Thông tin chung


  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: 103,625,756

 Mô phỏng số liệu mực nước theo ngày từ nhiều nguồn dữ liệu vệ tinh cho lưu vực thiếu số liệu đo
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Pham H. T., Marshall L., Johnson F., Sharma A.
Nơi đăng: The 22nd International Congress on Modelling and Simulation, Australia; Số: 22;Từ->đến trang: 12;Năm: 2017
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Báo cáo; Thể loại: Quốc tế
River water level is a crucial input data in hydrodynamic models or flood forecasting models. However, in-situ river heights are rarely available in remote areas, thus flood inundation predictions in these regions have high uncertainty. Satellite radar altimetry data shows promise in water level monitoring in such areas. However, infrequent observations (often 10 days or 35 days apart) are the largest drawback of satellite altimetry for flood forecasting or hydrodynamic modelling purposes. Previous studies have addressed this by blending satellite altimeter data with in-situ water levels to generate higher frequent measurements. However, this approach is not possible in ungauged areas. To overcome this, we propose a method using the difference in day and night time land surface temperature (DLST) extracted from optical Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua daily LST products. We aim to supplement Jason-2 satellite altimeter data to derive daily water levels. Based on the observed correlation between Jason-2 water levels and DLST, we develop simple statistical models to predict water levels at three intersections between ground-tracks of satellite altimetry and the upper reaches of the Lower Mekong River (hereafter called virtual station-VS).We further extend our proposed method by adding satellite precipitation derived from Global Satellite Mapping of Precipitation-Near Real Time (GSMAP-NRT) product and soil moisture from the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission to improve the daily water level estimates. Here impacts of upstream satellite altimeter on downstream satellite altimeter are considered as a lagged variable.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: