ĐỀ TÀI: THỬ NGHIỆM MÔ PHỎNG CÁC XTNĐ HOẠT ĐỘNG
TRÊN KHU VỰC BIỂN ĐƠNG BẰNG MƠ HÌNH WRF
Báo cáo Niên luận
Sinh viên: Nguyễn Quốc Bảo
Cán bộ hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Minh Trường
Ngành: Khí tượng và khí hậu học


TỔNG QUAN

MƠ HÌNH, SỐ LIỆU VÀ
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1
NỘI
NỘIDUNG
DUNG

2

KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ

3


PHẦN I. TỔNG QUAN
 Định nghĩa xoáy thuận nhiệt đới:
Xoáy thuận nhiệt (XTNĐ) đới là một hệ thống khí áp thấp quy mơ synop khơng có front trên vùng
biển nhiệt đới hoặc cận nhiệt đới với hoạt động đối lưu có tổ chức (i.e, hoạt động dơng) và hồn lưu gió
bề mặt hướng xốy thuận (Holland 1993). Đây là định nghĩa được NOAA (National Oceanic &
Atmospheric Administration) sử dụng.

Hình 1. Bão Hagibis
(2019)


 Cơ chế cho sự phát triển của XTNĐ:
Cơ chế 1: Sự Bất Ổn Định Có Điều Kiện
Loại 2 – Conditional Instability of the
Second Kind (CISK).

Cơ chế 2: Sự trao đổi nhiệt bề mặt nhờ
thành phần gió ngang – Wind Induced
(WISHE)


 Đặc điểm của khu vực nghiên cứu (Biển Đông)
Biển Đơng là vùng biển ở rìa phía Tây Thái Bình Dương, tên quốc tế là South China Sea (SCS) tức
biển Nam Trung Hoa, trải dài từ vĩ độ 5˚S - 25˚N, kinh độ 90˚E - 125˚E. Là vùng biển tương đối kín,
được bao bọc bởi các đảo, quần đảo và đất liền, thông với các vùng biển khác qua các eo biển.
Theo nghiên cứu của Đinh Bá Duy và nnk. (2016), từ khoảng thời gian 1978 – 2015 có trung bình
khoảng 25 tới 26 xốy thuận nhiệt đới hoạt động mỗi năm trên khu vực TBTBD, cịn trên biển Đơng
có 11 tới 12 cơn trung bình mỗi năm (nhiều nhất là 14 cơn và ít nhất là 8 cơn).

Hı̀nh 2. Số lượng XTNĐ trung bình tháng
trên khu vực TBTBD và BĐ (thống kê
RSMC, 1978 – 2015) (Đinh, 2016)


 Tình hình nghiên cứu trong nước và nước ngồi:
 Trong nước:

- Năm 2012, nhóm tác giả Cơng Thanh và cộng sự đã sử dụng mơ hình WRF để dự báo cường độ
của 2 cơn bão trên khu vực Biển Đơng là Mirinae (2009) và Conson (2010).
- Năm 2018, Nhóm tác giả Trần Tân Tiến và cộng sự đã tiến hành thực hiện một số thí nghiệm sử
dụng WRF với đồng hóa số liệu kết hợp phương pháp đồng hóa biến phân 3DVAR và lọc Kalman tổ
hợp địa phương LETKF để nghiên cứu về sự hình thành xốy thuận nhiệt đới trên Biển Đơng.
 Nước ngồi:
- Năm 2015, K. M. Zahir Rayhun và cộng sự đã thực hiện để mô phỏng cấu trúc, đường đi, sự đổ
bộ và một số khía cạnh động lực học của xốy thuận nhiệt đới Bijli hình thành trên Vịnh Bengal
bằng cách sử dụng mơ hình WRF-ARW.
- Năm 2021, U. C. MOHANTY và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu hai trường hợp xoáy thuận
nhiệt đới Titli và Phethai để điều tra các đặc điểm về mơi trường và cấu trúc xốy XTNĐ dẫn đến sự
tăng cường cường độ của nó.


 Ảnh hưởng của tham số hóa đối lưu và tham số hóa lớp biên tới dự báo XTNĐ.
 Đối lưu mây tích, các dịng nhiệt, ẩm, động lượng bề mặt và sự xáo trộn theo phương thẳng đứng trong lớp
biên hành tinh đóng vai trị quan trọng trong sự phát triển của XTNĐ.
 Quy mô của các đám mây đối lưu, các quá trình lớp biên quá nhỏ để được giải quyết bằng các mơ hình
số và do đó cần được tham số hóa theo các biến được xác định tại mỗi điểm lưới.
 Hiệu suất của mơ hình số trong dự báo xoáy thuận nhiệt đới phụ thuộc vào mức độ đối lưu được tham số
hóa tốt như thế nào trong mơ hình.

Mục đích khóa luận nghiên cứu sự ảnh hưởng của việc tham số hóa đối lưu mây tích
và lớp biên tới việc dự báo XTNĐ bằng mơ hình WRF và lựa chọn bộ tham số thích
hợp cho khu vực Biển Đông


PHẦN II. MƠ HÌNH, SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mơ hình WRF


­ WRF (Weather Research and Forecasting) sử dụng để
dự báo và nghiên cứu hiện tượng khí quyển;
­ Các cơ quan tổ chức lớn trên thế giới phát
triển WRF dựa trên mơ hình MM5 ( Mesoscale
Model version 5);

­ Các phiên bản của WRF:


ARW (Advanced Research
nghiên cứu nâng cao;



NMM (Nonhydrostatic
quy mô vừa thủy tĩnh.

WRF) phiên bản

Meso Model) phiên bản


 Các tham số hóa đối lưu mây tích sử dụng trong Khóa luận:
 Sơ đồ Kain (2004), Kain và Fritsch (1993)
(KF)
 Sơ đồ Betts Miller và Janjic (Betts and Miller
1986; Janjic 1994) (BMJ)
 Sơ đồ Grell và Devenyi (2002) (GD)

 


1
2
3

 Các tham số hóa lớp biên sử dụng trong Khóa luận:
 Sơ đồ PBL của Đại học Yonsei (YSU, Hong
et al. 2006).
 Sơ đồ Mellor Yamada và Janjic (MYJ)
(Mellor và Yamada 1982; Janjic 2003)

Sơ đồ tham số đối lưu
mấy tích

Sơ đồ tham số lớp
biên

Tên bộ
tham số

Meller Yamada Janjic
(MYJ)
Meller Yamada Janjic
(MYJ)
Meller Yamada Janjic
(MYJ)

Betts Miller Janjic
(BM)


MBM

Grell Devenyi (GD)

MGD

Kain Fristch (KF)

MKF

Betts Miller Janjic
(BM)

YBM

4 Yonsei University (YSU)

5 Yonsei University (YSU) Grell Devenyi (GD)

YGD

6 Yonsei University (YSU)

YKF

Kain Fristch (KF)

Bảng 1: Tổ hợp các bộ tham số



 Số liệu
 Khóa luận sử dụng số liệu tái phân tích lấy từ trang để làm đầu vào mơ hình mơ
phỏng nghiên cứu 4 cơn bão:
 Khóa luận sử dụng số liệu dự báo GFS lấy từ trang để mô phỏng nghiên cứu 4 cơn bão:
Tên bão

Thời gian mô phỏng

Noul (Bão số 5
năm 2020)

00:00/16/09/2020 18:00/19/09/2020

Nangka (Bão số 7
năm 2020)

00:00/11/10/2020 18:00/14/10/2020

Goni (Bão số 10
năm 2020)

18:00/02/11/2020 06:00/06/11/2020

Vamco (Bão số 13
năm 2020)

00:00/12/11/2020 00:00/15/11/2020

XTNĐ


Thời gian dự báo

18h/09/06/2021
06h/10/06/2021
Koguma
18h/10/06/2021
(Bão số 2 năm 2021)
06h/11/06/2021
18h/12/06/2021
06h/09/09/2021
18h/09/09/2021
Conson
06h/10/09/2021
(Bão số 5 năm 2021)
18h/10/09/2021
06h/11/09/2021

 Niên luận sử dụng số liệu best track lấy từ trang để đánh giá đường đi và cường
độ của bão các mô phỏng.
 Niên luận sử dụng số liệu mưa PERSIANN lấy từ trang để đánh giá lượng
mưa và khu vực mưa trong khi bão đổ bộ các mô phỏng.


 Thiết kế thí nghiệm

o Miền tính: Vĩ độ 5S-25N, Kinh độ: 90E-130E.
o Độ phân giải 30 km.
o Có 34 mực thẳng đứng.
o Sơ đồ tham số vi vật lý Kessler.
o Sơ đồ tham số hóa đối lưu mây tích, tham số

hóa lớp biên gồm 6 tổ hợp đã nêu trên.

Hình 3: Miền tính


3.1. Mô phỏng cường độ của bão

PHẦN III.
KẾT QUẢ
VÀ ĐÁNH
GIÁ

3.2. Mô phỏng đường đi của bão

3.3. Mô phỏng thời gian, vị trí bão đổ bộ

3.4 Mơ phỏng lượng mưa khi bão đổ bộ


3.1. Mơ phỏng cường độ của bão
Hình 4. Kết quả mô phỏng áp suất tại tâm của bốn cơn bão theo thời gian


3.1. Mơ phỏng cường độ của bão
Hình 5. Kết quả mơ phỏng gió 10m cực đại của bốn cơn bão theo thời gian


3.1. Mơ phỏng cường độ của bão
MAE
6


4
3

4

2

0

1
MBM

MGD

MKF

YBM

YGD

YKF

0

m/s

hPa

2


-1

-2

-2
-4

-3

-6

-4

Bộ tham số
CSLP

Wind-10m

Hình 6. Chỉ số MAE, RMSE của áp suất tại tâm bão (hPa) và gió
10m cực đại (m/s) ứng với sáu bộ tham số hóa.
Các bộ tham số MKF, YKF cho kết quả mơ phỏng về cường độ là tốt nhất có xu hướng cho kết
quả mô phỏng cường độ mạnh hơn quan sát, hai bộ tham số MBM, YBM cho kết quả mơ phỏng
các XTNĐ có xu hướng yếu hơn quan sát, hai bộ tham số MGD, YGD cho kết quả mô phỏng
cường độ sai lệch lớn với quan sát


3.2. Mơ phỏng đường đi của bão
Hình 7. Kết quả mô phỏng đường đi
của sáu cơn bão theo thời gian


 Các bộ tham số MGD, YGD, YKF
cho kết quả mô phỏng đường đi
của các XTNĐ tốt.

 Các bộ tham số YBM, MBM
không mô phỏng được đường đi
của cả 4 XTNĐ


3.2. Mô phỏng đường đi của bão

 Các bộ tham số MGD, YGD, MKF, YKF cho
giá trị sai số vị trí theo thời gian là nhỏ và xấp
xỉ nhau từ 50km – 150km với hạn từ 12h – 60h.

 Hai bộ tham số YBM và MBM cho sai số về vị
trí lớn 100km – 320km với hạn 12h-60h

Hình 8. Giá trị trung bình sai số vị trí tâm bão (VDEs)
theo thời gian (km) tương ứng với sáu bộ tham số hóa.


3.3. Mơ phỏng thời gian, vị trí bão đổ bộ

 Vị trí và thời gian đổ bộ được mơ phỏng tốt
nhất với bộ tham số YKF

 Sai số thời đổ của tham số YKF với những
XTNĐ có thể mơ phỏng được từ -12h đến 12h


 Sai số khoảng cách của vị trí đổ bộ với những
XTNĐ có thể mơ phỏng được từ 21km –
110km.

 

Vamco

Goni

Nangka

Noul

MBM

497 (-30)

132 (-18)

106 (-6)

305 (18)

MGD

258 (-24)

65 (-18)


78 (0)

84 (+6)

MKF

304 (-24)

63 (0)

48 (0)

211 (+15)

YBM

429 (-24)

135 (-18)

89 (-6)

387 (+24)

YGD

294 (-24)

117 (-6)


101 (0)

85 (+12)

YKF

310 (-24)

21 (-6)

31 (0)

110 (+12)

Bảng 3. Sai số về vị trí đổ bộ (km) và thời gian đổ bộ
(giờ) (ở trong ngoặc tròn) của bốn cơn bão theo từng
bộ tham số. Giá trị sai số thời gian âm (dương) cho biết
mơ hình mơ phỏng bão đổ bộ sớm (muộn) hơn thực tế.


3.4 Mơ phỏng lượng mưa khi bão đổ bộ
MBM

YBM

MGD

YGD


MKF

YKF

Hình 9. Lượng mưa 24h khi bão đổ bộ của bão Nangka (bão số 7 năm 2020) kết quả mơ hình


3.4 Mô phỏng lượng mưa khi bão đổ bộ
 XTNĐ Nangka
Obs
 Bộ tham số MBM, YBM, MKF cho kết quả mơ
phỏng lượng mưa có xu hướng lệch nam về mặt
phân bố và cho đánh giá mạnh hơn về mặt cường
độ.

 Bộ tham số MGD, YGD, YKF cho kết quả mô
phỏng lượng mưa gần quan sát về mặt phân bố và
cho đánh giá mạnh hơn về mặt cường độ.
Hình 10. Lượng mưa 24h khi bão đổ bộ
của bão Nangka (bão số 7 năm 2020) theo
số liệu quan sát


3.4 Mơ phỏng lượng mưa khi bão đổ bộ
MBM

MGD

MKF


YBM

YGD

YKF

Hình 11. Lượng mưa 24h khi bão đổ bộ của bão Goni (bão số 10 năm 2020) kết quả mơ hình


3.4 Mô phỏng lượng mưa khi bão đổ bộ
 XTNĐ Goni
Obs
 Bộ tham số MBM, YBM cho kết quả mô phỏng
lượng mưa có xu hướng lệch nam về mặt phân bố
và cho đánh giá mạnh hơn về mặt cường độ.

 Bộ tham số MGD, YGD cho kết quả mô phỏng
lượng mưa có xu hướng lệch bắc về mặt phân bố và
cho đánh giá mạnh hơn về mặt cường độ.

 Bộ tham số MKF, YKF cho kết quả mô phỏng
lượng mưa gần với quan sát nhất.

Hình 11. Lượng mưa 24h khi bão đổ bộ
của bão Goni (bão số 10 năm 2020) theo số
liệu quan sát


KẾT LUẬN
 Các sơ dồ tham số hóa đối lưu mây tích và sơ đồ tham số hóa lớp biên có ảnh hưởng lớn tới việc

mơ phỏng cường độ, đường di chuyển và khu vực đổ bộ của các XTNĐ
 Các bộ tham số MKF, YKF cho kết quả mô phỏng về cường độ là tốt nhất có xu hướng cho kết quả
mô phỏng cường độ mạnh hơn quan sát.
 Các bộ tham số MGD, YGD, YKF cho kết quả mơ phỏng đường đi của các XTNĐ tốt.
 Vị trí và thời gian đổ bộ được mô phỏng tốt nhất với bộ tham số YKF
 Bộ tham số YKF cho kết quả mô phỏng lượng mưa gần với quan sát hơn trong các bộ tham số
Tiến hành thử nghiệm đánh giá dự báo XTNĐ trên biển Đơng bằng mơ hình WRF với bộ tham
số YKF