Mô hình hóa mưa độ phân giải cao kết hợp giữa mô hình động lực khí tượng và phương pháp thống kê: Áp dụng cho lưu vực sông Sài Gòn

Mô hình hóa mưa độ phân giải cao kết hợp giữa mô hình động lực khí tượng và phương pháp thống kê: Áp dụng cho lưu vực sông Sài Gòn - Đồng Nai

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Hoài Nam Đỗ, Kỳ Phùng Nguyễn, Văn Thắng Nguyễn, Quang Toàn Trịnh

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi, 2020

Mô tả vật lý: tr.74

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 324528

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Mô hình hóa các trận mưa lớn đóng một vai trò quan trọng trong quản lý tài nguyên nước. Trong nghiên cứu này, phương pháp kết hợp giữa chi tiết hóa động lực học và phương pháp hiệu chỉnh thống kê đã được áp dụng. Công nghệ chi tiết hóa đề xuất sử dụng đầu vào được cung cấp từ ba bộ dữ liệu toàn cầu khác nhau bao gồm ERA-Interim, ERA20C và CFSR. Dữ liệu toàn cầu này được chi tiết hóa bằng mô hình Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết (WRF), sau đó sư dụng phương pháp thống kê nhằm nâng cao tính chính xác cũng như hiệu quả trong công việc chi tiết hóa mưa có độ phân giải cao (9km) trên lưu vực. Kết quả tính toán mô phỏng cả 03 ba bộ dữ liệu có độ tin cậy tốt và đạt các chỉ tiêu thống kê. Việc thiết lập được hệ thống tính toán khôi phục xu thế diễn biến của các điều kiện khí tượng, thủy văn trên toàn bộ lưu vực tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu đánh giá tổng quát được quá trình hình thành các trận mưa lũ trong quá khứ, từ đó giúp chủ động ứng phó với tình hình thiên tai mưa lũ trên lưu vực.The modeling of large rainfall events play an important role in water resources management. In this study, a blended technique combining dynamical and statistical approaches has been explored. The proposed downscaling technology uses input provided from three different global reanalysis data including ERA-Interim, ERA20C, and CFSR. These reanalysis atmospheric data are downscaled by means of the Weather Research and Forecasting (WRF) model followed by the application of a statistical method to improve accuracy and further downscale high resolution (9km) over the studied basin. Simulations of all three data sets have good reliability and reach the statistical indicators that can be provided as inputs of the hydrological and environmental models. Among the three selected reanalysis datasets, the best calibration and validation results were obtained from the ERA-Interim dataset.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR