Luận án kỹ thuật xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng - Nguyễn Thái Hà
Phân tích dữ liệu khí tượng xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn hán, phục vụ khai thác và quản lý tài nguyên nước vùng duyên hải miền Trung.
Kỹ thuật tài nguyên nước
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
178
Thời gian đọc
27 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I.Giới thiệu mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng
Hạn hán khí tượng là thách thức lớn đối với nhiều khu vực. Hiện tượng này gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho sản xuất nông nghiệp, tài nguyên nước và đời sống. Nhu cầu về các công cụ dự báo hạn hán hiệu quả ngày càng cấp thiết. Mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng đóng vai trò quan trọng. Nó giúp cộng đồng và các nhà quản lý chủ động ứng phó. Đặc biệt, tại vùng Duyên Hải Miền Trung, việc xây dựng mô hình này là ưu tiên hàng đầu. Nghiên cứu hướng đến việc cung cấp một hệ thống cảnh báo sớm thiên tai đáng tin cậy. Hệ thống này góp phần giảm thiểu rủi ro, bảo vệ tài nguyên nước bền vững.
1.1. Tính cấp thiết xây dựng mô hình cảnh báo sớm
Hạn hán khí tượng gây hậu quả nghiêm trọng. Tình trạng này đe dọa sản xuất, đời sống tại nhiều vùng. Quản lý tài nguyên nước cần giải pháp hiệu quả. Cảnh báo sớm thiên tai giúp giảm thiểu thiệt hại. Mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng là công cụ thiết yếu. Nó hỗ trợ lập kế hoạch ứng phó kịp thời. Đặc biệt, vùng Duyên Hải Miền Trung thường xuyên chịu ảnh hưởng. Việc xây dựng mô hình này mang ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao. Nó góp phần nâng cao năng lực ứng phó với biến đổi khí hậu.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu và phạm vi ứng dụng
Nghiên cứu tập trung xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng. Mô hình này phục vụ công tác khai thác, quản lý tài nguyên nước. Phạm vi ứng dụng là vùng Duyên Hải Miền Trung. Mục tiêu chính là nâng cao khả năng dự báo hạn hán. Cần xác định các chỉ số hạn hán phù hợp. Mô hình phải tích hợp dữ liệu khí tượng thủy văn đa dạng. Kết quả nghiên cứu cung cấp công cụ hỗ trợ ra quyết định. Nó giúp tối ưu hóa việc phân phối, sử dụng nước. Nền tảng khoa học vững chắc là yếu tố then chốt.
II.Cơ sở khoa học phương pháp dự báo hạn hán
Việc xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng đòi hỏi cơ sở khoa học vững chắc. Các phương pháp dự báo cần được lựa chọn cẩn thận. Chỉ số hạn hán đóng vai trò trung tâm trong việc định lượng mức độ khô hạn. Dữ liệu khí tượng thủy văn chất lượng cao là đầu vào không thể thiếu. Quá trình phân tích diễn biến hạn hán theo không gian giúp xác định các vùng trọng điểm. Tất cả những yếu tố này tạo nên nền tảng cho một mô hình dự báo hạn hán hiệu quả, đáng tin cậy.
2.1. Lựa chọn chỉ số hạn hán SPI và SPEI
Việc đánh giá hạn hán yêu cầu các chỉ số tin cậy. Chỉ số SPI (Standardized Precipitation Index) là lựa chọn hàng đầu. Nó đánh giá thiếu hụt lượng mưa trong các khoảng thời gian khác nhau. SPI phản ánh trực tiếp hạn hán khí tượng. Bên cạnh đó, chỉ số SPEI cũng được cân nhắc. SPEI kết hợp lượng mưa và nhiệt độ. Điều này giúp đánh giá hạn hán toàn diện hơn. Các chỉ số này cung cấp nền tảng định lượng cho mô hình dự báo hạn hán. Chúng là đầu vào quan trọng cho các thuật toán máy học.
2.2. Thu thập dữ liệu khí tượng thủy văn cần thiết
Dữ liệu chất lượng cao là yếu tố quyết định. Cần thu thập dữ liệu khí tượng thủy văn trong thời gian dài. Các thông số bao gồm lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm. Dữ liệu từ các trạm quan trắc là nguồn chính. Việc xử lý, làm sạch dữ liệu rất quan trọng. Dữ liệu phải đảm bảo tính đồng nhất, đầy đủ. Đây là bước chuẩn bị cho việc xây dựng mô hình máy học dự đoán hạn hán. Nguồn dữ liệu phong phú giúp mô hình học được các quy luật phức tạp.
2.3. Phân tích diễn biến hạn hán theo không gian
Hạn hán có tính chất cục bộ, biến đổi theo không gian. Phân tích diễn biến hạn hán trên bản đồ giúp hiểu rõ hơn. Cần xác định các khu vực chịu ảnh hưởng nặng nhất. Điều này hỗ trợ khoanh vùng ưu tiên ứng phó. Các chỉ số hạn hán được sử dụng để lập bản đồ hạn hán. Phân tích này cũng xem xét sự thay đổi theo thời gian. Từ đó, đưa ra cái nhìn tổng quan về tình hình hạn hán vùng Duyên Hải Miền Trung.
III.Ứng dụng mô hình máy học dự đoán hạn hán
Công nghệ máy học đã mở ra kỷ nguyên mới cho dự báo hạn hán. Các thuật toán tiên tiến như Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), Random Forest và LSTM đang được áp dụng rộng rãi. Chúng có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu khí tượng thủy văn và nhận diện các mẫu phức tạp. Việc tích hợp các mô hình này vào hệ thống cảnh báo sớm giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả. Mục tiêu là xây dựng một mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng tự động, có khả năng học hỏi và cải thiện liên tục.
3.1. Các kỹ thuật dự báo ANN Random Forest LSTM
Nghiên cứu áp dụng nhiều kỹ thuật máy học tiên tiến. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có khả năng học các mối quan hệ phi tuyến. Kỹ thuật Random Forest là mô hình ensemble mạnh mẽ. Nó giảm thiểu hiện tượng quá khớp, tăng độ chính xác. Đặc biệt, mô hình LSTM (Long Short-Term Memory) rất phù hợp. LSTM hiệu quả trong xử lý chuỗi thời gian, dự báo hạn hán. Các mô hình này được huấn luyện với dữ liệu khí tượng thủy văn. Mục tiêu là tìm ra thuật toán tối ưu nhất cho cảnh báo sớm.
3.2. Xây dựng đánh giá mô hình cảnh báo sớm
Quá trình xây dựng mô hình bao gồm nhiều bước. Lựa chọn các đặc trưng đầu vào phù hợp. Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm thử. Hiệu chỉnh tham số mô hình để tối ưu hóa hiệu suất. Sau đó, mô hình được đánh giá kỹ lưỡng. Các tiêu chí đánh giá bao gồm độ chính xác, sai số dự báo. So sánh hiệu suất giữa các mô hình ANN, Random Forest, LSTM. Việc này giúp xác định mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng hiệu quả nhất.
IV.Tác động ENSO và diễn biến hạn hán khu vực
Hiện tượng khí hậu El Niño-Southern Oscillation (ENSO) có ảnh hưởng đáng kể đến tình hình hạn hán trên toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam. Việc nghiên cứu mối liên hệ giữa ENSO và diễn biến hạn hán khí tượng là cần thiết. Phân tích này giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo. Đặc biệt, vùng Duyên Hải Miền Trung là khu vực nhạy cảm, thường xuyên chịu tác động trực tiếp. Hiểu rõ quy luật này giúp tối ưu hóa mô hình cảnh báo sớm thiên tai và kế hoạch ứng phó.
4.1. Ảnh hưởng của ENSO đến hạn hán khí tượng
Hiện tượng ENSO (El Niño-Southern Oscillation) tác động mạnh. ENSO ảnh hưởng đến kiểu khí hậu toàn cầu, trong đó có Việt Nam. Cần phân tích mối tương quan giữa ENSO và diễn biến hạn hán. Đặc biệt là ảnh hưởng của El Niño và La Niña. Điều này giúp cải thiện độ chính xác của dự báo hạn hán. Việc hiểu rõ cơ chế này đóng góp vào mô hình cảnh báo sớm thiên tai. Dữ liệu SSTA (Sea Surface Temperature Anomaly) và SOI (Southern Oscillation Index) được sử dụng.
4.2. Phân tích diễn biến hạn hán vùng Duyên Hải Miền Trung
Vùng Duyên Hải Miền Trung thường xuyên đối mặt với hạn hán. Cần phân tích chi tiết diễn biến hạn hán theo thời gian và không gian. Xác định tần suất, cường độ và thời gian kéo dài hạn hán. Các chỉ số SPI và SPEI được sử dụng để đánh giá. Phân tích này cung cấp cái nhìn sâu sắc về đặc điểm hạn hán khu vực. Nó là cơ sở để xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng phù hợp.
V.Hiệu quả cảnh báo sớm quản lý tài nguyên nước
Mục tiêu cuối cùng của mọi mô hình dự báo là ứng dụng vào thực tiễn. Mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng được xây dựng cần chứng minh hiệu quả. Khả năng cung cấp thông tin kịp thời, chính xác giúp đưa ra quyết định tối ưu. Đặc biệt trong quản lý tài nguyên nước, thông tin dự báo hạn hán đóng vai trò sống còn. Nó hỗ trợ lập kế hoạch phân phối nước, giảm thiểu thiệt hại và nâng cao năng lực chống chịu của cộng đồng trước các thách thức khí hậu.
5.1. Đánh giá kết quả mô hình dự báo hạn hán
Các mô hình được xây dựng đã trải qua đánh giá nghiêm ngặt. Kết quả cho thấy khả năng dự báo hạn hán khả quan. Độ chính xác của mô hình ANN, Random Forest và LSTM được so sánh. Mô hình tối ưu được lựa chọn dựa trên hiệu suất. Khả năng cảnh báo sớm hạn khí tượng được chứng minh. Điều này cung cấp bằng chứng cho tính ứng dụng thực tiễn.
5.2. Ứng dụng mô hình vào quản lý tài nguyên nước
Mô hình cảnh báo sớm có vai trò quan trọng. Nó hỗ trợ các nhà quản lý trong việc ra quyết định. Thông tin dự báo hạn hán giúp phân phối nước hiệu quả hơn. Lập kế hoạch gieo trồng, sản xuất nông nghiệp được tối ưu. Giảm thiểu rủi ro cho các ngành kinh tế. Góp phần nâng cao năng lực ứng phó với hạn hán. Mô hình là công cụ đắc lực cho quản lý tài nguyên nước bền vững.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (178 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI NGUYEN THÁI HÀ XÂY DUNG MÔ HÌNH CANH BAO SOM HAN KHÍ TƯỢNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC KHAI THÁC VÀ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN NƯỚC VUNG DUYEN HAI MIEN TRUNG LUẬN AN TIEN SĨ KỸ THUAT HA NOI, NAM 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI NGUYEN THÁI HÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH CANH BAO SOM HAN KHÍ TƯỢNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC KHAI THÁC VÀ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN NƯỚC VUNG DUYEN HAI MIEN TRUNG LUAN AN TIEN SI KY THUAT Chuyên ngành: KỸ THUAT TAI NGUYEN NƯỚC Mã số: 9 58 02 12 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. Nguyễn Dang Tính 2. Nguyễn Văn Tỉnh HÀ NỘI, NĂM 2019 LỜI CAM ĐOAN Tác giả luận án xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và những kết luận trong luận án là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nao, dưới bat kỳ hình thức nào và chưa từng được ai công bồ trong bat cứ công trình nào khác.
Việc tham khảo, trích dan các nguồn tai liệu đã được ghi rõ nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. Tac gia luận an Nguyễn Thai Ha LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS. Nguyễn Đăng Tính và GS. Nguyễn Văn Tỉnh, là người đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi hoàn thành luận án này.
Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu Trường Đại học Thủy lợi, Phong Dao tạo Dai học và Sau Đại học, Khoa Kỹ thuật tài nguyên nước, Bộ môn Kỹ thuật tài nguyên nước đã tạo điều kiện thuận lợi, nhiệt tình giúp đỡ và động viên tôi trong quá trình nghiên cứu, thực hiện luận án. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các đồng nghiệp, bạn bè, gia đình đã hỗ trợ, động viên, chia sẻ khó khăn trong suôt thời gian nghiên cứu và làm luận án. il MỤC LỤC LOT CAM DOAN .3 E710 E707131 E702440 E902431 EepAkdeeorradetie I LOT CAM ON oessssssssssssssssssesssssssessssssscsssssssscsssssssssssssssssssnsssssssscsssssssosssssnsessssssessesssnes H MUC LUC .00 Wi DANH MỤC CAC BANG BIỀÊU.--- 2 2s s£©s££ss£ss£EseEssEssessesserssrssee VI DANH MỤC CAC HÌNH VẾ.-- 5£ o° 2< ©csSs£EseEssESsEEseEsEssEsstrsersrssrssee vn DANH MỤC CÁC TỪ VIET TẮTT.s- se se << s£s£ssess£EseEssessessessezssvsse X MỞ ĐẦU. Tính cấp thiết của đề tài luận án.--¿- ¿5+ 2+2E+EE£EEt2EE2EE2E1E21211271271 21.
Muc tiGu nghién CUU 01. Đối tượng và phạm vi nghiên COU. Nội dung nghiên cứu của luận án .-- --- 6 5 11kg TH HH tt nh 3 5. Phương pháp nghién CỨU.-- 1x TT HH HH HH TH nh Tnhh 3 > Cách tiếp cận trong IGM ÁH:.
-5c- 525 E‡EÉEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErrrrteei 3 > Các phương pháp nghiên cứu chính trong lUGN AN? .Y nghĩa khoa hoc và thực ti€n.ccccscccssessessssessssesssscscssesessssessssessescsesussessssesssseseees 4 >> Ý nghĩa khoa hỌC:. 4 > Ý nghĩa thực tien: cecccccccccsssessesssessessessssssessessussssssessessesssessessessessusssessessessvesseeses 4 7. Cấu trúc của luận án.irrrieg5 CHUONG 1 TONG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VA DU BAO HẠN.1 Khái niệm về hạn han.1 Định nghĩa và phân loại hạn nan.2 CAC CUI SO NAN eecsssscssvsecssiesessesessesecssnsecssuesessnsessuneecsnuecssneeesuneeesnneessnees 10 1.3 Các đặc trưng của NAN hẲH. c cv kg ky 20 1.2 Tình hình hạn hán va các nghiên cứu về hạn hán trên thé giới.1 Tình hình hạn han trên thé gibi cccccecccccecccsssssssessessessessessessessssesseesessessessessease 21 1.2 Các nghiên cứu về hạn hán trên thé GiGi ccceccccccccscssccscsscssvsssesessesssssssseseeseees 23 1.3 Tình hình hạn hán và các nghiên cứu về hạn hán ở Việt Nam.1 Tình hình hạn hản ở Việt NGIH.2 Các nghiên cứu về hạn hán ở Việt NAim.4 Những thành tựu và hạn chế trong các nghiên cứu về hạn hán.5 Tổng quan về vùng nghiên cứu .6 Định hướng nghiên cứu của luận án.- ó6 6 11911911 9113 11811 111 11k rệt 40 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO HẠN KHÍ TƯỢNG CHO VUNG DUYÊN HAI MIEN TRUNG.1 Hiện trạng han han của vùng nghiÊn CỨU.2 Giới thiệu về ENSO và các số liệu cần thu thập .-------¿©cc2cc+cx+szxece 41 2.1 Giới thiệu về ENSO.2 Các số liệu được thu thiậpD.3 Phương pháp dự báo hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu.1 Lựa chọn chỉ số MN cecccccccccccscsscsescsvsvsvesecscesssesssvsvsvavsevesessssssscsssvavavaveneneseaees 57 2.2 Phân tích đánh giá diễn biến han theo không gian của vùng nghiên cứu.3 Phân tích ảnh hưởng của ENSO đến diễn biến hạn hán của vùng nghiên cứu ¬—.4 Thiết lập mô hình dự báo hạn khí tượng và dé xuất mô hình dự báo phù hợp cho vùng nghiÊH CỨUH.
sách kh TT TH TH HH Ht 70 {0 000] 2N nh. 84 CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG MÔ HÌNH CANH BAO SOM HAN KHÍ TƯỢNG CHO VUNG DUYEN HAI MIEN TRUNG.1 Diễn biến hạn hán theo không gian, thời gian của vùng nghiên cứu. Phan tich két qua kiểm định nội suy lượng mưa và nhiệt độ.2 Diễn biến hạn hán theo thời gian của vùng nghiên cứn.3 Diễn biến han hán theo không gian của vùng nghiên Ct .2 Anh hưởng của ENSO đến diễn biến han hán của vùng nghiên cứu .1 Diễn biến hạn hán của vùng DHMT trong các thời kỳ phát sinh ENSO.2 Đánh giá kết quả mối tương quan giữa SSTA và SOI với SPI và SPEI. Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu.1 Đánh giá kết quả các mô hình dự báo hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu 1V 3.2 Xác định chỉ số dé cảnh báo sóm hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu .3 Lựa chọn mô hình dự báo hạn cho vùng nghién CỨM .4 Xây dung mô hình cảnh bao sớm hạn khí tượng cho vung nghiên cwu.5 Ban đô và số liệu cảnh báo sớm hạn khí tượng cho vùng nghiên cứu .4 Kết luận chương 3.
124 KET LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ,. Những kết quả đạt được của luận áñ. -- -- SG 111v HH ng rệt 127 2. Những đóng góp mới của luận án.
Những tồn tại và hạn chế của luận án.- ¿+ + St+k+E£EEEE+EEEEEE+EEEeEkrkererkrkrreree 128 4. Kiến nghị những nghiên cứu tiếp theo của luận án.-- 2: + s2 s+£2zszxz>xd 128 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BO .-- 5c ccsccssccsscse 129 TÀI LIEU THAM KHHẢO.- 5° 5° 5£ s£ << S22 E9 Es£ s£Es£Ss£ssEssEsvsezsersee 130 PHU LUC. i00 040 1 0 0ø 138 DANH MỤC CAC BANG BIEU Bang 1.1 Phân cấp han han theo chỉ số giáng thy .2 Phân cấp hạn hán theo chỉ số SPI [9] .3 Phân cấp hạn theo chỉ $6 KK.-- 2-2 2 £+E£SE#EE#EEEEEEEE2E2EEEEEEEEErrrrrree 13 Bảng 1.4 Phân cấp hạn hán theo chỉ số độ 4m tương đối của đất RSMI.5 Phân cấp hạn theo chỉ số PDSI [13].6 Phân cấp hạn theo SWSI [19] .-- 2-52 2+ SE EEEEEEEEE12E21 212121 re, 19 Bảng 2.1 Xu thé biển đổi lượng mưa theo năm cho các trạm mưa vùng DHMT.2 Xu thé biển déi nhiệt độ theo năm cho các trạm vùng DHMT.3 Phân cấp hạn hán theo chỉ số SPI, SPEI [9].---- 2 2 +s+zs+zs+zs+ce+z 62 Bang 2.4 Tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo [ 103].---- 2-2 z+s+xe£xezsszssceez 81 Bang 3. Độ tin cậy của phép nội suy mưa và nhiệt độ (%) .2 Giá trị nhỏ nhất của SPI, SPEI trong các thời kỳ phát sinh El Nino .3 Tổng số tháng xảy ra hạn hán trong các thời kỳ phát sinh El Nino theo chi số SPI, SPED oo.4 Hệ số tương quan trung bình giữa SSTA, SOI với các chi số SPI, SPEI.5 Đánh giá chất lượng dự báo các chỉ số hạn của các mô hình .6 Cấp hạn và cấp cảnh báo sớm hạn khí tượng theo chỉ số SPEI3.7 Các tham số của các mô hình dự báo cho 6 tháng tiếp theo.8 Kết quả dự báo chỉ số SPEI3 tại các trạm (từ tháng 1/2015 đến 6/2015).
123 VI DANH MỤC CÁC HÌNH VE Hình 1.1 Sơ đồ quan hệ giữa các loại hạn hán [Š].2 Bản đồ vùng Duyên hải Miền Trung.3 Sơ đồ nội dung và phương pháp nghiên cứu.---- 2-2 5s s+£+zz+zsezz 42 Hình 2.1 Ty lệ (%) diện tích bi hạn so với tổng diện tích gieo cấy vùng BTB.2 Ty lệ (%) diện tích bị hạn so với tổng diện tích gieo cay vùng NTB.3 Tỷ lệ (%) điện tích bị hạn so với tổng diện tích gieo cấy toàn vùng DHMT.4 VỊ trí khu vực theo dõi hoạt động ENSO (Nino3.ccc-<cs- 48 Hình 2.5 VỊ trí và tên các trạm Khí tưỢng.6 Diễn biến giá tri SSTA từ năm 1984 đến năm 2014.7 Diễn biến giá trị SOI từ năm 1984 đến năm 2014.8 Sơ đồ minh họa các nội dung và phương pháp dự báo hạn khí tuong.9 Ô lưới vùng nghiên cứu.----2¿-©5¿©2+22++EE+2EE2EE22312231221121121.10 Các thành phần của mô hình dự báo thống kê đang được áp dụng trên thế giới [85 ].11 Cấu trúc mô hình A'NFIS.---- 2 ©2£ + £+EE+2EE+2EE£EE+£EEEEEtEEEtrkerrkrrrkere 75 Hình 2.12 Sơ đồ khối của mô hình ANFIS. -- 2 2 +t++£2£++EE+EEtzEzxeerxerxrres 78 Hình 2.13 Cấu trúc của các mô hình dự báo .14 Sơ đồ khối của chương trình dự báo hạn khí tượng .1 Diễn biến hạn hán vùng BTB theo chỉ số SPII và SPEII.2 Diễn biến hạn hán vùng BTB theo chỉ số SPI3 và SPEI3.3 Diễn biến han hán vùng NTB theo chỉ số SPI và SPEII.4 Diễn biến hạn hán vùng NTB theo chỉ số SPI3 và SPEI3.5 Diễn biến hạn hán toàn vùng DHMT theo chỉ số SPI và SPEII1.6 Diễn biến han hán toàn ving DHMT theo chỉ số SPI3 và SPEI3.7 Số tháng xảy ra hạn hán theo các chỉ số hạn.----- 2 2 +s£++£x+z++ceez 89 Vil Hình 3.8 Ty lệ DT hạn theo từng tháng của 5 năm hạn điển hình theo chi số SPEII.9 Ty lệ DT hạn theo từng tháng của 5 năm hạn điển hình theo chỉ số SPEI3.10 Tỷ lệ DT hạn hán theo chỉ số SPI1, SPEII và thực tế sản xuất nông nghiệp CUA VUNG DHMT uu.11 Ty lệ DT hạn hán theo chỉ số SPI3, SPEI3 và thực tế sản xuất nông nghiệp của vùng DHMIÏ. H9 nh TT HH HT HH Thu it 92 Hình 3.12 Tần suất (%) xảy ra hạn của các chỉ số theo không gian .13 Tần suất (%) xảy ra các cấp hạn của chỉ số SPI1 theo không gian.14 Tan suất (%) xảy ra các cấp hạn của chỉ số SPEII theo không gian.15 Tần suất (%) xảy ra các cấp hạn của chỉ số SPI3 theo không gian .16 Tần suất (%) xảy ra các cấp hạn của chỉ số SPEI3 theo không gian.17 Tần suất (%) xảy ra hạn vào tháng 3 của các chỉ số theo không gian.18 Tan suất (%) xảy ra hạn vào tháng 4 của các chỉ số theo không gian.19 Tan suất (%) xảy ra hạn vào tháng 6 của các chỉ số theo không gian.20 Tần suất (%) xảy ra hạn vào tháng 7 của các chỉ số theo không gian.21 Tần suất (%) xảy ra hạn vào tháng 8 của các chỉ số theo không gian.22 Phân bố cấp hạn vào thang 6, 7 năm 1988.----¿c¿©5++cx+2cxze 98 Hình 3.23 Phân bố cấp hạn vào tháng 6, 7 năm 1994.24 Phan bố cấp hạn vào tháng 6, 7 năm 1998 .25 Phân bố cấp hạn vào tháng 6, 7 năm 2005 .26 Phân bó cấp hạn vào tháng 6, 7 năm 2005 .27 Giá tri SPI, SPEI-1 trong các thời kỳ xảy ra ENSO (1985-2014).28 Giá trị SPI, SPEI-3 trong các thời kỳ xảy ra ENSO (1985-2014).
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng" nghiên cứu về vấn đề gì?
Phân tích dữ liệu khí tượng xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn hán, phục vụ khai thác và quản lý tài nguyên nước vùng duyên hải miền Trung.
Luận án "Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Thủy lợi. Năm bảo vệ: 2019.
Luận án "Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật tài nguyên nước. Danh mục: Khoa Học Trái Đất & Môi Trường.
Luận án "Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng" có bao nhiêu trang?
Luận án "Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng" có 178 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Xây dựng mô hình cảnh báo sớm hạn khí tượng" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.