nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo bằng mô hình hrm và ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ

BTNMT TTKTTVQG BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TRUNG TÂM KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN QUỐC GIA Số Đặng Thái Thân – Quận Hoàn Kiếm – Hà Nội -******** BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO BẰNG MƠ HÌNH HRM VÀ ỨNG DỤNG VÀO DỰ BÁO THỜI TIẾT NGHIỆP VỤ Chủ nhiệm: ThS Đỗ Lệ Thủy 6603 10/10/2007 HÀ NỘI, 8-2007 BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MƠI TRƯỜNG TRUNG TÂM KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN QUỐC GIA Số Đặng Thái Thân – Quận Hoàn Kiếm – Hà Nội -******** BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO BẰNG MƠ HÌNH HRM VÀ ỨNG DỤNG VÀO DỰ BÁO THỜI TIẾT NGHIỆP VỤ Chỉ số đăng ký: Chỉ số phân loại: Chỉ số lưu trữ: Cộng tác viên chính: ThS Nguyễn Chi Mai NCS Lê Đức CN Nguyễn Vinh Thư ThS Võ Văn Hòa CN Vũ Duy Tiến CN Lương Hồng Trung TS Đỗ Ngọc Thắng TS Nguyễn Thị Minh Phương CN Nguyễn Thu Hằng CN Nguyễn Thị Anh Đào Hà Nội, ngày tháng năm 2007 Hà Nội, ngày tháng năm 2007 CƠ QUAN THỰC HIỆN CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI CƠ QUAN CHỦ TRÌ Đỗ Lệ Thủy Bùi Minh Tăng Trần Văn Sáp Hà Nội, ngày tháng năm 2007 HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ CHÍNH THỨC CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Hà Nội, ngày tháng năm 2007 CƠ QUAN QUẢN LÝ ĐỀ TÀI TL BỘ TRƯỞNG BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG KT VỤ TRƯỞNG VỤ KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ PHĨ VỤ TRƯỞNG TSKH Nguyễn Duy Chinh Nguyễn Lê Tâm Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU 1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NỘI DUNG BÁO CÁO CỦA ĐỀ TÀI CHƯƠNG I NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG TRƯỜNG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO TỪ CÁC MƠ HÌNH TỒN CẦU CHO MƠ HÌNH HRM 1.1 Tổng quan phương pháp đồng hóa số liệu sử dụng mơ hình toàn cầu khu vực 1.1.1 Phương pháp nội suy tối ưu (Optimal Interpolation – OI) 1.1.2 Phương pháp biến phân ba chiều (3D-VAR) 1.2 Nghiên cứu sử dụng trường phân tích dự báo từ mơ hình tồn cầu khác cho mơ hình HRM 10 1.2.1 So sánh số liệu toàn cầu GME (DWD), GSM (JMA), GFS (NCEP) IFS (ECMWF) 11 1.2.2 Số liệu cần thiết cho HRM 12 1.2.3 Thử nghiệm sử dụng số liệu tổng hợp GME (DWD) + GSM (JMA) làm đầu vào cho HRM 13 1.2.3.1 Số liệu JMA cung cấp 14 1.2.3.2 Phân tích chương trình chuyển đổi Gme2Hrm 15 1.2.4 Thử nghiệm sử dụng số liệu mơ hình tồn cầu GFS (NCEP) làm đầu vào cho mơ hình HRM 18 1.2.4.1 Số liệu GFS (NCEP) 18 1.2.4.2 Xây dựng chương trình chuyển đổi Gfs2Hrm 19 1.2.5 Thử nghiệm sử dụng số liệu mơ hình tồn cầu IFS (ECMWF) làm đầu vào cho mơ hình HRM 20 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 1.2.5.1 Số liệu IFS (ECMWF) 20 1.2.5.2 Xây dựng chương trình chuyển đổi Ecm2Hrm 20 1.2.6 Một số kết thử nghiệm phân tích 1.2.6.1 Tập số liệu thử nghiệm 22 1.2.6.2 Các số dùng đánh giá 23 1.2.6.3 Xây dựng chương trình đánh giá hiển thị lượng mưa 24 1.2.6.4 Thử nghiệm với số liệu mơ hình GME (DWD) IFS (ECMWF) thời gian ba tháng 8, 10 năm 2004 29 1.2.6.5 Thử nghiệm với số liệu mơ hình GME(DWD), GSM (JMA) GFS (NCEP) 41 CHƯƠNG II NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÂN TÍCH SỐ LIỆU ĐẦU VÀO CHO MƠ HÌNH HRM 2.1 22 71 Nghiên cứu áp dụng phương pháp đồng hóa biến phân ba chiều (3D-VAR) cho mơ hình HRM 71 2.1.1 Giới thiệu chung phương pháp 3D-VAR Tổng cục thời tiết CHLB Đức (DWD) 71 2.1.2 Hệ thống phân tích cho mơ hình HRM sử dụng phương pháp đồng hóa số liệu biến phân ba chiều 3DVAR 72 2.2 Khai thác số liệu vệ tinh địa tĩnh GMS, thám sát cao không (TEMP) quan trắc (SYNOP, SHIP) để bổ sung số liệu đầu vào cho mơ hình HRM 109 2.2.1 Giới thiệu tóm tắt hệ thống thu nhận ảnh mây vệ tinh Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương (TT DBKTTV TW) 109 2.2.2 Cơ sở khoa học phương pháp thực 110 2.2.2.1 Xây dựng tập mẫu proflie ẩm thẳng đứng (T-TD) cho trạng thái mây 113 2.2.2.2 Xác định profile tương ứng cho trạng thái mây sở đối chiếu với tập mẫu proflie ẩm thẳng đứng (T-TD) 123 2.2.2.3 Xây dựng trường ẩm tái phân tích cho mơ hình HRM sử dụng sơ đồ đồng hoá biến phân ba chiều 3D-VAR 2.2.3 Các kết thử nghiệm 125 126 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ CHƯƠNG III NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG LỌC SỐ CHO BAN ĐÀU HÓA CỦA MƠ HÌNH HRM 3.1 Một số kiến thức xử lý tín hiệu số 139 139 3.1.1 Tín hiệu hệ thống xử lý tín hiệu số 139 3.1.2 Hệ thống số miền phức 141 3.1.3 Hệ thống số miền tần số 142 3.2 Ban đầu hoá trường khí tượng lọc số 144 3.2.1 Tạo chuỗi thời gian 144 3.2.2 Các lọc tạo trường ban đầu 145 3.2.3 Hiệu lọc số 146 3.3 Áp dụng ban đầu hóa lọc số cho mơ hình HRM 147 3.3.1 Mơ hình HRM 147 3.3.2 Diễn biến thời tiết tháng 7- 2004 148 3.3.3 Diễn biến thời tiết tháng 11-2004 148 3.3.4 Kết dự báo 149 CHƯƠNG IV NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN TRONG CHÍNH MƠ HÌNH HRM 153 4.1 Thử nghiệm QIR 153 4.2 Thử nghiệm QIS 154 4.3 Thử nghiệm QIH 155 4.3.1 Thay đổi hệ số cắt hàm phân bố hạt tuyết (NoS) 156 4.3.2 158 Thay đổi trình tự động chuyển đổi từ băng mây thành tuyết 4.3.3 Thay đổi trình tự động chuyển đổi từ nước mây thành mưa 4.4 Một số kết phân tích 159 161 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 4.4.1 Thử nghiệm với bốn phiên (O,R,S,H) với đợt mưa tháng:7, năm 2004 riêng cho hai phiên (O,H) tháng 7-2004 161 4.4.2 164 So sánh bốn phiên (O,R,S,H) theo ba số thống kê: giáng thủy trung bình RMEAN, diện mưa RAREA giáng thủy cực đại RMAX CHƯƠNG V ỨNG DỤNG HỆ THỐNG TƯƠNG TÁC HỖ TRỢ DỰ BÁO VIÊN (NAWIPS) TẠI TRUNG TÂM DỰ BÁO KTTV TRUNG ƯƠNG 5.1 Khai thác phần mềm tương tác hỗ trợ dự báo viên (NAWIPS/GEMPAK) 172 172 5.1.1 Tổng quan hệ NAWIPS/GEMPAK 172 5.1.2 Giao diện đồ hoạ tương tác người sử dụng máy tính NMAP2 173 5.1.3 Các chương trình xử lý phân tích số liệu 175 5.2 Sử dụng sản phẩm mơ hình tồn cầu GSM Cơ quan khí tượng Nhật (JMA) mơ hình khu vực độ phân giải cao (HRM) hệ thống NAWIPS/GEMPAK 176 5.2.1 Sản phẩm mơ hình tồn cầu GSM (JMA) 176 5.2.2 Sản phẩm mơ hình khu vực HRM 176 5.3 Sử dụng số liệu quan trắc bề mặt số liệu thám sát cao không Việt Nam hệ NAWIPS/GEMPAK 178 5.4 Sử dụng thông tin từ ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT hệ NAWIPS/GEMPAK 181 KẾT LUẬN 184 KIẾN NGHỊ 186 TÀI LIỆU THAM KHẢO 187 PHỤ LỤC 191 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT AMV Trường gió chiết xuất từ ảnh mây vệ tinh (Atmospheric Motion Vector) AMSU Thiết bị đo sóng vệ tinh Advanced Microwave Sounding Unit ANN Mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Network AVHRR Thiết bị cảm biến đo xạ Advanced Very High Radiation Radiometer BoM Cơ quan khí tượng Ơxtrâylia (Bureau of Meteorology) CTT Nhiệt độ đỉnh mây (Cloud Top Temperature) DFI Lọc số ban đầu hóa (Digital Filter Initialization) DWD Tổng cục thời tiết Cộng hoà Liên bang Đức (Deutscher WetterDienst) ECMWF Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (European Center for Medium-range Weather Forecasts) FIR Xung hữu hạn (Finite Impulse Response) GME Mơ hình tồn cầu CHLB Đức (Global Model for Europe) GFS Mơ hình toàn cầu Mỹ (Global Forecasting System) GEMPAK Phần mềm tổ hợp khí tượng (GEneral Meteorological PAcKage) ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ GSM Mô hình phổ tồn cầu JMA (Global Spectral Model) IIR Xung vơ hạn (Infinite Impuse Response) IFS Mơ hình tồn cầu Châu Âu (Integrated Forecasting System) JMA Cơ quan khí tượng Nhật (Japan Meteorological Agency) HRIT Truyền thơng tin tốc độ cao (High Rate Information Transmission) HRPT Hệ thống truyền ảnh mây tốc độ cao (High Rate Picture Transmission) HRM Mơ hình dự báo phân giải cao cho khu vực (High-resolution Regional Model) LDM Hệ quản trị liệu cục (Local Data Management) MODIS Thiết bị đo vệ tinh TERRA AQUA MODerate resolution Imaging Spectroradiometer MOS Phương pháp thống kê sử dụng sản phẩm mô hình số Model Output Statistics MTSAT Vệ tinh địa tĩnh đa chức (Multi-Functional Transport SATellite) NCEP Trung tâm nghiên cứu dự báo môi trường Mỹ (National Centers for Environmental Prediction) NAWIPS Hệ thống tương tác hỗ trợ dự báo viên (National Advanced Weather Interactive Processing System) NMI Mode chuẩn phi tuyến ban đầu hóa (Nonlinear Mode Initialization) ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mô hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ NOAA Cơ quan đại dương, khí Mỹ (National Oceanic and Atmospheric Administration) NWS Cơ quan thời tiết quốc gia Mỹ (National Weather Service) PP Dự báo hoàn hảo (Perfect Prog) QC Kiểm tra chất lượng (Quality Control) QPF Dự báo định lượng mưa (Quantity Precipitation Forecast) 3D-PSAS Hệ thống đồng hóa ba chiều khơng gian vật lý Three(3) Dimentional Physical Space Assimilation System 3D-VAR Phương pháp biến phân ba chiều Three(3) Dimentional VARiational method TOVS Thiết bị đo cảm ứng vệ tinh TIROS Operational Vertical Sounder RTTOVS Radiative Transfer for TOVS TT DBKTTV TW Trung tâm Dự báo khí tượng thuỷ văn Trung ương ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ DANH SÁCH CÁC BẢNG TT Số thứ tự bảng 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 1.2.5 1.2.6 1.2.7 1.2.8 1.2.9 10 2.1.1 11 2.1.2 12 2.2.1 13 14 2.2.2 2.2.3 15 4.4.1 Nội dung Trang So sánh số liệu đầu vào để phân tích bốn mơ hình GME, GSM, GFS IFS So sánh phương pháp phân tích bốn mơ hình GME, GSM, GFS IFS So sánh phương pháp ban đầu hố bốn mơ hình GME, GSM, GFS IFS Các số liệu cần thiết cho mơ hình HRM So sánh hai chương trình Gme2Hrmorg.f GmeJma2Hrm.f Các mực mơ hình IFS Các nhóm thử nghiệm Phân bố trạm khí tượng thuỷ văn theo khu vực sử dụng đánh giá Chỉ số RMSE cho ba khu vực với hai hạn dự báo 12h 24h 11 Số lượng loại thám sát hệ thống phân tích ECMWF (tháng 9/2003) Chỉ số RMSE cho ba khu vực với hai hạn dự báo 06h 24h Mức lượng tử hóa nhân tố dự báo phân loại trạng thái mây Bảng tổ hợp phân loại trạng thái mây Số phần tử (PT) mẫu tương ứng với trạng thái (TT) mây sau qua xử lý (kiểm tra chất lượng-QC) Các trường hợp thử nghiệm cho hai phương án I II 11 12 13 17 20 22 23 62 76 99 116 118 122 162 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯i Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Toàn file chạy file chứa bảng cần thiết giải nén vào thư mục có tên GEMPAK_5.7.4 - Thêm dòng lệnh : source Gemenviron vào file cshrc (Nếu file chưa tồn tạo ra) - Link thư mục, dùng lệnh: ln -s GEMPAK_5.7.4 NAWIPS - Cuối logout khỏi user gempak, sau login trở lại, q trình cài đặt phần mềm GEMPAK/NAWIPS hoàn thành Lưu ý file Gemenviron chứa đường dẫn cho phần mềm GEMPAK/NAWIPS làm việc: Chỉ thay đổi đường dẫn thư mục số liệu ($GEMDATA), không thay đổi đường dẫn thư mục khác Trong máy cài PC LINUX đặt Trung Dự báo KTTV TW đường dẫn chứa thư mục số liệu đặt tại: setenv GEMDATA =/home/nadata Sử dụng sản phẩm mơ hình tồn cầu GSM Cơ quan khí tượng Nhật (JMA) mơ hình khu vực độ phân giải cao (HRM) hệ thống NAWIPS/GEMPAK 3.1 Sản phẩm mơ hình tồn cầu GSM (JMA) Kết mơ hình tồn cầu GSM Nhật lưu trữ dạng file GRIB, trường yếu tố lưu trữ file Tất file gộp lại (tar) lại thành file nén có tên as84.tar Q trình tạo ảnh hệ NAWIPS/GEMPACK bao gồm bước sau: + Chuyển file kết mơ hình từ máy internet-serv/jp034 máy RADAR/ftpserver/jma/00utc(12utc) + Lấy file máy met_research3/home/gempak/tien/jma + Giải nén file as84.tar + Sửa tạo bảng grib cho việc giải mã số liệu Các bảng tạo thêm thư mục: /homne/gempak/NAWIPS/gempak/tables/grib • Bảng: wmogrib201.tbl, jmmgrib3.tbl + Chuyển format từ dạng GRIB sang dạng GEMPAK dùng lệnh: dcgrib2 tên file gempak tên file GRIB Tên file gempak có dạng: yyyymmdd00(12)_jma.gem Tên file GRIB có dạng: H1H2H3H4ii: ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 234 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Kí hiệu chữ thứ H1: ln ln H Kí hiệu chữ thứ hai H2: tên yếu tố (xem Bảng 3.1) Bảng 3.1: Tên yếu tố cung cấp P H U V T R Khí áp mặt biẻn độ cao địa vị gió gió Nhiệt độ độ hụt điểm sương Kí hiệu chữ thứ ba H3 : C: miền dự báo, cố định cho khu vực 20°S-60°N, 60°-200°E Kí hiệu chữ thứ tư H4: hạn dự báo (Bảng 3.2) Bảng 3.2: Hạn dự báo yếu tố Kí hiệu Hạn dự báo A B C D E F G H I J K 00 06 12 18 24 30 36 42 48 60 72 30 20 10 Kí hiệu hai số ii : mực yếu tố (Bảng 3.3) 50 40 100 mb 2m 10m 70 200 mb Bề mặt 85 300 mb Trung bình mực biển 92 400 mb Mực yếu tố 99 500 mb 98 700 mb 88 850 mb 89 920 mb Kí hiệu 1000 mb Bảng 3.3: Mực yếu tố Các file yyyymmdd00(12)_jma.gem đặt thư mục số liệu chung GEMPAK Cụ thể đường dẫn: /home/nadata/gempak/model - Sửa file /home/gempak/NAWIPS/tables/config/datatype.tbl Thêm dòng : JMA$MODELYYYYMMDDHH_jma.gem CAT_GRDSCAT_FCT-1-1 -1 - Sửa file home/gempak/NAWIPS/gempak/tables/namp/mod_res.tbl Thêm từ khoá jma vào cột sau ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 235 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 3.2 Sản phẩm mơ hình khu vực (HRM) Để hiển thị sản phẩm mơ hình HRM hệ NAWIPS, cần thiết phải chuyển đổi format (dạng GRIB) format NAWIPS Sử dụng chương trình dcgrib2 cần tạo thêm file hrmgrib201.tbl thư mục: /home/gempak/NAWIPS/gempak/tables/grid để thực giải mã kết mơ hình HRM - Đặt file kết mơ hình HRM vào thư mục: /home/nadata/gempak/model - Sửa file /home/gempak/NAWIPS/gempak/config, c thêm dòng HRM$MODELYYYYMMDDHH_hrm.gemCAT_GRDSCAT_FCT-1-1-1 Tạo thêm script để hiển thị sản phẩm HRM Tạo thêm thư mục /home/gempak/NAWIPS/gempak/nts/restore/model/hrm - Sửa file /home/gempak/NAWIPS/gempak/tables/nmap/mod_res.tbl, thêm script HRM vào phần của file Sử dụng số liệu quan trắc bề mặt số liệu thám sát cao không Việt Nam hệ NAWIPS/GEMPAK Tồn q trình chuyển đổi số liệu quan trắc để hiển thị Hệ NAWIPS/GEMPAK thực thông qua hai chương trình cài đặt sẵn máy: - Chương trình “convert file“ : chuyển format file nêu dạng chuẩn WMO; - Chương trình giải mã (decode) chuyển format GEMPAK theo câu lệnh sau: dclsfc -c $dattim -s $STNLST $GEMFILE < $SRCFILE đây: $GEMFILE: Tên file GEMPAK tạo sau decode $SRCFILE : Tên file chứa số liệu quan trắc có format chuẩn WMO $STNLST : Tên file chứa thông tin trạm quan trắc File cập nhật thêm thông tin trạm quan trắc lãnh thổ Việt nam $dattim: Ngày tháng năm số liệu cần giải mã ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 236 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Sử dụng thông tin từ ảnh mây vệ tinh địa tĩnh MTSAT hệ NAWIPS/GEMPAK Do định dạng số liệu vệ tinh MTSAT-1R khác với định dạng số liệu đầu vào cho phần mềm NAWIPS nên để sử dụng số liệu vệ tinh hệ này, cần thiết phải thực việc chuyển đổi định dạng Do hệ NAWIPS sử dụng phép chiếu Decac, Mercator Polar có header (dịng đầu) khác với header ảnh gốc nhận từ JMA Vì vậy, thực việc chuyển đổi ảnh vệ tinh với phép chiếu GeoSat sang ba phép chiếu nêu thay đổi header cho phù hợp với header để NAWIPS nhận dạng Cấu trúc file số liệu sử dụng NAWIPS bao gồm ba khối: khối đồ, khối phép chiếu khối số liệu Thông tin phép chiếu bao gồm: - Số hàng, cột mảng số liệu - Tọa độ tâm đồ - Tọa độ kinh tuyến trung tâm - Độ phân giải - Tọa độ góc trái - Tọa độ góc trái Khối thứ (I) bao gồm 256 bytes, có số nguyên bytes xen kẽ ký tự ASCII Thông tin khối I bao gồm: - Số đầu đo - Ngày kết thúc - Giờ kết thúc - Hàng bắt đầu - Cột bắt đầu - Số hàng vùng quét - Số cột hàng - Số bytes cột (1, 4) - Độ phân giải theo hàng, theo cột Khối thứ hai (II) bao gồm 512 bytes, có số nguyên bytes xen kẽ ký tự ASCII Thông tin khối II bao gồm: - Loại phép chiếu (4 ký tự ASCII) mô tả loại phép chiếu ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 237 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ - Vĩ độ chuẩn (MERC = 0°, NP= 60°, NS = -60°) - Kinh độ gốc (MERC=160°W, NP = 150°W, NS=0°) - Bán kính quỹ đạo vệ tinh so với Trái Đất Khối thứ ba (III) khối liệu, phần cuối file số liệu Mỗi đơn vị số liệu mô tả byte (0-255) Tổng số byte khối III khối Area Block (số hàng số cột ảnh) Để hệ NAWIPS nhận dạng số liệu vệ tinh MTSAT, toàn phần header chuyển đổi thêm hai khối I II Sau đó, khối DATA, phép chiếu GeoSat thay phép chiếu Mercator Số liệu ảnh vệ tinh sử dụng cho hệ NAWIPS tạo tự động hàng máy Process/Sat-NWP Các file có tên sau: IR1-yyyymmddhhpp Ví dụ: IR1-200702100132 Trong đó: yyyy: năm hành số liệu Ví dụ: 2007 mm: tháng hành số liệu Ví dụ: 02 dd: ngày hành số liệu Ví dụ: 10 hh: hành số liệu Ví dụ: 01 pp: phút hành số liệu Ví dụ: 32 Thư mục Process/Sat-NWP kết nối máy met_research3 met_research4 thư mục /home/images/SAT/MTSAT lệnh Smbmount //193.216.3.167/SAT-NWP/home/images/SAT/MTSAT -o username=nchmf, pasword=abc Trong đó: 193.216.3.167: địa IP máy Process, thay đổi IP máy Process cần thay đổi dòng lệnh theo IP Sau đó, biên tập lại file : $NAWIPS/Gemenvron.profile, thêm dịng định nghĩa sản phẩm xủa ảnh vệ tinh $SAT=/home/images/SAT Phần mềm NAWIPS tự động hiểu số liệu ảnh vệ tinh đặt thư mục ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 238 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- PHỤ LỤC Khai thác ứng dụng sản phẩm NWP dự báo nghiệp vụ 1.1 Các mơ hình có để tham khảo Việt nam Hai bảng trình bày tính chất số mơ hình sẵn có để tham khảo Việt nam Các mơ hình mơ hình hệ phương trình nguyên thuỷ, sử dụng giả thiết thuỷ tĩnh Lưu ý rằng, điểm khác biệt định đến chất lượng dự báo q trình chúng mơ là: độ phân giải, phương pháp đồng hoá số liệu tham số hố vật lý mơ hình a) Các mơ hình tồn cầu Loại mơ hình Phân giải ngang Toạ độ thẳng đứng Phân giải thẳng đứng Đồng hoá SL GFS/AVN(NCEP) GSM (JMA) Phổ Phổ T254 ~55km T213~60 km Phổ T511~50 km Sigma Lai Lai UKMET GME(DWD) Lưới Lưới ~ 60 km Lưới~60km ~40km (27/9/04) Lai 64 40 60 38 3D VAR 3DVAR 4DVAR (2/05) 4D-VAR 3DVAR IFS (ECMWF) 31 40 (27/9/04) 3D – OI b) Các mơ hình khu vực lãnh thổ hạn chế có Việt nam Loại mơ hình Phân giải ngang Toạ độ thẳng đứng Phân giải thẳng đứng Đối lưu Vật lý mây Mơ hình biên HRM Lưới kinh vĩ 28 (14) km Lai 20 (31) Tiedtke qv,qc,qi GME (GSM,GFS,IFS) MM5 Lưới kinh vĩ 72/24/8 km Sigma 16 AS/BM/Kuo qv /qc/qi GFS/AVN ETA Lưới kinh vĩ ~ 37km Eta 38 BMJ/KF qv GFS/AVN 1.2 Công cụ phương pháp khai thác kết NWP 1.2.1 Cơng cụ Có thể tham khảo kết dự báo mơ hình số trị thông qua dạng sản phẩm khác Lưu ý rằng, hầu hết yếu tố thời tiết biểu diễn đồ hoạ xử lý tính tốn sau khỏi mơ hình Các ví dụ minh hoạ loại sản phẩm trình bày ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 239 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- Các đồ dự báo trường Các trường yếu tố khí tượng bao gồm biến dự báo mơ hình yếu tố khí tượng suy diễn, tính tốn biểu diễn đồ hoạ Hình minh hoạ kết dự báo 24 mơ hình HRM với trường áp suất qui mực nước biển, lượng mưa tích luỹ 24h đường dịng gió qui mực 10m Trong thực tế sử dụng, ta tham khảo nhiều yếu tố khác nhau: trường gió, địa vị, độ ẩm, độ xốy tầng cao (trên mặt đẳng áp), vv Các đồ trường cho thấy cấu trúc không gian hệ thống thời tiết Khi loop đồ theo thời gian, ta thấy diễn biến tương lai hệ thống gây thời tiết Hình 1: Dự báo 24 HRM cho yếu tố: gió 10m, khí áp qui mặt biển lượng mưa tích luỹ 24 Meteogram: Ở dạng này, yếu tố khí tượng biểu diễn cho điểm không gian thành chuỗi theo thời gian Qua đó, thấy diễn biến tương lai điểm Với số liệu chiết suất theo một, meteogram trở nên hữu ích trường hợp thay đổi thời tiết hệ thống khơng khí lạnh Hình minh hoạ meteogram cho trạm Hà Nội ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 240 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mô hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- Hình 2: Meteogram cho trạm Hà Nội Một dạng khác meteogram lát cắt không – thời gian cho điểm cố định Nhờ nó, ta biết diễn biến thời tiết điểm cấu trúc thẳng đứng khí điểm Hình minh hoạ lát cắt khơng-thời gian cho trạm Hà nội ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 241 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- Hình Lát cắt khơng-thời gian cho Hà nội Các yếu tố bao gồm: gió (cờ gió màu tím), đường đẳng nhiệt độ địa vị (đường liền màu đỏ) độ ẩm tương đối (tô màu xanh) Lát cắt thẳng đứng: Lát cắt thẳng đứng dạng đồ trường có trục tung biểu diễn khí theo phương thẳng đứng, trục hoành đường thẳng qua kinh/vĩ độ định Dưới dạng ta xem cấu trúc thẳng đứng trường có ảnh hưởng đến chuyển biến hệ thống thời tiết ví dụ phân bố gió trường hội tụ/phân kỳ cao Hình thí dụ lát cắt thẳng đứng qua vĩ độ 21N Các profile thẳng đứng: Profile thẳng đứng biểu diễn biến thiên nhiệt độ, độ ẩm gió điểm Bên cạnh đó, giá trị đại lượng liên quan đến độ bất ổn định : CAPE, CIN, số nâng, vv , đượct ính tốn suy diễn Từ kết mơ hình số trị đưa profile cho điểm lưới qui trạm Hình ví dụ minh hoạ cho profile thẳng đứng ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 242 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- Hình 4: Lát cắt thẳng đứng - vĩ hướng qua vĩ độ 21N, cho trường gió (cờ gió màu nâu nhạt) độ phân kỳ (bơi màu) hội tụ (đường đứt nét) Hình 5: Profile nhiệt ẩm cho trạm Hà Nội dự báo từ mô hình HRM ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 243 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- Những ví dụ nêu minh họa dạng đồ hoạ sử dụng để biểu diễn kết số trị Trên thực tế, tạo nhiều đồ với trường khác nhau.Vì vậy, việc quan trọng sử dụng đồ để hiểu diễn biến q trình khí Qua thực tế sử dụng, nhà dự báo định cho loại đồ thích hợp dựa vào kinh nghiệm để phát hình cách nhanh chóng xác Tuy nhiên, giai đoạn bước đầu sử dụng khai thác kết số trị nước ta nay, việc tiếp thu số kinh nghiệm sử dụng kết số trị nước giới cần thiết hữu ích Dưới số dạng đồ sử dụng rộng rãi nhằm phát hệ thống thời tiết khác + Trường khí áp mặt đất, đường dòng mặt đất, mưa => xem hệ thống thời tiết + Trường gió độ cao mực 500hPa, chênh lệch độ cao (500-1000mb) => hoàn lưu bình lưu nhiệt + Trường gió, nhiệt độ địa vị tương đương mực 925 850hPa => lượng tiềm ẩm lớp biên + Trường gió, độ cao địa vị, xốy mực 850,700, 500hPa=> hồn lưu khí + Trường gió, độ lớn gió độ phân kỳ mực 300, 250, 200hPa=> khả sinh xoáy phát triển đối lưu + Các lát cắt thẳng đứng, meteogram, profile => cho q trình qui mơ nhỏ, dự báo địa phương 1.2.2 Phương pháp Cũng trên, việc sử dụng loại đồ định nhà làm dự báo tuỳ thuộc vào kinh nghiệm người, phương pháp sử dụng chúng khác Tuy nhiên, hữu ích ta tham khảo phương pháp sử dụng trung tâm khí tượng lớn giới, nơi mà mơ hình số trị việc sử dụng chúng có lịch sử lâu dài ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 244 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- Qui mơ bán cầu > 10,000km, 24h-5days,sóng, jetstream, H500,sat(WV) Qui mô synop 1000-8000km,24-48h,sfc+UA maps, Sat (IR+VIS), NWP Qui mơ vừa & nhỏ 2-2000km,1-12h, 12-24h radar, lightning, profile gió, CAPE, CIN, địa hình địa phương Hình 6: Sơ đồ “Phễu dự báo” Khái niệm “Phễu dự báo” (The Forecast Funnel) Một qui trình khuyến cáo sử dụng Khí tượng Mỹ khái niệm “Phễu dự báo” (The forecast funnel), đó, nhà dự báo xem xét khí từ qui mơ lớn đến qui mơ nhỏ Các loại q trình khí quyển, công cụ sử dụng thời gian làm việc qui mơ tóm tắt hình Trong qui trình này, sản phẩm phân tích dự báo từ mơ hình số trị sử dụng kết hợp với thông tin quan trắc khác quan trắc thực, ảnh vệ tinh, radar vv Với kiến thức mơ hình số trị, việc sử dụng kết chúng cách thông minh vấn đề phức tạp, đòi hỏi kinh nghiệm sử dụng, hiểu biết sâu sắc nguyên lý khí tượng, cuối hiểu biết đặc tính dự báo cụ thể mơ hình điều kiện cụ thể khu vực làm dự báo Một số phương pháp nhà dự báo sử dụng để ước lượng độ đáng tin cậy mơ hình đề xuất sau Theo dõi khả mô khí mơ hình • So sánh trường phân tích mơ hình với quan trắc thật Nếu mơ hình thể hệ thống gần thật chứng tỏ mơ hình ban đầu hố tốt có nhiều khả đưa dự báo tốt ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 245 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- • So sánh diễn biến dự báo mơ hình (6 tiếng) với diễn biến thời tiết thực (Kết dự báo mơ hình thường có chậm thời gian bắt đầu tích phân mơ hình khoảng giờ) • Đánh giá dự báo tức thời mơ hình cách so sánh trường phân tích với dự báo 24 h từ ngày hôm trước mô hình • So sánh kết từ nhiều mơ hình khác để đánh giá độ đáng tin cậy dự báo điều kiện khí tượng cụ thể • Sử dụng thống kê kết mơ hình (sẽ nói phần sau) 1.3 Thống kê kết từ mơ hình Thống kê kết từ mơ hình phận cần thiết hệ thống dự báo nhằm loại bỏ bớt sai số hệ thống mơ hình cách khách quan Các kết thống kê hữu ích việc trợ giúp nhà dự báo sử dụng kết số trị để đưa dự báo cuối Ở nước ta, vấn đề chưa tiến hành cần phải có nghiên cứu theo hướng Đánh giá sai số Đánh giá sai số mơ hình bao gồm việc tính đặc trưng thống kê dự báo từ mơ hình Các đặc trưng thống kê là: sai số trung bình, tổng bình phương sai số, độ lệch, độ tán sai số vv PP- Perfect Prog (Dự báo hoàn hảo) Phương pháp sử dụng hồi qui tuyến tính đa biến để tính yếu tố thời tiết (khơng phải biến dự báo mơ hình, ví dụ loại tính chất giáng thuỷ vv ) từ giá trị dự báo mơ hình Tuy nhiên, mối liên quan đại lượng cần dự báo yếu tố đưa vào phương trình dự báo, hay nói cách khác hệ số hồi qui tuyến tính, tính từ giá trị quan trắc thực khí Trong đó, việc tính tốn kết thống kê lại đựa giá trị dự báo mơ hình Như vậy, vơ hình chung, phương pháp coi mơ hình hồn hảo điều giải thích tên gọi phương pháp Phương pháp có ưu điểm khơng địi hỏi số liệu mơ hình để xây dựng hệ số, dựa mối liên quan vật lý tượng yếu tố khí tượng Tuy nhiên, điểm yếu phương pháp khơng tính đến sai số mơ hình khiến cho kết sử dụng khơng cao MOS- (Thống kê kết mơ hình) ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 246 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- Tương tự PP, MOS sử dụng phương pháp hồi qui tuyến tính đa biến để tính yếu tố khí tượng cần dự báo Tuy nhiên, điểm khác biệt MOS sử dụng biến mô hình số liệu quan trắc để xây dựng phương trình hồi qui Nhờ đó, phương pháp tính đến có khả loại bỏ sai số hệ thống mơ hình Tuy nhiên, “giá thành” lại cao, địi hỏi phải có chuỗi dài (khoảng 10-15năm) kết dự báo mơ hình Hơn nữa, mơ hình cải tiến, hệ số lại phải tính tốn lại Một số điều cần lưu ý với phương pháp thống kê kết qủa dự báo (PP&MOS) • Tốt tượng có phân bố chuẩn • Khơng tốt với trường hợp đặc biệt, lệch nhiều so với trung bình khí hậu (các giai đoạn khơ hạn ấm) • Khơng tốt hệ thống mà mơ hình khơng mơ tả tốt (vd hệ thống qui mô vừa, mưa lớn nhiệt đới, lốc xốy mơ hình qui mơ synốp) • Các kết thống kê để tham khảo Nhà dự báo cần phải đưa định Kalman Filter- KF (Hiệu chỉnh lọc Kalman) Phương pháp lọc Kalman sử dụng rộng rãi nhiều trung tâm khí tượng giới với ứng dụng cho nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương mực 2m, tốc độ gió mực 10m Ở Việt nam, có hai nghiên cứu thử nghiệm phương pháp cho nhiệt độ 2m (Võ Văn Hoà CS, 2005) kết dự báo quỹ đạo bão (Nguyễn Chi Mai Nguyễn Thu Hằng, 2005) Các kết ban đầu cho thấy việc ứng dụng phương pháp khả quan So với hai phương pháp PP MOS nói (có tập hệ số cố định), KF thực chất phương pháp thống kê với hệ số cập nhật liên tục theo quan trắc Các ưu điểm phương pháp tóm tắt sau: • Khơng cần thiết phải có số liệu lưu trữ lớn • Khơng cần hệ thống tính tốn mạnh • Khơng chịu ảnh hưởng mơ hình bị thay đổi • Loại sai số hệ thống mơ hình Tuy nhiên, phương pháp có số hạn chế như: ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 247 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 - Trung Tâm Dự báo KTTV Trung ương Trung Tâm KTTV Quốc gia ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯- • Chỉ loại sai số hệ thống • Khơng hiệu có thay đổi đột ngột mơ hình hay hệ thống thời tiết Kết luận Mơ hình số trị công cụ hữu hiệu để trợ giúp nhà khí tượng đưa dự báo thời tiết ngày chuẩn xác Việc sử dụng chúng xu hướng tất yếu giới Ở nước ta, phát triển số trị không thực sớm nước tiên tiến khác, bù lại, thừa hưởng công nghệ đại có số mơ hình dự báo thời tiết để tính tốn nghiệp vụ cho khu vực Mặc dù vậy, để có hệ thống dự báo hoàn chỉnh, tận dụng tất lợi mà mơ hình số trị đem lại, cần phải có kiến thức, cơng cụ, kỹ cần thiết Cụ thể là: • Hiểu biết khả dự báo mơ hình số trị • Khai thác sử dụng kết dự báo mơ hình số trị cách khoa học • Có cơng cụ khách quan để thống kê kết dự báo số trị (sai số, PP,MOS, KF) • Có kiến thức sâu nguyên lý khí tượng đặc điểm địa phương để diễn giải đánh giá độ đáng tin cậy mô hình điều kiện thời tiết cụ thể ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ 248 Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mơ hình HRM ứng dụng vào dự báo thời tiết nghiệp vụ - Hà Nội 2007 -