Phần 1 giới thiệu chung về Hệ thống quan trắc mực nước biển toàn cầu (GLOSS https://www.gloss-sealevel.org/). GLOSS nhằm mục đích thiết lập mạng lưới mực nước biển toàn cầu và khu vực chất lượng cao để ứng dụng vào nghiên cứu khí hậu, hải dương học và mực nước biển ven bờ. GLOSS có thể được coi là một thành phần của Hệ thống Quan trắc Đại dương Toàn cầu (GOOS) của IOC và đặc biệt là đóng góp chính cho hoạt động tính toán tương tác biển - khí quyển.
Phần 2 về “Kiến nghị về kiểm soát chất lượng và nguyên tắc xử lý số liệu cho số liệu của máy đo mưa”. Phần này bắt đầu với một số thông tin tóm tắt các luồng dữ liệu khác nhau và một phác thảo ngắn gọn về kiểm soát chất lượng liên quan, tiếp đến là thông tin mô tả về các thử nghiệm và thuật toán cụ thể được đề xuất để kiểm tra tại chỗ, gần thời gian thực và kiểm soát chất lượng. Cuối cùng, một số kỹ thuật kiểm soát chất lượng bổ sung, đặc biệt nhấn mạnh vào dữ liệu lịch sử và các thông tin kiểm soát chất lượng được đề xuất (được quy định gắn biểu tượng cờ) sẽ được trình bày ở cuối phần.
Phần mềm để phân tích thủy triều và dự đoán và tính toán các phương tiện hàng ngày và hàng tháng. Danh sách cập nhật được cung cấp dưới đây:
- The Joint Archive for Sea Level (JASL)/UHSLC package: https://www.ncddc.noaa.gov/activities/climate/jasl/index.html
- The NOC (UK) NOCTide packages:
Included in code at https://psmsl.org/cme/autoqc.php - The IOS Tidal Package, created by Mike Foreman:
https://www.dfo-mpo.gc.ca/science/data-donnees/tidal-marees/index-eng.html - Rich Pawlowicz’s t_tide Matlab package:
https://www.eoas.ubc.ca/~rich/#T_Tide - Daniel Codiga’s UTide Matlab package:
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46523-utide-unified-tidal-analysis-and-prediction-functions - A Python implementation of UTide:
https://github.com/wesleybowman/UTide
Phần 3 “Siêu dữ liệu và định dạng dữ liệu”. Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO) đã công bố tiêu chuẩn siêu dữ liệu khám phá (ISO19115 cho dữ liệu tham chiếu không gian địa lý) và các bộ dữ liệu đo thủy triều phải được mô tả tuân thủ tiêu chuẩn này. Tuy nhiên, mức siêu dữ liệu này chủ yếu dành cho việc khám phá các bộ dữ liệu và siêu dữ liệu chi tiết hơn được yêu cầu ở mọi giai đoạn của quá trình từ thu thập dữ liệu ban đầu, truyền dữ liệu thời gian thực hoặc gần thời gian thực; kiểm soát chất lượng tự động và khoa học, cho đến thời gian quản lý lâu dài của dữ liệu.
Phần 4 “Gói phần mềm kiểm soát và xử lý chất lượng dữ liệu mực nước biển tự động”. Nhiều tổ chức đã tuân theo hầu hết các bước được đề xuất về kiểm soát chất lượng và xử lý dữ liệu được mô tả trong Phần 2. Tuy nhiên, không phải tất cả chúng đều có mã tự động được áp dụng trong thời gian thực hoặc gần thực hoặc được áp dụng trong thời gian trễ hơn về chế độ quan trắc và truyền tin. Hệ thống được thiết kế đảm bảo có thể giảm mức độ can thiệp của con người đến mức tối thiểu. Hiện tại, một số cơ quan, tổ chức dưới đây đã có một số kiểm soát chất lượng tự động của dữ liệu đo thủy triều tại chỗ ví dụ như:
- Úc: Cục Khí tượng Úc (BoM) thực hiện kiểm soát chất lượng thời gian thực tự động bằng cách so sánh các dự đoán với các quan trắc và một số kiểm tra cơ bản. This method is applied to 1-min data. Contact: Bill Mitchell (bill.mitchell@bom.gov.au)
- Canada: Cơ quan Thủy văn Canada (DFO-CHS) đang phát triển hệ thống QC tự động thời gian thực chính được tiêu chuẩn hóa quốc gia, tiếp theo là QC thủ công thứ cấp để áp dụng các hiệu chỉnh khi cần thiết đối với dữ liệu để lưu trữ cuối cùng. Dữ liệu quan trắc sẽ được kết hợp với dự báo mô hình đại dương để cung cấp các sản phẩm S104 (mực nước) và IHO S111 (dòng chảy bề mặt). Các quy trình QC tự động chính của họ dựa trên sự so sánh giữa các cảm biến tại mỗi vị trí đo cùng với việc so sánh với dữ liệu dự báo. Hiện họ đang nghiên cứu các cải tiến, bao gồm cả việc bổ sung cho năng lực cho hệ thống QC bổ sung. Dự án và năng lực vẫn đang được phát triển. Contact: Philip MacAulay (Phillip.MacAulay@dfo-mpo.gc.ca)
- Tại Ý: Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale (ISPRA) thực hiện kiểm soát chất lượng theo thời gian thực dựa trên phần mềm tự phát triển. Ngoài ra, kiểm soát chất lượng bán tự động ở chế độ trì hoãn được thực hiện theo chuỗi thời gian hàng tháng và hàng năm. Dữ liệu được xác thực dựa trên phân tích còn lại, so sánh giữa các công cụ liền kề và đánh giá của chuyên gia. Contact: Marco Picone (rete.mareografica@isprambiente.it)
- Ở Mexico: Servicio Mareográfico Nacional của Instituto de Geofísica, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), hiện đang phát triển một hệ thống tự động để thực hiện QC L1 cho dữ liệu 1 phút được xuất bản trong thời gian gần thực trên cổng thông tin điện tử và được phân phối giữa các các đối tác, cũng như các công cụ tự động để hỗ trợ các kỹ thuật viên thực hiện QC L2. Hệ thống đang được phát triển cùng với các đề xuất cho các trạm GLOSS. Sau khi hoàn thành hệ thống, dự kiến sẽ thực hiện chứng nhận theo ISO 9001: 2015 và mã nguồn Python sẽ được công bố rộng rãi. Dự án vẫn tiếp tục được phát triển và dự kiến hoàn thành vào cuối năm 2020. Contact: Octavio Gómez octavio@geofisica.unam.mx) …..
Có thể nói, bất kỳ quy trình tự động hóa nào cũng phải được xác minh trước khi được sử dụng rộng rãi trên cơ sở thường xuyên và đánh giá của chuyên gia có trình độ về kiểm soát chất lượng dữ liệu mực nước biển.
Phần 5 “Các giải pháp”. Mặc dù đã có quá trình lịch sử về đo đạc thủy triều lâu dài và các bước cơ bản cần thiết để kiểm soát và xử lý chất lượng. Tuy nhiên, đây là lần đầu tiên tất cả các khía cạnh liên quan và khuyến nghị về chủ đề này được tập hợp thành một hướng dẫn. Như đã nêu trong phần giới thiệu, hầu hết các nội dung không phải là mới, nhưng đã được tổng hợp từ các tài liệu dự án và chương trình quốc tế trước đó, bao gồm các hướng dẫn sử dụng GLOSS khác. Nhu cầu kiểm soát chất lượng tự động trong thời gian gần như thực hoặc ở chế độ trễ hơn là một trong những thách thức chính. Ngoài các lý do chi tiết ở trên, một trong những vấn đề mà một số tổ chức gặp phải là thiếu nguồn nhân lực để kiểm tra dữ liệu thủ công một cách cẩn thận.
Điều cần thiết và quan trọng là khả năng giảm lượng thời gian dành cho việc kiểm tra một cách trực quan sẽ giảm thiểu sai số ngẫu nhiên, thậm chí ngay cả một nhà phân tích cũng có thể đưa ra nghi ngờ về vấn đề này ảnh hưởng đến cả các hiện tượng mực nước biển dị thường (bị ảnh hưởng bởi việc lấy mẫu dữ liệu và biến động mực nước biển cao) và tính toán của xu hướng mực nước biển dài hạn đáng tin cậy (bị ảnh hưởng bởi các vấn đề tham chiếu nhỏ hoặc tính không đồng nhất chắc chắn sẽ khó xác định).
Cuối cùng, thông tin cũng đưa ra khuyến cáo về số lượng kiểm soát chất lượng có thể được thực hiện trong các ứng dụng gần thời gian thực nhưng cũng luôn bị giới hạn và sẽ không thay thế hoàn toàn việc phân tích chi tiết và đầy đủ hơn cho chuỗi số liệu quan trắc lịch sử.
Bài: Trung tâm Quan Trắc KTTV
Tổng hợp: Vụ KHQT
.png)
.png)
.jpg)
.png)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)