Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu dự báo xác suất mưa lớn ở Bắc Bộ sử dụng mô hình K điểm gần nhất

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

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

Trịnh Thùy Nguyên

NGHIÊN CỨU DỰ BÁO XÁC SUẤT MƯA LỚN Ở BẮC BỘ

SỬ DỤNG MÔ HÌNH K ĐIỂM GẦN NHẤT

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2019

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

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

Trịnh Thùy Nguyên

NGHIÊN CỨU DỰ BÁO XÁC SUẤT MƯA LỚN Ở BẮC BỘ

SỬ DỤNG MÔ HÌNH K ĐIỂM GẦN NHẤT

Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học

Mã số: 60440222

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN MINH TRƯỜNG

TS. HOÀNG PHÚC LÂM

Hà Nội – Năm 2019

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình thực hiện luận văn này em nhận được rất nhiều sự giúp

đỡ tận tình, quý báu của thầy cô khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học,

trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, ban lãnh đạo và các

đồng nghiệp công tác tại Trung tâm dự báo khí tượng thủy văn Quốc gia, Tổng cục

Khí tượng Thủy văn.

Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Minh

Trường và TS. Hoàng Phúc Lâm là hai người thầy đã tận tình chỉ bảo, định hướng

khoa học và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho em trong suốt thời gian thực hiện luận

văn này.

Cuối cùng, em xin bày tỏ đến lòng biết ơn sâu sắc tới những người thân

yêu trong gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, họ là nguồn động viên tinh thần quý giá để

em hoàn thành luận văn này.

Mặc dù đã có nhiều cố gắng nhưng trong khuôn khổ một bài luận văn nên

không thể tránh khỏi những điều thiếu sót. Em mong nhận được sự góp ý của thầy

cô và các bạn để luận văn ngày càng hoàn thiện hơn.

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà nội, ngày tháng năm 2019

Người thực hiện

Trịnh Thùy Nguyên

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 7

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN .................................................................................... 9

1.1 Vấn đề dự báo mưa lớn ở Bắc Bộ ...................................................................... 9

1.1.1 Định nghĩa, phân cấp mưa lớn trong nghiệp vụ ................................................ 9

1.2 Các nghiên cứu trong và ngoài nước ............................................................... 14

1.3 Nhận xét chung ................................................................................................. 19

CHƯƠNG 2 -SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ..................................................... 21

2.1 Số liệu ................................................................................................................. 21

2.1.1 Bộ số liệu sử dụng nghiên cứu ......................................................................... 21

2.1.2 Các đặc trưng khí tượng được lựa chọn để nghiên cứu .................................. 22

2.2 Phương pháp ...................................................................................................... 24

2.2.1 Xử lý số liệu và tính tổ hợp trễ ......................................................................... 24

2.2.2 Phương pháp thống kê phi tham số K điểm gần nhất ...................................... 26

CHƯƠNG 3 -KẾT QUẢ & NHẬN XÉT .............................................................. 31

3.1 Dị thường các trường khí tượng cho các cấp độ mưa lớn thời kỳ 3 ngày trước, trong ngày xảy ra mưa lớn và sau 3 ngày khi có mưa lớn ....................... 31

3.1.1 Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa vừa thời kỳ 2001-2015 .............. 32

3.1.2 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi xảy

ra mưa vừa ở mực 3000m ......................................................................................... 34

3.1.3 Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa to thời kỳ 2001-2015 .................. 38

3.1.4 Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa rất to thời kỳ 2001-2015 ... 44

3.2 Sử dụng mô hình k điểm gần nhất để dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn tại khu vực Bắc Bộ ........................................................................................................ 51

3.2.1 Xử lý số liệu trước khi đưa vào mô hình k điểm gần nhất ............................... 51

3.2.2 Tính khoảng cách ............................................................................................. 53

3.2.3 Lựa chọn giá trị trọng số k ............................................................................... 53

1

3.3 Phân tích đánh giá khả năng sử dụng mô hình k điểm gần nhất thông qua một số ngày mưa lớn điển hình .............................................................................. 56

3.3.1 Mưa lớn ngày 20/07/2014 ................................................................................ 56

3.3.2 Đợt mưa lớn ngày 23/05/2015 ......................................................................... 64

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................................ 72

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 75

2

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1. Đồ thị dự báo lượng mưa hàng năm của Nam Kinh bởi mô hình thực

nghiệm EMD-KNN (biểu thị bằng hình kim cương) và mô hình K-NN ( biểu thị bằng

hình tam giác) so với giá trị thực (đường liền nét) ................................................... 15

Hình 3.1Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 1500m ............................................................. 33

Hình 3.2Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp trong thời điểm 3 ngày trước và

3 ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 1500m .......................................................... 34

Hình 3.3Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 3000m ............................................................. 35

Hình 3.4Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp trong thời điểm 3 ngày trước và

3 ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 3000m .......................................................... 36

Hình 3.5Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 5000m ............................................................. 37

Hình 3.6Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3 ngày

sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 5000m ..................................................................... 38

Hình 3.7Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước, trong và

2 ngày sau khi xảy ra mưa to tại độ cao 1500m ....................................................... 39

Hình 3.8Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3 ngày

sau khi xảy ra mưa to tại độ cao 1500m ................................................................... 40

Hình 3.9Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước, trong và

đến 2 ngày sau khi xảy ra mưa to độ cao 3000m ...................................................... 41

Hình 3.10Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm khi xảy ra mưa to độ

cao 3000m ................................................................................................................. 42

Hình 3.11 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa to ở độ cao 5000m .................................................................................. 43

Hình 3.12 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa to ở độ cao 5000m .................................................................................. 44

3

Hình 3.13 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa rất to độ cao 1500m .......................................................... 45

Hình 3.14 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3

ngày sau khi xảy ra mưa rất to độ cao 1500m .......................................................... 46

Hình 3.15 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa rất to ở độ cao 3000m ....................................................... 47

Hình 3.16 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3

ngày sau khi xảy ra mưa rất to ở độ cao 3000m ....................................................... 48

Hình 3.17 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa rất to ở độ cao 5000m ............................................................................ 49

Hình 3.18 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa rất to ở độ cao 5000m ............................................................................ 50

Hình 3.19 Vùng lựa chọn nhân tố dự báo ................................................................. 50

Hình 3.20 Đồ thị biểu diễn giá trị SR dự báo mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ ............ 56

Hình 3.21 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 86-22/07/2014 ở độ cao 1500m ...... 57

Hình 3.22 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 18-22/07/2014 ở độ cao 3000m ...... 58

Hình 3.23 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 18-22/07/2014 ở độ cao 5000m ...... 59

Hình 3.24 Bản đồ tổng lượng mưa quan trắc ngày 20/07/2014 ............................... 60

Hình 3.25 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 26-30/07/2006 ở độ cao 1500m ...... 61

Hình 3.26 Bản đồ hình thế thời tiết thời từ ngày 26-30/07/2006 ở độ cao 3000m ... 62

Hình 3.27 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 26-30/07/2006 ở độ cao 5000m ...... 63

Hình 3.28 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 21-25/05/2015 ở độ cao 1500m ...... 65

Hình 3.29 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 21-25/05/2015 ở độ cao 3000m ...... 66

Hình 3.30 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 21-25/05/2015 ở độ cao 5000m ...... 67

Hình 3.31 Bản đồ tổng lượng mưa quan trắc ngày 23/05/2015 ............................... 68

Hình 3.32 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 04-08/05/2008 ở độ cao 1500m ...... 69

Hình 3.33 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 04-08/05/2008 ở độ cao 3000m ...... 70

Hình 3.34 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 04-08/05/2008 ở độ cao 5000m ...... 71

4

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1. Các đợt mưa lớn trong thời kỳ 2001-2015 ..................................... 21

Bảng 3.1 Cấu trúc bảng số tập mẫu của mô hình kNN của các yếu tố dị

thường xoáy thế và xoáy tương đối ................................................................. 52

Bảng 3.2 Mẫu bảng tính toán khoảng cách Ơclit đối với các dị thường xoáy 53

Bảng 3.3 Bảng kết quả dự báo pha mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ với k=11 .. 54

Bảng 3.4 Kết quả thử nghiệm với các lựa chọn K điểm gần nhất khác nhau 55

Bảng 3.5 Chỉ số SR với các lựa chọn K điểm gần nhất khác nhau ................ 55

5

BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT

ATNĐ Áp thấp nhiệt đới

EMD Mô hình thực nghiệm (Empirical Mode Decomposition)

ECMWF The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (Trung

tâm dự báo thời tiết hạn vừa châu Âu)

GSM Mô hình phổ toàn cầu (Global Spectral Model)

HRM Mô hình khu vực độ phân giải cao (High resolution Regional Model)

KNN Mô hình K điểm gần nhất (K- Nearest Neighbor)

ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới (Inter Tropical Convergence Zone)

MAE Sai số dự báo tuyệt đối (Mean Absolute Error)

MJO Dao động Madden – Julian (Madden – Julian Oscillation)

MM5 Mô hình động lực quy mô vừa MM5 (The fifth-generation mesoscale

regional weather model)

MRA Sai số tương đối trung bình (Mean Relative Error)

NASA Cơ quan hàng không và vũ trụ Hoa Kỳ (National Aeronautics and

Space Administration)

RMSE Sai số gốc trung bình (Root-mean-square) – Sai số quân phương

(hoặc Sai số bình phương trung bình)

Xoáy thế (Potential Vorticity) PV

Xoáy tương đối Xtđ

6

MỞ ĐẦU

Mưa đóng vai trò rất quan trọng trong đời sống thường nhật, góp phần cung cấp

nước sinh hoạt và một số hoạt động sản xuất, đem lại nguồn nước quý cho các vùng

khô hạn. Tuy nhiên, khi xuất hiện mưa lớn, đặc biệt tại khu vực các tỉnh phía bắc nước

ta lại có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng như ngập úng cho cây trồng hoa màu

trong nông nghiệp, gây ra lũ lụt, lũ quét, sạt lở đất,… ảnh hưởng đến môi trường, gây

thiệt hại nặng nề đến kinh tế và cướp đi nhiều sinh mạng. Trong dự báo nghiệp vụ, vấn

đề dự báo mưa, đặc biệt dự báo định lượng mưa cực đoan như mưa lớn là một bài toán

vô cùng phức tạp và nan giải không chỉ cho Việt Nam, mà còn của nhiều nước có nền

khoa học công nghệ tiến tiến như Mỹ, Đức, Nhật Bản,… Trong khi đó các đại lượng

vật lý khí quyển luôn biến động và thường không theo quy luật, hay nói đúng hơn là

việc xác định quy luật vật lý của các đại lượng thời tiết rất khó thực hiện. Chính vì vậy,

việc dự báo chính xác cấp độ mưa trong thực tế là một công việc khó nhưng hết sức ý

nghĩa đối với công tác phòng, tránh và giảm thiểu thiệt hại do thiên tai mưa lớn gây ra.

Phương pháp được lựa chọn để nghiên cứu trong khuôn khổ nội dung luận văn

là phương pháp thông kê phi tham số. Yếu tố cốt lõi trong phương pháp này là cần một

bộ số liệu đặc trưng khí tượng về mưa, nhiệt, ẩm, gió, … trong thời gian đủ dài làm tiền

đề nghiên cứu. Phương pháp thống kê cho kết quả nhanh và độ chính xác đảm bảo

nếu có những phân tích lựa chọn hệ số hợp lý. Từ bộ số liệu thực tế trong quá khứ

tìm ra được các hình thế synôp trong các ngày có mưa lớn xảy ra tại khu vực Bắc Bộ.

Ngoài ra, luận văn còn xem xét nghiên cứu cơ chế và tác nhân gây ra mưa lớn ở Bắc

Bộ trong một thời gian dài trong quá khứ, dựa trên cơ sở đó để lựa chọnkhu vực nghiên

cứu phù hợp và đưa ra được một số đặc trưng khí tượng đóng vai trò như các nhân tố

dự báo để dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn.

Tôi hy vọng kết quả của nghiên cứu dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn tại khu

vực Bắc Bộ bằng cách sử dụng mô hình k điểm gần nhấtcó thể đóng góp một phần nào

đó trong công tác dự báo mưa lớn tại Việt Nam đặc biệt là tại khu vực Bắc Bộ cho thời

hạn ngắn, thời hạn vừa trong tương lai, để có những giải pháp giúp phòng chống tác

động của mưa lớn gây ra.

7

Ngoài mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn được bố cục thành 3

chương như sau:

Chương I: TỔNG QUAN

Chương II: SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP

Chương III: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT

8

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN

1.1Vấn đề dự báo mưa lớn ở Bắc Bộ

Trong những năm gần đây, vấn đề dự báo mưa lớn thời đoạn ngắn, thời hạn

vừa và thời hạn dài tại khu vực Bắc Bộ là một trong những bài toán được các nhà

nghiên cứu cũng như những dự báo viên làm công tác nghiệp vụ đặc biệt quan tâm

bởi tính ứng dụng thiết thực đối với đời sống xã hội. Thông tin về dự báo, cảnh báo

mưa lớn thời hạn ngắn cho khu vực Bắc Bộ sẽ rất hữu ích cho các nhà hoạch định

chính sách như việc chủ động ứng phó với các hiện tượng thiên tai như lũ quét, sạt

lở đất, ngập úng, … thường hay xuất hiện trong những trận mưa lớn tại Bắc Bộ, đặc

biệt là khu vực vùng núi nơi có địa hình hiểm trở, dốc lớn, lưu vực hẹp. Đối với

thông tin dự báo mưa lớn trong dự báo hạn vừa và dự báo hạn dài cho khu vực Bắc

Bộ sẽ là tiền đề cho các định hướng sản xuất dân sinh của người dân như trong việc

hoạch định sản xuất vụ hè thu, vụ đông xuân nhất là với các tỉnh thuộc đồng bằng

sông Hồng.

Muốn dự báo mưa lớn, có hai vấn đề được quan tâm hàng đầu, đó là:

 Định nghĩa, phân cấp mưa lớn

 Những hình thế gây ra mưa lớn

1.1.1 Định nghĩa, phân cấp mưa lớn trong nghiệp vụ

Trước khi nghiên cứu dự báo mưa lớn thì khái niệm mưa lớn cần được làm

rõ. Mưa lớn có thể đươc định nghĩa theo những cách khác nhau tùy thuộc vào khu

vựcnghiên cứu và đặc điểm chế độ mưa của khu vực đó. Theo Hiệp hội khí tượng

Mỹ, mưa lớn được định nghĩa là là đợt/ngày mưa có lượng mưa một giờ lớn hơn

0,76cm(tương đương với 18,24 mm/ngày). Năm 2000, theo nghiên cứu của Osborn

và Hulme [14] về xu thế của các sự kiện mưa lớn trên khu vực nước Anh xác định

sự kiện mưa lớn là mưa có cường độ lớn hơn 15mm/ngày. Bằng cách sử dụng

ngưỡng phân vị thứ 90 và 95, năm 2005, Groisman và cộng sự[10] định nghĩa mưa

lớn là mưa có lượng mưa ngày lớn hơn lượng mưa tương ứng với các ngưỡng phân

vị. Tại Việt Nam, mưa thường được phân thành các cấp khác nhau, trong thông tư

41/2017/TT-BTNMT ngày 23/10/2017 [1] về quy định kỹ thuật đánh giá chất lượng

9

dự báo, cảnh báo khí tượng, phần phụ lục quy định thuật ngữ cấp mưa, mưa lớn

không tính thời gian mưa xảy ra liên tục hay ngắt quãng (theo ký hiệu trong sổ

AERO):

- Mưa vừa: có lượng mưa trong 12h từ 8-25mm.

- Mưa to: có lượng mưa trong 12h từ 25-50mm.

- Mưa rất to: có lượng mưa trong 12h trên 50mm.

1.1.2 Những hình thế gây mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ

Những đợt mưa lớn xảy ra trên diện rộng tại các tỉnh vùng núi Bắc Bộ

thường bị ảnh hưởng nhiều từ điều kiện địa hình. Trong đó, những điểm mưa có

lượng rất lớn thường xuất hiện trong thời gian ngắn. Những đợt mưa lớn này thường

kéo dài 2, 3 ngày. Tuy nhiên, có những đợt mưa lớn có thời gian kéo dài tới 8 đến 9

ngày nhưng thời gian có mưa không xuất hiện liên tục, đôi lúc ngắt quãng đan xen

là các ngày có mưa với lượng ít hoặc những khoảng thời gian ngớt mưa.Các dạng

hình thế quy mô lớn gây mưa lớn tương đối đa dạng. Các nguyên nhân gây ra mưa

lớn đa phần là do chịu ảnh hưởng từ xoáy thuận nhiệt đới, xoáy thuận nhiệt đới kết

hợp với gió đông nam, xoáy thuận nhiệt đới kết hợp với không khí lạnh, dải hội tụ

nhiệt đới, dải hội tụ nhiệt đới kết hợp với không khí lạnh, không khí lạnh kết hợp

với hội tụ gió tín phong, xoáy thấp lạnh hoặc dải áp thấp ở Nam Trung Quốc kết

hợp với không khí lạnh; rãnh thấp nóng phía tây kết hợp với không khí lạnh, …Vào

mùa hè, mưa lớn trên diện rộng tại khu vực Bắc Bộ chủ yếu do hoạt động của dải

hội tụ nhiệt đới (ITCZ), nhất là trong tháng 6 khi ITCZ đã bắt đầu xuất hiện và có

trục ở phía nam Trung Quốc và phía bắc Việt Nam có thể nối với một vùng xoáy

thấp hoặc bão trên khu vực Biển Đông. Sang đến mùa đông, hình thế gây mưa lớn

nhiều nơi tại khu vực Bắc Bộ thường do front lạnh, khối không khí lạnh phía Bắc…

Năm 2007, theo nghiên cứukhoa học “Nghiên cứu tác động tham số hóa đối lưu đối

với dự báo mưa lớn Bắc Bộ bằng mô hình HRM” của Vũ Thanh Hằng [4] đã chỉ ra

rằng mưa trên lãnh thổ Việt Nam là kết quả tác động phức tạp của hoàn lưu nhiệt

đới với địa hình đồi núi trên ¾ lãnh thổ Việt Nam. Qua việc phân tích synốp trên cơ

sở số liệu bản đồ thời tiết, nghiên cứu đã phân chia thành 5 loại hình thế synốp cơ

10

bản gây mưa lớn diện rộng đối với khu vực Bắc Bộ chính là do xoáy thuận nhiệt

đới, do rãnh áp thấp, do rãnh áp thấp bị nén, do rãnh gió tây và do sự hội tụ kinh

hướng. Trong đó, mưa do xoáy thuận nhiệt đới là loại hình thế gây mưa lớn đặc

trưng cho Đông Bằng Bắc Bộ nói riêng và cho toàn Bắc Bộ nói chung. Xoáy thuận

nhiệt đới ở đây được hiểu là bao gồm bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), xoáy thấp

phát triển từ tầng thấp đến khoảng 5000m. Xoáy thuận nhiệt đới ảnh hưởng trực tiếp

đến Đồng Bằng Bắc Bộ thường gây mưa kéo dài vài ba ngày và tập trung vào hai

ngày đầu. Tuy nhiên mưa do bão, ATNĐ có cường độ gia tăng, thời gian kéo dài

hơn, phạm vi rộng hơn nếu hoạt động của bão, ATNĐ kèm theo hoạt động của dải

hộitụ nhiệt đới hoặc hoạt động của đới gió đông nam mạnh từ rìa áp cao cận nhiệt

đới. Cần lưu ý rằng mưa do bão, ATNĐ đôi khi xảy ra không đồng nhất trong một

khu vực hẹp do vai trò địa hình đã làm phân hóa khá rõ các nơi khác nhau trong một

khu vực hẹp thậm chí hai khu vực liền kề. Mưa do bão, ATNĐ đối vớiBắc Bộ

thường tập trung vào mùa bão là tháng 7 và tháng 8, đây là những tháng tần suất

mưa xảy ra lớn hơn nên vai trò mưa do hoạt động xoáy thuận nói chung, bão,

ATNĐ nói riêng có vị trí khá quan trọng trong các quá trình mưa gây lũ lụt lớn.

Ngoài ra, một hình thế gây mưa khá đặc trưng cho khu vực đồng bằng Bắc

Bộ là do dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) và rãnh áp thấp có trục Tây Bắc – Đông Nam.

ITCZ là một dải thời tiết xấu, nhiều mây kèm theo mưa bất ổn định gây ra bởi sự

hội tụ giữa 2 luồng gió tín phong bắc bán cầu và tín phong nam bán cầu hoặc giữa

tín phong bắc bán cầu và gió mùa mùa hè mà bản chất là do tín phong nam bán cầu

đổi hướng khi vượt qua xích đạo (gió mùa Tây Nam trên khu vực đông nam Châu Á

và biển Đông). ITCZ cho lượng mưa không lớn khoảng 30 –50mm và tập trung vào

các tháng 7, 8 và 9. ITCZ chỉ có khả năng gây mưa lớn khi có tác động kết hợp với

sự tăng cường lấn sâu về phía Tây của áp cao cận nhiệt đới với sự hoạt động của gió

mùa đông nam dày và phát triển cao đến 5000m hoặc cao hơn. Ngoài ITCZ thông

thường còn phát hiện được 1 loại đường hội tụ khác đó là rãnh áp thấp có trụcTây

Bắc - Đông Nam. Sự tồn tại của rãnh này do sự gặp gỡ của tín phong từ áp cao cận

nhiệt đới Thái Bình Dương và gió mùa mùa hè thổi từ vịnh Belgan sang hoặc có sự

11

xâm nhập lạnh trong những tháng mùa hè. Rãnh áp thấp Tây Bắc – Đông Nam gây

mưa không nhiều và có thể quan sát rõ ở phần dưới tầng đối lưu vào khoảng thời

gian đầu mùa hè và cuối mùa hè. Nguyên nhân của mưa theo dạng hình thế này là

hậu quả của sự tranh chấp giữa các khối khí có nguồn gốc khác nhau tạo nên sự hội

tụ mạnh mẽ trong khu vực mặt đệm nóng ẩm và bất ổn định lớn.Nhìn chung mưa do

ITCZ và mưa do rãnh áp thấp có trục Tây Bắc – Đông Nam không lớn nhưng nó

thường kèm theo dông và xảy ra chủ yếu vào ban ngày nhiều hơn ban đêm. Đó là sự

hội tụ của hai hay nhiều khối khí có nguồn gốc khác nhau nên tính chất mưa từng

đợt cũng có khác nhau song xảy ra mãnh liệt nhất về cường độ mưa, tổng lượng

mưa, thời gian mưa liên tục kéo dài khi xuất hiện ITCZ bị nén do không khí lạnh

hay sự lấn về phía Tây của áp cao cận nhiệt đới với tín phong đông nam mạnh phát

triển lên độ cao 3000 – 5000m trên khu vực Bắc Bộ.

Một hình thế thời tiết thường hay xuất hiện trong các tháng chuyển tiếp là

rãnh áp thấp bị nén cũng là một trong những tác nhân gây mưa lớn cho khu vực Bắc

Bộ. Rãnh áp thấp bị nén thể hiện rõ sự cạnh tranh giữa các khối khí có đặc trưng

nhiệt động lực khác nhau, trong đó áp thấp nóng phía Tây đóng vai trò rất quan

trọng. Mưa thường xảy ra vào chiều tối và tối khi mà hai điều kiện nhiệt lực và

động lực thuận lợi cho quá trình hình thành mây và mưa. Lượng mưa do hình thế

này tùy thuộc vào vị trí của trục rãnh thấp, vị trí của vùng áp thấp trên trục rãnh

thấp và mức độ nén do sự giao tranh của các hệ thống thời tiết liên quan. Phân bố

mưa tập trung vào phần phía Bắc trục rãnh nơi xảy ra hội tụ gió mãnh liệt nhất giữa

hai khối khí. Khi trục rãnh có hướng Tây Bắc - Đông Nam thì cho lượng mưa trội

hơn so với các hướng khác bởi lẽ trục rãnh quyết định một phần hướng gió hội tụ.

Quá trình mưa chỉ kết thúc khi phần đông nam của vùng áp thấp phía Tây bị nén

đầy hẳn lên và thay thế với loại hình thế khác như áp cao lạnh hoặc sự phát triển trở

lại của vùng thấp hoàn chỉnh.

Một hình thế gây mưa đặc trưng cho các tỉnh phía bắc nước ta là rãnh gió tây

kết hợp với hoạt động của không khí lạnh (kèm theo front hay đường đứt). Trong đó

rãnh gió tây được hiểu là rãnh áp thấp trong dòng xiết gió tây trên cao. Rãnh gió

12

Tây trên cao là nhiễu động sóng dạng rãnh trong đới gió tây cận nhiệt đới hình

thành ở độ cao khoảng 3000m trở lên và nhìn rõ nhất ở độ cao khoảng 5000m và có

hướng dịch chuyển từ Tây sang Đông. Trong quá trình di chuyển về phía Đông rãnh

áp thấp này có thể thay đổi cường độ theo hướng phát triển (rãnh sâu xuống) hoặc

suy thoái (rãnh đầy lên) cùng với sự giảm tốc độ gió Tây Nam trước rãnh. Rãnh

càng sâu thì tốc độ di chuyển của rãnh càng chậm và ngược lại. Mưa do rãnh gió

Tây trên cao có chiều từ tây sang đông cùng với sự di chuyển của rãnh, mưa chỉ xảy

ra ở khu vực hội tụ gió gây ra dòng xiết trước rãnh với dạng mưa rào, ít khi có mưa

xuất hiện liên tục và đa phần kèm theo dông mạnh. Đôi khi mưa do rãnh gió Tây

trên cao còn có thể đi kèm theo sự xuất hiện của mưa đá bởi đỉnh mây đối lưu phát

triển tới độ cao từ 12 - 14km với sự bất ổn định của không khí lớn. Quá trình mưa

do dòng xiết trước rãnh gió Tây trên cao thường không kéo dài thậm chí chỉ vài giờ

và rất khi mưa lặp lại trong nhiều ngày liên tiếp bởi khi rãnh đi qua, khu vực trục

rãnh và phía sau rãnh, tốc độ dòng xiết giảm mạnh. Tuy nhiên loại hình thế này chỉ

có thể gây mưa lớn khi có tác động đồng thời của hội tụ không khí tầng thấp do

không khí lạnh ở tầng thấp (dưới dạng tăng áp, đường đứt hoặc front lạnh) tạo nên

sự xáo trộn của các khối khí có nguồn gốc khác nhau hoặc có sự tác động của gió

tín phong mạnh ở lớp khí quyển bên dưới tầng đối lưu hoặc có sự tồn tại của rãnh

áp thấp, vùng xoáy thấp ở mực bề mặt.

Hội tụ kinh hướng là một dạng hình thế gây mưa có tần suất lớn nhất ở khu

vực Bắc Bộ. Đây là loại hình thế gây mưa cho khu vực Bắc Bộ không chỉ riêng trong

mùa hè hay mùa đông mà trong cả những tháng chuyển mùa. Hội tụ kinh hướng là sự

hòa trộn của hai khối khí nóng ẩm có nguồn gốc trên Biển Đông và vịnh Bengal tạo

thành sự hội tụ theo chiều Bắc - Nam. Sự hội tụ này thể hiện bởi mô hình synôp đặc

trưng ở lớp khí quyển tầng thấp đó là rãnh áp thấp có trục Tây Bắc - Đông Nam(ở độ

cao dưới 1500m) và vùng hội tụ gió trên cao (từđộ cao 1500m). Sự hội tụ hướng gió

thịnh hành từ Tây đến Tây Nam có nguồn gốc từ vịnh Bengal với hướng gió thịnh hành

từ tây nam đến đông nam có nguồn gốc từ Biển Đông. Tùy thuộc vào cấu trúc và mức

độ hội tụ mà mưa do loại hình thế này mang lại tập trung thành từng vệt hoặc thành

13

vùng cùng với sự phát triển và cấu trúc hệ thống mây đối lưu. Mưa lớn thường liên tục

kéo dài và chỉ có thể suy giảm hay kết thúc khi tác nhân gây hội tụ yếu dần hoặc không

còn tồn tại trên vùng núi Bắc Bộ. Tùy thuộc vào mức độ hội tụ và thời gian tồn tại mà

lượng mưa có thể từ vài chục đến vài trăm mm và mưa lớn quyết định bởi mức độ hội

tụ gió. Mức độ hội tụ kinh hướng xảy ra vào ban đêm thường mãnh liệt hơn ban ngày

do quá trình tích nhiệt ban ngày tạo điều kiện thuận lợi cho việc giải phóng năng

lượng vào ban đêm.

1.2 Các nghiên cứu trong và ngoài nước

a. Các nghiên cứu trên thế giới.

Dự báo lượng mưa chính xác đóng vai trò quan trọng, là một trong những

tiền đề chính phục vụ quá trình quản lý tài nguyên nước và phòng chống lũ lụt. Tuy

nhiên, dự báo lượng mưa một cách chính xác vẫn là một công việc khó khăn cho tới

thời điểm hiện nay. Một phương pháp thống kê được đề cập tới đó là mô hình k

điểm gần nhất đã được nhiều nhà khoa học trên thế giới sử dụng để nghiên cứu các

đặc trưng khí tượng khác nhau trong đó có việc nghiên cứu để mô phỏng định lượng

lượng mưa. Trong bài báo mô phỏng lượng mưa ngày và các biến thời tiết khác dự

trên mô hình k điểm gần nhất vào tháng 10, năm 1999 của Balaji Rajagopalan và

Upmanu Lall [7] đã mô phỏng chuỗi thời gian đa biến, không theo tỉ lệ trong 30

năm dữ liệu thời tiết hàng ngày tại thành phố Salt Lake, Utah, thời kỳ 1961–1991

cho 6 biến đặc trưng khí tượng là bức xạ mặt trời, nhiệt độ tối cao Tx, nhiệt độ tối

thấp Tm, nhiệt độ điểm sương, tốc độ gió trung bình và lượng mưa. Đặc điểm khí

hậu tại thành phố Salt Lake với vị trí ở 40046’N, 111058’W và ở độ cao 1288m, hầu

hết lượng mưa đến ở trong mùa đông và tuyết rơi chủ yếu vào mùa xuân, đôi khi có

thể có tuyết vào mùa thu. Tất cả sáu biến thời tiết hàng ngày (bao gồm cả lượng

mưa) được coi là một vectơ thời tiết của một ngày, đây sẽ là "vectơ đặc trưng". Biểu

thị chuỗi thời gian vectơ của các biến thời tiết bằng xt, trong đó t =1, … , n. Tác giả

giả sử có cấu trúc phụ thuộc, tức là độ trễ của các giá trị trong tương lai sẽ phụ

thuộc vào số lượng k điểm gần nhất sẽ sử dụng. Trong nghiên cứu, sáu biến thời tiết

vào một ngày cần quan tâm sẽ được xác định dựa trên việc “nhớ lại” từ dữ liệu lịch

sử bằng cách điều chỉnh trên vectơ của cùng một biến (vectơ đặc trưng) dựa trên số

14

liệu của ngày hôm trước. Việc lấy mẫu lại được thực hiện từ mô hình k điểm gần

nhất trong không gian trạng thái của vectơ đặc trưng bằng cách sử dụng hàm trọng

số, ở đây k được lựa chọn là √𝑛 và sử dụng khoảng cách Ơclit. Thuật toán này được

áp dụng cho một mùa nhất định (ví dụ: 3 tháng, 1 tháng) và được khởi tạo bởi các

giá trị xt, cho ngày cuối cùng của mùa trước. Cách tiếp cận này tương đương với

phép tính gần đúng của một quá trình Markov đa biến với độ trễ là 1. Trong đó yêu

cầu các giả định trước về hình thức của hàm đảm bảo xác suất chung của các biến.

Vào tháng 11/2013, Jian Hu; Jun Liu; Yong Liu; and Cheng Gao [10] đã đề

xuất mô hình kết hợp EMD-KNN để dự báo lượng mưa trung bình hàng năm. Mô

hình này được cải thiện bằng cách kết hợp hai phương pháp, sử dụng mô hình thực

nghiệm EMDvà mô hình hồi quy kép K điểm gần nhất. Khu vực nghiên cứu dự báo

lượng mưa trung bình hàng năm là thành phố Nam Kinh và lưu vực sông

Dahuofang. Đó là hai khu vực điển hình đặc trưng cho vùng có lượng mưa trung

bình năm lớn như thành phố Nam Kinh (Trung Quốc) và một khu vực điển hình cho

vùng ít mưa là tại lưu vực sông Dahuofang ở Đông Bắc Trung Quốc. Sau khi

nghiên cứu thử nghiệm, kết quả nhận được cho thấy mô hình EMD-KNN làm giảm

sai số tuyệt đối dự báo, sai tương đối trung bình và sai số gốc trung bình đối với mô

hình K-NN đơn gần 50 %, vì vậy mô hình gợi ý có thể cải thiện hiệu quả độ chính

xác dự báo lượng mưa trung bình hàng năm (hình 1.1).

Hình 1.1. Đồ thị dự báo lượng mưa hàng năm của Nam Kinh bởi mô hình thực

nghiệm EMD-KNN (biểu thị bằng hình kim cương) và mô hình K-NN ( biểu thị bằng

hình tam giác) so với giá trị thực (đường liền nét)

15

Năm 2011, TsingChang Chen và các cộng sự [18] đã nghiên cứu mưa lớn tại

Hà Nội năm 2008, cụ thể vào ngày 30, ngày 31/10/2008 tại Hà Nội, mưa lớn đã xảy

ra gây ngập lụt diện rộng. Đó là sự kiện xảy ra bất thường tại khu vực phía Bắc

nước ta. Nguyên nhân của hiện tượng này được các tác giả phân tích do tồn tại

nhiễu động quy mô synop xảy ra trong điều kiện tương tác giữa vĩ độ trung bình và

vùng nhiệt đới. Tại vĩ độ trung bình có sự gia tăng sóng lạnh có thể đi theo hướng

Tây đến vùng khuất gió của vùng xoáy hội tụ giữa dãy núi Altai và Thiên Sơn.

Vùng xoáy này phát triển thành bão ở biển Đông cùng lúc với sự xuất hiện của đợt

mưa lớn bất thường ở Hà Nội. Tại vùng nhiệt đới, sự xuất hiện của 1 xoáy lạnh hình

thành vào 26/10 ở phía Nam Philipines thông qua sự tương tác của nhiễu động sóng

Đông tồn tại vùng xoáy nhỏ ở Biển Celebes và sự tăng sóng lạnh ở Đông Á. Vùng

xoáy lạnh này phát triển thành vùng hội tụ cùng với ở bề mặt là sự nhập nhập lạnh

theo hướng Đông Nam mang lượng hơi ẩm lớn từ vùng biển Nam Trung Quốc để

duy trì mưa lớn ở Hà Nội. Tác giả sử dụng phương pháp phân tích phổ của khu vực

gió phía nam và phía bắc của vùng hội tụ gió trong đợt mưa lớn ở Hà Nội. Trong

bài viết này tác giả sử dụng số liệu GFS của Trung tâm dự báo môi trường để phân

tích đợt mưa lớn này. Các phân tích, đánh giá được thực hiện trong nghiên cứu này

đã chỉ ra cơ chế hình thành của xoáy lạnh là nguyên nhân chính trong trận mưa lịch

sử ở Hà Nội năm 2008. Sự kiện này bao gồm các yếu tố sự tương tác giữa các nhiễu

động gió Đông và sự tăng cường sóng lạnh. Môi trường thuận lợi cho sự phát triển

của các sóng lạnh này và sự tăng cường của nó bởi hệ thống gió mùa các mùa đã

không được xem xét. Bên cạnh đó, cơ chế cung cấp hơi ẩm để duy trì lượng mưa

cũng đã bị bỏ quên. Phát hiện mới này nhằm nhấn mạnh trước đó có lẽ nên cho

phép chúng ta xây dựng một công thức hữu ích trong việc dự báo mưa vào cuối mùa

thu cho Việt Nam.

Thứ nhất: Các sóng lạnh mới tăng cường phát triển từ bề mặt hình thành cặp

áp cao-áp thấp trong vùng lân cận ở núi Altai. Nó có thể được quan sát và theo dõi

vài ngày trước sự xuất hiện của sóng lạnh trên bờ biển Đông ở Đông và Đông bắc

16

Châu Á. Cùng lúc này xuất hiện xoáy thuận ở bề mặt, nó kết hợp với sóng lạnh góp

phần gây nên sự kiện mưa lớn ở Hà Nội.

Thứ hai: Sự kiện mưa lớn ở Hà Nội năm 2008 đã xảy ra khi mà ở các mực

thấp là dòng hội tụ, ở các mực trên cao là dòng phân kỳ, dao động MJO đã được

phát hiện ở khu vực gió mùa Châu Á trùng với dị thường lượng mưa là sự giao thoa

của 3 chế độ gió mùa ở Hà Nội.

Thứ ba: Sự biến đổi giữa các năm của xoáy nghịch cận nhiệt đới Tây Thái

Bình Dương là sự phản ứng lại với việc nóng lên dị thường ở vùng nhiệt đới Tây

Thái Bình Dương, và cũng là một nhân tố trung tâm hoạt động để dự đoán tiềm

năng vị trí, vĩ độ của mưa lớn Việt Nam.

Trong năm 2015 đã xảy ra một đợt mưa cực trị ở phía đông bắc Việt Nam

vào cuối tháng 7 đến đầu tháng 8. Trong đó khu vực ven biển tỉnh Quảng Ninh là

nơi bị ảnh hưởng nặng nề nhất, với lượng mưa mưa từ 1000-1500 mm. Mưa lớn dẫn

đến lũ lụt và lở đất, dẫn đến tổn thất kinh tế ước tính là 108 triệu đô la Mỹ và 32

người thiệt mạng. Năm 2017, Roderick van der Linden, Andreas H. Fink, Joaquim

G. Pinto, Tan Phan-Van [16] trong nghiên cứu về quá trình động lực xảy ra trong

đợt mưa lớn cực trị tại Đông Bắc Việt Nam năm 2015 và khả năng dự báo mưa cực

trị trong hệ thống tổ hợp dự báo ECMWF đã sử dụng nhiều nguồn dữ liệu và các dự

tổ hợp của ECMWF để nghiên cứu về sự phát triển của các quá trình động lực gây

ra mưa lớn và kiểm nghiệm dự đoán thực tế của đợt mưa lớn cực trị trong thời gian

4 ngày từ 12z UTC ngày 25 tháng 7 đến 12z UTC ngày 29 tháng 7 năm 2015. Bộ số

liệu sử dụng trong nghiên cứu bao gồm dữ liệu vệ tinh tích hợp đa chiều của NASA

là TRMM 3B42, số liệu đo từ vệ tinh địa tĩnh MTSAT-2 của cơ quan khí tượng

Nhật Bản, số liệu nhiệt độ 00z và 12z theo giờ UTC từ kênh hồng ngoại MTSAT-2

độ phân giải 0.040 x 0.040 trong kênh phổ 10.8μm, cuối cùng là số liệu ra đa từ

băng tần C ở trạm radar Phủ Liễn với độ phân giải 5 phút có trong thời kỳ 25-

28/7/2015 đã được sử dụng để cho thấy sự phát triển quy mô lớn về sự đối lưu

mạnh gây ra mưa cực đoan. Mặt khác, để mô tả nguyên nhân về động lực và khả

năng dự báo thực tế của mưa lớn cực đại tại Quảng Ninh, nghiên cứu đã sử dụng

17

các sản phẩm ECMWF. Các phân tích từ mô hình dự báo tổ hợp của ECMWF đã

đưa ra được kết quả dự báo về sự kiện mưa lớn cực đoan xảy ra trong 3 ngày đầu

qua việc dự báo chính xác về cường độ hoạt động và vị trí của rãnh thấp cận nhiệt

đới từ kết quả tổ hợp của 51 mô hình thành phần. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng

tồn tại một rãnh thấp ở tầng khí quyển trên cao và ở bề mặt đi qua khu vực Vịnh

Bắc Bộ làm gia tăng độ ẩm và quá trình đối lưu kéo dài về phía Đông Bắc Việt

Nam. Độ ẩm duy trì ở mức cao trên dải thấp được nối liền từ bán đảo Đông Dương

bắt nguồn từ một cơn bão nhiệt đới trên Vịnh Bengal. Như vậy, sự kiện mưa lớn đã

xảy ra tại Quảng Ninh là một ví dụ điển hình cho thấy tác động của đối lưu nhiệt

đới trong hệ thống synốp quy mô lớn, trong trường hợp này đó là sự tương tác vùng

nhiệt đới và ngoại nhiệt đới và chưa từng được ghi nhận trong quá khứ.

b. Các nghiên cứu trong nước

Đối với khu vực nhiệt đới dự báo thời tiết nói chung, dự báo định lượng mưa

nói riêng càng phức tạp hơn và đang được các nhà khí tượng Việt Nam và các nước

vùng nhiệt đới đầu tư nghiên cứu đặc biệt mạnh bằng nhiều phương pháp và công

nghệ tiên tiến. Có thể điểm ra một số công trình đã nỗ lực dự báo dông và dự báo

định lượng mưa gần đây ở Việt Nam như: Năm 2005, Nguyễn Đức Hậu [3] trong

luận án tiến sĩ về nghiên cứu dự báo mưa lớn ở phía Tây Bắc Bộ thời hạn trước 3

ngày bằng phương pháp thống kê đã sử dụng nhân tố dự báo là trường địa thế vị

mực 850hPa và 500hPa qua phương pháp thống kê thực nghiệm. Tác giả đã nghiên

cứu dự báo mưa lớn cho thời hạn trước 3 ngày ở phía Tây Bắc Bộ, gồm: phân khu

Lai Châu, phân khu Sơn La, toàn khu Tây Bắc và Đông Hoàng Liên Sơn. Mưa lớn

có tiêu chí là tổng lượng mưa 3 ngày > 75mm. Theo tiêu chí đó, tần suất mưa lớn

phía Tây Bắc Bộ 5-22%, và tính chung cả 3 phân khu số ngày mưa lớn xấp xỉ số

ngày không mưa (với tiêu chí: tổng lượng mưa 3 ngày <1,5mm). Khi sử dụng

phương pháp phân tích hai trường địa thế vị cho hai trường hợp trái ngược nhau: có

mưa lớn và không mưa, đã phát hiện 4 vùng ở mực 850hPa và 5 vùng ở mực

500hPa chứa nhiều thông tin liên quan đến mưa lớn ở phía Tây Bắc Bộ. Các thông

tin về mưa lớn trên hai trường địa thế vị nói trên liên quan trực tiếp tới nhiều hệ

18

thống khí áp, nhưng quan trọng nhất là áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương.

Từ sự đối lập trên hai trường địa thế vị 850hPa và 500hPa giữa hình thế 3 ngày

trước mưa lớn và không mưa, tác giả đã xác định được các điều kiện gây mưa lớn

và không mưa trên hai trường địa thế vị đó. Thực tế chứng tỏ, phía Tây Hoàng Liên

Sơn các điều kiện gây mưa lớn tập trung nhiều ở trường 500hPa, trong khi mưa lớn

ở phía Đông Hoàng Liên Sơn thể hiện tập trung nhiều ở trường 850hPa. Trong

nghiên cứu, tác giả đã xây dựng phương trình hồi quy và ứng dụng dự báo pha mưa

lớn đồng thời xây dựng được phương trình phân lớp dự báo mưa lớn sau 3 ngày cho

khu vực Tây Bắc có thể dùng trong nghiệp vụ dự báo hạn vừa, phục vụ phòng

chống lũ lụt trong mùa mưa ở Bắc Bộ.

Năm 2016, đề tài nghiên cứu khoa học cấp quốc gia về “Nghiên cứu xây

dựng hệ thống nghiệp vụ dự báo mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ Việt Nam” của

Hoàng Đức Cường tập trung giải quyết bài toán dự báo định lượng mưa lớn dựa

trên các mô hình khu vực phân giải cao có sử dụng đồng hoá số liệu 4 chiều

(4DVAR), xây dựng bản đồ ước lượng và dự báo mưa tức thời từ số liệu vệ tinh,

nhận dạng hoàn lưu khí quyển dựa trên trường gió, áp và hiệu chỉnh dự báo định

lượng mưa của mô hình khu vực phân giải cao dựa trên số liệu đo mưa tự động.

Trong đề tài này, tác giả sử dụng ngưỡng mưa lớn (50mm/ngày) theo quy định tại

Quyết định 46/2014/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về các loại hình thiên tai ở

Việt Nam) cho toàn Bắc Bộ.

1.3 Nhận xét chung

Dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn là bài toán khá khó khăn tuy nhiên nếu

làm được lại có ý nghĩa ứng dụng lớn đối với các hoạt động kinh tế xã hội.Những

thông tin về định lượng được lượng mưa hay cụ thể hơn là dự báo được khả năng

xuất hiện mưa lớn được tại khu vực Bắc Bộ được kỳ vọng là sẽ góp phần tạo tiền đề

cho việc hạn chế những tác hại do mưa lớn gây ra, mặt khác lại là một điểm nhấn

cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn cho các nhà quản lý, các nhà hoạch định chính

sách xác định chiến lược phát triển kinh tế bền vững và bảo đảm an sinh xã hội cho

khu vực miền Bắc nước ta. Có thể áp dụng phương pháp tối ưu nhất cho khả năng

19

dự báo xác suất cao, sát với thực tế làm cơ sở nghiên cứu cho các vùng miền khác

trên cả nước, cụ thể là các khu vực Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ.

Thông thường, hướng tiếp cận thống kê cũng cho khá nhiều kết quả tốt và

được nghiên cứu cho một khoảng thời gian khá dài và cũng là một cách tiếp cận đỡ

tốn chi phí máy móc và nhân lực hơn hướng tiếp cận dựa trên mô hình số. Trong

luận văn đã sử dụng phương pháp thống kê phi tham số. Phương pháp này không

dựa trên việc xây dựng các phương trình dự báo truyền thống, thay vào đó sử dụng

luôn chuỗi số liệu trong lịch sử làm cơ sở nghiên cứu. Luận văn đã nghiên cứu tính

toán, dùng cách tính tổ hợp trễ cho thời đoạn từ 1 đến 3 ngày trước, trong chính

ngày có mưa lớn xảy ra và thời kỳ từ 1 đến 3 ngày sau khi có mưa lớn xuất hiện

trong quá khứ để tìm ra hình thế thời tiết synôp đặc trưng cho tất cả các ngày có

mưa lớn trong một thời kỳ dài 15 năm giai đoạn 2001-2015. Từ đó, lựa chọn vùng

nghiên cứu và các yếu tố làm đầu vào cho mô hình k điểm gần nhất để nghiên cứu

dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ.

20

CHƯƠNG 2 -SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP

2.1 Số liệu

2.1.1 Bộ số liệu sử dụng nghiên cứu

- Trong luận văn này, tôi sử dụng bộ số liệu sử dụng chuỗi số liệu tái phân

tích ECMWF trong 15 năm từ 2001 – 2015. Số liệu tái phân tích này sẽ được sử

dụng để nghiên cứu cấu trúc theo không gian của các đặc trưng nhiệt động lực học

như nhiệt độ thế vị tương đương, xoáy thế, khí áp mực biển, xoáy tương đối, …

trước những ngày xảy ra mưa lớn, trong những ngày xảy ra mưa lớn và sau những

ngày có mưa lớn xảy ra cho khu vực Bắc Bộ. Số liệu tái phân tích được lấy từ

website https://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc/.Các biến

được lựa chọn gồm trường gió, độ cao địa thế vị, nhiệt độ, ẩm, khí áp với các bước

thời gian là 6h, độ phân giải 0.750 x 0.750.

Miền tính được lựa chọn bao gồm khu vực Việt Nam và vùng lân cận 0-

400N, 900E-1200E được cho là phù hợp khi so sánh và phân tích các khu vực có ảnh

hưởng đáng kể tới sự xuất hiện mưa lớn tại các tỉnh Bắc Bộ.

- Bộ số liệu quan trắc data obs trong 15 năm từ năm 2001-2015 cho toàn khu

vực Bắc Bộ bao gồm: Tây Bắc, Việt Bắc, Đông Bắc và các tỉnh đồng bằng Bắc Bộ

từ Trung tâm dự báo Khí tượng thủy văn Quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thủy văn.

Từ bộ số liệu quan trắc tìm ra các đợt xảy ra mưa lớn cho thời kỳ 15 năm lựa

chọn để nghiên cứu trong luận văn như sau:

Bảng 2.1. Các đợt mưa lớn trong thời kỳ 2001-2015

Cấp độ mưa Năm Thời gian lớn

2 2001 2001051412

2 2001 2001051512

2 2001 2001051612

2 2001 2001051712

2 2001 2001080112

21

2001 2001080212 2

… … …

2015 2015080312 1

2015 2015080412 1

2015 2015082912 2

2015 2015083012 2

2015 2015092212 2

2015 2015100912 2

2015 2015101012 2

2015 2015120412 2

2015 2015120512 2

2.1.2 Các đặc trưng khí tượng được lựa chọn để nghiên cứu

Trong nội dung luận văn, tôi đã lựa chọn đặc trưng dị thường xoáy thế và dị

thường xoáy tương đối (dựa trên gió kinh hướng và vĩ hướng) để phân tích đưa ra

hình thế đặc trưng tiêu biểu trong những ngày trước khi có mưa lớn xảy ra, ngay

trong ngày có mưa lớn và thời điểm từ 1 đến 3 ngày sau khi có mưa lớn xảy ra tại

khu vực Bắc Bộ. Dị thường xoáy sẽ được tính toán từ tổ hợp trễ giá trị xoáy tại thời

điểm 1, 2, 3 ngày trước và 1, 2, 3 ngày sau khi có mưa lớn xảy ra tại Bắc Bộ trừ đi

giá trị trung bình theo từng tháng có mưa lớn xảy ra tại khu vực Bắc Bộ của 15 năm

nghiên cứu. Trong đó, xoáy thế, xoáy tương đối và các giá trị dị thường xoáy vừa

được đề cập này sẽ được tính theo các công thức ở dưới đây. Ngày có mưa lớn sẽ

được xác định dựa trên số liệu quan trắc tại các trạm trên khu vực Bắc Bộ trong 15

năm (2001-2015).

2.1.2.1 Xoáy tương đối

Xoáy, một số đo vi mô của sự quay trong chất lỏng, là một trường vector và

được xác định bằng độ xoắn của tốc độ. Xoáy tương đối là độ xoắn của vận tốc

tương đối 𝑈 (công thức 1).

𝜔 = ∇ × 𝑈 (1)

22

Tuy vậy, trong động lực học khí quyển quy mô lớn, chúng ta quan tâm chủ

yếu đến thành phần thẳng đứng của xoáy tương đối, được ký hiệu là 𝜉.

𝜉 = 𝑘. (∇ × 𝑈) (2)

Những vùng của 𝜉 lớn dương (âm) có xu hướng phát triển của xoáy thuận ở

Bắc (Nam) bán cầu. Như vậy, sự phân bố xoáy tương đối là một chỉ tiêu cảnh báo

rất tốt cho việc phân tích thời tiết.

𝜕𝑣

𝜕𝑢

Trong hệ tọa độ Đề các:

𝜕𝑥

𝜕𝑦

(3) 𝜉 = −

2.1.2.2 Xoáy thế

Từ những năm 40 và 50 của thế kỷ 20, trục tọa độ khí áp đã được sử dụng

rộng rãi trong nghiệp vụ. Trục toạ độ nhiệt độ thế vị cũng hình thành cùng thời gian

trên nhưng do khó khăn trong việc tính toán và nội suy theo chiều thẳng đứng của

nhiệt độ thế vị nên phải phải mãi đến năm 1985 với nghiên cứu của Hoskin [8] và

cộng sự về việc sử dụng các bản đồ xoáy thế trên mặt đẳng nhiệt độ thế vị (gọi tắt là

bản đồ xoáy thế) trong nghiệp vụ, cũng như sự phát triển của máy tính, bản đồ xoáy

thế mới thực sự được biết đến rộng rãi trong giới nghiên cứu khí tượng trên thế giới.

Ưu điểm của nhiệt độ thế vị là tính bảo toàn của nó trong môi trường đoạn

nhiệt, không ma sát. Do đó, một phần tử khí sẽ luôn di chuyển trên một mặt đẳng

nhiệt độ thế vị nhất định nếu không xảy ra các quá trình phi đoạn nhiệt (ví dụ: đốt

nóng, giải phóng ẩn nhiệt). Xoáy thế trên mặt đẳng nhiệt độ thế vị cũng có đặc điểm

tương tự, trong môi trường đoạn nhiệt, không ma sát, xoáy thế sẽ được bảo toàn.

Đây là một đặc tính quan trọng giúp cho xoáy thế trên mặt đẳng nhiệt độ thế vị

được sử dụng để giám sát sự di chuyển của các phần tử khí. Sử dụng kết hợp các

bản đồ xoáy thế ở các bước thời gian liên tiếp sẽ giúp dự báo viên hình dung rõ ràng

hơn chuyển động trong khí quyển của các phần tử khí so với việc sử dụng các bản

đồ độ cao địa thế vị trên mặt đẳng áp.

Hệ tọa độ nhiệt độ thế vị ra đời cùng thời gian với hệ tọa độ khí áp. Tuy nhiên, hệ

tọa độ khí áp lại được sử dụng phổ biến hơn trong các trung tâm dự báo nghiệp vụ trên

thế giới do tính đơn giản và không đòi hỏi nhiều tính toán. Ngược lại, trục toạ độ nhiệt

23

độ thế vị đòi hỏi phải tính toán các bước trung gian như: tính toán nhiệt độ thế vị từ

nhiệt độ, khí áp và tỷ xáo trộn của hơi nước (độ ẩm) theo công thức:

(4)

trong đó  là nhiệt độ thế vị, T là nhiệt độ, p0 = 1000 mb là khí áp tiêu chuẩn,

p là khí áp,  là hằng số Poisson,  = 0.2854 cho khí quyển khô và  = 0.2854(1-

0.24rv) với rv là tỷ số xáo trộn của hơi nước (water vapor mixing ratio), sau đó các

yếu tố khí tượng khác như gió, nhiệt, ẩm… được nội suy về các mực đẳng nhiệt độ

thế vị khác nhau, ví dụ: 315K, 330K và 350K đặc trưng cho 3 tầng khí quyển thấp,

trung và cao. Trường khí tượng được nội suy và tính toán trên mặt đẳng nhiệt độ thế

vị phổ biến nhất là xoáy thế.

Xoáy thế (PV) là sự lưu thông tuyệt đối của một phần không khí được giới hạn

giữa hai bề mặt đẳng nhiệt độ thế vị. Nếu xoáy thế được phân tích trên bề mặt đẳng

nhiệt độ thế vị thì khi đó nó sẽ được gọi là xoáy thế đẳng nhiệt độ thế vị

(insentropic PV - IPV).

Công thức tính xoáy thế trên mặt đẳng nhiệt độ thế vị lần đầu được đưa ra

bởi Ertel năm 1942:

, (5)

trong đó g là gia tốc trọng trường, f là xoáy hành tinh, là xoáy tương đối

trên mực đẳng nhiệt độ thế vị, là nhiệt độ thế vị và p là áp suất của mực đẳng

nhiệt độ thế vị. Đơn vị xoáy thế là PVU, trong đó 1PVU= 10−6𝑚−2𝑠−1𝐾𝑘𝑔−1.

Sau khi nghiên cứu các đặc trưng đa biến dị thường khí tượng tại khu vực

trong các cấp độ mưa lớn xảy ra tại khu vực Bắc Bộ, lựa chọn nhân tố dự báo để

làm đầu vào cho mô hình k điểm gần nhất để dự báo xác suất mưa lớn cho khu vực

Bắc Bộ.

2.2 Phương pháp

2.2.1 Xử lý số liệu và tính tổ hợp trễ

Trong khuôn khổ luận văn, tôi sử dụng phương pháp tổ hợp các ngày xảy ra 3 cấp

24

độ mưa lớn: mưa vừa (lượng mưa 8-25mm/12h), mưa to (lượng mưa 25-50mm/12h),

mưa rất to (lượng mưa trên 50mm/12h) tại khu vực Bắc Bộ trong thời kỳ 15 năm giai

đoạn 2001-2015. Từ đó xác định 1, 2, 3 ngày trước và 1, 2, 3 ngày sau khi có mưa vừa,

mưa to và có mưa rất to xảy ra tại Bắc Bộ để xây dựng tổ hợp trễ.

Sau khi có danh sách các ngày tại Bắc Bộ có mưa với từng cấp độ mưa lớn,

phương pháp tổ hợp được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp đơn giản

hay còn gọi là phương pháp trung bình tổ hợp. Theo đó, các trị số xoáy thế, gió kinh

hướng, gió vĩ hướng, áp suất bề mặt, độ ẩm tương đối, độ cao địa thế vị, tốc độ gió

thẳng đứng, xoáy tương đối của các ngày có mưa rất to sẽ được tổng hợp theo từng

tháng, sau đó lấy trung bình để ra được trị số các đặc trưng khí tượng mới đề cập ở

trên của tháng đó ứng với ngày có mưa vừa, mưa to và mưa rất to. Một ưu điểm nổi

trội của phương pháp này là sẽ giúp xác định được trị số về dị thường nhiệt độ,

lượng mưa và hoàn lưu đặc trưng và phổ biến nhất trong các nhóm số liệu khác

nhau do sử dụng đặc trưng trung bình.

Công thức tính tổ hợp trễ như sau:

𝑛 ∑ 𝑋𝑖 𝑖=1

𝑛

(6) 𝑋0 =

Trong đó: n là số ngày có mưa lớn

Tổ hợp trễ trước và sau 3 ngày có mưa lớn được biểu diễn dưới công thức

𝑛 ∑ 𝑋𝑖𝑡 𝑖=1

𝑛

(7) 𝑋𝑡 =

Trong đó: n là ngày có mưa lớn; t = ±3, ±2, ±1, 0

Để làm nổi bật các hình thế đặc trưng synôp trong các ngày có mưa lớn xảy

ra bằng cách so sánh các giá trị tổ hợp với các giá trị trung bình, trong khuôn khổ

nội dung luận văn sẽ tính toán thêm các giá trị trung bình cho các đặc trưng khí

tượng. Các đặc trưng khí tượng ở đây bao gồm các biến gió kinh hướng, gió vĩ

hướng, xoáy thế, áp suất bề mặt, độ ẩm tương đối, độ cao địa thế vị, tốc độ gió

thẳng đứng, xoáy tương đối trong tất cả các ngày có mưa cho cả thời kỳ nghiên cứu

giai đoạn từ 2001-2015.

Cũng trong luận văn, tổ hợp trễ các đặc trưng khí tượng cho thời kỳ trước từ

25

3 ngày, trước 2 ngày, trước 1 ngày, trong chính ngày có mưa lớn, sau 1 ngày, sau 2

ngày và sau 3 ngày có mưa lớn đã được tính toán bằng cách trừ đi từ tổ hợp trễ 𝑋0

cho giá trị trung bình cả thời kỳ.

2.2.2 Phương pháp thống kê phi tham số K điểm gần nhất

K điểm gần nhất là một thuật toán học có điều kiện. Mục đích của phương

pháp là trả lời được câu hỏi: một giá trị mới sẽ thuộc nhóm nào dựa vào tập mẫu sẵn

có. Chương trình phân loại không dựa vào bất cứ mô hình nào mà chỉ dựa vào sự

“nhớ lại” tập mẫu đó.

Khi người sử dụng đưa vào một điểm dự báo, chúng ta sẽ tìm ra k điểm trong

cơ sở dữ liệu gần nhất tới điểm đó. Thuật toán k điểm gần nhất sử dụng phân nhóm

của các điểm lân cận làm giá trị dự báo cho điểm đó.

Thuật toán k điểm gần nhất dựa trên ý tưởng nào?

Có thể nói, cơ sở đầu tiên cho bài toán k điểm gần nhất đó là thừa nhận:

Những điểm gần nhau (theo khoảng cách) thì được xếp cùng một loại, hay tổng quát

hơn, chúng có cùng một đặc điểm.

2.2.2.1 Các loại khoảng cách thường được sử dụng trong mô hình k điểm

gần nhất

 Khoảng cách Ơclit (Euclidean distance)

Là công thức khoảng cách được sử dụng rộng rãi nhất, khi người ta nói đến

khoảng cách nói chung thì chính là nói đến khoảng cách Ơclit.

𝑛 𝑚=1

(8) 𝑑𝑖𝑗 = √∑ (𝑥𝑖𝑚 − 𝑥𝑗𝑚)2

Trong đó: i: chỉ số ngày hiện tại

j: chỉ số ngày trong quá khứ

m: chỉ số tương ứng với với số thứ tự của nhân tố dự báo được lựa chọn phụ

thuộc và có giá trị từ 1, 2, … , n

n: tổng số nhân tố dự báo được lựa chọn

𝑥𝑗𝑚: trị số của nhân tố dự báo m, ngày thứ j

 Khoảng cách Manhattan

26

Khoảng cách Manhattan hay còn được gọi là khoảng cách giá trị tuyệt đối,

giúp mô phỏng khoảng cách giữa các điểm trong một ô lưới.

𝑛 𝑚=1

(9) 𝑑𝑖𝑗 = ∑ |(𝑥𝑖𝑚 − 𝑥𝑗𝑚)|

Trong đó: i: chỉ số ngày hiện tại

j: chỉ số ngày trong quá khứ

m: chỉ số tương ứng với với số thứ tự của nhân tố dự báo được lựa

chọn phụ thuộc và có giá trị từ 1, 2, … , n

n: tổng số nhân tố dự báo được lựa chọn

𝑥𝑗𝑚: trị số của nhân tố dự báo m, ngày thứ j

 Khoảng cách Chebyshev

Khoảng cách Chebyshev hay còn gọi là khoảng cách cực đại. Khoảng cách

này xác định giá trị tuyệt đối của độ lệch giữa các trục của mỗi cặp số. Khoảng cách

𝑚𝑎𝑥

này có thể dùng cho cả biến định lượng và biến số thứ tự.

𝑚

(10) 𝑑𝑖𝑗 = |𝑥𝑖𝑚 − 𝑥𝑗𝑚|

Trong đó: i: chỉ số ngày hiện tại

j: chỉ số ngày trong quá khứ

m: chỉ số tương ứng với với số thứ tự của nhân tố dự báo được lựa

chọn phụ thuộc và có giá trị từ 1, 2, … , n

n: tổng số nhân tố dự báo được lựa chọn

𝑥𝑗𝑚: trị số của nhân tố dự báo m, ngày thứ j

 Khoảng cách Mikowski

Đây là công thức tính khoảng cách tổng quát, khi  = 1, nó trở thành công

thức khoảng cách Manhattan, và khi  = 2, nó chính là công thức khoảng cách

Ơclit. Khoảng cách Chebyshev là trường hợp đặc biệt của công thức khoảng cách

Mikowski khi  = . Khoảng cách này cũng dùng được cho cả biến định lượng và

𝜆

biến phân lớp.

𝑛 𝑚=1

(11) 𝑑𝑖𝑗 = √∑ |𝑥𝑖𝑚 − 𝑥𝑗𝑚|

Trong đó: i: chỉ số ngày hiện tại

27

j: chỉ số ngày trong quá khứ

m: chỉ số tương ứng với với số thứ tự của nhân tố dự báo được lựa

chọn phụ thuộc và có giá trị từ 1, 2, … , n

n: tổng số nhân tố dự báo được lựa chọn

𝑥𝑗𝑚: trị số của nhân tố dự báo m, ngày thứ j

 Khoảng cách Canberra

Khoảng cách Canberra lại được tính bằng tổng của tỷ số giữa độ lệch giữa

các trục của mỗi cặp điểm, mỗi tỷ số này có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1.

𝑛 𝑚=1

|𝑥𝑖𝑚−𝑥𝑗𝑚| |𝑥𝑖𝑚|+|𝑥𝑗𝑚|

(12) 𝑑𝑖𝑗 = ∑

Trong đó: i: chỉ số ngày hiện tại

j: chỉ số ngày trong quá khứ

m: chỉ số tương ứng với với số thứ tự của nhân tố dự báo được lựa

chọn phụ thuộc và có giá trị từ 1, 2, … , n

n: tổng số nhân tố dự báo được lựa chọn

𝑥𝑗𝑚: trị số của nhân tố dự báo m, ngày thứ j

 Khoảng cách Bray Crutis

Đôi khi khoảng cách này còn được gọi là khoảng cách Sorensen, đây là

khoảng cách được dùng phổ biến trong sinh học, kinh tế và khoa học môi trường.

Công thức này cho kết quả tốt khi mà tất cả các thành phần đều dương, khoảng cách

Bray Crutis có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1.

∑

|𝑥𝑖𝑚−𝑥𝑗𝑚| (𝑥𝑖𝑚+𝑥𝑗𝑚)

𝑛 ∑ 𝑚=1 𝑛 𝑚=1

(13) 𝑑𝑖𝑗 =

Trong đó: i: chỉ số ngày hiện tại

j: chỉ số ngày trong quá khứ

m: chỉ số tương ứng với với số thứ tự của nhân tố dự báo được lựa

chọn phụ thuộc và có giá trị từ 1, 2, … , n

n: tổng số nhân tố dự báo được lựa chọn

𝑥𝑗𝑚: trị số của nhân tố dự báo m, ngày thứ j

2.2.2.2 Ưu nhược điểm của phương pháp k điểm gần nhất

28

 Ưu điểm:

- Thể hiện ưu điểm nổi bật đối với tập số liệu xây dựng mô hình có chứa

nhiễu (Điều mà các phương pháp thống kê khác không đạt được).

- Phương pháp là rất hiệu quả với kích thước tập mẫu lớn.

- Phương pháp không phải xây dựng một phương trình dự báo sau đó sử

dụng trong nghiệp vụ mà thực tế là “nhớ lại” các dữ liệu trong “bộ nhớ”

nên mỗi thành phần trong bộ dữ liệu ban đầu chỉ mang tính “bộ nhớ”

tương đối, vì ta vẫn hoàn toàn có thể sử dụng chúng như các số liệu độc

lập. Phương pháp không đòi hỏi có một tập mẫu kiểm tra riêng.

 Nhược điểm

- Một hạn chế lớn nhất từ mô hình K điểm gần nhất là chúng không tạo ra

các giá trị mới, chỉ đơn giản là sắp xếp lại dữ liệu lịch sử để tạo ra trình tự

thời tiết thực tế.

- Một trong những nhược điểm đầu tiên, ta có thể thấy từ trong tên của

phương pháp, đó là việc xác định giá trị tham số K? Về vấn đề này, nhiều

tác giả khác nhau đưa ra những thuật toán khác nhau, nhưng hiệu quả thì

không rõ ràng. Và có lẽ phương pháp vẫn được nhiều người áp dụng nhất

trong trường hợp này là sử dụng phương pháp kiểm chứng chéo để tìm ra

giá trị K tối ưu.

- Chi phí cho việc tính toán là khá lớn, do phải tính khoảng cách tới tất cả

các điểm trong tập mẫu, đặc biệt khi muốn hiệu quả cao, tập mẫu càng

phải lớn.

- Phương pháp đòi hỏi một không gian lưu trữ số liệu lớn.

Trong các công thức trên công thức tính khoảng cách ở trên phương pháp

tính khoảng cách Ơclit là được sử dụng rộng rãi nhất. Trong khuôn khổ luận văn

này,tôi sẽ sử dụng công thức khoảng cách Ơclitđể dự báo xác suất mưa lớn ở Bắc

Bộ. Có 6 yếu tố phụ thuộc dựa trên dị thường xoáy thế và xoáy tương đối của các

tầng khí quyển ở độ cao 1500m, 3000m và 5000m được lựa chọn để tính khoảng

cách, với hai năm lựa chọn dự báo lại: năm 2014, năm 2015 và thời kỳ 2001-2013

29

là thời kỳ quá khứ.Trong luận văn, khoảng cách Ơclit được tính toán dựa trên công

𝟐

(𝑷𝑽𝟖𝟓𝟎𝒊 − 𝑷𝑽𝟖𝟓𝟎𝒋)

+ (𝑷𝑽𝟕𝟎𝟎𝒊 − 𝑷𝑽𝟕𝟓𝟎𝒋)

𝒅𝒊𝒋 = √

𝟐 + (𝑷𝑽𝟓𝟎𝟎𝒊 − 𝑷𝑽𝟓𝟎𝟎𝒋) 𝟐

𝟐

+(𝑿𝒕đ𝟖𝟓𝟎𝒊 − 𝑿𝒕đ𝟖𝟓𝟎𝒋)

+ (𝑿𝒕đ𝟕𝟎𝟎𝒊 − 𝑿𝒕đ𝟕𝟎𝟎𝒋)

+(𝑿𝒕đ𝟓𝟎𝟎𝒊 − 𝑿𝒕đ𝟓𝟎𝟎𝒋)

thức:

Trong đó: PV là xoáy thế

𝑋𝑡đ là xoáy tương đối

Phương pháp thực nghiệm được sử dụng để xác định giá trị K tối ưu. Theo

đó, K sẽ được chọn là các số lẻ lớn hơn hoặc bằng 1, sau đó chọn ra giá trị K cho

đánh giá cao nhất trên tập số liệu phụ thuộc. Đối với phương pháp K điểm gần nhất,

K càng có giá trị lớn thì mức độ giảm thiểu xác suất của phân bố phi của điểm dự

báo càng lớn. Mặt khác, với giá trị K nhỏ (khi so sánh với dung lượng mẫu) sẽ đảm

bảo các điểm được chọn là “đủ gần” điểm dự báo, để kết quả dự báo có thể tin cậy

được.

Tham khảo thêm một khảo sát của tác giả Hoàng Phúc Lâm trong nghiên cứu

sử dụng phương pháp kNN dự báo mưa dông cho khu vực Hà Nội trong các tháng

mùa hè [5] đã chứng minh: dung lượng mẫu càng lớn, chất lượng dự báo càng cao.

Từ đó đi đến kết luận, cũng như các bài toán thống kê khác, dung lượng mẫu luôn

phải lớn để đảm bảo tính đặc trưng cũng như tính ổn định thống kê; do đó, toàn bộ

4748 mẫu (số liệu trong 13 năm từ 2001-2013) sẽ được sử dụng để xây dựng và sử

dụng 730 mẫu (số liệu trong hai năm 2014-2015)để kiểm định đánh giá chất lượng

của việc dự báo xác suất mưa lớn tại khu vực Bắc Bộ.

30

CHƯƠNG 3 -KẾT QUẢ & NHẬN XÉT

3.1 Dị thường các trường khí tượng cho các cấp độ mưa lớn thời kỳ 3

ngày trước, trong ngày xảy ra mưa lớn và sau 3 ngày khi có mưa lớn

Trong luận văn này, tôi đã lựa chọn khu vực nghiên cứu 0-400N, 90-1400E

để xem xét đặc trưng một số yếu tố khí tượng như trường áp (PMSL), trường gió

kinh hướng (u), gió vĩ hướng (v), trường xoáy thế (PV) của tất cả những ngày trước

khi xảy ra mưa lớn tại Bắc Bộ, trong ngày có mưa lớn xảy ra và một đến hai ngày

sau khi có mưa lớn xảy ra trong thời kỳ 15 năm (giai đoạn 2001-2015). Sau đó tính

dị thường tất cả các đặc trưng khí tượng trên so với trung bình các đặc trưng đó

trong cả thời kỳ 2001-2015 để làm nổi bật những hình thế thời tiết tại các tầng khí

quyển trên cao có thể là tác nhân của các đợt mưa lớn xảy ra. Cụ thể, tôi đã nghiên

cứu các dị thường đặc trưng khí tượng cho từng cấp độ mưa lớn: mưa vừa (8-

25mm/12h), mưa to (25-50mm/12h) và mưa rất to (>50mm/12h) ở các độ cao

1500m, 3000m và 5000m.

Có thể thấy rằng, trong tất cả những ngày trước khi có mưa lớn, trong ngày

có mưa lớn và sau khi có mưa lớn xảy ra tại khu vực Bắc Bộ đều tồn tại một vùng

dị thường xoáy thuận của xoáy thế và xoáy tương đối. Tuy nhiên ở từng độ cao trên

các tầng khí quyển, vị trí dị thường xoáy của các đặc trưng khí tượng nàylà không

đồng nhất. Đối với dị thường trường áp so với trung bình 15 năm thời kỳ 2001-2015

nhận thấy sự tăng giảm áp trong vùng lựa chọn nghiên cứu chưa cho thấy rõ được

các tác nhân gây mưa lớn cho Bắc Bộ. Như vậy, nếu lựa chọn trường áp làm nhân

tố dự báo thì kết quả chính xác cho xác suất xuất hiện mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ

là thấp.

Như vậy, từ bộ dữ liệu tái phân tích ECMWF trong 15 năm từ 2001–

2015, sau khi tính các đặc trưng dị thường, trong nội dung luận văn để lựa chọn

dị thường xoáy thế, dị thường xoáy tương đối để làm nhân tố dự báo cho mô

hình k điểm gần nhất. Việc phân tích cụ thể các vùng dị thường và diễn biến

của chúng theo thời gian dưới đây nhằm lựa chọn được khu vực chung để tính

toán các giá trị dị thường để làm đầu vào cho mô hình thống kê kNN.

31

3.1.1 Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa vừa thời kỳ 2001-2015

3.1.1.1 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau

khi xảy ra mưa vừa ở mực 1500m

Trong thời kỳ 2 ngày và 1 ngày trước khi có mưa vừa xảy ra ở độ cao

1500m, tại vị trí ở khoảng 18-220N, 105-1080E tồn tại một vùng dị thường xoáy

tương đối. Đến ngày xảy ra mưa vừa, vùng dị thường xoáy này nằm ngay trên khu

vực Đông Bắc và vịnh Bắc Bộ. Vùng dị thường xoáy tương đối yếu dần, có dịch

chuyển ra phía đông 1 ngày sau khi xảy ra mưa vừa và đến thời điểm 2 ngày sau khi

có mưa vừa đã dịch chuyển nằm trên khu vực phía bắc Bắc Biển Đông.

Đối với xoáy thế, trong thời điểm 2 ngày trước khi có mưa vừa xảy ra, chưa

thấy tín hiệu dị thường lớn tại khu vực Bắc Bộ, giá trị dị thường ở khu vực miền

Bắc phổ biến <0.06 PVU. Một ngày trước khi có mưa vừa xoáy thế ở phía Đông

Bắc Bộ tăng lên ở từ 0.06-0.1 PVU. Trong ngày có mưa vừa xuất hiện dị thường

xoáy thế tại khu vực vùng núi phía Bắc tăng lên phổ biến ở khoảng 0.06-0.1 PVU;

đến thời điểm 2 ngày sau khi xảy ra mưa vừa giá trị dị thường xoáy thế tăng lên ở từ

0.1-0.14 PVU trên toàn khu vực Bắc Bộ (hình 3.1).

So sánh thời kỳ 3 ngày trước khi có mưa vừa và 3 ngày sau khi có mưa vừa

cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa giá trị xoáy thế tại khu vực Bắc Bộ, từ 0.02 PVU

tăng lên 0.14–0.18 PVU (hình 3.2).

32

Hình 3.1 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 1500m

33 Hình 3.2 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp trong thời điểm 3 ngày trước và

3 ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 1500m

3.1.2 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau

khi xảy ra mưa vừa ở mực 3000m

Xét đặc trưng khí tượng ở thời điểm2 ngày trước khi có mưa vừa xảy ra

(hình 3.2) vị trí dị thường xoáy tương đối thấp hơn so với dị thường xoáy tương đối

tồn tại ở độ cao 1500m. Khu vực có dị thường xoáy hơi lùi về phía nam xuống các

tỉnh miền Trung, đi qua các tỉnh nam đồng bằng Bắc Bộ và khu vực Bắc Trung Bộ.

Một ngày sau mưa vừa xảy ra vùng dị thường xoáy tiếp tục dịch chuyển sang phía

Tây, ở biên giới Lào và vùng núi phía Tây khu vực Bắc Trung Bộ và có giá trị giảm

dần. Hai ngày sau mưa vừa xảy ra vùng dị thường lại tồn tại ở phía đông.

Đối với giá trị dị thường xoáy thế cũng cao hơn so với độ cao 1500m, chủ

yếu ở khoảng 0.1 đến 0.18 PVU ở thời điểm 2 ngày trước khi có mưa vừa xảy ra.

Trước 1 ngày và trong ngày xảy ra mưa vừa ở mực 3000m, giá trị dị thường xoáy

thế tăng lên ở từ 0.18 đến trên 0.26 PVU ngay trên khu vực Bắc Bộ. Vùng dị

thường xoáy thế còn tồn tại với giá trị lớn ở 1 ngày sau khi có mưa vừa; 2 ngày sau

khi có mưa vừa giá trị dị thường xoáy thế với giá trị giảm xuống dưới 0.18 PVU

(hình 3.3).

34

Hình 3.3 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 3000m

35 Hình 3.4 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp trong thời điểm 3 ngày trước và

3 ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 3000m

Ở thời điểm 3 ngày sau khi mưa vừa xảy ra vùng dị thường xoáy tương đối

nằm trên khu vực Bắc Biển Đông. Đồng thời, 3 ngày sau khi có mưa vừa vùng dị

thường xoáy thế không nằm trên khu vực Bắc Bộ nữa mà có vị trí ngay trên khu vực

giữa Biển Đông(hình 3.4)

3.1.2.1 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi xảy

ra mưa vừa ở mực 5000m

Xét dị thường các đặc trưng xoáy thế và xoáy tương đối 2 ngày trước, trong

và đến sau 2 khi có mưa vừa xảy ra ở độ cao 5000m (hình 3.5) cho thấy: vị trí vùng

xoáy tương đối nằm lùi hẳn về phía nam nước ta hơn so với các tầng khí quyển gần

mặt đất. Vùng dị thường xoáy tương đối ở bản đồ 500mb nằm ngay trên các tỉnh

Trung Trung Bộ.

Dị thường xoáy bắt đầu hình thành ở khu vực giữa biển Đông ở 3 ngày

trước khi có mưa vừa xuất hiện (hình 3.6). Sau đó, vùng dị thường xoáy di chuyển về phía tây và ở thời điểm 1 ngày trước và trong ngày có mưa vừa xảy ra

có vị trí nằm ngay trên khu vực các tỉnh Quảng Bình đến Thừa Thiên Huế. Sang đến thời điểm 2 ngày sau khi có mưa vừa xuất hiện vùng dị thường lại tồn tại ở ngoài khu vực giữa Biển Đông.

36

Hình 3.5 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 5000m

Đối với dị thường xoáy thế cực đại chủ yếu nằm trên khu vực nam đồng bằng Bắc Bộ và các tỉnh Bắc Trung Bộ với giá trị ở từ 0.1-0.14 PVU trong thời gian 2 ngày trước khi có mưa vừa xuất hiện. Vào thời điểm 1 ngày trước và trong ngày có mưa vừa xảy ra vùng dị thường xoáy thế tăng lên 0.14-0.18 PVU ở khu vực Vịnh

37

Bắc Bộ. Sau thời gian có mưa vừa xảy ra từ 1 đến 2 ngày vùng dị thường xoáy thế cũng dịch dần ra phía Biển Đông và có giá trị giảm dần (hình 3.5).

Hình 3.6 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3

ngày sau khi xảy ra mưa vừa độ cao 5000m

3.1.3 Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa to thời kỳ 2001-2015

3.1.3.1 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau

khi xảy ra mưa to ở mực 1500m

Khi khu vực Bắc Bộ có mưa to xảy ra, xét các đặc trưng dị thường của xoáy

thế và xoáy tương đối ở độ cao 1500m đối với các thời kỳ 3 ngày trước khi có mưa

to đến 3 ngày sau khi mưa to xuất hiện, nhận thấy:

Dị thường xoáy thế tại khu vực Bắc Bộ không phải là nơi có giá trị cực đại

trong suốt thời kỳ xem xét khi có mưa to xảy ra, giá trị cực đại nằm trên khu vực

Bắc Biển Đông và phía Đông Philippin. Giá trị dị thường xoáy thế tăng tại Bắc Bộ

từ 1 ngày trước khi có mưa to xuất hiện kéo dài đến thời kỳ 3 ngày sau khi có mưa

to xảy ra đều phổ biến ở từ 0.06-0.1 PVU (hình 3.7).

Vùng dị thường xoáy tương đối trong thời kỳ 3 ngày trước khi có mưa to xuất

hiện nằm ở khoảng 17-210N, 107-1120E (hình 3.8). Sau đó, ở thời kỳ 2 ngày và 1 ngày

trước khi có mưa to xảy ra, vùng dị thường xoáy nằm ngay trên khu vực Vịnh Bắc Bộ và

phía bắc khu vực Bắc Trung Bộ. Trong suốt thời kỳ từ ngày xảy ra mưa to đến khoảng

thời gian từ 1 ngày đến 2 ngày có mưa to xuất hiện vùng dị thường xoáy tương đốiluôn

tồn tại ngay trên khu vực Bắc Bộ ở độ cao 1500m (hình 3.7).

38

Hình 3.7 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước, trong và

2 ngày sau khi xảy ra mưa to tại độ cao 1500m

39

Hình 3.8 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3

ngày sau khi xảy ra mưa to tại độ cao 1500m

3.1.3.2 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi xảy

ra mưa to ở mực 3000m

Xét ở độ cao khí quyển ở mực 3000m (hình 3.9) nhận thấy vùng dị thường

xoáy tương đối ở 2 ngày trước khi có mưa to xảy ra nằm ở khu vực ven biển các

tỉnh Quảng Bình đến Huế. Từ thời điểm 1 ngày trước khi có mưa to xảy ra, vùng dị

thường xoáy di chuyển chếch lên phía bắc, đến ngày xảy ra mưa lớn có vị trí nằm

ngay trên khu vực Nghệ An và Hà Tĩnh. Vùng dị thường xoáy thế ở đây tồn tại kéo

dài đến thời gian từ 2 ngày sau khi có mưa to xảy ra.

Vào 2 ngày trước khi xảy ra mưa to giá trị dị thường xoáy thế tăng lên 0.18-

0.22 PVU ở khu vực Đông Bắc Bộ. Trước 1 ngày khi có mưa to và ngày xảy ra mưa

lớn vùng dị thường xoáy thế cực đại nằm ngay trên khu vực Bắc Bộ với giá trị tăng

ở từ 0.22-trên 0.26 PVU. Sau từ 1 đến 2 ngày khi có mưa to tại khu vực Bắc Bộ có

giá trị xoáy thế giảm xuống phổ biến dưới 0.16 PVU (hình 3.9).

40

Hình 3.9 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước, trong và

đến 2 ngày sau khi xảy ra mưa to độ cao 3000m

41 Hình 3.10 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm khi xảy ra mưa to độ

cao 3000m

Với dị thường xoáy thế ở thời điểm 3 ngày trước khi có mưa to nằm tại khu

vực Biển Đông với giá trị dưới 0.18 PVU, còn tại khu vực Bắc Bộ chỉ ở khoảng

0.14-0.18 PVU. Đến thời điểm 3 ngày sau khi có mưa to xảy ra vùng dị thường

xoáy thế trên khu vực Bắc Bộ đã gia tăng và có giá trị trên 0.18 PVU. Đối với dị

thường xoáy tương đối, ở thời điểm 3 ngày sau khi có mưa to xảy ra vùng dị thường

này vẫn còn tồn tại ngay trên địa phận các tỉnh Nghệ An –Hà Tĩnh (hình 3.10).

3.1.3.3 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi xảy

ra mưa to ở mực 5000m

Xét dị thường xoáy tương đối ở mực khí quyển có độ cao 5000m cho thời kỳ

3 ngày, 2 ngày, 1 ngày trước khi có mưa to tại các tỉnh Bắc Bộ (hình 3.6) cho thấy

xoáy nằm ngay trên khu vực ven biển khu vực Nam Trung Bộ và di chuyển dần vào

khu vực các tỉnh Quảng Ngãi đến Phú Yên sau nằm trên khu vực phía Bắc Tây

Nguyên các tỉnh Kon Tum, Gia Lai và Đắk Lắk.

Dị thường xoáy thế trong thời điểm lân cận trước và sau 2 ngày khi có mưa to

xảy ra ở Bắc Bộ, đối với mực 5000m: 1ngày trước khi có mưa to ở Bắc Bộ, vùng dị

thường xoáy thế nằm ngay trên khu vực Vịnh Bắc Bộ và có giá trị tăng lên từ 0.1-0.14

PVU. Trong ngày xảy ra mưa to giá trị dị thường xoáy thế tăng lên ở nam đồng bằng

Bắc Bộ và Thanh Hóa, Nghệ An phổ biến từ 0.14-0.18 PVU. Từ một đến hai ngày sau

khi mưa to xảy ra, vùng dị thường xoáy thế giảm giá trị xuống dưới 0.1 PVU. Tới thời

42

kỳ 2 ngày sau khi có mưa to tại Bắc Bộ vị trí vùng dị thường dịch chuyển ra phía Biển

Đông (hình 3.11).

Hình 3.11 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa to ở độ cao 5000m

Khi xét riêng thời điểm 3 ngày trước khi có mưa to và 3 ngày sau khi có mưa

to (hình 3.12) nhận thấy: tồn tại một vùng dị thường xoáy thế ở khoảng 17-200N,

105-1100E với giá trị 0.06-0.1PVU. trong thời điểm 3 ngày trước mưa to, đến 3

ngày sau khi có mưa to xảy ra vùng xoáy thế có giá trị 0.1-0.14 PVU. Vùng dị

thường xoáy tương đối cũng đã cho tín hiệu ở 3 ngày trước khi có mưa to ở vị trí

43

giữa Biển Đông, đến thời điểm 3 ngày sau khi có mưa to vị trí xoáy tương đối vẫn

còn tồn tại ngay trên khu vực đất liền Quảng Nam - Quảng Ngãi.

Hình 3.12 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa to ở độ cao 5000m

3.1.4 Hình thế thời tiết đối với những ngày xảy ra mưa rất to thời kỳ 2001-2015

3.1.4.1 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi xảy

ra mưa rất to ở mực 1500m

Xét dị thường trường xoáy tương đối tại độ cao 1500m trong thời kỳ từ 2

ngày trước đến 2 ngày sau khi có mưa rất to xảy ra tại Bắc Bộ trong giai đoạn 2001-

2015 (hình 3.13), nhận thấy: vị trí vùng dị thường xoáy tương đối trong 3 ngày

trước khi xuất hiện mưa rất to ở Bắc Bộ ở khoảng 16-190N, 107-1100E ngay trên

vùng ven biển Quảng Trị đến Thừa Thiên Huế. Hai ngày trước khi có mưa rất to

xảy ra, vùng dị thường xoáy tương đối dịch chuyển dần vào khu vực đất liền phía

bắc Trung Trung Bộ, vùng xoáy tồn tại đến ngày xảy ra mưa rất to. Sau đó, từ 1 đến

2 ngày sau khi có mưa rất to xảy ra ở miền Bắc, vùng dị thường xoáy tương đối lại

dịch dần ra phía biển và có vị trí nằm ở khoảng 17-200N, 106-1100E.

Xét đến dị thường xoáy thế: 2 ngày trước khi có mưa rất to xảy ra tại Bắc Bộ

vùng dị thường xoáy thế có giá trị ở từ 0.06-0.1 PVU gần như trùng với vùng dị

thường xoáy tương đối ở độ cao 1500m. Thời điểm 1 ngày trước và trong ngày xảy

ra mưa rất to ở miền Bắc, giá trị dị thường xoáy thế ở khu vực phía Bắc không lớn,

ở các tỉnh vùng núi Tây Bắc phổ biến dưới 0.02 PVU, khu vực nam đồng bằng Bắc

44

Bộ và các tỉnh Bắc Trung Bộ có giá trị dị thường xoáy thế ở dưới 0.06 PVU. Giá trị

dị thường xoáy thế tại các tỉnh miền Bắc lại tăng lên ở thời điểm 2 ngày sau khi có

mưa rất to xảy ra, phổ biến ở từ 0.06-0.14 PVU (hình 3.13).

Hình 3.13 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa rất to độ cao 1500m

45

Hình 3.14 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3

ngày sau khi xảy ra mưa rất to độ cao 1500m

3.1.4.2 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi xảy

ra mưa rất to ở mực 3000m

Thời kỳ trước, trong và sau khi xảy ra mưa rất to tại Bắc Bộ, ở độ cao 3000m

tồn tại xoáy tương đối có vị trí khá thấp so với xoáy tương đối ở độ cao 1500m,

xoáy chủ yếu nằm ở khu vực qua các tỉnh Đà Nẵng đến Quảng Ngãi.

Xét dị thường xoáy thế: giá trị dị thường xoáy thế đạt tới ngưỡng từ 0.1-0.22

PVU ở từ thời điểm 1 đến 2 ngày trước khi có mưa rất to xảy ra và trong ngày có

mưa rất to xuất hiện tại Bắc Bộ. Vị trí vùng dị thường xoáy thế lúc này nằm ngay

trên khu vực nam đồng bằng Bắc Bộ và các tỉnh Bắc Trung Bộ. Từ 1 đến 2 ngày sau

khi có mưa rất to xảy ra, giá trị vùng dị thường xoáy thế giảm xuống còn dưới

0.18PVU. Ba ngày sau khi có mưa rất to xảy ra tại Bắc Bộ, vùng dị thường dường

như dịch hẳn về phía Tây và giá trị giảm xuống chỉ còn dưới 0.14PVU tại khu vực

Bắc Bộ (hình 3.15).

46

Hình 3.15 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ từ 2 ngày trước đến 2

ngày sau khi xảy ra mưa rất to ở độ cao 3000m

47

Hình 3.16 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời điểm 3 ngày trước và 3

ngày sau khi xảy ra mưa rất to ở độ cao 3000m

3.1.4.3 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau

khi xảy ra mưa rất to ở mực 5000m

Trong những ngày có mưa rất to xảy ra ở khu vực Bắc Bộ luôn tồn tại một

vùng dị thường xoáy tương đối, 2 ngày trước khi có mưa rất to, vùng dị thường

xoáy tương đối nằm ngay trên khu vực Nam Trung Bộ và phía bắc các tỉnh vùng

cao Tây Nguyên, ở khoảng 13-150N, 104-1100E. Ở thời điểm 1 ngày trước, trong

chính ngày xảy ra mưa lớn và 1 ngày sau khi có mưa rất to tại Bắc Bộ, ở độ cao

5000m vùng dị thường xoáy thế dịch chuyển hẳn về phía Tây trên khu vực nam Lào

và phía bắc Campuchia (hình 3.17).

Trong suốt thời kỳ 2 ngày trước, trong và kéo dài tới 2 ngày sau khi xảy ra

mưa lớn tại Bắc Bộ, nhận thấy tại khu vực nam đồng bằng Bắc Bộ và các tỉnh Bắc

Trung Bộ luôn tồn tại một vùng dị thường xoáy thế ở độ cao 5000m với giá trị ở

khoảng 0.1-0.18 PVU (hình 3.17).

48

Hình 3.17 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa rất to ở độ cao 5000m

49 Hình 3.18 Dị thường xoáy thế, gió u, v và trường áp thời kỳ trước, trong và sau khi

xảy ra mưa rất to ở độ cao 5000m

Sau khi phân tích được những khu vực có dị thường xoáy thế, dị thường

xoáy tương đối đặc trưng trước 2 ngày xảy ra mưa lớn, trong ngày có mưa lớn và

sau 2 ngày xảy ra mưa lớn tôi đã lựa chọn ra khu vực để lấy các giá trị đầu vào làm

nhân tố cho mô hình K điểm gần nhất để dự báo xác suất xảy ra mưa lớn cho khu

vực Bắc Bộ. Cụ thể:

+ Với dị thường xoáy thế, lựa chọn khu vực: 17-240N, 103-1100E.

+ Với dị thường xoáy tương đối, ở từng độ cao 1500m, 3000m và

5000m lựa chọn các ô nghiên cứu như sau:

850mb (1500m): 16-230N, 105-1120E

700mb (3000m): 13-210N, 103-1120E

500mb (5000m): 12-170N, 103-1120E

Hình 3.19 Vùng lựa chọn nhân tố dự báo

50

3.2 Sử dụng mô hình k điểm gần nhất để dự báo xác suất xuất hiện mưa

lớn tại khu vực Bắc Bộ

3.2.1 Xử lý số liệu trước khi đưa vào mô hình k điểm gần nhất

Qua việc nghiên cứu lựa chọn các chỉ số từ các đặc trưng khí tượng trong cả

khoảng thời gian 3 ngày trước, trong và kéo dài tới 3 ngày sau khi có mưa vừa, mưa

to đến mưa rất to xảy ra tại các tỉnh Bắc Bộ, trong nội dung luận văn, tôi đã lựa

chọn một số chỉ số tiêu biểu, có quan hệ mật thiết đối với các quá trình đối lưu khí

quyển, 6 nhân tố tiêu biểu đã chọn bao gồm: dị thường xoáy thế 300K (17-240N,

103-1100E), dị thường xoáy thế 315K (17-240N, 103-1100E), dị thường xoáy thế

350K (17-240N, 103-1100E), dị thường xoáy tương đối 850mb (16-230N, 105-

1120E), dị thường xoáy tương đối 700mb (13-210N, 103-1120E) và dị thường xoáy

tương đối 500mb (12-170N, 103-1120E). Sáu chỉ số đã lựa chọn đều được tính toán

trong cả thời kỳ 15 năm nghiên cứu giai đoạn 2001-2015 từ bộ số liệu hàng ngày

ERA-interim.

Việc chọn nhân tố dự báo được thực hiện theo phương pháp phân tích sơ bộ,

dựa vào các đặc trưng khí tượng trước, trong và sau thời kỳ có mưa vừa, mưa to đến

mưa rất to xảy ra tại Bắc Bộ và tiến hành thực nghiệm nghiên cứu ở trên. Các khảo

sát ban đầu về các đặc trưng thống kê của các nhân tố trong phương pháp k điểm

gần nhất được sử dụng có tất cả 4 pha: có mưa vừa, có mưa to, có mưa rất to và

không mưa.

Trong luận văn tôi đã sử dụng số liệu về pha mưa và 6 nhân tố dự báo là

trung bình xoáy thế ở các mực 300K, 315K, 330K và xoáy tương đối ở các mực

850mb, 700mb và 500mb trên các ô lưới như trong hình 3.19 và bảng 3.1 cho từng

ngày trong giai đoạn 13 năm (2001-2013) để làm bộ số liệu mẫu (tập mẫu). Số liệu

pha mưa và 6 nhân tố tương ứng cho hai năm từ ngày 1/1/2014 đến ngày

31/12/2015 được sử dụng là số liệu độc lập, kiểm chứng lại kết quả dự báo xác suất

mưa lớn tại Bắc Bộ và xác định giá trị k tối ưu cho bài toán dự báo xác suất mưa lớn

khu vực Bắc Bộ.

51

Bảng 3.1 Cấu trúc bảng số tập mẫu của mô hình kNN của các yếu tố dị thường xoáy

thế và xoáy tương đối

Xoáy thế Xoáy tương đối Cấp Năm Tháng Ngày mưa 300K 315K 350K 850mb 700mb 500mb

2001 T1 1 0

0.61 0.27 0.50

-0.07

-0.13

0.01

T1 2 0

0.34 0.22 0.65

-0.08

-0.12

-0.08

… … … … … … … … … …

T8 2001

1

2 0.22 0.19 0.03

-0.05

-0.29

-0.42

2 T8

2 0.32 0.20 0.05

-0.10

-0.32

-0.33

3 T8

2 0.32 0.21 0.25

-0.20

-0.38

-0.32

… … … … … … … … … …

T5 2006

3 0.40 0.26 0.34

-0.22

-0.30

-0.33

3 0.46 0.37 0.10

-0.15

-0.29

-0.44

3 0.52 0.40 0.04

-0.08

-0.25

-0.40

… … … … … … … … … …

1 0 2015 T1 0.48 0.28 0.30 0.02 0.02 -0.26

2 0 0.43 0.25 0.32 0.02 0.08 -0.05

3 0 0.37 0.28 0.27 0.29 0.29 0.17

… … … … … … … … … …

T12 31 0 0.71 0.33 0.38 0.03 -0.02 -0.07

Trong đó, ở cột cấp mưa:

 0: kí hiệu cho ngày không mưa

 1: kí hiệu cho ngày có mưa vừa

 2: kí hiệu cho ngày có mưa to

 3: kí hiệu cho ngày có mưa rất to

52

3.2.2 Tính khoảng cách

Bảng 3.2 Mẫu bảng tính toán khoảng cách Ơclit đối với các dị thường xoáy

……

𝑑1/1/2014→1/1/2001

𝑑2/1/2014→1/1/2001

𝑑30/12/2014→1/1/2001

𝑑31/12/2014→1/1/2001

Ngày 1/1/2014 2/1/2014 …… 30/12/2015 31/12/2015

……

𝑑1/1/2014→2/1/2001

𝑑2/1/2014→2/1/2001

𝑑30/12/2014→2/1/2001

𝑑31/12/2014→2/1/2001

1/1/2001

……

2/1/2001

……

𝑑30/12/2014→30/12/2001 𝑑31/12/2014→30/12/2001

……

𝑑30/12/2014→31/12/2001 𝑑31/12/2014→31/12/2001

30/12/2013 𝑑1/1/2014→30/12/2001 𝑑2/1/2014→30/12/2001 31/12/2013 𝑑1/1/2014→31/12/2001 𝑑2/1/2014→31/12/2001

3.2.3 Lựa chọn giá trị trọng số k

Phương pháp thực nghiệm được sử dụng để xác định giá trị k tối ưu. Theo

tác giả Hoàng Phúc Lâm k sẽ được chọn là các số lẻ lớn hơn hoặc bằng 1, sau đó

chọn ra giá trị k cho kết quả đánh giá độc lập đạt cao nhất trên tập số liệu phụ thuộc.

Trên thực tế, ta luôn mong muốn có được giá trị của k lớn để giảm thiểu xác

suất của phân bố phi của điểm dự báo, nhưng chúng ta cũng mong muốn k là nhỏ

(khi so sánh với dung lượng mẫu) để đảm bảo các điểm được chọn là “đủ gần” điểm

dự báo, để kết quả dự báo có thể tin cậy được. Và trong khuôn khổ nghiên cứu này

với phương pháp kNN, bằng phương pháp thực nghiệm tôi đã tính toán dựa trên

việc lựa chọn k = 1, 3, 5, 7, 9 và 11 tương ứng với việc sử dụng phương pháp thống

kê phi tham số từ 1 đến 11 (bao gồm các số lẻ) điểm gần nhất để dự báo xác suất

xuất hiện mưa lớn tại khu vực Bắc Bộ. Cụ thể: dựa vào khoảng cách đã tính toán sẽ

tìm ra k khoảng cách có giá trị nhỏ nhất tương ứng với k ngày có dị thường xoáy

gần đúng nhất, sau đó tính toán tỷ lệ ngày có mưa vừa, có mưa to và ngày có mưa

rất to xảy ra để đưa ra dự báo xác suất xuất hiện khả năng có mưa lớn rơi vào pha

mưa lớn nào của ngày cần dự báo.

53

Bảng 3.3 Bảng kết quả dự báo pha mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ với k=11

Sau khi chọn các giá trị K để thử nghiệm, kết quả cho thấy rằng nên chọn k

với giá trị k bằng 1 tức là lấy duy nhất một khoảng cách có giá trị nhỏ nhất sau khi

tính khoảng cách Ơclit sẽ đưa ra được ngày có những dị thường xoáy thế và xoáy

tương đối có nhiều điểm tương đồng nhất với ngày cần dự báo. Kết quả nghiên cứu

cũng chỉ ra rằng với k=1 cho dự báo mưa lớn trong năm 2014 và 2015 có giá trị các

pha mưa gần đúng nhất với số liệu mưa ngày quan trắc thực tế. Như vậy, nếu ngày

tương tự trong quá khứ (chuỗi số liệu 2001-2013) thuộc pha mưa nào thì ngày cần

dự báo sẽ được dự báo có khả năng thuộc pha mưa đó. Trong trường hợp nếu ngày

tương tự trong quá khứ không có mưa thì ngày được dự báo sẽ được nhận định là

không có mưa; nếu ngày tương tự trong quá khứ có mưa vừa xảy ra thì ngày được

dự báo sẽ có khả năng xuất hiện mưa vừa; nếu ngày tương tự trong quá khứ có mưa

to xảy ra thì ngày được dự báo sẽ có khả năng xuất hiện mưa to và cuối cùng trong

trường hợp ngày tương tự ở quá khứ có mưa rất to xảy ra thì ngày được dự báo sẽ

có mưa rất to xuất hiện (bảng 3.4).

54

Quan

Cấp mưak

trắc

685

726

729

730

681

Bảng 3.4 Kết quả thử nghiệm với các lựa chọn K điểm gần nhất khác nhau

Trong đó ký hiệu cấp mưa 0 tương ứng với không mưa, cấp 1 tương ứng với

mưa vừa, cấp 2 tương ứng với mưa to và cấp 3 tương ứng với mưa rất to.

3.2.4 Đánh giá chất lượng dự báo pha có mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ

bao nhiêu phần trăm dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn là tương đồng so với

thực tế quan trắc. Công thức tính:

𝐷ự 𝑏á𝑜 đú𝑛𝑔

Đánh giá kết quả dựa trên chỉ số tỷ lệ thành công (SR) để trả lời cho câu hỏi

𝐷ự 𝑏á𝑜 đú𝑛𝑔+𝑑ự 𝑏á𝑜 𝑠𝑎𝑖

SR= (14)

Giá trị SR biến đổi từ 0-1, khi SR =1 là điểm hoàn hảo.

Cấp mưak

Mưa vừa

Bảng 3.5 Chỉ số SR với các lựa chọn K điểm gần nhất khác nhau

0.63

0.00

Mưa to

0.77

0.09

0.00

Mưa rất to

0.61

0.18

0.09

0.00

Từ bảng giá trị chỉ số SR tỷ lệ thành công (bảng 3.5) cho thấy với k=1 cho tỷ

lệ dự báo xác suất xuất hiện mưa lớn tại Bắc Bộ có mối tương đồng với quan trắc

thực tế cao, đều phổ biến ở từ 0.6- gần 0.8 gần với điểm hoàn hảo là 1. Với kết quả

lựa chọn k=3 cho tỷ lệ thành công thấp, dưới 0.2 ở cấp độ mưa to đến rất to; còn với

mưa vừa không bắt được ngày có mưa so với thực tế quan trắc. Tỷ lệ thành công

55

giảm tiếp khi lựa chọn k=5, chỉ bắt được ngày có mưa rất to tuy nhiên với tỷ lệ thấp,

với SR dưới 0.1.

Với k=7, k=9 và k=11 tỷ lệ thành công là không có, đều có giá trị SR=0 cho

cả ba cấp độ mưa lớn.

Chỉ số SR

1.00

0.90

0.80

0.70

0.60

0.50

Mưa vừa

R S

0.40

Mưa to

0.30

Mưa rất to

0.20

0.10

0.00

3 4 Giá trị k

Hình 3.20 Đồ thị biểu diễn giá trị SR dự báo mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ

3.3 Phân tích đánh giá khả năng sử dụng mô hình k điểm gần nhất

thông qua một số ngày mưa lớn điển hình.

Trong khuôn khổ luận văn, tôi sẽ lựa chọn một số ngày mưa điển hình bằng

cách chọn ngẫu nhiên trong nhữngngày thử nghiệm dự báo (2014-2015) để lựa chọn

ra 01 ngày mưa lớn do hình thế bão và áp thấp nhiệt đới, 01 ngày mưa lớn không

phải do bão và áp thấp nhiệt đới. Kết quả dự báo xác suất mưa lớn và xác định ngày

tương tự trong quá khứ bằng cách sử dụng phương pháp kNN với k = 1 Sau đó, luận

văn sẽ tiến hành phân tích các đặc trưng hình thế và mưa trong hai ngày tượng tự để

đánh giá khả năng của mô hình k điểm gần nhất đã xây dựng.

3.3.1 Mưa lớn ngày 20/07/2014

Trước tiên, luận văn tiến hành phân tích diễn biến mưa và các đặc trưng cho

đợt mưa lớn ngày 20/07/2014.

56

Hình 3.21Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 86-22/07/2014 ở độ cao 1500m

Về diễn biến hình thế, từ ngày 18/07 vùng xoáy tương đối nằm sát khu vực

Bắc Bộ, nằm ngay trên khu vực Vịnh Bắc Bộ, ven biển các tỉnh Quảng Ninh đến

Ninh Bình. Đến ngày 19/07 vùng xoáy nằm ngay trên khu vực các tỉnh Việt Bắc và

vùng núi Đông Bắc và đến ngày 20/07 di chuyển sang phía tây, nằm trên khu vực

Tây Bắc nước ta. Thời kỳ từ ngày 21 đến ngày 22/07 vùng xoáy tương đối đã suy

57

yếu và không còn tồn tại trên khu vực các tỉnh Bắc Bộ; đồng thời giá trị xoáy thế tại

Bắc Bộ cũng giảm bớt so với hai ba ngày trước đó (hình 3.21).

Hình 3.22Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 18-22/07/2014 ở độ cao 3000m

Vị trí vùng xoáy tương đối và vùng xoáy thế ở mực 700mb gần như khá

đồng nhất với vị trí vùng xoáy tương đối và xoáy thế ở mực 850mb. Tuy nhiên càng

lên cao thì giá trị xoáy thế càng lớn, ở độ cao 3000m, giá trị xoáy thế trong ngày

18/07/2014 đạt từ 2.2-2.8 PVU (hình 3.22).

58

Ở mực 500mb, 18/07 vùng xoáy tương đối nằm trên khu vực Bắc Biển Đông

và đi vào khu vực Bắc Bộ trong hai ngày 19 và ngày 20/07. Đến ngày 21/07 vẫn

còn tồn tại ở phía bắc Tây Bắc, các tỉnh Lai Châu, Điện Biên; từ ngày 22/07 không

còn tồn tại trên khu vực Bắc Bộ. Cùng với đó, trong thời kỳ từ ngày 17 đến ngày

21/07 giá trị xoáy thế tại khu vực Bắc Bộ có giá trị cao hơn hẳn các khu vực khác, ở

từ 2.2-trên 2.8 PVU (hình 3.23).

Hình 3.23 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 18-22/07/2014 ở độ cao 5000m

Về diễn biến lượng mưa, từ số liệu quan trắc thực tế cho thấy, do ảnh hưởng

của hoàn lưu bão số 2 có tên quốc tế là Rammasun, từ ngày 17/07/2014 mưa đã xảy

ra ở nhiều nơi tại khu vực Bắc Bộ. Trị số khí áp thấp nhất trong thời gian hoạt động

59

của bão số 2 quan trắc được tại Móng Cái (Quảng Ninh) là 978,1mb, vào lúc 6h57’

ngày 19/7/2014. Tuy nhiên, phải đến ngày 20/07 mưa dông xảy ra với cường độ

mạnh tại Bắc Bộ, nhiều nơi có mưa vừa, mưa to đến rất to và dông. Lượng mưa cực

đại trong ngày 20/07 tập trung xảy ra tại các tỉnh vùng núi phía bắc, nhất là mỏm

Tây Bắc: Lai Châu, Điện Biên và một số nơi thuộc Việt Bắc: Lào Cai, Hà Giang,

Tuyên Quang với tổng lượng mưa phổ biến từ 100-170mm/24h; khu vực trung du

và mỏm phía Đông Bắc ở từ 30-60mm/24h; còn tại khu vực đồng bằng Bắc Bộ có

tổng lượng mưa ngày chỉ ở từ 5-15mm, riêng Hà Nội 20-40mm (hình 3.24).

Khi dùng kNN để dự báo xác suất mưa tại Bắc Bộ, kết quả dự báo cho ngày

20/07/2014 là sẽ có mưa to, thực tế cho thấy kết quả dự báonày là chính xác, phù

hợp với thực tế. Dưới đây sẽ phân tích sâu hơn về ngày tương tự đã tìm được khi

dùng mô hình kNN.

Hình 3.24 Bản đồ tổng lượng mưa quan trắc ngày 20/07/2014

Khi sử dụng 1 điểm gần nhất trong quá khứ, dự báo xác suất mưa lớn và tìm

ra ngày tương tự cho ngày 20/07/2014 thì kết quả dự báo tìm ra ngày 28/7/2006 có

là ngày có nhiều điểm tương đồng nhất. Phân tích các trường xoáy thế và xoáy

tương đối trong ngày 28/7/2006, diễn biến trước và sau 2 ngày 28/7/2006 được biểu

diễn trong các hình vẽ sau:

60

Hình 3.25 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 26-30/07/2006 ở độ cao 1500m

61

Hình 3.26 Bản đồ hình thế thời tiết thời từ ngày 26-30/07/2006 ở độ cao 3000m

62

Hình 3.27 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 26-30/07/2006 ở độ cao 5000m

Khi so sánh giữa ngày dự báo lại là ngày 20/7/2014 và ngày tương tự trong

quá khứ là ngày 28/07/2006, nhận thấy ở độ cao từ 1500m đến 5000m, trong thời

điểm từ 2 ngày trước và 1 ngày trước khi có mưa rất to vùng xoáy tương đối không

trùng khớp. Vị trí xoáy tương đối trong ngày mưa dự báo (tức ngày 20/07/2014)

63

nằm ngay trên khu vực Bắc Biển Đông, trong khi đó với thời điểm trước ngày mưa

trong quá khứ (tức ngày 28/07/2006) lại có vị trí xoáy nằm ở khu vực nam Trung

Quốc, lệch nhau khoảng 2 độ. Trong ngày dự báo mưa đã đề cập ở trên, và thời

điểm 1 đến 2 ngày sau khi mưa rất to xảy ra vị trí xoáy tương đối ở phía tây Bắc Bộ;

tuy nhiên trong thời điểm ngày tương tự trong quá khứ, vị trí xoáy tương đối nằm

chủ yếu tại khu vực phía đông Bắc Bộ.

Một hạn chế trong nghiên cứu sác xuất mưa lớn tại khu vực Bắc Bộ bằng

phương pháp k điểm gần nhất được nhận thấy, có thể do vùng lựa chọn nghiên cứu

tương đối rộng: 17-240N, 103-1100E đối với xoáy thế, và đối với xoáy tương đối

850mb (1500m): 16-230N, 105-1120E; 700mb (3000m): 13-210N, 103-1120E;

500mb (5000m): 12-170N, 103-1120E và bằng cách sử dụng các chỉ số trung bình

cho từng vùng lựa chọn này để tìm tương tự trong quá khứ sẽ cho kết quả tìm ra vị

trí cực đại của xoáy bị lệch trong hai thời kỳ quá khứ và dự báo. Phương pháp này

chỉ đảm bảo chỉ số trung bình trên cả vùng lựa chọn nghiên cứu là như nhau trong

cả thời kỳ dự báo và thời kỳ có thời tiết tương đồng trong quá khứ. Tuy nhiên các

kết quả dự báo và tìm ra ngày tương tự vẫn rất phù hợp.

3.3.2Đợt mưa lớn ngày 23/05/2015

Một ngày mưa lớn nữa được lựa chọn để phân tích lại là ngày mưa

23/05/2015. Trong kết quả dự báo khi sử dụng phương pháp k điểm gần nhất dự báo

ngày 23/05/2015 sẽ có mưa vừa và tìm ra ngày tương tự là ngày 06/05/2008. Dưới

đây sẽ là phân tích chi tiết diễn biến hình thế và lượng mưa của đợt mưa này.

Về hình thế, khi xét trường xoáy thế và xoáy tương đối ở độ cao 1500m,

nhận thấy vùng hội tụ gió tồn tại ngay trên khu vực Bắc Bộ kéo dài từ ngày

20/05/2015 đến cuối thời kỳ đưa ra phân tích là ngày 26/05. Trong đó, vùng hội tụ

gió hoạt động mạnh trong thời đoạn từ 20-23/05/2015 (hình 3.28).

64

Hình 3.28 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 21-25/05/2015 ở độ cao 1500m

Ở độ cao 3000m, hội tụ gió tại khu vực vùng núi phía bắc khu vực biên giới

tiếp giáp với Trung Quốc trên địa phận các tỉnh Lai Châu, Lào Cai và Hà Giang

trong ngày 23-24/05 tồn tại nhưng cường độ yếu (hình 3.29).

65

Hình 3.29 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 21-25/05/2015 ở độ cao 3000m

Ở độ cao 5000m, không tồn tại hội tụ gió tại khu vực Bắc Bộ. Cao cận nhiệt

đới Tây Bắc Thái Bình Dương lấn về phía Tây trong ngày 21/05, từ ngày 22-24/05

hoạt động suy yếu và dịch chuyển dần ra phía đông.

Đối với xoáy thế, trong thời kỳ từ ngày 20-22/05 tại khu vực Bắc Bộ có giá

trị từ 0.4-1.6 PVU, trong đó khu vực vùng núi phía bắc phổ biến ở từ 1.2- trên

66

1.6PVU. Sang đến ngày 23-24/05 vùng có giá trị xoáy thế trên 1.6 PVU mở rộng

hơn tại khu vực Bắc Bộ (hình 3.30).

Hình 3.30Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 21-25/05/2015 ở độ cao 5000m

Về lượng mưa, từ số liệu quan trắc và hình thế thời tiết đã qua nhận thấy

trong ngày 23/05/2015 do chịu ảnh hưởng của rãnh áp thấp nối với vùng áp thấp

67

phía tây có trục ở khoảng 21 – 23 độ vĩ Bắc bị nén yếu bởi bộ phận áp cao lục địa ở

phía Bắc, riêng Bắc Bộ kết hợp với vùng hội tụ gió trên mực 1500m nên đã xảy ra

mưa rất to tại các tỉnh Lai Châu, Điện Biên, khu vực Việt Bắc và một số tỉnh vùng

núi Đông Bắc với tổng lượng mưa phổ biến ở từ 20-50mm/24h, riêng tại Đồng Văn

(Hà Giang) 99mm, Tuyên Quang 65mm. Khu vực nam đồng bằng phổ biến không

mưa, chỉ có mưa vài nơi tại Hà Nội và Hải Dương với lượng dưới 15mm/24h (hình

3.31).

Hình 3.31 Bản đồ tổng lượng mưa quan trắc ngày 23/05/2015

Như vậy, với kết quả dự báo xác suất cao xuất hiện mưa vừa trong ngày

23/05/2015 từ phương pháp kNN với k=1 khá tương đồng với số liệu thực tế quan

trắc ghi nhận được tại Bắc Bộ trong cùng ngày.

So sánh với ngày tương đồng nhất trong quá khứ khi chọn phương pháp k

điểm gần nhất với k=1, kết quả cho thấy dự báo lại cho ngày 23/05/2015 sẽ có thời

tiết tự như ngày 06/05/2008. Phân tích phân bố và diễn biến các trường xoáy thế và

xoáy tương đối cho ngày 06/05/2008 như sau:

68

Hình 3.32 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 04-08/05/2008 ở độ cao 1500m

Khi so sánh các hình thế thời tiết trong ngày dự báo (ngày mưa

23/05/2015) và ngày tương tự trong quá khứ (ngày 06/05/2008) cho thấy kết

quả khá tương đồng. Hình thế gây mưa vừa cho khu vực Bắc Bộ trong ngày

dự báo và ngày tương tự trong quá khứ đều do tồn tại hội tụ gió Tây ở độ cao

1500m đến 3000m gây ra.

69

Hình 3.33 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 04-08/05/2008 ở độ cao 3000m

70

Hình 3.34 Bản đồ hình thế thời tiết thời kỳ từ ngày 04-08/05/2008 ở độ cao 5000m

71

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Kết luận

Bằng cách sử dụng mô hình k điểm gần nhất, luận văn đã dự báo khả năng

xuất hiện mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ, góp phần bổ sung công cụ phân tích dự báo

cho công tác dự báo mưa lớn tại Việt Nam đặc biệt là tại khu vực Bắc Bộ cho thời

hạn ngắn, thời hạn vừa, từ đó làm cơ sở để tăng chất lượng dự báo, góp phần đưa ra

những cảnh báo sớm, giảm thiểu tác động của mưa lớn gây ra. Luận văn đã lựa

chọn khu vực nghiên cứu 0-400N, 90-1400E để xem xét đặc trưng dị thường của một

số yếu tố khí tượng như trường áp (PMSL), trường gió kinh hướng (u), gió vĩ hướng

(v), trường xoáy thế (PV), xoáy tương đối của từ 3 ngày trước, 2 ngày trước, 1 ngày

trước khi xảy ra mưa lớn tại Bắc Bộ, trong ngày có mưa lớn xảy ra và một đến ba

ngày sau khi có mưa lớn xảy ra trong thời kỳ 15 năm (giai đoạn 2001-2015). Luận

văn đã nghiên cứu các dị thường đặc trưng khí tượng ở các độ cao 1500m, 3000m

và 5000m cho từng cấp độ mưa lớn: mưa vừa (8-25mm/12h), mưa to (25-

50mm/12h) và mưa rất to (>50mm/12h).

Kết quả nghiên cứu cho thấy, đa phần những ngày trước khi có mưa lớn,

trong ngày có mưa lớn và sau khi có mưa lớn xảy ra tại khu vực Bắc Bộ chủ yếu

xuất hiện một vùng dị thường xoáy thế và xoáy tương đối gần khu vực Bắc Bộ, đặc

biệt là ở tầng thấp.Tuy nhiên ở từng độ cao trên các tầng khí quyển, vị trí dị thường

xoáy cực đại có thể không đồng nhất. Vùng dị thường xoáy thế nằm ngay trên khu

vực nam đồng bằng Bắc Bộ và các tỉnh Bắc Trung Bộ và có giá trị cực đại trong

thời điểm 1 ngày trước và ngay trong ngày có mưa rất to xảy ra tại Bắc Bộ. Còn đối

với vùng dị thường xoáy tương đối, ở từng độ cao khác nhau thì vị trí dị thường

xoáy lớn nhất là khác nhau. Càng lên cao vị trí vùng dị thường xoáy thế cực đại

trong những ngày trước, ở thời điểm xảy ra mưa rất to tại Bắc Bộ và ở từ 1 đến 3

ngày sau khi có mưa rất to càng lệch dần về phía nam, cụ thể đối với độ cao khoảng

1500m (tương đương 300K và 850mb) vị trí dị thường xoáy tương đối ở ngang qua

khu vực Bắc Trung Bộ, ở độ cao khoảng 3000m (tương đương 315K và 700mb) tồn

tại đi ngang qua khu vực Trung Trung Bộ và khi lên đến độ cao khoảng 5000m

72

(tương đương 330K và 500mb) vùng dị thường xoáy nằm sâu về phía nam nước ta

hơn, trên khu vực các tỉnh Nam Trung Bộ.

Đối với dị thường trường áp so với trung bình 15 năm thời kỳ 2001-2015

nhận thấy sự tăng giảm áp trong vùng lựa chọn nghiên cứu chưa cho thấy rõ được

các tác nhân gây mưa lớn cho Bắc Bộ.

Kết quả nghiên cứu cấu trúc không gian các đặc trưng nhiệt động lực học khi

xảy ra mưa lớn tại khu vực Bắc Bộ thông qua phân tích các trường gió, xoáy tương

đối, trường xoáy thế, trường khí áp cho thấy rõ cấu trúc không gian của khí quyển

tại các mực. Đặc biệt với việc sử dụng xoáy thế và xoáy tương đối, cho ta thấy được

sự phân bố các trường tại các tầng khí quyển trên cao từ độ cao 1500 đến độ cao

5000m.

Dựa trên những khu vực có dị thường xoáy thế, dị thường xoáy tương đối

đặc trưng trước 2 ngày xảy ra mưa lớn, trong ngày có mưa lớn và sau 2 ngày xảy ra

mưa lớn đưa ra được khu vực phù hợp lựa chọn nghiên cứu để lấy các giá trị đầu

vào làm nhân tố cho mô hình K điểm gần nhất để dự báo xác suất xảy ra mưa lớn

cho khu vực Bắc Bộ. Cụ thể:

+ Với dị thường xoáy thế, lựa chọn khu vực: 17-240N, 103-1100E cho

cả 3 tầng là 300K, 315K và 330K.

+ Với dị thường xoáy tương đối, ở từng độ cao 1500m, 3000m và

5000m lựa chọn các ô nghiên cứu như sau:

850mb (1500m): 16-230N, 105-1120E

700mb (3000m): 13-210N, 103-1120E

500mb (5000m): 12-170N, 103-1120E

Phương pháp kNN đã được áp dụng để tìm ra những ngày có các đặc trưng

thời tiết gần giống nhất với ngày dự báo và dựa vào đó tính toán xác suất xuất hiện

mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ. Kết quả đánh giá dự báo cho năm 2014 và năm 2015

có chất lượng cao nhất khi lựa chọn k=1, càng tăng giá trị k càng lớn thì tỷ lệ thành

công trong nghiên cứu càng giảm.

73

Kết quả phân tích 02 trường hợp mưa lớn điển hình trong 2 năm 2014 và

2015 đã minh chứng cho tính đúng đắn và hợp lý của việc lựa chọn ô nghiên cứu

cũng như giá trị k tối ưu (k = 1). Cả hai trường hợp mô hình kNN đều dự báo đúng

cấp mưa của hai ngày 20/7/2014 và 23/05/2015 và tìm ra được 02 ngày tương tự

tương ứng trong quá khứ. Kết quả dự báo xác suất mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ sử

dụng k điểm gần nhất có thể tin cậy cao, có thể là một trong những cách tiếp cận thử

nghiệm mới để dự báo định lượng mưa tốt hơn trong tương lai.

Kiến nghị

Một hạn chế được chỉ ra trong nghiên cứu sác xuất mưa lớn tại khu vực Bắc

Bộ bằng phương pháp k điểm gần nhất đó là do vùng lựa chọn ô nghiên cứu để tính

tương tự bằng phương pháp kNN có kích thước lớn, đồng thời sử dụng trị số trung

bình cho cho từng ô nghiên cứu nên kết quả tìm ra vị trí cực đại của các đặc trưng bị

lệch khi so sánh hai ngày tương tự hiện tại và quá khứ. Phương pháp này chỉ đảm

bảo chỉ số trung bình trên cả vùng lựa chọn nghiên cứu là như nhau trong cả thời kỳ

dự báo và thời kỳ có thời tiết tương tự trong quá khứ.

Luận văn sử dụng bộ số liệu quan trắc thực tế cho chuỗi thời gian kéo dài 15

năm từ năm 2001-2015 để tìm ra những ngày có mưa vừa, những ngày có mưa to và

những ngày có mưa rất to do vậy kết quả dự báo phụ thuộc rất nhiều vào mức độ tin

cậy của bộ số liệu. Do đó, trước khi sử dụng bộ số liệu quan trắc phải có khâu kiểm

soát số liệu chặt chẽ để có được bộ số liệu mẫu tốt nhất.

Ngoài ra, không chỉ với việc dự báo xác suất mưa lớn, có thể sử dụng mô

hình k điểm gần nhất để nghiên cứu thử nghiệm dự báo xác suất xuất hiện nhiều đặc

trưng khí tượng khác như dông sét, nhiệt độ, số lượng bão… trong tương lai.

74

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu trong nước

1. Bộ tài nguyên môi trường (2017), Thông tư 41/2017/TT-BTNMT về quy định

kỹ thuật đánh giá chất lượng dự báo, cảnh báo khí tượng.

2. Hoàng Đức Cường (2016), Nghiên cứu xây dựng hệ thống nghiệp vụ dự báo

mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ, trung tâm Dự báo KTTV Quốc Gia.

3. Nguyễn Đức Hậu (2005), Nghiên cứu dự báo mưa lớn ở phía Tây Bắc Bộ thời

hạn trước 3 ngày bằng phương pháp thống kê, Luận án tiến sĩ, Viện Khí tượng

thủy văn và biến đổi khí hậu, Hà Nội.

4. Vũ Thị Hằng (2007), Nghiên cứu tác động tham số hóa đối lưu đối với mưa lớn

Bắc Bộ, trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, tr. 36-47.

5. Hoàng Phúc Lâm (2007), Sử dụng phương pháp kNN dự báo mưa dông cho khu

vực Hà Nội trong các tháng mùa hè, trung tâm Dự báo KTTV Quốc Gia.

6. Lương Tuấn Minh và ccs (2014), Nghiên cứu ứng dụng dự báo định lượng mưa,

gió trong bão, áp thấp nhiệt đới trên cơ sở cấu trúc bão, áp thấp nhiệt đới khi

đổ bộ vào Việt Nam, Bộ Tài Nguyên và Môi Trường.

Tài liệu nước ngoài

7. Balaji Rajagopalan, Upmanu Lall (1999), “A k-nearest-neighbor simulator for

daily precipitation and other weather variables”, Water Resources Research,

Vol. 35, No. 10, Pages 3089-3101.

8. B. J. Hoskins (1985), On the use and significance of insentropic potential

vorticity maps, 111, pp.877 - 946.

9. Gareth J. Berry, M. J. Reeder, C. Jakob (2012), Coherent Synoptic Disturbances

in the Australian Moonsoon, 8409.

10. Groisman, P. Y., R. W. Knight, D. R. Easterling, T. R. Karl, G. C. Hegerl,

and V. N. Razuvaev (2005), “Trends in intense precipitation in the climate

record”, J. Clim, 18, 1343–1367.

11. Jian Hu; Jun Liu; Yong Liu and Cheng Gao (2013), EMD-KNN model for

annual average rainfall forecasting, American Society of Civil Engineers.

75

12. K. Funkunaga and P.M. Navendra (1975), “A branch and bound algorithm for

computing k-nearest neighbors,” IEEE Trans. Computers, vol. C-24, no. 7, pp.

750–753.

13. Lam P.Hoang, M. J. Reeder (2016), “Coherent Potential Vorticity Maxima and

Their Realationship to Extreme Sumer Rainfall in the Australian and North

African Tropics”, Australian Meteorological and Oceanographic Journal Vol.

14. Osborn T, Hulme M, Jones P, Basnett T (2000), “Observed trends in the daily

intensity of United Kingdom precipitation”, J Climatol, pages 347–364.

15. P.M.L. Ribeiro (1998),Geometrical non-linear vibration of beams and plates by

the hierarchical finite element method. PhD Thesis, University of Southampton.

16. Roderick van der Linden, Andreas H. Fink, Joaquim G. Pinto, Tan Phan-Van

(2017), The Dynamics of an Extreme Precipitation Event in Northeastern

Vietnam in 2015 and Its Predictability in the ECMWF Ensemble Prediction

System.

17. Sun, D.-Z., and R. S. Lindzen (1994), “A PV view of the zonal mean

distribution of temperature and wind in the extratropical troposphere”, Journal

of Atmospheric Science, 51, 757–772.

18. Tsing-Chang Chen (2011), “Synoptic Development of the Ha Noi Heavy Event

of 30-31 Octorber 2008 Multiple-Scale Processes”, 1219

19. Zhexuan Song and Nick Roussopoulos (2001), “K-nearest neighbors search for

moving query point”