Tính tới thời điểm này tại Việt Nam có tất cả 9 trạm radar thời tiết được lắp đặt và sử dụng bao gồm các trạm tại Phù Liễn, Việt Trì, Vinh, Đơng Hà, Tam Kỳ, Nha Trang, Nhà Bè, Pha Đin và mới nhất là Pleiku [Hình 1.1]. Tuy nhiên do những hạn chế về mặt chất lượng thiết bị cũng như khử nhiễu radar nên việc khai thác sử dụng số liệu này vẫn chưa xứng với tiềm năng của nó.
1.3.3. Đo mưa bằng vệ tinh
Qua phân tích ở trên ta thấy nhược điểm chung của cả hai phương pháp là gặp nhiều hạn chế trong việc quan trắc mưa tại khu vực đồi núi, vùng sâu, vùng xa và cả trên biển đảo; bộ số liệu thu thập được mang xu hướng cục bộ cho một trạm, hoặc một vài tỉnh lân cận nhau. Hướng giải quyết duy nhất hiện nay là sử dụng phương pháp đo mưa bằng vệ tinh - phương pháp đo mưa thứ ba đang được ứng dụng rất rộng rãi trên thế giới.
Các vệ tinh quan trắc thời tiết được chia thành hai loại chính, đó là vệ tinh địa tĩnh (Geostationary Earth Orbiting - GEO) và vệ tinh quỹ đạo cực (Low Earth Orbit - LEO) [Hình 1.2]. Hệ thống quan trắc khơng gian tồn cầu hiện tại của Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO) được chỉ ra ở Hình 1.3. Các vệ tinh này được gắn sẵn sensor tự động chụp ảnh bề mặt địa cầu ở các bước sóng khác nhau, từ đó các thuật tốn xử lý thơng tin ảnh được xây dựng, thiết lập để ước tính lượng mưa.
Vệ tinh GEO được gắn các cảm biến với bước sóng nhìn thấy (Visible-VIS) và hồng ngoại (Infrared-IR), nằm trên mặt phẳng xích đạo có độ cao khoảng 36 000km, quỹ đạo di chuyển đồng bộ với tốc độ tự quay của Trái đất và mỗi vệ tinh GEO quan trắc một khu vực nhất định trên mặt đất. Chu kỳ quay 1436 phút, cung cấp dữ liệu liên tục trong khoảng 15- 30 phút, có độ bao phủ lớn từ trên cao với góc nhìn rộng khoảng 50 độ. Tuy nhiên độ phân giải thấp (cỡ 1 km×1 km đối với bước sóng nhìn thấy và 4 km×4 km cho bước sóng hồng ngoại); khơng thích hợp cho thám sát thẳng đứng. Ảnh vệ tinh GEO cung cấp thông tin về nhiệt độ đỉnh các đám mây là cơ sở cho các phương pháp tiến hành ước tính lượng mưa.
Vệ tinh LEO: có quỹ đạo gần cực nằm ở độ cao khoảng 800-900 km, được gắn cảm biến thu nhận năng lượng bức xạ nhiệt từ các hạt mưa ở bước sóng microwave, có quỹ đạo quay đồng bộ với tốc độ quay của mặt trời với chu kỳ quay khoảng 101 phút, độ bao phủ tốt ở các cực. Chụp ảnh bề mặt trái đất trong khu vực vệ tinh di chuyển, do đó mỗi ảnh chụp cho một khu vực hẹp, khơng thể bao phủ tồn bộ bề mặt địa cầu tại một thời điểm, dữ liệu nhận được sẽ thay đổi theo vĩ độ, thích hợp cho thám sát thẳng đứng.
Các phương pháp ước tính lượng mưa từ ảnh mây vệ tinh bao gồm: phương pháp ảnh hồng ngoại, phương pháp ảnh microwave, phương pháp kết hợp, phương pháp đa phổ, phương pháp Kurino,…
❖ Phương pháp ảnh hồng ngoại
Ngun lý tính tốn: Mưa tại mặt đất liên quan với các đặc tính đỉnh mây quan sát được từ vệ tinh. Nghĩa là nhiệt độ đỉnh mây càng lạnh thì lượng mưa càng lớn [16]. Theo đó thì:
Trên ảnh IR đỉnh mây nhiệt độ càng thấp và ảnh VIS đỉnh mây có màu càng sáng thì lượng mưa ước tính càng lớn.
Hoặc trên ảnh NIR khi |TNIR-TIR| ~ 0 thì khả năng mưa càng nhiều.
Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng, các thuật tốn tính mưa từ ảnh vệ tinh GEO phổ hồng ngoại rất hiệu quả trong tính tốn mưa đối lưu vùng nhiệt đới nhưng xuất hiện sai số lớn bởi ảnh hưởng mây ở tầng cao có nhiệt độ bề mặt thấp nhưng khơng có khả năng gây mưa [28].
Ưu điểm của phương pháp này là có độ phân giải thời gian tốt. Tuy nhiên nhược điểm là ta không quan sát được tồn bộ mây mà chỉ nhìn thấy đỉnh mây từ ảnh VIS hoặc IR Rất khó để ước tính được lượng mưa tốt do khơng có mơi trường tương quan tốt (ví dụ: mây lạnh chưa chắc đã gây mưa như mây Ci); khó xác định được mây tầng thấp, độ chính xác chưa cao.
❖ Phương pháp Microwave
Ngun lý tính tốn: lượng mưa mặt đất liên quan với phát xạ sóng microwave từ các hạt mưa (các kênh tần số thấp) và tán xạ sóng microwave từ hạt băng (các kênh tần số cao). Nói một cách khác thì phương pháp này sử dụng ảnh đo bằng vi sóng vệ tinh, đo cường độ/ lượng mưa mà không cần dựa vào nhiệt độ đỉnh mây [16].
Ưu điểm của phương pháp này đó là tính tốn được cho các vùng xa xơi, hệ đo đạc đồng nhất, ước lượng lượng mưa dựa trên các nguyên lý vật lý hơn nên độ chính xác cao hơn so với phương pháp sử dụng ảnh VIS/IR.
Nhược điểm: độ phân giải không gian và thời gian kém, không đo đạc được trực tiếp lượng mưa và khơng thể tính được mưa từ những mây ấm trên đất liền.
❖ Phương pháp kết hợp
Là phương pháp sử dụng đồng thời hai cách tính tốn trên, nhằm sử dụng được những đặc tính nổi bật về độ phân giải khơng gian, thời gian tốt của vệ tinh địa tĩnh và độ chính xác cao hơn của ước tính lượng mưa bằng phương pháp microwave.
Phương pháp kết hợp ước tính mưa bằng cách sử dụng trung bình trọng số; sử dụng ảnh VIS/IR và ảnh microwave tương ứng để tạo ra một trường các yếu tố điều chỉnh đa dạng, hiệu chỉnh lại các hệ số của thuật toán VIS/IR, tương thích giữa IR với cường độ mưa của microwave, sau đó sử dụng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo biến đổi lượng mưa từ microwave theo không gian, thời gian.
Phương pháp đa phổ
Gồm nhiều phương pháp kết hợp các kênh hồng ngoại, hơi nước với nhau. Thí dụ phương pháp chia tách cửa sổ, sử dụng các quan trắc ở sát 11μm và 12μm để nhận biết mây trên đại dương. Việc phân loại mây được hoàn thiện bằng cách xem xét nhiệt độ vật đen ở 11μm và độ chói khác nhau giữa 11 μm và 12μm. Cảnh trời quang mây có nhiệt độ ấm và sự khác nhau giữa các nhiệt độ chói là âm, thường nhỏ hơn khoảng -10°C.
Phương pháp Kurino
Ưu điểm nổi bật của phương pháp là đã tổ hợp được các bức ảnh IR1, IR2 và hơi nước trong đánh giá mưa và phương pháp có thể áp dụng một cách liên tục cho cả thời gian ban ngày và ban đêm, không bị hạn chế về thời gian ảnh hưởng của bức xạ mặt trời.
Nguyên lý của phương pháp này gồm tổ hợp đa kênh ảnh. Kênh Tbb(IR1), hiệu số của 2 kênh ảnh Tbb(IR1) - Tbb(IR2) để loại bỏ mây Ci chứa các tinh thể đá, hiệu của 2 kênh ảnh hồng ngoại và kênh hơi nước Tbb(IR1)-Tbb(WV) để xác định mây có đặt tới đỉnh tầng đối lưu khơng. Sau đó, thiết lập 3-D Look-up table (LUT) bằng cách so sánh các dữ liệu mưa radar hoặc dữ liệu vệ tinh.
Phương pháp ước tính mưa từ vệ tinh radar
Nguyên lý hoạt động: tại những vệ tinh radar phát ra những dải sóng tới các đối tượng trên một phạm vi xác định. Sau đó thu nhận tín hiệu phản hồi từ những đối tượng đó, với mỗi giá trị sóng phát ra sẽ thu được giá trị khác nhau. Khi đó hệ thống phân tích sẽ vẽ lên và tính chênh lệch bước sóng và thời gian phản hồi từ đó có thể nhận định đối tượng [Hình 1.4].
Hình 1. 4 Nguyên lý cơ bản ước tính lượng mưa từ radar thời tiết (Nguồn: [5])
Trong đó:
1) Là vệ tinh phát dải sóng tới đối tượng.
2) Là sóng phản xạ từ đối tượng trở lại bộ phận thu nhận của vệ tinh.
3) Sau khi dữ liệu được thu nhận nó truyền về trạm xử lý số liệu dưới mặt đất. 4) Dữ liệu sẽ được phân tích xử lý để đưa ra bản đồ mưa từ dữ liệu thu được.
Qua phần tổng quan các phương pháp quan trắc mưa hiện nay, có thể dễ dàng nhận thấy ưu điểm vượt trội của phương pháp đo mưa bằng vệ tinh. Với mục đích nghiên cứu đặc điểm mưa ngày đêm của một khu vực trải dài theo kinh độ như các tỉnh ven biển miền Trung thì thực sự các phương pháp như radar hay trạm quan trắc truyền thống còn để lại nhiều hạn chế về mặt số liệu. Do đó, trong luận văn này, phương pháp ước tính lượng mưa từ ảnh mây vệ tinh được lựa chọn nhằm thực hiện được mục tiêu nghiên cứu một cách hiệu quả nhất.
CHƯƠNG 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Số liệu
2.1.1. Số liệu các đợt KKL ở khu vực Thanh Hóa đến Đà Nẵng
Số liệu thống kê các đợt khơng khí lạnh ở Việt Nam được thực hiện bằng cách tổng hợp các thông tin được cung cấp trong tuyển tập Đặc điểm Khí tượng Thủy văn hàng năm từ 2001-2018 [24].
Theo đó đặc điểm các đợt KKL ảnh hưởng đến khu vực Thanh Hóa-Đà Nẵng gây ra mưa lớn diện rộng được tổng hợp, bao gồm các thông tin về: thời gian xuất hiện/kết thúc, cường độ mưa, hệ quả mưa và hình thế gây mưa.
2.1.2. Nguồn số liệu mưa GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation)
2.1.2.1. Mô tả chung
Bản đồ mưa vệ tinh toàn cầu-GSMaP là dự án được xúc tiến nhằm mục đích “Thành lập bản đồ lượng mưa toàn cầu với độ phân giải cao bằng dữ liệu vệ tinh”, được tài trợ bởi CREST thuộc Cơ quan Khoa học và Công nghệ Nhật Bản từ năm 2002- 2007. Đến năm 2007, các hoạt động của dự án GSMaP được thúc đẩy bởi nhóm khoa học JAXA PMM (JAXA Precipitation Measuring Mision), với 3 lần update thuật toán đáng kể tương ứng với 3 phiên bản 5, 6, 7. GSMaP được đưa vào hoạt động chính thức và cung cấp miễn phí trên trang web [Hình 2.1]: http://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/ [25].
GSMaP có hai sản phẩm bản đồ mưa tồn cầu với độ phân giải lần lượt là 0.1×0.1 độ kinh/vĩ độ và 0.25×0.25 độ kinh/vĩ độ; nguồn dữ liệu sản phẩm mưa được cung cấp theo giờ trong thời gian gần thực (khoảng bốn giờ sau khi quan sát). Thuật toán sử dụng tất cả dữ liệu đo bức xạ sóng microwave thụ động từ GPM-Core GMI, TRMM TMI, Aqua AMR-E, GCOM-W/AMSR2, DMSP với SSMI và SSMIS. AMSU-A/-B và MHS của NOAA, AMSU-A và MHS của MetOp và ảnh IR địa tĩnh.
Hình 2. 1 Trang chủ sản phẩm mưa vệ tinh tồn cầu GSMaP và hình ảnh trích xuất tương ứng cho khu vực Việt Nam lúc 06Z ngày 10/11/2019
Sản phẩm ảnh có độ phân giải 0.1 x 0.1 độ kinh/vĩ độ bao gồm 3600×1200 ô pixel bao phủ khu vực từ (60oN - 60oS; 0oE - 0oW) [Hình 2.2]; cịn lưới 0.25×0.25 độ kinh/vĩ độ cũng bao phủ khu vực như trên nhưng chỉ có 1440×480 ơ pixel [Hình 2.3]. Với nguồn dữ liệu này ta có thể dùng để làm dữ liệu so sánh với các số liệu thực tế đo được ở trạm hoặc dùng nguồn ảnh trực tuyến để quan sát sự di chuyển của các đám mây, các khối khơng khí hay bão đang di chuyển nhằm phục vụ cho cơng tác dự báo mưa.
Hình 2. 3 Sản phẩm ảnh GSMaP với độ phân giải 0.25×0.25 độ kinh/vĩ độ (Nguồn: [42])
Hiện nay, trong kho dữ liệu GSMaP cung cấp cho người dùng 5 kiểu dữ liệu khác nhau, bao gồm: “now”, “realtime”, “realtime_ver”, “riken_nowcast” và “standard”. Mỗi loại dữ liệu sẽ phù hợp với những bài toán và ứng dụng khác nhau.
Đồng thời, trong kho dữ liệu GSMaP đang để cùng lúc tồn tại 3 phiên bản, bao gồm: 5, 6 và 7. Trong đó:
Phiên bản v5: Được update vào tháng 10/2008, có sẵn dữ liệu từ tháng 03/2000 đến 11/2010;
Phiên bản v6: Cập nhật vào tháng 07/2014 cung cấp chuỗi dữ liệu từ tháng 03/2000 đến hiện tại;
Phiên bản v7: Cập nhật vào tháng 01/2017 với dữ liệu có sẵn từ tháng 03/2014 đến hiện tại.
Trong mỗi version lại có thời đoạn cung cấp dữ liệu khác nhau, tuy nhiên các bộ số liệu luôn tồn tại đồng thời hai độ phân giải thời gian là: “hourly” và “daily”.
Trong phạm vi nghiên cứu của luận văn, số liệu GSMaP được lựa chọn sẽ là số liệu tái phân tích từng giờ thuộc “standard” của phiên bản v6 nhằm đảm bảo tính đồng nhất về mặt thuật tốn dữ liệu. Các thuật toán đã được cải tiến trong phiên bản v6. so với v5 bao gồm:
Tính tốn bảng Look-up Table theo 6h
Sử dụng dữ liệu dự báo tồn cầu của Cơ quan Khí tượng Nhật Bản để tính tốn LUT cho sản phẩm GSMaP_NRT
Cải tiến thuật toán ảnh microwave dựa trên thuật toán hiệu chỉnh mưa AMSR2, bao gồm thuật toán đất liền mới, sơ đồ phát hiện bờ biển,…
Phát triển phương pháp điều chỉnh mưa địa hình đối với khu vực bờ biển
Cập nhật dữ liệu database, bao gồm phát hiện mưa trên đất liền, dữ liệu phát thải ở bề mặt đất được phát triển bởi team nghiên cứu Nhật Bản DPR/GMI…
Phát triển thuật tốn thám khơng microwave trên đất liền
Phát triển thuật toán hiệu chỉnh mưa tại trạm trong sản phẩm tái phân tích. Chi tiết thông tin đường dẫn và định dạng dữ liệu GSMaP sử dụng:
- Thông tin đường dẫn ftp đến kho dữ mưa giờ: /standard/v6/hourly/YYYY/MM/DD/ Trong đó:
YYYY: 4 kí tự chỉ năm; MM: 2 kí tự chỉ tháng; DD: 2 kí tự chỉ ngày - Một số lưu ý về giá trị khi xử lý dữ liệu GSMaP:
Giá trị Mô tả
(âm) Tỷ lệ mưa giờ (mm/h)
-4 Lỗi giá trị băng biển trong thuật tốn trích xuất mmicrowave -8 Lỗi giá trị nhiệt độ thấp trong thuật tốn trích xuất microwave -99 Lỗi khơng có quan trắc từ IRR và/hoặc microwave
2.1.3.2 Đánh giá chất lượng dữ liệu GSMaP thông qua các nghiên cứu trong và ngoài nước
Như đã trình bày mục 2.1.1, dữ liệu mưa GSMaP là một trong số những nguồn vệ tinh cung cấp ảnh có độ phân giải tốt nhất hiện nay, với độ bao phủ gần như toàn cầu cung
cấp liên tục theo thời gian gần thực, GSMaP đã và đang nhận được rất nhiều sự quan tâm trên thế giới. Cũng vì lẽ đó mà hàng loạt dự án, đề tài ứng dụng cần độ phân giải thời gian/khơng gian cao trong các lĩnh vực khí tượng, thủy văn đều nhắm tới GSMaP.
Mưa là trường khí tượng rất khó ước tính, việc một vệ tinh thực hiện sứ mệnh đo mưa với độ phân giải cao như GSMaP là một thành cơng trong ngành khí tượng học. Tuy nhiên, sai số vẫn ln tồn tại, thậm chí mức độ sai số ở mỗi quốc gia, vùng miền, sai số trong hình thế gây mưa càng cho thấy sự chênh lệch. Điều này cũng dễ hiểu bởi vì việc xác định cường độ mưa từ các cảm biến trên vệ tinh bị ảnh hưởng bởi nhiều nguồn sai số. Bởi lẽ, ngay cả khi đo đạc được tiến hành tại một điểm trên mặt đất còn tồn tại những hạn chế nhất định về tính đại diện khơng gian, thì việc đo đạc từ không gian càng làm tăng thêm nhiều vấn đề hơn nữa [13]. Điều này đặt ra cho người sử dụng sản phẩm GSMaP nên có cái nhìn tổng quan về thực trạng đánh giá chất lượng của nó trước khi áp dụng các nghiên cứu tiếp theo.
Năm 2009, tác giả Tian và cộng sự đã chỉ ra rằng: GSMaP có khả năng nắm bắt sự phân bố theo không gian tương đối tốt, đặc biệt trong mùa hè và ước lượng lượng mưa ở vùng bờ đông Hoa Kỳ tốt hơn vùng bờ tây của Hoa Kỳ [40]. Tuy nhiên cũng giống như các sản phẩm vệ tinh khác, GSMaP thường cho lượng mưa thiên cao vào mùa hè và thiên thấp vào mùa đông.
Theo Kubota và ccs (2009) [36] lượng mưa truy xuất được từ GSMaP thường cho kết quả tốt trên đại dương và kém trên các khu vực vùng núi, đồng thời đánh giá các kiểu số liệu GSMaP tháng, ngày, và 3 giờ một cũng cho thấy sự có tương quan cao với số liệu