Luận văn Xây dựng chỉ tiêu xác định mưa và dông cho trạm ra đa thời tiết Tam Kỳ

tại trƣờng và đặc biệt trong thời gian tôi làm luận văn tốt nghiệp. Mặc dù công việc hàng ngày rất bận rộn nhƣng Thầy đã tạo mọi điều kiện, tận tình giúp đỡ và hƣớng dẫn khoa học để tôi có thể hoàn thành luận văn Thạc sỹ này. Xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các Thầy, Cô ở Khoa khí tƣợng Thủy văn và Hải dƣơng học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, những ngƣời luôn tạo điều kiện và cho tôi kiến thức để tôi có thể tích lũy học hỏi và phấn đấu vƣơn lên trong sự nghiệp. Xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình tôi học tập tại trƣờng. Xin cảm ơn những bạn bè đồng nghiệp tại Phòng Khí tƣợng ra đa, Đài Khí tƣợng Cao không, các bạn đồng nghiệp tại Trung tâm Dự báo Khí tƣợng Thủy Văn Trung ƣơng, Trung tâm Tƣ liệu Khí tƣợng Thủy văn đã giúp đỡ tôi trong quá trình tôi thực hiện luận văn. Xin gửi lời cảm ơn đến lãnh đạo Đài Khí tƣợng Cao không đã tạo điều kiện thời gian và cơ sở vật chất cho tôi đƣợc học tập trong quá trình công tác. Cuối cùng là lời cảm ơn dành cho gia đình tôi, những ngƣời đã đồng hành cùng tôi trong những năm tháng tôi theo khóa học. Phùng Kiến Quốc 2 DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT KTTV Khí Tƣợng Thủy Văn PHVT Phản Hồi Vô Tuyến RADAR RAdio Detection And Ranging CSDL Cơ Sở Dữ Liệu ĐKTCK Đài Khí Tƣợng Cao Không KTCK Khí Tƣợng Cao Không KTBM Khí Tƣợng Bề Mặt DWSR-2501C Ra đa thời tiết số hóa (Doppler) của Mỹ (Doppler Weather Service Radar) TRS-2730 Ra đa thời tiết không số hóa của Pháp MRL-5 Ra đa thời tiết số hóa của Nga NetCDF Dạng dữ liệu chuẩn trao đổi qua mạng (Network Common Data Form) PPI Sản phẩm quét ngang theo góc phƣơng vị nhất định (Plan Position Indicator) HMAX Độ cao của điểm có giá trị phản hồi vô tuyến cực đại CMAX Giá trị phản hồi vô tuyến cực đại ETOPS Giá trị độ cao đỉnh PHVT CAPPI (3km) Sản phẩm trƣờng PHVT trên cùng 1 độ cao 3km MAHASRI Monsoon Asian Hydro-Atmosphere Scientific Research and Prediction Initiative 3 DANH SÁCH CÁC BẢNG TT Số thứ tự bảng Nội dung Trang 1 2.1 So sánh lựa chọn miền lấy giá trị PHVT 26 2 3.1 Xác suất xảy ra dông tổng hợp trên sản phẩm CAPPI và CMAX 46 3 3.2 Xác suất xảy ra dông theo độ cao đỉnh PHVT 47 4 DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ TT Số thứ tự hình Nội dung Trang 1 1.1 Minh họa cách tính nửa thể tích xung phát 11 2 1.2 Quy hoạch mạng lƣới ra đa thời tiết đến năm 2020 13 3 1.3 Mô hình quét khối của ra đa DWSR 14 4 2.1 Vị trí các trạm đo mƣa tự động MAHASRI 21 5 2.2 Một số sản phẩm của ra đa thời tiết Tam Kỳ 23 6 2.3 Sơ đồ trích xuất giá trị PHVT 26 7 3.1 Thời gian và lƣợng mƣa ngày của trạm đo mƣa tự động và mặt đất Quảng Ngãi năm 2007 30 8 3.2 Thời gian và lƣợng mƣa ngày của trạm đo mƣa tự động và mặt đất Trạm Trà My năm 2007 31 9 3.3 Thời gian và lƣợng mƣa ngày của trạm đo mƣa tự động và mặt đất Trạm Quảng Ngãi năm 2010 32 10 3.4 Thời gian và lƣợng mƣa ngày của trạm đo mƣa tự động và mặt đất Trạm Tam Kỳ 2010 33 11 3.5 Xác suất xảy ra dông tổng hợp trên sản phẩm CAPPI và CMAX 34 12 3.6 Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính R ≤ 50 km 35 13 3.7 Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính 50 km < R ≤ 100 km 37 14 3.8 Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính R > 100 km 38 15 3.9 Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính R ≤ 50 km 39 16 3.10 Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính 50 km < R ≤ 100 km 42 17 3.11 Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính R > 100 km 42 18 3.12 Xác suất xảy ra mƣa trung bình theo tháng năm 2007 với bán kính 50 km < R ≤ 100 km 43 19 3.13 Xác suất xảy ra mƣa trung bình theo tháng và khoảng cách năm 2010 44 20 3.14 Xác suất xuất hiện dông trên sản phẩm CAPPI, CMAX trạm Ba Tơ 45 21 3.15 Xác suất xuất hiện dông trên sản phẩm CAPPI, CMAX trạm Quảng Ngãi 46 5 MỤC LỤC Trang Mở đầu 7 CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ RA ĐA THỜI TIẾT VÀ XÂY DỰNG CHỈ TIÊU MƢA VÀ DÔNG CHO TRẠM RA ĐA 9 1.1 Giới thiệu chung về ra đa thời tiết 9 1.1.1 Nguyên lý hoạt động của ra đa 9 1.1.2 Một số yếu tố liên quan tới độ PHVT của ra đa 9 1.1.3 Mạng lƣới ra đa thời tiết tại Việt Nam 12 1.1.4 Sơ lƣợc về trạm ra đa thời tiết Tam Kỳ 13 1.2 Tổng Quan về xây dựng chỉ tiêu Mƣa và Dông 15 1.2.1 Trên thế giới 15 1.2.2 Ở Việt Nam 17 CHƢƠNG II: THU THẬP SỐ LIỆU, PHƢƠNG PHÁP TÍNH TOÁN VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU 20 2.1 Thu thập số liệu 20 2.1.1 Số liệu quan trắc bề mặt 20 2.1.1.1 Số liệu đo mƣa mặt đất 20 2.1.1.2 Số liệu quan trắc dông 21 2.1.2 Số liệu ra đa thời tiết 22 2.2 Xử lý số liệu 23 2.2.1 Xử lý số liệu mƣa, dông 23 2.2.2 Xử lý số liệu ra đa 24 2.2.2.1 Một số đặc điểm về số liệu ra đa 24 2.2.2.2 Trích xuất số liệu ra đa 25 2.3 Phƣơng pháp xây dựng chỉ tiêu 27 2.3.1 Phƣơng pháp xây dựng chỉ tiêu xuất hiện mƣa 27 2.3.2 Phƣơng pháp xây dựng chỉ tiêu dông 28 6 CHƢƠNG 3: TÍNH TOÁN, XÂY DỰNG CHỈ TIÊU XÁC ĐỊNH MƢA VÀ DÔNG CHO TRẠM RA ĐA THỜI TIẾT TAM KỲ 29 3.1 Tính toán xây dựng chỉ tiêu mƣa 29 3.1.1 Phƣơng pháp tính toán số liệu 29 3.1.2 Một số kết quả phân tích 35 3.1.3 Kết quả đánh giá chỉ tiêu theo tháng và trung bình theo khoảng cách 43 3.2 Tính toán xây dựng chỉ tiêu dông 45 3.2.1 Phƣơng pháp tính toán số liệu dông 45 3.2.2 Một số kết quả tính toán 45 Kết luận và kiến nghị 48 Tài liệu tham khảo 50 Phụ lục 52 7 MỞ ĐẦU Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hƣởng nặng nề nhất do thiên tai gây ra trong khu vực châu Á. Nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa với bờ biển trải dài hơn 3.500 km, mỗi năm có từ 5-7 cơn bão gây ảnh hƣởng đến thời tiết của nƣớc ta, trong đó có từ 2-3 cơn bão đổ bộ vào đất liền. Các hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm cũng thƣờng xuyên xảy ra trên phạm vi cả nƣớc nhƣ: mƣa lớn diện rộng, mƣa đá, dông mạnh và tố lốc gây thiệt hại lớn về tài sản cũng nhƣ tính mạng của con ngƣời, làm ảnh hƣởng đến quá trình phát triển kinh tế của đất nƣớc. Dự báo thời tiết đặc biệt là Dự báo, cảnh báo các hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm nhằm giảm thiểu thiệt hại do chúng gây ra là một việc hết sức cần thiết và cấp bách. Ra đa thời tiết là thiết bị sử dụng sóng vô tuyến điện để quan trắc, phát hiện, theo dõi và cảnh báo các hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm liên quan đến mây nhƣ dông, tố, lốc, mƣa lớn, mƣa đá ...và đặc biệt là xác định vị trí tâm bão khi đi vào gần bờ, nơi các thiết bị quan trắc khác nhƣ vệ tinh không đảm bảo độ chính xác và các số liệu quan trắc truyền thống trên biển đông không đủ dày phục vụ xác định chính xác vị trí tâm bão. Với ƣu điểm nổi trội, ra đa thời tiết đã đƣợc sử dụng ở nhiều nƣớc trên thế giới trong việc quan trắc và giám sát các hiện tƣợng thời tiết (điển hình nhƣ: Mỹ, Úc, Hàn Quốc, Trung Quốc...). Tuy nhiên để đƣa ra đa vào hoạt động hiệu quả, việc đầu tiên sau khi lắp đặt ra đa là phải xây dựng chỉ tiêu địa phƣơng đối với từng loại hiện tƣợng thời tiết riêng biệt. Mỗi vùng khác nhau sẽ có điều kiện khí hậu, các hệ thống thời tiết, điều kiện nhiệt, ẩm và tính chất giáng thuỷ khác nhau. Ra đa thời tiết hoạt động theo nguyên tắc phát sóng siêu cao tần vào không gian và thu nhận tín hiệu phản xạ trở lại từ các vật mục tiêu (ở đây là mây và các hiện tƣợng thời tiết liên quan) trên quãng đƣờng truyền sóng. Mức độ mạnh hay yếu của tín hiệu phản hồi vô tuyến (PHVT) thu đƣợc phụ thuộc vào diện tích phản xạ hiệu dụng và tính chất vật lý, hình dạng và mật độ phân bố hạt của mây. Ra đa thu nhận tất cả các giá trị PHVT trong bán kính quét của nó (bao gồm các giá trị phản hồi vô tuyến chƣa gây ra hiện tƣợng và đã gây ra hiện tƣợng thời tiết), mỗi hiện tƣợng thời tiết nhƣ mƣa, dông, mƣa đá thƣờng có cấu trúc, tính chất vật lý, phân bố mật độ hạt khác nhau, tƣơng ứng với mỗi loại hiện tƣợng thời tiết khi ra đa quan trắc sẽ thu nhận đƣợc các ngƣỡng giá trị PHVT nhất định cho mỗi hiện tƣợng. Bởi vậy việc xây dựng chỉ tiêu cho ra đa (ngƣỡng các giá trị PHVT tƣơng ứng 8 từng loại hiện tƣợng thời tiết) có tính chất quyết định trong việc xác định chính xác các hiện tƣợng thời tiết cũng nhƣ ƣớc lƣợng lƣợng mƣa với độ chính xác cao nhất. Xuất phát từ những lý do nêu trên, để góp phần tăng thêm các cơ sở phục vụ cho cảnh báo mƣa, dông đối với khu vực Trung Trung Bộ trên cơ sở khai thác số liệu ra đa Tam Kỳ, tôi chọn đề tài cho luận văn thạc sỹ là: “Xây dựng chỉ tiêu xác định mưa và dông cho trạm ra đa thời tiết Tam Kỳ”. Việc xây dựng đƣợc chỉ tiêu xác định mƣa và dông cho trạm ra đa thời tiết Tam Kỳ sẽ đóng góp tích cực cho việc cảnh báo sớm hiện tƣợng thời tiết trong vùng hoạt động của ra đa. Nội dung của luận văn gồm có: MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: Tổng quan về ra đa thời tiết và xây dựng chỉ tiêu mƣa, dông cho trạm ra đa thời tiết. CHƢƠNG 2: Phƣơng pháp nghiên cứu và nguồn số liệu CHƢƠNG 3: Tính toán, xây dựng chỉ tiêu xác định mƣa và dông cho trạm ra đa thời tiết Tam Kỳ. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ TÀI LIỆU THAM KHẢO 9 CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ RA ĐA THỜI TIẾT VÀ XÂY DỰNG CHỈ TIÊU MƢA VÀ DÔNG CHO TRẠM RA ĐA 1.1. Giới thiệu chung về ra đa thời tiết 1.1.1. Nguyên lý hoạt động của ra đa: RADAR là từ viết tắt tiếng Anh của cụm từ “Radio Detection And Ranging” – là một phƣơng tiện kỹ thuật phát hiện và xác định mục tiêu ở xa bằng sóng vô tuyến điện. Nguyên tắc hoạt động của ra đa dựa vào sự lan truyền, phản xạ của sóng điện từ. Khi ra đa phát 1 tín hiệu sóng điện từ vào không gian qua ăng ten, sóng lan truyền về phía mục tiêu, gặp mục tiêu bị phản xạ trở lại. Từ tín hiệu phản xạ trở lại, vị trí của vật mục tiêu sẽ đƣợc xác định thông qua các tham số bao gồm: khoảng thời gian giữa thời điểm phát đi tín hiệu điện từ và thời điểm nhận đƣợc tín hiệu phản hồi, tốc độ lan truyền sóng điện từ trong không gian (bằng tốc độ ánh sáng) và góc cao, góc hƣớng của ăng ten. Ra đa thời tiết hoạt động cũng trên nguyên tắc đó, nhƣng với đối tƣợng cụ thể là các mục tiêu khí tƣợng là giáng thủy. Độ lớn của tín hiệu phản xạ thu đƣợc phụ thuộc vào tính chất hạt của mục tiêu khí tƣợng gây ra phản hồi. Dựa trên độ lớn của tín hiệu thu đƣợc, qua các công thức toán học và tính toán thống kê ngƣời ta nhận dạng đƣợc các mục tiêu khí tƣợng. 1.1.2. Một số yếu tố liên quan tới độ PHVT của ra đa - Mục tiêu khí tượng: Mục tiêu khí tƣợng của ra đa chủ yếu là mây và mƣa. Ra đa thời tiết dùng để phát hiện mây, mƣa và các hiện tƣợng thời tiết liên quan. Khác với mục tiêu điểm, mục tiêu khí tƣợng là loại mục tiêu đặc biệt, chúng không phải là mục tiêu có tính chất đồng nhất mà gồm tập hợp các hạt nƣớc có hình dạng, kích thƣớc và trạng thái khác nhau. Có hai loại mục tiêu khác nhau: Mây: Là tập hợp các hạt nƣớc, băng, tuyết lơ lửng trong khí quyển, sản phẩm của sự ngƣng kết hơi nƣớc.Trong một đám mây, các hạt có thể tồn tại ở một thể thống nhất hoặc hỗn hợp ở hai thể rắn và lỏng tùy thuộc vào nhiệt độ và các yếu tố khác của môi trƣờng. Mƣa: Khi các hạt nƣớc, hạt đá, hạt băng tuyết trong mây đủ lớn, trọng lực của chúng thắng đƣợc lực cản của môi trƣờng, rơi xuống đất gọi là mƣa. - Tính chất của mục tiêu khí tượng 10 Mục tiêu khí tƣợng khác nhau về hình dáng, kích thƣớc và tính chất vật lý của chúng. Mây đối lƣu, là mây phát triển thẳng đứng. Chúng gồm một hoặc nhiều đám kết hợp với nhau, tồn tại từ vài chục phút đến vài giờ. Mây tầng và mây vũ tầng là mây phát triển theo chiều ngang, có diện tích lớn, tồn tại lâu từ vài giờ đến vài ngày. Tính chất vật lý vi mô của mây cũng thay đổi rất nhanh theo không gian và thời gian do các quá trình vật lý xảy ra trong đó. Trong mây đối lƣu, kích thƣớc và trạng thái hạt luôn thay đổi theo thời gian. Sự thay đổi về kích thƣớc và trạng thái hạt theo không gian và thời gian dẫn đến sự thay đổi các đặc trƣng vật lý vô tuyến của mục tiêu khí tƣợng của ra đa thời tiết. - Diện tích phản xạ hiệu dụng của mục tiêu khí tượng Nhƣ đã nêu, mục tiêu khí tƣợng của ra đa thời tiết là mây và mƣa. Việc sử dụng nguyên lý ra đa trong quan trắc, phát hiện các mục tiêu nói trên là: ra đa bức xạ sóng điện từ vào không gian, khi gặp mây hoặc mƣa, một phần năng lƣợng sóng điện từ xuyên qua hạt tiếp tục đi vào không gian, một phần bị các hạt vật chất hấp thu chuyển hóa thành nội năng, một phần khác bức xạ ngƣợc trở lại theo mọi hƣớng khác nhau, trong đó có hƣớng đi về hƣớng ăng ten ra đa. Cƣờng độ của dòng năng lƣợng bức xạ ngƣợc trở lại ăng ten đƣợc quyết định bởi diện tích phản xạ hiệu dụng của mỗi hạt ( ) trong mây hoặc mƣa. Nếu giả thiết hạt là hình cầu thỏa mãn tán xạ Rayleigh thì ta có thể tính đƣợc  khi biết dộ dài bƣớc sóng và chỉ số khúc xạ của môi trƣờng thông qua công thức sau: i = 5 6 2 4 64 i i a   (1.1) Trong đó 2 i  2 2 2 1 2 i i m m   (1.2) Trong đó: i - Diện tích phản xạ hiệu dụng của hạt vật chất a - Bán kính hạt và D là đƣờng kính hạt  - Độ dài bƣớc sóng ra đa (cm) mi- Chỉ số khúc xạ phức của hạt vật chất cấu tạo nên hạt Thừa số 2 i phụ thuộc vào trạng thái pha của hạt đối với hạt chất lỏng là 0.93 ± 0.04 và hạt băng là 0,197 Nhƣ vậy cùng với một kích thƣớc, diện tích tán xạ hiệu dụng của hạt nƣớc lớn gấp 5 lần hạt băng. Vì mục tiêu khí tƣợng là tập hợp các hạt, nên ta cần phải xét mặt phẳng tán xạ hiệu dụng của một đơn vị thể tích của mục tiêu, nó bằng tổng các mặt phẳng tán xạ 11 hiệu dụng của từng hạt trong đơn vị thể tích đó. Diện tích phản xạ  của một đơn vị thể tích của mục tiêu khí tƣợng là:  = 25 6 4 1 1 64N N i i i i i a        (1.3) Trong đó N là số hạt trong đơn vị thể tích,  còn gọi là hệ số tán xạ có đơn vị là m -1 . Tín hiệu phản xạ thu đƣợc tại đầu vào của máy thu ở một thời điểm là tập hợp tín hiệu phản xạ của tất cả các hạt nằm trong một phần Vu của thể tích khối xung đƣợc ra đa coi là về cùng một lúc. Vu đƣợc coi là thể tích phân giải của khối xung, nó có mối quan hệ mật thiết với thời gian phân giải của ra đa. Đối với ra đa thì thời gian phân giải bằng / 2 , trong đó  là độ rộng xung phát. Hình 1.1 Minh họa cách tính nửa thể tích xung phát [8] Có thể chứng minh đƣợc rằng Vu bằng nửa thể tích khối xung. Từ hình 1.1 ta thấy các hạt mƣa trong khối xung sẽ bị sóng chiếu vào và cùng tạo ra các sóng phản hồi. Tuy nhiên các sóng phản hồi này lại không về ra đa cùng một lúc do chúng khác nhau về khoảng cách. Tất cả các hạt nằm trong khối nón cụt có chiều dài bằng h/2 (h là chiều dài không gian của xung) dọc theo búp sóng ở lân cận khoảng cách r (từ r-h/4 đến r + h/4), mặt bên của nón là mặt bên của búp sóng, đều cho tín hiệu phản hồi về tới ra đa ở các thời điểm lệch nhau không quá / 2 (từ t- / 4 đến t + / 4 ). Thể tích của nón cụt xấp xỉ bằng ½ thể tích của khối xung (thể tích phân giải của khối xung): Vu = 2 2 h R (1.4) trong đó R là bán kính mặt cắt ngang của khối xung. Giữa R và độ rộng cánh sóng  và khoảng cách từ ra đa đến mục tiêu (r) có mối liên hệ: R = r 2  (1.5) Do vậy Vu= 2 2 2 2 2 8 r h r h          (1.6) 12 Tuy nhiên, muốn tính chính xác hơn thể tích phân giải của khối xung Probert và Jones đƣợc nêu bởi Nguyễn Hƣớng Điền và Tạ Văn Đa [8] đã tính đến sự khác biệt giữa vai trò của các hạt nằm dọc theo trục của búp sóng với những hạt nằm xa trục đó vì rõ ràng là công suất sóng chiếu tới chúng khác nhau. Với giả thiết “công suất” sóng phát mạnh nhất theo hƣớng trục búp sóng (Pmax) và giảm dần ra xung quanh (tới P1/2 ở rìa búp sóng) theo quy luật phân bố chuẩn, Probert và Jones đã tìm đƣợc công thức tính thể tích phân giải “hiệu dụng” của khối xung Vue= 2 2 16ln 2 r h  (1.7) Diện tích phản xạ hiệu dụng của mục tiêu khí tƣợng m khi đó sẽ là: 1 N m ue ue i i V V       (1.8) Thay (1.3) và (1.7) vào (1.8) ta sẽ đƣợc diện tích phản xạ hiệu dụng của mục tiêu khí tƣợng: 2 22 5 6 2 2 6 6 4 4 1 1 64 16ln 2 16ln 2 N N m i i i i i i r h r h K a K D            (1.9) Từ phƣơng trình (1.9) ta thấy rằng diện tích phản xạ hiệu dụng của mục tiêu khí tƣợng phụ thuộc vào trạng thái pha của hạt và đƣờng kính hạt. Mặt khác, trong phƣơng trình ra đa Probert-Jones, độ PHVT của mục tiêu khí tƣợng 2 6 1 N i i Z Ki D   do vậy ta thấy rằng độ PHVT phụ thuộc vào diện tích phản xạ hiệu dụng của mục tiêu. 1.1.3. Mạng lưới ra đa thời tiết tại Việt Nam Trạm ra đa thời tiết MRL-2 của Liên Xô đầu tiên đƣợc lắp đặt ở nƣớc ta năm 1977 là chủng loại ra đa chƣa số hoá. Hiểu đƣợc tầm quan trọng mà nguồn số liệu ra đa mang lại, đến năm 1993 với sự giúp đỡ của Nga, 2 trạm ra đa MRL-5 thế hệ mới hơn đƣợc lắp đặt tại Vinh và Phù Liễn, đây đều là chủng loại ra đa chƣa số hoá. Năm 2000 với sự giúp đỡ của chính phủ Pháp, 3 trạm ra đa số hoá thông thƣờng TRS-2730 đƣợc lắp đặt nhằm cung cấp số liệu nhanh chóng và chính xác hơn. Trong những năm gần đây, theo yêu cầu phát triển của ngành và sự bùng nổ của khoa học công nghệ các ra đa thời tiết Doppler hiện đại đã đƣợc lắp đặt và một số ra đa cũ đƣợc nâng cấp. Hiện tại mạng lƣới ra đa đã có 7 trạm với 8 ra đa đang hoạt động trong đó 1 ra đa MRL-5 của Nga mới nâng cấp năm 2010; 03 ra đa TRS-2730 của Pháp và 04 ra đa DWSR 2500C-2501C của Mỹ. Nhìn chung mạng lƣới ra đa hiện đang hoạt động khá ổn định, số liệu ra đa mặc dù chƣa đƣợc khai thác hết theo tiềm năng nhƣng cũng đã 13 đóng góp đáng kể trong việc quan trắc, phát hiện và cảnh báo thời tiết nguy hiểm, đặc biệt là trong quan trắc xác định tâm bão, áp thấp nhiệt đới gần bờ. Theo kế hoạch phát triển ngành đến năm 2020 mạng lƣới trạm ra đa thời tiết sẽ có khoảng 15 trạm với chủng loại ra đa Doppler hiện đại, sử dụng công nghệ tiên tiến trên thế giới nhằm đáp ứng đƣợc nhu cầu cung cấp số liệu phục vụ dự báo cực ngắn. Sơ đồ về mạng lƣới ra đa thời tiết hiện tại ở Việt Nam và mục tiêu quy hoạch đến năm 2020 đƣợc thể hiện ở hình 1.2 dƣới đây. Hình 1.2 Quy hoạch mạng lƣới ra đa thời tiết đến năm 2020 1.1.4. Sơ lược về trạm ra đa thời tiết Tam Kỳ Trạm ra đa thời tiết Tam kỳ đƣợc lắp đặt và đƣa vào hoạt động nghiệp vụ từ năm 1998 với chủng loại ra đa DWSR-93C, là ra đa Doppler của Mỹ với trình độ 14 công nghệ hiện đại, đa dạng sản phẩm cho ngƣời sử dụng có thể khai thác sản phẩm cơ bản quét khối (Volume scan) và các sản phẩm dẫn xuất (Product). Một obs quan trắc của ra đa thời tiết (ở đây đề cập đến ra đa Tam Kỳ) thƣờng thu đƣợc kết quả là 1 tệp dữ liệu gốc (volume scan) và một số tệp sản phẩm dẫn xuất từ tệp dữ liệu gốc. Các sản phẩm quét khối của các ra đa thời tiết nói chung và ra đa Tam Kỳ nói riêng, có cấu trúc chung nhƣ sau: - Mỗi “volume” là tập hợp của các mặt quét nón (sweep), từ 1 đến 30 sweeps. - Mỗi “sweep” gồm nhiều tia quét (ray), tối đa gồm 1500 rays. - Mỗi “ray” gồm nhiều điểm lấy mẫu (bin), khoảng cách các “bin” phụ thuộc vào khoảng cách lấy mẫu (gate-width). “Gate Width” có giá trị từ 62.5m đến 2000m. - Mỗi “bin” gồm 4 thành tố (moment) cơ bản: U, Z, V và W. Thông thƣờng các ra đa thƣờng quan trắc ở các cự ly (bán kính quét) 60 km, 120 km, 240 km, 480 km. Hình 1.3. Mô hình trình quét khối của ra đa DWSR [21] Mặc dù trạm đã có những đóng góp đáng kể trong việc cung cấp thông tin phục vụ dự báo, tuy vậy trạm này cũng là trạm hay gặp nhiều hỏng hóc gây gián đoạn quan trắc nhất. Năm 2009, nhận thức đƣợc vai trò đóng góp của trạm ra đa cho dự báo thời tiết một số tỉnh thuộc Trung Trung Bộ, trạm đƣợc đầu tƣ nâng cấp thành ra 15 đa DWSR-2501C. Tuy nhiên do không nâng cấp hệ thống ăng ten nên hiện tại trạm đang quan trắc ở điều kiện kỹ thuật chƣa hoàn chỉnh. 1.2. Tổng quan về xây dựng chỉ tiêu Mƣa và Dông 1.2.1. Trên thế giới Các giọt nƣớc và tinh thể băng rơi từ trong khí quyển xuống mặt đất đƣợc gọi là giáng thuỷ. Thƣờng ngƣời ta thƣờng gọi giáng thủy là mƣa (gồm cả dạng rắn và lỏng). Mƣa đƣợc đặc trƣng bởi các tham số: kích thƣớc, tốc độ di chuyển, thời gian tồn tại, sự phát triển pha, cấu trúc, phân bố mật độ hạt. Dự báo mƣa, đặc biệt là việc theo dõi và định lƣợng mƣa là một vấn đề rất khó khăn đồng thời cũng là một trong những yêu cầu cấp thiết trong công tác dự báo, đặc biệt trong dự báo bão, lũ, phục vụ điều tiết hồ chứa, phòng tránh thiên tai và giảm thiểu thiệt hại về kinh tế và tính mạng con ngƣời. Từ xa xƣa việc dự báo mƣa thƣờng sử dụng dụng phƣơng pháp synốp truyền thống, chủ yếu dựa trên các hình thế thời tiết chiếm ngự, do vậy chỉ có thể dự báo mƣa một cách định tính và phạm vi dự báo thƣờng rất rộng, chƣa chi tiết. Hiện nay, với sự phát triển vƣợt bậc của công nghệ máy tính, các mô hình dự báo thời tiết số trị đã đƣợc áp dụng trong dự báo mƣa, có thể đƣa ra những dự báo định lƣợng mặc dù vẫn còn những sai số hệ thống nhất định. Tuy nhiên cả 2 phƣơng pháp dự báo mƣa bằng phƣơng pháp synop truyền thống và sử dụng sản phẩm dự báo trực tiếp từ mô hình đều có chung hạn chế là không áp dụng để dự báo cho phạm vi không gian hẹp (đặc biệt là phƣơng pháp synop). Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, hệ thống ra đa thời tiết đã ra đời, phát triển mạnh mẽ và đƣợc áp dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết, đặc biệt là cảnh báo cũng nhƣ dự báo định lƣợng mƣa. Với ƣu điểm khi hoạt động, ra đa có thể phát hiện rất nhanh các vùng mƣa trên phạm vi rộng (trung bình khoảng 240 km), độ phân giải không gian và thời gian cao (độ phân giải thời gian từ 5-10 phút, phân giải không gian dƣới 1 km) thông qua giá trị PHVT mà ra đa thu nhận đƣợc từ các vùng mƣa và đƣợc hiển thị trên màn hình quét tròn. Tuy nhiên không phải bất kỳ giá trị PHVT nào mà ra đa thu nhận đƣợc cũng có thể cho mƣa, do vậy việc xác định đƣợc các ngƣỡng PHVT cho mƣa nhằm cảnh báo sự xuất hiện mƣa là việc làm cần thiết cho mỗi trạm ra đa. Bởi lẽ mỗi vùng khác nhau sẽ có điều kiện khí hậu, các hệ thống thời tiết, điều kiện nhiệt, ẩm và tính chất giáng thuỷ khác nhau mà ra đa hoạt động theo nguyên tắc phát sóng siêu cao tần vào không gian và thu nhận tín hiệu phản xạ trở lại từ các vật mục tiêu (ở đây là mây và các hiện tƣợng thời tiết liên quan) trên quãng đƣờng truyền sóng. Mức độ mạnh hay yếu của tín hiệu phản xạ phụ thuộc vào diện tích phản xạ hiệu dụng và tính chất vật lý, hình dạng và mật độ phân bố hạt của mây. Ra đa thu nhận tất cả các tín hiệu 16 phản xạ trở lại trong bán kính quét của nó (bao gồm các tín hiệu phản xạ từ các đám mây chƣa gây ra hiện tƣợng và các đám mây gây ra hiện tƣợng thời tiết). Các đám mây mang hiện tƣợng thời tiết nhƣ mƣa, dông, mƣa đá thƣờng có cấu trúc, tính chất vật lý, phân bố mật độ hạt khác nhau, tƣơng ứng với mỗi loại hiện tƣợng thời tiết khi ra đa quan trắc sẽ thu nhận đƣợc các ngƣỡng giá trị PHVT nhất định cho mỗi hiện tƣợng. Bởi vậy việc xây dựng chỉ tiêu cho ra đa (ngƣỡng các giá trị PHVT tƣơng ứng từng loại hiện tƣợng thời tiết) có tính chất quyết định trong việc xác định chính xác các hiện tƣợng thời tiết cũng nhƣ ƣớc lƣợng lƣợng mƣa với độ chính xác cao nhất. Trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu sử dụng số liệu ra đa trong việc giám sát, phát hiện dông, sét và dự báo định lƣợng mƣa. Hagen và Sandrae (2003) [15] đã xây dựng mối quan hệ giữa độ PHVT Z và hàm lƣợng nƣớc chứa (W) – lƣợng nƣớc chứa trong một cột không khí thẳng đứng có đơn vị thể tích, lƣợng mƣa đến bề mặt (R). Hệ thức liên hệ W=qZ(4/7) và Z=aR1.5 với các hệ số q và a tính từ số liệu. Tập mẫu lấy 10 phút đƣợc chia làm 2 tập con riêng biệt có nghĩa của các hệ số. Mối liên hệ đƣợc khuyến cáo là W=3.4Z4/7 và Z=216R1.5. Sai số của mối liên hệ này là a±4.4dBZ cho mối quan hệ W và R, a±2.4dBZ cho Z và R. Jaiswal và CCS (2009) [16] đã nghiên cứu về mối liên hệ Z-R cho lƣợng mƣa khác nhau trên khu vực Gadanki trong khoảng thời gian 4 năm từ 1998-2001. Tập số liệu gốc bao gồm PHVT và lƣợng mƣa có nguồn gốc từ thiết bị đo và ghi sự phân bố của các giọt mƣa trong khoảng thời gian này. Bài báo đã phân loại lƣợng mƣa thành R≤0.5mm/h; 0.5<R≤4.0mm/h; 4<R≤10 mm/h; 10<R≤50 mm/h và R≥50 mm/h. Nghiên cứu chỉ ra rằng mối quan hệ Z-R biến đổi theo lƣợng mƣa. Matthias Stainer và CCS (1995) [13] đã sử dụng số liệu mƣa mặt đất có độ phân giải thời gian là 1 phút tại 22 trạm quan trắc và số liệu ra đa Doppler trong tháng 2 năm 1988 để đánh giá các kết quả nghiên cứu về ƣớc lƣợng mƣa từ ra đa. Trong nghiên cứu, việc phân định mây tầng, mây đối lƣu đƣợc thực hiện dựa trên giá trị PHVT và hình dạng của vùng PHVT để hạn chế việc ƣớc lƣợng mƣa dƣới ngƣỡng trong các trƣờng hợp mây tầng. Phƣơng pháp cấu trúc thẳng đứng đƣa ra ở đây là phân bố tần xuất của PHVT ra đa nhƣ là hàm của độ cao. Kết quả cho thấy ƣớc lƣợng mƣa tháng từ ra đa có độ chính xác khá cao. MacKeen và CCS (1999) [14], dựa trên mối quan hệ giữa PHVT dông - đặc điểm ban đầu và tuổi thọ của nó đƣợc kiểm tra để mô tả một số đặc điểm của cơn dông đang mạnh lên liên quan đến vòng đời của nó, mối quan hệ này là rất hữu ích cho việc dự báo vòng đời của dông. Kevin R. Knupp và William R. Cotton (1982) [18] đã sử dụng số liệu gió hƣớng tâm và PHVT từ hai ra đa Doppler băng sóng X và một ra đa Doppler băng sóng C cùng 20 trạm quan trắc mặt đất để phân tích cơn dông mạnh xảy ra trong mùa hè trên vùng núi ở khu vực giữa và phía tây Colorado. Kết quả cho thấy, một vài tƣơng tác đã đƣợc quan trắc thấy trong phạm vi cơn dông. Sự 17 vận chuyển dòng thăng thẳng đứng của động lƣợng gió bắc phổ biến ở mực thấp đã ngăn chặn phần lớn động lƣợng gió nam mực trung bình, sự ngăn chặn này đã ảnh hƣởng đến sự chuyển động và đặc điểm của khu vực quanh đó, làm giảm đi tính cấu trúc của dông. Thêm nữa, sự tƣơng tác giữa môi trƣờng và cơn dông đã tạo ra một hoàn lƣu ngƣợc của các phần tử giáng thủy từ dòng thăng mực trung bình đến dòng thăng mực thấp, có nghĩa là tính bền vững của cơn dông phụ thuộc vào hai yếu tố: i) tác động của dòng thăng mực thấp có hƣớng ngƣợc lại với dòng ở mực trung bình, ii) sự hình thành và tồn tại của dòng giáng đủ lớn để duy trì sự hoạt động của đƣờng gió giật. Rodger A. Brown và CCS (1978) [19] đã sử dụng ra đa Doppler ở thành phố Unioon, Okla để quan trắc, phân tích tìm ra các đặc điểm riêng của xoáy lốc trong trƣờng số liệu tốc độ trung bình gió Doppler. Đặc điểm riêng này và sự kết hợp với xoáy lốc đã đƣợc kiểm tra bởi mô hình mô phỏng trƣờng gió Doppler đo đƣợc trong xoáy lốc, kết quả cho thấy sự biến đổi không gian và thời gian của các đặc trƣng của xoáy lốc đã đƣợc bộc lộ trƣớc khi xoáy lốc xảy ra. Các đặc trƣng này xuất hiện đầu tiên ở các mực trung bình trong hoàn lƣu mẹ quy mô meso cho đến mặt đất (mở rộng đến 10 km theo phƣơng thẳng đứng) và biến mất ở tất cả các mực khi cơn lốc tan rã. P. L. Mackeen và CCS (1999) [20] đã sử dụng số liệu của ra đa Doppler Giám sát thời tiết (WSR-88D) trong 15 ngày cuối mùa xuân và mùa hè năm 1995-1996 ở Memphis, Tennessee để xác định sự liên hệ giữa PHVT ra đa và các đặc điểm của dông để dự báo thời gian tồn tại của dông. Nghiên cứu đƣợc thực hiện cho 879 cơn dông đƣợc hình thành trên khu vực Memphis, Tennessee trong 15 ngày nói trên. Kết quả cho thấy, các cơn dông có giá trị PHVT cực đại từ 30-50 dBZ có xác xuất lớn nhất (82%) với thời gian tan rã trong vòng 30 phút, trong khi xác xuất dông tan rã trong vòng 30 phút chỉ là 44% cho những cơn dông có PHVT cực đại lớn hơn 55 dBZ. Tuy nhiên, nói chung khi xem xét tất cả các đặc điểm của dông với thời gian sống của dông quan trắc đƣợc đều cho kết quả chung là rất khó để đƣa ra các kết quả dự báo tốt về thời gian tồn tại của dông. 1.2.2. Ở Việt Nam Ở nƣớc ta, kể từ khi ra đa đầu tiên đƣợc đƣa vào lắp đặt và sử dụng cho đến nay, việc xây dựng chỉ tiêu mới chỉ đƣợc thực hiện cho 03 ra đa TRS-2730 ở khu vực phía bắc thông qua các đề tài nghiên cứu thực hiện bởi các cán bộ Đài Khí tƣợng Cao không nhƣ: Trần Duy Sơn (2007) [1], đã đánh giá khả năng phát hiện mục tiêu khí tƣợng (mây và mƣa) của ra đa theo khoảng cách, phân định các loại mây (mây đối lƣu và mây tầng) theo ngƣỡng giá trị PHVT, xác định chỉ tiêu nhận biết dông theo độ PHVTtuy nhiên do yếu tố khách quan nên tác giả mới chỉ thực hiện đƣợc với 18 chủng loại ra đa TRS-2730; Nguyễn Viết Thắng (2008) [2] đã xây dựng đƣợc ngƣỡng giá trị PHVT để phân định loại mây và các hiện tƣợng thời tiết (HTTT) cho ra đa TRS-2730 Việt Trì và Vinh, tác giả đã đƣa ra đƣợc các ngƣỡng PHVT tƣơng ứng với khả năng xuất hiện loại mây và hiện tƣợng thời tiết, tuy nhiên các chỉ tiêu còn bị chồng lấn nhau trên cùng một khoảng cách và một số chỉ tiêu về hiện tƣợng thời tiết nhƣ mƣa rào, dông biến đổi mạnh theo không gian . Trần Duy Sơn (2009) [3] đã xây dựng đƣợc các đặc điểm PHVT liên quan đến các HTTT nguy hiểm cục bộ làm cơ sở cho việc phát hiện và theo dõi các hiện tƣợng này bằng ra đa TRS-2730, tác giả đã xây dựng đƣợc khả năng phát hiện các cấp mƣa trong bán kính 100km của ra đa theo giá trị PHVT; xây dựng đƣợc cơ sở khoa học để phân định loại mây bằng phƣơng pháp ra đa theo số liệu quan trắc đồng bộ của trạm KTBM, xây dựng đƣợc chỉ tiêu nhận biết dông thông qua giá trị PHVT và một số kết quả khác. Các chỉ tiêu xây dựng cho 03 ra đa trên đã giúp cho các quan trắc viên và dự báo viên có đƣợc công cụ hiệu quả để xác định các hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm nhƣ dông, tố lốc, mƣa đá và đƣa ra các cảnh báo, dự báo mƣa trong vùng hoạt động của ra đa, góp phần phát huy đƣợc thế mạnh và hiệu quả của các ra đa này trong việc phòng tránh và giảm nhẹ thiên tai. Các ra đa DWSR do Mỹ sản xuất là các ra đa hiện đại, đắt tiền tuy nhiên việc xây dựng chỉ tiêu cho các ra đa này chƣa đƣợc quan tâm đúng mức, dẫn đến việc khai thác các ra đa này chƣa đƣợc phát huy tối đa, trong những năm qua chỉ có một vài nghiên cứu về khai thác số liệu của ...h 3.7) thì mối quan hệ giữa giá trị PHVT và khả năng xảy ra mƣa chƣa đƣợc thể hiện rõ, các trạm nhƣ Thành Mỹ, Khâm Đức, Hội Khách và Minh Long trong các tháng 10 và 12 kết quả cho thấy không có sự tuyến tính giữa giá trị PHVT và khả năng xuất hiện mƣa. Trong số liệu tính toán 3 tháng của 7 trạm thì ta thấy chỉ có tháng 11 là mối tƣơng quan giữa PHVT và khả năng xuất hiện mƣa đƣợc thể hiện, khi giá trị PHVT tăng thì xác suất xuất hiện mƣa cũng tăng. Ở cự ly này thì với ngƣỡng giá trị PHVT từ 5-15dBZ xác suất xảy ra mƣa đạt khoảng 53%, Ngƣỡng giá trị PHVT từ 15-20dBZ cho xác suất xảy ra mƣa đạt khoảng 68%, ngƣỡng giá trị PHVT từ 20-25dBZ cho xác suất xảy ra mƣa khoảng 81% và ngƣỡng giá trị PHVT từ 25-30dBZ cho xác suất xảy ra mƣa khoảng 85%, ngƣỡng giá trị PHVT từ 30-35dBZ cho xác suất xảy ra mƣa là 100%. 38 Hình 3.8 mô tả xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT trong cự ly bán kính R ≥ 100 km Phu Oc_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 thang 10 thang11 trung binh % [10,15) [15,20) [20,25) dBz thang10 thang11 Trungbin h [10,15) 4 14 18 [15,20) 68 52 120 [20,25) 23 2 25 Tổng 95 68 163 Hình 3.8. Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính R > 100 km Hình 3.8 cho ta thấy kết quả số liệu tháng 10 không cho ta mối quan hệ tuyến tính giữa PHVT và khả năng xuất hiện mƣa, sự tăng dần của PHVT tỷ lệ nghịch với khả năng xuất hiện mƣa. Tháng 11 cho ta kết quả khả quan hơn và phù hợp với quy luật, giá trị ngƣỡng PHVT từ 10-15dBZ, 15-20dBZ và từ 20-25dBZ lần lƣợt cho xác suất xảy ra mƣa là 57%, 68% và 100%. Ở cự ly này do hạn chế về số liệu đồng bộ giữa số liệu ra đa và các trạm đo mƣa tự động, tần xuất phát hiện mây của ra đa thấp do đó dung lƣợng mẫu thu thập đƣợc ít (163 mẫu) nên kết quả đánh giá cũng ít độ tin cậy. b, Kết quả năm 2010 (sau khi ra đa được nâng cấp) Hình 3.9 mô tả xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT trong cự ly bán kính R ≤ 50 km Tiên Phƣớc_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) Câu Lâu_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 39 67 7 113 [10,15) 33 57 5 95 [15,20) 29 41 1 71 [20,25) 34 51 1 86 [25,30) 26 24 0 50 [30,35) 38 23 0 61 [35,40) 8 8 16 [40,45) 1 0 1 Tong 208 271 14 493 dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 79 91 17 187 [10,15) 53 52 5 110 [15,20) 41 32 1 74 [20,25) 23 20 0 43 [25,30) 30 22 0 52 [30,35) 13 10 23 Tong 239 227 23 489 39 Phú Ninh_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 72 82 6 160 [10,15) 39 76 4 119 [15,20) 29 70 1 100 [20,25) 26 72 1 99 [25,30) 24 46 0 70 [30,35) 29 43 0 72 [35,40) 12 9 0 21 [40,45) 1 1 0 2 Tong 232 399 12 643 Hình 3.9. Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính R ≤ 50 km Nhƣ đã nói ở chƣơng 2, ra đa Tam Kỳ đƣợc nâng cấp từ tháng 9 năm 2008, tuy nhiên do không nâng cấp toàn bộ nên đến thời điểm hiện tại ra đa vẫn chƣa hoàn chỉnh (hạn chế của hệ thống ăng ten), ra đa chỉ quan trắc liên tục 24/24 giờ khi có hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm, tuy nhiên chất lƣợng số liệu của ra đa tƣơng đối ổn định. So với năm 2007 thì khả năng phát hiện mây trong vùng bán kính 50km cách trạm ra đa tăng lên đáng kể (3 trạm so với 1 trạm năm 2007) bởi lẽ ở giai đoạn này mạng lƣới trạm đo mƣa tự động thuộc dự án MAHASRI đã đƣợc lắp đặt hoàn thiện (32 trạm) và chất lƣợng máy của ra đa cũng tốt hơn trƣớc khi nâng cấp. Từ sơ đồ biểu thị giá trị xác suất xảy ra mƣa ở hình 3.9, ta thấy rằng quan hệ tuyến tính giữa giá trị PHVT và khả năng xuất hiện mƣa ở đây đƣợc thể hiện rõ ở hầu hết các vị trí trong không gian cách trạm ra đa 50km và khá đồng đều ở cả 3 tháng. Trong tháng 10 thì các ngƣỡng giá trị từ 5-10, 10-15, 15-20, 20-25, 25-30dBZ xác suất xảy ra mƣa tƣơng ứng là: 33%, 47%, 57% , 66%, 93,5% và từ ngƣỡng giá trị PHVT ≥30dBZ thì xác suất xảy ra mƣa là 100%. Nhƣ vậy ta thấy rằng xác suất xuất hiện mƣa tăng dần theo độ lớn của giá trị PHVT mà ra đa thu nhận đƣợc. Khi PHVT ra đa thu đƣợc từ 15- 20dBZ ta có thể cảnh báo khả năng có thể có mƣa, khi ngƣỡng PHVT thu đƣợc từ 25 đến 30 dBZ thì ta có thể cảnh báo khả năng có mƣa cao và khi PHVT trên 30dBZ thì ta cảnh báo xảy ra mƣa với xác suất cảnh báo đúng đạt 100%. Tuy nhiên từ hình 7 cũng cho ta thấy xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng cũng không hoàn toàn ổn định theo thời gian, cùng một giá trị ngƣỡng nhƣng xác suất xảy ra mƣa trong tháng 10 khác tháng 11 và tháng 12. Nếu nhƣ ngƣỡng PHVT từ 5-10dBZ với xác suất xảy ra mƣa thấp nhất ở vị trí trạm Câu Lâu (24%, thánh 10) thì trong cả tháng 11 và 12 xác suất thấp nhất cũng đạt 33%. Trong tháng 11 và 12, khi giá trị PHVT từ 15-20dBZ thì xác suất xảy ra mƣa trung bình đã vƣợt 97%. Do vậy nếu dùng đƣợc chỉ tiêu theo tháng để cảnh báo là điều rất tốt, nó sẽ mang lại độ tin cậy cao. Tuy nhiên từ biểu đồ trung bình của cả 3 tháng ở 3 vị trí cũng cho chúng ta thấy đƣợc giá trị PHVT trung bình từ 10-15dBZ thì xác suất xảy ra mƣa đạt trung bình khoảng 70% và ta cũng có cơ sở để cảnh báo khả năng xảy ra mƣa cao. 40 Hình 3.10 mô tả xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT trong cự ly bán kính 50 km < R ≤ 100 km Sơn Hà_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 135 185 39 359 [10,15) 70 103 6 179 [15,20) 47 57 2 106 [20,25) 37 55 1 93 [25,30) 28 44 1 73 [30,35) 21 35 0 56 [35,40) 6 6 12 [40,45) 0 3 3 Tổng 344 488 49 881 Sơn Giang _CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 161 191 51 403 [10,15) 59 106 15 180 [15,20) 39 83 3 125 [20,25) 32 50 2 84 [25,30) 27 53 1 81 [30,35) 21 37 0 58 [35,40) 5 10 15 [40,45) 0 1 1 Tổng 344 531 72 947 Aí Nghĩa_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 83 76 14 173 [10,15) 60 43 3 106 [15,20) 51 22 1 74 [20,25) 26 11 37 [25,30) 17 5 22 [30,35) 1 1 Tổng 238 157 18 413 Nông Sơn_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 106 165 28 299 [10,15) 66 68 7 141 [15,20) 51 37 0 88 [20,25) 37 28 2 67 [25,30) 30 19 0 49 [30,35) 22 15 0 37 [35,40) 6 3 0 9 Tong 318 335 37 690 Quảng Ngãi_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) GiaoThủy_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) 41 dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 135 196 35 366 [10,15) 90 99 24 213 [15,20) 47 71 3 121 [20,25) 42 91 0 133 [25,30) 13 84 0 97 [30,35) 24 43 67 [35,40) 7 9 16 [40,45) 0 0 0 Tổng 358 593 62 1013 dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 101 96 21 218 [10,15) 56 43 5 104 [15,20) 32 25 1 58 [20,25) 33 15 48 [25,30) 26 6 32 [30,35) 6 1 7 Tổng 254 186 27 467 Hòa Bắc_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 176 216 32 424 [10,15) 93 167 14 274 [15,20) 74 30 4 108 [20,25) 31 19 1 51 [25,30) 7 12 1 20 [30,35) 2 2 4 Tổng 383 446 52 881 An Chi_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 142 0 24 166 [10,15) 96 112 10 218 [15,20) 69 111 3 183 [20,25) 34 106 5 145 [25,30) 23 75 0 98 [30,35) 24 42 0 66 Tổng 388 446 42 876 Minh Long_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 163 216 23 402 [10,15) 87 186 15 288 [15,20) 65 85 8 158 [20,25) 35 48 1 84 [25,30) 11 24 0 35 [30,35) 2 5 0 7 Tổng 363 564 47 974 Đức Phổ_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 126 184 15 325 [10,15) 102 146 14 262 [15,20) 72 119 2 193 [20,25) 46 88 1 135 [25,30) 26 58 84 [30,35) 14 20 34 Tong 386 615 32 1033 42 Thành Mỹ_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 122 131 19 272 [10,15) 68 56 4 128 [15,20) 67 30 1 98 [20,25) 38 19 0 57 [25,30) 31 9 2 42 [30,35) 14 3 1 18 [35,40) 3 2 0 5 [40,45) 0 0 Tong 343 250 27 620 Hình 3.10. Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính 50 km < R ≤ 100 km Trong phạm vi các vị trí ở khoảng cách từ 50 km < R ≤ 100 km đến trạm ra đa, các tháng khác nhau cho xác suất xảy ra mƣa cũng khác nhau ở cùng một ngƣỡng PHVT (hình 3.10). Tháng 11 là tháng cho mối quan hệ tuyến tính nhất và trong tháng này về xác suất xảy ra hiện tƣợng ở cùng một ngƣỡng giá trị phân bố theo không gian cũng khá ổn định. Đối với các ngƣỡng giá trị PHVT từ 10-15dBZ xác suất thấp nhất cũng đạt trên 50% và với ngƣỡng giá trị PHVT từ 15-20dBZ thì xác suất xảy ra mƣa đạt trên 80%. Hình 3.11 mô tả Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT trong cự ly bán kính R > 100 km A Lƣới_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 4 5 9 [10,15) 78 41 119 [15,20) 79 20 99 [20,25) 47 18 65 [25,30) 42 16 58 [30,35) 23 2 25 Tong 273 102 375 Tà Lƣơng_CAPPI3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10 11 12 trungbinh [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 6 5 11 [10,15) 80 50 130 [15,20) 57 17 74 [20,25) 56 21 77 [25,30) 37 16 53 [30,35) 47 9 56 [35,40) 13 1 14 [40,45) 0 0 0 Tong 296 119 0 415 Hình 3.11. Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT với bán kính R > 100 km Trong cự ly bán kính lớn hơn 100km, ở cả 2 tháng 10 và 11, xác suất xảy ra ở một ngƣỡng giá trị PHVT cũng không ổn định theo tháng. Với giá trị PHVT từ 5- 43 10dBZ thì khả năng xuất hiện mƣa trung bình từ 27-40%, từ 15-20dBZ tƣơng ứng với khả năng xảy ra mƣa đạt 75% nhƣ vậy với giá trị PHVT đo đƣợc từ 15-20dBZ ta có thể cảnh báo có mƣa. 3.1.3. Kết quả đánh giá chỉ tiêu theo tháng và trung bình theo khoảng cách Nhƣ đã phân tích ở trên, xác suất xảy ra mƣa không ổn định theo thời gian và cũng không thể hiện rõ ràng về phân bố theo không gian, có sự chồng lấn nhất định giữa các giá trị và khoảng cách. Mặt khác chuỗi số liệu ra đa và mƣa năm 2007 (đặc biệt là ra đa) chƣa ổn định về chất lƣợng, nên kết quả tính toán nếu phân tích, đánh giá theo thời gian và không gian là tƣơng đối khó khăn. Để có một khái quát (chỉ tiêu) có thể tham khảo áp dụng trong thực tế, tác giả đã lựa chọn tính toán các chỉ tiêu theo khoảng cách tƣơng ứng với năm 2007 và 2010. Do năm 2007 ở các khoảng cách nhỏ hơn 50km và lớn hơn 100km so với trạm ra đa, số trạm đo mƣa tự động đảm bảo điều kiện để đánh giá chỉ là 01 trạm, do vậy chúng tôi không nhắc lại ở phần này, các chỉ tiêu ở các khoảng cách này đã đƣợc phân tích ở phần 3.2.2. Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng giá trị PHVT theo tháng và trung bình 3 tháng trong năm 2007 với bán kính 50 km < R ≤ 100 km đƣợc thể hiện ở hình 3.12: 50 km < R <= 100 km 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Trung Bình % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) dBz 10 11 12 Trungbinh [5,10) 313 836 267 1416 [10,15) 743 1004 309 2056 [15,20) 549 467 51 1067 [20,25) 278 254 18 550 [25,30) 86 76 10 172 [30,35) 18 5 0 23 Tong 1987 2642 655 5284 Hình 3.12. Xác suất xảy ra mƣa trung bình theo tháng năm 2007 với bán kính 50 km < R ≤ 100 km Nhƣ vậy ta thấy rằng trong phạm vi ngƣỡng Giá trị PHVT từ 20-25dBZ, tháng 12 xác suất xảy ra mƣa cũng chỉ đạt 32.8% và tƣơng quan giá trị PHVT với khả năng xuất hiện mƣa ở tháng này là kém nhất. Ở cự ly này trong năm 2007 chỉ khi ra đa thu đƣợc giá trị PHVT từ 30-35dBZ trên sản phẩm CAPPI(3km) thì mới có thể cảnh báo là khả năng có mƣa cao còn từ 15-30dBZ thì chỉ cảnh báo đƣợc có thể có mƣa. Tƣơng tự để có thể đƣa ra chỉ tiêu chung cho các ngƣỡng theo khoảng cách với số liệu năm 2010, chúng tôi đã tính xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng và theo khoảng cách của tất cả các trạm, kết quả đƣợc thể hiện ở hình 3.13 44 R<= 50 km 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Trung Bình % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Trungbinh [5,10) 291 336 51 678 [10,15) 181 228 19 428 [15,20) 131 168 4 303 [20,25) 116 158 2 276 [25,30) 106 98 0 204 [30,35) 86 77 0 163 [35,40) 20 17 0 37 [40,45) 2 1 0 3 Tong 933 1083 76 2092 50km<R<=100km 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Trung Bình % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Trungbinh [5,10) 1349 1560 260 3169 [10,15) 791 1086 130 1989 [15,20) 582 645 37 1254 [20,25) 358 515 16 886 [25,30) 213 383 5 601 [30,35) 145 202 2 348 [35,40) 27 30 0 57 [40,45) 0 4 0 4 Tong 3465 4425 450 8308 R > 100km 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Trung Bình % [5,10) [10,15) [15,20) [20,25) [25,30) [30,35) [35,40) [40,45) dBz Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Trungbinh [5,10) 10 10 20 [10,15) 158 91 249 [15,20) 136 37 173 [20,25) 103 39 142 [25,30) 79 32 111 [30,35) 70 11 81 [35,40) 13 1 14 [40,45) 0 0 0 Tong 569 221 790 Hình 3.13. Xác suất xảy ra mƣa trung bình theo tháng và khoảng cách năm 2010 Xác suất xuất hiện mƣa theo ngƣỡng cũng không thể hiện sự khác biệt rõ nét theo không gian và thời gian, chỉ thể hiện rõ giữa 2 cự ly R≤ 50 km và R> 50km (hình 3.13). Đối với ngƣỡng giá trị PHVT từ 5-15dBZ ở các khoảng cách 50km; 50- 100km và lớn hơn 100km tƣơng ứng với xác suất xảy ra mƣa là 68,9%, 43,8% và 50,4% ở các giá trị này ta cũng chỉ có thể cảnh báo khả năng xảy ra mƣa. Tuy nhiên từ ngƣỡng giá trị 15-25 dBZ ta thấy xác suất thấp nhất cũng đạt 68,9% nhƣ vậy ta có thể cảnh báo khả năng xảy ra mƣa còn khi giá trị PHVT lớn hơn 25dBZ ta hoàn toàn có thể cảnh báo xảy ra mƣa đối với những vùng đo đƣợc các ngƣỡng giá trị PHVT này. 3.2. Tính toán xây dựng chỉ tiêu dông 3.2.1. Phương pháp tính toán số liệu dông Tƣơng tự nhƣ phƣơng pháp tính toán xây dựng xác xuất xảy ra mƣa, để tìm xác xuất xảy ra dông chúng tôi đã tiến hành trích xuất số liệu PHVT tại 4 trạm quan 45 trắc dông mặt đất ở các tháng 7, 8 và 9 năm 2011 trên các sản phẩm CAPPI(3km), CMAX, HMAX, ETOPS trong bán kính 5km có tâm là trạm quan trắc dông mặt đất. Các giá trị PHVT ở sản phẩm Cmax đƣợc chúng tôi chia với bƣớc nhảy là 10dBZ, các giá trị độ cao có bƣớc nhảy là 5km bởi lẽ trong nghiên cứu của Trần Duy Sơn [3] cũng chỉ ra rằng với dông thì độ biến động là tƣơng đối lớn cả về giá trị PHVT và độ cao đỉnh mây. Sau khi tìm mối quan hệ giữa các đại lƣợng, chúng tôi đã lấy 3 giá trị đề tính toán chỉ tiêu dông đó là CAPPI(3km), CMAX và ETOP. Tính toán xác suất tổng hợp với 2 sản phẩm CMAX và CAPPI. 3.2.2. Một số kết quả tính toán: Với mong muốn tìm đƣợc mối quan hệ giữa giá trị PHVT ở độ cao 3km, PHVT cực đại và độ cao PHVT cực đại hoặc độ cao đỉnh PHVT làm chỉ tiêu tổng hợp tính xác suất xuất hiện dông, tuy nhiên trong 4 trạm sau khi so sánh giữa các giá trị trích xuất PHVT của các sản phẩm, chúng tôi chỉ chọn đƣợc 2 trạm Ba Tơ và Quảng Ngãi đủ điều kiện về dung lƣợng số liệu để tính toán và xây dựng chỉ tiêu dông, các trạm Tam Kỳ, Đà Nẵng, Lý Sơn nằm trong vùng mù hoặc bị che khuất của ra đa. Các giá trị đƣợc thể hiện ở bảng dƣới đây: CAPPI3-Bato 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 [10,20) [20,30) % CMAX_Ba Tơ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 [20,30) [30,40) [40,50) [50,60) Z (dBz) [10,20) [20,30) [20,30) 40.5 48.7 [30,40) 64.8 77.8 [40,50) 83.3 100 [50,60) 100 100 Hình 3.14. Xác suất xuất hiện dông trên sản phẩm CAPPI, CMAX trạm Ba Tơ Hình 3.14 cho ta thấy, khi sử dụng chỉ tiêu độc lập trên từng loại sản phẩm thì khi giá trị PHVT trên sản phẩm CAPPI(3km) và CMAX tƣơng ứng với giá trị từ 10- 20dBZ và 30-40dBZ thì khả năng xuất hiện dông đạt khoảng 80%, độ cao đỉnh PHVT (ETOPS) có giá trị từ 10-15km. Khi xét chỉ tiêu tổng hợp giữa sản phẩm CAPPI ở độ cao 3km và CMAX ta thấy, khi giá trị PHVT xảy ra đồng thời với các giá trị từ 10-20dBZ trên CAPPI và 30-40dBZ thì có thể cảnh báo khả năng xảy ra dông tại khu vực đó với xác suất đạt 64,8%. Khi các giá trị tƣơng ứng 10-20dBZ và 40-50dBZ thì có thể cảnh báo khả năng có dông cao. Khi giá trị trên CAPPI đạt từ 20-30dBZ và trên CMAX là 40-50dBZ khả năng xuất hiện dông là 100%. 46 CAPPI3_Quảng Ngãi 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 [10,20) [20,30) [30,40) Cmax-Quảng Ngãi 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 [20,30) [30,40) [40,50) [50,60) Tổng hợp Z(dBz) [10,20) [20,30) [30,40) [20,30) 5.8 14.8 14.8 [30,40) 23.0 58.3 58.3 [40,50) 27.3 69.2 69.2 [50,60) 39.4 100 100 Hình 3.15. Xác suất xuất hiện dông trên sản phẩm CAPPI, CMAX trạm Quảng Ngãi Tƣơng tự đối với trạm Quảng Ngãi ở hình 3.11, ta thấy xác xuất xuất hiện dông tƣơng ứng với các giá trị trên sản phẩm CAPPI và CMAX thấp hơn trạm Ba Tơ. Khi các giá trị PHVT của 2 sản phẩm tƣơng đƣơng với lớn hơn 20dBZ và 40-50dBZ mới có thể cảnh báo khả năng xảy ra dông và khi PHVT trên CMAX đạt từ 50- 60dBZ khả năng xuất hiện dông mới đạt 100%. Để có thể đƣa ra chỉ tiêu xác suất chung trên các sản phẩm CAPPI(3km) và ETOP, chúng tôi tính trung bình cho 2 trạm Ba Tơ và Quảng Ngãi, đƣợc thể hiện ở bảng 3.1: Bảng 3.1: Xác suất xảy ra dông tổng hợp trên sản phẩm CAPPI và CMAX TT Giá trị PHVT(dBz) [10,20) [20,30) [30,40) 1 [20,30) 23.2 31.8 14.8 2 [30,40) 43.9 60.1 58.3 3 [40,50) 55.3 84.6 69.2 4 [50,60) 69.7 100 100 Từ bảng 3.1 ta thấy xác suất tổng hợp chỉ tuyến tính theo từng ngƣỡng giá trị còn đối với các ngƣỡng liền kề đặc biệt là ngƣỡng trên CAPPI từ 30-40dBZ, CMAX tƣơng ứng giá trị ngƣỡng của sản phẩm CMAX không theo quy luật xác xuất xảy ra dông tăng mà còn có chiều hƣớng ngƣợc so với các ngƣỡng thấp hơn liền kề. Đối với độ cao đỉnh phản hồi vô tuyến liên quan đến xác suất xảy ra dông đƣợc thể hiện ở bảng 3.2 47 Bảng 3.2: Xác suất xảy ra dông theo độ cao đỉnh PHVT TT Độ cao đỉnh PHVT(km) P(%) 1 [0,5) 8.3 2 [5,10) 48.4 3 [10,15) 88.2 4 [15,20) 100 Nhƣ vậy khi độ cao đỉnh PHVT từ 10- 15km khả năng xuất hiện dông cao, với độ cao đỉnh PHVT lớn hơn 15km thì xác xuất xảy ra dông đạt 100%. 48 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Các kết quả chính mà luận văn đạt đƣợc: 1. Trích xuất đƣợc các giá trị PHVT trên các sản phẩm PPI(00), PPI(10) và CAPPI(3km) trong các tháng 10, 11 và 12 của năm 2007 và 2010; CAPP(3km), độ cao PHVT cực đại và độ cao đỉnh PHVT trong các tháng 7,8 và 9 trong năm 2011. 2. Xử lý số liệu mƣa 10 phút của các trạm đo mƣa Mahasri sang số liệu mƣa 30 phút, so sánh và đánh giá độ tin cậy giữa số liệu mƣa Mahasri và số liệu đo mƣa bề mặt. 3. Lọc đƣợc bộ số liệu ra đa đồng bộ với số liệu đo mƣa Mahasri phục vụ cho mục đích nghiên cứu của luận văn. 4. Tính toán đƣợc xác suất xảy ra mƣa theo ngƣỡng PHVT trong các tháng 10,11 và 12 năm 2007 và năm 2010 tƣơng ứng với trƣớc và sau khi ra đa Tam Kỳ đƣợc nâng cấp trên sản phẩm CAPPI(3km). - Xác suất xảy ra mƣa theo ngƣỡng trong phạm vi bán kính R≤50km Với ngƣỡng giá trị PHVT từ 5-15dBZ có thể cảnh báo khả năng có thể có mƣa, với ngƣỡng từ 25-30dBZ thì cảnh báo khả năng xuất hiện mƣa cao đối với giai đoạn trƣớc khi ra đa đƣợc nâng cấp. Đối với năm 2010 (giai đoạn sau khi ra đa nâng cấp) khi giá trị PHVT đạt trên 25dBZ ta đã có thể cảnh báo có mƣa. - Xác suất xảy ra mƣa theo ngƣỡng trong phạm vi bán kính 50km <R≤ 100km Với ngƣỡng giá trị PHVT từ nhỏ hơn 25dBZ ta có thể cảnh báo có thể có mƣa và giá trị trên 25dBZ thì cảnh báo khả năng có mƣa cao đối với giai đoạn trƣớc khi ra đa đƣợc nâng cấp. Sau khi ra đa đã đƣợc nâng cấp thì với giá trị PHVT 20- 25dBZ đã có thể cảnh báo khả năng có mƣa cao. - Xác suất xảy ra mƣa theo ngƣỡng trong phạm vi bán kính R> 100km Xác suất xảy ra mƣa ở cự ly này trong năm 2007 là khá thấp. Sau khi ra đa đƣợc nâng cấp thì với ngƣỡng PHVT từ 15-20dBZ xác suất xảy ra mƣa khá cao, với ngƣỡng trên 25dBZ ta có thể cảnh báo có mƣa ở cự ly này, - Xác suất xuất hiện mƣa không phân bố rõ rệt theo thời gian và không gian. Tuy nhiên đối với chuỗi số liệu 2010 thì có sự phân bố khá rõ theo khoảng cách về mối quan hệ giữa độ lớn giá trị PHVT và khả năng xuất hiện mƣa giữa cự ly R≤ 50 km và R> 50km. Khi tính toán với giai đoạn trƣớc và sau khi ra đa đƣợc 49 nâng cấp thì kết quả của năm 2010 là ổn định, tuyến tính hơn hẳn năm 2007, có thể thử nghiệm đánh giá để đƣa vào sử dụng nghiệp vụ. 5. Xây dựng đƣợc chỉ tiêu xác suất xảy ra dông trên các sản phẩm độc lập và chỉ tiêu tổng hợp trên sản phẩm CAPPI(3km) và CMAX 6. Chỉ có thể áp dụng chỉ tiêu địa phƣơng cho các ra đa đã đƣợc sửa chữa lớn hoặc nâng cấp sau khi tìm đƣợc mối tƣơng quan về số liệu của 2 giai đoạn trƣớc và sau khi sửa chữa, nâng cấp. Kiến nghị: Do mạng lƣới trạm đo mƣa tự động thuộc dự án MAHASRI năm 2007 chƣa đƣợc lắp đặt nhiều, mặt khác số liệu ra đa Tam Kỳ các năm 2009 trở về trƣớc không ổn định nên chỉ tiêu năm 2007 không đƣợc khả quan. Bởi vậy khi sử dụng kết quả này cần cân nhắc kỹ. Để có thể áp dụng các chỉ tiêu về mƣa và dông sau khi trạm ra đa đã đƣợc nâng cấp, các chỉ tiêu này cần đƣợc kiểm nghiệm thực tế để tiếp tục hiệu chỉnh. Mỗi trạm ra đa sau khi đƣợc sửa chữa hoặc nâng cấp, cần đƣợc đánh giá để tìm mối tƣơng quan giữa số liệu cũ và mới, từ đó điều chỉnh chỉ tiêu cảnh báo hiện tƣợng cho thích hợp. 50 VI. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt 1. Trần Duy Sơn (2007): “Nghiên cứu sử dụng thông tin ra đa thời tiết phục vụ theo dõi, cảnh báo mƣa, dông và bão”, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên và Môi Trường 2. Nguyễn Viết Thắng (2008): “Nghiên cứu xác định giá trị ngƣỡng phản hồi vô tuyến ra đa thời tiết TRS-2730 để phân định mây và các hiện tƣợng thời tiết mƣa rào, dông”, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên và Môi Trường. 3. Trần Duy Sơn (2009): “Nghiên cứu xây dựng quy trình theo dõi các hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm: tố, lốc, mƣa đá, mƣa lớn cục bộ bằng hệ thống ra đa thời tiết TRS-2730”, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên và Môi Trường. 4. Nguyễn Thị Tân Thanh (2010): “Nghiên cứu thử nghiệm dự báo cực ngắn mƣa, dông”, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên và Môi Trường. 5. Phùng Kiến Quốc và CCS (2011): “Nghiên cứu xây dựng phần mềm mã hóa thông tin theo mã luật RADOB, mã luật pilot và mã luật Ozon-Bức xạ cực tím”, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu cấp cơ sở 6. Nguyễn Viết Thắng và CCS (2012): “Nghiên cứu khai thác các định dạng số liệu, tổ hợp và xây dựng phần mềm xác định vị trí tâm mắt bão”, hƣớng và tốc độ di chuyển của tâm bão cho mạng lƣới ra đa thời tiết ở Việt Nam. 7. Nguyễn Thế Hào và CCS (2011): “Nghiên cứu sử dụng thông tin ra đa thời tiết DWSR-2500C trạm Nhà Bè phục vụ cảnh báo và theo dõi mƣa”, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên và Môi Trường. 8. Nguyễn Hƣớng Điền1, Tạ Văn Đa2, 12-KHTN(2009): “Khí tƣợng Ra đa”, Trường Đại Học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội 9. Trần Công Minh(2005), “Khí tƣợng và khí hậu đại cƣơng”, Nxb ĐHQGHN 10. Trần Công Minh(2003), “Khí tƣợng Sy nốp nhiệt đới”, Nxb ĐHQGHN 11. Nguyễn Hƣớng Điền (2010), “Công thức thực nghiệm tính toán cƣờng độ mƣa từ độ phản hồi vô tuyến quan trắc bởi radar cho khu vực Trung Trung Bộ”, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, số 38 (2010) 317-321. 51 Tài liệu Tiếng Anh 12. Churchill, D. D., and R. A. Houze Jr (1984): “Development and structure of winter monsoon cloud clusters on 10 December 1978”. J. Atmos. Sci., 41, 933- 960. 13. Steiner, M., R. A. Houze Jr., and S. E. Yuter (1995): “Climatological characterization of three-dimentional storm structure from operational radar and rain gauge data”. J. Appl. Meteor. 36, 452-462. 14. MacKeen, H.E. Brooks and K.L. Elmore, April (1999): “Radar reflectivity- Derived thunderstorm parameters applied to storm longevity forecasting”.,Wea. Forecasting, 14, 289 - 295. 15. M.Hagen and Sandrae. Yuter (2003): “Relationship between radar reflectivity, liquid- water content, and rainfall rate during the MAP SOP, Q. J. R”. Meteorol. Soc., 129, 477–493. 16. Jaiwal J.S., S.Uma and A.Santhakumaran (2009): “Study of Z-R relationship over Gadanki for different rain fall rates”, 38, 159-164. 17. Mi-Kyung Suk , Ki-Ho Chang, Kyung-Yeub Nam, Kum-Lan Kim, Cheol- Hwan You, Jong-Ho Lee, Duck-Mo Woo, Hyo-Won, Nam and Eun-Yun Kim (2008): “Real time quantitative precipitation estimation using radar reflectivity over the Korean Peninsula”., Erad 2008 18. Kevin R. Knupp and William R. Cotton (1982): “An Itense, Quasi-Steady Thunderstorm over Mountainous Terain. Part II: Doppler Radar Observations of the Storm Morphological Structure”. Journal of the Atmospheric Sciences, 39, 343-358. 19. Rodger A. Brown, Lesie R. Lemon and Donald W. Burgess (1978): “Tornaldo Detection by Pulsed Doppler Radar”. Monthly Weather Review, 106, 29- 38. 20. Mackeen P. L., H. E. Brooks, and K. L. Elmore (1999): “Radar Reflectivity-Derived Thunderstorm Parameters Applied to Storm Longevity Forecasting”. Weather and Forecasting, 14, 289-295. 21. Figure 3.3.1. 52 Phụ lục 1: Khoảng cách từ các trạm đo mƣa tự động đến trạm ra đa thời tiết Tam Kỳ TT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ Khoảng cách 1 Phú Ốc 107.47 16.53 154.25 2 Bình Điền 107.54 16.52 148.70 3 Tà Lƣơng 107.32 16.30 152.75 4 A Lƣới 107.27 16.23 153.64 5 Bạch Mã 107.85 16.19 98.83 6 Hòa Bắc 108.05 16.13 78.91 7 Thƣợng Nhật 107.68 16.13 108.68 8 Cẩm Lệ 108.21 16.01 58.27 9 Bà Nà 107.99 16.00 72.82 10 Cù Lao Chàm 108.50 15.96 42.70 11 Hiên 107.64 15.93 102.23 12 Ái Nghĩa 108.11 15.88 54.83 13 Câu Lâu 108.27 15.86 40.25 14 Giao Thủy 108.13 15.84 50.00 15 Hội Khách 107.91 15.82 70.45 16 Thành Mỹ 107.83 15.77 76.64 17 Nông Sơn 108.03 15.70 53.17 18 Hiệp Đức 108.10 15.58 43.40 19 Tam Kỳ 108.50 15.57 0.00 20 Tiên Phƣớc 108.31 15.49 22.85 21 Khâm Đức 107.82 15.46 75.25 22 Lý Sơn 109.14 15.39 73.45 23 Phú Ninh 108.51 15.38 20.39 24 Trà My 108.22 15.34 39.77 25 Quảng Ngãi 108.79 15.05 65.88 26 Sơn Giang 108.56 15.05 57.91 27 Son Hà 108.47 15.04 58.40 28 An Chỉ 108.81 14.99 72.61 29 Minh Long 108.70 14.93 73.47 30 Đức Phổ 108.94 14.85 93.38 31 Ba Tơ 108.74 14.77 92.00 32 Đà Nẵng 108.20 16.03 60.67 53 Phụ lục 2: Xác suất xảy ra mƣa theo ngƣỡng PHVT và khoảng cách năm 2007 R ≤ 50 km 50 km ≤ R ≤ 100 km R ≥ 100 km 10 11 12 Tb 10 11 12 Tb 10 11 12 Tb 5-10 45.3 59.6 63.2 56.0 45.7 54.8 52.9 48.2 10-15 51.8 65.6 48.2 55. 2 42.9 53.1 55.8 49.1 75 57.1 66.1 15-20 50 91.5 80 73.8 43.2 67.0 59.8 54.3 35.3 77.0 56.1 20-25 60 87.5 73.8 44.8 81.7 32.8 59.0 30.4 100 65.2 25-30 86.7 86.7 56.5 85.5 58.3 63.1 30-35 71.7 100 85.8 Phụ lục 3: Xác suất xảy ra mƣa theo ngƣỡng PHVT và khoảng cách năm 2010 R ≤ 50 km 50 km ≤ R ≤ 100 km R ≥ 100 km 10 11 12 Tb 10 11 12 Tb 10 11 12 Tb 5-10 30.8 65.1 59.6 51.8 24.9 47.5 24.0 31.19 16.7 50 33.3 10-15 44.1 83.8 78.8 68.9 34.3 66.2 30.9 43.8 31.1 69.8 50.4 15-20 55.6 95.0 100 83.5 51.5 84.2 70.4 68.6 62.9 87.1 75.0 20-25 65.4 97.0 100 84.7 72.1 90.7 88 82.7 70.4 94.8 82.60 25-30 92.3 100 96.1 88.9 98.2 100 94.3 88.3 100 94.2 30-35 95.8 100 97.9 98.4 100 100 99.2 91.4 100 95.7 35-40 100 100 100 100 100 100 100 100 100 40-45 100 100 100 100 100 100 54 Phụ lục 4: Thời gian và lƣợng mƣa ngày của trạm đo mƣa tự động và mặt đất Quảng Ngãi năm 2007 Tháng 10 Ngày 1 2 3 4 5 6 7 8 Rmđ 41.2 56.2 23.8 2.0 5.9 43.8 4.5 0.0 Rmhs 40 58.5 42.5 2 2 43.5 4 0 Ngày 9 10 11 12 13 14 15 16 Rmđ 0.0 1.0 16.5 0.5 11.9 1.0 20.3 103.5 Rmhs 0 1 15 1 10.5 1 19 103 Ngày 17 18 19 20 21 22 23 24 Rmđ 140.5 13.4 5.7 0.3 9.1 7.7 8.9 4.7 Rmhs 141 14 5.5 0 8.5 7 7 6 Ngày 25 26 27 28 29 30 31 Rmđ 34.4 117.6 2.0 5.5 0.3 94.2 23.5 Rmhs 31.5 120.5 3 5 0 93 25.5 Tháng 11 Ngày 1 2 3 4 5 6 7 8 Rmđ 30.2 31.8 106.2 171.1 3.5 Rmhs 27 44 73 193.5 9 0 0 0 Ngày 9 10 11 12 13 14 15 16 Rmđ 2.7 59.8 102.7 328.1 43.5 27.2 0.2 Rmhs 0 60 84.5 363 48 24.5 0 0 Ngày 17 18 19 20 21 22 23 24 Rmđ 0.0 2.3 3.2 0.0 3.4 10.3 131.9 56.5 Rmhs 0 2 2.5 0 2.5 7 121 71.5 Ngày 25 26 27 28 29 30 Rmđ 0.9 1.5 Rmhs 1.5 0.5 0 0 0 0 Tháng 12 Ngày 1 2 3 4 5 6 7 8 Rmđ 0.2 2.8 7.2 31.5 3.6 0.6 Rmhs 0 0 5 5 31.5 4 0.5 Ngày 9 10 11 12 13 14 15 16 Rmđ 5.1 102.7 328.1 43.5 27.2 2.4 45.2 Rmhs 0 4.5 84.5 363 48 24.5 7.5 37 Ngày 17 18 19 20 21 22 23 24 Rmđ 0.0 2.3 3.2 0.0 Rmhs 0 2 2.5 0 0 0 0 0 Ng