Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 103,627,008
Mô phỏng mực nước ngày từ vệ tinh đo cao cho lưu vực thiếu số liệu đo: Trường hợp nghiên cứu trên sông Mê Công
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Johnson F., Pham H. T., Marshall L., Sharma A.
Nơi đăng:
AGU Fall Metting, San Francisco, USA;
S
ố:
H51H;
Từ->đến trang
: 1585;
Năm:
2016
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
For the last two decades, radar satellite altimetry has complemented the data available from streamflow gauges to provide more hydrological information and improve hydrodynamic models in sparely gauged regions. However, the temporal resolution of altimeter data varies from 10-day to 35-day, which is far too infrequent for the flood forecasting purposes. We propose a new approach to generate daily water level time series for regions where the in-situ river height data is not available. We defined a number of virtual stations on the Mekong River and derived water levels at these virtual stations using altimetric data from the Jason-2 satellite with 10 days temporal resolution. Using the daytime and night time land surface temperatures (LST) from the optical satellite MODIS daily 1km LST products, we developed a relationship between the 10-day altimeter water levels and the different LST day and night at the virtual gauges. Finally, the daily water level time series were forecast based on this relationship and measurements of the LST differences between day and night time. The proposed model was validated using observed water levels and provided an excellent match. This shows the potential of the proposed approach to produce higher temporal resolution water levels from remotely sensed data that can be used for flood forecasting or other applications in sparsely gauged regions.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn