Giới thiệu về công nghệ LIDAR sử dụng trong hoạt động hàng không - Bản tin KHCN&HTQT Quý I năm 2020

Nhiễu động gió đã trở thành một nguyên nhân chính của các tai nạn máy bay. Cảnh báo kịp thời về nhiễu động trước khi cất cánh hay hạ cánh của máy bay có thể cho phép phi công thực hiện hành động thích hợp để giảm thiểu bất kỳ thiệt hại nào, chằng hạn như giảm tốc độ và đảm bảo an toàn hành khách hoặc tránh hoàn toàn các nhiễu động.

Ngày đăng: 27/03/2020

Nam Cực có thể đạt mức nhiệt cao nhất trong lịch sử - Bản tin KHCN&HTQT Quý I năm 2020

Theo các nhà khoa học, bức tranh toàn cảnh về khí hậu ở cực nam lục địa vẫn còn vô cùng phức tạp

Ngày đăng: 27/03/2020

Nâng cao khả năng ứng dụng công nghệ mới trong giám sát hoạt động quan trắc KTTV - Bản tin KHCN&HTQT Quý I năm 2020

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) là sự kết hợp nhuần nhuyễn của hai yếu tố nền tảng chính là khoa học và công nghệ trong đó CNTT đóng một vai trò rất quan trọng để tạo ra một thế giới kết nối, xử lý thông minh. Đặc trưng nổi bật của cuộc cách mạng này đó là công nghệ thay thế dần sự có mặt của con người trong mọi hoạt động, kết nối không gian thực và không gian số.

Ngày đăng: 27/03/2020

Ảnh vùng mục tiêu của vệ tinh Himawari - Bản tin KHCN&HTQT Quý I năm 2020

Trong khi các ứng dụng hiển thị ảnh vệ tinh đã khá quen thuộc với ảnh cắt vùng cố định từ ảnh quét toàn cầu (full disk) thì một dữ liệu khác của vệ tinh Himawari là ảnh vùng mục tiêu ít được biết đến hơn. Dữ liệu này có kích thước không gian nhỏ nên dung lượng dừ liệu nhỏ nhưng lại có tần suất quan trắc cao và độ phân giải tốt.

Ngày đăng: 27/03/2020

Deep Learning trong hệ thống tính toán hiệu năng cao Cray-XC40 - Bản tin KHCN&HTQT Quý I năm 2020

Deep Learning (Học sâu) với mạng lưới các nút nơ ron hiện đang là một công cụ hàng đầu cho các viện nghiên cứu và các ngành công nghiệp, với khả năng linh hoạt giải quyết rất nhiều những bài toán ứng dụng. Tuy nhiên, lượng tài nguyên tính toán lớn cần thiết để đào tạo các mạng lưới đủ phức tạp có thể là một trở ngại trong việc ứng dụng Deep Learning. Các máy tính hiệu năng cao (HPC-High Performance Computing), với số lượng nút tính toán lớn và có xu hướng tăng lên, là ý tưởng phù hợp để giải quyết vấn đề này.

Ngày đăng: 27/03/2020

Cách thức xử lý các loại dữ liệu quan trắc trong hệ thống NWP tại Tổng cục khí tượng Hàn Quốc KMA - Bản tin KHCN&HTQT Quý I năm 2020

Dữ liệu quan trắc là một trong những nhân tố đóng vai trò rất quan trong trong hệ thống dự báo số (Numerical Weather Prediction - NWP), dữ liệu xấu hoặc sai sẽ làm giảm hiệu suất của NWP và sự ổn định trong vận hành hệ thống. Do vậy, mục tiêu là thu thập nhiều nhất dữ liệu có thể và tạo ra hệ thống kiểm soát chất lượng dữ liệu quan trắc hoạt động tốt.

Ngày đăng: 27/03/2020

Ứng dụng hệ thống phân tích lũ tích hợp IFAS dự báo lũ cho thượng nguồn sông Mã tỉnh Thanh Hóa - Bản tin KHCN&HTQT Quý I năm 2020

Lưu vực sông Mã là một trong những vùng có lượng mưa lớn, do có địa hình phức tạp và thường xuyên chịu ảnh hưởng của các hệ thống thời tiết lớn như bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), dãi hội tụ nhiệt đới (DHTNĐ), rãnh áp thấp, gió mùa đông bắc... gây ra những đợt mưa lớn kéo dài. Do mưa lớn, lũ trên sông Mã thường lên nhanh và rất phức tạp. Trong những năm gần đây, khu vực thượng lưu sông Mã thuộc phần lãnh thổ phía Tây Bắc, Bắc Trung Bộ liên tục xuất hiện nhiều đợt mưa, lũ đặc biệt lớn như năm 2005, 2007, 2008, 2010, 2015 và gân đây nhất là năm 2018 đã xuất hiện lũ đặc biệt lớn tại Mường Lát gây

Ngày đăng: 27/03/2020

Sử dụng thông tin độ cao trong xử lý dữ liệu gió bề mặt biển - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Cơ quan khí tượng Nhật Bản đang phát triển phương pháp sử dụng thông tin độ cao để tăng độ chính xác cho dữ liệu gió bề mặt biển được ước lượng từ số liệu véc tơ chuyển động khí quyển mực thấp của vệ tinh Himawari-8/9, một nguồn số liệu có vai trò quan trọng trong theo dõi và dự báo bão.

Ngày đăng: 25/12/2019

Dự báo bão khó đến mức nào? - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Trước tiên phải nói dự báo bão, đặc biệt là dự báo cường độ bão có sai số khoảng 1-2 cấp trong 24 giờ, còn xa hơn thì sai số lớn hơn, có thể 2-3 cấp. Với các cơn bão đầu mùa hay cuối mùa thì càng khó dự báo, khi đó quỹ đạo và cường độ bão bị chi phối bởi nhiều yếu tố.

Ngày đăng: 25/12/2019

Giám sát và dự báo khô hạn phục vụ quản lý, ứng phó ở khu vực Nam Trung Bộ

Trong khuôn khổ hợp tác giữa Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam (VKHTLVN) và Trung tâm phòng chống thiên tai Châu Á (ADPC) và dự án SERVIR Mekong với các nước trong khu vực hạ lưu sông Mê Công. Từ năm 2016 các chuyên gia của ADPC, SERVIR Mekong (SV-MK) đã phối hợp với Viện KHTLVN xây dựng hệ thống thông tin hạn hán và năng suất cây trồng (RDCYIS), thí điểm cho tỉnh Ninh Thuận.

Ngày đăng: 25/12/2019

Đẩy mạnh việc số hóa tài liệu lưu trữ tại Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Tây Bắc theo quy định tại Thông tư 02/2019/TT-BNV ngày 24 tháng 01 năm 2019 của Bộ Nội vụ - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Số hóa tài liệu, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin thì đây là xu hướng tất yếu của thời đại. Việc lựa chọn công nghệ số hóa tài liệu thông minh chính là công cụ để nâng cao hiệu quả của chính quyền điện tử tại Việt Nam. Số hóa tài liệu là quá trình chuyển đổi các dạng dữ liệu, tài liệu truyền thống như các bản viết tay, bản in trên giấy, hình ảnh, âm thanh, phim, dữ liệu toàn văn với nhiều định dạng khác nhau sang dạng chữ hoặc hình ảnh và được lưu trữ trên máy tính.

Ngày đăng: 25/12/2019

Đánh giá mức độ hạn hán bằng chỉ số hạn thủy văn trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn giai đoạn 1977-nay - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Hạn hán là một trong những hiện tượng thiên tai gây thiệt hại lớn nhất trên thế giới và ảnh hưởng rất lớn đến cuộc sông con người. Trên lưu vực sông Vu Gia –Thu Bồn những năm vừa qua đang phải gánh chịu nhiều hậu quả do hạn hán gây ra. Vì vậy để đưa ra nghiên cứu dự báo hạn hán và xây dựng được hệ thống giám sát hạn hán thì cần thiết phải phân tích và lựa chọn được chỉ số hạn hán phản ánh đúng với thực tế tại địa phương. Trong khuôn khổ bài báo sẽ phân tích rõ hơn trên cơ sở dữ liệu quan trắc hiện có.

Ngày đăng: 25/12/2019

Ảnh hưởng của quá trình đốt sinh khối quy mô lớn đến đặc tính quang học của sol khí ở phía Bắc Việt Nam - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Bằng việc sử dụng số liệu Sol khí từ trạm giám sát khí quyển toàn cầu (GAW) được lắp đặt tại Pha Đin, Sơn La, Việt Nam (1466 m a.s.l) từ năm 2014 với số liệu viễn thám AERONET được xử lý, tính toán gần trạm Sơn La, tập thể tác giả nhà khoa học thuộc Trung tâm Quan trắc Khí tượng Thủy văn, Tổng cục Khí tượng Thủy văn đã phối hợp với các chuyên gia quốc tế từ Viện nghiên cứu hóa học khí quyển, Thụy Sỹ đã đánh giá được ảnh hưởng của quá trình đốt sinh khối quy mô lớn đến đặc tính quang học của sol khí ở Phía Bắc Việt Nam.

Ngày đăng: 25/12/2019

Sự phối hợp của Uỷ ban Hải dương học liên Chính phủ (IOC) trong hoạt động quan trắc hải văn - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Ngày 29/10/2019 đến 03/11/2019, thành phố Quy Nhơn phải hứng chịu cơn bão số 5, đây là cơn bão mạnh đã gây ra rất nhiều thiệt hại đến đời sống của người dân tại nơi đây. Trạm Hải Văn Quy Nhơn thuộc IOC (13°46'30.4"B 109°15'15.5"Đ) đã phục vụ rất hiệu quả trong việc cung cấp số liệu hải văn phục vụ dự báo bão và dự báo hải văn nói chung và trong cơn bão số 5 nêu trên nói riêng. Tuy nhiên, trong thời gian bão đổ bộ vào khu vực Quy Nhơn, hệ thống thiết bị năng lượng mặt trời đôi khi chưa phát huy được tối đa hiệu quả do thời tiết mưa, bão. Vì vậy, nguồn năng lượng bị suy giảm và có nguy cơ ảnh hư

Ngày đăng: 25/12/2019

Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý phục vụ công tác phòng chống thiên tai và ứng phó biến đổi khí hậu tỉnh Long An - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Ngày 28 tháng 8 năm 2019, tại hội trường Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Long An, nhóm nghiên cứu Đài Khí tượng Thủy văn (KTTV) tỉnh Long An đã tổ chức hội thảo báo cáo các chuyên đề thuộc Đề tài Nghiên cứu khoa học cấp Tỉnh “Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) phục vụ công tác phòng chống thiên tai và ứng phó biến đổi khí hậu tỉnh Long An”.

Ngày đăng: 25/12/2019

Dịch vụ tích hợp khí tượng thủy văn, môi trường và khí hậu cho đô thị tại Stockholm, Thụy Điển - Bản tin KHCN&HTQT Quý IV năm 2019

Đại hội đồng lần thứ 18 của Tổ chức Khí tượng thế giới tháng 6 năm 2019 tại Geneva, Thụy Sỹ đã chấp thuận khung “Hướng dẫn phát triển dịch vụ thời tiết, khí hậu và môi trường đô thị tích hợp” và “Hướng dẫn phát triển nền tảng đáp ứng nhu cầu cung cấp dịch vụ đô thị tích hợp”, khuyến khích các nước thành viên thực hiện các dự án thí điểm và trao đổi kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực mới này.

Ngày đăng: 25/12/2019