Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ; congtt@gmail.com, quyentccb@gmail.com, nmg@kttvnb.vn, quyet.le74@gmail.com
Tóm tắt
Vệ tinh Himawari 8 là thế hệ vệ tinh mới nhất của Nhật Bản, bao gồm 16 kênh phổ. Việc phân tích các kênh phổ mang lại nhiều thông tin phục vụ cho công tác phân tích, dự báo, cảnh báo mưa–dông. Nghiên cứu này trình bày kết quả nghiên cứu xây dựng công cụ trợ giúp công tác cảnh báo, dự báo mưa–dông cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL). Các tiện ích được tích hợp trong công cụ sử dụng nguồn số liệu 16 kênh phổ ảnh vệ tinh Himawari phân tích, tính toán: phân loại mây (Ci, Sc, St, Cu, Cb..), xác định nhiệt độ và độ cao đỉnh mây, xác định vùng mây dông, xác định vùng mây có khả năng sinh mưa, tính toán sự di chuyển của các khối mây Cb. Công cụ cũng tính toán các số liệu phân tích và dự báo cho các vùng địa lý (đơn vị hành chính), đồng thời cung cấp tiện ích chuyển phát thông tin cảnh báo, dự báo thời hạn đến 6h một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Công, T.T.; Quyền, L.N.; Giám, N.M; Quyết, L.Đ. Ứng dụng số liệu ảnh mây vệ tinh Himawari trong dự báo và cảnh báo mưa dông cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 1-13.
Tài liệu tham khảo
1. Takahito, I.; Ryo, Y. Algorithm Theoretical Basis for Himawari–8 Cloud Mask Product. Meteorological Satellite Center Technical Note 2016, 61, pp. 16. Avaliable online: http://www.data.jma.go.jp/mscweb/technotes/msctechrep61–1.pdf
2. Hiroshi, S.; Takahit, I.; Kouki, M. High–resolution Cloud Analysis Information derived from Himawari–8 data. Meteorological satallite Center Technical Note 2016, 61, 43–51. Avaliable online:
http://www.data.jma.go.jp/mscweb/technotes/msctechrep61–4.pdf
3. Kouki, M.; Hiroshi, S.; Ryo, Y.; Toshiharu, I. Algorithm Theoretical Basis Document for Cloud Top Height Product. Meteorological Satellite Center Technical Note 2016, 61, pp. 118. Avaliable online:
http://www.nwcsaf.org/documents/20182/30662/NWC–CDOP2–GEO–MFL–SCI– ATBD–Cloud_v1.1.pdf/a5bb6eca–871b–4707–9c76–e0be09915d94
4. Ushio, T.; Sasashige, K.; Kubota, T.; Shige, S.; Okamoto, K.; Aonashi, K.; Inoue, T.; Takahashi, N.; Iguchi, T.; Kachi, M.; Oki, R. A Kalman filter approach to the global satellite mapping of precipitation (GSMaP) from combined passive microwave and infrared radiometric data. J. Meteorolog. Soc. Jpn. 2009, 87A, 137–151.
5. Alfuadi, N.; Agie Wandala, A. Comparative test of several rainfall estimation methods using Himawari–8 data. Inter. J. Remote Sens. Earth Sci. 2016, 13, 95–104.
6. Dixon, M.; Wiener, G. TITAN: Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis, and Nowcasting A Radar–based Methodology. J. Atmos. Oceanic Technol. 1993, 10, 785–797.
7. Thư, N.V. Nghiên cứu xây dựng bản đồ mây từ thông tin vệ tinh phục vụ nghiệp vụ dự báo mưa, dông. Đề tài Nghiên cứu khoa học cấp Bộ, 2018.
8. Thư, N.V. Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam. Đề tài Nghiên cứu khoa học cấp Bộ, 2010.