2.2.1. Phương pháp thống kê
Để nghiên cứu đặc điểm mưa đi kèm khơng khí lạnh ảnh hưởng đến khu vực Thanh Hóa đến Đà Nẵng, học viên đã tiến hành thực hiện các bước sau đây:
Bước 1: Tiến hành thu thập, tổng hợp lại tất cả các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra do
tác động đi kèm của KKL từ năm 2001-2018. Các đợt mưa lớn được chọn dựa trên báo cáo hàng năm của Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia [24]. Theo đó thời gian bắt đầu, thời gian kết thúc và khu vực mưa sẽ được thống kê để làm cơ sở cho việc thu thập số liệu mưa GSMaP theo tương ứng.
Bước 2: Tính tốn các đại lượng đặc trưng của mưa KKL bao gồm: cường độ mưa
trung bình (PI) và tần suất mưa trung bình từng giờ (PF) dựa trên số liệu GSMaP. Cường độ và tần suất là hai đại lượng đặc trưng quan trọng của mưa. Cường độ mưa chính là lượng mưa xảy ra trên một khu vực trong một đơn vị thời gian nhất định, nó phản ảnh tính nguy hiểm của hiện tượng. Khi cường độ mưa càng lớn thì khả năng sinh ra lũ, lũ
quét càng lớn. Còn tần suất mưa là giá trị thể hiện mức độ xuất hiện mưa ở một khoảng giờ so với các khoảng giờ khác trong ngày. Tại cùng một khoảng thời gian mà cả PI và PF đều lớn thì mức độ nguy hiểm của thiên tai khí tượng thủy văn càng được cảnh báo lên cao.
Như đã trình bày ở phần tổng quan, các giá trị PF và PI phụ thuộc rất nhiều vào ngưỡng mưa được chọn, bởi vì nó chính là điều kiện để ta xác định tại giờ đấy có mưa hay khơng có mưa. Điều này ảnh hưởng rất nhiều đến chu kỳ ngày đêm của mưa KKL.
Ở đây, đề tài lựa chọn ngưỡng mưa trong từng giờ thỏa mãn điều kiện ≥ 0,6mm/h để đặc trưng cho việc xác định và đánh giá các đại lượng PI, PF. Ngưỡng mưa được lựa chọn dựa trên tiêu chí xác định mưa lớn được quy định bởi Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia. Tức là với tổng lượng mưa ngày ≥ 16mm sẽ được xếp vào ngưỡng mưa vừa, do đó ngưỡng ≥ 0,6mm/h sẽ thỏa mãn được điều kiện mưa lớn ở trên. Ngoài ra trước khi sử dụng ngưỡng lượng mưa này, đề tài cũng đã tiến hành tính tốn và kiểm tra giá trị ở các ngưỡng mưa khác từ > 0.6 mm/h và <1.5mm/h, nhận thấy rằng các ngưỡng này thể hiện đường biến trình khơng thực sự nổi bật, hoặc sự thay đổi không đáng kể so với 0,6mm/h.
Bản chất của số liệu mưa từng giờ sau khi chiết suất được từ sản phẩm mưa vệ tinh GSMaP chính là giá trị cường độ mưa ngay tại giờ đó. Do đó giá trị cường độ mưa trung bình từng giờ được xác định bằng cách lấy trung bình lượng mưa xảy ra ở khu vực trong từng giờ của tất cả các đợt mưa KKL kéo dài từ năm 2001-2018. Lưu ý rằng giá trị lượng mưa xảy ra trong mỗi giờ phải thỏa mãn ngưỡng điều kiện mưa đã chọn.
Tần suất mưa trung bình từng giờ là tỷ lệ phần trăm giữa số giờ có mưa ≥ 0,6mm/h tại một giờ so với dung lượng mẫu (tức là tổng số ngày khơng mưa + có mưa). Đại lượng này của mưa sẽ giúp ta xác định được khả năng xuất hiện mưa lớn nhất nằm trong khoảng giờ nào và mức độ tập trung của nó chiếm tỷ lệ bao nhiêu phần trăm. Cơng thức tính PF tại điểm pixel vào giờ thứ I như sau:
𝑃𝐹𝑖 = 𝐶𝑀𝑖
𝐶𝑀𝑖+𝐾𝑀𝑖× 100% (1)
Từ việc xác định được tần số mưa tại một điểm ô pixel theo công thức (1), giá trị tần suất mưa PF trung bình cho 1 tỉnh được thực hiện bằng cách lấy trung bình tất cả các ơ pixel thuộc tỉnh đó chia cho dung lượng mẫu.
Ngồi ra, để khử bớt sai số, nhiễu xảy ra do khả năng nắm bắt mưa GSMaP gây ra cho khu vực nghiên cứu, tác giả đã tiến hành khử sai số bằng cách loại bỏ các ngày liên tiếp có số ơ pixel có mưa < 10 ơ trên tổng số ơ pixel từ Thanh Hóa-Đà Nẵng (450 ơ pixel). Điều này được thực hiện dựa trên căn cứ các đợt mưa đang xét là mưa lớn diện rộng, nhưng GSMaP không bắt được đúng diện mưa và lượng mưa, khiến cho số lượng điểm ơ pixel có mưa trên khu vực không đảm bảo về diện.
Thêm vào đó, qua q trình tìm hiểu đặc điểm vị trí địa lý và địa hình khu vực Thanh Hóa đến Đà Nẵng, học viên nhận thấy khu vực này tồn tại 2 ranh giới tự nhiên có ảnh hưởng lớn đến đặc tính mưa: (1) là Đèo Ngang nơi tồn tại dãy Hồnh Sơn, giáp ranh giữa Hà Tĩnh-Quảng Bình; (2) là Đèo Hải Vân nổi bật với dãy Bạch Mã cao tới 1444m, giáp ranh giữa Thừa Thiên Huế-Đà Nẵng. Do đó, trong q trình tổng hợp và thống kê các đợt mưa lớn diện rộng ở khu vực nghiên cứu, học viên cũng tiến hành phân tích rõ ràng hai bên sườn ranh giới này nhằm chỉ rõ vai trị của địa hình trong việc gây mưa lớn.
Bước 3: Biểu diễn biến trình mưa KKL bằng phương pháp đồ thị
Từ giá trị cường độ mưa trung bình và tần suất mưa trung bình từng giờ tính được ở Bước 2, biên độ và thời gian mưa sẽ được biểu diễn bằng cách vẽ đồ thị để từ đó chỉ ra được các đặc điểm cực đại mưa KKL trong từng khu vực nghiên cứu.
2.2.2. Phương pháp viễn thám
GSMaP là sản phẩm mưa vệ tinh có định dạng “grid”, đây là ưu điểm vượt trội khi sử dụng dạng dữ liệu này, ta có thể trích xuất dữ liệu theo từng điểm hay từng ô pixel mong muốn. Với mục đích tận dụng tối đa dữ liệu mưa từ một sản phẩm có độ phân giải khơng gian, thời gian cao như GSMaP, trong luận văn này, dữ liệu mưa sẽ được trích suất theo giá trị từng ơ pixel. Sơ đồ phương pháp viễn thám được thể hiện ở Hình 2.5.
(1) Dữ liệu đầu vào bao gồm dữ liệu ảnh mưa vệ tinh toàn cầu GSMaP và bản đồ hành chính Thanh Hóa - Đà Nẵng đã được số hóa hệ tọa độ.
(2) Xử lý dữ liệu: Với nguồn dữ liệu trên, ta có thể lựa chọn nhiều cách tiếp cận và xử lý khác nhau. Trong phạm vi luận văn này, học viên đã lựa chọn ngơn ngữ lập trình Python và các thư viện có sẵn được tích hợp trong phần mềm ArcMap để xử lý và trích xuất nhanh bộ số liệu GSMaP theo từng điểm lưới.
Theo đó, ngơn ngữ Python được sử dụng để cắt dữ liệu GSMaP toàn cầu về khu vực nghiên cứu Thanh Hóa-Đà Nẵng thơng qua bản đồ hành chính tỉnh của khu vực này. Dữ liệu sau đó được tiến hành loại bỏ các giá trị sai số mặc định -99, đồng thời đặt điều kiện ngưỡng mưa ≥ 0.6 mm/h tại từng điểm lưới. Kế tiếp, sử dụng cơng cụ trích xuất dữ liệu của phần mềm ArcMaP để xuất thành bảng dữ liệu .csv tại từng điểm lưới, phục vụ cho việc tính tốn PF, PI sau đó.
(3) Kết quả: Từ giá trị cường độ mưa PI và tần suất mưa PF trung bình từng giờ đã tính tốn được từ phương pháp thống kê, bảng dữ liệu tiếp tục được đưa vào phần mềm ArcMap để tạo ra bộ bản đồ phân bố mưa PF, PI theo không gian và thời gian.