Thông báo
Trang chủ   >  Tin tức  >   Thông báo  >  
Thông tin LATS của NCS Nguyễn Trung Thành
Tên đề tài luận án: Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hoá số liệu phục vụ mô hình dự báo sóng

1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Nguyễn Trung Thành         2.Giới tính: Nam

3. Ngày sinh:     25/10/1981                                               4. Nơi sinh: Hà Nội

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số 3713/QĐ-ĐHKHTN ngày 9/9/2014 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học tự nhiên.

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo:  

7.  Chuyên ngành: Hải dương học                                 

8. Mã số: 9440228.01

9 Cán bộ hướng dẫn khoa học:                           Hướng dẫn chính: PGS. TS. Nguyễn Minh Huấn

                                                                             Hướng dẫn phụ: TS. Trần Quang Tiến

10. Tóm tắt các kết quả mới của luận án:

Đã đề xuất được dải giá trị các tham số chung cho mô hình SWAN ở khu vực Biển Đông và đề xuất được các giá trị cụ thể cho các tham số này đối với các loại số liệu khác nhau. Các kết quả cũng cho thấy SWAN-CI có thể hiệu chỉnh đồng thời nhiều tham số mô hình với nhiều loại số liệu khác nhau trên khu vực Biển Đông hiệu quả và tin cậy.

Đã lựa chọn và thử nghiệm thành công phương pháp lọc Kalman tổ hợp kết hợp với mô hình SWAN và đưa ra được bộ tham số đồng hoá số liệu nhằm cập nhật lại điều kiện ban đầu và các điều kiện biên thông qua đánh giá khách quan trường sóng tính toán và số liệu quan trắc. Kết quả cho thấy chất lượng tính toán được cải thiện trong giai đoạn đồng hoá số liệu phục vụ tốt hơn công tác tính toán tái phân tích trường sóng. Bên cạnh đó việc đồng hoá số liệu còn làm tăng độ chính xác của dự báo trong khoảng từ 1 đến 24 giờ cũng như tiếp tục cải thiện được kết quả dự báo trong khoảng từ 25 đến 48 giờ so với dự báo thông thường.

11. Khả năng ứng dụng thực tiễn:

Kết quả của luận án được áp dụng để nâng cao chất lượng tính toán tái phân tích trường sóng và nâng cao chất lượng dự báo sóng cho khu vực Biển Đông và chi tiết cho vùng biển Việt Nam.

12. Các hướng nghiên cứu tiếp theo: Nghiên cứu tính toán đồng hoá số liệu đối với cả chu kỳ và hướng sóng, đồng thời cũng nghiên cứu về đồng hoá số liệu đối với các mô hình dòng chảy.

13. Các công trình công bố liên quan đến luận án:

[1]. Nguyen Trung Thanh, Nguyen Minh Huan, Tran Quang Tien (2017), “Application of automated calibration method to calibrate parameters in SWAN model using wave height data from satellite and MSP1 in Eastern Vietnam Sea”, Journal of Marine Science and Technology; Vol. 17, No. 3; 2017: DOI: 10.15625/1859-3097/17/3/9803.

[2]. Nguyen Trung Thanh, Nguyen Minh Huan, Tran Quang Tien (2018), “Application of data assimilation method for wave height in Eastern Vietnam Sea by the Ensemble Kalman Filter”, Journal of Marine Science and Technology; Vol. 18, No. 4; 2018: 358–367: DOI: 10.15625/1859-3097/18/4/12474.

[3]. Nguyễn Trung Thành, Doãn Tiến Hà, Dư Đức Tiến (2019), “Thử nghiệm đồng hoá số liệu độ cao sóng tại trạm phao và vệ tinh bằng phương pháp lọc Kalman tổ hợp”, Tạp chí Khoa học và công nghệ Thủy lợi, Số 55, ISSN: 1859-4255, 8/2019.

[4]. Nguyen Trung Thanh và nnk (2019), A case study of wave forecast over South China Sea using SWAN model and Ensemble Kalman Filter method, đã gửi đăng và chờ phản biện ở Tạp chí International Journal of Geophysics - https://mts.hindawi.com/author/3834781/.                                                                                  

 VNU - HUS
  In bài viết     Gửi cho bạn bè
  Từ khóa :
Thông tin liên quan
Trang: 1   | 2   | 3   | 4   | 5   | 6   | 7   | 8   | 9   | 10   | 11   | 12   | 13   | 14   | 15   | 16   | 17   | 18   | 19   | 20   | 21   | 22   | 23   | 24   | 25   | 26   | 27   | 28   | 29   | 30   | 31   | 32   | 33   | 34   | 35   | 36   | 37   | 38   | 39   | 40   | 41   | 42   | 43   | 44   | 45   | 46   | 47   | 48   | 49   | 50   | 51   | 52   | 53   | 54   | 55   | 56   | 57   | 58   | 59   | 60   | 61   | 62   | 63   | 64   | 65   | 66   | 67   | 68   | 69   | 70   | 71   | 72   | 73   | 74   | 75   | 76   | 77   | 78   | 79   | 80   | 81   | 82   | 83   | 84   | 85   | 86   | 87   | 88   | 89   | 90   | 91   | 92   | 93   | 94   | 95   | 96   | 97   | 98   | 99   | 100   | 101   | 102   | 103   | 104   | 105   | 106   | 107   | 108   | 109   | 110   | 111   | 112   | 113   | 114   | 115   | 116   | 117   | 118   | 119   | 120   | 121   | 122   | 123   | 124   | 125   | 126   | 127   | 128   | 129   | 130   | 131   | 132   | 133   | 134   | 135   | 136   | 137   | 138   | 139   | 140   | 141   | 142   | 143   | 144   | 145   | 146   | 147   | 148   | 149   | 150   | 151   | 152   | 153   | 154   | 155   | 156   | 157   | 158   | 159   | 160   | 161   | 162   | 163   | 164   | 165   | 166   | 167   | 168   | 169   | 170   | 171   | 172   | 173   | 174   | 175   | 176   | 177   | 178   | 179   | 180   | 181   | 182   | 183   | 184   | 185   | 186   | 187   | 188   | 189   | 190   | 191   | 192   | 193   | 194   | 195   | 196   | 197   | 198   | 199   | 200   | 201   | 202   | 203   | 204   | 205   | 206   | 207   | 208   | 209   | 210   | 211   | 212   | 213   | 214   | 215   | 216   | 217   | 218   | 219   | 220   | 221   | 222   | 223   | 224   | 225   | 226   | 227   | 228   | 229   | 230   | 231   | 232   | 233   | 234   | 235   | 236   | 237   | 238   | 239   | 240   | 241   | 242   | 243   | 244   | 245   | 246   | 247   | 248   | 249   | 250   | 251   | 252   | 253   | 254   | 255   | 256   | 257   | 258   | 259   | 260   | 261   | 262   | 263   | 264   | 265   | 266   | 267   | 268   | 269   | 270   | 271   | 272   | 273   | 274   | 275   | 276   | 277   | 278   | 279   | 280   | 281   | 282   | 283   | 284   | 285   | 286   | 287   | 288   | 289   | 290   | 291   | 292   | 293   | 294   | 295   | 296   | 297   | 298   | 299   | 300   | 301   | 302   | 303   | 304   | 305   | 306   | 307   | 308   | 309   | 310   | 311   | 312   | 313   | 314   | 315   | 316   | 317   | 318   | 319   | 320   | 321   | 322   | 323   | 324   | 325   | 326   | 327   | 328   | 329   | 330   | 331   | 332   | 333   | 334   | 335   | 336   | 337   | 338   | 339   | 340   | 341   | 342   | 343   | 344   | 345   | 346   | 347   | 348   | 349   | 350   | 351   | 352   | 353   | 354   | 355   | 356   | 357   | 358   | 359   | 360   | 361   | 362   | 363   | 364   | 365   | 366   | 367   |