Dự thảo Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khí tượng và khí hậu học: Khảo sát mối quan hệ giữa kĩ năng mô phỏng quỹ đạo bão và cường độ bão cho khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương bằng hệ thống đồng hóa tổ hợp

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN<br /> <br /> DƯ ĐỨC TIẾN<br /> <br /> Công trình đư ợc hoàn thành tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải<br /> dương học, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà<br /> Nội<br /> <br /> Người hướng dẫn khoa học:<br /> 1. PGS. TS. Ngô Đức Thành<br /> Trường đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội<br /> 2. TS. Kiều Quốc Chánh<br /> Trường đại học Indiana, Hoa Kỳ<br /> <br /> KHẢO SÁT MỐI QUAN HỆ GIỮA KĨ NĂNG MÔ PH ỎNG QUỸ<br /> ĐẠO BÃO VÀ CƯỜNG ĐỘ BÃO<br /> CHO KHU VỰC TÂY BẮC THÁI BÌNH DƯƠNG<br /> BẰNG HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA TỔ HỢP<br /> <br /> Phản biện: …………………………………………………………….<br /> …………………………………………………………….<br /> Phản biện: …………………………………………………………….<br /> …………………………………………………………….<br /> Phản biện: …………………………………………………………….<br /> <br /> Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học<br /> <br /> …………………………………………………………….<br /> <br /> Mã số: 62440222<br /> <br /> DỰ THẢO<br /> TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯ ỢNG VÀ KHÍ HẬU HỌC<br /> <br /> Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp nhà nước chấm luận án tiến<br /> sĩ h ọp tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà<br /> Nội vào hồi … giờ … ngày … tháng … năm … . .<br /> <br /> Có thể tìm hiểu luận án tại:<br /> - Thư viện Quốc gia Việt Nam<br /> HÀ NỘI - 2016<br /> <br /> - Trung tâm Thông tin Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội<br /> <br /> 2<br /> <br /> MỞ ĐẦU<br /> <br /> Vấn đề nghiên cứu và ý nghĩa<br /> Kết quả đánh giá sai số dự báo quỹ đạo bão và cường độ<br /> bão hằng năm cho các vùng biển khác nhau nói chung và đố i với<br /> khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD) cho thấy, sai số dự<br /> báo quỹ đạo giảm đi với một xu thế rõ rệt hằng năm nhưng chất<br /> lượng dự báo cường độ bão không giảm đồng thời theo. Một câu<br /> hỏi đặt ra một cách tự nhiên là mối tương quan gì giữa hai kĩ năng<br /> dự báo bão này? liệu các phương pháp mang lại hiệu quả cho bài<br /> toán dự báo số đưa lại những cải thiện một cách tích cực đối với<br /> chất lượng dự báo quỹ đạo bão thì mức độ cải thiện của cường độ<br /> bão tương ứng là bao nhiêu? Đây là vấn đề mới được quan tâm và<br /> cũng là nội dung nghiên cứu đặt ra cho luận án.<br /> Luận điểm bảo vệ của luận án<br /> 1. Việc tăng cường chất lượng dự báo quỹ đạo vẫn mang<br /> hiệu ứng tích cực trong việc giảm sai số dự báo cường độ bão<br /> lại<br /> nhưng mức độ tương quan giữa hai sai số là không đồng nhất v à<br /> giữa các hạn dự báo là khác nhau. Sai số dự báo quỹ đạo ở các<br /> hạn các dài (sau 2 -3 ngày) được giảm sẽ càng có hiệu ứng tích<br /> cực đến việc giảm sai số dự báo cường độ so với hạn 24h ban<br /> đầu. Luận án đã thử nghiệm cô lập các nguyên nhân ảnh hưởng<br /> chính đến dự báo cường độ (sai số do vật lý của mô hình, do dự<br /> báo sai của quỹ đạo mang lại) qua đó đánh giá sự thay đổi sai số<br /> dự báo cường độ trong các tập có sự thay đổi sai số quỹ đạo giảm<br /> đi so với toàn bộ tập dự báo thử nghiệm tổng thể.<br /> 2. Trong việc ứng dụng mô hình số, việc tăng cường chất<br /> lượng dự báo cường độ bão liên quan trực tiếp đến mức độ chi tiết<br /> cấu trúc ban đầu của bão và mức độ phù hợp của cấu trúc đó với<br /> động lực của mô hình. Luận án đã thử nghiệm xây dựng thông tin<br /> cấu trúc xoáy thuận từ các phân tích bão thời gian thực (chương<br /> trình vinit) và áp dụng phương pháp đồng hóa tổ hợp để đồng hóa<br /> đồng thời với thông tin quy mô lớn từ gió vệ tinh các mực trên<br /> 3<br /> <br /> cao vào mô hình số, qua đó đánh giá các đặc trưng trung bình và<br /> kĩ năng dự báo xác suất đối với dự báo quỹ đạo và cường độ bão<br /> của các thử nghiệm dự báo tổ hợp.<br /> Những đóng góp mới của luận án<br /> 1. Đóng góp thứ 1 của luận án: mối tương quan giữa sai số<br /> quỹ đạo và cường độ ở khu vực TBTBD đã được đánh giá dựa<br /> trên mô hình động lực nhằm xem xét vai trò của quỹ đạo trong<br /> việc cải thiện chất lượng dự báo cường độ bão. Thông qua việc<br /> phân tích các nguyên nhân ảnh hưởng đến dự báo cường độ, luận<br /> án đã xây dựng được thử nghiệm tương ứng trên một hệ động lực<br /> (ở đây là mô hình WRF-ARW) để khảo sát tương quan giữa hai<br /> sai số dự báo quỹ đạo và cường độ, đánh giá sự tăng/giảm tương<br /> ứng của sai số cường độ trong các tập có sai số quỹ đạo giảm theo<br /> các tiêu chuẩn đặt ra (áp dụng đồng thời tại 3 hạn dự báo) so với<br /> toàn bộ tập thử nghiệm ban đầu (92 trường hợp từ 2007 -2009).<br /> Khi đánh giá tập mô phỏng có sai số quỹ đạo giảm 60% và 80% ở<br /> hai hạn 2-3 ngày, sai số cường độ giảm tương ứng là 14% và 19%<br /> so với toàn bộ tập thử nghiệm. Nếu tiếp tục tăng tiêu chuẩn sai số<br /> quỹ đạo (73% và 85% ở hạn 2-3 ngày), sai số cường độ giảm chủ<br /> yếu ở hạn 3 ngày (21%). Kết quả này đã được công bố trên tạp<br /> chí Meteorology and Atmospheric Physics số 122 trang 55-64<br /> dưới tiêu đề “A study of the connection between tropical cyclone<br /> track and intensity errors in the WRF model” và được trình bày<br /> chi tiết trong Chương 3 của luận án.<br /> 2. Đóng góp thứ 2 của luận án là việc phát triển hệ thống<br /> đồng hóa tổ hợp cho dự báo bão dựa trên phương pháp LETKF<br /> cho mô hình WRF-ARW trong đó một chương trình mô phỏng<br /> cấu trúc xoáy 3 chiều vinit dựa trên những số liệu phân tích trạng<br /> thái thực của bão và kết hợp với các số liệu quan trắc đặc trưng<br /> cho quy mô lớn (ở đây là gió vệ tinh các mực trên cao) đã được<br /> thử nghiệm. Việc thiết lập bộ số liệu quan trắc bao gồm đồng thời<br /> (blending) thông tin quy mô lớn từ gió trên cao (AMV) và quy<br /> <br /> 4<br /> <br /> mô bão (từ chương trình vinit) là một cách tiếp cận mới sẽ cho<br /> phép các nguồn số liệu tự bổ sung cho nhau những thông tin còn<br /> thiếu và được đồng hóa vào mô hình một cách khách quan bởi<br /> phương pháp LETKF. Được trình bày chi tiết trong Chương 4, kết<br /> quả này đã được công bố tại hội thảo về bão và khí tượng nhiệt<br /> đới lần thứ 32 của Hiệp hội Khí tượng Mỹ (AMS) năm 2016 và<br /> đồng thời được nộp lên tạp chí Pure and Applied Geophysical<br /> Science.<br /> Cấu trúc của luận án<br /> Chương 1: Tổng quan về sai số dự báo quỹ đạo và cường<br /> bão khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương ; Chương 2: Phương<br /> độ<br /> pháp nghiên cứu: mô hình WRF-ARW, phương pháp đồng hóa<br /> LETKF và xây dựng chương trình vinit tăng cường cấu trúc xoáy<br /> từ thông tin phân tích xoáy thực tế; Chương 3: Khảo sát tương<br /> quan giữa sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bằng hệ thống tổ<br /> hợp mô hình đa vật lý khu vực trên TBTBD; Chương 4: Dự báo<br /> quỹ đạo và cường độ bão bằng hệ thống đồng hóa tổ hợp WRF LETKF<br /> CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ SAI SỐ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ<br /> CƯỜNG ĐỘ BÃO KHU VỰC TÂY BẮC THÁI BÌNH DƯƠNG<br /> <br /> Sai số và kĩ năng dự báo quỹ đạo bão<br /> Trên vùng biển Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD), sai<br /> ố quỹ đạo được dẫn chứng từ các báo cáo của RMSC-Tokyo<br /> s<br /> hằng năm được đưa ra trong hình 1 (trái) cho thấy sai số hạn dự<br /> báo 24h trung bình những năm 1982-1990 vào khoảng 200km, dự<br /> báo hạn 48h từ năm 1988 -1990 khoảng 350 -400km, hạn dự báo<br /> 72h được đưa ra vào những năm 1998 -200 với sai số khoảng<br /> 400km. Các sai số này từ năm 2008 -2010, hạn 24h xấp xỉ 100km,<br /> 48h xấp xỉ 200km và 72h xấp xỉ 300km. Các sai số này khá tương<br /> đương so với sai số ở các vùng biển khác đã nêu.<br /> Sai số và kĩ năng dự báo cường độ bão<br /> 5<br /> <br /> Đối với sai số cường độ bão, trong hình 1 (phải) cho thấy<br /> ở hạn 24h ở mức 10 kt ~ 5m/s. Đối với hạn 48h, sai số cường độ<br /> khoảng 15 -20 kt ~ 8-10 m/s và đối với hạn 72h từ 20-25 kt ~ 1012m/s. Trên khu vực Biển Đông, các tính toán cụ thể từ năm<br /> 2008-2010 cho thấy kĩ năng dự báo quỹ đạo phổ biến từ 20 -30%<br /> những năm trước 2010 và tăng lên 50 -60% sau năm 2010 (trung<br /> bình tăng từ 4 -5% một năm trong giai đoạn 2 008-2010). Kĩ năng<br /> dự báo cường độ từ các mô hình đến các trung tâm chỉ phổ biến ở<br /> mức 10 -12% nghĩa là mức cải thiện so với phương pháp thống kê<br /> quán tính CLIPER rất thấp.<br /> <br /> Hình 1: Sai số quỹ đạo (trái) và cường độ (phải) khu vực TBTBD<br /> <br /> Tương quan không đồng nhất của việc cải thiện chất lượng dự<br /> báo cường độ và quỹ đạo bão<br /> Từ những tổng kết về kĩ năng dự báo quỹ đạo và cường độ<br /> cho thấy vấn đề tồn tại là kĩ năng/sai số dự báo quỹ đạo được cải<br /> thiện rõ rệt theo từng năm tuy nhiên đối với dự báo cường độ thì<br /> hầu như không có sự cải thiện chất lượng. Theo đánh giá của<br /> DeMaria thì tốc độ suy giảm sai số MAE (trung bình tuyệt đối)<br /> của VMAX (tốc độ gió cực đại bề mặt) ứng với dự báo cường độ<br /> cho 3 khu vực trung bình khoảng -0.1 kts tương đương với<br /> khoảng 0.3 -0.5% một năm so với khoảng 3 -5% của sai số quỹ<br /> đạo. Điều này có nghĩa tốc độ cải thiện chất lượng dự báo quỹ<br /> đạo gần như hơn một bậc đại lượng so với tốc độ cải thiện chất<br /> lượng dự báo cường độ.<br /> CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG LUẬN ÁN<br /> <br /> 6<br /> <br /> Phương pháp giảm sai số trong các mô hình số<br /> Phương pháp đồng hóa biến phân : phương pháp đồng hóa<br /> số liệu biến phân dựa trên lý thuyết xác suát Bayer, phân bố sai<br /> số quan trắc và trường nền để phân tích tối ưu lại trường ban đầu<br /> từ số liệu thám sát bổ sung . Phương pháp tổ hợp : dự báo tổ hợp là<br /> một tập hợp dự báo xác định tại cùng một thời điểm , hướng đến<br /> việc tăng cường chất lượng dự báo thông qua trung bình tổ hợp<br /> cùng các chỉ số định lượng về độ tin cậy của dự báo qua đó làm<br /> cơ sở cho dự báo xác suất .<br /> <br /> Bài toán tăng cường cấu trúc xoáy ban đầu cho mô hình số<br /> i) Phương pháp bogus thực nghiệm xem xoáy ban đầu là<br /> một xoáy nhiễu trên trường quy mô lớn và cần phải thay thế xoáy<br /> nhiễu này bởi một xoáy có cấu trúc phù hợp nhất , ii) phương<br /> pháp ban đầu hóa động lực sử dụng chính mô hình để t ạo sự cân<br /> bằng và sinh ra xoáy nhân tạo phù hợp nhất so với quan trắc ; và<br /> phương pháp bogus khách quan xem xoáy lý tưởng như là một<br /> quan trắc độc lập và được đồng hóa vào mô hình thong qua<br /> phương pháp biến phân.<br /> Mô hình WRF-ARW và hệ thống đồng hóa tổ hợp LETKF<br /> Luận án sử dụng mô hình khu vực WRF-ARW và hệ<br /> thống đồng hóa tổ hợp dựa trên bộ lọc chuyển dạng địa phương<br /> Kalman LETKF do Kiều Quốc Chánh phát triển cho mô hình khu<br /> vực WRF-ARW, gọi tắt là WRF-LETKF.<br /> <br /> Hình 2: Minh họa khái quát các chu kì dự báo, quan trắc và phân tích cập<br /> nhật theo thời gian cho các biến trong mô hình (trái) và phương pháp đồng<br /> hóa tổ hợp sử dụng bộ lọc Kalman (phải)<br /> <br /> Phương pháp đồng hóa tổ hợp: phương pháp đồng pháp<br /> đồng hóa tổ hợp dựa trên hai đặc điểm chính gồm i) áp dụng thuật<br /> toán lọc (ví dụ lọc Kalman, lọc lân cận cực đại Maximum<br /> Likelihood) để tính toán trường phân tích tối ưu và ii) cập nhật sai<br /> số dự báo cho ma trận nền thông qua độ tán của hệ thống tổ hợp.<br /> Minh họa phương pháp trong hình 2.<br /> Nhân tố ảnh hưởng đến sai số dự báo bão bằng mô hình số<br /> i) Thông tin ban đầu về cấu trúc xoáy bị hạn chế do không có<br /> thám sát và lưới mô hình toàn cầu ban đầu làm biên (trường điều<br /> khiển) cho các mô hình khu vực phân giải cao hơn khá thô về mặt<br /> không gian so với quy mô của bão, ii) những mô phỏng, tham số<br /> hóa chưa phù hợp đối với các quá trình vật lý của bão/xoáy thuận<br /> nhiệt đới và iii) sai số của môi trường xung quanh bão dẫn tới sai<br /> số lớn trong dự báo quỹ đạo bão.<br /> <br /> 7<br /> <br /> Hình 3: Sơ đồ WRF-LETKF kết hợp module xoáy nhân tạo vinit<br /> <br /> Tích hợp module tạo cấu trúc xoáy ba chiều nhân tạo vinit từ<br /> thông tin quan trắc bão thực cho hệ thống WRF-LETKF<br /> Luận án sử dụng mô hình giải tích do Kieu và Zhang thiết<br /> lập năm 2009 làm phương thức để xây dựng được một cấu trúc<br /> xoáy nhân tạo. Phương trình chính thiết lập gió tiếp tuyến:<br /> <br /> 8<br /> <br /> Trong đó<br /> <br /> là gió cực đại,<br /> <br /> bán kính gió cực đại,<br /> <br /> là bán kính<br /> <br /> tính từ tâm bão, , δ là tham số. Với phân bố gió này sẽ tiến hành<br /> tính toán hàm dòng và giải lặp theo phương pháp Lipman phương<br /> trình cân bằng cho nhiễu động địa thế vị. Module tạo xoáy nhân<br /> tạo (gọi tắt là vinit) được phát triển tách biệt với đầu vào gồm<br /> thông tin phân tích xoáy bão thực (các tham số gồm tâm bão,<br /> Vmax, rmax) và dữ liệu điều kiện ban đầu của WRF-ARW (để<br /> lấy các thông tin về cấu trúc lưới). Minh họa hệ thống WRFLETF kết hợp vinit đưa ra trong hình 3.<br /> Phương pháp đánh giá:<br /> Chỉ số để đánh giá sai số cho dự báo tất định là sai số<br /> trung bình tuyệt đối MAE, với dự báo tổ hợp x ác suất là biểu đồ<br /> hạng (rank) và điểm số BS (Brier Score). Đại lượng đánh giá gồm<br /> vị trí, cường độ (Vmax, Pmin), độ tán, trung bình tổ hợp, dự báo<br /> xác suất.<br /> CHƯƠNG 3: KHẢO SÁT TƯƠNG QUAN GIỮA SAI SỐ DỰ BÁO<br /> QUỸ ĐẠO VÀ CƯỜNG ĐỘ BẰNG HỆ THỐNG TỔ HỢP MÔ<br /> HÌNH ĐA VẬT LÝ KHU VỰC TRÊN BIỂN TBTBD<br /> <br /> bức xạ sóng ngắn {Goddard hoặc Dudhia} và sơ đồ vật lý mây<br /> {Lin, WSM3, WSM5, WSM6, Kessler và Eta (Ferrier)}.<br /> Số liệu điều kiện biên:<br /> Số liệu phân tích cuối cùng FNL (Final Operational<br /> Global Analysis) độ phân giải 1ox1o của NCEP được thực hiện<br /> với tần suất 6 tiếng một lần được sử dụng làm điều kiện biên.<br /> Các cơn bão được lựa chọn<br /> Các cơn bão từ năm 2007 -2010 cho khu vực TBTBD<br /> được lựa chọn trong đó tại từng chu kì dự báo, thành phần có dự<br /> báo quỹ đạo tốt nhất được giữ lại tính toán sai số cho toàn bộ tập<br /> thử nghiệm .<br /> Tiêu chuẩn lọc tập quỹ đạo có sai số nhỏ hơn so với toàn bộ thử<br /> nghiệm<br /> Các tiêu chuẩn sai số cao hơn cho dự báo quỹ đạo được áp<br /> dụng để lọc ra các tập mô phỏng với chất lượng dự báo khác so<br /> với toàn bộ tập thử nghiệm . Tiêu chuẩn của quỹ đạo mô phỏng tốt<br /> (gọi tắt là tiêu chuẩn I): một quỹ đạo dự báo được xem là tốt nếu<br /> thỏa mãn 3 điều kiện gồm sai số ngày thứ nhất < 30km, sai số<br /> ngày thứ 2< 50km và sai số ngày thứ 3 < 70km. Một tiêu chuẩn<br /> cao hơn (tiêu chuẩn II) được đưa ra để phân tích độ nhạy là các<br /> sai số nhỏ hơn sai số ở tập mẫu theo tiêu chuẩn I, tương ứng với<br /> ba hạn dự báo là