Luận văn thạc sĩ HUS thử nghiệm dự báo hạn mùa một số yếu tố và hiện tượng cực đoan ở việt nam bằng mô hình clWRF

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Nguyễn Thị Hạnh THỬ NGHIỆM DỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ YẾU TỐ VÀ HIỆN TƢỢNG CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM BẰNG MƠ HÌNH CLWRF LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội - 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Nguyễn Thị Hạnh THỬ NGHIỆM DỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ YẾU TỐ VÀ HIỆN TƢỢNG CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM BẰNG MƠ HÌNH CLWRF Chun ngành: Khí tƣợng khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS Phan Văn Tân Hà Nội - 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Mục lục DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG DANH MỤC VIẾT TẮT Mở đầu 11 Chƣơng TỔNG QUAN 12 1.1 Sơ lƣợc dự báo mùa 12 1.2 Một số cơng trình nghiên cứu mơ dự báo mùa .13 1.3 Về yếu tố tƣợng khí hậu cực đoan 18 Chƣơng 2-SỐ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24 2.1 Mơ hình thí nghiệm .24 2.1.1 Sơ lược mơ hình 24 2.1.2 Thiết kế thí nghiệm 24 2.2 Số liệu phƣơng pháp xử lý số liệu 28 2.3 Hạn dự báo 31 2.4 Đánh giá dự báo 33 Chƣơng KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 35 3.1 Dự báo trƣờng trung bình tháng .35 3.1.1 Nhiệt độ trung bình tháng mực 2m 35 3.1.2 Nhiệt độ trung bình cực tiểu tháng 42 3.1.3 Nhiệt độ cực đại trung bình tháng 51 3.1.4 Lượng mưa tháng .60 3.2 Đánh giá khả dự báo số tƣợng cực đoan .69 Kết luận .94 TÀI LIỆU THAM KHẢO 96 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Sự khác giữa: hình - nhiệt độ khơng khí 2m (0C), hình dƣới – xạ sóng ngắn khỏi đỉnh khí (Wm-2) Bên trái mùa hè (JJA), bên phải mùa đông (DJF) 14 Hình 1.2 Sự tăng nhiệt độ trung bình dẫn đến tăng nhiệt độ cực đoan Nguồn: US Climate Change Science Program / Southwest Climate Change Network .18 Hình 2.1 Miền tính 25 Hình 2.2 Sơ đồ thể phƣơng pháp xử lý số liệu 28 Hình 2.3 Quy trình thực dự báo .32 Hình 3.1 Nhiệt độ trung bình tháng mực 2m tháng đƣợc dự báo với hạn dự báo từ đến tháng trƣớc hiệu chỉnh , sau hiệu chỉnh quan trắc 36 Hình 3.2 Sai số ME, MAE, RMSE T2m cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với trƣờng hợp hiệu chỉnh không hiệu chỉnh ứng với hạn dự báo từ đến tháng .38 Hình 3.3 Nhiệt độ Tm cho 17 tháng ứng với hạn dự báo toàn quốc ứng với trƣờng hợp dự báo chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh quan trắc 42 Hình 3.4 Sai số ME, MAE, RMSE Tm ứng với trƣờng hợp dự báo chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh 44 Hình 3.5 Sai số ME, MAE, RMSE Tm khu vực B3 cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh 45 Hình 3.6 Sai số ME, MAE, RMSE Tm khu vực B4 cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh 46 Hình 3.7 Sai số ME, MAE, RMSE Tm khu vực N3 cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh 47 Hình 3.8 Nhiệt độ Tx cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với hạn dự báo toàn quốc ứng với trƣờng hợp dự báo chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh quan trắc 51 Hình 3.9 Sai số ME, MAE, RMSE Tm ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh .52 Hình 3.10 Sai số ME, MAE, RMSE Tx khu vực B3 cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh hiệu chỉnh 54 Hình 3.11 Sai số ME, MAE, RMSE Tx khu vực N3 cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh hiệu chỉnh 55 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.12 Sai số ME, MAE, RMSE Tx khu vực N3 cho 17 tháng đƣợc dự báo ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh hiệu chỉnh 56 Hình 3.13 Tổng lƣợng mƣa hàng tháng 17 tháng đƣợc dự báo cho hạn dự báo đến tháng ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh quan trắc 60 Hình 3.14 Sai số ME, MAE, RMSE mƣa ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh .61 Hình 3.15 Sai số ME, MAE, RMSE mƣa ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh khu vực B3 63 Hình 3.16 Sai số ME, MAE, RMSE mƣa ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh rên khu vực B4 64 Hình 17 Sai số ME, MAE, RMSE mƣa ứng với trƣờng hợp chƣa hiệu chỉnh, hiệu chỉnh khu vực N3 65 Hình 3.18 Sai số trung bình ME tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có Tm < TN10 thời điểm dự báo .69 Hình 3.19 Sai số MAE tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có Tm < TN10 thời điểm dự báo khác 71 Hình 3.20 Sai số ME tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có Tx > TX90 thời điểm dự báo 72 Hình 3.21 Sai số MAE tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có Tx > TX90 thời điểm dự báo khác 73 Hình 3.22 Sai số ME tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có R> R95 thời điểm dự báo .74 Hình 3.23 Sai số MAE tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có R > R95 thời điểm dự báo 75 Hình 3.24 Sai số ME tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có R > R99 thời điểm dự báo .76 Hình 3.25 Sai số MAE tổng số ngày ba tháng mùa hè 2012 có R > R99 thời điểm dự báo 77 Hình 3.26 Sai số ME tổng số ngày ba tháng mùa đơng 2012 có Tm TN90 thời điểm dự báo .81 Hình 3.30 Sai số ME tổng số ngày ba tháng mùa đơng 2012 có TxTX90 thời điểm dự báo 84 Hình 3.33 Sai số MAE tổng số ngày ba tháng mùa đông 2012 có Tx>TX90 thời điểm dự báo 85 Hình 3.34 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tm < TN10 ứng với 12 tháng đứng dự báo 86 Hình 3.35 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tm < TN10 ứng với 12 tháng đứng dự báo 86 Hình 3.36 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tm > TN90 ứng với 12 tháng đứng dự báo 87 Hình 3.37 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tm > TN90 ứng với 12 tháng đứng dự báo 87 Hình 3.38 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tx < TX10 ứng với 12 tháng đứng dự báo 88 Hình 3.39 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tx < TX10 ứng với 12 tháng đứng dự báo 89 Hình 3.40 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tx > TX90 ứng với 12 tháng đứng dự báo 89 Hình 3.41 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tx > TX90 ứng với 12 tháng đứng dự báo 90 Hình 3.42 Sai số ME tổng số ngày tháng có R > R95 ứng với 12 tháng đứng dự báo 90 Hình 3.43 Sai số MAE tổng số ngày tháng có R > R95 ứng với 12 tháng đứng dự báo 91 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.44 Sai số ME tổng số ngày tháng có R > R99 ứng với 12 tháng đứng dự báo 92 Hình 3.45 Sai số MAE tổng số ngày tháng có R > R99 ứng với 12 tháng đứng dự báo 92 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Sự thay đổi nhiệt độ albedo đô thị 15 Bảng 2.1 Các trƣờng hợp chạy dự báo .26 Bảng 2.2 Danh sách 77 trạm sử dụng luận văn 29 Bảng 3.1 Bảng giá trị nhiệt độ trung bình bề mặt 40 Bảng 3.2 Sai số MAE nhiệt độ trung bình tháng mực 2m (T2m) cho tháng đƣợc dự báo với hạn dự báo đến tháng .41 Bảng 3.3 Bảng giá trị nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng 49 Bảng 3.4 Sai số MAE nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng (Tm) cho tháng đƣợc dự báo với hạn dự báo đến tháng .50 Bảng 3.5 Bảng giá trị nhiệt độ cực đại trung bình tháng 58 Bảng 3.6 Sai số MAE nhiệt độ cực đại trung bình tháng (Tx) cho tháng đƣợc dự báo với hạn dự báo đến tháng .59 Bảng 3.7 Bảng giá trị lƣợng mƣa tháng 67 Bảng 3.8 Sai số MAE lƣợng mƣa tháng (R) cho tháng đƣợc dự báo với hạn dự báo đến tháng 68 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC VIẾT TẮT AGCM AMIP AOGCM B1 B2 B3 B4 CCSM CS CFS CFSR clWRF CRU ECE ECHAM F(x) f(x) Fi GCM HadAM3 KHCĐ L MAE ME N1 N2 N3 Oi PCM p q R RCM Mơ hình hồn lƣu chung khí (Atmospheric General Circulation Model) Atmospheric Model Intercomparison Project Mơ hình hồn lƣu chung khí quyển-đại dƣơng (AtmosphereOcean General Circulation Model) Tây Bắc Đông Bắc Đồng Bắc Bắc Trung Community Climate System Model Cộng Climate Forecast System Climate Forecast System Reanalysis Climate WRF model Climatic Research Unit Extreme Climate Events Mơ hình khí hậu tồn cầu (ECMWF – Hamburg) Hàm phân bố Hàm mật độ xác suất Giá trị mơ hình Mơ hình khí hậu tồn cầu Hadley Centre Atmospheric Model version Khí hậu cực đoan Hạn dự báo Sai số tuyệt đối trung bình Sai số trung bình Nam Trung Tây Nguyên Nam Giá trị quan trắc Parallel Climate Model Xác suất Phân vị Tổng lƣợng mƣa tháng Regional Climate Model LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com RCP RegCM RMSE R95 R99 SRES TBCHC, TBKHC TBHC TBQT Tm TN10 TN90 Tx TX10 TX90 T2m X x WRF The Representative Concentration Pathways Regional Climate Model Root Mean Square Error Số ngày mƣa lớn phân vị 95% Số ngày mƣa lớn phân vị 99% The Special Report on Emissions Scenarios Trung bình chƣa hiệu chỉnh Trung bình hiệu chỉnh Trung bình quan trắc Nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng Số ngày có nhiệt độ cực tiểu nhỏ phân vị 10% Số ngày có nhiệt độ cực tiểu lớn phân vị 90% Nhiệt độ cực đại trung bình tháng Số ngày có nhiệt độ cực đại nhỏ phân vị 10% Số ngày có nhiệt độ cực đại lớn phân vị 90% Nhiệt độ trung bình bề mặt mực 2m Biến khí hậu cực trị Tập giá trị X Weather Research and Forecasting 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tƣơng tự nhƣ với hạn tháng, hạn dự báo tháng cho 12 trƣờng hợp làm dự báo năm 2012 đƣợc xem xét Trong hình từ 3.34 đến 3.44, trục tung tháng đứng dự báo cho tháng khơng tính tháng đứng dự báo, trục hồnh trạm đƣợc dự báo Mỗi ô vuông thể sai số ME MAE R95, R99, TN10, TN90, TX10, TX90 Danh sách trạm đƣợc xếp theo thứ tự vùng khí hậu Hình 3.34 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tm < TN10 ứng với 12 tháng đứng dự báo Hình 3.35 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tm < TN10 ứng với 12 tháng đứng dự báo 86 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.34 3.35 biểu diễn sai số ME, MAE tổng số ngày sáu tháng có TN90 Mơ hình thể xu hƣớng thiên dƣơng khu vực miền Trung phía Nam Giá trị ME dao động khoảng -10 đến 70 ngày, phổ biến từ -10 đến 20 ngày phía bắc từ 10 đến 30 từ Bắc Trung trở vào Nam Sai số MAE TN10 dao động từ đến 80 ngày, phổ biến từ đến 20 ngày Sai số lớn đƣợc nhận thấy nƣớc, đứng dự báo tháng tháng 9, với khoảng dao động từ 30 đến 50 ngày Một số trạm Nam có sai số lớn đứng dự báo từ tháng đến tháng Hình 3.36 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tm > TN90 ứng với 12 tháng đứng dự báo Hình 3.37 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tm > TN90 ứng với 12 tháng đứng dự báo 87 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Sai số ME, MAE tổng số ngày sáu tháng có TN90 đƣợc hình 3.36 3.37 Mơ hình dự báo thiên thấp so với quan trắc Giá trị ME dao động khoảng 60 đến 20 ngày khu vực phía Nam, khoảng -40 đến khu vực phía bắc miền trung Sai số MAE có giá trị khoảng 10 đến 120 ngày, phổ biến từ 10 đến 70 ngày Sai số lớn tập trung trạm phía Nam Khu vực B1 N2, sai số tƣơng đối lớn (khoảng 50-90 ngày) nhƣng khơng có chênh lêch đáng kể thời điểm dự báo Có thể thấy rằng, hai khu vực có địa hình cao so với khu vực khác nên nguyên nhân dẫn đến sai số lớn bị ảnh hƣởng điều kiện địa hình Hình 3.38 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tx < TX10 ứng với 12 tháng đứng dự báo 88 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.39 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tx < TX10 ứng với 12 tháng đứng dự báo Hình 3.38 3.39 biểu diễn sai số ME, MAE tổng số ngày sáu tháng có TX10 Nhận thấy rằng, mơ hình dự báo xu thiên thấp so với quan trắc Sai số MAE khu vực tƣơng đối thấp, phổ biến dao động khoảng đến 40 ngày, trừ trạm Phú Quý có sai số lên đến 80 ngày Sai số MAE thấp hầu nhƣ ổn định nƣớc, chứng tỏ, mơ hình clWRF nắm bắt tốt tƣợng TX10 Hình 3.40 Sai số ME tổng số ngày tháng có Tx > TX90 ứng với 12 tháng đứng dự báo 89 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.41 Sai số MAE tổng số ngày tháng có Tx > TX90 ứng với 12 tháng đứng dự báo Hình 3.40 3.41 biểu diễn sai số ME, MAE tổng số ngày sáu tháng có TX90 Có thể nhận thấy rằng, giá trị sai số ME TX90 nằm khoảng -60 đến 30 ngày Trị số sai số âm lớn khu vực phía Nam Mơ hình dự báo xu thiên âm so với quan trắc vùng khí hậu, trừ khu vực B2 mơ hình dự báo xu hầu nhƣ thiên dƣơng thời điểm làm dự báo Sai số MAE nằm khoảng từ đến 70 ngày Khu vực phía bắc miền trung, giá trị MAE thấp hơn, dao động từ 10 đến 40 ngày Trong sai số lớn khu vực phía nam, với khoảng dao động từ 10 đến 70 ngày Hình 3.42 Sai số ME tổng số ngày tháng có R > R95 ứng với 12 tháng đứng dự báo 90 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.43 Sai số MAE tổng số ngày tháng có R > R95 ứng với 12 tháng đứng dự báo Hình 3.42 3.43 biểu diễn sai số ME, MAE tổng số ngày sáu tháng có lƣợng mƣa lớn ngƣỡng phân vị thứ 95 (R95) ứng với 12 lần làm dự báo, tháng 1/2012, cho tháng (từ tháng đến tháng 7, từ tháng đến tháng 8,…) Kết cho thấy, số ngày có R95 hầu nhƣ thiên âm trạm thời điểm dự báo khác Qua thấy, giá trị sai số ME dao động phổ biến khoảng từ -10 đến 10 ngày Mơ hình dự báo xu thiên âm khu vực phía bắc, phía nam, xu thiên dƣơng khu vực miền Trung Sai số MAE dao động từ đến 20 ngày, phổ biến khoảng đến 15 ngày Sai số MAE lớn đứng tháng mùa thu mùa đông dự báo cho khu vực B1,với giá trị sai số khoảng 10 đến 15 ngày 91 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.44 Sai số ME tổng số ngày tháng có R > R99 ứng với 12 tháng đứng dự báo Hình 3.45 Sai số MAE tổng số ngày tháng có R > R99 ứng với 12 tháng đứng dự báo Hình 3.44 3.45 biểu diễn sai số ME, MAE tổng số ngày sáu tháng có lƣợng mƣa lớn ngƣỡng phân vị thứ 99 (R99) ứng với 12 lần làm dự báo, tháng 1/2012, cho tháng (từ tháng đến tháng 7, từ tháng đến tháng 8,…) Đứng dự báo sáu tháng đầu năm tháng 12 năm 2012, mơ hình dự báo xu thiên dƣơng, với sai số ME R99 có giá trị dao động khoảng đến 16 ngày, phổ biến từ đến 12 ngày Sai số MAE phổ biến khoảng đến 18 ngày Sai số lớn khu vực miền trung Tây Nguyên, với trị số dao 92 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com động từ đến 14 ngày Đứng tháng lại dự báo, giá trị ME nằm khoảng -6 đến 2, phổ biến từ -2 đến ngày Sai số MAE có giá trị tƣơng đối thấp, khoảng đến ngày Do dung lƣợng tập mẫu số liệu quan trắc ngày chƣa đủ lớn, bên cạnh cịn bị khuyết nhiều ngày tháng Mặc dù, lọc bỏ trạm thiếu nhiều số liệu cho số nhƣng số trạm thiếu vài ngày số liệu Nếu lọc bỏ không đủ tập mẫu để đánh giá, bên cạnh đó, việc tính số cực đoan nhƣ sai số liên quan đƣợc thực điểm trạm nên trạm đƣợc sử dụng luận văn 93 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Kết luận Để hoàn thành luận văn, tác giả sử dụng mơ hình clWRF chạy dự báo hạn tháng cho 17 tháng từ 1/2012 đến 5/2013 với số liệu dự báo toàn cầu mơ hình CFS Việc hiệu chỉnh sản phẩm dự báo đƣợc thực thông qua giá trị hiệu chỉnh đƣợc xây dựng sử dụng khí hậu mơ hình từ việc chạy clWRF với 20 năm số liệu tái phân tích CFSR số liệu quan trắc trạm giai đoạn tƣơng ứng Kết dự báo trƣờng giá trị trung bình số yếu tố tƣợng khí hậu cực đoan đƣợc đánh giá thông qua số thống kê ME, MAE, RMSE sử dụng số liệu quan trắc từ mạng lƣới trạm khí tƣợng vùng khí hậu Việt Nam Qua cho phép rút số nhận xét sau: 1) Với trƣờng nhiệt độ trung bình tháng: - Về mơ hình clWRF với điều kiện ban đầu điều kiện biên CFS dự báo đƣợc tốt trƣờng nhiệt độ trung bình mực 2m (T2m), nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng (Tm), nhiệt độ cực đại trung bình tháng (Tx) tất hạn dự báo tháng đƣợc dự báo Dự báo T2m, Tm Tx mơ hình có xu hƣớng thiên thấp (ME0) Lƣợng mƣa tháng đƣợc dự báo tốt vào thời kì mùa khô (3 tháng mùa đông) tất hạn dự báo nhƣng vào thời kì mùa mƣa (3 tháng mùa hè) Sau hiệu chỉnh, lƣợng mƣa dự báo mơ hình đƣợc cải thiện đáng kể với sai số tƣơng đối ổn định, dao động từ 50 đến 100 mm/tháng 94 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - Lƣợng mƣa dự báo vùng khí hậu có chênh lệch lớn so với quan trắc nhƣng sai số tƣơng đối ổn định Việc hiệu chỉnh cải thiện đáng kể lƣợng mƣa dự báo khu vực miền Trung phía Nam cịn với khu vực phía Bắc chất lƣợng dự báo mơ hình đƣợc cải thiện 3) Một số tƣợng khí hậu cực đoan: Mơ hình dự báo đƣợc số ngày xảy tƣợng cực đoan cho thời đoạn ba tháng mùa hè sáu tháng thuộc hạn dự báo với sai số MAE tƣơng đối ổn định lần dự báo Các yếu tố tƣợng liên quan đến nhiệt độ cực đại, cực tiểu có sai số nhỏ hạn dự báo gần với đích dự báo, ngoại trừ số ngày có nhiệt độ cực tiểu nhỏ phân vị 10% (TN10) số ngày có nhiệt độ cực đại lớn phân vị 90% (TN90) ba tháng mùa đơng có sai số lớn Số ngày có mƣa lớn phân vị 95% (R95) số ngày có mƣa lớn phân vị 99% (R99) có sai số nhỏ hạn dự báo xa đích dự báo 95 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nguyễn Đức Ngữ (2009), Biến đổi khí hậu thách thức phát triển(kỳ 1), Kinh tế Môi trường, số 01, 10 Nguyễn Viết Lành (2007), Một số kết nghiên cứu biến đổi khí hậu khu vực Việt Nam, Tạp chí khí tượng Thuỷ văn, số 560, 33 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 ĐHQG Hà Nội, Tập 25, Số 4, 2009, tr 241-251 Phan Văn Tân, Đỗ Huy Dƣơng, Võ Văn Hòa (2009), Đánh giá khả mơ số yếu tố khí hậu cực đoan mơ hình khí hậu khu vực RegCM Tạp chí Khí tƣợng Thủy văn, Hà Nội, (584), tr 15-23 Trần Tân Tiến, Nguyễn Thị Thanh, (2011), “Đồng hóa số liệu vệ tinh Modis mơ hình WRF để dự báo mưa lớn khu vực Trung Bộ”, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, Khoa học tự nhiên Công nghệ số 27, Số 3S, p 90-95 Trần Tân Tiến, Công Thanh, Nguyễn Thị Phƣợng, (2012), “Dự báo cường độ bão mơ hình WRF hạn ngày khu vực biển Đơng”, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, Khoa học tự nhiên Công nghệ số 28, Số 3S, p.155-160 Nguyễn Văn Tuyên, 2007: Xu hƣớng hoạt động xoáy thuận nhiệt đới Tây Bắc Thái Bình Dƣơng biển Đơng theo cách phân loại khác Tạp chí KTTV, (số 559) tháng năm 2007, tr.4-10 Tiếng Anh Caldwell Peter, Hung-Neng S Chin, David C Bader, Govindasamy Bala (2009), “Evaluation of aWRF dynamical downscaling simulation over 96 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com California”, Climatic Change, 95:499-521, DOI 10.1007/s10584-0099583-5 Chakrit C., Eric P S Jr., Jiemjai K., Somporn C (2012), “Evaluation Precipitaiton Simulations over Thailand using a WRF Regional Climate Model”, Chiang Mai J Sci., 39(4), p 623-638 10 Chakrit C., Eric P S Jr., Jiemjai K., Somporn C., Kingkeo S., (2011), “Projected climate change over Southeast Asia simulated using a WRF regional climate model”, Atmospheric Science Letters, dol: 10.1002/asl.313 11 Daniel A., Jose M H.-M., Sonia R G.-F., Maria J E.-P., Yolanda C.-D (2012), “Evaluation of WRF Mean and Extreme Precipitation over Spain : Present Climate (1970-99)”, Journal of Climate, Vol 25, p 48834897 12 Deng Weitao, Sun Zhaobo, Wu Lingling, Deng Xueliang (2009), “Precdiction of summer precipitation anomalies over China by CAM_RegCM nest model” 13 Dev M., Surabi M (2011), “Regional climate consequences of large-scale cool roof and photovoltaic array deployment”, Environ Res Lett, (JulySeptember 2011) 034001, doi.10.1088/1748-9326/6/3/034001 14 DuffyH P B., R W Arritt, J Coquard, W Gutowski, J Han, J Iorio, J Kim, L.-R Leung, J Roads, E Zeledon (2006), “Simulations of Present and Future Climates in the Western United States with Four Nested Regional Climate Models”, J Clim., 19, 873895 15 Emori, S., A Hasegawa, T Suzuki, and K Dairaku (2005), “Validation, parameterization dependence, and future projection of daily precipitation simulated with a high-resolution atmospheric GCM”, Geophys Res Lett., 32, L06708, doi:10.1029/ 2004GL022306 16 L Fita and J Fernandez and M Garcia-Diez, “CLWRF: WRF modifications for regional climate simulation under future scenarios Group de 97 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Meoteorologia”, Dpt Appl Math And Comp Scie., Universidad de Cantabria, Spain 17 Halenka T., J Kalvova, Z Chladova, A Demeterova, K Zemankova, and M Belda (2006), “On the capability of RegCM to capture extremes in long term regional climate simulation – comparison with the observations for Czech Republic”, Theor Appl Climatol 86, 125–145 18 D T-W Hui, K K-Y Shum, J Chen, S.-C Chen, J Ritchie, J O Roads, 2006: Case studies of seasonal rainfall forecasts for Hong Kong and its vicinity using a regional climate model 19 Iorio J P., P B Duffy, B Govindasamy, S L Thompson, M Khairoutdinov, D Randall (2004), “Effects of model resolution and subgrid-scale physics on the simulation of precipitation in the continental United States”, Clim Dyn, 23: 243-258, DOI 10.1007/s00382-004-0440-y 20 James M D CS, “ Regional climate simulation using the WRF model” 21 Jaime T., Zaitao P., “Assessment of WRF ability in predicting extreme anomalies on sub-seasonal scales – preliminary results”, Dpt of Earth and Atmospheric Sci., Saint Louis University, St Louis, MO 63108 22 Kiktev, D., D M H Sexton, L Alexander, and C K Folland (2003), “Comparison of modeled and observed trends in indices of daily climate extremes.”, J Climate, 16, 3560–3571 23 Kimoto, M., N Yasutomi, C Yokoyama, and S Emori (2005), “Projected changes in precipitation characteristics near Japan under the global warming”, Scientifi c Online Letters on the Atmosphere, 1, 85–88, doi: 10.2151/sola.2005-023 24 JU Lixia and Lang Xianmei (2011), “Hindcast Experiment of Extraseasonal Short-Term Summer Climate Prediction over China with RegCM3_IAP9L_AGCM”, ACTA Meteorologica sinica, vol 25 25 May W (2004), “Simulation of the variability and extremes of daily rainfall during the Indian summer monsoon for present and future times in a 98 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com global time-slice experiment”, Clim Dyn, 22: 183-204, DOI 10.1007/s00382-003-0373-x 26 Meehl G A., C Tebaldi, D Nychka (2004a), “Changes in frost days in simulations of twentyfirst century climate”, Clim Dyn, 23: 495-511, DOI 10.1007/s00382-004-0442-9 27 Meehl, Gerald A., Warren M Washington, Caspar M Ammann, Julie M Arblaster, T M L Wigley, Claudia Tebaldi (2004b), “Combinations of Natural and Anthropogenic Forcings in Twentieth-Century Climate”, J Climate, 17, 3721–3727 28 Mharin, Viatcheslav V., Francis W Zwiers (2005), “Estimating Extremes in Transient Climate Change Simulations”, J Climate, 18, 1156–1173 29 Skamarock, W C., and Coauthors, 2008: A description of the Advanced Research WRF version NCAR Tech Note NCAR/TN-4751STR, 125 pp [Available online athttp://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/arw_v3.pdf.] 30 Stockdale, T (2000), “An overview of techniques for seasonal forecasting”, Stochastic Environ Res Risk Assess., 14, 305–318 31 Sun, Y., S Solomon, A Dai, and R Portmann (2006), “How often does it rain?”, J Clim., 19, 916–934 32 Sylla M B & A T Gaye & J S Pal & G S Jenkins & X Q Bi (2009), “High-resolution simulations of West African climate using regional climate model (RegCM3) with different lateral boundary conditions”, Theor Appl Climatol 98:293–314 33 Vavrus, S., J.E Walsh, W.L Chapman, and D Portis (2006), “The behavior of extreme cold air outbreaks under greenhouse warming”, Int J Climatol., 26, 1133–1147 34 Wei Gao CS (2006), “Sensitivity of CWRF simulations of the China 1998 summer flood to cumulus parameterixations” 99 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 35 Yongxin Z (2009), “Evalution of WRF and HadRM Mesoscale Climate Simulation over the United Stated Pacific Northwest”, 36 http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/ 37 http://www.skepticalscience.com/print.php?n=1016 100 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... góp phần vào việc xây dựng, phát triển toán dự báo mùa Việt Nam, đề tài luận văn đƣợc chọn là: ? ?Thử nghiệm dự báo hạn mùa số yếu tố tƣợng cực đoan Việt Nam mô hình ClWRF? ??, Bố cục Luận văn gồm... - Nguyễn Thị Hạnh THỬ NGHIỆM DỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ YẾU TỐ VÀ HIỆN TƢỢNG CỰC ĐOAN Ở VIỆT NAM BẰNG MƠ HÌNH CLWRF Chun ngành: Khí tƣợng khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI... (chẳng hạn tháng, mùa – ba tháng, sáu tháng) thời hạn dự báo Nó giúp xu tiến triển tƣợng thời tiết, yếu tố khí hậu từ khứ tƣơng lai Dự báo mùa, hay dự báo hạn mùa, hay dự báo khí hậu hạn mùa có hạn