Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Đài Khí tượng cao không; khanhhoa303@gmail.com; vinhthu73@gmail.com; kienquocamo@gmail.com; nguyenviethungb115@gmail.com ; hoanganhck@gmail.com
* Tác giả liên hệ: khanhhoa303@gmail.com; Tel.: +84–916591270
Tóm tắt
Ra đa thời tiết là công cụ quan trắc phục vụ đắc lực cho việc theo dõi, phát hiện và dự báo sự di chuyển của các vùng mây đối lưu có khả năng gây các hiện tượng thời tiết nguy hiểm. Bài báo này giới thiệu phương pháp mới theo dõi quỹ đạo di chuyển của vùng mưa dông được phát triển dựa trên phần mềm TITAN “Thunderstorm identification, tracking, analysis and nowcasting” có sử dụng thông tin phản hồi vô tuyến của ra đa ở Việt Nam. Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng cho trường hợp mưa dông ngày 23/9/2020 tại khu vực Tây Bắc và cơn dông gây mưa cục bộ cho tỉnh Kon Tum và Đăk Nông ngày 27/2/2021. Kết quả chỉ ra rằng thuật toán được phát triển để theo dõi quỹ đạo di chuyển của vùng mưa dông là tương đối phù hợp và nắm bắt được xu hướng dịch chuyển của các vùng mây từ khi xuất hiện đến khi tan rã. Tuy nhiên dường như thuật toán phù hợp hơn với việc theo dõi các ổ dông đơn lẻ.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Hòa, B.T.K.; Thư, N.V.; Quốc, P.K.; Hưng, N.V.; Anh, N.T.H. Nghiên cứu thử nghiệm phương pháp theo dõi quỹ đạo dông sử dụng dữ liệu ra đa thời tiết tại Việt Nam. Tạp chí khí tượng Thủy văn 2021, 724, 15-29.
Tài liệu tham khảo
1. Dixon, M.; Wiener, G. TITAN: Thunderstorm identification, tracking, analysis, and nowcasting – A radar–based methodology. J. Atmos. Ocean. Technol. 1993, 10, 785–797.
2. Dixon, M. Titan: Workshop on Techniques for Convective Storm Nowcasting. 2011. https://slideplayer.com/slide/9372394/.
3. Han, L.; Fu, S.X.; Yang, G., Wang, H.Q.; Zheng, Y.G.; Lin, Y.J. A stochastic method for convective storm identification, tracking and nowcasting. Prog. Nat. Sci. 2008, 18, 1557–1563.
4. Han, L.; Fu, S.; Zhao, L.; Zheng, Y.; Wang, H.; Lin, Y. 3D convective storm identification, tracking, and forecasting – An enhanced TITAN algorithm. J. Atmos. Ocean. Technol. 2009, 26, 719–732.
5. Johnson, J.; Mac Keen, P.; Witt, A.; Mitchell, E.; Stumpf, G.; Eilts, M.; Thomas, K. The storm cell identification and tracking algorithm: An enhanced WSR‐88D algorithm. Weather Forecasting 1998, 13, 263–276.
6. Kessinger, C.; Hondl, K.; Rabin, R. An efficient, general–purpose technique for identifying storm cells in geospatial images. J. Atmos. Oceanic Technol. 2009, 26, 523–537.
7. Lakshmanan, V.; Hondl, K.; Rabin, R. An efficient, general‐purpose technique for identifying storm cells in geospatial images. J. Atmos. Oceanic Technol. 2009, 26, 523–537.
8. Liu, X. The short–time forecasting and nowcasting technology of severe convective weather for aviation meteorological services in China. 2017. https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=4420.
9. Rinehart, R.E.; Garvey, E.T. Three‐dimensional storm motion detection by conventional weather radar. Nat. 1978, 273, 287–289.
10. Trapp, J.; Tessendorf, S.; Godfrey, E.; Brooks, H. Tornadoes from squall lines and bow echoes. Part I: Climatological distribution. Weather Forecasting 2005, 20, 23–34.
11. Thanh, C.; Nguyên, V.T.; Thức, T.D. Ứng dụng phần mềm Titan để nhận dạng, theo dõi, phân tích tức thời ổ dông cho khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, Các Khoa học Trái đất và Môi trường 2018, 34(1S), 18–25.