Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu mối liên hệ giữa hoạt động xâm nhập lạnh với các trường khí quyển qui mô lớn trong các tháng mùa đông ở Việt Nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

------------------------------------

Đinh Hữu Dương

NGHIÊN CỨU MỐI LIÊN HỆ GIỮA HOẠT ĐỘNG XÂM NHẬP

LẠNH VỚI CÁC TRƯỜNG KHÍ QUYỂN QUI MÔ LỚN TRONG CÁC

THÁNG MÙA ĐÔNG Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Hà Nội – 2019

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-------------------------------------

Đinh Hữu Dương

NGHIÊN CỨU MỐI LIÊN HỆ GIỮA HOẠT ĐỘNG XÂM NHẬP LẠNH VỚI CÁC TRƯỜNG KHÍ QUYỂN QUI MÔ LỚN TRONG CÁC THÁNG MÙA ĐÔNG Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tượng khí hậu học

Mã số :60440222

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. Bùi Minh Tăng

TS. Võ Văn Hòa

Hà Nội – 2019

LỜI CẢM ƠN

Tác giả chân thành cảm ơn các thầy cô giảng viên của Khoa Khí tượng Thủy văn

và Hải dương học, Phòng Sau Đại học (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên), và các cán

bộ Thư viện KTTV – Tổng cục KTTV đã giúp đỡ và cung cấp cho Học viên những tài

liệu khoa học và hướng dẫn bổ ích và thiết thực.

Đặc biệt, trong luận văn này tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến TS. Bùi

Minh Tăng, TS. Võ Văn Hòa người đã luôn chỉ bảo tận tình, định hướng chủ đề và tạo mọi

điều kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt thời gian thực hiện luận văn. Tác giả cũng xin

gửi lời cảm ơn đến anh chị em phòng Dự báo số vàviễn thám -Trung tâm Dự báo KTTV

quốc gia đã cung cấp số liệu tái phân tích ERA-Interim, số liệu dự báo hạn mùa của ECMW

giúp cho tác giả thực hiện thành công luận văn này.

Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn đến những người thân trong gia đình, bạn bè

và toàn thể anh chị em phòng Dự báo KTTV đã luôn động viên, cổ vũ tinh thần và giúp đỡ

trong quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn.

Với sự cố gắng và nỗ lực hết mình để thực hiện luận văn, nhưng vốn kiến thức còn

hạn chế nên trong quá trình thực hiện Luận văn tốt nghiệp vẫn còn một số thiếu khuyết.

Tác giả kính mong nhận được những chỉ bảo, ý kiến của các thầy cô để bài Luận văn của

học viên được hoàn thiện hơn.

Học viên xin chân thành cảm!

Hà Nội, ngày 12 tháng 07 năm 2019

Tác giả

Đinh Hữu Dương

Mục lục

LỜI CẢM ƠN .................................................................................................................... 3

Mục lục ............................................................................................................................... 4

Danh mục ký hiệu và chữ cái viết tắt ............................................................................... 7

Danh mục hình ................................................................................................................... 8

Danh mục bảng ................................................................................................................ 10

MỞ ĐẦU ........................................................................................................................... 11

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ........................................................................................... 12

1.1 Khái niệm và định nghĩa về gió mùa- gió mùa Châu Á: ........................................ 12

1.3 Khái niệm về không khí lạnh: .................................................................................. 15

1.3.2 Hệ quả thời tiết do tác động của không khí lạnh ................................................. 17

1.3.4 Đặc điểm hoạt động của các đợt xâm nhập lạnh ................................................. 17

1.4. Một số nghiên cứu trong và ngoài nước ................................................................. 20

1.4.1 Ngoài nước ............................................................................................................... 20

1.4.2 Ở trong nước ........................................................................................................... 24

1.5 Một số chỉ tiêu và tiêu chí ......................................................................................... 26

1.5.1 Chỉ tiêu và tiêu chí trong nước .............................................................................. 26

CHƯƠNG 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................... 29

2.1 Số liệu quan trắc các đợt KKL ở Việt Nam : .......................................................... 29

2.2 Số liệu tái phân tích ERA - Interim. ........................................................................ 30

2.3. Số liệu dự báo của sản phẩm mô hình dự báo khí hậu ECWMF: ....................... 30

2.4 Các chỉ số EAWMI tham gia trong phương pháp dự báo: ................................... 30

2.4 Khu vực tính toán số liệu .......................................................................................... 32

2.4.1 Chỉ số ICHEN: ............................................................................................................ 32

2.4.2 Chỉ số IYang: .............................................................................................................. 33

2.4.4 Chỉ số IShi: ................................................................................................................ 34

2.4.5 Chỉ số ISUN: .............................................................................................................. 34

2.4.6 Chỉ số ILi&Yang: ......................................................................................................... 35

2.5. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 35

2.5.2 Phương pháp hồi qui tuyến tính một biến và hồi qui từng bước ....................... 36

2.5.3 Xây dựng phương trình dự báo............................................................................. 39

2.5.4 Kiểm nghiệm phương trình dự báo ...................................................................... 39

a. Chuẩn sai thặng dư...................................................................................................... 39

b. Chỉ số Fisher ................................................................................................................ 39

c. Đánh giá: ....................................................................................................................... 40

CHƯƠNG 3. MỘT SỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ NHẬN XÉT......................... 40

3.1 Mối liên hệ giữa hoạt động xâm nhập lạnh với các trường khí quyển qui mô lớn: ........................................................................................................................................... 40

3.1.1 Mối liên hệ của các chỉ số gió mùa mùa đông với hoạt động xâm nhập lạnh trong mùa Đông tại Việt Nam: ....................................................................................... 40

3.1.2. Sự biến đổi của các chỉ số gió mùa và mối quan hệ giữa chúng với hoạt động của các đợt KKL trong mùa Đông tại Việt Nam: ......................................................... 41

3.1.3 Sự biến đổi của các trường khí quyển qui mô lớn và tác động của chúng đến hoạt động của KKL: ........................................................................................................ 44

3.2 Thử nghiệm xác định số đợt không khí lạnh theo từng mùa Đông – theo phương pháp hồi qui tuyến tính một biến (từ năm 1992-2015): ............................................... 51

3.2.1. Chỉ số EAWMI1: ................................................................................................... 51

3.2.2. Chỉ số EAWMI 2: .................................................................................................. 51

3.2.3. Chỉ số EAWMI 3: .................................................................................................. 52

3.2.4. Chỉ số EAWMI 4: .................................................................................................. 53

3.2.5. Chỉ số EAWMI 5: .................................................................................................. 54

3.2.6. Chỉ số EAWMI 6: .................................................................................................. 55

3.3. Thử nghiệm xác định số đợt không khí lạnh theo từng mùa Đông – theo phương pháp hồi qui từng bước (từ năm 1992-2015): ............................................................... 56

3.4. Thử nghiệm dự báo số đợt xâm nhập lạnh trong mùa đông và số đợt rét đậm, rét hại xảy ra trên diện rộng ở Việt Nam : .......................................................................... 58

3.4.1 Thử nghiệm dự báo số đợt xâm nhập lạnh trong mùa đông xuống Việt Nam: ........................................................................................................................................... 58

a. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 8: .......... 58

b. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 9:.......... 58

c. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 10: ........ 59

3.4.2 Thử nghiệm dự báo số đợt rét đậm, rét hại xảy ra trên diện rộngtrong mùa đông ở khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ Việt Nam: ................................................... 60

a. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 8 ........... 60

b. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 9 ........... 61

c. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 10 ......... 62

KẾT LUẬN ...................................................................................................................... 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................................. 65

PHỤ LỤC .......................................................................................................................... 67

Danh mục ký hiệu và chữ cái viết tắt

AO: Dao động Bắc cực

EAWM: gió mùa mùa đông Đông Á

EAWMI: Chỉ số gió mùa mùa đông Đông Á

ECMWF: Trung tâm dự báo khí tượng hạn vừa Châu Âu

GMĐB: Gió mùa đông bắc

HSTQ: Hệ số tương quan

HSTQB: Hệ số tương quan bội

KKL: Không khí lạnh

KKLTC:Không khí lạnh tăng cường

ME : Sai số trung bình hệ thống

MAE: Sai số trung bình tuyệt đối

NCAR:Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia

NCEP: Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia

SH:Áp cao Sberia

TBNN: Trung bình nhiều năm

VBLV:Tốc độ gió tại trạm Bạch Long Vĩ

XNL: Xâm nhập lạnh

Danh mục hình

15 34 34 35 35 36 36

50 Hình 1.1 Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Hình 1.2 Hệ thống gió mùa mùa đông châu Á (Cheang, 1991) Hình 3: Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa chỉ số ICHEN(EAWMI1) Hình 4: Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số IYang(EAWMI2) Hình 5: Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số IJhun(EAWMI3) Hình 6: Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số IShi(EAWMI4) Hình 7: Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số ISUN(EAWMI5) Hình 8: Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số ILi&Yang(EAWMI6) Hình 9: Sơ đồ khối mô tả các bước thực hiện trong phương pháp hồi qui từng bước Hình 10. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông IEAWM 1 và biến trình số đợt KKL trong cùng thời kỳ từ mùa đông 1992-1993 đến mùa đông 2015- 2016. Hình 11. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông IEAWM 2 và biến trình số đợt KKL trong cùng thời kỳ. Hình 12. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông IEAWM 3 và biến trình số đợt KKL trong cùng thời kỳ. Hình 13 Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông IEAWM 4 và biến trình số đợt KKL trong cùng thời kỳ. Hình 14 Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông IEAWM 5 và biến trình số đợt KKL trong cùng thời kỳ. Hình 15 Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông IEAWM6 và biến trình số đợt KKL trong cùng thời kỳ. Hình 16 Bản đồ MSLP trung bình 30 của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016) Hình 17 Bản đồ MSLP trung bình 03 tháng chính đông của những KKL hoạt động mạnh Hình 18 Bản đồ MSLP trung bình 03 tháng chính đông của những KKL hoạt động yếu Hình 19 Trung bình 30 năm hoàn lưu mực 850mb của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016) Hình 20 Hoàn lưu trung bình mực 850mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động mạnh Hình 21 Hoàn lưu trung bình mực 850mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động yếu Hình 22 Trung bình 30 năm hoàn lưu mực 500 mb của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016) Hình 23 Hoàn lưu trung bình mực 500mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động mạnh Hình 24 Hoàn lưu trung bình mực 500mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động yếu Hình 25 Trung bình 30 năm hoàn lưu mực 300 mb của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016)

Hình 26 Hoàn lưu trung bình mực 300mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động mạnh Hình 27 Hoàn lưu trung bình mực 300mb của 03 tháng chính đông nhưng năm KKL hoạt động yếu Hình 28: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 1 Hình 29: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 2 Hình 30: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 3. Hình 31: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 4. Hình 32: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 5. Hình 33: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 6. Hình 34: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 6, EAWMI 6) trên cơ sở phương pháp hồi qui từng bước. Hình 35: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh dự báo được thông qua sử dụng bộ chỉ gió mùa mùa đông có được từ số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 8. Hình 36: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh dự báo được thông qua sử dụng bộ chỉ gió mùa mùa đông có được từ số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 9. Hình 37: Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh dự báo được thông qua sử dụng bộ chỉ gió mùa mùa đông có được từ số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 10. Hình 38: Số đợt rét đậm, rét hại quan trắc được và số đợt rét đậm, rét hại dự báo được thông qua sử dụng bộ chỉ gió mùa mùa đông có được từ số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 8 Hình 39: Số đợt rét đậm, rét hại quan trắc được và số đợt rét đậm, rét hại dự báo được thông qua sử dụng bộ chỉ gió mùa mùa đông có được từ số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 9 Hình 40: Số đợt rét đậm, rét hại quan trắc được và số đợt rét đậm, rét hại dự báo được thông qua sử dụng bộ chỉ gió mùa mùa đông có được từ số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 10

Danh mục bảng

Bảng 1. Những yếu tố chính trong mỗi mùa gió mùa 12

Bảng 2. Chỉ tiêu dự báo khả năng xâm nhập của không khí lạnh trước 24h 28

Bảng 3. Bộ chỉ số phản ánh về sự biến đổi của gió mùa mùa đông Đông Á 30

Bảng 4. Bảng HSTQ giữa các chỉ số gió mùa mùa đông và số đợt KKL trong

các tháng mùa đông thời kỳ 1992 -2016 Bảng PL1. Tổng số đợt không khí lạnh trong các tháng mùa đông (từ mùa 41

đông1992-2015) 68

Bảng PL2. Tổng số các đợt GMĐB và KKLTC; Tổng số đợt rét đậm, rét hại

ảnh hưởng đến Việt Nam trong các mùa đông thời kỳ 1992-2015 69

MỞ ĐẦU

Không khí lạnh là một trong những hệ thống thời tiết nguy hiểm, không khí lạnh

xâm nhập xuống miền Bắc Việt Nam thành những đợt riêng rẽ và những đợt tăng cường

bổ sung, gây ra sự thay đổi thời tiết mạnh mẽ ở miền Bắc. Sự xâm nhập của không khí lạnh thường gây ra sụt giảm nhiệt độ trung bình ngày sau 24h từ 3 - 5 0C, gió chuyển hướng Đông Bắc trên khu vực vịnh Bắc Bộ và Bắc Biển Đông mạnh cấp 6-7, giật cấp 8,

cấp 9 gây ra biển động sóng lớn.Gió trên đất liền khu vực các tỉnh miền Bắc chuyển hướng

lệch Bắc cấp 3, cấp 4. Đặc biệt vào các tháng chính của mùa Đông (tháng 12, tháng 1, tháng 2), với nền nhiệt độ thấp và là những tháng có nhiệt độ thấp nhất trong năm, dưới

tác động cuả những đợt xâm nhập lạnh mạnh và được tăng cường bổ sung liên tục, đã xảy

ra nhiều đợt rét đậm, rét hại kéo dài và xuất hiện băng tuyết và sương muối ở những vùng

núi cao.Gây ảnh hưởng rất lớn đến sản xuất nông – lâm – ngư nghiệp và hoạt động của

cộng đồng dân cư.

Điển hình đó là đợt rét đậm, rét hại kéo dài từ ngày 22 - 27/1/2016, trong ba ngày

23-25/1, băng giá và tuyết rơi ở hầu khắp các đỉnh núi cao từ 1.000 m trở lên ở Bắc Bộ và

Bắc Trung Bộ, đây là đợt rét mạnh nhất trong 40 năm với hàng loạt kỷ lục được ghi nhận.

Ngày 24/1/2016, trạm khí tượng Sa Pa (Lào Cai) ghi nhận nhiệt độ thấp nhất -4 độ C; Mẫu

Sơn (Lạng Sơn) -4 độ C. Tại Hà Nội, lần đầu tiên quan sát được đỉnh núi Ba Vì xuất hiện

tuyết, ở trạm Hà Đông 5,4 độ C.Đợt rét đậm, rét hại này đã ảnh hưởng nặng nề đến sản

xuất nông nghiệp và chăn nuôi tại các tỉnh Bắc Bộ và Bắc của Bắc Trung Bộ.

Nhự vậy, nắm bắt được sớm thông tin hoạt động của xâm nhập lạnh có ý nghĩa vô

cùng quan trong trong công tác phòng chống và giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra.

Đặc biệt, việc nhận định có tính định lượng hạn mùa sự hoạt động của các đợt xâm nhập

lạnh là rất cần thiết. Chính vì những lí do trên, học viên đã chọn đề tài nghiên cứu là:

“Nghiên cứu mối liên hệ giữa hoạt động xâm nhập lạnh với các trường khí quyển qui mô

lớn trong các tháng mùa đông ở Việt Nam” nhằm tìm ra và xây dựng được một phương

pháp dự báo có tính khả thi, phục vụ cho việc dự báo định lượng hạn mùa số đợt xâm nhập lạnh trong mùa đông ở Việt Nam.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

1.1 Khái niệm và định nghĩa về gió mùa- gió mùa Châu Á: Thuật ngữ gió mùa (Monsoon) có nguồn gốc từ vùng Ả Rập với từ địa phương là

Mausim, có nghĩa là mùa.

Theo Khrômov: “Gió mùa là chế độ dòng khí của hoàn lưu chung khí quyển trên

một phạm vi đáng kể của bề mặt Trái Đất, trong đó ở mọi nơi gió thịnh hành chuyển

ngược hướng hay gần như ngược hướng từ mùa đông sang mùa hè và từ mùa hè sang mùa đông”. Khrômov cũng đưa ra khái niệm góc gió mùa là góc giữa hướng gió thịnh hành giữa mùa đông và mùahè là 120o – 180o. Dựa vào tiêu chuẩn về tần suất gió thịnh hành chia thành: khu vực có xu thế gió mùa với tần suất hướng gió thịnh hành < 40%, khu vực gió mùa với tần suất gió thịnh hành từ 40 – 60% và khu vực gió mùa điển hình

khi tần suất gió thịnh hành > 60%.

Theo K. Ramage (1971) cũng thống nhất với định nghĩa này và đưa ra một số chỉ tiêu định lượng cụ thể. Theo ông, một vùng được gọi là có gió mùa nếu thoả mãn các điều

kiện sau:

- Hướng gió thịnh hành trong tháng 1 và 7 phải lệch nhau một góc lớn hơn hoặc

bằng 1200;

- Tần suất trung bình của hướng gió thịnh hành trong tháng 1 và 7 phải lớn hơn

40%;

- Tốc độ gió tổng hợp trung bình của ít nhất một trong hai tháng 1 và 7 phải lớn hơn

3 m/s;

- Sự luân phiên của hoàn lưu xoáy thuận với xoáy nghịch xảy ra trong hai tháng này

của hai năm liên tiếp, trên một vùng có kích thước 5 kinh/vĩ độ phải nhỏ hơn một lần.

Đối với gió mùa châu Á, có 6 yếu tố chính trong mỗi mùa gió mùa (Bảng 1) và sự

tương thích của các yếu tố đó trong hai hệ thống gió mùa có thể được phân như sau:

Bảng 1: Những yếu tố chính trong mỗi mùa gió mùa

Mùa hè Mùa đông

TT 1 2 3

5 6 Áp cao Mascaren Dòng xiết qua xích đạo Đông Phi Gió mùa tây nam Rãnh gió mùa với mây, mưa trên bắc Ấn-độ Áp cao Tây Tạng Dòng xiết gió đông nhiệt đới Áp cao Siberia Sóng gió mùa mùa đông Gió mùa đông bắc Rãnh thấp xích đạo trên khu vực Malaysia- Indonesia Áp cao Thái Bình Dương Dòng xiết gió tây cận nhiệt đới

Trên cơ sở kế thừa và nghiên cứu mới, tác giả Trần Công Minh [8] đã đưa ra một

định nghĩa về gió mùa như sau: “gió mùa là chế độ dòng khí của hoàn lưu chung khí quyển trên một phạm vi rộng lớn của bề mặt trái đất, trong đó ở mọi nơi trong khu vực gió mùa,

gió thịnh hành chuyển ngược hướng hay gần như ngược hướng từ mùa đông sang mùa hè

và từ mùa hè sang mùa đông”.

Cùng với định nghĩa về gió mùa thì tác giả cũng đưa ra các tiêu chuẩn xác định khu

vực gió mùa tương đối cụ thể, đó là khu vực thỏa mãn bốn điều kiện sau:

- Hướng gió thịnh hành trong tháng 1 và 7 phải lệch nhau một góc lớn hơn hoặc

bằng 1200.

- Tần suất trung bình của hướng gió thịnh hành trong tháng 1 và 7 phải lớn hơn hoặc

bằng 40%.

- Tốc độ gió tổng hợp trung bình của ít nhất một trong tháng 1 và 7 phải lớn hơn 3

m/s;

- Sự luân phiên của hoàn lưu xoáy thuận với xoáy nghịch xảy ra trong hai tháng bất

kỳ của hai năm liên tiếp, trên một vùng có kích thước 5 kinh/vĩ độ phải nhỏ hơn một lần. Theo định nghĩa này, vùng gió mùa tại khu vực Châu Á được xác định như ở hình

1.1 dưới đây.

Trong hình 1.1 khu vực Đông Nam Á (nằm trong hình chữ nhật EF) là khu vực thoả

mãn tất cả các tiêu chí của định nghĩa trên. Như ta đã thấy khu vực này cũng là khu vực

hội tụ đủ các nhân tố hình thành nên gió mùa:

- Là khu vực mà có sự tương phản rất lớn giữa một bên là lục địa rộng lớn còn một

bên là đại dương thế giới.

- Đây là khu vực có lực Coriolis mạnh.

Trong bộ tiêu chí mà Trần Công Minh đưa ra, tiêu chí 4 là một tiêu chí rất quan

trọng, bởi vì xét sự thay đổi gió theo mùa phải loại bỏ chuyển động qui mô nhỏ. Như vậy,

vùng có gió mùa chủ yếu trên trái đất theo định nghĩa của Ramage được giới hạn trong

phạm vi từ 250S - 350N và từ 300W-1700E, chiếm hầu hết vùng nhiệt đới của bán cầu Đông.

Các khu vực này cũng thỏa mãn các nhân tố hình thành nên gió mùa: sự tương phản nhiệt

theo mùa, địa hình và lực Coriolis đủ mạnh,....

Hình 1.1 Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Đường đậm nét (EF) là ranh giới phía bắc của khu vực có tần suất chuyển đổi nhỏ

giữa xoáy thuận và xoáy nghịch vào mùa hè và mùa đông ở Bắc bán cầu. Phần giới hạn

trong hình chữ nhật là khu vực gió mùa Đông Nam Á (bao gồm: Việt Nam, Lào

Campuchia, Thái Lan, Brunei, Tây Malayxia và Singapo).

1. Khu vực có xu thế gió mùa (tần suất gió thịnh hành < 40%).

2. Khu vực gió mùa (tần suất gió thịnh hành từ 40-60%).

3. Khu vực gió mùa điển hình (tần suất gió thịnh hành > 60%).

1.2 Gió mùa mùa đông: Mùa đông ở bán cầu Bắc hoàn lưu xoáy thuận trên khu vực Đông Á được thay

thế bằng hoàn lưu xoáy nghịch với trung tâm áp cao đạt cường độ cực đại ở vĩ độ khoảng 40-600N trên lãnh thổ Mông Cổ và miền trung Siberia. Các khu vực chịu ảnh hưởng của áp cao này trời ít mây, có nhiệt độ thấp do phát xạ sóng dài mạnh. Lượng

bức xạ nhận được rất thấp do albedo của lớp tuyết phủ lớn. Không khí toả ra từ trung tâm áp cao này về phía đông và đông nam tới Triều Tiên, Trung Quốc, Nhật Bản, Đông Dương và phía tây Thái Bình Dương. Ở khoảng 15-200N trên Biển Đông, dòng không khí từ phía bắc hội tụ với tín phong đông bắc từ Thái Bình Dương gây nên gió mùa đông bắc trên các quần đảo Malaysia.

Sự bắt đầu gió mùa mùa đông ở các khu vực này vào tháng 9 có liên quan với 3

đặc điểm chủ yếu của hoàn lưu sau (Cheang, 1991):

Hình 2. Hệ thống gió mùa mùa đông châu Á (Cheang, 1991)

- ITCZ: Vào khoảng tháng 9 rãnh gió mùa quy mô lớn từ phần phía bắc của nam

Trung Quốc di chuyển về phía nam và ổn định ở khu vực xích đạo của Biển Đông. Phía

bắc của rãnh này tín phong đông bắc thịnh hành.

- Sự xâm nhập của không khí lạnh từ hệ thống áp cao Siberia: Gió mùa từ phía

bắc thường kết hợp với tín phong đông bắc của áp cao Thái Bình Dương thổi tới quần

đảo Malaysia thường cho lượng mưa lớn ở đây.

- Đặc điểm thứ ba là sự đảo ngược của gió trên cao từ hướng đông sang hướng

tây ở nam lục địa Trung Quốc: Điều đó xảy ra khi gradient nhiệt độ theo hướng bắc -

nam đi qua lục địa châu Á đổi thành hướng ngược lại (Cheang, 1991). So với hoàn lưu

gió mùa mùa hè, hoàn lưu gió mùa mùa đông có chiều dày nhỏ hơn nhiều. Gần khu vực

hình thành của áp cao, áp cao lạnh có chiều dày không lớn do nguồn gốc nhiệt của nó.

Trên phần lớn lục địa châu Á gió tại mực 700 mb là gió hướng tây, điều đó có nghĩa là

gió mùa mùa đông được giới hạn ở phía dưới mực 700mb.

1.3 Khái niệm về không khí lạnh: Không khí lạnh là hiện tượng thời tiết khi khối không khí rất lạnh từ lục địa Châu

Á di chuyển xuống khu vực nước ta, nơi đang có khối không khí ấm, gây ra gió đông bắc mạnh trời trở rét và thời tiết xấu. Thời gian đặc trưng là vào thời kỳ gió mùa mùa đông nên còn gọi là "gió mùa đông bắc". Khối không khí lạnh này có nguồn gốc cực đới, tràn qua

lục địa Châu Á dưới dạng front lạnh, xuống đến nước ta trong nhiều trường hợp không còn thể hiện rõ tính chất điển hình của một front lạnh nên ta gọi chung là "không khí lạnh".

Mỗi đợt KKL được coi là xâm nhập hoặc ảnh hưởng đến nước ta nếu thỏ a mãn một

trong hai điều kiện sau đây:

- KKL làm tốc độ gió hướng lệch bắc ngoài khơi đo được tại trạm Bạch Long Vỹ

từ cấp 6 trở lên và kéo dài trên 3 tiếng (2 quan trắc liên tiếp).

- KKL gây thay đổi thời tiết mạnh mẽ: diện mưa tăng lên ở một hoặc nhiều khu vực

và đồng thời làm nhiệt độ trung bình ngày đối với trên một nửa số trạm ở một hoặc nhiều

khu vực đất liền giảm (mức giảm nhiệt độ trung bình từ 3 độ trở lên).

1.3.1 Phân loại không khí lạnh:

Không khí lạnh được chia làm 2 loại Gió mùa đông bắc (GMĐB) và Không khí

lạnh tăng cường (KKLTC)

Gió mùa đông bắc (GMĐB): là không khí lạnh kèm theo front lạnh hoặc đường đứt, khi xâm nhập đến nước ta thường gây ra biến đổi thời tiết mạnh mẽ: gió trong đất liền cấp

3 - 4, vùng ven biển cấp 5, ngoài khơi từ cấp 6 trở lên, diện mưa tăng lên, có thể có dông

mạnh kèm theo gió giật mạnh trên cấp 6, tố, lốc, mưa đá..., nhiệt độ trung bình ngày hoặc

nhiệt độ tối cao giảm mạnh.

Không khí lạnh tăng cường (KKLTC): là không khí lạnh khi xâm nhập đến nước ta

không kèm theo front lạnh hoặc đường đứt trong khi ở các tỉnh phía bắc vẫn đang ở trong

khối không khí lạnh. KKLTC làm tốc độ gió tăng trở lại gây ra gió mạnh ngoài khơi và có

thể làm nhiệt độ ít thay đổi hoặc giảm. Trong một số trường hợp, KKLTC làm giảm lượng

mây, do đó không những không gây ra giảm nhiệt độ, mà lại tăng nhiệt độ vào ban ngày.

Ngoài ra, vào giữa mùa gió mùa đông bắc, KKLTC tuy không gây giảm nhiệt độ, nhưng

cũng có thể làm cho trời rét tiếp tục kéo dài.

Cường độ của không khí lạnh: được xác định đồng thời bởi sự thay đổi của hệ thống gió và sự giảm nhiệt độ (mức độ giảm nhiệt trong 24 giờ xảy raít nhất ở trên một

nửa số trạm trong một khu vực).

Trong Thực tế, cường độ của không khí lạnh (KKL) thường được xác định bởi tốc

tốc độ gió quan trắc được tại trạm Bạch Long Vĩ (VBLV). Cụ thể:

- Không khí lạnh mạnh xảy ra khi VBLV cấp 7 và kéo dài từ 2 quan trắc trở lên

hoặc cấp 6 nhưng kéo dài liên tục trên 8 quan trắc.

- Không khí lạnh trung bình xảy ra khi VBLV cấp 6 và kéo dài từ 2 quan trắc trở

lên hoặc cấp 7 nhưng không kéo dài quá 1 quan trắc - Không khí lạnh yếu xảy ra khi VBLV< cấp 6 hoặc cấp 6 nhưng kéo dài không quá

1 quan trắc

1.3.2 Hệ quả thời tiết do tác động của không khí lạnh Tùy thuộc vào mức độ mạnh hay yếu của áp cao lạnh lục địa, và không khí lạnh tràn về nước ta mà có những hệ quả khác nhau. Do đó, hệ quả thời tiết mà GMĐB và

KKLTC gây nên cũng khác nhau.

Hệ quả thời tiết của GMĐB: - Mưa: GMĐB tràn về thường gây ra những đợt mưa trên diện rộng, đặc biệt là

các tỉnh thuộc khu vực phía đông Bắc Bộ và ven biển Trung Bộ và lượng mưa thường lớn hơn mưa khi có không khí lạnh tăng cường. Tuy vậy, cũng có những trường hợp

gió mùa đông bắc tràn về, mưa chỉ xảy ra ở vài nơi thuộc phía đông Bắc Bộ với lượng

mưa không đáng kể khi không khí lạnh lục địa này rất khô; thế nhưng ở Trung Bộ vẫn

có mưa, thậm chí có mưa vừa, mưa to.

- Gió: GMĐB tràn về thường gây ra sự đổi hướng gió đột ngột, từ gió có có thành

phần nam sang thành phần bắc với tốc độ gió mạnh cấp 6-7, giật có thể lên đến cấp 9 trên

vịnh Bắc Bộ và vùng biển ngoài khơi Trung Bộ, biển động rất mạnh.

- Nhiệt độ không khí: GMĐB tràn về thường gây nên sự giảm nhiệt đột ngột, chẳng hạn nhiệt độ sau 24 giờ ở Tuyên Quang đã từng giảm tới 21,50C và ở Láng cũng đã giảm tới 17,40C, có khi có rét đậm, rét hại xảy ra ở các tỉnh miền Bắc Việt Nam.

Hệ quả thời tiết của KKLTC: - Mưa: KKLTC thường gây ra những đợt mưa tuy không lớn lắm nhưng xảy ra trên

diện rộng, đặc biệt là ở các tỉnh thuộc khu vực Đông Bắc Bộ và ven biển Trung Bộ. Tuy

vậy, cũng có những trường hợp KKLTC làm giảm hoặc kết thúc mưa trên toàn lãnh thổ

thuộc Bắc Bộ và Thanh Hoá.

- Gió: KKLTC có thể gây ra gió đông bắc mạnh cấp 6-7, giật cấp 8-9 trên vịnh Bắc

Bộ và vùng biển ngoài khơi Trung Bộ, biển động rất mạnh.

- Nhiệt độ không khí: những đợt KKLTC, đặc biệt là những đợt KKLTC liên tục,

vào những tháng chính đông, thường gây nên rét đậm, rét hại ở các tỉnh miền Bắc Việt

Nam, nhiều nơi ở vùng núi phía bắc xuất hiện băng giá, sương muối, thậm chí có nơi còn

có tuyết rơi. Trái lại, KKLTC khô có thể làm cho lãnh thổ miền Bắc Việt Nam nằm sâu trong lưỡi cao lạnh, do quang mây nên ban ngày nhiệt độ cao, ban đêm nhiệt độ rất thấp,

do đó biên độ nhiệt độ ngày rất lớn.

1.3.4 Đặc điểm hoạt động của các đợt xâm nhập lạnh

Không khí lạnh ảnh hưởng đến Việt Nam đều có nguồn gốc từ áp cao Siberia. Áp

cao Siberia là một áp cao lạnh lục địa hoạt động ở tầng thấp (dưới 700mb), mạnh nhất vào các tháng chính đông. Vào các tháng mùa đông, áp cao này có tâm ở vùng Siberia nên

được gọi là áp cao Siberia. Ở các tháng chính đông là khoảng thời gian áp cao này đạt

cường độ mạnh nhất, áp cao Siberia bao phủ phần lớn vùng phía Bắc lục địa Châu Á. Vào

các tháng cuối đông, áp cao này suy yếu dần, vị trí tâm của áp cao Siberia dịch chuyển dần

theo hướng tây bắc và dần không còn ảnh hưởng đến Việt Nam khi vào các tháng mùa hè. Hàng năm, các đợt xâm nhập lạnh thường xảy ra từ tháng X năm trước đến tháng

V năm sau. Những đợt XNL sớm vào tháng IX và những đợt XNL muộn vào tháng

VI.Tháng VII và tháng VIII hầu như không có XNL. Theo số liệu thống kê thu thập được

trong vòng 40 năm trở lại đây (1961 - 2000) chỉ có 2 đợt không khí lạnh xảy ra vào tháng

VII và 6 đợt xảy ra vào tháng VIII đều là những đợt yếu, chỉ ảnh hưởng đến một phần phía Bắc của Bắc Bộ.

Trung bình mỗi năm có khoảng 27 – 28 đợt XNL ảnh hưởng đến miền Bắc nước

ta,năm có nhiều đợt XNL ảnh hưởng lên đến 35-40 đợt như năm 1970 có 40 đợt KKL.

Năm có ít đợt XNL vào khoảng 20 – 25 đợt, như năm 1993 có 20 đợt XNL.

Số các đợt XNL ảnh hưởng đến Việt Nam phân bố khá đồng đều. Không khí lạnh

có cường độ mạnh cũng như cường độ yếu hàng năm trung bình có khoảng 9 đợt và không

khí lạnh có cường độ trung bình là 9 – 10 đợt một năm.

Tháng 12 và tháng 1 khi không khí lạnh tràn về, có gió bắc đến đông mạnh, trời

nhiều mây, nhiệt độ thấp và hạ đột ngột. Khi không khí lạnh xuống sâu hơn về phía nam,

các tỉnh thuộc khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ nằm sâu trong lưỡi cao lạnh, thời tiết

chuyển khô hanh, trong một số trường hợp trời quang mây, bức xạ mạnh, nhiệt độ thấp ở vùng thung lũng và núi cao có thể giảm xuống hoặc dưới xấp xỉ 0oC gây nên các đợt băng giá và sương muối. Không khí lạnh tràn xuống thường kèm theo front lạnh gây nên rét

đậm, rét hại và mưa kéo dài, nhiêt độ hạ thấp. Chênh lệch nhiệt độ cực đại và cực tiểu dao đông 3 – 4oC có khi còn hạ xuống 1 – 2oC. Khi áp cao Siberia yếu đi và phân tán thành nhiều tâm, gió mùa đông bắc suy yếu và không còn xâm nhập xuống phía Nam.

Sự nguy hiểm của thời tiết không khí lạnh trước hết là sẽ gây ra biến đổi thời tiết.

Ở trên biển, gió đổi hướng và mạnh lên đột ngột, biển đang yên tĩnh bỗng nổi sóng dữ dội,

tầm nhìn giảm xuống nhanh, gió thổi mạnh trong mưa rét là điều kiện thời tiết rất nguy

hiểm cho các hoạt động hàng hải và khai thác thủy hải sản, còn kéo theo sự ảnh hướng đến

đời sống và sản xuất. Đặc biệt là vào thời kỳ xuân hè, khi khối không khí trước front ở trạng thái bất ổn định thì sự xâm nhập của không khí lạnh là điều kiện tác động quan trọng

gây ra sự phát triển mạnh mẽ của khối mây đối lưu, làm xuất hiện dông mạnh kèm theo lốc, tố và mưa đá. Còn vào thời kỳ mùa đông, sự xâm nhập của không khí lạnh từ phía Bắc có thể kết hợp với tín phong Đông Bắc, dải hội tụ nhiệt đới và địa hình dãy Trường sơn sẽ

gây ra những đợt mưa lũ rất lớn ở các tỉnh miền Trung.

Xâm nhập lạnh ảnh hưởng đến miền Bắc nước ta có thể được phân chia thành

3 thời kỳ chính như sau:

Thời kì đầu mùa Đông (Từ tháng 9 đến tháng 11):thời kì này các đợt không khí

lạnh tràn xuống miền Bắc được di chuyển theo hướng Bắc- Nam và chịu sự biến tính qua lục địa Trung Quốc. Mặc dù nhiệt độ đã tăng lên nhiều so với trạng thái ban đầu nhưng khi

tràn đến nước ta vẫn giữ được đặc tính cực đới lạnh.

Ở trên cao thường xuất hiện lớp nghịch nhiệt dày do di chuyển đi xuống của đới gió

Tây trên cao. Điều này kiến lượng hơi ẩm vốn đã rất ít của khối không khí cực đới khô

khống chế ở tầng thấp khổng thể chuyển động lên cao ngăn cản quá trình tạo mây. Do đó thời tiết Bắc Bộ trong thời kì này đặc trưng quang mây, ban ngày sẽ có nắng, nhiệt độ sẽ

tăng cao từ từ, nhưng về ban đêm mặt đất phát xạ song dài rất mạnh làm nhiệt độ tụt xuống

nhanh chóng. Biên độ nhiệt độ ngày đêm ở Bắc Bộ trong thời kì này là lớn nhất, thường đạt trên 10oC có khi còn lên tới 15oC đến 17oC và còn hơn nữa. Trong thời kì này thường xuất hiện nhiều lớp sương mù vào buổi sáng chỉ tồn tại khi nắng lên gọi là sương mù bức

xạ, ở các vùng đồi núi khi xuất hiện sương muối rất có hại cho vật nuôi và cây trồng.

Vào tháng 9 và nửa đầu tháng 10 ở khu vực Bắc Bộ khi mặt đệm tương đối nóng,

không khí lạnh tràn xuống có thể gây ra những sự xáo trộn về nhiệt, ẩm mạnh mẽ khiến

các dòng khí ẩm chuyển động đối lưu trên cao và giải phóng năng lượng rất lớn sẽ cho

mưa rào và dông, đôi khi kéo theo tố lốc và mưa đá.Nửa cuối tháng 10 và cả tháng 11

không khí lạnh tràn về chủ yếu gây mưa và mưa nhỏ, thậm chí có nhiều đợt không mưa.

Khu vực Trung bộ, thời kỳ này là thời kỳ mùa mưa. Do đặc điểm phân bố địa hình

với những dãy núi thấp nhô ra biển, như đèo Ngang, đèo Cả, đèo hải Vân, đồng thời với

đó là dãy Trường Sơn chạy dọc theo chiều Bắc – Nam tạo thành sườn đón gió. Khi không

khí lạnh tràn về đã bị biến tính chủ yếu qua biển đã chuyển thành khối không khí nóng,

ẩm.Dòng không khí nóng ẩm này gặp dãy Trường Sơn và sẽ hội tụ và chuyển động đi lên

tạo thành các đám mây đối lưu phát triển dày và gây mưa lớn. Đặc biệt khi không khí lạnh

tràn về có kết hợp với các hình thế thời tiết khác như: bão, áp thấp nhiệt đới, dải hội tụ

nhiệt đới, thì cường độ mưa cho khu vực đạt được giá trị rất lớn và có khả năng kéo dài

nhiều ngày.

Thời kỳ giữa mùa Đông (thời kỳ chính Đông): Từ tháng 12 đến tháng 2 năm sau là những tháng rét nhất trong năm và cũng là thời kỳ có nhiều đợt gió mùa nhất trong năm.

Trong thời kỳ này ở các vĩ độ trung bình dòng xiết gió Tây trên cao phát triển mạnh. Không khí lạnh tràn về di chuyển theo hướng Đông Bắc - Tây Nam bị biến tính qua biển lượng ẩm tăng lên rõ rệt. Sự lạnh đi của bề mặt trong giai đoạn này khiến cho nhiệt độ lớp không

khí tiếp giáp cũng giảm đi nhiều, độ ẩm nhanh chóng đạt trạng thái bão hòa. Trong khi đó, đới gió ở mực cao hơn thổi qua biển được cung cấp ẩm thường xuyên và có nhiệt độ cao

hơn. Điều này đã tạo nên một lớp nghịch nhiệt ở tầng thấp tồn tại sát mặt đất, hình thành

màn mây tầng (St) dày đặc và gây mưa nhỏ, mưa phùn ở miền Bắc. Biên độ dao động ngày

đêm rất thấp, nên thời kỳ này cũng là thời kì rất rét nhất trong năm. Ở Bắc Bộ trong tháng

12, không khí lạnh tràn về vẫn còn những đợt rét đậm, rét hại kèm theo là thời tiết hanh khô phổ biến vào nửa đầu tháng 12.

Ở Trung Bộ, do trong thời kỳ này bề mặt đất có nhiệt độ cao hơn so với Bắc Bộ,

tầng kết khí quyển kém ổn định hơn nên không xảy ra hiện tượng mưa phùn như ở miền

Bắc. Không khí lạnh tràn về kết hợp với điều kiện địa hình của khu vực Trung Bộ vẫn tiếp

tục gây mưa địa hình cho Trung Bộ.

Thời kỳ cuối mùa Đông: Từ tháng 3 đến tháng 5, thời kỳ này là thời kỳ chuyển

tiếp sẽ có mưa nhiều. Áp thấp phía Tây phát triển và mở rộng về phía Đông Nam sẽ gây

nên những đợt nóng rất sớm. Nhiệt độ tăng ở mức khá cao.

Khi lưỡi áp cao lạnh lục địa di chuyển xuống phía Nam sẽ nén rãnh thấp nối với vùng áp thấp phía Tây gây ra hiện tượng nắng to, nhiệt độ ban đầu sẽ tăng cao, nóng nực

thường thấy trước khi không khí lạnh tràn về.

Tháng 3 là thời kỳ chuyển tiếp của gió mùa do đó khi không khí lạnh bắt đầu tràn

về có thể gây nên những đợt mưa nhỏ, phùn và rét và kèm theo những cơn dông đầu mùa

cũng xuất hiện trong tháng này khi có không khí lạnh tràn về..

Tóm lại, không khí lạnh hoạt chủ yếu vào thời kỳ chính đông và cuối mùa đông.

Đặc biệt không khí lạnh hoạt động mạnh nhất vào thời kỳ chính đông từ tháng 12 đến tháng

2 năm sau là những tháng rét nhất và cũng là những tháng có gió mùa hoạt động mạnh

nhất. Biên độ ngày đêm cũng thấp nhất, gây nên đợt rét đậm, rét hại kèm theo thời tiết

hanh khô.

1.4. Một số nghiên cứu trong và ngoài nước 1.4.1 Ngoài nước Áp cao Siberia có vai trò ảnh hưởng rất quan trọng trong mùa đông Châu Á, Bingiyi

Wu và Jia Wang (2002) đã có bài nghiên cứu về tác động của dao động cực Bắc (AO) và

áp cao Siberia (SH) trong gió mùa mùa đông Đông Á (EAWM). Các tác giả sử dụng bộ số

liệu của Trung tâm dự báo môi trường quốc gia/ trung tâm nghiên cứu khí quyển quốc gia (NCEP / NCAR) và đã chỉ ra hệ số tương quan của chỉ số AO và chỉ số EAWM là 0.28, trong khi hệ số tương quan của chỉ số SH và chỉ số EAWM là 0.8; mối tương quan này

cho thấy chỉ số SH có thể thể hiện cường độ của EAWM. Trong mùa đông: AO và SH là tương đối độc lập với nhau trong ảnh hưởng đến EAWM. SH có nhiều ảnh hưởng trực tiếp và đáng kể hơn AO tới EAWM. Tác động của SH tới nhiệt độ không khí bề mặt xảy ra chủ

yếu ở phía Nam của 50°N qua Đông Á, Tây Bắc Thái Bình Dương và biển Nam Trung Quốc do AO ngăn ảnh hưởng của SH tới vĩ độ của Châu Á[15].

Nghiên cứu của Tsing-Chang Chen, Ming-Cheng Yen và các cộng sự (2002), cũng

như C.P.Chang, Zhuo Wang và Harry Hendon (2006) đã có những nghiên cứu điển hình

và đánh giá toàn diện về gió mùa mùa đông Đông Á và chỉ ra nguồn gốc của sự xâm nhập

lạnh trong thời kì mùa đông ở Việt Nam đều từ gió mùa mùa đông Đông Á. Sự xâm nhập lạnh ở đây gồm các đợt sóng lạnh, một mặt lạnh ở phía sau front tiến đến với khu vực có

khí áp cao hơn, còn ở phía sau front thì có không khí ẩm hơn và hướng theo hướng đông

bắc, dọc theo chiều của front. Nó có cấu trúc là một dòng Haldey địa phương. Sự lan truyền

theo hướng đông nam của các đợt lạnh là do các đợt sóng ngắn liên tục đi xuống khi bề

mặt đệm đang chịu ảnh hưởng (hay tác động) của một đợt sóng lạnh cũ. Sóng hành tinh có vai trò quan trọng trong quá trình đưa các sóng lạnh từ áp cao Siberia xuống đến khu vực

Đông Nam Á, điều đó thể hiện rất rõ khi có các đợt sóng nhỏ liên tục đi xuống[16], [24].

Để xác định được cường độ của gió mùa mùa đông Đông Á (EAWM), Yueqing Li

và Song Yang (2010) đã sử dụng sự thay đổi quá trình của gió trong khu vực tầng đối lưu, ở các mực độ cao khác nhau, dùng sự thay đổi đó để miêu tả sự thay đổi của gió mùa. Khi

chỉ số này cao (hoặc thấp), dòng siết gió tây trên cao sẽ mạnh (hoặc yếu), rãnh Đông Á sâu

(hoặc nông), khi đó áp cao Siberia mạnh hơn (hoặc yếu hơn), và dị thường ở mực thấp các

vùng phía bắc (hoặc các vùng phía nam) chiếm ưu thế hơn vùng Đông Á. Nhiệt độ bề mặt

và nhiệt độ vùng dưới tầng đối lưu (lower-tropospheric) khu vực Đông Á giảm (hoặc tăng)

và sự gia tăng lạnh trên khu vực Đông Nam Á và Tây Nam Thái Bình Dương đang hoạt

động nhiều hơn (hoặc ít hơn). Chỉ số này còn có sự khác biệt giữa các tháng khác nhau và

có tương quan chặt chẽ với dao động cực Bắc (Arctic Oscillation – AO) và chỉ số nhiệt độ

bề mặt nước biển vùng Nino 3.4 (SST). So với các chỉ số trước đó, chỉ số này có tính đến

các yếu tố ảnh hưởng hơn và làm rõ các quá trính vật lý liên quan đến gió mùa, tăng cường

diễn tả sự biến động của gió mùa và ảnh hưởng của nó đến thời tiết và khí hậu của khu

vực[29].

Ngoài các nghiên cứu về sóng để xác định cường độ của gió mùa Đông Á (EAWM)

thì Tae-Won Park, Chang-Hoi Ho, Jee-Hoon Jeong và các cộng sự (2015) đã nghiên cứu

về nguồn gốc động lực của chúng. Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng hai chỉ số

động năng để xác định một cách khách quan các kiểu sóng lạnh bằng cách sử dụng tiềm nhiệt (𝜃) đối với đỉnh tầng đối lưu tại hai hệ thống xoáy thế (2-PVU) bề mặt. Hai chỉ số

được thiết lập để đại diện cho tính sơ cấp của hai loại sóng lạnh. Chỉ số truyền sóng (wavetrain index – WI) được xác định là sự thay đổi dị thường của 𝜃 trên hệ thống 2-PVU

bề mặt giữa Tây Bắc Thái Bình Dương và Đông Bắc Trung Quốc, bao gồm sự xâm nhập về phía nam (hoặc bắc) của khối không khí lạnh (hoặc ấm) liên quan đến mô hình rãnh – sống. Chỉ số chặn (blocking index – BI) được định nghĩa là sự khác biệt dị thường 𝜃 giữa

vùng Bắc Cực và vùng phía đông bắc Trung Quốc, biểu thị sự thay đổi (từ dịch gốc là đảo) của khối không khí liên quan đến sự đảo ngược của gradient 𝜃, thường thấy trong khi xảy

ra chặn sự phát triển của các sóng lạnh. Các phân tích tổng hợp dựa trên WI và BI thể hiện

rõ những biến động về mặt động năng của các kiểu tăng áp cao lạnh. Sự tăng sóng lạnh

liên quan đến việc mở rộng phía đông nam của áp cao Siberia và gió hướng bắc gần bề mặt[26].

Gao Hui và cs (2007) phân tích các năm có EAWM mạnh thể hiện qua gió đông

bắc mạnh hơn, nhiệt độ giảm mạnh đó là khi áp cao Siberia và dòng xiết gió tây đều rất

mạnh, áp thấp Aleut và rãnh Đông Á khơi sâu19.

Wang và Chen (2013) xác định chỉ số mới của EAWM, thông qua xem xét chỉ số

đông-tây (EWI) (gradient khí áp giữa áp cao Siberia và áp thấp Aleutvà chỉ số Bắc-Nam (NSI) (gradient giữa áp cao Siberiavà rãnh xích đạo). HSTQ giữa các chỉ số được chuẩn

hoá và Pmsl vùng tác giả chọn trong 45 năm là 0,99. HSTQ giữa chỉ số EAWM và EWI

(NSI) là 0,95 (0,91). HSTQ giữa NSI và EWI là 0,74. Các tác giả cho rằng, mối quan hệ

của áp cao Siberia và rãnh xích đạo cao hơn so với mối quan hệ của áp cao Siberia và áp

thấp Aleut22.

Yi Zhang và cộng sự (1997) nghiên cứu khí hậu và biến trình năm gió mùa mùa

đông Á từ năm 1979 – 1995 của NCEP/NCAR đã thêm một số điểm chú ý về khí hậu gió

mùa mùa đông. Các tác giả nhấn mạnh sự phân bố thời gian và không gian của đợt lạnh

tăng cường và áp cao Siberia, bao gồm: nguồn gốc, đường đi và sự tiến triển của chúng.

Đặc biệt là sự biến đổi của gió mùa mùa đông và đợt xâm nhập lạnh.Theo các tiêu chí

thông thường, có khoảng 13 đợt lạnh xảy ra mỗi mùa đông, trong đó có 2 đợt là mạnh mẽ.

Các đợt thường kéo dài trung bình khoảng 7 ngày và cường độ trung bình là 1050 hPa; các

đợt mạnh thường kéo dài 9 ngày với cường độ trung bình năm là 1060 hPa. Các đợt tăng

cường lạnh bắt đầu từ 2 vùng: một là gần tây bắc hồ Baikal và khác là bắc hồ Balkhask.

Các trung tâm áp cao này di chuyển xuống phía nam và kết thúc ở phía đông và đông nam

Trung Quốc. Cường độ của áp cao Siberi thay đổi theo mùa và cực đại vào tháng 1. Tuy

nhiên, đợt tăng cường lạnh hoạt động mạnh nhất lại xảy ra vào tháng 10 và tháng 3.Điều

này cho thấy tháng 10 và tháng 3 vẫn được coi là có gió mùa đông Á [28].

Wallace và Gutzler (1981) đã đề xuất mô hình Á – Âu (EU) bằng cách phân tích trường độ cao địa thế vị trong mùa đông ở bán cầu Bắc. EU đặc trưng bởi sóng hành tinh có ba trung tâm hoạt động trên lục địa Á – Âu và Nhật Bản: một trung tâm năm trên

Scandinava và Ba Lan (55°N, 20°E), một trung tâm trên vùng Siberi (55°N, 75°E) và một trung tâm trên Nhật Bản (40°N, 145°E). Tác giả xác định chỉ số trung bình tháng của EU như sau:

EU(WG) = -1/4z*(55°N, 20°E) + 1/2z*(55°N, 75°E) – 1/4z*(40°N, 145°E)

Trong đó: z* là độ cao dị thường mực 500 hPa

Các tác giả chỉ ra rằng mối quan hệ giữa EU và EAWM là tương quan âm và sự

tương quan này có liên quan với sự biến đổi của áp cao Siberia và mạnh hơn so với bình

thường khi chỉ số EU có giá trị dương. Tuy nhiên mối quan hệ này bị ảnh hưởng bởi các

đặc điểm địa phương ở Nhật Bản [30].

Trong nghiên cứu sự thay đổi theo không gian và thời gian của gió mùa mùa đông

trên bán đảo Đông Dương của Sirapong Sooktawee và cộng sự (2014) đã chỉ ra có mối

liên hệ liên quan giữa gió mùa mùa đông trên bán đảo Đông Dương (IDP) với EAWM và

dị thường nhiệt độ bề mặt biển (SSTA) ở Thái Bình Dương. Trong suốt mùa đông phương

Bắc, các điều kiện khí hậu ở IDP bị chi phối bởi hoàn lưu kinh tuyến gắn với sự tăng cường của áp cao Siberi. Sự bùng phát gió đông bắc của SH là điểm đáng chú ý nhất của gió mùa

mùa đông Đông Á. Hoạt động của EAWM có tác dụng mạnh mẽ trên quy mô ngoại nhiệt

đới và nhiệt đới, ảnh hưởng sự đối lưu trên vùng phía Tây và sự biến đổi của EAWM có

liên quan với SSTA ở vùng nhiệt đới Thái Bình Dương. Các dữ liệu trong những tháng mùa đông phương bắc (tháng 1-2) cho giai đoạn 1979 - 2010 được sử dụng cho nghiên cứu

này [25].

Năm 2014, Se-Hwan and LU Riyu : Đã nghiên cứu lại khả năng dự đoán 21 chỉ số

EAWM của 5 mô hình dự báo khí hậu tổ hợp của các trung tâm dự báo khí hậu lớn trênthế

giới như: UK MetOffice, Me´te´o-France, ECMWF, Leibniz Institute of Marine Sciencesat

Kiel University, Euro-Mediterranean Center for Climate Change. Kết quả là khả năng dự

đoán chỉ số gió màu mùa đông của các mô hình dự báo khí hậu tổ hợp trong số 21 chỉ số

EAWM tốt, với hệ số tương quan dao động từ 0,54 đến 0,61[21].

Năm 2017, Li Qiaoping và cs [23] nghiên cứu việc sử dụng mô hình CFSv2 để dự

báo KKL trong 11 năm từ 1999 - 2010 cho kết quả dự báo tương đối tốt với thời hạn dự

báo đến 45 ngày. Trong bài viết này, tác giả sử dụng trung bình giá trị của trường các yếu

tố dự báo của Cơ quan khí tượng Trung Quốc trong một khu vực nằm trong ô vuông (20- 550N, 105-1350E) để thay thế cho trung bình các trường yếu tố dự báo này trên toàn bộ lãnh thổ Trung Quốc. Trong bài báo này, tác giả đã đưa ra một số kết luận đáng chú ý:

- Mô hình khí hậu CFSv2 đã bắt được tần số, cường độ và khu vực có KKL và cho

kết quả dự báo tốt nhất với thời hạn dự báo 15 ngày.

- Mô hình khí hậu CFSv2 có khả năng mô phỏng các hoàn lưu chính trong mùa

đông ở khu vực Đông Á.

- Năm 2010, Yueqing Li và Song Yang26 đã xây dựng một bộ chỉ số mới , chỉ số

động lực cho Gió mùa Mùa đông khu vực Đông Á:

[{U200(30-350N/90-1600E)-U200(50-600N/70-1700E)}+{U200(30-350N/90-1600E) -

U200(5-100N/90-1600E)}] /2 ;

Chỉ số có tính đến sự ảnh hưởng của nhiều nhân tố:

- Diễn tả tốt hơn quá trình vật lý liên quan đến gió mùa;

- Ứng dụng tốt hơn vào đánh giá biến đổi của gió mùa và tác động của chúng tới

khí hậu khu vực;

- Chỉ số này có sự liên kết với SST khu vực Thái Bình Dương xích đạo;

- Có thể dự báo được bởi NCEP Climate Forecast System.

1.4.2 Ở trong nước

Năm 2016 theo Trung tâm Khí tượng Thủy văn, không khí lạnh xâm nhập vào nước ta có nơi xuống tới 3oC. Nhiệt độ giảm mạnh ở các tỉnh miền Bắc (2-2016) các tỉnh Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ rét đậm, rét hại trên diện rộng trong 3 ngày (24/2 đến 27/2) nhiệt độ trung bình ngày 13 đến 15 oC, vùng núi khoảng 3 – 6 oC [13].

Chu Thị Thu Hường (2015) đã phân tích ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến cường

độ và phạm vi của áp cao Siberia chủ yếu dựa trên nguồn số liệu tái phân tích với độ phân giải 2.0 x 2.0 độ kinh vĩ của trường khí áp mặt nước biển (Pmsl) và nhiệt độ không khí bề mặt (Ts) trung bình trên toàn cầu và các khu vực trong thời kỳ 1961-2010. Tác giả đã chỉ

ra sự tăng của Ts trên vùng trung tâm Siberia có thể là nguyên nhân chính làm cho cường

độ của áp cao Siberia đang có xu thế giảm, đồng thời phạm vi hoạt động cũng bị thu hẹp

và lùi về phía Bắc trong thời kỳ hoạt động của nó [2].

Số liệu khí áp mực nước biển trung bình (Pmsl) và gió bề mặt các tháng 9 đến tháng 5 năm sau của NCEP trên lưới 2,5 x 2,5 độ kinh vĩ giai đoạn 1961-2009 đã được Chu Thị

Thu Hường và Phạm Văn Tân (2014) sử dụng để phân tích xu thế biến đổi của áp cao

Siberi. Đồng thời, mối quan hệ giữa hoạt đông của áp cao này với nhiệt độ trung bình và

cực tiểu tháng trên khu vực Bắc Bộ Việt Nam cũng được đưa ra dựa trên chuỗi số liệu tại

21 trạm khí tượng thời kỳ 1961 - 2007. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng: trong thời kỳ 1961

- 2009, cường độ của áp cao Siberi có xu thế giảm chậm trong các tháng chính đông, song

lại có xu thế tăng chậm trong các tháng đầu và cuối đông. Xu thế tăng/giảm xảy ra trong

thời kỳ 1961-1990/1991-2009 ở các tháng đầu và cuối đông, nhưng trong các tháng chính

đông thì ngược lại. Hơn nữa, áp cao này có quan hệ khá tốt với nhiệt độ trung bình và nhiệt

độ cực tiểu trong các tháng mùa đông, đặc biệt, trên các vùng Đông Bắc Bộ và Đồng bằng Bắc Bộ trong tháng 2 và tháng 11 với hệ số tương quan lên tới ≈ -0,6 [1].

Phân tích trường độ cao địa thế vị trên khu vực Châu Á và lân cận trong các tháng

mùa đông, Nguyễn Viết Lành và Chu Thị Thu Hường (2005) cho rằng, từ tháng 3, áp cao Siberia này đã suy yếu và dịch dần lên phía tây bắc. Cụ thể, trên mực 1000mb, độ cao địa thế vị của áp cao này giảm 40 mdtv so với tháng trước. Trên mực 925mb và 850mb, độ

cao địa thế vị vùng gần trung tâm áp cao này đều giảm khoảng 20 mdtv. Vị trí trung tâm áp thấp Aleut tuy ít thay đổi nhưng cường độ của nó cũng đã suy yếu nhiều. Ở mực 1000mb

ở vùng gần trung tâm áp thấp này tăng lên 40 mdtv so với tháng 2 ; còn trên mực 500mb,

áp thấp này chỉ còn thể hiện dưới dạng một rãnh thấp ; Nguyễn Viết Lành và cs (2007) tập

chung vào nghiên cứu về các đợt XNL của gió mùa Á-Úc. Các tác giả cho rằng, hoạt động

của các trung tâm tác động như áp cao Hoa Đông, áp cao lạnh Siberia và áp cao Thanh Tạng làm ảnh hưởng đến các đợt XNL chủ yếu ở khu vực phía Bắc, thường tăng cường

mạnh vào các tháng chính và cuối đông. Ngoài ra, sự gia tăng nhiệt độ trong tháng 1 và

tháng 2 trong thời kỳ 1961-2000, ở một số trạm là thời kỳ áp thấp Trung Hoa và áp cao

TBD hoạt độngmạnh [4].

Theo Trần Công Minh (2003) kết quả thống kê các đợt xâm nhập của không khí cực đới biến tính ở miền Bắc cho thấy, trong thời kỳ 10 năm: từ 1994 đến 2003 có 294 đợt

xâm nhập lạnh. Như vậy, trung bình mỗi năm có gần 30 đợt xâm nhập lạnh. Trong tháng

9 có 10 đợt (3%), ba tháng tiếp theo là tháng 4, tháng 5, và tháng 10 đều có từ 25 đến 27

đợt (chiếm 9%), các tháng còn lại (tháng 11, 12, 1, 2, 3) mỗi tháng có từ 4 – 47 đợt xâm nhập lạnh (chiếm 12-16%) [11].

Phạm Vũ Anh và Nguyễn Viết Lành đã đi sâu tìm hiểu về nguồn gốc của khối không

khí, những trung tâm khí áp, hướng di chuyển của khối không khí và bản chất biến tính

của từng khối không khí theo từng giai đoạn, chủ yếu là vào thời kỳ mùa đông, các tác giả

đi sâu phân tích các hình thế khí áp, từ mặt đất đến các tầng trên cao để từ đó nhận biết

được các dấu hiệu của sự xâm nhập lạnh vào Việt Nam[7].

Nguyễn Đức Ngữ cho rằng: Trong những năm ENSO, số front lạnh ảnh hưởng đến

nước ta đều ít hơn bình thường. Tỷ lệ giữa tổng chuẩn sai dương và tổng chuẩn sai âm của

tần số front lạnh đi qua Hà Nội của các tháng trong năm chỉ bằng 70%. Thời gian kết thúc

hoạt động không khí lạnh ở Việt Nam sớm hơn bình thường [3].

Phân tích hoạt động của một số trung tâm khí áp ảnh hưởng đến Việt Nam trong các

tháng chuyển mùa từ đông sang hè trong giai doạn 1961 – 2010, Lê Anh Tú (2015) cho

rằng, trong thời kì này áp cao Tây Bắc Thái Bình Dương có xu hướng yếu đi ở tầng thấp

1000mb và 850mb. Tuy nhiên nó lại mạnh lên và ảnh hưởng đến Việt Nam nhiều hơn ở

mực trên cao 500mb. Đồng thời, dải thấp xích đạo cũng có xu hướng mở rộng hơn về phía

đông. Trong khi đó, các hệ thống khí áp chi phối thời tiết mùa đông hoạt động yếu đi và

thu hẹp phạm vi hoạt động vào tháng 5. Áp thấp Aleut có xu hướng mạnh lên và mở rộng phạm vi hoạt động về phía tây trong các tháng này [6].

Nghiên cứu mối quan hệ giữa xâm nhập lạnh xuống Việt Nam với áp thấp Aleut, Nguyễn Viết Lành và Phạm Minh Tiến cho rằng Áp thấp Aleut ảnh hưởng đến thời tiết Việt Nam trong các tháng mùa đông một cách khá rõ rệt; theo đó, khi áp thấp này mạnh

lên, sự xâm nhập lạnh xuống Việt Nam giảm đi do áp cao Siberia di chuyển có hướng lệch đông hơn lệch nam. Hệ số tương quan giữa cường độ của áp thấp Aleut với số đợt không

khí lạnh xâm nhập xuống Việt Nam trong tất cả các chuỗi số liệu, các thời kì đều khá ổn

định và cao, cao nhất lên tới 0,704[6].

Nghiên cứu dao động và biến đổi của hiện tượng rét đậm, rét hại ở Việt Nam rét hại

trong giai đoạn 1961- 2007, Vũ Thanh Hằng và cs (2010) đã đưa ra được kết quả: Ảnh hưởng của sự xâm nhập lạnh cũng có tác động đáng kể đến sự giảm nhiệt độ cũng như số

ngày có nhiệt độ đạt ngưỡng rét đậm, rét hại. Trung tâm áp cao lạnh lục địa Siberia mạnh

nhất vào thời kỳ 1961-1970 với khí áp cao nhất ở tâm là 1036mb, trong khi đó cường độ

cao áp đã có sự suy giảm ở những thập kỷ tiếp theo với giá trị khí áp cực đại ở tâm chỉ đạt

1032mb. Mặt khác, vị trí tâm áp cao nằm xa về phía bắc hơn, có nghĩa là cách xa vùng lãnh thổ nước ta hơn so những thập kỷ trước đó. Điều này có thể là một trong những

nguyên nhân ảnh hưởng đến sự biến đổi của hiện tượng rét đậm, rét hại ở nước ta[14].

Qua đó ta có thể thấy được, không khí lạnh hoạt động chủ yếu vào thời kỳ chính

đông và cuối mùa đông. Vào các tháng chính đông là khoảng thời gian áp cao Siberia mạnh nhất. Đây cũng là khoảng thời gian mạnh nhất của gió mùa mùa đông ảnh hưởng đến nước

ta trong năm. Khi không khí lạnh tràn về, thời tiết hanh khô. Sang đến các tháng cuối đông,

áp cao Siberia dịch chuyển dần sang hướng tây bắc, đồng thời, gió mùa mùa đông ảnh

hưởng đến nước ta cũng yếu hơn và thời tiết cũng có thay đổi, có thể gây nên những đợt

mưa phùn, hoặc kèm theo những cơn dông đầu mùa.

Những nhiên cứu ở trong nước và ngoài nước chủ yếu đều tập trung nghiên cứu về

sự biến đổi cường độ và phạm vi của áp sao Siberia hay một số trung tâm khí áp khác; sự

biến đổi về nhiệt độ không khí bề mặt do ảnh hưởng của không khí lạnh hay sự biến đổi

trong hoạt động của gió mùa mùa đông, sự biến đổi của Áp thấp Aleut, của ENSO... Tuy

nhiên, những nghiên cứu thường chỉ tập trung vào các tháng chính đông, khi không khí

lạnh ảnh hưởng mạnh nhất. Trong những năm gần đây, dưới tác động của biến đổi khí hậu,

hoạt động của các đợt xâm nhập lạnh trong mùa đông đã có nhiều diễn biến bất thường.

Đi kèm theo đó là nhu cầu của xã hội ngày càng cao hơn về việc có được những thông tin

nhận định, dự báo hạn mùa về một mùa đông sắp tới. Hơn nữa, hầu như chưa có tác giả

nào nghiên cứu về việc nhận định, dự báo hạn mùa khả năng hoạt động xậm nhập lạnh trên

khu vực Việt Nam. Chính vì vậy, việc nghiên cứu và tìm ra được bộ chỉ số, chỉ tiêu nhằm

mục đích áp dụng hiệu quả cho công tác dự báo hạn mùa hoạt động xâm nhập lạnh trong mùa đông trên khu vực Việt Nam có ý nghĩa vô cùng quan trọng và là vấn đề được lựa

chọn nghiên cứu trong luận văn này.

1.5 Một số chỉ tiêu và tiêu chí

1.5.1 Chỉ tiêu và tiêu chí trong nước

- Chỉ tiêu được sử dụng để dự báo hoặc xác định được một đợt không khí lạnh

(KKL) được xác định là xâm nhập xuống Miền Bắc Việt Nam nếu:

- Chỉ tiêu dự báo KKL trước 48 giờ:

Trên bản đồ mặt đất khu vực từ 480N – 530N, 900E – 960E có trung tâm áp cao

lạnh và khu vực biến áp dương (kèm theo P24> 0) và trạm 52418, 52436, 52537, 52652 ở rìa phía năm của áp cao lạnh này. Hoặc các trạm trên nằm trong một trung tâm áp cao lạnh trong phạm vi từ 380N – 420N, 1000E – 1050E, có trị số khí áp chênh lệch với trị số khí áp trạm Hà Đông (Hà Nội) từ 20mb trở lên. Thì trong 48h tới (tính từ thời điểm xuất

hiện chỉ tiêu chênh lệch trên), KKL sẽ ảnh hưởng đến Bắc Bộ (trong đó có Hà Nội), nếu

chênh lệch này càng lớn cường độ KKL càng mạnh, suất bảo đảm càng cao (trên 85%).

- Chỉ tiêu dự báo KKL xâm nhập xuống nước ta trước 24h

Dự báo xâm nhập của KKL xuống nước ta trước 24h trên cơ sở thống kê và phân

tích hình thế synop. Đó là hai phương pháp chủ yếu. Ngoài ra cần phải kết hợp với các

phương pháp dự báo số trị, phân tích ảnh mây vệ tinh để đi đến kết luận chính xác khả

năng và thời gian KKL ảnh hưởng.

Chỉ tiêu dự báo KKL trước 24h dựa vào chênh lệch khí áp của các trạm với Hà Nội

là phương pháp thống kê hay còn gọi là phương pháp phi địa chuyển. Chỉ tiêu dự báo được trình bày ở bảng sau:

Bảng 2: Chỉ tiêu dự báo khả năng xâm nhập của không khí lạnh trước 24h

Độ tin cậy Chênh lệch p

Trạm 492 (26.80N – 104.20E) Hà Nội Trạm 957 (25.60N – 110.20E) Hà Nội Trạm 046 (24.30N – 1090E) Hà Nội

12mb ≥ 8 mb ≥ 7 mb Loại I 100%

Loại II 85% ≥12mb 15mb ≥ 7 mb 4 mb ≥ 6 mb 3 mb

Loại III 85% ≥11mb 10mb ≥ 7 mb 8 mb ≥ 6 mb 7 mb

Loại I là gió mùa đông bắc mạnh, thường gây ra gió rất mạnh, trong đất liền tới cấp

5 cấp 6 và ngoài khơi từ cấp 8 trở lên. Loại II, III là gió mùa đông bắc có thể gây gió mạnh tới cấp 5 ở trong đất liền và tới

cấp 6 – 7 ở ngoài khơi (loại dưới là loại KKL có đường đi chính bắc). Hiệu quả thời gian dự báo tính từ thời điểm xuất hiện đạt chỉ tiêu chênh lệch như trong bảng trên. Tuy nhiên cũng lưu ý khi sử dụng, cần xem xét thêm hình thế synop của

các tầng trên cao 850mb, 700mb, 500mb, đặc biệt là cường độ hệ thống cao cận nhiệt đới và vị trí rãnh tương ứng trên bản đồ 500mb.

- Chỉ tiêu dự báo KKL xâm nhập xuống nước ta trước 12h:

Chênh lệch khí áp p giữa trạm 902 (25.40N – 105.10E) và trạm Hà Nội trên 5 mb (tính từ thời điểm xuất hiện chỉ tiêu chênh lệch này), sau 12 giờ KKL ảnh hưởng đến Hà Nội, và Bạch Long Vĩ có gió mạnh cấp 6, nếu chênh lệch này càng lớn, cường độ KKL

càng mạnh; gió Bạch Long Vĩ có thể đạt cấp 7, cấp 8.

Tuy nhiên khi sử dụng chỉ tiêu dự báo này dự báo viên cần tính toán và dự báo khả

năng tăng hay giảm chỉ tiêu và dự kiến thời gian có thể đạt chỉ tiêu và đòi hỏi kinh nghiệm

của dự báo viên trong phân tích và dự báo.

Đối với các tỉnh Trung Bộ đặc biệt đối với Nam Trung Bộ khả năng thời gian và mức độ ảnh hưởng của KKL có khác hơn. Khi đã dự báo KKL ảnh hưởng đến nước ta cần

căn cứ cường độ KKL, khả năng bổ sung duy trì KKL trên khu vực đông nam Trung Quốc

và căn cứ các điều kiện synop ở các bản đồ tầng thấp và trên cao như giá trị biến áp, biến

cao, điều kiện dòng dẫn và mối tương quan giữa các hệ thống thời tiết khác như áp cao cận

nhiệt đới, áp thấp nóng phía tây với KKL ảnh hưởng đến quá trình xâm nhập sâu xuống phía nam của KKL.

- Ngoài những chỉ tiêu được nêu ở trên trong nghiệp vụ dự báo tại các đơn vị thực

hiện dự báo, cảnh báo sự xâm của KKL, các dự báo viên Việt Nam còn sử dụng một số chỉ

tiêu phụ hỗ trợ cho công tác dự báo, cảnh báo các đợt xâm nhập của KKL được chính xác

hơn đó là sử dụng chỉ tiêu mô hình synôp đặc trưng, trên cơ sở xác định KKL là khối không khí ở tầng thấp, sự di chuyển của nó ngoài biểu hiện của sự gia tăng của gradient khí áp còn phụ thuộc rất lớn vào điều kiện trên cao ở lớp dưới của tầng đối lưu, đặc biệt lớp không khí từ 1500m đến 5000m, sống rãnh trên cao có vai trò dòng dẫn đối với quá trình xâm

nhập lạnh, như sau:

Nếu chênh lệch khí áp giữa trạm 56492 với Hà Nội nhỏ khoảng 5mb-10 mb và chưa đạt chỉ tiêu gradient khí áp ở bảng 1 nhưng vùng phía bắc của trạm này có biến áp 24h dương và nếu xuất hiện các mô hình synop đặc trưng sau thì trong 24h KKL cũng có nhiều khả năng xâm nhập xuống nước ta:

 Trường hợp thứ nhất: Vùng cao nguyên Tây Tạng trong phạm vi 300N – 400N; 900E – 1050E trên mực 850mb tồn tại một vùng áp cao đóng kín hoặc một lưỡi áp cao trả i dài về phía nam với trị số nhỏ nhất là 144dam; mực 700mb trong phạm vi 250N – 400N; 950E – 1150E tồn tại một rãnh áp thấp có trục bắc nam hoặc đông bắc - tây nam.

 Trường hợp thứ hai: Mực 500mb trong phạm vi 400N – 600N; 800E – 1150E xuất hiện một sống cao có biến cao dương, trục của sống cao hướng bắc - nam hoặc đông bắc -

tây nam.

 Trường hợp thứ ba: Trên bảo đồ mặt đất nếu vùng Hoa Nam (Trung Quốc) trong phạm vi giới hạn từ 230N – 250N tồn tại một front lạnh hay đường đứt, vùng phía bắc trạm

56492 có biến áp 24h lớn hơn hoặc bằng 5mb và còn có khả năng tăng thêm trong lúc đó

ở phía đông lục địa Trung Quốc và nam Nhật Bản tồn tại vùng áp thấp với biến áp 24h có giá trị âm.

1.5.2 Chỉ số, chỉ tiêu ngoài nước Các nhà khoa học khi nghiên cứu về gió mùa mùa đông Đông Á, nhiều nhà khoa

học còn đưa ra các chỉ số gió mùa mùa đông (EAWMI – East Asian Winter Monsoon

Index) để xác định cường độ.Trong một nghiên cứu của mình YUEQING LI và SONG YANG(2010), Yang và cs (2002)đã lựa chọn bộ chỉ số EAWMI điển hình để so sánh với

chỉ số gió màu mùa đông mới của mình (Bảng 3) và đây cũng là những chỉ số được nhiều

nhà khoa học sử dụng trong những nghiên cứu về gió mùa mùa đông khu vực đông Á của

mình.

Bảng 3: Bộ chỉ số phản ánh về sự biến đổi của gió mùa mùa đông Đông Á

Chỉ số Biến

ICHEN V10m Khu vực V10m (25-400 N, 120-1400 E) – V10m (10-250 N, 110-1300E)

IYang V850 V850 (20-400 N, 100-1400 E)

IJhun U300hPa U300hPa (27.5–37.50 N, 110–1700 E) - U300hPa (50–600 N, 80-1400 E)

SLP IShi SLP(1100E, 20-500N) - SLP(1600E, 20- 500N)

ISUN H500hPa H500hPa (30–450N,125-1450 E)

ILi&Yang U200 Ý nghĩa Giá trị chỉ số càng lớn thì EAWM càng yếu và ngược lại. Giá trị chỉ số càng lớn thì EAWM càng mạnh và ngược lại. Giá trị chỉ số càng lớn thì EAWM càng mạnh và ngược lại. Giá trị chỉ số càng lớn thì EAWM càng mạnh và ngược lại. Giá trị chỉ số càng lớn thì EAWM càng yếuvà ngược lại. Giá trị chỉ số càng lớn thì EAWM càng mạnh và ngược lại. [{U200(30-350N/90-1600E) - U200(50- 600N/70-1700E)} + {U200(30-350N/90- 1600E) - U200(5-100N/90-1600E)}] /2

CHƯƠNG 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Số liệu quan trắc các đợt KKL ở Việt Nam :

- Số liệu, dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu của bài luận văn này bao gồm các

loại số liệu và dữ liệu sau:

- Số liệu thống kê các đợt xâm nhập lạnh có ảnh hưởng đến Việt Nam từ năm 1992

đến năm 2015 trong tư liệu của Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương [7]. Trong đó, số đợt không khí lạnh xâm nhập có cường độ mạnh, yếu, trung bình và hiện

tượng thời tiết đặc trưng trong từng đợt cũng được thống kê để phân tích.

2.2 Số liệu tái phân tích ERA - Interim.

- Số liệu tái phân tích: Bộ số liệu tái phân tích ERA-Intertim của Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF) là bộ dữ liệu tái phân tích với nguồn số liệu được kết hợp từ

cả số liệu quan trắc và mô hình, dữ liệu gồm nhiều trường yếu tố liên tục từ năm 1979 đến

nay, với nhiều độ phân giải khác nhau (0,125; 0,25; 0,5; 0,75; 1,0; 1,125; 1,5; 2,0; 2,25;

2,5; 3,0), nhiều mực khí áp (từ mực 1000mb đến mực 1mb). Bộ số liệu này thường được

sử dụng trong việc đánh giá khả năng dự báo của nhiều mô hình hiện nay vì nó đơn giản khi tải về cũng như thuận tiện trong các sử dụng và tính toán. Số liệu ERA – Interim được

cung cấp trong cả hai dạng định dạng: GRIB và NETCDF.

Trong luận văn này, số liệu tái phân tích ERA interim được sử dụng với độ phân giải 0.25ox 0.25o, bao gồm các trường yếu tố: Dữ liệu bao gồm các biến bề mặt và trên các mực áp suất, có 7 mực áp suất được thu thập: 1000hPa, 850hPa, 700hPa, 500hPa, 300hPa,

200hPa. Các biến bề mặt bao gồm: Áp suất trung bình mực biển, gió kinh hướng, gió vĩ

hướng mực 10m. Các biến trên mực áp suất bao gồm: gió kinh vĩ hướng, gió vĩ hướng, độ

cao địa thế vị, trong thời kỳ 24 mùa đông (từ tháng 12 năm 1992 đến hết tháng 2 năm

2016).

Nguồn số liệu download: http://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-

daily/levtype=sfc/

2.3. Số liệu dự báo của sản phẩm mô hình dự báo khí hậu ECWMF: Số liệu cung cấp dạng số trên các điểm nút lưới và theo định dạng mã Grib2,

ECMWF cho phép truy cập để thu thập các trường phân tích và dự báo từ IFS, nguồn số

liệu phân tích và dự báo hạn vừa, hạn tháng và hạn mùa từ hệ thống IFS khai thác dưới

dạng số. Trong luận văn của mình học viên sử dụng số liệu dự báo từ 41 thành phần của hệ thống dự báo tổ hợp hạn mùa IFS/HOPE độ phân giải 0.50 x 0.50, hạn dự báo 7 tháng khoảng cách 24 giờ với các biến bề mặt và khoảng cách 12 giờ với các biến trên 8 mực

đẳng áp.

Nguồn số liệu download: http://www.ecmwf.int và sử dụng tài khoản được chia sẻ bởi

Trung tâm dự báo KTTV QG. 2.4 Các chỉ số EAWMI tham gia trong phương pháp dự báo:

- Chỉ số 1 - EAWMI1: V anomalies at 10 m averaged over (10◦–25◦N, 110◦–130◦

E and 25◦–40◦ N, 120◦–140◦ E) (Chen et al 2000).

Giá trị dị thường được xác định bằng sự chênh lệch của giá trị cần tính so với giá

trị trung bình nhiều năm. Ví dụ: dị thường gió kinh hướng v10m của mùa đông năm 1990 sẽ bằng giá trị trung bình của v10m của các tháng 12, năm 1992 và tháng 01, tháng 02

năm 1993 trừ đi trung bình nhiều năm của giá trị v10m các tháng 12, 01 và tháng 02. Có

thể cụ thể hóa cách tính dị thường bằng công thức sau:

Trong đó: D là giá trị dị thường M là giá trị cần tính dị thường

Average là trung bình cả thời kỳ của giá trị M

Như đã nói ở trên, gió kinh hướng tại mực 10m (v10m) được thu thập 04 phiên/ngày

nên đầu tiên các giá trị trung bình ngày được tính bằng trung bình của 04 phiên. Sau đó

giá trị trung bình tháng được tính bằng trung bình của tất cả các ngày trong tháng vừa được tính. Đối với mùa đông, đại lượng v10m được luận văn xác định bằng trung bình

của các tháng 12, 01 và tháng 02 của năm tiếp theo. Như vậy với mỗi năm trong chuỗi dữ

liệu từ 1992 đến 2015 đều có một giá trị v10m cho mùa đông của năm đó tại mỗi điểm

lưới thuộc miền tính R1 (10N-25N và 110E-130E) và R2 (25N-40N và 120E-140E).

Đại lượng trung bình của mùa đông xét trên toàn thời kỳ 1990 đến 2015 là trung

bình v10m của toàn bộ các giá trị v10m của các mùa đông trong thời kỳ nói trên. Áp dụng

công thức (1) sẽ tính được giá trị dị thường v10m cho từng năm. Do chỉ số EAWMI 1

được xác định bằng trung bình của giá trị dị thường v10m trên hai vùng R1 (10N-25N và

110E-130E) và R2 (25N-40N và 120E-140E) nên sau khi có dị thường cho từng năm, dị

thường cho vùng R1 được tính bằng trung bình của toàn bộ các điểm lưới nằm trong vùng

giới hạn kinh độ và vĩ độ của R1. Tương tự như vậy sẽ tính được giá trị trung bình dị

thường của v10m đối với vùng R2. Trong file kết quả đầu ra EAWMI1.txt giá trị dị thường

được ghi theo từng năm và từng vùng. Để tính kết quả cuối cùng, giá trị I1 sẽ bằng trung

bình của R1 và R2.

- Chỉ số 2 - EAWMI2: V850 anomalies averaged over (20-40N , 100-140E)

(Yang et al 2002).

Tương tự cách tính chỉ số I1 nhưng áp dụng cho gió kinh hướng tại mực 850hPa

(V850)

- Chỉ số 3 - EAWMI3: Difference between U300 anomalies averaged over

(27.5◦–37.5◦N, 110◦–170◦ E) and (50◦–60◦N, 80◦–140◦E))(Jhun and Lee et al 2004).

Tương tự cách tính đối với chỉ số EAWMI1 ta sẽ tính được dị thường gió U tại mực 300hPa cho tất cả các mùa đông trên hai khu vực R1 (27.5N-37.5N và 110E-170E) và R2

(50N-60N). Giá trị I3 là hiệu của hai giá trị của vùng R1 và R2.

- Chỉ số 4 - EAWMI4: (Normalized SLP gradient averaged over (20◦–50◦N và

110◦–160◦ E)) (Shi, 1996).

Áp dụng cách tính tương tự đối với EAWMI1, ta sẽ tính được dị thường từng năm đối với giá trị áp suất trung bình mực biển trên khu vực 20N-50N và 110E-160E. Giá trị

Chuẩn hóa của áp suất trung bình mực biển của từng năm được tính bằng giá trị dị thường

của năm đó chia cho độ lệch chuẩn của toàn thời kỳ. Như vậy để tính được I4 cần phải

tính thêm giá trị độ lệch chuẩn áp suất trung bình mực biển của toàn thời kỳ, giá trị này

được tính theo công thức (2).

(2)

Trong đó б là giá trị độ lệch chuẩn, x là giá trị áp suất trung bình mực biển cho mùa

đông của từng năm, µ là giá trị trung bình áp suất mực biển của mùa đông xét trên toàn

thời kỳ.

- Chỉ số 5 -EAWMI5: H500hPa anomalies averaged over (30-45N , 125-145E) (Sun

and Li 1997)

Tương tự cách tính chỉ số I1 nhưng áp dụng cho Độ cao địa thế vị mực 500hPa

(H500) (Sun and Li 1997)

- Chỉ số 6 - EAWMI6: [{U200(30-350N/90-1600E) - U200(50-600N/70-1700E)} +

{U200(30-350N/90-1600E) - U200(5-100N/90-1600E)}] /2 (Li and Yang 2010)

Trước hết cần tính giá trị gió U tại mực 200hPa (U200) cho mùa đông của từng năm

như đã nói trong phần tính I1 trên toàn bộ miền tính của dữ liệu 80E-150E và -5N-60N. Sau đó giá trị U200(30-500N/90-1600E) được tính bằng trung bình toàn bộ các nút lưới nằm trong miền 30N-50N và 90E-160E từ giá trị U200 nói trên. Tính tương tự các đại lượng U200(50-600N/70-1700E) và U200(50S-100N/90-1600E)rồi áp dụng công thức:{[U200(30- 500N/90-1600E) – U200(50-600N/70-1700E)] + [U200(30-500N/90-1600E) – U200(50S- 100N/90-1600E)]}/2 để tính EAWMI 6.

2.4 Khu vực tính toán số liệu 2.4.1 Chỉ số ICHEN:

V10m (25-400 N, 120-1400 E) – V10m (10-250 N, 110-1300 E)(EAWMI1)

Hình 3. Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa chỉ số ICHEN (EAWMI1) 2.4.2 Chỉ số IYang:

V850 (20-400 N, 100-1400 E) (EAWMI2)

Hình 4. Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số IYang(EAWMI2)

2.4.3 Chỉ số IJhun:

U300hPa (27.5–37.50 N, 110–1700 E) - U300hPa (50–600 N, 80-1400 E)(EAWMI3)

Hình 5. Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số IJhun(EAWMI3)

2.4.4 Chỉ số IShi:

SLP(1100E, 20-500N) - SLP(1600E, 20-500N) (EAWMI4)

Hình 6. Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số IShi(EAWMI4)

2.4.5 Chỉ số ISUN:

H500hPa (30–450N, 125-1450 E) (EAWMI5)

Hình 7. Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số ISUN(EAWMI5)

2.4.6 Chỉ số ILi&Yang:

[{U200(30-350N/90-1600E) - U200(50-600N/70-1700E)} + {U200(30-350N/90-1600E) - U200(5-100N/90-1600E)}] /2 (EAWMI6)

Hình 8. Khu vực tính toán số liệu chỉ số gió mùa Chỉ số ILi&Yang(EAWMI6)

2.5. Phương pháp nghiên cứu 2.5.1 Phương pháp thống kê, tính tương quan:

- Xác định và tính toán 06 chỉ số gió mùa theo từng mùa đông, thống kê hoạt động

của các đợt KKL theo từng mùa đông tương ứng;

- Xác định tính hệ số tương quan của 06 chỉ số gió mùa mùa đông đến số đợt xâm

nhập lạnh trong mùa đông ở miền Bắc Việt (bao gồm số đợt xâm nhập mạnh, yếu, trung bình);

- Tiến hành phân tích mối liên hệ giữa hoạt động của các đợt KKL trong từng mùa

đông của từng năm với cường độ của các chỉ số gió mùa tham gia nghiên cứu; Phân tích và tìm mối liên hệ của hoạt động xâm nhập lạnh đến miền Bắc Việt Nam với các trường

qui mô lớn;

- Tiến hành xây dựng phương trình kiểm nghiệm tính ra được số đợt KKL của từng

mùa đông và so sánh đánh giá với thực tế quan trắc được. Khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng tiến tới 1 thì chỉ số EAWMI càng tốt cho việc xác định các đợt KKL trong bộ số liệu tái phân tích. Gọi {Fi} là số liệu các đợt KKL được phát hiện bởi chỉ số EAWMI và {Oi}là thực tế số đợt KKL quan trắc được trong 24 mùa đông do Trung tâm dự báo khí tượng thủy văn trung ương ghi nhận. Việc đánh giá mối quan hệ tương quan tuyến tính,

tương ứng với mỗi biến ta sẽ có 24 giá trị:

{Fi, Oi} = {(f1,o1), (f1,o1), .., (f22,o22)}

Khi đó hệ số tương quan được tính theo công thức sau:

22 𝑖=1

𝑁

∑ (𝑓𝑖 − 𝑓̅)(𝑜𝑖 − 𝑜̅) 𝑅12 =

22 𝑖=1

𝑁

√ √ ∑ (𝑓𝑖 − 𝑓̅)2 ∑ (𝑜𝑖 − 𝑜̅)2

Với fi là số đợt KKL từng mùa đông phát hiện bởi chỉ số gió mùa mùa đông

(EAWMI), oi là số đợt KKL được ghi nhận trong số liệu thống kê của Trung tâm dự báo

khí tượng thủy văn quốc gia trong 24 mùa đông (từ tháng 11 năm 1992 đến hết tháng 4

năm 2016).

2.5.2 Phương pháp hồi qui tuyến tính một biến và hồi qui từng bước - Phương pháp hồi quy tuyến tính một biến:

+ Xác định tính hệ số tương quan của 06 chỉ số gió mùa mùa đông đến số đợt xâm nhập lạnh trong mùa đông ở miền Bắc Việt (bao gồm số đợt xâm nhập mạnh, yếu, trung

bình), từ hệ số tương quan này tiến hành xây dựng phương trình kiểm nghiệm tính ra được số đợt KKL của từng mùa đông và so sánh đánh giá với thực tế quan trắc được. Khi giá trị

tuyệt đối của hệ số tương quan càng tiến tới 1 thì chỉ số EAWMI càng tốt cho việc xác định các đợt KKL trong bộ số liệu tái phân tích. Gọi {Fi} là số liệu các đợt KKL được phát hiện bởi chỉ số EAWMI và {Oi} là thực tế số đợt KKL quan trắc được trong 24 mùa đông

do Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia ghi nhận. Việc đánh giá mối quan hệ

tương quan tuyến tính, tương ứng với mỗi biến ta sẽ có 24 giá trị:

{Fi, Oi} = {(f1,o1), (f1,o1), .., (f22,o22)}

Khi đó hệ số tương quan được tính theo công thức sau:

22 𝑖=1

𝑁

∑ (𝑓𝑖 − 𝑓̅)(𝑜𝑖 − 𝑜̅) 𝑅12 =

22 𝑖=1

𝑁

√ √ ∑ (𝑓𝑖 − 𝑓̅)2 ∑ (𝑜𝑖 − 𝑜̅)2

Với fi là số đợt KKL từng mùa đông phát hiện bởi EAWMI, oi là số đợt KKL được

ghi nhận trong số liệu thống kê của Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia trong

24 mùa đông (từ tháng 11 năm 1992 đến hết tháng 4 năm 2016).

+ Xây dựng phương trình kiểm nghiệm: Sử dụng số liệu tái phân tích ERA- Intertim.

- Phương pháp hồi quy từng bước:

Bước 1: Tính các hệ số tương quan cặp (tương quan toàn phần) giữa Y với các nhân

tố dự báo Xj:

Và chọn một nhân tố có tương quan tốt nhất với yếu tố dự báo.

Giả sử:

Khi đó X1 sẽ được chọn đầu tiên để xây dựng phương trình HQ

Bước 2: Tính các hệ số tương quan riêng giữa Y và các X2,…,Xm sau khi đã loại

bỏ ảnh hưởng của X1 và chọn nhân tố có tương quan tốt nhất với Y. Giả sử nhận được:

Khi đó X2 sẽ được chọn tiếp theo để xây dựng phương trình HQ

Bước 3: So sánh mức độ suy giảm sai số ước lượng (chuẩn sai thặng dư) với tiêu

chuẩn cho trước 

+ Nếu mức độ suy giảm sai số lớn hơn , tức việc đưa thêm nhân tố mới vào phương trình hồi qui là có ý nghĩa, thì tiếp tục lặp lại B2 trong đó các nhân tố bị loại bỏ ảnh hưởng khi tính hệ số tương quan riêng là những nhân tố đã được đưa vào ở bước trước

+ Nếu mức độ suy giảm sai số nhỏ hơn , tức việc đưa thêm nhân tố mới vào phương trình hồi qui là không có ý nghĩa, thì quá trình tuyển chọn sẽ dừng lại, và phương trình hồi qui cuối cùng là phương trình đã được xác định ở bước trước. Mức độ suy giảm sai số thông thường được xác định bởi:

Hình 9. Sơ đồ khối mô tả các bước thực hiện trong phương pháp hồi qui từng bước

2.5.3 Xây dựng phương trình dự báo

Tập hợp yếu tố dự báo và nhân tố dự báo trong Excel, tính hệ số tượng quan cặp với yếu tố dự báo ta chọn được giá trị X1, X2, X3, X4 (04 chỉ số EAWMI) có hệ số tương

quan cặp lớn nhất với yếu tố dự báo Y. Từ đây, xây dựng định dạng file số liệu đầu vào cho chương trình HQTB.

Sau khi tính toán phương trình dự báo được đưa ra như sau:

Y= 12,721+ 1,342*X1+2,163*X2 +4,826*X3 + 0,786*X4

Hay phương trình viết lại:

Y= 12,721 + 1,342*I6 + 2,163*I3+4,826*I2 + 0,786*I5

Với hệ số tương quan bội r = 0,78.

2.5.4 Kiểm nghiệm phương trình dự báo

Để đánh giá phương trình dự báo các kiểm nghiệm sau đây được sử dụng:

a. Chuẩn sai thặng dư

Chuẩn sai thặng dư được tính theo công thức sau:

Trong đó: Q - là tổng bình phương các biến sai thặng dư;

n - là độ dài chuỗi số liệu;

m - là số nhân tố dự báo tham gia trong phương trình hồi quy.

Tính chuẩn sai thặng dư cho trường hợp dự báo số đợt không khí lạnh xâm nhập

đến khu vực miền Bắc Việt Nam trong mùa đông: n= 24, m=4, Q=10.644 và s= 0.748,

như vậy phương trình có thể dùng được.

b. Chỉ số Fisher

Chỉ số Fisher được xác định theo công thức:

Với

Trong đó: U - là tổng bình phương các biến sai hồi quy; Q - là tổng bình phương các biến sai thặng dư

Tính f cho trường hợp dự báo:

f= 11.209, mặt khác F0.05= 2.65, f > F0.05phương trình có thể dùng được.

c. Đánh giá: - Phương pháp đánh giá sai số trung bình hay sai số hệ thống ME (Mean Error)

𝑁 ∑(𝐹𝑖 − 𝑂𝑖 𝑖=0

ME = ) 1 N

Trong đó, Fi là số đợt KKL từng tháng mùa đông do chỉ tiêu bắt được, còn Oi là thực

tế số đợt KKL quan trắc thực tế.

ME biểu thị sai số trung bình của số đợt KKL theo từng năm phát hiện bởi bộ chỉ

số gió mùa so với số liệu thống kê được trong thực tế, nó cho biết xu hướng sai số của của

số đợt KKL phát hiện bởi bộ chỉ tiêu nhưng không phản ánh độ lớn của sai số. ME dương

có nghĩa là giá trị của mô hình có xu hướng cao hơn quan trắc, ME âm thì mô hình thấp

hơn quan trắc.

- Phương pháp đánh giá sai số trung bình tuyệt đối MAE (Mean Absolute Error)

𝑁 ∑ |𝐹𝑖 − 𝑂𝑖 𝑖=0

MAE = | 1 N

Trong đó, Fi là số đợt KKL từng mùa đông do chỉ số bắt được còn Oi là thực tế số đợt

KKL quan trắc thực tế.

CHƯƠNG 3. MỘT SỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ NHẬN XÉT

3.1 Mối liên hệ giữa hoạt động xâm nhập lạnh với các trường khí quyển qui mô lớn: 3.1.1 Mối liên hệ của các chỉ số gió mùa mùa đông với hoạt động xâm nhập lạnh trong mùa Đông tại Việt Nam:

Bảng 4. Bảng HSTQ giữa các chỉ số gió mùa mùa đông và số đợt KKL trong các

EAWMI1 EAWMI2 EAWMI3 EAWMI4 EAWMI5 EAWMI6

tháng mùa đông thời kỳ 1992 -2016

Số đợt KKL/ EAWMI

HSTQ (R) 0.65 0.58 0.56 0.67 0.46 0.59

Từ bảng 4 ta thấy được tương quan của các chỉ gió mùa mùa đông đến số đợt KKL

ảnh hưởng đến Việt Nam có sự phân hoá khá rõ, trong đó các chỉ số EAWMI4- đặc trưng cho chênh lệch khí áp Đông - Tây sự tăng mạnh của áp cao Siberia và sự khơi sâu của áp thấp Aleut, chỉ số EAWMI1- đặc trưng sự chênh lệch tốc độ gió kinh hướng khu Đông Á

và khu vực giữa Biển Đông và chỉ số EAWMI6 đặc trưng cho hoạt động cả dòng xiết gió Tây, áp cao Siberia, gió Bắc tầng thấp và liên hệ chặt chẽ với SST Tây Thái bình dương là

những chỉ số gió mùa có tương quan tốt đến hoạt động của KKL ở miền Bắc Việt Nam.

Trong khi đó các chỉ số EAWMI2, EAWMI3, EAWMI5 có mức độ tương quan đến

hoạt đông của KKL ở Việt Nam không được chặt chẽ như ba chỉ số gió mùa nêu trên. Theo như sự phân tích của tác giả 03 chỉ số EAWMI2, EAWMI3, EAWMI5 sử dụng cho khu

vực Đông Á thì sẽ phù hợp hơn.

3.1.2. Sự biến đổi của các chỉ số gió mùa và mối quan hệ giữa chúng với hoạt động của các đợt KKL trong mùa Đông tại Việt Nam:

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 1

1.50

1.00

0.50

0.00

-0.50

-1.00

-1.50

SỐ ĐỢT-KKL

TBNN

Hình 10. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI 1 và biến trình số đợt

KKL trong cùng thời kỳ từ mùa đông 1992-1993 đến mùa đông 2015-2016.

Từ hình 10 thấy được mùa đông xuân năm 1994-1995 là mùa có chỉ gió mùa IEAWM 1 mạnh và đạt xấp xỉ 1,0 thì mùa đông 1994-1995 và 1995-1996 có số đợt KKL cũng tăng mạnh và đạt mức gần cao nhất trong chuỗi số liệu. Tuy nhiên trong mùa đông 2000-2001 chỉ số gió mùa EAWMI1 xuống mức rất thấp nhưng số đợt KKL diễn ra không cùng pha với nó.

1.00

0.80

0.60

0.40

0.20

0.00

-0.20

-0.40

-0.60

-0.80

SỐ ĐỢT KKL

TBNN

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 2

Hình 11. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI 2 và biến trình số đợt

KKL trong cùng thời kỳ. Từ hình 11 thấy rằng sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI 2 thường và mức độ hoạt động của KKL có độ trễ một khoảng thời gian, thường vào khoảng nửa năm và cường độ biến động của chỉ số EAWMI 2 cũng không tác động nhiều đến hoạt động của KKL đến Việt Nam.

4.000

3.000

2.000

1.000

0.000

-1.000

-2.000

-3.000

-4.000

Axis Title

TS - KKL

TBNN

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 3

Hình 12. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI 3 và biến trình số

Trong hình12 diễn biến của EAWMI 3 và biến trình KKL có sự tương đồng như

đợt KKL trong cùng thời kỳ. EAWMI 2.

0.800

0.600

0.400

0.200

0.000

-0.200

-0.400

-0.600

-0.800

TS - KKL

TBNN

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 4

Hình 13. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI 4 và biến trình số đợt

KKL trong cùng thời kỳ. Với chỉ số EAWMI 4 mối liên hệ với hoạt động của KKL được thể hiện rất rõ rệt và mật thiết, ảnh hưởng đến sự biến động của hoạt động KKL. Điều này được thể hiện khi chuẩn sai chỉ số EAWMI 4 có giá trị từ 0.3-0.6 số đợt KKL xâm nhập xuống Việt nam trong mùa cũng có xu thế lơn hơn TBNN và theo chiều ngược lại số đợt KKL xâm nhập cũng theo xu thế giảm và thường thấp hơn giá trị TBNN.

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 5

40.00

30.00

20.00

10.00

0.00

-10.00

-20.00

-30.00

TS - KKL

TBNN

Hình 14. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI 5 và biến trình số đợt

KKL trong cùng thời kỳ. Trong hình 14, ta thấy được sự biến đổi của chỉ số EAWMI 5 và diễn biến của các đợt xâm nhập của KKL theo từng mùa đông không có mối liên hệ rõ rệt, ngoại trừ những năm có biến động lớn như mùa đông năm 2011 – 2012.

40.00

35.00

30.00

25.00

20.00

15.00

10.00

5.00

4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 -1.00 -2.00 -3.00 -4.00 -5.00

0.00

TBNN

TS - KKL

TBNN

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 6

Hình 15. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI6 và biến trình số

đợt KKL trong cùng thời kỳ. Từ hình 15 nhận thấy được chỉ số EAWMI6 có mối liên hệ khá chặt chẽ với tần suất hoạt động của các đợt KKL trong từng mùa đông, với đặc điểm của chỉ số EAWMI 6 là đặc trưng cho cường độ mạnh (yếu) của áp cao Siberia, dòng xiết trong đới gió Tây, rãnh xích đạo và hướng di chuyển của chúng. Do đó EAWMI6 có tác động rất rõ rệt đến hoạt động của các đợt xâm nhập KKL ở Việt Nam; với những năm chỉ số EAWMI6 có giá trị cao hơn TBNN, mùa đông năm đó có số đợt xâm nhập lạnh ở mức từ xấp xỉ đến cao hơn giá trị TBNN và ở chiều ngược lại số đợt xâm nhập của KKL cũng phổ biến ở mức xấp xỉ và thấp hơn TBNN. 3.1.3 Sự biến đổi của các trường khí quyển qui mô lớn và tác động của chúng đến hoạt động của KKL: Cùng với HSTQ, mối quan hệ giữa số đợt KKL và các trường khí quyển qui mô lớn nói trung, các trung tâm khí áp nói riêng còn được thể hiện qua sự biến đổi về phạm vi hoạt động của chúng thông qua việc so sánh vị trí trung bình nhiều năm (30 năm - từ năm 1986-2015) với vị trí trung bình của nhưng năm KKL hoạt động mạnh và những năm KKL hoạt động yếu:

-Theo hoạt động của các trung tâm khí áp mặt đất

Hình 16. Bản đồ MSLP trung bình 30 của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016)

Hình 17. Bản đồ MSLP trung bình 03 tháng chính đông của những KKL hoạt động mạnh

Hình 18. Bản đồ MSLP trung bình 03 tháng chính đông của những KKL hoạt động yếu

Trong hình 16 - hình 18, thấy được trong những mùa đông có KKL hoạt động mạnh, vùng trung tâm của áp cao Siberia có trị số ở vào khoảng 1035-1040mb có xung hướng dịch về phía nam của vĩ tuyến 500N và phần phía đông nam của nó có xu hướng mở rộng về nam và đông nam Trung Quốc nhiều hơn so với vị trí TBNN và so với nhưng năm KKL hoạt động yếu. Theo hướng ngược lại, trong những mùa đông KKL hoạt động yếu, vùng trung tâm của áp cao Siberia có trị số ở vào khoảng 1035-1040mb có xung hướng dịch lên phía Bắc của vĩ tuyến 500N và phần phía Đông nam của nó cũng thu hẹp phạm vị hoạt động hơn so với TBNN.

Hình 19. Trung bình 30 năm hoàn lưu mực 850mb của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016)

- Theo hoạt động của hoàn lưu mực 850mb:

Hình 20. Hoàn lưu trung bình mực 850mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động mạnh

Hình 21. Hoàn lưu trung bình mực 850mb của 03 tháng chính đông nhữngnăm KKL hoạt động yếu

Từ hình 19 đến hình 21, tiến hành phân tích, so sánh, tác giả thấy được trong những năm mùa đông KKL hoạt động mạnh, hình thành trung tâm cao đóng kín có trị số 1530 mdtv trên khu vực khoảng 300N; 100-1150E có xu hướng dịch chuyển về phía Nam, Đông Nam hướng về Nam Trung Quốc, điều này đồng nghĩa với khả năng khếch tán không khí lạnh xuống phía nam sẽ được thuận lợi hơn. Như vậy KKL xâm nhập xuống Việt Nam theo đó hoạt động sẽ mạnh hơn. Với chiều ngược lại, trong những năm mùa đông KKL hoạt động yếu, trên khu vực nói trên chúng ta không còn thấy sự xuất hiện của một tâm cao kể trên và tương đồng với nó hoạt động xâm nhập của KKL đến Việt Nam cũng giảm theo.

- Theo hoạt động của hoàn lưu mực 500mb:

Hình 22. Trung bình 30 năm hoàn lưu mực 500 mb của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016)

Hình 23. Hoàn lưu trung bình mực 500mb của 03 tháng chính đông nhữngnăm KKL hoạt động mạnh

Hình 24. Hoàn lưu trung bình mực 500mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động yếu

Với phương pháp nghiên cứu như trong trường khí áp 850mb, tác giả thấy rằng trường gió Tây trên cao có xu hướng hạ thấp hơn so với TBNN trong những năm mùa đông có KKL hoạt động mạnh, và thể hiện ở đây là đường 5820mđtv hạ xuống rất thấp, gần sát với vĩ tuyến 20 tại khu vực miền bắc Việt Nam. Điều này cũng cho thấy được hoạt động của trường gió Tây trên cao đã mạnh hơn so vơi TBNN và tạo điều kiện thuận lợi cho các hệ thống thời tiết mặt đất ở vĩ độ cao xâm nhập xuống phía nam được dễ dàng hơn.Trong những năm KKL hoạt động hoạt động yếu với cùng không gian, đường 5820mđtv có vị trí cao hơn và dịch về phía bắc. Ở một khía cạch khác, tác giả thấy được cũng trong những năm KKL hoạt động mạnh thì mức độ lấn Tây của áp cao Thái Bình Dương cũng yếu hơn so với TBNN.

- Theo hoạt động của hoàn lưu mực 300mb:

Hình 25.Trung bình 30 năm hoàn lưu mực 300 mb của 03 tháng chính đông (1986-1987 đến 2015-2016)

Hình 26.Hoàn lưu trung bình mực 300mb của 03 tháng chính đông những năm KKL hoạt động mạnh

Hình 27.Hoàn lưu trung bình mực 300mb của 03 tháng chính đông nhưngnăm KKL hoạt động yếu

Từ hình 26 thể hiện độ cao địa thế vị và đường dòng của những năm có không khí lạnh mạnh và hình 27 biểu thị độ cao địa thế vị và đường dòng của những năm có không khí lạnh yếu ảnh hưởng đến nước ta; có thể thấy rãnh Đông Á ở vị trí 50o-70oN – 120o- 160oE trong hình 26 sâu hơn, các đường độ cao địa thế vị cũng dày xít hơn. Mặt khác, cũng từ hai hình này cho thấy vùng ảnh hưởng của áp cao Thái Bình Dương được mở rộng sang phía tây nhiều hơn ở trong hình 26, dòng gió của áp cao này ôm trọn toàn bộ khu vực phía nam Việt Nam. Ngược lại, ở hình 27, áp cao này có xu thế lùi sang phía đông nhiều hơn, dòng gió của áp cao Thái Bình Dương chỉ ảnh hưởng một phần khu vực Biển Đông, còn khu vực phía Nam Việt Nam chịu ảnh hưởng từ dòng gió của áp cao ở bán cầu Nam với vị trí 20oN – 175oE. Vì vậy, ở mực 300mb, khi rãnh Đông Á khơi sâu hơn thì những năm đó có số đợt không khí lạnh ảnh hưởng đến nước ta nhiều hơn và ngược lại.

3.2 Thử nghiệm xác định số đợt không khí lạnh theo từng mùa Đông – theo phương pháp hồi qui tuyến tính một biến (từ năm 1992-2015): 3.2.1. Chỉ số EAWMI1: HSTQ = 0.65

ME =0.00

MAE = 2.54

Số đợt KKL quan trắc và số đợt KKL kiểm nghiệm sử dụng EAWMI1

KKL quan trắc

KKL Kiểm Nghiệm

Hình 28. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông

qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI1

- Trục tung biểu thị tổng số đợt KKL xâm nhập từng mùa đông, từ mùa đông 1992-

1993 đến mùa đông 2015-2016 tổng số 24 mùa đông.

- Từ bảng kết quả thử nghiệm thu được, ta thấy sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 1

đã phát hiện được tống số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam theo từng mùa đông có xu

thế thiên cao hơn so với giá trị quan trắc được và phổ biến cao hơn 3 đến 5 đợt, tuy nhiên

với những mùa đông số đợt KKL hoạt động nhiều hơn nhiều so với TBNN thì chỉ số

EAWMI 1 lại có xu thế phát hiện được ít hơn so với quan trắc và ở mức 7 đến 9 đợt trong

một mùa.

3.2.2. Chỉ số EAWMI 2:

HSTQ = 0.59

ME =0.00

MAE = 2.83

KKL quan trắc

KKL kiểm nghiệm

Số đợt KKL quan trắc và số đợt KKL kiểm nghiệm sử dụng EAWMI2

Hình 29. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông

qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 2

- Trục tung biểu thị số tổng số đợt KKL xâm nhập từng mùa đông, từ mùa đông

1992-1993 đến mùa đông 2015-2016 tổng số 24 mùa đông.

- Từ bảng kết quả thử nghiệm thu được, ta thấy sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 2

đã phát hiện được tống số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam theo từng mùa đông có xu

thế thiên cao hơn so với giá trị quan trắc được và phổ biến cao hơn 2 đến 4 đợt, tuy nhiên

với những mùa đông có số đợt KKL hoạt động nhiều hơn so với TBNN như mùa đông

1993-1994, 1994-1995, 1995-1996 và mùa đông 2010-2011 thì chỉ số EAWMI 2 lại có xu

thế phát hiện được ít hơn so với quan trắc và ở mức 10 đến 13 đợt trong một mùa; Trong

những pha có xu thế tăng hoặc giảm mạnh, chỉ số gió mùa luôn bị chậm hơn so với thực

tế.

3.2.3. Chỉ số EAWMI 3:

HSTQ = 0.56

ME =0.00

MAE = 2.81

KKL quan trắc

KKL kiểm nghiệm

Số đợt KKL quan trắc và số đợt KKL kiểm nghiệm sử dụng EAWMI3

Hình 30. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông

qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI3.

- Trục tung biểu thị số tổng số đợt KKL xâm nhập từng mùa đông, từ mùa đông

1992-1993 đến mùa đông 2015-2016 tổng số 24 mùa đông.

- Từ bảng kết quả thử nghiệm thu được, ta thấy sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI 3

đã phát hiện được tống số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam theo từng mùa đông có xu

thế khá gần với số đợt KKL quan trắc được trong những mùa đông có cường độ hoạt động

xâm nhập ở mức xấp xỉ TBNN, tuy nhiên đối với những mùa đông hoạt động xâm nhập

lạnh có tần suất cao hơn hoặc thấp hơn TBNN thì sai số thể hiện ở những mùa này là khá

lớn và phổ biến ở mức 5 – 10 đợt.

3.2.4. Chỉ số EAWMI 4:

HSTQ = 0.67 ME =0.00 MAE = 2.40

KKL quan trắc

KKL kiểm nghiệm

Số đợt KKL quan trắc và số đợt KKL kiểm nghiệm sử dụng EAWMI4

Hình 31. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông

qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI4

- Trục tung biểu thị tổng số đợt KKL xâm nhập từng mùa đông, từ mùa đông 1992-

1993 đến mùa đông 2015-2016 tổng số 24 mùa đông.

- Từ bảng kết quả thử nghiệm thu được, học viên nhận thấy được với việc sử dụng

chỉ số gió mùa EAWMI 4 đã phát hiện được tống số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam

theo từng mùa đông có xu thế khá tương đồng so với thực tế và thường có giá trị cao hơn.

Ngoài ra học viên còn nhận thấy một điều khá quan trọng trong việc sử dụng EAWMI 4,

đó là pha tăng giảm trong một số thời kỳ có sự sai khác nhiều so với thực tế, như giai đoạn

mùa đông từ 1999-2000 đến 2003-2004.

3.2.5. Chỉ số EAWMI 5:

HSTQ = 0.46

ME =0.00

MAE = 3.06

KKL quan trắc

KKL kiểm nghiệm

Số đợt KKL quan trắc và số đợt KKL kiểm nghiệm sử dụng EAWMI5

Hình 32. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông

qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI5.

- Trục tung biểu thị số tổng số đợt KKL xâm nhập từng mùa đông, từ mùa đông

1992-1993 đến mùa đông 2015-2016 tổng số 24 mùa đông.

- Từ bảng kết quả thử nghiệm thu được, ta thấy sử dụng chỉ số gió mùa mùa

đôngEAWMI 5 đã phát hiện được tổng số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam theo từng

mùa đông có xu thế sai lệch nhiều so với số đợt KKL quan trắc được và sự sai lệch lớn

hơn nữa trong những mùa đông có sự hoạt động của KKL nhiều hơnnhiều so với TBNN.

3.2.6. Chỉ số EAWMI 6:

HSTQ = 0.59

ME =0.00

MAE = 2.82

KKL quan trắc

KKL kiểm nghiệm

Số đợt KKL quan trắc và số đợt KKL kiểm nghiệm sử dụng EAWMI6

Hình 33. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông

qua sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI6.

- Trục tung biểu thị số tổng số đợt KKL xâm nhập từng mùa đông, từ mùa đông

1992-1993 đến mùa đông 2015-2016 tổng số 24 mùa đông.

- Từ bảng kết quả thử nghiệm thu được, ta thấy sử dụng chỉ số gió mùa EAWMI6

đã phát hiện được tổng số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam theo từng mùa đông có xu

thế không rõ ràng và cũng không thể hiện được một qui luật ổn định, có giá thấp hơn trong

giai đoạn số đợt KKL hoạt động ở mức cao hơn nhiều so với TBNN, ở mức cao hơn khi

số đợt KKL quan trắc được thấp hơn TBNN và gần sát giá trị thực tế khi số đợt KKL quan

trắc được ở mức xấp xỉ TBNN.

3.3. Thử nghiệm xác định số đợt không khí lạnh theo từng mùa Đông – theo phương pháp hồi qui từng bước (từ năm 1992-2015):

HSTQB: 0.79

ME =0.00

MAE = 1.71

Hình 34. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh tính được thông

qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 6, EAWMI 6) trên cơ sở

phương pháp hồi qui từng bước.

- Trục tung biểu thị tổng số đợt KKL xâm nhập từng mùa đông, từ mùa đông 1992-

1993 đến mùa đông 2015-2016 tổng số 24 mùa đông.

- Từ bảng kết quả thử nghiệm thu được, ta thấy sử dụng bộ 06 chỉ số gió mùa mùa

đông: EAWMI 1, EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 4, EAWMI 5, EAWMI 6 thực hiện

phương pháp hồi qui từng bước đã tìm được 04 chỉ số EAWMI2, EAWMI3, EAWMI5 và

EAWMI 6 tham gia trong phương trình kiểm nghiệm đã phát hiện được tổng số đợt KKL

xâm nhập xuống Việt Nam theo từng mùa đông có xu thế gần sát với số đợt KKL trong

thức tế có được từ quan trắc. Xu thế tăng giảm giữa chuỗi số liệu thực và số liệu kiểm

nghiệm có cùng pha với nhau. Như vậy việc sử dụng phương pháp hồi qui từng bước với

nguồn số liệu tái phân tích Era interim để tìm ra được bộ 04 chỉ số gió mùa mùa đông

EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 5 và EAWMI 6 có tương quan tốt và là chỉ báo tốt đến số

đợt KKL trong mùa đông xâm nhập xuống Việt Nam.

3.4. Thử nghiệm dự báo số đợt xâm nhập lạnh trong mùa đông và số đợt rét đậm, rét hại xảy ra trên diện rộng ở Việt Nam : 3.4.1 Thử nghiệm dự báo số đợt xâm nhập lạnh trong mùa đông xuống Việt Nam: Với nguồn số liệu đầu vào là sản phẩm dự báo hạn mùa của ECWMF được thu thập

từ các phiên dự báo trong tháng 8, tháng 9 và tháng 10 cho tháng 12, tháng 1 và tháng 2

năm sau, tiến hành dự báo thử số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam trong 06 mùa đông

(từ mùa đông 2011 đến mùa đông 2016), và dưới đây là những kết quả học viên đã tiến

hành thử nghiệm:

a. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 8:

ME =2.79

MAE = 4.52

Hình 35. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh dự báo được thông

qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI5, EAWMI 6) trên cơ sở

phương pháp hồi qui từng bước – Số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 8.

Nhận xét: Với nguồn số liệu đầu vào là sản phẩm dự báo hạn mùa của ECWMF

được thực hiện từ tháng 8, cho kết quả số đợt KKL có khả năng xâm nhập xuống Việt Nam

trong mùa đông tới khá sát với thực tế, như trong các mùa đông 2011-2012, 2012-2013,

2013- 2014. Nhưng trong mùa đông 2015-2016 và 2016-2017 thì có sự sai khác nhiều giữa

giá trị dự báo và giá trị quan trắc, tuy nhiên như kết quả đã tính ở trên, thấy được rằng ME

= 2.79 và MAE = 4.52 với giá trị sai số này là chấp nhận được.

b. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 9:

ME =5.28

MAE = 7.33

Hình 36. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh dự báo được thông

qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 5, EAWMI 6) trên cơ sở

phương pháp hồi qui từng bước - Số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 9.

Nhận xét: Với nguồn số liệu đầu vào là sản phẩm dự báo hạn mùa của ECWMF

được thực hiện từ tháng 9, cho kết quả số đợt KKL có khả năng xâm nhập xuống Việt Nam

trong mùa đông tới thường cao hơn so với thực tế, việc dự báo khống phổ biến lên đên 5-

10 đợt KKL, điều nay cũng được thể hiện qua chỉ số ME = 5.28 và MAE = 7.33 với giá trị

sai số này học viện nhận định rằng việc sử dụng số liệu đầu hạn màu được thực hiện dự

báo từ tháng 9 không phù hợp cho dự báo.

c. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 10:

ME =10.15

MAE = 10.15

Hình 37. Số đợt không khí lạnh quan trắc được và số đợt không khí lạnh dự báo được thông

qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 5, EAWMI 6) trên cơ sở

phương pháp hồi qui từng bước - Số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 10.

Nhận xét: Với nguồn số liệu đầu vào là sản phẩm dự báo hạn mùa của ECWMF

được thực hiện từ tháng 10, cho kết quả dự báo số đợt KKL có khả năng xâm nhập xuống

Việt Nam trong mùa đông tới cao hơn so với thực tế, việc dự báo khống phổ biến lên đến

9 -11 đợt KKL, điều nay cũng được thể hiện qua chỉ số ME = 10.15 và MAE = 10.15 với

giá trị sai số này học viện nhận định rằng việc sử dụng số liệu đầu hạn mùa được thực hiện

dự báo từ tháng 10 cũng không phù hợp cho dự báo.

3.4.2 Thử nghiệm dự báo số đợt rét đậm, rét hại xảy ra trên diện rộngtrong mùa đông ở khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ Việt Nam: Sử dụng sản phẩm dự báo từ mô hình dự báo hạn mùa của ECWMF tiến hành tính

toán và tìm ra 04 chỉ số gió mùa mùa đông được xác định trong tháng 12, tháng 1 và tháng

2 gồm chỉ số EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 5 và EAWMI 6 đưa vào phương trình dự

báo đã tìm được trong phương pháp hồi qui từng bước, tiến hành dự báo và đánh giá dự

báo với nguồn số liệu dự báo từ tháng 8, tháng 9 và tháng 10 trong các năm 2011 đến năm

2016.

a. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 8

ME =0.22

MAE = 1.31

7.00

6.00

5.00

4.00

3.00

2.00

1.00

0.00

Dự báo

Quan trắc

Số đợt rét đậm, rét hại quan trắc và dự báo

Hình 38. Số đợt rét đậm, rét hại quan trắc được và số đợt rét đậm, rét hạidự báo được thông

qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 5, EAWMI 6) trên cơ sở

phương pháp hồi qui từng bước - Số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 8.

Nhận xét: Từ kết quả dự báo thấy được số đợt rét đậm, rét hại dự báo phổ biến thấp

hơn giá trị thực tế thống kê được từ số liệu quan trắc, với giá trị dự báo hụt từ 1 đến 1.5

đợt, tuy nhiên sai số là không lớn với ME=0.22 và MAE = 1.31; với sai số như vây theo

học viên là sử dụng được.

b. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 9

ME =0.25

MAE = 1.29

Hình 39.Số đợt rét đậm, rét hại quan trắc được và số đợt rét đậm, rét hạidự báo được thông

qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 5, EAWMI 6) trên cơ sở

phương pháp hồi qui từng bước - Số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 9.

Nhận xét: Từ kết quả dự báo thấy được số đợt rét đậm, rét hại dự báo phổ biến

thấp hơn giá trị thực tế thống kê được từ số liệu quan trắc, điển hình là mùa đông 2013-

2014 và mùa đông 2016-2017. Trong 06 năm tiến hành dự báo thue nghiệm học viên

thấy được sai số ME=0.22 và MAE = 1.31; với sai số như vây theo học viên là sử dụng

được.

c. Sử dụng số liệu đầu vào là dữ liệu dự báo hạn mùa của ECWMF tháng 10

ME =0.18

MAE = 1.17

Hình 40. Số đợt rét đậm, rét hại quan trắc được và số đợt rét đậm, rét hạidự báo được thông

qua sử dụng bộ chỉ gió mùa (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI 5, EAWMI 6) trên cơ sở

phương pháp hồi qui từng bước - Số liệu dự báo hạn mùa từ tháng 8.

Nhận xét: Từ kết quả dự báo thấy được số đợt rét đậm, rét hại dự báo phổ biến thấp hơn giá trị thực tế thống kê được từ số liệu quan trắc, điển hình là mùa đông 2013-2014 và

mùa đông 2016-2017. Trong 06 năm tiến hành dự báo thử nghiệm học viên thấy được sai

số ME=0.18 và MAE = 1.17; với sai số như vậy theo học viên nhận thấy rằng, với việc sử dụng sản phẩm dự báo hạn mùa được thực hiện trong 3 tháng (tháng 8, tháng 9, tháng 10

của năm 2011 đến năm 2016), thì việc sử dụng số liệu dự báo từ tháng 10 dự báo cho tháng

12, tháng 1 và tháng 2 có kết quả dự báo các đợt rét đậm, rét hại có sai số thấp nhất và có

thể ứng dụng cho dự báo nghiệp vụ được.

KẾT LUẬN

- Thống kê trong gần 30 năm gần đây, trung bình hàng năm có khoảng 27-28 đợt

KKL tràn xuống nước ta; phân bố số đợt theo cường độ: yếu, mạnh và trung bình tương

đương nhau khoảng 9 đợt/năm. Năm nhiều nhất có 40 đợt, năm ít nhất có 20 đợt; Khoảng

một nửa số đợt xảy ra vào các tháng chính của mùa đông ( từ tháng 12 đến tháng 2 ) trong đó nhiều đợt cường độ mạnh gây ra những đợt rét đậm, rét hại, các hiện tượng mưa tuyết,

băng giá, sương muối ở miền Bắc nước ta.

- Luận văn đã bước đầu đã tìm ra được mối liên hệ tương đối rõ ràng giữa hoạt động

của xâm nhập lạnh xuống Việt Nam và sự biến động của các trường khí quyển qui mô lớn,

điều này được thể hiện qua sự mạnh lên, yếu đi và di chuyển của vùng trung tâm áp cao Siberia cũng được phản ánh đến hoạt động của KKL trong mùa đông trên khu vực miền

Bắc Việt nam. Sự tương tác hay còn là mối liên hệ không chỉ được thể hiện ở mực thấp mà

điều này còn được thể hiện trên các mực cao của tầng khí quyển như mực 850, 500 và

300mb, đặc biệt thông qua nghiên cứu cho thấy được hoạt động của xâm nhập lạnh đến

khu vực miền bắc Việt Nam có mối liên hệ khá chặt chẽ với qua trình hoạt động của đới

gió Tây trên cao, mức độ lấn Tây của áp cao Thái Bình Dương, độ nông sâu của rãnh Đông

Á và rãnh xích đạo.

- Ngoài ra trong luận văn, dựa trên cơ sở của các mối liên hệ đã tìm được nêu ra ở

phần trên, tác giả tiến hành thử nghiệm và tìm ra bộ chỉ số gió mùa mùa đông phục vụ khá

tốt cho việc xây dựng phương trình xác định số đợt KKL xâm nhập và ảnh hưởng đến Việt

Nam trong mùa đông, từ việc sử dụng bộ số liệu tái phân tích ERA Iterim của ECMWF với

hệ số tương quan tuyến tính một biến từ 0.46 đến 0.67 và hệ số tương quan bội là 0.79. Từ

phương trình dự báo tìm được với việc sử dụng bộ 06 chỉ số gió mùa mùa đông làm nhân tố

dự báo đã cho ra được kết quả thực nghiệm khả quan, đặc biệt sử dụng phương trình dự báo

tìm được từ phương pháp hồi qui từng bước đã cho được kết quả rất khả quan với HSTQB:

0.79, ME =0.00, MAE = 1.71. Tuy nhiên với những kết quả thu được từ việc sử dụng

phương trình dự báo đã tìm được, cho thấy giá trị thực nghiệm về số đợt KKL xâm nhập xuống Việt Nam hầu như thiên cao hơn so với giá trị thực tế có được từ quan trắc trong những mùa đông có số đợt KKL xâm nhập ở mức xấp xỉ và thấp hơn TBNN, và thiên thấp

hơn trị số thực trong những mùa đông có số đợt xâm nhập lạnh thực tế cao hơn nhiều so với TBNN. Do vậy để đánh giá được chính xác hơn cần thêm số liệu đôc lập để thực hiện được khách quan hơn.

- Luận văn bước đầu thử nghiệm dự báo tổng số đợt không khí lạnh xâm nhập xuống Việt Nam trong 06 mùa đông: Mùa đông 2011-2012, 2012-2013, 2013-2014, 2014-2015,

2015-2016, 2016-2017, trên cơ sở sử dụng bộ chỉ số gió mùa EAWMI 2, EAWMI 3,

EAWMI 5 và EAWMI 6 và sản phẩm dự báo hạn mùa của ECMWF đã có đượccác kết quả

dự báo khả quan, đặc biệt sử dụng sản phẩm dự báo hạn mùa của ECMWF được thực hiện

trong tháng 8 thu được kết quả có sai số ME =2.79, MAE = 4.52. Tuy nhiên sử dụng sản phẩm dự báo hạn mùa của ECMWF được dự báo trong tháng 9 và tháng 10 thì kết quả có

sai số là khá lớn với ME = 5.28– 10.15 , MAE = 7.33-10.15;

Trong khuôn khổ của luận văn này tác giả đã mạnh dạn thử nghiệm dự báo số đợt rét

đậm, rét hại có khả năng ảnh hưởng đến các tỉnh Miền bắc và một số tỉnh phía Bắc của

Bắc trung Bộ, quá trình thử nghiệm cũng được tiến hành trong 06 mùa đông: Mùa đông 2011-2012, 2012-2013, 2013-2014, 2014-2015, 2015-2016, 2016-2017, và trên cơ sở sử

dụng bộ chỉ số gió mùa mùa đông được nêu ở phần trên (EAWMI 2, EAWMI 3, EAWMI

5 và EAWMI 6) thu được kết quả rất khả quan với số liệu đầu vào là sản phẩm dự báo hạn

mùa của ECMWF cho ra kết quả có sai số lần lượt là: ME = 0.22, MAE = 1.31; ME =0.25, MAE = 1.29 và ME =0.18, MAE = 1.17. Với những sai số đánh giá như vậy, cho thấy với

bộ chỉ số gió mùa tìm được có khả năng trở thành một bộ công cụ dự báo hạn mùa trợ giúp

tốt cho công tác dự báo nghiệp vụ.

Tuy nhiên, với nguồn số liệu dự báo ngắn nên trong tương lai cần có các nghiên cứu

bổ xung với nguồn số liệu đủ dài để phân tích tìm ra được những mối liên hệ có tính chắc

chắn và đặc trưng hơn nữa giữ hoạt động XNL ở Việt nam với các trường khí quyển qui mô

lớn. Đánh giá và đưa ra các hiệu chỉnh nhằm nâng cao chất lượng dự báo các đợt XNL được

hiệu quả hơn./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tiếng Việt:

1. Chu Thị Thu Hường và Phạm Văn Tân (2014), Hoạt động của áp cao Siberia với

nhiệt độ trên khu vực Bắc Bộ Việt Nam Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn, số 599, pp. 30-38.

2. Chu Thị Thu Hường (2015), Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến cường độ vi

phạm hoạt động của áp cao Siberia, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Số 651, pp.15-21.

3. Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (2004), Khí hậu và tài nguyên khí hậu

Việt Nam, NXB Nông Nghiệp, Hà Nội.

4. Nguyễn Viết Lành và Chu Thị Thu Hường (2005), Xây dựng trường độ cao địa

thế vị trên khu vực Châu Á và lân cận trong các tháng mùa đông, Tạp chí Khí tượng Thuỷ

văn, Số 537, tháng 9/2005, pp 11-22; Nguyễn Viết Lành và các cộng sự (2007), ―Nghiên

cứu ảnh hưởng của gió mùa Á – Úc đến thời tiết, khí hậu Việt Nam‖, Đề tài nghiên cứu

Khoa học cấp bộ, Bộ Tài nguyên và Môi trường.

5. Nguyễn Viết lành, Phạm Minh Tiến - Nghiên cứu mối quan hệ giữa xâm nhập

lạnh xuống Việt Nam với áp thấp ALEUT, tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học

Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 148-152.

6. Lê Anh Tú (2015), Hoạt động của một số trung tâm khí áp ảnh hưởng đến Việt

Nam trong các tháng chuyển mùa từ đông sang hè giai đoạn 1961 – 2010, Khóa luận tốt

nghiệp đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc qua Hà Nội.

7. Phạm Vũ Anh, Nguyễn Viết Lành (2010), Giáo trình Khí tượng synop, Trường

Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội.

8. Phan Văn Tân (2005), Phương pháp thống kê trong khí hậu.

9. Phạm Ngọc Toàn và Phan Tất Đắc, 1993: Khí hậu Việt Nam, Nhà xuất bản Khoa

học kỹ thuật, 1993

10. Trần Công Minh, Thử nghiệm cải tiến chỉ tiêu dự báo không khí lạnh các tháng

cuối mùa đông bằng phương pháp Synôp: Đề tài NCKH. QT 00-28, ĐHQGHN, 2003.

11. Trần Công Minh (2003), Giáo trình Khí tượng synop nhiệt đới, Đại học Quốc

gia Hà Nội.

12. Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia (2012), Qui trình dự báo không khí

lạnh.

13. Trung tâm Khí tượng Thủy văn Trung ương (1993-2015), Đặc điểm khí tượng

thủy văn trong từng năm (1993-2015), Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc Gia.

14.Vũ Thang Hằng, (2010), Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và

Công nghệ số 26, số 3S,334-343.

B. Tiếng Anh:

15. Bingyi Wu và Jia Wang (2002): Winter Arctic Oscillation, Siberian high and

East Asian Winter Monsoon.

16. C.-P.Chang, Zhuo Wang và Harry Hendon (2006): The Asian winter monsoon.

17. C.P. Chang, 2011:The Asian winter – Australia summer monsoon: A review of

the East Asia winter monsoon.

18. Gong D. Y và V. H (2002). “The Siberia high and climate change over middle

to high latitude Asia”- Theol. Appl. Climatol. 72, 1-9. 19. Gao Hui (2007) and cs ―Comparison of East Asian winter monsoon indices‖

Adv.Geosci, 10,31-37).

20. H. Gao, 2006: A comparison of four East Asian winter monsoon.

21. Se-Hwan and LU Riyu, 2014: Predictability of the East Asian Winter

Monsoon Indices by the Coupled Models of ENSEMBLES.

22. Lin Wang and Wen Chen, (2013), ―An Intensity Index for the East

AsianWinterMonsoon‖,ChinaManuscriptreceived7February2013,infinalform 15 October

2013).

23. Quaoping Li, Song Yang, Tongwen Wu and Xiangwen Liu, 2017: Subseasonal

Dynamical Prediction of East Asian Cold surges.

24. Tsing-Chang Chen, Ming-Cheng Yen, Wan-Ru Huang và William A. Gallus Jr

(2002): An East Asian Cold Surge: Case Study.

25. Sirapong Sooktawee, Usa Humphries, Atsamon Limsakul, Prungchan

Wongwises (2014): Spatio – Temporal Variability of Winter Monsoon over the Indochina

Peninsula. Atmosphere 5, 101-121.

26. Tae-Won Park, Chang-Hoi Ho, Jee-Hoon Jeong, Jin-Woo Heo, Yi Deng (2015):

A new dynamical index for classification of cold surge types over East Asia.

27. Yueqing Li and Song Yang, 2010: A Dynamical Index for the East Asian Winter

Monsoon.

28. Yi Zhang, Kenneth R. Sperber, và James S. Boyle (1997): Climatology and

Interannual Variation of the East Asian Winter Monsoon: Results from the 1979 – 1995 NCEP/NCAR Reanalysis. Mon. Wea. Rev., 125, 2605-2619.

29. Yueqing Li, Song Yang (2010): A dynamical index for the East Asian Winter

Monsoon.

30. Wallace và Gutzler (1981): Teleconnections in the geopotential height field

during the northern hemisphere winter. Monthly weather review 109: 784-812pp.

PHỤ LỤC Bảng PL1: Tổng số đợt không khí lạnh trong các tháng mùa đông (từ mùa đông1992- 2015).

Tháng IX X XI XII II III IV V Tổng số I

3 3 2 1 29 Năm 1992 - 1993 2 3 4 6 5

7 6 1 3 34 1993 - 1994 1 3 4 5 4

6 5 2 3 36 1994 - 1995 3 4 2 6 5

4 3 4 3 38 1995 - 1996 1 4 4 6 9

3 4 2 3 24 1996 - 1997 0 1 4 3 4

5 3 1 3 29 1997 - 1998 2 3 2 3 7

3 3 2 4 24 1998 - 1999 2 1 4 1 4

3 5 4 3 27 1999 - 2000 0 1 3 4 4

4 5 4 2 29 2000 - 2001 0 2 4 4 4

3 3 2 2 25 2001 - 2002 0 4 4 4 3

3 2 3 1 27 2002 - 2003 1 4 5 4 4

3 5 3 4 33 2003 - 2004 1 2 4 5 6

4 4 1 0 25 2004 - 2005 1 3 2 5 5

5 1 2 1 30 2005 - 2006 0 5 4 7 5

0 2 3 3 25 2006 - 2007 1 1 4 4 7

5 2 1 4 29 2007 - 2008 3 2 3 5 4

2 5 3 2 30 2008 - 2009 0 1 5 5 7

2 4 4 0 25 2009 - 2010 1 1 4 3 6

2 8 2 4 37 2010 - 2011 0 2 5 5 9

5 3 3 1 30 2011 - 2012 1 4 3 5 5

4 2 4 0 29 2012 - 2013 2 2 4 6 5

4 3 1 1 25 2013 - 2014 1 1 5 5 4

2 4 3 0 23 2014 - 2015 0 1 5 6 2

5 3 1 1 24 2015 - 2016 1 2 2 5 4

Tổng số 24 57 89 112 122 87 88 58 49 687

Trung bình 1.0 2.4 3.7 4.7 5.1 3.6 3.7 2.4 2.0 28.6

Bảng PL2: Tổng số các đợt GMĐB và KKLT; Tổng số đợt rét đậm, rét hại ảnh hưởng đến Việt Nam trong các mùa đông thời kỳ 1992-2015.

GMĐB KKLTC Tổng Mùa đông số Số đợt rét đậm, rét hại

Mạnh TB Yếu Mạnh TB Yếu

1992 - 1993 7 4 2 29 5 9 3 4

1993 - 1994 9 3 5 34 3 4 7 6

1994 - 1995 9 6 2 36 6 8 3 8

1995 - 1996 8 6 4 38 3 10 5 5

1996 - 1997 6 6 5 24 3 2 3 2

1997 - 1998 13 1 1 29 3 2 7 5

1998 - 1999 10 3 1 24 3 4 4 2

1999 - 2000 5 4 1 27 3 4 9 4

2000 - 2001 12 3 2 29 3 1 1 10

2001 - 2002 6 1 3 25 5 3 6 6

2002 - 2003 9 4 0 27 4 3 3 8

2003 - 2004 4 4 5 33 4 5 11 4

2004 - 2005 4 4 4 25 5 7 3 3

1 2005 - 2006 10 2 30 3 4 3 10

2006 - 2007 5 4 2 25 3 5 6 3

2007 - 2008 5 5 4 29 4 3 8 4

2008 - 2009 4 3 2 30 5 7 7 7

2009 - 2010 8 7 2 25 5 2 1 5

2010 - 2011 5 1 5 37 4 8 8 10

2011 - 2012 8 6 2 30 5 3 6 5

2012 - 2013 8 5 3 29 5 5 4 4

2013 - 2014 2 4 5 25 6 10 1 3

2014 - 2015 3 3 4 23 3 3 3 7

2015-2016 5

3 115 4 164 4 92 8 120 1 126 4 70 24 687 Tổng số 98

Trung bình 4.08 4.8 6.8 3.8 5.0 5.3 2.9 28.6

Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu mối liên hệ giữa hoạt động xâm nhập lạnh với các trường khí quyển qui mô lớn trong các tháng mùa đông ở Việt Nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

------------------------------------

Đinh Hữu Dương

NGHIÊN CỨU MỐI LIÊN HỆ GIỮA HOẠT ĐỘNG XÂM NHẬP

LẠNH VỚI CÁC TRƯỜNG KHÍ QUYỂN QUI MÔ LỚN TRONG CÁC

THÁNG MÙA ĐÔNG Ở VIỆT NAM

Hà Nội – 2019

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-------------------------------------

Đinh Hữu Dương

NGHIÊN CỨU MỐI LIÊN HỆ GIỮA HOẠT ĐỘNG XÂM NHẬP LẠNH VỚI CÁC TRƯỜNG KHÍ QUYỂN QUI MÔ LỚN TRONG CÁC THÁNG MÙA ĐÔNG Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tượng khí hậu học

Mã số :60440222

Hà Nội – 2019

LỜI CẢM ƠN

Mục lục

LỜI CẢM ƠN .................................................................................................................... 3

MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

CHƯƠNG 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Giả sử:

CHƯƠNG 3. MỘT SỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ NHẬN XÉT

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 1

Hình 11. Sự biến động của chỉ số gió mùa mùa đông EAWMI 2 và biến trình số đợt

đợt KKL trong cùng thời kỳ. EAWMI 2.

Biến trình số đợt KKL và chuẩn sai chỉ số EAWMI 5

Số đợt KKL quan trắc và số đợt KKL kiểm nghiệm sử dụng EAWMI1

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tiếng Việt:

PHỤ LỤC Bảng PL1: Tổng số đợt không khí lạnh trong các tháng mùa đông (từ mùa đông1992- 2015).

Có thể bạn quan tâm

Luận văn Thạc sĩ: Quản lý hoạt động phát triển nhận thức cho trẻ mẫu giáo ở các trường mầm non, huyện Hoàng Su Phì, tỉnh Hà Giang

Luận văn Thạc sĩ tóm tắt: Pháp luật về điều kiện đầu tư kinh doanh trong lĩnh vực giáo dục, đào tạo ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Sự nghiệp nghiên cứu phê bình văn học của Hoài Thanh

Luận văn Thạc sĩ: Tiểu thuyết của Đỗ Phấn từ góc nhìn sinh thái

Luận văn Thạc sĩ: Giải pháp ứng phó với nhập cư ở Liên minh Châu Âu

Luận văn Thạc sĩ: Diễn ngôn về giới nữ trong văn xuôi nữ Việt Nam đương đại (khảo sát sáng tác của Dạ Ngân, Y Ban, Lý Lan, Nguyễn Thị Thu Huệ)

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mức phát thải tham chiếu rừng khu vực huyện Bảo Lâm tỉnh Lâm Đồng

Luận văn Thạc sĩ: Đặc điểm nhân vật chính trong ba tác phẩm của Franz Kafka: Lâu đài, Vụ án, Hóa thân

Kháo luận tốt nghiệp: Vận dụng lí thuyết học tập trải nghiệm vào dạy học Thống kê - Xác suất ở lớp Hai

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho Robot dịch vụ

Luận văn Thạc sĩ: Thế giới nhân vật trong truyện ngắn Lê Minh Khuê sau năm 1975

Luận văn Thạc sĩ: Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Kiểm soát rủi ro tín dụng bán lẻ tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Thủ Thiêm

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh Thủ Đức

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố tác đồng đến nợ xấu tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn - Chi nhánh Tiền Giang

Luận văn Thạc sĩ: Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (Vietinbank)

Luận văn Thạc sĩ tóm tắt: Pháp luật về du lịch biển, thực tiễn tại tỉnh Bình Định

Luận văn Thạc sĩ: Ảnh hưởng của các yếu tố thương hiệu với vai trò trung gian của Marketing truyền miệng đến quyết định chọn việc làm của nhân viên GenZ tại chuỗi nhà hàng gà rán Popeyes khu vực Thành Phố Hồ Chí Minh

Luận văn Thạc sĩ: Ảnh hưởng của Marketing mix đến ý định học cao học của sinh viên khối ngành kinh tế thuộc Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo