Ứng dụng kỹ thuật quản lý chất lượng dữ liệu ra đa thời tiết của Cơ quan Khí tượng Nhật Bản tại Đài Khí tượng cao không - Bản tin KHCN&HTQT Quý II năm 2019

Ra đa là thiết bị quan trắc có độ phân giải không gian và thời gian cao. Tuy nhiên có rất nhiều nguồn sai số gây ảnh hưởng đến chất lượng quan trắc ra đa thời tiết, có thể kể đến là các nguồn sai số do nhiễu bề mặt đất, địa hình, nhiễu sóng biển; sai số do hiện tượng dải sáng; do hiệu ứng búp sóng phụ; do hiệu ứng "second trip"; sai số gây ra bởi các mục tiêu phi khí tượng như côn trùng, tuabin gió, …; các nhiễu dị thường, nhiễu do sóng điện từ. Do vậy, để có thể dự báo định lượng mưa một cách chính xác thì việc xây dựng chương trình tự động quản lý chất lượng dữ liệu ra đa thời tiết là vô cùng cần thiết và cấp bách.

Trong tháng 5 vừa qua, TC KTTV có gửi công văn yêu cầu hỗ trợ và cung cấp mã nguồn của chương trình quản lý chất lượng dữ liệu ra đa thời tiết (QC) và định lượng mưa ra đa (QPE) tới JMA trong khuôn khổ dự án WIGOS. Phía JMA đã đồng ý và chuyển giao  hai công nghệ này cho phía TC KTTV và Đài Khí tượng cao không (KTCK) là đơn vị được tiếp nhận công nghệ tiên tiến này. Công nghệ quản lý chất lượng dữ liệu ra đa thời tiết của JMA chủ yếu dựa vào ba thuật toán sau: (1) xác định các đặc điểm của vùng phản hồi vô tuyến không phải vùng mây gây mưa; (2) phương pháp dựa vào quá trình tạo sản phẩm Pseudo CAPPI; (3) phương pháp tiếp cận thống kê. Trong chính các phần mềm khai thác của các nhà sản xuất ra đa cũng có chương trình tự động kiểm soát dữ liệu ra đa (MTI). Tuy nhiên các chương trình này không loại bỏ hết tất cả các loại nhiễu của ra đa, mà chủ yếu là nhiễu địa hình. Vì thế, JMA đề xuất sử dụng sản phẩm PCAPPI để QC. Những vùng không có dữ liệu khi nhìn thấy trong sản phẩm CAPPI (vùng gần và xa ra đa được tham khảo bởi các độ cao được lựa chọn) sẽ được lấp đầy bởi dữ liệu từ các góc nâng có độ cao cao nhất và thấp nhất một cách liên tục theo một dạng khác của CAPPI, được gọi là PCAPPI.

Phương pháp sử dụng PCAPPI này được JMA gọi là "Bảng tổng hợp góc nâng". Dựa vào bảng này, chúng ta có thể mô phỏng được bản đồ hiển thị khả năng nhìn thấy được của từng ra đa đối với từng góc nâng thấp nhất bằng cách sử dụng bản đồ DEM để mô phỏng che khuất của địa hình gây ra đối với từng vị trí trạm ra đa.

Phương pháp thống kê trong QC cũng rất quan trọng trong việc phát hiện các vùng phản hồi vô tuyến dị thường; việc sử dụng thêm các thông tin khí tượng như bản đồ synop, quan trắc thời tiết khác như trạm đo mưa tự động (AWS), thám không vô tuyến, vệ tinh … cũng rất cần thiết.

Sau khi tiếp nhận công nghệ trên, Đài KTCK đã triển khai thử nghiệm cài đặt mã nguồn QC này và thử nghiệm với số liệu trạm ra đa Nhà Bè. Đài KTCK đã tự xây dựng chương trình mô phỏng che khuất và tự động tạo ra bảng tổng hợp góc nâng cho ra đa Nhà Bè. Dưới đây là một số kết quả đạt được:

Tập số liệu được sử dụng là số liệu tháng 3 năm 2019. Nếu chỉ sử dụng một phương pháp nào riêng biệt thì không thể nhận diện hết các nguồn sai số gây ra cho trạm Nhà Bè. Tại hình ảnh mô phỏng bản đồ khả năng nhìn thấy được của ra đa ta thấy nếu chỉ dựa vào bản đồ DEM thì không thể phát hiện được các vùng che khuất nào khác ngoài địa hình; nhưng khi sử dụng phương pháp thống kê ta lại thấy rõ được vùng bị che khuất bởi tòa nhà tại khu vực Tây Nam của ra đa Nhà Bè. Các hình ô van màu đỏ ở khu vực Bắc và Đông Bắc của ra đa Nhà Bè là hệ thống núi nên tầm nhìn của ra đa bị che khuất. Qua QC, chúng ta có thể đưa ra được chế độ quét tốt hơn cho các vùng bị che khuất này. Ví dụ như ở đây ra đa Nhà Bè đang sử dụng các góc nâng thấp nhất cho chế độ quét 240 km là 0.5; 1.5 và 2.5; với địa hình bằng phẳng và ít đồi núi xung quanh ra đa Nhà Bè thì chế độ quét này cũng tương đối tốt. Tuy nhiên với các vùng bị che khuất nhiều như khu vực Bắc, Đông Bắc, Tây Nam thì ta nên chọn góc nâng cao hơn (có thể là 0.6 hoặc 0.7) để tối ưu hóa cho mục đích sử dụng CAPPI 2 km để định lượng mưa ra đa.

Tác giả: Bùi Thị Khánh Hòa - Đài Khí tượng cao không

Vụ KHQT (Tổng hợp)