ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
------------------------------

TRẦN ĐỨC ANH

PHÂN TÍCH TRẠNG THÁI BẤT ỔN ĐỊNH CỦA
KHÍ QUYỂN TRONG MỘT SỐ TRƢỜNG HỢP
THỜI TIẾT ĐẶC BIỆT Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2015


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
------------------------------

TRẦN ĐỨC ANH

PHÂN TÍCH TRẠNG THÁI BẤT ỔN ĐỊNH CỦA
KHÍ QUYỂN TRONG MỘT SỐ TRƢỜNG HỢP
THỜI TIẾT ĐẶC BIỆT Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tƣợng và Khí hậu học
Mã số: 60 44 02 22

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. VŨ THANH HẰNG

Hà Nội – Năm 2015


LỜI CẢM ƠN
Trƣớc hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS.Vũ Thanh
Hằng, là ngƣời đã tân tình chỉ bảo và hƣớng dẫn tôi trong quá trình học tập và
hoàn thành luận văn này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô và các cán bộ trong
Khoa Khí tƣợng – Thủy văn và Hải dƣơng học đã cung cấp cho tôi những
kiến thức chuyên môn, đã giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất
trong suốt thời gian tôi học tập và thực hành tại khoa.
Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trƣờng Đại học khoa học tự
nhiên đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn này.
Cuối cùng, tôi xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, ngƣời
thân và bạn bè, những ngƣời luôn dành cho tôi sự quan tâm động viên, tình
yêu thƣơng và tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi có động lực học tập, phấn đấu
trong suốt thời gian học tập tại trƣờng.
TRẦN ĐỨC ANH


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ........................................................................................................................ 1
Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỐI LƢU .................................................................... 3
1.1 Khái quát về đối lƣu trong khí quyển ......................................................... 3
1.2 Bất ổn định của khí quyển ........................................................................... 3
1.3 Tổng quan các nghiên cứu liên quan đến trạng thái khí quyển ở ngoài
nƣớc và trong nƣớc ........................................................................................... 7
1.3.1 Tổng quan ngoài nƣớc.............................................................................. 7
1.3.2 Tổng quan trong nƣớc ............................................................................ 11

CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU..............................14
2.1 Giới thiệu về các chỉ số bất ổn định .......................................................... 14
2.1.1 Chỉ số K.................................................................................................. 14
2.1.2 Chỉ số SWEAT (Severe WEAther Threat index) .................................. 15
2.1.3 Năng lƣợng đối lƣu tiềm năng (CAPE) ................................................. 16
2.1.4 Convective Inhibition (CIN) .................................................................. 18
2.1.5 Chỉ số BRN (Bulk Richardson’s Number) ............................................ 19
2.2 Số liệu nghiên cứu ..................................................................................... 20
2.2.1 Số liệu mặt đất ........................................................................................ 20
2.2.2 Số liệu cao không ................................................................................... 23
2.3 Các bƣớc tính toán trong nghiên cứu ........................................................ 24
CHƢƠNG 3: MỘT SỐ KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ ...............................................28
3.1 Kết quả các chỉ số bất ổn định theo các hình thế ...................................... 28
3.2 Kết quả các chỉ số bất ổn định theo không gian & thời gian .................... 32
3.3 Kết quả một vài trƣờng hợp đặc biệt ở khu vực Hà Nội ........................... 39
KẾT LUẬN ..................................................................................................................47
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...........................................................................................49


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1 Giản đồ nhiệt động lực trục ngang là nhiệt độ, trục đứng là Log P ............ 6
Hình 2.1 Vùng năng lƣợng nổi để gia tốc cho phần tử dịch chuyển thẳng đứng
(CAPE) ..........................................................................................................................17
Hình 2.2 Vùng năng lƣợng nổi âm cản trở gia tốc thẳng đứng (CIN) ......................19
Hình 2.3: Giao diện của chƣơng trình RAOB ............................................................25
Hình 2.4 Biểu diễn dạng số liệu trƣớc khi tính toán ...................................................26
Hình 2.5 Biểu diễn dạng số liệu sau khi tính toán ......................................................27
Hình 3.1 Biểu đồ tần suất của chỉ số K, SWEAT: (a), (c) trong hình thế rãnh thấp;
(b), (d) trong hình thế bão, áp thấp nhiệt đới...............................................................30
Hình 3.2 Biểu đồ tần suất của chỉ số CAPE, CIN, BRN: (a), (c), (e) trong hình thế

rãnh thấp; (b), (d), (f) trong hình thế bão, áp thấp nhiệt đới.......................................31
Hình 3.3 Biểu đồ phân bố chỉ số theo từng tháng tại 3 trạm .....................................33
Hình 3.4 Giản đồ tụ điểm của chỉ số CAPE với các chỉ số K, SWEAT, CIN và
BRN ...............................................................................................................................34
Hình 3.5 Biểu đồ tần suất của chỉ số K .......................................................................35
Hình 3.6 Biểu đồ tần suất của chỉ số SWEAT............................................................36
Hình 3.7 Biểu đồ tần suất của chỉ số CAPE ...............................................................37
Hình 3.8 Biểu đồ tần suất của chỉ số CIN ...................................................................38
Hình 3.9 Biểu đồ tần suất của chỉ số BRN..................................................................39
Hình 3.10 Biểu diễn biến thiên theo ngày của chỉ số SWEAT và K trong các hình
thế gây mƣa lớn Rãnh thấp, Bão & ATNĐ, ITCZ, KKL ..........................................40
Hình 3.11 Biểu diễn biến thiên theo ngày của chỉ số CAPE, CIN, BRN trong các
hình thế gây mƣa lớn Rãnh thấp, Bão & ATNĐ, ITCZ, KKL .................................41
Hình 3.12 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 15/08/2012....................................43
Hình 3.13 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 16/08/2012....................................44
Hình 3.14 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 19/08/2012....................................45
Hình 3.15 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 19/08/2012....................................46


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Các ngƣỡng của chỉ số CAPE .....................................................................17
Bảng 2.2 Phân bố các đợt mƣa lớn diện rộng theo tháng trong các năm từ năm
2010 đến năm 2013 ......................................................................................................21
Bảng 2.3 Các hình thế synốp gây mƣa lớn diện rộng trong phạm vi cả nƣớc.........23
Bảng 3.1 Giá trị trung bình của các chỉ số đổi lƣu .....................................................28


BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ATNĐ


Áp thấp nhiệt đới

BRN

Số BRN (Bulk Richardson's Number)

CAPE

Năng lƣợng đối lƣu tiềm năng (Convective Available
Potential Energy)

CIN

Độ ngăn chặn đối lƣu (Convective Inhibition )

ITCZ

Dải hội tụ nhiệt đới

KKL

Không khí lạnh

LCL

Mực ngƣng kết (Lifting Condensation Level)

LFC

Mực đối lƣu tự do (Level of Free Convection)


LI

chỉ số nâng (Lifted Index)

LNB

Mực độ nổi trung tính (Level of Neutrat Buoyancy)

TT

chỉ số năng lƣợng tổng cộng (Total Totals index)

SI

Chỉ số SI (Showaller Index)

SWEAT

Chỉ số SWEAT ( Severe WEAther Threat index)


MỞ ĐẦU
Bão, giông, mƣa lớn… là những hiện tƣợng thời tiết đặc biệt nguy
hiểm, gây ra những thiệt hại to lớn về con ngƣời, tiền của kinh tế xã hội và
môi trƣờng. Một trong những điều kiện quan trọng liên quan đến sự hình
thành các hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm đó và sự phát triển đối lƣu nói chung
là trạng thái ổn định tĩnh của tầng đối lƣu. Rất nhiều chỉ số nhằm đánh giá
một cách định lƣợng độ ổn định tĩnh của tầng đối lƣu đã đƣợc đề xuất và ứng
dụng trong dự báo thời tiết từ nhiều năm qua nhằm đƣa ra các cảnh báo hoặc

dự báo đƣợc những hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm liên quan đến đối lƣu.
Chính vì vậy, việc đánh giá và dự báo, cảnh báo sớm về các hiện tƣợng
thời tiết đặc biệt rất có ý nghĩa, giúp cho chúng ta có kế hoạch khẩn cấp để
ứng phó, đối phó với mƣa bão ngay từ ban đầu nhằm giảm thiểu tối đa những
thiệt hại do mƣa bão gây ra. Việc đánh giá và cảnh báo sớm đƣợc xây dựng
dựa trên các chỉ số bất ổn định đối lƣu. Dựa trên ngƣỡng cảnh báo của các chỉ
số bất ổn định đối lƣu, ta có thể xác định đƣợc mức độ, cƣờng độ lƣợng mƣa,
thời gian xác suất xảy ra cũng nhƣ sự mở rộng theo không gian của các hiện
tƣợng thời tiết nguy hiểm đó.
Đây chính là những lý do khiến tôi muốn khẳng định tính cấp thiết và ý
nghĩa thực tiễn của đề tài luận văn thạc sỹ này với tên: “ Phân tích trạng thái
bất ổn định của khí quyển trong một số trƣờng hợp thời tiết đặc biệt ở
Việt Nam”
Chỉ số bất ổn định khí quyển đã đƣợc dùng tƣơng đối hiệu quả hỗ trợ
phƣơng pháp synop để dự báo mƣa giông, và có thể hỗ trợ tích cực cho ra đa
để cảnh báo mƣa giông một cách chính xác hơn trong bán kính hoạt động
hiệu dụng của các trạm ra đa. Trong nghiên cứu này, số liệu cao không trong
quá khứ ứng với các điều kiện thời tiết đặc biệt nhƣ bão, mƣa lớn, giông đƣợc
sử dụng để tính toán các chỉ số bất ổn định đối lƣu cho khu vực Việt Nam. Từ

1


đó lựa chọn ra các chỉ số và ngƣỡng cảnh báo thích hợp để ứng dụng trong
việc cảnh báo các hiện tƣợng thời tiết đặc biệt trong tƣơng lai.
Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn dự kiến
phân thành 3 chƣơng, bố cục nhƣ sau:
Chƣơng 1: Tổng quan về đối lƣu
Chƣơng 2: Phƣơng pháp và số liệu nghiên cứu
Chƣơng 3: Một số kết quả và đánh giá


2


Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỐI LƢU
1.1 Khái quát về đối lƣu trong khí quyển
Tất cả các chuyển động của chất lỏng trong trƣờng trọng lực ổn định do
sự khác nhau của mật độ chất lỏng có thể đƣợc gọi là chuyển động đối lƣu.
Chính vì thế mà toàn bộ động năng của khí quyển và đại dƣơng của trái đất
đều do đối lƣu tạo ra.
“ Đối lưu là chuyển động nhiệt trực tiếp của dòng quy mô tương đối
nhỏ dưới tác dụng của trường trọng lực lên phân bố thẳng đứng bất ổn định
dòng khối ”. Theo ( Đối lƣu khí quyển – Trần Tân Tiến).
Dòng đối lƣu đƣợc tìm thấy ở nhiều nơi và trên nhiều quy mô, đối lƣu
có vai trò vận chuyển nhiệt, ẩm, động lƣợng theo phƣơng thẳng đứng. Chuyển
động đối lƣu trong khí quyển chịu trách nhiệm cho việc phân bố nhiệt từ vùng
xích đạo cho tới các vĩ độ cao và từ bề mặt lên trên. Sự phát triển đối lƣu ẩm
– đối lƣu sâu có vai trò quan trọng trung tâm trong chu trình năng lƣợng khí
quyển, là biểu hiện cơ sở của động lực học khí quyển nói chung và động lực
học của xoáy thuận nhiệt đới-bão, mƣa lớn, giông, lốc … nói riêng. Tuy vậy
đến nay hiểu biết của con ngƣời về các quá trình vật lý gắn liền với đối lƣu
ẩm và tƣơng tác giữa chúng với dòng quy mô lớn vẫn chƣa hoàn chỉnh, nên
biểu diễn chúng trong các mô hình khí quyển còn chƣa thật chính xác so với
mong muốn và cần đƣợc từng bƣớc hoàn thiện.
Theo các nghiên cứu cho thấy, cấu trúc của các hệ thống đối lƣu sâu
phụ thuộc vào giá trị và cấu trúc của profin độ đứt gió thẳng đứng cùng với
các giá trị của năng lƣợng bất ổn định.
1.2 Bất ổn định của khí quyển
Phƣơng pháp chung để đánh giá độ ổn định của khí quyển đối với đối
lƣu là đánh giá lực nổi của một phần tử khí di chuyển trên quãng đƣờng xác

định. Ta đi xét sự dịch chuyển theo phƣơng thẳng đứng ( ζ ) của một phần tử
3


khí đi từ vị trí cân bằng của nó tới một vị trí mới, và có lực nổi σ tác động lên
một đơn vị khối lƣợng
Phƣơng trình biểu diễn cho momen thẳng đứng:
d2ζ
dt 2

= σ

(1.1)

Đối với sự dịch chuyển theo phƣơng thẳng đứng từ vị trí cân bằng ta
có:
σ ζ =

∂σ
∂z

ζ

(1.2)

Từ (1.1) và (1.2) ta có:
d2ζ
dt 2

−


∂σ
∂z

ζ=0

Đặt N2 = d2ζ
dt 2

𝜕𝜎
𝜕𝑧

(1.3)

thì phƣơng trình (1.3) có dạng:

+ N2 ζ = 0

-

(1.4)

Nếu : N2=0 thì lực nổi bằng không, phần tử dịch chuyển sẽ trở lại

vị trí ban đầu
-

N2 >0 thì lực nổi ngƣợc chiều với hƣớng chuyển động của phần

tử khí, khi đó phƣơng trình (1.4) mô tả dao động với tần số nổi N

-

N2 <0 thì lực nổi cùng chiều với hƣớng chuyển động của phân tử

khí, khi đó nghiệm của phƣơng trình (1.4) sẽ phát triển theo thời gian theo
hàm mũ cơ số e, trong trƣờng hợp này là dịch chuyển bất ổn định
Ta xét lực nổi tác động lên phần tử khí tính cho một đơn vị khối lƣợng
tại vị trí mới
𝜎 𝜁 = −𝑔

𝜌 𝑝 −𝜌 𝑎

(1.5)

𝜌𝑝

trong đó 𝜌𝑝 là mật độ phần tử khí, 𝜌𝑎 là mật độ môi trƣờng
Nếu áp dụng phƣơng trình trạng thái cho không khí mây :
𝑃 = 𝜌𝑝 . 𝑅𝑑 . 𝑇𝑣𝑝
Và phƣơng trình trạng thái cho không khí chƣa bão hòa :
4


𝑃 = 𝜌𝑎 . 𝑅𝑑 . 𝑇𝑣𝑎
Trong đó :
𝑇𝑣𝑝 là nhiệt độ mật độ của phần tử
𝑇𝑣𝑎 là nhiệt độ ảo của môi trƣờng
𝑅𝑑 là hằng số chất khí riêng của không khí khô
Thì (1.5) sẽ viết đƣợc : 𝜎 𝜁 = 𝑔


𝑇𝑣𝑝 −𝑇𝑣𝑎
𝑇𝑣𝑎

=𝑔

𝜃𝑣𝑝 −𝜃𝑣𝑎
𝜃𝑣𝑎

(1.6)

Vì 𝜃𝑣𝑝 là hằng số, tính một cách gần đúng ta có thể thay nó bằng 𝜃𝑣𝑎
ta có :
𝑁2 = −

𝜕𝜎
𝜕𝑧

=𝑔

𝜃𝑣𝑝 𝜕𝜃𝑣𝑎
2
𝜃𝑣𝑎
𝜕𝑧

Từ (1.7) ta thấy nếu
định,

𝜕𝜃𝑣𝑎
𝜕𝑧


≈

𝜕𝜃𝑣𝑎
𝜕𝑧

𝑔 𝜕𝜃𝑣𝑎
𝜃𝑣𝑎 𝜕𝑧

(1.7)

> 0 sự dịch chuyển của phần tử khí là ổn

< 0 sự dịch chuyển là bất ổn định,

𝜕𝜃𝑣𝑎
𝜕𝑧

= 0 thì trạng thái cân bằng

phiếm định. Đây là tiêu chuẩn để đánh giá độ ổn định của lớp khí quyển.
Bất ổn định có điều kiện hoặc ổn định trung gian là trƣờng hợp trong
đó sự dịch chuyển là ổn định và làm cho phần tử ở trạng thái không bão hòa
nhƣng nó sẽ trở nên bất ổn định nếu xuất hiện bão hòa. Để kiểm tra bất ổn
định có điều kiện chúng ta khảo sát lực nổi của phần tử chƣa bão hòa ban đầu
nhƣ hàm của độ cao khi phần tử đƣợc nâng lên qua tầng đối lƣu với giả thiết
thỏa mãn một quá trình nhiệt động lực nào đó. Nếu nhƣ có độ cao nào đó mà
ở đó lực nổi dƣơng thì ta nói dịch chuyển là bất ổn định có điều kiện, nếu nhƣ
một số phần tử trong khí quyển chƣa bão hòa là bất ổn đinh có điều kiện thì ta
nói khí quyển là bất ổn định có điều kiện.
Để nghiên cứu bất ổn định có điều kiện ngƣời ta thƣờng sử dụng giản

đồ nhiệt động lực nhƣ biểu diễn trên hình 1.1

5


Hình 1.1 Giản đồ nhiệt động lực trục ngang là nhiệt độ, trục đứng là Log P
(Nguồn : Đối lƣu khí quyển – Trần Tân Tiến, 2001)
Trong hình ta thấy, phần tử khí ở đỉnh của lớp siêu đoạn nhiệt có tỷ hỗn
hợp là 10g/kg, nhiệt độ thế vị là 300c. ở đây mực ngƣng kết LCL ở khoảng
790mb, đây là mực mà ở đó nhiệt độ của phần tử khí chuyển động lên giảm
tới nhiệt độ điểm sƣơng.
Nếu nhƣ phần tử khí tiếp tục đẩy lên theo đƣờng đoạn nhiệt giả trên
mực LCL thì trạng thái của nó theo đƣờng đoạn nhiệt giả đi qua mực ngƣng
kết LCL. Mực đối lƣu tự do LFC là điểm cắt của đƣờng đoạn nhiệt giả và
đƣờng phân tầng của khí quyển, trong trƣờng hợp này nó ở khoảng 740mb.
Sau đó phần tử khí có thể đi lên tự do dƣới tác động của lực nổi dƣơng
của mình cho đến khi nó đạt mực độ nổi trung tính LNB, ở đây nó ở khoảng
240mb. Trên mực LNB thì độ nổi của nó âm và phần tử chuyển động chậm
dần. Trên thực tế sự chậm dần này tƣơng đối nhanh và mực độ nổi trung tính

6


(LNB) là độ cao cao nhất mây tích có thể đạt tới đƣợc lớp đối lƣu tự do của
nó. Và mực đối lƣu tự do (LFC) và mực nổi trung tính (LNB) giảm đi nếu
nhƣ phần tử xáo trộn với không khí lạnh hơn hoặc khô hơn từ môi trƣờng.
1.3 Tổng quan các nghiên cứu liên quan đến trạng thái khí quyển ở
ngoài nƣớc và trong nƣớc
1.3.1 Tổng quan ngoài nước
Một trong những điều kiện cơ bản cho sự khởi đầu của giông bão là sự

tồn tại một bầu không khí bất ổn định. Sự bất ổn định khí quyển là một yếu tố
quyết định lớn đặc biệt là trong giai đoạn thời tiết đặc biệt. Nói chung, trong
khi bầu không khí ổn định thƣờng mang đến bầu trời đầy nắng thì một bầu
không khí không ổn định có xu hƣớng đem đến những thời tiết giông bão,
mƣa lớn. Để ƣớc tính sự không ổn định khí quyển, chỉ số nhiệt động lực học
đã đƣợc xây dựng bằng cách kết hợp các thông số khí tƣợng liên quan. Các
phân tích của khí quyển trong giông bão sẽ chỉ ra cho cộng đồng khoa học để
phát triển các thông số đó sẽ chỉ ra liệu có hay không điều kiện thuận lợi cho
giông bão phát triển. Nhiều nhà khoa học đã phát triển nhiều chỉ số để hỗ trợ
cho việc dự báo giông bão nhƣ: chỉ số Showalter (Showalter 1953), chỉ số
lifted (Galway 1956), chỉ số K (George 1960), chỉ số SWEAT (Miller 1972),
chỉ số total totals (Miller 1972), chỉ số CAPE, (Moncrieff và Miller 1976)…
Các chỉ số bất ổn định đã đƣợc phát triển và đƣợc sử dụng để hỗ trợ các
nghiên cứu dự báo hoạt động thời tiết khắc nghiệt bằng cách định lƣợng sự
bất ổn định với sự trợ giúp của số liệu cao không.
Các nghiên cứu về chỉ số bất ổn định đã đƣợc thực hiện ở nhiều bộ
phận khác nhau trên thế giới. Showalter (1953), đã tìm thấy giá trị của chỉ số
SI ≤ 3 là biểu hiện sự hoạt động của mƣa rào và dông, và trong khi giá trị SI ≤
-3 có liên quan đến hoạt động đối lƣu mạnh. David và Smith (1971) cho thấy
SI ≤ 2 là một ngƣỡng cho giông bão nghiêm trọng phát triển cho khu vực phía
đông của Hoa Kỳ ( 1966 – 1969) trong khi Ellrod và Field (1984) cũng sử
7


dụng SI ≤ 2 nhƣ một ngƣỡng cảnh báo giông bão cho vùng Gulf. George
(1960) đã đƣa ra giá trị chỉ số K ≥ 20 cho sự hình thành hoạt động giông,
Rodgers (1984) đã áp dụng chỉ số K ≥30 nhƣ một công cụ để dự báo sự phát
triển của đối lƣu.
Marina cùng cộng sự (2006) đã đánh giá sự bất ổn định của khí quyển ở
Hy lạp bằng cách tính toán bảy chỉ số SI, KI, BI, JI, TT, HI, YI, dựa vào số liệu

cao không tại ba trạm trên Hy Lạp : Elliniko (Athens), Mikra (Thessaloniki) và
Heraklion (Crete) trong giai đoạn 1981 – 2003, một trong các chỉ số đƣợc đánh
giá độc lập. Phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng để so sánh và kiểm tra hiệu
quả của các chỉ số trong khu vực bằng cách sử dụng số liệu mặt đất từ 17 trạm
khí tƣợng của Hy Lạp. Mỗi trạm khí tƣợng của khu vực nghiên cứu cung cấp
cho các thông tin quan trắc các sự kiện có hoặc không có. Các giá trị ngƣỡng
đƣợc đƣa ra để dự báo giữa sự kiện có bão hoặc không có bão. Sau khi nghiên
cứu Marina cùng đồng nghiệp đã thu đƣợc kết quả các ngƣỡng chỉ số thích hợp
cho từng khu vực. Nhƣ vùng THESAALY chỉ số JI ngƣỡng 25, vùng CRETE
chỉ số JI ngƣỡng 30 có hiệu suất tốt nhất trong những tháng hè. Còn đối với
khu vực ATTICA chỉ số HI các ngƣỡng tốt nhất tìm thất ở tháng 4-5 (≤ 40),
tháng 6 (≤ 25). CRETE chỉ số K tìm thấy ngƣỡng tốt nhất tháng 4 (≥ 25), tháng
12-1 (≥ 26) và tháng 2-3, tháng 6-10 (≥ 35). Mặc dù các ngƣỡng của các chỉ số
thu đƣợc từ nghiên cứu là tƣơng đôi tốt. Nhƣng vì sự phân bố địa lý đa dạng
của bán đảo Hy Lạp cùng với số liệu và mạng lƣới cao không chƣa đƣợc đầy
đủ và chính xác nên kết quả dự báo chƣa đƣợc khả quan.
Robert J. Gottlieb (2009) đã sử dụng chủ yếu dữ liệu thu thập từ bóng
thám không để tính toán cho các chỉ số SI, K, TT, CAPE, CIN. Giông bão xảy
ra từ tháng 6 đến tháng 8 trong ( 1998 – 2007), số liệu sử dụng tại 8 trạm ở
vùng Đông bắc Hoa Kỳ. Những số liệu đƣợc phân tích liên quan đến sự có
mặt hay không có mặt của những cơn bão nghiêm trọng trong phạm vi 150km
và ± 3 giờ trong 1 ốp quan trắc. Sử dụng tiêu chí này thì có 432 ốp quan trắc
8


có bão. Mức độ đánh giá cho mỗi chỉ số đƣợc tính toán nhƣ trong Huntrieser
cùng cộng sự (1997), và phƣơng pháp phân tích trong thống kê đƣợc áp dụng
để đánh giá các chỉ số. Mỗi chỉ số đƣợc đƣa ra các ngƣỡng mà cho xác suất
dự báo cao nhất, với CAPE ≥ 10 và LI ≥ 1,8 mang lại mức độ dự báo tốt nhất.
Việc sử dụng hàm mật độ xác suất trong sự phân bố cho chỉ số SI trong các

ốp có giông bão và các ốp không có giông bão có kết quả tƣơng tự với giá trị
kỹ năng dự báo điều này làm tăng niềm tin vào các giá trị kỹ năng dự báo và
giá trị ngƣỡng. Tìm đƣợc mối quan hệ giữu hai chỉ số LI và CAPE, chỉ số
CAPE = 0 trong khi LI > 0, tuy nhiên CAPE nhanh chóng tăng một khi LI trở
về cực tiểu. Chỉ số CAPE cho những ốp có giông bão mạnh có thể đƣợc xấp
xỉ : CAPE = 1,363(18,39 LI ) . Sau khi thu đƣợc các ngƣỡng các chỉ số khu vực
vùng đông bắc Hoa Kỳ đƣợc so sánh với ngƣỡng phát hiện khi sử dụng các
phƣơng pháp tƣơng tự nhƣ trên những cơn bão vùng đồng bằng, thì thấy sự
bất ổn định vùng đồng bằng cao hơn vùng đông bắc. Các yếu tố dự báo tốt
nhất trong hầu hết các trƣờng hợp là sử dụng chỉ số LI cùng với CAPE, đối
với hầu hết các chỉ số, ngƣỡng mà kết quả dự báo tốt nhất cho thấy ít sự bất
ổn định hơn so với những gì thƣờng đƣợc yêu cầu trong vùng đồng bằng.
Trong nghiên cứu của Korologou, Flocas, và Michalopoulou (2014) đã
nghiên cứu và phát triển một số chỉ số bất ổn định địa phƣơng (LII) để dự báo
mƣa lớn trên khu vực bờ Địa Trung Hải. Nghiên cứu này đã trình bày một
phƣơng pháp thay thế cho công cụ dự báo của những cơn bão mạnh xảy ra
trên một khu vực cụ thể, tây Bắc Peloponnese ( Hy lạp) đã đƣợc lựa chọn để
minh họa các công cụ đƣợc đề xuất. Các chỉ số trong nghiên cứu này là một
hàm ngƣỡng mà bao gồm điều kiện năng lƣợng, điều kiện độ ẩm, nhiệt độ kết
hợp với điều kiện làm nóng của địa hình hay là tính địa phƣơng và thấy rằng
chỉ số bất ổn định địa phƣơng (LII) có hiệu suất đạt yêu cầu khoảng 75% trên
khu vực tây bắc bán đảo Peloponnese (Hy lạp) trong giai đoạn (01/2008 –
06/2011) và có thể dự báo đƣợc các đợt giông bão với các đợt mƣa lớn.
9


Trong việc đánh giá hoạt động đối lƣu bằng phƣơng pháp sử dụng số
liệu thám không tại các trạm cao không cũng gặp không ít những khó khăn.
Do số liệu không đầy đủ tại những khu vực hay trên biển không có trạm quan
trắc. Nghiên cứu của P. R. Jayakrishnan, C. A. Babu (2014) đã có một hƣớng

đi có thể bù đắp cho sự thiếu sót đó. Họ đã sử dụng số liệu thám không và số
liệu vệ tinh viễn thám MODIS để nghiên cứu cấu trúc nhiệt động lực học của
không khí đối lƣu trên khu vực tây nam Ấn Độ. Các chỉ số ổn định đƣợc tính
toán cho các trạm: Thiruvananthapuram (TVM: 8˚48'N, 79˚5'E) và Cochin
(9˚5'N, 76˚27'E), bằng cách sử dụng số liệu thám không trong thời kỳ trƣớc
mùa gió mùa ( tháng 3 – tháng 5 ) trong 5 năm (2003-2007). Các chỉ số bất ổn
định nghiên cứu trong khu vực là SI, KI, LI, TTI, HI, DCI, CAPE, CIN.
Trong đó có chỉ số SI đƣợc sửa đổi để kết hợp cho phù hợp với khu vực nhiệt
đới. Theo nhƣ (Showalter,1953) thì cách tính của SI: nâng phần tử khí đoạn
nhiệt khô từ mực 850mb đến mực LCL, sau đó nâng đoạn nhiệt ẩm tới mực
500mb và so sánh Tp và Te tại mực 500mb. Tuy nhiên trong nghiên cứu này
Jayakrishnan và Babu đã xem xét phần tử khí đoạn nhiệt khô từ mực 950mb
đến mực LCL. Số liệu vệ tinh viễn thám MODIS là các ảnh quang phổ với
nhiều các dải phổ trên các độ phân giải cao của thiết bị bức xạ hồng ngoại
(HIRS). Các dữ liệu MODIS cũng tạo ra các biểu đồ về nhiệt độ, độ ẩm…
cũng nhƣ các chỉ số ổn định khác nhau tại các mực. Cấu trúc nhiệt động lực
học ba chiều thu đƣợc thông qua các sản phẩm vệ tinh viễn thám MODIS.
Nguồn số liệu MODIS đƣợc lấy từ ( http://ladsweb/nascom/nasa.gov/). Kết
quả nghiên cứu thu đƣợc các chỉ số giữa tính toán từ số liệu thám không và số
liệu vệ tinh cung cấp tác giả thấy rằng nó phù hợp và tƣơng đồng. Các hoạt
động đối lƣu của khí quyển trên phía tây Ấn Độ tác động với các giá trị của
các chỉ số nhiệt động lực trong thời kỳ trƣớc mùa gió mùa. Khi có một hệ
thống đối lƣu hoạt động trên khu vực, giá trị ngƣỡng của các chỉ số là: LI ≤ 4; 3510


nhiệt độ không khí khô tại 1000, 850, 700 và 500hPa là tối thiểu và nhiệt độ
điểm sƣơng là tối đa.
1.3.2 Tổng quan trong nước
Ở Việt Nam việc khai thác, phân tích trạng thái khí quyển trong các

điều kiện thời tiết nguy hiểm sử dụng số liệu thám không còn chƣa nhiều.
Một số nghiên cứu đầu tiên theo hƣớng này có thể kể tới nhƣ: Trong nghiên
cứu Kiều Thị Xin (2001) đã sử dụng hai chỉ số CAPE và CIN để nghiên cứu
năng lƣợng bất ổn định của môi trƣờng khí quyển trên lãnh thổ Việt Nam
trong mối quan hệ với sự phát triển các hiện tƣợng thời tiết nguy hiểm của ba
năm 1997-1999. Tác giả đã sử dụng chƣơng trình tính của K.Emanuel &
R.Smith để tính giá trị của CAPE và CIN từ số liệu thám không ở ba trạm Tân
Sơn Hòa (TPHCM), Đà Nẵng và Láng (Hà Nội) và nhận thấy rằng giá trị
CAPE vào tháng 10 và 11 ở ba trạm đều rất lớn trong đó giá trị CAPE ở Hà
Nội và TPHCM hầu nhƣ luôn luôn lớn vƣợt hẳn so với ở Đà Nẵng. Quan hệ
này bộc lộ đặc điểm khô rõ rệt ở Đà Nẵng vào mùa này so với TPHCM và Hà
Nội. Giá trị CIN nhận đƣợc nói chung nhỏ hơn quy luật, những giá trị lớn phi
thƣờng của CAPE vào trƣớc thời kỳ bão đổ bộ cho ta suy nghĩ về điều kiện
bất ổn định mạnh trên đất liền nhƣ vậy rất thuận lợi cho bão phát triển, đặc
biệt ở vùng bão đổ bộ vào.
Tác giả Nguyễn Minh Trƣờng cùng cộng sự (2002) đã tính toán
CAPE/CIN trong các đợt mƣa có lƣợng mƣa ngày trên 50mm của các tháng
III, IV, V, VI năm 1998 và 1999 ứng với các hình thế thời tiết mà đối lƣu có
thể phát triển mƣa lớn tập trung duy nhất vào một ngày. Kết quả nghiên cứu
cho thấy trong trƣờng hầu hết các trƣờng hợp đƣợc khảo sát thì mƣa lớn xảy
ra với điều kiện cơ bản là CIN có giá trị lớn (giá trị tuyệt đối nhỏ, thông
thƣờng là dƣới 50 j/kg) trong lớp biên khí quyển. Nếu profin này xảy ra sẽ
đảm bảo điều kiện thuận lợi cho lớp biên sinh công phát động thắng công cản
của CIN một cách dễ dàng. Khi điều kiện trên xảy ra, nếu CAPE không âm
11


liên tục đến độ cao đủ lớn thì tất cả các trƣờng hợp đều cho mƣa lớn. Cũng
theo tính toán với hai dấu hiệu trên xuất hiện mà gió tăng đều đặn trong lớp
biên thì khả năng đối lƣu xuất hiện cho mƣa lớn là rất cao. Nhƣ vậy điều kiện

của CAPE và SP là điều kiện cần, còn CIN là điều kiện đủ.
Đào Thị Loan, Nguyễn Thị Tân Thanh (2007) sử dụng chỉ số bất ổn
định trong việc cảnh báo mƣa và dông của Đà Nẵng. Kết quả thu đƣợc các chỉ
tiêu LI, DCI, K, PW, SWEAT, VTOT có thể là cơ sở cho phép cảnh báo có
mƣa với xác suất trên 70% (LI ≥-2.60C), DCI ≤ 280C), VTOT ≤ 22, K ≥
36(0C), PW ≥ 55(cm), SWEAT ≥ 230). Các chỉ tiêu cảnh báo về định lƣợng
mƣa không phù hợp vì xác suất rất nhỏ, phần lớn nhỏ hơn 20% đối với cƣờng
độ mƣa vừa, mƣa to và mƣa rất to: đối với mƣa nhỏ độ chính xác không quá
60%. Do dông xảy ra ở khu vực Đà Nẵng tƣơng đối hiếm, phân bố dông theo
các giá trị chỉ số là không tập trung, xác suất xuất hiện dông (xác suất khí
hậu) ở vùng Đà Nẵng rất thấp (ở thời đoạn 00Z-12Z xác suất khí hậu là lớn
nhất cũng chỉ đạt 16,8%) nên xác suất xuất hiện dông theo các giá trị chỉ số
tƣơng ứng đạt đƣợc thƣờng rất thấp. Chỉ số bất ổn định dùng khá tốt cho
trƣờng hợp cảnh báo sự kiện mƣa. Tuy nhiên, để cảnh báo các cấp mƣa, các
chỉ số này cần phải nghiên cứu với chuỗi số liệu dài hơn.
Vũ Thanh Hằng (2015) với nghiên cứu: “ Phân tích các chỉ số bất ổn
định đối lƣu trong điều kiện có bão”. Trong nghiên cứu này năm chỉ số bất ổn
định đối lƣu là K, SWEAT, CAPE, CIN và BRN đƣợc tác giả lựa chọn để
phân tích trong điều kiện có bão hoạt động từ năm 2012 đến 2014. Kết quả
cho thấy tất cả các chỉ số đều có sự tƣơng đồng giữa hai trạm, ngoại trừ chỉ số
SWEAT. Giá trị của chỉ số K có tần suất lớn ở ngƣỡng ≥ 30 thuận lợi cho đối
lƣu phát triển. Chỉ số SWEAT ở cả hai trạm có tần suất tập trung ở ngƣỡng từ
200 đến 250, riêng trạm Hà Nội có số lần xuất hiện tƣơng đối nhiều ở ngƣỡng
<200. Ở cả hai trạm, khoảng 80% giá trị CAPE<1000, tuy nhiên trong một số
trƣờng hợp giá trị này có thể rất lớn, đạt từ 3000-4000. Còn giá trị năng lƣợng
12


cản đối lƣu CIN đều có giá trị tuyệt đối <30, rất thuận lợi cho đối lƣu phát
triển. Chỉ số BRN ở các trạm có tần suất lớn tập trung ở hai khoảng ngƣỡng là

>20 và >50, với những giá trị BRN lớn, chỉ số này đã phản ánh tốt trạng thái
nhiệt động lực thuận lợi để phát triển đối lƣu mạnh.
Tóm lại, từ những công trình nghiên cứu đã đƣợc tổng quan ở trên.
Thấy đƣợc các số liệu thám không cho chúng ta biết đƣợc cấu trúc nhiệt ẩm
của khối không khí ở một thời điểm nào đó. Tất cả các số liệu thám không
trên khu vực cho chung ta hình dung cấu trúc không gian ba chiều trong một
khu vực rộng lớn. Nhờ các số liệu thám không mà chúng ta có thể phân tích
đƣợc diễn biến của các nhân tố nhiệt động lực địa phƣơng. Số liệu thám
không có thể cho chúng ra biết phân bố gió theo chiều cao tại một điểm, phân
bố nhiệt ẩm theo chiều cao tại một điểm. Có rất nhiều các chỉ số bất ổn định
đƣợc tính toán từ số liệu thám không để đánh giá trạng thái khí quyển nói
chung, cũng nhƣ để ƣớc tính đƣợc sự bất ổn định trong điều kiện thời tiết đặc
biệt nói riêng. Nhƣng có các chỉ số K, SWEAT, CAPE, CIN, BRN đã đƣợc sử
dụng rất nhiều so với các chỉ số khác. Trong các chỉ số này đã sử dụng các
thông số nhiệt, ẩm tại các mực của tầng đối lƣu để tính toán. Chính vì vậy
trong nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng năm chỉ số đó để tính toán và phân
tích trạng thái khí quyển trong thời tiết mƣa lớn khu vực Việt Nam.

13


CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU
2.1 Giới thiệu về các chỉ số bất ổn định
Một trong những điều kiện cơ bản cho một khởi đầu của đối lƣu nói
chung và sự hình thành thời tiết nguy hiểm nói riêng đó là sự tồn tại của một
bầu không khí không ổn định. Để ƣớc tính không ổn định, rất nhiều chỉ số
nhằm đánh giá một cách định lƣợng độ ổn định tĩnh của đối lƣu đã đƣợc đề
xuất và ứng dụng trong dự báo thời tiết. Các chỉ số có thể kể đến nhƣ chỉ số
Showaller – SI, chỉ số nâng LI, chỉ số TT chỉ số năng lƣợng tổng cộng, chỉ số
năng lƣợng đối lƣu tiềm năng CAPE, số Richardson và nhiều chỉ số khác.

Hầu hết các chỉ số là thƣớc đo kết hợp giữa những đặc trƣng nhiệt, ẩm, độ đứt
gió của tầng đối lƣu dƣới và giữa. Mỗi chỉ số đều có điểm mạnh và yếu riêng,
không có một chỉ số nào có thể đƣa ra đặc trƣng đầy đủ về trạng thái khí
quyển. Các chỉ số bất ổn định có ƣu điểm là các giá trị đại diện cho các điều
kiện tại thời điểm quan sát, dễ dàng tính toán, lựa chọn một cách linh hoạt cho
từng khu vực hoặc lớp khí quyển nghiên cứu. Trong nghiên cứu này sử dụng
năm chỉ số bất ổn định đối lƣu là K, SWEAT, CAPE, CIN và BRN để phân
tích trong các đợt mƣa lớn ứng với các điều kiện thời tiết đặc biệt
2.1.1 Chỉ số K
Là thƣớc đo khả năng xuất hiện dông dựa vào tốc độ giảm nhiệt độ
thẳng đứng, lƣợng ẩm và bề dày lớp ẩm mực thấp.
K = T(850 mb) + Td(850 mb) –T(500 mb) –TD(700 mb) (độ C) (2.1)
Chỉ số K kết hợp chênh lệch nhiệt độ giữa, mực 850mb và 500mb,
nhiệt độ điểm sƣơng mực 850mb (thƣớc đo trực tiếp lƣợng ẩm mực thấp), và
độ hụt điểm sƣơng mực 700mb (thƣớc đo gián tiếp bề dày lớp ẩm)
+

K< 30: có thể có dông kèm mƣa lớn

+

K>30: xuất hiện dông, có mƣa lớn

+

K= 40: xuất hiện dông, mƣa rất lớn

Với giá trị K càng lớn thì khả năng xuất hiện dông/mƣa lớn càng cao
14

Chú ý: K < 30, vì K có tính đến độ hụt điểm sƣơng tại 700mb, không
khí khô ở mực này làm giá trị K nhỏ. Tuy nhiên, lớp ẩm dƣới 700mb (lớp
không khí bất ổn định) vẫn có thể cho mƣa lớn
2.1.2 Chỉ số SWEAT (Severe WEAther Threat index)
Các thông số đƣợc tính đến gồm: độ ẩm mực thấp (điểm sƣơng
850mb), độ bất ổn định (chỉ số TT), tốc độ gió mực thấp 850mb và mực giữa
500mb, và bình lƣu không khí nóng (sự đổi chiều của gió giữa 2 mực 850 và
500mb)
SWEAT = 12Td850 + 20(TT -49) + 2f850 + f500 + 125 (S + 0.2)

(2.2)

Trong đó số hạng đầu tiên sẽ bằng không nếu điểm sƣơng mực 850 âm;
Với: TT = VT + CT
VT= T(850mb) – T(500mb)
CT= Td(850mb) – T(500mb)
(TT<49 thì số hạng thứ 2 sẽ bằng không); f850 là tốc độ gió ở mực
850mb (knots), f500 là tốc độ gió ở mực 500mb (knots); S = sin (hƣớng gió
mực 500mb trừ đi hƣớng gió mực 850mb).
Số hạng độ đứt bằng 0 nếu không thỏa mãn các điều kiện sau:
+

hƣớng gió 850 mb trong khoảng 130 – 250 độ,

+

hƣớng gió 500 mb trong khoảng 210 – 310 độ,

+

hƣớng gió 500 mb trừ đi hƣớng gió850 mb làmột số dƣơng,

+

tốc độ gió 850 và 500 mb ít nhất đạt 15 kts.
Nếu số hạng nào trong phƣơng trình là âm thì số hạng đó đƣợc

đặt bằng 0
+

SWEAT > 300: khả năng xuất hiện dông mạnh.

+

SWEAT > 400: khả năng xuất hiện vòi rồng.

+

SWEAT = [250;300]: có khả năng xuất hiện dông mạnh nếu

cósự nâng lên đủ lớn.

15


- Vòi rồng cũng có thể xuất hiện với SWEAT < 400 nếu tƣơng tác giữa
ổ đối lƣu và lớp biên làm tăng độ đứt địa phƣơng, giá trị SWEAT thƣờng lớn
vào ban ngày
2.1.3 Năng lượng đối lưu tiềm năng (CAPE)

CAPE thừa nhận giả thuyết phần tử: phần tử khí đi lên không xáo trộn
với môi trƣờng; phần tử khí đi lên theo quy luật đoạn nhiệt ẩm; tất cả giáng
thủy rơi hết khỏi khối khí; áp suất phần tử bằng với áp suất môi trƣờng tại
mỗi mực. Có thể tạo ra các sai số đặc biệt trong những trƣờng hợp có sự dịch
chuyển phần tử lớn, tại vùng rìa mây.
Biểu diễn lƣợng năng lƣợng nổi khả năng để gia tốc cho phần tử dịch
chuyển thẳng đứng. CAPE (J/kg) chính là vùng diện tích dƣơng giới hạn bởi
đƣờng đoạn nhiệt ẩm và đƣờng tầng kết nhiệt từ mực đối lƣu tự do LFC đến
mực cân bằng EL. Trong hình vùng màu cam chính là năng lƣợng đối lƣu
tiềm năng CAPE.
Z EL

CAPE = Z
g
LFC

T p −T e
Te

dZ

(2.3)

Trong đó Tp và Te tƣơng ứng là nhiệt độ của phần tử và môi trƣờng ; g
là gia tốc trọng trƣờng.

16


Hình 2.1 Vùng năng lượng nổi để gia tốc cho phần tử dịch chuyển thẳng đứng

(CAPE)
(Nguồn: )
Chênh lệch nhiệt độ giữa phần tử nóng và môi trƣờng lạnh càng lớn –
CAPE lớn gia tốc thẳng đứng mạnh - đối lƣu mạnh.
Bảng 2.1 Các ngưỡng của chỉ số CAPE
CAPE

Tiềm năng đối lƣu

<0

Ổn định

0-1000

Bất ổn địnhnhẹ

1000-2500

Bất ổn định vừa

2500-3500

Bất ổn định mạnh

>3500

Bất ổn định rất mạnh

- Các giá trị trên dựa vào phần tử đƣợc nâng với nhiệt độ và độ ẩm

trung bình của lớp 50-100mb dƣới cùng.
17


- Giá trị CAPE phụ thuộc vào mực tại đó phần tử khí đƣợc nâng lên.
- Phần tử khí đƣợc nâng từ bề mặt thƣờng có CAPE lớn.
Có thể tính tốc độ dòng thăng cực đại tại mực EL:


Ngoài giá trị, hình dạng vùng diện tích dƣơng rất quan

trọng. Đƣờng profile hẹp và dài, gia tốc thẳng đứng nhỏ hơn nhƣng qui
mô cơn dông cao hơn.


Đƣờng profile ngắn và rộng, gia tốc thẳng đứng mạnh hơn,

cần thiết để phát triển dòng thăng trong bão.


Năng lƣợng CAPE cần đƣợc giải phóng để chuyển thành

động năng phát triển dông
2.1.4 Convective Inhibition (CIN)
CIN là đại lƣợng ngƣợc với CAPE biểu diễn năng lƣợng nổi âm cản
trở/ngăn chặn gia tốc thẳng đứng đi lên (lƣợng công cần thiết mà môi trƣờng
trƣờng tác động lên phần tử khí để nâng nó từ mực ban đầu SF tới mực LFC).
Z LFC

CIN = Z

SF

g

T p −T e
Te

dZ

(2.4)

Trong đó Tp và Te tƣơng ứng là nhiệt độ của phần tử và môi trƣờng ; g
là gia tốc trọng trƣờng
Trên giản đồ là vùng diện tích nơi nhiệt độ phần tử lạnh hơn so với môi
trƣờng. Khi CIN nhỏ (lớn) lực nâng cƣỡng bức qui mô vừa hoặc qui mô
synop yếu (mạnh) để nâng phần tử lên mực LFC. Giá trị tuyệt đối của CIN
<100 thuận lợi để đối lƣu phát triển.

18