Bài viết Đánh giá chất lượng dữ liệu mưa CHIRPS tại khu vực tỉnh Ninh Thuận và Bình Thuận trình bày khai thác nguồn dữ liệu mưa CHIRPS và sau đó đánh giá sự phù hợp của chúng với các trạm đo mặt đất theo thời gian tại Ninh Thuận và Bình Thuận, những khu vực thường xuyên chịu ảnh hưởng của hạn hán tại Việt Nam. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN 978-604-82-2981-8 ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU MƯA CHIRPS TẠI KHU VỰC TỈNH NINH THUẬN VÀ BÌNH THUẬN Nguyễn Hồ Phương Thảo Trường Đại học Thủy lợi email nhpthao_cts@ 1. GIỚI THIỆU CHUNG phục vụ cho mục đích khí tượng thủy văn. Có thể kể đến một số sản phẩm chính sau TRMM Dữ liệu mưa là một thành phần vô quan Multi-satellite Precipitation Analysis TMPA trọng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh Climate Prediction Center morphing technique vực đặc biệt là khí tượng thủy văn. Một chuỗi CMOPRH satellite-based rainfall product dữ liệu mưa chính xác luôn rất cần thiết cho hay Precipitation Estimation from Remotely công tác giám sát và cảnh báo hạn. Trong Sensed Information using Artificial Neural khoảng vài thập kỉ trở lại đây cùng với xu Networks PERSIANN hay Climate Hazards hướng suy giảm lượng mưa trung bình năm và Group Infrared Precipitation with Stations gia tăng sự bốc hơi hạn hán ngày càng trở nên data CHIRPS . phổ biến và nghiêm trọng tại nhiều nơi trên Mặc dù sản phẩm mưa vệ tinh là một thế giới nói chung vàở hai tỉnh Ninh Thuận và nguồn dữ liệu giá trị nhưng nó cũng chứa Bình Thuận Việt Nam nói riêng. Bên cạnh nhiều sai số và lỗi. Do vậy việc đánh giá chất đó quá trình đô thị hóa và bùng nổ dân số đã lượng sản phẩm mưa vệ tinh thông qua việc so kéo theo những nhu cầu sử dụng nước lớn đặc sánh với các trạm đo mưa mặt đất là vô cùng biệt là cho nông nghiệp công nghiệp và sinh cần thiết cho những khu vực cụ thể. Đa số các hoạt. Do đó một nguồn dữ liệu mưa chính xác sản phẩm mưa vệ tinh hiện nay đều có nguồn theo không gian và thời gian sẽ vô cùng hữu dữ liệu ngắn ít hơn 30 năm và độ phân giải ích trong công tác quản lý tài nguyên nước và thấp không phù hợp khi đánh giá giám sát hạn tại các khu vực này. các ảnh hưởng của các thảm họa thiên nhiên Các trạm đo mưa truyền thống là một nguồn như lũ hay hạn hán vốn cần nguồn dữ liệu dài cung cấp số liệu đo mưa ổn định và đáng tin hạn. Tuy nhiên
