Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Trung tâm Quan trắc Khí tượng Thuỷ văn, Tổng cục Khí tượng Thủy văn; dhduong@monre.gov.vn; hanhankttv@gmail.com; duantranthanh@gmail.com; thanhnga256@gmail.com
2 Trung tâm Ứng dụng công nghệ khí tượng thủy văn, Tổng cục Khí tượng Thủy văn; ntgiang1975@gmail.com
*Tác giả liên hệ: dhduong@monre.gov.vn; Tel: +84–983661088
Tóm tắt
Hệ thống kiểm định, hiệu chuẩn các phương tiện đo khí tượng thủy văn (KTTV) có vai trò rất to lớn trong hoạt động lường, đảm bảo số liệu đo đạc chính xác hơn, phục vụ công tác phòng chống thiên tai và tuân thủ theo hướng dẫn của Tổ chức Khí tượng Thế giới – WMO về công tác kiểm định, hiệu chuẩn. Tuy nhiên, hiện tại, công cụ quản lý, giám sát thông tin về phương tiện đo chưa thực sự linh hoạt nên phần nào khó khăn trong công tác quản lý. Vì vậy, ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý hệ thống phương tiện đo KTTV sẽ góp phần hiệu quả hơn trong công tác quản lý nhà nước về KTTV. Sử dụng phương pháp thống kê, phân tích và kỹ thuật lập trình để kiểm soát và thông báo tình trạng kiểm định của các thiết bị được lưu trữ trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở MySQL, ngôn ngữ JSP và được kết nối với giao diện nền web được lựa chọn trong bài báo này. Kết qủa cho phép quản lý, giám sát hoạt động kiểm định, hiệu chuẩn phương tiện đo KTTV trong và ngoài mạng lưới KTTV quốc gia. Hệ thống có các tính năng phân cấp theo mức độ quản lý và sử dụng khác nhau mang lại hiệu quả thiết thực trong công tác xây dựng kế hoạch, kiểm tra, thống kê, lập báo cáo….
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Tài liệu tham khảo
1. WMO. 2018 edition – Volume V: Quality Assurance and Management of Observing Systems. 2018 Eds. Space–based Observations, Volume IV update, 2017 update – Part II: Observing systems, 2017 update – Part I: Measurement of meteorological variables.
2. WMO. CBS–TECO–2018–Paper–1890 China Met. Metrology RIC Beijing BianZeqiang.
3. CIMO/ ET–OpMet–1/Doc. 4.1 (26.XI.2015). Draft of Calibration Strategy.
4. https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/ric/About%20us/Facility/Facility .html
5. https://www.jma.go.jp/jma/jmaeng/jmacenter/ric/Material%20and%20Information/Material-traceability/MMC–2016%20Presentation%20from%20JMA.pdf.
6. KMA’s standard observatories: plan and role of CIMO Testbed and Lead Centre.
8. ISO/IEC Guide 98–3:2008. Uncertainty of Measurement–Part 3: Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM), 2008.
9. Lu, T.; Chen, C. Uncertainty Evaluation of Humidity Sensors Calibrated by Saturated Salt Solutions. Measurement 2007, 40, 591–599.
10. Bertiglia, F.; Lopardo, G.; Merlone, A.; Roggero, G.; Cat Berro, D.; Mercalli, L. et al. Traceability of ground based air temperature measurements: a case study on the meteorological observatory of Moncalieri (Italy). Int. J. Thermophys. 2015, 36, 589– 601.
11. Lopardo, G.; Marengo, D.; Meda, A.; Merlone, A.; Moro, F.; Pennecchi, F.R. et al. Traceability and online publication of weather station measurements of temperature, pressure and humidity. Int. J. Thermophys. 2012, 33, 1633.
12. Merlone, A.; Iacomini, L.; Tiziani, A.; Marcarino, P. A liquid bath for accurate temperature measurements. Measurement 2007, 40(4), 422– 427.
13. Merlone, A.; Roggero, G. In situ calibration of meteorological sensor in extreme environment. Metrology for Meteorology and Climate Conference, Brdo, Slovenia, September 2014, 15–18.
14. Musacchio, C.; Bellagarda, S.; Merlone, A.; Maturilli, M.; Graeser, J.; Vitale, V.; Viola, A.; Liberatori, E.; Sparapani, R. Metrology activities in Ny–Ålesund (Svalbard). Metrology for Meteorology and Climate Conference, Brdo, Slovenia, 2014, 15–18 September.
15. Saxholm, S.; Heinonen, M. A calibration system for PTU devices. Measurement 2010, 43, 1583–1588.
16. Zhang, C.; Zhang, W.; Webb, D.J. et al. Optical Fibre Temperature and Humidity Sensor. Electronics Letters 2010, 46, 643–644. https://doi.org/10.1049/el.2010.0879.
17. Yu, Y. et al. Multi–Channel Impedance Measurement System for Polymer Humidity Sensors. Measurement 2021, 176, 109113.
18. Sharma, H.; Vaidya, U.; Ganapathysubramanian, B. A Transfer Operator Methodology for Optimal Sensor Placement Accounting for Uncertainty. Building Environ. 2019, 155, 334–349. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.03.054.
19. Martins, L.L.; Ribeiro, A.S.; e Sousa. J.A. et al. Measurement Uncertainty of Dew–Point Temperature in a Two–Pressure Humidity Generator. Int. J. Thermophys 2012, 33, 1568–1582. https://doi.org/10.1007/s10765-011-1005-z.
20. Hans, I.; Burgdorf, M.; Buehler, S.A. et al. An Uncertainty Quantified Fundamental Climate Data Record for Microwave Humidity Sounders. Remote Sen. 2019, 11, 548. https://doi.org/10.3390/rs11050548.
21. Yang, Z.; Zhang, H.; Wang, Q. et al. Uncertainty Evaluation of Wind Speed Sensor in Automatic Weather Station. IOP Conf. Ser: Earth Environ. Sci. 2021, 768, 012008. https://doi.org/10.1088/1755-1315/768/1/012008.
22. Wei, M.; Zeng, Y.; Wen, C. et al. Comparison of MCM and GUM Method for Evaluating Measurement Uncertainty of Wind Speed by Pitot Tube. MAPAN 2019, 34, 345–355. https://doi.org/10.1007/s12647-019-00339-3.
23. Wei, M.; Zeng, Y.; Zou, L. et al. Analysis of the Influence of Water–Vapor Correction Term on the Measurement Uncertainty of Wind Speed. MAPAN 2019, 34, 333–343. https://doi.org/10.1007/s12647-019-00338-4.