Nghiên cứu đánh giá hiệu quả các phương pháp ước tính định lượng mưa từ dữ liệu radar thời tiết

Abstract

Nghiên cứu này đưa ra phương pháp xây dựng mối quan hệ giữa lượng mưa (R) và tham số độ lệch pha riêng (Kdp) của radar phân cực đôi trong trường hợp không có thiết bị phân loại kích thước hạt và so sánh hiệu quả ước tính định lượng mưa (Quantitavate Precipitation Estimation - QPE) giữa phương pháp sử dụng tham số Kdp, phương pháp hiệu chỉnh hợp nhất có điều kiện (Kriging with Radar-based Error correction - KRE) và phương pháp Marshall-Palmer trong một số trường hợp mưa lớn tại khu vực Hà Nội. Kết quả chỉ ra rằng, mối quan hệ thực nghiệm R(Kdp) = 31,9Kdp0,81 xây dựng được trong nghiên cứu này được áp dụng riêng cho khu vực Hà Nội trong trường hợp xảy ra mưa lớn và phù hợp với hiện trạng khi không có mô phỏng về phân bố kích thước hạt mưa; việc sử dụng công thức thực nghiệm ước tính định lượng mưa R(Kdp) được thiết lập khi không có thiết bị phân loại hạt mang lại ít hiệu quả trong các trường hợp mưa lớn kể cả khi đã điều chỉnh cả hệ số a và b đối với từng đặc điểm thời tiết khác nhau. Phương pháp hiệu chỉnh KRE đã mô phỏng và nắm bắt tương đối tốt các trường hợp mưa thử nghiệm và cho kết quả tốt nhất trong số ba phương pháp đánh giá.