Luận văn thạc sĩ " NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA TƯƠNG TÁC ĐẠI DƯƠNG KHÍ QUYỂN ĐẾN CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG MÔ HÌNH HWRF "

Chia sẻ: Phạm Huy | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:71

Thêm vào BST

Báo xấu

91
lượt xem 21
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Hàng năm Việt Nam chịu thiệt hại rất nặng nề do thiên tai như lũ lụt, hạn hạn, rét đậm, rét hại… và trong đó phải kể đến thiên tai do bão-áp thấp nhiệt đới gây thiệt hại lớn về người và của cho nước ta. Chính vì vậy, yêu cầu về dự báo và cảnh báo bão chính xác, kịp thời cường độ và quỹ đạo bão là một trong những nhiệm vụ quan trọng hàng đầu đối với cơ quan dự báo nghiệp vụ nhằm đưa ra các cảnh báo cho nhân dân và các cấp, các nghành liên quan....

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn thạc sĩ " NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA TƯƠNG TÁC ĐẠI DƯƠNG KHÍ QUYỂN ĐẾN CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG MÔ HÌNH HWRF "

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN --------------------- TRƯƠNG BÁ KIÊN NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA TƯƠNG TÁC ĐẠI DƯƠNG KHÍ QUYỂN ĐẾN CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG MÔ HÌNH HWRF Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học Mã số: 60 44 87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. HOÀNG ĐỨC CƯỜNG Hà Nội - 2012
LỜI CẢM ƠN Người đầu tiên tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc, đó là TS. Hoàng Đức Cường. Thầy Cường đã hướng dẫn tôi khóa luận tốt nghiệp đại học, nay Thầy tiếp tục tận tình giúp đỡ và hướng dẫn khoa học để tôi có thể hoàn thành luận văn Thạc sỹ. Xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các Thầy, Cô ở Khoa khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, những người luôn tạo điều kiện và cho tôi kiến thức để tôi có thể học hỏi vươn lên trong sự nghiệp. Xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình tôi học tập tại trường. Xin cảm ơn những bạn bè đồng nghiệp tại Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng Khí hậu, các bạn đồng nghiệp tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy Văn Trung ương đã giúp đỡ tôi trong quá trình tôi thực hiện luận văn. Xin gửi lời cảm ơn đến lãnh đạo Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường, lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng Khí hậu, đã tạo điều kiện thời gian và cơ sở vật chất cho tôi được học tập trong quá trình công tác. Cuối cùng là lời cảm ơn dành cho gia đình tôi. Trương Bá Kiên
MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT ...........................................................................1 DANH MỤC HÌNH .....................................................................................................3 DANH MỤC BẢNG.....................................................................................................5 MỞ ĐẦU .......................................................................................................................6 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG MÔ HÌNH KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG ..............................................8 1.1. Tổng quan về tình hình dự báo bão bằng mô hình số trị trên thế giới ..........8 1.1.1 Lịch sử phát triển dự báo số trị đối với dự báo thời tiết và bão. ..............8 1.1.2 Mô hình số trị toàn cầu ..............................................................................8 1.1.3 Mô hình dự báo số trị khu vực có thể dự báo bão ...................................10 1.1.4 Một số mô hình số trị chuyên dự báo bão................................................11 1.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu ảnh hưởng của tương tác khí quyển đại dương tới cường độ và quỹ đạo bão................................................................14 1.2.1 Trên thế giới.................................................................................................14 1.2.2 Trong nước ..................................................................................................17 CHƯƠNG II. MÔ HÌNH TƯƠNG TÁC KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG TỚI DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ, QUỸ ĐẠO BÃO VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ...20 2.1 Mô hình WRF.......................................................................................................20 2.1.1 Tổng quan về mô hình WRF ........................................................................20 2.1.2 Cấu trúc của mô hình WRF ...........................................................................21 2.1.3 Các quá trình vật lý trong mô hình ..............................................................22 2.2. Mô hình ROMS ...................................................................................................28 2.2.1 Hệ toạ độ thích ứng địa hình  ....................................................................29 2.2.2 Phương pháp tính ........................................................................................30 a) Sai phân theo không gian ................................................................................30 b) Sai phân theo thời gian.....................................................................................31 2.2.3 Tham số hoá .................................................................................................31 2.3 Mô hình COASWT ..............................................................................................34 2.4 Xây dựng miền tính và nguồn số liệu thử nghiệm ............................................37 2.5 Chỉ tiêu đánh giá dự báo bão ..............................................................................39 CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG TƯƠNG TÁC BIỂN KHÍ QUYỂN TỚI CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO .........................................................41 3.1 Nhiệt độ bề mặt biển ............................................................................................42 3.1.1 Bão Mindulle ...............................................................................................42 3.1.2 Bão Nock-ten ...............................................................................................43 3.1.3 Bão Nalgae ..................................................................................................44 3.2 Áp suất bề mặt biển .............................................................................................46 3.2.1 Bão Mindulle ...............................................................................................46 3.2.2 Bão Nock-ten ...............................................................................................47 3.2.3 Bão Nalgae ..................................................................................................49 3.3 Gió bề mặt.............................................................................................................51 3.3.1 Bão Mindulle ...............................................................................................51 3.3.2 Bão Nock-ten ...............................................................................................52 3.3.3 Bão Nalgae ..................................................................................................53 3.4 Thông lượng nhiệt và ẩm bề mặt ........................................................................54
3.4.1 Bão Mindulle ...............................................................................................54 3.4.1 Bão Nock-ten ...............................................................................................55 3.4.1 Bão Nalgae ..................................................................................................56 3.5 Đánh giá quỹ đạo và cường độ bão ....................................................................58 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................................63 TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................65
DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT AFWAM: Air Force WWMCCS ADP Modernization ATE: Along Track Error ATNĐ: Áp thấp nhiệt đới AVN: Aviation Model COADS: Comprehensive Ocean-Atmospheric Data Set COAMPS: The Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System COAWST: Coupled-Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment Transport CSTMS: Community Sediment Transport Modeling Systems CTE: Cross Track Error. ECMWF: The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ETA: Mô hình Ê-ta GDAS: Global Data Assimilation System GEFS: Global Ensemble Forecast System GEM: Global Environmental Multiscale Model GEM: Global Environmental Multiscale Model GFDL: Geophysical Fluid Dynamics Laboratory GFDN: The US Navy version of GFDL GFS : Global Forecast System GME: Global Model Europe GSM: Global System Model HRM: High Resolution Regional Model HWRF: Hurricane Weather Research and Forecast JTYM: Japan Typhoon Model KMA: Korea Meteorological Administration KTTV: Khí tượng thủy văn LBAR :Limited_Area Sine Transform Barotropic Track Model MCT: Model Coupling Toolkit 1
MM5: Mesoscale Model-5 MRF: Medium Range Forecast NCAR: The National Center for Atmospheric Research NCEP: National Centers for Environmental Prediction NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration NOGAPS: Navy Operational Global Atmospheric Prediction System POM: Princeton Ocean Model RAMS: Regional Atmospheric Modeling System ROMS: Regional Ocean Model System SANBAR: Sanders Barotropic Hurricane Track Forcast Model SLP: Sea Level Pressure SSI: Satatic Spectrum Interpolate SST: Sea surface Temprature SWAN: Simulating Waves Nearshore TC-LAPS: Tropical-Cyclone Limited Area Prediction System UKM: United Kingdom Models UM: Unified Model VICBAR: VICBAR XTNĐ: Xoáy thuận nhiệt đới 2
DANH MỤC HÌNH Hình 2.1. Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF .....................................................21 Hình 2.2. Hệ tọa độ thẳng đứng của mô hình WRF.... Error! Bookmark not defined. Hình 2.3. Sơ đồ tương tác của các thành phần trong mô hình WRF ........................27 Hình 2.4. Sơ đồ cấu truc mô hình COAWST .............................................................35 Hình 2.5. Miền tính dự báo .......................................................................................38 Hình 3.1. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 00h, 12h và 24h .................................................................................................................42 Hình 3.2. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 36h và 48h .............................................................................................................................43 Hình 3.3. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 00h, 12h và 24h .................................................................................................................43 Hình 3.4. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 36h, 48h và 72h .................................................................................................................44 Hình 3.5. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 00h, 12h và 24h .................................................................................................................45 Hình 3.6. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 36h, 48h và 72h .................................................................................................................45 Hình 3.7. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm 00Z ............46 Hình 3.8. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và 24h ...................................................................................................................................46 Hình 3.9. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 36h và 48h ...................................................................................................................................47 Hình 3.10. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm 00Z ..........47 Hình 3.11. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và 24h .............................................................................................................................48 Hình 3.12. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và 24h .............................................................................................................................49 Hình 3.13. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm 00Z ..........49 Hình 3.14. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và 24h .............................................................................................................................50 Hình 3.15. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 48h và 72h .............................................................................................................................50 3
Hình 3.16. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 00h và 12h .....................................................................................................51 Hình 3.17. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 24h và 48h .....................................................................................................52 Hình 3.18. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 00h và 12h .....................................................................................................52 Hình 3.19. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 24h, 48h và 72h .............................................................................................53 Hình 3.20. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm 00Z và sau 12h dự báo .....................................................................................53 Hình 3.21. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 24, 48h và 72h ...............................................................................................54 Hình 3.22. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm ban đầu và sau 12h .....................................................................54 Hình 3.23. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 48h và 72h ...............................................................................55 Hình 3.24. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) WRF-ROMS và WRF tại thời điểm ban đầu và sau 24h ...................................................................................56 Hình 3.25. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 48h và 72h ...............................................................................56 Hình 3.26. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm ban đầu và sau 24h .....................................................................57 Hình 3.27. Độ chênh lệch thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và WRF sau 48h và 72h ............................................................................................57 Hình 3.28 .Sai số khoảng cách (a), dọc (b) , ngang (c) trung bình bão Mindulle (2010082300Z). .........................................................................................................59 Hình 3.29. Sai số khoảng cách (a), dọc (c) , ngang (d) trung bình và quỹ đạo (b) bão Nock-ten (2011072700Z). ..................................................................................60 Hình 3.30. Sai số khoảng cách (a), dọc (c) , ngang (d) trung bình và quỹ đạo (b) bão Nalgae (2011100200Z). .....................................................................................61 Hình 3.31. Sai số khoảng cách (a), dọc (b) , ngang (c) trung bình. .........................62 Hình 3.32 SLP min trung bình và ME của SLP min .................................................62 4
DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF .............................................................23 Bảng 1.2: Một số tùy chọn tham số hóa đối lưu mây tích trong mô hình WRF........24 Bảng 1.3: Tùy chọn bề mặt đất trong WRF ..............................................................24 Bảng 1.4. Tùy chọn sơ đồ bức xạ trong WRF ...........................................................26 Bảng 2.1 Gianh giới các lớp nước (m) tại các độ sâu khác nhau ...........................38 5
MỞ ĐẦU Hàng năm Việt Nam chịu thiệt hại rất nặng nề do thiên tai như lũ lụt, hạn hạn, rét đậm, rét hại… và trong đó phải kể đến thiên tai do bão-áp thấp nhiệt đới gây thiệt hại lớn về người và của cho nước ta. Chính vì vậy, yêu cầu về dự báo và cảnh báo bão chính xác, kịp thời cường độ và quỹ đạo bão là một trong những nhiệm vụ quan trọng hàng đầu đối với cơ quan dự báo nghiệp vụ nhằm đưa ra các cảnh báo cho nhân dân và các cấp, các nghành liên quan. Hiện nay việc dự báo quỹ đạo và cường độ bão chính xác là rất khó đặc biệt là cường độ bão. Có nhiều phương pháp dự báo bão như: phương pháp synop, phương pháp thống kê, phương pháp dự báo số trị. Trong những năm gần đây nhờ những tiến bộ về khoa học máy tính và sự phát triển mãnh mẽ của mô hình số trị trên thế giới nên các mô hình số trị ngày càng hoàn thiện và dự báo chính xác hơn . Chính vì vậy pháp dự báo số trị có ưu điểm vượt trội do đưa ra được kết quả dự báo khách quan, định lượng… so với hai phương pháp trên. Hiện nay trên thế giới có rất nhiều loại mô hình số trị khác nhau chuyên dự báo quỹ đạo và cường độ bão như AFWAM, AVN, COAMPS, UKM, GFDL, GSM, JTYM, NOGAPS, TC-LAPS… và mô hình HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting). Mô hình HWRF là mô hình khí quyển đại dương dự báo nghiệp vụ bão tại Hoa Kỳ từ năm 2007, mô hình này được phát triển với mã nguồn mở và cộng đồng khoa học hợp tác phát triển lớn. HWRF là phương án lựa chọn cho các nước không tự xây dựng được mô hình nghiệp vụ dự báo bão như nước ta. Hiện tại Việt Nam cũng đã sử dụng một số mô hình số trị dự báo bão như ETA, MM5, HRM, WRF, RAMS… Tuy nhiên các mô hình trên mới chỉ chạy mảng khí quyển. Các tương tác của đại dương - khí quyển không tính tới sự biến đổi của điều kiện đại dương trong suốt khoảng thời gian dự báo do đó các ảnh hưởng của tương tác vật lí từ đại dượng có thể làm cho dự báo cường độ và quỹ đão không được tốt. 6
Trong khuôn khổ luận văn này, sẽ tập trung “ Nghiên cứu ảnh hưởng của tương tác đại dương khí quyển đến cường độ và quỹ đạo bão bằng mô hình HWRF ” và hướng tới thử nghiệm dự báo quỹ đạo và cường độ bão cho Việt Nam. Nội dung của luận văn gồm có: Mở đầu Chương I. Tổng quan về dự báo quỹ đạo và cường độ bão bằng mô hình khí quyển đại dương Chương II. Hệ thống mô hình tương tác khí quyển đại dương tới quỹ đạo và cường độ bão và phương pháp đánh giá. Chương III. Đánh giá ảnh hưởng tương tác khí quyển đại dương tới quỹ đạo và cường độ bão Kết luận, kiến nghị và tài liệu tham khảo. 7
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG MÔ HÌNH KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG 1.1. Tổng quan về tình hình dự báo bão bằng mô hình số trị trên thế giới 1.1.1 Lịch sử phát triển dự báo số trị đối với dự báo thời tiết và bão. Hiện nay, ở các nước phát triển phương pháp số là phương pháp dự báo thời tiết chính thống. Ở Châu Âu, Mỹ và các nước phát triển phương pháp này bắt đầu phát triển từ những năm 50 của thế kỷ XX, trong đó sự đầu tư cao nhất cho hướng nghiên cứu phát triển này của Liên minh Châu Âu được tập trung ở Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF). Tuy nhiên, cho đến trước những năm 80 của thế kỷ XX, các nghiên cứu phát triển về lý thuyết cũng như ứng dụng chủ yếu vẫn chỉ quan tâm đến các khu vực ngoại nhiệt đới của Châu Âu và Mỹ. Trong những thập niên 1980-1990 cùng với sự phát triển của khoa học máy tính và sự đầu tư phối hợp phát triển các mô hình số trị từ các nước có ngành dự báo số phất triển như Châu Âu, Hoa Kỳ và tiếp theo đó là sự ra đời và phân loại riêng rẽ mô hình dự báo số trị toàn cầu và mô hình số trị khu vực. 1.1.2 Mô hình số trị toàn cầu Mô hình số trị toàn cầu hiện nay chủ yếu là mô hình của các Trung tâm dự báo số trị lớn từ các nước phát triển trên thế giới, một số mô hình số trị toàn cầu trên thế giới là: GFS (Global Forecast System) là mô hình số trị toàn cầu được phát triển và chạy nghiệp vụ bởi NOAA. Tiền thân của GFS là mô hình AVN. Hiện nay, trong dự báo nghiệp vụ GFS chạy bốn lần trong ngày ở các thời điểm: 00Z, 06Z, 16Z, 18Z. Mô hình GFS có hạn dự báo tối đa tới 16 ngày tuy nhiên 8 ngày đầu ở độ phân giải cao và 8 ngày sau thì ở độ phân giải thấp hơn. Hiện nay mô hình GFS có tổng số 22 thành phần dự báo được tổ hợp lại được biết với cái tên là GEFS (Global Ensemble Forecast System) hay MRF (Medium Range Forecast). Điều kiện ban 8
đầu cho mô hình lấy từ hệ thống đồng hoá số liệu toàn cầu (GDAS-Global Data Assimilation System). Số liệu phân tích này sẽ đưa thêm thông tin từ số liệu thám sát của phân tích trước đó nhờ phương pháp phân tích nội suy phổ thống kê (SSI- Satatic Spectrum Interpolate). Hiện nay, có rất nhiều mô hình dự báo khu vực sử dụng điều kiện biên phụ thuộc thời gian từ sản phẩm dự báo của mô hình toàn cầu GFS như: MM5, ETA, RAMS, WRF… NOGAPS (Navy Operational Global Atmospheric Prediction System) cũng là mô hình dự báo số trị toàn cầu được phát triển bởi Hải Quân Hoa Ky nhằm so sánh với mô hình GFS với bước lưới ngang là 0.5 độ kinh vĩ và chạy nghiệp vụ 4 lần một ngày. GEM (Global Environmental Multiscale Model) là mô hình toàn cầu được phát triển bởi cơ quan khí tượng Ca-na-da với hạn dự báo 10 ngày và là mô hình có hệ tọa độ áp suất theo địa hình và chủ yếu là giaiar các phương trình bằng phương pháp ước lượng phi thủy tĩnh. IFS (Integrated Forecast System) được phát triển bởi Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) hay được gọi là mô hình Châu Âu. IFS là mô hình toàn cầu dự báo nghiệp vụ có hạn dự báo 10 ngày với khoảng 51 thành phần dự báo được tổ hợp. UM (Unified Model) là mô hình toàn cầu được phát triển bởi Cơ quan Khí tượng Anh Quốc. GME (Global Model Europe) được phát triển bởi Cục khí tượng Đức và là mô hình thuỷ tĩnh được xây dựng trên sáu phương trình nguyên thuỷ với sáu biến. ARPEGE là mô hình số trị toàn cầu được phát triển bởi Cơ quan Khí tượng Pháp … 9
1.1.3 Mô hình dự báo số trị khu vực có thể dự báo bão Một số mô hình dự báo số trị khu vực như: Mô hình ETA là mô hình dự báo khu vực với độ phân giải cao từ vài chục đến vài km. Chính vì vậy, mô hình này có khả năng dự báo chi tiết đến từng khu vực nhỏ. Tên gọi của mô hình ETA gắn liền với hệ toạ độ thẳng đứng của nó-hệ toạ độ ETA (). Hệ toạ độ này được xây dựng cho mục đích chính là tính ảnh hưởng của các tác động địa hình ở những khu vực núi tới mô hình. Mô hình khu vực phân giải cao HRM (High Resolution Regional Model) là mô hình số thuỷ tĩnh, dự báo thời tiết khu vực quy mô vừa -, -. HRM dùng toạ độ lai theo trục đứng, hệ toạ độ ngang quay (’, ’) và do đó cần phải chuyển đổi qua lại giữa toạ độ địa lý (, ) và toạ độ quay (’, ’). Hệ phương trình nguyên thuỷ của mô hình bao gồm sáu phương trình dự báo với sáu biến tương ứng: ps, u, v, T, qv, qc. Đối với tất cả những bước thời gian nằm trong khoảng 6h hay 3h thì giá trị các biến trên vùng biên nhận được bằng cách nội suy tuyến tính. HRM có khả năng ứng dụng với độ phân giải ngang khoảng 28km đến 7km. Với độ phân giải này, HRM không thể mô tả trực tiếp các quá trình vật lý quy mô dưới lưới (Sub grid scale) như bức xạ, đối lưu, khuếch tán rối ngang, đứng hay vật lý đất. Tất cả những quá trình này giữ vai trò quan trọng đối với động lực học khí quyển, đối với sự hình thành và phát triển các hiện tượng thời tiết. Mô hình quy mô vừa MM5 (Mesoscale Model-5) của Trung tâm Quốc gia nghiên cứu Khí quyển Mỹ (NCAR) và Trường Đại học Tổng hợp Pennsylvania Mỹ (PSU) là thế hệ mới trong một loạt các mô hình dự báo được phát triển bởi Anthes (những năm 1970). Qua quá trình thử nghiệm, mô hình đã được điều chỉnh và cải tiến nhiều lần nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý quy mô vừa và có thể áp dụng rộng rãi đối với nhiều đối tượng sử dụng khác nhau. Phiên bản 3.7 (MM5V3.7) của mô hình ra đời vào tháng 8 năm 2003 là phiên bản hoàn thiện nhất từ trước tới nay đã được điều chỉnh, cải tiến thêm trong các mảng: Kỹ thuật lồng ghép nhiều mực,động lực học bất thuỷ tĩnh, đồng hoá số liệu bốn chiều. Trong các nghiên cứu của mình: Simon Low-Nam và Christopher Davis (Trung tâm Quốc gia 10
Nghiên cứu Khí quyển Mỹ-NCAR) đã cho thấy rằng mô hình MM5 có thể sử dụng tốt trong mô phỏng và dự đoán các đặc trưng của xoáy thuận nhiệt đới; đây là cơ sở quan trọng trong dự báo mưa lớn, gây nên bởi xoáy thuận nhiệt đới ở những khu vực chịu ảnh hưởng của nhiễu động khí quyển. Tại Hồng Kông, Đài Loan, mô hình MM5 được sử dụng như một công nghệ chính trong dự báo thời tiết. Mô hình MM5 ngừng phát triển từ năm 2004. Mô hình RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) là mô hình mây quy mô vừa-CSU và mô hình mây thuỷ tĩnh đã được kết hợp với nhau, phiên bản đầu tiên của một hệ thống mô hình khí quyển khu vực (RAMS). Đến năm 1986, toàn bộ mã nguồn của RAMS được viết lại để loại bỏ những tính chất không còn thích hợp trong mô hình và đồng thời đưa vào các tham số hoá mới từ mô hình gió đất biển. Mô hình RAMS có nhiều lựa chọn để có khả năng ứng dụng rộng rãi cho các mục đích khác nhau. Trong mô hình có thể lồng nhiều miền tính khác nhau với độ phân giải có thể từ vài chục kilômét đến vài trăm mét. Vì vậy, nó có thể mô phỏng chi tiết được các hệ thống khí quyển quy mô nhỏ như là dòng chuyển động trên các địa hình phức tạp, các hoàn lưu nhiệt bề mặt.v.v.. lưới thô hơn bên ngoài sử dụng để mô phỏng các quá trình quy mô lớn và cung cấp điều kiện biên phụ thuộc thời gian cho các lưới tinh bên trong. Hệ phương trình của mô hình RAMS là hệ phương trình bất thuỷ tĩnh như mô tả của Tripoli và Cotton (1982); các biến dự báo là u, v, w, nhiệt độ thế, tỉ số xáo trộn. Một số lựa chọn cho việc tham số vật lý trong mô hình như mô hình đất của Tremback và Kessler (1985), tham số hoá bức xạ theo sơ đồ của Mahrer và Pielke (1977) và tham số hoá đối lưu theo sơ đồ Kuo (1974) và một số sơ đồ khác. 1.1.4 Một số mô hình số trị chuyên dự báo bão Mô hình đầu tiên được đưa vào dự báo quĩ đạo bão nhiệt đới nghiệp vụ là mô hình chính áp SANBAR (Sanders Barotropic Hurricane Track Forcast Model). SANBAR được phát triển bởi Sanders và Burpee (1968) và được đưa vào dự báo nghiệp vụ tại Trung tâm Bão Quốc gia Hoa Kỳ ở Miami vào cuối thập kỷ 60. Mô hình dựa trên quan điểm truyền thống là bão nhiệt đới di chuyển theo dòng dẫn. 11
Dòng dẫn ở đây được xác định là trường trung bình lớp sâu (DLM - Deep Layer Mean: được xác định bởi trung bình có trọng số thẳng đứng của các biến khí tượng). Quĩ đạo bão được dự báo bằng cách tích phân phương trình xoáy chính áp sử dụng phân bố độ xoáy và hàm dòng trung bình lớp. Các cơn bão được biểu diễn bởi các xoáy đối xứng nhân tạo và một phân bố hàm dòng phi đối xứng để xác định vận tốc trôi tại tâm bão. Mặc dù với độ phân giải rất thô (154 km) và số liệu quan trắc khí tượng rất thưa thớt nhưng SANBAR đã đưa ra những dự báo quĩ đạo rất tốt so với những mô hình khí hậu và quán tính. Một mô hình chính áp rất thành công sau SANBAR là mô hình phổ lồng của Vic Ooyama (VICBAR; DeMaria và nnk. 1992). VICBAR sử dụng biểu diễn spline-B cho tất cả các biến và giải phương trình nước nông trên tọa độ sử dụng phép chiếu Mercator. Bốn lưới lồng liên tiếp có độ phân giải lần lượt là: 4.8, 2.4, 1.2, 0.6 độ kinh vĩ. Số liệu phân tích 800-200 hPa của một mô hình phổ toàn cầu của NCEP được sử dụng để tính trung bình lớp cho điều kiện ban đầu và điểu kiện biên phụ thuộc thời gian của VICBAR. Ngoài ra, mô hình còn sử dụng thêm các số liệu từ quan trắc máy bay và ảnh mây vệ tinh và bóng thám không trong quá trình ban đầu hóa. Dựa trên các chỉ thị bão nghiệp vụ, một xoáy đối xứng nhận tạo và một thành phần vận tốc gió hằng số (dựa trên tốc độ di chuyển quan trắc) được xây dựng và kết hợp với phân tích khách quan của mô hình toàn cầu. Năm 1996, VICBAR được phát triển thành phiên bản chạy nghiệp vụ bằng cách thay biểu diễn spline-B bằng biểu diễn dạng chuỗi hàm sin trở thành mô hình dự báo quĩ đạo bão LBAR (Limited_Area Sine Transform Barotropic Track Model) (Horsfall và nnk. 1997) Một mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão khá thành công gần đây được phát triển bởi Weber (2001) (WBAR). WBAR gồm 2 phần chính: (1) ban đầu hóa xoáy nhằm loại bỏ xoáy thiếu chính xác trên trường phân tích toàn cầu và xây dựng xoáy nhân tạo làm đầu vào cho mô hình; (2) mô hình số tích phân hệ phương trình nước nông trên tọa độ địa lý sử dụng các biến trung bình lớp. WBAR đã được thử nghiệm cho 167 trường hợp bão Đại Tây Dương và đã khẳng định được kỹ năng dự báo quĩ 12
đạo bão tương đối tốt, tuy thế cũng thể hiện nhược điểm của mô hình chính áp là sự tăng lên của sai số vị trí khi các hệ thống tà áp phát triển. Có thể nói, các mô hình chính áp với cấu trúc đơn giản, gọn nhẹ, dễ dàng cài xoáy hai chiều tương ứng với xoáy bão quan trắc đã cho được những kết quả dự báo khá tốt. Tuy nhiên, khi khí quyển có tính tà áp mạnh như ảnh hưởng của front lạnh hay sự phát triển bất đối xứng của nhiệt động lực do đối lưu thì mô hình chính áp sẽ bộc lộ những mặt bất cập của mình. Hơn nữa, các vấn đề quan tâm trong dự báo bão không chỉ là dự báo quỹ đạo mà còn những yếu tố khác cũng rất quan trọng như cường độ bão, mưa trong bão, tốc độ gió mạnh trong bão, hiện tượng nước dâng do bão,... Chính vì vậy, hiện nay các trung tâm dự báo bão lớn trên thế giới đều phát triển hệ thống mô hình tà áp cho mục đích dự báo cường độ và quỹ đạo bão cũng như các yếu tố liên quan. Một số mô hình đang được sử dụng dự báo nghiệp vụ cường độ và quỹ đạo bão tại một số cơ quan trên thế giới như: AFWAM (phiên bản MM5 dự báo bão của cơ quan thời tiết Không quân Hoa Kỳ); AVN (hệ thống mô hình dự báo toàn cầu tại NCEP, Hoa Kỳ); COAMPS (hệ thống dự báo đại dương-khí quyển quy mô vừa của Hải Quân Hoa Kỳ; UKM (mô hình dự báo thời tiết của cơ quan dự báo khí tượng Anh Quốc); GFDN (phiên bản Hải quân Hoa kỳ của hệ thống dự báo bão GFDL); GSM (mô hình phổ toàn cầu của Nhật Bản); JTYM (mô hình dự báo bão của Nhật Bản); NOGAPS (Mô hình toàn cầu dự báo bão nghiệp vụ của Hải quân Hoa Kỳ); TC-LAPS (Hệ thống dự báo khu vực của cơ quan khí tượng Úc) Hiện nay, tại Hoa Kỳ đang thực hiện dự án xây dựng và phát triển một hệ thống dự báo bão nghiệp vụ HWRF (Hurricane Weather Research and Forecast) trên cơ sở mô hình dự báo thời tiết quy mô vừa WRF . 13
1.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu ảnh hưởng của tương tác khí quyển đại dương tới cường độ và quỹ đạo bão 1.2.1 Trên thế giới Ooyama (1969), Chang và Anthes (1979) chỉ ra rằng sự suy yếu đáng kể của bão khi di chuyển qua vùng nước lạnh . Kerry Emanuel (1986) trên tạp chí khoa học khí quyển đã nghiên cứu lý thuyết kết hợp mô hình số đơn gian đầu tiên cho tương tác khí quyển-đại dương đối với bão nhiệt đới và thấy rằng ảnh hưởng và vai trò của các thông lượng nhiệt ẩm từ đại dương đền bão nhiệt đới [15]. Bender và nnk (1993) : Mô phỏng tương tác khí quyển đại dương bằng mô hình kết hợp khí quyển đại dương độ phân giải cao nhằm nghiên cứu ảnh hưởng của trường nhiệt độ bề mặt biển (SST) và dòng môi trường dẫn đường thấy bão lệch hướng Đông-Đông Nam, nếu không có dòng dẫn đường thì bão lệch hướng Đông – Đông Bắc. Kerry Emanuel và Lars R.Schade (1999): Dùng mô hình liên hoàn khí quyển-đại dương nghiên cứu bão thấy rằng cường độ của bão bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các điều kiện đại dương và đã chỉ ra hiệu hứng phản hồi âm (ngược) SST, đối với những cơn bão di chuyển nhanh thì bị ảnh ảnh hưởng lớn từ hiệu ứng phản hồi SST và bão di chuyển chậm ít chịu ảnh hưởng này [21] Hong và nnk (2000) nghiên cứu tương tác giữa bão Opal với tâm nóng của vịnh Mexico thông qua mô hình khí quyển-đại dương (COAMPS) phi thủy tĩnh, trong mô hình này có tính toán tới ẩn, hiển nhiệt, độ mặn, mô-men trong tương tắc giữa biển và khí quyển, kết quả cho thấy rằng bão Opal di chuyển chậm hơn và lệch Đông hơn, cường độ mạnh lênh khi vào vùng nước ấm vinh Mêxico [13]. Wiexing và I.Ginis (2003): nghiên cứu ảnh hưởng của thông lượng nhiệt bề mặt cung cấp bởi SST tới sự thay đổi cường độ của bão nhiệt đới tạ các vùng nước nông (bão sắp đổ bộ) thấy ảnh hưởng mãnh mẽ của SST, SST thay đổi làm thay đổi cường độ bão [23]. 14
Chun-Chieh Wu và nnk (2007) nghiên cứu ảnh hưởng của dị thường SST đối xứng yếu và bất đối xứng mạnh tới tâm và cường độ bão bằng mô hình kết hợp khí quyển-đại dương, kết quả thấy rằng quỹ đão của bão thay đổi khá nhỏ trong trường hợp có và không liên hoàn biển khí quyển. Tuy nhiên thành phần đối xứng trong sự lạnh di của SST làm yếu bão và có xu hướng làm bão lệch bắc theo mặt beta, mặt khác thành phần bất đối xứng ít tác động ở rìa nhưng mạnh ở phía trước của bão và tăng nén đoạn nhiệt lên mặt phía nam của bão di chuyển hướng tây, có xu hướng làm bão lệch nam. Trong các trường hợp liên hoàn thấy bão di chuyển hướng tây với xoáy tương tối phía ngoài yếu (mạnh) làm cho bão có xu hướng di chuyển lệch bắc (nam) hơn so với trường hợp không chạy liên hoàn. Chau-Ron Wu, Yu-Lin Chang và nnk (2008) Nghiên cứu tương tác của bão Nari khi di chuyển vào dòng biển Kuroshio thấy rằng tại vùng nước lạnh (SST thấp nhất) bão yếu đi nhất và mạnh lên đáng kể khi di chuyển vào vùng nước ấm (SST cao) của của dòng Korushio trong suốt thời gian di chuyển xung quanh dòng hải lưu này (11 ngày) [10]. Yalinfan và nnk (2009): Nghiên cứu ảnh hưởng tương tác của sóng do gió tới thông lượng trao đổi giữa khí quyển đại dương trong bão nhiệt đới đã kết luận rằng: Cùng với tương tác của hải lưu và sóng do gió tới thông lượng từ đại dượng là nguyên nhân chính gây giảm tốc độ gió của bão (cường độ bão yếu đi) [12]. Liu và nnk (2011): Sử dụng mô hình kết hợp khí quyển-đại dương-sóng (WRF-POM-SWAN) mô phỏng cường độ xoáy thuận nhiệt đới đã chỉ ra rằng : Trong khi quan hệ giữa sóng và khí quyển làm xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) mạnh lên, tuy nhiên mối quan hệ động lực của khí quyển-đại dương làm bão yếu đi. Ảnh hưởng tổng thể được xác định bởi phản hồi dương của sóng và phản hổi âm của SST lạnh tới cường độ bão, nếu bão di chuyển qua vùng nước biển lạnh thì sẽ yếu đi và bão làm giảm SST [16]. Isacc Ginis và Yablonsky (2011) sử dụng mô hình kết kết hợp khí quyển- đại dương (GFDL) và kết quả thấy rằng khi bão di chuyển qua vùng biển nóng hơn 15
thường lệch trái cùng với cường độ thay đổi nhưng không phải thay đổi một cách tuyến tính[26]. Chang, Saravanan và nnk (2010): Sử dụng mô hình kết hợp khí quyển-đại dương khu vực nghiên cứu ảnh hưởng của lớp ngăn cách tới SST trong bão đã thấy rằng mực độ làm lạnh bề mặt do bão giảm tới 60% khi có lớp ngăn cách. Sự xáo trộn rối đóng vai trò phản hồi âm (ngược) với cường độ bão và nghiên cứu chỉ ra lớp ngăn cách này có thể làm nhân tố cho dự báo cường độ bão. Richard A. Dare và J.McBride (2009): Nghiên cứu ảnh hưởng của SST tới bão cho nước Úc, thống kê bão từ 1981-2008 thấy rằng bão di chuyển qua làm lạnh mạnh nhát khu vực đó sau một ngày, có thể giảm tới -0.90 C, cần 5 ngày đề SST trở về trạng thái bình thường cho 44% số điểm đo và 8 ngày cho khoảng 88% điểm trạm đo [20]. 16