Published January 1, 2023
| Version v1
Publication
Open
Land surface physics-based downscaling approach for agricultural meteorological prediction: Applicability for tropical-monsoon region, the Red River Delta, Vietnam
Creators
- 1. University of Tsukuba
- 2. National University of Singapore
- 3. Tokyo Institute of Technology
- 4. University College Dublin
- 5. Hanoi University of Natural Resources and Environment
- 6. Vietnam National University, Hanoi
Description
This study represents a pioneering effort to establish a downscaling framework named "land-surface-physics-based downscaling" (LSP-DS) for agricultural meteorological prediction in the tropical-monsoon region of the Red River Delta, Vietnam. The primary focus of this article is to evaluate the performance of LSP-DS on meteorological variables, specifically temperature and humidity. In details, LSP-DS, which is based on the NCAR's Noah Multi-Parameterizations land surface model, incorporated by recently developed land use/cover data for Vietnam released by JAXA, is forced by ERA5 data for 2013; and the results are compared with ground-based station observations. The results exhibit excellent performance of LSP-DS versus observations with consistently high correlation coefficient between the two, highlighting the high potential of using LSP-DS for real-time operational forecast. The LSP-DS performance varies with different sub land use/cover categories, implying that the proper parameter settings could be key point for improvement. The findings of this research underscore the dual strengths of the LSP-DS approach: its computational efficiency and its remarkable efficacy in predicting spatial heterogeneity of local climates. These attributes render it well-suited for agrometeorological forecasting in a tropical monsoon climate, exemplified by the Red River Delta in Vietnam.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تمثل هذه الدراسة جهدًا رائدًا لإنشاء إطار تصغير النطاق يسمى "التصغير القائم على فيزياء سطح الأرض" (LSP - DS) للتنبؤ بالأرصاد الجوية الزراعية في منطقة الرياح الموسمية الاستوائية في دلتا النهر الأحمر، فيتنام. ينصب التركيز الأساسي لهذه المقالة على تقييم أداء LSP - DS على متغيرات الأرصاد الجوية، وتحديدًا درجة الحرارة والرطوبة. بالتفصيل، فإن LSP - DS، الذي يعتمد على نموذج سطح الأرض متعدد المعلمات NOAH من NCAR، والذي تم دمجه من خلال بيانات استخدام/تغطية الأراضي التي تم تطويرها مؤخرًا لفيتنام والتي أصدرتها JAXA، تم فرضه بواسطة بيانات ERA5 لعام 2013 ؛ وتتم مقارنة النتائج مع ملاحظات المحطة الأرضية. تُظهر النتائج أداءً ممتازًا لـ LSP - DS مقابل الملاحظات مع معامل ارتباط مرتفع باستمرار بين الاثنين، مما يسلط الضوء على الإمكانات العالية لاستخدام LSP - DS للتنبؤ التشغيلي في الوقت الفعلي. يختلف أداء LSP - DS باختلاف فئات استخدام/تغطية الأراضي الفرعية، مما يعني أن إعدادات المعلمات المناسبة يمكن أن تكون نقطة رئيسية للتحسين. تؤكد نتائج هذا البحث على نقاط القوة المزدوجة لنهج LSP - DS: كفاءته الحسابية وفعاليته الملحوظة في التنبؤ بعدم التجانس المكاني للمناخ المحلي. هذه السمات تجعلها مناسبة تمامًا للتنبؤ بالأرصاد الجوية الزراعية في مناخ موسمي استوائي، يتمثل في دلتا النهر الأحمر في فيتنام.Translated Description (French)
Cette étude représente un effort pionnier pour établir un cadre de réduction d'échelle appelé « réduction d'échelle basée sur la physique de la surface terrestre » (LSP-DS) pour la prévision météorologique agricole dans la région de la lune tropicale du delta du fleuve Rouge, au Vietnam. L'objectif principal de cet article est d'évaluer les performances de LSP-DS sur les variables météorologiques, en particulier la température et l'humidité. En détail, le LSP-DS, qui est basé sur le modèle de surface terrestre Noah Multi-Parameterizations du NCAR, incorporé par les données récemment développées sur l'utilisation des terres/la couverture du Vietnam publiées par la JAXA, est forcé par les données ERA5 pour 2013 ; et les résultats sont comparés aux observations de la station au sol. Les résultats montrent d'excellentes performances de LSP-DS par rapport aux observations avec un coefficient de corrélation constamment élevé entre les deux, soulignant le potentiel élevé de l'utilisation de LSP-DS pour les prévisions opérationnelles en temps réel. Les performances du LSP-DS varient selon les différentes catégories d'utilisation/couverture du sous-sol, ce qui implique que les paramètres appropriés pourraient être un point clé d'amélioration. Les résultats de cette recherche soulignent les deux forces de l'approche LSP-DS : son efficacité de calcul et sa remarquable efficacité dans la prédiction de l'hétérogénéité spatiale des climats locaux. Ces attributs le rendent bien adapté aux prévisions agrométéorologiques dans un climat de mousson tropicale, illustré par le delta du fleuve Rouge au Vietnam.Translated Description (Spanish)
Este estudio representa un esfuerzo pionero para establecer un marco de reducción de escala denominado "reducción de escala basada en la física de la superficie terrestre" (LSP-DS) para la predicción meteorológica agrícola en la región tropical-monzónica del Delta del Río Rojo, Vietnam. El objetivo principal de este artículo es evaluar el rendimiento de LSP-DS en variables meteorológicas, específicamente la temperatura y la humedad. En detalle, LSP-DS, que se basa en el modelo de superficie terrestre Noah Multi-Parameterizations del NCAR, incorporado por los datos de uso/cobertura de la tierra recientemente desarrollados para Vietnam publicados por JAXA, se ve obligado por los datos de ERA5 para 2013; y los resultados se comparan con las observaciones de estaciones terrestres. Los resultados muestran un excelente rendimiento de LSP-DS en comparación con los observados con un coeficiente de correlación consistentemente alto entre los dos, lo que destaca el alto potencial del uso de LSP-DS para el pronóstico operativo en tiempo real. El rendimiento de LSP-DS varía con las diferentes categorías de uso/cobertura del subsuelo, lo que implica que la configuración adecuada de los parámetros podría ser un punto clave para mejorar. Los hallazgos de esta investigación subrayan la doble fortaleza del enfoque LSP-DS: su eficiencia computacional y su notable eficacia en la predicción de la heterogeneidad espacial de los climas locales. Estos atributos lo hacen muy adecuado para el pronóstico agrometeorológico en un clima monzónico tropical, ejemplificado por el Delta del Río Rojo en Vietnam.Files
_pdf.pdf
Files
(1.8 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:43b719df603316da20062885bdd8f95c
|
1.8 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نهج تصغير النطاق القائم على فيزياء سطح الأرض للتنبؤ بالأرصاد الجوية الزراعية: قابلية التطبيق على منطقة الرياح الموسمية الاستوائية، دلتا النهر الأحمر، فيتنام
- Translated title (French)
- Approche de réduction d'échelle basée sur la physique de la surface terrestre pour la prévision météorologique agricole : applicabilité à la région de la lune tropicale, au delta du fleuve Rouge, au Vietnam
- Translated title (Spanish)
- Enfoque de reducción de escala basado en la física de la superficie terrestre para la predicción meteorológica agrícola: aplicabilidad para la región del monzón tropical, el delta del río Rojo, Vietnam
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4388838273
- DOI
- 10.2151/sola.2023-039
References
- https://openalex.org/W1972673203
- https://openalex.org/W1999299724
- https://openalex.org/W2031755261
- https://openalex.org/W2041541953
- https://openalex.org/W2063861626
- https://openalex.org/W2081917177
- https://openalex.org/W2119007429
- https://openalex.org/W2121593555
- https://openalex.org/W2135902443
- https://openalex.org/W2160741281
- https://openalex.org/W2557182234
- https://openalex.org/W2789944198
- https://openalex.org/W2796365778
- https://openalex.org/W2889668950
- https://openalex.org/W2891320574
- https://openalex.org/W2937900974
- https://openalex.org/W3002372947
- https://openalex.org/W3011049202
- https://openalex.org/W3020869288
- https://openalex.org/W3095734853
- https://openalex.org/W3160891842
- https://openalex.org/W3175133288
- https://openalex.org/W4284686532
- https://openalex.org/W4307060728
- https://openalex.org/W4307868923
- https://openalex.org/W4311297373
- https://openalex.org/W4383982174
- https://openalex.org/W4386559402