực đo (0C) Nhỏ Lớn nhất 23,883 27,007 21,615 28,697 12,179 30,112 16,751 31,163 12,508 32,250 15,566 30,261 12,954 30,043 10,567 29,799 11,508 28,429 Nhiệt độ dự báo (0C) Nhỏ Lớn nhất 23,942 27,577 21,716 28,570 11,854 29,700 16,940 31,281 12,594 31,033 16,073 29,901 12,803 30,074 10,443 29,870 10,673 28,880 Độ lệch chuẩn 0,699 0,864 5,352 3,491 3,887 3,189 5,642 5,463 5,224 Trung bình 25,721 26,970 22,948 27,830 26,886 27,381 24,861 24,265 24,327 30% Độ lệch chuẩn 0,636 0,850 5,434 3,760 3,921 2,929 5,708 5,684 5,780 Trung bình 25,719 26,853 22,607 27,290 26,875 27,325 24,850 24,126 24,156 r = 0.9534; r = 0.9764, p = 00.0000; y = 0.0034 + 0.9972*x 34 25% 32 Nhiệt độ môâ hình ( C) 30 o Tần suất (%) 21% 17% 13% 8% 28 26 24 22 20 18 16 14 12 4% 10 0% -4.5 -4.0 -3.5 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 diffTem (0 C)_CTD-Model 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 Nhieä t độ thự c đo (o C) Hình Phân phối giá trị Diff_T (bên trái) tương quan nhiệt độ dự báo thực đo 30 32 34 B.T Hùng nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 98 Temp_CTD Temp_Model Temp_CTD Temp_Model 32 33 32 30 30 Nhiệt độ (oC) Nhiệt độ (oC) 31 29 28 27 26 25 28 26 24 22 24 20151130 20151027 20150716 20150708 20141011 20131125 20131117 20130630 20130625 20130617 20130611 20130606 20130602 20130528 Thờ i gian (nă m, thá ng, ngà y) Thờ i gian (nă m, thá ng, ngaø y) Tầng mặt Temp_CTD 20130321 20130314 20130309 20130122 20120705 20120625 20120609 20120423 20111113 20111113 20120410 20120602 20120622 20120703 20130101 20130116 20130301 20130311 20130318 20130325 20130527 20130531 20130606 20130609 20130616 20130624 20130701 20131120 20131130 20150707 20150717 20151022 20151102 20151111 20151115 20151118 20151129 20111129 20 23 Tầng 25m Temp_CTD Temp_Model Temp_Model 20 28 19 26 Nhiệt độ (oC) Nhiệt độ (oC) 18 24 22 20 17 16 15 14 18 13 16 Thờ i gian (nă m, thá ng, ngà y) 20141018 20141014 20141010 20141006 20131129 20131127 20131125 20131123 20131121 20131119 20131117 20120623 20120620 20120609 20120429 20120424 20120420 20120416 20120411 20111129 20111125 20111121 20111117 20111113 20111113 20111119 20111125 20111201 20120416 20120422 20120428 20120606 20120609 20120621 20120625 20130317 20130525 20130531 20130612 20130616 20130627 20130702 20131118 20131121 20131124 20131127 20131130 20141010 20141016 20150707 20150710 20150713 20150717 20150720 20150725 12 Thờ i gian (nă m, thá ng, ngà y) Tầng 75m Tầng 175m Hình Biến động số tầng nhiệt độ thực đo (liền nét) dự báo Ngày 17-11-2013 (111.437oE; 14.058oN) Ngày 18-11-2013 (112.521oE; 13.928oN) Ngày 19-11-2013 (112.966oE; 13.462oN) Ngày 08-10-2014 (112.948oE;13.456oN) Hình Proffile nhiệt độ thực đo (liền nét) dự báo số trạm Bảng Hệ số tương quan nhiệt độ nước biển thực đo dự báo tầng Tầng (m) 20 50 75 100 175 Chung Tháng 0,90 0,94 0,92 0.90 Tháng 0,91 0,77 0,71 0,65 0,89 Tháng 0,95 0,81 0,88 0,78 0,72 0,98 Tháng 0,91 0,92 0,76 0,68 0,96 Tháng 0,81 0,81 0,68 0,88 0,66 0,95 Tháng 0,69 0,78 0,82 0,80 0,94 Tháng 10 0,83 0,84 0,63 0,79 0,68 0,51 0,99 Tháng 11 0,83 0,85 0,76 0,65 0,54 Tháng 12 0,99 0,65 0,85 0,76 0,61 0,99 0,98 B.T Hùng nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 99 Bảng Hệ số tương quan độ muối nước biển thực đo dự báo tầng Tầng (m) 20 50 75 100 175 Chung Tháng 0,91 0,85 0,63 0.90 Tháng 0,68 0,54 0,56 0,35 0,47 Tháng 0,52 0,28 0,43 0,73 0,86 0,96 Tháng 0,80 0,79 0,55 0,49 0,86 Tổng hợp kết phân tích tương quan hai chuỗi số liệu nhiệt theo tầng tháng tất cá nút/trạm (bảng 3) cho thấy hệ số R dương tầng mặt có tương quan tốt với R=0,99 (tháng 12), thấp R=0,51 (tầng 175m tháng 10) Chung cho tầng, hệ số tương quan có giá trị nhỏ tháng (R=0,89), lớn tháng 10, 11 (R= 0,99) Hầu hết nút/trạm xa bờ, nhiệt độ dự báo thực đo có tương quan tốt 3.2 Đánh giá số liệu độ muối dự báo Kết đánh giá số liệu độ muối dự báo cho thấy khoảng dao động độ muối thực đo dự báo tương đồng, nhỏ vào tháng lớn tháng 11 Trong hầu hết tháng, độ muối thực đo lớn dự báo, riêng tháng 11 ngược lại Phân phối tần suất giá trị diff_S tương quan loại số liệu cho thấy số liệu độ muối dự báo sai khác không ±0,2‰ so với thực đo chiếm khoảng 80% Các dải độ muối dự báo thực đo tháng tương đồng, riêng dải 33,5‰ thực đo có tần suất cao so với dự báo Tương tự nhiệt độ, độ muối dự báo tầng nước phía có giá trị gần với thực đo Tổng hợp kết phân tích tương quan hai chuỗi số liệu độ muối thực đo dự báo theo tầng tháng tất cá nút/trạm (bảng 4) cho thấy hệ số R dương, với giá trị thể tương quan mức tốt trung bình Chung cho tầng, hệ số R lớn Tháng 0,55 0,65 0,63 0,76 0,46 0,88 Tháng 0,93 0,77 0,79 0,61 0,91 Tháng 10 0,84 0,70 0,44 0,60 0,75 0,79 0,89 Tháng 11 0,95 0,85 0,76 0,85 0,78 Tháng 12 0,92 0,93 0,93 0,98 0,84 0,96 0,91 0,8, riêng tháng thấp ch đạt 0,47, nguyên nhân tháng trạm đo hầu hết khu vực gần bờ Kết luận Kiểm chứng số liệu nhiệt-muối dự báo dự án Movimar vùng biển miền Trung Đơng Nam Bộ cho thấy có tương đồng cao dự báo thực đo Đây nguồn số liệu đáp ứng yêu cầu độ tin cậy s dụng để tính tốn cấu trúc nhiệt biển khối nước, phục vụ dự báo ngư trường Tài liệu tham khảo [1] Đoàn Bộ nnk, Nghiên cứu triển khai quy trình cơng nghệ dự báo ngư trường phục vụ khai thác nguồn lợi cá ngừ đại dương vùng biển Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài KC.09.18/11-15, Cục Thông tin khoa học Công nghệ Quốc gia, Hà Nội, 2016 [2] Bùi Thanh Hùng, Nguyễn Khắc Bát, Nguyễn Hoàng Minh, Nguyễn Đức Linh, Hán Trọng Đạt, Phân tích, đánh giá chuỗi liệu nhiệt-muối làm đầu vào cho mơ hình dự báo ngư trường khai thác hải sản vịnh Bắc Bộ, Tạp chí Nơng nghiệp Phát triển nơng thơn (2015) 168 [3] G.Vanlladeau, Validation of altimertier data by comparison with the tide gaugse measurements, CLS France, 2011 [4] J.F.Legeais, M Ablain, Validation of altimertier data by comparison with in-situ Agro T/S profile, CLS France, 2012 100 B.T Hùng nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 95-100 Verify Forecast Data of Temperature and Salinity in the Central and South-easterm Sea Area of Vietnam for Fishing Ground Forecast Bui Thanh Hung, Nguyen Hoang Minh, Han Trong Dat Nguyen Duc Linh, Nguyen Van Huong Fishing Ground Forecast Center, RIMF, 224 Le Lai, Hai Phong, Vietnam Abstract: The Movimar project by the company CLS (Collecte localization Satellites), France financed out surveillance purposes of fishing activities, and provide the results daily forecasts of the Mecator model for days 3D navigation elements in Bien Dong, including temperature and salinity fields, are the important data in the calculation and forecasting ocean thermal structure and water mass for forecast fishing ground To verify data temperature and salinity forecast above, using measured data CTD in the water layer from to 200m at 595 stations in period 2008 - 2015 survey coincided with the forecast (day, month, year) in the central and south-easten sea area of Vietnam The verification was conducted by the method of testing the t-test by standard water level an by monthly The results showed that the predicted temperature data with an accuracy of ± 0,50C over 90% and is lower than actual temperature measurements but also the maximum difference in the depths 0,540C The correlation coefficient between the two types of data in each water level ranged from 0.51 (at depth 175m, in october) to 0.99 (surface layer, December) The correlation coefficient of the two types of data was high, ranging from 0.89 (in March) to 0.99 (in October and November), an average of 0.95 Salinity data forecast with accuracy of ± 0.2‰ reached about 80% The correlation coefficient between the measured and predicted salinity also range from 0.47 (in March) to 0.96 (in April and November), average 0.86 The results verified above confirmed that the data forecast from the Mecator model completely for input requirements of fishing ground forecast models Keywords: Validation and Verification data, Forecast model, Insitu data ... hết khu vực gần bờ Kết luận Kiểm chứng số liệu nhiệt- muối dự báo dự án Movimar vùng biển miền Trung Đơng Nam Bộ cho thấy có tương đồng cao dự báo thực đo Đây nguồn số liệu đáp ứng yêu cầu độ tin... trúc nhiệt biển khối nước, phục vụ dự báo ngư trường Tài liệu tham khảo [1] Đoàn Bộ nnk, Nghiên cứu triển khai quy trình cơng nghệ dự báo ngư trường phục vụ khai thác nguồn lợi cá ngừ đại dương vùng. .. xa bờ, nhiệt độ dự báo thực đo có tương quan tốt 3.2 Đánh giá số liệu độ muối dự báo Kết đánh giá số liệu độ muối dự báo cho thấy khoảng dao động độ muối thực đo dự báo tương đồng, nhỏ vào tháng
Ngày đăng: 17/03/2021, 20:22
Xem thêm:
