(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu xác định một số chỉ tiêu khí tượng bằng ảnh vệ tinh ở tỉnh thanh hóa

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN VIỆT ANH NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH MỘT SỐ CHỈ TIÊU KHÍ TƯỢNG BẰNG ẢNH VỆ TINH Ở TỈNH THANH HÓA CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN & MÔI TRƯỜNG MÃ NGÀNH: 8850101 LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN & MÔI TRƯỜNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS PHÙNG VĂN KHOA Hà Nội, 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan, cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình nghiên cứu khác Nếu nội dung nghiên cứu tơi trùng lặp với cơng trình nghiên cứu cơng bố, tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm tuân thủ kết luận đánh giá luận văn Hội đồng khoa học Hà Nội, ngày 30 tháng 10 năm 2020 Người cam đoan Nguyễn Việt Anh ii LỜI CẢM ƠN Trong trình thực đề tài, nhận giúp đỡ nhiệt tình, đóng góp q báu nhiều cá nhân, tập thể giúp tơi hồn thành tốt luận văn Trước hết, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến tất thầy giáo, cô giáo Trường Đại học Lâm nghiệp giảng dạy giúp đỡ tơi suốt q trình học tập khóa Cao học 2018 - 2020; đặc biệt cảm ơn thầy giáo PGS.TS Phùng Văn Khoa trực tiếp hướng dẫn, giúp đỡ tơi thực hồn thành Luận văn Mặc dù thân nỗ lực nghiên cứu, điều kiện tác nghiệp thực đề tài địa bàn tương đối rộng, thời gian ngắn nên Luận văn tránh khỏi thiếu sót Kính mong nhận ý kiến tham gia góp ý nhà khoa học, bạn đồng nghiệp để Luận văn hồn thiện Tơi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 30 tháng 10 năm 2020 Học viên Nguyễn Việt Anh iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC .iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC HÌNH VẼ viii ĐẶT VẤN ĐỀ Chương TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Tổng quan ứng dụng viễn thám để xác định số tham số khí 1.2.1 Ứng dụng viễn thám để xác định nhiệt độ khơng khí gần mặt đất 1.2.2 Ứng dụng viễn thám ước tính hàm lượng nước độ ẩm khơng khí 1.2.3 Ứng dụng viễn thám ước tính lượng mưa 13 Chương MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 20 2.1 Mục tiêu nghiên cứu 20 2.1.1 Mục tiêu tổng quát 20 2.1.2 Mục tiêu cụ thể 20 2.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 20 2.2.1 Đối tượng nghiên cứu 20 2.2.2 Phạm vi nghiên cứu 20 2.3 Nội dung nghiên cứu 21 2.3.1 Cơ sở khoa học xác định yếu tố nhiệt độ khơng khí, độ ẩm tương đối khơng khí lượng mưa từ ảnh viễn thám 21 2.3.2 Xây dựng mô hình tương quan yếu tố khí tượng tính tốn từ iv ảnh viễn thám từ trạm quan trắc 21 2.3.3 Đề xuất phương pháp xác định yếu tố khí tượng từ ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu 21 2.4 Phương pháp nghiên cứu 21 2.4.1 Phương pháp kế thừa số liệu nghiên cứu giới 21 2.4.2 Phương pháp sử dụng công nghệ xử lý ảnh số GIS 24 2.4.3 Phương pháp khảo sát, thử nghiệm, phân tích so sánh 30 Chương ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ XÃ HỘI KHU VỰC NGHIÊN CỨU 33 3.1 Điều kiện tự nhiên 33 3.1.1 Tọa độ địa lý 33 3.1.2 Địa chất 34 3.1.3 Địa hình 35 3.1.4 Đặc điểm khí hậu 37 3.1.5 Đặc điểm thuỷ văn 39 3.1.6 Đặc điểm thực vật 41 3.2 Điều kiện kinh tế, xã hội 42 3.2.1 Tăng trưởng kinh tế 42 3.2.2 Tình hình phát triển ngành, lĩnh vực 42 3.2.3 Văn hóa, xã hội 44 Chương KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 47 4.1 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 47 4.1.2 Xây dựng mơ hình tương quan yếu tố khí tượng tính tốn từ ảnh viễn thám từ trạm quan trắc 47 4.1.3 Đề xuất phương pháp xác định yếu tố khí tượng từ ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu 49 4.2 Thực nghiệm tính nhiệt độ khơng khí liệu viễn thám 52 4.2.1 Dữ liệu viễn thám liệu quan trắc 52 v 4.2.2 Thực nghiệm tính tốn nhiệt độ khơng khí 56 4.3 Thực nghiệm tính độ ẩm tương đối liệu viễn thám .67 4.3.1 Dữ liệu viễn thám liệu quan trắc 67 4.3.2 Thực nghiệm tính tốn độ ẩm tương đối 71 4.4 Hiệu chỉnh lượng mưa 81 KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO 93 vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Ý nghĩa AVHRR Advanced very-high-resolution radiometer BĐKH Biến đổi khí hậu CMAP The Climate Prediction Center Merged Analysis Precipitation CST Convective–Stratiform Technique eTRaP Ensemble Tropical Rainfall Potentia GOES-1 Geosynchronous Operational Environmental Satellite GPCP The Global Precipitation Climatology Project GSMaP JAXA Global Rainfall Watch IFFA Interactive Flash Flood Analyzer MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer NESDIS of National Environmental Satellite, Data, and Information Service NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration OSPO The Office of Satellite Products and Operations - NOAA POES Polar Operational Environmental Satellites SMMR Scanning Multichannel Microwave Radiometer TRMM The Tropical Rainfall Measuring Mission VIS/IR Visible/ Infrared WCRP World Climate Research Program vii DANH MỤC BẢNG Bảng 4.1 Dữ liệu nhiệt độ bề mặt từ liệu MODIS 53 Bảng 4.2 Số liệu nhiệt độ khơng khí từ trạm quan trắc 56 Bảng 4.3 Số liệu hồi quy nhiệt độ khơng khí ngày 11/12/2019 lúc 11h 60 Bảng 4.4 Số liệu hồi quy nhiệt độ khơng khí ngày 11/12/2019 lúc 14h 61 Bảng 4.5 Số liệu hồi quy nhiệt độ khơng khí ngày 29/09/2019 lúc 11h 61 Bảng 4.6 Số liệu hồi quy nhiệt độ khơng khí ngày 29/09/2019 lúc 14h 62 Bảng 4.7 Dữ liệu tổng cột nước 67 Bảng 4.8 Dữ liệu độ ẩm tương đối trạm 71 Bảng 4.9 Dữ liệu sức trương nước bão hoà trạm 72 Bảng 4.10 Dữ liệu hồi quy độ ẩm tương đối ngày 29/09/2019 13h với trạm 75 Bảng 4.11 Dữ liệu hồi quy độ ẩm tương đối ngày 11/12/2019 13h với trạm 76 Bảng 4.12 Dữ liệu hồi quy độ ẩm tương đối ngày 29/09/2019 13h với trạm 77 Bảng 4.13 Dữ liệu hồi quy độ ẩm tương đối ngày 11/12/2019 13h với trạm 78 Bảng 4.14 Dữ liệu tổng lương mưa từ trạm 24h (mm/24h) .84 Bảng 4.15 Dữ liệu tổng lương mưa từ trạm 48h (mm/48h) .85 viii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1 Mạng lưới vng .25 Hình 2.2 Dữ liệu dạng Grid lưu trữ tệp 26 Hình 2.3: Chuyển đổi từ dạng txt sang dạng shp ArcGIS 27 Hình 2.4: Grid chuyển từ dạng txt sang dạng vector 27 Hình 2.5: Sử dụng cơng cụ chuyển đổi dạng điểm sang dạng raster 28 Hình 2.6: Kết chuyển đổi dạng điểm sang dạng raster 28 Hình 2.7: Giao diện thiết lập thơng số chồng lớp liệu raster 29 Hình 2.8: Giao diện thiết lập thông số Regression 32 Hình 3.1 Bản đồ hành tỉnh Thanh Hóa 33 Hình 4.1 Mơ hình số khu vực nghiên cứu 54 Hình 4.2 Chỉ số NDVI nửa cuối tháng năm 2019 55 Hình 4.3 Chỉ số NDVI nửa đầu tháng 12 năm 2019 .55 Hình 4.4 Mơ hình số địa hình khu vực cắt ghép xử lý 57 Hình 4.5 Chỉ số NDVI xử lý ngày 29/09/2019 57 Hình 4.6 Chỉ số NDVI xử lý ngày 11/12/2019 58 Hình 4.7 Nhiệt độ bề mặt từ ảnh MODIS ngày 29/09/2019 lúc 11h 59 Hình 4.8 Bản đồ phân bố nhiệt độ khơng khí ngày 29/09/2019 lúc 11h .63 Hình 4.9 Bản đồ phân bố nhiệt độ khơng khí ngày 29/09/2019 lúc 14h .64 Hình 4.10 Bản đồ phân bố nhiệt độ khơng khí ngày 11/12/2019 lúc 11h .65 Hình 4.11 Bản đồ phân bố nhiệt độ khơng khí ngày 11/12/2019 lúc 14h .66 Hình 4.12 Bản đồ phân bố tổng lượng nước khơng khí ngày 29/09/2019 lúc 13h50’ .69 Hình 4.13 Bản đồ phân bố tổng lượng nước khơng khí ngày 11/12/2019 lúc 13h45’ .70 Hình 4.14 Tổng cột nước ngày 11/12/2019 13h 72 Hình 4.15 Tổng cột nước ngày 29/09/2019 13h 73 ix Hình 4.16 Sức trương nước bão hoà ngày 11/12/2019 13h .73 Hình 4.17 Sức trương nước bão hồ ngày 29/09/2019 13h .74 Hình 4.18 Bản đồ phân bố độ ẩm tương đối khơng khí ngày 29/09/2019 lúc 13h50’ 79 Hình 4.19 Bản đồ phân bố độ ẩm tương đối không khí ngày 11/12/2019 lúc 13h45’ 80 Hình 4.20 Biểu đồ lượng mưa 48 h từ ngày 16 – 17/07/2018 trạm (màu xanh), liệu vệ tinh (màu cam) 83 Hình 4.21 Biểu đồ lượng mưa 24h trạm (màu xanh), liệu vệ tinh (màu cam), liệu hiệu chỉnh (màu xám) 85 Hình 4.22 Biểu đồ lượng mưa 48h trạm (màu xanh), liệu vệ tinh (màu cam), liệu hiệu chỉnh (màu xám) 86 Hình 4.23 Bản đồ lượng mưa 24h ngày 16/07/2018 .87 Hình 4.24 Bản đồ lượng mưa sau hiệu chỉnh 24h ngày 16/07/2018 88 Hình 4.25 Bản đồ lượng mưa 48h ngày 16-17/07/2018 89 Hình 4.26 Bản đồ lượng mưa sau hiệu chỉnh 48h ngày 16-17/07/2018 90 81 4.4 Hiệu chỉnh lượng mưa Từ liệu lượng mưa từ hệ thống https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index.htm Jaxa Nhật Bản Tiến hành download liệu hiệu chỉnh số liệu quan trắc ta có liệu lượng mưa của khu vực Sản phẩm mưa vệ tinh độ phân giải cao sử dụng có tên gọi GSMaP (Global Satellite Mapping Precipitation) Năm 2002, Trung tâm Khoa học Công nghệ Nhật Bản (JST – Japan Science and Technology Agency) bắt đầu thiết lập GSMaP sau đến năm 2007 đẩy mạnh Trung tâm Nghiên cứu Vũ trụ Nhật Bản (JAXA – Japan Aerospace Exploration Agency) nhóm nhà khoa học thực Nhiệm vụ Đo đạc mưa (PMM – Precipitation Measuring Mission) để thiết lập sản phẩm mưa toàn cầu với độ phân giải cao theo không gian theo thời gian Sản phẩm GSMaP kết hợp từ số liệu xạ sóng ngắn nhiều vệ tinh quĩ đạo thấp TRMM TMI, AQUA AMSRE, ADEOS II AMSRE DMSP SSM/I số liệu xạ hồng ngoại GEO [13] Với kết hợp đó, GSMaP bao phủ phạm vi từ 60oN đến 60oS với độ phân giải theo phương ngang 0,1 độ (3600 x 1200 pixels) độ phân giải thời gian Trong khuôn khổ đề tài, liệu lượng mưa hai ngày 16 17 tháng năm 2018 từ trạm khí tượng thuỷ văn trạm từ liệu GSMaP theo sử dụng để nghiên cứu 1- Trạm Bái Thượng (mm/h) 40 35 30 25 20 15 10 -5 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 82 2- Trạm Hồi Xuân (mm/h) 1 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 3- Trạm Như Xuân (mm/h) 30 25 20 15 10 5 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 4- Sầm Sơn (mm/h) 35 30 25 20 15 10 5 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 83 5- Thanh Hoá (mm/h) 25 20 15 10 5 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 6- Tĩnh Gia (mm/h) 35 30 25 20 15 10 5 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 7- Yên Định (mm/h) 18 16 14 12 10 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 Hình 4.20 Biểu đồ lượng mưa 48 h từ ngày 16 – 17/07/2018 trạm (màu xanh), liệu vệ tinh (màu cam) 84 Có thể nhận thấy rằng, lượng mưa theo có độ tương quan thấp tất trạm theo Điều lý giải giá trị đo mưa trạm đặc trưng cho vị trí lượng mưa từ liệu vệ tinh giá trị trung bình cho diện tích lớn 100km2 (độ phân giải 0,1 độ cỡ 11,8 km) Với tổng lượng mưa ngày (mm/24h) ngày (mm/48h) tương quan tốt Nhưng trạm Tĩnh Gia có khác biệt sai số lớn với lượng mưa 24h 48h cao so với từ liệu vệ tinh Nhất lượng mưa trạm Tĩnh Gia đo lượng mưa vừa nhiều đồng hồ liệu vệ tinh lại thấp Do đó, q trình tính tốn không sử dụng liệu trạm để hiệu chỉnh Bảng 4.14 Dữ liệu tổng lương mưa từ trạm 24h (mm/24h) STT Tên trạm Bái Thượng Hồi Xuân Như Xuân Sầm Sơn Thanh Hoá Tĩnh Gia Yên Định Dữ liệu đo 45.90 24.20 82.90 98.40 69.30 169.00 55.90 Dữ liệu vệ tinh 118.17 20.12 199.28 138.89 123.46 110.09 80.96 Sai lệch -72.27 4.08 -116.38 -40.49 -54.16 58.91 -25.06 Hiệu chỉnh với trạm (trừ trạm Tĩnh Gia) với liệu 24h Regression Statistics Multiple R 0.809670189 R Square 0.655565815 Adjusted R Square 0.569457268 Standard Error 17.45130748 Observations Coefficients Intercept 21.92769212 X Variable 0.359880811 85 Lượng mưa mm/24h 250.00 200.00 150.00 100.00 50.00 0.00 Hình 4.21 Biểu đồ lượng mưa 24h trạm (màu xanh), liệu vệ tinh (màu cam), liệu hiệu chỉnh (màu xám) Bảng 4.15 Dữ liệu tổng lương mưa từ trạm 48h (mm/48h) STT Tên trạm Dữ liệu đo Dữ liệu vệ tinh Sai lệch Bái Thượng 73.30 124.04 -50.74 Hồi Xuân 32.00 25.40 6.60 Như Xuân 117.60 211.81 -94.21 Sầm Sơn 152.30 149.31 2.99 Thanh Hoá 125.70 130.98 -5.28 Tĩnh Gia 254.00 119.28 134.72 Yên Định 64.00 91.47 -27.47 86 Hiệu chỉnh với trạm (trừ trạm Tĩnh Gia) với liệu 48h Regression Statistics Multiple R 0.779351207 R Square 0.607388305 Adjusted R Square 0.509235381 Standard Error 31.53716699 Observations Coefficients Intercept 24.90961176 0.566765676 Lượng mưa mm/48h 300 250 200 150 100 50 Hình 4.22 Biểu đồ lượng mưa 48h trạm (màu xanh), liệu vệ tinh (màu cam), liệu hiệu chỉnh (màu xám) 87 Hình 4.23 Bản đồ lượng mưa 24h ngày 16/07/2018 88 Hình 4.24 Bản đồ lượng mưa sau hiệu chỉnh 24h ngày 16/07/2018 89 Hình 4.25 Bản đồ lượng mưa 48h ngày 16-17/07/2018 90 Hình 4.26 Bản đồ lượng mưa sau hiệu chỉnh 48h ngày 16-17/07/2018 91 KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận chung Thời tiết ảnh hưởng lớn đến đời sống kinh tế – xã hội loài người Việc dự báo tượng thời tiết ngày trở nên cần thiết trở thành mối quan tâm nhiều quốc gia giới Dự báo thời tiết thông qua dự báo yếu tố: áp suất, nhiệt độ, độ ẩm, gió, mưa Như biết, mưa lớn nguyên nhân gây lũ vùng Trung Trung để lại hậu nghiêm trọng cho vùng nhiều năm qua thời gian gần Với nhiệt độ khơng khí, số liệu khí tượng tăng dày với độ phân giải 1km Dữ liệu nhiệt độ quan trắc trạm số liệu đo có hệ số tương quan cao hầu hết 0.9, mơ hình tương quan đáng tin cậy Số liệu nhiệt độ cung cấp liệu lúc 11h sáng 13 chiều ngày tuỳ điều kiện thời tiết Với số liệu độ ẩm tương đối, số liệu khí tượng tăng dày với độ phân giải 1km Dữ liệu độ ẩm tương đối quan trắc trạm số liệu đo có hệ số tương quan cao trung bình từ 0.9, mơ hình tương quan đáng tin cậy Số liệu độ ẩm tương đối cung cấp liệu lúc 13 chiều ngày tuỳ điều kiện thời tiết Với liệu lượng mưa, số liệu tăng dày với độ phân giải 11km Dữ liệu lượng mưa hiệu chỉnh theo ngày có tương quan tốt 0.809, mơ hình tương quan đáng tin cậy Số liệu lượng mưa tổng hợp ngày liên tục Trong khuôn khổ đề tài, số thông số sử dụng kết trực tiếp từ tổ chức NASA JAXA Các liệu cung cấp dạng gần thời gian thực Do đó, phương pháp đề tài nghiên cứu hồn tồn sử dụng để tăng dày số liệu khí tượng nhằm phục vụ dự báo mơ hình ngắn hạn Điều có ý nghĩa thực tiễn giá trị 92 Tồn Tuy nhiên, với số trường hợp liệu trạm có độ lệch lớn giải thích thời gian lệch thời điểm chụp ảnh vệ tinh thời điểm đo trạm Điều dẫn đến số trường hợp có bất thường ngắn hạn xảy Đồng thời, liệu vệ tinh tổng hợp cho vùng cho diện tích lớn nhiều so với liệu trạm đặc trưng cho phạm vị hẹp quanh trạm đo Do đó, chênh lệch liệu vệ tinh trạm đo hồn tồn hiểu Để khắc phục tình trạng việc chọn lọc số liệu đầu vào trạm, chuẩn hoá liệu trạm cần thiết cho thời điểm tính toán Dữ liệu nhiệt độ độ ẩm phụ thuộc nhiều ảnh hưởng mây Dữ liệu tin cậy khơng có số liệu độ che phủ mây lớn Tuy nhiên, với loại vệ tinh khí tượng ngày có độ phân giải cao hơn, tần xuất chụp lớn (1h 30 phút/lần) việc hồn tồn khắc phục Trong khn khổ đề tài, số liệu khí tượng cung cấp chưa đầy đủ Nếu số liệu bao gồm sức trương nước, điểm sương số liệu tính tốn xác hiệu chỉnh mức cao Kiến nghị Kết hợp nhiều loại vệ tinh tính tốn hệ thống điện tốn đám mây xu phát triển mạnh mẽ địi hỏi phải có chiến lược đào tạo nhân lực, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực lĩnh vực khí tượng thuỷ văn viễn thám Đài quan trắc khí tượng Thanh Hố nói riêng tỉnh Thanh Hố nói nói chung Tăng cường đầu tư nâng cấp trạm quan trắc khí tượng thuỷ văn thành trạm tổng hợp, quan trắc tự động Nghiên cứu đầu tư thêm trạm vị trí đặc thù với mật độ dày đủ để đảm bảo độ tương quan mơ hình khí tượng với liệu viễn thám 93 TÀI LIỆU THAM KHẢO A Tài liệu tham khảo tiếng Việt Hoàng Việt Anh, Meredith Williams, David Manning (2007) Ứng dụng số nhiệt thực vật cho việc đánh giá sa mạc hóa vùng bờ biển Việt Nam - Tạp chí khoa học Đất (2007) Nguyễn Thị Thanh Bình (2005) Giới thiệu phương pháp dự báo lượng mưa bão dựa số liệu vệ tinh Tuyển tập báo cáo Hội nghị Dự báo viên toàn quốc lần thứ II - Tập I: Dự báo khí tượng - Trung tâm Khí tượng thủy văn Quốc gia Tr 60-68 Trần Đình Bá, Đinh Quang Vọng, Đào Kim Nhung, Hoàng Minh Hiền (1995) Sử dụng ảnh A vệ tinh GMS khoanh vùng mưa lớn bão TC Khí tượng thuỷ văn.1995 số Tr26-32 Phạm Ngọc Hồ, Đồng Kim Loan, Trịnh Thị Thanh (2010) Cơ sở mơi trường khơng khí Nhà xuất giáo dục Việt Nam, 2010 Bùi Tuấn Hải, Lê Quang Vinh (2019) Nghiên cứu ứng dụng kết hợp liệu viễn thám mơ hình tốn IFAS mơ dịng chảy lũ lưu vực sơng nậm nơn thuộc hệ thống sơng Cả Tạp chí Nơng nghiệp&Phát triển nông thôn Số 18 Tr 96-101 Dương Văn Khảm, Chu Minh Thu, Đỗ Thanh Tùng (2009) Ứng dụng ảnh vệ tinh MODIS tính tốn nhiệt độ lớp phủ bề mặt - Tạp chí khí tượng thủy văn (2009) Nguyễn Tiến Kiên, Ngơ Lê An, Lê Đình Thành (2019) Đánh giá chất lượng mưa vệ tinh GSMaP mô mưa lớn - Ứng dụng cho lưu vực sông Mã Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi & Môi trường số 64 Tr 76-83 Trần Công Minh (2007) Khí hậu khí tượng đại cương Nhà xuất Đại học quốc gia Hà Nội, 2007 Phạm Thanh Ngà, Nguyễn Thị Thanh Bình (2004) Thử nghiệm đánh 94 giá lượng mưa ước tính từ ảnh mây vệ tinh GMS-5 số liệu quan trắc mặt đất TC Khí tượng thuỷ văn.2004 số Tr34-40 10 Nguyễn Văn Tuyên (2007), Giáo trình Vệ tinh khí tượng 11 Hồng Minh Tốn (2009), Xây dựng cơng thức tính lượng mưa từ số liệu radar Dopler cho khu vực Trung trung bộ, Luận văn Th.S khoa học 12 Đặng Ngọc Tĩnh (2005) Nghiên cứu ứng dụng dự báo mưa số trị vệ tinh báo thủy văn Tuyển tập báo cáo Hội nghị khoa học: Công nghệ báo phục vụ dự báo khí tượng thủy văn Tập II: Dự báo thủy văn Trung tâm Khí tượng thủy văn Quốc gia Tr 132-141 B Tài liệu tham khảo tiếng Anh Alberto Antonio Méndez Jocik (2004) Estimate ambient air temperature at regional level using remote sensing techniques ITC https://www.itc.nl/library/papers_2004/msc/nrm/mendez.pdf Bo-Cai Gao and Yoram J Kaufman The MODIS Near-IR Water Vapor Algorithm https://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod03.pdf Dvorak, V.F., 1984: "Tropical cyclone intensity analysis using satellite data" Fabiola Flores P, Mario Lillo S (2010) Simple air temperature estimation method from MODIS satellite images on a regional scale Chilean Journal of Agricultural Research 70 (3):436-445 (JULY-SEPTEMBER 2010) Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) for GPM Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) Algorithm Ver.6 https://atmosphereimager.gsfc.nasa.gov/sites/default/files/ModAtmo/MOD07 _atbd_v7_April2011_0.pdf K.N.Liou (2010) An Introduction to Atmospheric Radiaion Academic Press W Timothy Liu (1984) Remote sensing of near surface humidity over North Pacific IEEE trans Geosci Remote Sens., 1984 95 Modis atmospheric profile retrieval alogrithm theoretical basis document, 2011 P.Chylek, W.B.Clodius, S.C.Bender, W.H.Atkins and L.K.Balick (2004) Sensitivity of near infrared total water vapour estimate to calibration International Journal of Remote Sensing 10 Shettle P., Fenn W., 1979 Models for the aerosol of the lower atmosphere and the effects of humidity variations on their optical properties Report AFGL-TR-79-0214, Air Force Geophisics Lab., Hanscom, MA 11 Nguyen Vinh Thu, Byung-Ju Sohn, (2010), Half-hourly Rainfall Monitoring over the Indochina Area from MTSAT Infrared Measurements: Development of Rain Estimation Algorithm using an Artificial Neural Network, Jour Korean Earth Science Society, v 31, no 5, p 465−474, September 2010 12 The GMS USER'S GUIDE, Meteorological Satellite Center, JMA, Third Edition, 1997 ... trắc khí tượng Xuất phát từ thực tế trên, việc ? ?Nghiên cứu xác định số tiêu khí tượng ảnh vệ tinh tỉnh Thanh Hóa? ?? nhu cầu cần thiết, nhằm tạo sở khoa học cho việc đánh giá mức độ biến đổi khí. .. tố khí tượng tính tốn từ ảnh viễn thám từ trạm quan trắc Đề xuất phương pháp quan trắc tiêu khí tượng ảnh vệ tinh 2.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 2.2.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: ... thám nói riêng ứng dụng nhiều nghiên cứu khí tượng thủy văn giới Một ứng dụng tiêu biểu phổ biến viễn thám nghiên cứu khí tượng thủy văn việc xác định thơng số khí tượng phân bố theo không gian