Thiết lập một thuật toán dự báo mù và sương mù cho khu vực sân bay quốc tế Nội Bài

  • Lê Thị Việt Hà

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Hoàng Nam Bình

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Trần Thu Phương

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
Email: binhhn@utc.edu.vn
Từ khóa: Dự báo sương mù, Chỉ số sương mù, Phương pháp hồi quy, Phương pháp phân lớp, Sân bay quốc tế Nội Bài.

Tóm tắt

Hiện tượng mù và sương mù là sản phẩm ngưng kết hơi nước trong lớp không khí sát mặt đất làm giảm tầm nhìn ngang xuống dưới 4000m (mù) hoặc 1000m (sương mù). Đây là hiện tượng thời tiết nguy hiểm có quy mô vừa và nhỏ, ảnh hưởng xấu đến nhiều lĩnh vực, đặc biệt là lĩnh vực hàng không. Nếu tầm nhìn ngang dưới giá trị khai thác tối thiểu, các chuyến bay phải hoãn lại việc cất cánh, hoặc bay chờ trong khoảng thời gian nhất định cho đến khi tầm nhìn đạt hoặc vượt ngưỡng khai thác tối thiểu để hạ cánh, hoặc quyết định chuyển sang sân bay dự bị. Do đó, công tác dự báo tầm nhìn ngang là rất cần thiết nhằm đảm bảo an toàn khai thác bay. Bài báo trình bày một thuật toán dự báo mù và sương mù trước 24 giờ cho khu vực sân bay quốc tế Nội Bài bằng phương pháp hồi quy và phân lớp. Thuật toán dự báo phụ thuộc các chỉ số FSI (Fog Stability Index), Fog Threat (Fog Potential), Fog Point (Fog formation temperature) và lớp nghịch nhiệt ở độ cao 1000 - 800mb tương ứng cao độ từ sát bề mặt đến độ cao khoảng 1500m. Thuật toán dự báo được thiết lập với hệ 2 phương trình hồi quy kết hợp một số điều kiện khác. Phân tích thống kê kết quả dự báo cho thấy mô hình có khả năng dự báo tốt hiện tượng có mù hoặc không mù nhưng chưa dự báo tốt hiện tượng sương mù.

Tài liệu tham khảo

[1]. Bộ Giao thông vận tải, Thông tư Quy định về khí tượng hàng không dân dụng, số 19/2009/TT-BGTVT ngày 08 tháng 9 năm 2009.
[2]. Cục Hàng không Việt Nam, Chỉ thị về việc đảm bảo an toàn bay, số 2690/CT-CHK ngày 25 tháng 07 năm 2014.
[3]. Nguyễn Viết Lành, Khí tượng cơ sở, NXB. Bản Đồ, 2004.
[4]. The office of the Federal coordinator for Meteorological services and Supporting research, Federal Meteorological Handbook Number 1, Surface weather observations and reports, Washington, D.C., 2017, pp. 8 - 1, 8 - 2.
[5]. Phan Văn Tân, Đặc điểm chế độ và phương pháp thống kê vật lý dự báo sương mù khu vực biển và ven bờ khu vực Vịnh Bắc Bộ, Luận án Phó tiến sĩ, Đại học Tổng hợp Hà Nội, 1994.
[6]. Trần Tân Tiến, Nghiên cứu các phương pháp dự báo sương mù ở các sân bay chính, Đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước Mã số 42A-0502, 1986-1989.
[7]. Nguyễn Xuân Tiến, Trần Quỳnh Trang, Sương mù, mưa nhỏ trên khu vực Bắc Trung Bộ trong mùa vụ đông xuân 2013 - 2014, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 638 (2014) 23-25. http://kttvqg.gov.vn/public/upload/magazines/013443_14052018_21495_so-thang-02.2014.pdf
[8]. Sultan Al-Yahyai, Yassine Charabi, Adel Gastli, Review of the use of Numerical Weather Prediction (NWP) Models for wind energy assessment, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14 (2010) 3192-3198. https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.07.001
[9]. P. A. Clark. et al., Prediction of visibility and aerosol within the operational Met Office Unified Model. I: Model formulation and vibrational assimilation, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 134 (636) 1801 - 1816. https://doi.org/10.1002/qj.318
[10]. Cheol-Han Bang, Ji-Woo Lee, Song-You Hong, Predictability Experiments of Fog and Visibility in Local Airports over Korea using the WRF Model, Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 24 (2008) 92-101. https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO200807841289142.page
[11]. S. H Arun et al., Fog Stability Index: A novel technique for fog/low clouds detection using multi-satellites data over the Indo-Gangetic plains during winter season, International Journal of Remote Sensing, 39 (2018) 8200 – 8218. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1483085
[12]. Karel Dejmal, Josef Novotny, Application of Fog Stability Index for significantly reduced visibility forecasting in the Czech Republic, Recent Advances in Fluid Mechanics and Heat & Mass Transfer, (2011), pp. 317-320. http://wseas.us/e-library/conferences/2011/Florence/HEAFLU/HEAFLU-53.pdf
[13]. Y. Song, S. S. Yum, Development and Verification of the Fog Stability Index for Incheon International Airport Based on the Measured Fog Characteristics, Atmosphere, 23 (2013) 443-452. https://doi.org/10.14191/Atmos.2013.23.4.443
[14]. M. C. Holtslag, G. J. Steeneveld, A. A. M. Holtslag, Fog forecasting: “old fashioned” semi-empirical methods from radio sounding observations versus “modern” numerical models, 5th International Conference on Fog, Fog Collection and Dew, (2010), pp 1-4. https://edepot.wur.nl/144635
[15]. M. T. Stoelinga, T. T. Warner, Nonhydrostatic, Mesobeta-Scale Model Simulations of Cloud Ceiling and Visibility for an East Coast Winter Precipitation Event, Journal of Applied meteorology, 38 (1999) 385 - 404. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1999)038<0385:NMSMSO>2.0.CO;2
[16]. J. A. Doran, et al., The MM5 at the Air Force Weather Agency-New products to support military operations, The 8th Conference on Aviation, Range, and Aerospace Meteorology, Dallas, Texas, 10-15 January 1999.
[17]. Phan Văn Tân, Phương pháp thống kê trong khí hậu, NXB. Đại học Quốc gia, 2005.
[18]. RAOB User guide and Technical manual, ver. 5.6 for window, Registered to Vietnam national hydrometeorology service, Serial No. 5607-1010-0543-0001-1108, 1994-2004.
[19]. C. A. Doswell III, R. Davies-Jones, D. L. Keller, On summary measures of skill in rare event forecasting based on contingency tables, Weather and Forecasting, 5 (1990) 576-585. https://doi.org/10.1175/1520-0434(1990)005<0576:OSMOSI>2.0.CO;2

Tải xuống

Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
25/01/2021
Nhận bài sửa
18/03/2021
Chấp nhận đăng
29/03/2021
Xuất bản
15/04/2021
Chuyên mục
Công trình khoa học