LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG " NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM "

Chia sẻ: Nguyen Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:151

Thêm vào BST

Báo xấu

117
lượt xem 31
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mưa là một yếu tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng rất lớn tới đời sống kinh tế xã hội. Mưa là kết cục của sự hòa hợp nhiệt động giữa ba yếu tố quan trọng nhất là gió, nhiệt và ẩm nên biến động rất mạnh theo không gian và thời gian. Như vậy, một mô hình muốn dự báo tốt mưa cần đồng thời dự báo tốt cả ba yếu tố này và ngược lại nếu mô hình dự báo mưa tốt đồng nghĩa với mô hình đã dự báo tốt gió nhiệt và ẩm. Hiện nay, trên thế giới mô hình...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG " NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM "

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -----***----- VŨ THANH HẰNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG Hà Nội – 2008
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -----***----- Vũ Thanh Hằng NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng học Mã số: 62.44.87.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TSKH Kiều Thị Xin Hà Nội - 2008 2
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả Vũ Thanh Hằng 3
LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS. TSKH Kiều Thị Xin, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, người hướng dẫn khoa học đồng thời là chủ nhiệm Đề tài Khoa học ĐTĐL 2002/02 đã giúp đỡ tôi rất nhiều cả về mặt khoa học cũng như tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất, hợp tác quốc tế trong thời gian tôi thực hiện luận án. Tôi cũng xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, nơi tôi học tập, giảng dạy và nghiên cứu, đã tạo điều kiện về thời gian cũng như tổ chức các buổi sinh hoạt khoa học để giúp đỡ tôi hoàn thiện luận án. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các nhà khoa học của Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học cũng như các nhà khoa học thuộc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn & Môi trường, Trung tâm Tư liệu Khí tượng Thủy văn, Trung tâm Khoa học Công nghệ Khí tượng Thủy văn & Môi trường ... và đặc biệt là các nhà khoa học nước ngoài của Tổng cục Thời tiết CHLB Đức và Đại học Tổng hợp Munich đã có những ý kiến đóng góp, chỉ dẫn tận tình để tôi hoàn thành nghiên cứu của mình. Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn tới bộ phận đào tạo Sau đại học của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức mọi hoạt động liên quan đến việc học tập và nghiên cứu của tôi một cách tận tình, chu đáo. Trong suốt thời gian thực hiện luận án, tôi luôn nhận được sự động viên giúp đỡ chân thành của các đồng nghiệp, các bạn bè thân thiết. Tôi luôn ghi nhớ và biết ơn sự động viên, giúp đỡ quý báu đó. Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ, những người thân yêu trong gia đình tôi, đặc biệt là chồng và con tôi là những nguồn động viên tinh thần quý giá để tôi hoàn thành luận án. 4
MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa ....................................................................................... 1 Lời cam đoan ....................................................................................... 2 Lời cảm ơn ........................................................................................... 3 Mục lục ................................................................................................ 4 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt .................................................. 6 Danh mục các bảng .............................................................................. 8 Danh mục các hình vẽ và đồ thị ........................................................... 10 MỞ ĐẦU ............................................................................................. 14 CHƯƠNG 1. VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ 18 HÌNH VÀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH SỐ ... 1.1 Tổng quan về vấn đề tham số hóa đối lưu trong mô 16 hình dự báo số ............................................................ 1.2 Về các sơ đồ tham số hóa đối lưu áp dụng trong mô 30 hình HRM .................................................................. 1.3 Về dự báo mưa bằng mô hình dự báo số trên thế giới 54 và ở Việt Nam ............................................... 64 CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT KHU VỰC PHÂN GIẢI CAO HRM VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO MƯA CỦA MÔ HÌNH ......................................................................... 2.1 Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao ........ 62 2.2 Về đánh giá dự báo mưa mô hình và xử lý số liệu 76 mưa ............................................................................ 2.3 Một số điểm số thường sử dụng để đánh giá dự báo 79 mưa trong nghiệp vụ .................................................. 2.4 Phương pháp đánh giá dự báo mưa trong nghiên cứu 81 5
- thẩm định CRA ........................................................ 2.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả đánh 85 giá - phương pháp bootstrap ...................................... CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ DỰ BÁO MƯA CỦA MÔ HÌNH HRM 91 VỚI CÁC SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU VÀ ĐÁNH GIÁ ................................................................ 3.1 Kết quả dự báo mưa của một số trường hợp điển 91 hình ............................................................................ 3.2 Kết quả đánh giá thống kê trên các đợt mưa lớn từ 102 năm 2003 đến năm 2005 ............................................ 3.3 Kết quả đánh giá thống kê cho các tháng từ năm 112 2003 đến năm 2005 .................................................... 3.4 Kết quả đánh giá sử dụng phương pháp CRA (thẩm 127 định CRA) .................................................................. 3.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của các kết quả 134 đánh giá bằng sử dụng phương pháp bootstrap ......... KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................. 137 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN 140 QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ...................................................................... TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................... 141 6
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ATNĐ Áp thấp nhiệt đới BMJ sơ đồ Betts-Miller-Janjic CAPE Thế năng đối lưu khả năng Convective Available Potential Energy CS Cộng sự DFI Ban đầu hóa lọc số Digital Filter Initialization DWD Tổng cục Thời tiết CHLB Đức Deutscher WetterDienst ECMWF Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu European Center for Medium-range Weather Forecast EF Dự báo tổ hợp Ensemble Forecast ET sơ đồ Tiedtke cải tiến GATE Thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu Đại Tây Dương Global Atlantic Tropical Experiments Mô hình toàn cầu của CHLB Đức GME Global Model for Europe HRM Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao High resolution Regional Model HS sơ đồ Heise HSTQ Hệ số tương quan INMI Ban đầu hóa mode chuẩn ẩn phi tuyến Implicit Nonlinear Mode Initialization ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới Inter-Tropical Convergence Zone KKL Không khí lạnh KHCN Khoa học Công nghệ 7
KHTN Khoa học Tự nhiên LFS Mực giáng tự do Level of Free Sinking MAE Sai số tuyệt đối trung bình Mean Absolute Error ME Sai số trung bình Mean Error MSE Sai số bình phương trung bình Mean Square Error NCEP Trung tâm nghiên cứu dự báo môi trường Mỹ National Center for Environmental Prediction QPF Dự báo mưa định lượng Quantitative Precipitation Forecast RMSE Sai số bình phương trung bình quân phương Root Mean Square Error RUBC Điều kiện biên trên bức xạ Radiative Upper Boundary Condition SW Gió mùa tây nam South-West monsoon TK sơ đồ Tiedtke TSHĐL Tham số hóa đối lưu TTDBKTTVTW Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương Tổ chức Khí tượng Thế giới WMO World Meteorological Organization XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới 8
DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui 20 mô vừa (Molinari và Dudek, 1992) Bảng 3.1 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của đợt mưa 25- 93 27/8/2003 94 Bảng 3.2 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ TSHĐL của đợt mưa 25-27/08/2003 Bảng 3.3 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của đợt mưa 24- 96 25/9/2003 Bảng 3.4 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển 97 hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ TSHĐL, đợt mưa 24-25/09/2003 Bảng 3.5 Bảng tổng hợp các hình thế gây mưa lớn từ năm 2003 103 đến năm 2005 Bảng 3.6 Điểm số ME, MAE, và RMSE (mm/ngày) của H14-31 109 với bốn sơ đồ TSHĐL trong các hình thế gây mưa lớn Bảng 3.7 Điểm số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của H14-31 với 125 bốn sơ đồ TSHĐL tương ứng với các khu vực và toàn Việt Nam 130 Bảng 3.8 Điểm số trung bình của thẩm định CRA đối với mưa lớn khu vực Đông Bắc của ba tháng 6, 7, 8 năm 2004 với bốn sơ đồ TSHĐL. Giá trị trong Bảng là giá trị trung bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn của cột thứ hai) Bảng 3.9 Điểm số trung bình của thẩm định CRA đối với mưa lớn 132 khu vực Đông Bắc của các tháng từ năm 2003 đến năm 2005 với ba sơ đồ TSHĐL. Giá trị trong Bảng là giá trị 9
trung bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn của cột thứ hai) Bảng 3.10 Trung bình của sai số phần trăm từ thẩm định CRA và 134 độ biến động của dự báo từ mô hình LAPS cho bốn vùng mưa của Úc (Ebert, 2000) 10
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Trang Hình 1.1 Các dạng hàm được đề xuất để TSHĐL trong các mô 22 hình qui mô vừa khu vực là một hàm của khoảng cách lưới. Qui mô dưới 10km có dạng loga và trên 10km có dạng tuyến tính. Dấu “?” cho thấy sự thiếu hụt nghiệm một cách rõ ràng và các dấu “...” biểu diễn khu vực chuyển tiếp giữa các cách tiếp cận. Giả thiết rằng mô hình bao phủ một diện tích đủ lớn để cách tiếp cận phải mô phỏng được các hiệu ứng đối lưu trên một khoảng các chế độ nhiệt động lực và ổn định quán tính (Molinari và Dudek, 1992) Hình 1.2 Mô hình mây đối lưu nông (Tiedtke, 1989) 35 Hình 1.3 Mô hình mây đối lưu sâu (Tiedtke, 1989) 35 73 Hình 2.1 Miền dự báo lớn (L) và độ cao địa hình (m) bao giữa 5oS-35oN, 80oE-130oE của H28-20/L (K. T. Xin, 2005) Hình 2.2 Miền dự báo nhỏ (S) và độ cao địa hình (m) bao giữa 74 7oN-27oN, 97oE-117oE của H28-20/S (K. T. Xin, 2005) Hình 2.3 Miền dự báo nhỏ (S) và độ cao địa hình (m) bao giữa 76 7,125oN-27,125oN, 97,25oE-117,25oE của H14-31/S (K. T. Xin, 2005) Hình 2.4 Sơ đồ biểu diễn qui trình đánh giá (Damrath, 2002) 77 Hình 2.5 Phân bố trạm đo mưa. a) năm 2003 (296 trạm); b) năm 77 2004 (314 trạm); c) năm 2005 (344 trạm) 78 Hình 2.6 Phân bố trạm đo mưa tại các khu vực năm 2005. a) Bắc Bộ (192 trạm); b) Trung Bộ (96 trạm); c) Nam Bộ (56 trạm) Hình 2.7 Sơ đồ quy trình bootstrap ước lượng sai số chuẩn của 88 một đại lượng thống kê s(x) (Efron B. & Tibshirani J. 11
R., 1993) Hình 3.1 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu 92 00Z25082003, của bốn phiên bản: a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa phân tích; g) Ảnh mây vệ tinh lúc 12Z25082003 95 Hình 3.2 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu 00Z24092003. a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14- 31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa phân tích; g) Ảnh mây vệ tinh lúc 06Z24092003 Hình 3.3 Dự báo mưa 48h của H14-31, bắt đầu lúc 00Z13082006 98 với hai sơ đồ đối lưu: a) H14-31/TK; b) H14-31/BMJ; c) trường thám sát Hình 3.4 Tương tự như Hình 3.3, bắt đầu lúc 00Z15082006 99 Hình 3.5 Toán đồ tụ điểm biểu diễn quan hệ giữa mưa thám sát 101 (trục hoành) và mưa dự báo (trục tung) của bốn phiên bản: hình vuông, đỏ (H14-31/TK), hình tam giác, xanh lá cây (H14-31/ET), hình tròn, vàng (H14-31/HS), hình tròn, xanh lam (H14-31/BMJ) và đường chéo (đường lý tưởng) cho tháng 7/2005. a) Toàn Việt Nam, b) Bắc Bộ, c) Trung Bộ và d) Nam Bộ Hình 3.6 Điểm số FBI của H14-31 với 4 sơ đồ TSHĐL tính cho 104 các đợt mưa lớn. a) do KKL; b) do ITCZ; c) do SW; d) do ATNĐ-bão Hình 3.7 Tương tự như Hình 3.6, điểm số TS 106 Hình 3.8 Tương tự như Hình 3.6, điểm số POD 106 Hình 3.9 Tương tự như Hình 3.6, điểm số TSS 107 Hình 3.10 Tương tự như Hình 3.6, điểm số HSS 108 Hình 3.11 Hệ số tương quan trong các hình thế mưa lớn và trung 110 bình của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu 12
Hình 3.12 Điểm số FBI trung bình theo không gian-thời gian của 112 H14-31. a) tháng 6-8; b) tháng 9-12 113 Hình 3.13 Điểm số FBI trung bình theo không gian-thời gian trên lục địa Úc của các mô hình nước ngoài (McBride và Ebert, 2000). a) mùa hè (tháng 12-2); b) mùa đông (tháng 6-8) Hình 3.14 Tương tự như Hình 3.12, điểm số TS 114 Hình 3.15 Tương tự như Hình 3.12, điểm số POD 114 Hình 3.16 Tương tự như Hình 3.13, điểm số POD (McBride và 115 Ebert, 2000) Hình 3.17 Tương tự như Hình 3.12, điểm số TSS 115 Hình 3.18 Tương tự như Hình 3.13, điểm số TSS (McBride và 116 Ebert, 2000) Hình 3.19 Tương tự như Hình 3.12, điểm số HSS 116 Hình 3.20 Hệ số tương quan tháng 6-8 và tháng 9-12 của H14-31 117 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu Hình 3.21 Điểm số FBI trung bình không gian-thời gian cho các 119 tháng từ năm 2003-2005: a) Bắc Bộ; b) Trung Bộ; c) Nam Bộ; d) Việt Nam Hình 3.22 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TS 121 Hình 3.23 Tương tự như Hình 3.21, điểm số POD 121 Hình 3.24 Phân bố điểm số POD theo không gian cho các tháng từ 122 năm 2003-2005, ngưỡng mưa >20mm/ngày. a) H14- 31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ Hình 3.25 Tương tự như Hình 3.24, ngưỡng mưa >50mm/ngày 122 Hình 3.26 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TSS 123 Hình 3.27 Tương tự như Hình 3.21, điểm số HSS 124 Hình 3.28 Tương tự như Hình 3.24, điểm số ME 125 Hình 3.29 Hệ số tương quan theo các khu vực và toàn Việt Nam 126 13
của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu Hình 3.30 Phân bố không gian của HSTQ trung bình các tháng từ 126 năm 2003 – 2005. a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ Hình 3.31 Kết quả thẩm định CRA cho dự báo mưa tích lũy 24h, 128 bắt đầu từ 00Z19072004 với ngưỡng mưa ≥ 10mm/ngày (a) H14-31/TK; (b) H14-31/ET; (c) H14-31/HS; (d) H14-31/BMJ Hình 3.32 Giá trị trung bình và +/- độ lệch chuẩn của điểm số FBI 135 với bốn phiên bản ứng với các ngưỡng mưa: a) 5mm; b) 20mm; c) 50mm/ngày Tương tự như Hình 3.32, điểm số TS 135 Hình 3.33 Hình 3.34 Tương tự như Hình 3.32, điểm số POD 135 Hình 3.35 Tương tự như Hình 3.32, điểm số TSS 135 Hình 3.36 Tương tự như Hình 3.32, điểm số HSS 136 14
MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Mưa là một yếu tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng rất lớn tới đời sống kinh tế xã hội. Mưa là kết cục của sự hòa hợp nhiệt động giữa ba yếu tố quan trọng nhất là gió, nhiệt và ẩm nên biến động rất mạnh theo không gian và thời gian. Như vậy, một mô hình muốn dự báo tốt mưa cần đồng thời dự báo tốt cả ba yếu tố này và ngược lại nếu mô hình dự báo mưa tốt đồng nghĩa với mô hình đã dự báo tốt gió nhiệt và ẩm. Hiện nay, trên thế giới mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao có thể nói đã phát triển khá hoàn thiện cho vùng ngoại nhiệt đới, tuy vậy dự báo mưa mô hình ở đây vẫn còn nhiều hạn chế bởi lẽ một biến đổi nhỏ của một trong ba yếu tố trên cũng có thể dẫn đến biến đổi mạnh của mưa cả về không gian và thời gian. Đối với vùng nhiệt đới-xích đạo, vấn đề dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng bằng mô hình số càng phức tạp hơn so với ngoại nhiệt đới. Sự phức tạp trước hết vì chưa có lý thuyết cho một quan hệ giữa trường khối lượng và trường gió ở những vĩ độ rất thấp (kiểu như quan hệ địa chuyển cho vĩ độ cao) nên không tạo ra được sự cân bằng tốt trong trạng thái ban đầu và do đó sự điều chỉnh thường chỉ theo chiều thẳng đứng, trong khi gió vùng nhiệt đới rất yếu nên một sai số tuyệt đối nhỏ trong tính toán trường gió sẽ tác động đến sự phân bố đốt nóng đối lưu và do đó có thể dẫn tới sai số tương đối kết cục lớn trong dự báo mưa… Khó khăn thứ hai không kém phần quan trọng là mưa nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu mà trong một mô hình số thuỷ tĩnh với độ phân giải còn rất hạn chế thì đối lưu lại được tham số hóa trong khi hiện nay con người hiểu biết còn chưa đầy đủ về quá trình hình thành và phát triển của nó. Ở vùng nhiệt đới, việc xác định đúng phân bố ẩm là nguồn gốc của mưa còn vô cùng phức tạp do thám sát quá nghèo nàn sẽ tác động rất lớn đến chất lượng mưa mô hình. Từ những đặc điểm trên ta thấy, trước khi muốn áp dụng một mô hình số có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt đới trước hết cần cải tiến mô hình, còn gọi là khu vực hóa mô hình về động lực để 15
có thể tương thích hơn với động lực học nhiệt đới và khu vực hóa mô hình về vật lý để mô tả tốt hơn các quá trình ở nhiệt đới. Đây là những bài toán lớn và phức tạp trên tầm quốc tế. Trong khuôn khổ luận án này, chúng tôi chỉ có thể quan tâm đến một trong những vấn đề của nhiệt đới hóa vật lý mô hình là tham số hóa đối lưu (TSHĐL) được coi là đặc biệt quan trọng đối với mô phỏng mưa nhiệt đới bằng mô hình dự báo thời tiết khu vực, khu vực hạn chế. Tính cấp thiết của đề tài Ở các nước phát triển, dự báo thời tiết - khí hậu hiện nay bằng phương pháp số là thống trị nên đã đáp ứng cao những yêu cầu của xã hội, trong khi ở Việt Nam mãi đến năm 2000 mới bắt đầu tiếp thu mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao đầu tiên là HRM để nghiên cứu áp dụng vào khu vực ta. Tuy vậy, chỉ sau 2 năm mô hình này đã được áp dụng thử vào nghiệp vụ và đến nay đã góp phần nâng cao chất lượng dự báo bão nói riêng, dự báo thời tiết nói chung. Song, chất lượng dự báo mưa của mô hình HRM nguyên bản còn nhiều hạn chế do sự chưa thích hợp của nó đối với khu vực Việt Nam - Đông Nam Á, trong khi đòi hỏi rất cao của xã hội về dự báo kịp thời và chính xác hơn lượng mưa và vùng có mưa để đáp ứng yêu cầu của dự báo lũ, lụt và phòng tránh thiên tai. Trước yêu cầu cấp thiết đó, chúng tôi đã lựa chọn và thực hiện đề tài: “Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa bằng mô hình HRM ở Việt Nam” nhằm góp phần nào đó vào việc giải quyết nhiệm vụ quan trọng trên. Mục đích của luận án Nghiên cứu một số sơ đồ TSHĐL và áp dụng cho mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM để lựa chọn một sơ đồ thích hợp nhất phục vụ dự báo mưa ở Việt Nam, thông qua đó hiểu rõ hơn về đối lưu và tác động của TSHĐL đối với mưa mô hình khu vực nhiệt đới. Đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu của luận án Đối tượng nghiên cứu: Đối lưu sâu nhiệt đới và mưa ở Việt Nam Phương pháp nghiên cứu: 16
+ Phương pháp số: Mô hình hóa và TSHĐL + Phương pháp thống kê: Đánh giá truyền thống, thẩm định CRA và kiểm nghiệm ổn định thống kê Bootstrap Phạm vi nghiên cứu: Dự báo mưa định lượng (QPF) khu vực Việt Nam - Đông Nam Á. Những đóng góp mới chính của luận án • Hệ thống hóa lý thuyết TSHĐL trong mô hình dự báo thời tiết khu vực và đưa thêm ba sơ đồ mới vào mô hình HRM, trong đó sơ đồ Betts-Miller- Janjic (BMJ) thiết lập trên nguyên tắc điều chỉnh cấu trúc nhiệt ẩm mô hình về cấu trúc nhiệt ẩm thám sát thực ở khí quyển 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 hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển. • Để dự báo mưa trên khu vực nghiên cứu, sơ đồ BMJ tỏ ra thích hợp hơn so với ba sơ đồ còn lại: kỹ năng dự báo mưa tăng rõ rệt, cân bằng ẩm trong mô hình được đảm bảo và có thể coi là có kỹ năng dự báo tương đương với mô hình LAPS của Úc. - Sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ kia thể hiện sự phát triển đối lưu sâu vùng nghiên cứu không chỉ do hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển mà còn bởi nhiều quá trình phức tạp khác chưa được tính đến. - 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. • Lần đầu tiên ở Việt Nam luận án đã áp dụng thành công phương pháp bootstrap để kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả đánh giá chất lượng dự báo mưa mô hình và những kết luận nêu ra trong luận án được đảm bảo ổn định và đáng tin cậy. Ý nghĩa khoa học của luận án • Luận án đã chỉ ra sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ còn lại trong kết quả dự báo mưa của mô hình HRM thể hiện mưa lớn ở nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu và sự phát triển đối lưu sâu nhiệt đới không 17
chỉ nhờ hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển mà còn phức tạp hơn cần được nghiên cứu tiếp. • Muốn áp dụng một mô 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. Ý nghĩa thực tiễn của luận án • Kết quả của luận án đã giúp khẳng định khả năng sử dụng mô hình HRM với sơ đồ BMJ trong dự báo nghiệp vụ. Cấu trúc của luận án Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận án được bố cục thành 3 chương: Chương 1: Vấn đề tham số hóa đối lưu trong mô hình và dự báo mưa bằng mô hình số. Chương 2: Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM và một số phương pháp đánh giá dự báo mưa của mô hình. Chương 3: Kết quả dự báo mưa của mô hình HRM với các sơ đồ tham số hóa đối lưu và đánh giá. 18
CHƯƠNG 1 VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH VÀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH SỐ Chương này trình bày một cách hệ thống về sự phát triển TSHĐL trong mô hình dự báo số ở Mục 1.1. Tiếp đó, Mục 1.2 giới thiệu chi tiết hơn những sơ đồ TSHĐL được lựa chọn để áp dụng vào mô hình HRM, từ đó tuyển chọn một sơ đồ thích hợp cho dự báo mưa ở Việt Nam. Mục cuối của chương là những nghiên cứu ở trên thế giới và Việt Nam về dự báo mưa bằng mô hình số. 1.1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ Đối lưu mây tích đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hoàn lưu qui mô lớn trong khí quyển, đặc biệt đối lưu ẩm được xem là một quá trình quan trọng trung tâm trong sự phát triển các áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) và bão (Smith, 2000). Tuy nhiên, khi mô phỏng các quá trình này trong mô hình số, kích thước lưới của mô hình thường lớn hơn rất nhiều so với qui mô của các yếu tố mây riêng biệt. Do đó, cần thiết phải biểu diễn được hiệu ứng của một quần thể các đám mây đối lưu trong khí quyển qua số hạng của các biến qui mô lưới. Kỹ thuật này được gọi là TSHĐL mây tích. Tuy nhiên, trong khí quyển bất ổn định điều kiện để các đám mây đối lưu xuất hiện thì vấn đề tham số hóa trở nên rất phức tạp. Những chuyển động thẳng đứng qui mô dưới lưới liên quan tới sự giải phóng ẩn nhiệt, các xoáy rối mở rộng trên những khoảng cách thẳng đứng lớn và thường có các đặc trưng rất ít liên quan với các đặc trưng qui mô lớn tại mực đó (Frank, 1983). Công trình nghiên cứu tiên phong của Riehl và Malkus (1958) cho thấy trong các khu vực bất ổn định đối lưu, vận chuyển thẳng đứng của khối lượng và năng lượng tĩnh ẩm không được thực hiện bởi hoàn lưu qui mô synôp mà bởi các đám mây tích riêng biệt. Những phát triển tiếp theo được thực hiện rất nhiều, chẳng hạn như một loạt công trình của các tác giả như Ooyama (1982), Frank (1983), Arakawa 19
và Chen (1987), Tiedtke (1988), Cotton và Anthes (1989). Các tác giả này nhất trí rằng TSHĐL là cần thiết trong các mô hình số qui mô lớn (bước lưới >50-100km) tại các điểm lưới xuất hiện bất ổn định đối lưu. Khi năng lực máy tính tiếp tục phát triển, các mô hình số qui mô vừa với độ phân giải rất cao đã được phát triển. Cotton và Anthes (1989) cho rằng nền tảng của khái niệm TSHĐL bắt đầu trở nên không rõ ràng khi bước lưới của mô hình giảm xuống dưới 50km. Một số tác giả đã bỏ qua TSHĐL trong các mô hình phân giải cao và thay vào đó là mô phỏng trực tiếp đối lưu mây tích trên lưới (Yamasaki, 1977; Rosenthal, 1978). Ngược lại, một số tác giả khác đã xây dựng sơ đồ TSHĐL riêng cho các mô hình có bước lưới dưới 50km (Fritsch và Chappell, 1980; Frank và Cohen, 1987). Việc lựa chọn có hay không tham số hóa trong các mô hình qui mô vừa là khá phức tạp bởi vì đối lưu trong tự nhiên thường phát triển thành tổ chức qui mô vừa. Cấu trúc qui mô vừa giải được này phát triển lúc ban đầu từ các đám mây tích với qui mô không giải được và do đó là một thách thức lớn đối với các nhà mô hình hóa qui mô vừa. Với tất cả những trở ngại trên, còn có nhiều vấn đề chưa rõ ràng trong bài toán TSHĐL hơn là trong các khía cạnh khác của dự báo thời tiết số qui mô vừa. Trong một thảo luận tỉ mỉ về cơ sở khái niệm TSHĐL, Arakawa và Chen (1987) lưu ý rằng về cơ bản giải pháp cho các vấn đề trên nằm trong việc sử dụng bước lưới có bậc của 100m. Giá trị này không loại bỏ được việc cần thiết phải tham số hóa quá trình vi vật lý và rối, và cũng không có nguồn số liệu ban đầu cho các qui mô này. Tuy nhiên, ta có thể mô phỏng trực tiếp các đám mây và do đó loại bỏ việc cần thiết phải TSHĐL. Thật đáng tiếc là năng lực máy tính hiện nay chưa cho phép sử dụng độ phân giải 100m trong ứng dụng các mô hình qui mô vừa vào nghiệp vụ. Thậm chí với qui mô này có thể thực hiện được trong thời gian tới, việc giải thích một cách tường tận hàng triệu điểm đầu ra của mô hình sẽ là một thách thức phi thường do bản chất nhiễu loạn của các qui mô được mô phỏng (Ooyama, 1982). 20