Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu ảnh hưởng của số liệu thám không giả lập trên quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa đến dự báo bão trên Biển Đông

Chia sẻ: Na Na | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:57

Thêm vào BST

Báo xấu

38
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc với bốn chương bao gồm: Chương 1 - Tổng quan về phương pháp OSSE, Chương 2 - Phương pháp đồng hóa, Chương 3 - Số liệu và phương pháp, Chương 4 - Kết quả thử nghiệm.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu ảnh hưởng của số liệu thám không giả lập trên quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa đến dự báo bão trên Biển Đông

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Mai Khánh Hưng NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2014
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Mai Khánh Hưng NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG Chuyên ngành : Khí tượng và khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ ĐỨC
Hà Nội – Năm 2014 LỜI CẢM ƠN Trước tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS.Lê Đức là người đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn này. Tôi xin cảm ơn các thầy cô trong khoa Khí tượng – Thủy văn – Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá. Tôi cũng xin cảm ơn các cán bộ phòng Dự báo số và viễn thám, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương đã tạo giúp đỡ và điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất, máy móc thiết bị trong suốt thời gian tôi thực hiện luận văn. Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn 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. Mai Khánh Hưng
MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH VẼ 1
DANH MỤC BẢNG BIỂU 2
BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 3DVAR Threedimensional variational Đồng hóa biến phân ba chiều CR Control run Điều khiển DAO Data assimilation Office Bộ phận đồng hóa số liệu DA Data assimilation Đồng hóa số liệu EXP Experiment Thử nghiệm Final Operational Global Số liệu phân tích toàn cầu cuối FNL Analysis data cùng Global Atmospheric Research Chương trình nghiên cứu khí GARP Program quyển toàn cầu GFS Global Forecasct System Hệ thống dự báo toàn cầu LSM Land – Surface model Mô hình bề mặt đất National Aeronautics and Cơ quan Hàng không và Vũ trụ NASA Space Administration Mỹ National Centers for Trung tâm dự báo môi trường NCEP Environmental Prediction quốc gia Mỹ NR Nature Run Giả lập khí quyển Observation system simulation Thử nghiệm giả lập hệ thống OSSE experiments quan trắc PBL Planetary boundary layer Lớp biên hành tinh Weather Research and Mô hình dự báo và nghiên cứu WRF Forecast model thời tiết Mô hình dự báo và nghiên cứu Weather Research and WRF VAR thời tiết kết hợp phương pháp Forecast – Variational biến phân 3
MỞ ĐẦU Chất lượng dự báo của các mô hình số trị đã được nâng cao nhanh chóng trong khoảng hai thập kỷ trở lại đây, tuy nhiên độ chính xác trong dự báo các hiện tượng thời tiết có tác động lớn như bão hay xoáy thuận nhiệt đới vẫn còn là thách thức. Các cơn bão thường diễn ra trên những vùng biển, đại dương nơi mà mật độ các trạm quan trắc rất thưa thớt. Việc thiếu thông tin quan trắc đã dẫn tới trường số liệu ban đầu của các mô hình số trị trở nên không chính xác, gây khó khăn trong việc dự báo bão và xoáy thuận nhiệt đới. Việt Nam là quốc gia có đường bờ biển dài trên 3000 km, nằm trong khu vực có tần suất hoạt động của bão lớn nhất trên thế giới, thường xuyên phải đón nhận các cơn bão với sức tàn phá lớn. Vì vậy, dự báo bão là một trong những nhiệm vụ quan trọng hàng đầu của dự báo số trị. Tầm quan trọng của số liệu thám sát trong và xung quanh hoàn lưu bão đã được biết đến từ nhiều năm. Tại các quốc gia tiên tiến, khi có bão, các quan trắc dropsonde hoặc radar sử dụng máy bay thường được tiến hành để cung cấp thêm thông tin trạng thái khí quyển trong bão. Do còn nhiều hạn chế về công nghệ, nhân lực cũng như tài chính tại Việt Nam, các loại thám sát đặc biệt này vẫn chưa được sử dụng. Tuy nhiên, Việt Nam có hai quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa trên biển Đông, hoàn toàn có thể cung cấp các dự báo bổ sung này dưới dạng số liệu thám không và được kỳ vọng có thể cải thiện được chất lượng dự báo bão. Tuy nhiên, việc kiểm chứng tác động của số liệu này tới dự báo bão là không đơn giản khi các trạm quan trắc chưa được xây dựng và số liệu thám không tại vực nói trên chưa tồn tại. Trong khi đó, việc xây mới hay bảo trì, bảo dưỡng hệ thống quan trắc nói chung hay từng trạm thám không riêng lẻ đòi hỏi nhiều chi phí, bên cạnh đó cần có những điều tra tỉ mỉ, tốn nhiều thời gian về vị trí đặt trạm, tần suất hoạt động v..v.. để đảm bảo số liệu thám sát mới có thể phát huy hiệu quả cao nhất. Do vậy, để kiểm chứng được các tác động của loại số liệu thám không tới dự báo bão trong khi các trạm quan trắc còn chưa được xây dựng, các nhà khoa học trên thế giới đã sử dụng phương pháp Observing System Simulation Experiments (OSSE) tạm dịch là phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc. Phương pháp này cho phép tiến hành các thử nghiệm giả lập những tác động của số liệu thám không tại Hoàng Sa và Trường Sa tới quá 4
trình dự báo. Từ đó ta có thể rút ra được những tác động tiềm năng của số liệu thử nghiệm trong thực tế. Trên thế giới phương pháp này cũng đã được áp dụng tại các trung tâm nghiên cứu khí tượng nổi tiếng như Trung tâm dự báo khí tượng hạn vừa Châu Âu (ECMWF), Cục hàng không và vũ trụ Mỹ ( NASA), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (NCEP), v…v… Các kết quả của phương pháp OSSE là một kênh thông tin tham khảo đắc lực cho các nhà khí tượng học trong công tác nghiên cứu cũng như nghiệp vụ hàng ngày. Trước tình hình cần thiết ước tính được tác động tiềm năng của số liệu thám không bổ sung trên khu vực biển Đông tới dự báo bão, luận văn này sẽ tiến hành “Nghiên cứu ảnh hưởng của số liệu thám không giả lập trên quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa đến dự báo bão trên biển Đông”. Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc với bốn chương bao gồm: Chương 1: Tổng quan về phương pháp OSSE Chương 2: Phương pháp đồng hóa Chương 3: Số liệu và phương pháp Chương 4: Kết quả thử nghiệm 5
Chương 1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE 1.1 Tổng quan các nghiên cứu về OSSE trên thế giới và tại Việt Nam Trong bài viết tổng quan về vai trò của phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trăc trong ngành khí tượng năm 1989, tác giả Alane.Lipton[7] đã cho biết phương pháp này được ra đời vào những năm 1960 của thế kỷ trước. Động lực đầu tiên thúc đẩy sự hình thành và phát triển của phương pháp này là kế hoạch xây dựng một hệ thống quan trắc toàn cầu có độ chính xác cao của chương trình nghiên cứu khí quyển toàn cầu (Global Atmospheric Research Program – GARP). Tuy nhiên, xây mới một hệ thống quan trắc hay lắp đặt mới các thiết bị quan trắc là rất tốn kém đặc biệt là các thiết bị quan trắc hiện đại như vệ tinh, radar v..v… Hơn nữa, do kinh phí đầu tư là có giới hạn, nên việc lắp đặt thêm thiết bị quan trắc này đồng nghĩa với việc giảm bớt thành phần khác quan trắc. Do đó, quá trình thiết kế hệ thống quan trắc mới cần phải điều tra kỹ lưỡng nhằm ước tính được tác động của quan trắc mới tới dự báo số. Tuy nhiên, đây là công việc khó thực hiện bởi hệ thống quan trắc mới chưa được xây dựng, số liệu quan trắc mới chưa tồn tại. Để giải quyết vấn đề trên, các nhà khoa học trên thế giới đã đề xuất một phương pháp cho phép mô phỏng lại tác động tiềm năng của số liệu quan trắc mới hay hệ thống quan trắc mới tới các dự báo số được biết với tên gọi là thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc được gọi tắt là phương pháp OSSE. Theo những nghiên cứu của Atlas và nnk vào năm 1985[9], Arnold và Dey trong năm 1986[8] thì phương pháp OSSE được xếp nằm trong lớp bài toán kiểm nghiệm, giả lập (mô phỏng) tuy nhiên khác biệt với thử nghiệm giả lập (mô phỏng) thông thường, phương pháp OSSE cho phép giả lập những thứ chưa tồn tại cụ thể là các quan trắc mới. Từ đó, dựa trên ý tưởng hệ thống đồng hóa số liệu, phương pháp OSSE có thể ước tính được tác động tiềm năng của quan trắc mới tới hệ thống dự báo số trị (NWP) làm cơ sở cho chương trình thử nghiệm thời tiết toàn cầu. Trong nghiên cứu của Atlas và Emmitt vào năm 1991[11], của Rohaly và Krishnamutri vào năm 1993[21] và của Atlas trong năm 1989[10] 6
phương pháp OSSE còn được sử dụng để cho phép ước lượng, điều chỉnh thêm hoặc giảm các thành phần cấu thành nên hệ thống quan trắc. Trong giai đoạn đầu phát triển từ năm 1960 đến 1980, phương pháp OSSE gắn liền với các nghiên cứu trong chương trình nghiên cứu khí quyển toàn cầu. Với mục tiêu là đưa ra được một mạng lưới quan trắc toàn cầu có độ chính xác cao, GARP là tập hợp các nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE để thực hiện các thử nghiệm để giúp các nhà khoa học có thể đưa ra được mạng lưới quan trắc tối ưu. Tiêu biểu là các nghiên cứu của Charney và nnk thực hiện trong năm 1969[14], nghiên cứu của Halem và Jastrow vào năm 1970[17], nghiên cứu của Williamson và Kasahara trong năm 1971[23], Kasahara trong năm 1972[18], Gordon và nnk vào năm 1972[16] và các nghiên cứu khác chuẩn bị cho chương trình thử nghiệm toàn thời tiết toàn cầu. Các nghiên cứu này đã đạt được những kết qủa tích cực trong việc thiết kế được mạng lưới các trạm quan trắc để có thể cung cấp được trường phân tích đáp ứng được yêu cầu về số liệu của GARP, chỉ ra được mối liên hệ giữa các biến quan trọng của khí quyển là nhiệt độ và gió. Sử dụng thám sát nhiệt độ từ vệ tinh trong thời gian dài và liên tục đưa vào mô hình toàn cầu có thể tạo ra số liệu quan trắc trường gió quy mô lớn, vì vậy các quan trắc gió bổ sung là không cần thiết. Một trong những hướng nghiên cứu cũng tập trung nhiều sự quan tâm của các nhà khoa là đưa ra một hệ thống đồng hóa số liệu phù hợp với những quan trắc mới. Phương pháp OSSE sẽ giúp các nhà khoa học có thể thử nghiệm các phương pháp đồng hóa mới trước khi số liệu quan mới được đưa vào sử dụng. Điều này sẽ giúp tiết kiệm thời gian đưa số liệu quan trắc mới vào nghiệp vụ. Trong những năm từ 1980 đến 2000, những nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE dần chuyển hướng sang các nghiên cứu liên quan tới tác động của số liệu gió từ vệ tinh. Đặc biệt là các tập hợp các nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà khoa học tại trung tâm đồng hóa số liệu NASA DAO nhằm xác định tác động tiềm năng của profile gió vệ tinh LiDAR tới hệ thống đồng hóa và dự báo số lúc bấy giờ và từ đó có thể đưa ra những điều chỉnh trong thiết kế thiết bị đo gió. Các nghiên cứu tiêu biểu trong giai đoạn này là của Atlas và Kalnay thực hiện trong năm 1985[9], Atlas và nnk trong những năm 1990, 1991 và 1997[10] [11][12], của Baker và nnk vào năm 1995[13]. Trong những nghiên cứu này, các tác giả sử dụng mô hình tích phân hoàn lưu chung khí quyển có độ phân giải 5o, 7
hệ thống đồng hóa và dự báo GEOS3 có độ phận giải 1 o. Kết quả có được từ các nghiên cứu này đã chỉ ra sự cải thiện rõ rệt độ chính xác của dự báo khi số liệu gió vệ tinh lidar được đồng hóa. Cụ thể, kỹ năng dự báo trung bình đã được kéo dài thêm từ 12 – 18 giờ tại Nam Bán Cầu và từ 3 6 giờ tại Bắc Bán Cầu. Tăng độ chính xác trong dự báo quỹ đạo bão, sai số vị trí tâm bão dự báo giảm xấp xỉ 10% tính trung bình toàn cầu. Đặc biệt với các cơn bão có cường độ mạnh (áp suất cực tiểu tại tâm nhỏ hơn 945hPa), thì sai số khoảng cách giảm trung bình hơn 200km. Không chỉ vậy, các nhà khoa học còn chỉ ra được tác động của gió Lidar này đã cải thiện được dự báo vị trí đổ bộ của các cơn bão, giảm sai số xấp xỉ 250km. Trước năm 2000, phương pháp OSSE thường được sử dụng trong các nghiên cứu có quy mô lớn, các mô hình được sử dụng để thực hiện các giả lập thử nghiệm là mô hình toàn cầu. Từ những năm đầu thế kỷ 21 cho đến nay, sự phát triển nhảy vọt của khoa học kỹ thuật và năng lực tính toán của máy tính đã tạo điều kiện cho các hệ thống mô hình khu vực cũng ra đời và hoàn thiện. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE đã tập trung hơn vào nghiên cứu quy mô vừa, đặc biệt là tác động tiềm năng của số liệu viễn thám tới các loại thời tiết có tác động lớn như bão, xoáy thuận nhiệt đới. Trong nghiên cứu sử dụng OSSE ước tính tác động tiềm năng của số liệu gió Lidar Doppler tới việc dự báo các hiện quy mô vừa như bão tuyết, xoáy thuận nhiệt đới vào năm 2009 [25], Pu và Zhang đã chỉ ra những khó khăn khi sử dụng mô hình toàn cầu mô phỏng hiện tượng quy mô vừa do không phản ánh được cấu trúc và cường độ của các hiện tượng này, do vậy cần có những thử nghiệm dựa trên những mô hình khu vực. Năm 2013, Nolan và nnk [22] đã xây dựng một khí quyển giả lập quy mô khu vực phục vụ cho xem xét tác động của các loại quan trắc tương lai tới dự báo bão. Quá trình mô phỏng này được thực hiện thông qua việc sử dụng mô hình WRF với đầu vào là khí quyển giả lập của ECMWF. Kết quả đã phản ánh được mối quan hệ giữa áp suất và gió, cấu trúc động học và nhiệt động lực học của lớp biên, bán kính gió mạnh cũng được xác định chính xác hơn. Cùng năm này, Hongli Wang, Xiang – Yu Huang và Yongshen Chen[24] đã sử dụng hai mô hình khu vực là MM5, WRF và hệ thống đồng hóa biến phân ba chiều (3DVAR) trong nghiên cứu thử nghiệm tác động tiềm năng của số liệu phổ hồng ngoại (IRS) từ vệ tinh địa tĩnh Meteosat thế hệ thứ ba tới dự báo số trị quy mô khu vực. Các kết quả thu 8
được cho thấy số liệu IRS đã có những tác động tích cực tới các phân tích và dự báo, giảm sai số trường nhiệt và trường ẩm trong các phân tích. Kỹ năng dự báo cho các biến nói trên cũng được tăng thêm 12 giờ. Độ chính xác của dự báo mưa hạn 18 giờ cũng được cải thiện. Sớm hơn, năm 2010, Pu và Zhang [19] sử dụng mô hình WRF và hệ thống 3DVAR nghiên cứu về ảnh hưởng của số liệu lidar Doppler tới dự báo số. Các kết quả cho thấy việc đồng hóa các quan trắc gió vào các mô hình quy mô vừa sẽ có những tác động tiềm năng rõ rệt trong việc cải thiển chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ bão. Sai số giữa quỹ đạo dự báo khi có sử dụng số liệu gió nhỏ hơn quỹ đạo của dự báo khi không đồng hóa số liệu này trong dự báo hạn 48 tiếng. Cường độ bão được phản ánh chính xác thay vì cho dự báo cường độ quá lớn. Các nghiên cứu sử dụng mô hình khu vực và phương pháp OSSE làm công cụ để nghiên cứu những tác động của các loại quan trăc dự kiến khác nhau tới dự báo các hiện tượng thời tiết có tác động lớn nói chung và bão nó riêng đã được nhiều nhà khoa học trên thế giới thực hiện và đã thu được những kết quả tích cực trong dự báo bão. Tại Việt Nam, OSSE vẫn là phương pháp mới. Theo hiểu biết của tác giả, chưa có các nghiên cứu sử dụng OSSE, tuy nhiên một số nghiên cứu có sử dụng mô hình khu vực và sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR để nghiên cứu tác động của các loại số liệu quan trắc tới các hiện tương thời tiết có ảnh hưởng lớn đã được thực hiện. Nghiên cứu của Kiều Thị Xin và Lê Đức (2003) [2] đã sử dụng mô hình HRM kết hợp với sơ đồ đồng hóa biến phân ba chiều 3DVAR để đồng hóa số liệu tại các trạm cao không và Synop. Kết quả cho thấy lượng mưa dự báo đã gần với thực tế hơn so với trường hợp không có đồng hóa. Trần Tân Tiến và nnk (2009)[5] đã thực hiện đồng hóa số liệu áp suất mặt biển và gió đã cho thấy những cải tiến trong khả quan trong việc dự quỹ đạo và cường độ bão đặc biệt trong hạn dự báo từ 6 đến 48h. Cùng năm 2009, Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng [4] đã sử dụng mô hình WRF kết hợp với hệ thống đồng hóa số liệu biến phân ba chiều của WRF thử nghiệm cho dự báo một số cơn bão có quỹ đạo phức tạp trên biển Đông. Đồng hóa số liệu được thực hiện với số liệu quan trắc giả lập tạo bởi một module ban đầu xoáy hóa. Trần Tân tiến và Nguyễn Thị Thanh (2011)[6] đã nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh MODIS trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ. Các nghiên cứu được tiến hành trong hai mùa mưa 2007 và 2008 và thu được kết quả khả 9
quan, đã cải thiện đáng kể về diện mưa và lượng mưa trong dự báo 30 giờ đầu. Cũng trong năm này, Kiều Quốc Chánh [3] đã tổng quan về hệ thống đồng hóa lọc Kalman tổ hợp và ứng dụng cho mô hình dự báo thời tiết WRF. Kết quả thu được cho thấy bộ lọc Kalman tổ hợp có khả năng nắm bắt tốt số liệu quan trắc vệ tinh. Gần đây nhất, Hoàng Đức Cường và nnk (2013) [1] với nghiên cứu “Ứng dụng mô hình WRF dự bão bão đến hạn 72h” thử nghiệm với 18 cơn bão trên biển Đông trong hai mùa bão 2007 và 2008. Tác giả sử dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR cập nhật số liệu synop và cao không cho trường ban đầu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sai số đã giảm, đặc biệt là trong 42 giờ đầu khi sử dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR. Cần lưu ý rằng ngoài Kiều Thị Xin [2] và Chánh Kiều [3], các nghiên cứu còn lại không chạy một hệ thống đồng hóa đúng nghĩa theo chu kỳ mà chỉ thực hiện đồng hóa duy nhất tại một thời điểm. Qua các nghiên cứu trên thế giới, có thể nhận thấy phương pháp OSSE là một công cụ hữu ích cho các nhà khoa học trong việc nghiên cứu tác động của các loại số liệu quan trắc tương lai tới hệ thống dự báo số hiện tại. Các nghiên cứu trong nước đã cho thấy hoàn toàn có cơ sở áp dụng phương pháp OSSE cho khu vực Việt Nam dựa trên các mô hình khu vực. Đây cũng là cơ sở để tác giả lựa chọn mô hình WRF và hệ thống đồng hóa số liệu biến phân ba chiều (3DVAR) để thực hiện nội dung luận văn là nghiên cứu tác động của số liệu thám không giả lập tại Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão tại biển Đông. 1.2 Phương pháp OSSE OSSE là một công cụ quan trọng giúp chúng ta có thể ước tính được các tác động của các hệ thống quan trắc dự kiến trong tương lai, tăng giảm các thành phần trong khí thiết kế hệ thống quan trắc mới, và cải tiến phương pháp đồng hóa số liệu cho các loại số liệu mới. Tùy vào từng mục đích, mà OSSE có nhiều các thiết kế khác nhau, tuy nhiên tất cả đều gồm các bước cơ bản sau: 1) Giả lập (mô phỏng) khí quyển Để biết tác động của số liệu quan trắc tới dự báo số, các nhà khoa học thường so sánh các dự báo có và không có đồng hóa số liệu quan trắc với nhau. Số liệu quan trắc là thước đo trạng thái khí quyển tại vị trí đặt trạm quan trắc hay có thiết bị quan trắc, đo đạc. Tuy nhiên, tại những nơi chưa có trạm quan trắc, hay chưa có các thiết bị quan trắc ta không thể biết được trạng thái khí quyển, do vậy không thể có được số liệu quan trắc và cũng không thể xác định 10
được tác động của số những số liệu quan trắc chưa tồn tại tới hệ thống dự báo số. Do vậy, cần có một khí quyển giả lập mà các nhà khoa học biết rõ để từ đó họ có thể có bất cứ số liệu quan trắc cần thiết. Một tích phân đủ dài và không bị gián đoạn của một mô hình số sẽ có nhiệm vụ cung cấp một trạng thái của khí quyển trong một khoảng thời gian cần nghiên cứu được gọi tên là Nature run tạm dịch là khí quyển giả lập. Mô hình thực hiện giả lập khí quyển có thể là mô hình toàn cầu hoặc mô hình khu vực tùy vào quy mô của hiện tượng. Với những hiện tượng quy mô lớn, khí quyển giả lập được tạo bởi các mô hình toàn cầu, độ dài của khí quyển giả lập từ có thể kéo dài vài tháng đến một năm. Với những hiện tượng quy mô vừa như bão hay xoáy thuận nhiệt đới thì các khí quyển giả lập được tạo bởi mô hình toàn cầu không phản ánh được cấu trúc bên trong của các hiện tượng này vì vậy cần có những khí quyển giả lập quy mô khu vực (regional nature run) được tạo bởi các mô hình khu vực với thời gian ngắn hơn, từ vài ngày đến một tuần và độ phân giải tinh hơn. Do trong thực tế, khí quyển có nhiều quy mô khác nhau, cũng như các mô hình số trị là chưa hoàn hảo nên khí quyển giả lập không thể giống chính xách hoàn toàn với khí quyển thực tế. Tuy nhiên, để phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc có thể ước lượng được chính xác tác động của quan trắc mới thì khí quyển giả lập nên có những đặc điểm của khí quyển thực tế trong thời đoạn cần nghiên cứu. 2) Giả lập số liệu quan trắc (Observation simulation) Nếu như số liệu quan trắc thật có được thông qua các công cụ đo đạc thì ở đây, số liệu quan trắc giả lập sẽ được mô phỏng từ khí quyển giả lập. Hiện nay có hai cách tiếp cận để mô phỏng số liệu quan trắc [9]. Cách đơn giản nhất là nội suy dữ liệu trên lưới mô hình của khí quyển giả lập về vị trí cần có số liệu quan trắc, quá trình này bao gồm cả sai số của từng loại số liệu quan trắc. Một cách khác phức tạp hơn và đắt hơn đó là sẽ giả lập cách thu thập số liệu quan trắc như trong thực tế. Một điểm cần nói thêm, quá trình mô phỏng số liệu quan trắc bao gồm quá trình mô phỏng lại các loại quan trắc đã có và mô phỏng, giả lập các loại quan trắc chưa có. Việc lựa chọn đồng hóa loại số liệu quan trắc mô phỏng giả lập nào sẽ dẫn đến các quá trình điều khiển hoặc thử nghiệm được trình bày trong bước 3 dưới đây. 3) Các quá điều khiển (Control Run), thử nghiệm (Experiments) và ước lượng tác động của quan trắc mới 11
Để xem xét được tác động một loại số liệu, thì phương pháp phổ biến nhất là so sánh, phân tích kỹ năng dự báo khi chưa có và có đồng hóa số liệu mới. Đối với phương pháp OSSE cũng vậy, để biết tác động của số liệu quan trắc tương lai tới chất lượng dự báo, ta cần có một quá trình chạy dự báo của mô hình khi chưa đồng hóa số liệu quan trắc mới này. Quá trình này được gọi tên là Control Run (CR) tạm dịch là quá trình điều khiển. Bản chất của CR là sự mô phỏng các dự báo của hệ thống dự báo số hiện tại. Các số liệu quan trắc được đồng hóa trong quá trình điều khiển là các quan trắc hiện thời giả lập (hệ thống quan trắc đang có), dự báo của quá trình điều khiển được gọi là dự báo tham chiếu. CR = dự báo + số liệu quan trắc hiện thời giả lập (1.1) Các dự báo có đồng hóa thêm số liệu quan trắc mới được gọi là Experiments (EXP) tạm dịch là các thử nghiệm. Một cách đơn giản, các thử nghiệm có thể được hiểu như sau: EXP = CR + số liệu quan trắc tương lai giả lập (1.2) Các kết quả dự báo của EXP sẽ được đánh giá, so sánh với khí quyển giả lập (NR) và kết quả dự báo của CR từ đó rút ra được tác động của số liệu quan trắc tới dự báo số trong OSSE để đưa ra được những kết luận tương tự trong khí quyển thực. Các thành phần chính của OSSE được thể hiện thông qua sơ đồ trong hình 1.1 dưới đây. 12
Giả lập khí quyển Điều kiện ban đầu A Các dự báo Số liệu dự báo Mô hình số trị chạy t ạo khí quyển giả lập So sánh Mô hình số trị Khí quyển giả lập (Dạng lưới) So sánh Gi ả l ập số li ệu quan trắc Trường số liệu phân tích Quá tình giả l ập số liệu quan trắc Phân tích khách quan/ ban đầu hóa Số liệu quan trắc (hiện thời và tương lai) giả l ập Điều ki ện ban đầu B Hình 1.1 Sơ đồ hoạt động của một hệ thống OSSE. Có thể thấy rõ ràng, phương pháp OSSE được xây dựng dựa trên ý tưởng của một hệ thống đồng hóa số liệu. So sánh giữa hai hệ thống này được thể hiện qua hình 1.2. 13
Khí quyển Khí quyển thực giả lập Quá trình Quá trình đo đạc mô phỏng Số liệu quan trắc hiện Số liệu quan trắc thời có thật (hiện thời và tương lai giả lập) Đồng hóa Đồng hóa số liệu số liệu Mô hình Mô hình dự báo số dự báo số trị trị a) Hệ thống đồng hóa số liệu b) OSSE Hình 1.2 So sánh hệ hoạt động của hệ thống đồng hóa số liệu và OSSE Từ hình 1.2 ta có thể thấy, sự khác biệt giữa hai hệ thống này chỉ đến từ ba quá trình đầu tiên. Nếu với hệ thống đồng hóa số liệu, các số liệu quan trắc thật thu thập được thông qua quá trình đo đạc từ khí quyển thực thì với quá hệ thống OSSE tất cả cá quá trình trên đều được giả lập. Khí quyển được giả lập, các số liệu quan trắc giả lập có được không phải do đo đạc mà là mô phỏng. Các quá trình khác của hai hệ thống này là hoàn toàn giống nhau. Hình 1.3 dưới đây sẽ minh họa rõ hơn sự tương đồng của OSSE và hệ thống đồng hóa số liệu. 14
Hình 1.3 Minh họa phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc Hệ thống đồng hóa số liệu sử dụng số liệu quan trắc thật (có được nhờ đo đạc từ khí quyển thực) để cải thiện dự báo với mong muốn dự báo tiến tới sát được trạng thái khí quyển thực. Hệ thống OSSE sẽ sử dụng số liệu quan trắc giả lập (có được nhờ quá trình nội suy từ khí quyển giả lập) để cải thiện các dự báo với mong muốn các dự báo tiến dần tới khí quyển giả lập. Tác động của các loại số liệu quan trắc giả lập với dự báo số trong hệ thống OSSE sẽ được cho như là tác động của loại số liệu quan trắc này khi nó được đưa vào sử dụng trong thực tế. Như vậy, cơ sở lý thuyết của hệ thống OSSE là chính là quá trình đồng hóa số liệu. Hiện nay có nhiều phương pháp đồng hóa số liệu, tuy nhiên để phù hợp với nội dung và quy mô của một luận văn, tác giả sử dụng phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR cùng mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết (Weather Research and Forecast WRF) để thực hiện nội dung của luận văn 15