Ứng dụng số liệu ảnh mây vệ tinh Himawari trong dự báo và cảnh báo mưa dông cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Khí tượng học và các khoa học khí quyển

Dạng tài liệu

Tác giả

Trần Thành Công, Lê Ngọc Quyền, Nguyễn Minh Giám, Lê Đình Quyết⁽¹⁾

Nhan đề

Ứng dụng số liệu ảnh mây vệ tinh Himawari trong dự báo và cảnh báo mưa dông cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

Nhan đề tiếng anh

Nguồn trích

Tạp chí Khí tượng Thủy văn

Năm xuất bản

2020

Số

719

Trang

1-13

ISSN

0866-8744

Từ khóa

Vệ tinh Himawari, Dự báo thời tiết, Cảnh báo, Mưa dông, Ảnh mây

Từ khóa tiếng anh

Tóm tắt

Vệ tinh Himawari 8 là thế hệ vệ tinh mới nhất của Nhật Bản, bao gồm 16 kênh phổ. Việc phân tích các kênh phổ mang lại nhiều thông tin phục vụ cho công tác phân tích, dự báo, cảnh báo mưa–dông. Nghiên cứu này trình bày kết quả nghiên cứu xây dựng công cụ trợ giúp công tác cảnh báo, dự báo mưa–dông cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL). Các tiện ích được tích hợp trong công cụ sử dụng nguồn số liệu 16 kênh phổ ảnh vệ tinh Himawari phân tích, tính toán phân loại mây (Ci, Sc, St, Cu, Cb..), xác định nhiệt độ và độ cao đỉnh mây, xác định vùng mây dông, xác định vùng mây có khả năng sinh mưa, tính toán sự di chuyển của các khối mây Cb. Công cụ cũng tính toán các số liệu phân tích và dự báo cho các vùng địa lý (đơn vị hành chính), đồng thời cung cấp tiện ích chuyển phát thông tin cảnh báo, dự báo thời hạn đến 6h một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất.

Tóm tắt tiếng anh

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVt 39

File toàn văn

Xem toàn văn

Tài liệu tham khảo

[1] Thư, N.V. (2010), Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.,Đề tài Nghiên cứu khoa học cấp Bộ, 2010.
[2] Thư, N.V. (2018), Nghiên cứu xây dựng bản đồ mây từ thông tin vệ tinh phục vụ nghiệp vụ dự báo mưa, dông.,Đề tài Nghiên cứu khoa học cấp Bộ, 2018.
[3] Dixon, M.; Wiener, G. (1993), TITAN: Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis, and Nowcasting A Radar–based Methodology.,J. Atmos. Oceanic Technol. 1993, 10, 785–797
[4] Alfuadi, N.; Agie Wandala, A. (2016), Comparative test of several rainfall estimation methods using Himawari–8 data. Inter.,J. Remote Sens. Earth Sci. 2016, 13, 95–104.
[5] Ushio, T.; Sasashige, K.; Kubota, T.; Shige, S.; Okamoto, K.; Aonashi, K.; Inoue, T.; Takahashi, N.; Iguchi, T.; Kachi, M.; Oki, R. (2009), A Kalman filter approach to the global satellite mapping of precipitation (GSMaP) f-rom combined passive microwave and infrared radiometric data.,J. Meteorolog. Soc. Jpn. 2009, 87A, 137–151
[6] Kouki, M.; Hiroshi, S.; Ryo, Y.; Toshiharu, I. (2016), Algorithm Theoretical Basis Document for Cloud Top Height Product.,Meteorological Satellite Center Technical Note 2016, 61, pp. 118.
[7] Hiroshi, S.; Takahit, I.; Kouki, M. (2016), High–resolution Cloud Analysis Information derived f-rom Himawari–8 data.,Meteorological satallite Center Technical Note 2016, 61, 43–51.
[8] Takahito, I.; Ryo, Y. (2016), Algorithm Theoretical Basis for Himawari–8 Cloud Mask Product.,Meteorological Satellite Center Technical Note 2016, 61, pp. 16.