Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Xác định khách quan hình thế thời tiết trong các đợt mưa lớn trên khu vực miền trung từ số liệu tái phân tích JRA25

    Nhu Ely Nhu Ely Đang Ngoại tuyến (1771 tài liệu)
    .:: Bronze Member ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Xác định khách quan hình thế thời tiết trong các đợt mưa lớn trên khu vực miền trung từ số liệu tái phân tích JRA25

    LUẬN VĂN THẠC SỸ
    NĂM 2012


    TỔNG QUAN
    Tình hình nghiên cứu mưa lớn ở Việt Nam và trên thế giới.
    Hiện tượng mưa lớn trên khu vực miền Trung luôn được ghi nhận hàng năm với tần xuất trung bình 10 đợt/năm kéo dài từ tháng 5 cho đến tháng 12, với mức độ thiệt hại rất lớn kèm theo. Cho đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu trong nước tập trung cho hiện tượng này từ các thống kê hình thế synop, mô tả cơ chế sinh mưa lớn hoặc mô phỏng hay dự báo dựa trên mô hình. Mặc dù các kết quả nghiên cứu nói trên đã ít nhiều mang lại hiệu quả cho dự báo mưa nghiệp vụ, nhưng các nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở dự báo định tính cho trường hoặc định lượng cho điểm.
    I.1.Tình hình nghiên cứu trên thế giới.
    Trên thế giới mưa lớn đã được nghiên cứu từ rất lâu, gần đây Cavazos T (1999) cũng đã nghiên cứu về tình hình mưa tuyết lớn ở khu vực Nam Mỹ; Nơi các cơn mưa tuyết lớn tại các khu vực miền núi thường có nguyên nhân trực tiếp là các trận tuyết lở. Các trạng thái khí quyển qui mô Synop đặc biệt là nguyên nhân của các hiện tượng mưa tuyết cực trị này, và điều này cũng đúng cho trường hợp của vùng Andorra, một nước nhỏ tại Pyrenees, nằm giữa Pháp và Tây Ban Nha. Trên cơ sở những ngày lượng tuyết có cường độ ít nhất là 30cm trong khoảng 24h, các nghiên cứu hiện tại sử dụng các phân tích thành phần chính (PCA) và các phép phân tích xếp nhóm để mô tả đặc điểm của các hình thế hoàn lưu qui mô synop cho những ngày này trong suốt thời kỳ mùa đông. Khu vực nghiên cứu nằm trong khoảng 30 - 60°N; 30°W - 15°E và khoảng thời gian là thời kỳ mùa đông các năm từ 1986 - 1987 tới 2000 - 2001. Phương pháp được đưa ra với mục đích bao gồm cả phương pháp xử lý trước có chứa cả các dữ liệu đạt chuẩn về không gian được sử dụng cho phép phân tích PCA, một phương pháp xấp xỉ luân phiên để quyết định trọng tâm và số lượng các nhóm cho việc xếp nhóm K-means và việc loại bỏ tính lặp đi lặp lại cho thuật toán này. Phương pháp này có thể phân loại hình thế synop cho các ngày có lượng mưa tuyết lớn và xây dựng các bản đồ cho khí áp mực biển, độ cao địa thế vị 500hPa, độ dày 1000-500m (các đường dòng 5270m, 5400m, 5520m). các kết quả đưa ra 7 hình thế hoàn lưu, hầu hết là về thành phần gió khu vực Đại Tây Dương, một số những hình thế khác với bình lưu khu vực Địa Trung Hải có thể được kết hợp với khí quyển lục địa lạnh. Các kết quả, như các bản đồ thời tiết, có thể trở thành một công cụ hữu ích trong việc giúp các mô hình khí tượng dự báo các cơn mưa tuyết lớn, và việc phân loại những ngày xảy ra hiện tượng này có thể mở ra một tương lai trong việc phân tích khí hậu và khí tượng một cách chi tiết.
    Còn với tác giả Koji Nishiyama và cộng sự (2007); Cũng đã tiến hành nghiên cứu các hệ thống Synop và mối liên hệ giữa các trường Synop và các trường hợp mưa lớn tại đảo Kyushu, thuộc tây nam Nhật Bản, trong suốt thời kỳ mùa mưa Baiu, các trường synop này đã được phân loại sử dụng bản đồ tự thiết lập (SOM – self-organizing map), để có thể biến đổi các đặc tính phi tuyến phức tạp thành các mối liên quan 2 chiều đơn giản. giả thiết rằng các hình thế synop có thể được biểu diễn một cách đơn giản bằng sự phân bố không gian của các thành phần gió ở mực 850hPa, mưa tiềm năng (PW) được định nghĩa là lượng hơi nước được chứa trong một cột thẳng đứng của khí quyển. bằng thuật toán SOM và phương pháp xếp nhóm của ma trận U (U-matrix) và K-means, các trường synop được chia thành 8 loại hình thế (nhóm). Một trong những nhóm có các đặc điểm không gian nổi bật được giới thiệu bởi lượng mưa tiềm năng (PW) đi kèm với các thành phần gió mạnh được gọi là dòng xiết mực thấp (LLJ). Các đặc tính của nhóm này chỉ ra một hình thế Synop điển hình thường gây ra lượng mưa lớn tại Kyushu trong suốt thời kỳ mùa mưa.

    Xem Thêm: Xác định khách quan hình thế thời tiết trong các đợt mưa lớn trên khu vực miền trung từ số liệu tái phân tích JRA25
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Xác định khách quan hình thế thời tiết trong các đợt mưa lớn trên khu vực miền trung từ số liệu tái phân tích JRA25 sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu
Tài liệu mới

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status