ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
----------------------------------------------

NGUYỄN THỊ BẮC

ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU MƢA VỆ TINH GSMAP
CHO KHU VỰC VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2015

1


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

NGUYỄN THỊ BẮC

ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU MƢA VỆ TINH GSMAP
CHO KHU VỰC VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tƣợng và khí hậu học
Mã số: 60440222

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS NGÔ ĐỨC THÀNH

Hà Nội -2015


Lời cảm ơn
Luận văn này đƣợc hoàn thành dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của PGS.TS
Ngô Đức Thành. Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc nhất đến ngƣời thầy đã hết
lịng động viên, tận tình chỉ bảo, định hƣớng khoa học và tạo mọi điều kiện tốt nhất
cho tác giả trong suốt thời gian thực hiện luận văn. Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới
Khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải dƣơng học, Phòng Sau Đại học trƣờng Đại học
Khoa học Tự nhiên, đặc biệt là các thầy cơ, bạn bè trong khoa Khí tƣợng Thủy văn
và Hải dƣơng học, anh chị em đồng nghiệp tại Đài Khí tƣợng Cao khơng đã cung
cấp cho tác giả những kiến thức chuyên môn quý báu, đã tạo điều kiện giúp đỡ tác
giả trong học tập và nghiên cứu. Luận văn này không thể thực hiện đƣợc nếu thiếu
sự quan tâm, giúp đỡ vô cùng to lớn từ gia đình và đặc biệt là từ cha mẹ, từ ngƣời
bạn đời của tác giả. Lòng biết ơn sâu nặng xin đƣợc gửi tới gia đình, những ngƣời
đã hy sinh, chăm sóc, ủng hộ, ln tạo điều kiện về mọi mặt cho tác giả và là nguồn
động lực to lớn giúp tác giả có thể hồn thành luận văn này.

Nguyễn Thị Bắc

2


MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH....................................................................................................... 3
DANH MỤC BẢNG...................................................................................................... 5
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT................................................................................ 6
MỞ ĐẦU........................................................................................................................ 7
Chƣơng I: TỔNG QUAN............................................................................................... 9
1.1 Những nghiên cứu ngoài nƣớc............................................................................. 9

1.2 Những nghiên cứu trong nƣớc............................................................................ 15
1.3 Sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP........................................................................... 17
1.4 Đặc điểm mùa mƣa ở Việt Nam.......................................................................... 18
1.5 Mƣa cực trị......................................................................................................... 19
Chƣơng II: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU...................................... 21
2.1 Phƣơng pháp nghiên cứu.................................................................................... 21
2.1.1 Phƣơng pháp tính hệ số tƣơng quan............................................................. 21
2.1.2 Phƣơng pháp tính hệ số biến thiên................................................................ 22
2.1.3 Lƣợng mƣa ngày lớn nhất trong năm Rx1day.............................................. 22
2.2 Nguồn số liệu...................................................................................................... 23
2.2.1 Số liệu mƣa vệ tinh GSMaP_MVK.............................................................. 23
2.2.2 Bộ số liệu mƣa lƣới APHRODITE.............................................................. 23
2.2.3 Số liệu mƣa quan trắc tại trạm...................................................................... 24
2.2.4 Số liệu gió..................................................................................................... 26
Chƣơng III: KẾT QUẢ................................................................................................ 27
3.1 Khả năng biểu diễn phân bố không gian mƣa của GSMaP................................. 27
3.1.2 Phân bố theo vĩ độ......................................................................................... 34
3.1.3 Phân bố theo kinh độ..................................................................................... 36
3.1.4 Phân bố theo mùa.......................................................................................... 39
3.2 Đánh giá khả năng của GSMaP trên bảy vùng khí hậu....................................... 42
3.2.1 Biến đổi lƣợng mƣa năm trên từng khu vực................................................. 42
3.2.2 Xu thế lƣợng mƣa........................................................................................ 46
3.3 Đánh giá yếu tố mƣa cực trị Rx1day.................................................................. 55

4


3.4 Đánh giá tại một số sự kiện mƣa lớn điển hình.................................................. 57
3.4.1 Đợt mƣa ngày 14 – 17/5/2001...................................................................... 57
3.4.2 Đợt mƣa ngày 17 – 22/9/2002...................................................................... 58

3.4.3 Đợt mƣa ngày 27 – 29/9/2005...................................................................... 59
KẾT LUẬN.................................................................................................................. 61
TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................................ 63

5


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 Thành phần các sản phẩm của GSMaP (Okamoto và ccs, 2011)....................17
Hình 3.1 Hệ số tƣơng quan của số liệu mƣa trung bình tháng 2001-2007 của 47 trạm
khí tƣợng giữa GSMaP, APHRODITE với số liệu mƣa trạm (trên) và GSMaP –
APHRODITE (dƣới). Vị trí các trạm trên trục hoành đƣợc sắp xếp theo thứ tự từ Bắc
vào Nam....................................................................................................................... 27
Hình 3.2 Lƣợng mƣa trung bình giai đoạn 2001-2007 trên khu vực Việt Nam của (a)
GSMaP, (b) APHRODITE và hệ số biến thiên của (c) GSMaP, (d) APHRODITE. Đơn
vị:mm/ngày................................................................................................................... 29
Hình 3.3a Lƣợng mƣa trung bình từng năm thời kỳ 2001-2004 của GSMaP (trên) và
APHRODITE (dƣới). Đơn vị:mm/ngày....................................................................... 31
Hình 3.3b Lƣợng mƣa trung bình từng năm giai đoạn 2005-2007 của GSMaP (trên)
và APHRODITE (dƣới). Đơn vị:mm/ngày.................................................................. 33
Hình 3.4 Sự dịch chuyển mƣa theo vĩ độ trong giai đoạn 2001-2007 trên khu vực Việt
Nam của (a) GSMaP, (b) APHRODITE. Đơn vị: mm/ngày.......................................... 35
Hình 3.5 Sự dịch chuyển mƣa theo kinh độ trong giai đoạn 2001-2007 trên khu vực Việt
Nam từ 90N-230N, 160N-230N, 90N-160N của (a), (b), (c) GSMaP và (d), (e), (f
) APHRODITE. Đơn vị: mm/ngày................................................................................ 37
Hình 3.6. Trung bình lƣợng mƣa và trƣờng gió mực 925mb các tháng 12,1,2, tháng
3,4,5, tháng 6,7,8, tháng 9,10,11 (từ trái sang phải) giai đoạn 2001-2007 của
GSMaP (trên) và APHRODITE (dƣới)........................................................................ 40
Hình 3.7 Trung bình lƣợng mƣa các tháng trong năm trên từng khu vực ở Việt Nam
giai đoạn 2001 – 2007: GSMaP (đƣờng màu đỏ), APHRODITE (đƣờng màu xanh).

Đơn vị: mm/ngày.......................................................................................................... 44
Hình 3.8 Lƣợng mƣa trên toàn Việt Nam giai đoạn 2001 – 2007 của GSMaP (trên)
và APHRODITE (dƣới)............................................................................................... 47
Hình 3.9 Lƣợng mƣa trên khu vực Tây Bắc giai đoạn 2001 – 2007 của GSMaP (trên)
và APHRODITE (dƣới)............................................................................................... 48
Hình 3.10 Lƣợng mƣa trên khu vực Đông Bắc giai đoạn 2001 – 2007 của GSMaP
(trên) và APHRODITE (dƣới)..................................................................................... 49
Hình 3.11 Lƣợng mƣa trên khu vực Đồng Bằng Bắc Bộ giai đoạn 2001 – 2007 của
GSMaP (trên) và APHRODITE (dƣới)........................................................................ 50
Hình 3.12 Lƣợng mƣa trên khu vực Bắc Trung Bộ giai đoạn 2001 – 2007 của


GSMaP (trên) và APHRODITE (dƣới)........................................................................ 51
Hình 3.13 Lƣợng mƣa trên khu vực Nam Trung Bộ giai đoạn 2001 – 2007 của GSMaP
(trên) và APHRODITE (dƣới)..................................................................................... 53
Hình 3.14 Lƣợng mƣa trên khu vực Tây Nguyên giai đoạn 2001 – 2007 của GSMaP
(trên) và APHRODITE (dƣới)..................................................................................... 54
Hình 3.15 Lƣợng mƣa trên khu vực Nam Bộ giai đoạn 2001 – 2007 của GSMaP
(trên) và APHRODITE (dƣới)..................................................................................... 55
Hình 3.16 Lƣợng mƣa ngày lớn nhất của GSMaP (trái), APHRODITE (phải) trong
giai đoạn 2001-2007. Đơn vị mm/ngày......................................................................... 56
Hình 3.17: Tổng lƣợng mƣa trong đợt mƣa lớn ngày 14-17/5/2001 của (a) GSMaP,
(b) APHRODITE và (c) so sánh số liệu mƣa ngày trong đợt mƣa lớn giữa GSMaP,
APHRODITE và số liệu mƣa quan trắc tại trạm Kỳ Anh............................................ 58
Hình 3.18: Tổng lƣợng mƣa trong đợt mƣa lớn ngày 17-22/9/2002 của (a) GSMaP,
(b) APHRODITE và (c) so sánh số liệu mƣa ngày trong đợt mƣa lớn giữa GSMaP,
APHRODITE và số liệu mƣa quan trắc tại trạm Kỳ Anh............................................ 59
Hình 3.19: Tổng lƣợng mƣa trong đợt mƣa lớn ngày 27-29/9/2005 của (a) GSMaP,
(b) APHRODITE và (c) so sánh số liệu mƣa ngày trong đợt mƣa lớn giữa GSMaP,
APHRODITE và số liệu mƣa quan trắc tại trạm Quỳnh Lƣu...................................... 60



DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Danh sách các trạm khí tƣợng khai thác số liệu............................................ 25
Bảng 3.1 Các khu vực nghiên cứu................................................................................ 42


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CMORPH - Prediction Center MORPHing product: Phƣơng pháp tính mƣa theo
kỹ thuật Morphing
GSMaP - Global Satellite Mapping of Precipitation product: Số liệu mƣa vệ tinh
toàn cầu GSMaP
IR - Infrared: Hồng ngoại
PERSIANN - Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using
Artificial Neural Networks: Phƣơng pháp tính mƣa theo kỹ thuật mạng thần kinh
nhân tạo
TRMM - Tropical Rainfall Measuring Mission: Chƣơng trình đo mƣa nhiệt đới
bằng vệ tinh


MỞ ĐẦU
Việt Nam nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa, với tính chất mƣa nhiều,
mƣa theo mùa nên hàng năm Việt Nam phải hứng chịu nhiều thiệt hại nghiêm
trọngtừ thiên tai nhƣ mƣa lớn, bão, lũ lụt, lũ quét, v.v... gây ảnh hƣởng đến cơ sở hạ
tầng, đời sống sinh hoạt hơn nữa cịn ảnh hƣởng đến tính mạng con ngƣời. Lƣợng
mƣa là yếu tố đầu tiên, quan trọng góp phần gây ra lũ lụt, lũ quét, v.v...Do đó,
nghiên cứu về lƣợng mƣa là nền móng quan trọng để hiểu về cơ chế cũng nhƣ phát
hiện, cảnh báo lũ lụt có thể xảy ra.Có những nguồn thu thập số liệu lƣợng mƣa khác

nhau nhƣ đo lƣợng mƣa trực tiếp, tính lƣợng mƣa từ hệ thống radar thời tiết mặt
đất hay sử dụng hệ thống vệ tinh. Số liệu từ các thiết bị đo mƣa có độ tin cậy và
chính xác cao nhƣng bị giới hạn về không gian và thời gian. Mạng lƣới radar thời
tiết còn hạn chế nên chƣa thể cung cấp số liệu một cách đầy đủ. Do đó, để cung cấp
số liệu lƣợng mƣa cho dự báo cũng nhƣ nghiên cứu thì sản phẩm mƣa vệ tinh trở
thành một nguồn số liệu có thể khắc phục đƣợc những khó khăn trên. Ở nƣớc ta hiện
nay chƣa có nhiều nghiên cứu về xu thế, đặc điểm biến đổi của lƣợng mƣa hay các
hiện tƣợng khí hậu cực trị, đặc biệt khi xét đến yếu tố liên tục của không gian và thời
gian. Do vậy, luận văn này sử dụng nguồn số liệu mƣa vệ tinh toàn cầu GSMaP
cùng với số liệu mƣa tại trạm, số liệu mƣa trên lƣới xây dựng dựa trên các quan
trắc tại mặt đất APHRODITE để phân tích đặc điểm mƣa, từ đó xem xét tính hiệu
quả, những khuyến nghị khi sử dụng bộ số liệu mƣa vệ tinh GSMaP và xa hơn nữa
có thể bổ sung số liệu mƣa vệ tinh GSMaP vào kho dữ liệu mƣa cho nghiên cứu
mƣa ở Việt Nam là có ý nghĩa thực tiễn. Chính vì vậy tôi đề xuất đề tài: “Đánh giá
số liệu mưa vệ tinh GSMaP cho khu vực Việt Nam” để góp phần giải quyết những
vấn đề nêu trên. Bố cục luận văn ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và
phụ lục gồm có 3 chƣơng với các nội dung sau:
Chƣơng 1: Tổng quan
Tác giả trình bày những nghiên cứu về mƣa trong và ngoài nƣớc trong những
năm gần đây, đặc biệt là những nghiên cứu về đánh giá, sử dụng các số liệu mƣa vệ
tinh nói chung cũng nhƣ về số liệu mƣa GSMaP nói riêng.


Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu và số liệu
Chƣơng này mô tả chi tiết phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc lựa chọn cũng nhƣ
nguồn số liệu sử dụng trong nghiên cứu.
Chƣơng 3: Kết quả
Trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận văn, những điểm mới đã đạt
đƣợc, kiến nghị và hƣớng nghiên cứu tƣơng lai.



Chƣơng I: TỔNG QUAN
1.1 Những nghiên cứu ngoài nƣớc
Các nhà khoa học ngoài nƣớc trong những năm gần đây đã có khá nhiều
những nghiên cứuvề sử dụng bộ số liệu mƣa vệ tinh cũng nhƣ sản phẩm mƣa vệ
tinh toàn cầu (GSMaP) trong công tác cảnh báo, dự báo và nghiên cứu về mƣa.
Lƣợng mƣa là một trong những thông số quan trọng nhất trên hệ thống trái
đất, sự phân bố toàn cầu của lƣợng mƣa và sự thay đổi của nó là thơng tin cần thiết
để mơ hình hóa các chu trình nƣớc, duy trì mơi trƣờng sinh thái, sản xuất nơng
nghiệp, cải tiến độ chính xác của các bản tin dự báo thời tiết, cảnh báo lũ, v.v...
(Ushio, 2013).
Có một số phƣơng pháp để thu thập dữ liệu lƣợng mƣa, bao gồm việc
sửdụng mạng lƣới đo mƣa thông thƣờng và hệ thống cảm biến từ xa - chẳng hạn
nhƣ radar thời tiết trên mặt đất và vệ tinh. Thiết bị đo mƣa thông thƣờng là một
công cụ tƣơng đối đơn giản, trực tiếp lấy mẫu mƣa bằng cách tích lũy giọt mƣa liên
tục trong một khoảng thời gian cố định tại các vị trí riêng lẻ (Strangeways, 2007;
Mustafa, 2007). Thiết bị đo mƣa thƣờng đƣợc lắp đặt trên đất liền, mật độ nhìn
chung là thƣa thớt. Mạng lƣới thiết bị đo mƣa mặt đất cung cấp lƣợng mƣa đo với
mức độ chính xác cao tại các địa điểm cụ thể, nhƣng trong hầu hết trƣờng hợp thì
phân bố rải rác khó nắm bắt chính xác những thay đổi trong không gian và thời gian
của hệ thống mƣa (Villarini và các cộng sự - ccs, 2008). Với hệ thống radar thời tiết
phát ra các xung năng lƣợng điện từ nên có ƣu điểm là cho kết quả đo trực tiếp, bao
phủ đƣợc vùng rộng lớn, sản phẩm có độ phân giải và chính xác cao. Do vậy, radar
thời tiết thuận lợi cho cảnh báo, dự báo và theo dõi diễn biến các hiện tƣợng thời tiết
nguy hiểm trong tầm hoạt động của radar thời tiết. Tuy nhiên, radar thời tiết thƣờng
hoạt động khơng tốt ở khu vực địa hình đồi núi, không phủ tới các vùng xa, các
vùng bị che khuất và chi phí vận hành cịn tốn kém.
Một nguồn dữ liệu lƣợng mƣa gần thời gian thực khác đƣợc lấy từ quan sát
vệ tinh dựa trên ƣớc lƣợng trung bình bề mặt. Dữ liệu lƣợng mƣa dựa trên vệ tinh



cung cấp thêm thơng tin có giá trị cho dữ liệu khí hậu cơ sở trên phạm vi địa lý rộng
lớn, đặc biệt trong khu vực có rất ít hoặc mất số liệu mặt đất (WMO, 2011). Mặt
khác, những dữ liệu vệ tinh ngày càng có sẵn, có thể sử dụng trên tồn cầu từ mạng
lƣới internet và khơng bị gián đoạn trong các tình huống thời tiết khơng thuận lợi
(Harris và ccs, 2007). Do đó, dữ liệu mƣa vệ tinh có tiềm năng trở thành nguồn số
liệu đầu vào đáng giá cho công tác dự báo lũ, mƣa lớn.
Các số liệu vệ tinh có thể chứa đựng các sai số gây ra bởi các yếu tố nhƣ tần
số lấy mẫu, chu kỳ ngày đêm của lƣợng mƣa, trƣờng cảm biến khơng đồng nhất,
vàcác thuật tốn khơng chắc chắn về độ phản hồi mƣa (Adeyewa và Nakamura,
2003). Lƣợng mƣa vệ tinh có thể có chất lƣợng kém, đặc biệt là trên các vùng miền
núi và ven biển (Kubota, 2009; Shige, 2013). Trong khi đó thiết bị đo mƣa mặt đất
có độ chính xác khá cao so với các hệ thống viễn thám, và vì lý do này vai trị của
nguồn số liệu đo mƣa mặt đất là không thể thiếu (Testik, 2011), và thƣờng đƣợc sử
dụng để cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng của các sản phẩm mƣa vệ tinh
(Duo và ccs, 2011).
Hiện nay có nhiều nguồn sản phẩm mƣa vệ tinh có độ phân giải cao tồn cầu
khác nhau. Có thể kể đến, dữ liệu lƣợng mƣa từ Chƣơng trình đo mƣa nhiệt đới
bằng vệ tinh -Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) (Simpson và ccs,
1996); Dữ liệu tính mƣa theo phƣơng pháp mạng thần kinh nhân tạo - Precipitation
Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks
(PERSIANN) (Sorooshian và ccs, 2000); Phƣơng pháp tính mƣa theo kỹ thuật
Morphing - Climate Prediction Center MORPHing product (CMORPH) (Joyce và
ccs, 2004), và Sản phẩm bản đồ mƣa vệ tinh toàn cầu - Global Satellite Mapping of
Precipitation product (GSMaP) (Ushio và ccs, 2009).
Mei và ccs (2014) khi nghiên cứu trên khu vực sơng Adige (phía đơng dãy
núi Alps khu vực nƣớc Ý) giai đoạn 2003-2010, các tác giả cho rằng thơng tin chính
xác định lƣợng lƣợng mƣa trên khu vực miền núi là rất quan trọng vì ở đó dễ xảy ra
mối nguy hiểm nhƣ lũ quét, sạt lở đất, và đất đá trôi bởi các sự kiện mƣa lớn. Do số
lƣợng các trạm quan trắc trên các khu vực miền núi còn hạn chế, nên các tác giả



trên đã sử dụng các sản phẩm lƣợng mƣa ƣớc lƣợng bởi vệ tinh. Từ ba sản phẩm
mƣa vệ tinh TRMM 3B42, CMORPH, PERSIANN đều cho thấy khơng có sản
phẩm mƣa vệ tinh nào đƣợc coi là lý tƣởng cho việc phát hiện và định lƣợng các
sự kiện mƣa lớn trên khu vực nghiên cứu trên. Giữa số liệu mƣa đo tại trạm và các
sản phẩm của TRMM 3B42 có sự phù hợp với nhau hơn, đặc biệt là trong những
tháng mùa ấm có liên quan đến những sự kiện đối lƣu cƣờng độ mạnh. Tất cả các
sản phẩm vệ tinh nêu trên cho thấy phạm vi sai số phụ thuộc biên độ ƣớc lƣợng quá
cao ở khu vực mƣa thấp đến ƣớc lƣợng mƣa thấp ở những nơi mƣa cao; hiệu ứng
này rõ rệt hơn ở CMORPH và PERSIANN.
Từng sản phẩm mƣa vệ tinh có những điểm mạnh riêng và điểm yếu riêng
của nó (Gottschalck và ccs 2005; Ebert và ccs 2007; Tian và ccs 2007, 2009;
Sapiano và Arkin 2009). Ví dụ, TRMM 3B42 có sự kết hợp từ nhiều nguồn dữ liệu
đo mƣa toàn cầu giúp làm giảm đáng kể những sai số hệ thống, nhƣng nó có sự
chậm trễ trong khai thác số liệu do độ trễ của dữ liệu đo. Trong khi đó, CMORPH
cho các ƣớc lƣợng mƣa thiên thấp trên các bề mặt đất phủ băng, tuyết (Bell và ccs,
2014).
Bell và ccs (2014) cũng chỉ ra rằng, đối với các sản phẩm mƣa vệ tinh tồn
cầu có độ phân giải khơng gian và thời gian cao đã đƣợc cung cấp bởi kết hợp số
liệu từ sóng siêu cao tần thụ động và hồng ngoại (IR): nhìn chung, kết quả xác nhận
trên đại dƣơng là tốt nhất, và kết quả trên các vùng miền núi xấu nhất. Chất lƣợng
kém trên bờ biển và các đảo nhỏ do các vấn đề của phản hồi sóng siêu cao tần thụ
động (Kubota, 2009). Trong nhiều thập kỷ qua, đã có nhiều cố gắng để cải thiện
ƣớc lƣợng mƣa vệ tinh bằng cách xác định các lỗi đặc trƣng của các sản phẩm
mƣa vệ tinh thông qua việc so sánh chúng với lƣợng mƣa quan trắc lƣợng mƣa
trực tiếp từ mặt đất (Ebert và ccs, 1996). Ƣớc lƣợng lƣợng mƣa từ vệ tinh đại diện
cho tỷ lệ

lƣợng mƣa trung bình trên khu vực kích thƣớc tƣơng đƣơng với độ


phân giải thiết bị trong khi lƣợng mƣa đo đƣợc từ thiết bị mặt đất đại diện cho khu
vực xung quanh nó (Olson, 1989). Thông tin đo đạc từ một số các vệ tinh trên quỹ
đạo

hiện nay đƣợc sử dụng để tính tốn và đƣa ra bản đồ lƣợng mƣa tồn cầu.

Các dữ liệu từ vệ


tinh đƣợc tính trung bình nhiều lần để đƣa ra một số thơng tin về lƣợng mƣa trung
bình cho mỗi khu vực. Các phƣơng pháp đƣợc sử dụng tính tốn ƣớc lƣợng lƣợng
mƣa khá gián tiếp. Trong khi phƣơng pháp đo lƣợng mƣa trực tiếp trên mặt đất
đƣợc tiến hành trên một khu vực nhỏ, các sai số trong đo mƣa đƣợc hiểu khá rõ. Do
đó, ngoại trừ hạn chế độ bao phủ thì đo mƣa trực tiếp rất lý tƣởng cho việc kiểm tra
ƣớc lƣợng vệ tinh.
Có nhiều nguồn số liệu mƣa vệ tinh khác nhau, trong đó số liệu mƣa GSMaP
có độ phân giải cao về khơng gian và thời gian. Dự án GSMaP đƣợc thành lập bởi
Cơ quan Khoa học và Công nghệ Nhật Bản vào năm 2002 để đƣa ra sản phẩm
lƣợng mƣa toàn cầu với độ phân giải và độ chính xác cao từ nguồn số liệu vệ tinh
(Ushio và ccs, 2009). GSMaP cung cấp ƣớc tính lƣợng mƣa hàng giờ với độ phân
giải 0,1 độ kinh độ 0,1 độ vĩ độ trên toàn thế giới, trừ diện tích cực bên ngồi 60 độ
về phía bắc và phía nam bằng cách phân tích một cách toàn diện dữ liệu từ vệ tinh
đo bức xạ kế bằng sóng siêu cao tần bao gồm dữ liệu IR (Okamoto và ccs năm
2007; Kubota và ccs, 2007; Seto và ccs, 2012). Các kỹ thuật đƣợc sử dụng để tạo ra
GSMaP đƣợc mô tả bởi Ushio và ccs (2009). Từ năm 2007, các hoạt động của dự
án GSMaP đƣợc điều phối bởi Nhóm Khoa học Nhiệm vụ Đo mƣa của Cơ quan
hàng không vũ trụ JAXA Nhật Bản. Trong các sản phẩm cung cấp bởi dự án GSMaP
có nguồn số liệu gần thời gian thực GSMaP_NRT (khoảng 4 giờ sau quan trắc) và
bộ số liệu “tái phân tích” GSMaP_MVK.

GSMaP_MVK là một trong những sản phẩm của dự án GSMaP.
GSMaP_MVK là sản phẩm ƣớc lƣợng mƣa bề mặt với độ phân giải 0,1 độ và độ
phân giải thời gian 1 giờ, sản phẩm sử dụng kỹ thuật lọc Kalman và phân tích
vector di chuyển đám mây. GSMaP_NTR là sản phẩm gần thời gian thực phiên bản
gần với sản phẩm GSMaP_MVK.Sản phẩm GSMaP_MVKđã đạt đƣợc một số điểm
tƣơng đƣơng với CMORPH và các sản phẩm TRMM 3B42 (Ushio, 2009). Theo
Veerakachen (2014), khi nghiên cứu trên lƣu vực sông Chaophraya của Thái Lan,
giai đoạn 2009-2010, ở quy mô hàng ngày, cả hai loại GSMaP_NRT/GSMaP_MVK
thực hiện tốt trong mùa mƣa, GSMaP_NRT có xu hƣớng ƣớc tính thấp trong khi


GSMaP_MVK ƣớc tính hơi cao tỷ lệ mƣa, với hệ số tƣơng quan so với số liệu quan
trắc bề mặt là 0.70 và 0.75. GSMaP_NRT đƣợc xem là tốt nhƣng chƣa đủ cho các
ứng dụng giám sát lƣợng mƣa gần thời gian thực; trong khi GSMaP_MVK phù hợp
với các nghiên cứu khí hậu. Các sản phẩm GSMaP_MVK đƣợc giới thiệu và chứng
minh có hiệu quả đối với một số ứng dụng nhƣ hệ thống cảnh báo lũ quét (Ushio,
2013). Các sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP_MVK và TRMM 3B42 khi nghiên cứu
trên khu vực Ấn Độ, có thể đại diện cho lƣợng mƣa gió mùa với quy mơ khơng gian
lớn (nhƣng vẫn chƣa tốt ở một số khu vực), bắt đƣợc biến trình năm của lƣợng
mƣa gió mùa trung bình; tuy nhiên GSMaP cho thấy tính thiên thấp so với số liệu
mƣa đo đƣợc của Cục khí tƣợng Ấn Độ. Trong giai đoạn bùng nổ gió mùa, sản
phẩm GSMaP có độ tin cậy thấp hơn của TRMM 3B42 trên khu vực Ấn Độ
(Prakash, 2015). Theo Ngo-Duc và ccs (2013), GSMaP_MVK thể hiện khá tốt chế
độ mƣa theo hai mùa chính trong toàn bộ Việt Nam nhƣng chất lƣợng lại thấp trên
khu vực miền Trung Việt Nam, đặc biệt là ở các vùng miền núi ven biển. Bên cạnh
đó, khi xem xét cùng số liệu APHRODITE, số liệu APHRODITE thể hiện mối
tƣơng quan với số liệu quan trắc là tƣơng đối cao, trong khi GSMaP_MVK lại cho
giá trị thấp hơn trong khu vực nghiên cứu.
Theo Tian và ccs (2010), các đánh giá cho thấy rằng GSMaP làm tốt trong
việc nắm bắt phân bố không gian của lƣợng mƣa, đặc biệt là vào mùa hè và nó cho

ƣớc lƣợng lƣợng mƣa ở phía đơng tốt hơn lƣợng mƣa phía tây lãnh thổ Mỹ. Để
làm cơ sở cho các ứng dụng GSMaP, việc xem xét khả năng biểu diễn của số liệu tốt
cũng nhƣ chƣa tốt là điều rất quan trọng. Tuy nhiên, các đánh giá có đƣợc chủ yếu
giới hạn trên Nhật Bản (Ushio và ccs 2009; Kubota và ccs 2009). Nghiên cứu chi
tiết hơn các khu vực khác còn thiếu, đặc biệt là các phân tích về khả năng biểu diễn
khơng gian và thời gian của GSMaP trên khu vực nhiệt đới gió mùa, trong đó có
Việt Nam.
Endo và ccs (2009) khi phân tích số liệu mƣa ngày ở các nƣớc Đông Nam Á
trong giai đoạn 1950-2000, cho rằng số ngày ẩm ƣớt đƣợc xác định có lƣợng mƣa
trên 1mm có xu hƣớng giảm dần, cƣờng độ mƣa trung bình trong những ngày ẩm


ƣớt lại có xu hƣớng ngày càng tăng. Các tác giả cũng chỉ ra rằng, trong giai đoạn
nghiên cứu, mƣa lớn giảm ở phía bắc Việt Nam, trong khi mƣa lớn lại tăng lên ở
phía nam Việt Nam.
Yokoi và ccs(2007) cho rằng ở phía bắc Việt Nam, tháng mƣa chính là tháng
mƣời, trong khi đó ở phần phía nam là tháng mƣời một, tháng mƣời hai. Nói cách
khác, khu vực mƣa lớn dịch chuyển xuống phía nam từ khu vực phía bắc trong
tháng chín đến phía nam vào tháng mƣời hai. Yokoi và Matsumoto (2008) cũng cho
thấy thêm rằng mùa mƣa chính ở khu vực miền Trung khoảng tháng mƣời – tháng
mƣời một, còn đƣợc gọi là giai đoạn chuyển tiếp từ gió mùa mùa hè đến gió mùa
mùa đơng. Trên vùng biển Biển Đơng, gió mùa mùa hè với hƣớng tây nam thịnh
hành rút lui vào tháng chín, tiếp theo là sự xuất hiện của gió mùa đơng bắc xung
quanh vĩ độ 20°N vào đầu tháng mƣời. Những cơn gió mùa đơng bắc thổi vào phía
đơng bán đảo Đơng Dƣơng bị chặn lại bởi dãy Trƣờng Sơn, mang lại lƣợng mƣa
gió mùa qua các q trình mƣa địa hình. Trục gió mùa đơng bắc sau đó chuyển
xuống phía nam xung quanh vĩ độ 10°N vào tháng mƣời hai với các khu vực lƣợng
mƣa tối đa tại Việt Nam.
Bờ biển phía đơng của Việt Nam kéo dài hơn 2.000 km, các hệ thống thời tiết
và khí hậu dọc theo bờ biển này bị chi phối bởi các hệ thống gió mùa. Phân tích sự

biến động hàng năm của lƣợng mƣa đo bởi Tổ chức Khí tƣợng Thế giới (WMO)
trạm mặt đất dọc theo bờ biển Việt Nam,Chen và ccs (2012a) nhận thấy rằng mùa
mƣa gió mùa thể hiện ba chế độ: 1) một chế độ mùa hè ở miền Bắc, 2) chế độ mùa
thu khu vực miền Trung, và 3) một sự kết hợp của cả hai chế độ (tháng năm – tháng
mƣời một) ở phía nam. Tại miền Trung Việt Nam, một số nhiễu động gây mƣa có
thể phát triển thành các hiện tƣợng mƣa lớn/lũ. Nguyên nhân của những sự kiện này
đã đƣợc giải thích từ hai quan điểm: 1) sự biến đổi giữa các năm của lƣợng mƣa
mùa thu muộn và 2) cơ chế hình thành/phát triển của các sự kiện mƣa lớn/lũ.
Yokoi và Matsumoto (2008) lập luận rằng cùng tồn tại một sóng lạnh và áp
thấp nhiệt đới phía đơng là điều kiện cần thiết tạo ra lƣợng mƣa lớn ở miền Trung
Việt Nam. Chen và ccs (2012a) ƣớc tính hai phần ba lƣợng mƣa mùa thu muộn ở


miền Trung Việt Nam đƣợc đóng góp bởi các sự kiện mƣa lớn/lũ.
Để có cơ sở hơn trong việc ứng dụng sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP trên khu
vực Việt Nam, trong luận văn này, sẽ nghiên cứu và đánh giá số liệu GSMaP trên
khu vực Việt Nam nói chung và trên trên từng khu vực cụ thể ở Việt Nam nói riêng,
cùng với quy mơ khơng gian, quy mơ thời gian và những biến đổi kèm theo các chế
độ khí hậu, chu trình năm, chu trình mùa của lƣợng mƣa cũng nhƣ một số yếu tố
cực trị và một số sự kiện mƣa lớn điển hình. Nghiên cứu này góp phần vào sự hiểu
biết tồn diện hơn về khả năng biểu diễn của GSMaP và tác động tiềm năng của nó
trên các ứng dụng khí tƣợng. Để có đƣợc một cái nhìn tốt hơn, sâu sắc hơn về sản
phẩm mƣa vệ tinh GSMaP, luận văn này đánh giá GSMaP song song với số liệu
mƣa quan trắc tại trạm và số liệu mƣa APHRODITE.
1.2 Những nghiên cứu trong nƣớc
Hệ thống radar thời tiết trên mặt đất cũng là một cách thay thế để cung cấp
dữ liệu thời gian thực trong đợt mƣa. Việc sử dụng, lắp đặt mạng lƣới radar dày đặc
khó khả thi vì chi phí, cơ sở hạ tầng, cơng nghệ cũng nhƣ ảnh hƣởng bởi địa hình
(Tạ Văn Đa, 2012). Với tình hình ở Việt Nam, mạng lƣới radar thời tiết có 7 trạm
với 8 radar đang hoạt động khá ổn định, nhƣng số liệu từ radar thời tiết chƣa đƣợc

khai thác hết theo tiềm năng (Phùng Kiến Quốc, 2013). Việc đo mƣa bằng radar thời
tiết ở Việt Nam còn một số điểm về mặt kỹ thuật chƣa đƣợc giải quyết thỏa đáng
dẫn đến chất lƣợng các thông tin về mƣa từ radar thời tiết chƣa cao nên hiệu quả
khai thác sử dụng còn nhiều hạn chế (Tạ Văn Đa, 2012).
Ngô Đức Thành và Phan Văn Tân (2012) đã đánh giá xu thế biển đổi của 7
yếu tố khí tƣợng trong giai đoạn 1961-2007 trên khu vực Việt Nam bằng cách sử
dụng phƣơng pháp kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall và phƣơng pháp ƣớc
lƣợng xu thế của Sen. Kết quả chỉ ra rằng, ở phía bắc vĩ tuyến 17 lƣợng mƣa giảm
trong khi ở phía nam lƣợng mƣa lại có xu hƣớng tăng lên.
Vũ Thanh Hằng và ccs (2009) khi nghiên cứu trong giai đoạn 1961-2007, sử
dụng số liệu lƣợng mƣa ngày tại các trạm quan trắc trên bảy vùng khí hậu khu vực
Việt để xác định xu thế biến đổi của lƣợng mƣa ngày cực đại. Kết quả chỉ ra, trong


giai đoạn nghiên cứu, hầu hết trên cả nƣớc đều thể hiện xu thế tăng của lƣợng mƣa
ngày cực đại, đặc biệt tăng mạnh trong những năm gần đây. Trong các giai đoạn nhỏ
khác nhau thì có xu thế biến đổi khác nhau, giai đoạn ngắn thì xu thế tăng/giảm
khơng đồng nhất giữa các vùng khí hậu.
Bùi Thị Khánh Hịa và ccs (2010) đã sử dụng nguồn số liệu mƣa tại 58 trạm
khí tƣợng trên bảy vùng khí hậu, kết hợp với các nguồn số liệu toàn cầu và khu vực
có định dạng netcdf nhƣ: ERA40, NCEP/NCAR, NCC, TRMM, APHRODITE; số
liệu độ phản hồi vô tuyến từ các radar thời để xác định, ƣớc lƣợng mƣa và đƣa ra
những đánh giá ban đầu của tác giả về chất lƣợng của các nguồn số liệu này. Khi
đánh giá các nguồn số liệu đối với trận mƣa ngày 10/09/2000, kết quả cho thấy, hầu
hết các nguồn số liệu trên đều bắt đƣợc tƣơng đối chính xác sự kiện mƣa này nhƣng
nguồn số liệu APHRODITE, độ phân giải 0,25 0 phù hợp nhất cho khu vực Việt
Nam.
Nguyễn Khánh Vân (2012) đã cho thấy rằng, những vùng khí hậu nhƣ Tây
Bắc, Đơng Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ, Tây Nguyên, Nam Bộ với chế độ mƣa mùa hè
chủ yếu do gió mùa tây nam thì Bắc Trung Bộ và Nam Trung Bộ lƣợng mƣa do gió

mùa đơng bắc chi phối là chính. Do sự kết hợp giữa các tác nhân gây mƣa và địa
hình, địa thế khu vực, mùa mƣa ở Bắc Trung Bộ bao gồm mùa mƣa Tiểu mãn (từ
giữa tháng năm đến tháng sáu) và mùa mƣa chính vụ (từ tháng tám đến tháng mƣời
một, mƣời hai). Trong mùa mƣa có tổng lƣợng mƣa cao, số ngày mƣa nhiều mà
khu vực này còn tập trung rất nhiều ngày mƣa lớn (≥ 50mm/ngày) và mƣa rất lớn (≥
100mm/ngày) thành từng đợt. Dọc khu vực miền Trung nƣớc ta, dải Trƣờng Sơn có
hƣớng Tây Bắc – Đơng Nam hình thành nên bức tƣờng chắn ở phía tây khu vực này.
Ngồi hƣớng thống trị Tây Bắc – Đông Nam của dãy núi lớn, một số nơi cũng phát
triển các dãy núi chạy ngang ra biển nhƣ Hồnh Sơn và Bạch Mã, chính những dãy
núi này kết hợp với dải núi chính (Trƣờng Sơn) theo hƣớng Tây Bắc – Đông Nam
đã tạo nên những trung tâm mƣa lớn trong vùng nghiên cứu. Nam Trung Bộ với
đƣờng bờ biển hƣớng vng góc với chuyển động của các khối khơng khí giàu ẩm
từ Biển Đơng tràn vào (thƣờng xuất hiện cuối mùa thu, đầu mùa đông), cộng


hƣởng với điều kiện địa hình làm tăng chuyển động thăng gây nên các khu vực có
mƣa địa hình và hệ quả là sự dịch chuyển của mùa mƣa dần sang cuối thu đầu đông
ở ven biển Trung Bộ (mùa mƣa khơng điển hình cho vùng nhiệt đới).
Khơng chỉ ứng dụng trong khí tƣợng, mà những năm gần đây, Ủy hội quốc tế
sông Mê Công không ngừng phát triển và đã sử dụng số liệu mƣa vệ tinh vào công
tác dự báo lũ và đã cho kết quả dự báo có độ chính xác cao hơn. Nguyễn Thanh Sơn
và ccs (2015) đã giới thiệu các nguồn số liệu mƣa vệ tinh trong đó có số liệu
GSMaP phục vụ mơ phỏng, dự báo dòng chảy đang đƣợc áp dụng trong hệ thống
dự báo, cảnh báo lũ sông Mê Công và bƣớc đầu đã có các kết quả nhất định.
1.3 Sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP
Dự án GSMaP đƣợc thành lập bởi Cơ quan Khoa học và Công nghệ Nhật
Bản vào năm 2002 để sản xuất sản phẩm lƣợng mƣa toàn cầu với độ phân giải và
độ chính xác cao. Dự án cung cấp ƣớc tính tỷ lệ mƣa hàng giờ với độ phân giải 0,1
độ kinh độ 0,1 độ vĩ độ cho tồn thế giới, trừ diện tích cực bên ngồi 60 độ về phía
bắc và phía nam bằng cách phân tích một cách tồn diện dữ liệu từ vệ tinh đo bức

xạ kế bằng sóng siêu cao tần bao gồm dữ liệu IR (Okamoto và ccs 2007; Kubota và
ccs 2007; Seto và ccs, 2012). Các kỹ thuật đƣợc sử dụng để tạo ra GSMaP đƣợc
mô tả bởi Ushio và ccs (2009).

Hình 1.1 Thành phần các sản phẩm của GSMaP (Okamoto và ccs, 2011)


Hình 1.1 cho thấy các sản phẩm cơ bản của dự án GSMaP nhƣ
GSMaP_MWR, GSMaP_MV, GSMaP_MVK. Sản phẩm GSMaP_MWR ƣớc lƣợng
lƣợng mƣa tồn cầu bằng thuật tốn đo phản hồi độ chói từ các vệ tinh bức xạ kế
sóng siêu cao tần (Okamoto và ccs, 2007; Okamoto và ccs, 2011) với độ phân giải
0.25 độ. GSMaP_MVK thu đƣợc từ GSMaP_MWR khi sử dụng kỹ thuật phân tích
vector di chuyển đám mây IR và kỹ thuật lọc Kalman (Ushio và ccs, 2009), với độ
phân giải 0,1 độ. Các phiên bản phân tích lại của GSMaP_MVK đƣợc xử lý với các
phép đo bổ sung và bằng cách sử dụng các thuật toán mới nhất (phiên bản 5.222.1)
và có sẵn trong gần 11 năm, từ tháng 3 năm 2000 đến tháng 11 năm 2010 (Seto và
ccs, 2012). Do vậy, từ những ƣu điểm so với các sản phẩm cơ bản khác trong dự án
GSMaP mà tác giả sử dụng số liệu GSMaP_MVK trong luận văn này.
1.4 Đặc điểm mùa mƣa ở Việt Nam
Theo Nguyễn Đức Ngữ (1998) mùa mƣa đƣợc xác định là một chuỗi tháng
liên tục, có lƣợng mƣa trung bình tháng khơng dƣới 100mm, trong đó tháng thứ
nhất là tháng bắt đầu, tháng có trị số lớn nhất là tháng cao điểm và tháng cuối cùng
là tháng kết thúc mùa mƣa. Mùa mƣa đƣợc phân bố ở các khu vực:
Tây Bắc: Mùa mƣa bắt đầu vào tháng 4, tháng 5, kết thúc vào tháng 9, tháng
10, kéo dài 5 – 7 tháng.
Đông Bắc: Mùa mƣa bắt đầu vào tháng 4, tháng 5, kết thúc vào tháng 9,
tháng 10, kéo dài 5 – 7 tháng.
Đồng bằng Bắc Bộ: Mùa mƣa bắt đầu vào tháng 4, tháng 5, kết thúc vào
tháng 10, kéo dài 6 – 7 tháng.
Bắc Trung Bộ: Mùa mƣa bắt đầu vào tháng 5, tháng 6, kết thúc vào tháng 10,

11, kéo dài 6 – 7 tháng.
Nam Trung Bộ: Mùa mƣa bắt đầu vào tháng 7, tháng 9, kết thúc vào tháng
12, kéo dài 4 – 5 tháng.
Tây Nguyên: Mùa mƣa bắt đầu vào tháng 4, tháng 5, kết thúc vào tháng 10,
tháng 11, kéo dài 6 – 8 tháng.
Nam Bộ: Mùa mƣa bắt đầu vào tháng 5, kết thúc vào tháng 11, kéo dài 7


tháng.
Nhƣ vậy, trong luận văn này, mùa mƣa ở các khu vực trên đƣợc dùng tham
khảo cho việc đánh giá khả năng phân bố mƣa theo không gian và thời gian của
GSMaP.
1.5 Mƣa cực trị
Những đợt mƣa lớn kéo dài là một trong những nguyên nhân gây ra lũ lụt,
ngập úng ảnh hƣởng đến đời sống sinh hoạt, thậm chí cịn đe dọa đến tính mạng con
ngƣời. Đặc biệt mƣa với cƣờng độ lớn, xảy ra trong thời gian ngắn ở những khu
vực có địa hình dốc, sơng ngắn, hẹp có thể dẫn đến lũ quét, lũ ống, sạt lở đất đá và
cịn có thể mang đến thảm họa khơn lƣờng. Một số ví dụ về mƣa lớn đƣợc nêu
dƣới đây, sẽ là các thời điểm lựa chọn để đánh giá khả năng của nguồn số liệu mƣa
vệ tinh GSMaP trong việc biểu diễn các sự kiện mƣa cực trị.
Sự kiện ngày 14 – 17 tháng 5 năm 2001, một đợt mƣa lớn diện rộng xảy ra
hầu nhƣ trên toàn lãnh thổ nƣớc ta. Mƣa lớn diện rộng là do hoạt động của rãnh áp
thấp có trục đi qua Trung Bộ, với một vùng áp thấp có vị trí ngồi khơi Trung Bộ,
cả hệ thống thời tiết này di chuyển dần lên phía bắc, đồng thời phía nam của nó có
sự hoạt động mạnh mẽ của gió mùa tây nam. Lƣợng mƣa phổ biến ở phía Đơng Bắc
Bộ từ 70-100mm; ở các tỉnh ven biển Trung Bộ 150-200mm (riêng tại Huế, mƣa
250mm); vùng Tây Nguyên và Nam Bộ mƣa phổ biến từ 60-100mm. Đây là đợt
mƣa lớn, xảy ra sớm ở các tỉnh ven biển Trung Bộ. Mƣa lớn gây ách tắc giao thông,
sạt lở đất nghiêm trọng (Đặc điểm khí tƣợng thủy văn năm 2001).
Với trận mƣa lũ lịch sử miền Trung trong các ngày từ 17 – 22 tháng 9 năm 2002,

do ảnh hƣởng của rìa phía bắc của dải hội tụ nhiệt đới có trục đi qua Trung Trung
Bộ và rìa phía tây nam lƣỡi cao áp cận nhiệt đới kết hợp với đới gió đơng nam mạnh
nên khu vực Bắc Trung Bộ có mƣa, mƣa vừa, mƣa to đến rất to và dông mạnh. Đặc
biệt hai ngày 19 và 20 có mƣa rất ro trên diện rộng ở Nghệ An, Hà Tĩnh. Lƣợng
mƣa 5 ngày từ 18-22 tháng 9 phổ biến từ 60-100mm (Thanh Hóa), 200- 300mm
(Nghệ An), từ 300-600mm (Hà Tĩnh). Trận lũ này gây thiệt hại lớn về


ngƣời và tài sản của nhân dân thuộc các sông chính của Hà Tĩnh, Nghệ An nói
chung, đặc biệt đối với nhân dân sống trong lƣu vực sông Ngàn Phố nói riêng. Số
ngƣời chết lên đến 77 ngƣời và hàng trăm ngƣời bị thƣơng (Trần Tân Tiến và ccs,
2004).
Một ví dụ khác là cơn bão số 7 năm 2005 hình thành từ vùng biển Tây Thái
Bình Dƣơng, đêm 26 và ngày 27 tháng 9 ảnh hƣởng trực tiếp đến các tỉnh từ Quảng
Ninh đến Hà Tĩnh, gió mạnh cấp 11-12, giật trên cấp 12, thời gian gió mạnh kéo dài
suốt 12 giờ (từ 1 giờ đến 13 giờ ngày 27-9). Cùng với gió to kéo dài, bão số 7 gây
mƣa to đến rất to ở hầu hết các tỉnh thuộc Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ. Tổng lƣợng
mƣa trong hai ngày 27 và 28-9 phổ biến 100-300 mm, một số nơi hơn 400 mm, gây
lũ quét và sạt lở núi ở một số tỉnh miền núi phía bắc và Nghệ An (Bùi Minh Sơn và
ccs 2009).
Trong nghiên cứu này, tác giả muốn đề cập tới ở một khía cạnh khác là sử
dụng sản phẩm mƣa vệ tinh GSMaP cùng với số liệu mƣa lƣới xây dựng dựa trên
các quan trắc tại mặt đất APHRODITE, mƣa quan trắc tại một số trạm đại diện, từ
đó xem xét tính hiệu quả của sản phẩm GSMaP trong việc biểu diễn mƣa cực trị.


Chƣơng II: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU
2.1 Phƣơng pháp nghiên cứu
Trong luận văn này, các phân tích tập trung vào việc xem xét tƣơng quan
giữa các số liệu GSMaP – trạm – APHRODITE; Đánh giá khả năng phân bố không

gian của GSMaP theo kinh độ, theo vĩ độ; Đánh giá khả năng của GSMaP trên 7
vùng khí hậu và đánh giá riêng cho một số sự kiện mƣa lớn.
Đối tƣợng nghiên cứu trong luận văn này là biến động lƣợng mƣa năm trên
bảy vùng khí hậu Việt Nam gồm có Tây Bắc (BI), Đơng Bắc (BII), Đồng bằng Bắc
Bộ (BIII), Bắc Trung Bộ (BIV), Nam Trung Bộ (NI), Tây Nguyên (NII) và Nam Bộ
(NIII).
Tác giả sử dụng phƣơng pháp thống kê khí hậu nhƣ: tính hệ số tƣơng quan,
hệ số biến thiên, kết hợp với cơng cụ tính toán và hiển thị Ferret, NCO, CDO
(netCDF operator: và một số cơng cụ tính tốn khác làm
việc trên tệp số liệu netcdf phục vụ cho việc đánh giá số liệu GSMaP cho Việt Nam
nói chung và bảy vùng khí hậu nói riêng.
Trƣớc hết, từ chuỗi số liệu lƣợng mƣa ngày của các trạm, đã thành lập chuỗi
lƣợng mƣa trung bình tháng khí hậu cho chuỗi số liệu từ năm 2001 đến năm 2007.
2.1.1 Phƣơng pháp tính hệ số tƣơng quan
Trong lý thuyết thống kê, hệ số tƣơng quan rxy giữa 2 biến x và y đƣợc tính
thơng qua biểu thức của Pearson nhƣ sau:
∑� (�� − �̅ )(�� − �̅ )
���
� =1
=
(� − 1)����

(1)

Trong đó �̅ và �̅ là trung bình số học của chuỗi x và y; n là dung lƣợng mẫu; �� và
sy là độ lệch chuẩn của x và y đƣợc tính theo biểu thức sau:
�

1
�� = √ � − ∑(�� −

�
1 2
̅)
� =0

,
�
̅
=

1
�

�

∑ ��
�=0


(2)