Giải pháp kỹ thuật

Máy đo mưa

Đăng vào 09/28/202003/09/2026 bởi Nguyễn Nghiệp

theme

theme

Ứng dụng Máy đo mưa từ lý thuyết đến thực tiễn.

Máy đo mưa hay còn gọi là vũ lượng kế hoặc vũ kế là một dụng cụ được dùng bởi các nhà khí tượng học và thủy văn học để đo lượng mưa trong một khoảng thời gian. Hầu hết các máy đo mưa được đo bằng đơn vị milimét. Lượng mưa đôi khi được báo cáo bằng centimét hay inch.

Tải file brochure * Phát triển bởi Tecotec Group

máy đo mưa phát triển bởi TECOTEC Group

Nước của trái đất là gì? – Tầm quan trọng không thể thiếu của nước.

01

Nước – lý do chính cho sự sống trên Trái đất – liên tục luân chuyển thông qua một trong những hệ thống mạnh mẽ nhất của Trái đất: Vòng tuần hoàn nước.
Nước chảy vô tận giữa đại dương, khí quyển và đất liền.
Nước trên Trái đất là hữu hạn, có nghĩa là lượng nước trong, trên và trên hành tinh của chúng ta không tăng hoặc giảm.

Vòng tuần hoàn của nước

Video gioi thieu do mua la gi?

Lượng mưa

Lượng mưa là bất kỳ sản phẩm nào của sự ngưng tụ hơi nước trong khí quyển rơi nhanh từ một đám mây. Các hình thức mưa chính bao gồm mưa phùn, mưa, mưa đá, tuyết, mưa graupel (mưa đá mềm hoặc hạt tuyết) và mưa đá. Lượng mưa là bất kỳ sản phẩm nào của sự ngưng tụ hơi nước trong khí quyển rơi nhanh từ một đám mây.

Các hình thức mưa chính bao gồm:

Mưa phùn
Mưa
Mưa đá
Tuyết
Mưa graupel (mưa đá mềm hoặc hạt tuyết)

Các hình thức mưa chính — Nguồn bởi: worldbank.org

Mặc dù lượng mưa là nguồn nước ngọt quan trọng nhất mà chúng ta sử dụng trong cuộc sống hàng ngày, nhưng nguồn tài nguyên thiên nhiên thiết yếu này không được phân bổ đồng đều trên hành tinh của chúng ta.

Trên đất liền, một số nơi ngập nước mưa, chẳng hạn như rừng mưa ôn đới và nhiệt đới. Các địa điểm khác nhận được ít mưa và tuyết và khô đến mức các cộng đồng, chẳng hạn như Las Vegas, Nevada, tái chế nước đã được sử dụng để tắm và làm sạch — được gọi là nước xám — để tưới vườn của họ.

Nước ngọt của trái đất

Trong tất cả nước tồn tại trên hành tinh của chúng ta, khoảng 97% là nước mặn và ít hơn 3% là nước ngọt.
Phần lớn nước ngọt trên Trái đất bị đóng băng trong các sông băng, chỏm băng hoặc nằm sâu dưới lòng đất trong các tầng chứa nước.
Ít hơn 1% lượng nước trên Trái đất là nước ngọt mà chúng ta có thể dễ dàng tiếp cận để đáp ứng nhu cầu của mình và hầu hết lượng nước đó được bổ sung bằng lượng mưa – một thành phần quan trọng của chu trình nước, ảnh hưởng đến mọi sinh vật trên Trái đất.

Tỷ lệ phần trăm nước trên thế giới — Nguồn bởi: worldbank.org

Vòng tuần hoàn của nước

Chu trình hay Vòng tuần hoàn của nước là gì?

Vòng tuần hoàn của nước mô tả cách nước bốc hơi từ bề mặt Trái đất, bốc lên khí quyển, nguội đi, ngưng tụ lại để tạo thành mây và lại rơi xuống bề mặt dưới dạng kết tủa. Khoảng 75% năng lượng (hoặc nhiệt) trong khí quyển toàn cầu được chuyển qua sự bay hơi của nước từ bề mặt Trái đất.

Nguồn bởi: worldbank.org

Trên cạn, nước bốc hơi từ mặt đất, chủ yếu từ đất, thực vật (tức là thoát hơi nước), hồ và suối.
Trên thực tế, khoảng 15% lượng nước đi vào bầu khí quyển là do bốc hơi từ bề mặt Trái đất và thoát hơi nước từ thực vật.
Sự bốc hơi như vậy làm nguội bề mặt Trái đất, làm mát tầng khí quyển thấp hơn và cung cấp nước cho bầu khí quyển để tạo thành mây.

Đo lượng mưa: Trên mặt đất và từ không gian.

02

Ngày nay, các nhà khoa học có thể đo lượng mưa trực tiếp — sử dụng các công cụ trên mặt đất như máy đo mưa — hoặc gián tiếp — sử dụng các kỹ thuật viễn thám (ví dụ: từ hệ thống radar, máy bay và vệ tinh quan sát Trái đất).

Đo lượng mưa bằng Máy đo mưa

Máy đo mưa đo lượng mưa tại một địa điểm nhất định. Thông thường, các phép đo từ một máy đo mưa riêng lẻ được sử dụng để biểu thị các lượng mưa trên các khu vực lớn hơn, tức là giữa các điểm đo.
Tuy nhiên, đó không phải lúc nào cũng là giả định tốt nhất. Thực tế là lượng mưa có thể rơi nhiều hơn hoặc ít hơn tại vị trí của máy đo — hoặc nó có thể hoàn toàn không rơi vào máy đo. Máy đo hỏng hoặc vật cản đối với xung quanh máy đo hoặc thậm chí gió mạnh cũng có thể gây ra lỗi sai khi đo.
Máy đo hỏng hoặc vật cản đối với xung quanh máy đo hoặc thậm chí gió mạnh cũng có thể gây ra lỗi sai khi đo.

Do mua bang May do mua

may do mua

do mua bang ve tinh

may do mua

Đo lượng mưa bằng Vệ tinh quan sát Trái đất

Các vệ tinh quan sát Trái đất có thể cung cấp các ước tính thường xuyên về lượng mưa ở quy mô toàn cầu. Để làm điều này, các vệ tinh mang theo các dụng cụ được thiết kế để quan sát các đặc điểm khí quyển cụ thể như nhiệt độ đám mây và các hạt mưa, hoặc tỷ trọng kế.
Những dữ liệu này cực kỳ hữu ích để lấp đầy khoảng trống dữ liệu tồn tại giữa các điểm đo mưa và radar trên mặt đất, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về thời gian, địa điểm và lượng mưa đang giảm trên toàn thế giới. Dữ liệu vệ tinh cũng cung cấp một điểm thuận lợi duy nhất. Trong khi các thiết bị trên mặt đất có thể đo trực tiếp hoặc ước tính lượng mưa rơi xuống mặt đất, các thiết bị vệ tinh ước tính lượng bức xạ điện từ (hoặc năng lượng) được phát ra hoặc phản xạ từ đỉnh của các đám mây hoặc từ chính các giọt mưa, cung cấp chế độ xem từ trên xuống.
Các thiết bị radar trong không gian thậm chí có thể quan sát cấu trúc ba chiều của lượng mưa. Những quan sát từ vệ tinh như vậy đủ chi tiết để cho phép các nhà khoa học phân biệt giữa mưa, tuyết và các loại mưa khác, cũng như quan sát cấu trúc, cường độ và động lực của các cơn bão.

Đo lượng mưa bằng Radar thời tiết trên mặt đất

Các radar thời tiết trên mặt đất xuất hiện trong Thế chiến II và kể từ đó được sử dụng để quan sát lượng mưa, chủ yếu là trên đất liền.
Các radar trên mặt đất phát ra các xung năng lượng vi sóng trong các chùm hẹp quét theo hình tròn. Khi xung vi ba gặp các hạt kết tủa trong khí quyển, năng lượng bị phân tán theo mọi hướng, gửi lại một phần năng lượng cho radar.
Các phép đo này được sử dụng để ước tính cường độ, độ cao, loại mưa (ví dụ: mưa, tuyết, mưa đá) và chuyển động. Việc thu thập các phép đo liên tục về lượng mưa từ các hệ thống trên mặt đất (ví dụ, từ máy đo mưa và hệ thống radar) là một thách thức do khoảng cách lớn giữa các vị trí quan trắc trên đất liền và khoảng cách lớn trên đại dương.

Do mua bang rada thoi tiet

Ứng dụng của Dữ liệu mưa trong một số ví dụ thực tế của đời sống.

03

Con người bị ảnh hưởng trực tiếp bởi sự thay đổi lượng mưa trên quy mô khác nhau. Ví dụ, sự gia tăng lượng mưa có thể gây ra lũ lụt và / hoặc lở đất ảnh hưởng đến từng ngôi nhà, thành phố hoặc thậm chí toàn bộ quốc gia.

Ảnh hưởng thiên tai

Thiên tai lũ lụt và lượng mưa xối xả cũng có thể có những tác động tiêu cực đến sức khỏe, chẳng hạn như làm gia tăng sự lây lan của các bệnh như sốt rét.

Khô hạn & cháy rừng

Điều kiện khô hạn có thể ảnh hưởng đến tỉ lệ cháy rừng của một khu vực hoặc làm giảm năng suất cây trồng của nông dân địa phương — cả hai điều này đều có thể gây ra những ảnh hưởng lớn đến kinh tế địa phương và khu vực.

Vấn đề cấp bách

Tiếp cận với các ước tính chính xác về lượng mưa có thể nâng cao hiểu biết của chúng ta về các mùa trồng trọt hoặc chỉ ra nơi các cơ quan tổ chức quốc tế nên cung cấp viện trợ.

Giải pháp & ứng dụng

Trong số các ứng dụng khác, lượng mưa và các bộ dữ liệu quan sát Trái đất khác được sử dụng để dự báo các xoáy thuận nhiệt đới; giám sát điều kiện độ ẩm của đất và sự sẵn có của nước ngọt; và giám sát các điều kiện lũ lụt và hạn hán, hoạt động sạt lở đất, năng suất cây trồng và các bệnh liên quan đến nước.

Giá trị của dữ liệu “Đo mưa”

“Thiên tai hiện nay diễn biến ngày càng cực đoan, dị thường, trái quy luật, bão mạnh, siêu bão, mưa lớn, ngập lụt diện rộng, rét đậm rét hại, sạt lở … xảy ra trên khắp thế giới. Đòi hỏi con người phải sớm có các biện pháp khắc phục…”

Canh bao som thien thai

Ví dụ thực tế việc ứng dụng dữ liệu đo mưa

Dữ liệu mưa là dữ liệu quan trọng trong quy hoạch quản lý tài nguyên nước cũng như giảm thiểu tác động do thiên tai

Theo dõi và dự báo thiên tai

Đặc điểm của các điều kiện bề mặt và thời tiết có thể dẫn đến lũ lụt thường rất khó khăn do thiếu thông tin sẵn có để theo dõi hoặc dự báo các sự kiện lũ lụt (đặc biệt ở các nước đang phát triển như Việt Nam).

Để lấp đầy một số khoảng trống dữ liệu này, các nhà khoa học và nhà dự báo thường dựa vào các nguồn vệ tinh làm đầu vào cho các mô hình thủy văn có thể dự đoán nơi nước có thể sẽ chảy khi nó chạm đất.

Trong khi phần lớn các mô hình lũ lụt hiện nay tập trung vào quy mô cục bộ hoặc khu vực (có tính đến một lưu vực thoát nước hoặc lưu vực đầu nguồn), một số nghiên cứu gần đây đã chuyển sang ước tính các khu vực tiềm ẩn lũ lụt trên quy mô toàn cầu.

du bao thien tai

Dự báo sạt lở qua Hệ thống Giám sát Lũ lụt Toàn cầu (GFMS)

Hệ thống Theo dõi Lũ lụt Toàn cầu (GFMS) là một hệ thống thử nghiệm do NASA tài trợ, sử dụng dữ liệu lượng mưa vệ tinh theo thời gian thực như một phần của các công cụ dự báo và giám sát lũ lụt của họ. Mô hình kết hợp dữ liệu lượng mưa vệ tinh với mô hình thủy văn, bao gồm thông tin về các loại đất, độ ẩm của đất, thảm thực vật, độ dốc, sông và suối cũng như các yếu tố khác ảnh hưởng đến việc một khu vực có bị ngập lụt hay không.
Sản phẩm cuối cùng là một loạt các ước tính mô tả các điều kiện lũ lụt tiềm ẩn được đưa ra sau mỗi ba giờ trên khắp thế giới. Dữ liệu có thể được truy cập thông qua Hệ thống giám sát lũ lụt toàn cầu. Bắt đầu với bản đồ độ phân giải 1/8, người dùng có thể “phóng to” các khu vực trong khu vực, thay đổi tham số nào để xem, trình tự thời gian của bản đồ trong vài ngày hoặc tháng qua và chọn vị trí vĩ độ / kinh độ và trình tự thời gian của đồ thị dữ liệu tại một điểm. Sau khi được “phóng to” đủ (nên dùng cửa sổ vĩ độ ~ 10 °) trên bản đồ 1/8 độ, người ta có thể chọn từ các thông số độ phân giải 1 km (dòng chảy, trữ nước, bản đồ ngập lụt) để có chế độ xem độ phân giải cao của lưu vực khu vực.
Chuỗi thời gian ở độ phân giải cao này của bản đồ có thể được xem và chuỗi thời gian tại một điểm cũng có thể được vẽ bằng cách nhấp chuột vào vị trí đó. Bản đồ tiềm năng lũ lụt toàn cầu cũng có thể được truy cập thông qua https://pmm.nasa.gov/precip-apps, nơi người dùng có thể chọn lớp lũ toàn cầu ngoài lượng mưa tích lũy từ 30 phút đến 7 ngày.

Cơ sở dữ liệu WEather Fire Toàn cầu (GFWED)

Hệ thống Chỉ số Thời tiết Cháy là hệ thống đánh giá mức độ nguy hiểm hỏa hoạn được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Cơ sở dữ liệu WEather Fire Toàn cầu (GFWED) https://data.giss.nasa.gov/impacts/gfwed/ được phát triển tại NASA GISS tích hợp các yếu tố thời tiết khác nhau ảnh hưởng đến khả năng bắt đầu và lan rộng của đám cháy thực vật.
Các phép tính yêu cầu các phép đo nhiệt độ, độ ẩm tương đối, tốc độ gió, độ sâu tuyết hàng ngày và tổng lượng mưa trong 24 giờ trước. Dữ liệu GPM, cùng với các sản phẩm vệ tinh, dựa trên máy đo và mô hình khác được kết hợp trong các phiên bản khác nhau của GFWED và được các cơ quan quản lý phòng cháy trên thế giới sử dụng. Dữ liệu này được công khai và có thể nâng cao nhận thức tình huống về nguy cơ hỏa hoạn tiềm ẩn trên khắp thế giới.

Mô hình tính toán nguye cơ sạt lở đất

Mô hình dự báo về sạt lở đất toàn cầu cung cấp nhận thức tình huống về các nguy cơ sạt lở đất cho nhiều người dùng. Mô hình sử dụng GPM gần dữ liệu lượng mưa theo thời gian thực với bản đồ tính nhạy cảm toàn cầu (có sẵn tại đây: https://pmm.nasa.gov/application/global-landslide-model) để xác định các vị trí có khả năng sạt lở đất.
Mô hình này được cập nhật 30 phút một lần và dữ liệu có thể truy cập được qua Giao diện lập trình ứng dụng tại và bản đồ tương tác tại https://pmm.nasa.gov/precip-apps. Dữ liệu về tính nhạy cảm, nguy cơ và lượng mưa trượt lở đất của NASA có sẵn trên toàn cầu trong thời gian gần thực và đã được sử dụng bởi nhiều tổ chức quốc tế và trong nước, chẳng hạn như Ngân hàng Thế giới, Chương trình Lương thực Thế giới, Trung tâm Thảm họa Thái Bình Dương, FEMA và Quân đội Hoa Kỳ của Kỹ sư.

Dự báo và ứng phó với thảm họa Lốc xoáy

Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Hải quân (NRL) thường xuyên sử dụng dữ liệu Máy ảnh vi sóng GPM (GMI) cùng với các cảm biến khác trong Hệ thống dự báo bão nhiệt đới tự động của họ để cải thiện dự báo theo dõi bão. Dự báo của NRL được sử dụng bởi các tổ chức dự báo thời tiết và ứng phó thảm họa trên thế giới.

Bão Matthew ảnh hưởng đến Nassau ở Bahamas là cơn bão cấp 4 vào ngày 10/6/2016.

Dự báo dịch bệnh

Sốt rét bùng phát sau trận lũ lụt năm 2010 ở Pakistan; E. coli và coliform bùng phát từ nước thải thô ở vùng nước lũ Mississippi; và bệnh tả lây lan do mưa lớn ở Cameroon, Tây Phi nằm trong số nhiều mối nguy hiểm về sức khỏe liên quan đến thiên tai lũ lụt và mưa xối xả.
Ở các vùng đang phát triển với cơ sở hạ tầng và nguồn y tế hạn chế hoặc dễ bị tổn thương, bất kỳ cải tiến nào làm tăng thời gian thực hiện các hệ thống cảnh báo đều có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong việc bảo vệ công chúng. Sử dụng dữ liệu vệ tinh để dự báo sự bùng phát dịch bệnh là một lĩnh vực mới nổi.

Du bao benh dich

Ví dụ 1 – Lập mô hình sốt rét
Ví dụ 2 – Dự báo Dịch tả

Dự báo đánh giá nguy cơ mắc bệnh sốt rét

Dự án Giám sát và Lập mô hình Sốt rét (MMS) của Dự án Toàn cầu (GSAT) do NASA kết hợp các bộ dữ liệu từ một số vệ tinh, bao gồm cả ước tính lượng mưa, để đánh giá nguy cơ mắc bệnh sốt rét trên toàn thế giới. Mức độ phủ sóng gần toàn cầu và các quan sát tần suất cao của GPM cũng giúp xác định các khu vực có nguy cơ xảy ra khủng hoảng sức khỏe cộng đồng do các sự kiện ngắn hạn như lũ lụt do bão gây ra, có thể gây ra các vấn đề sức khỏe liên quan đến nước thải và nước thải. Để biết thêm thông tin về công việc này, vui lòng truy cập: https://svs.gsfc.nasa.gov/30593

Cơ sở dữ liệu ước tính nguy cơ mắc bệnh tả

Công việc đang được thực hiện để ước tính nguy cơ mắc bệnh tả sau các sự kiện kích hoạt lớn, chẳng hạn như bão, bằng cách tập hợp dữ liệu lượng mưa vệ tinh với sự bất thường về nhiệt độ không khí và dân số để tính toán bản đồ ước tính nguy cơ mắc bệnh tả. Một ví dụ cho Haiti sau khi cơn bão Matthew đi qua ngày 1-2 tháng 10 năm 2016. Mục tiêu của công việc này là nâng cao nhận thức tình huống về các đợt bùng phát dịch tả tiềm ẩn trước và sau các sự kiện tiềm ẩn. Để biết thêm thông tin về công việc này, vui lòng liên hệ với Antar Jutla (Antarpreet.jutla@mail.wvu.edu).

Dự báo nông nghiệp:

Cảnh báo Sớm Nạn đói (FEWSNET)
Các ước tính lượng mưa được cảm nhận từ xa đóng một vai trò quan trọng trong các nỗ lực giám sát và lập mô hình cho các tổ chức theo dõi an ninh lương thực và nước, như Mạng Hệ thống Cảnh báo Sớm Nạn đói (FEWSNET). Ngoài lượng và phân bố lượng mưa theo mùa, thời điểm bắt đầu mưa là một biến số quan trọng để ước tính sớm kết quả mùa trồng trọt như năng suất cây trồng. Với phạm vi phủ sóng toàn cầu, các vệ tinh cũng có thể quan sát kết quả của các thảm họa tự nhiên như hạn hán ngắn hạn và dài hạn, lũ lụt, tuyết phủ dai dẳng hoặc thiếu hụt có thể ảnh hưởng đến năng suất nông nghiệp.

Canh bao som

Ước tính lượng mưa vệ tinh từ GPM
Các ước tính lượng mưa vệ tinh từ GPM, kết hợp với các bộ dữ liệu môi trường khác, được sử dụng để xác định mức độ và mức độ sẵn có của lượng mưa bề mặt trên đất nông trại và trang trại trong mô hình Khí tượng văn hóa AGRMET của Cơ quan Thời tiết Hoa Kỳ (AGRMET).

Sử dụng trong các mô hình thủy văn
AGRMET phân tích và dự báo các ước tính về mưa và tuyết để sử dụng trong các mô hình thủy văn. Dữ liệu từ sứ mệnh Soil Moisture Active Passive (SMAP) của NASA (và các cảm biến vệ tinh khác) có thể cung cấp thêm thông tin về lượng nước trong đất, rất hữu ích cho việc đánh giá các điều kiện hạn hán và lũ lụt cũng như ước tính nguồn cung cấp nước ngầm

Ví dụ 1 – Dự báo Nông nghiệp Quốc tế
Ví dụ 2 – Giám sát Hạn hán Nông nghiệp Toàn cầu

Cải tiến trong khả năng giám sát và dự báo mùa màng

Bộ phận Đánh giá Sản xuất Quốc tế (IPAD) là bộ phận dự báo nông nghiệp của Văn phòng Phân tích Toàn cầu (OGA) thuộc Cơ quan Nông nghiệp Nước ngoài (FAS) của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA). IPAD chịu trách nhiệm cung cấp ước tính cây trồng toàn cầu hàng tháng và sản lượng cây trồng dự kiến để theo dõi điều kiện cây trồng toàn cầu và đảm bảo an ninh kinh tế nông nghiệp. USDA FAS đang làm việc với NASA và các sản phẩm vệ tinh khác để cải thiện hệ thống dự báo năng suất nông nghiệp thông qua việc cung cấp các sản phẩm, công cụ và thông tin của NASA.
Thông qua nỗ lực này, USDA FAS đang triển khai các sản phẩm tăng cường độ ẩm cho đất bề mặt và vùng rễ nhằm cải thiện năng suất trong hệ thống dự báo cây trồng của họ. Việc áp dụng các ước tính độ ẩm của đất dựa trên vệ tinh từ sứ mệnh Độ ẩm của Đại dương (SMOS) vào mô hình độ ẩm của đất FAS mang lại những cải tiến đáng kể cho kỹ năng dự báo thảm thực vật ở một số khu vực trên thế giới, đặc biệt là các khu vực thiếu độ phủ của máy đo mưa cần thiết để mô tả lượng mưa đầu vào cho mô hình cân bằng nước trong đất.
Kể từ khi chuyển sang hoạt động vào mùa xuân năm 2014, USDA FAS đã chứng minh những cải tiến trong khả năng giám sát và dự báo mùa màng của họ sau khi áp dụng sản phẩm dựa trên vệ tinh mới, đặc biệt là ở các quốc gia thưa thớt với các vấn đề an ninh lương thực từ trung bình đến nghiêm trọng. Hệ thống hiện đang được điều chỉnh để tích hợp các quan sát từ sứ mệnh Chủ động Độ ẩm Chủ động (SMAP) của NASA.

Tạo tác lượng mưa của Cơ quan Thời tiết Không quân (AFWA) được chuyển đến AFWA làm bề mặt đất ẩm.

Theo dõi hạn hán nông nghiệp toàn cầu

Thông tin chính xác trong mùa về các yếu tố hạn chế năng suất từ mức tối ưu có lợi ích xã hội đáng kể, cung cấp thông tin thiết yếu về cung và cầu thị trường và giúp xác định các khu vực không an toàn về lương thực. Các hệ thống dự báo sản xuất cây trồng hiện nay đòi hỏi phải có kiến thức đầy đủ về nguồn nước sẵn có trong đất để có thể dự đoán đúng tác động của các biến đổi thời tiết trong mùa đối với sản xuất cây trồng cuối vụ.
Do đó, các sản phẩm dựa trên mô hình và viễn thám là nguồn thông tin thiết yếu cho phép theo dõi thường xuyên độ ẩm sẵn có và sự phát triển của thảm thực vật, đặc biệt là ở những vùng sâu vùng xa nơi dữ liệu trên mặt đất bị hạn chế. Cơ quan Nông nghiệp nước ngoài USDA đang vận hành các sản phẩm giữ ẩm cho đất của NASA để theo dõi hạn hán nông nghiệp toàn cầu và dự đoán các tác động dài hạn và ngắn hạn đối với sức khỏe thảm thực vật và năng suất nông nghiệp. Việc hợp nhất các sản phẩm dựa trên vệ tinh và mô hình cho phép cải thiện ước tính về năng suất cây trồng cuối vụ.
Các ước tính dựa trên vệ tinh này cung cấp năng suất cây trồng cuối vụ tương đương hoặc tốt hơn so với các phương pháp dựa trên điều tra tốn kém và thâm dụng lao động. Để biết thêm thông tin về dự án, vui lòng truy cập https://c3.nasa.gov/water/projects/32

Hình ảnh này cho thấy ảnh chụp màn hình các sản phẩm có độ ẩm đất bề mặt trung bình trong 10 ngày được đăng trên trang web Crop Explorer của Cơ quan Nông nghiệp Nước ngoài (FAS) USDA (http://www.pecad.fas.usda.gov/cropexplorer/) vào đầu tháng 11, 2015 (11/01/2015 – 11/10/2015). Hình ảnh ở trên cùng bên trái cho thấy lượng mưa AFWA được sử dụng để tạo ra mô hình chỉ chạy được hiển thị trong biểu đồ trên cùng bên phải. Chất lượng dữ liệu lượng mưa kém trong khu vực dẫn đến sự biến đổi không gian hạn chế khi áp dụng cho mô hình độ ẩm đất FAS của USDA. Hình dưới đây đã cải thiện tính không đồng nhất trong không gian từ việc tích hợp các quan sát độ ẩm đất gần thời gian thực từ sứ mệnh Độ ẩm đại dương của đất (SMOS), được đồng hóa vào mô hình độ ẩm đất của hệ thống dự báo USDA FAS sử dụng Bộ lọc Kalman 1-D ( EnKF).

bgr top

bgr bottom

Giới thiệu giải pháp
sản phẩm Máy đo mưa Tecotec.

Là sản phẩm được phát triển 100% bởi Tecotec Group

Chat luong cao

Chất lượng cao

Được thiết kế đáp ứng các thông số kỹ thuật Tổ chức Khí tượng Thế giới(WMO).

Kha nang ket noi

Khả năng kết nối

Truy cập đa dạng với nhiều loại thiết bị như máy tính, điện thoại di động (Smartphone) và các phương tiện kỹ thuật khác thông qua hệ thống mạng viễn thông, internet;

Van hanh 24/7

Vận hành 24/7

Đo tự động, bảo đảm độ chính xác, số liệu mưa được truyền tự động theo thời gian thực.

Máy đo mưa Tecotec Group.

04

Trạm đo mưa chao lật tự động được thiết kế phù hợp với hướng dẫn của Tổ chức Khí tượng Quốc tế – WMO. Với thiết kế chắc chắn, chống chịu được với thới tiết đa dạng và khắc nghiệt tại Việt Nam. Một trạm đo mưa bao gồm cốc đo, gầu lật và hệ thống data-logger lưu trữ và truyền dữ liệu về trung tâm tự động

Download catalog Liên hệ mua hàng

Miễn phí dùng thử 01 tháng.

Gioi thieu may do mua Tecotec Group

Thiết kế & quy trình lắp đặt chuẩn WHO

Đường kính miệng hứng 200mm (8 inch)
Đường kính cột thép (60mm)
Vỏ thép không gỉ

Độ chính xác cao

Có khả năng cân chỉnh gầu lật (Nivo cân bằng được bố trí bên trong Đế cân chỉnh)
Độ phân giải 0,2mm
Sai số đáp ứng Thông tư 70/2015/TT-BTNMT: Quy định kỹ thuật đối với hoạt động của các trạm khí Thủy văn Tự động.

Cập nhật dữ liệu trực tuyến

Hệ thống điện toán đám mây đảm bảo tính liên tục của dữ liệu từ dữ liệu cảm biến đo mưa.

Sử dụng pin năng lượng mặt trời

Lựa chọn cấp nguồn bằng pin mặt trời đảm bảo cấp nguồn cho trạm đo mưa trong vòng 03 tháng không cần lưới điện.

Thông tin liên hệ

05

Bạn vui lòng điền thông tin:

CÔNG TY CP TECOTEC GROUP

Tầng 2, Tòa nhà CT3A, KĐT Mễ Trì Thượng,
Nam Từ Liêm, TP. Hà Nội
+84-24-35763500
hanoi@tecotec.com.vn

CÔNG TY CP TECOTEC PHÂN PHỐI

Tầng 19, Tòa nhà CT3A, KĐT Mễ Trì Thượng,
Nam Từ Liêm, TP. Hà Nội
0966 580 080
+84-24-32123008
info@tecostore.vn

Nguyễn Nghiệp