sử dụng mô hình wrf báo thử nghiệm các đợt mưa lớn cho khu vực nam bộ trong năm 2016
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (23.5 MB, 67 trang )
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUN VÀ MƠI TRƯỜNG TP.HCM
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
PHAM NGUYEN THANH THANH
SU DUNG MO HiNH WRE DU BAO THU NGHIEM
CAC DOT MUA LON CHO KHU VUC NAM BO
TRONG NAM 2016
DO AN TOT NGHIỆP KỸ SƯ KHÍ TƯỢNG HỌC
Mã ngành: 52410221
TP. HỊ CHÍ MINH - 11/2017
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUN VÀ MƠI TRƯỜNG TP.HCM
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
ĐỎ ÁN TÓT NGHIỆP
SU DUNG MO HiNH WRE DU BAO THU NGHIEM
CAC DOT MUA LON CHO KHU VUC NAM BO TONG
NAM 2016
Sinh viên thực hiện:
Phạm Nguyễn Thanh Thanh
MSSV: 0250010036
Khóa: 2013 — 2017
Giảng viên hướng dẫn: Th.s Đỗ Thị Thường
TP. HỊ CHÍ MINH - 11/2017
TRƯỜNG ĐH TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
THANH PHO HO CHi MINH_
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
CONG HOA XA HOI CHU NGHIA VIET NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
———————
Tp. Hồ Chí Minh, ngày
tháng
năm
NHIỆM VỤ CỦA ĐỊ ÁN TĨT NGHIỆP
Khoa: KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Bộ mơn:KHÍ TƯỢNG
Ho va tén:PHAM NGUYEN THANH THANH
Ngành: KHÍ TƯỢNG HỌC
MSSV: 0250010036
Lớp: 02 - ĐHKT
1. Đầu đề đồ án: Sử dụng mơ hình WRE báo thử nghiệm các đợt mưa lớn cho khu
vực Nam Bộ trong nam 2016.
2.
Nhiệm vụ:
- Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu về những đặc điểm mùa mưa ở Nam Bộ cũng như
hệ thông thời tiệt gây mưa ở khu vực này.
các
- Sau đó, nghiên cứu tìm hiểu về mơ hình WRE, bao gồm hệ thống lý thuyết và các
bước chạy mơ hình.
- Tiếp theo, dựa vào bộ số liệu mưa năm 2016, chọn ra những đợt mưa lớn tiêu biểu
nhât trong thời kỳ mùa mưa năm 2016.
- Phân tích synop những đợt mưa trên, xử lý các kết quả dự báo của mô hình WRF
trong những ngày da chon(ndi suy sé liéu vé tram dé đánh giá)
- Cuối cùng, đề tài sẽ phân tích và đánh giá kết quả dự báo của mơ hình.
3...
Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 10/7/2017
4.
Ngày hồn thành nhiệm vụ: 05/11/2017
5..
Họ và tên người hướng dẫn: ThS.Đỗ Thị Thường
Người hướng dẫn
(Ký và ghi rõ họ tên)
Nội dung và yêu cầu đã được thông qua bộ môn
Ngày
tháng
Trưởng bộ môn
Ký tên
năm
LỜI CẢM ƠN
Trong thực tế khơng có sự thành cơng nào mà không gắn liền với những sự hỗ
trợ, giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác. Trong suốt thời
gian kể từ khi bắt đầu học tập tại giảng trường đại học đến nay, em đã nhận được rất
nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của q thầy cơ, gia đình và bạn bè.
Để hoàn thành được bài đồ án này, trước tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành
đến ThS. Bùi Thị Tuyết - Phó Trưởng Khoa Khí Tượng Thủy Văn và ThS. Đỗ Thị
Thường cũng là người tận tình hướng dẫn cũng như định hướng cho bài báo cáo đồ án
này.
Xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô trong khoa Khí Tượng- Thủy Văn đã tạo
điều kiện thuận lợi giảng dạy và truyền đạt cho chúng em kiến thức bổ ích trong quá
trình học tập tại trường.
Nhân đây, em cũng gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè lời cảm ơn sâu sắc
trong thời gian qua đã luôn ở bên ủng hộ và giúp đỡ em.
Dù đã cố gắng rất nhiều trong q trình làm khóa luận tuy nhiên kiến thức của
em còn hạn chế và còn nhiều bỡ ngỡ. Do vậy, khơng tránh khỏi những thiếu sót là điều
chắc chắn, em rất mong nhận được những ý kiến quý báu của thầy cô và các bạn cùng
lớp để kiến thức của em trong lĩnh vực này được hoản thiện.
Em xin chân thành cảm ơn!
MỤC LỤC
0809.1005... ................
i
MỤC LUỤC................................-5< 5< ©c
DANH MUC TU VIET TAT.u...ccscccssssssssssssssssesssesssesssesssessssssessscsssesssseeseesssees iv
DANH MUC BANG
J.\):800/9:10).0057—...............Ơ
00870013555 ......................ƠỎ
i
1
CHƯƠNG 1: TONG QUANN..............................-5-2s
Tình hình nghiên cứu mưa trong và ngoài nước ..........................------ --s+s+s=sszs+s+zs+ 3
1.1.1 Tình hình nghiên cứu trên Thế Giới...........................
2-2 E22EE£+EEE2EEE+EEEz2rxerrrree 3
1.1.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam.......................-.--¿22+ 2+++2+2£+S+E+E+E££ezzxzxzereezers 7
1.2
Mùa mưa ở Nam BỘ. . . . . . . . .
-- 2S S SE E25 E 21551 15311123111 051 1 0231100111101 112112
1.2.1 Thời kỳ mùa khô. . . . . . . . . .
22-2222 222222512227111222771127777..E2....Eerrrve 12
1.2.2 Thời kỳ mùa mưa........................---25252 =++s+s+z+ezz>zsz+2
1.3
ra 10
...13
Hệ thống thời tiết ảnh hưởng đến mùa mưa Nam Bộ..........................2- 222222Ezzzzcz2 15
IENIC ai.
.....................
1.3.2 Dai Oi tu mi@t GO oes
1.3.3 Bão - Ap thap mhiét G6i
15
eccccceeeeccsesseessssesesevesvesevssevssesseeeseeseeseseveeveeeeseees 16
0. ecceecceccseecssesssessssessseesssessseesssessseesseessseesseeess 17
1.3.4.Céc hình thế tổ hợp....................---22s 22211C22111211112711122211222 2e. 18
CHƯƠNG 2: MƠ
HÌNH
WRE
VÀ ĐẶC
DIEM
MUA
MUA
NAM
BO
nộ 62015 .........................,ƠỎ 20
2.1
Giới thiệu về mơ hình WRE.........................-22-222222E222232221127111271.2711211221.
1e ee 20
2.1.1 Bộ phận xử lí....................----22222222271112277..
E2. re
22
VN:
ucoê
00
1a
..................... 23
2.2 _ Hệ động lực và phương pháp sỐ..........................--2222+2E+2EE+EE2EEE223227232222.2Exee 23
2.2.1 Hệ phương trình động lực của mơ hình ...........................
.--¿ + + ++2+2+2++s+zzzzz+z>z>zxzxze 23
2.2.2 Phương pháp sỐ..........................22: 222+22+2EE9EE2221122711221122711171121112711211. 21.110. 25
2.3
Sơ đồ tham số hóa vật lý...........................---©--++22++22EE222122112711271.2711211221.
1e ee 26
b R00
0. 18đ⁄<<<‹1A
|...
26
ll
2.3.2 Mơ hình đối lưu mây tích.......................2-©2222222222222212222112222122271122271227112221.
22.0. 28
2.3.3 Mơ hình bề mặt đất........................-2-©2s+2E27E22EE27E12717112721271711
71212
eerre 29
2.3.4 Mơ hình lớp biên hành tinh..
..30
2.3.5 Bức xạ khí quyền...................
31
2.3.6 Sơ đồ tương tác giữa các q trình vật lí.........................------2+2z+2x++2rxe+rrxrrrerrex 32
2.4
Điều kiện biên.............................-----:-2222222222222222212222221112...22.1111
1...1. re 32
2.5
Điều kiện đầu........................................
2222.
rrreerrre 33
2.6
Đặc điểm mùa mưa năm 2016 ở khu vực Nam Bộ.........................-2222222E+E2EE2Ezzzcz 33
2.6.1 Đợt mưa 1: Chỉ một ngày duy nhất 22/05/2016 ..........................--2-©z+2zzz+zz+cz+ 35
2.6.2 Đợt mưa 2: Chỉ một ngày duy nhất 20/06/2016 ..........................--2-2+z2+zecz+ 36
2.6.3 Đợt mưa 3: Chỉ một ngày duy nhất 26/07/2016 ..........................--2- -z+2z2+zz+cz+ 37
2.6.4 Đợt mưa 4: Chỉ một ngày duy nhất 12/09/2016 ..........................--2-©-z+2zz2+cze+cz+ 38
2.6.5 Đợt mưa 5: Chỉ một ngày duy nhất 07/10/2016 ..........................--2- -z+2z2+cze+cs+ 39
2.6.6 Đợt mưa 6: Từ ngày 16- 20/10/2016 ......................----¿+2+225++++£+>ez++zszzvzerrerxer 40
CHƯƠNG 3: KẾT QUÁ PHÂN TÍCH .................................----re 43
3.1 Đánh giá bằng phương pháp trực quan........................--2-©22©2222z£+EE£+2EE£2EE22EEz+rxzzrrxee 43
3.2 Đánh giá theo các chỉ số thống kê.........................-2-©222+2EE2+EEE22EEEEE212273227212222221.
xe. 48
3.2.1 Phương pháp đánh gilá. . . . . . . .
-- --- +22 52222222222 *2E2E2E2EEEEEE2E E22 2E EEEEEvrrrrrrrrrer 48
3.2.2 Các chỉ số thống kê đánh giá khả năng dự báo của mơ hình ............................. 49
3.3 Nhận xét chung 2 phương pháp đánh giá .......................---+ + 2+2 52+ S+S+EzE££z£zz+xzeze>zz 52
KET LUAN VÀ KHUẾN NGHỊ,...............................-2-22 csz©cszccszecsseccee 54
IV. )80/20097)9/84.7.0007. —.............ƠơĨƠỎ 56
1H
DANH MỤC TỪ VIỆT TAT
CNTL
Mơ phỏng kiểm sốt
BMJ
Betts-Miller-Janjic
TSHDL
Tham số hóa đối lưu
ATNĐ
Áp thấp nhiệt đới
KKL
Khong khi lanh
DHTND
Dải hội tụ nhiệt đới
BDMM
Bắt đầu mùa mưa
KTMM
Kết thúc mùa mưa
WPS
Hệ thống tiền xử lí
ARW
Advanced Research WRF
PBL
Lớp biên hành tinh
CAPE
Đối lưu tìm ấn
iv
DANH MỤC BẢNG
Bảng I.1. Tần suất Bão - ATNĐ đổ bộ vào khu vực từ 13°N trở xuống từ năm 198120 1. . . . . . . . . .
22-2222 22212222112221222.2T 221
eo
17
Bảng 2.1. Các sơ đồ tham số hóa vi vật lý,...........................--2-©22+2222EE22EEE22E2222232222.EE.erre, 27
Bảng 2.2. Sơ đồ lớp sát đất..........................----22-2222221122112221122112211271121112111211
re. 30
Bảng 2.3. Các sơ đồ bức xạ khí quyền...........................2-22©2222EE+EEE2EE222212223222212221.
222. cre. 31
Bang 2.4. Chi tiét m6 himnh GES ooo... ceccecsseesssesssesssvessseessvessseessvessseesssessseesssessseeess 33
Bang 2.5. Luong mua thuc tế của các trạm thuộc khu vực Nam Bộ năm 2016........... 35
Bang 3.1. Cac chỉ số thống kê đánh giá dự báo.............................----©222+22z22EEz22EErrxerrrrerree 50
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Kết quả dự báo lượng mưa 24h của mơ hinh MMS, WRF va thuc do............ 4
Hình 1.2. Bản đồ địa hình Nam Bộ.......................-----++2222222EEErrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrer 10
Hình 1.3. Lượng mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ........................ 2222222222222
11
Hình 1.4. Số ngày mưa trung bình nhiều năm ở khu vực Nam Bộ........................--2--
Hình 1.5. Ngày bắt đầu mùa mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ..
Hình 1.6. Ngày kết thúc mùa mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ.
Hình 2.1 Cau trúc mơ hình WRE........................2-©222222222222222222212227112227122271122271122112
2222. ee
Hình 2.2 Hệ tọa độ thăng đứng ,............................---22+222222222222211222711222712227112222112212
22 cee 24
Hình 2.3. Mơ tả tính sai phân ......................... --- - 5252223222323 2E222232E 25252212121 2251121 22213 xee 25
Hình 2.4. Sơ đồ tương tác giữa các quá trình vật lý........................---22+2222+222222222222222.--ee 32
Hình 2.5. Bản đồ hình thế Synop ngày 22-5-2016.........................-2-22+222+2EE222EE+2EEerrrrrrree 36
Hình 2.6. Bản đồ hình thế Synop đợt ngày 20-6-2016.........................----2¿©222+2zz+2Ezz+rzzrrez 37
Hình 2.7. Bản đồ hình thế Synop ngày 26-7-2016.........................-2--©22+222+2E22+2EE+2EEerrrrrrrex 38
Hình 2.8. Bản đồ hình thế Synop ngày 12-9-2016........................--2-222+222+2E2222EE+2EEzrrrrrrrex 39
Hình 2.9. Bản đồ hình thế Synop ngày 7-10-2016.........................-2-2222222+2E2222EE+2EEzsrrrrrrex 40
Hình 2.10. Bản đồ hình thế Synop ngày 17-10-2016........................-2-222222222EE+2EEz+rzsrrez 42
Hình 3.1. Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 22-05-20
16......................---- -2¿©zz+2zz++rzz 43
Hình 3.2. Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 20-06-2016..........................-------c++<+ss+c
Hình 3.3. Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 26-07-20 16........................------22©zz+czs++rzz 45
Hình 3.4. Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 12-09-2016........................----22©zz+2zs++rzz 45
Hình 3.5. Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 07-10-2016.......................-----5-c<-<+csscssssss 46
Hình 3.6. Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 16-20/10/2016.........................------2s2cs2 47
VI
MỞ ĐẦU
Mưa là yếu tố xảy ra bất ngờ nhưng tác động khơng nhỏ đến cuộc sống. Hiện
nay, tình trạng mưa lũ, ngập lụt đang trở thành một “vẫn nạn” cấp thiết của nhiều đô
thị trên thế giới, nhất là đô thị ở các nước đang phát triển. Là một quốc gia nằm trong
khu vực nhiệt đới gió mùa nhưng Việt Nam lại có chế độ mưa hết sức đặc biệt so với
những nước ở cùng vĩ độ. Lượng mưa trung bình năm cao từ 2500mm đến 3000mm,
tùy vào mỗi vùng miễn, vị trí địa lý, đặc điểm tự nhiên mà mỗi vùng lại có những đặc
trưng về mưa khác nhau. Những đợt mưa lớn gây ngập lụt đô thị đã tạo nên những tác
động không nhỏ đến sinh hoạt của người dân. Hiện tượng sạt lỡ đất, lũ ống, lũ quét và
lũ lụt trên diện rộng làm phá vỡ đê điều, các cơng trình cơ sở hạ tầng, ảnh hưởng đến
nhiều hoạt động kinh tế, sản xuất nông nghiệp và đặc biệt là tính mạng của con người.
Sự tàn phá này cịn nghiêm trọng hơn khi có bão xuất hiện, trong cơn mưa có kèm theo
dơng, lốc xốy, gió giật và nhiều hiện tượng thời tiết nguy hiểm khác. Do vậy, việc dự
báo mưa chính xác, kịp thời và đầy đủ là bài tốn vơ cùng khó khăn và phức tạp, đã
được quan tâm từ rất lâu không chỉ ở Việt Nam mà cịn ở trên tồn thế giới để đưa ra
những biện pháp phịng tránh để có thê giảm bớt những thiệt hại một cách tối thiểu.
Nam Bộ nằm trong vùng đặc trưng của khí hậu nhiệt đới gió mùa và cận xích
đạo, nền nhiệt âm phong phú, ánh nắng dồi dào, thời gian bức xạ đài, nhiệt độ và tổng
tích ơn cao. Biên độ nhiệt ngày đêm giữa các tháng trong năm thấp và ơn hịa. Độ âm
trung bình hàng năm khoảng từ 80 - 82%. Khí hậu hình thành trên hai mùa chủ yếu
quanh năm là mùa khô và mùa mưa. Mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11, mùa khô từ
tháng
12 tới tháng 4. Về mùa vụ sản xuất có khác với khu vực Đồng
bằng Bắc Bộ.
Lượng mưa hàng năm dao động từ 966 - 1325mm và góp trên 70 - 82% tổng lượng
mưa trong suốt cả năm. Mưa phân bố không đều, giảm dần từ khu vực giáp ranh từ Sài
Gòn xuống khu vực phía tây và Tây Nam. Ở khu vực Đơng Nam có lượng mưa thấp
nhất.
Khi mưa kết hợp với cường triều và lũ sẽ gây ngập úng, ảnh hưởng đến sản xuất
và đời sống của dân cư trong vùng.
Năm 2016 là một năm mưa nhiều và có chế độ mưa hết sức đặc biệt. Nhiều kỷ
lục về mưa được thành lập với lượng mưa 24 giờ lớn nhất trong vòng 40 năm qua ở
một số điểm đo trong khu vực. Đã có khơng ít những trận mưa gây ngập sâu trên địa
bàn thành phố Hồ Chí Minh và một số đơ thị lớn trong khu vực.
Về dự báo mưa, thì ngồi các phương pháp cổ điển như dự báo synop, dự báo
thống kê thì phương pháp số trị đã được sử dụng phổ biến trên thế giới trong nhiều
thập kỷ qua, với chất lượng ngày càng nâng cao thì phương pháp này đã trở thành
phương pháp dự báo chủ lực trong nghiệp vụ dự báo ở nhiều nước, đặc biệt, khả năng
dự báo mưa định lượng.
Với mục đính tìm hiểu về cơ chế gây nên những đợt mưa lớn có tính chất lịch
sử và tác động không nhỏ đến đời sống của người dân ở khu vực Nam Bộ cũng như
đánh giá khả năng dự báo thử nghiệm những đợt mưa như vậy của mô hình WRF, em
chon dé tai SU DUNG MO HINH WRF DU BAO THU NGHIEM
CAC DOT
MƯA LỚN CHO KHU VỰC NAM BỘ TRONG NĂM 2016 trong đồ án tốt nghiệp
của mình.
Đề tài bố cục gồm 3 chương ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo
như sau:
CHUONG 1: TONG QUAN VE MƯA VÀ MÙA MƯA Ở NAM BỘ
Đầu tiên, chương này sẽ sẽ trình bày về tình hình nghiên cứu mưa và áp dụng
mơ hình số trị để dự báo mưa trên thế giới cũng như Việt Nam. Mùa mưa ở Nam Bộ
và các hệ thống thời tiết gây mưa ở Nam Bộ.
CHUONG
NAM
2: MO
HINH WRF
VA DAC DIEM MUA MUA
NAM BO
2016
Phan này trình bày về cấu trúc của mơ hình WRF, đặc điểm của các đợt mưa
lớn ở Nam Bộ năm 2016, các tham số của mơ hình và cấu hình cài đặt có trong đề tài.
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH - ĐÁNH GIÁ KÉT QUÁ
Nghiên cứu đánh giá kết quả của mơ hình WRE so với dữ liệu thực đo bằng
phương pháp đánh giá trực quan và đánh giá bằng các chỉ số thống kê, từ đó rút ra
nhận xét.
CHƯƠNG
1
TONG QUAN
1.1 Tình hình nghiên cứu mưa trong và ngồi nước
Trong phần này em sẽ giới thiệu về các phương pháp dự báo mưa; tình hình
nghiên cứu mưa trong và ngồi nước với phương pháp dự báo mưa bằng mơ hình số
tri.
1.1.1 Tình hình nghiên cứu trên Thế Giới
Trong những thập kỷ qua, cùng với sự phát triển nhanh chóng và mạnh mẽ của
khoa học-kỹ thuật, phương pháp số trị đã được xây dựng và áp dụng vào nghiệp vụ dự
báo mưa định lượng. Phương pháp đang này được sử dụng rộng rãi trên tồn cầu. Các
mơ hình số trị có thể kế đến như MMS, ETA, HRM, WRF...
MMS
là một trong những mơ hình thuộc thế hệ mới nhất được phát triển từ năm
1970. Đây là mơ hình khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 của Trung tâm
Quốc gia nghiên cứu khí quyên Hoa Kỳ (NCAR) có sử dụng hệ thống lưới lồng trong
việc mơ phỏng các q trình vật lý khí qun. Ban dau MMS được xây dựng với chức
năng nghiệp vụ là dự báo thời tiết và mưa lớn. Sau này nó đã được nghiên cứu, cải tiến
và áp dụng cả cho mục đích dự báo bão.
Mơ hình WRF là một mơ hình dự báo thời tiết số trị thế hệ tiếp theo, được phát
triển từ những đặc tính ưu việt nhất của mơ hình MM5 và ETA. Các sơ đồ tham số hóa
vật lý và động lực được cải tiến, đồng thời mô hình WRF hiện đang được người dùng
ưa thích hơn do thiết kế linh động và hệ thống mã nguồn mở dễ dàng trong việc tìm
hiểu, cài đặt và sử dụng. Mơ hình WRF có khả năng mơ phỏng được các q trình khí
quyển có quy mơ từ vài mét cho đến hàng chục kilomet do vậy dự báo khá chính xác
các trường khí tượng như nhiệt độ, mưa, khí áp, gió... trên một quy mơ nhỏ. Các hoạt
động nghiên cứu và dự báo mưa bằng mơ hình WREF với độ phân giải cao được đông
đảo các nhà khoa học trên tồn cầu quan tâm và đã có những cơng trình nghiên cứu so
sánh chất lượng dự báo thời tiết của các mơ hình số trị, phân tích ưu nhược điểm và sự
phù hợp của mơ hình đối với từng đối tượng thời tiết ở những khu vực khác nhau.
Những công trình ban đầu với mức độ nghiên cứu cấp thấp, đơn thuần là tiến
hành những cài đặt cơ bản cho mỗi mơ hình và so sánh mức độ sai lệch kết quả mô
phỏng với giá trị thực tế quan trắc được, từ đó đánh giá mức độ chính xác của mỗi mô
3
hình. Một hướng nghiên cứu khác là thay đổi các tham số vật lý kết hợp với q trình
phân tích thống kê đề tìm được những thiết lập tốt cho mơ hình, từ đó cho những kết
quả cao hơn. Sau đây là hai ví dụ điển hình cho thời kì đầu.
Nhóm
tác giả Wardah,
T. Kamil, A.A,
Sahol Hamid
and Maisarah,
W.WI
(2011) đã tiến hành đánh giá chất lượng dự báo mưa ở khu vực bị lũ lụt là lưu vực
song Kelantan, Malaysia với hai mơ hình MM5 và WREF. Cả hai mơ hình đều sử dụng
lưới lồng, độ phân giải ngang 4km, thời gian khởi tạo là 00 UTC. Kết quả nghiên cứu
chỉ ra những mơ phỏng của mơ hình có giá trị gần đúng so với lượng mưa hàng ngày
tuy nhiên mơ hình WRE có kết quả chính xác hơn trong dự báo mưa 12h và 24h. Đối
với những dự báo hạn dài, cả hai đều cho kết quả ít chính xác hơn so với thực tẾ.
Ngoài ra nghiên cứu cũng chỉ ra đối với những trận mưa vừa thì kết quả của hai mơ
hình tương đối tốt nhưng với những trận mưa to thì các kết quả của mơ hình cho
những mơ phỏng thấp hơn (Hình 1.1). [15]
n rate (mm/day)
Mean 24-hr rainfall
&-o
60.0
40.0
20.0
0.0
e
Observed rain
yA
=#=MM5
=¿=WRF
Hình 1.1. Kết quả dự báo lượng mưa 24h của mơ hình MM5, WRF va thu do
Nghiên cứu của Isidora Jankov and William A. Gallus Jr (2005) nói về sự ảnh
hưởng của các tham số vật lý đối với việc phân tích lượng mưa bằng mơ hình WRF
trong thời kì ẩm tăng cao [10]. Việc tìm hiểu các yếu tố vật lý và sự tương tác giữa các
yếu tố này sẽ giúp cho việc dự báo mưa một cách chính xác. Nhóm tác giả đã tiến
hành kết hợp các điều kiện vi vật lý, sự đối lưu hóa và mơ hình lớp biên rồi tùy chỉnh
4
các yếu tố này cho những trường hợp cụ thể. Mỗi cấu hình sẽ cho một mơ phỏng
lượng mưa, từ đó so sánh với lượng mưa thu thập được ở các trạm quan trắc để tìm cấu
hình có hệ số tương quan cao nhất, tuy nhiên tất cả 8 trường hợp đều khơng có một cấu
hình nào thể hiện lượng mưa với hệ số tương quan mong đợi. Tiếp đó nhóm tiến hành
tách riêng từng yếu tố riêng lẻ để đánh giá xem yếu tố nào tác động lớn nhất đến mô
phỏng lượng mưa. Kết quả chỉ ra rằng các kết quả biến đổi lớn nhất trong mô phỏng
lượng mưa xuất phát từ việc thay đổi tùy chỉnh tham số đối lưu. Chính yếu tố này tác
động mạnh đến lượng mưa mô phỏng được. Hai tùy chỉnh về tham số vi vật lý và lớp
biên hành tỉnh có làm thay đổi lượng mưa mơ phỏng nhưng khơng đáng kể. Tóm lại
việc thay đổi tham số các hệ số trong mô hình sẽ cho những mơ phỏng về lượng mưa
khác nhau. Tùy vào khu vực và đối tượng đang xét thì có những tùy chỉnh cấu hình
thích hop dé có thể cho những kết quả chính xác.
Trong những năm trở lại đây, chất lượng dự báo của các mơ hình số trị không
ngừng được cải tiến để đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội và trở thành phương
pháp dự báo chủ lực trong nghiệp vụ dự báo thời tiết cũng như dự báo mưa. Những
nghiên cứu, cơng trình khoa học về mô phỏng các hiện tượng thời tiết với mức độ cao
hơn, phức tạp hơn bằng việc đồng hóa và kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau đưa
vào mơ hình để dự báo mưa ngày càng nhiều và đã đạt được những kết quả nhất định.
Một chương trình dự báo mưa của Viện nghiên cứu Đức (2003) [9]. Nhóm tác
giả nhận định Nước
là điều kiện tiên quyết cho hầu hết các q trình. Chế độmưa
chính là cách khơng khí điều hịa nguồn
nước trên trái đất. Việc đưa chu trình nước
vào mơ hình dự báo là điều cần thiết để có thể dự báo được lượng mưa tích lũy. Để
giải quyết bài tốn này, nhóm tác giả đã tập trung vào việc xác định các quá trình lý
học và hóa học chính quyết định đến khả năng hình thành mưa; sử dụng thêm các
nguồn tài liệu thu thập khác kết hợp với các phân tích thống kê động lực, đồng thời
tiến hành phân tích dữ liệu cùng một lúc trên phạm vi rộng. Kết quả cho thấy sự kết
hợp các dữ liệu thu thập được và hiệu chỉnh số liệu cho phù hợp với phân tích thống kê
động lực của phân bố nước cũng như xác định hàm lượng nước trong khí quyên ở
trạng thái hơi nước, lỏng, băng ở thời điểm ban đầu sẽ cho một dự đoán về khả năng
hình thành mưa. Việc xây dựng các phương pháp đồng hóa các nguồn dữ liệu quan
trắc khác nhau vào mơ hình sẽ giúp ta sử dụng tối ưu nguồn đữ liệu từ đó cho một mô
phỏng về dự báo mưa thực tế hơn.
Để mô phỏng lượng mưa lớn trong mùa mưa ở Ấn Độ, (chính những hệ thống
xoáy trong tầng đối lưu kết hợp với gió mùa Tây Nam gây nên những cơn mưa rất to
trên quy mơ lớn ở vùng phía Tây Án Độ và Đông Bắc của biển Ả Rập. Việc mô phỏng
lượng mưa ở đây là rất quan trọng, vì nó là nguyên nhân gây ra hiện tượng lũ lụt và
thiệt hại người, tài sản trong thời kì gió mùa Tây Nam
xuất hiện) tác giả Routray
(2008) đã sử dụng hệ thống đồng hóa số liệu biến phân 3 chiều 3DVAR trong mơ hình
WRF.
Ơng tiến hành thí nghiệm khi cho độ phân giải tăng lên kết hợp với các tín hiệu
đối lưu để cho ra những dự đoán về thời tiết phù hợp với dịng quy mơ lớn để mơ tả
chính xác lượng mưa ở đây. Nghiên cứu chỉ ra việc đồng hóa các quan trắc 3DVAR
với mơ hình quy mơ vừa độ phân giải cao sẽ cho ta dự đoán tốt về gió mùa Ấn Độ và
lượng mưa ở đây tốt hơn so với mơ phỏng CNTL (Mơ phỏng kiểm sốt) tuy nhiên tất
cả các mơ phỏng mơ hình đều cho đánh giá thấp giá trị cực đại của lượng mưa vào đầu
thời kỳ. Nghiên cứu cũng chỉ ra việc sử dụng lưới phân tích thơ sẽ làm giảm đi độ
chính xác trong việc mô phỏng các trận mưa lớn. Như vậy, việc sử dụng biến phân 3
chiều 3DVAR kết hợp với các mơ phỏng hồn lưu khu vực sẽ giảm đi những sai số
trong đồng nhất dữ liệu ban đầu và làmtăng khả năng mô phỏng lượng mưa, đặc biệt là
trong các đợt mưa lớn ở Ấn Độ trong thời kì gió mùa Tây Nam hoạt động.
Hai tac gia Ji Woo Lee va Song You Hong (2008), để xét mức độ tính tốn về
mây đối lưu và dự báo khả năng mây đối lưu kết hợp với các hệ thống thời tiết gây
mưa lớn gây lũ lụt ở Seoul ngày 12/7/2006. Nghiên cứu sử dụng hệ thống 3 lưới lồng
với độ phân giải cao nhất là 3km. Khoảng cách giữa các lưới ngang được tích hợp với
các phân tích dữ liệu thường. Kết quả cho thấy lượng mưa dự báo phù hợp với thực tế,
tuy nhiên ở những thời điểm ban đầu xuất hiện mưa khi có bão thì bị đánh giá thấp
hơn. Khi đồng hóa số liệu nhiệt độ và độ âm từ vệ tỉnh với số liệu thám không vào
trường ban đầu thì mơ hình WRE sẽ cho kết quả tốt hơn về diễn biến mưa lớn kết hợp
áp thấp nhiệt đới. Tuy nhiên các hồn lưu xốy thê hiện rất ít ở tầng đối lưu. [1]
Việc xây dựng các phương pháp đồng hóa dữ liệu quan trắc và kết hợp mơ hình
mơ phỏng các hồn lưu khí quyển khu vực đang là hướng nghiên cứu cho các nhà
6
khoa học trong việc ứng dụng mơ hình số trị dự báo quy mơ vừa. Trong tương lai, các
mơ hình mơ phỏng và các phương pháp đồng hóa dữ liệu ứng với từng quốc gia lãnh
thổ sẽ được phát trién mạnh
mẽ hơn nữa. Các đặc điểm, tính chất của khí hậu phải
được đưa vào mơ hình một cách thích hợp sao cho các yếu tố đó có thê mơ phỏng hoạt
động khí qun một cách tối đa. Có như vậy mới sử dụng tối ưu nguồn đữ liệu hiện có
thay vì phải chỉ một khoảng kinh phí khơng lồ để xây dựng thêm các trạm quan trắc
(mặc dù điều này là cần thiết). Bên cạnh đó cũng phải phát triển các phương án dự báo
dự phịng trong trường hợp có vấn đề xảy ra.
1.1.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam
Nhiều năm về trước, công tác dự báo thời tiết hàng ngày ở nước ta chủ yếu dựa
vào phương pháp truyền thống và thống kê đơn giản, tuy nhiên xã hội ngày càng phát
triển, nhu cầu ngày càng cao, đòi hỏi dự báo mưa không chỉ dừng lại ở quy mô khu
vực mà tiến xa hơn nữa là các điểm cụ thể để dự báo kịp thời và chính xác hơn lượng
mưa cũng như vùng có mưa để đáp ứng yêu cầu của dự báo lũ, lụt và phòng tránh
thiên tai. Hai phương pháp này còn nhiều hạn chế (như đã để cập ở phần mở đầu) để
phục vụ cho nhu cầu trên. Nhận thấy được
sự vượt trội mà mô hình số trị đem lại,
nước ta dần có những bước đầu nghiên cứu và áp dụng phương pháp này vào nghiệp
vụ dự báo và trở thành một hướng đi được cộng đồng nghiên cứu quan tâm. Công việc
nghiên cứu ứng dụng các mơ hình sé trị để dự báo thời thiết ở nước ta bắt đầu từ tháng
10 năm 2000. Mơ hình đầu tiên được sử dụng là HRM
nhận từ cơ quan khí tượng Đức,
Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, Đại Học Quốc Gia Hà Nội chạy thử nghiệm.
Sau 2 năm, mơ hình này được chạy nghiệp vụ tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy
văn Trung Ương (TTDBKTTVTU) với bước thời gian 72h. Trong quá trình nghiên
cứu ứng dụng, HRM
đã được cải tiến, phát triển thêm một số khía cạnh. Chang han,
tác giả Bùi Hồng Hải, đã nghiên cứu phát triển HRM
thành phiên bản mới (HRM-
TC) vừa có chức năng dự báo bão vừa có chức năng dự báo thời tiết nói chung [2].
Hiện tại, mơ hình HRM
đang được chạy nghiệp vụ tại TTDBKTTVTƯ
với 2 phiên
ban HRM-28km (độ phân giải ngang là 2§Km, 31 mực thăng đứng và bước thời gian
là 120 giây) và HRM-14km (độ phân giải ngang là 14Km, 40 mực thắng đứng và bước
thời gian là 90 giây) cho 2 phiên dự báo hàng ngày vào 00UTC (7 giờ Việt Nam) và
12UTC (19 giờ Việt Nam). Ngồi ra cịn có những mơ hình số trị khác như ETA, GFS,
7
GMS, WRE. Một trong số các mơ hình này đang chạy nghiệp vụ ở Đài Khí Tượng
Khu Vực Đơng Bắc, Tây Bắc, Nam Bộ. Kết quả dự báo cho vào lúc 7h00 và 19h00
theo giờ Việt Nam.
Trong đề tài “nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa
bằng mơ hình HRM ở Việt Nam” của tác giả Vũ Thanh Hằng, đã chỉ ra rằng việc hiểu
rõ hơn về đối lưu cũng như tác động của tham số hóa đối lưu trong mơ hình sẽ giúp ta
mô phỏng tốt lượng mưa ở khu vực nhiệt đới. Tác giả đã đưa ra hệ thống lý thuyết cho
tham số hóa đối lưu của mơ hình dự báo thời tiết khu vực và thêm ba sơ đồ mới vào
mơ hình HRM, trong đó sơ đồ Betts-Miller Janjic (BMJ) thiết lập trên nguyên tắc điều
chỉnh cấu trúc nhiệt âm mơ hình theo cấu trúc nhiệt âm thám sát thực ở khí quyền
nhiệt đới, hai sơ đồ mới Tiedtke cải tiến (ET) và Heise (HS) cùng với sơ đồ gốc (TK)
dựa vào giả thuyết coi đối lưu sinh ra từ hộitụ âm mực thấp và bất ơn định khí quyền.
Với những thơng số cài đặt của mơ hình HRM
có độ phân giải 14 Km theo phương
ngang, 31 mực theo phương thẳng đứng, các điều kiện đầu và điều kiện biên biến đổi
theo thời gian là các trường lấy từ mô hình dự báo tồn cầu GME vào lúc 00Z. Đối
tượng nghiên cứu trong đề tài là đối lưu sâu nhiệt đới và mùa mưa ở Việt Nam trong 3
năm liên tiếp (2003, 2004, 2005). [8]
Két quả là để dự báo mưa trên khu vực nghiên cứu, sơ đồ BMJ tỏ ra thích hợp
hơn so với ba sơ đồ cịn lại, đặc biệt là các trường hợp xảy ra mưa lớn. Trong hình thế
thời tiết này, việc sử dụng sơ đồ BMI luôn cho hệ số tương quan 6n định nhất so với
lượng mưa thực tế. Tuy nhiên việc sử dụng sơ đồ BMJ cũng có một số hạn chế trong
việc dự báo lượng mưa nhỏ. Các kết quả thu được từ dự báo mưa nhỏ cho giá trị lớn
hơn nhiều so với thu thập thực tế. Từ những phân tích trong đề tài này, tác giả đưa ra
nhận định: đối với mưa lớn ở vùng nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu và sự phát
triển đối lưu sâu nhiệt đới không chỉ nhờ hội tụ âm mực thấp và bất ơn định khí qun
mà cịn có nhiều yếu tố phức tạp hơn cần được nghiên cứu tiếp. Đối với mưa vừa và
nhỏ ở một số vùng ở Bắc Bộ khơng phải là mưa nhiệt đới điển hình. Trường hợp có
Bão — ATNĐ, kết quả của 4 sơ đồ tham số đối lưu đều cho giá trị thấp hơn so với thực
tế vì tham số đối lưu ở trong bão rất phức tạp nên khơng thể tính tốn được hết các
thành phần của nó. Sự thích hợp của sơ đồ TSHĐL
dựa vào hội tụ ẩm mực thấp kiểu
như sơ đồ TK càng giảm khi độ phân giải mô hình càng cao. Ngồi ra muốn áp dụng
§
một mơ hình có nguồn
gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt đới trước hết cần được
nhiệt đới hóa nó về vật lý cũng như động lực.
Xuất phát từ những đòi hỏi khả năng dự báo lượng mưa cho việc phát triển kinh
tế xã hội cũng như phục vụ cơng tác phịng chống thiên tai. Mơ hình số trị có lợi thế
trong vấn đề này nên ngày càng có nhiều đề tài nghiên cứu dự báo mưa cho từng khu
vực cụ thê. Trong đó có dé tài “Nghiên cứu ứng dụng mơ hình WRF trong dự báo mưa
trên lưu vực sông Đồng Nai” của tác giả Kiều Thị Thúy là một ví dụ điển hình về việc
sử dụng mơ hình số trị dự báo mưa với độ phân giải cao. Với mục đích tìm ra một số
sơ đồ tham số hóa đối lưu phù hợp, áp dụngcho dự báo thời tiết khu vực để có thê mơ
phỏng tốt nhất lượng mưa trên lưu vực sông Đồng Nai cũng như ứng dụng kết quả
nghiên cứu vào công tác dự báo mưa nghiệp vụ hàng ngày nhằm phục vụ cho việc dự
báo khí tượng thủy văn và phịng tránh thiên tai. [5]
Đối tượng nghiên cứu trong đề tài này là những đợt mưa lớn trong hai tháng
mùa mưa của lưu vực sông Đồng Nai (tháng 7 và tháng 8 năm 2012), tác giả đã tiến
hành thu thập và thống kê số liệu mưa quan trắc. Số liệu về độ cao địa hình, lớp phủ bề
mặt, loại đất, các đặc tính vật lý của đất và các trường phân tích số liệu toàn cầu
NCEP/ NCAR để làm điều kiện đầu và điều kiện biên theo thời gian. Sau đó thiết lập
các thơng số của mơ hình cụ thể như sau: Sử dụng hệ tọa độ thẳng đứng dia hinh n, voi
27 mực thắng đứng và sử dụng phép chiếu Mercartor. Sơ đồ bức xạ sóng ngắn-RRTM,
bức xạ sóng đài-Dudhia, lớp biên hành tinh-Yonsei, sơ đồ Đất-Noah, sơ đồ lớp bề mặtMonin-Obukhov. Để tăng độ phân giải ngang cho mơ hình này, mơ hình chạy với hai
miền tính và tương tác hai chiều với tỷ lệ 1:3. Thí nghiệm được thực hiện với hai sơ đồ
tham hóa đối lưu.
Thí nghiệm 1: Sử dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Kain Fritsh với các cài đặt ở
trên.
Thí nghiệm 2: Sử dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Betts-Miller với các cài đặt
trên.
Sau đó tiến hành đánh kết q mơ phỏng từ mơ hình với số liệu quan trắc thực
tế bằng phương pháp đánh giá trực quan và đánh giá định lượng từ các chỉ số thống kê.
Nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng dự báo sự xuất hiện mưa và phân bố không
gian của mưa, đặc biệt là các đợt mưa vừa và mưa lớn của sơ đồ Kain Fritsh có phần
9
tốt hơn so với sơ đồ Betts-Miller, những kết quả mô phỏng này gần giống với số liệu
thực tế, tuy nhiên cũng có một số kết quả khai báo khống lượng mưa ở những khu vực
cụ thé. Chính điều này dẫn đến sai số trong dự báo. Ngoài ra, đối với ngưỡng mưa nhỏ
thì khả năng dự báo cho kết quả khá cao từ 50%-95%và có xu hướng giảm dần khi
lượng mưa tăng lên. Trường hợp có dải hội tụ nhiệt đới kết hợp với bão thì mơ hình sẽ
khai khống lượng mưa đối với ngưỡng nhỏ và vừa.
Với xác suất dự báo thành công và sai số lượng mưa chỉ ở mức dưới 70 % thì
có thê đưa mơ hình WRE vào nghiệp vụ dự báo mưa ở khu vực Nam Bộ.
1.2 Mùa mưa ở Nam Bộ
Nam Bộ nằm trong khu vực gió mùa châu Á nhưng có đặc thù riêng do vị trí
địa lý và điều kiện địa hình, với vùng ven biển kéo dài từ Biển Đơng sang vịnh Thái
Lan nên khơng hồn tồn trùng hợp quy luật của vùng gió mùa Đơng Nam Á nói
chung và Việt Nam nói riêng.
Với diện tích hơn 64.000 Km, chiều ngang kéo dài gần 4 kinh độ, chiều dọc
dài 4 vĩ độ. Địa hình khu vực Nam Bộ bị phân hóa thành nhiều khu vực, có nơi nằm
sâu trong đất liền, có nơi tiếp giáp với rìa phía nam của dãy Trường Sơn, có nơi là
đồng bằng rộng lớn bị chia cắt bởi hệ thống sơng ngịi chẳng chịt. Có khu vực tiếp
giáp với Biển Đông và Vịnh Thái Lan (Hình 1.2) [3]. Chính điều này đã làm cho mùa
mưa ở khu vực Nam Bộ phân hóa theo khơng gian hết sức đa dạng.
\
b
&
a
a
YS
ty
hen 08 6
p
moe
5
»
¿
—
hỏn Trứng
Dư
l
Ũ
⁄
or
Nhỏ”
4
C
ee,
Z
Bi
lạ2
i
Hình 1.2. Bản đồ địa hình Nam Bộ
10
