Nghiên cứu này hướng tới phân tích sự khác biệt của giá trị tham số bất ổn định khí quyển liên quan tới sự xuất hiện dông trước và trong mùa hè tại trạm Láng, Hà Nội trong giai đoạn 2008 tới 2018. Các giá trị của tham số bất ổn định được thu thập từ bộ số liệu tái phân tích ERA5 và số liệu đo đạc từ bóng thám không tại trạm Láng.
KHÁC BIỆT CỦA THAM SỐ BẤT ỔN ĐỊNH LIÊN QUAN ĐẾN SỰ XUẤT HIỆN DÔNG TRƯỚC VÀ TRONG MÙA HÈ TRÊN KHU VỰC HÀ NỘI Nghiêm Trung Hậu(1), Bùi Minh Tuân(2) (1) Học viện Kĩ thuật Quân (2) Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Ngày nhận bài: 12/7/2021; ngày chuyển phản biện: 13/7/2021; ngày chấp nhận đăng: 13/8/2021 Tóm tắt: Nghiên cứu hướng tới phân tích khác biệt giá trị tham số bất ổn định khí liên quan tới xuất dông trước mùa hè trạm Láng, Hà Nội giai đoạn 2008 tới 2018 Các giá trị tham số bất ổn định thu thập từ số liệu tái phân tích ERA5 số liệu đo đạc từ bóng thám khơng trạm Láng Kết nghiên cứu dựa 698 đợt dông cho thấy, mùa xuân, dông thường xuất vào đêm đầu sáng, đó, mùa hè, dông thường xuất vào buổi chiều Đồng thời, chế hình thành dơng khác hai giai đoạn dẫn tới khác biệt lớn tham số CAPE, CIN, số K, nhiệt độ điểm sương độ đứt gió Dơng mùa xn thường xuất có xâm nhập lạnh phát triển rãnh gió Tây cao, đó, giá trị nhiệt độ điểm sương, CAPE K thường nhỏ giá trị độ đứt gió lớn Ngược lại, mùa hè, dơng chủ yếu dơng nhiệt, hình thành bất ổn định khí liên quan đến đốt nóng bề mặt, giá trị nhiệt độ điểm sương, CAPE K lớn giá trị độ đứt gió lại tương đối nhỏ Các giá trị chi tiết tham số bất ổn định sử dụng sở để xây dựng phương pháp dự báo dơng dựa kết dự báo mơ hình số tương lai Từ khóa: Mưa lớn; Mưa dơng, Tham số bất ổn định, CAPE, CIN, K Mở đầu Dông tượng thời tiết nguy hiểm, xảy thường xun Việt Nam Dơng xuất tất vùng miền nhiều thời điểm năm Các tượng kèm với dơng sấm sét, gió giật, mưa lớn, mưa đá… hàng năm gây nhiều thiệt hại sở vật chất, tài sản tính mạng người Do đó, việc nghiên cứu dự báo dơng Việt Nam vấn đề quan trọng ln quan tâm cộng đồng khí tượng Tuy nhiên, quy mô ngang ổ dông tương đối nhỏ, vào khoảng 10 km, đồng thời chế hình thành dơng phức tạp nên việc dự báo xuất dơng mơ hình số cịn hạn chế Các dự báo dơng chủ yếu dựa ảnh mây vệ tinh độ phản hồi từ radar Sự phát triển dông đặc trưng phát triển mạnh mẽ mây đối lưu theo Liên hệ tác giả: Bùi Minh Tuân Email: tuanbm183hus@vnu.edu.com 56 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 phương thẳng đứng kèm với gió giật mạnh Những đặc trưng khí quan trọng liên quan đến hình thành dông bao gồm độ ẩm lớp biên, bất ổn định có điều kiện q trình gây thăng lên khơng khí lớp biên [13, 18] Với điều kiện nâng thích hợp, ví dụ trình xâm nhập lạnh cản địa hình, khối khí nóng ẩm lớp biên thăng lên và hình thành dịng thăng dơng Trong q trình thăng lên, khối khơng khí giãn nở đoạn nhiệt lạnh Đến độ cao định, nước khối khơng khí ngưng tụ thành nước giải phóng ẩn nhiệt Lượng nhiệt giải phóng nguồn lượng chính, định phát triển cường độ dơng Vì vậy, nhiệt ẩm lớp biên khí coi nguồn nhiên liệu cho dơng Nói chung, dơng mạnh hình thành lớp biên khí có khơng khí nóng ẩm (nếu điều kiện khác nhau) Bên cạnh đó, thay đổi hướng tốc độ gió (độ đứt gió) theo phương ngang phương thẳng đứng yếu tố cần thiết để hình thành dơng Trong mơi trường khơng có độ đứt gió, dơng khơng khí lớp biên bên di chuyển nhau, dơng nhanh chóng tiêu thụ hết nhiên liệu tan rã Tuy nhiên môi trường độ đứt gió lớn, dơng liên tục đẩy tới vị trí lớp biên có điều kiện giàu khơng khí nóng ẩm, đó, dơng tồn lâu cường độ mạnh Trong dự báo nghiệp vụ, dự báo viên thường phân tích tham số bất ổn định nhận từ bóng thám khơng từ mơ hình dự báo số trị để đưa nhận định khả xảy dông Những công cụ dự báo dông sử dụng phổ biến giản đồ thiên khí Emma Skew-T Có nhiều số đưa phân tích như: Năng lượng đối lưu tiềm (CAPE); số cản đối lưu (CIN); số nâng (LI); số K; nhiệt độ điểm sương; độ đứt gió thẳng đứng Mỗi số phản ánh đặc trưng bất ổn định khác Thông thường, dơng mạnh có thời gian tồn dài thường địi hỏi CAPE độ đứt gió phải có giá trị lớn [8, 11, 16, 19, 20] Việc sử dụng kết hợp số bất ổn định dựa nghiên cứu tham số bất ổn định liên quan đến khả xuất dơng có từ năm 1950 [6, 7, 9, 12, 14, 15] Các nghiên cứu chủ yếu dựa phân tích số lượng lớn lần dơng xuất hiện, sau phân loại thống kê giá trị tham số bất ổn định tương ứng Tuy nhiên khu vực khác nhau, giá trị tham số bất ổn định khác Năm 2007, nhiều nghiên cứu tiến hành so sánh giá trị tham số bất ổn định từ bóng thám khơng lần xuất dơng lớn Châu Âu Hoa kì giai đoạn 1958 - 1999 [8, 9] Kết cho thấy, giá trị tham số bất ổn định ứng với loại dơng định Châu Âu thường có giá trị cao so với Hoa Kì Điều tác động khác yếu tố hình quy mơ Synop địa hình Ở Việt Nam, nghiên cứu dự báo dông tiến hành từ sớm [1 - 5] Nguyễn Minh Trường css [1] nghiên cứu mối quan hệ CAPE/CIN với mưa lớn nửa đầu mùa hè khu vực Bắc Bộ cách chọn đợt mưa lớn 50 mm tháng Ba đến tháng Sáu năm 1998 1999, ứng với hình thời tiết mà đối lưu phát triển, mưa lớn tập trung vào ngày Trên sở đợt mưa chọn, nhóm sử dụng số liệu cao không lúc 00 Z sáng trạm Láng ngày tương ứng để nghiên cứu Kết cho thấy, hầu hết trường hợp khảo sát, mưa lớn xảy với điều kiện CIN lớn (giá trị tuyệt đối nhỏ), CAPE không âm liên tục đến độ cao đủ lớn Ngoài có thêm điều kiện gió tăng đặn lớp biên khả xảy mưa lớn cao Dù vậy, nghiên cứu số trường hợp khảo sát cịn nên độ tin cậy thống kê chưa cao cần khảo sát thêm số trường hợp để đưa ngưỡng dự báo xác Các nghiên cứu tiến hành sau chủ yếu sử dụng thông tin radar thời tiết để dự báo dơng [2 - 5], ví dụ đề tài Nguyễn Thị Tân Thanh, sử dụng đốp-le Tam Kỳ, Nha Trang số liệu vũ lượng ký để thử nghiệm dự báo mưa cực ngắn cho khu vực Trung Trung Bộ Đề tài Trần Duy Sơn, dựa vào sản phẩm từ radar: Việt Trì, Phù Liễn Vinh xây dựng hệ thống nhận biết, nhận dạng đám mây có khả gây tượng thời tiết cục mưa lớn, tố, lốc, mưa đá Đến năm 2018, đề tài cấp Bộ chủ trì Đài Khí tượng cao khơng sử dụng tổng hợp nguồn số liệu viễn thám (radar, vệ tinh), định vị sét nguồn số liệu bề mặt quan trắc đo đạc đồng mạng để xây dựng chương trình tính tốn, tích hợp, hiển thị sản phẩm công cụ định lượng mưa, xác định dông cảnh báo định lượng mưa, dông phục vụ dự báo mưa dông hạn - (hạn cực ngắn) Kết cung cấp cơng cụ hữu ích để dự báo viên đưa nhận định khả dự báo dông Bên cạnh phương pháp dự báo này, dự báo viên thường sử dụng giá trị khác số khí thu từ trạm thám không vô tuyến để nhận định khả xảy dông với hạn dự báo dài Tuy nhiên, phương pháp có hạn chế, thời điểm thu thập số liệu 00 Z 12 Z, lúc nhiệt độ bề mặt thường tương đối thấp không thuận lợi để xảy dơng Do đó, phương án thay sử dụng số TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 57 bất ổn định dự báo mô hình số để nhận định xuất dơng Phương pháp khắc phục hạn chế phương pháp trước sử dụng phổ biến giới Hà Nội thuộc vùng khí hậu Đồng Sơng Hồng, khu vực có chi phối nhiều hình thời tiết phức tạp Do tác động hình này, điều kiện khí để hình thành dơng tương đối khác thời điểm năm, đặc biệt giai đoạn mùa xuân mùa hè Các quan trắc cho thấy, mùa xuân, mưa dông thường gây xâm nhập lạnh phát triển rãnh gió Tây cao Trong mùa hè, mưa dông chủ yếu dông nhiệt, liên quan đến trình bất ổn định khí gây đốt nóng bề mặt Do đó, sử dụng số dông để dự báo dông tất thời điểm năm dễ dẫn đến sai số lớn Các chế vật lí khác dẫn đến đặc trưng khí khác nhau, tương ứng với số bất ổn định khác Tuy nhiên tại, nghiên cứu Việt Nam đề cập tới vấn đề Khoảng trống động lực để tiến hành nghiên cứu khác biệt tham số bất ổn định liên quan đến xuất dông trước mùa hè Hà Nội Số liệu phương pháp nghiên cứu trình bày Mục Kết nghiên cứu thảo luận Kết luận trình bày Mục Mục Số liệu phương pháp nghiên cứu 2.1 Số liệu thu thập Nguồn số liệu sử dụng nghiên cứu số liệu tái phân tích ERA5 [16], cung cấp Trung tâm Dự báo Hạn vừa Châu Âu (ECMWF) Bộ số liệu thu thập giai đoạn 2008 - 2018, với độ phân giải 0,25 x 0,25o kinh vĩ khu vực miền Bắc Việt Nam Đây số liệu độ phân giải cao theo thời gian (24 ngày-1), đó, cung cấp xác giá trị tham số bất ổn định thời điểm xảy dông Tuy nhiên số liệu tái phân tích có độ phân giải thẳng đứng thơ, khơng mơ tả xác giá trị tham số bất ổn định lớp biên Số liệu từ bóng thám khơng trạm Láng lúc 00 Z 58 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 sử dụng để đánh giá khả nắm bắt số từ số liệu tái phân tích Bộ số liệu cung cấp đại học Wyoming trang web http://weather.uwyo.edu/upperair/ sounding.html Trong nghiên cứu này, số liệu dông quan trắc trạm Láng giai đoạn 2008 2018 sử dụng để xác định trường hợp xảy dông Số liệu cung cấp xác thời điểm xảy dơng thời gian kéo dài dông Đồng thời, số liệu mưa ngày trạm Láng giai đoạn sử dụng để phân loại mưa gây dông 2.2 Phương pháp nghiên cứu Để nhận giá trị tham số khí liên quan đến xuất dông, giá trị điểm lưới từ số liệu ERA5 nội suy tuyến tính vị trí trạm Láng Các giá trị sau so sánh với giá trị thu từ bóng thám khơng thời điểm 00 Z để kiểm tra khả nắm bắt giá trị tham số bất ổn định Kết đánh giá dựa tương đồng trung vị phân vị số liệu ERA5 số liệu thám không Sau đó, số liệu tái phân tích xác thời điểm xảy dông dựa số liệu quan trắc phân tích nhận định dựa giải đồ dạng hộp (box-plot) Nghiên cứu tập trung vào phân tích đợt dơng liên quan đến mưa lớn thiệt hại lớn hoạt động kinh tế - xã hội mưa lớn gây Theo quy định Tổ chức khí tượng giới (WMO), mưa lớn mưa có tổng lượng mưa lớn 16 mm 24 h Do đó, đợt dơng có lượng mưa lớn ngưỡng 16 mm ngày-1 thống kê phân tích Kết thảo luận 3.1 Một số đặc trưng mưa dông khu vực Hà Nội Trong giai đoạn 2008 - 2018 ghi nhận tổng cộng 698 ngày mưa dơng, có 418 ngày dơng có mưa (P < 16 mm) 280 ngày dơng có mưa lớn (P ≥ 16 mm) Lượng mưa trung bình trường hợp dơng có mưa lớn 18,35 mm, khoảng 75% lượng mưa ngày dơng nằm 27 mm Lượng mưa trung bình ngày mưa dông dao động từ 9,48 mm (vào tháng Tư) đến 22,67 mm (vào tháng Bảy) Theo thời gian từ tháng Ba đến tháng Mười trường hợp dông có mưa lớn chiếm tỉ lệ ngày lớn lượng mưa cực đại đạt ngày mưa dông tăng theo Đặc biệt thời gian từ tháng Bảy đến tháng Mười, số ngày có P ≥ 16 mm chiếm khoảng nửa số ngày mưa dơng lượng mưa lớn đạt 75,9 mm Trong đó, vào mùa xuân (tháng Ba tháng Tư), số trường hợp dơng có P ≥ 16 mm chiếm chưa đầy 25% số ngày mưa dơng có lượng mm chiếm khoảng 50% (Hình 1) Hình Biểu đồ hộp lượng mưa dơng tháng (hình bên trái) (giá trị trung bỡnh: ì; cỏc outlier: ã) v biu t lệ phần trăm số ngày mưa dông tổng số ngày mưa (đường màu xanh) lượng mưa dông tổng lượng mưa tháng (đường màu đỏ) (hình bên phải) giai đoạn 2008 - 2018 Mùa hè với lượng nhiệt ẩm dồi dào, giai đoạn mưa dơng xảy thường xun Trong tồn giai đoạn từ 2008 - 2018 (11 năm), từ tháng Năm đến tháng Chín, tháng ghi nhận có tổng số 80 ngày mưa dơng Số ngày mưa dông cực đại vào tháng Sáu, với 142 ngày mưa dông, chiếm 73% số ngày mưa 92% tổng lượng mưa Tháng có số ngày mưa dơng thấp tháng Ba, có 19 trường hợp ghi nhận 11 năm, chiếm 12% số ngày mưa 39% tổng lượng mưa tháng Ba Thời điểm ngày phổ biến xảy dông trạm Láng có khác mùa xuân mùa hè Trong mùa xuân, dông xảy phổ biến khoảng từ 18 h ngày hôm trước đến 12 h ngày hôm sau, chiếm 60/72 tổng số trường hợp dông Ngược lại, mùa hè, dông xuất nhiều thời gian từ 12 h đến 18 h, chiếm 253/646 số trường hợp dông Do ban ngày ban đêm gắn liền với thay đổi xạ mặt trời đặc trưng khác bất ổn định khí quyển, đó, chế dẫn đến hình thành dơng giai đoạn mùa xn mùa hè Hà Nội khác Do cần có nghiên cứu sâu thêm đặc trưng dơng hai giai đoạn (Hình 2) Hình Biểu đồ tần suất thời điểm xảy mưa dông thời gian từ tháng Ba đến tháng Tư (trái) từ tháng Năm đến tháng Chín (phải) giai đoạn 2008 - 2018 3.2 So sánh số liệu thám không tái phân tích thuận lợi để hình thành dơng Để phân tích Do số liệu thám khơng vơ tuyến quan trắc lúc h 19 h địa phương (00 Z 12 Z) thời điểm thường xác đặc trưng khí thời điểm xảy dơng, số liệu ERA5 với độ phân giải thời gian sử dụng Để đánh giá khả mô tả TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 59 xác tham số bất ổn định khí quyển, số liệu ERA5 số liệu quan trắc lúc 00 Z so sánh Có thể thấy, nhìn chung, số liệu ERA5 có tương đồng tốt so với số liệu quan trắc, nhiên, ERA có xu hướng cho CAPE có giá trị lớn CIN thấp so với quan trắc (Hình 3) Hình Phân bố Td bề mặt, PW, CAPE CIN lúc 7h00 (00 Z) ngày mưa dơng có lượng mưa P ≥ 16 mm (các hình bên trái giá trị qua trắc bóng thám khơng, hình bên phải giá trị thu từ số liệu ERA5) 3.3 Sự khác biệt tham số bất ổn định liên quan đến dông Hà Nội Nhiệt độ điểm sương (Td) lớp biên khí thước đo tốt cho nhiệt độ độ 60 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 ẩm Trong nhiệt độ thể cho hiển nhiệt, độ ẩm biểu diễn cho ẩn nhiệt, đó, nhiệt độ điểm sương coi số biễu diễn tốt cho nguồn lượng để hình thành dơng Nhiệt độ điểm sương cao đồng nghĩa với tổng lượng ẩn nhiệt hiển nhiệt lớn Từ Hình thấy, nhiệt độ điểm sương (trong thời điểm xuất dơng có lượng mưa lớn) có xu hướng tăng dần từ tháng Ba, đạt cực đại vào tháng Sáu giảm dần tháng sau Trong tháng mùa hè, dông xuất điều kiện Td bề mặt cao (Td > 24oC) Trong đó, tháng mùa xn, dơng thường diễn Td thấp (Td < 24oC) Các trường hợp dông tháng mùa xuân, giá trị Td dao động lớn so với tháng mùa hè Lượng nước khả giáng (PW) lượng nước có tồn lượng nước cột khí quyển, đơn vị tiết diện, có độ cao trải dài từ bề mặt lên đỉnh tầng đối lưu ngưng tụ thành nước Thực tế lượng mưa gây vận chuyển ẩm từ khu vực xung quanh tới khu vực Tuy nhiên, q trình có quy mơ thời gian ngắn dơng, vận chuyển nước theo phương ngang nhỏ, đó, lượng nước khả giáng số tốt dự báo lượng mưa gây dông Nhìn chung, lượng nước khả giáng lớn, lượng mưa gây dơng lớn Từ Hình thấy tương tự nhiệt độ điểm sương, lượng nước khả giáng ngày xảy dông có xu hướng tăng dần từ tháng Ba, đạt cực đại vào tháng Sáu giảm dần tháng sau Trong tháng Năm, số trường hợp dơng có mưa lớn xảy khí có PW > 59 mm chiếm 75%, số tăng lên tháng Sáu đến tháng Chín Các tháng mùa xn có giá trị PW thấp hẳn tất trường hợp tháng Tư có PW < 59 mm tất trường hợp dơng có mưa lớn tháng Ba có PW < 54 mm, nhiên PW khơng thấp 43 mm CAPE lượng cực đại cung cấp cho phần tử thăng lên từ mực đối lưu tự do, đó, CAPE có vai trị quan trọng để hình thành dông Tương tự với nhiệt độ điểm sương lượng nước khả giáng, vào tháng mùa hè, CAPE lớn CAPE đạt cực đại vào tháng Sáu, sau giá trị CAPE lại giảm dần tháng sau Trong năm, độ lớn CAPE trường hợp P ≥ 16 mm dao động khoảng từ 672,25 J kg-1 (tháng Ba) đến 1878,85 J kg-1 (tháng Sáu) Trong tháng hè, 75% trường hợp dơng có mưa lớn xảy CAPE đạt 700 J kg-1 Ngược lại, tháng mùa xn, dơng có mưa lớn xảy CAPE có giá trị nhỏ nhiều (200 - 300 J kg-1) Có đến 75% số trường hợp dơng có mưa lớn xảy tháng Ba, Tư cần CAPE đạt ngưỡng 1300 J kg-1 CIN lượng cần thiết phải cung cấp để đưa phần tử từ bề mặt lên mực ngưng kết nâng q trình đoạn nhiệt khơ, sau đưa phần tử khí từ lên mực đối lưu tự trình đoạn nhiệt ẩm Giá trị trung bình nhỏ CIN rơi vào tháng Sáu với trung bình -132,51 J kg-1; giá trị trung bình lớn vào tháng Mười với giá trị -51,09 J kg-1 Nhìn chung năm có khoảng 75% tổng số trường hợp mưa dơng có P ≥ 16 mm xảy CIN > -110 J kg-1 Độ phân tán CIN với trường hợp mưa dông P ≥ 16 mm lớn vào tháng Sáu với giá trị dao động khoảng -341,82 đến -0,22 J kg-1 IQR = 160,46 J kg-1 Càng tiến cuối năm, khoảng cách giá trị lớn giá trị nhỏ CIN giảm Đến tháng Mười, giá trị CIN có độ phân tán nhỏ (46,56 J kg-1 ), giá trị CIN tháng lớn -94,78 J kg-1 K số tổng hợp gradient thẳng đứng nhiệt độ mực 850 500 (Te850 Te500), độ ẩm mực 850 mb (Td850) độ ẩm mực 700 mb (Te700 - Td700) Trong trường hợp mưa dông có P ≥ 16 mm, số K có xu hướng cao tháng mùa hè khơng có phân biệt rõ ràng Khoảng 75% số trường hợp mưa dông P ≥ 16 mm mùa hè có K lớn 36,25oC số nhỏ tháng mùa xuân Giá trị trung bình K tháng dao động từ 35,92oC vào tháng Ba đến 38,39oC vào tháng Sáu Độ phân tán K mạnh tháng Năm, vào khoảng 4,38oC nhỏ tháng Ba, vào khoảng 3,82oC Độ đứt gió thay đổi tốc độ gió theo độ cao có vai trị quan trọng để trì dơng Độ đứt gió lớn khiến dơng bị nghiêng, đó, dịng giáng dơng (downdraft) không trực tiếp tác động tới khu vực dịng thăng (updraft), từ trì dơng kích hoạt hình thành dơng Độ đứt gió lớn đẩy TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 61 dông tới vị trí có lớp biên giàu khơng khí nóng ẩm, giúp trì dơng Có thể thấy, độ đứt gió đợt dơng mùa xn mùa hè có khác biệt rõ rệt Trong mùa xuân, dơng thường gắn với độ đứt gió lớn nhiều so với mùa hè Khoảng 75% đợt dơng có lượng mưa lớn mùa hè xảy độ đứt gió lớp 1000 - 700 mb nhỏ 2,9 m s-1 km-1 Ngược lại, hầu hết trường hợp mưa dơng tháng Ba có lượng mưa 16 mm có độ đứt gió lớp 1000 - 700 mb lớn 4,5 m s-1 km-1 Độ đứt gió trung bình tháng dao động từ 1,97 m s-1 km-1 (tháng Tám) đến 4,73 m s-1 km-1 (tháng Ba) Tháng Tư tháng có độ phân tán độ đứt gió lớn (2,44 m s-1 km-1), nhỏ tháng Sáu (93 m s-1 km-1) Hình Biểu đồ hộp giá trị tham số bất ổn định khí ngày dơng có P ≥ 16 mm giai đoạn 2008 - 2018 theo liệu tái phân tích ERA5 (giá trị trung bỡnh: ì; outlier: ã) S khỏc ca cỏc tham số bất ổn định cho thấy chất khác q trình gây dơng trước mùa hè Hà Nội Trong mùa xuân, nhiệt độ điểm sương thấp, lượng nước khả giáng nhỏ CAPE nhỏ, dơng xuất đột đứt gió đủ lớn Điều phù hợp với quan trắc thực tế cho thấy, mưa dông Hà Nội (và miền Bắc nói 62 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 chung) mùa xuân gây xâm nhập lạnh kết hợp với phát triển rãnh gió Tây cao Trong trường hợp này, hiệu ứng nâng gây khối khơng khí lạnh di chuyển xuống phía Nam lực nâng phía trước rãnh gió Tây đóng vai trị để kích hoạt phát triển dòng thăng Đồng thời, giai đoạn này, độ ẩm lớp biên Hà Nội tăng dần phát triển gió Đơng Nam vận chuyển ẩm từ vịnh Bắc Bộ sâu vào đất liền Sự kết hợp lực nâng mạnh độ ẩm tăng giúp hình thành dơng mà khơng cần bất ổn định khí (CAPE) lớn Ngược lại, mùa hè, miền Bắc có lượng xạ mặt trời lượng ẩm dồi dào, điều kiện thuận lợi để dơng nhiệt phát triển Do đó, dơng xuất nhiệt độ điểm sương cao, CAPE lớn khơng cần lực nâng mạnh độ đứt gió mạnh Dơng thường hình thành vào buổi chiều lượng nhiệt ẩm tích luỹ đủ lớn lớp biên thắng lực cản lớp nghịch nhiệt bên Tuy nhiên độ đứt gió nhỏ, dơng nhiệt thường có thời gian sống khơng dài, ổ dông không tổ chức thành hệ thống đối lưu lớn giai đoạn mùa xuân Do giới hạn nội dung báo khoa học, nghiên cứu sâu hình quy mơ lớn kích hoạt hình thành dơng Hà Nội nhóm tác giả trình bày báo Kết luận Nghiên cứu phân tích ngưỡng khác tham số bất ổn định liên quan đến xuất dông gây mưa lớn trạm Láng giai đoạn 2008 - 2018 Dựa số liệu ERA5 số liệu quan trắc bóng thám khơng cho thấy, có khác biệt lớn giá trị CAPE, CIN, nhiệt độ điểm sương, số K độ đứt gió liên quan đến hình thành dơng trước mùa hè trạm Láng Trong tháng Ba tháng Tư, dông gây mưa lớn 16 mm thường xảy vào buổi tối đầu buổi sáng, gắn liền với gía trị nhỏ nhiệt độ điểm sương, lượng nước khả giáng, CAPE, K, nhiên, độ đứt gió theo phương thẳng đứng lại lớn Điều phù hợp với quan trắc cho thấy, dông mùa xuân Hà Nội gây chủ yếu xâm nhập lạnh kết hợp với phát triển rãnh gió Tây cao Ngược lại, mùa hè, dơng gây mưa lớn thường xảy vào buổi chiều độ đứt gió nhỏ số CAPE, nhiệt độ điểm dương, số K lượng nước khả giáng lớn Lượng xạ lượng ẩm dồi giúp cho dơng phát triển mà khơng u cầu lực nâng lớn mùa xuân Tuy nhiên, độ đứt gió nhỏ hơn, dơng mùa hè thường có chu kì sống ngắn tổ chức quy mô nhỏ so với mùa xuân Kết báo cho thấy, khu vực, đặc trưng khí liên quan đến hình thành dơng khác giai đoạn năm đó, địi hỏi đưa ngưỡng số dự báo khác Để có nhận định xác hơn, q trình khí quy mơ lớn tương ứng với phát triển tham số bất ổn định cần đưa phân tích Đây xem vấn đề quan trọng cần nghiên cứu thêm tương lai Đóng góp tác giả: Xây dựng nghiên cứu: B.M.T; Lựa chọn phương pháp nghiên cứu: N.T.H, B.M.T; Xử lý số liệu: N.T.H; Viết thảo báo Chỉnh sửa báo: B.M.T, N.T.H Lời cảm ơn: Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đề tài mã số TN.21.16 Lời cam đoan: Tập thể tác giả cam đoan báo cơng trình nghiên cứu tập thể tác giả, chưa công bố đâu, không chép từ nghiên cứu trước đây; khơng có tranh chấp lợi ích nhóm tác giả Tài liệu tham khảo Tài liệu tiếng Việt Nguyễn Minh Trường, Vũ Thanh Hằng, Phạm Thị Thanh Hương, (2001), "Quan hệ CAPE/CIN với mưa lớn nửa đầu mùa hè khu vực Bắc Bộ, vài nghiên cứu định lượng", Tạp chí Khí tượng Thủy văn số 493, Tr.35 - 39 Nguyễn Thị Tân Thanh (2010), "Nghiên cứu thử nghiệm dự báo cực ngắn mưa, dông", Dự án nghiên cứu khoa học công nghệ cấp Bộ, Bộ Tài nguyên Môi trường Nguyễn Viết Lành, (2000), "Xây Dựng Phương pháp dự báo dông nhiệt nửa đầu mùa hè Hà Nội", TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 63 Đề tài nghiên cứu cấp tổng cục, Tổng cục Khí tượng Thủy văn Trần Đình Trọng (2011), "Nghiên cứu sở khoa học, lựa chọn áp dụng phương pháp dự báo thời tiết hạn cực ngắn Việt Nam", Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ Trần Duy Sơn (2007), "Nghiên cứu sử dụng thông tin đa thời tiết phục vụ theo dõi cảnh báo mưa, dông bão", Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ Tài liệu tiếng Anh Beebe, R G., (1955), "Types of airmasses in which tornadoes occur", Bull Amer Meteor Soc., 36, 349-350 Beebe, R G., (1958), "Tornado proximity soundings", Bull Amer Meteor Soc., 39, 195-201 Brooks, H E., J W Lee, and J P Craven, (2003), "The spatial distribution of severe thunderstorm and tornado environments from global reanalysis data" Atmos Res., 67-68, 73-94 Brooks, H.E., (2007), "Proximity sounding for Europe and the United States from reanalysis" Abstract, 4th European Conference on Severe Storms, OSMER ARPA FVG, Trieste, Italy 10 Brooks, H.E et al., (2007), "Climatological aspects of convective parameters from the NCAR/NCEP reanalysis", Atmos Res., 83, 294-305 11 Craven, J P., and H E Brooks, (2004), "Baseline climatology of sounding derived parameters associated with deep moist convection", Natl Wea Dig., 28, 13-24 12 Darkow, G L., (1969), "An analysis of over sixty tornado proximity soundings" Preprints, Sixth Conf on Severe Local Storms", Chicago, IL, Amer Meteor Soc., 218-221 13 Doswell III, C.A., Brooks, H.E., and Maddox, R.A., (1996), "Flash flood forecasting: An ingredientsbased methodology", Weather Forecast., 11, 560-580 14 Fawbush, E J., and R C Miller, (1952), "A mean sounding representative of the tornadic airmass environment" Bull Amer Meteor Soc., 35, 303-307 15 Fawbush, E J., and R C Miller, (1954), "The types of air masses in which North American tornadoes form", Bull Amer Meteor Soc., 35, 154-165 16 Groenemeijer, P H., and A van Delden, (2007), "Sounding-derived parameters associated with large hail and tornadoes in the Netherlands", Atmos Res., 83, 473-487 17 Hersbach, H, et al (2020), "The ERA5 global reanalysis", Q J R Meteorol Soc 2020; 146: 1999-2049 18 Johns, R.H., and Doswell III, C.A (1992), "Severe local storms forecasting", Weather Forecast.,8, 559-569 19 Rasmussen, E N., and D O Blanchard, (1998), "A baseline climatology of sounding-derived supercell and tornado forecast parameters", Wea Forecasting, 13, 1148-1164 20 Taszarek, M., and L Kolendowicz, (2013), "Sounding-derived parameters associated with tornado occurrence in Poland and Universal Tornadic Index", Atmos Res., 134, 186-197 THE DISTINCTION BETWEEN STABILITY PARAMETERS ASSCOCIATED WITH THUNDERSTORM INDUCING HEAVY RAINFALL IN HA NOI Nghiem Trung Hau(1), Bui Minh Tuan(2) Institute of Military Technology - Civil System (2) University of Science - Viet Nam National University (1) Received: 12/7/2021; Accepted: 13/8/2021 Abstract: In this study, the distinction between stability parameters associated with thunderstorm inducing heavy rainfall in Lang station is analized These paramerters are derived from ERA5 reanalysis 64 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 dataset and sounding data at Lang station Based on 698 thunderstorm events, the results show that, thunderstorm tends to occur from the midnight to early morning in spring but, it appears more often in the afternoon in summer There is also significant difference between the stability parameters associated with thunderstorm inducing heavy rainfall between the two seasons in Ha Noi In spring, thunderstorm is primarily induced by the interaction of cold surge and upper-level trough, therefore, the associated CAPE, K index and dewpoint temperature are relatively small but windshear is large In contrast, in summer, thunderstorm is mainly produced by strong radiative heating, thus, the associated CAPE, K index and dewpoint temperature are large but windshear is small This distinction suggests two different set of stability parameters in prediction thunderstorm in Ha Noi Keywords: Heavy rainfall, thunderstorm, stability parameters, CAPE, CIN, K TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU Số 20 - Tháng 12/2021 65 ... trị tham số bất ổn định tương ứng Tuy nhiên khu vực khác nhau, giá trị tham số bất ổn định khác Năm 2007, nhiều nghiên cứu tiến hành so sánh giá trị tham số bất ổn định từ bóng thám khơng lần xuất. .. tiến hành nghiên cứu khác biệt tham số bất ổn định liên quan đến xuất dông trước mùa hè Hà Nội Số liệu phương pháp nghiên cứu trình bày Mục Kết nghiên cứu thảo luận Kết luận trình bày Mục Mục Số. .. kết hợp số bất ổn định dựa nghiên cứu tham số bất ổn định liên quan đến khả xuất dơng có từ năm 1950 [6, 7, 9, 12, 14, 15] Các nghiên cứu chủ yếu dựa phân tích số lượng lớn lần dơng xuất hiện,