Phụ lục A.5 Các ý kiến phản biện về “tần suất mưa tại trạm quan trắc” và phản hồi

Các ý kiến phản biện về “tần suất mưa tại trạm quan trắc” và phản hồi
27/6 – 26/7/2002
Vùng bán khô hạn Tây Nam

Tye Parzybok, Debbie Todd, Bing-hong Lin, Geoff Bonnin
15/8/2002

Giới thiệu

Tài liệu này là phần tóm tắt tổng hợp tất cả các ý kiến của người phản biện kèm phản hồi của chúng tôi. Câu chữ trong các ý kiến giữ nguyên để tránh hiểu sai và để những người phản biện cá nhân có thể nhận ra nhận xét của mình. Chúng tôi cũng ghi chú những vấn đề chưa thể giải quyết ngay.

Phần lớn các ý kiến liên quan đến PFDS (Precipitation Frequency Data Server – máy chủ dữ liệu tần suất mưa) (32 ý kiến), tuy vậy cách xử lý cho chúng chủ yếu là những thay đổi/sửa lỗi phần mềm nhỏ. Các vấn đề dữ liệu quan trọng nhất gồm: những bước nhảy hoặc thay đổi bất thường trong các đường IDF, và sự khác biệt đáng kể giữa kết quả của chúng tôi với các sự kiện mưa hoặc trạm tại một số vị trí. Những vấn đề/nhận xét tương tự được nhóm lại với nhau và kèm theo một phản hồi chung. Các ý kiến và phản hồi tương ứng được chia thành bảy mục sau:

1. Tính nhất quán nội bộ và các “hàm bậc thang” (step functions)
2. Dữ liệu tổng quát
3. So sánh với NOAA Atlas 2 và các nguồn/sự kiện mưa khác
4. Ước lượng tần suất mưa quá cao/thấp
5. Phương pháp luận
6. PFDS
7. Chung/khác

Tóm tắt

• Thời gian phản biện: 27/6 – 26/7/2002
• Số người phản biện được thông báo: ~84
• Số người gửi phản hồi: 25 (30%)
• Số ý kiến riêng biệt: 74

1. Tính nhất quán nội bộ và “hàm bậc thang” (step functions)

1.1
Đối với dữ liệu trạm Las Vegas WSO Airport (26-4436), biểu đồ “Ước lượng tần suất mưa cho mọi mùa” và bảng cùng tên cho thấy các giá trị kỳ lặp 1000 năm ở 6 giờ và 12 giờ lại lớn hơn lượng mưa ở 24 giờ và 48 giờ. Tại sao lại như vậy?
Xem các đường IDF (Intensity–Duration–Frequency) thì chuyển tiếp khá mượt, nhưng nếu xem kỹ độ dốc của các đường cong sẽ thấy có vấn đề: các giá trị 1000 năm ở 6 giờ và 12 giờ lớn hơn ở 24 giờ và 48 giờ. Tôi không rõ còn nơi nào khác bị như vậy, nhưng nếu có thì đề nghị xem xét kỹ ở các trạm khác.

Tại Las Vegas WSO, độ sâu mưa điểm cho 24 giờ và 48 giờ ở tần suất 1000 năm nhỏ hơn độ sâu 12 giờ cùng tần suất. Với cùng tần suất, tôi kỳ vọng độ sâu mưa điểm tăng khi thời đoạn dài hơn.

Viva Las Vegas. Với kỳ lặp 1000 năm, kiểm tra Las Vegas ở 6, 12, 24 giờ: lượng mưa giảm dần. Với 500 năm cũng có giảm nhỏ từ 12 → 24 giờ. Có vấn đề khi kéo dài đường cong? Có cần làm trơn ở đây?

Phản hồi: Chúng tôi đang điều tra vấn đề nhất quán nội bộ này (khi giá trị 6 giờ và 12 giờ lớn hơn 24 giờ và 48 giờ). Hiện tượng này xuất hiện ở hơn một trạm, nhưng không có vẻ phổ biến. Hiện tại chúng tôi chưa biết nguyên nhân; chúng tôi sẽ xác định vì sao xảy ra và cách khắc phục.

1.2
Tôi xem các trạm: Truckee RS (04-9043); Reno WSFO Airport (26-6779). Các biểu đồ “All Season Site-specific Precipitation Frequency Estimates” và thông tin cho đường cong thời đoạn 2-năm 5-phút đến 60-ngày thì ổn; tuy nhiên với kỳ lặp >10 năm trông rất lạ (cả bên trong dữ liệu từng trạm lẫn khi so sánh hai bộ dữ liệu). Có chuyện gì ở đây? Có lời giải thích vì sao các đường cong không giống nhau hơn không? Tôi sẽ kiểm tra thêm ở nơi khác.

Phản hồi: Chúng tôi đang điều tra các trạm này và sẽ kiểm tra toàn bộ trạm trong khu vực nghiên cứu xem có vấn đề tương tự không. Kết quả cho Truckee RS rõ ràng có vấn đề. Dữ liệu cho Reno WSFO Airport thì không rõ ràng là lỗi, thậm chí có thể không lỗi. Xu hướng tuyến tính từ 60 phút đến 5, 10, 15 và 30 phút là do dùng tỷ lệ hằng so với ước lượng 60 phút, vì vậy có lẽ ổn.

1.3
Tại Truckee RS, tôi thấy giá trị mưa 12 giờ – kỳ lặp 1000 năm là 4,73 inch; nhưng giá trị gia tăng 12 giờ (tức chênh lệch giữa độ sâu 24 giờ và 12 giờ cho kỳ lặp 1000 năm) lại cho ra 4,9 inch. Việc này có thể xảy ra không? Có gì đó sai, hoặc tôi cần lời giải thích vì sao như vậy.

Crystal Lake còn có một điểm lạ khác: với kỳ lặp 10–200 năm, lượng mưa tích lũy giữa thời đoạn 45 ngày và 60 ngày chênh nhau khoảng 3 inch; nhưng với 500 năm thì chênh khoảng 15 inch, và với 1000 năm thì khoảng 19,5 inch.

Phản hồi: Chúng tôi đang điều tra mọi chênh lệch đột ngột hoặc “bậc thang” giữa các thời đoạn liên tiếp ở tất cả các trạm, đặc biệt giữa 12 giờ và 24 giờ. Bất kỳ trạm nào có chênh lệch lớn giữa các thời đoạn sẽ được đánh dấu và xem xét kỹ để xác định nguyên nhân; chúng tôi sẽ có hành động phù hợp để xử lý vấn đề này ở phạm vi toàn cục hoặc theo từng trường hợp. Hiện tại, khi chưa biết nguyên nhân, chúng tôi chưa thể nói cụ thể cách khắc phục.

1.4
Liên quan vấn đề khác, chúng tôi xem bảng cường độ mưa tại một trạm—McNary 2N, AZ. Ta thấy cường độ 1000 năm là 0,28 inch/giờ nhân với thời đoạn 24 giờ cho kết quả 6,72 inch, khác với giá trị mưa công bố 1000 năm/24 giờ là 6,83 inch. Hai giá trị này đáng lẽ phải bằng nhau hay khác nhau? Xin giải thích.

Phản hồi: Đáng lẽ phải bằng nhau, sự khác biệt là do làm tròn số. Ở độ phân giải cao nhất, ước lượng 1000 năm/24 giờ mà PFDS có cho McNary 2N là 173,48 mm (bạn có thể xem bằng cách chọn đơn vị mét). Điều này tương đương cường độ 7,228 mm/giờ, hay 0,2845 inch/giờ, khi làm tròn thành 0,28 inch/giờ. Chúng tôi khuyến nghị dùng đơn vị mét để có độ chính xác cao nhất.

1.5
Tôi quen với các bộ đường cong pf mà ở đó cường độ mưa (đạo hàm bậc nhất của lượng mưa theo khoảng thời gian cố định) giảm dần khi thời đoạn tăng. Nghĩa là, chẳng hạn, lượng mưa vẽ tại mốc 6 giờ chính là lượng mưa lớn nhất cho một khoảng 6 giờ trên đường cong pf của một kỳ lặp nhất định, và tương tự cho mọi thời đoạn khác trên đường cong. Dữ liệu của nhiều trạm tôi kiểm tra gần như thỏa tiêu chuẩn này, nhưng cũng có một số trạm (tìm ngẫu nhiên) lệch đáng kể, đến mức tôi khó diễn giải bộ dữ liệu của các trạm đó. Dưới đây là ví dụ tôi thấy trong một mẫu ngẫu nhiên khoảng 30 trạm:

• Las Vegas WSO AP, NV: với kỳ lặp 500 và 1000 năm, mưa 24 giờ nhỏ hơn mưa 12 giờ.
• Searchlight, NV: 1000 năm, chỉ 0,02″ tích lũy giữa 6–12 giờ, nhưng 3,57″ tích lũy giữa 12–24 giờ.
• Arroyo Seco Ranger Station, CA: Tốc độ tích lũy giữa 30–45 ngày lớn hơn giữa 20–30 ngày ở mọi kỳ lặp.
• Laguna, NM: Tốc độ tích lũy 12–24 giờ lớn hơn 6–12 giờ; và tổng 7–10 ngày lớn hơn 4–7 ngày.
• El Centro 2SSW, CA: 1000 năm, chỉ 0,13″ tích lũy 2–12 giờ; nhưng 1,71″ 12–24 giờ, 1,05″ 24–48 giờ, rồi chỉ 0,11″ 48 giờ–7 ngày.
• Bosque del Apache, NM: 1000 năm, 12 giờ chỉ 3,00″, nhưng 4,43″ 12–24 giờ. Ba ngày giữa 24 giờ và 4 ngày tích lũy 0,16″; giữa 4–7 ngày tích lũy 1,88″. Giai đoạn 38 ngày giữa 7–45 ngày tích lũy 0,41″, nhưng 45–60 ngày lại tích lũy 2,36″.

Các ví dụ trên giống như điều ta kỳ vọng khi xem đường tích lũy khối lượng (cumulative mass curve) của mưa tại một vị trí thực tế trong chuỗi sự kiện 60 ngày của hồ sơ khí hậu, xen kẽ bởi các thời kỳ khô có độ dài khác nhau.

Phản hồi: Chúng tôi đang kiểm tra kỹ các ví dụ cụ thể này và toàn bộ các trạm khác. Chúng tôi đang phát triển phần mềm để sàng lọc và gắn cờ mọi trạm có hành vi bất thường như thế này.

1.6
Dưới đây là các vấn đề tôi thấy với các trạm Texas nhưng xuất hiện trên bản đồ New Mexico. Nhiều trạm trong khu vực sông Pecos và Rio Grande có mức tăng quá ít của tổng lượng mưa giữa 10–20 ngày và 20–30 ngày ở các kỳ lặp rất dài; có lẽ do quá nhiều sự kiện 10 ngày cực lớn trong giai đoạn quan trắc. Các trạm gồm:

• Red Bluff Dam
• Wink Airport
• Penwell
• Monahans
• Pecos
• Buenavista

Các trạm khác có vấn đề tương tự:

• Mentone, Imperial, Kent, Grandfalls, Socorro, Salt Flat, La Tuna

Bốn trạm có mức tăng quá ít cả giữa 10–20 ngày và 20–30 ngày ở kỳ lặp rất dài:

• Toyah; Van Horn; Fort Hancock; Fabens

Một số trạm gần sông Pecos có mức tăng quá ít giữa 24 giờ và 48 giờ ở kỳ lặp ngắn nhất:

• Muleshoe NWR; Salt Flat; Pecos; Buenavista
• Imperial (tổng 48 giờ cho kỳ lặp 2 năm nhỏ hơn tổng 24 giờ cho 2 năm)
• Mentone (hầu như không đổi giữa 1–4 ngày)

Một số trạm có bước nhảy bất thường của tổng mưa giữa 12 giờ và 24 giờ ở kỳ lặp dài:

• Andrews; Imperial; Red Bluff Dam; Sierra Blanca; Fabens (tổng 24 giờ – 1000 năm lớn hơn gấp đôi tổng 12 giờ – 1000 năm)

Những nhận xét khác

• Fort Hancock: tổng mưa có vẻ quá cao so với các trạm lân cận tương tự (Tornillo, Fabens, Socorro, Ysleta).
• Kent: tổng mưa có vẻ quá thấp cho các thời đoạn < 10 ngày.
• Pecos: xuất hiện một đỉnh giả gần 45 ngày.
• Coldwater: tổng mưa có vẻ quá thấp quanh 20 ngày.
• Romero: tổng mưa quá cao cho các kỳ lặp dài so với các trạm xung quanh (Dalhart, Bunker Hill, Nara Visa – NM).

Phản hồi:
Chúng tôi đang điều tra các trạm xuất hiện “bước nhảy không thực” trong tổng lượng mưa và đang phát triển công cụ phần mềm để sàng lọc/gắn cờ hiện tượng này. Các nhận định của bạn về việc giá trị quá cao hay quá thấp rất hữu ích; tuy nhiên, chúng tôi cần dữ liệu khách quan để có thể điều chỉnh kết quả. Khu vực El Paso (NM & TX) đặc biệt khó do thiếu quan trắc chất lượng tốt và mật độ trạm đủ dày trong suốt thời kỳ số liệu.

Dịch nội dung ảnh (giữ cấu trúc mục 2, 2.1, 2.2; ký hiệu <, ≥ giữ nguyên):

2. Dữ liệu tổng quát

2.1
Giả định rằng nhiều trạm không có dữ liệu thời đoạn < 24 giờ vì đây là các trạm quan trắc theo ngày. Đúng không?

• Ở vài vị trí khi bấm vào thì không có dữ liệu thời đoạn > 24 giờ (ví dụ: Camp Angeles, CA (04-4369)). Tại sao?
• Tôi lưu ý nhiều trạm không có dữ liệu 5 phút đến 12 giờ. Tôi đoán vì đó là trạm 24 giờ (trạm ngày). Ngoài ra tôi còn thấy một số nơi không có dữ liệu 48 giờ đến 60 ngày. Liệu dữ liệu này sẽ được lấy từ nguồn khác trong sản phẩm cuối cùng không? Nếu có, xin ghi chú rõ cách lấy dữ liệu.
• Gợi ý: cần nói rõ một số nơi chỉ có dữ liệu ≥24 giờ, còn một số nơi chỉ có dữ liệu thời đoạn ngắn. Khách hàng sẽ bối rối nếu thấy nơi này có 6 giờ mà nơi khác thì không.
• Với trạm chỉ có 24 giờ, trên đồ thị không cần vẽ đường từ gốc lên đến mức 24 giờ – đường đó không có ý nghĩa.
• Tôi không tìm thấy ước lượng tần suất mưa cho thời đoạn < 24 giờ. Chức năng này có được cung cấp không?

Ghi chú của địa phương: Dữ liệu ngắn hạn (<24 h) không được cung cấp cho các trạm trong Quận Maricopa ngoại trừ 3 trạm (Phoenix WSO, Phoenix City, Painted Rock Dam). Painted Rock Dam chỉ có dữ liệu ngắn hạn, không có dữ liệu >24 h. Khi chưa có dữ liệu ngắn hạn, FCDMC chưa thể hoàn tất việc rà soát và sẽ góp ý bổ sung khi dữ liệu đầy đủ.

Phản hồi:
* Những trạm chỉ có dữ liệu < 24 giờ là trạm giờ; còn những trạm có ≥ 24 giờ là trạm ngày.
* Khi có đủ bộ dữ liệu không gian cho mọi thời đoạn/tần suất/mùa, chúng tôi sẽ dùng điều chỉnh không gian dựa trên PRISM để bù các thời đoạn còn thiếu. Điều này cũng bao gồm việc chọn thời điểm quan trắc phù hợp của từng trạm ở màn hình mở đầu.
* Một vị trí trạm giờ sẽ được điền dữ liệu tối đa đến 7 ngày (không phải 60 ngày); một vị trí trạm ngày sẽ được suy tính xuống đến 5 phút. Nói cách khác, nếu thiếu dữ liệu dưới-ngày ở một vị trí, vị trí đó sẽ được bổ sung bằng bộ trạm giờ hoặc trạm ngày (hoặc SNOTEL) – không dùng cả hai cùng lúc.
* Với tập hợp các trạm, phần mềm trước đây giới hạn các trạm chỉ-ngày ở 24 giờ; do lỗi phần mềm, dữ liệu 48 giờ đến 60 ngày không hiện ra. Lỗi này đã được sửa.

2.2
Dữ liệu mưa thời đoạn ngắn mà chúng tôi gửi có được đưa vào “Riverside County SW Arid Study” không?

Phản hồi:
* Phần lớn dữ liệu n-phút được dùng gián tiếp vì ít trạm n-phút.
* Chúng tôi tính các tỷ số cường độ từ dữ liệu n-phút và dùng các tỷ số này để chuyển đổi các cực trị 60 phút/giờ và 24 giờ thành n-phút.
* Trước đây chúng tôi ngại dùng trực tiếp các lượng n-phút, vì chúng tôi cũng không dùng trực tiếp các lượng giờ/24 giờ. Câu hỏi của bạn đã thúc đẩy chúng tôi thực hiện việc này.

2.3
Việc bổ sung khoảng tin cậy (confidence interval) là cải tiến rất cần thiết và được đánh giá cao. Tôi đề xuất kèm theo khoảng thời gian số liệu và/hoặc số năm số liệu dùng cho phân tích thống kê của từng trạm.

Phản hồi: Được. Chúng tôi sẽ cung cấp thông tin trạm cho mọi trạm ngày, giờ và n-phút được dùng trong nghiên cứu, gồm giai đoạn quan trắc và số năm số liệu. Xin lưu ý khoảng tin cậy tự thân là thước đo khách quan về độ tin cậy của ước lượng đối với chính giai đoạn số liệu ấy.

2.4 Kết quả:
Các đường cong/bảng DDF (Depth–Duration–Frequency) và khoảng tin cậy cho từng trạm; các bản đồ isopluvial cho thời đoạn điển hình và nhiều tần suất. Có vẻ đa số trạm chỉ có DDF cho thời đoạn ≥12 giờ. Khoảng tin cậy trông rất rộng.
Ví dụ: với mưa điểm 24 giờ – kỳ lặp 100 năm, khoảng tin cậy 90% lần lượt là:

• Granite Reef Dam: 3.39–4.00 in
• Griggs 3W: 3.41–4.20 in
• Buckeye: 3.19–3.98 in
• Wittman 45W: 3.52–4.46 in
• Litchfield Park: 2.39–3.96 in

Phản hồi: Khoảng tin cậy của từng trạm được tính bằng mô phỏng Monte Carlo dựa trên phân bố khớp và đặc trưng thống kê của trạm, với mức 90% cho nghiên cứu này; độ phủ mô phỏng và độ chính xác là chấp nhận được. Kiểm tra nhanh thời kỳ số liệu của các trạm nêu ví dụ cho thấy độ dài ghi nhận khoảng vài chục năm (xấp xỉ 20–45 năm), nên không lạ khi khoảng tin cậy rộng. Mặt khác, độ rộng CI còn phụ thuộc phương sai của dữ liệu ghi nhận. Chúng tôi cũng lưu ý rằng CI không phải lúc nào tương quan tốt với các ước lượng tần suất mưa, nên người dùng có thể ngạc nhiên trước một số kết quả — nhưng đây là đánh giá khách quan của độ bất định.

2.5
Có thật là không còn dữ liệu hạn dài cho El Paso WSO không?

Phản hồi: Thực tế chúng tôi có 54 năm dữ liệu dùng được cho El Paso WSO, cho mọi thời đoạn (kể cả 2 giờ). Sự cố khiến dữ liệu không hiển thị trên PFDS đã được xác định và sửa.

2.6
Sẽ hay nếu có giá trị đến tận thời đoạn 365 ngày — vừa thể hiện tính liên tục khái niệm, vừa gói gọn thêm thông tin. Để có giá trị năm, tôi phải xem bản đồ PRISM ở nơi khác.

Phản hồi: Về quan điểm thiết kế, lượng 365 ngày có ít hoặc không có công dụng trong nghiên cứu này. Chúng tôi ước lượng mưa do bão theo nhiều thời đoạn, không phải các chuẩn khí hậu. Với mục đích ấy, bản đồ PRISM và sản phẩm của National Climatic Data Center là nguồn phù hợp hơn.

2.7
Trạm Silverbell (02-7915): cao độ có đúng không? Dữ liệu không có gì bất thường, nhưng con số 2613 ft có vẻ thấp so với địa hình khu vực. Có kiểm tra lại không?

Phản hồi: PFDS sẽ cung cấp dữ liệu theo ô lưới 30-giây thay vì điểm trạm riêng lẻ. Cao độ ô lưới lấy từ DEM; ô lưới chứa Silverbell có cao độ 2613 ft. Hồ sơ NCDC ghi cọc đo Silverbell ở 2740 ft — vì thế có chênh lệch giữa cao độ ô lưới và cao độ tại điểm trạm.

3. So sánh với NOAA Atlas 2 và các nguồn/sự kiện khác:

3.1
Vì các cơ quan địa phương yêu cầu khi thiết kế phải dùng NOAA Atlas, họ cần “chấp nhận” bộ kết quả này. Nếu nghi ngờ về độ tin cậy, họ có thể buộc các nhà phát triển tư nhân dùng tiêu chuẩn cao hơn trước đây—for example, tăng độ sâu mưa của NOAA thêm 20%.

Phản hồi: Trong các so sánh ban đầu, các ước lượng mới của chúng tôi—đúng như kỳ vọng—khá gần với NOAA Atlas 2. Tuy nhiên nhiều khu vực sẽ thay đổi, một số đáng kể. Chúng tôi có bộ dữ liệu phong phú hơn và kỹ thuật phân tích hiệu quả hơn so với thời điểm xây dựng Atlas 2. Việc cung cấp khoảng tin cậy cũng cho thông tin mới về độ tin cậy của chính các phân vị.

3.2
Khó bình luận nếu không có dữ liệu tốt để củng cố nhận định ban đầu. Tuy vậy, phần lớn các vị trí xa khu đô thị Albuquerque trông hợp lý. Đáng tiếc, ở Albuquerque chúng tôi chỉ truy cập được Netherwood Park; với chúng tôi, các giá trị ở đây khá thấp, thường thấp hơn 10–15% so với NOAA Atlas 1973 (mà vốn chúng tôi đã cho là thấp). Chúng tôi không có nhiều căn cứ ngoài kinh nghiệm thực địa: đã có nhiều đợt trong đó các khu vực của Albuquerque nhận 2–3 inch trong <12 giờ; một số trận lũ quét tệ nhất liên quan đến ≥3 inch trong <3 giờ. Ví dụ gần đây: 1961 có 4,07 inch trong <12 giờ; 1963 có 3,25 inch trong 1 giờ; 1980 có 5–6 inch trong 12 giờ; 1988 có 4–6 inch trong <6 giờ. Vấn đề lớn là nhiều trận lũ quét do mưa lớn ở cao độ cao hơn trong thành phố hoặc ngoài thành phố (sườn tây núi Sandia). Mưa trên sườn tây dãy núi phía đông thành phố sẽ đổ về sông Rio Grande, đi xuyên qua thành phố. Có lẽ không có dữ liệu để tính cho các cao độ khác trong thành phố. Trạm chân núi (ABFN5) ở gần nhà tôi nhưng mới chỉ có khoảng 11+ năm dữ liệu công bố.

Dựa trên dữ liệu 14 năm của Clark County Regional Flood Control District (RFCD), các độ sâu mưa điểm trong bảng All Season Precipitation Frequency cho Las Vegas WSO Airport (và có thể các vị trí khác) có xu hướng đánh giá thấp đối với thời đoạn <6 giờ. Trong một sự kiện ngày 8/7/1999, 6 đồng hồ RFCD ghi nhận độ sâu vượt mức 2,12″ cho 6–10 giờ – 100 năm trong bảng nêu trên (xem báo cáo kèm). Theo bảng, các độ sâu ở các trạm đó vượt mức 200 năm, và ở hai trạm còn tiệm cận hoặc vượt mức 1000 năm. Những độ sâu “cực kỳ hiếm” tương tự cũng ghi nhận cho 15–60 phút và các cường độ khác. Tôi không nói rằng các sự kiện hiếm không xảy ra hoặc đồng hồ RFCD sai; mà là chúng xảy ra thường xuyên hơn so với điều kết quả của các bạn gợi ý.

Một nghiên cứu bao quát hơn về mạng đồng hồ đo mưa của FCDMC (có 8–20 năm dữ liệu) gần trạm Phoenix WSO cho thấy: vài năm gần đây, 40% đồng hồ của chúng tôi đã ghi nhận lượng mưa bằng hoặc vượt mức tần suất lặp 100 năm ít nhất một lần. Tóm tắt các trận mưa lớn tại các đồng hồ FCDMC có ở:
http://156.42.96.39/alert/Rain/stormsdb.html.
Dữ liệu của chúng tôi cho thấy phân tích NOAA 14 có thể đánh giá thiếu nghiêm trọng tổng lượng mưa thời đoạn ngắn, có thể do số lượng đồng hồ sử dụng còn hạn chế.

Trong thời gian ngắn cho phép, FCDMC đã tra cứu một số báo cáo lũ gần đây ở khu vực đô thị Phoenix, ngược về 1963 (dưới 30 năm). Đồ thị so sánh tổng lượng mưa của một vài cơn bão được chọn với đường cong IDF cho Phoenix WSO (một trong hai trạm hiếm hoi có dữ liệu thời đoạn ngắn theo trang PFDS) cho thấy tất cả các cơn bão này đều vượt xa mức tần suất lặp 1000 năm (xem Phụ lục #5 và #6). Điều này có ý nghĩa thống kê không và giải thích thế nào? Sự kiện mới nhất trong Phụ lục #6 xảy ra chỉ hai tuần trước, đưa vào chỉ như ví dụ minh họa; không hề được coi là bất thường, vậy mà điểm vẽ lại nằm trên đường 100 năm.

Nói chung, độ sâu mưa đã bị giảm so với Atlas 2, và vì ở vùng bán khô hạn Tây Nam của chúng tôi bão thường có thời đoạn ngắn, tôi muốn thấy dữ liệu thời đoạn ngắn hơn của các sự kiện (không được đưa vào bản rà soát). Tôi lo ngại các giá trị này có thể bị giảm quá mức, trong khi thực tế chúng tôi thường thấy các cơn bão có độ sâu mưa lớn hơn nhiều so với các bảng PFDS của các bạn cho sự kiện 24 giờ – 100 năm.

Phản hồi:
Yếu tố hạn chế nhất khi khai thác số lượng rất lớn mạng đồng hồ mưa “mới” là thời gian ghi nhận còn ngắn. Các mạng này đang cho thấy nhiều sự kiện cực trị—điều mà ta kỳ vọng—và hay bị hiểu nhầm là so sánh trực tiếp được với kết quả của chúng tôi. Lý do: thống kê của chúng tôi dựa trên từng đồng hồ mưa cố định (điểm). Hiếm khi một vị trí đơn lẻ trong một vùng hứng một cơn mưa dông cục bộ trong một năm bất kỳ, nhưng rất có khả năng là ở đâu đó trong vùng sẽ có mưa lớn do mưa dông cục bộ.
Kết quả của chúng tôi là ước lượng mưa tại điểm (point rainfall), không phải “thiên nhiên có thể tạo ra bao nhiêu trong cả một vùng”. Vì vậy, “bão 100 năm” thực chất xảy ra suốt (ở đâu đó trong vùng, gần như năm nào cũng có). Nói “sự kiện 24 giờ – 100 năm” nghĩa là lượng mưa điểm tối đa trong 24 giờ có xác suất 1%/năm vượt quá tại một vị trí cụ thể.
Ngược lại, nếu ta làm nghiên cứu coi toàn vùng đô thị Albuquerque (hoặc Las Vegas, Phoenix) là một “điểm”, thì ta sẽ “gom” mọi sự kiện mưa cực trị trong vùng—bất kể rơi ở đâu, trạm nào—và sẽ cho ra ước lượng 24 giờ – 100 năm cao hơn nhiều. Điều này khác hẳn với lượng mưa 24 giờ – 100 năm tại điểm mà chúng tôi công bố và NOAA Atlas 2 thể hiện.
Thuật ngữ “bão 100 năm” có định nghĩa rất cụ thể, nhưng theo thời gian ngày càng bị hiểu sai. Dẫu vậy, việc mạng Phoenix đo được lượng mưa vượt cả mức kỳ lặp 1000 năm là điều đáng báo động và chúng tôi sẽ điều tra.

3.3

So sánh với NOAA Atlas 2

Nh đây cũng là vấn đề chính sách đối với các cơ quan địa phương. Nói chung, độ sâu mưa theo NOAA 14 thấp hơn NOAA Atlas 2 đối với phần lớn Quận Maricopa. Cụ thể, so sánh hai khu vực White Tanks và Spook Hill: trong nghiên cứu ADMP ở White Tanks, mưa 24 giờ – 100 năm dùng là 4,03 in, còn NOAA 14 cho 3,77 in (Griggs 3W); theo mô hình HEC-1, lưu lượng đỉnh giảm ~10%. Ở Spook Hill, chênh lệch nhỏ hơn nhiều: mưa và dòng chảy đều giảm khoảng 3%.

Tuy vậy, chúng tôi cũng kiểm tra một số vị trí trong 5 bang và so các giá trị này với NOAA Atlas 2 trong khả năng có thể. Ở một số nơi tồn tại gradient lớn, nên việc xác định giá trị từ Atlas 2 hơi khó do không truy cập được dữ liệu điểm của Atlas 2. Chúng tôi thấy có khác biệt so với Atlas 2, lớn nhất ở vùng cao và ở mức lặp 100 năm, điều này cũng dễ hiểu. Tại dãy San Bernardino (đông Los Angeles), giá trị mới nhỏ hơn đáng kể so với giá trị cũ, dù việc đọc chính xác từ bản đồ Atlas 2 hơi khó. Ví dụ South Fork Cabin, giá trị 100 năm/24 giờ nay thấp hơn trước 3 inch hoặc hơn. Ở nơi khác, giá trị mới lại cao hơn, gồm cao hơn >1,5″ tại Grant Grove ở Sierra trung tâm. Khu vực chênh lệch đáng kể khác là sườn tây dãy Spring (phía tây Las Vegas), nơi Red Rock Canyon là trạm tương đối mới (từ 1977) nên không nằm trong Atlas 2 (NA2). Mức cao nhất (100 năm/24 giờ) ở dãy núi này trong NA2 chỉ 4,4″, nhưng Red Rock Canyon nay là 6,15″. Chắc chắn khi lập bản đồ mới, cực trị ở Spring Mountains còn cao hơn nữa—có thể 7–8″. Với những nơi trước đây không có dữ liệu, có vẻ giá trị mới là phù hợp.

Phản hồi: Biết rằng so sánh theo điểm từ NOAA Atlas 2 rất khó, chúng tôi dùng giao diện Atlas 2 (đường dẫn nêu) để lấy ước lượng cho South Fork Cabin, CA. Kết quả: giá trị mới theo NOAA cao hơn Atlas 2 khoảng 3″ (24%) cho 100 năm/24 giờ; 12,50″ so với 15,47″. Ở các khu vực núi non phức tạp của California cũng có các giảm/ tăng cỡ như vậy; khác biệt này có thể hiểu được do thiếu dữ liệu vào thời điểm xây dựng Atlas 2. Như bạn nói, Red Rock Canyon, NV là ví dụ điển hình. Từ góp ý của bạn, chúng tôi rà soát kỹ dữ liệu trạm này và đánh giá là đáng tin cậy; do đó Spring Mountains sẽ có ước lượng tần suất mưa cao hơn. Với các nhận xét về Quận Maricopa cùng dữ liệu hỗ trợ khác, các giá trị 24 giờ – 100 năm trong khu vực sẽ được xem xét kỹ để điều chỉnh nếu cần.

3.4
Cả Phoenix và Safford (AZ), ở cao độ tương đối thấp, đều thấy giá trị giảm. Giá trị 100 năm/6 giờ tại Phoenix giảm gần 1 inch (từ 3.2 xuống 2.3). Đây là mức giảm đáng kể. Chúng tôi chưa kiểm tra xem mức giảm này có xảy ra trên toàn vùng—ngay cả trong khu vực Phoenix—nhưng nên làm việc đó.

Phản hồi: Flood Control District của Quận Maricopa (AZ) đã thực hiện một đánh giá toàn diện cho khu vực Phoenix, vì vậy chúng tôi có nhiều phản hồi tốt để cân nhắc. Xem trạm PHOENIX CITY, ARIZONA (02-6486), dữ liệu vẽ ra khá “đẹp”, nên ban đầu khó đổ lỗi cho dữ liệu kém để giải thích mức giảm. Có thể nguyên nhân chủ đạo, đặc biệt ở tần suất thấp (<50 năm), là khác biệt trong quy trình thống kê; dù thế chúng tôi vẫn sẽ xem xét. Dĩ nhiên chúng tôi không thể “nắn” dữ liệu, và cũng có khả năng giá trị thực sự thấp hơn.

3.5
Sẽ rất hữu ích nếu có bản đồ chênh lệch (Giá trị mới − NA2). Có lẽ các anh đã làm? Các anh ngụ ý là đã làm, và chúng tôi muốn xem phân tích cho thấy điều gì. Như các anh biết, bản đồ là công cụ kiểm soát chất lượng tuyệt vời.

Phản hồi: Chúng tôi đã lập bản đồ đó, nhưng cố ý không phổ biến. Chúng tôi mong các ý kiến tập trung vào tính hợp lý của ước lượng mới hơn là vào việc “giá trị đổi bao nhiêu” hay “tính thế nào”. Bản đồ chúng tôi tạo chỉ dựa trên dữ liệu trạm, không dùng dữ liệu nội suy không gian, nên biểu diễn không gian của chênh lệch bị thiên về mật độ trạm. Nói cách khác, chúng tôi dùng IDW 2D để phân bố không gian chênh lệch 100 năm/24 giờ; cách chính xác hơn là tính trên lưới bằng cách dùng grid 100 năm/24 giờ của NOAA Atlas 2 và grid 100 năm/24 giờ cập nhật. Hiện tại grid cập nhật này chưa sẵn có.

3.6
Chúng tôi không có cơ sở để phản đối bất kỳ giá trị mới nào. Ngoài các khác biệt nêu trên, đa số giá trị mà chúng tôi xem xét đều nằm trong phạm vi kỳ vọng bình thường và nhiễu. Hơi bất ngờ khi nhìn chung các giá trị thay đổi ít. Khi các lớp phủ không gian mới hoàn tất bằng PRISM, có thể sẽ thấy khác biệt lớn hơn nhờ công nghệ và dữ liệu mới mô tả được biến thiên quy mô nhỏ và tác động địa hình—những điều NA2 không thể làm vào thời điểm đó.

Phản hồi: Nếu chỉ nhìn kết quả 100 năm/24 giờ thì đúng là đa phần thay đổi rất ít so với NOAA Atlas 2—nhưng không phải nơi nào cũng vậy; có vùng chênh lệch đáng kể và chúng tôi đã kiểm chứng kỹ. Có nhiều lý do để kỳ vọng khác biệt, nhưng quan trọng nhất, chúng tôi tin mạnh mẽ rằng ước lượng mới chính xác hơn NA2. Rõ ràng năng lực tính toán, quy trình ước lượng thống kê (L-moments) và các sơ đồ nội suy không gian hiện nay tốt hơn nhiều so với thập niên 1960–1970 (khi làm NA2), và chúng tôi cũng có thêm dữ liệu để sử dụng.

3.7
Nói chung, độ sâu mưa 6 giờ và 24 giờ theo kỳ lặp (rp) cho khu vực thành phố Tucson nhìn “giật mình” vì thấp hơn các giá trị hiện thành phố đang dùng trong sổ tay thiết kế. (FYI: tôi sẽ gửi kèm trong email riêng ngay dưới đây.)

Các giá trị sau là độ sâu mưa theo kỳ lặp–thời đoạn dùng cho thiết kế thủy lực của thành phố Tucson và mặc định cho phần lớn quận Pima.
— đơn vị: inch —

rp (năm)	3 giờ	24 giờ
2	1.30	1.83
5	1.80	2.50
10	2.30	3.17
25	2.80	3.83
50	3.20	4.50
100	3.60	5.00
500	4.60	6.33

Phản hồi:
Việc có khác biệt giữa ước lượng của chúng tôi và của các nguồn đã công bố không có gì lạ; với bộ dữ liệu mới, chúng tôi trông đợi cũng sẽ gặp các trường hợp như vậy. Khác biệt có thể đến từ nhiều nguyên nhân: loại dữ liệu dùng trong nghiên cứu, kiểm soát chất lượng, so sánh chuỗi cực trị năm với chuỗi thời đoạn một phần (POT) (hai khái niệm khác nhau nhưng hay bị so sánh sai), phương pháp thống kê ước lượng tham số, lựa chọn phân bố, cũng như yếu tố/khu vực hóa và ảnh hưởng của chúng, v.v. Các loại ước lượng này là giá trị kỳ vọng thống kê; độ biến thiên đi kèm thường không được công bố. Khoảng tin cậy mà chúng tôi cung cấp cho phép biểu diễn khách quan hơn độ biến thiên đó. Chúng tôi tin tưởng vào cách tiếp cận của mình; tuy nhiên, chúng tôi quan tâm đến mọi thông tin bạn có thể cung cấp mà dẫn tới ước lượng khác.

4. Ước lượng tần suất mưa quá cao/thấp

4.1
Các bảng tần suất cho Logandale, NV và Overton, NV cho thấy vấn đề của phân tích thống kê tần suất mưa ở vùng bán khô hạn Tây Nam. Hai trạm này cách nhau < 5 dặm, đều nằm trong một thung lũng rộng và phẳng không có khác biệt địa hình đáng kể. Thế nhưng độ sâu mưa điểm cho các trận ngắn hạn (<12 giờ) ở mức lặp 100 năm lại chênh nhau 32–63%, tùy thời đoạn. Nếu nhìn 24 giờ – 100 năm, độ sâu mưa là 2,73″ tại Logandale, 2,16″ tại Overton, và 3,28″ tại Valley of Fire. Về vị trí địa lý, Overton nằm giữa Logandale và Valley of Fire. Tôi đoán khác biệt lớn này là do khác nhau về thời kỳ số liệu dùng để phân tích hơn là phản ánh thực tế. Tôi không tin rằng gradient mưa giữa các trạm này lại dốc như kết quả thống kê của các bạn.

Phản hồi:
Với Overton chúng tôi có 38 năm (trạm ngày) và 29 năm (trạm giờ). Với Logandale là 24 năm (ngày) và 23 năm (giờ)—ít hơn đáng kể so với Overton. Valley of Fire chỉ là trạm ngày với 28 năm dữ liệu. Nhận định của bạn có lẽ đúng: khác biệt giữa các trạm này một phần do độ dài chuỗi số liệu. Lấy ví dụ 100 năm/3 giờ, chênh lệch giữa ước lượng ở Overton và Logandale là 0,61″—một khác biệt đáng kể cho thời đoạn này. Đánh giá nhanh cho thấy dù Overton có nhiều số năm hơn, ước lượng có vẻ thấp. Valley of Fire có ước lượng cao hơn, có lẽ do yếu tố địa hình tại vị trí này và cao độ lớn hơn. Chúng tôi sẽ điều tra thêm.

4.2
Nhận xét rà soát dữ liệu cho Quận Cochise, Arizona. Nhiều giá trị đo thấp hơn giá trị năm 1973 (NOAA Atlas 2). Gần như tất cả các trạm không có dữ liệu cho các sự kiện < 24 giờ. Các tần suất mưa hữu ích nhất là cho 1 h, 2 h, 3 h, 6 h, 12 h, 24 h. Không có dữ liệu ở cao độ > 5548 ft, dù quanh quận Cochise có nhiều khu vực cao hơn mức này. Có vẻ có những vùng dày trạm (ví dụ San Simon, Portal), trong khi nơi khác không có trạm (như Ft Huachuca, Huachuca City, Elfrida); khu vực Willcox/Northern Sulphur Springs Valley chỉ có một trạm, dù đây là nơi lũ thường xuyên nhất trong các cộng đồng địa phương. Điều này có nghĩa là với các vùng không có số liệu, đường đẳng vũ lượng (isopluvial) trong atlas cập nhật sẽ được nội suy?

Phản hồi:
Bạn đã nêu đúng khó khăn của vùng này: thiếu quan trắc dài hạn với mật độ không gian đủ dày. Nên lưu ý tổng diện tích hứng mưa thực của tất cả đồng hồ mưa trên nước Mỹ xấp xỉ một sân quần vợt—nghĩa là chúng ta làm việc với mẫu rất nhỏ! Ước lượng cho Quận Cochise, cũng như cho toàn miền nghiên cứu, sẽ được nội suy không gian độ phân giải cao trong sản phẩm cuối. Việc nội suy cho Cochise sẽ phụ thuộc chủ yếu vào các lưới độ phân giải cao như khí hậu mưa PRISM, cùng với các nguồn dữ liệu bổ sung khác.

4.3
Tôi đã xem một số nơi có các đồng hồ đo mưa đặt khá gần nhau. Ở vài nơi, khác biệt rất nhỏ hoặc có thể giải thích dễ dàng bằng địa hình; nhưng ở nơi khác, chênh lệch lớn và gây vấn đề. Ví dụ:

• Netherwood Park, NM: 2-yr,24-hr = 1.13; 100-yr,24-hr = 2.62
• Albuquerque WSFO Airport, NM: 2-yr,24-hr = 1.05; 100-yr,24-hr = 2.22
  (Một số “lão làng” nói sân bay được đặt ở khu vực ít vấn đề thời tiết nhất—không quá gần sông Rio Grande, cũng không quá sát núi… nói chung là vùng có điều kiện “đẹp” hơn).

Các ví dụ khác:

• Santa Fe, NM: 2-yr,5-min = 0.25; 100-yr,5-min = 0.69
• Santa Fe 2, NM: 2-yr,5-min = 0.22; 100-yr,5-min = 0.60
• Carlsbad FAA Airport, NM: 2-yr,24-hr = 1.99; 100-yr,24-hr = 5.79
• Carlsbad, NM: 2-yr,24-hr = 2.10; 100-yr,24-hr = 6.11
• Two Rivers Reservoir, NM: 2-yr,24-hr = 2.02; 100-yr,24-hr = 5.88
• Roswell WSO Airport, NM: 2-yr,24-hr = 1.84; 100-yr,24-hr = 5.37
• Roswell FAA ARPT, NM: 2-yr,24-hr = 1.98; 100-yr,24-hr = 5.76
  (Tôi không chắc “đồng hồ thứ ba” ở đâu. Nếu “ARPT” = “airport” thì hai đồng hồ sau có lẽ đặt gần như cùng vị trí.)
• Roswell WSO Airport, NM: 2-yr,5-min = 0.27; 100-yr,5-min = 0.75
• Roswell FAA ARPT, NM: 2-yr,5-min = 0.37; 100-yr,5-min = 1.01 (Wow!)
• Clovis 3 SSW, NM: 2-yr,24-hr = 2.33; 100-yr,24-hr = 6.26
• Clovis 13 N, NM: 2-yr,24-hr = 2.07; 100-yr,24-hr = 5.54
• Tucson WSO, AZ: 2-yr,24-hr = 1.63; 100-yr,24-hr = 3.95
• Tucson WNCO, AZ: 2-yr,24-hr = 1.54; 100-yr,24-hr = 3.75
• Tucson Camp Ave Exp Pna, AZ: 2-yr,24-hr = 1.55; 100-yr,24-hr = 4.21
• El Paso WSO AP, TX?: 2-yr,24-hr = 1.30; 100-yr,24-hr = 3.18
• Ysleta, TX?: 2-yr,24-hr = 1.42; 100-yr,24-hr = 4.29
• Socorro, TX?: 2-yr,24-hr = 1.27; 100-yr,24-hr = 4.38

Phản hồi:
Khu Đông New Mexico đặc biệt khó do thiếu dữ liệu. Các trận mưa cực trị “đánh trúng–trượt” từ dông đối lưu chi phối toàn bộ dữ liệu thời đoạn ngắn, nên độ biến thiên là điều chúng tôi kỳ vọng. Độ biến thiên này sẽ được phản ánh trong khoảng tin cậy. Quy trình nội suy không gian của chúng tôi vừa giảm biến thiên thống kê do dông gián đoạn, vừa tính đến biến thiên địa hình. Khi hoàn thành bản đồ nháp, chúng tôi sẽ đánh giá và xử lý các quan ngại bạn nêu.

Chú giải: 2-yr,24-hr = mưa 24 giờ với kỳ lặp 2 năm; 100-yr,5-min = mưa 5 phút với kỳ lặp 100 năm, v.v.

5 Phương pháp luận

Hosking và Wallis (1997) mô tả phân tích tần suất khu vực bằng phương pháp L-moments. Cách tiếp cận này khởi nguồn từ những nghiên cứu đầu thập niên 1970, nhưng chỉ được ứng dụng đầy đủ rộng rãi từ thập niên 1990 và hiện được thừa nhận là trạng thái thực hành chuẩn. National Weather Service sử dụng Hosking & Wallis (1997) như tài liệu tham chiếu chính cho phương pháp thống kê trong nghiên cứu này.

Phương pháp L-moments (hoặc các tổ hợp tuyến tính của các moment có trọng số xác suất) rất hữu ích để chọn hàm phân bố xác suất thích hợp nhất mô tả phân bố tần suất lượng mưa. Nó cũng cung cấp các công cụ để ước lượng dạng (shape) của phân bố và độ bất định gắn với các ước lượng, đồng thời có công cụ để xác định liệu dữ liệu có khả năng thuộc về các chế độ khí hậu tương tự hay không.

Cách tiếp cận “khu vực” thừa nhận rằng các trạm quan trắc khác nhau có thể được nhóm lại thành các vùng khí hậu tương tự (các region). Cách làm này khai thác tính tương đồng bằng giả định rằng các trạm trong cùng một vùng tương tự có chung dạng (shape, không phải thang đo – scale) của đường cong phân bố tần suất mưa. Nhờ giả định đó, ta có thể ước lượng tham số dạng từ tập hợp dữ liệu của toàn bộ trạm trong vùng thay vì cho từng trạm riêng lẻ, qua đó tăng mạnh kích thước mẫu hiệu dụng dùng cho ước lượng (và giảm sai số chọn mẫu).

Tài liệu tham khảo
Hosking, J. R. M., & Wallis, J. R. (1997). Regional frequency analysis: an approach based on L-moments. Cambridge University Press, Cambridge.

5.1
Ước lượng tần suất mưa cho từng trạm dường như xuất phát từ dữ liệu của chính trạm. Có điều chỉnh nào cho yếu tố khu vực, các trạm lân cận, v.v. không—hay chỉ là dữ liệu của trạm được xử lý bằng phương pháp phù hợp? Nếu là như vậy thì nên nói rõ. Việc chỉ dùng dữ liệu đơn trạm có thể làm giảm khả năng áp dụng ở nơi cần kết hợp thông tin từ nhiều đồng hồ mưa và điều kiện địa hình để có ước lượng tần suất mưa thích hợp.

Phản hồi: Dữ liệu của tất cả trừ 8 trạm được tính theo cách tiếp cận khu vực (regional approach); 8 trạm còn lại chúng tôi tính tại trạm (at-site) vì tin rằng cách at-site phù hợp hơn cho các trạm này. Chi tiết xem các báo cáo tiến độ tại:
http://www.nws.noaa.gov/oh/hdsc/current-projects/project.html.
Một báo cáo phương pháp đầy đủ sẽ đi kèm bộ dữ liệu cuối cùng.

5.2
Một bản tóm tắt ngắn gọn về phương pháp dùng để xây dựng bộ dữ liệu sẽ hữu ích.

Phương pháp: L-moments được dùng trong phân tích thống kê chuỗi mưa. Ưu điểm so với các phương pháp thống kê thông thường là ít bị ảnh hưởng bởi các sự kiện cực trị. Theo tôi, bây giờ thì đã quá muộn để đánh giá bản thân phương pháp.

Rõ ràng tôi không thể rà soát dữ liệu hay quy trình thống kê của các anh nên không bình luận được. Nhưng tôi lo rằng phương pháp thống kê bỏ qua các điểm ngoại lai, trong khi vùng bán khô hạn thường xuyên gặp các sự kiện như vậy. Ở góc nhìn kỹ sư thoát nước cho chủ đầu tư, tôi khó biện hộ cho việc thiết kế theo những trận mưa ngoại lai, nhưng dù sao thì chúng vẫn xảy ra.

Phản hồi: Vì trọng tâm của đợt rà soát này là tính hợp lý của các ước lượng tại điểm, nên không trình bày chi tiết phương pháp. Phương pháp của chúng tôi đã được đánh giá, thẩm định và chấp nhận bởi một nhóm chuyên gia năm ngoái. Trong các nghiên cứu tần suất, ngoại lai xuất hiện trong chuỗi ngắn có vai trò rất quan trọng khi ước lượng các phân vị, đặc biệt cho các sự kiện hiếm (ví dụ 10-, 50-, 100-, 500-, 1000-năm…). Trong kiểm soát chất lượng, chúng tôi chú ý kỹ đến ngoại lai; vấn đề khó là xác định hợp lý dạng phân bố tần suất nền khi chuỗi hữu hạn có ngoại lai. L-moments theo tài liệu bình duyệt đã được chứng minh xử lý tốt tình huống này hơn nhiều phương pháp khác.

5.3
Phân bố không gian của các đồng hồ mưa: liệu có đủ trạm để nội suy không gian không?

Phản hồi: Chúng tôi tin rằng công nghệ PRISM của Oregon State University (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model) sẽ cung cấp nội suy không gian vượt trội. Chúng tôi đang áp dụng công nghệ này ở những nơi phù hợp; bản đồ mẫu để rà soát sẽ được gửi khi sẵn sàng.

5.4 Phần mềm sử dụng: Phần mềm máy tính dùng trong nghiên cứu có “ổn” không?

Phản hồi: Như bạn đoán, chúng tôi dùng một số chương trình phần mềm. Chúng tôi đã thử nghiệm và tin rằng chúng vững chắc và không lỗi. Phần tính toán thống kê lõi dùng phiên bản đã chỉnh sửa của mã nguồn công khai do IBM Research Division – Mathematical Sciences Dept. phát triển:
FORTRAN CODE WRITTEN FOR INCLUSION IN IBM RESEARCH REPORT RC20525, “FORTRAN ROUTINES FOR USE WITH THE METHOD OF L-MOMENTS, VERSION 3”
J. R. M. HOSKING, IBM RESEARCH DIVISION, T. J. WATSON RESEARCH CENTER, YORKTOWN HEIGHTS, NEW YORK 10598, U.S.A.

5.5 Quận Kiểm soát Lũ không thể rà soát toàn diện kết quả nếu thiếu báo cáo giải thích cơ sở hình thành các giá trị. Xem báo cáo tiến độ là chưa đủ, vì dữ liệu/phương pháp cuối cùng có thể đã thay đổi. Ngoài ra, bản đồ thể hiện trực quan chênh lệch giữa NOAA Atlas 2 và NOAA 14 sẽ giúp việc rà soát. FCDMC đã tự lập các bản đồ như vậy cho Quận Maricopa từ dữ liệu trên PFDS (xem phụ lục 1–4).

Phản hồi: Chúng tôi đã lập bản đồ chênh lệch, nhưng cố ý không phổ biến. Chúng tôi mong các góp ý tập trung vào tính hợp lý của các ước lượng mới, hơn là việc “giá trị thay đổi bao nhiêu” hay “tính ra sao”.

5.6 Giả sử sẽ có bước làm trơn và phối hợp dữ liệu trong vùng để bảo đảm nhất quán với các trạm lân cận?

Phản hồi: Đúng vậy. Đây là thành phần cốt lõi của cách tiếp cận khu vực mà chúng tôi dùng và đã đưa vào kết quả.

6 PFDS

6.1 Ranh giới bản đồ các bang nên có vạch chia vĩ/kinh độ; như vậy người dùng dễ tự định vị khi chọn điểm ngoài vị trí các trạm khí hậu.

Phản hồi: Gợi ý hay. Chúng tôi sẽ bổ sung vạch chia ở bản cuối. Ngoài ra, tọa độ vĩ/kinh của con trỏ chuột cũng sẽ hiển thị khi rê trên bản đồ.

6.2 Trục dọc trên các đồ thị IDF và DDF của máy chủ nên đổi nhãn. Với IDF nên ghi “Precipitation Intensity” (cường độ mưa), không phải “Precipitation”. Với DDF sẽ rõ hơn nếu ghi “Precipitation Depth” (độ sâu mưa) thay vì “Precipitation”.

Phản hồi: Ý kiến tốt. Chúng tôi sẽ thay đổi theo.

6.3
Khoảng thời đoạn hiển thị trên các đồ thị IDF và DDF khác nhau giữa các trạm. Tôi hiểu có trạm theo ngày, có trạm theo giờ, v.v., nhưng ban đầu khá bất ngờ khi nhận các kiểu kết quả khác nhau. Có vẻ HDSC cần lựa chọn: khi chọn một trạm, có nên chỉ hiển thị các thời đoạn ≥ chu kỳ đo của trạm? Hay nên hiển thị mọi thời đoạn, dùng làm trơn/nội suy không gian để “điền” các thời đoạn ngắn hơn chu kỳ đo? Có lẽ nên cân nhắc cả hai. Việc này liên hệ thế nào với phương pháp dự định dùng để ước lượng cho điểm bất kỳ? Nếu người dùng cần cường độ 5 phút mà trạm lại là trạm ngày thì làm sao? Dù quyết định thế nào, cần nói thật rõ để người dùng biết họ đang nhận cái gì.

Phản hồi: Đồng ý, điều này gây nhầm lẫn. Khi bộ dữ liệu nội suy không gian được chuẩn bị cho mọi thời đoạn/tần suất, sẽ không còn khoảng trống dữ liệu.

6.4
HDSC yêu cầu rà soát cho các thời đoạn từ 60 phút đến 60 ngày, nhưng đồ thị IDF/DDF ở nhiều trạm lại có cả 5 phút. Tôi có vài băn khoăn về phương pháp thống kê cho dữ liệu rất ngắn như vậy và đã trao đổi với Geoff Bonnin.

Phản hồi: Bạn nói đúng… có lúc chúng tôi thông báo người rà soát chỉ xem 60 phút → 60 ngày, vì chưa chắc kịp chuẩn bị dữ liệu n-phút; nhưng thư mời rà soát cuối cùng (27/6/2002) đã ghi “5 phút → 60 ngày.”

6.5
Ở mục “MAP” với “Tiger Map Server”, chú giải (legend) hiển thị hai kiểu đường ranh quận khác nhau. Không rõ vì sao. Xin kiểm tra và xóa một hoặc giải thích thêm.

Phản hồi: Ban đầu cho thấy đây là lỗi của phần mềm Tiger Map Server (U.S. Census Bureau). Chúng tôi sẽ cố lách để hiển thị đúng, nhưng có thể không khắc phục được nếu không bỏ hẳn bản đồ nhỏ đó.

6.6
Tôi lo ngại máy chủ đưa ra quá nhiều lựa chọn khi truy xuất giá trị tần suất mưa. Cá nhân tôi không thích hiển thị hai bộ giá trị cho cùng một vị trí. Xét tới sự ngẫu nhiên của lấy mẫu và vấn đề chuỗi số liệu hữu hạn ở từng đồng hồ mưa, tôi ủng hộ ước lượng khu vực trong mọi trường hợp. Tôi e người dùng sẽ “săn” những giá trị tại trạm trông có vẻ “hữu ích” (nhưng không phù hợp) cho mục đích của họ. Điểm mạnh của việc chỉ hiển thị ước lượng khu vực là cả người thiết kế thận trọng lẫn bảo thủ đều dùng cùng một bộ giá trị.

Phản hồi: Các ước lượng của chúng tôi được tính tại vị trí quan trắc điểm nhưng theo cách tiếp cận khu vực, có tính đến cả đặc trưng tại trạm và đặc trưng khu vực. Sau đó các ước lượng được nội suy không gian để cung cấp phủ trùm độ phân giải cao.

6.7
Tôi nhận thấy chức năng nhập tọa độ cố định (vĩ/kinh độ) và chức năng ước lượng theo diện tích không hoạt động, nên tôi không thể kiểm tra tính nhất quán với dữ liệu tại các điểm quan trắc, cũng không lấy được thông tin ngoài các điểm trạm. Điều này hạn chế rất nhiều phạm vi rà soát của tôi.

Phản hồi: Trong đợt rà soát này, chức năng nhập tọa độ cố định (lat/lon) chưa mở. Hai cách duy nhất để lấy dữ liệu trạm là nhấp trên bản đồ hoặc chọn trong danh sách xổ xuống. Khi nội suy không gian hoàn tất, chức năng tọa độ cố định sẽ khả dụng. Rà soát lần này tập trung vào ước lượng tại điểm ở vị trí trạm; ước lượng nội suy không gian chưa cung cấp, và cũng không có đường cong giảm độ sâu theo diện tích.

6.8
Các đồ thị (khi bảng không đủ dữ liệu) nên được cải thiện trong bản cuối để đường cong không tụt về 0 ở cuối.

Phản hồi: Vì bản cuối sẽ bao gồm TẤT CẢ thời đoạn (từ 5 phút đến 60 ngày), TẤT CẢ tần suất (từ 2 năm đến 1000 năm) và nội suy không gian độ phân giải cao, các đồ thị sẽ được lấp đầy dữ liệu, vấn đề trên sẽ biến mất.

6.9
Tôi cho rằng nên thêm một tuyên bố trên ứng dụng web rằng: dù kết quả dựa trên bộ dữ liệu mở rộng hơn trước và áp dụng lý thuyết thống kê hiện hành, chúng vẫn bị giới hạn bởi lượng dữ liệu tương đối thưa; do đó các cơ quan quản lý địa phương nên thận trọng áp dụng tiêu chuẩn cao hơn.

Phản hồi: Sản phẩm cuối của chúng tôi sẽ kèm các lưu ý sử dụng/miễn trừ trách nhiệm phù hợp và tài liệu hướng dẫn đầy đủ.

6.10
Không rõ vị trí trạm ở đâu (địa chỉ đường/phần nhà…). Bản đồ vị trí không có tên đường lớn. Danh sách trạm không thuận tiện để tra cứu; biểu bảng chỉ nêu thành phố/quận/quốc gia nên người dùng phải tiếp tục tìm thêm.

Phản hồi: Để bảo vệ và đảm bảo quyền riêng tư cho cộng tác viên đo mưa, và để tránh phá hoại ở các điểm quan trắc tự động, địa chỉ cụ thể thường được giữ kín. Bản đồ và lưới cuối cùng sẽ có độ phân giải 30 cung-giây.

6.11
Tôi chỉ gặp một lần “trục trặc” sau khi đăng nhập: xem xong dữ liệu một trạm, nút State không đưa tôi trở lại bản đồ bang. Tôi bấm US, quay lại NM, nhưng chỉ 1/3 màn hình dùng được vì có 2 cửa sổ PFDS lồng nhau. Tôi phải đăng xuất rồi vào lại; sự cố không lặp lại.

Phản hồi: Chúng tôi sẽ bảo đảm các nút “back” và “return to…” không mở cửa sổ lồng trong cửa sổ nữa.

6.12
Tôi dùng các liên kết tới USGS Maps và EPA Watershed Map. Phải dùng nút Back để quay lại trang “Precipitation Frequency” khá bất tiện.

Phản hồi: Chúng tôi sẽ chỉnh để khi bấm các liên kết đó, trình duyệt mở phiên mới, giữ nguyên trang kết quả PFDS.

6.13
Bảng và số liệu dễ đọc; giao diện rất hữu ích. In giá trị không vấn đề, bản đồ vị trí đi kèm mỗi bảng cũng hữu dụng. Dù vậy vẫn cần in một số bản đồ. Khi lớp phủ PRISM hoàn tất, mong có thể dễ dàng đưa vào GIS để làm nghiên cứu lưu vực… Tính năng làm việc với lưới cần phải có.

Phản hồi: Chắc chắn rồi. Toàn bộ lưới GIS dạng ASCII sẽ có trên trang Spatial (GIS) Download của PFDS và cũng truy cập được qua anonymous FTP. Bản đồ sẽ kèm metadata chuẩn FGDC và hướng dẫn ngắn cách tải/nhập lưới vào GIS.

6.14
Đôi lúc mất khá lâu biểu tượng “bàn tay” mới xuất hiện khi rê qua vị trí trạm. Dùng menu kéo xuống bên phải nhanh hơn, nhưng nhiều khi chúng tôi muốn biết tên trạm ở một vị trí cụ thể mà không biết trước.

Phản hồi: Xin lỗi về việc chờ đợi. Thời gian chờ phụ thuộc lưu lượng Internet. Các trang theo từng bang khá lớn vì chứa tọa độ tất cả các trạm hiển thị. Rất tiếc khó có cách cải thiện đáng kể.

6.15
Có lần chúng tôi bấm Goldstone Echo 2, CA nhưng lại hiện bảng của một trạm ở Wyoming.

Phản hồi: Đây là lỗ hổng bắt lỗi. Có vẻ không chọn được trạm nên phần mềm lấy vị trí mặc định ở Wyoming. Dữ liệu Goldstone Echo 2, CA có và tôi đã truy cập thử được. Chúng tôi sẽ bổ sung mã để tránh lặp lại.

6.16
Có thể chỉ hiển thị các trạm thuộc bang đang chọn trên bản đồ, thay vì luôn liệt kê tất cả trạm của mọi bang ở hộp bên phải không?

Phản hồi: Có. Thay đổi này sẽ làm không chỉ vì góp ý của bạn mà còn vì nhu cầu bắt buộc: khi công bố thêm dữ liệu, danh sách trạm sẽ quá dài và khó dùng nếu không lọc theo bang.

6.17
Có một số trạm thuộc các bang ngoài phạm vi nghiên cứu bán khô hạn (TX, OK, CO, WY, ID, OR, ven biển CA…) vẫn xuất hiện trong menu kéo xuống và nếu chọn thì có bảng/đồ thị. Tuy nhiên, khi bấm vào bản đồ của các bang đó (ví dụ WY) và yêu cầu dữ liệu thì các trạm này không hiện, kèm thông báo “chưa có dữ liệu cho bang này”. Có thể thay đổi không?

Phản hồi: Có thể thay đổi, nhưng các trạm ở những khu vực đó nằm ngoài miền nghiên cứu, nên sẽ không xuất hiện trong kết quả cuối. Ở giai đoạn rà soát, chúng tôi vẫn khuyến khích góp ý về các trạm này, vì mục đích của chúng là tạo chuyển tiếp không gian mượt qua biên giới bang. Từ giờ, dữ liệu ở vùng rìa này chỉ dùng nội bộ.

6.18
Về ngữ pháp, “data” là số nhiều. Vì vậy tiêu đề nên là “Data are preliminary”, không phải “Data is”.

Phản hồi: Cảm ơn, chúng tôi sẽ sửa.

6.19
Khi sau này có chức năng nhập tọa độ cố định (lat/lon), các giá trị trả về có khớp với giá trị khi chọn trạm cụ thể không? Hay sẽ có hai bộ số liệu không khớp?

Phản hồi: Sơ đồ nội suy không gian PRISM chúng tôi dùng trung thành với dữ liệu trạm, nên các bộ số liệu sẽ khớp.

6.20
Phần hữu ích nhất với tôi là bảng tần suất (all season), đồ thị tần suất, và hai bản đồ vị trí. Bảng ±90% chỉ hợp với một số ít người; đa số sẽ không thiết kế dựa trên các giá trị đó. Nghĩa là trang 1 và 3 sẽ hay phải in, trang 2 ít hơn. Đôi khi định dạng in lại không thuận: nếu không có dữ liệu >24 giờ, bảng tần suất chiếm trọn một trang, đồ thị sang trang 2, còn bản đồ là trang 3 & 4. Có thể sắp xếp lại cho gọn hơn được không?

Phản hồi: Góp ý xác đáng. Chúng tôi sẽ cân nhắc tái tổ chức các trang đầu ra để thân thiện khi in hơn. Ngoài ra, chúng tôi kỳ vọng khoảng tin cậy cung cấp sẽ giúp người dùng hiểu rõ hơn độ chính xác “thực” của các ước lượng.

6.21
Trên hai bản đồ, giá trị vĩ/kinh độ chỉ hiển thị/in ra khoảng 80% chữ số; thường vẫn đoán được nhưng trông không đẹp.

Phản hồi: Rất tiếc đây là lỗi của phần mềm U.S. Census Tiger Mapping, ngoài khả năng sửa/đổi của chúng tôi. Chúng tôi biết trông không đẹp, nhưng còn hơn không có gì.

6.22
Bản đồ theo bang đôi khi khá nhỏ khi cần chọn vị trí cụ thể. Nên có chức năng phóng to (theo quận/huyện hoặc vùng zoom). Việc này cũng giúp chọn điểm dễ hơn.

Phản hồi: Đây sẽ là tính năng rất hay; nhưng vì PFDS không phải Internet Map Server (IMS) nên thay đổi này cần thêm nguồn lực vượt ngoài khả năng hiện có. Khi các bản đồ phủ đủ mọi nơi thì vấn đề sẽ bớt đi, vì người dùng có thể chọn vị trí bằng chuột (dù có trạm hay không) hoặc nhập vĩ/kinh độ.

6.23
Trang từng bang và trang hiển thị số liệu nên vừa cửa sổ 1024×768 để khỏi phải kéo ngang—có thể thu hẹp khung xanh đậm bên trái?

Phản hồi: Đồng ý. Chúng tôi sẽ thay đổi.

6.24
Tôi không thấy nút “submit” cho tới khi có người chỉ—nên đặt thêm một nút cạnh/dưới ô tìm bên trái nơi cần bấm submit?

Phản hồi: Nhiều người cũng báo vậy. Chúng tôi sẽ bổ sung.

6.25
Trong mục “Climate Data Sources”, người dùng có thể liệt kê các đồng hồ mưa trong 30 phút (lái xe) hoặc 1 độ. Nhưng danh sách hiện ra không rõ phạm vi có ý nghĩa gì; chắc không phải danh sách trạm dùng trong nghiên cứu (nhiều trạm ngắn hơn tiêu chuẩn 40 năm). Việc thấy >240 trạm ở Quận Maricopa là tốt. Hãy cân nhắc bổ sung thêm trạm vào CSDL hoặc liên kết tới cơ quan địa phương để người dùng có bức tranh đúng hơn về dữ liệu sẵn có.

Phản hồi: Ý kiến xác đáng. Chúng tôi sẽ làm rõ rằng danh sách trạm trên web NCDC không nhất thiết là các trạm dùng trong nghiên cứu (dù phần lớn dữ liệu của chúng tôi đến từ đó, nên có liên kết). Danh sách trạm hoàn chỉnh—kèm các dấu chấm trên bản đồ bang nền—sẽ có trong sản phẩm cuối. Do dữ liệu ở Bán khô hạn Tây Nam hạn chế mạnh (không gian & thời gian), chúng tôi chọn tiêu chí tối thiểu 20 năm khi chọn trạm để dùng.

6.26
FCDMC đề nghị cung cấp bản đồ isopluvial NOAA 14 ở định dạng GIS.

Phản hồi: Chắc chắn sẽ có lưới 30-giây cho mọi thống kê và bản đồ isopluvial (ví dụ shapefile).

6.27
Không nêu loại đồng hồ mưa tại mỗi vị trí (SNOTEL, cân, tipping bucket,…). Trên bản đồ màu hiển thị vị trí trạm, có thể dùng ký hiệu/màu khác nhau để phân biệt loại trạm?

Phản hồi: Gợi ý thêm loại trạm lên bản đồ màu sẽ được thực hiện. Tuy nhiên chúng tôi sẽ phân loại theo nhịp đo: giờ, ngày, SNOTEL hoặc khác (mesonet, v.v.). Thông tin chi tiết hơn (ví dụ cân/tipping bucket/siphon…) nên lấy từ NCDC. Khi các bản đồ hoàn tất, việc phân biệt loại trạm trên bản đồ không còn quá cần thiết, vì bước thời gian gắn với dữ liệu tại mỗi trạm sẽ thể hiện rõ loại trạm được dùng.

6.28
Thời kỳ số liệu dùng cho từng điểm nghiên cứu (số năm số liệu, khoảng thời gian quan trắc…). Tôi muốn thấy số năm số liệu của các trạm được sử dụng (trạm giờ và trạm ngày).

Phản hồi: Chúng tôi hiểu bạn muốn thông tin này để đánh giá độ tin cậy của ước lượng. Thay vì hiển thị thời kỳ số liệu (hoặc các năm dữ liệu), chúng tôi cung cấp khoảng tin cậy (confidence limits)—đánh giá khách quan và tốt hơn về độ tin cậy.

6.29
Tôi biết mã –9.99 nghĩa là không có dữ liệu ở thời đoạn đó. Tuy nhiên rất nhiều số 9 làm rối bảng; để trống hoặc dùng dấu gạch ngang “–” sẽ chấp nhận được.

Phản hồi: Khi các bản đồ nền hoàn tất, bảng và đồ thị sẽ được điền đầy đủ cho mọi vị trí; vấn đề này sẽ biến mất trong bản phát hành cuối.

6.30
Ở một số trạm ẩm tại California, lượng mưa cho thời đoạn dài và kỳ lặp lớn có thể vượt 100 inch, nhưng bảng/đồ thị không xử lý được. Ví dụ: Strawberry Valley, CA; Crystal Lake FC 283-C, CA.
Với các trạm có >100″ trong bảng, chữ số “1” đầu bị cắt mất (ví dụ 107.66″ bị hiển thị thành 7.66″). Điều này còn chuyển sang đồ thị, khiến Camp Angelus từ gần 100″ rơi xuống vừa trên 7″ (đến kỳ lặp 1000 năm).

Phản hồi: Đây là lỗi định dạng phần mềm và sẽ được sửa.

6.31
Khi in các trang, sẽ tiện nếu tên trạm xuất hiện trên mỗi trang (dù nhỏ). Nếu xáo trộn xấp giấy, sẽ rất khó ghép lại; thực tế tôi đã phải lật qua-lật lại để kiểm tra.

Phản hồi: Ý tưởng rất hay. Chúng tôi sẽ cố gắng bổ sung.

6.32
Bản đồ định vị Campbell Avenue Farm (02-0796) có vẻ đặt chấm đỏ sai vị trí—gần đúng nhưng chưa chuẩn; đáng lẽ nằm phía nam sông Rillito. Trên bản in của tôi, vị trí đúng cách chấm đỏ khoảng 1/4 inch về phía nam.

Phản hồi: Chấm đỏ trên bản đồ thể hiện vị trí chính xác của đồng hồ mưa, và điều này có thể trùng hoặc không trùng với ranh giới thị trấn mang tên trạm.

7. General/Miscellaneous – Chung/Khác

7.1
Tôi cũng muốn thấy các báo cáo liên quan của những tác giả gần đây về tần suất mưa (sau TP-40 và HYDRO-35). Có thể đặt một mục con cho từng bang để liệt kê. Điều này đặc biệt hữu ích cho Washington, Montana, Oklahoma và Texas vì có vẻ các anh chưa cung cấp thông tin cập nhật cho các bang này. Trang máy chủ của các anh cũng có thể làm nơi giới thiệu rộng hơn những giá trị tần suất mưa từ các nguồn ngoài NOAA.

Ví dụ tài liệu:

• Schaefer, M.G., 1993, Dam safety guidelines, Technical note 3—Design storm construction, Washington State Dept. of Ecology.
• Parrett, C.P., 1997, Regional analysis of annual precipitation maxima in Montana, USGS WRIR 97-4004, 51 tr.
• Asquith, W.H., 1998, Depth-duration frequency of precipitation for Texas, USGS WRIR 98-4044, 107 tr.
• Tortorelli, R.L., Rea, A., Asquith, W.H., 2000, Depth-duration frequency of precipitation for Oklahoma, USGS WRIR 99-4232, 113 tr.

Phản hồi: Ý tưởng hay, nhưng nếu chúng tôi liệt kê các báo cáo đó sẽ dễ bị hiểu là tán thành/ủng hộ, điều mà chúng tôi không thể làm.

7.2
Tôi dự đoán phần lớn dữ liệu này sẽ có giá trị pháp lý trong hồ sơ và tòa án. Vì trang web có thể thay đổi theo thời gian (đôi khi không ghi rõ ngày phát hành/chỉnh sửa), nên ngày xuất bản là rất quan trọng; thông tin tham chiếu phải đầy đủ, dòng tiêu đề/chân trang do trình duyệt hiển thị là không đủ.
Tôi đồng ý với quyết định phát hành kết quả dưới dạng PDF trên Internet—trước đây in vài trăm/vài nghìn bản thường nhanh hết, chi phí tái bản cao; vấn đề còn lại là bảo trì website.
Chúng ta từng bàn về cách phát hành: bản giấy truyền thống hay đĩa CD; hy vọng không bỏ hẳn để chỉ còn bản web?

Phản hồi: Chúng tôi vui vì bạn đồng thuận kế hoạch phát hành trên web. Dù điều này khiến cơ quan quản lý phải dựa vào “nguồn ảo” hơn cho tiêu chuẩn tần suất mưa, chúng tôi sẽ bảo đảm tài liệu/dữ liệu trực tuyến ổn định, nhất quán, có thể trích dẫn và truy cập được. PFDS và các trang đi kèm sẽ được duy trì và cung cấp đầu mối liên hệ. (Ghi chú nội bộ: nên gắn số phiên bản hoặc ngày cho mọi sản phẩm—lưới, trang web, PDF.)

7.3
Dữ liệu mưa: Cả lượng và chất lượng chuỗi mưa đều quan trọng (độ dài chuỗi, số điểm ngoại lai, dữ liệu thiếu và cách xử lý…). Có nên đưa dữ liệu do FCD thu thập vào cơ sở dữ liệu không?

Phản hồi: Hầu hết chi tiết này sẽ được trình bày trong tài liệu cuối cùng.

7.4
Tôi không thấy bộ dữ liệu mà USGS ở Albuquerque đã gửi cho các anh cho khu vực Albuquerque. Việc này đã vài năm trước. Giờ có nhiều dữ liệu ở dạng máy tính hơn (liên hệ Jack Veenhuis, [email protected]). AMAFCA và USGS đã tốn đáng kể tiền để chuyển dữ liệu sang định dạng NWS có thể dùng — giờ nó dùng để… không gì cả? Tôi cũng lưu ý Quận Maricopa và Quận Pima (AZ) nay có dữ liệu ALERT đã thu trong nhiều năm; lần trước tôi không thấy loại dữ liệu như vậy.

Phản hồi: Cảm ơn đã cung cấp đầu mối. Chúng tôi sẽ điều tra và liên hệ Jack Veenhuis. Thậm chí còn có khả năng dùng bộ dữ liệu này cho nghiên cứu Độ sâu–Diện tích–Thời đoạn (Depth–Area–Duration) của chúng tôi.

7.5
Trước khi dự án này bắt đầu, nhiều cơ quan chính quyền địa phương đã đóng góp kinh phí công cho NWS để khởi động website và dự án. Một số cơ quan có trong danh sách email, số khác thì không. Từ giờ trở đi nên thông tin thường xuyên cho họ. Dữ liệu NOAA 14 sẽ được nhiều cơ quan dùng và trở thành cơ sở thiết kế hạ tầng trong nhiều năm; vì vậy quy trình phản biện phải mở cho tất cả cơ quan/đối tượng bị ảnh hưởng và phải cho họ thời gian góp ý đầy đủ.

Phản hồi: Chúng tôi rất mong nhận được sự giúp đỡ của bạn và mọi người để bảo đảm danh sách liên hệ của chúng tôi bao quát đúng đối tượng.

7.6
Nên nêu rõ rằng giá trị 1000 năm thực chất là xác suất 0,001/năm vượt quá. Nếu thực sự có biến đổi khí hậu, các giá trị 1000 năm có thể ít ý nghĩa.

Phản hồi: Ý kiến hay. Ý nghĩa/định nghĩa của “tần suất mưa” rất hay bị hiểu sai.

7.7
Có bằng chứng cho thấy các đô thị như Salt Lake City, Phoenix, Tucson, Las Vegas ảnh hưởng đến cường độ mưa không?

Phản hồi: Chúng tôi chưa khảo sát riêng tác động đô thị hóa lên cường độ mưa. Như bạn biết, đã có nhiều bài báo bàn về ảnh hưởng phía khuất gió của đô thị đối với lượng mưa nói chung.

7.8
Có mối liên hệ đáng kể giữa cường độ mưa và lượng mưa trung bình năm (MAP) không? Hay các anh chưa xem MAP của các trạm trong vùng nghiên cứu?

Phản hồi: Có mối liên hệ đáng kể giữa cực trị mưa trung bình năm và MAP. Thực tế mối liên hệ mạnh tới mức các mẫu hình không gian của MAP được dùng làm biến dự báo khi nội suy không gian các ước lượng tần suất mưa.

7.9
Có kế hoạch mở rộng vùng nghiên cứu ở miền Tây Hoa Kỳ không?

Phản hồi: National Weather Service không nhận kinh phí của Quốc hội cho các nghiên cứu này. Chúng tôi đã thực hiện chúng hơn 50 năm theo cơ chế dịch vụ hoàn phí từ các bên quan tâm khác. Nhiều bên bày tỏ quan tâm lớn đến việc khởi động nghiên cứu toàn quốc, tuy nhiên kinh phí vẫn chưa có.

7.10
Khi Atlas (1973) xuất bản, tôi là Cố vấn Khoa học của Văn phòng Thủy văn. Tiếc là khi đó chúng tôi vẽ các đường cường độ–thời đoạn–tần suất (IDF) cho phần lớn miền Tây không tốt. Tôi quan tâm ý kiến của các anh về nội suy không gian trong “Báo cáo tiến độ lần thứ 21” liên quan đến SCAS, Oregon State University, dùng chương trình PRISM. Tôi chưa quen PRISM, nhưng đoán là làm tốt hơn chúng tôi trước đây. Giả định quan hệ tuyến tính giữa cường độ mưa tăng theo cao độ mà không xét đến hướng phơi, v.v. có thể thổi phồng giá trị.

Phản hồi: Những vấn đề này sẽ rất quan trọng khi rà soát nội suy không gian. Nhận xét của bạn về ngoại suy phóng đại là điều nhiều người lo; nhưng trong các thử nghiệm ban đầu, PRISM xử lý khá tốt. Việc dùng dữ liệu SNOTEL cũng ràng buộc các ước lượng ở vùng cao. Thông tin về PRISM: http://www.ocs.orst.edu/prism/gen_eco.html

7.11
Dù 7/12 vùng nghiên cứu DAD nằm ở miền trung/đông Hoa Kỳ (chủ yếu mưa do frontal/cyclonic), sa mạc – tây nam thỉnh thoảng vẫn có mưa lớn do hệ thống nhiệt đới và tăng cường bởi địa hình. Có thể 12 vùng sẽ cho kết quả DAD tương tự.

Phản hồi: Chúng tôi đang thực hiện nghiên cứu cập nhật DAD trên toàn quốc, bao gồm các vùng ở khắp Hoa Kỳ (ví dụ Walnut Gulch, Arizona). Xem thêm tại trang Semiarid Precipitation Frequency progress reports: http://www.nws.noaa.gov/oh/hdsc/current-projects/project.html

7.12
Bản đồ, bản đồ… Dữ liệu tại điểm hữu ích, nhưng bản đồ truyền thống cũng vậy; hiện chưa có cách xem bản đồ. Tôi rất thích website và khả năng truy cập Atlas 2 cùng các dữ liệu/tài liệu khác. Kế hoạch công bố cho công chúng và xử lý/biểu diễn dữ liệu (ví dụ làm trơn) sẽ thế nào? Hay giữ “thô” như hiện nay? Sau này có bản đồ đường đẳng trị không?

Phản hồi: Sẽ có 162 bản đồ và lưới GIS phát hành qua PFDS khi dự án Semiarid hoàn tất.

7.13
Có tuyên bố độc lập nào về ảnh hưởng của cao độ ở khoảng cách ngắn không? Ở Arizona hiện tượng này rất nhiều. Truyền miệng địa phương nói đỉnh Mt. Lemmon (~9000 ft) không ảnh hưởng; ít nhất thiết kế đô thị/quận gần đây không điều chỉnh. Tuy vậy, từ 16 trạm tôi in ra có thấy quan hệ theo cao độ rõ rệt (cả Kitt Peak – 6718 ft).

Phản hồi: Ảnh hưởng của cao độ sẽ thấy rõ khi bạn xem các lớp nội suy không gian.

7.14
Các anh có biết bài viết trước đây về mưa thời đoạn ngắn ở Arizona của Paul Kangieser không? (có lẽ ở Salt Lake City, khoảng năm 1967). Bài này dựa trên Atlas 2 và dường như dùng chuỗi thời đoạn một phần (partial duration). Vì vậy tôi đã hỏi trước về chuỗi cực trị năm trên các trang hiện tại. Tôi muốn biết quan điểm của các anh về mức độ liên quan và khả năng áp dụng của nó. Cũng có một bài tương tự của Arlo Richardson vài năm sau về độ sâu mưa thời đoạn ngắn theo kỳ lặp ở Utah.

Phản hồi: Chúng tôi không quen các bài báo đó. Các kết quả gửi để rà soát dựa trên chuỗi cực trị năm (annual maximum series). Sản phẩm cuối của chúng tôi sẽ bao gồm chuyển đổi sang chuỗi thời đoạn một phần (partial duration series).

Hỗ trợ duy trì trang:

Tôi xây dựng trang này để chia sẻ các tài liệu kỹ thuật cốt lõi trong thiết kế hạ tầng giao thông.

Nếu bạn thấy nội dung hữu ích và muốn góp phần duy trì trang hoạt động bền vững, tôi rất trân trọng mọi sự ủng hộ.

Qua USD (Buy Me a Coffee)

BIDV • STK: 3101226659 • HOANG HAI HA