THÔNG TIN TÀI LIỆU
TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Bài báo khoa học Thử nghiệm cảnh báo dông cho khu vực Việt Nam phương pháp kết hợp sản phẩm đa thời tiết liệu sét Phùng Kiến Quốc1*, Trần Tùng Lâm1, Đỗ Thị Ánh Huyền1 Đài Khí tượng cao không; kienquocamo@gmail.com; lamtrant61@gmail.com; anhhuyen1998.n@gmail.com * Tác giả liên hệ: kienquocamo@gmail.com; Tel.: +84–989123047 Ban Biên tập nhận bài: 1/2/2021; Ngày phản biện xong: 8/3/2021; Ngày đăng bài: 25/3/2021 Tóm tắt: Dơng nguyên nhân dẫn đến hình thành phát triển nhiều tượng thời tiết nguy hiểm gây thiệt hại nghiêm trọng tài sản tính mạng người Nghiên cứu trình bày phương pháp cảnh báo dông dựa liệu đa thời tiết kết hợp với liệu trạm định vị sét Việt Nam Kết nghiên cứu cho thấy tiêu xem xét khả có dơng sản phẩm đa là: HMAX ≥ 10 km, ETOPS ≥ km, CMAX ≥ 35 dBZ CAPPI2 ≥ 40 dBZ Nếu sử dụng bốn điều kiện trường hợp khơng có sét số chưa tốt chưa thể sử dụng để xác định dông Nếu sử dụng hai bốn điều kiện khơng có sét số để xác định dơng độ xác khoảng 72,08% Kết việc kết hợp tiêu chí (HMAX ≥ 10 km, ETOPS ≥ km, CMAX ≥ 35 dBZ, CAPPI2 ≥ 40 dBZ) liệu sét số để xác định dơng đạt độ xác cao lên đến 86,25% Từ khóa: Dơng; Ra đa thời tiết; Cảnh báo; Định vị sét Mở đầu Dông hiểu tượng khí tượng phức hợp gồm chớp kèm theo sấm đối lưu mạnh khí gây Trong dơng thường kèm theo gió mạnh, mưa rào, sấm sét dội, chí mưa đá, vịi rồng (ở vùng vĩ độ cao có cịn có tuyết rơi) Nghiên cứu sét trở nên phổ biến rộng rãi vào cuối kỷ 19 [1] giải thích sét quan sát thấy khơng khí, đám mây đối lưu, đám mây tầng, đám mây không tạo mưa phần lớn sét thường xảy dơng Trong lĩnh vực khí tượng thủy văn, dông tượng thời tiết nguy hiểm đặc biệt quan tâm có tác động không nhỏ đến đời sống người Theo thống kê tổ chức hàng không dân dụng, vụ tai nạn trực tiếp gián tiếp dông sét chiếm 50% tổng số vụ tai nạn bay nguyên nhân khí tượng khác [2] Nâng cao khả nhận biết mưa dơng có ý nghĩa quan trọng công tác dự báo, cảnh báo sớm giảm thiểu rủi ro, thiệt hại thiên tai gây Bên cạnh vệ tinh khí tượng thiết bị định vị sét, đa thời tiết đại với độ phân giải cao không gian thời gian phương tiện hữu ích để phát cảnh báo dông theo thời gian thực hiệu Trên giới có nhiều cơng trình nghiên cứu sử dụng số liệu đa việc giám sát, phát dơng, sét [3–7] Có nhiều loại tiêu phát dông phản hồi vô tuyến đa (PHVT) Các tiêu xây dựng dựa quan điểm khác chất vật lý tượng dông Trong vài thập kỷ trước đây, nhiều nghiên cứu dông phát triển dựa phân ngưỡng PHVT, ví dụ, [3] đề xuất thuật tốn TITAN (Thunderstorm Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 http://tapchikttv.vn/ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 89 Identification, Tracking, Analysis and Nowcasting) để phát dông bão đối lưu với ngưỡng PHVT 30 dBZ Năm 2009, thuật toán TITAN cải tiến với tên gọi ETITAN sử dụng đa ngưỡng để phát bão đối lưu [4] Cũng vào thời gian đó, nghiên cứu mình, [5] lấy ngưỡng 44 dBZ để phát ổ mây đối lưu Theo nghiên cứu [6–7], hoạt động sét có liên quan chặt chẽ với trình động lực học vi vật lý đám mây dông sét coi số tuyệt vời để nghiên cứu cường độ đám mây dơng mạnh Thêm vào đó, mối liên hệ sét đặc điểm cấu trúc PHVT đám mây dông chẳng hạn độ cao đỉnh PHVT (ETOPS) PHVT cực đại (CMAX) độ cao khác đề cập [8–10] [11] mối quan hệ xác thực PHVT đa sét hệ thống đối lưu quy mô vừa dông đa ổ, dông siêu ổ, đường tố mưa đá Một số nghiên cứu khác thực ứng dụng mối quan hệ tham số đa sét từ mây xuống đất (CG) [12] cho tương quan thơng số đa sét CG sử dụng để dự báo đặc tính động lực học, vi vật lý điện dông [13] nhận thấy dông, tần số sét CG có tương quan âm với vùng phản hồi PHVT 65 dBZ [14–15] lại cho PHVT khối 40 dBZ có tương quan tốt với sét CG Khi nghiên cứu đường tố khu vực Tây Phi, [16] phát hoạt động sét tương ứng tốt với cường độ PHVT đa Trong đó, [17] lại tập trung vào mối quan hệ tần số sét hệ thống đối lưu nhỏ độ cao PHVT đa nhận thấy hầu hết tia chớp xảy độ cao 3–6 km 7–10 km Những năm gần đây, liệu sét trở thành nguồn liệu bổ sung quan trọng nghiên cứu kiện đối lưu nguy hiểm [18–19] Sự kết hợp sét thông số thu từ đa đem lại hiểu biết mới, quan trọng việc xác định đặc điểm dông cảnh báo người tượng thời tiết khắc nghiệt xảy [20] Khi kết hợp lại, hai liệu tạo thành sở vững cho việc dự báo thời tiết đối lưu thời hạn ngắn Việc ứng dụng liệu đa thời tiết để đưa tiêu cảnh báo mưa dông nghiên cứu Việt Nam số tác giả nước thực đạt kết định [21] nghiên cứu sử dụng thông tin đa thời tiết DWSR-2500C đa Nhà Bè phục vụ cảnh báo theo dõi mưa, dơng Ngồi kết phân loại loại hình gây mưa, cơng trình cịn xây dựng tiêu cảnh báo mưa dông cho khu vực thành phố Hồ Chí Minh vùng lân cận [22–23] nghiên cứu sử dụng thông tin đa thời tiết phục vụ theo dõi, cảnh báo mưa, dông bão nghiên cứu xây dựng quy trình theo dõi tượng thời tiết nguy hiểm: tố, lốc, mưa đá, mưa lớn cục hệ thống đa thời tiết TRS-2730 Bên cạnh việc xác định đặc điểm PHVT liên quan đến tượng thời tiết nguy hiểm cục để làm sở cho việc phát theo dõi tượng đa TRS-2730, tác giả xây dựng tiêu nhận biết dông thông qua giá trị PHVT số kết khác Các tiêu xây dựng cho 03 đa TRS-2730 giúp cho quan trắc viên dự báo viên có cơng cụ hiệu để xác định tượng thời tiết nguy hiểm dông, tố lốc, mưa đá đưa cảnh báo, dự báo mưa vùng hoạt động đa Tuy nhiên nay, đa hệ cũ khơng cịn hoạt động thay hệ thống đa tiên tiến khác Tính đến thời điểm tháng năm 2020, mạng lưới đa thời tiết Việt Nam (Hình 1) nâng cấp xây dựng bao gồm 10 trạm với hệ thống đa phân cực đơn phân cực đôi đại nhằm cải thiện chất lượng dự báo tượng thời tiết nguy hiểm dự báo định lượng mưa Cùng với hệ thống trạm đa thời tiết, mạng lưới 18 trạm định vị sét (Hình 2) có độ phân giải không gian cao từ 150–200 km thời gian quan trắc liên tục thành phần thiết yếu hệ thống dự báo đại, kênh thông tin liệu tin cậy cần thiết cho dự báo thời gian thực cảnh báo sớm tượng thời tiết khắc nghiệt Nghiên cứu trình bày phương pháp cảnh báo dơng cách sử dụng liệu đa thời tiết kết hợp với số liệu định vị sét cho khu vực Việt Nam Khác với cơng trình nghiên cứu nước trước đó, phương pháp cảnh báo dơng kết hợp có ưu điểm sử dụng hầu Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 90 hết sản phẩm thứ cấp đặc trưng hệ thống đa thời tiết để cảnh báo dông Hơn nữa, việc kết hợp với liệu sét để khẳng định xác suất, mức độ xác việc cảnh báo dơng làm rõ vai trò hệ thống quan trắc đa thời tiết, định vị sét công tác dự báo, cảnh báo tượng thời tiết liên quan đến dông sét Việt Nam Đây xem tiêu chí tham khảo cho dự báo viên thực công tác dự báo, cảnh báo dông sử dụng nguồn liệu quan trắc cao Hình Mạng lưới trạm đa thời tiết Việt Nam (màu xanh: đa phân cực đơn; màu tím: đa phân cực đơi) Hình Mạng lưới trạm định vị sét Việt Nam Phương pháp nghiên cứu số liệu 2.1 Các nguồn số liệu Nguồn liệu sử dụng nghiên cứu bao gồm nguồn liệu liệu trạm đa thời tiết liệu 18 trạm định vị sét Việt Nam Các liệu kiểm tra chất lượng lưu trữ máy chủ Đài Khí tượng cao khơng Tập liệu đa gốc dùng để tạo sản phẩm thứ cấp: ETOPS (Độ cao đỉnh PHVT), HMAX (độ cao PHVT cực đại), CMAX (PHVT cực đại), CAPPI2 (PHVT độ cao km) để đưa vào tính tốn Để xác minh thời điểm xảy dông, số liệu tham chiếu từ trạm quan trắc khí tượng bề mặt Dựa tương quan khoảng cách, danh sách trạm khí tượng bề mặt trạm đa thời tiết tương ứng lựa chọn Bảng Toàn chuỗi số liệu thu thập để tính tốn tháng đầu năm 2020 (từ 1/1/2020 đến 20/5/2020) Bảng Danh sách trạm đa thời tiết trạm quan trắc khí tượng bề mặt Trạm Trạm khí Khoảng đa thời tiết tượng bề cách Pha Đin Sơn La Phù Liễn Phù Liễn Vinh Vinh STT ≤ 40 km Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 Trạm Trạm khí Khoảng đa thời tiết tượng bề cách Tam Kỳ Đông Hà Đà Nẵng Đồng Hới Quy Nhơn Quy Nhơn Pleiku Pleiku Nhà Bè Nhà Bè Việt Trì Việt Trì 10 Nha Trang Nha Trang STT 91 2.2 Cách xác định ngưỡng xuất dông Nếu vào sản phẩm ETOPS CMAX HMAX CAPPI chưa thể kết luận có dơng hay khơng, hay mức độ nguy hiểm dơng mang lại Vì để tăng độ xác phát dơng cần phải kết hợp thêm yếu tố khác Trong nghiên cứu này, yếu tố sét đưa vào để tìm ngưỡng tốt sản phẩm kể Cách xác định ngưỡng xuất dông thực theo bước sau: (1) Xác định thời điểm xảy dông dựa vào quan trắc trạm khí tượng bề mặt; (2) Trích xuất sản phẩm ETOPS, CMAX, HMAX, CAPPI2 thời điểm có dơng; (3) Trích xuất liệu sét vịng bán kính 40 km tính từ trạm khí tượng bề mặt; (4) Xác định tương quan sét liệu bước Với số liệu tháng đầu năm 2020, tổng số đợt dông thu thập vịng bán kính qt đa 278 đợt Trong trạm đa Nhà Bè nơi quan trắc nhiều dông giai đoạn (61 đợt) Dựa vào số liệu đưa tiêu loại sản phẩm đa ETOPS, CMAX, HMAX, CAPPI2 với giá trị ngưỡng cụ thể sử dụng kết hợp với số liệu định vị sét để đưa phương pháp cảnh báo dơng kết hợp trình bày phần Kết phân loại ngưỡng xuất dông theo cách xác định đưa sơ sau: Bảng Ngưỡng số xuất dơng Xác suất có dơng (%) Chỉ số Ngưỡng ETOPS Có sét Khơng có sét km 100 50 CMAX 35 dBZ 85–100 50–70 HMAX 10 km 100 50–70 CAPPI2 40 dBZ 100 50–70 Bảng cho thấy tiêu xem xét khả có dơng sản phẩm đa là: HMAX ≥ 10 km, ETOPS ≥ km, CMAX ≥ 35 dBZ CAPPI2 ≥ 40 dBZ số đạt ngưỡng mà kèm theo sét xác suất xuất dơng lên tới 100%, khơng có sét xác suất xuất dơng vào khoảng 50–70% Kết thử nghiệm phương pháp cảnh báo dơng kết hợp Nội dung phần trình bày phương pháp cảnh báo dông kết hợp liệu đa liệu định vị sét dựa tiêu xác định phần Sơ đồ thuật tốn thể Hình Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 92 Hình Sơ đồ thuật tốn phương pháp cảnh báo dông kết hợp Dưới bước thực hiện: Bước 1: Trích xuất sản phẩm ETOPS, CMAX, HMAX, CAPPI2 từ liệu đa gốc; Bước 2: Trích xuất liệu định vị sét vịng bán kính 40 km, tâm vịng trịn điểm lưới đa ứng với sản phẩm ETOPS, CMAX, HMAX CAPPI2; Bước 3: Xác định khả xuất dông biểu diễn đồ phân loại màu Thuật tốn áp dụng thử nghiệm cảnh báo dơng cho ngày 28/5 ngày 29/5 năm 2020 Kết thử nghiệm thể qua đồ phân loại màu Hình Hình thời điểm 00Z, 06Z, 12Z 18Z Trong đó, vùng có màu xanh biểu thị khả xuất dơng 50%, màu vàng biểu thị khả xuất dông 70% màu đỏ biểu thị khả xuất dơng 100% Để đánh giá độ xác khả xuất dông, kiểm chứng kết đồ phân loại màu với số liệu dơng từ trạm quan trắc khí tượng bề mặt ngày liên tiếp từ lúc 00Z ngày 28/5/2020 đến lúc 18Z ngày 29/5/2020, với ốp quan trắc cách Dưới kết việc đánh giá: Bảng Độ xác phương pháp cảnh báo dông kết hợp ngày 28/5/2020 ngày 29/5/2020 Xác suất 50% có dơng 70% có dơng 100% có dơng Ngày Độ xác (%) 00Z 06Z 12Z 18Z Trung bình 28/5/2020 45,45 29,41 60,6 40 48,81 29/5/2020 40 40 75 60 28/5/2020 66,67 60 100 100 29/5/2020 50 50 100 50 28/5/2020 50 40 100 100 29/5/2020 100 100 100 100 72,08 86,25 Như vậy, trường hợp thử nghiệm cho thấy xác suất xảy dơng 50% có độ xác thấp nhất; xác suất xảy dơng 70% có độ xác vào khoảng 72,08%; xác suất xảy dơng 100% có độ xác cao 86,25% Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 93 (a) (b) (c) (d) Hình Bản đồ cảnh báo dông phương pháp kết hợp lúc: (a) 00Z, (b) 06Z, (c) 12Z (d) 18Z ngày 28/5/2020 (a) (b) (c) (d) Hình Bản đồ cảnh báo dông phương pháp kết hợp lúc: (a) 00Z, (b) 06Z, (c) 12Z (d) 18Z ngày 29/5/2020 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 94 Kết luận Bài báo giới thiệu phương pháp cảnh báo dông kết hợp dựa số liệu đa thời tiết định vị sét Các kết ban đầu cho thấy ngưỡng sản phẩm đa HMAX ≥10 km, ETOPS ≥7 km, CMAX ≥ 35dBZ, CAPPI2 ≥ 40 dBZ kết hợp với liệu sét số để xác định dông đạt độ xác cao đến 86,25% Với trường hợp sử dụng hai bốn điều kiện HMAX ≥ 10 km, ETOPS ≥ km, CMAX ≥ 35 dBZ, CAPPI2 ≥ 40 dBZ khơng có sét số để cảnh báo dơng độ xác thấp Trường hợp sử dụng bốn điều kiện HMAX ≥ 10 km, ETOPS ≥ km, CMAX ≥ 35 dBZ, CAPPI2 ≥ 40 dBZ khơng có sét số chưa tốt chưa thể sử dụng để cảnh báo dông Để phương pháp đề cập báo ứng dụng vào nghiệp vụ dự báo, cảnh báo dông cần phải có thêm nhiều nghiên cứu chuyên sâu với chuỗi số liệu dài tương lai Đóng góp tác giả: Xây dựng ý tưởng nghiên cứu: P.K.Q.; Lựa chọn phương pháp nghiên cứu: P.K.Q Xử lý số liệu: T.T.L.; Phân tích mẫu: P.K.Q., D.T.A.H.; Lấy mẫu: T.T.L., D.T.A.H Viết thảo báo: P.K.Q Chỉnh sửa báo: P.K.Q Lời cảm ơn: Tập thể tác giả trân trọng cảm ơn hỗ trợ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ “Nghiên cứu xây dựng công cụ cảnh báo dông định lượng mưa cho khu vực Việt Nam cở sử dụng số liệu đa thời tiết, định vị sét, ảnh mây vệ tinh Himawari mưa bề mặt”, mã số TNMT.2018.05.18 Lời cam đoan: Tập thể tác giả cam đoan báo cơng 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 Tài liệu tham khảo Uman, M.A The Lightning Discharge Dover Publications, Inc., Mineola, New York, 1987 Wang, X.; Liao, R.; Li, J.; He, J.; Wang, G.; Xu, Z.; Wang, H Thunderstorm identification algorithm research based on simulated airborne weather radar reflectivity data J Wirel Commun Networking 2020, 37 https://doi.org/10.1186/s13638–020–1651–6 Dixon, M.; Wiener, G TITAN: Thunderstorm identification, tracking, analysis, and nowcasting – A radar–based methodology J Atmos Ocean Technol 1993, 10, 785–797 Han, L.; Fu, S.; Zhao, L.; Zheng, Y.; Wang, H.; Lin, Y 3D convective storm identification, tracking, and forecasting – An enhanced TITAN algorithm J Atmos Ocean Technol 2009, 26, 719–732 Kyznarová, H.; Novák, P CELLTRACK – Convective cell tracking algorithm and its use for deriving life cycle characteristics Atmos Res 2009, 93, 317–327 Deierling, W.; Petersen, W.A Total lightning activity as an indicator of updraft characteristics J Geophys Res 2008, 113, 280–288 Qie, X.; Zhang, Y.; Yuan, T.; Zhang, Q.; Zhang, T.; Zhu, B.; Lü, W.; Ma, M.; Yang, J.; Zhou, Y.; Feng, G A review of atmospheric electricity research in China Adv Atmos Sci 2015, 32, 169–191 Cecil, D.J.; Goodman, S.J.; Boccippio, D.J.; Zipser, E.J.; Nesbitt, S.W Three years of TRMM precipitation features Part I: Radar, radiometric, and lightning characteristics Mon.Weather Rev 2005, 133, 543–566 Pessi, A.T.; Businger, S Relationships among lightning, precipitation, and hydrometeor characteristics over the North Pacific Ocean J Appl Meteorol Climatol 2009, 48, 833–848 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 95 10 Ushio, T.; Heckman, S.J.; Boccippio, D.J.; Christian, H.J.; Kawasaki, Z.I A survey of thunderstorm flash rates compared to cloud top height using TRMM satellite data J Geophys Res 2001, 106, 24089–24095 https://doi.org/10.1029/2001jd900233 11 Carey, L.D.; Murphy, M.J.; McCormick, T.L.; Demetriades, N Lightning location relative to storm structure in a leading-line, trailing-stratiform mesoscale convective system J Geophys Res 2005, 110, 1–23 12 Steiger, S.M.; Orville, R.E.; Carey, L.D Total lightning signatures of thunderstorm intensity over North Texas, Part II: Mesoscale convective systems Mon Weather Rev 2007, 135, 3303–3324 13 Knupp, K.R.; Peach, S.; Goodman, S Variations in cloud-to-ground lightning characteristics among three adjacent tornadic supercell storms over the Tennesee valley region Mon Weather Rev 2003, 131, 172–188 14 Williams, E.R.; Boldi, B.; Matlin, A.; Weber, M.; Hodanish, S.; Sharp, D.; Goodman, S.; Raghavan, R.; Buechler, D The behavior of total lightning activity in severe Florida thunderstorms Atmos Res 1999, 51, 245–265 15 Gilmore, M.S.; Wicker, L.J Influences of the local environment on supercell cloud-to-ground lightning, radar characteristics, and severe weather on June 1995 Mon Weather Rev 2002, 130, 2349–2472 16 Cetrone, J.; Houze, R.A Leading and trailing anvil clouds of West African squall lines J Atmos Sci 2011, 68, 1114–1123 17 Lund, N.R.; MacGorman, D.R.; Schuur, T.J.; Krehbiel, W.R.; Hamlin, T.; Straka, J.M.; Biggerstaff, M.I Relationships between lightning location and polarimetric radar signatures in a small mesoscale convective system Mon Weather Rev 2009, 137, 4151–4170 18 Shi, Z.; Tan, Y.; Liu, Y.; Liu, J.; Lin, X.T.; Wang, M.Y.; Luan, J Effects of relative humidity on electrification and lightning discharges in thunderstorms Terr Atmos Ocean Sci 2018, 29, 695–708 19 Wu, F.; Cui, X.P.; Zhang, D.L.; Qiao, L The relationship of lightning activity and short-duration rainfall events during warm seasons over the Beijing metropolitan region Atmos Res 2017, 195, 31–43 20 Steiger, S.M.; Orville, R.E.; Carey, L.D Total lightning signatures of thunderstorm intensity over north Texas Part I: Supercells Mon Wea Rev 2007, 135, 3281–3302 21 Hào, N.T Nghiên cứu sử dụng thông tin đa thời tiết DWSR–2500C trạm Nhà Bè phục vụ cảnh báo theo dõi mưa Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên Môi Trường, 2011 22 Sơn, T.D Nghiên cứu sử dụng thông tin đa thời tiết phục vụ theo dõi, cảnh báo mưa, dông bão Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên Môi Trường, 2007 23 Sơn, T.D Nghiên cứu xây dựng quy trình phát theo dõi tượng thời tiết nguy hiểm: tố, lốc, mưa đá, mưa lớn cục hệ thống đa thời tiết TRS–2730 Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ, Bộ Tài nguyên Môi Trường, 2009 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 723, 88-96; doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 96 An experiment on thunderstorm warning by combining weather radar and lightning data in Vietnam Phung Kien Quoc1*, Tran Tung Lam1, Do Thi Anh Huyen1 Aero Meteorological Observatory; kienquocamo@gmail.com; lamtrant61@gmail.com; anhhuyen1998.n@gmail.com Abstract: Thunderstorms are responsible for the development and formation of many severe weather phenomena and can cause serious damage to property and people This study presents a thunderstorm warning method based on weather radar data combined with data of lightning detection stations in Vietnam The results show that the considered thresholds that thunderstorms can occur for the weather radar products are: HMAX ≥ 10 km, ETOPS ≥ km, CMAX ≥ 35 dBZ, and CAPPI2 ≥ 40 dBZ If only one of the four conditions above is used but no lightning is found, it is a not good index and should not be used to detect thunderstorms In case, lightning is not found and two of the four conditions above are used and then this can use as an indicator to detect thunderstorms with the accuracy is about 72.08% The results also show that combining the above conditions (HMAX ≥ 10 km, ETOPS ≥ km, CMAX ≥ 35 dBZ, CAPPI2 ≥ 40 dBZ) with lightning data can be a good indicator to detect thunderstorms with high accuracy up to 86.25% Keywords: Thunderstorms; Weather radar; Warnings; Lightning ... sét xác suất xuất dơng lên tới 100%, khơng có sét xác suất xuất dông vào khoảng 50–70% Kết thử nghiệm phương pháp cảnh báo dông kết hợp Nội dung phần trình bày phương pháp cảnh báo dông kết hợp. .. thời tiết, định vị sét công tác dự báo, cảnh báo tượng thời tiết liên quan đến dông sét Việt Nam Đây xem tiêu chí tham khảo cho dự báo viên thực công tác dự báo, cảnh báo dông sử dụng nguồn liệu. .. doi:10.36335/VNJHM.2021(723).88-96 94 Kết luận Bài báo giới thiệu phương pháp cảnh báo dông kết hợp dựa số liệu đa thời tiết định vị sét Các kết ban đầu cho thấy ngưỡng sản phẩm đa HMAX ≥10 km, ETOPS ≥7 km,
Ngày đăng: 06/05/2021, 14:27
Xem thêm: