Luận văn thạc sĩ " THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF "

Chia sẻ: Phạm Huy | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:78

Thêm vào BST

Báo xấu

103
lượt xem 18
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Việt Nam nằm trong miền nhiệt đới gió mùa, trong vành đai nhiệt đới của Bắc bán cầu thuộc khu vực Đông Nam Á, là khu vực giao nhau giữa hai dạng khí hậu: khí hậu lục địa và khí hậu biển nhiệt đới với độ ẩm cao. Trong những năm cuối thế kỷ 20, đầu thế kỷ 21, những biến đổi thời tiết khí hậu toàn cầu dường như đã làm gia tăng các hiện tượng thiên tai nguy hiểm. Cũng như các nước khác trên thế giới, những năm gần đây tại Việt Nam đã liên tiếp xảy ra những thảm hoạ thiên...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn thạc sĩ " THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF "

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ------------------------------------------------------------ NGUYỄN VĂN HỒNG THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Hà Nội, năm 2013
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ------------------------------------------------------------ NGUYỄN VĂN HỒNG THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF Chuyên ngành : Khí tượng và Khí hậu học Mã số : 60.44.87 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Người hướng dẫn: TS. Ngô Đức Thành Hà Nội, năm 2013
LỜI CÁM ƠN Người đầu tiên tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc là TS. Ngô Đức Thành, người đã chỉ bảo 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, các Cô, các anh chị và các em đang công tác, giảng dạy tại Khoa khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo điều kiện và cho tôi kiến thức, lòng say mê nghiên cứu khoa học để tôi trưởng thành hơn 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 Hiệp đồng Điều hành bay - Tổng công ty Quản lý bay Việt Nam đã giúp đỡ tôi trong quá trình tôi thực hiện luận văn. Cuối cùng là lời cảm ơn dành cho gia đình tôi, và tất cả bạn bè, người thân của tôi, người luôn quan tâm, động viên, khích lệ để tôi hoàn thành luận văn tốt nghiệp này. Nguyễn Văn Hồng.
MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN........................................................................................................0 MỤC LỤC..............................................................................................................1 DANH MỤC BẢNG BIỂU....................................................................................3 DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ ...................................................................4 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT....................................................................7 PHẦN MỞ ĐẦU ....................................................................................................9 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO SƯƠNG MÙ, MÂY THẤP VÀ TẦM NHÌN......... .................................................................................................12 1.1. Những khái niệm và định nghĩa ......................................................................12 1.2. Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn...................................13 1.2.1. Kinh nghiệm dự báo trên thế giới.................................................................13 1.2.2. Kinh nghiệm dự báo trong nước...................................................................18 1.3. Các phương pháp dự báo tầm nhìn từ mô hình số trị.......................................20 1.3.1. Phương pháp dự báo FSI..............................................................................20 1.3.2. Phương pháp Steolinga và Warner (SW99)..................................................21 1.3.3. Phương pháp RUC.......................................................................................22 1.3.4. Phương pháp dự báo FSL.............................................................................22 1.3.5. Phương pháp kết hợp CVIS .........................................................................22 1.3.6. Phương pháp RVIS ......................................................................................22 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH WRF VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO .............................. 23 2.1. Giới thiệu mô hình dự báo thời tiết WRF........................................................24 2.2. Cấu trúc chương trình WRF............................................................................26 2.3. Các bước chạy mô hình ..................................................................................28 2.4. Cấu hình miền tính, số liệu .............................................................................29 2.5. Số liệu METAR .............................................................................................. 32 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH ........................................35 3.1. Kết quả dự báo cho sân bay Nội Bài ............................................................... 36 3.1.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài..............................................36 3.1.1.1. Đợt 1: ngày 17/12/2010 ............................................................................36 3.1.1.2. Đợt 2: Ngày 19/12/2010............................................................................38 3.1.1.3. Đợt 3: Ngày 05/12/2011............................................................................40 3.1.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương sân bay Nội Bài.....43 3.2. Kết quả dự báo cho sân bay Cát Bi .................................................................46 3.2.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi................................................46 3.2.1.1. Đợt 1: Ngày 05/12/2011............................................................................46 3.2.1.2. Đợt 2: Ngày 28/01/2012............................................................................48 3.2.1.3. Đợt 3: Ngày 29/01/2012............................................................................50 3.2.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương cho sân bay Cát Bi 53 3.3 Kết quả dự báo cho sân bay Vinh.....................................................................55 3.3.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ..................................................55 3.3.1.1 Đợt 1: Ngày 15/12/2011.............................................................................55 1
3.3.1.2 Đợt 2: Ngày 30/12/2011.............................................................................58 3.3.1.3 Đợt 3: Ngày 29/01/2012.............................................................................60 3.3.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương cho sân bay Vinh ..63 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .............................................................................66 TÀI LIỆU THAM KHẢO...................................................................................69 PHỤ LỤC.............................................................................................................74 2
DANH MỤC BẢNG BIỂU Số hiệu bảng Tên bảng Trang Bảng 2.1 Cấu hình miền tính sân bay Nội Bài 29 Bảng 2.2 Cấu hình miền tính sân bay Cát Bi 30 Bảng 2.3 Cấu hình miền tính sân bay Vinh 31 Bảng 2.4 Ví dụ bản tin báo cáo thời tiết sân bay Nội Bài, Cát 33 Bi, Vinh Bảng 3.1 Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay 42 Nội Bài Bảng 3.2 Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay 52 Cát Bi Bảng 3.3 Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay 62 Vinh 3
DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Số hiệu Tên hình vẽ Trang hình vẽ Hình 1.1 Dự báo sương mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn của cơ quan 14 Khí tượng Anh bằng mô hình SSFM Hình 1.2 Kết quả dự báo tầm nhìn hạn 6h bằng mô hình HIRLAM và 15 số liệu tầm nhìn quan trắc lúc 6Z ngày 19/2/2003 Hình 1.3 Dự báo sương mù và tầm nhìn bằng mô hình WRF cho sân 18 bay INCHON –Hàn Quốc. Hình 2.1 Cấu trúc chương trình WRF 27 Hình 2.2 Miền tính cho sân bay Nội Bài 29 Hình 2.3 Miền tính cho sân bay Cát Bi 30 Hình 2.4 Miền tính cho sân bay Vinh 31 Hình 3.1 Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 18/12/2010 36 Hình 3.2 Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 18/12/2010 36 Hình 3.3 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ngày 36 17/12/2010 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z Hình 3.4 Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 20/12/2010 37 Hình 3.5 Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 20/12/2010 37 Hình 3.6 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ngày 38 19/12/2010 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z Hình 3.7 Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 06/12/2011 39 Hình 3.8 Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 06/12/2011 39 Hình 3.9 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ngày 40 05/12/2011 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 4
09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z. Hình 3.10 Kết quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương các 44 ngày 17/12/2010, 19/12/2010 và ngày 05/12/2011 cho sân bay Nội Bài Hình 3.11 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 06/12/2011 45 Hình 3.12 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 05/12/2011 46 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z. Hình 3.13 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 29/01/2012 47 Hình 3.14 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 28/01/2012 48 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z Hình 3.15 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 30/01/2012 49 Hình 3.16 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 29/01/2012 50 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z Hình 3.17 Kết quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương ngày 53 05/12/2011, 28/01/2012 và ngày 29/01/2012 cho sân bay Cát Bi Hình 3.18 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 16/12/2011 55 Hình 3.19 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ngày 15/12/2011 55 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z Hình 3.20 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 31/12/2011 57 Hình 3.21 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ngày 30/12/2011 58 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z Hình 3.22 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 29/01/2012 59 5
Hình 3.23 Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ngày 28/01/2012 60 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z Hình 3.24 Kết quả quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương 63 các ngày 05/12/2011, 28/01/2012 và ngày 29/01/2012 H-PL1 Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 18/12/2010 73 H-PL2 Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 20/12/2010 73 H-PL3 Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 16/12/2011 73 H-PL4 Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 06/12/2011 73 H-PL5 Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 30/01/2012 74 H-PL6 Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 31/01/2012 74 6
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ALADIN (Spectral limited area numerical weather prediction model): Dự báo thời tiết bằng phương pháp số cho khu vực giới hạn. AWOS (Automatic Weather Observation System): Hệ thống quan trắc thời tiết tự động. CW (Cloud water): Lượng nước trong mây. COST (European Cooperation in Science and Technology): Hợp tác khoa học kỹ thuật của các quốc gia Châu Âu. DMI (Danish Meteorological Institute): Viện khí tượng Đan Mạch. ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts): Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu. FMI (Filand Meteorological Institute): Viện khí tượng Phần Lan. FSI (Foggy Stability Index): Chỉ số dự báo sương mù. FSL (Forecast System Laboratory): Dự báo tầm nhìn bằng phương pháp FSL. GDAS (Global Data Assimilation System): Hệ thống đồng hóa dữ liệu toàn cầu. GME (Global Model of the DWD): Mô hình dự báo toàn cầu của Đức. GFS (Global Forecast System): Hệ thống dự báo thời tiết toàn cầu. HIRLAM (High Resolution Limited Area Model): Mô hình khu vực hạn chế có độ phân giải cao. HRM (High Resolution regional Model): Mô hình khu vực có độ phân giải cao. INM (Instituto Nacional de Meteorología): Viện khí tượng quốc gia Tây Ban Nha. LM (Local Model): Mô hình dự báo địa phương. MM5 (Mesoscale Model version 5): Mô hình quy mô vừa phiên bản thứ 5. MOS (Model Output Statistics): Thống kê sau mô hình. METAR (Meteorological Aerodrome Report): Bản tin báo cáo thời tiết tại sân bay 30 phút hoặc 1 tiếng/lần. NWP (Numerical Weather Prediction): Dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị. 7
NCAR (National Center for Atmospheric Research): Trung tâm nghiên cứu khí quyển Hoa Kỳ. NCEP (National Centers for Environmental Prediction): Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Hoa Kỳ. NCL: (NCAR Command Language): Ngôn ngữ lập trình bằng dòng lệnh của NCAR. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration): Cơ quan khí quyển và đại dương Hoa Kỳ. RUC (Rapid Update Cycle): Dự báo tầm nhìn bằng phương pháp RUC. RAMS (Regional Atmospheric Modeling System): Hệ thống mô hình khí quyển khu vực. WRF (Weather Research and Forecast): Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết. 8
PHẦN MỞ ĐẦU Việt Nam nằm trong miền nhiệt đới gió mùa, trong vành đai nhiệt đới của Bắc bán cầu thuộc khu vực Đông Nam Á, là khu vực giao nhau giữa hai dạng khí hậu: khí hậu lục địa và khí hậu biển nhiệt đới với độ ẩm cao. Trong những năm cuối thế kỷ 20, đầu thế kỷ 21, những biến đổi thời tiết khí hậu toàn cầu dường như đã làm gia tăng các hiện tượng thiên tai nguy hiểm. Cũng như các nước khác trên thế giới, những năm gần đây tại Việt Nam đã liên tiếp xảy ra những thảm hoạ thiên tai gây ra nhiều tổn thất sinh mạng, thiệt hại nặng nề về tài sản, ảnh hưởng nhiều tới đời sống con người, kinh tế xã hội và có ảnh hưởng xấu đến môi trường. Trong những năm qua, công tác (hay dịch vụ) Khí tượng Thuỷ văn do Ngành Khí tượng Thuỷ văn cung cấp cho nhiều đối tượng sử dụng thuộc các ngành kinh tế - xã hội, an ninh quốc phòng và đại chúng, nhưng rộng rãi và quan trọng nhất là thông tin dự báo khí tượng thuỷ văn. Ý nghĩa kinh tế - xã hội của chúng vô cùng to lớn, trước hết là đối với dự báo phục vụ công cộng để phòng tránh thiên tai như bão, lũ lụt, mưa lớn, hạn hán, rét đậm, rét hại, tố lốc; Sau đó là dự báo khí tượng thuỷ văn phục vụ hoạt động chuyên ngành trong sản xuất và phát triển của các ngành kinh tế quốc dân như nông nghiệp, giao thông đường thuỷ, đường bộ, đường hàng không, công nghiệp, an ninh quốc phòng, văn hoá du lịch, v.v.. Bên cạnh những thiên tai hiện hữu như đã nêu trên, các hiện tượng khác như mù, sương mù, mây thấp cũng là một trong những hiện tượng thời tiết nguy hiểm gây giảm tầm nhìn, ảnh hưởng không nhỏ tới đời sống xã hội, giao thông đường bộ, đường thủy, đặc biệt là đường hàng không. Hàng năm, hoạt động bay tại các sân bay thuộc cụm cảng Hàng không miền Bắc thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi mù, sương mù, mây thấp gây giảm tầm nhìn, rất nhiều chuyến bay phải hủy chuyến, đổi lịch trình, không hạ cánh được và phải đi sân bay dự bị, ảnh hưởng lớn tới hiệu quả kinh tế và gây uy hiếp đến an toàn bay. Khí tượng Hàng không là một bộ phận không thể tách rời của ngành Khí tượng, bằng việc áp dụng những kiến thức về Khí tượng, kiến thức của nhiều ngành tự nhiên khác, các dự báo viên Khí tượng Hàng không cũng đã và đang cố gắng tìm ra 9
các quy luật, các hệ quả của thời tiết để từ đó dự báo, cảnh báo các yếu tố khí tượng như: Tầm nhìn ngang, tầm nhìn đường cất hạ cánh, các hiện tượng thời tiết gây giảm tầm nhìn, trần mây, độ cao chân mây, gió mặt đất, gió trên cao, nhiệt độ mặt đất, nhiệt độ trên cao, nhiệt độ điểm sương, v.v.. để phục vụ cho các chuyến bay an toàn, hiệu quả kinh tế cao nhất. Tầm nhìn ngang khí tượng, tầm nhìn đường cất hạ cánh là vô cùng quan trọng đối với an toàn hàng không cũng như hiệu quả kinh tế. Phụ thuộc vào hệ thống trang thiết bị dẫn đường của từng sân bay, mỗi sân bay có các ngưỡng giá trị tầm nhìn ngang khí tượng, tầm nhìn đường cất hạ cánh khai thác tối thiểu khác nhau. Nếu tầm nhìn dưới giá trị khai thác tối thiểu, các chuyến bay phải hoãn việc cất cánh, hoặc phải bay chờ trong khoảng thời gian nhất định đợi tầm nhìn đạt hoặc vượt ngưỡng khai thác tối thiểu để hạ cánh, hoặc quyết định đi sân bay dự bị. Do đó, việc dự báo tầm nhìn đường cất hạ cánh, tầm nhìn ngang khí tượng luôn được chú trọng. Yêu cầu đặt ra đối với các dự báo khí tượng Hàng không là dự báo chính xác giá trị tầm nhìn, diễn biến tầm nhìn là vô cùng cấp thiết, từ đó cung cấp nhanh chóng, kịp thời cho tổ bay, cho các nhà lập kế hoạch bay, nhà khai thác, góp phần đảm bảo an toàn cho các chuyến bay, nâng cao hiệu quả kinh tế. Cụm cảng Hàng không Miền Bắc gồm 6 sân bay: Điện Biên, Nà Sản (đang ngừng hoạt động bay), Nội Bài, Cát Bi, Vinh, Đồng Hới. Các tháng cuối mùa đông, khi khối không khí lạnh lục địa di chuyển lệch đông ra biển rồi ảnh hưởng đến thời tiết nước ta, các tỉnh Miền Bắc nói chung trong đó sân bay Nội Bài, Cát Bi và Vinh nói riêng thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi mù, sương mù, mưa phùn nên ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động bay. Theo báo Dân Trí có địa chỉ www.dantri.com.vn, ngày 05/03/2012 có ít nhất 26 chuyến bay quốc tế và nội địa không thể cất và hạ cánh được tại sân bay quốc tế Nội Bài do sương mù dày đặc làm giảm tầm nhìn. Theo số liệu của phòng Điều hành bay - trung tâm Hiệp đồng điều hành bay - sân bay Gia Lâm, sương mù dày đặc ngày 15/02/2012 tại sân bay Quốc tế Nội Bài làm 6 chuyến bay không hạ cánh được phải đi sân bay dự bị, trong đó rất nhiều chuyến bay chịu ảnh hưởng khác như: đổi lịch bay, giờ bay, đổi sân 10
bay đến không được thống kê. Ở Việt Nam, trong thời gian vừa qua đã có nhiều cố gắng để áp dụng các mô hình số trị hiện đại phục vụ dự báo thời tiết nói chung và các hiện tượng cực đoan nói riêng như hạn hán, mưa lớn, bão, áp thấp nhiệt đới,... Tuy mới được bắt đầu, nhưng việc ứng dụng mô hình số trị trong dự báo thời tiết đã có bước phát triển khá chắc chắn mang tính hiệu quả. Với ý nghĩa đó, nhằm góp phần nâng cao chất lượng dự báo mù, sương mù, mây thấp, tầm nhìn, trong luận văn thạc sỹ của mình, tác giả đã nghiên cứu, thử nghiệm phương pháp: “Dự báo tầm nhìn cho các sân bay cụm cảng Hàng không Miền Bắc bằng mô hình WRF”. Đây là một phương pháp đã được nhiều quốc gia trên thế giới áp dụng và thu được những kết quả khả quan, tuy nhiên đây lại là phương pháp dự báo tầm nhìn hoàn toàn mới chưa áp dụng tại Việt Nam. Nội dung của luận văn gồm có: Phần mở đầu Chương 1: Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn Chương 2: Mô hình WRF và ứng dụng dự báo tầm nhìn cho các sân bay cụm cảng hàng không Miền Bắc Chương 3: Kết quả thử nghiệm dự báo tầm nhìn bằng mô hình WRF Kết luận, kiến nghị Tài liệu tham khảo 11
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO SƯƠNG MÙ, MÂY THẤP VÀ TẦM NHÌN Mù, sương mù, mây thấp, mưa nhỏ, mưa phùn, v.v.. là những hiện tượng thời tiết nguy hiểm làm giảm tầm nhìn, ảnh hưởng không nhỏ tới hoạt động kinh tế xã hội, giao thông đường bộ, đường sắt, đường thủy, đường sông và đặc biệt tới đường hàng không. Để giảm những thiệt hại do chúng gây ra, nhiều nhà khoa học, dự báo viên khí tượng trong nước cũng như trên thế giới đã và đang nghiên cứu, áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để từ đó dự báo chính xác sự xuất hiện cũng như diễn biến của các hiện tượng mù, sương mù, mây thấp, mưa nhỏ, mưa phùn, giá trị tầm nhìn do các yếu tố thời tiết trên gây ra. Trong chương này, bên cạnh những thông tin trong và ngoài nước về nghiên cứu, dự báo mù, sương mù, mây thấp, tầm nhìn, và tránh những nhầm lẫn về các hiện tượng trên, luận văn đề cập đến một số khái niệm sau: 1.1. Những khái niệm và định nghĩa Kết quả ngưng kết và thăng hoa hơi nước trong khí quyển tạo thành những giọt nước nhỏ li ti hoặc những tinh thể băng có kích thước vô cùng bé (đường kính từ 5×10-4 - 5×10 -2mm) bay lơ lửng trong lớp không khí ngay sát mặt đất, hàm lượng nước gây giảm tầm nhìn ngang dưới 1km gọi là sương mù, và trên 1km nhưng dưới 10km gọi là mù, nếu chân của lớp sương mù cao hơn quan trắc viên khoảng 15m trở lên được gọi là mây [5]. Theo tài liệu hướng dẫn mã hoá bản tin dự báo và quan trắc các yếu tố khí tượng trong ngành Hàng không [31], mù là sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các phần tử ẩm trong khí quyển làm giảm tầm nhìn từ 1000 - 5000m và độ ẩm tương đối lớn hơn 95%; khi sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các phần tử ẩm làm giảm tầm nhìn ngang dưới 1km thì gọi là sương mù. Mưa phùn là các hạt nước đồng nhất có kích thước nhỏ hơn 0.5mm, các hạt nước được hình thành từ mây thấp hoặc từ mưa không tới mặt đất. Thông thường, mưa phùn cường độ mạnh 12
do ảnh hưởng của mây thấp, phụ thuộc vào cường độ kết tủa và số hạt nước. Mưa phùn mạnh có thể đạt >1mm/giờ. 1.2. Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn 1.2.1 Kinh nghiệm dự báo trên thế giới Do những ảnh hưởng to lớn do thời tiết gây ra nên các bản tin dự báo thời tiết ngày càng được xã hội chú trọng đặc biệt là chất lượng bản tin dự báo thời gian xuất hiện sương mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn. Bên cạnh các phương pháp dự báo thời tiết truyền thống, các mô hình số trị đã và đang được áp dụng vào trong nghiệp vụ dự báo. Tuy nhiên, dự báo sương mù lại chịu ảnh hưởng rất nhiều bởi yếu tố địa phương và lớp biên bề mặt. Các yếu tố quan trắc và đo đạc trực tiếp trong không gian là nhân tố cơ bản trong việc dự báo sương mù và mây thấp. Bên cạnh đó, các thông tin từ vệ tinh, với độ chính xác ngày càng được cải thiện, ngày càng được sử dụng phổ biến làm yếu tố đầu vào cho mô hình dự báo sương mù và mây thấp. Trong đề án hợp tác khoa học và công nghệ châu Âu COST - 722 (European COperation in Science and Technology) [23] gồm 13 quốc gia ở Châu Âu đã nghiên cứu dự báo sương mù mây thấp trong hai năm rưỡi (2001 - 2003) tuy nhiên kết quả dự báo chưa bao phủ toàn bộ các quốc gia Châu Âu. Trong báo cáo của Golding (2005) [19], sương mù, mây thấp ảnh hưởng rất nhiều tới hoạt động hàng không bao gồm cả quân sự và dân sự tại nước Anh. Yêu cầu cấp thiết đòi hỏi dự báo các ngưỡng giá trị tầm nhìn khai thác cho các sân bay để phục vụ máy bay cất và hạ cánh an toàn. Bên cạnh đó, sương mù mây thấp cũng ảnh hưởng tới các phương tiện tham gia giao thông đường thủy và đường bộ. Phương pháp dự báo sương mù bình lưu truyền thống cho các vùng ven biển là dựa và hướng gió. Tuy nhiên, phương pháp dự báo này khi áp dụng vào dự báo cho sương mù bức xạ, sương mù địa hình thì lại gặp nhiều hạn chế. Sương mù hình thành và phát triển là do sự tương tác lớp đất bề mặt, mặt biển và lớp không khí gần bề mặt. Các mô hình số trị NWP (Numerical Weather Prediction) được áp dụng để giải bài toán ảnh hưởng của các yếu tố quy mô lớn. Các số liệu quan trắc đặc biệt là thám sát thẳng đứng là phương pháp chính cho ta biết ảnh hưởng của các yếu tố địa 13
phương. Hiện nay, phương pháp dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn tại Anh chủ yếu là phương pháp thống kê sau mô hình MOS (Model Output Statistics) dựa trên phương pháp mạng thần kinh, phương pháp rẽ nhánh và phương pháp dự báo hoàn hảo trên mô hình quy mô vừa 3 chiều (3D) sau đó được xử lý bởi mô hình 1 chiều (1D). Hình 1.1 Dự báo sương mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn của cơ quan Khí tượng Anh bằng mô hình SSFM (Site-Specific Forecast Model) (Nguồn: Golding, 2005) Hình 1.1 là kết quả dự báo tầm nhìn, sương mù và mây thấp ngày 20/03/2000 bằng mô hình 1D của cơ quan khí tượng Anh. Các yếu tố khí tượng theo quy mô thẳng đứng được mô hình 1D xử lý. Trên đồ thị, trục tung chỉ độ cao được tính bằng feet (1 feet = 0,305 m), trục hoành chỉ thời gian và giá trị tầm nhìn dự báo được tính bằng km thể hiện bởi dải màu nằm song song với trục thời gian. Mô hình 1D đã cho kết quả dự báo tầm nhìn và mây thấp làm suy giảm tầm nhìn rõ rệt. Trong báo cáo của Petersen và Neulsen (2005) [30], viện khí tượng Đan Mạch, mô hình khu vực hạn chế phân giải cao HIRLAM (High Resolution Limited Area 14
Model) đã được áp dụng để dự báo tầm nhìn tại độ cao 2m từ tháng 02/2001 đến 10/2003, kết quả dự báo được kiểm kiểm chứng lại bằng số liệu quan trắc của 30 trạm Synop của Đan Mạch. Theo Petersen và Neulsen, giá trị tầm nhìn phụ thuộc vào thành phần của Sol khí, lượng nước trong mây và thành phần giáng thủy. Tuy nhiên, mô hình dự báo HIRLAM không tính toán được sự ảnh hưởng của các thành phần sol khí, do đó tính toán tầm nhìn chỉ phụ thuộc vào kích thước các hạt nước trong mây. Lượng nước trong mây (Cw) được tính từ mô hình HIRLAM cho các mực. Giá trị lượng nước trong mây (Cw) tại bề mặt bằng 0, giá trị lượng nước trong mây thấp nhất của mô hình tại độ cao 2m, do đó sương mù được dự báo tại độ cao 2m. A B Hình 1.2 Kết quả dự báo tầm nhìn hạn 6h bằng mô hình HIRLAM và số liệu tầm nhìn quan trắc lúc 6Z ngày 19/2/2003 (Nguồn: Petersen and Nielsen, 2005) Từ hình 1.2 ta thấy, mô hình HIRLAM với độ phân giải 0.15ºx0.15º cho kết quả dự báo tầm nhìn khá tốt so với tầm nhìn quan trắc thực tế. Cano và Terradellas (2005) [17] cũng đưa ra kết quả dự báo sương mù cho Tây Ban Nha. Khí hậu và địa hình ở Tây Ban Nha gần giống với khí hậu và địa hình các 15
quốc gia cận nhiệt đới phía tây của Châu Âu. Sương mù thường hình thành và rất khó trong việc dự báo nên ảnh hưởng rất nhiều tới hoạt động kinh tế, giao thông bề mặt. Cano và Terradellas cũng đã áp dụng mô hình HIRLAM, độ phân giải 0.5ºx0.5º chạy 4lần/ngày để dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn. Kết quả dự báo được kiểm chứng với chỉ số dự báo sương mù FSI (Foggy Stability Index), đây là chỉ số được phát triển bởi cơ quan dự báo thời tiết Hoa Kỳ đã được nhiều viện khí tượng trên thế giới áp dụng. Terradellas và Cano (2005) [33] đề cập đến phiên bản dự báo 1 chiều (H1D) từ mô hình HIRLAM đã được cơ quan Khí tượng Tây Ban Nha áp dụng dự báo sương mù cho sân bay Madrid từ tháng 11 năm 2002. Mô hình HIRLAM (H3D) được chạy 4 lần trong ngày, với bước dự báo 3 tiếng và độ trễ khoảng 4,5 tiếng. Kết quả từ H3D sẽ được H1D xử lý và dự báo sương mù. Ưu điểm của mô hình H1D là thời gian xử lý nhanh. Phương pháp này khắc phục được hạn chế là cấu trúc ngang của các yếu tố đã bị bỏ qua trong mô hình dự báo 1D truyền thống do viện khí tượng Tây Ban Nha sử dụng. Tại Phần Lan, hệ thống quan trắc khí tượng đã thay đổi đáng kể trong 10 năm qua đặc biệt là hệ thống quan trắc Synop tự động và hệ thống quan trắc phục vụ hàng không. Các hệ thống này đóng góp đáng kể trong việc phát hiện sương mù, tuy nhiên kết quả dự báo vẫn còn nhiều hạn chế. Việc sử dụng hệ thống Radar cũng gặp nhiều khó khăn trong việc phát hiện sương mù, mây thấp do độ dày của lớp mù rất mỏng. Tuy nhiên, trong một số trường hợp thì việc sử dụng Radar cũng cho kết quả dự báo sương mù, mây thấp nhất định. Ảnh mây vệ tinh quỹ đạo cực của cơ quan Đại Dương Khí Quyển Mỹ NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) cũng cho kết quả khả quan trong việc phát hiện sương mù, mây thấp. Dự báo sương mù bằng phương pháp thống kê cũng được áp dụng. Theo kinh nghiệm dự báo của Viện khí tượng Phần Lan (FMI: Finnish Meteorological Institute), nếu nhiệt độ bề mặt trừ nhiệt độ tại 2m lớn hơn 0,3ºC và tốc độ gió tại độ cao 10m nhỏ hơn 5m/s thì sương mù hình thành. Bên cạnh đó, mô hình số ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) và HIRLAM cũng được 16
FMI áp dụng để dự báo sương mù tuy nhiên độ chính xác của dự báo vẫn chưa cao [27]. Trong báo cáo của Zhou và cộng sự tại hội nghị quốc tế lần thứ 5 về sương mù và tầm nhìn tại Đức từ ngày 25 - 30/06/2010 [36], trung tâm dự báo môi trường quốc gia Hoa Kỳ NCEP (National Centers for Environmental Prediction) đã thực hiện dự báo sương mù và tầm nhìn dựa trên mô hình số trị cho khu vực Bắc Mỹ, kết quả còn nhiều hạn chế nên trong các tài liệu hướng dẫn của NCEP đã không nói chi tiết. Tuy nhiên, giá trị tầm nhìn được dự báo dựa trên các biến đầu ra của mô hình (phương pháp MOS). Cũng theo báo cáo này, trong dự án B08RDP Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Hoa kỳ (NCEP) đã dự báo thành công phục vụ Olyimpic Bắc Kinh 2008 cho khu vực Trung Quốc với độ phân giải 15km. Hiện nay, NCEP đã áp dụng và thử nghiệm dự báo cho toàn bộ khu vực bắc Mỹ với độ phân giải 32km. Để nghiên cứu năng lực dự báo sương mù và tầm nhìn của mô hình WRF (Weather Research and Forecasting Model), Han Bang và cộng sự (2008) thuộc Trung tâm nghiên cứu môi trường toàn cầu - Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia Hàn Quốc (2008) đã thử nghiệm dự báo sương mù và tầm nhìn cho các sân bay quốc tế và nội địa của Hàn Quốc [20]. Kết quả được đánh giá với bộ số liệu quan trắc giai đoạn 2003 - 2006. Mô hình WRF phiên bản 2.1.2 được sử dụng với điều kiện biên và điều kiện ban đầu từ mô hình toàn cầu (GDAS: Global Data Assimilation System) độ phân giải 1º x 1º của NCEP, sử dụng kỹ thuật lồng 3 lưới 54km - 18km - 6km, với 40 mực độ cao, mực cao nhất là 50mb. Số liệu đầu ra từ lưới 6km dùng để dự báo sương mù và tầm nhìn đã cho kết quả khả quan. 17