Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão trên biển đông hạn 5 ngày bằng mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF

Chia sẻ: Na Na | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:64

Thêm vào BST

Báo xấu

47
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Với nội dung trên, ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn được bố cục thành 3 chương như sau: Chương 1 - Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF và dự báo bão hạn 5 ngày, Chương 2 - Thiết kế thí nghiệm và phương pháp đánh giá, Chương 3 - Kết quả tính toán với cơn bão Megi 2010.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão trên biển đông hạn 5 ngày bằng mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN *********** Phạm Thị Minh ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO QŨY ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG HẠN 5 NGÀY BẰNG MÔ HÌNH WRF VỚI SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA LETKF LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI - 2013 1
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LỜI CẢM ƠN *********** Phạm Thị Minh ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO QŨY ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG HẠN 5 NGÀY BẰNG MÔ HÌNH WRF VỚI SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA LETKF Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học Mã số: 62.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. TS. Trần Tân Tiến HÀ NỘI - 2013 2
LỜI CÁM ƠN Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS. TS. Trần Tân Tiến, là người không những tận tình chỉ bảo, định hướng và hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn này mà còn là người đã tạo cơ hội để tôi tiếp tục theo ngành khí tượng. Em xin chân thành cảm ơn Thầy! Tôi xin cảm ơn các thầy cô và các cán bộ trong Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn và những kinh nghiệm quý giá, và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi học tập và thực hành ở Khoa. Tôi cũng xin cảm ơn Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo điều kiện cho tôi trong thời gian hoành thành luận văn. Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn bè, những người đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt thời gian học tập và hoàn thành luận văn. Tôi cũng cám ơn sinh viên Lê Thị Liên 05CĐKT1 đã giúp tôi chỉnh sửa bản thảo, hoàn thiện luận văn. Hà Nội, ngày 9 tháng 03 năm 2014 Phạm Thị Minh 3
MỤC LỤC CHƢƠNG 1.................................................................................................................... 2 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO BÃO HẠN 5 NGÀY VÀ SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA LETKF ........................................................................................................................... 2 1.1 Tình hình dự báo bão hạn 5 ngày trên Thế giới và Việt Nam ........................... 2 1.2 Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF .............................................................. 4 1.2.1 Một số nghiên cứu về sơ đồ LETKF ........................................................... 4 1.2.2 Thuật toán LETKF ...................................................................................... 7 CHƢƠNG 2.................................................................................................................... 9 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ................................ 9 2.1 Sử dụng LETKF trong mô hình WRF đồng hóa số liệu phục vụ dự báo bão hạn 5 ngày ................................................................................................................ 9 2.2 Sơ lược về quá trình hoạt động của cơn bão Megi 2010 ................................. 11 2.3 Thiết kế miền tính và cấu trúc tổ hợp .............................................................. 12 2.4 Nguồn số liệu ................................................................................................... 13 2.5 Phương pháp đánh giá kết quả dự báo quỹ đạo và cường độ bão ................... 15 2.5.1 Phương pháp đánh giá dựa vào MAE ....................................................... 17 2.5.2 Phương pháp đánh giá dựa vào tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số tuyệt đối. ............................................................................................................................ 17 2.5.3 Phương pháp đánh giá dựa vào sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích. ....................................................................................................... 19 CHƢƠNG 3.................................................................................................................. 20 KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VỚI CƠN BÃO MEGI 2010 ........................................... 20 3.1 Khảo sát số thành phần tổ hợp......................................................................... 20 3.2 Khảo sát vai trò của bộ số liệu hỗn hợp (vệ tinh + cao không) trong dự báo bão hạn 5 ngày ....................................................................................................... 21 3.3 Khả năng dự báo bão hạn 5 ngày của mô hình WRF với sơ đồ LETKF ........ 35 3.3.1 Quỹ đạo bão .............................................................................................. 36 3.3.2 Cường độ bão ............................................................................................ 38 4
KẾT LUẬN .................................................................................................................. 44 PHỤ LỤC ..................................................................................................................... 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................... 50 5
DANH MỤC HÌNH Hình 2.1. Sơ đồ minh họa hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF ..........................9 Hình 2.2. Quỹ đạo cơn bão MEGI từ ngày 13/10 đến ngày 23/10/2010 ..............12 Theo Nguồn Internet [46]. .....................................................................................12 Hình 2.3. Bản đồ phân bố các trạm quan trắc cao không trên khu vực Châu Á. ..15 Hình 2.4. Sơ đồ các thành phần của một “tổ hợp dự báo tốt” (hình trái) và ” tổ hợp dự báo xấu” (hình phải) trong hệ thống dự báo tổ hợp ..................................16 Hình 3.1. Sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích trong thí nghiệm độ nhạy của phương pháp đa vật lý với số thành phân tổ hợp khác nhau: 10 (dấu nhân), 15 (tam giác), 20 (hình vuông), 25 (hình tròn), 30 (vòng tròn hở), 35 (dấu hoa thị), 40 (dấu cộng), và 50 (kim cương). .............................................21 Hình 3.2. Quỹ đạo cơn bão Megi quan trắc (màu đen ) và dự báo tất định với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 12z15 ( màu đỏ); 00z16 (xanh lá cây); 12z16 (xanh dương); 00z17 (xanh da trời); 12z17 (màu hồng); và 00z18 (màu vàng). ............22 Hình 3.3. Biến trình PMIN (a) và VMAX (b), quan trắc (OBS-màu đỏ) và dự báo tất định (CTL-màu xanh dương), với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 00 giờ (UTC) ngày 18 tháng 10 năm 2010. ..................................................................................24 Hình 3.4. Kết quả dự báo quỹ đạo (a) và cường độ cơn bão Megi (PMIN - b,VMAX - c) trong thử nghiệm MIX (hình phải) và thử nghiệm CIMSS (hình trái); với trung bình tổ hợp (màu tím), quan trắc (màu đen), các thành phần tổ hợp (đường mảnh màu tím). Bắt đầu dự báo lúc 00 giờ ngày 18/10/2010. .................26 Hình 3.5. Trường độ cao địa thế vị mực 500 hPa, CIMSS (hình trái) và MIX (hình phải), với (a) 00 UTC 22; (b) 12 UTC 22; và (e) 00 UTC 23. Và trường gió ở mực tương ứng. ...................................................................................................27 Hình 3.6. Bản đồ đường dòng mực 200 hPa trong thử nghiệm CIMSS (hình trái) và thử nghiệm MIX (hình phải), với (a) 00 UTC 22, (b) 12 UTC 22, và (c) 00 UTC 23. Và độ lớn tốc độ gió ở mực tương ứng...................................................28 Hình 3.7. Tương tự hình 3.3, thêm 2 biến trình cho CIMSS (xanh lá cây) và MIX (màu tím)................................................................................................................31 6
Hình 3.8. Tương tự như hình 3.4 cho quĩ đạo dự báo, trong thử nghiệm đồng hóa đồng thời gió vệ tinh và gió cao không (MIXNO – hình bên trái), và thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh và cao không (MIX – hình bên phải). ............32 Hình 3.9. Tương tự như hình 3.6, MIXNO (hình trái) và MIX (hình phải), (a) 00 UTC 22, (b) 12 UTC 22, và (c) 00 UTC 23. Và độ lớn tốc độ gió ở mực tương ứng. ........................................................................................................................33 Hình 3.10. Tương tự hình 3.3, 3 biến trình cho CIMSS (xanh lá cây); MIX (màu tím); và MIXNO (xanh da trời) .............................................................................34 Hình 3.11. Sai số quỹ đạo bão trung bình của 9 trường hợp thử nghiệm, MIX (màu đen); CIMSS (màu xám); và CTL (màu xám nhẹ). ......................................37 Hình 3.12. Trung bình sai số tuyệt đối áp suất mực biển cực tiểu, MIX (màu đen), CIMSS (màu xám), và CTL (màu xám nhẹ). ........................................................40 Hình 3.13. Trung bình sai số tuyệt đối gió bề mặt cực đại trong đó sai số, MIX (màu đen); CIMSS (màu xám); và CTL (màu xám nhẹ). ......................................42 7
DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1. Danh sách các trường hợp thử nghiệm .................................................13 Bảng 3.1. Thống kê các trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo quỹ đạo bão hiệu quả trong hai thử nghiệm CIMSS và MIX ....................................................37 Bảng 3.2. Thống kê các trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo áp suất mực biển cực tiểu hiệu quả trong hai thử nghiệm CIMSS và MIX ...............................40 Bảng 3.3. Thống kê các trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo tốc độ gió bề mặt cực đại hiệu quả trong hai thử nghiệm CIMSS và MIX .................................42 8
DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT WRF: Mô hình dự báo và nghiên cứu thời tiết LETKF: Bộ lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi WRF-LETKF: Hệ thống dự báo và nghiên cứu thời tiết ứng dụng đồng hóa số liệu bằng bộ lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi CIMSS: trường hợp thử nghiệm đồng hóa số liệu vệ tinh để dự báo bão trong hệ thống WRF-LETKF MIX: trường hợp thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh và số liệu cao không để dự báo bão trong hệ thống WRF-LETKF. MIXNO: trường hợp thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh và số liệu gió cao không để dự báo bão trong hệ thống WRF-LETKF CTL: trường hợp thử nghiệm dự báo không đồng hóa MAE: sai số trung bình tuyệt đối RMSE: độ lệch chuẩn PMIN: áp suất mực biển cực tiểu tại tâm bão VMAX: tốc độ gió cực đại gần tâm bão PE: sai số quỹ đạo bão MPE: sai số trung bình quỹ đạo bão EME: sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích GFS: Hệ thống dự báo toàn cầu PBL: sơ đồ tham số hóa lớp biên hành tinh NCEP: Trung tâm dự báo môi trường quốc gia FNL: số liệu phân tích toàn cầu WRFDA: module đồng hóa số liệu trong mô hình WRF MP: đa vật lý UTC: giờ quốc tế BMJ: Betts-Miller-Janjic (tác giả của sơ đồ đối lưu) runobs.sh: Chương trình chạy tự động, chuẩn bị số liệu quan trắc cho chương trình đồng hóa số liệu letkf.exe. obsmode: Biến trong script runobs.sh, xác định các loại quan trắc được đưa vào đồng hóa 9
MỞ ĐẦU Hiện nay, các bản tin dự báo thời tiết đôi khi cho kết quả sai lệch do điều kiện ban đầu không chính xác [1], điều này do đặc thù của mô hình dự báo thời tiết có tính phụ thuộc mạnh vào trường ban đầu (trường đầu vào của mô hình). Một trong những phương pháp làm chính xác điều kiện ban đầu cho mô hình là đồng hóa số liệu, quá trình này tạo trường ban đầu tốt nhất có thể cho một mô hình dự báo, dựa trên mối quan hệ động lực và xác suất thống kê. Mặt khác, cùng với sự phát triển mạnh của công nghệ thông tin cho phép máy tính thực hiện các thuật toán một cách nhanh chóng và hiệu quả. Do vậy, các sơ đồ đồng hóa số liệu trong khí tượng phát triển mạnh trong thời gian gần đây. Trong đó, sơ đồ đồng hóa lọc Kalman tổ hợp (Ensemble Kalman Filter - EnKF) với biến thể là lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi (Local ensemble transform Kalman filter, LETKF) có những ưu điểm nhất định về khả năng nắm bắt các loại số liệu quan trắc cũng như khả năng ứng dụng trong nghiệp vụ, do việc tính toán có thể thực hiện song song hóa [1, 18]. Tuy nhiên, số thành phần tổ hợp trong bộ lọc Kalman chưa có một định lượng cụ thể và khả năng đồng hóa đồng thời các loại số liệu hiện có (vệ tinh, cao không, bề mặt…v.v.) cũng chưa được nghiên cứu nhiều, đặc biệt là khả năng ứng dụng trong dự báo quỹ đạo và cường độ bão 5 ngày của mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF chưa được kiểm định. Chính vì vậy, trong khuôn khổ luận văn này, tác giả sẽ đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày trên Biển Đông bằng mô hình WRF với hệ thống đồng hóa LETKF. Trong đó số thành phần tổ hợp tối ưu sẽ được xác định trong thí nghiệm lý tưởng hóa. Dựa vào số thành phần tổ hợp tối ưu cùng với những ưu điểm của việc đồng hóa đồng thời 2 loại số liệu gió vệ tinh và số liệu cao không, tác giả tiến hành thử nghiệm dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày với 9 trường hợp cơn bão Megi 2010. Từ kết quả thử nghiệm trên, tác giả đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày của mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF thông qua việc đánh giá sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bão so với 10
quan trắc và thông qua kỹ năng dự báo của hệ thống tổ hợp dựa trên tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số dự báo. Với nội dung trên, ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn được bố cục thành 3 chương như sau: Chương 1 – Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF và dự báo bão hạn 5 ngày. Chương 2 – Thiết kế thí nghiệm và phương pháp đánh giá. Chương 3 – Kết quả tính toán với cơn bão Megi 2010. 11
Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO BÃO HẠN 5 NGÀY VÀ SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA LETKF 1.1 Tình hình dự báo bão hạn 5 ngày trên Thế giới và Việt Nam Trên Thế giới, dự báo bão hạn 5 ngày đã được nghiên cứu và ứng dụng vào nghiệp vụ ở một số trung tâm lớn như Trung tâm dự báo Bão Quốc gia Hoa Kỳ, cơ quan khí tượng Nhật Bản, Hàn Quốc, Úc và Trung tâm Dự báo Hạn vừa Châu Âu. Đặc biệt trong những năm gần đây, khi công nghệ thông tin không ngừng phát triển đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các hệ thống dự báo tổ hợp. Cụ thể như Cơ quan Khí tượng Nhật Bản đã áp dụng dự báo bão bằng hệ thống dự báo tổ hợp với hạn 5 ngày, sai số dự báo 5 ngày của năm 2007 là 451 km [41]. Còn tại Trung tâm Dự báo Bão Quốc Gia Hoa Kỳ, dự báo hạn 5 ngày được đưa vào nghiệp vụ từ năm 2003, với sai số dự báo 5 ngày vào khoảng 265 nmi (nauticle mile – 1.852 km) tương ứng với 491 km cho giai đoạn 2000 – 2008 [47]. Ngoài ra, tại Hàn Quốc (KMA), Úc, và Trung Tâm Châu Âu (ECMWF), cũng phát triển các hệ thống dự báo tổ hợp cho dự báo từ 5 đến 7 ngày với kết quả dự bão quỹ đạo bão hạn 5 ngày rất khả quan. Đối với dự báo cường độ, trong khoảng 10 năm trở lại đây, mặc dù sai số dự báo quỹ đạo bão bằng mô hình số đã giảm được khoảng 50% nhờ cải tiến các mô hình, các thám sát xung quanh được tăng cường liên tục và kỹ năng được cải thiện của người dự báo [47]. Tuy nhiên, hầu như không có cải thiện nhiều về kỹ năng dự báo cường độ bão trong suốt thời gian này [15][47]. Một trong những khó khăn chính của việc dự báo cường độ bão là do xoáy bão trong mô hình thường yếu hơn và có cấu trúc sai lệch rất nhiều so với bão thực tại thời điểm mô hình bắt đầu tích phân dự báo. Ngoài ra còn do các quá trình vật lý trong mô hình không được biểu diễn đầy đủ. Như vậy có thể thấy, dự báo cường độ bão đang là thách thức lớn đối với các nhà khí tượng trên thế giới. 2
Ở Việt Nam, đối với dự báo bão hạn 5 ngày trên Biển Đông đã có một số tác tác giả nghiên cứu và thu được một số kết quả đáng chú ý. Ví dụ như, tác giả Công Thanh và Trần Tân Tiến 2013 đã xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp trên mô hình RAM bằng phương pháp nuôi nhiễu môi trường kết hợp nhiễu xoáy với các sơ đồ vật lý khác nhau và thử nghiệm dự báo cơn bão Washi 2011 [3]. Kết quả thử nghiệm cho thấy quỹ đạo dự báo khá sát với quỹ đạo thực. Ngoài ra tác giả Công Thanh và Trần Tân Tiến cũng tiến hành đánh giá hệ thống dự báo trên thông qua thử nghiệm dự báo các cơn bão trong 3 mùa bão (2009, 2010 và 2011) [2]. Kết quả đánh giá bước đầu cho thấy hệ thống dự báo tổ hợp bằng phương pháp nuôi nhiễu môi trường kết hợp nhiễu xoáy với các sơ đồ vật lý khác nhau cho kết quả dự báo quỹ đạo bão có độ chính xác tương đương với kết quả dự báo của Trung tâm Khí tượng Nhật Bản. Còn tác giả Trần Tân Tiến và ccs 2013 đã sử dụng mô hình WRF với 3 sơ đồ đối lưu Betts-Miller-Janjic (BMJ), Kain-Fritsch (KF), Grell-Devenyi (GD) và số liệu dự báo tổ hợp của NCEP để dự báo lại cho các cơn bão trên khu vực Biển Đông trong các năm 2009-2011 gồm 90 trường hợp [4]. Tác giả và css xây dựng các phương trình dự báo tổ hợp quỹ đạo bão (kinh độ và vĩ độ của tâm bão) ở các hạn dự báo 6, 12,…,120 giờ cho khu vực Biển Đông. Trong đó, các nhân tố được chọn bằng phương pháp siêu tổ hợp với 90 trường hợp. Kết quả đánh giá trên bộ số liệu phụ thuộc và độc lập cho thấy các phương trình trên có thể sử dụng để dự báo bão ở Việt Nam. Mặt khác, thời gian gần đây mạng lưới quan trắc khí tượng được phát triển rộng khắp cả về số lượng lẫn loại hình quan trắc. Đặc biệt là số liệu vệ tinh hiện đang là nguồn số liệu khí tượng đáng tin cậy và hữu ích để bổ sung cho đầu vào của mô hình số trị. Do những thám sát trên biển rất thưa thớt và khó quan trắc trong điều kiện thời tiết có bão. Ngoài ra số liệu quan trắc cao không cũng là một nguồn số liệu bổ sung các thông tin đầu vào cho mô hình dự báo số trị nhằm hiểu chỉnh lại trường đầu vào của mô hình gần với trạng thái khí quyển thực thông qua quá trình đồng hóa số liệu. 3
Do vậy trong khuôn khổ luận văn này tác giả sẽ đồng hóa số liệu quan trắc vệ tinh và cao không bằng sơ đồ LETKF vào trường đầu vào của mô hình WRF để dự báo bão hạn 5 ngày trên Biển Đông. Phần tiếp theo tác giả sẽ tổng quan sơ lược về sơ đồ đồng hóa LETKF. 1.2 Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF 1.2.1 Một số nghiên cứu về sơ đồ LETKF LETKF (Lọc Kalman Tổ hợp Biến đổi Địa phương hóa) được đề xuất năm 2005 bởi Hunt và các cộng sự (ccs) [19]. Thuật toán LETKF không phải là một phương pháp mới cho đồng hóa số liệu, mà nó được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa lọc Kalman tổ hợp địa phương (LEKF) và lọc Kalman biến đổi tổ hợp (ETKF). Kết quả nghiên cứu của Hunt và ccs (2005) cho thấy LETKF có khả năng ứng dụng trong mô hình dự báo toàn cầu đồng hóa các số liệu quan trắc thực với 40 thành phần tổ hợp và sai số mô hình được xác định bằng phương pháp tăng cấp nhân. Đến năm 2007 tác giả Miyoshi và Yamane [28] cũng ứng dụng thành công sơ đồ LETKF trong mô hình dự báo toàn cầu AGCM tại Trung tâm Khí tượng Nhật Bản với 40 thành phần tổ hợp đồng hóa hầu hết các dữ liệu quan trắc đã sử dụng trong đồng hóa nghiệp vụ 3DVAR. Trường phân tích thu được từ LETKF có độ chính xác tương tự như trường phân tích thu được từ hệ thống đồng hóa biến phân nghiệp vụ 3DVAR. Ngoài ra kết quả nghiên cứu của Miyoshi và Yamane cho thấy LETKF có thể nắm bắt tốt các loại dữ liệu có tính bất đồng nhất cao như số liệu vệ tinh. Vì vậy Miyoshi và Yamane cho rằng LETKF là hướng phát triển mới có thể ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ. Còn tác giả Szunyogh và ccs 2008 [35] đã sử dụng LETKF để đồng hóa số liệu cho mô hình toàn cầu NCEP với 60 thành phần tổ hợp và áp dụng phương pháp tăng cấp hiệp biến (covariance inflation) xác định sai số mô hình, trong đó ứng với mỗi khu vực sẽ có một hệ số tăng cấp tương ứng. Szunyogh và cộng sự đưa ra kết quả phân tích của LETKF chính xác hơn so với phân tích của các phương pháp khác, nhất là tác giả và các cộng sự đã đồng hóa thành công một số lượng lớn các quan trắc của khí quyển thực trong một khoảng thời gian dài. 4
Đối với các mô hình dự báo khu vực, sơ đồ đồng hóa số liệu LETKF cũng được nghiên cứu và ứng dụng, ví dụ như tác giả Miyoshi và Kunii (2012), đã thử nghiệm LETKF với mô hình WRF (Mô hình dự báo và nghiên cứu thời tiết) để đồng hóa các quan trắc thực [30]. Trong các thử nghiệm này tác giả Miyoshi và Kunii sử dụng sơ đồ tăng cấp hiệp biến thích ứng (adaptive covariance inflation) để xác định sai số của mô hình cho LETKF. Kết quả nghiên cứu cho thấy LETKF có khả năng đồng hóa dữ liệu quan trắc thực và phương pháp tăng cấp thích ứng là lựa chọn tốt cho sơ đồ LETKF. Ngoài ra kết quả nghiên cứu với các thử nghiệm có cỡ tổ hợp khác nhau, tác giả Miyoshi và Kunii đưa ra nhận định rằng khi số thành phần tổ hợp tăng lên thì trường phân tích sẽ tốt hơn [30]. Một nghiên cứu khác về sơ đồ LETKF ứng dụng trong mô hình WRF là do tác giả Kiều và ccs 2012 [22], tác giả và ccs đã khảo sát độ nhạy của gió vệ tinh được đồng hóa bởi LETKF trong dự báo cơn bão Megi 2010 và chứng minh được việc đồng hóa số liệu gió vệ tinh bằng LETKF trong mô hình WRF giúp nâng cao chất lượng dự báo quỹ đạo bão và cải thiện đáng kể kỹ năng dự báo cường độ hạn 3 ngày, đồng thời đưa ra nhận định về sự ảnh hưởng của số liệu quan trắc ngoài rìa xa tâm bão đến kỹ năng dự báo bão. Tuy nhiên, trong các thử nghiệm LETKF của tác giả Kiều và cộng sự luôn ấn định số thành phần tổ hợp là 21 và sai số của mô hình được xác định bằng phương pháp đa vật lý. Với phương pháp đa vật lý đã được chứng minh về khả năng nắm bắt sai số của mô hình do các quá trình vật lý không được biểu diễn đầy đủ [23], phương pháp này giúp LETKF nắm bắt tốt hơn các thông tin quan trắc được đưa vào đồng hóa. 5
Như vậy chúng ta có thể thấy, sơ đồ đồng hóa LETKF hiện tại chưa có một khuyến cáo nào cho người sử dụng dùng bao nhiều thành phần tổ hợp để có thể thu được kết quả dự báo hiệu quả nhất. Mặt khác như đã biết dự báo tổ hợp cung cấp một ước lượng phân bố xác suất dự báo cho trạng thái khí quyển, nên khoảng tin cậy của ước lượng này phụ thuộc vào cỡ của tổ hợp (số thành phần tổ hợp). Ngoài ra, do tài nguyên tính toán bị giới hạn, nên cỡ tổ hợp phải nhỏ hơn nhiều so với chiều của không gian mô hình dự báo thời tiết sử dụng để thực hiện tích phân [10]. Còn tác giả Kalnay (2003) cho rằng một tổ hợp khoảng 25-50 thành phần thì lọc Kalman phát huy tác dụng [24]. Hoặc theo kết quả nghiên cứu của Herschel L. Mitchell and P. L. Houtekamer (2002) đã chỉ ra với 64 thành phần tổ hợp thì Lọc Kalman tổ hợp (EnKF) phát huy tác dụng [21]. Nhưng nghiên cứu này tác giả Herschel L. Mitchell and P. L. Houtekamer đã giả thiết mô hình là hoàn hảo và sai số mô hình xác định bằng cách cộng thêm vào tổ hợp các nhiễu mô hình xấp xỉ cân bằng với một cấu trúc thống kê (phương pháp tăng cấp cộng). Ngoài ra các nghiên cứu về LETKF gần đây cũng sử dụng các tổ hợp bao gồm 21, 40 đến 60 thành phần tổ hợp [19][28][35][29][22]. Các nghiên cứu trên chỉ ra định lượng số thành phần tổ hợp trong lọc Kalman dựa vào các thử nghiệm với giả thiết mô hình là hoàn hảo hoặc sai số của mô hình được xác định bằng phương pháp tăng cấp cộng, tăng cấp nhân và tăng cấp thích ứng. Nhưng thực tế, hầu hết sai số nội tại của mô hình do các quá trình vật lý không được mô tả đầy đủ là nguyên nhân chính gây ra sai số dự báo trong các mô hình xoáy thuận nhiệt đới [12][5][6][7][27]. Vì vậy, tác giả Kiều và cộng sự (2013) [23] đã đề xuất phương pháp đa vật lý để hiệu chỉnh sai số của mô hình, trong đó các thành phần tổ hợp là các thành phần đa vật lý với sự kết hợp của các lựa chọn sơ đồ vật lý khác nhau (một sơ đồ vi vật lý sẽ kết hợp với các sơ đồ tham số hóa đối lưu, sơ đồ tham số hóa bức xạ, sơ đồ tham số hóa lớp biên hành tinh …v.v.). Kết quả cho thấy, độ tán tổ hợp, sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích được cải thiện đáng kể [23], và những ưu điểm vượt trội của phương pháp đa vật lý so với phương pháp tăng cấp nhân được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng của Lọc Kalman Tổ hợp Địa phương hóa Biến đổi. 6
Như vậy, LETKF có khả năng nắm bắt nhiều loại quan trắc khác nhau và được ứng dụng khá thành công trong các mô hình dự báo toàn cầu và khu vực. Đặc biệt với nghiên cứu của tác giả Kiều và cộng sự 2013 đã cho thấy phương pháp đa vật lý là một lựa chọn tốt cho các ứng dụng dự báo hạn ngắn. Vì vậy, trong luận văn này tác giả chọn sơ đồ LETKF với phương pháp đa vật lý. Phần tiếp theo tác giả giới thiệu tóm tắt thuật toán LETKF. 1.2.2 Thuật toán LETKF Các nghiên cứu gần đây về LETKF đã chứng minh khả năng đồng hóa nhiều loại quan trắc ở các quy mô khác nhau của sơ đồ đồng hóa Kalman tổ hợp [20][32][27][28][22][30]. Ưu điểm chính của LETKF cho phép phân tích được tính toán trong không gian mở rộng bởi các thành phần tổ hợp dự báo ở mỗi điểm lưới của mô hình, ưu điểm này giảm khối lượng tính toán bằng việc thực hiện tính toán song song hóa. Ý tưởng chính của thuật toán LETKF là sử dụng ma trận tổ hợp nền như một toán tử chuyển đổi từ không gian mô hình được căng bởi các điểm lưới trong khu vực địa phương đã chọn sang không gian tổ hợp được căng bởi các thành phần tổ hợp, và thực hiện phân tích trong không gian tổ hợp này ở mỗi điểm lưới. Đối với thuật toán LETKF, giả thiết rằng có một tổ hợp nền {xb(i):i=1,2…,k}, trong đó k là số thành phần tổ hợp. Theo Hunt và cộng sự (2007) [20], một ma trận trung bình tổ hợp 𝒙𝑏 và một ma trận nhiễu tổ hợp 𝑿𝑏 được xác định: 𝑘 𝑏 1 𝒙 = 𝒙𝑏 (𝑖) 𝑘 𝑖=1 𝑿𝑏 = 𝒙𝑏(𝑖) − 𝒙𝑏 (1.1) Ký hiệu 𝒙 = 𝒙𝑏 + 𝑿𝑏 𝒘, trong đó w là một véc tơ địa phương trong không gian tổ hợp, hàm giá địa phương được cực tiểu hóa trong không gian tổ hợp có dạng:  J (w)  (k  1)w T {I  (Xb )T [Xb (Xb )T ]1 Xb }w  J [x b  Xb w] , (1.2) 7
Trong đó J [x b  X b w] là hàm giá trong không gian mô hình. Nếu hàm giá xác định trong không gian đầy đủ của Xb ( N = {v | Xbv = 0}), thì dễ dàng thấy hàm  giá J (w) được phân ra thành 2 phần: Một phần bao gồm thành phần của w trong N (số hạng đầu tiên trong phương trình 1.2), và thành phần thứ 2 phụ thuộc vào thành phần của w trực giao với N. Điều kiện trạng thái phân tích trung bình w a trực giao  với N để hàm giá J (w) được cực tiểu hóa, ma trận trạng thái phân tích trung bình và ma trận tương quan sai số tương ứng của nó trong không gian tổ hợp có thể được biểu diễn như sau:  w a  P a (Y b )T R 1[y 0  H (x b )] (1.3)  P a  [(k  1)I  (Y b )T R 1Y b ]1 (1.4) Trong đó Y b  H (x b(i )  x b ) là ma trận tổ hợp của giá trị nhiễu nền ở các vị trí quan trắc và R là ma trận tương quan sai số quan trắc. Chú ý rằng ma trận tương  quan sai số phân tích P a trong không gian mô hình và P a trong không gian tổ hợp  có một mối quan hệ đơn giản P a  X b P a (X b )T , ma trận nhiễu tổ hợp phân tích X a có thể được biểu diễn như sau:  X a  X b [(k  1)P a ]1 / 2 . (1.5) Tổ hợp phân tích xa cuối cùng được thực hiện như sau:  x a (i )  x b  Xb {w a  [(k  1)P a ]1 / 2 } . (1.6) Chi tiết hơn về thuật toán LETKF có thể tìm trong Hunt và cộng sự (2007) [20]. 8
Chƣơng 2 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ 2.1 Sử dụng LETKF trong mô hình WRF đồng hóa số liệu phục vụ dự báo bão hạn 5 ngày Sơ đồ LETKF ứng dụng trong hệ thống dự báo và nghiên cứu thời tiết (WRF), và được phát triển tại Phòng thí nghiệm nghiên cứu dự báo thời tiết và khí hậu- Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải Dương – Trường Đại học Khoa học Tự nhiên bởi tác giả Kiều (2011) [1] gọi là hệ thống WRF-LETKF. Hệ thống này được phát triển theo quy trình ứng dụng nghiệp vụ chuẩn với tất cả các quá trình vào ra, cập nhật số liệu, xử lý đồng hóa, kiểm tra chất lượng quan trắc, tạo điều kiện biên tổ hợp, và dự báo tổ hợp được tiến hành một cách tự động và đồng bộ hóa theo thời gian thực [1]. Sơ đồ của hệ thống WRF-LETKF được minh họa trong hình 2.1. Hình 2.1. Sơ đồ minh họa hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF (Nguồn: Kiều, 2011 [1]). Trong đó mô hình WRF (Weather Rearch and Forecating model) là mô hình dự báo và nghiên cứu thời tiết phổ dụng nhất hiện nay; WPS là một module tiền xử lý, cho phép nội suy số liệu dự báo toàn cầu về độ phân giải của mô hình khu vực; WRFDA là module đồng hóa số liệu trong đó có bộ kiểm tra chất lượng quan trắc chuẩn. Mô hình WRF và các thành phần liên quan được giới thiệu cụ thể trên trang web [44]; LETKF (Local Ensemble Transform Kalman Filter, LETKF) là bộ lọc 9
Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi, bộ lọc này tạo ra các nhiễu tổ hợp phân tích dựa trên thuật toán được giới thiệu tóm tắt trong phần 1.2, và sơ đồ khối cho hoạt động của LETKF miêu tả sơ lược trong phụ lục. Ưu điểm của hệ thống WRF-LETKF là cho phép xác định sai số của mô hình thông qua việc sử dụng các thành phần tổ hợp đa vật lý [23]. Ngoài ra, hệ thống này cho phép người sử dụng ấn định số thành phần tổ hợp trong namelist.letkf thông qua một chương trình điều khiển tự động (runmain.sh). Và ứng với từng loại dữ liệu quan trắc được đồng hóa trong hệ thống sẽ có các lựa chọn cụ thể. Nếu đồng hóa số liệu vệ tinh, thì biến obsmode trong chương trình runobs.sh được gán bằng ”CIMSS”; còn nếu đồng hóa số liệu cao không, thì biến obsmode được gán bằng ”RADS”; …v.v. Ngoài ra, như đã đề cập trong phần 1.1, sơ đồ LETKF được nghiên cứu khá nhiều. Tuy nhiên số thành phần tổ hợp tối ưu trong sơ đồ LETKF chưa được khảo sát. Vì vậy, trong luận văn này tác giả sử dụng sơ đồ đồng hóa LETKF với các thành phần tổ hợp đa vật lý ứng dụng trong mô hình WRF để khảo sát số thành phần tổ hợp tối ưu cho các thử nghiệm dự báo thông qua việc thử nghiệm dự báo cơn bão Conson (2010) hạn 3 ngày với số các thành phần tổ hợp biến đổi từ 10 đến 50. Mặt khác, sơ đồ đồng hóa LETKF với các thành phần tổ hợp đa vật lý hiện tại chỉ cho phép đồng hóa từng loại số liệu quan trắc riêng biệt, và chưa có thử nghiệm nào đồng hóa đồng thời các loại số liệu quan trắc hiện có (quan trắc bề mặt, số liệu rada, số liệu vệ tinh, số liệu cao không …v.v). Trong khi các nghiên cứu gần đây về LETKF đã chứng minh khả năng đồng hóa nhiều loại quan trắc ở các qui mô khác nhau của sơ đồ đồng hóa Kalman tổ hợp [20][29][30][32][27][22]. Ngoài ra, số liệu quan trắc cao không là một trong những nguồn số liệu quan trắc có giá trị và hệ thống nhất trong khí tượng học. Số liệu thu thập trên các mực bắt buộc là 1000, 925, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100, 70, 50, 30, 20 và 10 hPa. Vì vậy với nguồn số liệu thu thập từ các trạm cao không ở khu vực châu Á có thể là một nguồn bổ sung các thông tin quan trắc cần thiết trong quá trình đồng hóa. Hơn nữa, 10