TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO SƯƠNG MÙ, MÂY THẤP VÀ TẦM NHÌN
Những khái niệm và định nghĩa
Kết quả của quá trình ngưng kết và thăng hoa hơi nước trong khí quyển tạo ra những giọt nước nhỏ hoặc tinh thể băng có kích thước rất nhỏ (đường kính từ 5×10^-4 đến 5×10^-2 mm) lơ lửng gần mặt đất Khi hàm lượng nước giảm tầm nhìn ngang xuống dưới 1km, hiện tượng này được gọi là sương mù; nếu tầm nhìn từ 1km đến 10km thì được gọi là mù Nếu chân của lớp sương mù cao hơn vị trí quan trắc viên khoảng 15m trở lên, hiện tượng này được gọi là mây.
Theo tài liệu hướng dẫn mã hoá bản tin dự báo và quan trắc khí tượng trong ngành Hàng không, mù là hiện tượng ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ trong khí quyển, làm giảm tầm nhìn từ 1000 - 5000m và có độ ẩm tương đối lớn hơn 95% Khi tầm nhìn ngang giảm xuống dưới 1km do sự ngưng kết này, hiện tượng được gọi là sương mù Mưa phùn là các hạt nước nhỏ hơn 0.5mm, hình thành từ mây thấp hoặc mưa không đến mặt đất, với cường độ mạnh thường phụ thuộc vào cường độ kết tủa và số lượng hạt nước.
>1mm/giờ Vì vậy, khái niệm mù trong luận văn này được áp dụng theo quy định báo cáo thời tiết trong ngành hàng Không.
Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn
1.2.1 Kinh nghiệm dự báo trên thế giới
Với sự ảnh hưởng lớn từ thời tiết, bản tin dự báo thời tiết, đặc biệt là thông tin về sương mù, mây thấp và tầm nhìn, ngày càng được chú trọng Các phương pháp dự báo truyền thống đang dần được thay thế bởi các mô hình số trị hiện đại Tuy nhiên, dự báo sương mù vẫn phụ thuộc nhiều vào yếu tố địa phương và lớp biên bề mặt Việc quan trắc và đo đạc trực tiếp là rất quan trọng trong dự báo sương mù và mây thấp Ngoài ra, thông tin từ vệ tinh với độ chính xác ngày càng cao cũng đang trở thành nguồn dữ liệu phổ biến cho các mô hình dự báo này.
Trong khuôn khổ đề án COST - 722 về hợp tác khoa học và công nghệ châu Âu, 13 quốc gia đã tiến hành nghiên cứu dự báo sương mù mây thấp trong khoảng thời gian từ 2001 đến 2003 Tuy nhiên, kết quả của nghiên cứu này vẫn chưa đủ để bao phủ toàn bộ các quốc gia châu Âu.
Trong báo cáo của Golding (2005), sương mù và mây thấp có tác động lớn đến hoạt động hàng không tại Anh, yêu cầu dự báo tầm nhìn khai thác cho sân bay để đảm bảo an toàn cho máy bay Ngoài hàng không, sương mù cũng ảnh hưởng đến giao thông đường thủy và đường bộ Phương pháp dự báo truyền thống cho sương mù ở vùng ven biển dựa vào hướng gió, nhưng gặp hạn chế khi áp dụng cho sương mù bức xạ và địa hình Sự hình thành sương mù liên quan đến tương tác giữa lớp đất, mặt biển và không khí gần bề mặt Các mô hình dự báo thời tiết số trị (NWP) được sử dụng để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố quy mô lớn, trong khi số liệu quan trắc, đặc biệt là thám sát thẳng đứng, cung cấp thông tin về tác động của yếu tố địa phương Hiện nay, phương pháp dự báo sương mù và mây thấp tại Anh chủ yếu dựa vào phương pháp thống kê.
Mô hình 1D của cơ quan khí tượng Anh đã dự báo tầm nhìn, sương mù và mây thấp vào ngày 20/03/2000, với các yếu tố khí tượng được xử lý theo quy mô thẳng đứng Đồ thị hiển thị độ cao tính bằng feet trên trục tung và thời gian cùng giá trị tầm nhìn dự báo tính bằng km trên trục hoành, được thể hiện qua dải màu song song với trục thời gian Kết quả cho thấy sự suy giảm rõ rệt về tầm nhìn do ảnh hưởng của mây thấp.
Theo báo cáo của Petersen và Neulsen (2005), viện khí tượng Đan Mạch đã áp dụng mô hình HIRLAM (High Resolution Limited Area Model) để dự báo tầm nhìn tại độ cao 2m trong khoảng thời gian từ tháng 02/2001 đến 10/2003 Kết quả dự báo đã được xác thực bằng số liệu quan trắc từ 30 trạm Synop của Đan Mạch.
Theo nghiên cứu của Petersen và Neulsen, giá trị tầm nhìn phụ thuộc vào thành phần của sol khí, lượng nước trong mây và thành phần giáng thủy Mô hình dự báo HIRLAM không tính toán được ảnh hưởng của các thành phần sol khí, do đó tầm nhìn chỉ được xác định dựa vào kích thước các hạt nước trong mây Lượng nước trong mây (Cw) được tính toán từ mô hình HIRLAM cho các mực độ khác nhau.
Hình 1.1 Dự báo sương mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn của cơ quan
Mô hình Dự báo Khí tƣợng Anh SSFM (Site-Specific Forecast Model) cho thấy rằng tại bề mặt bằng 0, giá trị lượng nước trong mây đạt mức thấp nhất ở độ cao 2m, dẫn đến việc sương mù được dự báo xảy ra tại độ cao này.
Hình 1.2 Kết quả dự báo tầm nhìn hạn 6h bằng mô hình HIRLAM và số liệu tầm nhìn quan trắc lúc 6Z ngày 19/2/2003
Từ hình 1.2 ta thấy, mô hình HIRLAM với độ phân giải 0.15ºx0.15º cho kết quả dự báo tầm nhìn khá tốt so với tầm nhìn quan trắc thực tế
Cano và Terradellas (2005) đã thực hiện nghiên cứu dự báo sương mù cho Tây Ban Nha, nơi có khí hậu và địa hình tương tự như các quốc gia cận nhiệt đới phía tây Châu Âu Sương mù thường khó dự đoán, gây ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh tế và giao thông bề mặt Họ đã sử dụng mô hình HIRLAM với độ phân giải 0.5ºx0.5º, chạy 4 lần mỗi ngày để dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn Kết quả dự báo được kiểm chứng bằng chỉ số FSI (Foggy Stability Index), một chỉ số phát triển bởi cơ quan dự báo thời tiết Hoa Kỳ và được áp dụng rộng rãi bởi nhiều viện khí tượng trên thế giới.
Mô hình H1D được áp dụng để xử lý và dự báo sương mù, với ưu điểm nổi bật là thời gian xử lý nhanh Phương pháp này vượt qua hạn chế của mô hình dự báo 1D truyền thống của Viện Khí tượng Tây Ban Nha, nhờ vào việc xem xét cấu trúc ngang của các yếu tố.
Trong 10 năm qua, hệ thống quan trắc khí tượng tại Phần Lan đã có nhiều cải tiến, đặc biệt là hệ thống quan trắc Synop tự động và hệ thống phục vụ hàng không, góp phần quan trọng trong việc phát hiện sương mù Tuy nhiên, dự báo sương mù vẫn còn nhiều hạn chế, và việc sử dụng radar gặp khó khăn trong việc phát hiện sương mù và mây thấp do độ dày của lớp mù rất mỏng Mặc dù vậy, radar đôi khi vẫn cung cấp kết quả dự báo sương mù nhất định Ảnh mây vệ tinh từ NOAA cũng cho kết quả khả quan trong việc phát hiện sương mù và mây thấp Phương pháp thống kê cũng được áp dụng để dự báo sương mù Theo Viện khí tượng Phần Lan (FMI), sương mù hình thành khi nhiệt độ bề mặt trừ nhiệt độ tại 2m lớn hơn 0,3ºC và tốc độ gió tại độ cao 10m nhỏ hơn 5m/s FMI cũng sử dụng mô hình số ECMWF và HIRLAM để dự báo sương mù, nhưng độ chính xác của dự báo vẫn chưa cao.
Trong báo cáo của Zhou và cộng sự tại hội nghị quốc tế lần thứ 5 về sương mù và tầm nhìn tại Đức (25 - 30/06/2010), trung tâm dự báo môi trường quốc gia Hoa Kỳ NCEP đã thực hiện dự báo sương mù và tầm nhìn cho khu vực Bắc Mỹ dựa trên mô hình số trị, mặc dù kết quả còn nhiều hạn chế và không được nêu chi tiết trong tài liệu hướng dẫn Giá trị tầm nhìn được dự báo dựa trên các biến đầu ra của mô hình (phương pháp MOS) NCEP cũng đã thành công trong việc dự báo phục vụ Olympic Bắc Kinh 2008 với độ phân giải 15km và hiện nay đang áp dụng dự báo cho toàn bộ khu vực Bắc Mỹ với độ phân giải 32km Để nghiên cứu năng lực dự báo sương mù và tầm nhìn của mô hình WRF, Han Bang và cộng sự (2008) thuộc Trung tâm nghiên cứu môi trường toàn cầu - Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia Hàn Quốc đã tiến hành nghiên cứu.
Quốc (2008) đã tiến hành nghiên cứu dự báo sương mù và tầm nhìn cho các sân bay quốc tế và nội địa tại Hàn Quốc Kết quả của nghiên cứu này được đánh giá dựa trên bộ số liệu quan trắc trong một khoảng thời gian nhất định.
Từ năm 2003 đến 2006, mô hình WRF phiên bản 2.1.2 được áp dụng với điều kiện biên và ban đầu từ mô hình toàn cầu GDAS của NCEP, có độ phân giải 1º x 1º Mô hình sử dụng kỹ thuật lồng ba lưới với các kích thước 54km, 18km và 6km, cùng với 40 mực độ cao, mực cao nhất đạt 50mb Dữ liệu đầu ra từ lưới 6km đã cho kết quả khả quan trong việc dự báo sương mù và tầm nhìn.
Hình 1.3 Dự báo sương mù và tầm nhìn bằng mô hình WRF cho sân bay INCHON –Hàn Quốc
(Nguồn: Han Bang và CS, 2008)
Kết quả dự báo sương mù và tầm nhìn cho sân bay InChon - Hàn Quốc vào các ngày 21/02/2007 và 04/05/2007 được trình bày trong hình 1.3, sử dụng mô hình WRF Dữ liệu đầu ra từ mô hình WRF đã được xử lý bằng phương pháp CVIS và RVIS, cho thấy khả năng dự báo tầm nhìn khá tốt, đặc biệt là trong việc dự báo sương mù vào lúc 21Z ngày 21/02/2007 và ngày 04/05/2007.
1.2.2 Kinh nghiệm dự báo trong nước
Dự báo sương mù và mù giảm tầm nhìn là lĩnh vực được các nhà nghiên cứu khí tượng trong nước chú trọng Ngoài phương pháp dự báo Synop, nhiều tác giả đã áp dụng phương pháp thống kê để dự đoán tình trạng sương mù và tầm nhìn tại khu vực Bắc Bộ.
Các phương pháp dự báo tầm nhìn từ mô hình số trị
Phương pháp FSL (Forecast System Laboratory) là một kỹ thuật dự báo được phát triển bởi NOAA, nhằm phục vụ cho ngành hàng không Phương pháp này tính toán giá trị tầm nhìn bề mặt dựa vào độ ẩm và độ hụt điểm sương, với các thông số như fsl T 2m và Td 1.75 2m.
(10) Trong đó: T2m : Nhiệt độ tại 2m ( 0 C) ; Td 2m: Nhiệt độ điểm sương tại 2m ( 0 C) RH: Độ ẩm tương đối (%)
1.3.5 Phương pháp kết hợp CVIS
Phương pháp CVIS là phương pháp kết hợp của 2 phương pháp SW99 và FSL Giá trị tầm nhìn là giá trị nhỏ nhất của 2 phương pháp trên
Vis cvis = min (SW99,FSL)×1.609 (km) (11)
1.3.6 Phương pháp RVIS Đây cũng là phương pháp kết hợp của SW99 và FSL và được biểu biễn bởi công thức:
Vis [ SW99 (T Td ) / RH ]1.609 (km)
Trong đó: T2m: Nhiệt độ tại 2m ( 0 C); Td 2m: Nhiệt độ điểm sương tại 2m ( 0 C)
RH: Độ ẩm tương đối (%)
Các hệ số và được tính bằng thực nghiệm.
MÔ HÌNH WRF VÀ ỨNG DỤNG DỰ BÁO
Cấu trúc chương trình WRF
Mô hình WRF được cấu tạo gồm ba phần: phần xử lý (tiền xử lý và hậu xử lý) và phần mô phỏng
Phần tiền xử lý: gồm chương trình mô phỏng dữ liệu ban đầu và chương trình đồng hóa số liệu
WPS là một phần mềm được sử dụng để mô phỏng dữ liệu thực tế ban đầu, bao gồm các điều kiện địa hình, lớp phủ bề mặt, giới hạn vùng mô phỏng, cũng như lưới hóa và nội suy số liệu khí tượng từ các mô hình khác trong khu vực mô phỏng.
WRF-Var là chương trình dùng để đồng hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình, nhằm kiểm tra các quá trình phân tích nội suy được tạo ra bởi chương trình WPS Chương trình này có khả năng cập nhật điều kiện ban đầu một cách hiệu quả.
ARW solver là chương trình chính của mô hình WRF, dùng để khởi tạo mô phỏng dữ liệu thực và tích phân chương trình Chương trình này cũng thực hiện lưới lồng, giúp nâng cao độ chính xác trong các dự báo khí tượng Các đặc trưng chính của mô hình WRF bao gồm khả năng mô phỏng thời tiết và khí hậu với độ phân giải cao.
Các phương trình: thủy tĩnh và phi thủy tĩnh nén được
Các biến dự báo: tốc độ ngang u,v, thẳng đứng w trong hệ tọa độ Đề Các
Hệ tọa độ thẳng đứng sử dụng áp suất thủy tĩnh theo địa hình, cho phép lưới không gian thay đổi linh hoạt theo chiều cao Đồng thời, hệ thống này cũng biến đổi theo các bước thời gian riêng biệt.
Lưới ngang: sử dụng lưới Arakawa C
Các tùy chọn phép chiếu bản đồ: Polar, Lambert, Mecator
Lưới lồng: 1 chiều, 2 chiều với nhiều nút và nhiều mực và lưới lồng di động Tích phân thời gian: sử dụng sơ đồ Runge-Kutta bậc 2 và 3
Các tùy chọn bình lưu từ bậc 2 đến bậc 6 được áp dụng cả theo chiều ngang và thẳng đứng Điều kiện biên được xem xét cho cả trường hợp lý tưởng và thực tế, bao gồm biên trên và biên dưới.
Các tùy chọn vật lý: địa hình, bức xạ, vi vật lí, tham số hóa đối lưu
Phần hậu xử lý sản phẩm đầu ra của mô hình có thể được thực hiện thông qua các công cụ đồ họa như RIP4, NCL (NCAR), GrADS và Vis5D Bên cạnh đó, người dùng cũng có thể áp dụng các phần mềm phân tích khác để khai thác hiệu quả các sản phẩm dự báo từ mô hình.
Phần tiền xử lý Phần mô phỏng Phần hậu xử lý
Hình 2.1 Cấu trúc chương trình WRF
Các bước chạy mô hình
Bước 1: Tải bộ chương trình tại địa chỉ: http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/download/get_source.html, giải nén được 2 thư mục WRFV3, WPS
Bước 2: Chuyển tới thư mục WRFV3 để cài đặt module WRFV3
Bước 3: Chuyển tới thư mục WPS để cài đặt module WPS
Để xử lý số liệu địa hình, bạn cần mở thư mục WPS và chạy file geogrid.exe Tiếp theo, hãy tải số liệu GFS toàn cầu với độ phân giải 10x10 từ địa chỉ http://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/products/gfs/, sau đó sử dụng file ungrib.exe để giải nén dữ liệu đã tải về.
Bước 6: Chạy file metgrid.exe để hạ quy mô lưới và đưa các số liệu về điểm lưới của mô hình WRF
Bước 7: Chuyển tới thư mục WRFV3, chạy file real.exe để nội suy số liệu về điểm lưới theo cấu trúc thẳng đứng
Bước 8: Chạy file WRF.exe để mô hình WRF xử lý chương trình và cho số liệu dự báo đầu ra
Bước 9: Sử dụng ngôn ngữ NCL để tính toán, dự báo giá trị tầm nhìn, và nội suy số liệu tầm nhìn về điểm trạm.
Cấu hình miền tính, số liệu
Để thử nghiệm dự báo tầm nhìn tại các sân bay thuộc Cụm cảng Hàng không miền Bắc, nơi thường xuyên chịu ảnh hưởng của mù, sương mù và mưa phùn, mô hình đã được cấu hình với 4 lưới lồng Trong đó, Sân bay Nội Bài là một trong những địa điểm chính được nghiên cứu.
Tọa độ tham chiếu sân bay Nội Bài: 21°13'16"N - 105°48'26"E
Bảng 2.1 Cấu hình miền tính sân bay Nội Bài
Tên lưới Miền tính Độ phân giải
Hình 2.2 là bản đồ chi tiết về cấu hình miền tính cho sân bay Nội Bài
Hình 2.2 Miền tính cho sân bay Nội Bài b, Sân bay Cát Bi
Tọa độ tham chiếu sân bay Cát Bi: 20°19'14.51"N - 106°43'28.06"E
Bảng 2.2 Cấu hình miền tính sân bay Cát Bi
Tên lưới Miền tính Độ phân giải
D4 19N - 21.5N, 105.5E - 108E 1km Hình 2.3 dưới đây là bản đồ chi tiết về cấu hình 4 miền tính cho sân bay Cát Bi
Hình 2.3 Miền tính cho sân bay Cát Bi c, Sân bay Vinh
Tọa độ tham chiếu sân bay Vinh: 18°43'49.33’’N - 105°40'32.96’’E
Bảng 2.3 Cấu hình miền tính sân bay Vinh
Tên lưới Miền tính Độ phân giải
Hình 2.4 dưới đây là bản đồ chi tiết về 4 miền tính cho sân bay Vinh
Hình 2.4 Miền tính cho sân bay Vinh
Tâm lưới D1 tọa độ 20N - 105E bao phủ toàn bộ Việt Nam, phản ánh đầy đủ các hệ thống thời tiết ảnh hưởng đến tình trạng mù và sương mù tại các sân bay của Cụm cảng Hàng không miền Bắc Độ phân giải ngang cho các miền D1, D2, D3, D4 lần lượt là 27km, 9km, 3km và 1km.
Số mực theo chiều thẳng đứng được xác định là 28 mực Điều kiện biên và điều kiện ban đầu được lấy từ số liệu GFS, được cập nhật 6 giờ một lần và lưu trữ trên server của Khoa Khí tượng Thủy văn - Hải dương học thuộc Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội.
Sơ đồ tham số hóa vật lý Thompson
Sơ đồ đất bề mặt: Noah
Sơ đồ bức xạ sóng dài: RRTM
Sơ đồ lớp biên hành tinh: YSU
Sơ đồ tham số hóa đối lưu: Betts-Miller-Janjic
Số liệu METAR
Số liệu tầm nhìn được lấy từ báo cáo thời tiết METAR tại sân bay và lưu trữ tại Phòng khí tượng - Trung tâm Hiệp đồng Điều hành bay - Sân bay Gia lâm METAR của sân bay Nội Bài được phát liên tục 24/24 với tần suất 30 phút/lần, trong khi sân bay Cát Bi và Vinh phát từ 22Z đến hết hoạt động bay buổi tối Giá trị tầm nhìn trong METAR được đo đạc bởi quan trắc viên, và từ năm 2011, số liệu tại sân bay Vinh trong thời gian có hoạt động bay cũng được phát liên tục 30 phút/lần, trong khi thời gian không có hoạt động bay sử dụng hệ thống AWOS tự động Hệ thống AWOS, do Phần Lan sản xuất, đã được lắp đặt tại nhiều sân bay ở Việt Nam và được kiểm định hàng năm Để đảm bảo an toàn cho các chuyến bay, số liệu METAR luôn được giám sát chặt chẽ, đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy cao.
Bảng 2.4 Ví dụ bản tin báo cáo thời tiết sân bay Nội Bài, Cát Bi, Vinh STT Bản tin báo cáo thời tiết sân bay METAR
Q1016 NOSIG3 METAR VVVH 022100Z AUTO 27004KT 230V290 1900
R17/M0050V0200D R35/M0050V0225D FG FEW001 BKN014 18/17 Q1015 Cấu trúc điện văn METAR theo quy định như sau:
1 Tên loại điện văn (METAR)
2 Tên địa danh sân bay (theo quy định của tổ chức Hàng không dân dụng Quốc tế
3 Nhóm ngày của tháng trong năm báo cáo điện văn, giờ và phút báo cáo điện văn kèm theo chữ Z Khi các yếu tố khí tượng được thực hiện đo đạc trực tiếp bằng hệ thống quan trắc tự động thì điện văn METAR được phát ra ngoài sân bay kèm theo thuật ngữ AUTO
4 Nhóm gió bao gồm cả hướng và tốc độ kèm theo đơn vị đo tốc độ gió (kt)
5 Nhóm giá trị tầm nhìn ngang đặc trưng >50% giá trị tầm nhìn trong khu vực sân bay với bán kính 8km tính từ vành đai sân bay
6 Nhóm giá trị tầm nhìn đường cất hạ cánh Nhóm giá trị tầm nhìn đường cất hạ cánh được báo cáo khi xuất hiện các yếu tố khí tượng làm giảm tầm nhìn ngang xuống dưới 1500m Các hiện tượng thời tiết này được chỉ rõ trong bảng mã 4678 của tài liệu khí tượng hàng không dân dụng (ANNEX 3) do tổ chức Hàng không dân dụng
7 Nhóm hiện tượng thời tiết được quy định trong bảng mã 4678 của tài liệu Khí tượng Hàng không dân dụng ANNEX 3
8 Nhóm lượng mây và độ cao chân mây với đơn vị là 100 feet
9 Nhóm nhiệt độ/ điểm sương với đơn vị là độ C
10 Nhóm khí áp tại sân bay được quy chuẩn về khí áp tại mực nước biển trung bình với đơn vị là hpa
11 Bản tin dự báo hạ cánh Trend với thời gian hiệu lực 2 tiếng từ thời điểm báo cáo của bản tin METAR.
KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH
Kết quả dự báo cho sân bay Nội Bài
và ngày 05/12/2011) Dưới đây lần lượt là kết quả chi tiết trong từng trường hợp cụ thể
Trên bản đồ Synop lúc 00Z ngày 18 tháng 12 năm 2010, sân bay Nội Bài nằm trong hệ thống cao lạnh lục địa lệch đông, với một lớp nghịch nhiệt từ 1000mb đến 800mb, gây ra sương mù và giảm tầm nhìn Để đánh giá dự báo sương mù, tác giả đã chọn thời điểm bắt đầu dự báo là 18Z ngày 17 tháng 12 năm 2010 với hạn dự báo 24 tiếng Sử dụng mô hình WRF, kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài lần lượt là 27km, 09km, 03km và 01km.
Hình 3.1 Bản đồ hình thế Synop Hình 3.2 Giản đồ cao không lúc 00Z ngày 18/12/2010 T-Skew lúc 00Z ngày 18/12/2010
Dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài vào ngày 17/12/2010 cho thấy hạn dự báo 24 giờ với các khoảng cách tầm nhìn là 27km, 09km, 03km và 01km cho bốn miền khác nhau Dự báo bắt đầu từ thời điểm 18Z.
Kết quả từ hình 3.3 cho thấy cả ba phương pháp FSIH (Hungary), FSIA (Cơ quan Không lực Hoa Kỳ) và RUC đều đạt được kết quả dự báo tốt về xu hướng tầm nhìn trong khoảng thời gian 24 giờ Tuy nhiên, trong giai đoạn từ 0 - 6 giờ, kết quả có sự khác biệt đáng lưu ý.
Trong khoảng thời gian từ 20 đến 24 giờ, cả hai phương pháp FSIH và FSIA đều cho kết quả cao hơn so với quan trắc, tuy nhiên giá trị quan trắc chỉ có dưới 10 km, điều này giải thích sự khác biệt lớn giữa mô phỏng và quan trắc trong khoảng thời gian từ 08 đến 16Z Nhìn chung, FSIH thường cho giá trị cao hơn và lệch nhiều so với quan trắc, trong khi RUC và FSIA cho kết quả gần sát hơn Đặc biệt, khi sử dụng miền tính D2 và D3, kết quả mô phỏng của cả ba phương pháp đã tiến gần hơn đến giá trị quan trắc, với RUC cho kết quả khả quan hơn Tuy nhiên, khi tiếp tục sử dụng miền tính D4, xu thế đã được nắm bắt sát thực hơn, mặc dù vẫn còn một số sai số nhất định.
Vào ngày 20 tháng 12 năm 2010, tác giả đã tiến hành đánh giá dự báo sương mù với thời điểm bắt đầu là 18Z ngày 19 tháng 12 và thời gian dự báo 24 tiếng Theo bản đồ Synop vào lúc 00Z, sân bay Nội Bài nằm trong hệ thống cao lạnh lục địa lệch đông Đồng thời, giản đồ cao không T-SKEW cho thấy sự tồn tại của lớp nghịch nhiệt ở độ cao từ 1000mb đến 800mb, nguyên nhân chính gây ra sương mù và giảm tầm nhìn tại sân bay Nội Bài trong ngày này.
Hình 3.4 Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 20/12/2010
Hình 3.5 Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 20/12/2010 lúc 00Z ngày 20/12/2010
Dưới đây là kết quả dự báo tầm nhìn của mô hình WRF cho sân bay Nội Bài vào ngày 19 tháng 12 năm 2010, được thực hiện dựa trên ba phương pháp là FSIH, FSIA và RUC.
Dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài vào ngày 19/12/2010 cho thấy các khoảng cách tầm nhìn 24 giờ cho bốn miền là 27km, 09km, 03km và 01km, bắt đầu từ thời điểm 18Z.
Kết quả từ hình 3.6 cho thấy ba phương pháp FSIH, FSIA và RUC đều đạt được dự báo tốt về xu hướng tầm nhìn trong khoảng thời gian 24 giờ Trong đó, FSIH và FSIA có kết quả dự báo cao hơn so với số liệu quan trắc Đối với phương pháp RUC, trong khoảng thời gian dự báo từ 0 đến 5 giờ, kết quả dự báo cao hơn quan trắc, trong khi từ 5 đến 24 giờ, kết quả dự báo tương đối chính xác.
Theo đồ thị, phương pháp RUC đạt kết quả dự báo tốt nhất, tiếp theo là FSIA và cuối cùng là FSIH Cũng tương tự, vào ngày 17 tháng 10 năm 2012, khi so sánh giữa các phương pháp, RUC vẫn cho giá trị cao nhất.
Để đánh giá dự báo sương mù vào ngày 06 tháng 12 năm 2011, tác giả đã chọn thời điểm bắt đầu dự báo là 18Z ngày 05 tháng 12 năm 2011 với thời gian dự báo kéo dài 24 tiếng, tương tự như các đợt 1 và 2 trước đó.
Vào lúc 00Z ngày 06 tháng 12 năm 2011, bản đồ Synop cho thấy sân bay Nội Bài nằm trong hệ thống cao lạnh lục địa lệch đông, trong khi giản đồ cao không T-SKEW cũng ghi nhận sự tồn tại của lớp nghịch nhiệt ở độ cao từ 850mb đến 750mb Sự hình thành này là nguyên nhân gây ra hiện tượng mù, sương mù, làm giảm tầm nhìn tại sân bay Nội Bài vào ngày 05 tháng 12 năm 2011.
Hình 3.7 Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 06/12/2011
Hình 3.8 Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 06/12/2011
Dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài vào ngày 05/12/2011 cho thấy hạn dự báo 24 giờ với các khoảng cách tầm nhìn là 27km, 09km, 03km và 01km Dự báo bắt đầu từ thời điểm 18Z.
Kết quả từ hình 3.9 cho thấy, cả hai phương pháp FSIH và FSIA đều có khả năng dự báo xu hướng tầm nhìn trong vòng 24 giờ với độ chính xác cao hơn so với quan trắc, trong khi phương pháp RUC cung cấp kết quả gần sát với thực tế hơn.
So sánh giữa các miền tính cho thấy phương pháp RUC mang lại kết quả dự báo giá trị gần thực tế nhất trong miền D4, tiếp theo là D3 và D2 Đối với miền D1, phương pháp FSIA cho kết quả dự báo tốt trong khoảng thời gian từ 0 đến 5 giờ, nhưng lại không chính xác từ 5 giờ đến 24 giờ Trong khi đó, ở miền D2, D3 và D4, cả hai phương pháp FSIH và FSIA đều cho kết quả dự báo cao hơn so với thực tế, với phương pháp RUC dự báo xu hướng tốt hơn trong miền D4.
Bảng 3.1 Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay Nội Bài
Các đợt Phương pháp FSIH Phương pháp Phương pháp
- Kết quả dự báo cao hơn quan trắc đặc biệt trong hạn dự báo từ 0 đến 6h và từ 20 - 24h
- Kết quả dự báo tiến sát với thực tế và tương đối thống nhất
- Kết quả dự báo trong 6 giờ đầu kém hơn từ hạn dự báo 6h trở đi
- Dự báo khá tốt về xu thế tầm nhìn
- Cho kết quả dự báo cao hơn quan trắc
- Trong hạn dự báo từ 0 đến 5h kết quả dự báo cao hơn quan trắc; từ 5h đến 24h kết quả dự báo khá chính xác
05/12/2011 - Có khả năng dự báo được xu thế tầm nhìn
- Cho kết quả dự báo cao hơn quan trắc
- Cho kết quả dự báo cao hơn quan trắc Cụ thể từ hạn 0
- 5h cho kết quả khá tốt, còn từ 5h đến 24h cho kết quả còn khác biệt
- Giá trị tầm nhìn tiến sát với thực tế
Cả ba phương pháp FSIH, FSIA và RUC đều có khả năng dự báo xu thế biến đổi của tầm nhìn Trong số đó, phương pháp RUC mang lại kết quả dự báo ổn định và gần gũi với thực tế nhất, đặc biệt tại miền tính D4, tiếp theo là phương pháp FSIA và cuối cùng là FSIH.
3.1.2 Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương sân bay Nội Bài
Chất lượng của kết quả dự báo tầm nhìn phụ thuộc vào 2 yếu tố:
1, Chất lượng của phương pháp hay chất lượng của phương trình thực nghiệm mà ta áp dụng
Kết quả dự báo cho sân bay Cát Bi
3.2.1 Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi
Kết quả thử nghiệm dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi được thực hiện trong ba đợt có sương mù vào các ngày 05/12/2011, 28/01/2012 và 29/01/2012 Dưới đây là chi tiết kết quả cho từng trường hợp cụ thể.
3.2.1.1 Đợt 1: Ngày 05/12/2011 Để thử nghiệm dự báo tầm nhìn do mù, sương mù đối với sân bay Cát Bi ngày 06 tháng 12 năm 2011, sử dụng mô hình WRF như đã phân tích lựa chọn trong phần trên, tác giả chọn thời điểm bắt đầu dự báo là 18Z ngày 05 tháng 12 năm 2012 và hạn dự báo 24h
Vào lúc 00Z ngày 06 tháng 12 năm 2011, bản đồ Synop cho thấy hệ thống cao lạnh lục địa lệch đông đang chi phối thời tiết miền Bắc, đặc biệt là tại sân bay Cát.
Bi nói riêng, đây là nguyên nhân gây nên mù và sương mù, làm giảm tầm nhìn đối với sân bay Cát Bi trong ngày 06 tháng 12 năm 2011
Hình 3.11 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 06/12/2011
Dưới đây là kết quả dự báo tầm nhìn đối cho sân bay Cát Bi đợt ngày 05 tháng 12 năm 2011
Dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi vào ngày 05/12/2011 cho thấy hạn dự báo 24 giờ với các khoảng cách tầm nhìn là 27km, 09km, 03km và 01km cho 4 miền khác nhau Dự báo bắt đầu từ thời điểm 18Z.
Giá trị tầm nhìn quan trắc trên hình 3.12 trong khoảng thời gian dự báo từ 0 - 4 giờ và từ 23 giờ đến 24 giờ không có sẵn do không có hoạt động bay trong thời gian này và nằm ngoài quy định báo cáo số liệu.
Theo đồ thị dự báo tầm nhìn, ba phương pháp FSIH, FSIA và RUC đều cho kết quả dự báo khả quan trong vòng 24 giờ Trong số đó, phương pháp FSIH có sai số lớn nhất, tiếp theo là FSIA và cuối cùng là RUC.
Khi so sánh kết quả dự báo giữa các miền tính khác nhau, giá trị tầm nhìn ở miền tính D1 cho thấy sự đồng nhất giữa ba phương pháp dự báo, mặc dù vẫn cao hơn giá trị quan trắc Trong khi đó, ở các miền tính D2, D3 và D4, sai số dự báo so với quan trắc đã giảm, nhưng vẫn cao hơn giá trị quan trắc.
Vào ngày 29/01/2012, tác giả tiến hành thử nghiệm dự báo sương mù ảnh hưởng đến tầm nhìn tại sân bay Cát Bi, bắt đầu từ 18Z ngày 28/01/2012 với thời gian dự báo kéo dài 24 tiếng.
Vào lúc 00Z ngày 29 tháng 01 năm 2012, bản đồ Synop cho thấy các tỉnh miền Bắc, đặc biệt là sân bay Cát Bi, bị ảnh hưởng bởi cao lạnh lục địa lệch đông Sự di chuyển của không khí ẩm từ biển vào đất liền đã gây ra hiện tượng mưa mù, dẫn đến việc giảm tầm nhìn tại sân bay Cát Bi trong ngày này.
Hình 3.13 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 29/01/2012
Vào ngày 28/01/2012, dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi được thực hiện với thời gian dự báo 24 giờ cho bốn miền khác nhau, với khoảng cách tầm nhìn là 27km, 09km, 03km và 01km Dự báo bắt đầu từ thời điểm 18Z.
Giá trị tầm nhìn quan trắc từ hạn dự báo 0h - 4h và 22h - 24h vào ngày 05 tháng 12 năm 2001 bị thiếu số liệu do không có hoạt động bay Hình 3.14 cho thấy ba phương pháp FSIH, FSIA và RUC có khả năng dự báo xu thế tầm nhìn ngày 29 tháng 01 năm 2012 Trong bốn miền tính, miền D1 cho thấy ba phương pháp này đạt kết quả dự báo xu thế tốt nhất.
Giá trị tầm nhìn dự báo của ba phương pháp FSIH, FSIA và RUC cao hơn giá trị quan trắc Tuy nhiên, trong miền tính D1, trong khoảng thời gian dự báo từ 4h đến 10h, hai phương pháp FSIA và RUC cho kết quả tương đối chính xác Ngược lại, tại các miền tính D2, D3 và D4, ba phương pháp này không mang lại kết quả khả quan hơn so với miền tính D1.
Vào ngày 30 tháng 01 năm 2012, tác giả tiến hành thử nghiệm dự báo đợt sương mù ảnh hưởng đến tầm nhìn tại sân bay Cát Bi, tương tự như các đợt thử nghiệm trước Thời gian bắt đầu dự báo được chọn là 18Z ngày 29 tháng 01 năm 2012, với hạn dự báo kéo dài 24 tiếng.
Vào lúc 00Z ngày 30 tháng 01 năm 2012, bản đồ Synop cho thấy các tỉnh miền Bắc, đặc biệt là sân bay Cát Bi, bị ảnh hưởng bởi cao lạnh lục địa lệch đông Sự di chuyển này mang theo độ ẩm lớn từ biển vào, gây ra hiện tượng mưa mù và làm giảm tầm nhìn tại sân bay Cát Bi trong ngày hôm đó.
Hình 3.15 Bản đồ Synop lúc 00Z ngày
Và dưới đây là kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 30 tháng 01 năm
2012 trên 4 miền tính dựa trên 3 phương pháp FSIH, FSIA và RUC
Vào ngày 29/01/2012, đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi đã được công bố với thời gian dự báo 24 giờ cho bốn miền, tương ứng với khoảng cách 27km, 09km, 03km và 01km Dự báo bắt đầu vào lúc 18Z.
