Thông tin tài liệu
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Trịnh Tuấn Long THỬ NGHIỆM DỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN BẰNG MƠ HÌNH REGCM CHO KHU VỰC VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2012 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trịnh Tuấn Long THỬ NGHIỆMDỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN BẰNG MƠ HÌNH REGCM CHOKHU VỰC VIỆT NAM Chun ngành: Khí tƣợng khí hậu học Mã số: 60.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: GS TS Phan Văn Tân Hà Nội - 2012 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 Các nghiên cứu giới 1.2 Các nghiên cứu nƣớc 16 Chƣơng PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 2.1 Xác định số khí hậu cực đoan 21 2.2Hệ thống mơ hình dự báo khí hậu CFS 25 2.3 Mơ hình khí hậu khu vực RegCM 26 2.4 Cách xác định số ECE từ sản phẩm mơ hình 30 2.5 Phƣơng pháp đánh giá 33 Chƣơng KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 36 3.1 Kết nhiệt độ trung bình tháng 36 3.2 Các trƣờng nhiệt độ cực trị 46 3.3 Các số khí hậu cực đoan 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 PHỤ LỤC 68 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 : Trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài WMO 13 Hình 2.1 Cấu trúc lƣới thẳng đứng (bên trái) lƣới ngang dạng xen kẽ ArakawaB (bên phải) mơ hình 27 Hình 2.2 Quy trình dự báo mùa 30 Hình 2.3 Xác định số ECE phƣơng pháp phân vị 33 Hình 3.1: Nhiệt độ trung bình tháng dự báo ứng với hạn dự báo khác 37 Hình 3.2 Nhiệt độ trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) sai số quân phƣơng (d) 38 Hình 3.3 Đồ thị phân bố tần suất trƣờng nhiệt độ trung bình cho tháng tháng 40 Hình 3.4: Phân bố đồng thời giá trị nhiệt độ tháng tháng 41 Hình : 3.5 Tổng lƣợng mƣa tháng dự báo với hạn dự báo từ đến tháng 43 Hình 3.6 : Lƣợng mƣa trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) sai số quân phƣơng (d) 44 Hình 3.7 Đồ thị phân bố tần suất trƣờng mƣa cho tháng tháng 45 Hình 3.8 Nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng ứng với hạn dự báo khác 47 Hình 3.9 : Nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) sai số quân phƣơng (d) 48 Hình 3.10 : Đồ thị phân bố tần suất nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng cho tháng tháng 49 Hình 3.11 : Phân bố đồng thời giá trị nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng tháng 50 Hình 3.12 Nhiệt độ cực đại trung bình tháng ứng với hạn dự báo khác 52 Hình 3.13: Nhiệt độ cực đại trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) sai số quân phƣơng (d) 53 Hình 3.14 Đồ thị phân bố tần suất nhiệt độ cực đại trung bình tháng cho tháng tháng 53 Hình 3.15 Phân bố đồng thời giá trị nhiệt độ cực đại trung bình tháng tháng 54 Hình 3.16 Nhiệt độ cực tiểu tuyệt đối tháng đến tháng với hạn dự báo tứng ứng từ đến tháng 56 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.17 Nhiệt độ cực đại tuyệt đối tháng đến tháng với hạn dự báo tứng ứng từ đến tháng 57 Hình 3.18 khả dự báo số ngày rét đậm C15 (a), rét đậm, rét hại C13 (b) 58 Hình 3.19 khả dự báo số ngày nắng nóng H35 (a), nắng nóng gay gắt H37 (b) 59 Hình 3.20 khả dự báo số ngày mƣa lớn 60 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT AGCM Mơ hình hồn lƣu chung khí CFS Hệ thống dự báo mùa toàn cầu (Climate Forecast Systerm) CFSR Bộ số liệu tái phân tích CFS CMAP Số liệu tái phân tích mƣa lƣới CPC Merged Analysis of Precipitation ECE Hiện tƣợng khí hậu cực trị (extreme climate events) ENSO Dao động Nam (El Nino Southern Oscillation) GCM Mơ hình hồn lƣu chung khí (Global Circulation model) GPC Trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài IPCC Ủy ban Liên phủ Biến đổi khí hậu LSM Mơ hình bề mặt đất (land surface model) MME Hệ thống tổ hợp đa mơ hình (MultiModel Ensemble) MOM3 Mơ hình đại dƣơng phiên (Modular Ocean Model version 3) MRED Tổ hợp đa mơ hình khí hậu khu vực (MultiRCM Ensemble Downscaling) RCM Mơ hình khí hậu khu vực (Regional Climate Model) RegCM Mơ hình khí hậu khu vực (Regional Climate Model) SPI Chỉ số giáng thủy tiêu chuẩn (Standardized Precipitation Index) SST Nhiệt độ mặt nƣớc biển toàn cầu (Sea surface temperature) TRMM Số liệu mƣa vùng nhiệt đới (Tropical Rainfall Measuring Mission) WMO Tổ chức Khí tƣợng Thế giới (World Meteorological Organization) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỞ ĐẦU Trong năm gần đây, dự báo hạn mùa (seasonal forecasting) bái tốn có tính ứng dụng lớn, có ý nghĩa quan trọng nhiều ngành kinh tế, xã hội Thông tin dự báo hạn mùa cho nhà hoạch định sách, nhà quản lý đƣa kế hoạch sản suất phù hợp nhƣ chủ động ứng phó với thiên tai, thảm họa Trong bối cảnh biến đổi khí hậu,dƣờng nhƣ tƣợng thời tiết cực đoan ngày xảy với tần suất nhiều hơn, cƣờng độ mạnh hơn, gây thiệt hại nặng nề, việc dự báo hạn mùa dựa sở mơ hình động lực trở nên ƣu việt so với phƣơng pháp thống kê truyền thống Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ cơng nghệ tính tốn, mơ hình dự báo số trị ngày đƣợc sử dụng rộng rãi nghiên cứu khí hậu Việc ứng dụng khơng quy mơ tồn cầu mà cịn đƣợc chi tiết hóa cho khu vực, tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu sâu hơn, mang tính ứng dụng cao Ngồi ra, mục tiêu tốn dự báo hạn mùa khơng dừng lại đơn dự báo xu yếu tố khí tƣợng mà việc dự báo đƣợc tƣợng thời tiết cực đoan qui mô hạn mùa đƣợc quan tâm, ý Ở Việt Nam, việc ứng dụng thử nghiệm mơ hình khí hậu khu vực cho tốn dự báo khơng mẻ nhƣng nhiều câu hỏi cần đƣợc trả lời, đặc biệt dự báo hạn mùa khả dự báo yếu tố, tƣợng khí hậu cực đoan Trong khn khổ luận văn này, tác giả thử nghiệm ứngdụng mơ hình khí hậu khu vựckhi sử dụngsản phẩmđầu từ mơ hình dự báo toàn cầulàm điều kiện ban đầu điều kiện biên đểdự báo số số khí hậu cực đoan vàđánh giá cho khu vực Việt Nam Mơ hình đƣợc sử dụng mơ hình RegCM phiên 4.2 (RegCM4.2) Sản phẩm mơ hình tồn cầu đƣợc sử dụng sản phẩm dự báo hệ thống mô hình CFS Luận văn đƣợc bố cục thành chƣơng, mở đầu, kết luận tài liệu tham khảo nhƣ sau: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chƣơng 1: Tổng quan Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 3: Kết nhận xét LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chƣơng TỔNG QUAN Hiện nay, dự báo hạn mùa toán đƣợc nhà khoa học nƣớc quan tâm Các kết dự báo mùa mang lạiđƣợc ứng dụng rộng rãi trongđời sống xã hội Trong đó, kể đến hiệu sản phẩm dự báo hạn mùa lĩnh vực nơng nghiệp nhƣ góp phần đƣa dự báo đáng tin cậy sản lƣợng vụ mùa Australia [45],Châu Âu [13] hay miền tây Ấn Độ [14], lĩnh vực y tế nhƣ góp phần cung cấp thông tin cho việc dự báo lan truyền dịch sốt rét [38] Việc dự báo hạn mùa tƣợng khí hậu cực đoan đƣợc thử nghiệm nhiều nơi giới nhƣ Mỹ [31], [48], Hàn Quốc [40] hay Nam Mỹ [19] đãcho kết khả quan Dƣới số cơng trình nghiên cứu tiêu biểu 1.1 Các nghiên cứu giới Trong nghiệp vụ dự báo có lớp tốn:dự báo thời tiết, dự báo tháng dự báo mùa Đối với dự báo thời tiết, thông thƣờng hạn dự báo khoảng 3–5 ngày (hạn ngắn – Short range forecast) tối đa khoảng 5–10 ngày (hạn vừa – Medium range forecast) Dự báo thời tiết cần phải trạng thái khí địa điểm cụ thể, vào thời điểm cụ thể (từng ngày, chí giờ) thời hạn dự báo Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa khơng trạng thái khí vào thời điểm cụ thể đến ngày, thay vào thơng tin chung điều kiện khí khoảng thời gian định (chẳng hạn tháng, mùa – batháng) thời hạn dự báo Dự báo mùa, hay dự báo hạn mùa (Seasonal forecast), hay dự báo khí hậu hạn mùa (Seasonal Climate forecast) có hạn dự báo đến tối đa (hiện nay) năm [35] Theo tổ chức khí tƣợng giới WMO [44], với toán dự báo thời tiết, dự báo quy mô lớn 10 ngày tƣơng lai đƣợc coi dự báo hạn dài Trong dự báo khí hậu, hạn dự báo đƣợc mở rộng từ hạn 30-45 ngày (dự báo tháng), vài LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ba tháng đến năm(hạn mùa), 2-3 năm (hạn dài) Các thơng tin dự báo khí hậu khái quát để mô tả quy mô mùa (seasonal outlook) điều kiện thời tiết thông qua độ lệch so với giá trị trung bình khí hậu mùa [35] Khái niệm mùa hiểu theo mùa thiên văn (xn, hạ, thu, đơng) có khái niệm khác vùng nhiệt đới (mùa mƣa, mùa khô) Trong thực tế, dự báo hạn mùa (seasonal forecasting) đƣợc xét từ quy mô tháng năm (với hạn phổ biến 1, 3, 6, tháng) nhằm đƣa ứng dụng có hiệu sản phẩm dự báo Dự báo hạn mùa (từ quy mô tháng quy mô năm) tốn phức tạp mà thành cơng dự báo mùa phụ thuộc vào mức độ chi tiết hóa mối quan hệ tƣơng tác khí đại dƣơng [44] Hiện tại, với hiểu biết q trình tƣơng tác khí – đại dƣơng, với việc mơ chi tiết hóa khu vực mơ hình nhƣ việcthu thập số liệu đo đạc quan trắc nâng cao chất lƣợng số liệu tạo tiến dự báo hạn mùa Để hiểu đƣợc sở vật lý dự báo hạn mùa, cần hiểu nhân tố tạo đặc trƣng khí hậu năm khác biệt so với năm khác Vì vậy, cần nắm đƣợc khả dự báo nhân tố cụ thể quy mơ thời gian Trên quy mơ tồn cầu, nguyên nhân quan trọng khiến đặc trƣng khí hậu thay đổi từ năm qua năm khác biến đổi nhiệt độ mặt nƣớc biển toàn cầu (SST) Dị thƣờng nhiệt độ bề mặt biển khu vực nhiệt đới đặc biệt quan trọng đối lƣu sâu khí miền nhiệt đới, tác động lớn đến hoàn lƣu toàn cầu, lại nhạy cảm với SST bên dƣới Ở số nơi khác nhƣ Châu Âu Tây Phi, SST khu vực đƣợc coi nhân tố quan trọng Đối với khu vực nhiệt đới, đặc biệt khu vực Thái Bình Dƣơng xích đạo, khả dự báo SST đƣợc nâng cao nhờ có q trình khác Trong đó, ENSO tƣợng đƣợc quan tâm nghiên cứu có tác động nhiều đến trình làm thay đổi SST[45] Dự báo tƣợng ENSO, theo quy mô tháng năm, hỗ trợ tốt cho dự báo hạn mùa nhiều nơi giới LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com (a) Hình 3.20 khả dự báo số ngày mƣa lớn Dự báo số ngày mƣa lớn mơ hình nhìn chung cho kết chƣa tin cậy Kết dự báo khác khác biệt với tháng dự báo với hạn dự báo khác Dự báo cho kết sai khác Với tháng đầu năm, dự báo tốt tháng đầu năm, có ngày mƣa lớn trạm Việt Nam 60 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com KẾT LUẬN Với mục tiêu toán thử nghiệm dự báo hạn mùa số số khí hậu cực đoan, 37 dự báo mơ hình RegCM4.2 với hạn dự báo tối đa tháng sử dụng điều kiện ban đầu điều kiện biên từ hệ thống dự báo CFS thử nghiệm cho khu vực Việt Nam Một cải tiến quan trọng RegCM4.2 đƣợc điều chỉnh để đọc trƣờng đầu vào SST thay lấy giá trị trung bình tháng nhƣ phiên gốc qua thơng tin SST đƣợc cập nhập tốt cho phép dự báo tốt Giá trị dự báo ứng với tháng đƣợc lấy trung bình từ dự báo với thời điểm dự báo ban đầu khác tháng Để thử nghiệm dự báo số số khí hậu cực đoan, trƣờng mƣa, nhiệt độ trung bình ngày, nhiệt độ cực tiểu ngày nhiệt độ cực đại ngày đƣợc nội suy 172 trạm khí tƣợng synop so sánh với số liệu quan trắc Ngồi số khí hậu cực đoan: số ngày rét đậm C15, số ngày rét đậm, rét hại C13, số ngày nắng nóng H35, số ngày nắng nóng gay gắt H37 số ngày mƣa lớn R50 đƣợc tính tốn phƣơng pháp tính xác suất dựa chuỗi số liệu quan trắc thời kì 1961-2010 70 trạm tồn quốc Từ phân tích kết rút số kết luận: Đối với dự báo trƣờng nhiệt độ trung bình tháng lƣợng mƣa tháng - Dự báo mơ hình RegCM4.2 cho kết dự báo ln thiên thấp với trƣờng nhiệt độ trung bình - Đối với trƣờng mƣa kết dự báo kém, khơng có tính đồng - - tháng với dự báo hạn dài Kết dự báo hạn mùa không phụ thuộc nhiều vào thời điểm dự báo ban đầu mà phụ thuộc chủ yếu vào tháng dự báo Đối với trƣờng nhiệt độ nói chung có tính đồng ổn định với dự báo với hạn dự báo khác Dựa vào phân bố tần suất phân bố đồng thời thấy sai số dự báo có tính hệ thống Phân bố tần suất phân bố đồng thời cho thấy với khoảng giá trị nhiệt độ thấp mô hình nắm bắt phân bố tốt khoảng giá trị nhiệt độ cao Ngoài ra, hàm phân bố dự báo có dạng chuẩn vào tháng mùa hè, hàm phân bố quan trắc vào tháng có dạng lệch phải Đối với trƣờng cực trị tháng 61 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - Kết dự báo mơ hình thiên thấp với trƣờng, nhiệt độ cực tiểu ngày nhiệt độ cực đại ngày - Kết dự báo hạn mùa không phụ thuộc nhiều vào thời điểm dự báo ban đầu mà phụ thuộc chủ yếu vào tháng dự báo Đối với trƣờng nhiệt độ cực trị, kết dự báo có tính đồng ổn định với tháng dự báo - với hạn dự báo khác Dựa vào đồ thị phân bố tần suất phân bố đồng thời khẳng định sai số dự báo mơ hình có tính hệ thống Đối với dự báo số số khí hậu cực đoan - Bằng phƣơng pháp dự báo theo xác suất, số C13, C15, H35 H37 ban đầu cho kết hợp lý - - Tuy có dự báo khống cho tháng không dự báo đƣợc cho tháng tháng chuyển mùa nhƣng dự báo C13, C15 đồng với tháng dự báo hạn dự báo khác Nhìn chung dự báo C13 C15 tốt so với dự báo H35 H37, nguyên nhân dự báo nhiệt độ trung bình ngày đƣợc đánh giá tốt so với dự báo nhiệt độ cực đại ngày Dự báo mƣa lớn nhìn chung chƣa tốt dự báo giá trị lƣợng mƣa ngày chƣa xác Mặc dù vậy, kết bƣớc đầu khẳng định dự báo hạn mùa phƣơng pháp mơ hình Các sai số liên quan sơ đồ đất mơ hình RegCM bao gồm độ ẩm đất nhiệt độ đất khơng đƣợc cập nhập Do kết mơ hình có tính hệ thống, để kết dự báo đƣợc tốt hơn, mơ hình cần đƣợc hiệu chỉnh Ngồi phƣơng pháp tổ hợp kết với nhiều điều kiện đầu vào khác nhiều mơ hình khác cho kết dự báo tốt 62 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nguyễn Đức Ngữ (2007), “Tác động ENSO đến thời tiết, khí hậu, mơi trƣờng kinh tế xã hội Việt Nam”, Hội thảo chuyên đề Đa dạng sinh học Biến đổi khí hậu: Mối liên quan tới Đói nghèo Phát triển bền vững, Hà Nội, Ngày 22-23 tháng 5, 2007 Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Lƣơng Mạnh Thắng, Trần Quang Đức (2009), “Về khả ứng dụng mơ hình RegCM vào dự báo hạn mùa trƣờng khí hậu bề mặt Việt Nam”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 25 (2009), tr 241-251 Phan Văn Tân (2010), “Nghiên cứu tác động biến đổi khí hậu tồn cầu đến yếu tố tƣợng khí hậu cực đoan Việt Nam, khả dự báo giải pháp chiến lƣợc ứng phó”,Đề tài cấp Nhà nước, mã số KC08.29/06-10 Phạm Đức Thi (1987), “Xây dựng số phƣơng pháp dự báo hạn vừa, hạn dài nhiệt độ mùa đông mƣa mùa hè khu vực phía bắc Việt Nam”, Tổng cục KTTV Đề tài Chương trình 42 http://www.imh.ac.vn/ Tiếng Anh Alves, O Wang G., Zhong A.(2006),Operational coupled model seasonal forecast system, Bureau of Meteorology Bureau of Meteorology Baede, A P M., M Jarraud, and U Cubasch (1979),“Adiabatic formulation and organization of ECMWF's model”, Technical Report 15, ECMWF, Reading, U.K Bath, L M., M A Dias, D L Williamson, G S Williamson, and R J Wolski (1987),“User's Guide to NCAR CCM1”, Technical Report NCAR/TN286+IA, National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, 173 pp Bath, L., J Rosinski, and J Olson (1992),“User's Guide to NCAR CCM2”, Technical Report NCAR/TN-379+IA, National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, 156 pp 10 Bergant K., Belda M., Halenka T (2007), “Systematic errors in the simulation of European climate (1961-2000) with RegCM3 driven by NCEP/NCAR reanalysis”, International Journal of Climatology Vol 27 (4), pp 455-472 63 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 Bourke, W., B McAvaney, K Puri, and R Thurling (1977),“Global modeling of atmospheric flow by spectral methods, in Methods in Computational Physics”, Vol 17, 267-324, Academic Press, New York 12 Briegleb, B P.(1992), “Delta-Eddington approximation for solar radiation in the NCAR Community Climate Model”, J Geophys Res., 97, 7603-7612 13 Cantelaube, P., Terres, J.M., (2005) “Seasonal weather forecasts for crop yield modelling in Europe”, Tellus Series a-Dyn Meteorol Oceanogr 57 (3), 476–487 14 Challinor, AJ; Slingo, JM; Wheeler, TR; Doblas-Reyes,FJ (2005) “Probabilistic simulations of crop yield over western India using the DEMETER seasonal hindcast ensembles”, TELLUS A, 57, pp.498-512 15 Collins, W D., P J Rasch, et al.(2004),“Description of the NCAR Community Atmosphere Model (CAM 3.0)”, NCAR Tech Note NCAR/TN-464+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO 80307 16 David Lavers, Lifeng Luo, and Eric F Wood (2009), “A multiple model assessment of seasonal climate forecast skill for applications”, GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS, VOL 36, L23711 17 Dickinson R E., R M Errico, F Giorgi, and G T Bates (1989),“A regional climate model for the western united states”,Clim Change, 15, 383-422 18 Dickinson R.E., Henderson-Sellers A., Kennedy P.J (1993), “Biosphereatmosphere transfer scheme (Bats) version 1e as coupled to the ncar community climate model”, Tech rep., National Center for Atmospheric Research 19 Frumkin, A., Misra V (2012), “Predictability of dry season reforecasts over the tropical and the sub-tropical South American region”, International Journal of ClimatologyDOI 10.1002/joc.3508 20 Giorgi, F and G T Bates, (1989),“The climatological skill of a regional model over complex terrain”,Mon Wea Rev., 117, 2325-2347 21 Giorgi Filippo, Maria Rosaria Marinucci, and Gary T Bates(1993ª),“Development of a Second-Generation Regional Climate Model (RegCM2) Part I: Boundary-Layer and Radiative Transfer Processes”, Mon Wea Rev., 121, 27912813 22 Giorgi, F., M.R Marinucci, G.T Bates, and G DeCanio (1993 b),“Development of a second generation regional climate model (REGCM2) Part II: Convective processes and assimilation of lateral boundary conditions”,Monthly Weather Review, 121, 2814-2832 23 Giorgi, F and C Shields, (1999),“Tests of precipitation parameterizations available in the latest version of the NCAR regional climate model 64 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com (RegCM) over the continental United States”,Journal of Geophysical Research, 104, 6353-6375 24 Hack, J J., B A Boville, B P Briegleb, J T Kiehl, P J Rasch, and D L Williamson (1993),“Description of the NCAR Community Climate Model (CCM2)”, Technical Report NCAR/TN-382+STR, National Center for Atmospheric Research, 120 pp 25 Hansen, J., A Lacis, D Rind, G Russell, P Stone, I Fung, R Ruedy, and J Lerner (1984),“Climate sensitivity: Analysis of feedback mechanisms, in Climate Processes and Climate Sensitivity”, edited by J E Hansen, and T Takahashi, 130-163, Amer Geophys Union, Washington, D.C 26 Holtslag A.A.M., Bruijn E.I.F., Pan H.-L (1990), “A high resolution air mass transformation model for short-range weather forecasting”, Mon Wea Rev Vol 118, pp 1561–1575 27 Kanamitsu, M., Kanamaru, H (2007) “Fifty-seven year reanalysis downscaling at 10 km (CaRD10) Part IL System detail and validation with observations” Journal of Climate 20: 5553O5 71 28 Kasahara, A (1974),“Various vertical coordinate systems used for numerical weather prediction”, Mon Wea Rev., 102, 509-522 29 Kiehl, J T., J Hack, G Bonan, B Boville, B Briegleb, D Williamson, and P Rasch, (1996),“Description of the NCAR Community Climate Model (CCM3)”, Technical Report NCAR/TN-420+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado, 152 pp 30 Koster, Randal D., Max J Suarez, Ping Liu, Urszula Jambor, Aaron Berg, Michael Kistler, Rolf Reichle, Matthew Rodell, and Jay Famiglietti (2004), “Realistic Initialization of Land Surface States: Impacts on Subseasonal Forecast Skill”, J Hydrometeorology, 5(6), 1049 31 Lim, Y K., Shin D W (2007),“Dynamically and statistically downscaled seasonal simualations of maximum surface air temperature over the southeastern United States, Journal of Geophysical Vol 112, D24102 32 McAvaney, B J., W Bourke, and K Puri(1978)“A global spectral model for simulation of the general circulation”, J Atmos Sci., 35, 1557-1583 33 Misra, V., Kanamitsu, M.,(2004) “Anomaly nesting: a methdology to downscale seasonal climate simulations from AGCMs” Journal of Climate 17: 3249-3262 34 Nellie Elguindi, Xunqiang Bi, Filippo Giorgi, Badrinath Nagarajan, Jeremy Pal, and Fabien Solmon (2004),“RegCM Version 3.0 User's Guide”, Physics of Weather and Climate Group, International Centre for Theoretical Physics, MIRAMARE TRIESTE, February 2004 65 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 35 New Attachment II-9 to the Manual on the GDPS (WMO-No 485),Volume I, (2002), “Standardised Verification System (SVS) for Long-Range Forecasts(LRF) Version 3.0”, August 12 2002 SVS for LRF 36 Palmer, T N., Alessandri, A., Andersen, U., Cantelaube, P., Davey, M., D´el´ecluse, P., D´equ´e, M., D´ıez, E., Doblas-Reyes, F J., Feddersen, H., Graham, R., Gualdi, S., Gu´er´emy, J.-F., Hagedorn, R., Hoshen, M., Keenlyside, N., Latif, M., Lazar, A., Maisonnave, E., Marletto, V., Morse, A P., Orfila, B., Rogel, P., Terres, J.-M and Thomson, M C (2004) “Development of a European multimodel ensemble system for seasonal-tointerannual prediction (DEMETER)”,Bull Am Meteorol Soc., 85, 853–872 37 Saha, S., and Coauthors, (2006),“The NCEP Climate Forecast System”, J Climate, 19, 3483–3517 38 Simmons, A J., and R Strüfing(1981),“An energy and angular-momentum conserving finite-difference scheme, hybrid coordinates and medium-range weather prediction”, Technical Report ECMWF Report No 28, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Reading, U.K., 68 pp 39 Singh G.P., Oh J., Kim J., Kim O (2006), “Sensitivity of Summer Monsoon Precipitation over East Asia to Convective Parameterization Schemes in RegCM3”, SOLA Vol (029-032) 40 Sohn,S J.,Tam C Y., and Ahn, J B.(2012) “Development of a multimodel-base seasonal prediction system for extreme droughts and floods: a case study for South Korea” International Journal of Climatology DOI.10.1002 joc.3464 41 Stockdale, T (2000), “An overview of techniques for forecasting”, Stochastic Environ Res Risk Assess., 14, 305–318 seasonal 42 Sundqvist H., Berge E., Kristjansson J.E (1989), “Condensation and cloud parameterization studies with a mesoscale numerical weather prediction model”, Mon Wea Rev Vol 117, pp 1641-1657 43 Sylla M B & A T Gaye & J S Pal & G S Jenkins & X Q Bi, (2009),“Highresolution simulations of West African climate using regional climate model (RegCM3) with different lateral boundary conditions”,Theor Appl Climatol 98:293–314 44 Thomson, M.C., F.J Doblas-Reyes, S.J Mason, R Hagedorn, S.J Connor, T Phindela, A.P Morse and T.N Palmer (2006), “Malaria early warnings based on seasonal climate forecasts from multi-model ensembles”, Nature, 439, 576-579 45 Washington, W M.(1982),“Documentation for the Community Climate Model (CCM)”, Version Φ, Technical Report NTIS No PB82 194192, National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado 66 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 46 Williamson, D L (1983),“Description of NCAR Community Climate Model (CCM0B)”, Technical Report NCAR/TN-210+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado, NTIS No PB83 23106888, 88 pp 47 Williamson, D L., J T Kiehl, V Ramanathan, R E Dickinson, and J J Hack (1987),“Description of NCAR Community Climate Model (CCM1)”, Technical Report NCAR/TN-285+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado, 112 pp 48 Williamson, G S., and D L Williamson (1987),“Circulation statistics from seasonal and perpetual January and July simulations with the NCAR Community Climate Model (CCM1): R15”, Technical Report NCAR/TN302+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado, 199 pp 49 Yoon, J H., Leung, L R and Correia, J., (2012) “Comparison of dynamically and statistically downscaled seasonal climate forecasts for the cold season over the United States”, Journal of geophysical research Vol 117, D21109 50 Zeng, X., Zhao M., Dickinson R.E (1998a), “Intercomparison of Bulk Aerodynamic Algorithm for the Computation of Sea Surface Fluxes Using TOGA COARE and TAO data”, Journal of Climate Vol 11, pp 2628-2644 51 http://www.wmo.int/pages/themes/climate/long_range_forecasting.php 67 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHỤ LỤC Đồ thị phân bố tần suất tháng 7, 8, a) Nhiệt độ trung bình T (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) 68 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com b) Nhiệt độ cực tiểu Tm (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) 69 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com c) Nhiệt độ cực đại Tx (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) 70 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com d) Lƣợng mƣa R (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) 71 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phân bố đồng thời tháng 7, 8, a) Trƣờng nhiệt độ trung bình (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) 72 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com b) Trƣờng nhiệt độ cực tiểu Tm (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) 73 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com c) Trƣờng nhiệt độ cực đại Tx (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) 74 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... Trịnh Tuấn Long THỬ NGHIỆMDỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN BẰNG MƠ HÌNH REGCM CHOKHU VỰC VIỆT NAM Chun ngành: Khí tƣợng khí hậu học Mã số: 60.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI... khơng mơ hình khí hậu khu vực? ?ã đƣợc thử nghiệm cho khu vực Việt Nam [3] Hơn nữa, việc dự báo hạn mùa đƣợc yếu tố, tƣợng khí hậu cực đoan mẻ Việt Nam. Điểm thứ ba, lĩnh vực nghiên cứu mô dự báo ECE... ứngdụng mơ hình khí hậu khu vựckhi sử dụngsản phẩmđầu từ mơ hình dự báo toàn cầulàm điều kiện ban đầu điều kiện biên đ? ?dự báo số số khí hậu cực đoan vàđánh giá cho khu vực Việt Nam Mô hình đƣợc
Ngày đăng: 15/12/2022, 10:11
Xem thêm:
