Phƣơng php ni suy số li uv đ im t rm

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu sử dụng số liệu lượng mưa vệ tinh để đánh giá hạn khí tượng cho khu vực tinhe thanh hóa (Trang 37 - 39)

Các phương pháp nội suy được dùng nhiều trong ngành khí tượng như phương pháp Cressman, phương pháp Kriging, phương pháp nghịch đảo khoảng

cách (Inverse Distance Weighting- IDW), nội suy đa thức toàn bộ (Global polynomial interpolation), nội suy song tuyến (Bilinear interpolation). Các phương pháp này đều được tích sẵn trong phần mềm CDO có thể xử lý dữ liệu với đuôi Netcdf và các phần mềm Arcgis, Arcview và ENVI.

Một số nhà khí tượng (ví dụ Shrestha, 2011 [40]) đã sử dụng các điểm đo mưa để ước tính lưới lượng mưa bằng các phương pháp nội suy như Kriging, IDW,... sau đó tiến hành so sánh giữa hai pixel-pixel của lưới mưa vừa nội suy và lưới mưa vệ tinh. Một số các nghiên cứu khác thì nội suy lượng mưa bằng các phương pháp Kriging, IDW, BI từ lưới mưa vệ tinh thô về lưới có độ phân giải cao hơn, sau đó trích xuất số liệu tại pixel có chứa trạm quan trắc (ví dụ Shrestha và CS, 2013a [41]) sau đó tiến hành so sánh giữa lượng mưa quan trắc và từ vệ tinh. Trong cách tiếp cận thứ hai, một số nhà nghiên cứu đã sử dụng trung bình số học lượng mưa vệ tinh từ 4 pixel xung quanh các trạm đo mưa; ví du như tác giả Narayan, 2017 [38] cho rằng đối với lượng mưa độ phân giải cao như CHIRP thì các trạm quan trắc trên mặt đất là đại diện cho tổng lượng mưa trung bình của 4 pixel mà trạm đo mưa được đặt.

Do luận văn đánh giá cả lượng mưa có độ phân giải thô hơn CHIRP như lượng mưa của CDR (khoảng 27 km) và để tránh các sai số lớn gây ra bởi phép nội suy quy mô rộng, luận văn sử dụng phương pháp nội suy song tuyến, phương pháp này đã được một số tác giả sử dụng, ví dụ như tác giả Y. C. Gao (2013) [47] đã kết hợp bốn pixel xung quanh trạm đo mưa từ lưới mưa vệ tinh để xây dựng chuỗi lượng mưa từ vệ tinh cho các trạm quan trắc mưa.

Có thể mô tả phương pháp nội suy song tuyến tính như sau (hình 2.2): Để tính giá trị tại điểm mới P(x,y) khi biết bốn điểm gần nhất là Q11 = (x1, y1), Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1), and Q22 = (x2, y2).

Nội suy tuyến tính giá trị tại điểm R1 và R2

́

́

Từ 2 điểm R1 và R2 nội suy tuyến tính điểm P

́

Hình 2.2. i suy song tuyến tính cho điểm P(x y)

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu sử dụng số liệu lượng mưa vệ tinh để đánh giá hạn khí tượng cho khu vực tinhe thanh hóa (Trang 37 - 39)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(78 trang)