BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  20,920,878
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

87

Kỹ thuật môi trường khác

Nguyễn Khắc Quân, Phạm Thị Thanh Ngà(1)

Phân loại đặc điểm mưa và ước tính mưa bằng quan trắc Ra đa phân cực cho khu vực Tây Bắc

Study on the classification of rain characteristics and rainfall estimation by dual-polarization radar observations for the Northwest region

Khí tượng Thủy văn

2023

749

71-84

2525-2208

Đặc điểm mưa, Ứớc tính mưa, Quan trắc, Ra đa phân cực

Classification of rain characteristics, Support Vector Machine, Northwest region.

Mưa nhìn chung có thể mang đặc điểm đối lưu và phân tầng, mỗi loại mưa gắn với các quá trình phát triển vi vật lí mây là khác nhau dẫn đến sự khác nhau về cường độ, thời gian và diện mưa. Sử dụng số liệu quan trắc Ra đa phân cực trên khu vực Tây Bắc, nghiên cứu đã tiến hành xây dựng một phương pháp nhằm phân loại đặc điểm mưa dựa trên thuật toán phân loại Máy vectơ hỗ trợ. Kết quả phân loại sau đó được sử dụng nhằm tìm ra các hệ số thực nghiệm trong các công thức ước tính mưa dựa trên phương pháp bình phương tối thiểu. Qua đánh giá cho thấy với phương pháp phân loại được đưa ra chỉ dưới 10% khu vực có dải sáng bị phân loại là mưa đối lưu, phương pháp cũng đã khắc phục được các phân loại sai so với phương pháp tham khảo trong các trường trường hợp mưa được xem xét. Kết quả ước tính mưa cho thấy lượng mưa ước tính từ Ra đa thấp hơn giá trị quan trắc, các công thức với việc phân loại đặc điểm mưa và sử dụng các biến phân cực có kết quả tốt hơn công thức chỉ sử dụng giá trị của Z, trong đó công thức R(Z, ZDR, KDP) có hệ số tương quan cao và sai số nhỏ nhất.

Rain can generally have convective and stratiform characteristics, associating with the different processes of cloud microphysics development which leads to differences in intensity, time and area of rain. Using dual-polarization radar observations in the Northwest region, the study applied the Support Vector Machine classification algorithm for classifying rain characteristics. The classification results are then used to find the empirical coefficients in the rainfall estimation formulas based on the Least Squares Method. The evaluation shows that with the proposed method, only less than 10% of the areas with bright bands are wrongly identified as convective rain, the method has also overcome some misclassifications compare to the reference method in some specific rain cases. Rainfall estimation results show that the estimated rainfall is lower than the observed values, the formulas with the classification of rain characteristics and using dual-polarization variables have better results than the formulas using only the of Z, in which the formula R (Z, ZDR, KDP) provides the highest correlation and the smallest error.

TTKHCNQG, CVt 39

Xem toàn văn