Nghiên cứu các đặc trưng phân bố của trường tốc độ gió tại vùng biển đảo Lý Sơn, tỉnh Quảng Ngãi

Trên cơ sở nguồn dữ liệu trường gió 10 m trên mặt biển với tần suất hàng giờ và trong thời gian 41 năm (1979–2019) của NCEP CFRS, chúng tôi đã sử dụng các hàm phân bố xác suất để nghiên cứu quy luật phân bố trường tốc độ gió tại vùng biển đảo Lý Sơn. Cụ thể đã sử dụng bốn hàm phân bố (phân bố chuẩn, phân bố Gamma, phân bố Weibull và phân bố giá trị cực trị) để ước tính các tham số đặc trưng về hình dạng và tỷ lệ của quy luật phân bố gió tại vùng biển đảo Lý Sơn.

Vietnam Journal of Marine Science and Technology; Vol 20, No 4A; 2020: 11–20 DOI: https://doi.org/10.15625/1859-3097/15640 http://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst Study on distribution characteristics of wind speed field in the sea area of Ly Son island of Quang Ngai province Tran Van Chung*, Ngo Manh Tien, Nguyen Van Long Institute of Oceanography, VAST, Vietnam * E-mail: tvanchung@gmail.com Received: 28 August 2020; Accepted: 26 October 2020 ©2020 Vietnam Academy of Science and Technology (VAST) Abstract On the basis of the data source of the 10 m wind field above the sea with the hourly frequency and during the period of 41 years (1979–2019) by the NCEP CFRS, we used the probability distribution functions to study the distribution law of wind speed in the waters of Ly Son island Specifically, four distribution functions (normal distribution, gamma distribution, Weibull distribution and extreme value distribution) were used to estimate the characteristic parameters of the shape and proportion of the wind distribution in the waters of Ly Son island Keywords: Wind field, wind rose, wind probability distribution, NCEP CFSR Citation: Tran Van Chung, Ngo Manh Tien, Nguyen Van Long, 2020 Study on distribution characteristics of wind speed field in the sea area of Ly Son island Of Quang Ngai province Vietnam Journal of Marine Science and Technology, 20(4A), 11–20 11 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Biển, Tập 20, Số 4A; 2020: 11–20 DOI: https://doi.org/10.15625/1859-3097/15640 http://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst Nghiên cứu đặc trưng phân bố trường tốc độ gió vùng biển đảo Lý Sơn, tỉnh Quảng Ngãi Trần Văn Chung*, Ngô Mạnh Tiến, Nguyễn Văn Long Viện Hải dương học, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, Việt Nam * E-mail: tvanchung@gmail.com Nhận bài: 28-8-2020; Chấp nhận đăng: 26-10-2020 Tóm tắt Trên sở nguồn liệu trường gió 10 m mặt biển với tần suất hàng thời gian 41 năm (1979–2019) NCEP CFRS, sử dụng hàm phân bố xác suất để nghiên cứu quy luật phân bố trường tốc độ gió vùng biển đảo Lý Sơn Cụ thể sử dụng bốn hàm phân bố (phân bố chuẩn, phân bố Gamma, phân bố Weibull phân bố giá trị cực trị) để ước tính tham số đặc trưng hình dạng tỷ lệ quy luật phân bố gió vùng biển đảo Lý Sơn Từ khóa: Trường gió, hoa gió, phân bố xác suất gió, NCEP CFSR ĐẶT VẤN ĐỀ Như biết gió bề mặt biển số tham số điều khiển quan trọng để xác định thơng số nhiều q trình tương tác biển-khí như: Thơng lượng ẩn, cảm nhiệt biển-khí, tốc độ chuyển giao biển - khí carbon dioxide, dịng động lượng ứng suất gió lớp bề mặt biển Trong mơ hình động lực học biển, tham số ứng suất gió nhân tố định khả trao đổi động lực bề mặt biển Đặc biệt chế độ gió phản ánh tính chất cục khu vực nghiên cứu, định tính thành bại kết mô Như biết, đảo Lý Sơn một đảo nhỏ có vị trí quan trọng kinh tế an ninh quốc phòng tỉnh Quảng Ngãi Cư dân huyện đảo người Việt định cư tạo lập nhiều di sản văn hóa quý báu Đánh cá, trồng hành tỏi sinh hoạt kinh tế đặc thù huyện đảo Với mục tiêu nghiên cứu chế nguyên nhân phát tán, di cư nguồn giống vùng biển Lý Sơn, nghiên cứu này, phân tích đặc trưng trường gió bước đầu quan trọng cho đánh giá trình thủy động 12 lực, dòng chảy khu vực Lý Sơn, liên quan đến chế phát tán nguôn giống Hiện có nhiều thơng tin trường gió tồn cầu từ ảnh viễn thám Tuy nhiên, sở liệu gió đầy đủ tìm thấy thỏa mãn cho phân tích trường gió Lý Sơn, cập nhật từ sở liệu hồi cố lịch sử mơ hình khí hậu tồn cầu CFSR (Climate Forecast System Reanalysis) thuộc trung tâm dự báo môi trường NCEP (National Centers for Environmental Prediction) (NCEP CFSR) [1] Theo cơng trình cơng bố, kết dự báo hồi cố dự báo thời gian NCEP (CFSv2) [2] giúp cho nhà quản lý đưa định phù hợp lĩnh vực quản lý nước lưu vực sông, nông nghiệp, giao thông vận tải, lượng, khai thác nguồn lượng (gió,…), nguồn lượng bền vững khác, dự báo tai biến thiên nhiên dự báo mùa mưa, bão TÀI LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Tài liệu nghiên cứu Study on distribution characteristics of wind speed Khu vực nghiên cứu vùng biển đảo Lý Sơn thể hình 3, thời gian chuỗi liệu gió sử dụng theo giai đoạn: Từ 1979– 2011, tần suất số liệu hàng với bước lưới không gian theo kinh độ 0,3125o theo vĩ độ 0,3122o, sau năm 2011 đến (2019) theo lưới 0,2o theo phương ngang Vị trí nghiên cứu trường gió khu vực đảo Lý Sơn trích xuất từ chuỗi số liệu gió độ cao 10 m so với mặt nước biển, với mục đích phản ánh đặc trưng địa phương khu vực thể hình Hình Vị trí nghiên cứu đặc trưng gió cho khu vực Lý Sơn Phương pháp nghiên cứu Chọn lựa hàm phân bố điển hình để phân tích chế độ gió, thể thong qua tham số cính: Tham số hình dạng tham số tỉ lệ Dưới hàm phân bố xác suất sử dụng nghiên cứu quy luật phân bố gió vùng biển đảo Lý Sơn Phân bố chuẩn (normal distribution) Hàm mật độ phân bố chuẩn xác định: y  f  x  ,   e  2  x    2 Trong đó: µ giá trị trung bình,  độ lệch chuẩn [3] Được xác định cụ thể sau: 12 x n n  x ;   xi  x     i 1 i i 1 n  n 1  Hàm phân bố tích lũy chuẩn: p  F  x  ,    2 x e Hàm nghịch đảo chuẩn xác định dạng:   x  F 1  p  ,   x : F  x  ,   p Trong đó: p hàm phân bố xác xuất chuẩn Kết quả: x nghiệm phương trình tích phân cung cấp xác xuất mong muốn p Phân bố Gamma (Gamma distribution) Hàm mật độ phân bố Gamma xác định: y  f  x a, b   x a 1 b x e ba   a  Trong đó: (.) hàm Gamma [4, 5] Hàm Gamma xác định tích phân:    x    e  t t x 1dt  t    2 2 dt  Kết quả: p xác xuất quan sát đơn lẻ từ phân bố chuẩn với tham số rơi vào khoảng (-∞, x] Phân bố chuẩn tắc có µ = σ = Ước tính tham số: Hàm khả xảy hàm mật độ xác suất xem hàm tham số Các ước tính khả xảy tối đa ước tính tham số tối đa hóa hàm khả cho giá trị cố định x Các ước lượng khả xảy tối đa a b phân bố Gamma lời giải cho phương trình đồng thời 13 Tran Van Chung et al  log aˆ    aˆ   log x   12 n i 1 i x ;bˆ  axˆ Trong đó: x trung bình mẫu cho mẫu x1, x2,…, xn; aˆ bˆ ước lượng không chệch tham số a b Hàm ψ hàm Digamma, đạo hàm logarit hàm Gamma:   x   d log    x     d    x  dx  x dx t x a 1 b t e dt ba   a  0 Kết quả: p xác xuất mà quan sát đơn lẻ từ phân bố Gamma với tham số a b rơi vào khoảng [0, x] Hàm nghịch đảo phân bố tích lũy Gamma:   x  F 1  p a, b   x : F  x a, b   p Trong đó: p hàm phân bố tích lũy Gamma Phân bố Weibull Hàm phân bố Weibull dương giá trị dương x khác Đối với giá trị dương hoàn toàn tham số hình dạng b tham số tỷ lệ a, viết [6] b x y  f  x a, b     aa b 1 e x   a b Ước tính tham số a, b: Hàm khả xảy hàm mật độ xác suất xem hàm tham số Các ước tính khả xảy tối đa ước tính tham số tối đa hóa hàm khả cho giá trị cố định x Các ước lượng khả xảy lớn a b phân phối Weibull nghiệm phương trình đồng thời:   n  bˆ aˆ     i 1 xib  ;  n   n bˆ  n   n bˆ  ˆ   i 1 xi log xi   i 1 log xi a 14 Hàm phân bố tích lũy Weibull: p  F  x a, b  x b   ba t e  b b 1 t   a b dt   e x   a I  0,  x  Hàm nghịch đảo phân bố tích lũy Weibull: Hàm phân bố tích lũy Gamma: p  F  x a, b   Trong đó: aˆ bˆ ước lượng không chệch tham số a b x  F 1  p a, b   a ln 1  p  b I0,1  p  Phân bố giá trị cực trị (Extreme value distribution) Hàm mật độ xác xuất phân bố giá trị cực trị [7] với tham số vị trí µ, tham số tỉ lệ σ là:  x    x        e   y  f  x  ,    1e e Phân bố giá trị cực trị thường sử dụng để mơ hình hóa giá trị nhỏ lớn số tập hợp lớn giá trị ngẫu nhiên độc lập, phân bố giống đại diện cho phép đo quan sát Phân bố giá trị cực trị thích hợp để lập mơ hình giá trị nhỏ từ phân bố có phần giảm nhanh theo cấp số nhân, chẳng hạn phân bố chuẩn (giới thiệu trên) Nó mơ hình hóa giá trị lớn từ phân bố, chẳng hạn phân bố chuẩn theo hàm mũ, cách sử dụng giá trị âm giá trị ban đầu Mặc dù phân bố giá trị cực trị thường sử dụng làm mơ hình cho giá trị cực trị, sử dụng làm mơ hình cho loại liệu liên tục khác Ví dụ, phân bố giá trị cực đoan có liên quan chặt chẽ với phân phối Weibull Nếu T có phân bố Weibull với tham số a b, log(T) có phân bố giá trị cực trị loại 1, với tham số µ = loga  = 1/b KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Để phân tích số liệu gió, sử dụng nguồn liệu, NCEP CFSR (1/1/1979– 31/12/2010) NCEP CFSv2 (1/1/2011– 31/12/2019) cho ốp giờ/số liệu cho với 41 năm với tổng số liệu phân tích thể đầy đủ bảng Để nhìn thấy trực quan Study on distribution characteristics of wind speed kết phân tích, chúng tơi thể kết dạng hoa gió (hình 2) dạng biểu đồ theo phân bố hướng tốc độ (hình 3) Bảng Bảng phân cấp chế độ gió theo 16 hướng 11 cấp độ gió Lý Sơn (1979–2019) Hướng N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW Tổng số liệu Tỷ lệ (%) ≤ ws