SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ

SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ SỬ DỤNG SỐ LIỆU ẢNH VỆ TINH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MÔ HÌNH SỐ TRỊ

Đại học Quốc gia Hà nội

Tr ờng đại học khoa học tự nhiên

Sử Dụng số liệu ảnh vệ tinh nâng cao chất l ợng dự báo

mô hình số trị

i Đặt vấn đề:

-Độ chính xác của mô hình phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện ban đầu đ a vào Một nhiễu nhỏ trong mô hình cũng làm ảnh h ởng mạnh tới chất l ợng dự báo.Trong khi, số liệu đầu vào mô hình khu vực cập nhật chủ yếu từ số liệu mô hình Toàn cầu trên l ới thô và đ ợc nội suy về l ới mô hình khu vực Công việc này gặp nhiều sai số

-Thông tin từ ảnh vệ tinh đo đ ợc bao phủ một khu vực rất rộng lớn với độ chính xác cho phép

Vì vậy, đ a số liệu về tinh làm đầu vào cho mô hình số trị là một trong những ph ơng thức làm tăng độ chính xác của mô hình số trị

ii Giới thiệu mô hình số trị khu vực

Mô hình số trị dự báo chi tiết đ ợc dùng để tạo ra các

dự báo chi tiết hơn so với mô hình toàn cầu Chi tiết thêm vào đ ợc tuyển chọn trên l ới tinh:

+ Chi tiết về địa hình

+ Các quá trình vi vật lý phức tạp

+ Các chi tiết cho tr ờng ban đầu

+ Các mô hình khu vực sử dụng số liệu toàn cầu để làm điều kiện biên

Thời gian của mô hình khu vực bị giới hạn bởi tốc độ

xử lý của máy tính

Khu vực mô hình bao phủ có phần diện tích đất liền

Các quá trình vật lý yêu cầu các quan trắc chi tiết về: độ ẩm, nhiệt độ, gió không những về độ

lớn mà cả h ớng ở lớp khí quyển và lớp sát đất

Đối với thay đổi lớp biên ban đầu bao gồm: lớp

bao phủ thực vật, độ ẩm đất, bao phủ của tuyết và băng, Anbedo của mặt đệm

Đối với các quá trình đoạn nhiệt ban đầu: khu

vực mây và giáng thuỷ, thông tin về thuỷ khí

ii Giới thiệu mô hình số trị khu vực (tiếp theo )

Thiếu các đo đạc thông tin về các

iii Giới thiệu sản phẩm của vệ tinh

Quan trắc tr ờng ban đầu ở lớp không

khí bên trên

-Trườngưgióư3D:

-Trườngưẩmư3D: Theo thống kê, các vệ tinh cực và vệ

tinh địa tĩnh cung cấp khoảng 10 đến 20% số liệu ẩm ở một số lớp theo ph ơng thẳng đứng và nằm ngang

-Trườngư nhiệtư độư 3D: Các vệ tinh cực cung cấp số

liệu nhiệt độ với độ chính xác chấp nhận đ ợc

-Mâyưvàưgiángưthủy: cho phép chi tiết l ợng mây bao

phủ, loại, quá trình lớn lên, sự vận chuyển của chúng, độ cao đỉnh mây, nhiệt độ đỉnh mây Cập nhật số liệu hàng giờ L ợng n ớc lỏng trong mây, giáng thủy có thể quan trắc đ ợc từ tần số micro của các vệ tinh cực

Vệ tinh cực cung cấp số liệu về gió ở mặt biển có lợi cho mô hình toàn cầu nh ng không có lợi cho mô hình khu vực.

 Nhiệt độ của lớp mặt biển có thể xác định từ số

Số liệu giáng thuỷ ớc l ợng trên khu vực đất liền là không tôt, tuy nhiên nó là nguồn số liệu giáng thuỷ duy nhất trên biển

Cloud and Water Vapour Winds (GMS)

iii Giíi thiÖu s¶n phÈm cña vÖ tinh (tiÕp theo )

Số liệu nhiệt độ ở lớp

300HPA

Sơ đồ đ a số liệu vệ tinh vào mô

3.1 ớc l ợng nhiệt độ đối t ợng quan trắc

bằng ảnh vệ tinh hồng ngoại

3.1.1 Nguyên tắc: Một đối t ợng bất kỳ phát bức xạ điện từ t ơng ứng với nhiệt độ, b ớc sóng và khả năng phát xạ của nó Nhiệt độ nhận biết đ ợc

bằng cảm biến kế nhiệt đ ợc gọi là nhiệt độ chói

Nhiệt độ chói khác với nhiệt độ thực do một số lý

do :

+ Khả năng phát xạ của đối t ợng ελ <1, vì nó không phải là vật đen;

+ Quá trình phát và truyền xạ còn chịu ảnh h ởng của môi tr ờng truyền xạ, th ờng là bức xạ bị suy giảm qua môi tr ờng khí quyển;

+ Các tham số kiểm định của cảm biến kế mà

vệ tinh mang theo lên quỹ đạo có sự thay đổi theo thời gian.

3.1.2 Một số nguyên lý (NL) ớc l ợng

nhiệt độ:

- NL1: Sử dụng nghịch đảo hàm Planck để

đ ợc nhiệt độ chói , và xem đấy đúng bằng

độ chói thực tế của bề mặt đối t ợng quan trắc, sau đó sẽ hiệu chỉnh sai số do 3 nguyên nhân nói trên ta sẽ có nhiệt độ thực

tế của đối t ợng quan trắc

- NL2: cho rằng một đối t ợng phát xạ hồng ngoại không phải chỉ ở một b ớc sóng, mà cùng một lúc nó có thể phát xạ ở nhiều b ớc sóng trong dải sóng Vì vậy, sử dụng quan trắc ở dải sóng từ λ1 đến λ2 Khi ấy năng l ợng bức xạ

do một vật đen phát ra, ký hiệu N(λ,T), theo

định luật Planck sẽ là:

Nếu ta biết đ ợc khả năng phát xạ của đối t

ợng đo so với vật đen, biết đ ợc dải sóng mà

nó phát xạ thì hoàn toàn có thể tính đ ợc

nhiệt độ chói, rồi từ nhiệt độ chói sẽ tính đ

ợc nhiệt độ thực bề mặt của đối t ợng phát xạ

đó.

Vì vậy, cần số liệu tối thiểu ở 2 kênh hồng

ngoại ta mới ớc l ợng đ ợc nhiệt độ đối t ợng

quan trắc.

3.1.3 Ví dụ:

ớc l ợng nhiệt độ từ số liệu ảnh hồng ngoại của vệ tinh GOES

Sử dụng ảnh hồng ngoại vệ tinh địa tĩnh qua

số liệu định dạng GVAR (GOES VARiable format)

của vệ tinh GOES-8 và GOES-9 (độ phân giải số

liệu ảnh số 10 bits và số liệu thám sát thẳng

đứng 16 bits) của Hoa-kỳ (theo nhóm chuyên

gia của NOAA).

Lµ h»ng sè theo thêi gian

) 1

ln(

3 1

2

R c

B ớc 2: Tính đ ợc nhiệt độ chói, hay còn gọi là

nhiệt độ hữu hiệu (nghịch đảo hàm Planck) theo công thức sau

 Teff là nhiệt độ hữu hiệu tính bằng 0 K,

 C1 và C2 là các hằng số bức xạ,

 C1 = 1,191066x10-5 mW/(m2-sr-cm-4)

 C2 = 1,438833 K/cm-1,

 ν là số sóng trung tâm kênh vệ tinh chỉ biến động nhẹ trong bộ dò sóng, nó sẽ thay

đổi khi thiết bị thay đổi

B ớc 3: Chuyển đổi từ nhiệt độ hữu hiệu về

nhiệt độ thực tế T(0K) của đối t ợng

Nhiệt độ đ ợc tính toán từ số liệu GEOS-8, ngày 30/1/1997

ớc l ợng nhiệt độ bề mặt biển từ số liệu AVHRR

Nhiệt độ bề mặt biển là yếu tố hết sức quan trọng và cần thiết cho dự báo biển, nh dự báo s

ơng mù, front, dòng chảy biển

Các quan trắc trạm phao và tầu biển lại rất hạn chế, nhiều vùng biển không có số liệu quan trắc hoặc rất th a thớt

 ớc l ợng nhiệt độ bề mặt biển theo số liệu vệ tinh đa kênh hay theo số liệu viễn thám thẳng

đứng đã đạt đ ợc độ chính xác khá cao và đ ợc sử dụng rộng rãi.

Khó khăn: phát xạ hồng ngoại của mây, làm cho

ta không phân biệt đ ợc bức xạ phát ra từ bề mặt biển Vì vậy, cần phải lọc bỏ mây.

Đặt vấn

đề:

Bøc x¹ quang phæ trªn c¸c kªnh cña c¶m biÕn kÕ AVHRR

Những dải tô màu xám là các b ớc sóng 5 kênh của cảm biến kế AVHRR,

Trong đó: kênh 1 và 2 đo bức xạ phản chiếu và cận hồng ngoại,

các kênh 3, 4 và 5 chủ yếu đo bức xạ phát xạ hồng ngoại từ bề mặt.

Kênh 3 có u điểm chủ yếu là kém nhạy cảm

đối với hơi n ớc khí quyển, nh ng lại nhận một l ợng

đáng kể bức xạ mặt trời phản chiếu, vì thế nó đ ợc

sử dụng chủ yếu về ban đêm

Kênh 4 và 5 bị ô nhiễm bởi hơi n ớc nhiều hơn

nh ng về căn bản lại không bị ô nhiễm bởi bức xạ mặt trời phản chiếu

Việc kết hợp thận trọng những đo đạc bức xạ

từ các kênh 3, 4 và 5 sẽ cho phép ta trích xuất đ ợc nhiệt độ bề mặt biển.

Dựa trên nguyên lý cơ bản, sử dụng quan hệ thống kê kinh nghiệm d ới dạng ph ơng trình hồi quy

đa biến nh sau:

Trong đó T là nhiệt độ chói, chỉ số i và j chỉ các kênh khác nhau, còn a 0 , a 1 , a 2 là các hệ số của

ph ơng trình hồi quy

2 1

a

Để ph ơng trình hồi quy ớc l ợng tốt SST ta cần chú ý chọn kênh i sao cho nhiệt độ chói ở kênh này quan hệ tốt nhất với nhiệt độ mặt n ớc

biển Điều đó đ ợc phản ảnh bởi hệ số a 0 xấp

xỉ bằng 1.

 Thành phần thứ 2 của ph ơng trình phản ảnh trị số hiệu chỉnh nhỏ ảnh h ởng của hệ số

truyền xạ trong môi tr ờng khí quyển

Hệ số a 2 cho ta trị số hiệu chỉnh nhỏ nhân

tố liên quan với nhiệt độ chói khác nhau của

khí quyển ở những kênh khác nhau

Nhiệt độ bề mặt biển từ số liệu AVHRR

ớc l ợng nhiệt độ mặt n ớc biển từ số liệu VISSR

Dải hồng ngoại của GMS VISSR đ ợc chia ra 2 kênh IR1 và IR2, đ ợc gọi là các kênh cửa sổ

tách kênh

SST đ ợc tính bằng ph ơng trình hồi quy

tuyến tính đa biến gồm nhiệt độ chói của

IR1, hiệu nhiệt độ chói giữa 2 kênh IR1 và IR2

có tính đến góc thiên đỉnh.

Việc tính toán SST đ ợc thực hiện theo 3 quá trình: (1) lọc mây, (2) tính SST và (3) kiểm tra chất l ợng và vẽ bản đồ.

Lọc mây:

Nguyên lý: Trong miền điểm nút l ới bị mây

ô nhiễm thì trị số SST tính đ ợc sẽ rất nhỏ vì rằng tại đó bức xạ do đỉnh mây lạnh phát

ra là chủ yếu xây dựng các ng ỡng cho IR1

và IR2(xác định điểm có mây và không

Hai cách lọc mây:

+ Bằng các kênh hồng ngoại: nếu ta cho rằng

nhiệt độ mặt n ớc biển biến đổi rất chậm, vây khi thấy nhiệt độ chói ở ô l ới biến động lớn theo thời gian, từ kỳ quan trắc này qua kỳ quan trắc khác của một kênh hồng ngoại, thì đó là dấu

hiệu hiện diện của mây Với quan trắc 2 kênh

hồng ngoại đồng thời thì sự khác nhau về nhiệt

độ chói ở 2 kênh hồng ngoại cũng có thể là dấu

hiệu của mây.

+ Bằng kênh thị phổ: nếu albedo ban ngày

> 8% hay ban đêm > 2% thì đó có thể là hiện

diện mây ở đó.

- Tính toán SST:

Các trị số SST ở các điểm không mây đ ợc ớc l ợng bằng ph ơng trình hồi quy đa biến sau đây:

SST= a.T 11 +b.(T 11 -T 12 ) +c.(T 11 -T 12 ).(sec θ -1)+d

(3.6)

Trong đó T 11 là nhiệt độ chói của IR1 ở dải phổ 10,5-11,5μm, T 12 là nhiệt độ chói của IR2 ở dải phổ 11,5-12,5μm, θ là góc cao vệ tinh, còn a, b, c và d

là các hệ số của ph ơng trình hồi quy Các hệ số này đ ợc xác định bằng những quan trắc tầu biển hoặc trạm phao bao phủ khu vực quan trắc của vệ tinh GMS-5.

Kiểm tra chất l ợng và vẽ bản đồ:

Để loại bỏ những trị số không phù hợp, những trị số SST ở các điểm đã tính đ ợc so sánh với các trị số khí hậu theo các ng ỡng sai số trong kiểm tra hợp lý số liệu Sau đó các trị số SST hợp lý sẽ đ

ợc tính trung bình 3 giờ một cho mỗi ô l ới 0,25 độ kinh vĩ và đó là trị số đ ợc dùng làm đại biểu cho

H×nh 3.18 SST trung b×nh

5 ngµy

cña GMS-5 [22, (3)]

3.2 ớc l ợng hàm l ợng n ớc trong mây từ vệ

tinh MTSAT-1R (tiếp theo )

Số liệu vệ tinh MTSAT-1R ở bán cầu phía bắc có độ phân giải thời gian rất cao 30 phút/giờ ảnh (48 lần thu trong một ngày) và nhận đ ợc trên tất cả 05 kênh phổ bao gồm:

 01 kênh thị phổ (VIS),

 01 kênh hơi n ớc (WV-6.7àm),

 01 kênh 3.7àm

 02 kênh hồng ngoại (IR1, IR2)

Độ phân giải đối với kênh thị phổ là 1.0 km và kênh hồng ngoại, hơi n ớc là 4.0 km với cùng giá trị l ợng tử là

1024 (10 bits/pixel)

3/10/2005

Một số kết quả tính toán LWC trong các

đợt không khí lạnh tràn về 2004-2005

L ợng n ớc chứa trong mây từ vệ tinh MTSAT-1R

L ợng n ớc chứa trong mây từ vệ tinh MTSAT-1R

lúc 17:25z ngày 20/ 02/ 2005

Một số kết quả tính toán LWC trong các

đợt không khí lạnh tràn về 2004-2005

(Tiếp )

m a nhỏ vài nơi, Bắc và Trung Trung Bộ có m a, có nơi

m a vừa Nhiệt độ trung bình ngày ở phía đông

L îng n íc chøa trong m©y tõ vÖ tinh MTSAT-1R

lóc 18:25z ngµy 13/03/2005

L îng n íc chøa trong m©y tõ vÖ tinh MTSAT-1R