Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu đặc điểm mưa do không khí lạnh ở khu vực Trung Bộ bằng dữ liệu vệ tinh GSMaP

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

TRẦN THỊ KIM DUNG

NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM MƯA DO KHÔNG KHÍ LẠNH CHO

KHU VỰC TRUNG BỘ BẰNG DỮ LIỆU VỆ TINH GSMAP

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2019

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

TRẦN THỊ KIM DUNG

NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM MƯA DO KHÔNG KHÍ LẠNH CHO

KHU VỰC TRUNG BỘ BẰNG DỮ LIỆU VỆ TINH GSMAP

Chuyên ngành: Khí tượng học

Mã số: 8440222.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM THỊ THANH NGÀ

Hà Nội – Năm 2019

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, em xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến TS. Phạm Thị Thanh Ngà hiện

đang công tác tại Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, cô đã trực tiếp chỉ bảo tận tình, định hướng

chủ đề và cách tiếp cận nghiên cứu, tạo mọi điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trình

làm luận văn. Em rất cảm ơn cô về những kiến thức quý báu, những lời khuyên và những

lời góp ý chân thành để giúp em có thể hoàn thành tốt luận văn này.

Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô tại Khoa Khí tượng – Thủy văn và Hải dương

học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy

và truyền đạt cho em những kiến thức chuyên ngành chuyên sâu trong quá trình học tập.

Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân, bạn bè và đặc

biệt là công ty WeatherPlus nơi em đang làm việc đã luôn giúp đỡ, động viên và tạo điều

kiện tốt nhất cho em trong suốt quá trình học tập và làm luận văn này. Dù em đã cố gắng

rất nhiều nhưng không thể tránh được những thiếu sót, mong thầy cô và các bạn có những

ý kiến đóng góp để luận văn trở nên hoàn thiện hơn.

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày tháng năm 2019

Học viên

Trần Thị Kim Dung

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................................. 1

DANH MỤC BẢNG BIỂU ........................................................................................... 2

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT ............................................................................. 3

MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 4

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ....................................... 6

1.1. Đặc điểm chung của không khí lạnh ảnh hưởng đến Việt Nam .................. 6

1.2. Một số công trình nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam về đặc điểm biến

trình ngày đêm của mưa ......................................................................................... 11

1.2.1. Trên thế giới ................................................................................................. 11

1.2.2. Tại Việt Nam ................................................................................................ 15

1.3. Các phương pháp quan trắc mưa hiện nay ................................................. 21

1.3.1. Đo mưa tại trạm quan trắc mặt đất ............................................................. 21

1.3.2. Đo mưa bằng hệ thống radar thời tiết ......................................................... 22

1.3.3. Đo mưa bằng vệ tinh .................................................................................... 24

CHƯƠNG 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................... 29

2.1 Số liệu .................................................................................................................. 29

2.1.1. Số liệu các đợt KKL ở khu vực Thanh Hóa đến Đà Nẵng ........................... 29

2.1.2. Nguồn số liệu mưa GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation) .. 29

2.2 Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 35

2.2.1. Phương pháp thống kê ................................................................................. 36

2.2.2. Phương pháp viễn thám ............................................................................... 38

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH ............................................................... 40

3.1 Phân bố các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra từ năm 2001-2018 khu vực Thanh

Hóa đến Đà Nẵng ..................................................................................................... 40

3.2. Sự phân bố đặc điểm mưa theo không gian và thời gian khu vực Thanh Hóa

đến Đà Nẵng ............................................................................................................. 43

3.2.1 Tần suất mưa trung bình PF ........................................................................ 43

3.2.2 Cường độ mưa trung bình PI ....................................................................... 48

3.3. Sự dịch chuyển của tần suất mưa PF và cường độ mưa PI theo vĩ độ, kinh độ

………………………………………………………………………………...54

3.3.1 Theo vĩ độ ..................................................................................................... 54

3.3.2 Theo kinh độ ................................................................................................. 63

3.4. Biến trình ngày đêm của tần suất mưa và cường độ mưa trung bình từng giờ

khu vực Thanh Hóa đến Đà Nẵng .......................................................................... 72

3.4.1. Tần suất mưa trung bình PF ........................................................................ 72

3.4.2. Cường độ mưa trung bình PI ....................................................................... 74

KẾT LUẬN .................................................................................................................. 77

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 78

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1. 1 Bản đồ phân bố các trạm radar tại Việt Nam hiện nay ..................................... 23

Hình 1. 2 Vệ tinh địa tĩnh và vệ tinh quỹ đạo cực (Nguồn: [16]) .................................... 24

Hình 1. 3 Hệ thống quan trắc không gian toàn cầu hiện tại của WMO (Nguồn: [26]) .... 25

Hình 1. 4 Nguyên lý cơ bản ước tính lượng mưa từ radar thời tiết (Nguồn: [5]) ............ 28

Hình 2. 1 Trang chủ sản phẩm mưa vệ tinh toàn cầu GSMaP và hình ảnh trích xuất tương

ứng cho khu vực Việt Nam lúc 06Z ngày 10/11/2019……………………………………30

Hình 2. 2 Sản phẩm ảnh GSMaP với độ phân giải 0.1×0.1 độ kinh/vĩ độ (Nguồn: [42]) 30

Hình 2. 3 Sản phẩm ảnh GSMaP với độ phân giải 0.25×0.25 độ kinh/vĩ độ (Nguồn: [42])

........................................................................................................................................... 31

Hình 2. 4 Sơ đồ tiếp cận đề tài nghiên cứu ........................................................................ 36

Hình 2. 5 Sơ đồ mô tả quá trình xử lý dữ liệu bằng phương pháp viễn thám ................... 39

Hình 3. 1 Phân bố tổng số đợt mưa lớn diện rộng xảy ra do tác động của KKL từ năm 2001-

2018 tại khu vực Thanh Hoá- Đà Nẵng………………………………………………….40

Hình 3. 2 Phân bố tổng số đợt mưa lớn diện rộng xảy ra do tác động của KKL theo tháng

từ năm 2001-2018 tại khu vực Thanh Hoá- Đà Nẵng ....................................................... 41

Hình 3. 3 Sự phân bố theo không gian của tần suất mưa trung bình từng giờ PF khu vực

Thanh Hóa đến Đà Nẵng ................................................................................................... 47

Hình 3. 4 Sự phân bố theo không gian của cường độ mưa trung bình từng giờ ............... 53

Hình 3. 5 Sự dịch chuyển của PF theo phương vĩ độ ........................................................ 58

Hình 3. 6 Sự dịch chuyển của PI theo phương vĩ độ ......................................................... 62

Hình 3. 7 Sự dịch chuyển của PF theo phương kinh độ .................................................... 67

Hình 3. 8 Sự dịch chuyển của PI theo phương kinh độ ..................................................... 71

Hình 3. 9 Tần suất mưa trung bình từng giờ tại các tỉnh từ Thanh Hóa đến Đà Nẵng .... 73

Hình 3. 10 Phân bố tần suất xuất hiện mưa tại mỗi vị trí ô pixel tính từ Thanh Hóa đến Đà

Nẵng (Lưu ý: Số thứ tự ô pixel được gán theo nguyên tắc không gian từ trái sang phải và

từ trên xuống dưới) ............................................................................................................ 73

Hình 3. 11 Cường độ mưa trung bình từng giờ khu vực Thanh Hóa-Đà Nẵng ................ 75

Hình 3. 12 Cường độ mưa trung bình từng giờ tại các tỉnh Thanh Hóa-Đà Nẵng ............ 76

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1. 1 Tần số KKL trung bình xâm nhập xuống miền Bắc Việt Nam (Nguồn: [6]) .... 8

Bảng 1. 2 Chế độ mùa mưa và cực đại mưa các vùng khí hậu ở Việt Nam (Nguồn: [14])

........................................................................................................................................... 18

Bảng 3. 1 Thống kê số đợt mưa lớn và tần suất xuất hiện mưa theo hình thế thời tiết ở khu

vực Bắc và Nam Đèo Ngang……………………………………………………………..42

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

Từ viết tắt Ý nghĩa

Geostationary Earth Orbiting: Vệ tinh địa tĩnh GEO

Gió mùa Đông Bắc GMĐB

GSMaP Global Satellite Mapping of Precipitation: Bản đồ mưa vệ tinh toàn cầu

Giờ Việt Nam GVN

Infrared: Hồng ngoại IR

Dải hội tụ nhiệt đới ITCZ

June-July-August: Tháng 6, 7, 8 JJA

Khối không khí KKK

Không khí lạnh KKL

KKLTC Không khí lạnh tăng cường

Low Earth Orbit: Vệ tinh quỹ đạo cực LEO

Local Solar Time: Giờ địa phương LST

Look-up table: Bảng Look-up LUT

National Oceanic and Atmospheric Administration: Cơ quan Đại NOAA dương và Khí quyển Hoa Kỳ

Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using

PERSIANN Artificial Neural Networks: Ước tính lượng mưa bằng công nghệ viễn

thám sử dụng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo

Tần suất mưa PF

Cường độ mưa PI

Nhiệt độ chói Tbs

TRMM Tropical Rainfall Measuring Mission: Sứ mệnh đo mưa miền nhiệt đới

Tốc độ gió tại trạm Bạch Long Vĩ VBLV

Visible: Thị phổ VIS

WMO

World Meteorological Organization: Tổ chức Khí tượng Thế giới

MỞ ĐẦU

Không khí lạnh là một trong số những hình thế thời tiết điển hình, chi phối đến thời

tiết, khí hậu của Việt Nam trong mùa đông, nhất là vùng khí hậu miền Bắc nước ta. Khối

không khí có nguồn gốc từ sự xâm nhập xuống phía Nam của áp cao lạnh lục địa có đặc

tính lạnh khô, mặc dù khi đến Việt Nam khối khí đã bị biến tính ít nhiều nhưng sự tương

phản về nhiệt độ giữa KKL với nền nhiệt độ của nước ta ở trước và sau mặt front vẫn còn

khá mạnh. Chính sự bất ổn định này của khí quyển đã gây ra chuyển động thăng cưỡng

bức phía trước front, tạo thành mây, mưa; đặc biệt là gây ra mưa rào và các hiện tượng thời

tiết cực đoan như dông, tố, lốc, mưa đá... Với thời gian hoạt động kéo dài từ tháng 9 đến

tháng 6 năm sau, ngoài khả năng gây ra mưa rào và dông đơn thuần cho các khu vực ảnh

hưởng, nó còn có thể tạo ra những đợt mưa lớn diện rộng tại các tỉnh miền Bắc, đặc biệt là

khu vực miền Trung Việt Nam. Điều này ảnh hưởng rất lớn đến đời sống sinh hoạt của

người dân, các hoạt động sản xuất, kinh doanh, ví dụ: sản xuất nông nghiệp, hoạt động

đánh bắt thủy hải sản…

Mưa là đại lượng được đánh giá là phức tạp nhất bởi nó phụ thuộc vào rất nhiều yếu

tố (địa hình, mặt đệm, hoàn lưu khí quyển, hoàn lưu địa phương…), và mưa lớn là một

trong những hình thế thời tiết được đánh giá là nguy hiểm do có thể gây ra lũ ngập lụt, lũ

quét, sạt lở đất v.v... Với đặc tính là một hệ thống gây mưa có tính tuần hoàn, ổn định và

thường xuyên, xét trên một khía cạnh nào, mưa do không khí lạnh phần nào sẽ mang đến

những nét riêng biệt, tạo nên chu kỳ đặc trưng của hệ thống ảnh hưởng. Ngoài việc xác

định được xu thế phát triển, cường độ và khả năng duy trì ảnh hưởng của KKL đến các

vùng ở nước ta thì việc nắm bắt được các đặc điểm về biến trình ngày đêm của mưa (tần

suất, cường độ mưa) có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc cảnh báo và dự báo thời tiết.

Việc xác định được thời gian và địa điểm thường xảy ra các cực đại mưa KKL sẽ giúp cải

thiện đáng kể khả năng dự báo mưa cho từng khu vực, từng tỉnh.

Dải đất miền Trung là khu vực có mùa mưa lệch thiên về mùa đông, gần trùng với sự

bắt đầu hoạt động của hệ thống gió mùa mùa đông ở Việt Nam. Với đặc điểm địa hình có

dãy Trường Sơn trấn giữ ở phía Tây, hướng sơn văn Tây Bắc - Đông Nam kết hợp các dãy

núi chạy ngang đâm ra biển đã tạo ra những bẫy mưa đích thực, khiến cho đặc điểm mưa

đã phức tạp lại càng phức tạp hơn. Rất nhiều nghiên cứu đã khẳng định rằng tác động gây

ra mưa lớn diện rộng của không khí lạnh và tổ hợp không khí lạnh ở khu vực này là phức

tạp nhất và cũng là nơi có tần suất xuất hiện nhiều nhất (Nguyễn Khanh Vân và cộng sự

(2004, 2012, 2013), Nguyễn Văn Hưởng (2012)…). Đây là động lực lớn cho việc tìm hiểu

rõ hơn đặc điểm mưa của hệ thống thời tiết này ở khu vực Trung Bộ.

Sự phát triển ngày càng vượt bậc trong lĩnh vực khoa học công nghệ, đặc biệt là việc

cho ra đời những vệ tinh giám sát có khả năng nắm bắt và mô tả tốt diễn biến thời tiết với

độ chính xác và độ phân giải cao như hiện nay đã góp phần rất quan trọng trong việc cung

cấp nguồn dữ liệu khách quan, đáng tin cậy cho các nghiên cứu nói chung và nghiên cứu

khí tượng nói riêng. Với nguồn dữ liệu vệ tinh có độ phân giải cao được cung cấp miễn phí

sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu đặc điểm mưa do không khí lạnh. Chính vì lẽ đó,

học viên lựa chọn đề tài “Nghiên cứu đặc điểm mưa do không khí lạnh ở khu vực Trung

Bộ bằng dữ liệu vệ tinh GSMaP” để làm luận văn thạc sỹ của mình.

Bố cục luận văn bao gồm: Mở đầu, Chương 1, 2, 3 và Kết luận.

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu, trình bày một cách tổng quan về các đặc

điểm cơ bản của KKL ảnh hưởng đến Việt Nam. Xu thế nghiên cứu mưa ở trong và ngoài

nước. Giới thiệu các phương pháp xác định mưa, đặc biệt là bằng công nghệ viễn thám.

Chương 2: Số liệu và phương pháp nghiên cứu, trong đó tập trung mô tả nguồn dữ

liệu và cách xử lý dữ liệu mưa từ sản phẩm mưa vệ tinh GSMaP. Các đánh giá về chất

lượng dữ liệu GSMaP trong và ngoài nước, đồng thời nêu ra phương pháp tiếp cận giải

quyết vấn đề.

Chương 3: Kết quả và phân tích. Kết quả nghiên cứu được phân tích dựa trên những

thống kê độc lập về các đợt mưa lớn diện rộng do tác động của không khí lạnh khu vực

Trung Bộ. Sự phân bố theo không gian, thời gian và đặc điểm đường biến trình mưa trong

24 giờ được đánh giá, phân tích bằng chuỗi số liệu GSMaP thể hiện trực quan bằng bản

đồ, hình vẽ và các bảng biểu.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Đặc điểm chung của không khí lạnh ảnh hưởng đến Việt Nam

Không khí lạnh (KKL) là một trong số những hình thế thời tiết điển hình, chi phối

đến thời tiết, khí hậu của Việt Nam trong mùa đông, nhất là khu vực miền Bắc. KKL ảnh

hưởng đến nước ta thường bắt đầu từ tháng 9 đến tháng 6 năm sau và có nguồn gốc từ sự

dịch chuyển xuống phía nam của áp cao lạnh lục địa có đặc tính lạnh khô. Khi đến Việt

Nam khối khí đã bị biến tính, tuy nhiên sự tương phản về nhiệt độ giữa KKL với nền nhiệt

độ của nước ta vẫn còn khá mạnh. KKL xâm nhập dưới dạng từng đợt và theo tác giả Phạm

Vũ Anh [1], một đợt KKL được coi là xâm nhập hoặc ảnh hưởng đến nước ta nếu thỏa mãn

một trong hai điều kiện sau:

(1) Hướng gió lệch Bắc, tại trạm Bạch Long Vĩ tốc độ gió đo được từ cấp 6 trở lên và

kéo dài trên 3 giờ (2 kỳ quan trắc liên tục).

(2) Nhiệt độ không khí trung bình ngày trên một nửa số trạm trên đất liền thuộc khu

vực Đông Bắc giảm từ 3 độ trở lên.

Lưỡi áp cao lạnh lục địa khi lấn xuống phần lãnh thổ nước ta thường gây ra những sự

xáo trộn thời tiết cho khu vực. Tuy nhiên đặc trưng thời tiết cũng như sự xuất hiện của các

hiện tượng thời tiết nguy hiểm đi kèm như dông, tố, lốc thậm chí mưa đá do KKL mang lại

lại phụ thuộc vào tốc độ di chuyển của khối không khí, sự tương phản nhiệt độ giữa khối

KKL và khối không khí (KKK) đang chi phối thời tiết nước ta, mức độ ổn định của khí

quyển; độ ẩm của KKK đang hiện hữu và sự tương tác với các trung tâm hoặc cơ cấu khí

áp ở khu vực. Chính những điều kiện này sẽ quyết định đến khả năng có hay không hình

thành front lạnh hoặc đường đứt, đồng thời quyết định đến hệ quả thời tiết sẽ diễn ra.

Việc xác định có hay không front lạnh và đường đứt rất quan trọng, bởi vì nó được

dùng như một tiêu chí để xác định KKL xâm nhập xuống nước ta thuộc loại nào, là gió

mùa Đông Bắc) hay không khí lạnh tăng cường? Đồng thời những điều kiện nhiệt ẩm ở

trên cũng là các tiêu chí dùng để phân chia front lạnh là loại I, loại II hay front hỗn hợp.

Điều này rất quan trọng, bởi vì mỗi loại front sẽ tác động đến thời tiết khu vực theo những

đặc điểm, mức độ khác nhau [2], nhất là giữa front lạnh loại 1 và loại 2, cụ thể như sau:

(1) Front lạnh loại I: Được hình thành trong điều kiện khối không khí nóng phải có

tầng kết nhiệt ổn định và tốc độ chuyển động của front lạnh không lớn. Khi đó đường

sườn của mặt front lạnh ít bị biến dạng, độ dốc không lớn, khối không khí trước

front lạnh chuyển động trượt lên nêm không khí lạnh một cách có trật tự, hệ thống

mây khi front lạnh đi qua theo đó cũng được đặc trưng bởi các loại mây như As, Ns,

ngoài ra có thể có mây đối lưu như Cb hình thành ngay trước đường front. Giáng

thủy của loại front này bắt đầu xuất hiện trước khi đường front bề mặt đến trạm

không xa nhưng mưa chủ yếu xảy ra sau front, trong khối KKL.

(2) Front lạnh loại II: Được hình thành trong điều kiện khối không khí nóng phải có

tầng kết nhiệt bất ổn định và chứa một lượng hơi nước khá lớn, đồng thời tốc độ

chuyển động của front lạnh nhanh. Khi đó đường sườn của mặt front lạnh bị biến

dạng mạnh nên có độ dốc lớn, khối không khí nóng chuyển động trên nêm KKL

một cách cưỡng bức làm cho đối lưu phát triển mạnh, theo đó mà hệ thống mây

trước front chủ yếu là Cu con và Cb cap. Giáng thủy của loại front này thường xảy

ra ở trước đường front bề mặt và có kèm theo dông, đôi khi là tố, lốc hoặc mưa đá.

Như vậy mức độ nguy hiểm của thời tiết trong front lạnh loại II lớn hơn so với front

lạnh loại I.

Nói một cách tổng quan hơn thì KKL xâm nhập xuống nước ta sẽ được chia thành hai

loại: (1) KKL tràn về kèm theo front lạnh hoặc đường đứt, gọi tắt là Gió mùa Đông Bắc

(GMĐB); (2) Khối không khí lạnh tăng cường (KKLTC) không kèm theo front.

Đặc trưng của GMĐB là thời tiết thường thay đổi khá mạnh; nhiệt độ giảm xuống

một cách đột ngột khi front đi qua, mức độ giảm nhiệt trong 24 giờ thường > 5oC; khí áp

tăng dần, gió theo đó cũng mạnh lên, đổi sang hướng Đông Bắc - Bắc; mây nhiều dần rồi

xuất hiện mây Cu, Cb; gây ra các trận mưa rào và dông; trạng thái thời tiết thay đổi từ nóng

ẩm sang lạnh hoặc rét [19].

KKLTC là thuật ngữ được sử dụng để chỉ sự xâm nhập của khối KKL xuống nước ta

trong điều kiện trước đó khu vực đã và đang bị khống chế bởi một khối KKL khác với hệ

thống gió thành phần bắc đã suy yếu. Do đó, KKL tràn về không kèm theo front mà chủ

yếu làm cho tốc độ gió tăng trở lại, có thể làm giảm nhiệt độ hoặc ít thay đổi về nhiệt độ.

KKL xâm nhập xuống nước ta được phân thành các cấp độ khác nhau dựa vào cường

độ của nó. Theo quy định của Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, GMĐB

và KKLTC được chia làm 3 cấp như sau:

(1) GMĐB/KKLTC mạnh khi: tốc độ gió tại trạm Bạch Long Vĩ (VBLV) ≥ cấp 7 và

kéo dài từ 2 quan trắc trở lên hoặc cấp 6 nhưng kéo dài liên tục trên 8 quan trắc.

(2) GMĐB/KKLTC trung bình khi: VBLV ≥ cấp 6 và kéo dài từ 2 quan trắc trở lên

hoặc cấp 7 nhưng không kéo dài quá 1 quan trắc.

(3) GMĐB/KKLTC yếu khi: VBLV < cấp 6 hoặc cấp 6 chỉ kéo dài không quá 1 quan

trắc.

Trung bình mỗi năm nước ta đón khoảng 29 đợt KKL, trong đó có 16 đợt GMĐB và

13 đợt KKLTC. Tần xuất số đợt KKL tràn về nhiều nhất rơi vào các tháng 12, 1 và 2 [6].

Sự xâm nhập của KKL xuống miền Bắc Việt Nam có sự biến động lớn theo thời gian [Bảng

1.1]. Tháng nhiều nhất là tháng 1, sau đó giảm dần từ tháng 2 đến tháng 8. Số đợt xâm

nhập lạnh vào các tháng mùa hè rất thấp; riêng tháng 7 không có một đợt xâm nhập lạnh

nào. Sang tháng 9 số đợt tăng dần trở lại từ 0,96 đợt cho đến 4,64 đợt trong tháng 12.

Bảng 1. 1 Tần số KKL trung bình xâm nhập xuống miền Bắc Việt Nam (Nguồn: [6])

Ở nước ta front lạnh ảnh hưởng mạnh nhất và sớm nhất đến vùng núi Đông Bắc,

giảm dần và muộn dần khi đi về phía Nam và sang phía Tây. Thời gian bắt đầu, kết thúc

và tần số front hàng năm thay đổi theo vùng, giảm dần từ Bắc vào Nam và từ Đông sang

Tây đồng thời tính chất của front lạnh cũng thay đổi theo mùa [19].

Do thời gian hoạt động KKL ở nước ta kéo dài từ tháng 9 đến tháng 6 năm sau nên

con đường xâm nhập lạnh cũng như hệ quả thời tiết gây ra bởi KKL trong các tháng sẽ có

sự khác nhau. Điều này phụ thuộc rất lớn vào mối tương tác giữa các trung tâm khí áp và

nhiễu động tồn tại trong khí quyển ở khu vực. Tuy nhiên có thể chia thành ba thời kỳ chính

như sau:

(1) Thời kỳ đầu đông (từ tháng 9 đến tháng 11):

Vào khoảng tháng 9 - 10, do trước khi KKL tràn về nền nhiệt của các tỉnh phía Bắc

Việt Nam tương đối cao nên khi KKL tràn về có thể gây ra những xáo trộn nhiệt, ẩm mạnh

mẽ; tạo điều kiện cho đối lưu phát triển, gây ra mưa rào và dông, thậm chí có thể kèm theo

tố, lốc và mưa đá.

Tuy nhiên đây cũng chính là khoảng thời gian tạo nên kiểu thời tiết hanh khô ở khu

vực Bắc Bộ. Nguyên nhân là do trong thời kỳ này các đợt KKL tràn xuống nước ta di

chuyển chủ yếu theo hướng Bắc - Nam dẫn đến bị biến tính khi đi qua lục địa Trung Quốc,

KKK trở nên rất khô. Hơn thế nữa vào lúc này ở trên cao đới gió tây di chuyển xuống làm

xuất hiện một lớp nghịch nhiệt dày, ngăn cản quá trình tạo thành mây [19]. Thời tiết đặc

trưng cho khu vực Bắc Bộ là quang mây, ngày nắng, nhiệt độ khá cao nhưng về đêm nhiệt

độ giảm đi nhanh chóng do mặt đất phát xạ nhiệt, thường xuất hiện sương mù bức xạ vào

đêm và sáng sớm.

Khác với Bắc Bộ, ở Trung Bộ do tác động của địa hình nên khi KKL về thường bị

chắn lại ở sườn phía Đông dãy Trường Sơn gây ra mưa vừa, mưa to, thậm chí mưa rất to

khi kết hợp cùng với các nhiễu động khác tồn tại trong khu vực như bão, áp thấp nhiệt đới,

dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ), sóng đông…

(2) Thời kỳ chính đông (từ tháng 12 đến tháng 2 năm sau):

Đây là thời kỳ rét nhất và cũng là thời kỳ có tần suất hoạt động của gió mùa nhiều

nhất trong năm.

Vào thời kỳ này, dòng xiết gió tây trên cao tiếp tục phát triển mạnh, trong khi đó ở

tầng thấp KKL tràn về thường di chuyển theo hướng Đông Bắc - Tây Nam, dẫn đến bị biến

tính qua biển, lượng ẩm tăng lên một cách rõ rệt. Đặc trưng thời tiết trong thời kỳ này ở

miền Bắc là có mưa nhỏ, mưa phùn do màn mây St dày đặc gây ra. Riêng tháng 12, KKL

tràn về vẫn còn những đợt mang tính chất hanh khô; các đợt rét đậm, rét hại thường xuất

hiện vào tháng này và tháng 1.

(3) Thời kỳ cuối đông (từ tháng 3 đến tháng 5):

Hay còn được gọi là thời kỳ chuyển tiếp giữa hệ thống đặc trưng cho gió mùa mùa

đông và hệ thống đặc trưng cho gió mùa mùa hè. Đây là giai đoạn mà sự giao tranh giữa

các hệ thống diễn ra khá phức tạp.

Vào thời kỳ này, áp thấp nóng phía Tây đã bắt đầu hình thành, phát triển và mở rộng

dần về phía Đông gây ra những đợt nóng sớm cho các tỉnh ở phía Tây Bắc Bộ. Nền nhiệt

của nước ta lúc này cũng tương đối cao do đó khi lưỡi áp cao lạnh lấn xuống phía Nam nó

sẽ nén rãnh áp thấp nối với vùng áp thấp gây ra hiện tượng nắng, nóng trước khi front về.

Đến khi front đi qua, nó sẽ gây ra mưa rào và dông, có thể kèm theo tố, lốc và cả mưa đá.

Vào khoảng tháng 3 khi KKL tràn về vẫn có thể xuất hiện các đợt mưa nhỏ, mưa phùn và

rét.

Thông qua việc tổng quan các nét đặc trưng chính của không khí lạnh ảnh hưởng đến

Việt Nam, tác giả nhận thấy rằng Trung Bộ là khu vực có diễn biến mưa do tác động đi

kèm của không khí lạnh phức tạp nhất, đồng thời cũng nguy hiểm nhất. Khi xem xét khu

vực Trung Bộ này, nhận thấy rằng chỉ có các đợt KKL thực sự mạnh thì mới có thể tràn

sâu, ảnh hưởng đến vùng khí hậu phía Nam Việt Nam. Chạy dọc theo dải đất miền Trung,

dãy Bạch Mã được xem là ranh giới tự nhiên phân chia 2 vùng khí hậu phía Bắc và Nam

Việt Nam. Do đó trong phạm vi bài luận văn của mình, vùng nghiên cứu Trung Bộ sẽ được

giới hạn lại, lấy dãy Bạch Mã là giới hạn nghiên cứu, tức khu vực nghiên cứu sẽ kéo dài từ

Thanh Hóa đến Đà Nẵng, nhằm đảm bảo nắm bắt được các đặc tính đặc trưng mưa của

KKL. Sở dĩ, Đà Nẵng cũng được đưa vào phân tích nhằm mục đích xem xét sự khác nhau

về đặc điểm mưa KKL trước và sau dãy Bạch Mã như thế nào? có rõ ràng không?

1.2. Một số công trình nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam về đặc điểm biến

trình ngày đêm của mưa

Biến trình ngày đêm của mưa là một trong những đặc trưng rất quan trọng, là hệ quả

của các quá trình vật lý liên quan đến vị trí địa lý, địa hình và động lực khí quyển [29]. Sự

chi phối của hệ thống gió mùa, hệ thống gây mưa, quy mô hoàn lưu, gió địa phương (gió

đất-biển, gió núi-thung lung),… tại mỗi quốc gia, mỗi vùng miền chính là nhân tố tác động

trực tiếp đến lượng mưa tại mỗi nơi [32]. Điều này tạo nên sự đa dạng, phức tạp cũng như

sự phân bố không đồng đều về mặt không gian của các đặc tính mưa. Sự quan trọng và cần

thiết trong việc tìm hiểu chu kỳ ngày đêm của mưa được minh chứng thông qua hàng loạt

các nghiên cứu trên thế giới.

1.2.1. Trên thế giới

Trên thế giới đã có rất nhiều đề tài tìm hiểu về đặc điểm biến trình ngày đêm của các

yếu tố khí tượng (nhiệt độ, độ ẩm, gió, mây, mưa...). Nếu như biến trình ngày của nhiệt độ

không khí là do nhân tố bức xạ Mặt trời đóng vai trò quyết định thì đến với chế độ mưa, sự

phức tạp thể hiện rõ hơn rất nhiều. Chế độ mưa được hình thành chủ yếu bởi sự tác động

cộng hưởng của hai nhân tố: (1) hoàn lưu và (2) địa hình, mặt đệm; chính điều này đã tạo

ra những nét đặc trưng rất riêng về “vùng mưa” cũng như là “mùa mưa” cho mỗi khu vực.

Vì vậy yêu cầu đặt ra về tìm hiểu biến trình ngày đêm của mưa đối với mỗi vùng, mỗi mùa

và mỗi loại hình thế thời tiết thu hút được rất nhiều sự quan tâm của các nhà khí tượng trên

thế giới.

Năm 2000, Dai [32] bằng cách sử dụng bộ bản tin dự báo thời tiết hạn 3 giờ của

khoảng 15000 trạm trên toàn cầu và bộ dữ liệu tổng hợp đại dương-khí quyển

(Comprehensive Ocean-Atmosphere) từ năm 1975 đến 1997 đã tiến hành phân tích biến

trình ngày đêm của các loại giáng thủy khác nhau và dông. Kết quả chỉ ra rằng với ngưỡng

mưa được chọn thỏa mãn ≥ 0,1mm/h (hoặc 2,4 mm/ngày) biến trình ngày đêm của các biến

có biên độ dao động vượt ngưỡng 20% giá trị trung bình hàng ngày được tìm thấy ở nhiều

nơi trên toàn cầu, đặc biệt là ở khu vực đất liền và trong mùa hè. Đối với giáng thủy có

dạng mưa rào: giá trị cực đại của mưa được tìm thấy ở khu vực lụa địa trong tất cả các mùa

vào buổi chiều. Ở Bắc Thái Bình Dương, Bắc Đại Tây Dương và nhiều vùng đại dương

tiếp giáp với châu lục cực đại lại xuất hiện thường xuyên hơn vào buổi sáng khoảng 06 giờ

địa phương (LST). Điều này thể hiện xu hướng lệch pha so với ở đất liền. Ngoài ra trên

vùng biển nhiệt đới và phía nam các đại dương, tần suất đạt đỉnh rơi vào khoảng giữa trưa

đến 04 giờ LST khá lớn. Với giáng thủy dạng mưa phùn và mưa thì sự lệch pha về thời

gian xảy ra cực đại giáng thủy ở các bề mặt đệm khác nhau cũng thể hiện khá rõ. Cực đại

xuất hiện vào buổi sáng thường quan sát thấy ở đất liền còn trên các khu vực đại dương

cách xa lục địa thì cực đại lại xảy ra vào ban đêm.

Cùng với sự phát triển ngày càng vượt bậc của khoa học-công nghệ, đặc biệt là công

nghệ viễn thám, rất nhiều nghiên cứu hiện nay đã lựa chọn dữ liệu vệ tinh có độ phân giải

thời gian và không gian cao như TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission),

PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial

Neural Networks) để làm cơ sở cho nguồn số liệu nghiên cứu.

Năm 2005, bằng cách sử dụng số liệu mưa vệ tinh TRMM giai đoạn 1998-2003 tác

giả Hirose và cs [35] đã chỉ ra rằng: Các hệ thống thời tiết có quy mô khác nhau thì đặc

điểm không gian lẫn biến trình ngày đêm tại các vùng nghiên cứu cũng có sự khác nhau.

Cụ thể: (1) Các hệ thống gây mưa quy mô nhỏ (< 10 km2), tần suất mưa xảy ra thường

xuyên nhất vào khoảng đầu giờ chiều trên hầu hết các khu vực đất liền. (2) Các hệ thống

quy mô lớn (>104 km2) biểu diễn tần suất tập trung mưa nhiều vào buổi tối ở các khu vực

đồng bằng, trễ pha hơn so với các hệ thống quy mô nhỏ. (3) Các hệ thống gây mưa ở khu

vực chân đồi phía nam dãy Himalaya, đặc biệt khu vực phía nam dãy Everest, thung lũng

Brahmaputra lượng mưa tập trung vào đêm và sáng sớm.

Sự khác nhau về đặc điểm biến trình lượng mưa còn được thể hiện thông qua các mùa

trong năm. Năm 2007, khi nghiên cứu về đặc điểm tổng lượng mưa và tần suất mưa hàng

giờ tại Krakow giai đoạn 1886-2002, tác giả Twadosz cho rằng: tùy thuộc vào các đặc tính

của mưa, các mùa trong năm và loại mưa mà biến trình ngày đêm của mưa có thể có 1 hoặc

2 kiểu [38]. Tần suất mưa cực đại thường xảy ra vào buổi sáng trong tất cả các mùa của

khối không khí cực đới, trong khi lượng mưa tập trung vào buổi chiều được tìm thấy ở khu

vực front lạnh. So với chu kỳ mưa của front lạnh thì mưa do hệ thống front nóng gây ra

thường tập trung vào buổi tối hoặc đêm. Chế độ mưa với cực đại xảy ra vào buổi sáng là

một đặc trưng của hệ thống front lạnh và khối không khí phía sau đường front trong mùa

đông, trong giai đoạn này front lạnh thường di chuyển chậm từ Đại Tây Dương tạo điều

kiện thuận lợi cho đối lưu phát triển mạnh.

Cùng năm 2007, những đặc điểm của lượng mưa gió mùa mùa hè khu vực Đông Á

cũng được chỉ ra bởi Tianjun Zhou và ccs [39]. Sử dụng số liệu từng giờ/3 giờ vệ tinh

TRMM-3B42 và sản phẩm vệ tinh PERSIANN; kết hợp với đó là bộ số liệu quan trắc thu

được tại 626 trạm trong tháng 6, 7, 8 (JJA) từ năm 2000-2004 làm dữ liệu đầu vào, nhóm

tác giả đã tiến hành đồng bộ các nguồn số liệu về cùng một lưới với độ phân giải 0.5×0.5

độ kinh/vĩ độ. Tại mỗi ô lưới và mỗi giờ, tần suất mưa trung bình trong JJA là tỷ lệ phần

trăm của tất cả các giờ trong JJA có lượng mưa > 0,02mm/h trên các điểm lưới từ thiết bị

đo mưa và vệ tinh; cường độ mưa là lượng mưa trung bình xảy ra trong giờ đó; còn tổng

lượng mưa chính là giá trị lượng mưa tích lũy trong JJA. Kết quả cho thấy cực đại tổng

lượng mưa khu vực Đông Bắc và Đông Nam xảy ra sau buổi chiều, trong khi phía Đông

cao nguyên Tây Tạng tìm thấy lúc gần giữa đêm, tuy nhiên cực đại này chỉ được phát hiện

bởi số liệu thu được từ trạm quan trắc. Khi xét đến chu kỳ ngày đêm của lượng mưa, nhóm

tác giả nhấn mạnh rằng cả hai vệ tinh đều chụp được đỉnh về đêm ở phía Đông của cao

nguyên Tây Tạng và đỉnh khác xảy ra vào cuối buổi chiều ở phía Nam và Đông Bắc Trung

Quốc. Dữ liệu từ trạm đo mưa trên khu vực giữa sông Dương Tử và sông Hoàng Hà thể

hiện hai đỉnh, một đỉnh xuất hiện vào sáng sớm và một đỉnh xảy ra trong buổi chiều. Tuy

nhiên các sản phẩm vệ tinh chủ yếu chỉ bắt được đỉnh xảy ra vào cuối buổi chiều.

Các kết luận về đặc điểm mưa này của Tianjun Zhou hoàn toàn phù hợp với nhận định

đưa ra của Zhina Jang và ccs (2017) [44]. Bên cạnh thời gian xuất hiện mưa lớn, nhóm tác

giả này còn nhấn mạnh sự biến đổi theo ngày đêm rõ rệt của lượng mưa, tần suất và cường

độ ở miền Nam Trung Quốc, với biên độ khác nhau đáng kể từ Tây Nam đến Đông Nam

Trung Quốc, và từ thời kỳ trước và sau khi thiết lập gió mùa. Mưa lớn tại khu vực Tây

Nam thường xảy ra vào ban đêm đến sáng dưới sự ảnh hưởng của dòng gió tây nam tầng

thấp. Trong khi khu vực Đông Nam Trung Quốc lại bị chi phối bởi quá trình đốt nóng bề

mặt kết hợp với địa hình, dẫn đến lượng mưa thường tập trung vào buổi chiều. Cả hai thời

kỳ trước và sau khi thiết lập gió mùa đều biểu diễn hai cực đại mưa ngày: một đỉnh xảy ra

vào sáng sớm và một đỉnh khác xuất hiện cuối buổi chiều.

Năm 2013, Hong và ccs tiếp tục đi theo hướng nghiên cứu trên nhưng thu hẹp phạm

vi về quy mô tỉnh, theo đó Sơn Đông - Trung Quốc được lựa chọn để đánh giá đặc điểm

chu kỳ ngày đêm của lượng mưa mùa hè [34]. Sử dụng ngưỡng lượng mưa > 0.1 mm/h,

chuỗi số liệu mưa từng giờ tháng 6, 7, 8 của 123 trạm quan trắc từ năm 1996-2008 đã được

tiến hành phân tích. Kết quả cho thấy, chu kỳ ngày đêm của tổng lượng mưa (PA) và cường

độ mưa (PI) có hai cực đại xảy ra vào buổi sáng sớm và buổi chiều, còn chu kỳ ngày đêm

của tần suất mưa (PF) chỉ có một cực đại xảy ra vào buổi sáng. Chu kỳ ngày đêm của lượng

mưa ở khu vực này khá phức tạp, phụ thuộc vào cường độ mưa, bằng chứng là số cực đại

mưa tăng lên khi lượng mưa từng giờ tăng. Cụ thể là khi lượng mưa giờ nhỏ (0,1-10mm/h

hoặc 10-25mm/h) thì chu kỳ ngày đêm của PA và PF thể hiện hai cực đại với một cực đại

xuất hiện vào buổi sáng và một cái khác xảy ra vào buổi chiều. Còn khi lượng mưa giờ đạt

ngưỡng 50-100mm/h thì PA thường có ba cực đại.

Mưa là một đại lượng phức tạp và phụ thuộc rất nhiều yếu tố (địa hình, mặt đệm,

hoàn lưu khí quyển, hoàn lưu địa phương,…), do đó xét trên phương diện nào đó các hệ

thống gây mưa có tính tuần hoàn, ổn định và thường xuyên như mưa front Meiyu/Baiu,

mưa front lạnh/nóng phần nào sẽ mang đến những đặc tính riêng biệt, tạo nên các chu kỳ

đặc trưng theo hệ thống ảnh hưởng. Chính vì lẽ đó mà một số công trình đã đi theo hướng

này để xem xét, đánh giá đặc điểm biến trình mưa.

Năm 2009, Weixun Xu và cs [43] đã sử dụng bộ dữ liệu 3 giờ (3h) từ sản phẩm vệ

tinh TRMM-3B42 với độ phân giải 0.25×0.25 độ kinh/vĩ độ trong thời gian từ 1998-2007

để tiến hành phân tích đặc điểm mưa và đặc tính đối lưu của hệ thống mưa Meiyu trên khu

vực phía Nam Trung Quốc, Đài Loan và phía Bắc biển Đông. Lựa chọn ngưỡng mưa

>10mm/h tại mỗi điểm lưới, nhóm tác giả đã chỉ ra rằng: Trong giai đoạn mưa Mei-yu,

lượng mưa cực đại thứ nhất xảy ra ở phía trên đồng bằng sông Pearl, chân đồi cao nguyên

Yun-Gui và núi Wuyi; cực đại thứ hai tương ứng với thời điểm mưa lớn nhất. Sự thay đổi

theo mùa trong cấu trúc đối lưu, đặc biệt là ở đất liền có sự khác biệt tùy vào từng thời kỳ

của mùa Mei-yu dựa trên sự phân tích cường độ đối lưu proxy và profile độ phản xạ của

radar về mưa.

Năm 2010, Brandon và cs [30] phân tích đặc điểm chu kỳ ngày đêm của gió, mưa và

mây trên khu vực Đài Loan trong suốt mùa Meiyu, lượng mưa mùa hè và mùa thu. Sử dụng

nhiều nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm: số liệu mưa, gió từng giờ của ARMTS (Automatic

Rainfall and Meteorological Telemetry System); số liệu các trạm quan trắc ở khu vực từ

năm 1997 - 2002; dữ liệu quan trắc thám không và dữ liệu vệ tinh IR từng giờ từ vệ tinh

địa tĩnh (Geostationary Meteorological Satellite-5) [30]. Sử dụng ngưỡng >0,5mm/h để

tính toán các đại lượng về tần suất mưa trong các mùa mưa Mei-yu, mưa mùa hè và mùa

thu, nghiên cứu chỉ ra rằng: “Trong cả ba chế độ: mưa Meiyu (16/5-15/6), mưa mùa hè

(16/7-31/8) và mưa mùa thu (16/9-31/10) thì sự xuất hiện mưa, tỷ lệ mưa và các đám mây

lạnh bị chi phối mạnh bởi chu kỳ nhiệt ngày đêm với cực đại chính xảy ra vào cuối buổi

chiều. Một cực đại khác của lượng mưa xảy ra vào buổi sáng trong cả 3 chế độ được lí giải

là liên quan đến sự hội tụ ở lớp biên địa phương do địa hình chắn gió thịnh hành và sự

tương tác của chúng với gió đất - biển”.

Qua phần tổng quan này có thể thấy rằng việc tập trung nghiên cứu, tìm hiểu về đặc

điểm biến trình ngày đêm của các yếu tố khí tượng nói chung và lượng mưa nói riêng rất

được chú trọng trên thế giới. Điều này phần nào cho thấy mức độ cần thiết trong việc

nghiên cứu các đặc điểm biến trình ngày đêm của mưa KKL ảnh hưởng đến thời tiết nước

ta, góp phần nâng cao hiểu biết về một trong các hình thế thời tiết nguy hiểm, giúp tăng

cường khả năng dự báo mưa đi kèm KKL ở Việt Nam nói chung và các tỉnh ven biển Trung

Bộ từ Thanh Hóa đến Đà Nẵng nói riêng.

1.2.2. Tại Việt Nam

Tại Việt Nam, KKL và mưa lớn là một trong số những chủ đề thu hút được nhiều nhà

khí tượng quan tâm nghiên cứu. Thực tế đã có hàng loạt đề tài tập trung phân tích về con

đường xâm nhập của áp cao lạnh lục địa, về đặc điểm của các trung tâm áp cao lạnh, về xu

thế phát triển, mở rộng và cường độ hoạt động của áp cao Siberia,…. Nhưng có hai xu

hướng rõ ràng mà các tác giả ở nước ta thường hay lựa chọn để nghiên cứu: (1) xu hướng

thiên về phân tích các hình thế thời tiết gây ra mưa lớn (trong đó có xét đến sự tác động

của KKL); (2) Thiên hướng tập trung về dự báo mưa lớn bằng nhiều phương pháp và cách

thức tiếp cận khác nhau. Ví dụ như mô phỏng, dự báo mưa lớn bằng các mô hình số MM5,

WRF,v.v.

Theo xu hướng nghiên cứu thứ nhất có thể kể tên một số công trình tiêu biểu như:

cuốn “Khí hậu Việt Nam” của nhóm tác giả Phạm Ngọc Toàn và Phan Tất Đắc (1993) mà

sau đó được Th.s Phạm Minh Tiến và Th.s Trần Đình Linh chỉnh sửa, bổ sung hoàn thành

năm 2014 [19]; Phân tích các hình thế gây ra mưa lớn cho mỗi khu vực trong cả nước của

tác giả Phạm Vũ Anh ở cuốn “ Phân tích và dự báo thời tiết” [1]; Đề tài “Phân loại các

dạng hình thế Synop gây mưa lớn, đặc biệt lớn thuộc tỉnh Nghệ An-Thừa Thiên Huế” của

tác giả Nguyễn Ngọc Thục [17]; “Đặc điểm hình thế gây mưa, lũ, lụt lớn ở các tỉnh Thanh

Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh thời kỳ 1997-2001” [21]; “Nguyên nhân và quy luật của thời tiết

mưa lớn khu vực đèo Hải Vân-đèo Cả, vùng Nam Trung Bộ (giai đoạn 1986-2010)” [23]…

Nhìn chung, xu hướng nghiên cứu về mưa lớn ở nước ta có mức độ tập trung phân tích

nhiều ở các tỉnh ven biển miền Trung.

Nghiên cứu các hình thế synop gây mưa đặc biệt lớn ở các tỉnh Nghệ An –Thừa Thiên

Huế, tác giả Nguyễn Ngọc Thục (1992) [17] nhận định: Khu vực đang xét có tất cả 7 loại

hình thế synop gây mưa lớn chính: Xoáy thuận nhiệt đới đơn thuần (XTNĐ); XTNĐ kết

hợp với gió đông nam (SE); XTNĐ kết hợp với không khí lạnh tác động trước; XTNĐ kết

hợp với KKL tác động đồng thời hoặc 12-24h; Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) có XTNĐ từ

thấp lên cao 4-5km; ITCZ có KKL tác động; KKL hội tụ với tín phong. Như vậy, chỉ tính

riêng đến sự hiện diện của KKL đã chiếm tới 4 hình thế, hơn nữa sự tương tác của KKL

với các nhiễu động khác khá đa dạng và phức tạp, theo đó mà mức độ gây ra mưa lớn trong

các hình thế cũng có sự khác nhau.

Đồng quan điểm với tác giả Nguyễn Ngọc Thục, năm 2004 nhóm tác giả Nguyễn

Khanh Vân và Bùi Mạnh Tăng một lần nữa nhấn mạnh các hình thế thời tiết gây mưa lũ

này cho các tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh [21]. Đặc biệt, KKL và tổ hợp của KKL

với các nhiễu động khác là những loại hình thế xuất hiện với tần suất lớn, riêng KKL kết

hợp với gió đông hoạt động mạnh và KKL kết hợp với bão hoặc áp thấp nhiệt đới xuất hiện

với tần số thuộc loại lớn nhất, tập trung vào nửa cuối mùa đông (tháng 10 đến tháng 12).

Tùy vào thời gian xuất hiện và sự kết hợp giữa KKL với các hiện tượng khác mà phân bố

mưa có sự khác biệt rõ rệt.

Lượng mưa trong một đợt ngoài các nguyên nhân trực tiếp trên còn phụ thuộc vào

nhiều yếu tố khác đặc biệt là đặc điểm địa hình, ma sát mặt đệm…Điều này được thể hiện

rất rõ trong bài báo “Vai trò của hình thái địa hình đối với mưa lớn ở vùng Bắc Trung Bộ

và sự phân hóa giữa Bắc và Nam đèo Ngang” [22]. Với đặc điểm địa hình có dải Trường

Sơn trấn giữ ở phía Tây, hướng sơn văn thống trị là Tây Bắc - Đông Nam kết hợp với các

dãy núi chạy ngang đâm ra biển như Hoành Sơn, Bạch Mã đã tạo nên những “bẫy mưa”

quan trọng của khu vực. Các dãy núi với độ cao từ 400-1300m đã “ngăn chặn” chuyển

động của các khối khí và các tác nhân gây mưa (chủ yếu từ biển vào), làm gia tăng chuyển

động thăng ở bên phía sườn đón gió, gia tăng lượng mưa”. Bên cạnh đó, các đặc trưng về

mức độ địa hình chia cắt sâu và chia cắt ngang; các khu vực tiếp giáp với biển có kiểu địa

hình dạng dải cồn cát ven biển với độ cao, độ rộng khác nhau; đường bờ biển có hướng

vuông góc với chuyển động của các KKK giàu hơi ẩm từ biển Đông tràn vào. Tất cả dường

như hội tụ lại làm một, cộng hưởng với điều kiện địa hình khu vực đã tạo ra một chế độ

mưa “thu đông” và một đặc điểm lũ rất riêng cho các tỉnh Bắc Trung Bộ.

Đến năm 2012, tác giả Nguyễn Văn Hưởng tiến hành “Xác định khách quan hình thế

thời tiết trong các đợt mưa lớn trên khu vực miền Trung từ số liệu tái phân tích JRA-25”

[10]. Sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến như kỹ thuật phân tích thành phần chính

(PCA), kỹ thuật phân nhóm K-mean và kỹ thuật CA, đề tài đã nhấn mạnh hình thế ITCZ

kết hợp KKL là dạng rất đặc sắc và hầu như chỉ xuất hiện ở Trung Bộ. Mưa do dạng nhiễu

động sóng Đông có KKL tác động ở tầng thấp, thường xuất hiện từ cuối tháng X đến tháng

XII; Mưa do KKL hội tụ với tín phong, thường xảy ra ở Trung Trung Bộ và Nam Trung

Bộ từ cuối tháng X đến tháng XII.

Theo hướng nghiên cứu thứ hai về dự báo mưa lớn, hầu hết các tác giả đều nhận định

rằng: Dự báo mưa là một bài toán rất quan trọng nhưng đầy khó khăn và phức tạp. Tiến

hành “Thử nghiệm dự báo mưa lớn ở Việt Nam bằng mô hình MM5” trong hai năm 2004

– 2005, nhóm tác giả Hoàng Đức Cường và ccs [4] đã chỉ rõ rằng: diện mưa của dự báo tổ

hợp so với các hạn dự báo khác nhau thường lớn hơn so với thực tế. Hầu hết các trường

hợp thử nghiệm phản ánh đúng khu vực mưa lớn nhưng vùng mưa lớn dự báo chưa thực

sự trùng khớp với thực tế, nhất là ở các tỉnh Trung Bộ. Khi tăng hạn dự báo thì sai số thành

phần cũng tăng lên, đối với diện mưa < 30mm, dự báo thường cao hơn thực tế, ngược lại

diện mưa >50 mm thì lại nhỏ hơn thực tế.

Qua đây ta thấy rằng các đề tài nghiên cứu về mưa lớn diện rộng ở Trung Bộ được

nhiều nhà khí tượng trong nước đặc biệt quan tâm, tuy nhiên nếu xét về khía cạnh cụ thể

về đặc điểm liên quan đến mưa thì còn hạn chế. Sự tập trung chủ yếu dồn vào việc tìm hiểu

phân bố không gian, thời gian, đặc biệt là xu hướng biến đổi của các đặc trưng mưa như

tổng lượng mưa tháng/năm, biến trình năm, ngày bắt đầu và kết thúc mùa mưa... tại một

vùng hoặc một tỉnh cụ thể nào đấy.

Theo Nguyễn Đức Ngữ và ccs (2004) [14], về cơ bản biến trình mưa hàng năm ở Việt

Nam có hai dạng: Ở các vùng khí hậu phía Bắc, một phần Bắc Trung Bộ, Nam Bộ và Tây

Nguyên mùa mưa trùng với mùa gió mùa mùa hè (tháng 5 đến tháng 10), trong khi ở Nam

Trung Bộ và phần còn lại của Bắc Trung Bộ mùa mưa dịch chuyển về các tháng cuối mùa

hè và đầu mùa đông (tháng 8 đến tháng 12) [Bảng 1.2].

Bảng 1. 2 Chế độ mùa mưa và cực đại mưa các vùng khí hậu ở Việt Nam (Nguồn: [14])

Năm 2009, nhóm tác giả Vũ Thanh Hằng và ccs [8] trong nghiên cứu của mình đã chỉ

ra rằng: hầu hết các vùng khắp cả nước đều thể hiện xu thế tăng lên của lượng mưa cực

đại, đặc biệt tăng mạnh trong những năm 2001-2007. Tuy nhiên khi xét trong những thời

đoạn ngắn (giai đoạn 1961-1990, giai đoạn 1991-2000, giai đoạn 2001-2007) thì xu thế

tăng/giảm là không đồng nhất giữa các vùng khí hậu.

Tiếp đến năm 2012, xu thế biến đổi về 7 yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam

bao gồm: Nhiệt độ trung bình ngày mực 2m (T2m), Nhiệt độ cực tiểu ngày/cực đại ngày

(Tmin/Tmax), Lượng mưa trung bình ngày (Pre), Tốc độ gió 10m cực đại ngày (Vx), Độ

ẩm tương đối cực tiểu ngày (Um), Bốc hơi tiềm năng (Evap) được nhóm tác giả Ngô Đức

Thành và Phan Văn Tân nghiên cứu bằng cách sử dụng phương pháp kiểm nghiệm phi

tham số Mann-Kendall và xu thế Sen [20]. Theo đó, nhóm tác giả nhận định rằng, lượng

mưa nói chung và lượng mưa trung bình ngày nói riêng là đại lượng có sự biến động khá

mạnh theo không gian. Nhìn chung, khu vực phía Bắc giảm mưa trong khi khu vực từ

Trung Trung Bộ (khoảng vĩ tuyến 17) trở vào lượng mưa có xu hướng tăng. Điều này cũng

phù hợp với nhận định từ nghiên cứu của nhóm tác giả Vũ Thanh Hằng và ccs (2009) [8].

Năm 2016, tác giả Phan Văn Tân và ccs [18] khi nghiên cứu đặc điểm của ngày bắt

đầu mùa mưa và sự biến đổi của nó ở Tây Nguyên giai đoạn 1981-2010 đã chỉ ra rằng:

mùa mưa ở Tây Nguyên thường bắt đầu vào khoảng giữa tháng 4 đến giữa tháng 5, trung

bình vào khoảng 30 tháng 4 hàng năm. Mùa mưa thường bắt đầu sớm hơn ở phía Nam Tây

Nguyên, sau đó là phía Bắc và muộn nhất ở miền Trung, đồng thời ngày bắt đầu mùa mưa

có xu thế đến sớm hơn 5-7 ngày/thập kỷ.

Nổi bật nhất trong hướng nghiên cứu tìm hiểu các đặc điểm biến trình ngày đêm của

các đại lượng khí tượng nói chung và mưa nói riêng ở nước ta là nhận định của tác giả

Nguyễn Viết Lành (2004) [11] khi cho rằng: Biến trình ngày của giáng thủy nói chung có

hai kiểu chủ yếu: một là kiểu lục địa được đặc trưng bởi hai cực đại (một cực đại xảy ra

vào lúc sáng sớm và một xảy ra sau buổi trưa); hai cực tiểu (một cực tiểu xảy ra vào ban

đêm và một xảy ra vào lúc trước buổi trưa). Nguyên nhân xuất hiện hai cực đại ở trên được

xác định là do sự phát triển của các mây dạng tầng lúc sáng sớm do bức xạ ban đêm và

mây đối lưu vào sau buổi trưa. Kiểu thứ hai là kiểu biển và bờ biển được đặc trưng bởi một

cực tiểu vào ban ngày và một cực đại vào ban đêm. Mây phát triển và gây mưa chủ yếu

vào ban đêm bởi vì lúc này nhiệt độ không khí ở trên cao đã giảm đi, trong khi đó nhiệt độ

không khí ở những lớp dưới thấp vẫn còn cao do tiếp xúc với mặt nước.

Gần đây nhất, trong ấn phẩm tháng 6/2019 của Tạp chí Khí tượng Thủy văn, đặc điểm

mưa tại Hồ Chí Minh đã được tác giả Phạm Thị Thanh Ngà chỉ ra trong bài báo “Nghiên

cứu tương quan giữa đặc tính mây và mưa lớn cho khu vực Hồ Chí Minh bằng dữ liệu vệ

tinh Himawari - 8 và GSMaP” [12]. Theo đó, PF trong mùa mưa (tháng 5 – tháng 11) đạt

cực đại trong khoảng 09 – 12 UTC, còn PI có hai cực đại xảy ra lần lượt vào 08 UTC và

14 UTC, tương ứng vào buổi chiều và tối.

Từ quá trình tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến đặc trưng của

lượng mưa, tác giả nhận thấy rằng: Rõ ràng, trên thế giới hướng nghiên cứu về đặc điểm

biến trình ngày đêm và sự phân bố không gian của mưa được thực hiện cách đây khá lâu,

tuy nhiên cho đến nay vẫn rất được quan tâm và chú trọng. Bằng cách thực hiện các phương

thức tiếp cận khác nhau (đánh giá biến trình mưa theo quy mô toàn cầu, khu vực, quốc gia,

vùng miền, tỉnh… hoặc theo từng hệ thống gây mưa (front Meiyu/Baiu, front lạnh, front

nóng, hệ thống gió mùa mùa hè) mà những đặc điểm mưa lại cho thấy sự biến động về thời

gian. Trong khi đó tại Việt Nam, hướng nghiên cứu về mưa tập trung chủ yếu vào sự biến

đổi của các đặc trưng mưa theo thời gian, không gian gắn liền với hệ thống gió mùa mùa

hè, gần như việc tìm hiểu về biến trình ngày đêm còn rất ít, hạn chế và chưa được quan tâm

đúng mức. Hầu hết các hình thế synop gây ra mưa lớn đều cho thấy mức độ nghiêm trọng,

đặc biệt là các tỉnh ven biển miền Trung; một trong số đó chính là không khí lạnh và các

tổ hợp tác động đi kèm của nó.

Chính vì lẽ đó, tác giả nhận thấy rằng việc tìm hiểu đặc điểm mưa do không khí lạnh

ở các tỉnh ven biển Trung Bộ, mà cụ thể ở đây là từ Thanh Hóa đến Đà Nẵng thực sự cần

thiết và hữu ích. Các kết quả thu được không chỉ góp phần nâng cao hiểu biết về đặc trưng

của mưa KKL mà còn hỗ trợ các nhà khí tượng trong việc đưa ra dự báo về khoảng thời

gian xuất hiện mưa nhiều nhất, cường độ mưa lớn nhất, từ đó đưa ra các dự báo/cảnh báo

có độ tin cậy cao hơn.

1.3. Các phương pháp quan trắc mưa hiện nay

Ngày nay quan trắc mưa thường được tiến hành thông qua 3 phương pháp chính: đo

mưa tại các trạm quan trắc mặt đất, đo mưa bằng hệ thống radar thời tiết và đo mưa bằng

vệ tinh.

1.3.1. Đo mưa tại trạm quan trắc mặt đất

Đo mưa tại các trạm quan trắc mặt đất là một phương pháp truyền thống, được thực

hiện bằng cách sử dụng trực tiếp các dụng cụ đo mưa như vũ lượng kế hoặc vũ lượng ký

Xy-phông, vũ lượng ký chao lật hoặc là các trạm đo mưa tự động, trạm đo mưa nhân dân,...

Nếu như vũ lượng kế cho ta số liệu mưa một cách thủ công vào lúc 7 giờ và 19 giờ

hàng ngày thì các thiết bị vũ lượng ký lại đo lượng mưa một cách tự động, cập nhập với

nhiều ưu điểm vượt trội hơn: kết quả đo mưa thu được một cách liên tục theo thời gian

thực, lượng mưa tích lũy trong bước thời gian ngắn, độ chính xác cao, rất thuận tiện trong

việc tính toán cường độ mưa đặc biệt là các trận mưa lớn.

Ngoài vũ lượng kí, hiện nay ở nước ta đã có khá nhiều trạm đo mưa tự động khác

nhau, được thiết kế, xây dựng theo chế độ từng phút hoặc 5 phút/lần; phương thức truyền,

nhận dữ liệu hiện đại và nhanh chóng… ví dụ như hệ thống trạm thời tiết thông minh

Imetos của công ty WeatherPlus, trạm đo mưa Vinarain,..

Ưu điểm của phương pháp đo mưa tại chỗ là kết quả đo mưa được thực hiện ngay tại

vị trí đo nên rất đáng tin cậy, dữ liệu của nó thường được sử dụng để tiến hành hiệu chỉnh

tính toán mưa của các phương pháp đo mưa gián tiếp.

Tuy nhiên đây cũng chính là nhược điểm lớn nhất của phương pháp này, bởi vì số

liệu mưa thu được sẽ phải phụ thuộc hoàn toàn vào số lượng trạm quan trắc trên cả nước.

Số liệu mưa cục bộ thu được tại các trạm sẽ gây ra nhiều khó khăn cho công tác tính

toán lượng mưa trung bình cho toàn khu vực, sự phân bố mưa theo không gian và nhất là

khó khăn trong việc kiểm soát chất lượng dữ liệu. Chưa kể các trạm quan trắc được lắp đặt

một cách không đồng đều ở các tỉnh, thành phố, mật độ phân bố các trạm thường dày ở

những vị trí gần hoặc tại khu đô thị. Tuy nhiên, đa số các thiên tai liên quan đến mưa

thường xảy ra ở khu vực vùng núi, vùng sâu, vùng xa hoặc hình thành trên biển và di

chuyển vào đất liền dẫn đến việc sử dụng dữ liệu đo mưa tại chỗ gây ra nhiều trở ngại trong

công tác cảnh báo thiên tai như lũ quét, lũ ống…

1.3.2. Đo mưa bằng hệ thống radar thời tiết

Nguyên lí hoạt động cơ bản của radar thời tiết được sử dụng dựa trên tính chất truyền

thẳng với tốc độ không đổi và khả năng phản xạ trở lại của sóng điện từ khi gặp vật cản, từ

đó phát hiện và xác định được vị trí của mục tiêu. Mục tiêu khí tượng của radar chủ yếu là

mây, mưa và theo đó là phát hiện được các hiện tượng thời tiết nguy hiểm đi kèm với nó.

Radar thời tiết được xem là công cụ vô cùng quan trọng đối với dự báo tức thời -

Nowcasting (00h - 12h) đối với các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như: Dông, lốc, mưa

đá, mưa lớn… Dựa vào vị trí, khoảng cách, hình dạng, cường độ phản hồi vô tuyến của

sóng điện từ mà radar thời tiết thu được khi gặp các giọt nước, giọt nước siêu lạnh, tinh thể

đá trong mây, các dự báo viên sẽ sớm đưa ra các cảnh báo/dự báo nhanh chóng, chính xác

và kịp thời các hiện tượng thời tiết nguy hiểm sắp xảy ra.

Đo mưa bằng hệ thống radar thời tiết về cơ bản có 3 phương pháp sau: (1) Đo cường

độ bức xạ phản hồi; (2) Đo sự suy yếu của năng lượng radar trong mưa và (3) Đo sự suy

yếu và độ phản hồi tạo ra đồng thời ở hai bước sóng.

Trong 3 phương pháp trên thì phương pháp ước lượng mưa bằng độ phản hồi vô tuyến

được ứng dụng rộng rãi nhất trên thế giới và đang được sử dụng ở Việt Nam. Nguyên lý

tính toán của phương pháp được xây dựng dựa trên mối quan hệ phụ thuộc giữa cường độ

mưa và độ phản hồi vô tuyến vào số lượng hạt trong một đơn vị thể tích và sự phân bố hạt

theo kích thước.

Z = A.Ib

với: I là cường độ mưa (mm/h); Z là độ phản hồi vô tuyến mà radar thu được từ vùng mưa

(mm6/m3); A và b là các hệ số thực nghiệm

Nhược điểm của phương pháp này là các hệ số thực nghiệm A và b trong công thức

trên không ổn định mà phụ thuộc vào hàm phân bố hạt mưa theo kích thước, trong khi đó

yếu tố này thay đổi nhiều theo không gian và thời gian ngay cả trong một trận mưa [7].

Phương pháp đo mưa bằng radar thời tiết có những ưu và nhược điểm sau:

 Ưu điểm: kết quả đo được trực tuyến, độ chính xác cao, độ phân giải không

gian và thời gian cao (khoảng 1km trong 5-10 phút), khu vực bao phủ rộng lớn

(100-200km), do đó thuận lợi trong việc theo dõi hướng di chuyển, tốc độ di

chuyển của vùng mây, mưa  Rất hữu ích trong vấn đề dự báo và theo dõi

diễn biến thiên tai xảy ra trong tầm hoạt động.

 Nhược điểm: hoạt động của radar thường bị hạn chế ở các khu vực địa hình

đồi núi, không phủ tới vùng sâu, vùng xa, trên mặt biển, chi phí lắp đặt trạm

radar cũng như vận hành sử dụng tốn kém, khó quản lý.

Hình 1. 1 Bản đồ phân bố các trạm radar tại Việt Nam hiện nay

(Nguồn: Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia)

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, Đông 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 không gian toàn 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 toán xử lý thông tin ảnh

được xây dựng, thiết lập để ước tính lượng mưa.

Hình 1. 2 Vệ tinh địa tĩnh và vệ tinh quỹ đạo cực (Nguồn: [16])

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); không 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, không thể bao phủ toàn 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.

Hình 1. 3 Hệ thống quan trắc không gian toàn cầu hiện tại của WMO (Nguồn: [26])

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

Nguyên lý tính toán: 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 toán tính mưa từ ảnh vệ tinh GEO phổ

hồng ngoại rất hiệu quả trong tính toán 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 không 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 toàn bộ mây mà chỉ nhìn thấy đỉnh mây từ ảnh VIS hoặc IR 

Rất khó để ước tính được lượng mưa tốt do không có môi 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

Nguyên lý tính toán: 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 toán được cho các vùng xa xôi, 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 không 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 toán trên, nhằm sử dụng được những

đặc tính nổi bật về độ phân giải không 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 không. 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 không 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 toàn 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 toàn 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]; còn lưới 0.25×0.25 độ kinh/vĩ độ

cũng bao phủ khu vực như trên nhưng chỉ có 1440×480 ô 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 không khí

hay bão đang di chuyển nhằm phục vụ cho công tác dự báo mưa.

Hình 2. 2 Sản phẩm ảnh GSMaP với độ phân giải 0.1×0.1 độ kinh/vĩ độ (Nguồn: [42])

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 toán dữ liệu. Các thuật toán đã được cải tiến trong phiên bản v6. so với v5 bao

gồm:

 Tính toán bảng Look-up Table theo 6h

 Sử dụng dữ liệu dự báo toàn cầu của Cơ quan Khí tượng Nhật Bản để tính toán

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 toán thám không 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

Tỷ lệ mưa giờ (mm/h) (âm)

Lỗi giá trị băng biển trong thuật toán trích xuất mmicrowave -4

Lỗi giá trị nhiệt độ thấp trong thuật toán trích xuất microwave -8

Lỗi không có quan trắc từ IRR và/hoặc microwave -99

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/không 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 công trong ngành khí tượng học. Tuy

nhiên, sai số vẫn luôn 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 không 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

tại trạm quan trắc. Đánh giá số liệu tháng GSMaP ở Nhật Bản, tác giả Seto (2009) [37] cho

rằng GSMaP nắm bắt mưa khá tốt và do đó có thể dùng một cách hiệu quả trong việc xác

định và cảnh báo lũ.

Hay như tác giả Fu và ccs (2011) [33] khi đánh giá độ chính xác của dữ liệu GSMaP

theo ngày, tháng và năm ở khu vực hồ Poyang, Trung Quốc cho rằng GSMaP ước tính

thiên thấp hơn so với quan trắc, sai số nhìn chung có thiên hướng giảm trong các tháng

mùa mưa và tăng dần lên trong các tháng mùa khô.

Nghiên cứu của Chen và cộng sự (2015) [31] thực hiện đánh giá GSMaP-V4 và

GSMaP-V5 cho vùng lục địa Trung Quốc khẳng định sản phẩm mưa vệ tinh có thể nắm

bắt được các hình thế theo không gian và cường độ mưa trung bình ngày. Kết quả đánh giá

cho thấy cả 2 phiên bản của GSMaP đều cho giá trị mưa thấp hơn so với quan trắc, đồng

thời khả năng nắm bắt của GSMaP thể hiện trong mùa hè tốt hơn so với mùa đông, vùng

đông nam tốt hơn so với vùng tây bắc của Trung Quốc.

Ở Việt Nam cũng đã có những nghiên cứu khai thác và đánh giá chất lượng nguồn

số liệu vệ tinh này. Tiêu biểu vào năm 2013, tác giả Ngô Đức Thành và ccs đã đánh giá

GSMaP tháng cho lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn ở miền Trung Việt Nam trong giai đoạn

2001-2007 [41]. Kết quả cho thấy số liệu vệ tinh có sai số âm lớn trong thời kỳ gió mùa

mùa đông từ tháng 10 đến tháng 12, sai số giảm đi khi độ cao địa hình tăng lên, nghĩa là

sai số lớn hơn xảy ra ở các trạm vùng hạ lưu gần biển.

Năm 2015, trong luận văn thạc sỹ của mình, tác giả Nguyễn Thị Bắc nhận định rằng:

sản phẩm mưa vệ tinh GSMaP nhìn chung nắm bắt được các dao động theo mùa của lượng

mưa quan trắc được tại trạm mặt đất, ngoại trừ một số trạm ven biển miền Trung Việt Nam

[3]. GSMaP đã chỉ ra được các vùng mưa lớn như Bắc Quang (Hà Giang), Thừa Thiên Huế

và các vùng mưa nhỏ ở Móng Cái (Quảng Ninh), vùng mưa ở khu vực Tây Nguyên.

GSMaP cho thấy khả năng nắm bắt được biến trình mưa theo mùa và sự dịch chuyển mưa

theo vĩ độ, biến trình mưa, xu thế lượng mưa trên bảy vùng khí hậu khá tốt. Tuy nhiên,

nhìn chung GSMaP thường cho lượng mưa ước lượng thấp hơn so với quan trắc.

Một nghiên cứu mới gần đây của nhóm tác giả Vũ Thu Hằng và cs (2018) [9] cho

rằng: số liệu GSMaP có sự phù hợp với số liệu thực đo tại 10 trạm ở khu vực Trung Bộ,

đặc biệt là tháng bắt đầu có lượng mưa trên 100mm và tháng có lượng mưa lớn nhất ở hầu

hết các trạm. Tuy nhiên, thời gian kéo dài những tháng mưa trên 100mm của số liệu GSMaP

thường ngắn hơn từ 1-2 tháng so với quan trắc. Từ tháng X đến tháng XII tại hầu hết các

trạm, ước lượng mưa từ GSMaP đều thấp hơn nhiều so với quan trắc. Đánh giá trên chuỗi

số liệu lượng mưa ngày cho thấy giá trị tương quan thấp chủ yếu rơi vào tháng I và II.

Bên cạnh các nghiên cứu khí tượng, nguồn số liệu GSMaP còn được nhiều chuyên

gia thủy văn sử dụng để làm đầu vào cho các mô hình tính toán, nhằm mô phỏng và dự báo

dòng chảy trên lưu vực (Nguyễn Thanh Sơn và cs (2015) [15], Ngô Văn Dương (2015)

[5]…) Trong bài toán mô phỏng và dự báo dòng chảy lũ đến hồ chứa Sơn La, tác giả Ngô

Văn Dương (2015) [5] chỉ ra rằng: số liệu GSMaP tại các trạm tính toán cho kết quả tốt,

do đó GSMaP hoàn toàn có thể ứng dụng để làm dữ liệu đầu vào cho các mô hình dòng

chảy, khôi phục dữ liệu mưa bị thiếu, đánh giá mưa trong thời đoạn từng giờ.

Qua việc tìm hiểu nguồn dữ liệu vệ tinh GSMaP cũng như chất lượng của nó qua các

nghiên cứu ứng dụng trong và ngoài nước, GSMaP hứa hẹn sẽ mang lại cho nghiên cứu

nhiều kết quả, đánh giá có tính khách quan trong việc phân tích đặc điểm biến trình mưa

đi kèm KKL ảnh hưởng đến khu vực Thanh Hóa-Đà Nẵng. Chính vì vậy, nghiên cứu này

quyết định lựa chọn sản phẩm mưa vệ tinh GSMaP với độ phân giải 0.1x0.1 độ kinh/vĩ độ

và độ phân giải thời gian 1 giờ để làm số liệu đầu vào; thời đoạn tính toán kéo dài trong

vòng 18 năm từ năm 2001 đến năm 2018.

2.2 Phương pháp nghiên cứu

Dựa trên nguồn số liệu được chọn và mục đích nghiên cứu về đặc điểm của các đợt

mưa lớn diện rộng chịu tác động đi kèm của KKL nên các phương pháp được sử dụng trong

nghiên cứu này bao gồm:

- Phương pháp thống kê: Tổng hợp, thống kê số liệu của tất cả các đợt mưa lớn diện

rộng xảy ra do tác động của KKL từ Thanh Hóa- Đà Nẵng xảy ra giai đoạn 2001-

2018. Tính toán các đặc điểm về tần suất mưa và cường độ mưa ở khu vực.

- Phương pháp viễn thám: Chiết suất số liệu, phân tích và giải đoán mưa từ ảnh mưa

vệ tinh GSMaP theo khu vực nghiên cứu.

Sơ đồ tiếp cận đề tài nghiên cứu được thể hiện ở Hình 2.4.

Hình 2. 4 Sơ đồ tiếp cận đề tài nghiên cứu

2.2.1. Phương pháp thống kê

Để nghiên cứu đặc điểm mưa đi kèm không khí lạnh ảnh hưởng đến khu vực Thanh

 Bước 1: Tiến hành thu thập, tổng hợp lại tất cả các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra do

Hóa đến Đà Nẵng, học viên đã tiến hành thực hiện các bước sau đây:

tác động đi kèm của KKL từ năm 2001-2018. Các đợt mưa lớn được chọn dựa trên

báo cáo hàng năm của Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia [24]. Theo

đó thời gian bắt đầu, thời gian kết thúc và khu vực mưa sẽ được thống kê để làm cơ

sở cho việc thu thập số liệu mưa GSMaP theo tương ứng.

 Bước 2: Tính toán các đại lượng đặc trưng của mưa KKL bao gồm: cường độ mưa

trung bình (PI) và tần suất mưa trung bình từng giờ (PF) dựa trên số liệu GSMaP.

Cường độ và tần suất là hai đại lượng đặc trưng quan trọng của mưa. Cường độ mưa

chính là lượng mưa xảy ra trên một khu vực trong một đơn vị thời gian nhất định, nó phản

ảnh tính nguy hiểm của hiện tượng. Khi cường độ mưa càng lớn thì khả năng sinh ra lũ, lũ

quét càng lớn. Còn tần suất mưa là giá trị thể hiện mức độ xuất hiện mưa ở một khoảng giờ

so với các khoảng giờ khác trong ngày. Tại cùng một khoảng thời gian mà cả PI và PF đều

lớn thì mức độ nguy hiểm của thiên tai khí tượng thủy văn càng được cảnh báo lên cao.

Như đã trình bày ở phần tổng quan, các giá trị PF và PI phụ thuộc rất nhiều vào

ngưỡng mưa được chọn, bởi vì nó chính là điều kiện để ta xác định tại giờ đấy có mưa hay

không có mưa. Điều này ảnh hưởng rất nhiều đến chu kỳ ngày đêm của mưa KKL.

Ở đây, đề tài lựa chọn ngưỡng mưa trong từng giờ thỏa mãn điều kiện ≥ 0,6mm/h để

đặc trưng cho việc xác định và đánh giá các đại lượng PI, PF. Ngưỡng mưa được lựa chọn

dựa trên tiêu chí xác định mưa lớn được quy định bởi Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc

gia. Tức là với tổng lượng mưa ngày ≥ 16mm sẽ được xếp vào ngưỡng mưa vừa, do đó

ngưỡng ≥ 0,6mm/h sẽ thỏa mãn được điều kiện mưa lớn ở trên. Ngoài ra trước khi sử dụng

ngưỡng lượng mưa này, đề tài cũng đã tiến hành tính toán và kiểm tra giá trị ở các ngưỡng

mưa khác từ > 0.6 mm/h và <1.5mm/h, nhận thấy rằng các ngưỡng này thể hiện đường

biến trình không thực sự nổi bật, hoặc sự thay đổi không đáng kể so với 0,6mm/h.

Bản chất của số liệu mưa từng giờ sau khi chiết suất được từ sản phẩm mưa vệ tinh

GSMaP chính là giá trị cường độ mưa ngay tại giờ đó. Do đó giá trị cường độ mưa trung

bình từng giờ được xác định bằng cách lấy trung bình lượng mưa xảy ra ở khu vực trong

từng giờ của tất cả các đợt mưa KKL kéo dài từ năm 2001-2018. Lưu ý rằng giá trị lượng

mưa xảy ra trong mỗi giờ phải thỏa mãn ngưỡng điều kiện mưa đã chọn.

Tần suất mưa trung bình từng giờ là tỷ lệ phần trăm giữa số giờ có mưa ≥ 0,6mm/h

tại một giờ so với dung lượng mẫu (tức là tổng số ngày không mưa + có mưa). Đại lượng

này của mưa sẽ giúp ta xác định được khả năng xuất hiện mưa lớn nhất nằm trong khoảng

giờ nào và mức độ tập trung của nó chiếm tỷ lệ bao nhiêu phần trăm. Công thức tính PF tại

điểm pixel vào giờ thứ I như sau:

𝐶𝑀𝑖 𝐶𝑀𝑖+𝐾𝑀𝑖

× 100% (1) 𝑃𝐹𝑖 =

Trong đó: PFi là tần suất giờ thứ i (i=00÷23 Z); CMi/KMi: Số lần có/ không mưa tại giờ i

Từ việc xác định được tần số mưa tại một điểm ô pixel theo công thức (1), giá trị

tần suất mưa PF trung bình cho 1 tỉnh được thực hiện bằng cách lấy trung bình tất cả các ô

pixel thuộc tỉnh đó chia cho dung lượng mẫu.

Ngoài ra, để khử bớt sai số, nhiễu xảy ra do khả năng nắm bắt mưa GSMaP gây ra

cho khu vực nghiên cứu, tác giả đã tiến hành khử sai số bằng cách loại bỏ các ngày liên

tiếp có số ô pixel có mưa < 10 ô trên tổng số ô pixel từ Thanh Hóa-Đà Nẵng (450 ô pixel).

Điều này được thực hiện dựa trên căn cứ các đợt mưa đang xét là mưa lớn diện rộng, nhưng

GSMaP không bắt được đúng diện mưa và lượng mưa, khiến cho số lượng điểm ô pixel có

mưa trên khu vực không đảm bảo về diện.

Thêm vào đó, qua quá trình tìm hiểu đặc điểm vị trí địa lý và địa hình khu vực Thanh

Hóa đến Đà Nẵng, học viên nhận thấy khu vực này tồn tại 2 ranh giới tự nhiên có ảnh

hưởng lớn đến đặc tính mưa: (1) là Đèo Ngang nơi tồn tại dãy Hoành Sơn, giáp ranh giữa

Hà Tĩnh-Quảng Bình; (2) là Đèo Hải Vân nổi bật với dãy Bạch Mã cao tới 1444m, giáp

ranh giữa Thừa Thiên Huế-Đà Nẵng. Do đó, trong quá trình tổng hợp và thống kê các đợt

mưa lớn diện rộng ở khu vực nghiên cứu, học viên cũng tiến hành phân tích rõ ràng hai

bên sườn ranh giới này nhằm chỉ rõ vai trò của địa hình trong việc gây mưa lớn.

 Bước 3: Biểu diễn biến trình mưa KKL bằng phương pháp đồ thị

Từ giá trị cường độ mưa trung bình và tần suất mưa trung bình từng giờ tính được ở

Bước 2, biên độ và thời gian mưa sẽ được biểu diễn bằng cách vẽ đồ thị để từ đó chỉ ra

được các đặc điểm cực đại mưa KKL trong từng khu vực nghiên cứu.

2.2.2. Phương pháp viễn thám

GSMaP là sản phẩm mưa vệ tinh có định dạng “grid”, đây là ưu điểm vượt trội khi

sử dụng dạng dữ liệu này, ta có thể trích xuất dữ liệu theo từng điểm hay từng ô pixel mong

muốn. Với mục đích tận dụng tối đa dữ liệu mưa từ một sản phẩm có độ phân giải không

gian, thời gian cao như GSMaP, trong luận văn này, dữ liệu mưa sẽ được trích suất theo

giá trị từng ô pixel. Sơ đồ phương pháp viễn thám được thể hiện ở Hình 2.5.

(1) Dữ liệu đầu vào bao gồm dữ liệu ảnh mưa vệ tinh toàn cầu GSMaP và bản đồ

hành chính Thanh Hóa - Đà Nẵng đã được số hóa hệ tọa độ.

(2) Xử lý dữ liệu: Với nguồn dữ liệu trên, ta có thể lựa chọn nhiều cách tiếp cận và

xử lý khác nhau. Trong phạm vi luận văn này, học viên đã lựa chọn ngôn ngữ lập trình

Python và các thư viện có sẵn được tích hợp trong phần mềm ArcMap để xử lý và trích

xuất nhanh bộ số liệu GSMaP theo từng điểm lưới.

Theo đó, ngôn ngữ Python được sử dụng để cắt dữ liệu GSMaP toàn cầu về khu vực

nghiên cứu Thanh Hóa-Đà Nẵng thông qua bản đồ hành chính tỉnh của khu vực này. Dữ

liệu sau đó được tiến hành loại bỏ các giá trị sai số mặc định -99, đồng thời đặt điều kiện

ngưỡng mưa ≥ 0.6 mm/h tại từng điểm lưới. Kế tiếp, sử dụng công cụ trích xuất dữ liệu

của phần mềm ArcMaP để xuất thành bảng dữ liệu .csv tại từng điểm lưới, phục vụ cho

việc tính toán PF, PI sau đó.

(3) Kết quả: Từ giá trị cường độ mưa PI và tần suất mưa PF trung bình từng giờ đã

tính toán được từ phương pháp thống kê, bảng dữ liệu tiếp tục được đưa vào phần mềm

ArcMap để tạo ra bộ bản đồ phân bố mưa PF, PI theo không gian và thời gian.

Hình 2. 5 Sơ đồ mô tả quá trình xử lý dữ liệu bằng phương pháp viễn thám

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH

Như đã trình bày trong phần phương pháp của chương II, trước hết nghiên cứu sẽ

tiến hành thu thập các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra do tác động của KKL trong phạm vi

khu vực từ Thanh Hóa-Đà Nẵng, nhằm đưa ra cái nhìn tổng quan về đặc điểm mưa lớn

diện rộng ở đây.

3.1 Phân bố các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra từ năm 2001-2018 khu vực Thanh Hóa

đến Đà Nẵng

Hình 3.1 thể hiện sự phân bố theo thời gian các đợt mưa lớn diện rộng do tác động

của KKL ảnh hưởng Thanh Hóa-Đà Nẵng từ năm 2001-2018. Phân tích Hình 3.1 ta thấy

rằng: Tổng số đợt mưa lớn do KKL chiếm 107 đợt, tương đương với khoảng 5-6 đợt/năm.

Xét trong giai đoạn nghiên cứu, tổng số đợt mưa lớn do KKL gây ra trong những năm gần

đây có xu hướng giảm dần, với tốc độ giảm tương ứng đạt 0.75 đợt/thập kỉ.

Hình 3. 1 Phân bố tổng số đợt mưa lớn diện rộng xảy ra do tác động của KKL từ năm

2001-2018 tại khu vực Thanh Hoá- Đà Nẵng

Sự phân bố các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra theo qui mô từng tháng và theo từng

hình thế thời tiết cũng được tổng hợp và chỉ ra lần lượt ở Hình 3.2 và Bảng 3.1.

Hình 3. 2 Phân bố tổng số đợt mưa lớn diện rộng xảy ra do tác động của KKL theo tháng

từ năm 2001-2018 tại khu vực Thanh Hoá- Đà Nẵng

Phân tích Hình 3.2, nhận thấy rõ các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra ở khu vực Thanh

Hoá-Đà Nẵng chủ yếu tập trung vào các tháng chuyển tiếp từ mùa đông sang mùa hè (tháng

3, 4, 5) và từ mùa hè sang mùa đông (tháng 9, 10, 11). Trong đó tần suất xuất hiện mưa lớn

tập trung vào bốn tháng cuối năm bao gồm tháng 9, 10, 11, 12; cao điểm mưa rơi vào tháng

11. Nguyên nhân là do tần suất xuất hiện KKL từ tháng 8 về cuối năm có sự tăng dần về

số đợt, trong khi từ tháng 3 - 5, số đợt giảm dần [Bảng 1.1]. Đồng thời, sự tồn tại và phát

triển của các hệ thống thời tiết trong khí quyển luôn có sự dịch chuyển theo không gian và

thời gian. Thời điểm cuối năm là lúc các hình thế gây mưa ở Trung Bộ diễn biến phức tạp

nhất, có nhiều tổ hợp tương tác cùng xuất hiện nhất như bão, ITCZ, nhiễu động trong đới

gió đông,... Đây là lí do chính khiến các đợt mưa lớn xảy ra với tần suất cao hơn vào giai

đoạn cuối năm ở khu vực.

Trong mùa hè (tháng 6, 7, 8) và thời kỳ chính đông (tháng 1, 2) không ghi nhận

được bất kỳ một đợt mưa lớn diện rộng nào, điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế khi

mà trong các tháng mùa hè 6, 7, 8 theo trung bình nhiều năm tần số xuất hiện KKL rất thấp,

dao động chỉ từ 0-0.23 đợt [Bảng 1.1]. Vào thời kỳ chính đông, các điều kiện thuận lợi cho

việc gây ra mưa lớn như tiềm lượng ẩm, hội tụ ẩm, xáo trộn nhiệt…không được đảm bảo,

do đó khó có thể gây ra mưa lớn diện rộng.

Trong quá trình tổng quan vấn đề nghiên cứu và tìm hiểu về đặc điểm vị trí địa lý

của các tỉnh từ Thanh Hoá-Đà Nẵng, học viên nhận thấy rằng, khu vực nghiên cứu chủ yếu

thuộc vùng khí hậu Bắc Trung Bộ (trừ Đà Nẵng), nơi đây tồn tại Đèo Ngang được xem là

ranh giới tự nhiên phân chia rõ nét sự khác biệt về mưa [22]. Theo đó, học viên đã tiến

hành tổng hợp chi tiết các đợt mưa lớn diện rộng theo hình thế ở Bắc Đèo Ngang (BĐN,

gồm: Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh) và Nam Đèo Ngang (NĐN, gồm: Quảng Bình, Quảng

Trị, Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng) nhằm đưa ra những cái nhìn tổng quát nhất về mưa ở khu

vực, trước khi phân tích sâu [Bảng 3.1].

Bảng 3. 1 Thống kê số đợt mưa lớn và tần suất xuất hiện mưa theo hình thế thời tiết ở

khu vực Bắc và Nam Đèo Ngang

Qua việc phân tích Bảng 3.1, ta nhận thấy rằng:

- Về hình thế thời tiết (HTTT):

 Khu vực nghiên cứu có tất cả 8 HTTT gây mưa đặc trưng, trong đó ở BĐN xuất

hiện cả 8 hình thế, còn NĐN chỉ có 6/8 HT. Hình thế KKL kết hợp với nhiễu động

gió Đông trên cao chiếm tới 36 đợt (~34%), ngược lại hình thế KKL tương tác với

gió Đông Nam (SE) tầng thấp lại chiếm tỷ lệ rất nhỏ, không đáng kể.

 Các HTTT khác như KKL tác động đơn thuần hoặc tổ hợp tương tác 3 hệ thống thời

tiết trở lên chiếm tổng số đợt tương đối cao với 16 đợt, gấp đôi hình thế KKL kết

hợp với dải ITCZ; KKL nén rãnh áp thấp.

- Về tổng số đợt mưa lớn diện rộng và tần suất xuất hiện của từng loại HTTT gây mưa lớn:

 Trong thời gian nghiên cứu từ năm 2001-2018, có tất cả 107 đợt mưa lớn diện rộng

xảy ra trên khu vực từ Thanh Hóa đến Đà Nẵng.

 BĐN chiếm 53 đợt, còn NĐN chiếm tới 91 đợt (gấp 1.7 lần so với BĐN). Nói cách

khác, nếu như hàng năm ở BĐN có khoảng 3 đợt mưa lớn/năm thì ở NĐN số đợt

mưa lớn tăng lên khoảng 5 đợt.

 Ở cùng một thời kỳ 2001-2018 mà số lượng các HTTT số 1,3, 4 và đặc biệt là số 5

ở NĐN xảy ra nhiều gấp 2 đến 3 lần so với BĐN. Điều này cho thấy ở khu vực NĐN

vai trò của địa hình đã làm gia tăng một cách đáng kể lượng mưa ở đây.

3.2. Sự phân bố đặc điểm mưa theo không gian và thời gian khu vực Thanh Hóa đến

Đà Nẵng

3.2.1 Tần suất mưa trung bình PF

Hình 3. 3 biểu diễn giá trị tần suất trung bình từng giờ PF khu vực từ Thanh Hóa

đến Đà Nẵng. Hình này cung cấp cho ta một cái nhìn tổng quan về dịch chuyển vùng mưa

từ Bắc xuống Nam và từ Tây sang Đông.

Hình 3. 3 Sự phân bố theo không gian của tần suất mưa trung bình từng giờ PF khu vực Thanh Hóa đến Đà Nẵng

Phân tích Hình 3.3, ta thấy rõ rằng: Càng dịch chuyển xuống phía Nam thì khả năng

xuất hiện mưa ở các tỉnh càng lớn, điều này đúng ở tất cả các giờ. Thanh Hóa và Nghệ An

rõ ràng là hai tỉnh có khả năng xuất hiện mưa ít hơn đáng kể so với các tỉnh còn lại, tần

suất mưa ở đây chủ yếu dao động ở ngưỡng 2-20%. Trong khi Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng

là 2 tỉnh có tần suất mưa cao nhất trong khu vực với giá trị PF đạt trong khoảng 35-55%.

Tuy nhiên so với Đà Nẵng thì Thừa Thiên Huế cho khả năng mưa nhìn chung lớn hơn.

Khả năng xuất hiện mưa ở khu vực nghiên cứu có sự biến động rõ rệt nhất thể hiện

ở khu vực giáp ranh giữa Hà Tĩnh-Quảng Bình và Thừa Thiên Huế-Đà Nẵng. Nguyên nhân

sự thay đổi này được cho là do tác động của địa hình gây ra, bởi lẽ ranh giới giữa 2 khu

vực trên tồn tại các bẫy mưa địa hình: dãy núi Hoành Sơn-Đèo Ngang, dãy Bạch Mã-Đèo

Hải Vân chạy đâm ngang ra biển. Những nghi vấn này sẽ được phân tích kĩ hơn ở mục 3.3.

Còn xét từ tây sang đông, các điểm pixel có giá trị PF cao thường tập trung ở khu

vực đường biên bờ tây, giảm dần khi đi vào vùng đồng bằng (ở giữa) và sau đó lại tăng dần

ở các điểm nằm sát biển. Đặc điểm này có thể là do hệ quả của hoàn lưu gió núi-thung

lũng...gây ra.

Như vậy, xét theo cả hai chiều từ Bắc xuống Nam và từ Tây sang Đông, ta thấy rằng

khu vực có khả năng xảy ra mưa lớn nhất do tác động của KKL thuộc phần phía Nam khu

vực nghiên cứu từ Quảng Bình trở vào đến Đà Nẵng (tức Nam Đèo Ngang). Điều này hoàn

toàn phù hợp với những nhận định được đưa ra trước đó bởi nhóm tác giả Nguyễn Khanh

Vân và cs (2012) [22]. Tần suất xảy ra mưa lớn nhất nằm ở các điểm ven biển và ven bờ

tây tỉnh, ngược lại vùng đồng bằng ở giữa của các tỉnh Thanh Hóa-Nghệ An-Hà Tĩnh là

nơi có PF nhỏ nhất.

3.2.2 Cường độ mưa trung bình PI

Hình 3.4 diễn giá trị cường độ mưa trung bình từng giờ PI khu vực từ Thanh Hóa

đến Đà Nẵng. Tương tự với đặc điểm của PF, cường độ mưa PI cũng cho thấy mức độ gia

tăng mưa lớn thường được biểu diễn ở phần phía Nam Đèo Ngang. Thanh Hóa và Nghệ

An vẫn là hai tỉnh có cường độ mưa PI nhỏ nhất khu vực, đồng thời sự thay đổi về cường

độ theo thời gian (từ 00h đến 23h) không rõ ràng bằng các tỉnh còn lại.

Từ phần cực tây của tỉnh Hà Tĩnh đến hết Đà Nẵng, cường độ mưa PI phân bố khá

đồng đều. Sự phân hóa của PI nổi bật với cực đại xuất hiện ở phần giáp ranh giữa Hà Tĩnh

- Quảng Bình trong suốt 24 giờ với giá trị PI luôn đạt ngưỡng cao (>3 mm/h). Ngoài ra còn

có một điểm khá thú vị khác đó là khu vực ranh giới giữa Thừa Thừa Huế và Đà Nẵng

cũng cho thấy mức độ chênh lệch. Rõ ràng, phía trước đèo Hải Vân (tức Thừa Thiên Huế)

luôn có giá trị cao hơn phía nam Đèo Hải Vân (tức Đà Nẵng). Điều này một lần nữa nhấn

mạnh vai trò của địa hình trong việc gây ra mưa địa phương.

Như vậy, xét từ Bắc xuống Nam, nhìn chung PI khu vực Nam Đèo Ngang lớn hơn

Bắc Đèo Ngang, cường độ mưa lớn theo đó chủ yếu tập trung ở khu vực này. So với PF,

thì sự phân bố từ Tây sang Đông của PI không rõ ràng, và thể hiện sự phức tạp hơn nhiều.

Hình 3. 4 Sự phân bố theo không gian của cường độ mưa trung bình từng giờ 53

3.3. Sự dịch chuyển của tần suất mưa PF và cường độ mưa PI theo vĩ độ, kinh độ

Từ việc phân tích các đặc điểm của mưa KKL theo không gian ở trên cho thấy: Rõ

ràng sự dịch chuyển của phân bố mưa PF và PI có những quy luật nhất định mang tính tiểu

vùng khí hậu (hay tính địa phương). Để làm rõ được điều này, sự dịch chuyển của PF và

PI theo chiều Bắc-Nam và Tây-Đông cần được xem xét ở mức độ kỹ lưỡng hơn. Theo đó,

mục 3.3 được thực hiện nhằm tính toán và thể hiện các giá trị PF và PI theo hai chiều: (1)

chiều từ Bắc xuống Nam, tức theo vĩ độ (trung bình kinh độ); (2) chiều từ Tây sang Đông,

tức theo kinh độ (trung bình vĩ độ).

3.3.1 Theo vĩ độ

Các đặc điểm liên quan đến sự dịch chuyển của PF và PI theo chiều từ Bắc xuống Nam

trong 24 giờ được thể hiện thông qua Hình 3.5 và Hình 3.6.

Hình 3. 5 Sự dịch chuyển của PF theo phương vĩ độ

Phân tích Hình 3.5 về sự dịch chuyển của PF theo vĩ độ trong các giờ ta thấy rằng:

 Từ vĩ độ khoảng (20.5-20 oN) thì khả năng xuất hiện mưa lớn đạt giá trị nhỏ

nhất, dao động từ 1-15%.

 Từ vĩ độ khoảng (20-18.5 oN): PF bắt đầu tăng dần, dao động từ 15-30%, nhưng

mức độ gia tăng của PF thể hiện mạnh nhất ở vùng vĩ độ từ (19.0-18.0 oN).

 Từ vĩ độ khoảng (18.0 - 16.25 oN): PF tiếp tục tăng đều với ngưỡng dao động

từ 20 - 40% và đạt đỉnh lúc 22h đến 00h hôm sau tại ranh giới vĩ độ 16.0 oN với

PF đạt tới 45%.

Phân tích Hình 3.6 về sự dịch chuyển của PI theo vĩ độ trong tất cả các giờ ta thấy:

 Từ vĩ độ khoảng (20.5 – 18.0 oN): PI có xu hướng tăng dần khi đi từ phía bắc

xuống, trong đó từ vĩ độ (20.5 – 20 oN) PI tăng nhẹ, từ vĩ độ (20 – 18.0 oN) thì

PI tăng mạnh với biên độ dao động từ 0.5 - 4 mm/h.

 Đến vĩ độ 17.7 oN, PI đạt cực đại chính tại đây lúc 7h với giá trị cường độ mưa

tới 5.2 mm/h.

 Từ vĩ độ khoảng (17.7 - 16.5 oN), PI có xu hướng giảm, dao động từ 1-4 mm/h.

 Từ vĩ độ (16.5 – 16.25 oN), PI tăng nhẹ và đạt đỉnh lần 2 lúc 9-10h với giá trị

ở ngưỡng 3-3.5 mm/h. Sau đó PI lại giảm dần cho đến hết vĩ độ 15.9 oN.

Hình 3. 6 Sự dịch chuyển của PI theo phương vĩ độ 62

Qua phân tích sự dịch chuyển của PF và PI theo phương vĩ độ, ta rút ra được các kết

luận sau:

 Từ vĩ độ khoảng (20.5-20 oN) cả PF và PI đều đạt giá trị ở ngưỡng thấp nhất

trong tất cả các giờ.

 Từ vĩ độ (20.0-18.0 oN), khả năng xuất hiện mưa lớn do KKL và cả cường độ

mưa lớn đều thể hiện sự gia tăng mạnh. Ranh giới lân cận vĩ tuyến 18 oN-17.5oN

là nơi cả PF và PI đều đạt cực đại trong ngày, trong đó PI tại đây là cực đại chính.

 Sự khác biệt về đặc điểm gia tăng và suy giảm của PF và PI bắt đầu từ sau vĩ

tuyến khoảng 17.5 oN. Trong khi càng tiến về phía Nam đến khoảng vĩ tuyến

16.5 oN, PF vẫn tiếp tục xu hướng tăng và đạt cực đại chính ở vĩ độ (16.5-16.0oN)

thì giá trị PI lại cho thấy sự giảm dần về cường độ.

 Từ sau vĩ độ 16 oN, cả PF và PI đều có sự giảm nhẹ.

Như vậy, sự ảnh hưởng của địa hình đến lượng mưa địa phương đã thể hiện rất rõ

ràng, vai trò của dãy Hoành Sơn và dãy Bạch Mã đâm ngang ra biển đã có tác động rất lớn

trong việc tạo ra các “bẫy mưa” giúp gia tăng tần suất mưa lớn lẫn cường độ mưa khu vực.

3.3.2 Theo kinh độ

Tương tự mục 3.3.1, các đặc điểm liên quan đến sự dịch chuyển của PF và PI theo

chiều từ Tây sang Đông cũng được phân tích và thể hiện thông qua Hình 3.7 và Hình 3.8.

Hình 3. 7 Sự dịch chuyển của PF theo phương kinh độ

Phân tích Hình 3.7 về sự dịch chuyển của PF theo kinh độ trong tất cả các giờ ta thấy rằng:

 Từ kinh độ khoảng (104.2-105 oE), PF tương đối thấp, dao động từ 3-15%

 Từ kinh độ khoảng (105-108 oE): PF bắt đầu tăng mạnh, biên độ tăng rõ nhất rơi

vào khoảng kinh độ từ (105-106 oE), giá trị PF dao động từ 15-35%. Trong đó, PF

đạt cực đại ở kinh độ khoảng (107.3-108.0 oE) với giá trị tần suất mưa lên đến ~46%.

 Từ kinh độ 108 oE đến hết 108.3 oE trở đi thì PF có sự giảm dần.

Hình 3. 8 Sự dịch chuyển của PI theo phương kinh độ

Phân tích Hình 3.8 về sự dịch chuyển của PI theo kinh độ ta thấy rằng:

 Từ kinh độ khoảng (103.8-105.5 oE), giá trị PI dao động ở ngưỡng tương đối nhỏ

chỉ từ 0.1-2mm/h.

 Từ kinh độ khoảng (105.3-106.5 oE): PI tăng mạnh, dao động từ 1-5 mm/h, trong

đó tăng mạnh nhất ở khoảng (105.7-106.5 oE) và đạt cực đại chính lúc tại kinh độ

(106.0-106.35 oE) với giá trị PI là 5mm/h.

 Từ kinh độ khoảng (106.5-107 oE), PI có sự giảm nhanh.

 Từ kinh độ khoảng (107.2-108 oE), PI có xu hướng tăng nhẹ trở lại, dao động trong

ngưỡng từ 1-4mm/ và đạt đỉnh lần 2 lúc 9h tại kinh độ 108 oE với giá trị ~3.8mm/h.

Qua phân tích sự dịch chuyển của PF và PI theo phương kinh độ ta rút ra được các kết

luận sau:

 Từ kinh độ khoảng (104.0- 105.5 oE), tương đương với phần phía tây của ba tỉnh

Thanh Hóa-Nghệ An-Hà Tĩnh thì cả PF và PI đều nhỏ và nhỏ nhất so với các phần

còn lại.

 Từ kinh tuyến 105.5 oE, cả PF và PI đều tăng mạnh. Trong khi PF tiếp tục tăng đều

cho đến kinh tuyến 108 oE và đạt cực đại chính ở khoảng (107.3-108.0 oE) thì PI

lại có sự biến động theo không gian nhiều hơn. PI đạt cực đại chính ở kinh độ

106.0-106.35 oE, sau đó giảm dần, đến kinh tuyến 107.2 oE thì tăng nhẹ trở lại, đạt

đỉnh lần 2 ở kinh tuyến 108 oE.

 Từ kinh độ khoảng (108-108.3 oE), cả PF và PI đều có sự giảm dần.

3.4. Biến trình ngày đêm của tần suất mưa và cường độ mưa trung bình từng giờ

khu vực Thanh Hóa đến Đà Nẵng

3.4.1. Tần suất mưa trung bình PF

Phân tích Hình 3.9 về tần suất mưa trung bình từng giờ tại khu vực ta thấy rằng:

 Càng tiến về các tỉnh phía Nam thì khả năng xuất hiện mưa càng cao, tần suất mưa

càng lớn dần. Điều này được thể hiện rất rõ qua bản đồ không gian đã phân tích ở

mục 3.2 và bản đồ phân bố số lần xuất hiện mưa tại mỗi vị trí ô pixel ở Hình 3.10,

khi mà số điểm pixel có mưa phần phía nam ô thứ 225 gần như gấp đôi so với phần

trước ô pixel này.

Hình 3. 9 Tần suất mưa trung bình từng giờ tại các tỉnh từ Thanh Hóa đến Đà Nẵng

Hình 3. 10 Phân bố tần suất xuất hiện mưa tại mỗi vị trí ô pixel tính từ Thanh Hóa đến

Đà Nẵng (Lưu ý: Số thứ tự ô pixel được gán theo nguyên tắc không gian từ trái sang phải

và từ trên xuống dưới)

 Phân tích đường biến trình ngày đêm của giá trị tần suất mưa tại các tỉnh nghiên

cứu nhận thấy: đường PF tại các tỉnh thể hiện tương đối phức tạp và dàn trải, giá

trị tại các cực đại chính không chênh lệch nhiều so với các đỉnh phụ khác trong

ngày. Nhìn chung, PF biểu diễn có thể rõ 2 cực đại, một xảy ra vào đêm muộn từ

21 giờ đến 00 giờ ngày hôm sau, với giá trị PF đạt ở ngưỡng > 40%. Một cực đại

khác xuất hiện vào buổi trưa từ 10-11 giờ với giá trị PF cũng ~ 40%.

Sự chênh lệch về thời điểm xảy ra các cực đại mưa trong các tháng có ảnh hưởng

của KKL có thể là nguyên nhân khiến cho các giá trị cực đại mưa chính của PF và

PI tại khu vực nghiên cứu không có sự khác biệt nhiều so với các cực đại phụ khác

trong ngày. Theo tác giả Hirose và cs (2005) [35]:

Trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 11, sự xuất hiện các cực đại mưa

chủ yếu xảy ra vào tối muộn. Đặc điểm này khá tương đồng với luận văn, và được tìm

thấy ở nhiều nơi trên vực châu Á, ví dụ: khu vực vùng núi phía đông lưu vực Sumatra-

Indonesia, lưu vực Tứ Xuyên-Trung Quốc và một phần Ấn Độ. Đối với khu vực phía

bắc và đông vịnh Bengal, cực đại mưa tìm thấy kéo dài từ 02-08 giờ địa phương.

Từ khoảng tháng 3 đến tháng 5, với đặc trưng giai đoạn chuyển tiếp từ thời kỳ

mùa đông sang thời kỳ mùa hè, các cực đại của lượng mưa trong ngày trên khu vực

châu Á lại có xu hướng tập trung xuất hiện nhiều từ chiều cho đến đêm. Ví dụ như

phần phía đông cao nguyên Tây Tạng và vùng đất liền nhiệt đới với cực đại mưa xảy

ra từ 14-22 giờ địa phương; khu vực Tứ Xuyên với đỉnh đạt muộn hơn từ 18 giờ đến

02 giờ địa phương.

3.4.2. Cường độ mưa trung bình PI

Đặc điểm cường độ mưa trung bình PI được phân tích chi tiết thông qua các Hình

3.11, 3.12 và 3.13. Qua phân tích ta nhận thấy rằng:

 Cường độ mưa trung bình PI khu vực Thanh Hóa-Đà Nẵng đạt cực đại chính

vào ban đêm khoảng 22 giờ Việt Nam với ngưỡng giá trị đạt ~1.8 mm/h. Một

cực đại phụ khác xuất hiện vào buổi sáng từ 6h đến 7h với PI dao động ở

ngưỡng 1.6 mm/h. Cường độ mưa giảm nhanh vào ban ngày, từ khoảng 9h

sáng đến 19h tối, với cực tiểu xảy ra lúc 16h [Hình 3.11].

Hình 3. 11 Cường độ mưa trung bình từng giờ khu vực Thanh Hóa-Đà Nẵng

 Phân tích cụ thể đường biến trình PI của từng tỉnh [Hình 3.12] ta thấy rằng:

Cường độ mưa lớn thường dịch về các tỉnh phía Nam khu vực nghiên cứu.

Nếu như Thanh Hóa và Nghệ An cho thấy đường biến trình ít thay đổi, dàn

trải với giá trị PI thấp dao động <1 mm/h, thì các tỉnh từ Hà Tĩnh đổ vào Đà

Nẵng PI đạt giá trị tăng gấp 2-3 lần, dao động từ 1.5-3.4mm.h, tương ứng với

ngưỡng mưa vừa, mưa to. Tuy nhiên, càng tiến sâu xuống các tỉnh phía nam

thì đặc điểm của PI càng phức tạp. Đối với PI, Quảng Bình lại là nơi có giá

trị PI đạt giá trị lớn nhất, và PI của Thừa Thiên Huế thì lớn hơn Đà Nẵng.

 Sự dịch chuyển xuống phía Nam của KKL hoàn toàn phù hợp với thời gian

đạt đỉnh muộn dần của các tỉnh từ Thanh Hóa - Đà Nẵng. Rõ ràng Thanh

Hóa, Nghệ An đạt đỉnh lúc 22 - 23h, sau đó Hà Tĩnh và Quảng Bình đạt cực

đại lúc 07h hôm sau. Đến 09h thì Quảng Trị và Thừa Thiên Huế đạt đỉnh,

sau đó Đà Nẵng lúc 10h.

Hình 3. 12 Cường độ mưa trung bình từng giờ tại các tỉnh Thanh Hóa-Đà Nẵng

Như vậy, trong 24 giờ, cường độ mưa lớn nhất thường xuất hiện về đêm và sáng,

đồng thời thời điểm xảy ra cực đại mưa từ Thanh Hóa đến Đà Nẵng thấy rõ sự chậm dần

theo thời gian hoàn toàn phù hợp với sự dịch chuyển của khối KKL. Sự xuất hiện các cực

đại này có thể là do sự tác động của địa hình và chế độ hoàn lưu gió địa phương gây ra.

KẾT LUẬN

Qua quá trình phân tích số liệu mưa từng giờ GSMaP của các đợt mưa lớn diện rộng

xảy ra do tác động của KKL từ năm 2001-2018, sử dụng phương pháp thống kê và viễn

thám, luận văn “Nghiên cứu đặc điểm mưa do không khí lạnh ở khu vực Trung Bộ bằng

dữ liệu vệ tinh GSMaP” đã rút ra được các kết luận sau:

 Xét theo cả hai chiều từ Bắc xuống Nam và từ Tây sang Đông, khu vực có

khả năng xảy ra mưa lớn nhất thuộc phần phía Nam khu vực nghiên cứu từ

Quảng Bình trở vào đến Đà Nẵng. Tần suất xảy ra mưa lớn nhất nằm ở các

điểm ven biển và ven bờ tây tỉnh, ngược lại vùng đồng bằng ở giữa của các

tỉnh Thanh Hóa - Nghệ An - Hà Tĩnh là nơi có PF nhỏ nhất.

 PF tại các tỉnh tương đối phức tạp và dàn trải, giá trị tại các cực đại chính

không chênh lệch nhiều so với các đỉnh phụ khác trong ngày. Nhìn chung PF

biểu diễn rõ 2 cực đại, một xảy ra vào đêm muộn từ 21 giờ đến 00 giờ ngày

hôm sau, một cực đại khác xuất hiện vào buổi trưa từ 10-11 giờ với giá trị PF

đạt ngưỡng 40%.

 Cường độ mưa PI cũng cho thấy mức độ gia tăng mưa lớn ở phần phía Nam

Đèo Ngang. Từ phần cực tây tỉnh Hà Tĩnh đến hết Đà Nẵng, cường độ mưa

PI phân bố khá đồng đều. Sự phân hóa của PI nổi bật với cực đại xuất hiện ở

phần giáp ranh giữa Hà Tĩnh-Quảng Bình; Thừa Thừa Huế-Đà Nẵng.

 PI đạt cực đại chính vào ban đêm lúc 22h với ngưỡng giá trị đạt ~ 1.8mm/h

và một cực đại phụ khác xuất hiện vào buổi sáng từ 6h đến 7h với PI dao động

ở ngưỡng 1.6 mm/h. Cường độ mưa giảm nhanh vào ban ngày, từ khoảng 9h

sáng đến 19h tối, với cực tiểu xảy ra lúc 17h. Quảng Bình lại là nơi có giá trị

PI đạt giá trị lớn nhất, và PI của Thừa Thiên Huế thì lớn hơn Đà Nẵng.

 Sự tác động của địa hình, sự phức tạp của hệ thống mưa front lạnh ở nước ta,

và sự ảnh hưởng hoàn lưu gió địa phương như gió núi-thung lũng,… có thể là

nguyên nhân dẫn đến đường biến trình của PF, PI ở khu vực nghiên cứu có sự

phức tạp, và cực đại mưa thường xảy ra tập trung về đêm và sáng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Phạm Vũ Anh, 2014, Giáo trình Phân tích và Dự báo thời tiết, Trường Đại học Tài

nguyên và Môi trường Hà Nội, 44, 50, 75-78.

2. Phạm Vũ Anh, Nguyễn Viết Lành, 2010, Giáo trình Khí tượng Synop, Trường Đại

học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, 30, 31.

3. Nguyễn Thị Bắc, 2015, “Đánh giá số liệu mưa vệ tinh GSMaP cho khu vực Việt

Nam”, Luận văn thạc sỹ, chuyên ngành Khí tượng và Khí hậu học, Trường Đại học

Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội.

4. Hoàng Đức Cường, Trần Thị Thảo, Nguyễn Đình Dũng, 2008, “Thử nghiệm Dự

báo mưa lớn ở Việt Nam bằng mô hình MM5”, Tuyển tập báo cáo Hội thảo Khoa

học lần thứ 10 - Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường, 1, 40.

5. Ngô Văn Dương, 2015, “Nghiên cứu ứng dụng sản phẩm mưa GSMaP dự báo dòng

chảy đến hồ Sơn La”, Đồ án Tốt nghiệp chuyên ngành Thủy văn, Trường Đại học

Thủy lợi.

6. Trần Thị Kim Dung, 2016, “Nghiên cứu đặc điểm mưa đi kèm không khí lạnh ảnh

hưởng đến Việt Nam bằng dữ liệu vệ tinh GSMaP”, Đồ án Tốt nghiệp chuyên ngành

Khí tượng học, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội.

7. Nguyễn Hướng Điền, Tạ Văn Đa, 2010, Giáo trình Khí tượng Radar, Nhà xuất bản

Đại học Quốc gia Hà Nội, 100 – 106.

8. Vũ Thanh Hằng, Chu Thị Thu Hường, 2009, “Xu thế biến đổi của lượng mưa ngày

cực đại ở Việt Nam giai đoạn 1961 – 2007”, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia

Hà Nội, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 35, số 3S.

9. Vũ Thanh Hằng, Phạm Thị Thanh Ngà, Phạm Thanh Hà, 2018, “Đánh giá số liệu

mưa vệ tinh GSMaP cho khu vực Trung bộ Việt Nam giai đoạn 2000-2010 và khả

năng hiệu chỉnh”, Tạp chí KH ĐHQGHN: Các khoa học Trái đất và Môi trường,

34(1S), 106-115.

10. Nguyễn Văn Hưởng, 2012, “Xác định khách quan hình thế thời tiết trong các đợt

mưa lớn trên khu vực miền Trung từ số liệu tái phân tích JRA-25”, Luận văn Thạc

sỹ chuyên ngành Khí tượng và Khí hậu học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên,

Đại học Quốc gia Hà Nội.

11. Nguyễn Viết Lành, 2004, Giáo trình Khí tượng cơ sở, Nhà xuất bản Bản đồ.

12. Phạm Thị Thanh Ngà, 2019, “Nghiên cứu tương quan giữa đặc tính mây và mưa

lớn cho khu vực Hồ Chí Minh bằng dữ liệu vệ tinh Himawari - 8 và GSMaP”, Tạp

chí Khí tượng Thủy văn, 1 - 9.

13. Phạm Thị Thanh Ngà, 2018, Giáo trình Khí tượng Vệ tinh. Trường Đại học Tài

nguyên và Môi trường Hà Nội, 94-132.

14. Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu, 2004, Khí hậu và Tài nguyên khí hậu Việt

Nam, Nhà xuất bản Nông Nghiệp Hà Nội.

15. Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Quốc Anh, 2015, Khai thác sử dụng số liệu mưa vệ

tinh trong dự báo lũ lưu vực sông Mê Kông (từ Chiang Saen đến Strung Streng),

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S

(2015), 220 – 230.

16. Nguyễn Văn Tuyên, 2007, Giáo trình Khí tượng Vệ tinh. Nhà xuất bản Đại học

Quốc gia Hà Nội, 134-142.

17. Nguyễn Ngọc Thục, 1992, “Phân loại các dạng hình thế Synop gây mưa lớn, đặc

biệt lớn thuộc các tỉnh Nghệ An đến Thừa Thiên Huế. Phân tích và dự báo”, Trung

tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia.

18. Phan Văn Tân, Phạm Thanh Hà, Nguyễn Đăng Quang, Nguyễn Văn Hiệp, Ngô

Đức Thành, 2016, “Sự biến đổi của ngày bắt đầu mùa mưa ở Tây Nguyên và khả

năng dự báo”, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội: Các Khoa học Trái đất

và Môi trường, Tập 32, Số 3S, 184 – 194.

19. Phạm Minh Tiến, Trần Đình Linh, 2014, Giáo trình Khí hậu Việt Nam, Trường Đại

học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, 112.

20. Ngô Đức Thành, Phan Văn Tân, 2012, “Kiểm nghiệm phi tham số xu thế biến đổi

của một số yếu tố khí tượng cho giai đoạn 1961 – 2007”, Tạp chí Khoa học Đại học

Quốc gia Hà Nội, Khoa học Tự niên và Công nghệ, 1 - 8.

21. Nguyễn Khanh Vân, Bùi Minh Tăng, 2004, “Đặc điểm hình thế thời tiết gây mưa,

lũ, lụt lớn ở các tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh thời kỳ 1997 – 2001”, Tạp chí

Các Khoa học về Trái đất, 50 -59.

22. Nguyễn Khanh Vân, 2012, “Vai trò của hình thái địa hình đối với mưa lớn ở vùng

Bắc Trung Bộ và Sự phân hóa giữa Bắc và Nam đèo Ngang”, Tạp chí Các Khoa

học về Trái đất, 38-46.

23. Nguyễn Khanh Vân, Đỗ Lệ Thủy, Trần Anh Đức, 2013, “Nguyên nhân và quy luật

của thời tiết mưa lớn khu vực đèo Hải Vân - đèo Cả, vùng Nam trung Bộ (giai đoạn

1986 – 2010”, Tạp chí Các Khoa học về Trái đất, 163-174.

24. Tài liệu “Đặc điểm Khí tượng Thủy văn các năm từ 2001 – 2018”, Trung tâm Dự

báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia.

Một số trang web và link online đã tham khảo:

25. Trang web GSMaP: http://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/

26. Trang web WMO: https://www.wmo-sat.info/satellite-user-readiness/

27. Một số đường link khác:

- Đặc điểm vị trí địa lý và phạm vi lãnh thổ của vùng Bắc Trung Bộ:

https://loigiaihay.com/hay-xac-dinh-tren-ban-do-hanh-chinh-c95a10081.html

- Đặc điểm dãy núi Bạch Mã:

https://vi.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAi_B%E1%BA%A1ch_M%C3%A3)

Tiếng Anh

28. Arkin P.A., Bernard N.M., 1987, “The relationship between large-scale convective

rainfall and cold cloud over the western hemisphere during 1982-84”, Monthly

Weather Review, 115, 51-74.

29. Basu B. K., 2007, “Diurnal variation in precipitation over India during the summer

monsoon season: Observed and Model Predicted”, Monthly weather review, 135,

2155 - 2166.

30. Brandon W.J.K., Yi-Leng C., 2010, “The diurnal Cycle of Winds, Rain, and Clouds

over Taiwan during the Mei-yu, Summer, and Autumn Rainfall Regimes”, Monthly

Weather Review, 138, 497-515.

31. Chen Z., Qin Y., Shen Y., Zhang S., 2015, Evaluation of Global Satellite Mapping

of Precipitation project daily precipitation estimates over the Chinese Mainland,

Advances in Meteorology, 2016, 1-15.

32. Dai A., 2000, “Global Precipitaion and Thunderstorm Frequencies. Part II: Diurnal

Variations”, Journal of Climate, 14, 1112-1128.

33. Fu Q., Ruan R., Liu Y., 2011, “Accuracy assessment of Global Satellite Mapping

of Precipitation (GSMaP) product over Poyang lake basin, China”, Procedia

Environmental Sciences, 10, 2265-2271.

34. Hong Z., Ping Z. and Tianjun Z., 2013, “Diurnal cycle of summer rainfall in

Shandong of eastern China”, International Journal of Climatalogy,

Doi:10.1002/joc.3718.

35. Hirose M. and Nakamura K., 2005, “Spatial and diurnal variation of precipitation

systems over Asia observed by the TRMM Precipitation Radar”, Journal of

Geophysical Research: Atmospheres, 110 (D5).

36. Kubota T., Ushio T., Shige S., Kida S., Kachi M., Okamoto K., 2009,

“Verification of high resolution satellite-based rainfall estimates around Japan

using a gauge calibrated ground radar data set”, Journal of the Meteorological

Society of Japan, 87A, 203-222.

37. Seto S., 2009, “An evaluation of overland rain rate estimates by the GSMaP and

GPROF Algorithm: the role of lower frequency channels”, Journal of the

Meteorological Society of Japan, 87A, 183-202.

38. Twadosz R. , 2007, “Seasonal characteristics of diurnal precipitation variation in

Kraków (South Poland)”, International Journal of Climatology, 27, 957-968.

39. Tianjun Zhou, R. Y. , 2007, “Summer Precipitation Frequency, Intensity and

Diurnal Cycle over China: A Comparison of Satellite Data with Rain Gauge

Observations”, Journal of Climate, 21, 3997 – 4010.

40. Tian Y., Peters-Lidard C.D., Adler R.F., Kubota T., Ushio T., 2009, “Evaluation

of GSMaP precipitation estimates over the contiguous United States”, Journal

Hydrometeorology, 11, 566-574.

41. Thanh N.D, Jun M., Hideyuki K., Hoang Hai B., 2013, “Monthly adjustment of

Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) data over the Vu Gia-Thu Bon

River basin in Central Vietnam using an artificial neural network”, Hydrological

Research Letters, 7(4), 85-90

42. “User's Guide For "Global Satellite Mapping of Precipitation Micriowave-IR

Combined Product (GSMaP_MVK), Gauge-calibrated Rainfall Product

(GSMaP_Gauge), Reanalysis Products (GSMaP_RNL), and Gauge-calibrated

Reanalysis Product (GSMaP_Gauge_RNL) Version 6. (2019)”, Earth Observation

Research Center (EORC), Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA).

43. Weixun Xu, E. J. , 2009, “Rainfall Characteristics and Convective Properties of

Mei-yu Precipitation Systems over South China, Taiwan and the South China Sea,

Part I: TRMM Observations”, Monthly Weather Review, 137, 4261-4275.

44. Zhina Jiang, D.-L. Z., 2017, Diurnal variations of Presummer rainfall over southern

China, Journal of Climate, 30, 755 - 772.

Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu đặc điểm mưa do không khí lạnh ở khu vực Trung Bộ bằng dữ liệu vệ tinh GSMaP

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

TRẦN THỊ KIM DUNG

NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM MƯA DO KHÔNG KHÍ LẠNH CHO

KHU VỰC TRUNG BỘ BẰNG DỮ LIỆU VỆ TINH GSMAP

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2019

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

TRẦN THỊ KIM DUNG

NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM MƯA DO KHÔNG KHÍ LẠNH CHO

KHU VỰC TRUNG BỘ BẰNG DỮ LIỆU VỆ TINH GSMAP

Chuyên ngành: Khí tượng học

Mã số: 8440222.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM THỊ THANH NGÀ

World Meteorological Organization: Tổ chức Khí tượng Thế giới

Có thể bạn quan tâm

Luận văn Thạc sĩ: Quản lý hoạt động phát triển nhận thức cho trẻ mẫu giáo ở các trường mầm non, huyện Hoàng Su Phì, tỉnh Hà Giang

Luận văn Thạc sĩ tóm tắt: Pháp luật về điều kiện đầu tư kinh doanh trong lĩnh vực giáo dục, đào tạo ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Sự nghiệp nghiên cứu phê bình văn học của Hoài Thanh

Luận văn Thạc sĩ: Tiểu thuyết của Đỗ Phấn từ góc nhìn sinh thái

Luận văn Thạc sĩ: Giải pháp ứng phó với nhập cư ở Liên minh Châu Âu

Luận văn Thạc sĩ: Diễn ngôn về giới nữ trong văn xuôi nữ Việt Nam đương đại (khảo sát sáng tác của Dạ Ngân, Y Ban, Lý Lan, Nguyễn Thị Thu Huệ)

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mức phát thải tham chiếu rừng khu vực huyện Bảo Lâm tỉnh Lâm Đồng

Luận văn Thạc sĩ: Đặc điểm nhân vật chính trong ba tác phẩm của Franz Kafka: Lâu đài, Vụ án, Hóa thân

Kháo luận tốt nghiệp: Vận dụng lí thuyết học tập trải nghiệm vào dạy học Thống kê - Xác suất ở lớp Hai

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho Robot dịch vụ

Luận văn Thạc sĩ: Thế giới nhân vật trong truyện ngắn Lê Minh Khuê sau năm 1975

Luận văn Thạc sĩ: Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Kiểm soát rủi ro tín dụng bán lẻ tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Thủ Thiêm

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh Thủ Đức

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố tác đồng đến nợ xấu tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn - Chi nhánh Tiền Giang

Luận văn Thạc sĩ: Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (Vietinbank)

Luận văn Thạc sĩ tóm tắt: Pháp luật về du lịch biển, thực tiễn tại tỉnh Bình Định

Luận văn Thạc sĩ: Ảnh hưởng của các yếu tố thương hiệu với vai trò trung gian của Marketing truyền miệng đến quyết định chọn việc làm của nhân viên GenZ tại chuỗi nhà hàng gà rán Popeyes khu vực Thành Phố Hồ Chí Minh

Luận văn Thạc sĩ: Ảnh hưởng của Marketing mix đến ý định học cao học của sinh viên khối ngành kinh tế thuộc Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube