View Categories

3. Giới thiệu

Mục lục

3.1. Mục tiêu

NOAA Atlas 14 Tập 1 cung cấp các ước lượng tần suất lượng mưa cho vùng Tây Nam bán khô hạn của Hoa Kỳ gồm Arizona, Nevada, New Mexico, Utah và khu Đông Nam California (các hạt Imperial, Inyo, Đông Kern, Đông Los Angeles, Riverside, San Bernardino và Đông San Diego). Hình 4.1.1 và 4.1.2 cho thấy vùng lõi của dự án—nơi có sẵn các ước lượng (được khoanh bằng đường đậm)—đồng thời hiển thị tất cả các trạm dùng trong phân tích, kể cả những trạm nằm ngoài vùng lõi.

Atlas cung cấp ước lượng tần suất lượng mưa cho thời đoạn từ 5 phút đến 60 ngày, ứng với khoảng lặp trung bình (ARI) từ 1 năm đến 1.000 năm. Các ước lượng dựa trên phân tích chuỗi cực đại năm rồi chuyển đổi sang kết quả dạng chuỗi thời đoạn (Partial Duration Series – PDS). Thông tin trong NOAA Atlas 14 Tập 1 thay thế các ước lượng trước đây trong: Technical Paper No. 49 “Lượng mưa 2–10 ngày cho chu kỳ lặp 2–100 năm ở lục địa Hoa Kỳ” (Miller, 1964), NOAA Atlas 2 “Atlas tần suất lượng mưa của vùng Tây Hoa Kỳ” (Miller và cs., 1973), “Quan hệ tần suất mưa thời đoạn ngắn cho California” (Frederick & Miller, 1979) và “Quan hệ mưa thời đoạn ngắn cho vùng Tây Hoa Kỳ” (Arkell & Richards, 1986). Kết quả được cung cấp ở độ phân giải không gian cao và kèm giới hạn tin cậy. Atlas còn bao gồm phân bố theo thời đoạn thiết kế để dùng cùng các ước lượng tần suất mưa (Phụ lục A.1) và thông tin theo mùa cho mưa lớn (Phụ lục A.2). Ngoài ra, tác động tiềm tàng của biến đổi khí hậu cũng được xem xét (Phụ lục A.3).

Các ước lượng mới dựa trên cải tiến ở ba mảng chính: (1) mạng lưới dữ liệu dày đặc hơn và chuỗi số liệu dài hơn; (2) áp dụng phân tích tần suất vùng bằng L-moments để chọn và tham số hóa các phân bố xác suất; (3) kỹ thuật mới cho nội suy không gian và lập bản đồ. Các kỹ thuật mới này xét đến địa hình và đã cải thiện đáng kể ở các vùng địa hình phức tạp.

Các ước lượng tần suất lượng mưa của NOAA Atlas 14 Tập 1 cho vùng Tây Nam bán khô hạn có thể truy cập qua Precipitation Frequency Data Server (PFDS) tại http://hdsc.nws.noaa.gov/hdsc/pfds, nơi cũng cho phép tải các tệp số. Các loại kết quả/thông tin gồm có:

  • Ước lượng điểm (qua giao diện nhấp-chọn).
  • Lưới ASCII ArcInfo.
  • Shapefile ESRI.
  • Bản đồ chuyên đề màu cho từng bang.
  • Siêu dữ liệu phù hợp chuẩn FGDC (Federal Geographic Data Committee).
  • Chuỗi dữ liệu dùng trong phân tích: chuỗi cực đại năm và chuỗi thời đoạn từng phần.
  • Phân bố theo thời đoạn của mưa lớn (6 giờ, 12 giờ, 24 giờ và 96 giờ).
  • Đồ thị vượt theo mùa: số sự kiện vượt các xác suất vượt hàng năm 1/2, 1/5, 1/10, 1/25, 1/50 và 1/100 cho các thời đoạn 60 phút, 24 giờ, 48 giờ và 10 ngày.

Như thảo luận ở Mục 4.8.4 và 4.8.5, bản đồ chuyên đề màu và shapefile ESRI được tạo như tư liệu trực quan và—khác với NOAA Atlas 2—không khuyến nghị dùng để nội suy các ước lượng điểm hoặc vùng cuối cùng. Người dùng được khuyên khai thác PFDS hoặc các lưới ASCII ArcInfo để truy cập các ước lượng.

3.2. Thuật ngữ: Chuỗi thời đoạn (PDS) và Chuỗi cực đại năm (AMS)

Tài liệu này sử dụng các thuật ngữ “khoảng lặp trung bình” (ARI) và “xác suất vượt hàng năm” (AEP) như trong Australian Rainfall and Runoff (Institute of Engineers, Australia, 1987), vốn dựa trên Laurenson (1987). NOAA Atlas 14 dựa trên phân tích chuỗi cực đại năm và sau đó chuyển đổi kết quả để biểu diễn các ước lượng theo chuỗi thời đoạn. Kết quả của hai loại chuỗi này khác nhau ở các khoảng lặp trung bình ngắn và ý nghĩa cũng khác nhau. Hệ số/chỉ dẫn để quy đổi giữa hai kết quả được nêu ở Mục 4.6.4.

Chuỗi cực đại năm (AMS) được lập bằng cách lấy lượng mưa tích lũy lớn nhất cho một thời đoạn nhất định trong mỗi năm của chuỗi quan trắc, bất kể năm được xác định là năm dương lịch hay một mốc khác (ví dụ “năm thủy văn”). Atlas này dùng năm dương lịch. Tính chất của AMS là loại bỏ các cực trị khác xảy ra trong cùng năm với một cực trị lớn hơn: nói cách khác, tại một trạm, giá trị lớn thứ hai có thể xảy ra cùng năm với giá trị lớn nhất nhưng không được đưa vào AMS.

Chuỗi thời đoạn (PDS) được lập bằng cách lấy tất cả các trường hợp vượt một ngưỡng cho trước, không phụ thuộc năm xảy ra. Trong Atlas này, PDS gồm N trường hợp lớn nhất trong toàn bộ thời kỳ quan trắc, trong đó N là số năm của chuỗi tại trạm đó.

Phân tích AMS cho ra ước lượng khoảng thời gian trung bình giữa các năm mà một giá trị nhất định bị vượt. Ngược lại, phân tích PDS cho khoảng thời gian trung bình giữa các lần có độ lớn nhất định. Ở các khoảng lặp trung bình dài (sự kiện hiếm), hai kết quả gần như tương đương; nhưng ở khoảng lặp ngắn (nhỏ hơn khoảng 20 năm), chúng khác nhau đáng kể—mức khác biệt quan trọng hay không tùy ứng dụng.

Thông thường, AEP và ARI được dùng phản ánh kiểu phân tích tương ứng (PDS ⇔ AEP; AMS ⇔ ARI). Tuy nhiên, trong một số trường hợp, “khoảng lặp trung bình (ARI)” vẫn được dùng như thuật ngữ chung bao gồm cả hai loại chuỗi.

3.3. Phương pháp tiếp cận

Cách tiếp cận của dự án này về cơ bản theo phân tích tần suất vùng bằng phương pháp L-moments như mô tả trong Hosking & Wallis (1997). Mục này tóm lược phương pháp; chi tiết hơn xem Mục 4.2.

Atlas này khác với các ấn phẩm NWS trước đây ở chỗ sử dụng phân tích tần suất vùng bằng L-moments để chọn và tham số hóa các phân bố xác suất. Tại mỗi trạm quan trắc, cả chuỗi cực đại năm (AMS) và chuỗi thời đoạn (PDS) đều được trích xuất từ các bộ dữ liệu đã kiểm soát chất lượng. Do phân tích AMS đáng tin cậy hơn, người ta tính tỷ số trung bình giữa các ước lượng tần suất mưa (các phân vị) của PDS so với AMS, rồi nhân áp dụng tỷ số đó lên các phân vị AMS để thu được các phân vị PDS tương đương cuối cùng.

Kiểm soát chất lượng được thực hiện trên các bộ dữ liệu quan trắc ban đầu (xem Mục 4.3) và được duy trì trong suốt quy trình như một hệ quả nội tại của các chỉ tiêu đánh giá ở các bước trung gian

Để hỗ trợ cách tiếp cận vùng, ban đầu các vùng tiềm năng được xác định dựa trên khí hậu học; sau đó được kiểm định thống kê về tính đồng nhất (homogeneity). Các trạm riêng lẻ trong từng vùng cũng được kiểm định thống kê về mức độ khác thường (discordancy). Khi các tiêu chí đồng nhất/khác thường không thỏa, ranh giới vùng được điều chỉnh dựa trên nền tảng khí hậu học.

Nhiều phân bố xác suất được xem xét và phân bố phù hợp nhất cho mỗi vùng và mỗi thời đoạn được chọn theo một số thước đo hiệu năng khác nhau. Quyết định cuối cùng về phân bố thích hợp cho từng vùng và thời đoạn dựa trên kiểm tra độ nhạy và mong muốn có sự chuyển tiếp tương đối trơn tru giữa các phân bố khi đi từ vùng này sang vùng khác. Phân bố được chọn cho AMS không nhất thiết trùng với phân bố được chọn cho PDS.

Các phân vị tại mỗi trạm được xác định dựa trên giá trị trung bình của chuỗi dữ liệu tại trạm và các moment bậc cao (xác định theo vùng) của phân bố xác suất đã chọn. Có một số trạm mà cách tiếp cận theo vùng không cho lựa chọn phân bố hiệu quả nhất; trong các trường hợp đó, phân bố phù hợp nhất được chọn và tham số hóa chỉ từ dữ liệu của chính trạm đó.
Các phân vị cho thời đoạn dưới 60 phút (thời đoạn n-phút) được tính bằng tỷ số trung bình giữa phân vị n-phút và phân vị 60-phút, do số trạm ghi số liệu với bước thời gian < 60 phút còn ít.

Lần đầu tiên, National Weather Service cung cấp giới hạn tin cậy cho các ước lượng tần suất lượng mưa trong phạm vi NOAA Atlas 14. Mô phỏng Monte Carlo được dùng để tính cận trên và cận dưới ở mức tin cậy 90%.

Trong cách tiếp cận vùng, moment bậc hai và các moment bậc cao hơn được coi không đổi trong mỗi vùng, nên có khả năng gây gián đoạn ở các phân vị tại ranh giới vùng. Để tránh gián đoạn tiềm tàng này và đạt được nội suy không gian hiệu quả giữa các trạm, giá trị trung bình chuỗi dữ liệu tại mỗi trạm cho mỗi thời đoạn được nội suy không gian bằng công nghệ PRISM của Spatial Climate Analysis Service (SCAS), Oregon State University (Phụ lục A.4). Vì trung bình được tính trực tiếp tại từng trạm từ chuỗi dữ liệu và độc lập với các tính toán theo vùng, nó không chịu các gián đoạn nói trên.
Sau đó, lưới phân vị cho từng khoảng lặp trung bình (ARI) kế tiếp được suy ra theo quy trình lặp, dựa trên mối quan hệ tuyến tính mạnh giữa một thời đoạn và ARI của nó với ARI hiếm hơn kế tiếp của cùng thời đoạn (xem Mục 4.8.2). Bộ lưới thu được được kiểm tra và hiệu chỉnh khi phát hiện bất nhất giữa các thời đoạn và tần suất. Các phép tính được thực hiện trên một miền địa lý rộng hơn miền công bố để đảm bảo tính liên tục ở rìa miền công bố.

Cả nội suy không gian lẫn ước lượng điểm đều được phản biện bên ngoài (xem Mục 6 và Phụ lục A.5, A.6). Dựa trên kết quả phản biện, đã hiệu chỉnh khi cần bằng cách bổ sung quan trắc mới hoặc loại bỏ quan trắc đáng ngờ. Đồng thời cũng điều chỉnh trong xác định ranh giới vùng.

Các mẫu phân bố theo thời đoạn của mưa được trích xuất cho bốn khoảng thời gian để dùng kèm với các ước lượng tần suất lượng mưa trình bày trong Atlas (Phụ lục A.1). Các mẫu này được biểu diễn dưới dạng xác suất và có thể dùng trong mô phỏng Monte Carlo hoặc các kỹ thuật mô phỏng khác khi cần số lượng mẫu/lần lặp lớn.

Tính mùa vụ của mưa lớn được thể hiện bằng đồ thị vượt theo mùa sẵn có qua Precipitation Frequency Data Server (PFDS). Các đồ thị này được xây dựng cho từng vùng bằng cách thống kê số lượng sự kiện vượt ước lượng tần suất lượng mưa tại mỗi trạm ứng với một xác suất vượt hàng năm (AEP) cho trước (Phụ lục A.2).

Chuỗi cực đại năm 1 ngày được phân tích các xu thế tuyến tính của trung bình và phương sai, cũng như sự dịch chuyển trung bình, nhằm xác định liệu biến đổi khí hậu trong thời kỳ quan trắc có là một vấn đề đối với việc biên soạn Atlas này hay không (Phụ lục A.3). Kết quả cho thấy rất ít tác động có thể quan sát hoặc nhất quán theo không gian của biến đổi khí hậu lên chuỗi cực đại năm trong thời kỳ quan trắc; vì vậy toàn bộ thời kỳ đã được sử dụng.

Các ước lượng trình bày trong Atlas này đưa ra giả định cần thiết rằng không có tác động của biến đổi khí hậu trong các năm tương lai lên ước lượng tần suất lượng mưa. Các ước lượng sẽ cần điều chỉnh nếu giả định đó chứng tỏ sai một cách định lượng.