LUẬN VĂN THẠC SỸ XÁC ĐỊNH KHÁCH QUAN HÌNH THẾ THỜI TIẾT TRONG CÁC ĐỢT MƯA LỚN TRÊN KHU VỰC MIỀN TRUNG TỪ SỐ LIÊU TÁI PHÂN TÍCH JRA25

Chia sẻ: Pham Linh Dan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:66

Thêm vào BST

Báo xấu

115
lượt xem 15
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Hiện tượng mưa lớn trên khu vực miền Trung luôn được ghi nhận hàng năm với tần xuất trung bình 10 đợt/năm kéo dài từ tháng 5 cho đến tháng 12, với mức độ thiệt hại rất lớn kèm theo. Cho đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu trong nước tập trung cho hiện tượng này từ các thống kê hình thế synop, mô tả cơ chế sinh mưa lớn hoặc mô phỏng hay dự báo dựa trên mô hình. Mặc dù các kết quả nghiên cứu nói trên đã ít nhiều mang lại hiệu quả cho dự...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: LUẬN VĂN THẠC SỸ XÁC ĐỊNH KHÁCH QUAN HÌNH THẾ THỜI TIẾT TRONG CÁC ĐỢT MƯA LỚN TRÊN KHU VỰC MIỀN TRUNG TỪ SỐ LIÊU TÁI PHÂN TÍCH JRA25

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ----------------------------------------------------------------------------------------------------- LUẬN VĂN THẠC SỸ XÁC ĐỊNH KHÁCH QUAN HÌNH THẾ THỜI TIẾT TRONG CÁC ĐỢT MƢA LỚN TRÊN KHU VỰC MIỀN TRUNG TỪ SỐ LIÊU TÁI PHÂN TÍCH JRA25 Chuyên ngành: Khí tƣợng và Khí hậu học Mã số: 62.44.87 Học viên: Nguyễn Văn Hƣởng Khóa: 2009-2011 Ngƣời hƣớng dẫn Tiến sĩ: Lê Đức HÀ NỘI, 04-2012 1
LỜI CẢM ƠN Với lòng biết ơn sâu sắc, tôi học viên cao học Nguyễn Văn Hưởng, xin được gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến các thày cô trong khoa Khí tượng – Thuỷ văn – Hải Dương Học đã chỉ bảo dạy dỗ tôi trong suốt 4 năm đại học và trong quá trình thực hiện luận văn này. Đồng thời tôi cũng xin cảm ơn tới Tiến sĩ Lê Đức, người đã trực tiếp định hướng và hướng dẫn cho luận văn của tôi; Giáo sư –Tiến sĩ Phan Văn Tân, những người đã định hướng cũng như có nhiều góp ý cho luận văn của tôi được hoàn thành; Xin cảm ơn tới Trung tâm Dự báo khí tượng thuỷ văn Trung ương, Phòng Nghiên cứu Ứng dụng đã quan tâm và giúp đỡ, tạo mọi điều kiện cho tôi trong suốt quá trình học tập cũng như làm luận văn. Cũng nhân đây tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành những ý kiến, nhận xét từ các thầy cô, anh chị đồng nghiệp, các bạn học cùng khoá đã có những ý kiến đóng góp giúp tôi hoàn thiện luận văn tốt hơn. Nguyễn Văn Hƣởng 2
MỤC LỤC CHƢƠNG I: TỔNG QUAN 4 I.1.Tình hình nghiên cứu trên thế giới. 4 I.2.Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam 8 CHƢƠNG II: SỐ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP 15 II.1. Cơ sở số liệu. 15 II.2. Phương pháp nghiên cứu. 17 CHƢƠNG III: KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH 20 III. 1. Phân tích các nhóm hình thế gây mưa lớn ở Bắc Trung Bộ. 21 III.2.Phân tích các nhóm hình thế gây mưa lớn ở Trung Trung Bộ. 33 III.3.Phân tích các nhóm hình thế gây mưa lớn ở ven biển Nam Trung Bộ. 44 III.4.Phân tích các nhóm hình thế gây mưa lớn ở Tây Nguyên. 54 KẾT LUẬN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 3
CHƢƠNG I: TỔNG QUAN Tình hình nghiên cứu mƣa lớn ở Việt Nam và trên thế giới. Hiện tượng mưa lớn trên khu vực miền Trung luôn được ghi nhận hàng năm với tần xuất trung bình 10 đợt/năm kéo dài từ tháng 5 cho đến tháng 12, với mức độ thiệt hại rất lớn kèm theo. Cho đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu trong nước tập trung cho hiện tượng này từ các thống kê hình thế synop, mô tả cơ chế sinh mưa lớn hoặc mô phỏng hay dự báo dựa trên mô hình. Mặc dù các kết quả nghiên cứu nói trên đã ít nhiều mang lại hiệu quả cho dự báo mưa nghiệp vụ, nhưng các nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở dự báo định tính cho trường hoặc định lượng cho điểm. I.1.Tình hình nghiên cứu trên thế giới. Trên thế giới mưa lớn đã được nghiên cứu từ rất lâu, gần đây Cavazos T (1999) cũng đã nghiên cứu về tình hình mưa tuyết lớn ở khu vực Nam Mỹ; Nơi các cơn mưa tuyết lớn tại các khu vực miền núi thường có nguyên nhân trực tiếp là các trận tuyết lở. Các trạng thái khí quyển qui mô Synop đặc biệt là nguyên nhân của các hiện tượng mưa tuyết cực trị này, và điều này cũng đúng cho trường hợp của vùng Andorra, một nước nhỏ tại Pyrenees, nằm giữa Pháp và Tây Ban Nha. Trên cơ sở những ngày lượng tuyết có cường độ ít nhất là 30cm trong khoảng 24h, các nghiên cứu hiện tại sử dụng các phân tích thành phần chính (PCA) và các phép phân tích xếp nhóm để mô tả đặc điểm của các hình thế hoàn lưu qui mô synop cho những ngày này trong suốt thời kỳ mùa đông. Khu vực nghiên cứu nằm trong khoảng 30 - 60°N; 30°W - 15°E và khoảng thời gian là thời kỳ mùa đông các năm từ 1986 - 1987 tới 2000 - 2001. Phương pháp được đưa ra với mục đích bao gồm cả phương pháp xử lý trước có chứa cả các dữ liệu đạt chuẩn về không gian được sử dụng cho phép phân tích PCA, một phương pháp xấp xỉ luân phiên để quyết định trọng tâm và số lượng các nhóm cho việc xếp nhóm K-means và việc loại bỏ tính lặp đi lặp lại cho thuật toán này. Phương pháp này có thể phân loại hình thế synop cho các ngày có lượng mưa tuyết lớn và xây dựng các bản đồ cho khí áp mực biển, độ cao địa thế vị 500hPa, độ dày 1000-500m (các đường dòng 5270m, 5400m, 5520m). các kết quả đưa ra 7 hình thế hoàn lưu, hầu hết là về thành phần gió khu vực Đại Tây Dương, một số những hình thế khác với bình lưu khu vực Địa Trung Hải có thể được kết hợp với khí quyển lục địa lạnh. Các kết quả, như các bản đồ thời tiết, có thể trở thành một công cụ hữu ích trong việc giúp các mô hình khí 4
tượng dự báo các cơn mưa tuyết lớn, và việc phân loại những ngày xảy ra hiện tượng này có thể mở ra một tương lai trong việc phân tích khí hậu và khí tượng một cách chi tiết. Còn với tác giả Koji Nishiyama và cộng sự (2007); Cũng đã tiến hành nghiên cứu các hệ thống Synop và mối liên hệ giữa các trường Synop và các trường hợp mưa lớn tại đảo Kyushu, thuộc tây nam Nhật Bản, trong suốt thời kỳ mùa mưa Baiu, các trường synop này đã được phân loại sử dụng bản đồ tự thiết lập (SOM – self- organizing map), để có thể biến đổi các đặc tính phi tuyến phức tạp thành các mối liên quan 2 chiều đơn giản. giả thiết rằng các hình thế synop có thể được biểu diễn một cách đơn giản bằng sự phân bố không gian của các thành phần gió ở mực 850hPa, mưa tiềm năng (PW) được định nghĩa là lượng hơi nước được chứa trong một cột thẳng đứng của khí quyển. bằng thuật toán SOM và phương pháp xếp nhóm của ma trận U (U-matrix) và K-means, các trường synop được chia thành 8 loại hình thế (nhóm). Một trong những nhóm có các đặc điểm không gian nổi bật được giới thiệu bởi lượng mưa tiềm năng (PW) đi kèm với các thành phần gió mạnh được gọi là dòng xiết mực thấp (LLJ). Các đặc tính của nhóm này chỉ ra một hình thế Synop điển hình thường gây ra lượng mưa lớn tại Kyushu trong suốt thời kỳ mùa mưa. Còn với một số tác giả như P. Seibert và cộng sự (2007), cũng đã tiến hành nghiên cứu mô hình gây ra mưa lớn ở Áo, và đã xác định được 7 hình thế qui mô synop gây ra đợt giáng thủy lớn tại Áo được xác định với phương pháp chùm quĩ đạo. Các quĩ đạo phản hồi (back tracjectories) ở các mực khác nhau, tại các thời điểm khác nhau trong mỗi ngày, và tại các vị trí khác nhau tại Áo được sử dụng cùng với một giá trị xoáy thế năng. Thêm vào đó, 7 vùng tại Áo với lượng giáng thủy ngày tương tự nhau cũng được xác định. Mối quan hệ của lượng giáng thủy lớn tại mỗi vùng này với các hình thế synop cũng đã được nghiên cứu. các kết quả tương ứng các thực nghiệm về hình thế synop và phản ánh các tình hình khí tượng đã đã được biết đến. Các phân tích này dựa trên cơ sở số liệu tái phân tích trong 15 năm của ECMWF (1979-1993), sử dụng để tính toán các quĩ đạo phản hồi (back trajectories) và tổng lượng giáng thủy ngày của 131 trạm khí tượng tại Áo. Điều này đã mở đường cho các ứng dụng trong tương lai trong việc nghiên cứu về biến đổi khí hậu, các dữ liệu đầu vào cần thiết cũng 5
có thể được sử dụng từ các mô hình khí hậu toàn cầu. Cách tiếp cận xếp nhóm cũng đã được tiến hành với một phương pháp mới đầy hứa hẹn, sự phối hợp của nhóm theo thứ bậc và nhóm được lặp đi lặp lại (K-means). Đặc biệt, với lượng mưa lớn kỷ lục như lượng mưa tại Huế năm 1999, gần đây, hiện tượng này cũng bắt đầu nhận được quan tâm nghiên cứu của một số tác giả trên thế giới, như Tsinh- Chang(Mike) Chen, người Mỹ gốc Đài Loan, Jun Matsumoto (2007) đã tiến hành nghiên cứu về sóng lạnh và dị thường gió Nam tại khu vực giữa biển Đông (Nam Trung Hoa) kết hợp với một áp thấp nhiệt đới gây mưa lớn ở khu vực Trung Bộ; với tác giả, khi nghiên cứu về mưa lớn miền Trung, Jun Matsumoto đã sử dụng bộ số liệu tái phân tích và bộ số liệu về lượng giáng thủy bề mặt trong 24 năm (1972-2002). Cùng với đó là bộ số liệu với trường hoàn lưu khí quyển sử dụng trong nghiên cứu này là bố số liệu tái phân tích trong 25 năm của Nhật Bản cung cấp bởi cơ quan khí tượng Nhật Bản (JMA) và trung tập nghiên cứu về công nghiệp điện năng (CRIEPI). Độ phân giải theo phương ngang với kinh độ và vĩ độ là 1,250 , khoảng thời gian là 6h, với 12 mực tại tầng đối lưu (1000, 925, 850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200, 150, và 100 hPa). Nghiên cứu này cũng sử dụng số liệu lượng mưa hàng ngày tại các trạm của khu vực phía đông miền Trung Việt Nam với số liệu được thu thập liên tục bởi phòng khí tượng thủy văn Lào (8 trạm), phòng khí tượng Campuchia (4 trạm) và Trung tâm khí tượng - Thủy văn quốc gia Việt Nam (52 trạm). Thêm vào đó, giá trị nội suy trung bình ngày của số liệu bức xạ sóng dài phát ra (OLR) được cung câp bởi trung tâm khí quyển và hải dương quốc gia Hoa Kỳ (NOAA) và số liệu thám sát khí quyển được quan trắc liên tục bởi trạm Xisha Dao (16.830N, 112.330E). Tác giả đã xác nhận rằng sự cùng tồn tại của sóng lạnh và áp thấp nhiệt đới là khá quan trọng đối với sự xuất hiện của mưa lớn tại miền trung Việt Nam. Thêm vào đó, các quan trắc cho thấy các sóng lạnh không có áp thấp nhiệt đới không dẫn đến lượng mưa lớn. Theo Matsumoto tìm các nhiễu động qui mô synop và qui mô lớn gây ra những biến đổi về giáng thủy tại miền Trung trong suốt mùa gió mùa mùa hè với một khoảng thời gian dài từ vài ngày cho tới vài tuần. Các nhiễu động cũng đóng vai trò quan trọng đối với những biến đổi về giáng thủy tại các khu vực ven biển phía đông trong 6
suốt pha chuyển tiếp gió mùa có 2 nhiễu động khí quyển đóng vai trò quan trong trong trận mưa lớn này. Thứ nhất: Sóng lạnh (Cold surge) dị thường gió phía bắc tại mực thấp của tầng đối lưu, hình thành tại bắc Trung Quốc gần 400N, lan truyền theo hướng nam tiến về phía bắc biển Đông và sau đó tĩnh lại tại đó trong khoảng 2 ngày, gây ra gió đông bắc mạnh thổi liên tục về phía bán đảo bán đảo Đông Dương, bị cản lại bởi dãy dãy Trường Sơn (Annam Range). Thứ hai: Dị thường gió nam tại khu vực giữa biển Đông kết hợp với một áp thấp nhiệt đới (Tropical Depression – Type Disturbance), ở miền nam Việt Nam đã ngăn cản sóng lạnh lan truyền về phía nam. Tại phía bắc biển Đông, dị thường gió nam hình thành một hội tụ mạnh ở mực thấp kết hợp với dị thường gió đông bắc trong sóng lạnh, đã cung cấp một lượng không khí nhiệt đới ẩm, ấm; Các điều kiện này gây ra bởi sóng lạnh và áp thấp nhiệt đới khá thuận lợi cho việc xuất hiện lượng mưa lớn do địa hình tại miền trung Việt Nam. Áp thấp nhiệt đới có thể được xem là kết quả của sóng Rossby phản ứng lại dị thường đối lưu qui mô lớn tại khu vực bao gồm khu vực Đông Nam Á, Indonesia và Philippines, kết hợp với những biến đổi trong từng mùa khu vực xích đạo. Đối với tác giả Chen nghiên cứu mưa lớn miền Trung bằng cách xem xét ảnh hưởng của hiện tượng ENSO đến mưa ở miền Trung. Thông qua lượng mưa 29 năm (1979-2007) theo dạng lưới từ bộ số liệu tích hợp quan trắc phân giải cao Châu Á để đánh giá nguồn nước (APHRODITE) được sử dụng để để mô tả khí hậu mưa ở Việt Nam. Lượng mưa quan trắc được tại 163 trạm mặt đất tại Việt Nam năm 2007 được sử dụng để xác nhận kết quả phân tích lượng mưa từ APHRODITE và để xác nhận 2 chế độ mưa: chế độ mưa tháng 10 - tháng 11 ở miền Trung Việt Nam và chế độ mưa tháng 5 - tháng 10 ở phía Bắc và phía Nam Việt Nam được xác định từ số liệu APHRODITE. Cheng đã nhận thấy rằng sự hiện diện của dãy Trường Sơn dọc theo biên giới phía tây của Việt Nam với Lào và Campuchia đã tạo ra chế độ mưa tháng 10- 11 ở miền Trung Việt Nam khác biệt so với chế độ mưa tại những vùng khác. Biến động nhiều năm của chế độ mưa tháng 10 - 11 có thể được mô tả rõ bởi một kiểu chính từ hàm thực nghiệm trực giao khi phân tích số liệu mưa 29 năm từ APHRODITE. Biến 7
động thời gian của kiểu mưa nhiều năm này không cùng pha với chỉ số SST (NINO3.4). Điều này được nhận biết từ mối quan hệ âm rằng khu vực miền trung Việt Nam trở nên khô hơn khi SSTs trên vùng NINO3.4 ấm lên và khu vực miền trung Việt Nam trở nên ẩm ướt hơn khi SSTs trên vùng NINO3.4 trở lên lạnh đi. Điều này cũng được nhận ra từ các phân tích trường vận tải ẩm khi một hoàn lưu xoáy thuận (xoáy nghịch) trên khu vực nam Á kết hợp với hoàn lưu xoáy nghịch trên khu vực tây bắc Thái Bình Dương trong pha lạnh (pha nóng). Lượng ẩm được hội tụ (phân kỳ) bởi hai hoàn lưu này hướng về biển Đông Việt Nam và Biển Philipin ngoài 1500E trong những năm ấm (lạnh). Các hoàn lưu này đã làm tăng cường hoặc suy giảm lượng ẩm vận tải đến Đông Dương nói chung và Việt Nam nói riêng. Cùng với các cặp hoàn lưu này, lượng ẩm được hội tụ về phía Đông Nam Á trong pha lạnh đã gây nên mưa lớn ở khu vực Đông Nam Á trong khi phân kỳ ẩm trong pha ấm đã gây nên tình trạng khô hanh ở khu vực này. I.2.Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam Tại Việt Nam, khu vực nhiệt đới gió mùa, ngay từ khi thành lập cục Dự báo mưa lớn đã được xếp mưa lớn là một trong những hiện tượng thời tiết nguy hiểm và việc nghiên cứu mưa lớn đã được tiến hành, tiêu biểu là các công trình của Phạm Ngọc Toàn và Phan Tất Đắc trong cuốn Khí hậu Việt Nam (1993); mặc dù không chỉ ra chi tiết tác động của từng hình thế thời tiết gây mưa lớn ở miền Trung, nhưng trong phần thứ hai, nói về các quy luật khí hậu thì tác giả cũng đã đề cập tới sự tác động của các khối khí ảnh hưởng đến Việt Nam trong các giai đoạn và trong phần thứ 3, khi đề cập tới khí hậu từng vùng (tác giả đã chia làm 4 vùng, trong đó có 3 vùng đất liền, gồm miền khí hậu phía Bắc, miền khí hậu Đông Trường Sơn, miền khí hậu phía Nam và một vùng miền khí hậu biển Đông), trong quá trình miêu tả các miền khí hậu theo mùa, tác giả cũng đã đề cập một cách cơ bản về những nguyên nhân, hình thế gây mưa lớn ở Trung Bộ, cụ thể là miền khí hậu ở Đông Trường Sơn bao gồm phần phía Đông Trường Sơn, kéo dài từ phía nam Hoành Sơn (Đèo Ngang) đên xấp xỉ vĩ tuyến 120N; tương tự như vậy khi đề cập đến miền khí hậu phía Nam, bao gồm phần lãnh thổ Trung Bộ thuộc sườn Tây Trường Sơn (Tây Nguyên) và đồng bằng Nam Bộ, khi phân chia mùa khô và mùa mưa, tác giả cũng đã đề cập đến một số hình thế gây mưa lớn ở các khu vực này. Tuy nhiên do đây là cuốn „”Đặc điểm khí hậu Việt Nam” nên các tác 8
giả chỉ tập trung vào việc phân tích các điều kiện hình thành khí hậu và mối tương quan giữa hoàn lưu gió mùa và cấu trúc địa mạo, ngoài ra các tác giả cũng xét đến các quy luật cơ bản chi phối diễn biến thời tiết và cấu trúc khí hậu, nhấn mạnh những tính độc đáo trong quy luật phân mùa, trong sự biến động và phân hóa khí hậu địa phương, đồng thời cũng thử nghiệm giải thích các quy luật đó bằng các phân tích Synop thống kê. Nhưng các tác giả nói trên đã không nêu rõ những hình thế thời tiết nào gây mưa ở miền Trung, các hình thế mà các tác giả đề cập là khá chung chung mang tính sách giáo khoa, chủ yếu để người đọc có hình dung về khí hậu của các vùng miền Việt Nam, chứ không đề cập chi tiết vào các hình thế gây mưa lớn ở Trung Bộ. Sau Phạm Ngọc Toàn và Phan Tất Đắc còn có nhiều tác giả nữa nghiên cứu về mưa lớn ở Việt Nam nói chung và khu vực miền Trung nói riêng, nhưng đáng lưu ý nhất là hai tác giả Nguyễn Ngọc Thục (1993) với nghiên cứu “ Phương pháp Synop dự báo mưa lớn cho khu vực Nghệ An đến Thừa Thiên Huế” và một công trình nữa nối tiếp đó là “ Phân loại hình thế Synop gây mưa lớn, đặc biệt lớn thuộc các tỉnh Nghệ An – Thừa Thiên Huế, phân tích và dự báo”; tiếp theo tác giả Nguyễn Ngọc Thục thì còn có tác giả Trần Gia Khánh trong Dự án: Mưa lũ miền Trung do Cục dự báo (nay là Trung tâm Dự báo Khí tượng – Thủy văn Trung Ương chủ trì)‟ với đề tài “ Phân loại hình thế Synop gây mưa lớn khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng đến Khánh Hòa, trong các tháng 9, 10, 11 giai đoạn 1976 - 1990”. Trong nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Thục (1992): Khi phân loại các dạng hình thế Synop gây mưa lớn, đặc biệt lớn thuộc các tỉnh Nghệ An – Thừa Thiên Huế, đã đưa ra những khái quát về tình hình mưa lớn ở miền Trung, nêu ra định nghĩ thế nào là mưa lớn diện rộng, diễn dải sơ lược về tình hình mưa lớn từ Nghệ An đến Thừa Thiên Huế trong giai đoạn từ năm 1976 đến năm 1990, qua đó xác định nguyên nhân gây mưa lớn ở khu vực từ Nghệ An trở vào đến Thừa Thiên Huế. Sau đó tác giả tiến hành thống kê các hình thế mưa lớn ở khu vực này và đã chỉ ra có tất cả 7 loại hình thế có khả năng gây mưa lớn ở miền Trung bao gồm: là Xoáy thuận nhiệt đới đơn thuần (XTNĐ); XTNĐ kết hợp với gió đông nam (SE) tác động; XTNĐ kết hợp với không khí lạnh (KKL) tác động trước; XTNĐ kết hợp với KKL tác động đồng thời 9
hoặc 12 – 24h; Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) có XTNĐ từ thấp lên cao 4 – 5km; ITCZ có KKL tác động; KKL hội tụ với tín phong. Đối với từng hình thế tác giả đã có những nghiên cứu khá chi tiết, chỉ ra sự ảnh hưởng của nó với miền Trung như thế nào, khi nó tác động đơn lẻ thì tạo ra hệ quả thời tiết ra sao, khi nó tương tác với các hình thế khác hoặc một tổ hợp các hình thế khác thì sự ảnh hưởng của nó đối với từng khu vực sẽ diễn ra như thế nào, như với hình thế mưa lớn do XTNĐ tác giả đã phân tích chi tiết, mưa lớn do XTNĐ đơn thuần, mưa lớn do XTNĐ đổ bộ kết hợp với KKL tác động trước, Mưa lớn do XTNĐ đổ bộ có KKL kết hợp tác động đồng thời hoặc 12 – 24h sau; Mưa lớn do XTNĐ đổ bộ có kết hợp với KKL tác động 12 – 24h sau; Mưa lớn do ITCZ có XTNĐ từ thấp lên cao 4 – 5km; Mưa lớn do XTNĐ sau khi đổ bộ kết hợp với SE tác động. Với từng hình thế tác giả cũng đã đánh giá xác xuất % của từng hình thế, ảnh hưởng của nó đến từng vùng miền, khu vực ra sao, lượng mưa mà của từng hình thế đối với các vùng sẽ như thế nào, tác giả cũng đã đưa ra những nhận xét về sự giống nhau, khác nhau giữa thời gian kéo dài, phân bố không gian, lượng mưa ngày, tổng lượng mưa, do từng loại hình thế cơ bản và tổ hợp gây ra; Nhưng với ngay từ đầu với tên đề tài là “ Phân loại hình thế Synop gây mưa lớn khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng đến Khánh Hòa, trong các tháng 9, 10, 11 giai đo ạn 1976 - 1990”, thì người đọc đã hình dung ra đây là một đề tài mang tính thống kê thuần túy, dựa trên kinh nghiệm làm dự báo nhiều năm của mình, tác giả đã trăn trở, trao đổi với đồng nghiệp và đưa ra những tổng kết, phân tích trên, ngoài ra tác giả cũng đã có những nhận xét làm chỉ tiêu dự báo mưa lớn do XTNĐ có KKL tác động. Đối với dự báo viên ở các khu vực miền Trung và Trung tâm Dự báo trung ương thì đây có thể coi là cẩm nang, cho các dự báo mưa lớn sau này, nhưng dù sao đây cũng chỉ là những nhận định chủ quan, phần nhiều dựa vào kinh nghiệm của người viết, vì thế tính khánh quan, sẽ bị giảm đi đáng kể, nhất là những hình thế chuẩn mà tác giả đưa ra chủ yếu dựa vào các đợt mưa lớn thực tế, chưa bao hàm được tính khánh quan chung. Trong các bản đồ phân loại hình thế tác giả thường vẽ lại một cách chủ quan, ít có những phần biểu hiện giá trị thực tế cũng như phân bố gió, khí áp, như thế nào, vì thế khi người Dự báo viên tiếp xúc với những hình thế này thường bị phân 10
vân, nếu muốn không áp dụng những hình thế này một cách máy móc thì người dự báo viên phải có nhiều kinh nghiệm và ít nhất cũng đã trải nghiệm được một lần những hình thế mà tác giả đã nêu, như vậy thì khoảng thời gian ngấm được là rất lâu. Tiếp sau nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Thục, bằng phương pháp tương tự Trần Gia Khánh (1993) cũng đã tiến hành nghiên cứu và phân loại các hình thế synop gây mưa lớn ở khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng đến Khánh Hòa trong các tháng 9, 10 và 11, có thể nói đây là công trình làm lại những gì mà KS Nguyễn Ngọc Thục đã tiến hành, vì cách tiếp cận vấn đề cũng như phương pháp nghiên cứu của tác giả cũng không có gì mới so với Nguyễn Ngọc Thục, tuy nhiên sau khi tiến hành phân loại các hình thế Synop chủ yếu có thể tác động đến khu vực thì tác giả cũng tiến hành đi phân tích và mô tả các loại hình thế gây mưa ở khu vực này, theo Trần Gia Khánh thì có 3 loại hình thế gây mưa ở các tỉnh từ Quảng Nam – Đà Nẵng đến Khánh Hòa trong các tháng 9, 10 và 11 đó là Bão và ATNĐ, Dải hội tụ nhiệt đới kết hợp với KKL xâm nhập về phía Bắc và ảnh hưởng của KKL đơn thuần, riêng với trường hợp mưa lớn do bão và ATNĐ tác giả cũng đã chia làm 3 loại. - Trường hợp bão đơn lẻ đổ bộ vào khu vực - Trường hợp bão liên tiếp - Trường hợp bão kết hợp với KKL ở phía Bắc. Và cũng tương tự như Nguyễn Ngọc Thục (1992) sau khi tiến hành phân tích các hình thế gây mưa lớn ở khu vực này, thông qua tổng kết, phân tích từng loại với quá trình mưa lớn, phân bố mưa lớn theo 12h; 24h và từng đợt mưa tác giả cũng đã đưa ra số nhận xét và cái mới là có đưa thêm một số chỉ tiêu dự báo, như căn cứ vào số lần KKL tác động đồng thời 12 – 24h hoặc ATNĐ đi vào đất liền tháng 10 và tháng 11, dựa trên thống kê hiệu các giá trị khí áp trạm 902, trạm Hà Nội, trạm 758 phía Đông Lôi Châu với trạm Đà Nẵng tác giả đã đưa ra xác suất dự báo (chỉ tiêu dự báo) cho trường hợp KKL với hoạt động của bão hoặc ATNĐ; Tuy nhiên tất cả những chỉ tiêu, thậm chí là cách tiếp cận của tác giả cũng không có nhiều điểm khác so với Nguyễn Ngọc Thục vẫn thuần túy dựa vào kinh nghiệm và thống kê Synop trong một giai đoạn nào đó, ngoài ra với bảng chỉ tiêu dự báo thì trong trường hợp nếu di chuyển 11
của bão thay đổi theo hướng lệch Băc và tốc độ di chuyển của bão hoặc ATNĐ chậm dưới 20km thì chỉ tiêu này lại không áp dụng được. Ngoài hai tác giả trên còn có Phạm Thị Thanh Ngà (2007) cũng đã tiến hành phân tích một số trường hợp mưa lớn dựa trên các sản phẩm mô hình số, nhưng tất cả đều là tiến hành phân tích các trường hợp đã qua và không đưa ra được nhận dạng hình thế chung một cách khách quan. Đặc điểm chung của các nghiên cứu này là sử dụng bản đồ synop trong phân loại, phương pháp phân loại chưa có tiêu chí rõ ràng, chủ yếu dựa vào kinh nghiệm dự báo. Như thế có thể thấy rõ 2 hạn chế trong các công trình nghiên cứu nêu trên. Thứ nhất các bản đồ synop dựa trên tập số liệu cao không và synop toàn cầu với chất lượng số liệu không có được độ tin cậy cao. Kiểm tra chất lượng số liệu duy nhất được thực hiện trên tập dữ liệu này đều được thực hiện bởi các dự báo viên trong quá trình vẽ bản đồ. Ngoài ra số trạm cao không hay synop trong những năm trước đây phân bố thưa hơn so với hiện tại rõ ràng cũng ảnh hưởng đến chất lượng của bản đồ synop. Đặc biệt việc phân tích bản đồ trước và sau khi có ảnh mây vệ tinh có ảnh hưởng lớn đến bản đồ synop bởi các quan trắc synop hay cao không không thể thực hiện trên biển vì số liệu thưa thớt này thường được bù đắp gián tiếp thông qua ảnh mây vệ tinh. Vì vậy, bản đồ synop trước khi có ảnh mây vệ tính khác với sau khi có ảnh mây vệ tinh Thứ hai mặc dù kinh nghiệm của dự báo viên là rất quý giá trong việc phân loại các hình thế synop, công việc này sẽ trở thành một công việc thủ công nặng nhọc khi phải quan sát khoảng 300 bản đồ synop tương ứng với 150 đợt mưa lớn trong 10 năm (giả định có 2 bản đồ synop mỗi ngày vào thời điểm 00 và 12 UTC). Để nghiên cứu có ý nghĩa hơn về mặt khí hậu con số 10 năm này cần được tăng thêm. Hơn nữa với những đợt mưa kéo dài 2 đến 3 ngày số bản đồ synop cũng tăng lên tương ứng. Như vậy, một nghiên cứu có ý nghĩa cần phân loại thủ công cỡ 500 bản đồ synop.Qúa trình này có thể dẫn đến những sai sót, ảnh hưởng đến kết quả phân loại. Hạn chế đầu tiên có thể được giải quyết thông qua sử dụng tập số liệu tái phân tích. Sử dụng các hệ thống đồng hóa số liệu kết hợp giữa ưu điểm của mô hình và số liệu quan trắc đã có trong qua khứ, số liệu tái phân tích có thể xem là số liệu tốt nhất 12
mô tả trạng thái khí quyển trong quá khứ trên quy mô lưới và toàn cầu. Chương trình kiểm tra chất lượng số liệu trong hệ thống đồng hóa sẽ đảm bảo những số liệu quan trắc với sai số lớn không tác động đến trường tái phân tích. Ngoài ra, tập số liệu vệ tinh trên biển là một bổ sung quý giá cho trường tái phân tích so với việc chỉ sử dụng số liệu cao không và synop trên đất liền như trong các bản đồ synop. So với phương pháp dựa trên các bản đồ synop, số liệu tái phân tích còn cho phép sử dụng nhiều trường khí tượng hơn ngoài trường áp hay độ cao địa thế vị như tổng lượng ẩm hay vận chuyển ẩm trong khí quyển. Các tập số liệu tái phân tích phổ biến hiện tại gồm có: NNRP2 (Mỹ), ERA40 (Trung tâm hạn vừa châu Âu) hay JRA25 (Nhật). Hạn chế thứ hai rõ ràng chỉ có thể giải quyết nhờ vào khả năng tính toán của máy tính. Trên thế giới, và sau đó tương tự như ở Việt Nam bài toán phân loại hình thế synop trước đây thường được thực hiện với các tiêu chí chủ quan. Xu thế phân loại khách quan hay tự động bắt đầu xuất hiện từ cuối thập niên 90 (Seibert và nnk, 2007) với phương pháp phân nhóm K-mean kết hợp phương pháp phân tích thành phần chính PCA hay EOF (Esteban và nnk, 2005) hay mạng tế bào thần kinh nhân tạo ANN (Cavazos, 1999). Các nghiên cứu gần đây thường sử dụng phương pháp SOM (Cassano và nnk, 2006; Nishiyama và nnk, 2007). Nếu không cần thực hiện phân loại phương pháp truyền thống phân tích tổng hợp CA thường được sử dụng nhằm làm nôt bật hình thế chính gắn liền với hiện tượng đang xét (Teixeira và nnk, 2008; Feldl và Roe, 2010) Vẫn theo hướng nghiên cứu trên quy mô synop với các hình thế thuận lợi cho mưa lớn gây lũ trên khu vực miền Trung nhưng theo một hướng nghiên cứu mới dựa trên phương pháp CA và PCA trên tập số liệu tái phân tích thay vì hướng nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, chúng tôi đề xuất đề tài “Xác định khách quan hình thế thời tiết trong các đợt mƣa lớn trên khu vực miền Trung từ số liệu tái phân tích JRA25” Qua đó có thể xác định đặc trưng các hình thế thời tiết thuận lợi cho sự hình thành mưa lớn gây lũ lụt tại miền Trung một cách khách quan dựa trên tập số liệu tái phân tích JRA25. 13
So sánh kết quả nhận được với kết quả từ các tác giả trước đây khi thực hiện đánh giá, phân loại dựa trên các bản đồ synop. 14
CHƢƠNG II: SỐ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP II.1. Số liệu. Để nghiên cứu về các đợt mưa lớn, chúng tôi đã tiến hành thống kê mưa lớn ở các tỉnh miền Trung trong vòng 17 năm trở lại đây (từ năm 1994 – 2010), ở 4 khu vực của miền Trung với tiêu chí. Mưa to: Lượng mưa từ 51 đế 26 đến 50mm/12h. Mưa rất to: Lượ > 50 mm/12h. Một đợt mưa lớn diện rộng là một đợt mưa xảy ra, phải quá 2/3 số trạm quan trắc và tương đối liên tục trong một khoảng thời gian nhất định, trong đó có ít nhất một ngày đạ ớn. Khi quá trình mưa lớn diện rộng xảy ra nhiều đợt trong một thời gian dài, các đợt mưa lớn diện rộng khác nhau phải cách nhau một khoảng thời gian liên tục ít nhất là 24 giờ với trên 1/2 tổng số trạm quan trắc hoàn toàn không có mưa. Tổng lượng mưa cả đợt được tính theo lượng mưa đo được thực tế của từng trạm trong khoảng thời gian của cả đợt mưa kể từ thời gian bắt đầu đến thời gian kế ợng mưa lớn nhất được chọn trong tổng lượng mưa thực đo của các trạm. Như vậy, trong giai đoạn 1994 – 2007 chúng tôi khảo sát tập số liệu trên 49 trạm đo và đến giai đoạn 2008 – 2010 do có nhiều trạm quan trắc hơn, chúng tôi khảo sát trên tập số liệu của 57 trạm đo khí tượng. Trong quá trình khảo sát chúng tôi cũng tham khảo thêm số liệu mưa của các trạm đo mưa thủy văn và các trạm đo mưa nhân dân để tăng thêm dung lượng số liêu, cũng như đánh giá đủ, đúng được diễn biến của các đợt mưa lớn. Với tiêu chí lượng mưa, diện mưa, thời gian, không gian và dựa trên số liệu mưa có được, chúng tôi tiến hành phân tích và thấy rằng trung bình hàng năm ở miền Trung và Tây Nguyên có khoảng từ 13- 15 đợt mưa lớn. Như vậy trong khoảng 17 năm, chúng tôi đã thống kê được trên 200 đợt mưa lớn diện rộng, trong đó chỉ riêng 10 năm gần đây, giai đoạn từ 2001 đến 2010 đã có 142 đợt mưa lớn diện rộng. Mặc dù nhiễu động khí quyển này đã được nghiên cứu nhiều trên thế giới cũng như ở Việt Nam như trong các giới thiệu trước đây, các nhiễu động xảy ra vẫn chưa được mô tả một cách chi tiết, hầu hết các nghiên cứu đều tập trung vào phân tích hình 15
thế Synốp hoặc các sóng lạnh trong thời kì gió mùa mùa đông chính thống. Tuy nhiên, để hiểu biết về các cơ chế ngẫu nhiên của các trường hợp mưa lớn tại miền Trung - Tây Nguyên Việt Nam, điều cần thiết là phải nghiên cứu kiểu tác động của các nhiễu động trong suốt một quá trình dài, để mô tả các trạng thái khí quyển qui mô Synop và các nhiễu động trong suốt thời gian xảy ra mưa lớn một cách chi tiết, và thảo luận về cơ chế gây ra mưa lớn tại miền Trung – Tây Nguyên Việt Nam. Để xác nhận các cơ chế này, chúng tôi cũng sẽ tiến hành các phân tích tổng hợp sử dụng số liệu tái phân tích trong khoảng thời gian 25 năm (1979-2010) và số liệu về lượng mưa. So với NNRP2 hay ERA40, JRA25 có độ phân giải cao hơn (1.250 so với 2.50) với tập số liệu quan trắc trên khu vực châu Á phong phú hơn. Các đánh giá cũng chỉ ra JRA25 có chất lượng tốt hơn so với 2 tập dữ liệu tái phân tích còn lại. Dự án kế tiếp JRA25 là JRA55 với phương pháp 4DVAR sẽ kết thúc vào năm 2013 với một số kết quả ban đầu cho thấy 1 trường tái phân tích với chất lượng cao hơn JRA25. Với các yếu tố này, đề tài sẽ sử dụng số liệu JRA25 trong phân loại và thay thế bởi JRA55 trong tương lai. Thời gian của tập dữ liệu JRA25 tương ứng với thời gian của tập số liệu mưa lớn đã nêu trên: 1994-2010. 35 30 25 20 15 10 5 0 I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Hình 1: Phân bố các đợt mưa lớn ở miền Trung – Tây Nguyên trong khoảng 10 năm gần đây 2001 – 2010. 16
II.2. PHƢƠNG PHÁP Hình thế thời tiết tương ứng với mưa lớn trên 4 khu vực sẽ được phân loại. Các khu vực này gồm: Bắc Trung Bộ (Thanh Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh), Trung Trung Bộ (Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng, Quảng Nam, Quảng Ngãi), Nam Trung Bộ (Bình Định, Phú Yên, Khánh Hoà, Ninh Thuận, Bình Thuận) và Tây Nguyên ( KonTum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông, Lâm Đồng). Bốn khu vực này được lựa chọn dựa trên cơ sở phân loại khí hậu truyền thống ở Việt Nam. Số liệu JRA được cho tại các thời điểm 00, 06, 12 và 18UTC. Để mô tả hình thế thời tiết trên quy mô ngày, số liệu JRA25 sẽ được làm trơn trên quy mô ngày, loại bỏ các dao động ngày đêm. Miền phân nhóm được xác định có tọa độ 90 – 1300E và 0- 350N tương ứng với 33x29 điểm nút lưới trên lưới kinh vĩ 1.25x1.25 độ. Hình 2: Miền phân tích Nhân tố phân nhóm được lựa chọn bao gồm áp suất mực biển pmsl và độ cao địa thế vị tại mực 500mb (h500). Một số yếu tố khác cũng đã được đề tài thử nghiệm như tổng lượng ẩm trong khí quyển hay gió tại mực 850mb. Tuy nhiên các yếu tố này thể hiện khả năng phân loại không rõ ràng so với 2 yếu tố pmsl và h500. Do 2 yếu tố 17
này khác nhau về thứ nguyên cũng như phạm vi biến đổi, trước khi phân nhóm, 2 yếu tố này sẽ được chuẩn hóa dựa trên giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Như vậy tương ứng với 1 ngày mưa lớn với 2 yếu tố pmsl và h500 trên lưới, ta sẽ có 2x33x29 = 1914 biến (mỗi biến tương ứng với chuỗi thời gian của các đợt mưa lớn trong 17 năm) được đưa vào thuật toán phân nhóm. Số biến quá lớn sẽ làm thời gian tính toán tăng lên đáng kể. Tuy nhiên điều cần lưu ý ở đây là các điểm kề nhau trên lưới sẽ có 1 tương quan nhất định do đó sử dụng cả 1914 biến thực tế tạo ra sự dư thừa dữ liệu. Để giảm thiểu dư thừa dữ liệu cũng như thời gian tính toán, chúng tôi sẽ không sử dụng trực tiếp giá trị của các biến này trên lưới mà trước hết chuyển các trường pmsl và h500 trên lưới thành chuỗi thời gian các thành phần chính PCn với kỹ thuật PCA. Thuật toán được thực hiện như sau: - Từ các trường pmsl và h500 tương ứng với các đợt mưa lớn, các hàm trực giao tự nhiên EOFn sẽ được xác định. Các hàm này chỉ được xác định tới 95% độ biến thiên của yếu tố đang xét.Với chỉ tiêu 95%, tổng số EOF được xác định thông thường có giá trị 14. - Chuỗi thời gian PCn tương ứng với các EOFn sẽ được xác định và thay thế cho các điểm lưới khi đưa vào thuật toán phân nhóm. So với 1914 biến ban đầu, số biến bây giờ sẽ chỉ là 14 biến. Đề tài lựa chọn kỹ thuật phân nhóm K-means với đầu vào là các biến PCn như đã mô tả ở trên. Đây là 1 thuật toán thông dụng trong các bài toán phân nhóm, chi tiết có thể xem trong Wilks (2010). Kỹ thuật K-means yêu cầu số nhóm K cần được cho trước, do đó để xác định số nhóm tối ưu, luận án sẽ sử dụng thuật toán Jump (wiki). Thuật toán Jump được xây dựng dựa trên định nghĩa của độ biến dạng d. Xét n biến X với kích thước p, sau khi áp dụng K-means ta được K nhóm với tâm các nhóm lần lượt là c1, ..., cK, độ biến dạng d sẽ được định nghĩa bởi: với cx là tâm nhóm gần với xi nhất, và số hạng trong ngoặc chính là bình phương khoảng cách giữa điểm xi tới nhóm gần nhất trên không gian Rp. Thực hiện 18
K-means với các tập nhân ban đầu của tâm nhóm khác nhau (c01, ..., c0K) ta sẽ thu được 1 phân nhóm với d nhỏ nhất dmin. Ta xác định trước 1 giới hạn trên Kmax cho số nhóm có thể rút ra từ tập X. Xuất phát từ số nhóm K = 1 và thực hiện cho tới số nhóm Kmax, thuật toán Jump xác định số nhóm tối ưu sẽ được thực hiện như sau: Với mỗi K, xác định dmin(K) tương ứng, từ đó xác định tham số D(K) = dmin(K)-p/2. Xây dựng hàm giá J(K) = D(K) - D(K-1) với D(0) = 0. Số nhóm tối ưu Kopt sẽ tương ứng với K mà J(K) đạt giá trị cực đại. Cuối cùng sau khi đã xác định được số nhóm tối ưu Kopt các hình thế thời tiết ứng với 1 miền cụ thể, kỹ thuật CA sẽ được áp dụng nhằm làm rõ hơn các đặc trưng của mỗi hình thế xác định được. Về bản chất kỹ thuật này chính là trung bình hóa các biến X được phân vào mỗi nhóm hay cụ thể hơn chính là việc sử dụng tâm nhóm đại diện cho mỗi nhóm thay vì sử dụng từng biến X trong mỗi nhóm. Trung bình hóa tương tự như 1 phép làm trơn sẽ loại bỏ các biến động nhỏ giữa các thanh phần và làm nổi rõ những đặc điểm chung nhất giữa các thành phần của cùng 1 nhóm. Kỹ thuật này cũng giúp cho quá trình phân tích từng hình thế dễ dàng hơn. 19
CHƢƠNG III: KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH Chúng tôi nhận thấy phân bố mưa ở các tỉnh miền Trung có thể chia làm 3 vùng chính, khu vực bắc miền Trung chịu ảnh hưởng nhiều của các hình thế từ phía bắc xuống, với các tỉnh Trung và Nam Trung Bộ (các tỉnh từ Quảng Bình trở vào đến Bình Thuận) ngoài các hình thế từ phía bắc xuống thì những hình thế gây mưa từ phía Đông vào đóng góp chủ yếu; với khu vực Tây Nguyên thì những nguyên nhân phía bắc cũng có, từ phía đông vào cũng xuất hiện, nhưng mưa vừa, mưa to ở Tây Nguyên chủ yếu bắt nguồn từ sự mạnh lên của gió mùa tây nam, vì thế giữa khu vực trung và nam Trung Bộ các hình thế gây mưa lớn là tương đối đồng nhất do vậy, chúng tôi đã chia miền Trung ra làm 3 vùng có các hình thế gây mưa giống nhau nhất đó là khu vực Bắc Trung Bộ, Trung và Nam Trung Bộ (các tỉnh từ Quảng Bình đến Ninh Thuận); khu vực Tây Nguyên. Đối với khu vực bắc Trung Bộ chúng tôi khi lấy trung bình một cách khách quan chúng tôi chia ra được 6 nhóm có thể gây mưa cho khu vực Bắc Trung Bộ: Nhóm 1: KKL tương tác với vùng xoáy thấp phát triển đến độ cao khoảng 3000m trên biển Đông; Nhóm 2: Rãnh thấp Tây Bắc – Đông Nam; Nhóm 3: Hội tụ kinh hướng; Nhóm 4: Các đợt không khí lạnh mạnh; Nhóm 5: Dải hội tụ nhiệt đới kết hợp với rìa áp cao lạnh; Nhóm 6: Xoáy thuận nhiệt đới. Còn với các tỉnh Trung Trung Bộ chúng tôi cũng chia ra được 6 nhóm, bao gồm: Nhóm 1: Không khí lạnh mạnh tương tác với vùng xoáy thấp phát triển lên độ cao 3000m; Nhóm 2: Không khí lạnh tương tác với gió đông hoặc nhiễu động gió đông trên cao; Nhóm 3: Dải hội tụ nhiệt đới tương tác với KKL;Nhóm 4: Không khí lạnh; Nhóm 5: Rãnh thấp có trục Tây Bắc – Đông Nam; Nhóm 6: Xoáy thuận nhiệt đới. Ở khu vực Nam Trung Bộ: Qua lấy trung bình, chúng tôi chia được thành 5 nhóm gồm: Nhóm 1: KKL tác động với gió E hoặc nhiễu động gió E trên cao; Nhóm 2: ITCZ tương tác với rìa áp cao lạnh; Nhóm 3: KKL + Dải thấp xích đạo; Nhóm 4: Không khí Lạnh tương tác với vùng thấp phát triển lên 3000m; Nhóm 5: XTNĐ đơn thuần. 20