Mưa là động cơ chính của các mối nguy hiểm thủy triều trên toàn thế giới, từ những trận lụt chớp nhoáng và sự tràn ngập sông đến những vụ lở đất và hạn hán kéo dài. trong thời đại biến đổi khí hậu tăng tốc, những sự kiện mưa nhiệt đới đang trở nên thường xuyên và mãnh liệt hơn, làm cho dữ liệu mưa chảy mạnh và phân tích không thay đổi cho thảm họa hiệu quả và phản ứng. chính xác, thông tin đúng lúc, lực lượng mưa đẩy chính phủ, và các cộng đồng để dự đoán những mối đe dọa, vận động tài nguyên, và thực hiện các biện pháp bảo vệ trước khi khủng hoảng xảy ra. bài báo này kiểm tra vai trò quan trọng của các dữ liệu về mưa đá trong việc quản lý dữ liệu, và phương pháp sử dụng để thu thập và phân tích các lợi ích hữu hiệu của các dữ liệu, và các dự án và các cải tiến và các dự án cải tiến.

Vai trò của dữ liệu về mưa rơi trong việc quản lý thiên tai

Dữ liệu về mưa rơi đóng vai trò như là nền tảng để dự đoán nhiều thảm họa thiên nhiên. ví dụ, lũ lụt trực tiếp gắn liền với cường độ mưa, thời gian và sự phân phối không gian. bằng cách phân tích dữ liệu về lịch sử và thời gian thực, các nhà nghiên cứu thủy lợi có thể dự đoán mức độ nước sông, xác định vùng nước lũ và các vấn đề cảnh báo sớm. bãi đáp, thường được kích hoạt bởi mưa lớn hoặc mưa, cũng được giám sát bằng cách sử dụng ngưỡng mưa để kích hoạt các giao thức sơ tán.

Dữ liệu mưa đáng tin cậy cho phép hệ thống cảnh báo sớm hoạt động với thời gian đầu ) và độ chính xác. Văn phòng Liên Hiệp Quốc về khả năng giảm nguy cơ gây tai họa (UNDR) nhấn mạnh hệ thống cảnh báo sớm có thể giảm thiểu tỷ lệ tử vong lên đến 80%. Trong thực tế, khi dữ liệu mưa (FLT:1) có nghĩa là khi các máy chủ dự báo có khả năng tăng đột ngột hoặc gió mùa, các nhà quản lý cấp cứu, mở và phối hợp các tuyến cứu. Không có dữ liệu như vậy, dữ liệu phản ứng ứng chậm hơn, và hiệu quả hơn nữa gây ra sự mất mát kinh tế không cần thiết và gây thiệt hại không cần thiết.

Dữ liệu về mưa được thu thập và phân tích

Nền tảng của bất kỳ hệ thống quản lý thảm họa dựa trên mưa là một hệ thống thu thập dữ liệu mạnh mẽ. tiếp cận hiện đại kết hợp các dụng cụ nền tảng từ mặt đất, nền tảng cảm biến từ xa, và các công cụ phân tích tiên tiến để tạo ra những cái nhìn có thể hoạt động.

Mạng quan sát nền đất

Lượng đo mưa là những dụng cụ truyền thống và vẫn còn được sử dụng rộng rãi nhất. đo lường bằng tay đòi hỏi sự quan sát của con người, trong khi các thiết bị dự báo độ bùng phát tự động của các trạm khí tượng tự động truyền tải dữ liệu qua các máy đo thời gian. Các trạm này cung cấp các điểm đo lường mức độ cao nhưng bị hạn chế trong không gian, đặc biệt là trong các vùng núi hoặc xa xôi. để lấp đầy các khoảng trống, các cơ quan thiên văn thiên văn của các trạm khí tượng tự động đo lường mưa, nhiệt độ, gió và độ ẩm.

Tại Hoa Kỳ, Bộ Quản lý Dữ liệu Hải Dương Quốc Gia (NNA) điều hành [NT: 0] [NĐT] Bộ máy phục vụ dữ liệu , cung cấp thống kê lịch sử cho việc phân tích tần số và cơ sở hạ tầng lũ lụt. Tương tự, Tổ chức Khí tượng Thế giới (WT: 0] quan sát qua Hệ thống [FLT] Giám sát [FLT] [FLT], nơi chứa dữ liệu từ hơn 10.000 trạm trên toàn cầu.

Công nghệ vệ tinh và cảm biến từ xa

Vệ tinh cung cấp một lượng lớn lượng mưa trên đất và đại dương. lượng mưa toàn cầu (GPM), do NASA và JAXA dẫn đầu, cung cấp dự đoán gần thời gian, mỗi 30 phút tại độ phân giải 11km. Những dữ liệu này là quan trọng cho các vùng có mạng lưới mặt đất rải rác, như Phi Châu và một phần của Nam Mỹ. hệ thống radar thời tiết, như NEXRAD ở Hoa Kỳ, sản xuất những bản đồ lượng mưa và di chuyển mạnh, cho phép cảnh báo thời tiết mạnh về lũ lụt và mưa bão hòa.

Kết hợp vệ tinh và rada với các quan sát mặt đất.. quá trình được gọi là "Sát lượng mưa từ vệ tinh kết hợp với dữ liệu độ ẩm đất kết hợp với các vùng có bão tuyết ở Tây Bắc Thái Bình Dương và Trung Mỹ.

Phân tích dữ liệu và mô hình kỹ thuật

Dữ liệu về mưa thô phải được xử lý thông qua các mô hình thống kê và số liệu để tạo ra các dự báo và đánh giá rủi ro.

Phân tích và phân tích tích tích máu

Phân tích hồ sơ về mưa lịch sử giúp xác định xu hướng dài hạn, như thay đổi ngày mùa mùa mùa hay tăng cường của các sự kiện cực đoan. Các đường dây phụ này được dùng để xác định phạm vi "bình thường" và phát hiện các biến động dị thường có thể sinh ra các mối nguy hiểm. Ví dụ, một thập kỷ mưa nhiệt độ trong vùng nước có thể kích hoạt kế hoạch hạn hán trung bình.

Trận Nước Lụt và thảm họa lở đất

Các mô hình nước lũ kết hợp dữ liệu mưa với bản đồ địa hình, hình học dòng sông, và đất liền bao gồm việc mô phỏng dòng chảy và lượng nước tràn vào. các mô hình như HEC-RAS và LISFLOOD được sử dụng rộng rãi bởi các cơ quan chính phủ. Đối với các bãi lở, ngưỡng mưa, các ngưỡng nước mưa - một và khoảng thời gian bên ngoài đó thất bại độ dốc trở thành có khả năng được phát triển từ dữ liệu lưu trữ lịch sử. khi lượng mưa thời gian thực vượt quá ngưỡng này, cảnh báo động tự động được tạo ra.

Sự hợp nhất của hệ thống cảnh báo thời ban đầu

Hệ thống cảnh báo thời gian hiện đại đã hấp thụ dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn và kích hoạt cảnh báo thông qua mạng di động, còi báo và radio công cộng. Hệ thống quản lý dự báo động của WMO đã kết nối với nhau nhấn mạnh việc sử dụng các dự báo dự báo thời gian thực - mô hình chạy với điều kiện ban đầu khác nhau - để xác định độ không chắc chắn và cung cấp cảnh báo xác định trước về sự chậm tiến và cảnh báo. Ví dụ, nếu 70% mô hình chạy cho thấy mưa quá nhiều thời gian trong vòng 100 năm, các nhà chức năng có thể tự tin ra lệnh sơ tán.

Lợi ích của việc thu dữ liệu- ổi

Áp dụng dữ liệu mưa cho quản lý thảm họa mang lại lợi thế cụ thể mà vượt xa hơn cả giai đoạn phản ứng tức thời.

Mô hình định trước đã xác định ) mô hình dữ liệu tạo ra những dự đoán chính xác hơn về thời điểm và nơi mưa lớn rơi. Tính năng này cho phép cảnh báo mục tiêu tránh sự gián đoạn không cần thiết trong khi các cộng đồng có nguy cơ bị đe dọa được cảnh báo.

Việc định vị tài nguyên cách điều chỉnh: ) Với dự báo mưa chính xác, dịch vụ cấp cứu có thể trước khi định vị máy bơm, túi cát, thuyền cứu hộ và vật liệu y tế trong khu vực có khả năng bị ảnh hưởng nhất. Việc này giảm thời gian đáp ứng và tiết kiệm chi phí.

Khi dữ liệu về mưa cho thấy có một mối đe dọa sắp xảy ra, chính quyền có thể yêu cầu được sơ tán một cách tự tin.

Sự thích nghi cấu trúc: ) Hồ sơ mưa dài hạn cho biết sự thiết kế hệ thống thoát nước, rào cản nước lụt và các hoạt động nguồn nước.

Ngoài việc phản ứng thảm họa, dữ liệu về mưa có lợi cho nông nghiệp (kế hoạch tưới tiêu), quản lý nguồn nước (các hoạt động của động vật nước) và sự thích nghi về biến đổi khí hậu (làm giảm các mô hình toàn cầu về kế hoạch kế hoạch địa phương).

Những thử thách và giới hạn

Bất kể những tiến bộ kỹ thuật, những trở ngại đáng kể vẫn còn đó.

Các lỗ hổng dữ liệu ở vùng xa và không thể đặt

Trong các vùng cận sa mạc Sahara, ví dụ như nhiệt độ mưa thường thấp hơn 10.000km vuông, nhưng độ phân giải và độ chính xác của nó ở các thang đo địa lý núi, vùng xung đột và vùng biển vẫn chưa được kiểm soát.

Vấn đề cấu trúc và sự kết nối

Truyền dữ liệu thời gian thực cần có nguồn điện đáng tin cậy và kết nối internet, thường xuyên bị bỏ hoang trong thảm họa. thiết bị địa phương có thể bị phá hủy bởi những trận lũ lụt mà nó được cảnh báo. hệ thống dự phòng và cảm biến năng lượng thấp là cần thiết nhưng chưa lan rộng.

Công việc có kỹ năng và sự bất lực

Việc phân tích dữ liệu mưa và hệ thống cảnh báo sớm đòi hỏi các nhà khí tượng học, chuyên gia về thủy tinh và kỹ thuật thông tin.

Không chắc chắn và không trò chuyện

Tất cả dự báo mang tính không chắc chắn. thông tin xác suất hiệu quả đến công chúng, "một cơ hội 40 % cho lũ lụt" vẫn là một thử thách.

Những sự hướng dẫn và cải tiến trong tương lai

Thập kỷ tới sẽ thấy sự cải thiện đáng kể trong việc quản lý thảm họa do mưa tạo ra.

Mô hình học tập và AI: Mô hình nghiên cứu sâu bây giờ có thể dự đoán mưa từ hình ảnh vệ tinh và dữ liệu radar với tốc độ chưa từng thấy. Chúng cũng giúp lấp đầy khoảng trống nơi các quan sát bị mất. Trung tâm Châu Âu về dự báo thời tiết vừa-Rangge (ECMWF) đang tích hợp máy học tập vào hệ thống kết hợp toàn cầu của nó.

Mạng lưới mọi thứ (IoT) và bộ cảm biến thấp: ) nhỏ, năng lượng mặt trời đo bằng tế bào hoặc vệ tinh đang trở nên có giá trị. Mạng lưới cảm biến dựa trên cộng đồng có thể cải thiện đáng kể sự giám sát ở các vùng phân chia dữ liệu.

Mở dữ liệu và Hợp tác Quốc tế: tiến hành như trạng thái Hy Lạp của WM và Hệ thống ngoài (HydroSOS) với mục đích chia sẻ lượng mưa và dòng chảy dữ liệu qua biên giới, cho phép thông tin về nước lũ xuyên biên giới. Mở truy cập vệ tinh từ NASA và NOA đã được sử dụng rộng rãi.

Cảnh báo đầu tiên thông tin: ) Kết hợp dữ liệu về khoa học với kiến thức địa phương và phương pháp tham gia nâng cao lòng tin và phản ứng. Chương trình ở Nepal và các tình nguyện viên tàu hỏa Philippines để truyền lại lời cảnh báo bằng tin nhắn đơn giản hoặc loa phóng thanh.

Khi biến đổi khí hậu làm tăng cường chu kỳ của nước, đầu tư vào cơ sở hạ tầng lượng mưa không phải là một nền tảng của sự phục hồi toàn cầu. bằng cách tăng cường dữ liệu, phân tích, và các khuôn khổ quyết định, xã hội có thể chịu được những rủi ro ngày càng tăng của một thế giới nóng lên.