Tác giả

Đơn vị công tác

1Viện Vật lý Địa cầu, hhson@igp–vast.vn; anhnx@igp–vast.vn; pxthanh@igp–vast.vn

2Học viện Khoa học và Công nghệ, hhson@igp–vast.vn; anhnx@igp–vast.vn; pxthanh@ igp–vast.vn

3Đài KTTV khu vực Đồng bằng Bắc Bộ; hiepwork@gmail.com

Tóm tắt

Bài báo này nghiên cứu, đánh giá, xây dựng quy trình cảnh báo sét cho khu vực Gia Lâm–Hà Nội. Sử dụng các nguồn số liệu gồm: 139 ngày có nhiễu loạn cường độ điện trường trên tổng số 521 ngày đo đạc của thiết bị đo cường độ điện trường (EFM–100) đặt tại trạm Phú Thụy thuộc Gia Lâm–Hà Nội, trong khoảng thời gian từ 2017 đến 2019; số liệu định vị sét; số liệu radar thời tiết; số liệu vệ tinh Himawari. Phương pháp cảnh báo được áp dụng là phương pháp “hai vùng”, vùng cần cảnh báo AOC với bán kính 10 km từ vị trí trạm đo điện trường và vùng cảnh báo WA (mở rộng thêm 20 km từ vùng AOC). Các chỉ số thống kê được dùng để đánh giá chất lượng cảnh báo, theo thời gian cả ngày và buổi chiều, kết quả cho thấy tỷ lệ cảnh báo đúng POD cho vùng AOC tương ứng là 86,99% và 88,0%. Tỷ lệ cảnh báo không thành công FTW cho vùng AOC tương ứng là 13,01% và 12,0%. Tỷ lệ cảnh báo khống FAR tương ứng là 24,14% và 18,52%. Thời gian cảnh báo sét trung bình là trước 31,6 phút, đây là thời gian khá hữu ích cho công tác chuẩn bị phòng tránh sét cho nhiều lĩnh vực trong đời sống xã hội.

Từ khóa

Trích dẫn bài báo

Sơn, H.H.; Anh, N.X.; Thành, P.X.; Hiệp, N.V.; Nghiên cứu cảnh báo sét bằng nguồn số liệu tổng hợp, thử nghiệm cho khu vực Gia Lâm, Thành phố Hà Nội. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 720, 32-48. 

 

 

Tài liệu tham khảo

1. Anh, N.X. và cs. Nghiên cứu hoạt động dông sét và đề xuất các giải pháp phòng chống ở Việt Nam. Báo cáo tổng kết Đề tài cấp Nhà nước. 2005, 252.

2. Anh, N.X.; Huy, L.V.; Sơn, H.H. Một số kết quả nghiên cứu hoạt động dông sét qua mạng trạm định vị sét ở Việt Nam. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học kỹ thuật Địa Vật lý lần thứ 5. Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật. 2007, 11–20.

3. Anh, N.X.; Huy, L.V.; Sơn, H.H. Nghiên cứu hoạt động dông sét và giải pháp phòng chống ở Việt Nam: Một số kết quả và phương hướng nghiên cứu. Tuyển tập các công trình nghiên cứu Vật lý Địa cầu 2008. Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam. 2008, 289–306.

4. Anh, N.X. và cs. Nghiên cứu và đề xuất các giải pháp phòng chống sét trên địa bàn tỉnh Quảng Nam. Báo cáo tổng kết Đề tài cấp Bộ. 2013, 188.

5. Sơn, H.H.; Anh, N.X.; Huy, L.V.; Thành P.X. Xác định một số tham số hoạt động dông sét từ chuỗi số liệu mô phỏng. Tạp chí Các khoa học về Trái đất. 2011, 2, 134–141.

6. Sơn, H.H.; Anh, N.X. Xác định khu vực hoạt động của mây dông theo số liệu cường độ điện trường tại Quảng Nam.Tuyển tập báo cáo Hội nghị khoa học quốc tế: Vật lý Địa cầu–Hợp tác và phát triển bền vững. 2012, 23–30.

7. Murphy M. J.; Holle R. L. Warnings of cloud–to–ground lightning hazard based on combinations of lightning detection and radar information. 24th International Lightning Detection Conference & 6th International Lightning Meteorology. 2006.

8. Murphy M. J.; Said R. K. Preliminary Analysis of Lightning Warnings in and near the Rocky Mountains using U.S. National Lightning Detection Network and Electric Field Mill Data. 24th International Lightning Detection Conference & 6th International Lightning Meteorology Conference. 2016.

9. Montanya J.; Bergas J.; Hermoso B. Electric field measurements at ground level as a basis for lightning hazard warning. J. Electrostat. 2004, 60, 241–246. https://doi.org/10.1016/j.elstat.2004.01.009

10. Montanya J.; Rodrı´guez P.; Bergas J., Illa A.; Hermoso B.; Candela I. A new electrostatic field measurement method: the Coherent–Notch Field Mill. J. Electrostat. 2007, 6, 431–437. https://doi.org/10.1016/j.elstat.2006.10.005

11. Montanya J.; Aranguren D.; Pineda N.; Sola G. Total lightning, electrostatic   meteorological radar applied to lightning hazard warning. 20th International Lightning Detection Conference, Tucson, AZ. 2008.

12. Beasley, W.H.; Williams, D.E.; Hyland, P.T. Analysis of surface electric–field contours in relation to cloud–to–ground lightning flashes in air–mass thunderstorms at the Kennedy Space Center. Procceding of 20th International Lightning Detection Conference. 2008.

13. Aranguren, D.; Montanya, J.; Solá, G.; March, V.; Romero, D.; Torres, H. On the lightning hazard warning using electrostatic field: Analysis of summer thunderstorms in Spain. J. Electrostat. 2009, 67, 507–512. https://doi.org/10.1016/j.elstat.2009.01.023

14. Ferro, M.A.D.S.; Yamasaki, J.; Pimentel, D.R.D.M.; Naccarato, K.P.; Saba, M.M.F. Lightning risk warnings based on atmospheric electric field measurements in Brazil. J. Aerosp.Technol. Manag. 2011, 3, 301–310. https://doi.org/10.5028/jatm.2011.03032511

15. Kohn M.; Galanti E.; Price C.; Lagouvardos K.; Kotroni V. Nowcasting thunderstorms in the Mediterranean region using lightning data. Atmospheric Research. 2011, 100, 489–502. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2010.08.010

16. Mosier R. M.; Schumacher C.; Orville R. E.; Carey L. D. Radar Nowcasting of Cloud–to–Ground Lightning over Houston, Texas. Weather and Forecasting. 2011, 26, 199–212. https://doi.org/10.1175/2010WAF2222431.1

17. López  J.; Pérez E.; Herrera J.; Aranguren D.; Porras L. Thunderstorm warning alarms methodology using electric field mills and lightning location networks in mountainous regions. International Conference on Lightning Protection. 2012. DOI: 10.1109/ICLP. 2012.6344397

18. Seroka G. N.; Orville R. E.;  Courtney S. Radar Nowcasting of Total Lightning over the Kennedy Space Center. Weather and Forecasting. 2012, 27, 189–204. https://doi.org/10.1175/WAF-D-11-00035.1

19. Zeng Q. et al. The application of lightning forecasting based on surface electrostatic field observations and radar data. J. Electrostat. 2013, 71, 6–13. https://doi.org/10.1016/j.elstat.2012.10.007

20. Srivastava  A.; Mishra M.; Kumar M. Lightning alarm system using stochastic modelling.  Nat Hazards. 2015, 75, 1–11. DOI 10.1007/s11069-014-1247-8

21. Junchi Z.; Qingfeng Z.; Shah A. B.; Xue J.; Ye Z. A Lightning Warning Algorithm Using a EFMs Network and LPS. Pakistan Journal of Meteorology. 2015, 12, 49–55.

22. Karagiannidis A.; Lagouvardos K.; Kotroni V. The use of lightning data and Meteosat infrared imagery for the nowcasting of lightning activity. Atmos. Res. 2016, 168, 57–69. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.08.011

23. Tao H. et al. Method of lightning warning based on atmospheric electric field and lightning location data. 33rd International Conference on Lightning Protection. 2016. DOI: 10.1109/ICLP.2016.7791394

24. Holle, R.L.; Nicholas; Demetriades W.S.; Nag A.. Objective Airport Warnings over Small Areas Using NLDN Cloud and Cloud–to–Ground Lightning Data. Weather and Forecasting, 2016, 31, 1061–1069. https://doi.org/10.1175/WAF-D-15-0165.1

25. Trung L. B.; Toán H. M.; Phong N. B. Nghiên cứu sử dụng số liệu định vị sét kết hợp với ảnh radar để cảnh báo đợt mưa lớn từ 01–06/8/2017 trên khu vực Tây Bắc. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2018, 685, 48–54.

26. https://www.boltek.com/EFM-100C_Manual_121415.pdf

27. Lee S. et al. Detection of deterministic and probabilistic convection initiation using Himawari–8 Advanced Himawari Imager data. Atmos. Meas. Tech. 2017, 10, 1859–1874. https://doi.org/10.5194/amt-10-1859-2017

28. Thư N.V. Nghiên cứu phương pháp phân loại mây từ thông tin vệ tinh địa tĩnh MTSAT. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2017, 675, 27–34.