TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

-----------------------------

PHẠM THỤY NHA TRANG

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNG
PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ
TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KHÍ TƯỢNG HỌC
Mã ngành: 52410221

TP. HỒ CHÍ MINH – Tháng 11 năm 2017


TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

-----------------------------

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNG
PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ
TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH

Sinh viên thực hiện: Phạm Thụy Nha Trang MSSV: 0250010042
Khóa: 2013 – 2017
Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phạm Thị Minh

TP. HỒ CHÍ MINH – Tháng 11 năm 2017


TRƯỜNG ĐH TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

năm

NHIỆM VỤ CỦA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Khoa: KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
Bộ môn: KHÍ TƯỢNG
Họ và tên: PHẠM THỤY NHA TRANG

MSSV: 0250010042

Ngành: KHÍ TƯỢNG HỌC

Lớp: 02 ĐHKT

1. Đầu đề đồ án: Thử nghiệm dự báo cường độ bão bằng phương pháp lọc Kalman tổ
hợp đa vật lý trong điều kiện có không khí lạnh.

2. Nhiệm vụ:
-

Tìm hiểu phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý và mô hình WRF.

-

Tìm hiểu hoàn lưu qui mô lớn trong trường hợp có bão hoạt động trong điều
kiện không khí lạnh.

-

Chọn một cơn bão để thử nghiệm.

-

Áp dụng lọc Kalman tổ hợp đa vật lý để dự báo cường độ bão trong điều kiện
có không khí lạnh.

-

Đánh giá kết quả sai số dự báo so với quan trắc.

3. Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 10/07/2017
4. Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 05/11/2017
5. Họ và tên người hướng dẫn: Th.S Phạm Thị Minh
Người hướng dẫn 1
(Ký và ghi rõ họ tên)

Nội dung và yêu cầu đã được thông qua bộ môn

Ngày

tháng

năm

Trưởng bộ môn
(Ký và ghi rõ họ tên)

Người hướng dẫn 2
(Ký và ghi rõ họ tên)


LỜI CẢM ƠN
Trong suốt bốn năm rưỡi học tập và rèn luyện dưới giảng đường trường Đại học Tài
nguyên và Môi trường TP Hồ Chí Minh, với lòng yêu nghề, sự tận tâm, hết lòng
truyền đạt của các thầy cô, em đã tích lũy được rất nhiều kiến thức cũng như các kỹ
năng cần thiết trong cuộc sống.
Lời đầu tiên, em xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến cô Th.S Phạm Thị Minh,
người đã tận tình hướng dẫn em thực hiện đồ án tốt nghiệp này. Tiếp theo, em xin cám
ơn cô Th.S Bùi Thị Tuyết, trưởng bộ môn Khí tượng, và các thầy cô trong khoa Khí
tượng – Thủy văn đã giúp đỡ em trong suốt thời gian học tập và rèn luyện tại trường.
Những kiến thức Thầy Cô đã truyền đạt cho em là hành trang quý báu cho em trên con
đường sau này.
Cuối cùng, con xin chân thành cám ơn ba mẹ - người đã sinh ra, dưỡng dục và nuôi
con khôn lớn, tạo mọi điều kiện vật chất lẫn tinh thần, luôn ủng hộ và động viên cho
con, là một điểm tựa vững chắc cho con an tâm học tập đến ngày hôm nay.
Nguồn kiến thức thì vô tận và thời gian thực hiện đồ án còn hạn chế nên trong quá
trình thực hiện sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, em chân thành cám ơn những góp
ý vô cùng quý giá và chân thành của Quý Thầy Cô.


Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 6 tháng 11 năm 2017
Sinh viên thực hiện

PHẠM THỤY NHA TRANG


MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH.........................................................................................................I
DANH MỤC BẢNG.....................................................................................................III
MỞ ĐẦU……………………………………………………………………………….4
CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ VÀ MÔ
HÌNH WRF ...................................................................................................................4
1.1. CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC ................................. .4
1.1.1. Các nghiên cứu ngoài nước ..........................................................................4
1.1.2. Các nghiên cứu trong nước ...........................................................................5
1.2. PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ .................................... 5
1.3. SƠ LƯỢC VỀ MÔ HÌNH WRF ............................................................................. 9
1.3.1. Giới thiệu về mô hình WRF..........................................................................9
1.3.2. Dữ liệu đầu vào, đầu ra và các bước chạy mô hình WRF ..........................10
CHƯƠNG 2: HOÀN LƯU QUY MÔ LỚN TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ
LẠNH. SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ BÃO.............................12
2.1. HOÀN LƯU QUY MÔ LỚN TRONG THỜI KÌ CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH .... ...12
2.1.1. Áp cao Siberia .............................................................................................12
2.1.2. Áp cao Thái Bình Dương ............................................................................13
2.2. SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ BÃO ...................................13
2.2.1 Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ): .........................................................................13
2.2.2. Tín phong và rãnh thấp xích đạo ................................................................14
2.2.3. Áp cao Thái Bình Dương ............................................................................14
2.2.4. Áp cao lục địa châu Á .................................................................................15

2.3. CƠN BÃO ĐƯỢC CHỌN ĐỂ THỬ NGHIỆM ....................................... ............15
2.3.1. Bão Nari (2013) ..........................................................................................15
2.3.2. Đường đi cơn bão........................................................................................16
2.3.3. Ảnh vệ tinh từng ngày.................................................................................18
2.4. THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM......................................................................................18


2.4.1. Cấu trúc miền lưới .....................................................................................18
2.4.2. Cấu trúc tổ hợp ...........................................................................................19
2.4.3. Các trường hợp thử nghiệm .......................................................................21
2.4.4. Các phương pháp đánh giá .........................................................................21
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM....................................................................23
3.1. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG HOÀN LƯU ................................................................. 23
3.2. KẾT QUẢ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO ................................................................ 30
3.3. KẾT QUẢ DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ BÃO ............................................................. 30
3.3.1. Dự báo áp suất mực biển cực tiểu tại tâm ...................................................31
3.3.2. Dự báo tốc độ gió cực đại gần tâm .............................................................37
KẾT LUẬN .................................................................................................................45
KHUYẾN NGHỊ

......................................................................................................46

TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................................47
PHỤ LỤC 1...............................................................................................................PL.1
PHỤ LỤC 2.............................................................................................................PL.11


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Sơ đồ hệ thống mô hình WRF ......................................................................10
Hình 2.1: Đường đi bão Nari.......................................................................................17

Hình 2.2: Ảnh vệ tinh từng ngày...................................................................................18
Hình 2.3. Cấu trúc miền tính .......................................................................................19
Hình 3.1: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn
bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 12 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),
MP (b), PF (c) ..............................................................................................................23
Hình 3.2: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn
bão Nari dự báo lúc 12 UTC ngày 12 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),
MP (b), PF (c)...............................................................................................................24
Hình 3.3: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn
bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 13 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),
MP (b), PF (c) ..............................................................................................................25
Hình 3.4: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn
bão Nari dự báo lúc 12 UTC ngày 13 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),
MP (b), PF (c)...............................................................................................................25
Hình 3.5: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn
bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 14 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),
MP (b), PF (c)...............................................................................................................26
Hình 3.6: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn
bão Nari dự báo lúc 12 UTC ngày 14 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),
MP (b), PF (c)...............................................................................................................27
Hình 3.7: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn
bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 15 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),
MP (b), PF (c)...............................................................................................................28
Hình 3.8: Quỹ đạo quan trắc (màu đen), các thành phần tổ hợp (đường mảnh), thử
nghiệm PF (hình a); MI (hình b) và MP (hình c) bắt đầu dự báo lúc 00 UTC ngày 12
tháng 10 năm 2013. ......................................................................................................29
Hình 3.9: Biểu đồ khí áp mực biển cực tiểu tại tâm (UTC)..........................................31

I



Hình 3.10: Biến trình PMIN quan trắc và PMIN trung bình trong các thử nghiệm MI,
MP, PF..........................................................................................................................33
Hình 3.11: Biến trình áp suất mực biển cực tiểu của các thành phần tổ hợp (đường
màu tím mảnh); trung bình tổ hợp (màu đen); quan trắc (xanh dương) trong trường
hợp MI (hình a); MP (hình b); PF (hình c); của cơn bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày
12/10/2013 ....................................................................................................................34
Hình 3.12: Biến trình tốc độ gió cực đại gần tâm quan trắc......................................38
Hình 3.13: Biến trình VMAX quan trắc và VMAX trung bình trong các thử nghiệm MI,
MP, PF..........................................................................................................................40
Hình 3.14: Biến trình tốc độ gió bề mặt cực đại gần tâm của các thành phần tổ hợp
(đường màu tím mảnh); trung bình tổ hợp (màu đen); quan trắc (xanh dương) trong
thử nghiệm MI (hình a); MP (hình b); PF (hình c); của cơn bão Nari dự báo lúc 00
UTC ngày 12/10/2013 ..................................................................................................42

II


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Thông tin cơ bản về bão Nari .......................................................................16
Bảng 2.2 Sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF ứng với các option cụ thể
.......................................................................................................................................19
Bảng 2.3 Thành phần tổ hợp tương ứng với các lựa chọn sơ đồ vật lý khác nhau
.......................................................................................................................................20
Bảng 2.4 Danh sách các trường hợp thử nghiệm ........................................................21
Bảng 3.1 Sai số qũy đạo cơn bão Nari với thời điểm dự báo lúc 00 UTC ngày
12/10/2013 (km) ............................................................................................................30
Bảng 3.2. Kết quả dự báo áp suất mực biển cực tiểu tại tâm quan trắc và trung bình
trong các thử nghiệm MI, MP, PF ...............................................................................32
Bảng 3.3. Sai số áp suất mực biển cực tiểu tại tâm của cơn bão Nari dự báo lúc 00

UTC ngày 12/10/2013 (km)...........................................................................................34
Bảng 3.4. Kết quả dự báo áp suất mực biển cực tiểu tại tâm quan trắc và trung bình
trong các thử nghiệm MI, MP, PF................................................................................39
Bảng 3.5. Sai số tốc độ gió cực đại gần tâm của cơn bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày
12/10/2013 (m/s) ...........................................................................................................41

III


MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề

Việt Nam là quốc gia ven biển nằm bên bờ Tây của Biển Đông, với đường bờ
biển trải dài từ Bắc xuống Nam. Tuy được thiên nhiên ưu đãi nhưng mặt khác, Việt
Nam lại nằm trong khu vực ổ bão Tây Bắc Thái Bình Dương, hằng năm đều chịu ảnh
hưởng của bão với tần suất lớn. Mùa bão hằng năm thường rơi vào mùa hè và mùa thu.
Tuy nhiên, vẫn có những cơn bão xuất hiện vào mùa đông, trong điều kiện có không
khí lạnh. Không khí lạnh ảnh hưởng đến cường độ và quỹ đạo bão, có thể làm thay đổi
cường độ bão và khiến quỹ đạo bão trở nên khó dự báo. Chính vì vậy, trường hợp bão
kết hợp với không khí lạnh có thể gây ra thiệt hại lớn về người và tài sản khi bão đổ bộ
vào đất liền.
Vì thường xuyên chịu ảnh hưởng của bão nên việc dự báo bão rất được chú
trọng tại Việt Nam. Theo nghiên cứu của NOAA (National Oceanic and Atmospheric
Administration Commissioned Corps) năm 2017, trong công tác dự báo bão khoảng
10 năm trở lại đây, sai số dự báo quỹ đạo bão bằng mô hình số đã giảm được khoảng
50% nhờ cải tiến các mô hình, các thám sát xung quanh được tăng cường liên tục và
kỹ năng của người dự báo được cải thiện. Tuy nhiên, việc dự báo cường độ bão chỉ cải
thiện được khoảng 10 đến 20% nhờ các mô hình động lực thống kê. Vì vậy việc nâng
cao độ chính xác của việc dự báo cường độ bão là yêu cầu cấp thiết hiện nay.
Mặt khác, trong những năm gần đây bài toán cải thiện trường ban đầu của mô

hình được phát triển rất mạnh. Một trong những phương pháp tiên tiến hiện nay là
phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lí.
Xuất phát từ những lí do trên, đề tài đồ án được chọn: “Thử nghiệm dự báo
cường độ bão bằng phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý trong điều kiện có
không khí lạnh”.
2. Mục tiêu
Mục tiêu của đồ án là khảo sát xem phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý
có cải thiện được khả năng dự báo cường độ bão trong điều kiện có không khí lạnh so
với các phương pháp khác.
3. Nhiệm vụ

1


Để đạt được các mục tiêu này trong đồ án sẽ thực hiện các nhiệm vụ: Tìm hiểu
phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý và mô hình WRF, hoàn lưu qui mô lớn trong
trường hợp có bão hoạt động trong điều kiện không khí lạnh, chọn một cơn bão để thử
nghiệm, áp dụng lọc Kalman tổ hợp đa vật lý để dự báo cường độ bão trong điều kiện
có không khí lạnh và cuối cùng là đánh giá kết quả sai số dự báo cường độ bão so với
quan trắc, so sánh sai số dự báo cường độ bão với kết quả dự báo của các phương pháp
khác.
4. Nội dung nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu bao gồm nghiên cứu về hoàn lưu qui mô lớn trong thời kì
có bão và không khí lạnh hoạt động, nghiên cứu về phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa
vật lí và mô hình WRF, chọn một cơn bão nằm trong phạm vi nghiên cứu để thử
nghiệm, áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý để dự báo cường độ bão và
đánh giá sai số dự báo.
5. Phạm vi nghiên cứu
Trong khuôn khổ đồ án, phạm vi nghiên cứu được giới hạn theo không gian là
khu vực biển Đông và Việt Nam, theo thời gian là trong thời gian có không khí lạnh

hoạt động.
Để tiến hành nghiên cứu, đồ án sử dụng ba phương pháp chính: Phương pháp
số, phương pháp phân tích đánh giá và phương pháp thống kê.
6. Ý nghĩa thực tiễn của đồ án
Trong quá trình tìm hiểu về đồ án, em đã đọc được nhiều tài liệu chuyên ngành
trong và ngoài nước, từ đó hiểu thêm về chuyên ngành Khí tượng. Quá trình thực hiện
đồ án đã giúp em rèn luyện kĩ năng phân tích tổng hợp kiến thức, cách sử dụng từ ngữ
trong nghiên cứu khoa học và trên hết là học hỏi được phương pháp luận thông qua
các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài.
7. Kết cấu của đồ án
Với những nội dung trên đồ án có bố cục gồm 3 chương.
Mở đầu.

2


Chương 1: Phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý và mô hình WRF.
Chương 2: Hoàn lưu quy mô lớn trong điều kiện có không khí lạnh. Sự tương tác giữa
không khí lạnh và bão.
Chương 3: Kết quả thử nghiệm.
Kết luận và khuyến nghị.

3


CHƯƠNG 1:
PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ VÀ MÔ
HÌNH WRF

1.1. CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC

Dự báo bão được quan tâm nhiều nhất ở ba khía cạnh là dự báo quỹ đạo, dự báo cường
độ và dự báo bão đổ bộ. Trong vài thập kỉ qua, cùng với sự phát triển vượt bậc của
khoa học kĩ thuật, việc dự báo quỹ đạo bão đã có những bước tiến đáng kể. Tuy nhiên,
hầu như không có cải thiện nhiều về kỹ năng dự báo cường độ bão trong suốt thời gian
này.
Những yếu tố ảnh hưởng đến cường độ bão bao gồm: nhiệt độ mặt nước biển, tương
tác với địa chính, địa hình, gió thẳng đứng, độ ẩm trong môi trường bão, các thay đổi
về cấu trúc và tương tác với các hệ thống thời tiết khác. Trong đó, việc thay đổi cấu
trúc của mắt bão rất phức tạp và khó dự báo.
1.1.1. Các nghiên cứu ngoài nước
Theo một nghiên cứu của NOAA (Cơ quan quản trị Khí quyển và Đại dương Quốc
gia) năm 2017, có ít cách để dự báo cường độ bão hơn so với dự báo quỹ đạo. Dù vậy
trong vòng 20 năm qua, đã có một số cải thiện nhỏ trong việc dự báo cường độ bão,
khoảng từ 10 đến 20% nhờ các mô hình động lực thống kê. [3]
Một số mô hình động lực tiêu biểu là HWRF (Hurricane Weather Research and
Forecast System), HMON (Hurricanes in a Multi-scale Ocean coupled Nonhydrostatic model)... Các mô hình này hoạt động dựa vào việc giải các phương trình
điều chỉnh khí quyển (và đại dương). Những mô hình này còn nhiều hạn chế như mạng
lưới quan trắc thưa, mô phỏng vật lý thay đổi cường độ không đầy đủ và có vấn đề với
biểu diễn cắt.
Trong một nghiên cứu năm 2013, Kiều và các cộng sự đã tiến hành thử nghiệm trên
cơn bão Conson (2010) [2]. Để xem xét phương pháp lọc Kalman tổ hợp địa phương
biến đổi (Local ensemble transform Kalman filter: LETKF) trong điều kiện thực, các
tác giả đã tiến hành thực hiện thuật toán LETKF kết hợp với mô hình WRF-ARW

4


phiên bản phi thủy tĩnh. Kết quả cho thấy, phương pháp tăng cấp nhân (MI) cho dự
báo cường độ trong đó các thành phần dự báo gần như tương tự nhau trong toàn bộ
thời gian dự báo, còn phương pháp đa vật lý (MP) cho biến trình các thành phần dự

báo có độ mở rộng lớn, một nửa trong số đó biểu diễn cường độ yếu hơn, nửa còn lại
biểu diễn cường độ mạnh hơn thực tế, nên dự báo chính xác hơn so với phương pháp
tăng cấp nhân.
1.1.2. Các nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam cũng có những nghiên cứu ứng dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp
vào dự báo. Trong bài báo “Ứng dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp vào dự báo
quỹ đạo và cường độ bão 5 ngày” của Trần Tân Tiến, phương pháp lọc Kalman tổ hợp
(LETKF) được kết hợp với mô hình WRF nhằm cải thiện việc dự báo quỹ đạo và
cường độ bão ở Việt Nam hạn 5 ngày và thu được kết quả khả quan [11]. Nghiên cứu
đã chỉ ra dự báo cường độ bão bằng phương pháp này cho hiệu quả hơn hẳn các
phương pháp khác đang sử dụng tại Việt Nam. Cụ thể dự báo hạn 5 ngày sai số tốc độ
gió cực đại trong bão khoảng 9m/s còn áp suất cực tiểu khoảng 7mb.
Trong một nghiên cứu khác, GS.TS. Trần Tân Tiến đã tiến hành khảo sát vai trò của
bộ lọc Kalman tổ hợp đồng hóa số liệu vệ tinh và cao không trong mô hình WRF. Cơn
bão được chọn để thử nghiệm là bão Nari, hạn dự báo 5 ngày. [12] Trong hầu hết các
trường hợp dự báo, bão Nari chịu ảnh hưởng của sự mở rộng hoạt động của áp cao Tây
Thái Bình Dương sang phía tây, mức độ lấn tây ít hay nhiều tùy trường hợp dự báo,
nhưng hoàn toàn không có sự xuất hiện của không khí lạnh. Và hiện nay cũng chưa có
nghiên cứu nào về dự báo cường độ bão bằng bộ lọc Kalman tổ hợp trong điều kiện có
không khí lạnh.
1.2. PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ
Hiện nay, các bản tin dự báo thời tiết đôi khi cho kết quả sai lệch do điều kiện ban
đầu không chính xác [8], điều này do đặc thù của mô hình dự báo thời tiết có tính phụ
thuộc mạnh vào trường ban đầu (trường đầu vào của mô hình). Một trong những
phương pháp làm chính xác điều kiện ban đầu cho mô hình là đồng hóa số liệu, quá
trình này tạo trường ban đầu tốt nhất có thể cho một mô hình dự báo, dựa trên mối
quan hệ động lực và xác suất thống kê. Về cơ bản đồng hóa số liệu có thể được chia

5



thành các nhóm khác nhau : tuần tự; không tuần tự, gián đoạn, liên tục, biến
phân,…phụ thuộc vào quá trình đồng hóa, thuật toán. Hiện tại đồng hóa số liệu được
chia thành 2 nhómchính:
Đồng hóa biến phân (3Dvar, 4Dvar): cực đại hóa khả năng của trạng thái
phân tích, dựa vào số liệu quan sát và trạng thái nền. Phương pháp tiếp cận này dựa
trên thuật toán bình phương tối thiểu của hàm giá.
Đồng hóa dãy (OI, KF, EnKF): cực tiểu phương sai của trạng thái phân tích
dựa vào số liệu quan sát và trạng thái nền. Phương pháp này thực hiện dựa trên các
quá trình địa phương hóa để ước tính các toán tử ma trận khác nhau.
Trong đó phương pháp lọc tổ hợp mà đại diện là lọc Kalman tổ hợp là một trong
những phương pháp được tiếp cận nhiều nhất hiện nay. Vì tính ưu việt trong quá
trình tính toán song song hóa và dễ dàng ứng dụng trong nghiệp vụ. Và hơn nữa lọc
Kalman tổ hợp cho phép xác định được sai số dự báo theo thời gian, đây là ưu điểm
của Kalman tổ hợp so với các phương pháp đồng hóa biến phân (3Dvar, 4Dvar).
Trong phần này một biến thể cụ thể của lọc Kalman tổ hợp, gọi là lọc Kalman tổ hợp
biến đổi địa phương hóa (LETKF) sẽ được trình bày và thử nghiệm. Một cách cơ bản,
lọc LETKF là một phương pháp theo đó tại mỗi điểm nút lưới, chúng ta sẽ chọn một
lân cận mô hình với kích thước cho trước (ví dụ một không gian 3 chiều có kích
thước 9  9  3 với tâm là điểm nút chúng ta đang quan tâm). Với không gian con
này, chúng ta sẽ chọn ra tất cả các quan trắc cho được bên trong không gian này và
tạo ra một vectơr quan sát lân cận riêng biệt. Sau đó, sử dụng ma trận nhiễu tổ hợp
nền để biến đổi từ không gian căng bởi số điểm nút lưới địa phương sang không gian
con căng bởi số thành phần tổ hợp. Điều này sẽ làm giảm đáng kể khối lượng tính
toán ma trận vì không gian tổ hợp thường nhỏ hơn không gian địa phương rất nhiều.
Do đó, các phép toán ma trận sẽ có độ chính xác cao hơn. Để minh họa thuật toán
f
một cách rõ ràng, nhắc lại rằng ma trận nhiễu tổ hợp nền X (có số chiều N K)

được định nghĩa như sau:

𝑓

𝑓

𝑓

𝑋 𝑓 = {𝑥1 − 𝑥̅ 𝑓 |𝑥2 − 𝑥̅ 𝑓 | … |𝑥𝐾 − 𝑥̅ 𝑓 }

6

(1.1)


trong đó
𝐾

1
𝑓
𝑥̅ = ∑ 𝑥𝑘
𝐾
𝑓

𝑘=1

Gọi w là một vectơr biến đổi trong không gian tổ hợp được định nghĩa như sau:
𝑥 = 𝑥̅ 𝑏 + 𝑋 𝑏 𝑤

(1.2)

Khi đó, hàm giá trong không gian tổ hợp địa phương sẽ chuyển thành


𝐽̂(𝑤) = (𝑘 − 1)𝑤 𝑇 {𝐼 − (𝑋 𝑏 )𝑇 [𝑋 𝑏 (𝑋 𝑏 )𝑇 ]−1 𝑋 𝑏 }𝑤 + 𝐽[𝑥 𝑏 + 𝑋 𝑏 𝑤], (1.3)
trong đó 𝐽[𝑥 𝑏 + 𝑋 𝑏 𝑤] là hàm giá trong không gian mô hình. Hàm giá sẽ được cực tiểu
hóa nếu w là trực giao với không gian con rỗng của toán tử Xf. Lấy đạo hàm của 𝐽̂(𝑤)
theo w và sử dụng:
∇ 𝑥 (𝑑 𝑇 𝑥 ) = 𝑑
∇𝑥 (𝑥 𝑇 𝐴𝑥) = 2𝐴𝑥
chúng ta sẽ thu được giá trị 𝑤
̅ 𝑎 làm cực tiểu hóa hàm giá (2.3) như sau:
𝑤
̅ 𝑎 = 𝑃̅𝑎 (𝑌𝑓 )𝑇 𝑅−1 [𝑦 0 − 𝐻 (𝑥̅ 𝑓 )],

(1.4)

trong đó
𝑓

𝑓

𝑓

𝑌𝑓 = [𝐻(𝑥1 − 𝑥̅ 𝑓 ), 𝐻(𝑥2 − 𝑥̅ 𝑓 ), … , 𝐻(𝑥𝐾 − 𝑥̅ 𝑓 )]

(1.5)

𝑃̅𝑎 = [(𝐾 − 1)𝐼 + (𝑌𝑓 )𝑇 𝑅−1 𝑌𝑓 ]−1

(1.6)

và


Như vậy, trong không gian tổ hợp, ma trận trọng số thu được từ (2.6) sẽ có dạng:
̂ = 𝑃̂𝑎 (𝑌𝑓 )𝑇 𝑅−1
𝐾
và do đó ma trận trọng số K trở thành:
̂ = 𝑋 𝑓 𝑃̂𝑎 (𝑌𝑓 )𝑇 𝑅−1 .
𝐾 = 𝑋𝑓 𝐾

(1.7)

Với ma trận K thu được ở trên, giá trị trạng thái trung bình tổ hợp tại điểm nút chúng
ta đang quan tâm sẽ được cho bởi:
𝑥̅ 𝑎 = 𝑥̅ 𝑓 + 𝐾[𝑦 0 − 𝐻𝑥̅ 𝑓 ].

(1.8)

Nhiệm vụ cuối cùng của chúng ta là xây dựng bộ tổ hợp các trạng thái phân tích. Để
làm điều đó, chúng ta chú ý rằng:
𝑃𝑓 =

1
𝐾−1

𝑋 𝑓 (𝑋 𝑓 )𝑇 ; và 𝑃𝑎 =

Sử dụng mối quan hệ sau

7

1

𝐾−1

𝑋 𝑎 (𝑋 𝑎 )𝑇


𝑃𝑎 = (𝐼 − 𝐾𝐻 )𝑃 𝑓 ,
và kết hợp với (2.8), chúng ta thu được:
1
𝐾−1

𝑋 𝑎 (𝑋 𝑎 )𝑇 = 𝑃𝑎 = (𝐼 − 𝑋 𝑓 𝑃̂𝑎 (𝑌𝑓 )𝑇 𝑅−1 )
=
=

1
𝐾−1
1
𝐾−1

1
𝐾−1

𝑋 𝑓 (𝑋𝑓 )𝑇

𝑋 𝑓 (𝐼 − 𝑃̂𝑎 (𝑌𝑓 )𝑇 𝑅−1 𝑌𝑓 )(𝑋 𝑓 )𝑇
𝑋 𝑓 𝑃̂𝑎 ((𝑃̂𝑎 )−1 − (𝑌𝑓 )𝑇 𝑅−1 𝑌𝑓 )(𝑋𝑓 )𝑇

(1.9)

Sử dụng (2.7), chúng ta sẽ thu được:

𝑋 𝑎 (𝑋 𝑎 )𝑇 = (𝐾 − 1)𝑋 𝑓 𝑃̂𝑎 (𝑋𝑓 )𝑇

(1.10)

𝑋 𝑎 = 𝑋 𝑓 [(𝐾 − 1)𝑃̂𝑎 ]1/2

(1.11)

và do đó,
Quá trình đồng hóa theo bộ lọc LETKF như vậy có thể tóm tắt như sau:
- Bước 1: tại mỗi điểm nút lưới, chọn một vùng thể tích lân cận bao xung quanh
điểm nút đó để xây dựng ma trận nhiễu nền địa phương
𝑓

𝑓

𝑋 𝑓 = [(𝑥1 − 𝑥̅ 𝑓 ), … , (𝑥𝑘 − 𝑥̅ 𝑓 )];
- Bước 2: Trong mỗi thể tích lân cận, tìm tất cả các quan trắc bên trong thể tích
𝑓

lân cận này và xây dựng ma trận quan trắc nhiễu nền 𝑌𝑓 = [𝐻(𝑥1 −
𝑓

𝑥̅ 𝑓 ), … , 𝐻(𝑥𝑘 − 𝑥̅ 𝑓 )]. (Nếu H là toán tử tuyến tính, khi đó 𝑌𝑓 = 𝐻𝑋 𝑓 ). Đồng
thời xây dựng ma trận sai số quan trắc R ứng với các quan trắc bên trong thể tích;
- Bước 3: Tính ma trận sai số hiệp biến biến đổi 𝑃̂𝑎 theo (2.6) và sau đó ma trận
trọng số K theo (1.7);
- Bước 4: Cập nhật giá trị trung bình tổ hợp địa phương 𝑥̅ 𝑎 theo (1.8)
- Bước 5: Tính ma trận nhiễu phân tích Xa theo (1.11) và cộng vào 𝑥̅ 𝑎 để thu
được tổ hợp phân tích lân cận mới (𝑥𝑘𝑎 = 𝑥̅ 𝑎 + 𝑋𝑘𝑎 );

- Bước 6: Chọn điểm giữa của vector tổ hợp vector phân tích lân cận 𝑥𝑘𝑎 và gán
điểm này cho điểm nút lưới chọn ở bước 1
- Bước 7: Quay trở lại bước 1 và lặp lại cho đến hết tất cả các điểm nút lưới.
Có thể nhận thấy dễ dàng trong các bước tính toán ở phía trên rằng các điểm nút
lưới khác nhau được thực thi một cách hoàn toàn độc lập với nhau. Đây là một ưu
điểm của lọc LETKF vì chúng ta có thể song song hóa bộ lọc này một cách rất hiệu

8


quả bằng cách chia các phần công việc độc lập cho các lõi tính toán khác nhau. Điều
này cho phép tăng tính hiệu quả tính toán lên rất nhiều và giúp lọc LETKF có được ưu
điểm mà lọc Kalman tổ hợp không có được.

1.3. SƠ LƯỢC VỀ MÔ HÌNH WRF
1.3.1. Giới thiệu về mô hình WRF
Mô hình Dự báo và Nghiên cứu Thời tiết WRF (Weather Research and Forcasting
Model) là mô hình số trị được ứng dụng trong công tác dự báo và cảnh báo thời tiết
nghiệp vụ tại nhiều nước trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Mô hình này phục vụ
một loạt các ứng dụng khí tượng trên nhiều quy mô khác nhau, từ vài mét đến hàng
ngàn kilômét.
Mô hình WRF cung cấp hai bộ giải để tính các phương trình khí quyển. Các biến thể
của mô hình là WRF-ARW (Advanced Research WRF) phiên bản nghiên cứu nâng
cao và WRF-NMM (Nonhydrostatic Mesoscale Model) phiên bản quy mô vừa phi
thủy tĩnh.
Mô hình WRF nâng cao phiên bản 3.0 hỗ trợ nhiều chức năng khác nhau, bao gồm:
•

Số liệu thực và mô phỏng lí tưởng;


•

Các lựa chọn điều kiện biên cho cả trường hợp số liệu thực và trường hợp lí tưởng;

•

Đầy đủ tùy chọn vật lý; thủy tĩnh và phi thủy tĩnh (tùy chọn thời gian chạy);

•

Ứng dụng theo các quy mô khác nhau, từ mét đến hàng ngàn cây số. [6]

Các thành phần của mô hình WRF:
Dựa vào sơ đồ ta thấy các thành phần chính của mô hình WRF gồm:
•

Hệ thống tiền xử lý của mô hình WPS (The WRF Pre-processing System).

•

Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA).

•

Môđun mô phỏng ARW (ARW solver).

•

Chương trình đồ họa và xử lý sản phẩm của mô hình (Post-processing &
Visualization tools). [6]


9


Hình 1.1: Sơ đồ hệ thống mô hình WRF [6]
1.3.2. Dữ liệu đầu vào, đầu ra và các bước chạy mô hình WRF
Dữ liệu đầu vào của mô hình WRF là số liệu phân tích và dự báo của mô hình toàn cầu
GFS. Dữ liệu đầu ra là số liệu các trường khí tượng dự báo. Trong dự báo cường độ
bão, dữ liệu đầu ra là số liệu tốc độ gió mạnh nhất gần tâm bão (VMAX) và áp suất
cực tiểu tại tâm.
Chạy mô hình WRF ARW trường hợp dữ liệu thật.
Bước 1: Cần phải chạy thành công WPS và tạo tệp met_em.*
Bước 2: Liên kết hoặc sao chép các tập tin đầu ra WPS để chạy thư mục cd
test/em_real và ln –s ../../../WPS/met_em.d01.*.
Bước 3: Chỉnh sửa tệp tin namelist.input cho các tùy chọn thời gian chạy (phải sửa
&time_control để bắt đầu, kết thúc và tích phân thời gian và &domains cho miền
lưới).
Bước 4: Chạy chương trình khởi tạo dữ liệu thực: ./real.exe.
Bước5: Chạy chương trình thành công sẽ cho ra tệp tin khởi tạo mô hình
(wrfinput_d01) và biên (wrfbd_d01).

10


Bước 6: Chạy mô hình bằng cách gõ ./wrf.exe >& wrf.out & hay mpirun –np N n
./wrf.exe &.
Bước 7: Mô hình chạy thành công sẽ tạo ra tập tin wrfout_d01*. [15]

11



CHƯƠNG 2:
HOÀN LƯU QUY MÔ LỚN TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG
KHÍ LẠNH. SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ
BÃO

2.1. HOÀN LƯU QUY MÔ LỚN TRONG THỜI KÌ CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH
Không khí lạnh là hiện tượng khối không khí rất lạnh từ lục địa Châu Á di chuyển
xuống khu vực nước ta vào thời kỳ gió mùa mùa đông. Diễn biến của gió mùa mùa
đông trên lãnh thổ Việt Nam có thể phân thành hai thời kì: Thời kì tiến triển của gió
mùa mùa đông (tháng 11-1) và thời kì suy thoái của gió mùa mùa đông (tháng 2-4).
[14]. Vậy thời kì có không khí lạnh hoạt động ở nước ta là khoảng từ tháng 11 đến
tháng 4.
Vào thời kì tiến triển của gió mùa mùa đông, rãnh thấp xích đạo đã lùi xuống bán cầu
Nam trước sự phát triển của áp cao lục địa châu Á. Áp cao cận nhiệt đới Thái Bình
Dương thu hẹp lại, lùi sang phía đông và lùi về phía nam. Trên cao (từ mực 700mb trở
lên) dòng xiết gió tây cận nhiệt đới chiếm ưu thế trên lục địa châu Á tới tận vĩ tuyến
18oN. Những hình thế chính chi phối thời tiết trong thời kì có không khí lạnh bao gồm:
áp cao Siberia và áp cao Thái Bình Dương.
2.1.1. Áp cao Siberia
Về mùa đông, ở mực sát mặt đất (850 mb), hoàn lưu của áp cao Siberia bao trùm cả
vùng viễn đông Nga và bắc Trung Quốc. Khi áp cao nảy mạnh lên, khí áp bề mặt ở
trung tâm lên tới 1030mb, rìa phía nam của nó mở rộng lần sau xuống phía nam tới tận
các vĩ độ thấp của vùng nhiệt đới. Khi đó dải áp thấp xích đạo đã lùi xuống phía nam
xích đạo với một vùng áp thấp trên lục địa châu Úc. [14]
Áp cao cận nhiệt đới Thái Bình Dương lúc này thu hẹp lại và lùi xa về phía đông.
Cũng thời gian đó lưỡi phía nam của áp cao Siberia tách ra, hình thành một áp cao phụ
trên biển Đông Trung Quốc có vị trí gần trung với áp cao cận nhiệt đới. Ở xa hơn về
phía bắc, nằm giữa hai áp cao Siberia và áp cao Thái Bình Dương là áp thấp Aleut.
Trong mùa đông, không khí cực đới từ rìa phía nam của áp cao Siberia mỗi khi mạnh


12


lên lại tràn về phía nam và ảnh hưởng đến Việt Nam theo hướng đông bắc, tạo ra
những đợt gió mùa đông bắc. Vào thời kì đầu, không khí cực đới tràn đến miền bắc
Việt Nam chủ yếu qua đường lục địa Trung Quốc, vì thế nó còn giữ được đặc tính lạnh
khô.
Khi áp cao này suy yếu, lưỡi áp cao bị tách ra và hình thành hoặc tiếp thêm cho áp cao
phụ trên biển Đông Trung Quốc. Áp cao phụ này mạnh lên và thay thế áp cao Siberia
đã rút khỏi lãnh thổ Việt Nam.
Như vậy đối với nửa phần phía bắc, về mùa đông tồn tại đan xen ảnh hưởng chủ yếu
của hai trung tâm tác động là áp cao Siberia và áp cao phụ biển Đông Trung Quốc.
2.1.2. Áp cao Thái Bình Dương
Áp cao Thái Bình Dương là một trong những trung tâm khí áp ít di chuyển nhất. Trong
thời kì chuyển tiếp từ mùa đông sang mùa hè, áp cao Thái Bình Dương di chuyển lên
phía Bắc và lấn dần sang phía Tây, đồng thời cường độ cũng mạnh dần lên. [14]
Trong tháng 11, tại bề mặt, tâm áp cao lùi về phía đông nam và phạm vi thu hẹp hơn
so với tháng 10. Lưỡi áp cao vẫn lấn mạnh sang phía tây và hoàn lưu của nó vẫn bao
trùm lãnh thổ Việt Nam. Trong tháng 12, tại bề mặt, áp cao Thái Bình Dương tiếp tục
lùi về phía Đông nhường chỗ cho áp thấp Aleut hoạt động mạnh trên khu vực giữa Bắc
Thái Bình Dương.Trên mực 850mb, áp cao tiếp tục dịch chuyển về phía nam nên hoàn
lưu phía tây của nó chỉ thổi tới phần nhỏ phía nam của lãnh thổ Việt Nam. Trong tháng
1 và tháng 2, trên mực 850, so với bề mặt, vị trí trung tâm áp cao không thay đổi nhiều
nhưng hoàn lưu của nó đã vươn mạnh sang phía tây, tới nam biển Đông và phần phía
nam của lãnh thổ Việt Nam.
2.2. SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ BÃO
2.2.1 Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ):
Trên vùng nhiệt đới, trong nửa dưới tầng đối lưu thường tồn tại một dải tương đối hẹp,
tại đó có sự hội tụ của các dòng tín phong từ hai bán cầu, đối lưu phát triển mạnh, di

chuyển hướng B-N cùng với hoạt động biểu kiến của Mặt trời được gọi là dải hội tụ
nhiệt đới (ITCZ). Trên vùng Tây Bắc Thái Bình Dương có tới 85-90% số các cơn bão
hình thành trong vùng ITCZ và rãnh xích đạo [10]. ITCZ dịch chuyển theo mùa. Từ
mùa đông sang mùa hè, ITCZ dịch chuyển từ NBC lên BBC, mùa hè sang mùa đông

13


ITCZ dịch chuyển từ NBC về lại BBC.
Trong tháng 11, từ mực 1000 đến 850mb, gió mùa mùa đông kết hợp với tín phong
đông bắc xâm nhập xuống phía nam, tiếp tục đẩy ITCZ xuống vùng cận xích đạo. Trên
mực 850mb, ITCZ cũng bị đẩy xuống và hình thành ITCZ kép, kết thúc thời kì hoạt
động của ITCZ ở BBC. Trong tháng 4, ở vùng xích đạo tồn tại ITCZ kép. Tín phong
BBC chưa rút lui hẳn nhưng tín phong NBC cũng chưa vượt lên được phía Bắc. Hình
thế này phản ánh tháng chuyển tiếp mùa hè sang mùa đông ở BBC.:
Khi bão đổ bộ lên các vĩ độ cao thường kéo theo ITCZ lên phía bắc, nhưng khi bão đổ
bộ vào đất liền thì ITCZ mất đi, một ITCZ khác lại được thiết lập ở vĩ độ thấp hơn.
Khi không khí lạnh xâm nhập xuống phía Nam cũng làm cho ITCZ bị đẩy lùi xuống
phía nam.
2.2.2. Tín phong và rãnh thấp xích đạo
Tín phong là dòng không khí tầng thấp thổi từ rìa phía xích đạo của áp cao cận nhiệt
đới vào vùng xích đạo. Vào thời kì mùa đông, tín phong có tốc độ trung bình mạnh
nhất và có thể mở rộng đến vĩ độ 30. [10]
Rãnh thấp xích đạo là dải áp thấp nằm giữa hai đới áp cao cận nhiệt đới, cũng là dải
hội tụ của hai dòng tín phong NE ở BBC và tín phong SE ở NBC.
Tại đây dòng thăng khổng lồ đi lên tạo điều kiện cho nguồn ẩm của các khối khí nóng
ẩm tồn tại lâu ngày trên biển ở rìa của hai đới áp cao cận nhiệt đới ngưng kết để hình
thành mây và mưa.
Rãnh xích đạo là một trong những nhân tố của gió mùa mùa đông. Dọc theo rãnh này
thường tồn tại những nhiễu động. Sự phát triển của chuyển động đối lưu gắn liền với

các đợt xâm nhập lạnh và thường là gần như ít di chuyển.
2.2.3. Áp cao Thái Bình Dương
Vào mùa đông, áp cao Thái Bình Dương suy bắt đầu suy yếu và lùi ra phía đông, trục
sống áp cao ở khoảng 30-320N. Từ rìa phía tây nam của sống áp cao TBD, nhiễu động
sóng đông hình thành có trục rãnh ở khoảng 1200E. Phía trước rãnh có gió đông bắc,
phía sau rãnh có gió đông nam, phía nam trục của dải thấp có gió tây nam. Từ phần
phía trước của sóng đông áp thấp hình thành trên biển và phát triển thành xoáy thuận
nhiệt đới. Bão di chuyển dưới tác động của gió đông trên mực 500 mb, ở rìa phía nam

14


nam của trục áp cao Thái Bình Dương. [10]
2.2.4. Áp cao lục địa châu Á
Áp cao lạnh kèm theo front lạnh từ nam lục địa Trung Quốc di chuyển xuống miền
Bắc Việt Nam trong thời kì mùa đông.
Rãnh thấp từ lục địa Trung Quốc di chuyển ra phía đông đến bờ Đông Á, vẫn duy trì
cường độ hoặc sâu thêm. Trục của áp cao TBD nằm theo vĩ hướng khoảng 250N và
phạm vi ảnh hưởng của nó đến 1300E. [10]

2.3. CƠN BÃO ĐƯỢC CHỌN ĐỂ THỬ NGHIỆM
2.3.1. Bão Nari (2013)
Bão Nari (tên chỉ định quốc tế: 1325, tên chỉ định JTWC: 24W, tên Việt Nam: Bão số
11) là cơn áp thấp thứ 40, cơn bão nhiệt đới thứ 25 và cơn bão cuồng phong thứ 8
(theo danh sách bão) trong mùa bão Tây Bắc Thái Bình Dương 2013.
Vùng chịu ảnh hưởng của bão gồm: Philippines, Việt Nam, Lào và Thái Lan.
Cơn bão Nari (bão số 11) được xác định đi vào Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng và Quảng
Nam. Bão đổ bộ vào thành phố Đà Nẵng rạng sáng ngày 15/10/2013 với sức gió cấp
12, giật cấp 13, tương đương 130 km/h và gây thiệt hại nặng nề, khiến ít nhất 3 người
chết và 49 người bị thương. Theo báo cáo của UBND thành phố Đà Nẵng, ước tính

tổng thiệt hại lên đến 868,8 tỷ đồng (khoảng hơn 41 triệu USD).
Tại thành phố Đà Nẵng, từ 13:00 đến 22:45 ngày 14/10, bão Nari đã gây sự cố trên
đường dây trung thế, làm mất điện tại nhiều khu vực trong thành phố. Ngoài ra hơn
1200 cột đèn chiếu sáng bị gãy đổ. Ước tỉnh thiệt hại của ngành điện khoảng 30 tỷ
đồng (trên 1,4 triệu USD).
Ngày 15/10, tuyến đường sắt Bắc-Nam đi qua quận Liên Chiểu bị ách tắc do cây đổ.
Tuyến quốc lộ 1A cũng bị chia cắt, hàng ngàn ô tô phải chờ bão tan, hết ngập mới có
thể tiếp tục hành trình. Các tuyến đường ven biển bị hư hỏng nghiêm trọng. Ước tính
thiệt hại của hệ thống giao thông khoảng 45 tỷ đồng (trên 2,1 triệu USD).
Thiệt hại về nhà cửa và cơ sở vật chất ước tính khoảng 141,6 tỷ đồng. Toàn thành phố
Đà Nẵng có 122 nhà bị sập hoàn toàn, hơn 4200 nhà bị hư hỏng. Ước tính thiệt hại về
nhà ở khoảng 96,6 tỷ đồng. Ngoài ra còn có 100 phòng học bị tốc mái, 35 nhà mẫu

15


giáo và phòng học bị hư hỏng, ước tính thiệt hại khoảng 45 tỷ đồng (trên 2,1 triệu
USD).
Bão Nari là cơn bão có mức độ thiệt hại về sinh thái nghiêm trọng nhất so với các cơn
bão trước đây. Một phần khác do hệ thống cây xanh ở Đà Nẵng thuộc loại cây khoảng
10-15 năm tuổi, dễ bị bật gốc và gãy ngang thân. Theo thống kê, có hơn 40 nghìn cây
xanh đô thị bị ngã đổ, gây thiệt hại lên đến 260 tỷ đồng (khoảng 12,4 triệu USD). [13]
Bảng 2.1: Thông tin cơ bản về bão Nari [5]
Hình thành

2013-10-09 12:00:00 UTC

Tan rã

2013-10-15 18:00:00 UTC


Thời gian tồn tại

150 (giờ) / 6.250 (ngày)

Thời gian tồn tại (JMA)

150 (giờ) / 6.250 (ngày)

Khí áp thấp nhất

965 (hPa)

Sức gió mạnh nhất

75 (knot)
Duy trì liên tục trong 10 phút: 140 km/h
Duy trì liên tục trong 1 phút: 195 km/h

Bán kính gió lớn nhất

70 (nm) / 130 (km)

Đường kính gió lớn nhất

140 (nm) / 260 (km)

Bán kính gió lốc lớn nhất

210 (nm) / 390 (km)


Đường kính gió lốc lớn nhất

420 (nm) / 800 (km)

Chiều dài đường đi

2367 (km)

Vận tốc trung bình

17.6 (km/h) | 421 (km/d)

Phạm vi di chuyển

1.8 vĩ độ : 22.5 kinh độ

Thông lượng gió

1.5600E+03

Tổng năng lượng bão

1.0195E+05

Chỉ số công suất

6.8805E+06

Giảm áp tối đa


-10hPa / 06 giờ
-15 hPa/ 12 giờ
-22hPa/ 24 giờ
-28hPa/ 48 giờ

16