Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực việt nam

BTNMT
TTKTTVQG

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
TRUNG TÂM KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN QUỐC GIA

********




BÁO CÁO
TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ


ĐỀ TÀI:
“NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH LƯỢNG
MƯA TRÊN CƠ SỞ ẢNH MÂY VỆ TINH ĐỊA TĨNH
MTSAT CHO KHU VỰC VIỆT NAM”




Chủ nhiệm Đề tài: KS. Nguyễn Vinh Thư

8517


HÀ NỘI, 01-2011

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
TRUNG TÂM KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN QUỐC GIA
Số 4, Đặng Thái Thân, Hoàn Kiếm, Hà Nội

********

BÁO CÁO
TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ

ĐỀ TÀI:
“NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH LƯỢNG
MƯA TRÊN CƠ SỞ ẢNH MÂY VỆ TINH ĐỊA TĨNH
MTSAT CHO KHU VỰC VIỆT NAM”

Chỉ số đăng ký:
Chỉ số phân loại:
Chỉ số lưu trữ:
Cộng tác viên chính: Ths. Phạm Quỳnh Anh, ThS. Phạm Thị Lê Hằng, ThS. Vũ Anh

Tuấn, KS. Nguyễn Thị Phương Thảo, ThS. Nguyễn Thị Hoàng Giang, TS. Lương Tuấn
Minh, KS. Vũ Duy Tiến.


… ngày… thán …năm… …,ngày… tháng… năm… ……, ngày …tháng… năm…
CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI





Nguyễn Vinh Thư
CƠ QUAN THỰC HIỆN
GIÁM ĐỐC




Bùi Minh Tă
ng
CƠ QUAN CHỦ TRÌ
PHÓ TỔNG GIÁM ĐỐC




Nguyễn Văn Tuệ


Hà Nội, ngày…tháng…năm… Hà Nội, ngày…tháng…năm…

HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ CHÍNH THỨC
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG








TS. Nguyễn Lê Tâm
CƠ QUAN QUẢN LÝ ĐỀ TÀI
TL. BỘ TRƯỞNG
KT. VỤ TRƯỞNG
VỤ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
PHÓ VỤ TRƯỞNG





Nguyễn Lê Tâm
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
4
LỜI MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, diễn biến thời tiết ngày càng trở nên phức tạp, tần
suất các cơn bão với cường độ mạnh ảnh hưởng trực tiếp đến lãnh thổ nước ta và mưa
lớn diện rộng, kéo dài nhiều ngày gây lũ, lũ quét, ngập lụt, sạt lở đất… xuất hiện liên

tục và gây thiệt hại nghiêm trọng về người và vật chất. Phân tích một cách đị
nh lượng
lượng mưa đã và đang xảy ra, qua đó đưa ra những dự báo trước những đợt mưa, lũ có
ý nghĩa rất quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội và an toàn dân sinh. Tuy nhiên,
với hiện trạng của mạng lưới trạm quan trắc tại nước ta hiện nay và với công nghệ đang
phân tích và dự báo sử dụng thì đây là một công việc rất khó khăn và không thể một
sớm một chiề
u có được. Đây thực sự là những thách thức lớn đối với ngành Khí tượng
Thủy văn ở nước ta.
Đứng trước tình hình trên, Trung tâm Khí tượng Thủy văn quốc gia (KTTV QG),
Bộ Tài nguyên và Môi trường trong những năm vừa qua đã đầu tư xây dựng mới nhiều
các hệ thống hiện đại như: trạm radar thời tiết, hệ thống thu nhận và xử lý ảnh mây vệ
tinh độ phân giải cao, mạng l
ưới trạm quan trắc bề mặt, hệ thống truyền phát số liệu
mới,…nhằm mục đích tăng cường hơn nữa năng lực giám sát, cảnh báo và dự báo các
hiện tượng trên phục vụ phát triển kinh tế xã hội, góp phần giảm thiểu thiệt hại do thiên
tai bão, lũ gây ra. Các hệ thống, thiết bị đầu tư trên, nhìn chung bước đầu đã được sử
dụng khá hiệu quả
tại các đơn vị nghiệp vụ trong Trung tâm KTTV quốc gia và mang
lại hiệu quả tích cực.
Tuy nhiên, việc phát triển khai thác các sản phẩm chiết xuất từ thông tin radar,
vệ tinh tại các đơn vị còn rất hạn chế, do cả những nguyên nhân chủ quan và khách
quan. Chúng ta chỉ chủ yếu mới ứng dụng các nguồn số liệu trên vào nghiệp vụ dự báo
bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) và phân tích hệ thống thời tiết cơ
bản; trong khi đó, khả
năng khai thác và ứng dụng các loại số liệu này trong nghiệp vụ dự báo còn rất lớn.
Hiện nay, trên thế giới đã phát triển nhiều những thuật toán mới trong lĩnh vực viễn
thám và cùng với sự tăng cường đáng kể về số lượng và chất lượng vệ tinh quan trắc
khí quyển trái đất. Với thời gian quan trắc của vệ tinh mà chúng ta nhận được hàng
ngày khoảng 15 phút trên 05 kênh phổ, do vậy nguồn số liệu vệ tinh này hoàn toàn có

thể cho phép chúng ta xác định một cách định lượng về cường độ mưa đã và đang xảy
ra tại các khu vực hay địa điểm bất kỳ trên phạm vi cả nước và khu vực lân cận trong
phạm vi vùng phủ của vệ tinh. Đây là sản phẩm thứ cấp rất quan trọng và có ý nghĩa
lớn trong công tác dự báo KTTV nói chung và dự báo mưa lũ nói riêng. S
ử dụng các
bản đồ phân tích mưa một cách liên tục (15 phút) sẽ giúp dự báo viên có được những
bức tranh về tình hình mưa đã và đang xảy ra, qua đó giúp đưa ra những phân tích, nhận
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
5
định, cảnh báo và dự báo kịp thời. Hơn nữa, với lợi thế về không gian và thời gian, số
liệu mưa ước lượng từ vệ tinh còn là một trong những số liệu đầu vào quan trọng cho
các mô hình dự báo thủy văn trong việc đưa ra các bản tin dự báo thủy văn: mực nước,
dòng chảy, ngập lụt, lũ, sạt lở…
Chính vì vậy, Trung tâm KTTV quốc gia đã đề xuất thực hiệ
n đề tài nghiên cứu
khoa học “Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cở sở ảnh mây vệ tinh địa
tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam” từ tháng 1 năm 2009 đến tháng 12 năm 2010 (24
tháng). Mặc dù còn tồn tại một số khó khăn, nhưng sản phẩm ước lượng mưa một cách
liên tục từ thông tin vệ tinh thực hiện trong nghiên cứu này đã và đang được áp dụng
thử nghiệm tại Trung tâm Dự
báo KTTV Trung ương từ tháng 4 năm 2010, bước đầu
cũng đã mang lại những kết quả khả quan hơn so với các kết quả áp dụng trước đây.
Trong quá trình thực hiện đề tài nghiên cứu này, Trung tâm KTTV quốc gia, trực
tiếp là Chủ nhiệm đề tài và nhóm cộng tác viên đã nhận được sự ủng hộ, chỉ đạo,
khuyến khích và tạo điều kiện thuận lợi của các cấp lãnh đạo, các
đơn vị chức năng, các
phòng dự báo nghiệp vụ trong Trung tâm và đặc biệt là sự quan tâm giám sát, kiểm tra,
điều hành của Ban Khoa học Công nghệ và Hợp tác Quốc tế, Vụ Khoa học Kỹ thuật -

Bộ Tài nguyên và Môi trường. Chân thành cảm ơn !
CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
6
MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU 4
MỤC LỤC 6
DANH MỤC HÌNH 8
DANH MỤC BẢNG 11
CÁC TỪ VIẾT TẮT 12
SỰ CẦN THIẾT 14
NỘI DUNG BÁO CÁO 16
- Chương I. Tổng quan phương pháp xác định mưa từ thông tin ảnh vệ tinh 16
- Chương II. Nguồn số liệu và phương pháp nghiên cứu 16
- Chương III. Các kết quả đạt được 16
- Kết luận và kiến nghị 16
- Phụ lục và tài liệu tham khảo 16
CHƯƠNG I. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH LƯỢNG MƯA TỪ
THÔNG TIN ẢNH VỆ TINH
17
1.1. Các kênh phổ của vệ tinh MTSAT 17
1.1.1. Kênh 11μm (IR1). 17
1.1.2. Kênh 12μm (IR2). 20
1.1.3. Kênh 6.7μm (WV) 21
1.1.4. Kênh 3.7μm 24
1.1.5. Kênh 0.75μm (VIS) 27
1.2. Các phương pháp xác định mưa 29
1.2.1. Phương pháp đơn phổ 29

1.2.1.1. Phương pháp định tính 29
1.2.1.2. Phương pháp định lượng 29
1.2.2. Phương pháp đa phổ. 31
1.2.2.1. Phương pháp Inoue 31
1.2.2.2. Phương pháp Kakane và Imbernon 31
1.2.2.3. Phương pháp Kurino 32
1.2.2.4. Phương pháp LUTs 34
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
7
1.2.2.5. Phương pháp PERSIANN 35
1.2.3. Phương pháp ước lượng mưa tại Việt Nam 37
1.2.3.1. Trước năm 1997 37
1.2.3.2. Từ 1997 đến 2000 37
1.2.3.3. Từ 2001 đến nay (2010) 38
CHƯƠNG II. NGUỒN SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 39
2.1. Nguồn số liệu 39
2.1.1. Số liệu vệ tinh khí tượng. 39
2.1.2. Số liệu vệ tinh chuyên dụng đo mưa (TRMM). 42
2.1.3. Số liệu đo mưa bề mặt. 43
2.2. Phương pháp nghiên cứu 45
2.2.1. Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neuron Network - ANN) 45
2.2.1.1. Sự phát triển mạng ANN. 45
2.2.1.2. Cấu trúc mạng ANN. 47
2.2.1.3. Hoạt động mạng ANN 50
2.2.2. Xử lý số liệu 52
2.2.3. Mô hình đánh giá mưa 54
2.2.3.1. Xây dựng mô hình. 54
2.2.3.2. Luyện mạng. 55

2.2.3.3. Đánh giá mưa thời gian thực 58
CHƯƠNG III. MỘT SỐ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 60
3.1. Đánh giá theo sản phẩm mưa phân giải cao (HRPPs.) 61
3.2. Đánh giá theo mưa từ vệ tinh TRMM 64
3.3. Đánh giá theo nguồn quan trắc mưa thực. 65
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 78
TÀI LIỆU THAM KHẢO 80
PHỤ LỤC 83
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
8

DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh IR1 chụp cơn bão Sangsan 2006 17
Hình 1.2. Phát xạ của vật đen tuyệt đối ở các nhiệt độ khác nhau 18
Hình 1.3. Tương quan giữa nhiệt độ và phát xạ theo các bước sóng λ khác nhau (T:
Nhiệt độ, E
λ:
: phát xạ) 19
Hình 1.4. Mô phỏng bức xạ nhiệt dải phổ IR1, IR2 và WV 20
Hình 1.5. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh hồng ngoại IR2 lúc 06z 31/8/2009 21
Hình 1.6. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh hơi nước (WV) lúc 06z 26/8/2009 22
Hình 1.7. Ảnh vệ tinh mô tả bức xạ trên các kênh IR1, WV và IR1-WV 23
Hình 1.8. So sánh sự khác biệt giữa IR1 và WV để khoanh vùng mây đối lưu 24
Hình 1.9. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh IR4 chụp lúc 16z 21/9/2009 25
Hình 1.10. Phân tích lượng mây bao phủ kênh 3.7μm và 10.7μm 25
Hình 1.11. Phân tích nhiệt độ bức xạ kênh 3.7μm và 10.7μm 26
Hình 1.12. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh thị phổ lúc 06Z ngày 7/9/2006 28
Hình 1.13. Xây dựng bảng LUT dựa vào bức xạ nhiệt của các kênh 34

Hình 1.14. Mô tả bảng LUTs được xây dựng để tính mưa 35
Hình 1.15. Cấu trúc mạng và dòng dữ liệu trong mô hình PERSIANN 36
Hình 2.1. Thống kê quan hệ mưa từ vệ tinh TRMM và nhiệt độ đỉnh mây 39
Hình 2.2. Phân bố cường độ mưa theo giá trị nhiệt độ kênh 11μm 40
Hình 2.3. Quan hệ mưa với nhiệt độ kênh 11μm và (11μm -12μm) 41
Hình 2.4. Số liệu vệ tinh MTSAT kênh IR1 (trái) và hơi nước (phải) lúc 06z ngày
15/10/2009
42
Hình 2.5. Hình ảnh vệ tinh TRMM hoạt động 43
Hình 2.6. Mạng lưới trạm quan trắc mưa trong khu vực Việt Nam 44
Hình 2.7. Khu vực nghiên cứu 0-30°N và 110-115°E 45
Hình 2.8. Mô tả các tế bào thần kinh trong mạng 46
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
9
Hình 2.9. Sơ đồ kiến trúc của mạng ANN 48
Hình 2.10. Cấu trúc của mạng ANN lan truyền 3 lớp và các nơ ron trong mạng. 49
Hình 2.11. Đánh giá lượng mưa từ vệ tinh TRMM lúc 03z ngày 7/10/2009 53
Hình 2.12. Hình ảnh xử lý và đưa số liệu mưa TRMM vào mô hình 54
Hình 2.13. Mô hình mạng ANN để ước lượng mưa 55
Hình 2.14. Sơ đồ quá trình luyện mạng của mô hình thiết kế 56
Hình 2.15. Sơ đồ mô phỏng quá trình xác định mưa từ mô hình 59
Hình 3.1. Phân bố cường độ mưa lúc 21z ngày 29 tháng 8 năm 2006 theo các phương
pháp CMORPH, ANN và PERSIANN (đơn vị mm/giờ)
61
Hình 3.2. Biểu đồ phân tán lượng mưa trong ô lưới 0.25° × 0.25° giữa ANN với
CMORPH và PERSIANN lúc 21z ngày 29 tháng 8 năm 2006
62
Hình 3.3. Phân bố cường độ mưa lúc 21z ngày 2 tháng 9 năm 2006 theo các phương

pháp CMORPH, ANN và PERSIANN (đơn vị mm/giờ)
63
Hình 3.4. Biểu đồ phân tán lượng mưa trong ô lưới 0.25° × 0.25° giữa ANN với
CMORPH và PERSIANN lúc 21z ngày 2 tháng 9 năm 2006
63
Hình 3.5. Biểu đồ phân tán cường độ mưa theo ANN và TRMM/TMI-PR cho các
tháng 6 (a), 7 (b), 8 (c) và 9 (d) năm 2006
64
Hình 3.6. Phân bố lượng mưa trong 06 giờ lúc 00UTC ngày 9 tháng 9 năm 2006 theo
phương pháp ANN và PERSIANN (đơn vị mm)
66
Hình 3.7. Biểu đồ phân tán lượng mưa trong 06 giờ giữa ANN và PERSIANN với các
trạm quan trắc thực tế lúc 00UTC ngày 9 tháng 9 năm 2006
66
Hình 3.8. Phân bố lượng mưa ngày lúc 00z ngày 5 tháng 7 năm 2006 theo phương pháp
ANN và PERSIANN (đơn vị mm)
67
Hình 3.9. Biểu đồ phân tán lượng mưa ngày từ mô hình ANN và PERSIANN với các
trạm quan trắc mưa thực tế lúc 00Z ngày 5 tháng 7 năm 2006
67
Hình 3.10. Biểu đồ phân tán lượng mưa ngày từ mô hình ANN với quan trắc thực tế từ
các trạm quan trắc ở Việt Nam từ ngày 1 đến 31 tháng 7 năm 2006
68
Hình 3.11. Tổng lượng mưa trong 06 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 18z ngày 17
tháng 10 năm 2010
69
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
10

Hình 3.12. Tổng lượng mưa trong 06 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 18z ngày 18
tháng 10 năm 2010
70
Hình 3.13. Tổng lượng mưa trong 12 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 00z ngày 19
tháng 10 năm 2010
71
Hình 3.14. Tổng lượng mưa trong 12 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 00z ngày 3
tháng 11 năm 2010
72
Hình 3.15. Tổng lượng mưa trong 12 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 00z ngày 4
tháng 11 năm 2010
73
Hình 3.16. Tổng lượng mưa trong 12 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 00z ngày 5
tháng 11 năm 2010
74
Hình 3.17. Tổng lượng mưa trong 12 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 12z ngày 6
tháng 11 năm 2010
75
Hình 3.18. Tổng lượng mưa trong 12 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 00z ngày 20
tháng 11 năm 2010
76
Hình 3.19. Tổng lượng mưa trong 12 giờ xác định từ mô hình ANN lúc 00z ngày 29
tháng 11 năm 2010
77
Hình 4.1. Cường độ mưa tính từ vệ tinh MTSAT lúc 08z30 ngày 31/10/2010 (trên) và
tại 02z30 ngày 1/11/2010 (dưới)
88
Hình 4.2. Cường độ mưa trung bình trong 01 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 00z ngày
31/10/2010 (trên) và lúc 06z ngày 1/11/2010 (dưới)
89

Hình 4.3. Tổng lượng mưa trong 03 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 12z ngày 26/10/2010
(trên) và lúc 06z ngày 29/10/2010 (dưới)
90
Hình 4.4. Tổng lượng mưa trong 06 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 00UTC ngày
29/10/2010 (trên) và lúc 06UTC ngày 29/10/2010 (dưới)
91
Hình 4.5. Tổng lượng mưa trong 12 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 09z ngày 26/10/2010
(trên) và lúc 09z ngày 27/10/2010 (dưới)
92
Hình 4.6. Tổng lượng mưa trong 24 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 00z ngày 31/10/2010
(trên) và lúc 00z ngày 1/11/2010 (dưới)
93
Hình 4.7. Tổng lượng mưa trong 48 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 12z ngày 26/10/2010
(trên) và lúc 21z ngày 30/10/2010 (dưới)
94
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
11
Hình 4.8. Tổng lượng mưa trong 72 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 00z ngày 27/10/2010
(trên) và lúc 00z ngày 29/10/2010 (dưới)
95
Hình 4.9. Tổng lượng mưa trong 72 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 06z ngày 30/10/2010
(trên) và lúc 06z ngày 31/10/2010 (dưới)
96
Hình 4.10. Tổng lượng mưa trong 72 giờ từ vệ tinh MTSAT lúc 00z ngày 25/11/2010
(trên) và lúc 06z ngày 26/11/2010 (dưới)
97

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1. Thống kê cường độ mưa trung bình đánh giá từTRMM/TMI-PR và ANN cho
các tháng 6, 7, 8 và 9 năm 2006
65
Bảng 3.2. So sánh số liệu mưa trong 06 giờ từ một số trạm quan trắc và mô hình khu
vực Bắc Trung Bộ lúc 18z ngày 17 tháng 10 năm 2010
69
Bảng 3.3. So sánh số liệu mưa trong 06 giờ từ một số trạm quan trắc và mô hình khu
vực Bắc Trung Bộ lúc 18z ngày 18 tháng 10 năm 2010
70
Bảng 3.4. So sánh số liệu mưa trong 12 giờ từ một số trạm quan trắc và từ mô hình khu
vực từ Quảng Ngãi đến Bình Thuận lúc 00z ngày 3 tháng 11 năm 2010
72
Bảng 3.5. So sánh số liệu mưa trong 12 giờ từ một số trạm quan trắc và mô hình khu
vực Trung Bộ lúc 00z ngày 4 tháng 11 năm 2010
73
Bảng 3.6. So sánh số liệu mưa trong 12 giờ từ một số trạm quan trắc và mô hình khu
vực Trung Bộ lúc 00z ngày 5 tháng 11 năm 2010
74
Bảng 3.7. So sánh số liệu mưa trong 12 giờ từ một số trạm quan trắc và từ mô hình khu
vực Trung Bộ lúc 12z ngày 6 tháng 11 năm 2010
75
Bảng 3.8. So sánh số liệu mưa trong 12 giờ từ một số trạm quan trắc và từ mô hình khu
vực Trung và Nam Trung Bộ lúc 00z ngày 29 tháng 11 năm 2010
77
Bảng 4.1. Một số đặc điểm của khuôn dạng số liệu 2B31 83
Bảng 4.2. Khuôn dạng số liệu TRMM dạng 2B31 84
Bảng 4.3. Các tham số đưa vào mô hình ANN để tính mưa 86
Bảng 4.4. Gia trọng sau khi luyện mạng ANN 87
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
12

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Ý nghĩa
AMeDAS
Hệ thống thu thập dữ liệu khí tượng tự động (Automated
Meteorological Data Acquisition System)
ANN
Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neuron Network)
ATNĐ
Áp thấp nhiệt đới
AVHRR
Bộ đo bức xạ phân giải cao tiên tiến (Advanced Very High
Resolution Radiometer)
CERES
Bộ quan trắc mây và năng lượng bức xạ trái đất (Clouds
and Earth Radiant Energy System)
CLW
Lượng nước lỏng chứa trong mây (Cloud Liquid Water)
CMA
Cơ quan Khí tượng Trung Quốc (China Meteorological
Administration)
CMORPH
Phương pháp tính mưa theo kỹ thuật Morphing (CPC
Morphing Technique)
FY
V
ệ tinh Phong Vân (Feng-Yun Satellite)
GMS

Vệ tinh khí tượng địa tĩnh (Geostationary Meteorological
Satellite)
GOES
Vệ tinh địa tĩnh quan trắc môi trường (Geostationary
Operational Environmental Satellites)
HRPPs
Sản phẩm mưa vệ tinh phân giải cao (High Resolution
Precipitation Products)
IR
Hồng ngoại (Infrared Band)
ITCZ
Dải hội tụ nhiệt đới (Inter-Tropical Conversion Zone)
JMA
Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (Japan Meteorological
Agency)
KKL
Không khí lạnh
KTTV
Khí tượng thủy văn
LIS
Bộ cảm ứng giông sét (Lighting Image Sensor)
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
13
LUT
Kỹ thuật tra bảng (Look Up Table)
MSC
Trung tâm Vệ tinh khí tượng (Meteorological Satellite
Center)

MTSAT
Vệ tinh địa tĩnh đa chức năng MTSAT (Multi-functional
Transport Satellite)
MW
Vi sóng (Microwave)
NOAA
Cơ quan quản lý khí quyển đại dương quốc gia Hoa Kỳ
(National Oceanic Atmospheric Administration)
NWS
Cơ quan Thời tiết Quốc gia Hoa Kỳ (National Weather
Service)
PERSIANN
Phương pháp tính mưa theo kỹ thuật mạng thần kinh nhân
tạo (Precipitation Estimation from Remotely Sensed
Information using Artificial Neural Networks)
PR
Radar quan trắc mưa (Precipitation Radar)
QMORPH
Phương pháp tính mưa theo một phần của kỹ thu
ật
Morphing Quad-Morphing Technique
RR
Cường độ mưa (Rain Rate)
SURF
Tham số bề mặt đệm (Surface Index)
TB
Nhiệt độ sáng (Brightness Temperature)
TMI
Bộ cảm ứng vi sóng (TRMM Microwave Imager)
TRMM

Vệ tinh chuyên dụng đo mưa vùng nhiệt đới (Tropical
Rainfall Mission Measurement)
TTKTTVQG
Trung tâm Khí tượng Thủy văn quốc gia
VIS
Thị phổ (Visible)
VIS
Bộ quét ảnh thị phổ và hồng ngoại (Visible Infrared
Scanner)
WV
Hơi nước (Water Vapour)
XTNĐ
Xoáy thuận nhiệt đới

Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
14

SỰ CẦN THIẾT
Vệ tinh khí tượng cung cấp liên tục và đồng thời những thông tin về trường mây
không chỉ trên một vùng nhỏ hẹp mà cả vùng rộng lớn hàng ngàn km, bao quát không
chỉ các vùng đông đúc dân cư mà cả vùng hẻo lánh và đại dương. Số liệu vệ tinh cho
phép khoanh vùng mây có khả năng cho mưa và đánh giá lượng mưa trung bình của
vùng quan tâm, đánh giá cấp độ mưa trong những khoảng thời gian khác nhau từ một
vài giờ đến lượng mưa ngày hoặ
c tháng phục vụ cho các mô hình dự báo thời tiết, các
mô hình dự báo thuỷ văn và các nghiên cứu khí hậu. Những bức ảnh vệ tinh có độ phân
giải cao về không gian và thời gian cho phép phát hiện rất tốt những cột mây dông phát
triển gây ra mưa, tố, lốc, hoặc lũ quét trong những vùng nhỏ hẹp.

Ở Việt Nam, do hạn chế về mạng lưới trạm quan trắc khí tượng, thủy văn và trạm
đo mưa, việc phân tích diễ
n biến trường mưa và ước lượng được lượng mưa đã và đang
xảy ra trên toàn lãnh thổ nước ta và vùng phụ cận đóng vai trò rất quan trọng trong
công tác dự báo thời tiết nói chung và dự báo thủy văn nói riêng. Phân tích và theo dõi
quá trình diễn biến liên tục các trung tâm mưa giúp chúng ta có thể nhanh chóng định
tính đưa ra các dự báo, cảnh báo về tình hình mưa trong tương lai. Trên thông tin ảnh
vệ tinh, khi quan sát sự được di chuyển của khối không khí lạnh tràn xuống kèm theo
các dải mây, ổ mây
đối lưu mạnh gây mưa, các vùng mây đậm đặc có nhiệt độ thấp từ
biển hoặc phía tây di chuyển, thì các nhà dự báo có thể nhận định được xu thế diễn
biến mưa trong tương lai gần (nowcasting) một cách khá chính xác.
Các mô hình dự báo thủy văn ngày nay đều đòi hỏi phải có được nguồn số liệu đầu
vào là giá trị về mưa một cách đủ dày và đủ độ tin cậy thì mới đưa ra được các bả
n tin
dự báo thủy văn về lũ, dòng chảy, mực nước, một cách chính xác cho từng sông
trong mạng lưới sông hồ nhiều và phân bố rất phức tạp ở nước ta. Số liệu định lượng về
mưa chiết xuất từ thông tin vệ tinh trên các khu vực Trung Quốc, vùng núi xa xôi có
tầm quan trọng nhất định trong việc tăng cường số liệu mưa, đầu vào cho các mô hình
dự báo thủy văn, nơi mà hầ
u như không tồn tại các trạm quan trắc hoặc do nguyên nhân
chính trị, an ninh quốc gia không có được.
Một số phương pháp phân tích và ước lượng lượng mưa từ ảnh vệ tinh được phát
triển ở nước ta trước đây chỉ là những nghiên cứu ban đầu, mang tính chất xút tác cho
hàng loạt những nghiên cứu tiếp theo nhằm khai thác hiệu quả nguồn số liệu vệ tinh
phân giải cao còn mới mẻ và quí giá này. Các phương pháp trên nhìn chung chỉ dừng
lại ở mức độ phân tích định tính bằng mắt thường, thông tin về tổng lượng mưa và
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.

15
cường độ mưa đưa ra chưa đạt độ tin cao, không ứng dụng được trong nghiệp vụ dự báo
ngày nay.
Sự phát triển vượt bậc trong những năm gần đây về khoa học vũ trụ, công nghệ
thông tin, công nghệ viễn thám, cũng như sự ra đời các phương pháp, thuật toán mới
trong việc giải quyết các bài toán về hội tụ, chuyển động,… đã góp phần tích cực nâng
cao hơn nhiề
u các thông tin sản phẩm có nguồn gốc từ số liệu vệ tinh. Lượng thông tin
nhận từ các vệ tinh địa tĩnh (MTSAT, FY-2) hiện nay tại Trung tâm KTTV quốc gia rất
cao 1024 mức lượng tử trên 05 kênh phổ và tần suất thu là 96 lần trong ngày (trước đây
là 256 mức lượng tử trên 04 kênh và tần suất thu 24 lần trong ngày) rất có ích khi khai
thác các sản phẩm thứ cấp nói chung và sản phẩm mưa đã và đang xảy ra nói riêng.
Triển khai áp dụng phương pháp hồ
i quy tuyến tính đa chiều, phương pháp mạng thần
kinh nhân tạo (Artificial Neuron Network - ANN) mà đã được thế giới nghiên cứu phổ
biến rộng rãi, giải quyết việc tính toán hội tụ trên các kênh hồng ngoại và hơi nước sẽ
giúp tăng cường khả năng loại bỏ mây tầng cao không gây mưa, cũng như phân cấp đối
lưu được chi tiết. Sự lợi thế kênh phổ 3.7μm kết hợp vớ
i dải hồng ngoại nhiệt sẽ loại bỏ
ảnh hưởng của sương mù và mây tầng thấp không cho mưa mặc dù chúng có độ ngậm
nước đáng kể mà các phương pháp trước đó không có được. Sản phẩm về cường mưa
chiết xuất ra sau khi quá trình luyện mô hình ANN kết thúc sẽ được tích hợp cho các
khoảng thời gian khác nhau: 03, 06, 12, 24, 48 và 72 giờ được chuyển đổi dưới dạng
ảnh để tăng cường ph
ục vụ công tác dự báo khí tượng và được đưa ra dưới dạng số cho
các khu vực nhỏ hoặc lưu vực sông là nguồn số liệu đầu vào chính của các mô hình dự
báo thủy văn.
Tiến hành triển khai nghiên cứu, xây dựng phương pháp xác định lượng mưa từ
thông tin ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam trong giai đoạn hiện
nay là cần thiết chứ không nói đến là muộn, đúng hướng và mạng l

ại hiệu quả. Kết quả
thu được từ nghiên cứu này là những số liệu đo mưa hoàn toàn có thể trợ giúp các dự
báo viên khí tượng, thủy văn tham khảo một cách hữu ích trong nghiệp vụ dự báo
KTTV, nhất là hiện nay chúng ta đang nghiên cứu, áp dụng thử nghiệm phương pháp
dự báo cực ngắn mưa dông cho khu vực Hà Nội dựa chủ yếu vào nguồn số liệu viễn
thám đang thu nhận t
ại Trung tâm.

Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
16
NỘI DUNG BÁO CÁO
- CHƯƠNG I. TỔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH MƯA TỪ THÔNG TIN
ẢNH VỆ TINH
- CHƯƠNG II. NGUỒN SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
- CHƯƠNG III. MỘT SỐ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
- KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
- TÀI LIỆU THAM KHẢO
- PHỤ LỤC


Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
17
CHƯƠNG I. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH LƯỢNG
MƯA TỪ THÔNG TIN ẢNH VỆ TINH
1.1. Các kênh phổ của vệ tinh MTSAT
1.1.1. Kênh 11

μ
m (IR1).
Dải phổ của các kênh này nằm trong phổ hồng ngoại nhiệt có bước sóng từ 10.3μm
đến 11.3μm. Dải phổ này còn được gọi là cửa sổ của khí quyển (Window channels), bởi
lẽ đây là dải phổ mà khí quyển là tương đối trong suốt nhất đối với bức xạ phát đi từ bề
mặt trái đất vào vũ trụ.
Hình 1.1. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh IR1 chụp cơn bão Sangsan 2006
Theo các công thức vật lý và hàm bức xạ nhiệt Planck, từ các mức xám thu được
có thể tính toán gần đúng nhiệt độ của đỉnh mây hoặc của bề mặt trái đất, bề mặt biển
và đại dương. Nhiệt độ tính toán được với giả thiết là phát xạ nhiệt của vật thể được
xem là lý tưởng như của vật đen tuyệt đối (black body). Vì v
ậy các nhiệt độ thông
thường được hiển thị từ các ảnh hồng ngoại IR1 là nhiệt độ của vật đen tuyệt đối (TB1).
Lượng bức xạ phát ra bởi một vật đen tuyệt đối được Plank diễn giải theo công thức sau:

Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
18
Với k = 1,38.10
-23
J/K, hằng số Boltzmann.
h = 6.626.10
-34
Js, hằng số Planck.
c = 2.9979.10
8
m/s, vận tốc ánh sáng.
Từ công thức trên, chúng ta có thể viết lại như sau:

Với c
1
, c
2
là các hằng số tương ứng
c
1
=3.741832 × 104 [W.cm
-2
.μm
4
] và c
2
= 14387.86 [μm.K].
Quang phổ phát xạ của vật đen tuyệt đối với nhiệt độ trong dải nhiệt độ từ
300°K (27°C) đến 5500°K (5227°C), tức là từ nhiệt độ của phòng (room) ở đến
nhiệt độ mặt trời được chỉ ra ở hình 1.2 dưới đây.

Hình 1.2. Phát xạ của vật đen tuyệt đối ở các nhiệt độ khác nhau
Định luật Planck dùng để tính toán phổ phát xạ, tuy nhiên đôi khi nó có thể được
dùng để xác định nhiệt độ (T°) của vật đen tuyệt đối khi đã biết phát xạ E
λ
. Biến đổi lại
công thức của định luật Planck ta có:
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
19

Hình 1.3. Tương quan giữa nhiệt độ và phát xạ theo các bước sóng λ khác nhau
(T: Nhiệt độ, E
λ:
: phát xạ)
Mối tương quan giữa nhiệt độ T và quang phổ phát xạ E
λ
với các bước sóng λ khác
nhau sử dụng công thức trên được biểu diễn ở hình 1.3. Công thức trên cũng có thể
được dùng để tính nhiệt độ của vật khi quang phổ phát xạ E
λ
của nó là một dải phổ hẹp.
Hiện nay độ phân giải không gian kênh IR1 của vệ tinh MTSAT là 4km và 1024
mức lượng tử; trong khi đó các thế hệ vệ tinh GMS trước kia là 5km và 256 mức. Nhiệt
độ nhận được từ kênh này rất có giá trị trong việc xác định và dự báo các cụm mây khối
lưu gây mưa bởi mây đối lưu phát triển có đỉnh rất cao và lạnh được thể hiện rõ trên
phổ này.
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
20
Hình 1.4. Mô phỏng bức xạ nhiệt dải phổ IR1, IR2 và WV
1.1.2. Kênh 12
μ
m (IR2).
Dải phổ của kênh này có giá trị khoảng 12μm. Tương tự như kênh IR1 được mô tả
trước, các công thức tính toán chuyển đổi bức xạ, chuyển đổi nhiệt độ đối với kênh IR2
cũng giống như trong kênh IR1 cũng đều sử dụng hàm bức xạ nhiệt Planck. Độ phân
giải không gian kênh IR2 của vệ tinh MTSAT hiện nay là 4km và 1024 mức lượng tử;
trong khi đó các thế hệ vệ tinh GMS trước kia là 5km và 256 mức. Cũ
ng giống như phổ

IR1, bức xạ nhận được từ kênh này rất hữu ích trong phân tích trường nhiệt đỉnh mây,
nhất là trong trường hợp mây có đỉnh cao và lạnh.
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
21

Hình 1.5. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh hồng ngoại IR2 lúc 06z 31/8/2009
1.1.3. Kênh 6.7
μ
m (WV)
Bước sóng của kênh này nằm trong khoảng 6.7μm hay còn gọi là phổ hơi nước
(hình 1.6) với mức lượng tử là 1024 và có độ phân giải không gian là 4.0km tương tự
như các kênh hồng ngoại khác. Mức xám của điểm ảnh thu được là biểu hiện của phát
xạ mà bộ cảm ứng của vệ tinh thu được trong dải hấp thụ của hơi nước trong cột không
khí của quyển từ bề mặ
t trái đất đến độ cao của đỉnh mây với thiết diện bằng diện tích
của điểm ảnh. Hơi nước được biểu hiện rõ nhất trong tầng khí quyển đối lưu từ 850mb
đến 300mb. Tại các vùng nhiệt đới hơi nước nhiều hơn so với các vùng khác và thường
rất đồng nhất, cho nên tại các vùng nhiệt đới loại ảnh này ít khi được sử dụng cho các
đối tượng mây tầng th
ấp dưới 850mb và càng không được sử trong phân tích các đối
tượng của bề mặt trái đất.
Trong phân tích định tính các ảnh hơi nước. đặc biệt tại các vùng vĩ độ cao, người
ta hay chú ý đến sự di chuyển và thay đổi của các vùng tối, tức là các vùng khô hơn.
Sự thay đổi và di chuyển của các vùng tối này là biểu hiện về sự thay đổi và di chuyển
của các khối không khí tương đối khô dưới tác động của các áp cao lục địa ho
ặc lưỡi
cao. Ảnh hơi nước thường được kết hợp với ảnh hồng ngoại trong phân tích thời tiết,
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
22
đặc biệt trong việc theo dõi sự di chuyển của mây và tính toán trường gió tại các tầng
trung và cao của tầng đối lưu từ một số ảnh mây vệ tinh liên tiếp nhau về thời gian,
cũng như trong phân tích khả năng mưa và khoanh vùng gây mưa các cấp khác nhau.

Hình 1.6. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh hơi nước (WV) lúc 06z 26/8/2009
Từ hình 1.7 và hình 1.8 dưới đây mô tả hình ảnh phân tích bức xạ nhiệt kênh IR1
và chênh lệch nhiệt bức xạ giữa kênh IR1 và kênh hơi nước. Rõ ràng dễ nhận thấy có sự
khác biệt đáng kể về phạm vi của các vùng mây (vùng được khoanh vòng tròn màu đen
và màu đỏ). Trên ảnh vệ tinh kênh IR1 (bên trái) rất nhiều vùng mây có nhiệt độ rất
thấp xuất hiện < -62°C nhưng lại không xuất hiện trên
ảnh chênh lệch nhiệt bức xạ.
Thực sự những đám mây này không tồn tại trên ảnh phân tích chênh lệch nhiệt là vì
chúng tuy có nhiệt độ thấp và rất cao nhưng rất mỏng không có khả năng gây ra thời
tiết xấu (mây Ci) nên đã được loại bỏ theo các bước tính toán trên.
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
23

Hình 1.7. Ảnh vệ tinh mô tả bức xạ trên các kênh IR1, WV và IR1-WV
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
24
Hình 1.8. So sánh sự khác biệt giữa IR1 và WV để khoanh vùng mây đối lưu
1.1.4. Kênh 3.7
μ

m
Ngoài các kênh hồng ngoại nhiệt và kênh hơi nước kể trên, các vệ tinh khí tượng
ngày nay cũng đều gắn bộ cảm biến để thu được số liệu bức xạ gần bề mặt (Near
Infrared) kênh 3.7μm. Với dải phổ trên, kênh ảnh này cho phép chúng ta quan trắc được
cả ban ngày lẫn ban đêm. Vào thời gian tối, do không còn ánh sáng mặt trời nên kênh
thị phổ không chụp được các đối tượng mây. Điều này rất khó khăn cho các nhà phân
tích và d
ự báo thời tiết đặc biệt là trong phân tích sương mù và xoáy thuận nhiệt đới khi
cấu trúc mây không rõ ràng, xoáy mây kém biểu hiện, đĩa mây lệch tâm,…
Độ phân giải số liệu nhận được của kênh này trên vệ tinh địa tĩnh MTSAT lên tới
1024 mức lượng tử (10 bits) và 4km/pixel. Trong các nghiên cứu về phân loại mây tự
động, người ta đã tính đến chuyện kết hợp thông tin từ kênh này với kênh IR1 và kênh
hơi nước để tăng cường độ chính xác khi nhận dạng và phân lo
ại ra được nhóm mây Ci
tầng cao mỏng và mây tầng thấp do ảnh hưởng của địa hình,
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
25

Hình 1.9. Ảnh vệ tinh MTSAT kênh IR4 (3.7μm) chụp lúc 16z 21/9/2009


Hình 1.10. Phân tích lượng mây bao phủ kênh 3.7μm và 10.7μm
Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung tâm KTTV quốc gia

Nghiên cứu phương pháp xác định lượng mưa trên cơ sở ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT cho khu vực Việt Nam.
26
Trên hình 1.10a so sánh nhiệt độ sáng nhận được từ vệ tinh trên kênh 3.7µm và
10.7µm vào thời gian ban đêm, khi không có bức xạ phản chiếu tại kênh 3.7µm, với

góc nhìn mà nhiệt độ dưới bề mặt là 27°C tăng dần lên bao phủ bởi mây tại nhiệt độ -
13°C. Trong trường hợp này độ phát xạ coi như bằng 1 và bỏ qua hấp thụ khí quyển.
Trong điều kiện ít mây hoặc quang mây, nhiệt độ bức xạ tại kênh 3.7μm và 10.7
μm là
giống nhau. Tuy nhiên, khi vùng phủ mây mà tăng lên, nhiệt độ bức xạ tại 3.7μm trở
lên lớn hơn nhiệt độ bức xạ tại 10.7μm và do kênh 3.7μm phản ứng mạnh với giá trị
nhiệt cao hơn.
Hình 1.11. Phân tích nhiệt độ bức xạ kênh 3.7μm và 10.7μm
Trên hình 1.10b mô tả quan hệ giữa vùng phủ mây với giá trị hiệu nhiệt độ bức xạ
giữa kênh 3.7μm và 10.7μm với giả thiết bề mặt có nhiệt độ là 27°C và mây có nhiệt độ
là -13°C . Sự khác nhau về nhiệt độ bức xạ có giá trị trong việc xác định các thông số
về mây, khi chênh lệch nhiệt độ bức xạ 2 kênh này đạt m
ức cực đại gần 6°C thì sẽ có
khoảng 65% mây bao phủ (International Seminar on MTSAT Data Application, Feb.
2003). Nếu giả sử mây là đồng nhất và bề mặt có mây bao phủ (nhiệt độ đã biết) thì độ
che phủ mây có thể được xác định nếu bỏ qua ảnh hưởng của nhiễu xạ, phát xạ và độ
ẩm của khí quyển.