Tài liệu Báo cáo " Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS " doc

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 179 Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS Nguyễn Minh Trường*, Bùi Minh Tuân Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 01 tháng 4 năm 2013 Chấp nhận xuất bản ngày 29 tháng 4 năm 2013 Tóm tắt. Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS được sử dụng với số liệu GFS để thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012. Kết quả cho thấy RAMS đã dự báo thành công những đặc trưng chính của quá trình bùng nổ gió mùa ở khu vực này như sự xuất hiện của hệ thống mưa quy mô lớn, sự xuất hiện sớm của gió tây nam nhiệt đới cũng như sự đảo ngược của gradient nhiệt độ khí quyển mực cao. Tuy nhiên RAMS cho dự báo lượng mưa thiên cao so với giá trị quan trắc tại nhiều trạm và dự báo giá trị gradient nhiệt độ mực cao thấp hơn so với số liệu tái phân tích. Điều này cho thấy kết quả dự báo đã phản ánh sai số hệ thống dưới tác động của dao động nam (ENSO) tới quá trình bùng nổ gió mùa tại Nam Bộ, giống như kết quả mô phỏng được nói đến trong một bài báo khác được đăng trong cùng số. Từ khóa: Bùng nổ gió mùa, mô hình RAMS, dự báo bùng nổ gió mùa. 1. Mở đầu  Thời tiết và khí hậu khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ được phân hóa thành hai mùa là mùa khô và mùa mưa gắn liền với hoạt động của gió mùa mùa hè. Đối với các hoạt động nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản, chống cháy rừng, xâm nhập mặn … thì mưa gió mùa có ý nghĩa cực kỳ to lớn. Vì thế, dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè cho khu vực này có ý nghĩa thực tiễn rất sâu sắc, nhất là với các hạn dự báo dài. Chi tiết về thời kỳ bùng nổ gió mùa khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ có thể xem thêm trong [1-3]. _______  Tác giả liên hệ. ĐT: 84-912075253 E-mail: truongnm@vnu.edu.vn Hiện nay, các mô hình dự báo số có vai trò không thể thiếu trong nghiên cứu, dự báo thời tiết nói chung và gió mùa nói riêng. Ở các nước Châu Á trong đó có Việt Nam - nơi thống trị bởi khí hậu gió mùa, số liệu GFS (Global Forecast System) và CFS (Climate Forecast System) đã và đang trở thành hai nguồn số liệu dự báo nghiệp vụ chính cung cấp thông tin và làm đầu vào cho các mô hình dự báo khu vực. Tuy nhiên, khả năng dự báo sự hoạt động của hệ thống gió mùa của hai nguồn số liệu này hiện vẫn chưa được nghiên cứu nhiều, ít nhất ở các nước Đông Nam Á trong thời kỳ bùng nổ gió mùa mùa hè. Năm 2008, nghiên cứu của Yang và Zhang [4] chỉ ra rằng, số liệu CFS đã mô phỏng thành N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 180 công các khía cạnh chính của gió mùa mùa hè Châu Á, bao gồm các đặc trưng biến đổi mang tính khí hậu và những thay đổi giữa các năm của trường mưa và hệ thống hoàn lưu. Nghiên cứu cũng cho thấy số liệu này thường cho dự báo hoàn lưu gió mùa yếu hơn so với quan trắc. Tuy nhiên, trong các trường dự báo, việc dự báo chính xác trường mưa, đặc biệt trong phạm vi thời gian dài hơn vài ngày vẫn còn là một thách thức rất lớn đối với các mô hình số. Điều này có nghĩa là khả năng dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè có thể sẽ rất thiếu chính xác khi sử dụng trường gió cũng như là trường mưa dự báo. Moron (2006) [5] cho rằng lí do của sự dự báo rất kém của trường mưa là do các nhiễu quy mô synốp trong trường ban đầu. Đối với những biến dự báo ở quy mô dài hơn (ví dụ như dự báo lượng mưa trung bình tháng), mô hình có khả dự báo tốt hơn do các nhiễu này có vai trò kém quan trọng hơn trong các quá trình quy trên mô lớn. Có rất nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, bùng nổ gió mùa mùa hè Châu Á liên quan đến sự tương tác của rất nhiều quá trình diễn ra ở các quy mô khác nhau và cuối cùng dẫn đến sự bùng phát đột ngột của đối lưu sâu và sự đảo ngược mạnh mẽ của hoàn lưu khí quyển mô lớn (Rao, 1976 [6]; Wang và LinHo 2002 [7]; Pearce và Mohanty 1984 [8]). Do đó, như đã đề cập ở trên, tuy khả năng dự báo chính xác trường mưa bùng nổ gió mùa là rất thấp, tuy nhiên mô hình lại có khả năng dự báo cao hơn đối với những sự chuyển tiếp của hoàn lưu gió mùa do nhiễu quy mô synôp trong trường ban đầu – yếu tố làm giảm khả năng dự báo, sẽ bị lấn át bởi các quá trình quy mô lớn. Để tăng cường độ chính xác của kết quả dự báo, các mô hình khu vực với độ phân giải cao hơn được đưa vào sử dụng. Ba biện pháp tăng cường chất lượng dự báo chính bao gồm các cải tiến và áp dụng các cấu hình khác nhau cho từng mô hình, tổ hợp nhiều mô hình, và tổ hợp của nhiều điều kiện ban đầu. Do bùng nổ gió mùa là quá trình phức tạp, đa quy mô, đa cấu trúc theo cả không gian và thời gian nên việc tăng độ phân giải của mô hình giúp tính toán tốt hơn các quá trình nhiệt động lực ở quy mô tương đối nhỏ đồng thời tăng cường được vai trò của địa hình trong khu vực xem xét. Mặt khác, tổ hợp kết quả của nhiều mô hình từ nhiều điều kiện ban đầu khác nhau giúp nắm bắt tốt hơn các sai số cố hữu trong trường phân tích, ở đây hướng tới các nhiễu quy mô synốp trong trường ban đầu. Kết quả dự báo tổ hợp của mô hình với 24 điều kiện ban đầu của Gowasmi và Gouda (2010) [9] cho ngày bùng nổ gió mùa khu vực Ấn Độ cho thấy, mặc dù có rất nhiều giới hạn cho việc dự báo mưa nhưng cũng có nhiều tín hiệu mạnh và các quá trình giống với bùng nổ gió mùa giúp làm tăng kĩ năng dự báo. Tuy nhiên giới hạn của nghiên cứu này là tác giả chỉ dự báo ngày xuất hiện mưa và coi rằng sự xuất hiện của mưa bùng nổ gió mùa là do sự chuyển tiếp của quá trình quy mô lớn, bỏ qua mối liên hệ của mưa với các biến động quy mô synốp (trong khi vấn đề này vẫn rất ít được nghiên cứu). Kết quả dự báo ngày bùng nổ gió mùa cho khu vực Ấn Độ của Gowasmi và Gouda (2010) [9] cho sai số trung bình là 4 ngày và đây có thể coi là một kết quả đáng khích lệ. Ở Việt Nam, có thể nói là chưa có nghiên cứu nào về dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè sử dụng mô hình số. Vì vậy, để đưa ra những nhận định bước đầu về khả năng dự báo của mô hình khu vực cho giai đoạn bùng nổ gió mùa mùa hè tại Nam Bộ, nghiên cứu này tiến hành thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa cho năm 2012 với mô hình RAMS. Mục 2 tiếp theo sẽ trình bày về số liệu và cấu hình miền tính. Mục 3 phân tích kết quả và cuối cùng là phần kết luận. N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 181 2. Số liệu và cấu hình thực nghiệm Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS được sử dụng để dự báo ngày bùng nổ gió mùa năm 2012 từ ngày 04/05/2012 đến ngày 10/05/2012. Đây là giai đoạn La Nina đang suy yếu trở về trạng thái trung tính. Tâm miền tính đặt tại 19 o N – 95 o E, sử dụng phép chiếu cực. Cấu hình miền tính bao gồm 271 bước lưới theo phương vĩ tuyến, 221 bước lưới theo phương kinh tuyến và 30 mực theo phương thẳng đứng. Khoảng cách giữa các điểm lưới phương ngang là 45 km. Lớp dưới cùng dày 100 m, độ dày các lớp tiếp theo bằng độ dày lớp ngay sát bên dưới nhân với 1,15. Khi độ dày lớp thẳng đứng đạt 1200 m, các lớp tiếp theo đó sẽ được gán bằng 1200 m. Bước thời gian tích phân là 30 s, các sơ đồ tham số hóa đối lưu (Kain-Fritsch) và sơ đồ bức xạ được kích hoạt 5 phút một lần. Hình 1. Lượng mưa quan trắc tại các trạm Nam Bộ từ 01/05 đến 15/05 năm 2012, đơn vị mm.ngày. Mô hình được ban đầu hóa sử dụng số liệu GFS với các trường được cho trên 26 mặt đẳng áp với độ phân giải ngang 1 x 1 o , bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, độ cao địa thế vị, và gió. Các điều kiện biên trong quá trình tích phân được cập nhật 6 h một lần cũng sử dụng các trường dự báo này. Nhiệt độ mặt nước biển sử dụng cho ban đầu hóa mô hình là nhiệt độ mặt biển trung bình tuần với độ phân giải 1 x 1 o . Hình 2. Lượng mưa tích lũy ngày trung bình từ (5 o N – 15 o N, 100 o E – 110 o E ), đơn vị mm.ngày. Nguồn: CPC (Gauge – Based) Unified Precipitation. http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/Global_Monsoons/Asian_Monsoons/ N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 182 3. Kết quả và thảo luận 3.1. Mưa quan trắc giai đoạn bùng nổ gió mùa năm 2012 Giá trị mưa quan trắc của các trạm Nam Bộ trong giai đoạn bùng nổ gió mùa mùa hè năm 2012 được biểu diễn trong Hình 1. Có thể nhận thấy là trước ngày 07 tháng Năm, mưa đã xuất hiện tại một số trạm như Cà Mau, Bảo Lộc, Đà Lạt, Buôn Ma Thuột, tuy nhiên chỉ đến ngày 07 tháng Năm, lượng mưa trên 5 mm.ngày -1 mới xuất hiện ở hầu hết các trạm tại Nam Bộ. Các ngày tiếp theo, mưa được duy trì rõ ràng tại một số trạm như Daknong, Phú Quốc, Rạch Giá, Cà Mau, Cần Thơ, Bảo Lộc. Do đó dựa vào chỉ số mưa quan trắc có thể nhận định ngày 07 tháng Năm là ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012. Hình 3. Trường mưa dự báo thời kì bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ 2012. Để thấy rõ hơn xu hướng theo thời gian trên một vùng rộng hơn, mưa CPC Unified Precipitation của NOAA trung bình từ (5 o N – 15 o N, 100 o E – 110 o E) được tham khảo. Giá trị mưa được biểu diễn trong Hình 2 cho thấy, từ đầu tháng Tư tới giữa tháng Năm năm 2012 có hai giai đoạn mưa lớn xuất hiện tại bán đảo Đông Dương, giai đoạn thứ nhất bắt đầu từ 06/04 và giai đoạn thứ hai bắt đầu từ 06/05. Tuy nhiên trong giai đoạn thứ nhất, mưa trên 5 mm.ngày -1 chỉ được duy trì trong khoảng hai ngày, sau đó mưa giảm hẳn, các ngày sau đó N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 183 lượng mưa gần như không đáng kể. Vì vậy có thể nhận định mưa giai đoạn đầu tháng Tư này không phải là mưa gió mùa. Trong giai đoạn thứ hai, lượng mưa bắt đầu vào ngày 07 tháng Năm và được duy trì liên tục ngưỡng 5 mm.ngày -1 trong 4 ngày liên tiếp. Đến ngày 15 tháng Năm, mưa tiếp tục xuất hiện lại với lượng mưa đạt 5 mm.ngày -1 . Do đó, ngày 07 tháng Năm đã chính thức đánh dấu giai đoạn bắt đầu mùa mưa tại Đông Dương năm 2012. 3.2. Trường mưa và trường hoàn lưu dự báo Trường mưa dự báo được biểu diễn trong Hình 3 cho thấy từ ngày 04 tới ngày 07 tháng Năm diễn ra sự di chuyển rất nhanh của dải mưa quy mô lớn từ khu vực nam Bengal lên phía bắc. Ngày 04 tháng Năm, vị trí của dải mưa vẫn ở Malaysia thì sang ngày 05 tháng Năm, dải mưa đã bao phủ hầu khắp Thái Lan và một phần bắc Lào. Ngày 06 tháng Năm cho thấy rõ sự mở rộng của gió mùa mùa hè tại bán đảo Đông Dương khi dải mưa đã bao phủ gần như toàn bộ Malaysia, Thái Lan, Lào, Campuchia và miền nam Việt Nam. Sang ngày 07 tháng Năm, mưa tiếp tục được duy trì cả về diện và lượng ở khu vực này. Do đó nếu bắt đầu tích phân dự báo từ ngày 04 tháng Năm, mô hình RAMS sẽ cho dự báo định tính ngày bùng nổ gió mùa tại bán đảo Đông Dương và Nam Bộ đều là ngày 06 tháng Năm. Hình 4. Trường hoàn lưu mực 850 hPa dự báo cho thời kì bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ 2012. N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 184 Hình 5. Trung bình gió vĩ hướng mực 850 hPa khu vực (10 o N – 15 o N, 100 o E – 110 o E) số liệu dự báo (trái) và số liệu tái phân tích NCAR/NCEP (phải). 3.4. Chỉ số gió vĩ hướng dự báo Chỉ số gió tây cho ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ được định nghĩa như sau: Ngày bùng nổ gió mùa là ngày giá trị trung bình của trường gió vĩ hướng mực 850 hPa trong miền (10 o N – 15 o N; 100 o E – 110 o E) đạt trên 0,5 m.s -1 và duy trì liên tục trong ít nhất ba ngày tiếp theo. Giá trị trung bình gió vĩ hướng mực 850 hPa khu vực (10 o N – 15 o N, 100 o E – 110 o E) được biểu diễn trong Hình 5 cho thấy, về hình thế chung, chỉ số gió vĩ hướng dự báo đã nắm bắt tốt những thay đổi của trường gió quy mô lớn với một cực đại vào ngày 05 tháng Năm và một cực tiểu vào 06 tháng Năm. Các ngày sau đó, chỉ số này cũng cho thấy những nét tương đồng so với chỉ số gió vĩ hướng sử dụng số liệu tái phân tích NCAR/NCEP với một xu thế tăng vào ngày 07 tháng Năm và giảm vào đầu ngày 08 tháng Năm. Với ngưỡng chỉ tiêu 0,5 m.s -1 , cả hai chỉ số gió vĩ hướng dự báo và chỉ số gió vĩ hướng tái phân tích đều cho ngày bùng nổ gió mùa khu vực Nam Bộ năm 2012 xảy ra trước so với chỉ số mưa quan trắc vài ngày, ngay từ khi bắt đầu tích phân mô hình. Kết quả này cũng giống như trường hợp năm La Nina đang suy yếu 2001 trong bài báo khác được đăng cùng số và cũng giống với kết quả thu được của Phạm Thị Thanh Hương và Trần Trung Trực (1999) [1], đó là trong nhiều trường hợp gió tây thịnh hành trong một thời gian khá dài trước khi mưa gió mùa diễn ra. Kết quả này cho thấy, chỉ số gió vĩ hướng có thể chỉ thị khá chính xác ngày bùng nổ gió mùa, ngoại trừ trong các năm La Nina đang suy yếu. Hình 6. Trung bình gió vĩ hướng mực 850 hPa khu vực (10 o N – 15 o N, 100 o E –110 o E) số liệu dự báo (trái) và số liệu tái phân tích NCAR/NCEP (phải). N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 185 3.5. Chỉ số gradient nhiệt độ Chỉ số gradient nhiệt độ cho ngày bùng nổ gió mùa được định nghĩa: Giá trị nhiệt độ trung bình 500 hPa – 200 hPa tại hai khu vực (100 o E – 110 o E; 15 o N – 25 o N) lớn hơn khu vực (100 o E – 110 o E; 5 o S – 5 o N). Mang đặc trưng của một năm La Nina đang suy yếu, gradient nhiệt độ trung bình mực cao khí quyển năm 2012 cũng đảo ngược sớm ở cả số liệu dự báo và số liệu tái phân tích. Hình 6 cho thấy nhiệt độ trung bình mực cao khu vực phía bắc Việt Nam đã lớn hơn so với nhiệt độ trung bình khu vực phía nam Việt Nam ngay từ ngày bắt đầu tích phân mô hình (ngày 04 tháng Năm). Quy luật này cũng được nhận thấy trong trường hợp năm La Nina trong bài báo khác được đăng cùng số. Nguyên nhân của sự đảo ngược sớm này có thể không mang tính nhiệt lực địa phương và là điều cần được nghiên cứu thêm để có thể đưa ra những kết luận chính xác hơn. Do đó có thể nhận định, chỉ số gradient nhiệt độ là một chỉ số cảnh báo sớm tốt cho sự bùng nổ gió mùa mùa hè tại Nam Bộ, nhưng có thể sẽ ít giá trị tham khảo trong các năm La Nina, nhất là La Nina mạnh. 4. Kết luận Kết quả dự báo bằng mô hình RAMS sử dụng số liệu phân tích và dự báo GFS cho thấy RAMS đã dự báo tốt được sự xuất hiện của hệ thống mưa quy mô lớn và các quá trình khí quyển của giai đoạn bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ. Về diện mưa, RAMS cho thấy một dải mưa lớn từ khu vực Malaysia di chuyển rất nhanh tới bán đảo Đông Dương trong giai đoạn bùng nổ. Đồng thời với sự di chuyển của dải mưa này là sự phát triển của đới gió tây nam từ vịnh Belgan thổi tới Việt Nam. Sử dụng các chỉ số có được từ mô hình RAMS với số liệu tái phân tích NCAR/NCEP trong bài báo khác đăng cùng số cho thấy kết quả nhất quán đó là: 1) chỉ số mưa trạm dự báo ngày bùng nổ gió mùa sớm hơn 2 ngày so với số liệu quan trắc trong năm La Nina đang suy yếu. Đây là con số rất khả quan trong bối cảnh dự báo nghiệp vụ, tuy nhiên RAMS cho mưa dự báo thiên cao ở nhiều trạm. 2) Các chỉ số gió tây và gradient nhiệt độ dự báo đều khá tương đồng với số liệu tái phân tích và đều cho ngày bùng nổ sớm hơn so với chỉ số mưa trong năm La Nina, tuy nhiên chỉ số gradient nhiệt độ tương đối yếu hơn một chút so với số liệu tái phân tích. Tuy nhiên, để có thể rút ra những qui luật về sai số mang tính hệ thống thì cần có thêm nhiều trường hợp nghiên cứu nữa. Ngoài ra, cũng cần thử nghiệm cho dự báo tổ hợp cũng như dự báo hạn dài hơn sử dụng số liệu CFS với độ phân giải mô hình cao hơn. Tài liệu tham khảo [1] Phạm Thị Thanh Hương và Trần Trung Trực (1999), “Nghiên cứu mở đầu gió mùa mùa hè trên khu vực Tây Nguyên – Nam bộ và quan hệ của nó với hoạt động ENSO”, Báo cáo tổng kết Đề tài Khoa học, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn, 80 trang. [2] Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Thị Hiền Thuận, Đề xuất chỉ số hoàn lưu gió mùa để nghiên cứu tính biến động của gió mùa mùa hè ở Nam bộ. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn, số 5, 2006 trang 1-10. [3] Nguyễn Thị Hiền Thuận, Gió mùa tây nam trong thời kỳ đầu mùa ở Tây nguyên và Nam bộ. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn, số 7, 2001, trang 1-7. [4] Yang S. and Coauthors, “Simulations and Seasonal Prediction of the Asian Summer Monsoon in the NCEP Climate Forecast System”, J. Climate, 21, 2008, 3755-3775. [5] Moron V., A.W. Robertson, and M.N. Ward, (2006), “Seasonal predictability and spatial coherence of rainfall characteristics in the tropical N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 186 setting of Senegal”, Mon. Wea. Rev., 134, 3468- 3482. [6] Wang B. and LinHo, “Rainy season of the Asian– Pacific Summer Monsoon”, J. Climate, 15, 2002, 386-398. [7] Pearce R. P., and U. C. Mohanthy, “Onsets of the Asian summer monsoon 1979-82”, J. Atmos. Sci., 41,1984, 1620-1639. [8] Rao Y. P., (1976), “Southwest monsoon: Synoptic meteorology”, Meteor. Monogr., No.1/1976, India Meteorological Department, 367pp. [9] Goswami P., and K. C. Gouda, (2010), “Evaluation of a Dynamical Basis for Advance Forecasting of the Date of Onset of Monsoon Rainfall over India”, Mon. Wea. Rev., 138, 3120– 3141. A case study on summer monsoon onset prediction for southern Vietnam in 2012 using the RAMS model Nguyen Minh Truong, Bui Minh TuanNguyễn Minh Trường, Bùi Minh Tuân Faculty of Hydro-Meteorology and Oceanography, VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam In this study, the RAMS (the Regional Atmospheric ModelingModelling System) model is implemented to predict the onset date of summer monsoon over southern Vietnam in 2012, using GFS data. The results indicate that the model successfully forecasts major features of the Southeast Asia monsoon onset, including the evolution of large-scale rainfall pattern, early establishing of tropical westerly, and the reversal of upper-level temperature gradient. However, RAMS predicts the rainfall intensity higher than observed data at almost all of stations and depicts the upper-level temperature gradient lower than reanalysis data. These imply systematic errors in monsoon onset forecast by RAMS under the effect of El Nino-Southern Oscillation (ENSO) to the whole onset process over southern Vietnam, which is already illustrated in another article issued in the same volume. Keywords: Monsoon onset, RAMS model, monsoon onset prediction. . 29, Số 1S (2013) 179-186 179 Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS Nguyễn Minh Trường*, Bùi Minh. 3.4. Chỉ số gió vĩ hướng dự báo Chỉ số gió tây cho ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ được định nghĩa như sau: Ngày bùng nổ gió mùa là ngày giá