CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MƯA VỆ TINH 1.1 Tổng quan về mưa vệ tinh Mưa luôn thay đổi theo không gian và thời gian, để có thông tin, số liệu mưa, các trạm quan trắc mưa được lắp đặt trên các lưu vực sông cũng như các vùng lãnh thổ. Mạng lưới trạm đo mưa hiện nay vẫn chưa đảm bảo mức độ chi tiết, chính xác về phân bố mưa theo không gian và thời gian trên phạm vi toàn cầu. Mặc dù có vai trò quan trọng đối với sự phát triển kinh tế xã hội, nhưng số liệu đo đạc ở các trạm bề mặt vẫn còn thưa thớt và phân bố không đều, chủ yếu ở các nước đang phát triển [2]. Mật độ mạng lưới trạm đo lượng mưa trên mặt đất ở các vùng nhiệt đới theo khuyến nghị là 600 - 900 km2/1 trạm đối với vùng bằng phẳng và 100 – 250 km2/1 trạm đối với vùng núi [3], [4].
Tuy nhiên, mạng lưới quan trắc mưa ở nhiều quốc gia không đáp ứng được mật độ trạm đo như vậy, đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển [5]. Do nhiều yếu tố hạn chế khác nhau, bao gồm điều kiện khí hậu, địa lý, xã hội, các trạm đo mưa mặt đất có tình trạng thưa thớt hoặc không có phân bổ theo không gian và thời gian cần thiết [6]. Để khắc phục nhược điểm của trạm đo mưa chỉ cho kết quả trong một phạm vi hẹp, các nghiên cứu sử dụng dữ liệu radar ước đoán mưa đã được phát triển từ rất sớm. Tuy nhiên, kết quả ước tính số liệu mưa từ radar dễ bị sai số do kết quả ước tính phụ thuộc nhiều vào năng lượng phản hồi, hình dạng, kích thước hạt nước, phạm vi ảnh hưởng…[7].
Do chi phí lắp đặt và vận hành tốn kém, tương tự như các trạm đo mưa, các trạm radar cũng thường chỉ được lắp đặt ở những nơi thuận tiện. Vì vậy, không phải nơi nào cũng có thể sử dụng các dữ liệu mưa được ước tính từ radar thời tiết. Các quan trắc từ vệ tinh đã giúp cho việc ước tính mưa xảy ra gần như khắp mọi nơi ngay từ khi có vệ tinh không gian của thập niên 1960. Các hình ảnh của vệ tinh ban đầu từ các vệ tinh của Cục Quản lý Khoa học Môi trường Mỹ (ESSA) được sử dụng để phân tích cấu trúc và chuyển động của các hệ thống đám mây.
Các biểu đồ này mô tả các đặc điểm của đám mây, giúp cho việc phán đoán các kiểu thời tiết chính xác hơn [8], bao gồm các khu vực có thể bị ảnh hưởng bởi lượng mưa [9]. Do mưa rơi từ các đám mây, 7 nên việc xác định được vị trí cũng như các thuộc tính của đám mây chính là bước đầu tiên trong bài toán xác định cường độ mưa [10]. Ngoài ra, cùng với sự phát triển của khoa học máy tính, hướng tiếp cận sử dụng phương pháp mô hình hoá nhằm mô phỏng, dự báo mưa theo không gian cũng đã được nghiên cứu. Các cấu trúc của mô hình khí hậu rất đa dạng từ dạng đơn giản như cân bằng năng lượng, đối lưu một chiều cho đến các mô hình phức tạp hai chiều hay ba chiều đầy đủ.
Tất cả các mô hình khí hậu đều cố gắng mô phỏng sự thay đổi để tính toán gần đúng nhất trạng thái của khí hậu.1 Tổng quan về sản phẩm mưa vệ tinh Các sản phẩm lượng mưa vệ tinh ngày càng nhiều và trở thành nguồn dữ liệu quan trọng cho các ứng dụng trong thủy văn [11]. Với ưu điểm vượt trội về độ bao phủ rộng lớn cả những vùng xa không có thiết bị quan trắc hoặc radar thì dữ liệu ảnh mưa vệ tinh là lựa chọn tốt nhất để khắc phục những nhược điểm của phương pháp radar và quan trắc truyền thống [12]. Độ phân giải theo không gian, thời gian, độ chính xác của các sản phẩm mưa vệ tinh liên tục được cải thiện do sự tiến bộ trong công nghệ cảm biến và kỹ thuật ước lượng. Một số sản phẩm lượng mưa có độ phân giải cao hiện đã có sẵn như Chương trình đo mưa nhiệt đới (TRMM), sản phẩm mưa (ARC) do trung tâm Dự báo khí hậu và Hải dương học Quốc Gia (NOAA-CPC), dự án mưa khí hậu toàn cầu GPCP (Global Precipitation Climatology Project),… là những sản phẩm phổ biến đã được áp dụng rộng rãi [13].
Đến thời điểm hiện tại, có nhiều bộ dữ liệu sản phẩm mưa vệ chính đang được khai thác sử dụng trên thế giới như GPCP CMORPH (CPC MORPHing technique), TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation) [14],. Bộ dữ liệu mưa vệ tinh với các đặc điểm chính được trình bày ở Bảng 1.1 Tổng hợp một số bộ dữ liệu mưa vệ tinh chính hiện nay [14] Bộ dữ liệu Độ phân giải Phạm Nguồn dữ liệu Thuật vi toán Không Thời gian gian Toàn GPI,OPI,SSM/I emission, GPCP 2,5o Tháng cầu TOVS Toàn SSM/I-TMPI, TOVS GPCP 1dd 1,0o Ngày cầu GPCP_pen Toàn OPI, SSM/I, GPI,MSU 2,5o 5 ngày v_22 cầu Toàn GPI, OPI, SSM/I scattering, CMAP 2,5 o Tháng cầu SSM/I emission, MSU, NCEP–NCAR Toàn GTS, COOP, NMAs CPC Global 0,5o Ngày cầu 50°S– TMI, tổ hợp TRMM, Phân phối o TRMM 3B43 0,25 Tháng 50°N SSM/I, SSMIS, AMSR-E, xác suất AMSU-B, MHS,GEO IR 50°S– TMI, tổ hợp TRMM, Phân phối o TRMM 3B42 0,25 3h/ngày 50°N SSM/I, SSMIS, AMSR-E, xác suất AMSU-B, MHS,GEO IR 60°S– TMI, AMSR-E, AMSR-E, Lọc o GSMaP 0,1 1h/ngày 60°N SSM/I, (MTSAT), Kalman Meteosat-7/8, GOES 11/12 60°S– Meteosat, GOES, GMS, Mạng thần PERSIANN_ 30’/ 0,04o 60°N SSM/I, radar cực/gần cực, kinh nhân CCS 3,6h tạo TMI, AMSR 60°S– GOES 8, GOES 10, PERSIANN_ 3,6h/ 60°N GMS-5, Metsat-6, Metsat- 0,25o CDR ngày 7, TRMM, NOAA 15, 16, 17, DMSP F13, F14, F1 60°S– TMI, SSM/I, AMSR- Kỹ thuật 0,25o/ 30’/3h/ 60°N CMORPH E,AMSU-B, Meteosat, Morphing 8km ngày GOES, MTSAT 30’/3h/ 60°S– GMI, AMSR-2, SSMIS, IMERG GPM 0,1 o ngày 60°N Madaras, MHS, Máy tạo âm vi sóng 3h/ Toàn CPC, GPCC, CMORPH, 0,1o/ MSWEP ngày cầu GSMaP-MVK, TMPA, 0,5o ERA-Interim, JRA-55 9 Một số sản phẩm mưa vệ tinh thường được ứng dụng nhiều trong các hệ thống cảnh báo, dự báo thời tiết phổ biến như: + Số liệu ước lượng mưa thu thập từ vệ tinh cho vùng nhiệt đới TRMM (do cơ quan vũ trụ Mỹ NASA và cơ quan thám hiểm không gian Nhật Bản JAXA hợp tác) bắt đầu từ tháng XII/1997 với khả năng cung cấp sản phẩm ước lượng mưa 3 giờ, độ phân giải 0,250 và thời gian trễ khoảng 10 giờ. TRMM là dự án của NASA có nhiệm vụ đo đạc lượng mưa vùng nhiệt đới và cận nhiệt đới của trái đất và một số năng lượng khác. Nhiệm vụ TRMM sử dụng 5 thiết bị: rađa đo lượng mưa (PR), máy chụp ảnh vi sóng TRMM (TMI), máy quét hồng ngoại và thị phổ (VIRS), hệ thống đo năng lượng bức xạ của đám mây & trái đất (CERES) và cảm biến sét (LSI).
TMI và PR là những công cụ chính được sử dụng xác định mưa. Các thiết bị này được sử dụng một thuật toán tạo thành bộ dữ liệu hiệu chỉnh Công cụ kết hợp TRMM (TCI) (TRMM 2B31) cho phân tích lượng mưa đa vệ tinh (TMPA), cung cấp sản phẩm mưa trung bình tháng TMPA 3B43, sản phẩm mưa trung bình ngày và 3 giờ TMPA 3B42. Các sản phẩm 3B42 và 3B43 có độ phân theo giải không gian 0,25°, bao phủ trong phạm vi từ 50°N đến 50°S và hiện có từ năm 1998 cho đến nay [15]. + Ước lượng mưa vệ tinh NOAA CPC_RFE 2.0: Cơ quan quản lý khí quyển và đại dương Quốc gia Hoa Kỳ (NOAA) đã phát triển một số kỹ thuật, thuật toán dựa trên dữ liệu vệ tinh để ước tính lượng mưa nhằm hỗ trợ các hoạt động giám sát thời tiết và lũ lụt của Cơ quan Phát triển quốc tế Hoa Kỳ (USAID), Cơ quan khảo sát địa chất Hoa Kỳ (USGS).
Trong số đó có hệ thống được phát triển tại Trung tâm Dự báo Khí hậu (CPC) của NOAA được gọi là CPC_RFE 2. RFE ước tính lượng mưa trên toàn cầu theo lưới có độ phân giải 0,1° x 0,1° và được cung cấp cho hệ thống cảnh báo sớm nạn đói của USAID (FEWS) để hỗ trợ các hoạt động giám sát hạn hán ở châu Phi. Hệ thống kết hợp các ước lượng từ các dữ liệu vệ tinh khác nhau, giúp tăng độ chính xác bằng cách giảm độ sai lệch và sai số ngẫu nhiên so sánh với các nguồn dữ liệu riêng lẻ [16][17], từ đó bổ sung thêm các phép nội suy từ mưa thực đo của các trạm bề mặt. + Số liệu ước lượng mưa GSMaP - Global Satellite Mapping of Precipitation được phát triển bởi Cơ quan khoa học và công nghệ Nhật Bản JST và Cơ quan thám hiểm không gian Nhật Bản JAXA.
GSMaP là chương trình sử dụng vệ tinh toàn cầu có độ phân giải 10 cao dựa trên bản đồ lượng mưa cũng giống như TRMM và một số sản phẩm khác với độ phân giải 0,1o và bước thời gian giờ. Các số liệu lượng mưa sẽ được hiển thị vào 00, 06, 12, 18 giờ quốc tế. Trung tâm nghiên cứu quan sát trái đất, cơ quan Thám hiểm không gian Nhật Bản (JAXA/EORC) cung cấp số liệu lượng mưa toàn cầu với nhiều sản phẩm ước lượng mưa GSMaP có thể ứng dụng cho nhiều mục đích khác, ví dụ dữ liệu mưa đã được hiệu chỉnh GSMaP_RNL (Reanalysis), dữ liệu mưa tiêu chuẩn GSMaP_MVK (Standard), dữ liệu mưa gần thời gian thực GSMaP_NRT (Near- RealTime), dữ liệu mưa thời gian thực GSMaP_NOW (Realtime), dữ liệu mưa dự báo tức thời GSMaP_RNC (RIKEN Nowcast) [18]. Thông tin về các sản phẩm có thể tham khảo tại: http://www.
+ QMORPH, CMORPH là ước lượng mưa vệ tinh 30 phút một với độ trễ số liệu sau 2,5 giờ với hai độ phân giải là 0,250 và 0,080 (~8 km2). QMORPH là số liệu thời gian gần thực của CMORPH có thể có sau 3 giờ của thời gian thực với các bước thời gian thực là 18 giờ. QMORPH cung cấp ước lượng mưa toàn cầu với độ phân giải rất cao theo không gian và thời gian. Vì mối quan hệ không được tốt giữa lượng mưa với các thông số mà các vệ tinh thu được như nhiệt độ đỉnh mây từ số liệu hồng ngoại và các thông tin khác, nên ước lượng mưa vệ tinh không đạt được độ chính xác như đo mưa bề mặt đất.
Do đó, các sản phẩm ước lượng mưa vệ tinh đã được hiệu chỉnh với số liệu mưa thực đo. Ví dụ sản phẩm mưa Qmorph đã tiến hành ghép nối ước lượng mưa vệ tinh QMORPH với lượng mưa quan trắc bề mặt và được thực hiện theo 2 bước: 1) quá trình giảm sai lệch; 2) tích hợp lượng mưa giờ thực đo trực tiếp với QMORPH thông qua nội suy tối ưu. Số liệu mưa QMORPH hoặc CMORPH có thể khai thác tại địa chỉ: ftp://ftp.