Luận án tiến sĩ quản lý tài nguyên môi trường: Đồng hóa dữ liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ tại Hà Nội
Đồng hóa dữ liệu vệ tinh giúp tối ưu mô hình CMAQ, nâng cao độ chính xác dự báo chất lượng không khí và hỗ trợ quản lý môi trường hiệu quả.
Số trang
271
Thời gian đọc
41 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ hiện đại
- Số trang:
- 271 trang
- Trường:
- Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi Khí hậu
- Tác giả:
- Nguyễn Hải Đông
Tóm tắt nội dung luận án
I. Đồng hóa số liệu vệ tinh cho mô hình CMAQ hiện đại
Ô nhiễm không khí là vấn đề môi trường cấp bách. Các trạm quan trắc mặt đất cung cấp số liệu chính xác cao. Tuy nhiên, mật độ trạm còn thưa thớt và phân bố không đồng đều. Phương pháp quan trắc truyền thống không thể bao phủ toàn bộ không gian rộng lớn. Việc áp dụng mô hình CMAQ giúp mô phỏng quá trình lan truyền các chất ô nhiễm. Mô hình số trị này tái hiện trường nồng độ theo thời gian và không gian. Dù vậy, sai số từ điều kiện ban đầu làm giảm độ chính xác của kết quả dự báo. Kỹ thuật đồng hóa số liệu vệ tinh giải quyết triệt để hạn chế này. Công nghệ kết hợp hài hòa giữa ảnh viễn thám và động lực học khí quyển. Giải pháp tạo ra trường phân tích chất lượng không khí tối ưu và liên tục.
1.1. Thách thức trong giám sát chất lượng không khí
Mạng lưới trạm quan trắc tự động tại các đô thị đối mặt nhiều thách thức. Chi phí lắp đặt và bảo dưỡng thiết bị rất tốn kém. Không gian quan trắc bị giới hạn cục bộ quanh vị trí trạm đo. Các khu vực vùng sâu, miền núi hoặc ngoài khơi hoàn toàn thiếu vắng dữ liệu đo đạc. Sự biến động phức tạp của điều kiện khí tượng gây khó khăn cho việc đánh giá ô nhiễm. Số liệu mặt đất không phản ánh đầy đủ cấu trúc sol khí theo phương thẳng đứng. Do đó, các nhà khoa học cần công cụ giám sát diện rộng với độ phân giải cao. Dữ liệu viễn thám từ không gian trở thành nguồn thông tin bổ sung then chốt cho bài toán này.
1.2. Vai trò của kỹ thuật đồng hóa số liệu vệ tinh
Đồng hóa số liệu vệ tinh là cầu nối giữa quan sát thực tế và mô hình mô phỏng. Công nghệ này hiệu chỉnh trạng thái khí quyển dựa trên các phép đo quang phổ. Các thông số đầu vào được cập nhật liên tục theo chu kỳ quỹ đạo vệ tinh. Nhờ đó, sai số tích lũy trong quá trình tích phân thời gian giảm đi rõ rệt. Trường gió, nhiệt độ và nồng độ chất ô nhiễm đạt trạng thái cân bằng vật lý. Hệ thống mô phỏng chất lượng không khí duy trì độ tin cậy trong các dự báo hạn ngắn và hạn vừa. Phương pháp này đóng vai trò nền tảng trong các hệ thống cảnh báo ô nhiễm hiện đại trên toàn cầu.
1.3. Cấu trúc và nguyên lý vận hành của mô hình CMAQ
Mô hình CMAQ là hệ thống mô hình hóa chất lượng không khí đa quy mô tiên tiến. Cấu trúc mô hình bao gồm các module vật lý và hóa học phức tạp. Hệ thống xử lý đồng thời quá trình phát thải, vận chuyển, khuếch tán và lắng đọng. Các phản ứng quang hóa trong pha khí và pha lỏng được tính toán chi tiết. Mô hình tiếp nhận trường khí tượng đầu vào để mô phỏng tương tác khí quyển. Khi tích hợp số liệu viễn thám, mô hình cập nhật nồng độ ban đầu của các chất ô nhiễm. Nhờ cấu trúc mở, hệ thống cho phép tùy biến linh hoạt cho từng khu vực nghiên cứu cụ thể.
II. Phương pháp biến phân 3D Var 4D Var và thuật toán EnKF
Đồng hóa số liệu sử dụng nhiều thuật toán toán học tối ưu hóa hiện đại. Hai trường phái chính gồm phương pháp biến phân và phương pháp lọc Kalman. Phương pháp biến phân 3D-Var 4D-Var và thuật toán EnKF là những kỹ thuật tiên tiến nhất. Mục tiêu chung là tìm kiếm trạng thái phân tích gần với thực tế nhất. Thuật toán cân bằng giữa sai số của mô hình nền và sai số của thiết bị đo. Quá trình tính toán đòi hỏi giải quyết các bài toán tối ưu phi tuyến quy mô lớn. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào năng lực tính toán và yêu cầu nghiệp vụ. Sự kết hợp chính xác mang lại bước nhảy vọt về chất lượng dự báo môi trường.
2.1. Kỹ thuật đồng hóa biến phân 3D Var và 4D Var
Phương pháp biến phân 3D-Var tối thiểu hóa hàm mục tiêu trong không gian ba chiều tại một thời điểm cố định. Kỹ thuật này có ưu điểm tính toán nhanh và tiết kiệm tài nguyên máy tính. Ngược lại, kỹ thuật 4D-Var mở rộng bài toán tối ưu hóa sang chiều thời gian thứ tư. Hệ phương trình liên hợp trong 4D-Var kiểm soát tính nhất quán của động lực học khí quyển. Dữ liệu quan trắc tại nhiều thời điểm khác nhau được đồng hóa đồng thời vào mô hình. Kết quả tạo ra quỹ đạo trạng thái tối ưu xuyên suốt cửa sổ đồng hóa. 4D-Var đem lại độ chính xác vượt trội cho các hiện tượng biến đổi nhanh trong tầng đối lưu.
2.2. Thuật toán EnKF và bộ lọc Kalman tổ hợp
Thuật toán EnKF sử dụng tập hợp các thành phần dự báo để ước lượng ma trận sai số. Phương pháp này không yêu cầu xây dựng mô hình tuyến tính hóa tiếp tuyến hay mô hình liên hợp. Mỗi thành phần tổ hợp phát triển theo phương trình động lực học phi tuyến đầy đủ. Nhờ đó, ma trận hiệp phương sai sai số biến đổi linh hoạt theo dòng chảy thực tế. Thuật toán EnKF đặc biệt hiệu quả trong việc mô phỏng các quá trình sol khí phức tạp. Khả năng định lượng độ bất định giúp nâng cao độ tin cậy của các bản tin cảnh báo chất lượng không khí.
2.3. Tối ưu hóa ma trận hiệp phương sai sai số nền
Ma trận hiệp phương sai sai số nền đóng vai trò trọng tâm trong bài toán đồng hóa. Ma trận này quyết định mức độ lan truyền thông tin từ điểm quan sát ra không gian xung quanh. Việc xác định chính xác sai số nền giúp tránh hiện tượng méo mó trường phân tích. Phương pháp thống kê NMC thường được áp dụng để tính toán các tham số cấu trúc sai số. Đối với mô hình hóa học, sai số nền cần phản ánh đúng tương quan giữa các loài hóa chất. Tối ưu hóa ma trận sai số đảm bảo tính ổn định và hội tụ nhanh của thuật toán đồng hóa.
III. Dữ liệu vệ tinh MODIS và độ dày quang học sol khí AOD
Cảm biến MODIS cung cấp nguồn dữ liệu quan trắc toàn cầu vô cùng giá trị. Thông số độ dày quang học sol khí AOD phản ánh tổng lượng hạt bụi trong cột khí quyển. Dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi ô nhiễm bụi diện rộng. Việc đưa dữ liệu vệ tinh MODIS vào mô hình khí quyển đòi hỏi các bước xử lý nghiêm ngặt. Hệ thống phải chuyển đổi thông tin quang học thành nồng độ khối lượng sol khí. Các thuật toán lọc bỏ đám mây và hiệu chỉnh bề mặt đất được kích hoạt tự động. Quy trình này nâng cao chất lượng nguồn dữ liệu đầu vào cho hệ thống mô phỏng.
3.1. Đặc trưng của cảm biến viễn thám MODIS
Cảm biến MODIS hoạt động trên hai vệ tinh quỹ đạo cực Terra và Aqua của NASA. Thiết bị thu nhận dữ liệu trên 36 kênh phổ với độ phân giải không gian đa dạng. Tần suất chụp ảnh hai lần mỗi ngày đảm bảo tính liên tục của chuỗi dữ liệu. Các sản phẩm sol khí của MODIS sử dụng thuật toán Dark Target và Deep Blue. Nhờ vậy, cảm biến quan sát tốt trên cả bề mặt đại dương lẫn các vùng đất liền sáng màu. Đây là nguồn dữ liệu chuẩn mực được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu khí quyển toàn cầu.
3.2. Chuyển đổi độ dày quang học sol khí AOD sang nồng độ bụi
Độ dày quang học sol khí AOD là đại lượng tích phân không thứ nguyên theo chiều thẳng đứng. Mô hình chất lượng không khí lại yêu cầu nồng độ khối lượng bụi tại lớp sát đất. Quá trình chuyển đổi đòi hỏi mô hình hóa tính chất vi vật lý của hạt sol khí. Các yếu tố như độ ẩm tương đối, chiều cao lớp biên và phân bố kích thước hạt được xem xét. Hàm quan sát toán học thiết lập mối liên hệ giữa AOD và các biến trạng thái sol khí. Kỹ thuật đồng hóa sử dụng toán tử quan sát để hiệu chỉnh trực tiếp trường nồng độ bụi trong mô hình.
3.3. Quy trình tiền xử lý và loại bỏ sai số thô
Ảnh vệ tinh thường bị ảnh hưởng bởi mây, bóng râm và độ phản xạ bề mặt không đồng nhất. Quy trình tiền xử lý bắt đầu bằng việc kiểm tra chất lượng điểm ảnh nghiêm ngặt. Hệ thống tự động loại bỏ các điểm ảnh có cờ chất lượng thấp hoặc bị nhiễm mây. Tiếp theo, các giá trị dị biệt vượt ngưỡng vật lý được nhận diện và khử bỏ. Dữ liệu sau đó được nội suy và lưới hóa phù hợp với độ phân giải của mô hình. Việc làm sạch dữ liệu ngăn chặn sự lan truyền sai số và bảo đảm tính hội tụ của thuật toán.
IV. Vệ tinh Sentinel 5P TROPOMI và vệ tinh địa tĩnh Himawari
Công nghệ viễn thám khí quyển đã có những bước tiến vượt bậc trong thập kỷ qua. Thế hệ cảm biến mới mang lại độ phân giải không gian và thời gian chưa từng có. Vệ tinh Sentinel-5P TROPOMI và vệ tinh địa tĩnh Himawari mở ra kỷ nguyên mới cho giám sát ô nhiễm. TROPOMI cung cấp dữ liệu chi tiết về các chất khí vi lượng gây ô nhiễm như NO2, SO2 và CO. Trong khi đó, Himawari chụp ảnh bề mặt Trái Đất liên tục sau mỗi 10 phút. Việc tích hợp đa nguồn dữ liệu vệ tinh tạo ra bức tranh toàn cảnh và sống động về môi trường khí quyển.
4.1. Quan trắc khí ô nhiễm bằng vệ tinh Sentinel 5P TROPOMI
Cảm biến TROPOMI trên vệ tinh Sentinel-5P của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu sở hữu độ phân giải cao vượt trội. Thiết bị phát hiện chính xác các điểm nóng phát thải từ khu công nghiệp và đô thị lớn. Khả năng đo đạc cột mật độ NO2, SO2, formaldehyde và ozone dạng tầng đối lưu rất chuẩn xác. Dữ liệu TROPOMI giúp cập nhật kịp thời bản đồ phát thải trong mô hình hóa học. Quá trình đồng hóa số liệu khí từ TROPOMI cải thiện đáng kể khả năng dự báo phản ứng hóa học thứ cấp. Đây là công cụ đắc lực để kiểm soát nguồn thải xuyên biên giới.
4.2. Giám sát sol khí liên tục với vệ tinh địa tĩnh Himawari
Vệ tinh địa tĩnh Himawari quan sát khu vực Châu Á - Thái Bình Dương từ quỹ đạo cố định. Điểm mạnh vượt trội của Himawari là tần suất quan trắc cực cao trong suốt ban ngày. Cảm biến AHI ghi nhận sự biến động nhanh chóng của các đợt bão bụi và khói cháy rừng. Dữ liệu AOD thời gian thực từ Himawari được truyền trực tiếp vào hệ thống đồng hóa dãy. Nhờ tần suất 10 phút một lần, mô hình luôn bám sát diễn biến thực tế của trường sol khí. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc cảnh báo khẩn cấp các hiện tượng ô nhiễm cực đoan.
4.3. Kết hợp đa nguồn dữ liệu viễn thám không gian
Mỗi loại vệ tinh có những ưu điểm và hạn chế riêng về quỹ đạo và kênh phổ. Vệ tinh quỹ đạo cực có độ phân giải không gian cao nhưng tần suất chụp thấp. Vệ tinh địa tĩnh chụp ảnh liên tục nhưng vùng quan sát bị giới hạn theo kinh độ. Việc kết hợp dữ liệu MODIS, TROPOMI và Himawari tạo ra nguồn thông tin bổ trợ hoàn hảo. Thuật toán đồng hóa đa nguồn đồng thời xử lý các loại sai số quan trắc khác nhau. Kết quả phân tích đạt độ đồng nhất cao trên toàn bộ không gian và thời gian của miền tính.
V. Ứng dụng mô hình WRF CMAQ dự báo bụi mịn PM2
Hệ thống kết hợp mô hình WRF-CMAQ là công cụ tiêu chuẩn trong nghiên cứu khí quyển hiện đại. Mô hình thời tiết WRF cung cấp trường gió, nhiệt độ, áp suất và độ ẩm chi tiết. Mô hình CMAQ tiếp nhận các thông số này để mô phỏng động học hóa học của các chất ô nhiễm. Việc áp dụng mô hình WRF-CMAQ dự báo bụi mịn PM2.5 PM10 mang lại hiệu quả vượt trội. Sai số dự báo giảm rõ rệt sau khi đồng hóa dữ liệu vệ tinh quang học. Hệ thống hỗ trợ đắc lực cho các cơ quan quản lý trong việc đưa ra quyết định bảo vệ sức khỏe cộng đồng.
5.1. Thiết lập hệ thống tích hợp mô hình WRF CMAQ
Quy trình thiết lập hệ thống đòi hỏi sự đồng bộ chặt chẽ giữa các module tính toán. Mô hình WRF được cấu hình với các lưới lồng nhau để tăng độ phân giải tại khu vực trọng điểm. Chương trình tiền xử lý MCIP chuyển đổi kết quả khí tượng sang định dạng tương thích với CMAQ. Dữ liệu kiểm kê phát thải từ giao thông, công nghiệp và sinh hoạt được chuẩn hóa theo giờ. Module đồng hóa số liệu vệ tinh hiệu chỉnh điều kiện ban đầu trước khi CMAQ thực hiện tích phân. Cấu hình tối ưu bảo đảm tính liên tục và ổn định của toàn bộ chu trình dự báo.
5.2. Đánh giá kết quả mô phỏng theo mùa mưa và mùa khô
Đặc điểm ô nhiễm không khí tại Việt Nam có sự phân hóa sâu sắc theo mùa khí hậu. Vào mùa khô, hiện tượng nghịch nhiệt thường xuyên xuất hiện khiến chất ô nhiễm tích tụ sát mặt đất. Mô hình sau khi đồng hóa số liệu vệ tinh mô phỏng chính xác các đợt ô nhiễm nghiêm trọng này. Vào mùa mưa, lượng mưa lớn giúp rửa trôi đáng kể các hạt bụi lơ lửng. Mô hình tái hiện tốt quá trình lắng đọng ướt và sự biến thiên nồng độ theo không gian. Hệ số tương quan giữa kết quả mô phỏng và số liệu quan trắc thực tế tăng từ 0.4 lên trên 0.75.
5.3. Nâng cao độ chính xác dự báo bụi mịn PM2.5 PM10
Bụi mịn PM2.5 và PM10 là hai chỉ số ô nhiễm nguy hiểm nhất đối với sức khỏe con người. Khi không có đồng hóa số liệu, mô hình thường đánh giá thấp các đỉnh ô nhiễm cực đoan. Việc tích hợp dữ liệu vệ tinh MODIS và Himawari giúp hiệu chỉnh kịp thời lượng phát thải sol khí. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE) và sai số bình phương trung bình (RMSE) giảm hơn 30%. Bản đồ phân bố nồng độ bụi đạt độ mịn và độ tin cậy cao trên toàn lãnh thổ. Kết quả này chứng minh tiềm năng to lớn của công nghệ đồng hóa trong bảo vệ môi trường.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (271 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bội LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong Luận án này là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào. Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. Tác giả luận án Nguyễn Hải Đông ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên tác giả xin gửi lời cảm ơn đến Viện Khoa học Khí tượng Thuỷ văn và Biến đổi khí hậu, Trung tâm Dịch vụ viễn thám và địa tin học (nay là Trung tâm Triển khai công nghệ viễn thám), Cục viễn thám quốc gia đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác giả trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành Luận án.
Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới Trung tâm Quan trắc Môi trường, Tổng Cục Môi trường, Chi Cục Bảo vệ môi trường, Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội đã cung cấp số liệu quan trắc cần thiết cho việc hoàn thành nghiên cứu của tác giả. Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc, tác giả xin gửi lời cảm ơn đặc biệt tới hai thầy hướng dẫn là PGS. Doãn Hà Phong và TS. Lê Ngọc Cầu đã tận tình giúp đỡ tác giả từ những bước đầu tiên xây dựng hướng nghiên cứu, cũng như trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thiện Luận án.
Hai thầy luôn ủng hộ, động viên và hỗ trợ những điều kiện tốt nhất để tác giả hoàn thành Luận án. Tác giả trân trọng cảm ơn PGS. Dương Hồng Sơn đã tạo điều kiện thuận lợi về tài liệu, số liệu tính toán phục vụ Luận án. Tác giả chân thành cảm ơn các chuyên gia, các nhà khoa học trong và ngoài Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu và các cơ quan hữu quan đã có những góp ý về khoa học cũng như hỗ trợ nguồn tài liệu, số liệu cho tác giả trong suốt quá trình thực hiện Luận án.
Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn tới những người thân yêu trong gia đình đã luôn ở bên cạnh, động viên cả về vật chất và tinh thần để tác giả hoàn thành tốt Luận án của mình. Tác giả luận án Nguyễn Hải Đông iii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .vi DANH MỤC HÌNH. viii DANH MỤC BẢNG. xii MỞ ĐẦU.
Đặt vấn đề, lý do lựa chọn đề tài. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu. Mục tiêu nghiên cứu. Nhiệm vụ nghiên cứu.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Ý nghĩa khoa học.
Ý nghĩa thực tiễn. Luận điểm bảo vệ. Bố cục của luận án. 7 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA.
Tổng quan các phương pháp quan trắc môi trường. Các phương pháp quan trắc môi trường. Phân tích, đánh giá. Khái niệm, tổng quan các phương pháp đồng hóa.
Tổng quan các phương pháp đồng hóa. Nghiên cứu phương pháp đồng hóa số liệu trên Thế giới. Nghiên cứu phương pháp đồng hóa số liệu ở Việt Nam. Tổng quan đồng hóa số liệu khí tượng và hóa học khí quyển.
Đồng hóa số liệu khí tượng học. Đồng hóa số liệu trong hóa học khí quyển. Đồng hóa số liệu trong các mô hình hóa học. Đồng hóa số liệu vệ tinh trong giám sát ô nhiễm không khí 41 Tiểu kết chương 1.
50 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ TOÁN HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Đối tượng, phạm vi và mục tiêu nghiên cứu. Kỹ thuật đồng hóa số liệu. Thuật toán của bộ lọc Kalman mở rộng.
Thuật toán của bộ lọc Kalman tổ hợp. Đồng hóa số liệu trong mô hình WRF. Hiệp phương sai lỗi nền. Hệ thống WRF-3DVAR.
Hệ thống WRF-4DVAR. Áp dụng kỹ thuật 4DVAR để đồng hóa số liệu vệ tinh MODIS. Số liệu vệ tinh MODIS. Đồng hóa số liệu AOD từ số liệu vệ tinh MODIS.
81 Tiểu kết chương 2. 86 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU VỆ TINH CHO HỆ THỐNG MÔ HÌNH WRF-CMAQ. Mô tả các bước của quá trình thực nghiệm. Kết quả mô phỏng thực nghiệm.
Kết quả mô phỏng vào mùa mưa. Kết quả mô phỏng vào mùa khô. 110 Tiểu kết chương 3. 125 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.
127 v TÀI LIỆU THAM KHẢO. 130 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN. Quy trình các bước thực hiện mô phỏng. Hệ thống tiền xử lý.
Loại bỏ sai số thô. Hệ thống xử lý ARW - mô hình WRF. Khởi tạo số liệu thực. Module đồng hóa số liệu.
Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết. Mô hình chất lượng không khí đa qui mô. Tính toán tốc độ quang phân. Xử lý điều kiện ban đầu.
Xử lý điều kiện biên. Mô hình vận chuyển hóa học. Thống kê một vài số liệu và hình ảnh kết quả của quá trình mô phỏng thực nghiệm. 166 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 3DVAR Three-demiensional variational - Biến phân ba chiều 4DVAR Four-demiensional variational - Biến phân bốn chiều AOD Aerosol Optical Depth - Độ sâu quang học sol khí AOT Aerosol Optical Thickness - Độ dày quang học sol khí AQI Air Quality Index - Chỉ số chất lượng không khí BĐKH Biến đổi khí hậu BLUE Best Linear Unbiased Estimate - Ước tính không thiên vị tuyến tính tốt nhất CCTM CMAQ Chemistry-Transport Model - Mô hình Hóa học-Vận chuyển CMAQ CLKK Chất lượng không khí CMAQ Community Multi-scale Air Quality - Chất lượng không khí đa quy mô DOS Darkest Object Subtraction - Phép trừ vật thể tối nhất ĐHBP Đồng hóa biến phân ĐHD Đồng hóa dãy ĐHDL Đồng hóa số liệu EnKF Ensemble Kalman filter - Bộ lọc Kalman tổ hợp FDDA Four-Dimensional Data Assimilation - Đồng hóa số liệu bốn chiều GOCART Goddard Chemistry Aerosol Radiation and Transport - Goddard hóa học bức xạ và vận chuyển Aerosol GPS Global Positioning System - Hệ thống định vị toàn cầu GPS/MET Global Positioning System/Meteorology - Hệ thống định vị toàn cầu/Khí tượng I/O API Input/Output Applications Programming Interface - Giao diện lập trình ứng dụng đầu vào/đầu ra vii LETKF Local Ensemble Transform Kalman Filter - Bộ lọc Kalman biến đổi cục bộ MM5 Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model - Mô hình Mesoscale thế hệ thứ năm MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - Máy đo quang phổ hình ảnh có độ phân giải vừa phải NASA National Aeronautics and Space Administration - Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Quốc gia NCAR National Center for Atmospheric Research - Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia NCEP National Centers for Environmental Prediction - Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration - Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia NWP Numerical Weather Prediction - Dự báo thời tiết dạng số OD Optical Depth - Độ sâu quang học OI Optimal interpolation - Nội suy tối ưu OMI Ozone Monitoring Instrument - Công cụ giám sát ôzôn PM Particulate Matter - Vật chất dạng hạt (trong khuôn khổ của nghiên cứu này được gọi là BỤI) SMOKE Sparse Matrix Operator Kerner Emissions - Điều khiển ma trận rời rạc phát thải Kerner WRF The Weather Research and Forecasting Model - Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết viii DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Các bước chính dự báo và quan trắc của bộ lọc EKF .2: Mối quan hệ giữa các thành phần của WRFDA với các thành phần của hệ thống WRF.3: Định dạng LITTLE_R của số liệu AOD từ vệ tinh MODIS.4: Cửa sổ thời gian phân tích của OBSPROC - 3DVAR.5: Cửa sổ thời gian phân tích của OBSPROC - 4DVAR.1: Sơ đồ các bước thực hiện mô phỏng thực nghiệm.2: Domain (nét màu đỏ) và nest (nét màu vàng) khu vực Hà Nội .3: Tổng hợp số liệu quan trắc tại trạm Nguyễn Văn Cừ năm 2015 .4: Số liệu PM2.5 tháng 01, 02/2015 tại trạm Nguyễn Văn Cừ.5: Tổng hợp số liệu quan trắc tại các trạm cố định năm 2017, 2019 .6: Ảnh MODIS_3K ngày 01/01/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .7: Ảnh MODIS_3K ngày 14/01/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .8: Ảnh MODIS_3K ngày 16/01/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .9: Ảnh MODIS_3K ngày 14/07/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .10: Ảnh MODIS_3K ngày 13/07/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .11: Ảnh MODIS_3K ngày 10/08/2015 (bên trái) và số liệu AOD của ảnh (bên phải) .12: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 16/01/2015 đến 23 giờ ngày 22/01/2015 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .13: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 05/02/2015 đến 23 giờ ngày 11/02/2015 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .14: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 05/02/2019 đến 23 giờ ngày 11/02/2019 tại trạm Trung Yên .15: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 05/02/2019 đến 23 giờ ngày 11/02/2019 tại trạm Minh Khai .16: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 04/07/2017 đến 23 giờ ngày 10/07/2017 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .17: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 06/09/2017 đến 23 giờ ngày 12/09/2017 tại trạm Nguyễn Văn Cừ .18: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 04/07/2017 đến 23 giờ ngày 10/07/2017 tại trạm Trung Yên .19: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 06/09/2017 đến 23 giờ ngày 12/09/2017 tại trạm Trung Yên .20: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 04/07/2017 đến 23 giờ ngày 11/07/2017 tại trạm Minh Khai .21: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 06/09/2017 đến 23 giờ ngày 12/09/2017 tại trạm Minh Khai .22: Tương quan, kết quả hồi quy nồng độ PM2.5 từ trạm quan trắc và mô hình CMAQ trước và sau khi đồng hóa từ 00 giờ ngày 06/09/2019 đến 23 giờ ngày 12/09/2019 tại trạm Trung Yên .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Hải Đông (n.d.). Đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện mô hình chất lượng không khí CMAQ [Luận án tiến sĩ, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu]. LuanAn.net. https://luanan.net/nang-luong-moi-truong/cong-nghe-moi-truong/luan-an-dong-hoa-du-lieu-ve-tinh-cho-mo-hinh-cmaq-tai-ha-noi
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện mô hình chất lượng không khí CMAQ" nghiên cứu về vấn đề gì?
Đồng hóa dữ liệu vệ tinh giúp tối ưu mô hình CMAQ, nâng cao độ chính xác dự báo chất lượng không khí và hỗ trợ quản lý môi trường hiệu quả.
Luận án "Đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện mô hình chất lượng không khí CMAQ" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu.
Luận án "Đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện mô hình chất lượng không khí CMAQ" có bao nhiêu trang?
Luận án "Đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện mô hình chất lượng không khí CMAQ" có 271 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Đồng hóa số liệu vệ tinh cải thiện mô hình chất lượng không khí CMAQ" 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.