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 :  21,916,960
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật môi trường và địa chất, địa kỹ thuật

Phạm Khánh Ngọc, Nguyễn Bá Thủy(1)

Một số kết quả ban đầu về ứng dụng số liệu vệ tinh đánh giá độ cao sóng dự báo

Some initial results on the application of satellite data to validate wave heights forecasting

Khí tượng thủy văn

2021

727

13-23

2525-2208

Kết quả, Ứng dụng, Số liệu vệ tinh, Đánh giá, Độ cao, Sóng dự báo

Satellite, Wave forecasting, Wave model validation

Nâng cao chất lượng dự báo các yếu tố khí tượng thủy văn nói chung và dự báo hải văn nói riêng có vai trò quan trọng trong dự báo, cảnh báo khí tượng thủy văn phục vụ phòng, chống và giảm nhẹ thiên tai và phát triển kinh tế biển. Ở Việt Nam, do hạn chế về số liệu quan trắc khí tượng thủy văn biển nên dự báo sóng biển chủ yếu dựa trên các kết quả của mô hình số trị. Cũng chính vì thiếu số liệu quan trắc nên đánh giá kết quả dự báo của mô hình còn nhiều hạn chế, nhất là tại khu vực biển xa bờ dẫn tới sản phẩm dự báo chưa thực sự đủ độ tin cậy. Trong nghiên cứu này giới thiệu kết quả thu thập, phân tích và xử lý số liệu quan trắc sóng bằng vệ tinh và một số kết quả đánh giá dự báo sóng của mô hình SWAN trên khu vực Biển Đông. Đánh giá kết quả dự báo sóng tháng 10 năm 2020 cho thấy giữa số liệu dự báo từ mô hình và quan trắc độ cao sóng từ vệ tinh có hệ số tương quan khá lớn với sai số nhỏ ở cả thời hạn dự báo 24 và 48 giờ, ngoại trừ những ngày có bão.

Improving the quality of forecasts in general and marine forecasts in particular always play an important role in hydro–meteorological warning and forecasting to best serve the prevention, response and reduction of disaster mitigation. In Vietnam, because of the limitation of marine meteorological observation data, the waves forecasting is mainly based on the results of numerical modeling. In additionally, the evaluations of the forecasting results of the model still have many limitations due to the lack of data both in terms of space and time; thus, the results of these forcast products are not really reliable enough. This study will present the use of satellite wave observation data as a reference source for forecasting as well as validating the wave forecasting in the Bien Dong sea. Validation of wave forecasting results in October 2020 shows that the forecasting and observation data have quite large correlation coefficient with the small errors at 24 and 48 hour predicting periods , except for stormy days.

TTKHCNQG, CVtv 39

Xem toàn văn
  • [1] (2021), Đặc điểm khí tượng thủy văn năm 2020.,
  • [2] (2016), SWAN team.,
  • [3] (), https://github.com/bohlinger/wavy,
  • [4] (), https://catalogue.marine.copernicus.eu/documents/QUID/CMEMS–WAV–QUID– 014–001.pdf,
  • [5] (), . https://resources.marine.copernicus.eu/?option=com_csw&task=results&pk_vid=fc edbf116d624c1f162014079104990a,
  • [6] (), https://cmems.met.no/ARC–MFC/Wave3kmValidation/2020–08/index.html,
  • [7] Smit, B.; Houghton, I.A.; Jordanova, K.; Portwood, T.; Shapiro, E.; Clark, D.; Sosa, T.T.; Janssen, M. (2021), Assimilation of significant wave height f-rom distributed ocean wave sensors.,Ocean Modell. 2021, 159, 101738
  • [8] Aouf, L.; Hauser, D.; Chapron, B.; Toffoli, A.; Tourain, C.; Peureux, C. (2021), New Directional Wave Satellite Observations: Towards Improved Wave Forecasts and Climate Description in Southern Ocean.,Geophys. Res. Lett. 2021, 48, e2020GL091187.
  • [9] Wang, J.; Aouf, L.; Jia, Y.; Zhang, Y. (2020), Validation and Calibration of Significant Wave Height and Wind Speed Retrievals f-rom HY2B Altimeter Based on Deep Learning.,Remote Sens. 2020, 12, 2858.
  • [10] Jump up, Lionello, P.; Günther, H.; Janssen, P.A.E.M. (1992), Assimilation of Altimeter Data in a Global Third–Generation Wave Model.,J. Geophys. Res. 1992, 97(C9), 14453–14474.
  • [11] Bohlinger, P.; Breivik, Ø.; Economoub, T.; Müller, M. (2019), A novel approach to computing super observations for probabilistic wave model validation,,Ocean Modelling, 2019, 139, 101404
  • [12] Stopa, J.E.; Ardhuin, F.; Girard–Ardhuin, F. (2016), Wave climate in the Arctic 1992–2014: seasonality and trends.,Cryosphere 2016, 10(4), 1605–1629.
  • [13] Jump, K., G.J.; Cavaleri, L.; Donelan, M.; Hasselmann, K.; Hasselmann, S.; Janssen, P.A.E.M. (1996), Dynamics and modelling of ocean waves.,
  • [14] Hà, B.M, Thủy, N.B., Chiến, Đ.Đ. (2021), Kết quả bước đầu dự báo sóng tổ hợp tại Việt Nam.,Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 721, 2–10
  • [15] Tiến, T.Q.; Ngọc, P.K. (2014), Kết nối mô hình SWAN với WAM thành hệ thống dự báo sóng biển cho vùng Vịnh Bắc Bộ.,Tạp chí Khí tượng thủy văn 2014, 646, 48–54
  • [16] Son, L.V.; Chung, L.N.; Hai, B.T.; Anh, S.H.; Quang, N.D. (2019), Assessing Satellite– Based Precipitation Products to Cre-ate Flood Forecasting in the Da River Basin, Vietnam.,J. Geosci. Environ. Prot. 2019, 7(11), 113–123.
  • [17] Kiên, N.T. (2020), Nghiên cứu ứng dụng số liệu mưa vệ tinh mô phỏng lũ khu vực trung lưu sông Mã.,Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 709, 51–62.
  • [18] Hải, B.T.; Sơn, L.V. (2020), Nghiên cứu ứng dụng mô hình IFAS và dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy lũ xuyên biên giới lưu vực sông Thao.,Tạp chí Khí tượng Thủy Văn 2020, 713, 24–36
  • [19] Tĩnh, Đ.N. (2013), Nghiên cứu ứng dụng số liệu vệ tinh mưa dự báo số trị kết hợp số liệu bề mặt trong dự báo lũ hệ thống sông Hồng – Thái Bình.,Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ,