Các hệ số này về cơ bản là dựa trên cơ sở của mô hình MM5, ETA và một số mô hình khác, bao gồm các quá trình vat lý vi mô, tham số hóa đối lưu mây tích, lớp biên hành tinh, mô hình bề mặ
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCM KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
PHAM NGUYEN THANH THANH
SU DUNG MO HiNH WRE DU BAO THU NGHIEM CAC DOT MUA LON CHO KHU VUC NAM BO
TRONG NAM 2016
DO AN TOT NGHIỆP KỸ SƯ KHÍ TƯỢNG HỌC Mã ngành: 52410221
Trang 2TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCM KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
ĐỎ ÁN TÓT NGHIỆP
Trang 3TRƯỜNG ĐH TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG CONG HOA XA HOI CHU NGHIA VIET NAM THANH PHO HO CHi MINH_ Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN ———————
Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm
NHIỆM VỤ CỦA ĐÒ ÁN TÓT NGHIỆP
Khoa: KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Bộ mơn:KHÍ TƯỢNG
Ho va tén:PHAM NGUYEN THANH THANH MSSV: 0250010036
Ngành: KHÍ TƯỢNG HỌC Lớp: 02 - ĐHKT
1 Đầu đề đồ án: Sử dụng mô hình WRE báo thử nghiệm các đợt mưa lớn cho khu
vực Nam Bộ trong nam 2016 2 Nhiệm vụ:
- Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu về những đặc điểm mùa mưa ở Nam Bộ cũng như các hệ thông thời tiệt gây mưa ở khu vực này
- Sau đó, nghiên cứu tìm hiểu về mô hình WRE, bao gồm hệ thống lý thuyết và các bước chạy mô hình
- Tiếp theo, dựa vào bộ số liệu mưa năm 2016, chọn ra những đợt mưa lớn tiêu biểu nhât trong thời kỳ mùa mưa năm 2016
- Phân tích synop những đợt mưa trên, xử lý các kết quả dự báo của mô hình WRF trong những ngày da chon(ndi suy sé liéu vé tram dé đánh giá)
- Cuối cùng, đề tài sẽ phân tích và đánh giá kết quả dự báo của mô hình 3 Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 10/7/2017
4 Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 05/11/2017
5 Họ và tên người hướng dẫn: ThS.Đỗ Thị Thường Người hướng dẫn
Trang 4Nội dung và yêu cầu đã được thông qua bộ môn Ngày tháng năm
Trang 5LỜI CẢM ƠN
Trong thực tế không có sự thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ trợ, giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác Trong suốt thời gian kể từ khi bắt đầu học tập tại giảng trường đại học đến nay, em đã nhận được rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của quý thầy cô, gia đình và bạn bè
Để hoàn thành được bài đồ án này, trước tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành
đến ThS Bùi Thị Tuyết - Phó Trưởng Khoa Khí Tượng Thủy Văn và ThS Đỗ Thị
Thường cũng là người tận tình hướng dẫn cũng như định hướng cho bài báo cáo đồ án
này
Xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô trong khoa Khí Tượng- Thủy Văn đã tạo điều kiện thuận lợi giảng dạy và truyền đạt cho chúng em kiến thức bổ ích trong quá trình học tập tại trường
Nhân đây, em cũng gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè lời cảm ơn sâu sắc
trong thời gian qua đã luôn ở bên ủng hộ và giúp đỡ em
Dù đã cố gắng rất nhiều trong quá trình làm khóa luận tuy nhiên kiến thức của
em còn hạn chế và còn nhiều bỡ ngỡ Do vậy, không tránh khỏi những thiếu sót là điều chắc chắn, em rất mong nhận được những ý kiến quý báu của thầy cô và các bạn cùng lớp để kiến thức của em trong lĩnh vực này được hoản thiện
Trang 6MỤC LỤC
0809.1005 i
MỤC LUỤC 5< 5< ©c<SseEesEEseEeeEksErkerksErkerkettserksrrserkerksrrssrssrrssrserrsee ii
DANH MUC TU VIET TAT.u ccscccssssssssssssssssesssesssesssesssessssssessscsssesssseeseesssees iv DANH MUC BANG
J.\):800/9:10).0057— Ô i 00870013555 .ÔỎ 1 CHƯƠNG 1: TONG QUANN -5-2s<cssceseEreseersserraserrsserrsserrsee 3 1.1 Tình hình nghiên cứu mưa trong và ngoài nước - s+s+s=sszs+s+zs+ 3 1.1.1 Tình hình nghiên cứu trên Thế Giới 2-2 E22EE£+EEE2EEE+EEEz2rxerrrree 3 1.1.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam -. - ¿22+ 2+++2+2£+S+E+E+E££ezzxzxzereezers 7
1.2 Mùa mưa ở Nam BỘ 2S S SE E25 E 21551 15311123111 051 1 0231100111101 112112 ra 10
1.2.1 Thời kỳ mùa khô 22-2222 222222512227111222771127777 E2 Eerrrve 12
1.2.2 Thời kỳ mùa mưa 25252 =++s+s+z+ezz>zsz+2 .13 1.3 Hệ thống thời tiết ảnh hưởng đến mùa mưa Nam Bộ 2- 222222Ezzzzcz2 15 IENIC ai 15
Trang 72.3.2 Mô hình đối lưu mây tích 2-©2222222222222212222112222122271122271227112221 22.0 28
2.3.3 Mơ hình bề mặt đất -2-©2s+2E27E22EE27E12717112721271711 71212 eerre 29
2.3.4 Mô hình lớp biên hành tinh 30
2.3.5 Bức xạ khí quyền 31
2.3.6 Sơ đồ tương tác giữa các quá trình vật lí -2+2z+2x++2rxe+rrxrrrerrex 32
2.4 Điều kiện biên -:-2222222222222222212222221112 22.1111 1 1 re 32
2.5 Điều kiện đầu 2222 rrreerrre 33
2.6 Đặc điểm mùa mưa năm 2016 ở khu vực Nam Bộ -2222222E+E2EE2Ezzzcz 33 2.6.1 Đợt mưa 1: Chỉ một ngày duy nhất 22/05/2016 . 2-©z+2zzz+zz+cz+ 35 2.6.2 Đợt mưa 2: Chỉ một ngày duy nhất 20/06/2016 . 2-2+z2+zecz+ 36 2.6.3 Đợt mưa 3: Chỉ một ngày duy nhất 26/07/2016 2- -z+2z2+zz+cz+ 37 2.6.4 Đợt mưa 4: Chỉ một ngày duy nhất 12/09/2016 . 2-©-z+2zz2+cze+cz+ 38 2.6.5 Đợt mưa 5: Chỉ một ngày duy nhất 07/10/2016 2- -z+2z2+cze+cs+ 39
2.6.6 Đợt mưa 6: Từ ngày 16- 20/10/2016 . ¿+2+225++++£+>ez++zszzvzerrerxer 40 CHƯƠNG 3: KẾT QUÁ PHÂN TÍCH .- - re 43
3.1 Đánh giá bằng phương pháp trực quan 2-©22©2222z£+EE£+2EE£2EE22EEz+rxzzrrxee 43 3.2 Đánh giá theo các chỉ số thống kê -2-©222+2EE2+EEE22EEEEE212273227212222221 xe 48 3.2.1 Phương pháp đánh gilá - +22 52222222222 *2E2E2E2EEEEEE2E E22 2E EEEEEvrrrrrrrrrer 48 3.2.2 Các chỉ số thống kê đánh giá khả năng dự báo của mô hình 49 3.3 Nhận xét chung 2 phương pháp đánh giá . + + 2+2 52+ S+S+EzE££z£zz+xzeze>zz 52 KET LUAN VÀ KHUYÉẾN NGHỊ, 2-22 csz©cszccszecsseccee 54
IV )80/20097)9/84.7 0007 — ƠơĨƠỎ 56
Trang 8DANH MỤC TỪ VIỆT TAT CNTL Mô phỏng kiểm soát BMJ Betts-Miller-Janjic
TSHDL Tham số hóa đối lưu
ATNĐ Áp thấp nhiệt đới
KKL Khong khi lanh
DHTND Dải hội tụ nhiệt đới
Trang 9DANH MỤC BẢNG Bảng I.1 Tần suất Bão - ATNĐ đổ bộ vào khu vực từ 13°N trở xuống từ năm 1981- 2001 22-2222 22212222112221222.2T 221 eo 17 Bảng 2.1 Các sơ đồ tham số hóa vi vật lý, 2-©22+2222EE22EEE22E2222232222.EE.erre, 27 Bảng 2.2 Sơ đồ lớp sát đất 22-2222221122112221122112211271121112111211 re 30
Bảng 2.3 Các sơ đồ bức xạ khí quyền 2-22©2222EE+EEE2EE222212223222212221 222 cre 31
Bang 2.4 Chi tiét m6 himnh GES ooo ceccecsseesssesssesssvessseessvessseessvessseesssessseesssessseeess 33
Bang 2.5 Luong mua thuc tế của các trạm thuộc khu vực Nam Bộ năm 2016 35
Trang 10DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 Kết quả dự báo lượng mưa 24h của mô hinh MMS, WRF va thuc do 4 Hình 1.2 Bản đồ địa hình Nam Bộ -++2222222EEErrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrer 10 Hình 1.3 Lượng mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ 2222222222222 11 Hình 1.4 Số ngày mưa trung bình nhiều năm ở khu vực Nam Bộ 2
Hình 1.5 Ngày bắt đầu mùa mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ
Hình 1.6 Ngày kết thúc mùa mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ
Hình 2.1 Cau trúc mơ hình WRE 2-©222222222222222222212227112227122271122271122112 2222 ee
Hình 2.2 Hệ tọa độ thăng đứng , -22+222222222222211222711222712227112222112212 22 cee 24
Hình 2.3 Mô tả tính sai phân - - 5252223222323 2E222232E 25252212121 2251121 22213 xee 25 Hình 2.4 Sơ đồ tương tác giữa các quá trình vật lý -22+2222+222222222222222. ee 32
Hình 2.5 Bản đồ hình thế Synop ngày 22-5-2016 -2-22+222+2EE222EE+2EEerrrrrrree 36 Hình 2.6 Bản đồ hình thế Synop đợt ngày 20-6-2016 2¿©222+2zz+2Ezz+rzzrrez 37 Hình 2.7 Bản đồ hình thế Synop ngày 26-7-2016 -2 ©22+222+2E22+2EE+2EEerrrrrrrex 38 Hình 2.8 Bản đồ hình thế Synop ngày 12-9-2016 2-222+222+2E2222EE+2EEzrrrrrrrex 39 Hình 2.9 Bản đồ hình thế Synop ngày 7-10-2016 -2-2222222+2E2222EE+2EEzsrrrrrrex 40 Hình 2.10 Bản đồ hình thế Synop ngày 17-10-2016 -2-222222222EE+2EEz+rzsrrez 42
Hình 3.1 Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 22-05-20 16 -2¿©zz+2zz++rzz 43 Hình 3.2 Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 20-06-2016 -c++<+ss+c<ssss2 44 Hình 3.3 Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 26-07-20 16 -22©zz+czs++rzz 45 Hình 3.4 Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 12-09-2016 22©zz+2zs++rzz 45 Hình 3.5 Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 07-10-2016 -5-c<-<+csscssssss 46 Hình 3.6 Lượng mưa thực tế và dự báo ngày 16-20/10/2016 -2s2cs2 47
Trang 11MỞ ĐẦU
Mưa là yếu tố xảy ra bất ngờ nhưng tác động không nhỏ đến cuộc sống Hiện
nay, tình trạng mưa lũ, ngập lụt đang trở thành một “vẫn nạn” cấp thiết của nhiều đô thị trên thế giới, nhất là đô thị ở các nước đang phát triển Là một quốc gia nằm trong
khu vực nhiệt đới gió mùa nhưng Việt Nam lại có chế độ mưa hết sức đặc biệt so với
những nước ở cùng vĩ độ Lượng mưa trung bình năm cao từ 2500mm đến 3000mm, tùy vào mỗi vùng miễn, vị trí địa lý, đặc điểm tự nhiên mà mỗi vùng lại có những đặc trưng về mưa khác nhau Những đợt mưa lớn gây ngập lụt đô thị đã tạo nên những tác động không nhỏ đến sinh hoạt của người dân Hiện tượng sạt lỡ đất, lũ ống, lũ quét và lũ lụt trên diện rộng làm phá vỡ đê điều, các công trình cơ sở hạ tầng, ảnh hưởng đến nhiều hoạt động kinh tế, sản xuất nông nghiệp và đặc biệt là tính mạng của con người Sự tàn phá này còn nghiêm trọng hơn khi có bão xuất hiện, trong cơn mưa có kèm theo
dông, lốc xoáy, gió giật và nhiều hiện tượng thời tiết nguy hiểm khác Do vậy, việc dự
báo mưa chính xác, kịp thời và đầy đủ là bài tốn vơ cùng khó khăn và phức tạp, đã được quan tâm từ rất lâu không chỉ ở Việt Nam mà còn ở trên toàn thế giới để đưa ra
những biện pháp phòng tránh để có thê giảm bớt những thiệt hại một cách tối thiểu
Nam Bộ nằm trong vùng đặc trưng của khí hậu nhiệt đới gió mùa và cận xích
đạo, nền nhiệt âm phong phú, ánh nắng dồi dào, thời gian bức xạ đài, nhiệt độ và tổng
tích ôn cao Biên độ nhiệt ngày đêm giữa các tháng trong năm thấp và ôn hòa Độ âm trung bình hàng năm khoảng từ 80 - 82% Khí hậu hình thành trên hai mùa chủ yếu quanh năm là mùa khô và mùa mưa Mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11, mùa khô từ tháng 12 tới tháng 4 Về mùa vụ sản xuất có khác với khu vực Đồng bằng Bắc Bộ Lượng mưa hàng năm dao động từ 966 - 1325mm và góp trên 70 - 82% tổng lượng mưa trong suốt cả năm Mưa phân bố không đều, giảm dần từ khu vực giáp ranh từ Sài Gòn xuống khu vực phía tây và Tây Nam Ở khu vực Đông Nam có lượng mưa thấp nhất Khi mưa kết hợp với cường triều và lũ sẽ gây ngập úng, ảnh hưởng đến sản xuất
và đời sống của dân cư trong vùng
Năm 2016 là một năm mưa nhiều và có chế độ mưa hết sức đặc biệt Nhiều kỷ lục về mưa được thành lập với lượng mưa 24 giờ lớn nhất trong vòng 40 năm qua ở một số điểm đo trong khu vực Đã có không ít những trận mưa gây ngập sâu trên địa
Trang 12Về dự báo mưa, thì ngoài các phương pháp cổ điển như dự báo synop, dự báo
thống kê thì phương pháp số trị đã được sử dụng phổ biến trên thế giới trong nhiều
thập kỷ qua, với chất lượng ngày càng nâng cao thì phương pháp này đã trở thành phương pháp dự báo chủ lực trong nghiệp vụ dự báo ở nhiều nước, đặc biệt, khả năng dự báo mưa định lượng
Với mục đính tìm hiểu về cơ chế gây nên những đợt mưa lớn có tính chất lịch sử và tác động không nhỏ đến đời sống của người dân ở khu vực Nam Bộ cũng như đánh giá khả năng dự báo thử nghiệm những đợt mưa như vậy của mô hình WRF, em
chon dé tai SU DUNG MO HINH WRF DU BAO THU NGHIEM CAC DOT MƯA LỚN CHO KHU VỰC NAM BỘ TRONG NĂM 2016 trong đồ án tốt nghiệp
của mình
Đề tài bố cục gồm 3 chương ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo như sau:
CHUONG 1: TONG QUAN VE MƯA VÀ MÙA MƯA Ở NAM BỘ
Đầu tiên, chương này sẽ sẽ trình bày về tình hình nghiên cứu mưa và áp dụng mô hình số trị để dự báo mưa trên thế giới cũng như Việt Nam Mùa mưa ở Nam Bộ và các hệ thống thời tiết gây mưa ở Nam Bộ
CHUONG 2: MO HINH WRF VA DAC DIEM MUA MUA NAM BO
NAM 2016
Phan này trình bày về cấu trúc của mô hình WRF, đặc điểm của các đợt mưa
lớn ở Nam Bộ năm 2016, các tham số của mô hình và cấu hình cài đặt có trong đề tài
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH - ĐÁNH GIÁ KÉT QUÁ
Nghiên cứu đánh giá kết quả của mô hình WRE so với dữ liệu thực đo bằng phương pháp đánh giá trực quan và đánh giá bằng các chỉ số thống kê, từ đó rút ra
Trang 13CHƯƠNG 1
TONG QUAN
1.1 Tình hình nghiên cứu mưa trong và ngoài nước
Trong phần này em sẽ giới thiệu về các phương pháp dự báo mưa; tình hình nghiên cứu mưa trong và ngoài nước với phương pháp dự báo mưa bằng mô hình số tri
1.1.1 Tình hình nghiên cứu trên Thế Giới
Trong những thập kỷ qua, cùng với sự phát triển nhanh chóng và mạnh mẽ của khoa học-kỹ thuật, phương pháp số trị đã được xây dựng và áp dụng vào nghiệp vụ dự báo mưa định lượng Phương pháp đang này được sử dụng rộng rãi trên tồn cầu Các
mơ hình số trị có thể kế đến như MMS, ETA, HRM, WRF
MMS là một trong những mô hình thuộc thế hệ mới nhất được phát triển từ năm 1970 Đây là mô hình khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 của Trung tâm
Quốc gia nghiên cứu khí quyên Hoa Kỳ (NCAR) có sử dụng hệ thống lưới lồng trong
việc mô phỏng các quá trình vật lý khí quyên Ban dau MMS được xây dựng với chức năng nghiệp vụ là dự báo thời tiết và mưa lớn Sau này nó đã được nghiên cứu, cải tiến và áp dụng cả cho mục đích dự báo bão
Mô hình WRF là một mô hình dự báo thời tiết số trị thế hệ tiếp theo, được phát triển từ những đặc tính ưu việt nhất của mô hình MM5 và ETA Các sơ đồ tham số hóa vật lý và động lực được cải tiến, đồng thời mô hình WRF hiện đang được người dùng
ưa thích hơn do thiết kế linh động và hệ thống mã nguồn mở dễ dàng trong việc tìm
hiểu, cài đặt và sử dụng Mô hình WRF có khả năng mô phỏng được các quá trình khí quyển có quy mô từ vài mét cho đến hàng chục kilomet do vậy dự báo khá chính xác các trường khí tượng như nhiệt độ, mưa, khí áp, gió trên một quy mô nhỏ Các hoạt
động nghiên cứu và dự báo mưa bằng mô hình WREF với độ phân giải cao được đông
đảo các nhà khoa học trên toàn cầu quan tâm và đã có những công trình nghiên cứu so sánh chất lượng dự báo thời tiết của các mô hình số trị, phân tích ưu nhược điểm và sự
phù hợp của mô hình đối với từng đối tượng thời tiết ở những khu vực khác nhau
Những công trình ban đầu với mức độ nghiên cứu cấp thấp, đơn thuần là tiến hành những cài đặt cơ bản cho mỗi mô hình và so sánh mức độ sai lệch kết quả mô
Trang 14hình Một hướng nghiên cứu khác là thay đổi các tham số vật lý kết hợp với quá trình
phân tích thống kê đề tìm được những thiết lập tốt cho mô hình, từ đó cho những kết quả cao hơn Sau đây là hai ví dụ điển hình cho thời kì đầu
Nhóm tác giả Wardah, T Kamil, A.A, Sahol Hamid and Maisarah, W.W I (2011) đã tiến hành đánh giá chất lượng dự báo mưa ở khu vực bị lũ lụt là lưu vực song Kelantan, Malaysia với hai mô hình MM5 và WREF Cả hai mô hình đều sử dụng
lưới lồng, độ phân giải ngang 4km, thời gian khởi tạo là 00 UTC Kết quả nghiên cứu
chỉ ra những mô phỏng của mô hình có giá trị gần đúng so với lượng mưa hàng ngày tuy nhiên mô hình WRE có kết quả chính xác hơn trong dự báo mưa 12h và 24h Đối với những dự báo hạn dài, cả hai đều cho kết quả ít chính xác hơn so với thực tẾ
Ngoài ra nghiên cứu cũng chỉ ra đối với những trận mưa vừa thì kết quả của hai mô hình tương đối tốt nhưng với những trận mưa to thì các kết quả của mô hình cho những mô phỏng thấp hơn (Hình 1.1) [15] Mean 24-hr rainfall 60.0 40.0 20.0 0.0 e yA n rate (mm/day)
&-o Observed rain =#=MM5 =¿=WRF
Hình 1.1 Kết quả dự báo lượng mưa 24h của mô hình MM5, WRF va thu do Nghiên cứu của Isidora Jankov and William A Gallus Jr (2005) nói về sự ảnh hưởng của các tham số vật lý đối với việc phân tích lượng mưa bằng mô hình WRF trong thời kì ẩm tăng cao [10] Việc tìm hiểu các yếu tố vật lý và sự tương tác giữa các yếu tố này sẽ giúp cho việc dự báo mưa một cách chính xác Nhóm tác giả đã tiến
hành kết hợp các điều kiện vi vật lý, sự đối lưu hóa và mô hình lớp biên rồi tùy chỉnh
Trang 15các yếu tố này cho những trường hợp cụ thể Mỗi cấu hình sẽ cho một mô phỏng lượng mưa, từ đó so sánh với lượng mưa thu thập được ở các trạm quan trắc để tìm cấu hình có hệ số tương quan cao nhất, tuy nhiên tất cả 8 trường hợp đều không có một cấu hình nào thể hiện lượng mưa với hệ số tương quan mong đợi Tiếp đó nhóm tiến hành tách riêng từng yếu tố riêng lẻ để đánh giá xem yếu tố nào tác động lớn nhất đến mô phỏng lượng mưa Kết quả chỉ ra rằng các kết quả biến đổi lớn nhất trong mô phỏng lượng mưa xuất phát từ việc thay đổi tùy chỉnh tham số đối lưu Chính yếu tố này tác động mạnh đến lượng mưa mô phỏng được Hai tùy chỉnh về tham số vi vật lý và lớp biên hành tỉnh có làm thay đổi lượng mưa mô phỏng nhưng không đáng kể Tóm lại việc thay đổi tham số các hệ số trong mô hình sẽ cho những mô phỏng về lượng mưa khác nhau Tùy vào khu vực và đối tượng đang xét thì có những tùy chỉnh cấu hình thích hop dé có thể cho những kết quả chính xác
Trong những năm trở lại đây, chất lượng dự báo của các mô hình số trị không ngừng được cải tiến để đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội và trở thành phương pháp dự báo chủ lực trong nghiệp vụ dự báo thời tiết cũng như dự báo mưa Những nghiên cứu, công trình khoa học về mô phỏng các hiện tượng thời tiết với mức độ cao
hơn, phức tạp hơn bằng việc đồng hóa và kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau đưa
vào mô hình để dự báo mưa ngày càng nhiều và đã đạt được những kết quả nhất định Một chương trình dự báo mưa của Viện nghiên cứu Đức (2003) [9] Nhóm tác giả nhận định Nước là điều kiện tiên quyết cho hầu hết các quá trình Chế độmưa chính là cách không khí điều hòa nguồn nước trên trái đất Việc đưa chu trình nước
vào mô hình dự báo là điều cần thiết để có thể dự báo được lượng mưa tích lũy Để
giải quyết bài toán này, nhóm tác giả đã tập trung vào việc xác định các quá trình lý học và hóa học chính quyết định đến khả năng hình thành mưa; sử dụng thêm các nguồn tài liệu thu thập khác kết hợp với các phân tích thống kê động lực, đồng thời tiến hành phân tích dữ liệu cùng một lúc trên phạm vi rộng Kết quả cho thấy sự kết hợp các dữ liệu thu thập được và hiệu chỉnh số liệu cho phù hợp với phân tích thống kê
động lực của phân bố nước cũng như xác định hàm lượng nước trong khí quyên ở
Trang 16trắc khác nhau vào mô hình sẽ giúp ta sử dụng tối ưu nguồn đữ liệu từ đó cho một mô
phỏng về dự báo mưa thực tế hơn
Để mô phỏng lượng mưa lớn trong mùa mưa ở Ấn Độ, (chính những hệ thống xoáy trong tầng đối lưu kết hợp với gió mùa Tây Nam gây nên những cơn mưa rất to
trên quy mô lớn ở vùng phía Tây Án Độ và Đông Bắc của biển Ả Rập Việc mô phỏng lượng mưa ở đây là rất quan trọng, vì nó là nguyên nhân gây ra hiện tượng lũ lụt và thiệt hại người, tài sản trong thời kì gió mùa Tây Nam xuất hiện) tác giả Routray
(2008) đã sử dụng hệ thống đồng hóa số liệu biến phân 3 chiều 3DVAR trong mơ hình
WRF
Ơng tiến hành thí nghiệm khi cho độ phân giải tăng lên kết hợp với các tín hiệu đối lưu để cho ra những dự đoán về thời tiết phù hợp với dòng quy mô lớn để mô tả chính xác lượng mưa ở đây Nghiên cứu chỉ ra việc đồng hóa các quan trắc 3DVAR với mô hình quy mô vừa độ phân giải cao sẽ cho ta dự đoán tốt về gió mùa Ấn Độ và lượng mưa ở đây tốt hơn so với mô phỏng CNTL (Mơ phỏng kiểm sốt) tuy nhiên tất cả các mô phỏng mô hình đều cho đánh giá thấp giá trị cực đại của lượng mưa vào đầu
thời kỳ Nghiên cứu cũng chỉ ra việc sử dụng lưới phân tích thô sẽ làm giảm đi độ
chính xác trong việc mô phỏng các trận mưa lớn Như vậy, việc sử dụng biến phân 3 chiều 3DVAR kết hợp với các mô phỏng hoàn lưu khu vực sẽ giảm đi những sai số trong đồng nhất dữ liệu ban đầu và làmtăng khả năng mô phỏng lượng mưa, đặc biệt là trong các đợt mưa lớn ở Ấn Độ trong thời kì gió mùa Tây Nam hoạt động
Hai tac gia Ji Woo Lee va Song You Hong (2008), để xét mức độ tính toán về
mây đối lưu và dự báo khả năng mây đối lưu kết hợp với các hệ thống thời tiết gây mưa lớn gây lũ lụt ở Seoul ngày 12/7/2006 Nghiên cứu sử dụng hệ thống 3 lưới lồng với độ phân giải cao nhất là 3km Khoảng cách giữa các lưới ngang được tích hợp với các phân tích dữ liệu thường Kết quả cho thấy lượng mưa dự báo phù hợp với thực tế, tuy nhiên ở những thời điểm ban đầu xuất hiện mưa khi có bão thì bị đánh giá thấp
hơn Khi đồng hóa số liệu nhiệt độ và độ âm từ vệ tỉnh với số liệu thám không vào
trường ban đầu thì mô hình WRE sẽ cho kết quả tốt hơn về diễn biến mưa lớn kết hợp áp thấp nhiệt đới Tuy nhiên các hoàn lưu xoáy thê hiện rất ít ở tầng đối lưu [1]
Việc xây dựng các phương pháp đồng hóa dữ liệu quan trắc và kết hợp mô hình
Trang 17khoa học trong việc ứng dụng mô hình số trị dự báo quy mô vừa Trong tương lai, các mô hình mô phỏng và các phương pháp đồng hóa dữ liệu ứng với từng quốc gia lãnh thổ sẽ được phát trién mạnh mẽ hơn nữa Các đặc điểm, tính chất của khí hậu phải được đưa vào mô hình một cách thích hợp sao cho các yếu tố đó có thê mô phỏng hoạt động khí quyên một cách tối đa Có như vậy mới sử dụng tối ưu nguồn đữ liệu hiện có
thay vì phải chỉ một khoảng kinh phí không lồ để xây dựng thêm các trạm quan trắc
(mặc dù điều này là cần thiết) Bên cạnh đó cũng phải phát triển các phương án dự báo dự phòng trong trường hợp có vấn đề xảy ra
1.1.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam
Nhiều năm về trước, công tác dự báo thời tiết hàng ngày ở nước ta chủ yếu dựa
vào phương pháp truyền thống và thống kê đơn giản, tuy nhiên xã hội ngày càng phát
triển, nhu cầu ngày càng cao, đòi hỏi dự báo mưa không chỉ dừng lại ở quy mô khu vực mà tiến xa hơn nữa là các điểm cụ thể để dự báo kịp thời và chính xác hơn lượng mưa cũng như vùng có mưa để đáp ứng yêu cầu của dự báo lũ, lụt và phòng tránh
thiên tai Hai phương pháp này còn nhiều hạn chế (như đã để cập ở phần mở đầu) để
phục vụ cho nhu cầu trên Nhận thấy được sự vượt trội mà mô hình số trị đem lại,
nước ta dần có những bước đầu nghiên cứu và áp dụng phương pháp này vào nghiệp
vụ dự báo và trở thành một hướng đi được cộng đồng nghiên cứu quan tâm Công việc nghiên cứu ứng dụng các mô hình sé trị để dự báo thời thiết ở nước ta bắt đầu từ tháng 10 năm 2000 Mô hình đầu tiên được sử dụng là HRM nhận từ cơ quan khí tượng Đức, Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, Đại Học Quốc Gia Hà Nội chạy thử nghiệm Sau 2 năm, mô hình này được chạy nghiệp vụ tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy
văn Trung Ương (TTDBKTTVTU) với bước thời gian 72h Trong quá trình nghiên
cứu ứng dụng, HRM đã được cải tiến, phát triển thêm một số khía cạnh Chang han, tác giả Bùi Hoàng Hải, đã nghiên cứu phát triển HRM thành phiên bản mới (HRM- TC) vừa có chức năng dự báo bão vừa có chức năng dự báo thời tiết nói chung [2] Hiện tại, mô hình HRM đang được chạy nghiệp vụ tại TTDBKTTVTƯ với 2 phiên ban HRM-28km (độ phân giải ngang là 2§Km, 31 mực thăng đứng và bước thời gian là 120 giây) và HRM-14km (độ phân giải ngang là 14Km, 40 mực thắng đứng và bước thời gian là 90 giây) cho 2 phiên dự báo hàng ngày vào 00UTC (7 giờ Việt Nam) và 12UTC (19 giờ Việt Nam) Ngoài ra còn có những mô hình số trị khác như ETA, GFS,
Trang 18GMS, WRE Một trong số các mô hình này đang chạy nghiệp vụ ở Đài Khí Tượng
Khu Vực Đông Bắc, Tây Bắc, Nam Bộ Kết quả dự báo cho vào lúc 7h00 và 19h00
theo giờ Việt Nam
Trong đề tài “nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa
bằng mô hình HRM ở Việt Nam” của tác giả Vũ Thanh Hằng, đã chỉ ra rằng việc hiểu rõ hơn về đối lưu cũng như tác động của tham số hóa đối lưu trong mô hình sẽ giúp ta mô phỏng tốt lượng mưa ở khu vực nhiệt đới Tác giả đã đưa ra hệ thống lý thuyết cho tham số hóa đối lưu của mô hình dự báo thời tiết khu vực và thêm ba sơ đồ mới vào mô hình HRM, trong đó sơ đồ Betts-Miller Janjic (BMJ) thiết lập trên nguyên tắc điều chỉnh cấu trúc nhiệt âm mô hình theo cấu trúc nhiệt âm thám sát thực ở khí quyền
nhiệt đới, hai sơ đồ mới Tiedtke cải tiến (ET) và Heise (HS) cùng với sơ đồ gốc (TK)
dựa vào giả thuyết coi đối lưu sinh ra từ hộitụ âm mực thấp và bất ôn định khí quyền Với những thông số cài đặt của mô hình HRM có độ phân giải 14 Km theo phương ngang, 31 mực theo phương thẳng đứng, các điều kiện đầu và điều kiện biên biến đổi
theo thời gian là các trường lấy từ mơ hình dự báo tồn cầu GME vào lúc 00Z Đối
tượng nghiên cứu trong đề tài là đối lưu sâu nhiệt đới và mùa mưa ở Việt Nam trong 3
năm liên tiếp (2003, 2004, 2005) [8]
Két quả là để dự báo mưa trên khu vực nghiên cứu, sơ đồ BMJ tỏ ra thích hợp hơn so với ba sơ đồ còn lại, đặc biệt là các trường hợp xảy ra mưa lớn Trong hình thế thời tiết này, việc sử dụng sơ đồ BMI luôn cho hệ số tương quan 6n định nhất so với lượng mưa thực tế Tuy nhiên việc sử dụng sơ đồ BMJ cũng có một số hạn chế trong việc dự báo lượng mưa nhỏ Các kết quả thu được từ dự báo mưa nhỏ cho giá trị lớn hơn nhiều so với thu thập thực tế Từ những phân tích trong đề tài này, tác giả đưa ra nhận định: đối với mưa lớn ở vùng nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu và sự phát triển đối lưu sâu nhiệt đới không chỉ nhờ hội tụ âm mực thấp và bất ôn định khí quyên mà còn có nhiều yếu tố phức tạp hơn cần được nghiên cứu tiếp Đối với mưa vừa và
nhỏ ở một số vùng ở Bắc Bộ không phải là mưa nhiệt đới điển hình Trường hợp có
Bão — ATNĐ, kết quả của 4 sơ đồ tham số đối lưu đều cho giá trị thấp hơn so với thực tế vì tham số đối lưu ở trong bão rất phức tạp nên không thể tính toán được hết các thành phần của nó Sự thích hợp của sơ đồ TSHĐL dựa vào hội tụ ẩm mực thấp kiểu như sơ đồ TK càng giảm khi độ phân giải mô hình càng cao Ngoài ra muốn áp dụng
Trang 19một mô hình có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt đới trước hết cần được nhiệt đới hóa nó về vật lý cũng như động lực
Xuất phát từ những đòi hỏi khả năng dự báo lượng mưa cho việc phát triển kinh tế xã hội cũng như phục vụ công tác phòng chống thiên tai Mô hình số trị có lợi thế
trong vấn đề này nên ngày càng có nhiều đề tài nghiên cứu dự báo mưa cho từng khu
vực cụ thê Trong đó có dé tài “Nghiên cứu ứng dụng mô hình WRF trong dự báo mưa
trên lưu vực sông Đồng Nai” của tác giả Kiều Thị Thúy là một ví dụ điển hình về việc
sử dụng mô hình số trị dự báo mưa với độ phân giải cao Với mục đích tìm ra một số sơ đồ tham số hóa đối lưu phù hợp, áp dụngcho dự báo thời tiết khu vực để có thê mô phỏng tốt nhất lượng mưa trên lưu vực sông Đồng Nai cũng như ứng dụng kết quả nghiên cứu vào công tác dự báo mưa nghiệp vụ hàng ngày nhằm phục vụ cho việc dự báo khí tượng thủy văn và phòng tránh thiên tai [5]
Đối tượng nghiên cứu trong đề tài này là những đợt mưa lớn trong hai tháng mùa mưa của lưu vực sông Đồng Nai (tháng 7 và tháng 8 năm 2012), tác giả đã tiến hành thu thập và thống kê số liệu mưa quan trắc Số liệu về độ cao địa hình, lớp phủ bề mặt, loại đất, các đặc tính vật lý của đất và các trường phân tích số liệu toàn cầu
NCEP/ NCAR để làm điều kiện đầu và điều kiện biên theo thời gian Sau đó thiết lập
các thông số của mô hình cụ thể như sau: Sử dụng hệ tọa độ thẳng đứng dia hinh n, voi 27 mực thắng đứng và sử dụng phép chiếu Mercartor Sơ đồ bức xạ sóng ngắn-RRTM, bức xạ sóng đài-Dudhia, lớp biên hành tinh-Yonsei, sơ đồ Đất-Noah, sơ đồ lớp bề mặt- Monin-Obukhov Để tăng độ phân giải ngang cho mô hình này, mô hình chạy với hai
miền tính và tương tác hai chiều với tỷ lệ 1:3 Thí nghiệm được thực hiện với hai sơ đồ
tham hóa đối lưu
Thí nghiệm 1: Sử dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Kain Fritsh với các cài đặt ở
trên
Thí nghiệm 2: Sử dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Betts-Miller với các cài đặt
trên
Sau đó tiến hành đánh kết quá mô phỏng từ mô hình với số liệu quan trắc thực tế bằng phương pháp đánh giá trực quan và đánh giá định lượng từ các chỉ số thống kê Nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng dự báo sự xuất hiện mưa và phân bố không gian của mưa, đặc biệt là các đợt mưa vừa và mưa lớn của sơ đồ Kain Fritsh có phần
Trang 20tốt hơn so với sơ đồ Betts-Miller, những kết quả mô phỏng này gần giống với số liệu thực tế, tuy nhiên cũng có một số kết quả khai báo khống lượng mưa ở những khu vực cụ thé Chính điều này dẫn đến sai số trong dự báo Ngoài ra, đối với ngưỡng mưa nhỏ thì khả năng dự báo cho kết quả khá cao từ 50%-95%và có xu hướng giảm dần khi
lượng mưa tăng lên Trường hợp có dải hội tụ nhiệt đới kết hợp với bão thì mô hình sẽ
khai khống lượng mưa đối với ngưỡng nhỏ và vừa
Với xác suất dự báo thành công và sai số lượng mưa chỉ ở mức dưới 70 % thì
có thê đưa mô hình WRE vào nghiệp vụ dự báo mưa ở khu vực Nam Bộ 1.2 Mùa mưa ở Nam Bộ
Nam Bộ nằm trong khu vực gió mùa châu Á nhưng có đặc thù riêng do vị trí
địa lý và điều kiện địa hình, với vùng ven biển kéo dài từ Biển Đông sang vịnh Thái
Lan nên khơng hồn tồn trùng hợp quy luật của vùng gió mùa Đông Nam Á nói
chung và Việt Nam nói riêng
Với diện tích hơn 64.000 Km, chiều ngang kéo dài gần 4 kinh độ, chiều dọc dài 4 vĩ độ Địa hình khu vực Nam Bộ bị phân hóa thành nhiều khu vực, có nơi nằm sâu trong đất liền, có nơi tiếp giáp với rìa phía nam của dãy Trường Sơn, có nơi là đồng bằng rộng lớn bị chia cắt bởi hệ thống sông ngòi chẳng chịt Có khu vực tiếp
giáp với Biển Đông và Vịnh Thái Lan (Hình 1.2) [3] Chính điều này đã làm cho mùa
Trang 21Lượng mưa trung bình hàng năm ở Nam Bộ thường dao động trong khoảng từ
1500 mm đến 2300 mm Mưa tập trung nhiều ở khu vực phía bắc, phía nam và giảm
dần vào bên trong (Hình 1.3) [3] Những khu vực ven biển phía tây hoặc các khu vực có địa hình đón gió thường có lượng mưa trung bình nhiều năm (TBNN) cao như:
Bình Phước (2691 mm), Cà Mau (2393 mm) Những khu vực nằm sâu trong đất liền
hoặc các khu vực khuất gió ở vùng phía đông có lượng mưa thấp hơn như: Vũng Tàu (1463 mm), Tiền Giang (1447 mm) 12.5 12 2700 2600 2500 2400 2300 2200 2100 2000 1900 1800 1700 [| 1600 1500 1400 1300
Hình 1.3 Lượng mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ
Số ngày mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ thường dao động trong khoảng
từ 182 — 215 ngày (Hình 1.4) [3] Trong đó, những khu vực có số ngày mưa nhiều tập
trung ở các tỉnh ven biển phía Tây, bán đảo Cà Mau-Kiên Giang và khu vực phía bắc miền Đông (Bình Phước, Đồng Nai, Tp Hồ Chí Minh) Khu vực ven biển phía đông và vùng sâu trong đất liền có số ngày mưa ít hơn Điều này cũng phù hợp với những phân tính về lượng mưa trung bình năm ở Nam Bộ Ví dụ:
Khu vực mưa nhiều: Cà Mau có số ngày mưa nhiều nhất là 227 ngày, lượng mưa trung bình năm 2393 mm Bình Phước có số ngày mưa 214 ngày, lượng mưa trung bình năm 2691 mm
Khu vực ít mưa: Bến Tre có số ngày mưa là 182 ngày, lượng mưa trung bình
năm 1552 mm Vũng Tàu có số ngày mưa 206 ngày, lượng mưa trung bình năm 1463
mm
Trang 22Số Ngày Mưa 211 221 227 215 250 “214 197 206 208 208 211 „204 215 206 212 200 150 100 50 vế với «` WF SF «© ae SSK 9 FF we Ra Bò ew À S ve œ Rò sể M “os we ` SS * FS PS ó &
Hình 1.4 Số ngày mưa trung bình nhiều năm ở khu vực Nam Bộ
Như vậy, nguyên nhân sự khác biệt về mưa ở khu vực Nam Bộ là do địa hình, những vùng nào có địa hình chắn gió và nằm ở rìa phía tây đều có số ngày mưa và lượng mưa lớn hơn những vùng nằm sâu phía trong và rìa phía đông
Vùng nào có sự phân hóa địa hình đa dạng thì kéo theo sự phân bố mưa cũng rất đa dạng, tuy nhiên đó không phải là nhân tố quyết định đến mưa ở Nam Bộ
Hoàn lưu và hệ thống thời tiết chính là nhân tố chính quyết định đến mùa mưa ở Nam Bộ Đặc biệt, sự chi phối của 2 hoàn lưu gió mùa có hướng hoàn toàn trái ngược nhau (gió mùa mùa đông và gió mùa mùa hè) đã tạo nên sự tương phản sâu sắc về mùa
khô và mùa mưa ở Nam Bộ Đồng thời, mùa khô và mùa mưa gần như trùng với thời
kỳ hoạt động của 2 hệ thống gió mùa này 1.2.1 Thời kỳ mùa khô
Thời kỳ mùa khô, bắt đầu từ tháng 11 năm trước đến tháng 4 năm sau, lượng mưa chiếm từ 5—10% tổng lượng mưa cả năm Đây là thời kì áp cao lục địa hoạt động
mạnh kết hợp với gió tín phong Bắc Bán Cầu có hướng Đông Bắc tràn xuống phía
Nam làm cho thời tiết ở Nam Bộ trở nên lạnh và gây mưa Tuy nhiên do chịu ảnh hưởng của địa hình nên lượng mưa phân bố không đều, có nơi mưa nhỏ, có nơi không
mưa, trong trường hợp có nhiễu động sóng Đơng thì tồn bộ khu vực Nam Bộ đều có mưa
Trang 23rào ở vùng ven biển, mỗi đợt kéo đài trong vài ngày trước khi chính thức vào mùa
mưa
1.2.2 Thòi kỳ mùa mưa
Thời kỳ mùa mưa, bắt đầu từ tháng 5 đến tháng 10 hàng năm, lượng mưa chiếm từ 90-95% tổng lượng mưa cả năm Mùa mưa ở đây gắn liền với thời kỳ hoạt động
của gió mùa Tây Nam, hướng gió thịnh hành từ Nam đến Tây Nam vì vậy một lượng
lớn hơi ẩm từ biển và đại dương theo hai hướng này đi vào đất liền Đó là nguồn cung cấp âm dổi dào cho việc hình thành mưa
Ngày bắt đầu mùa mưa (BĐMM) trung bình nhiều năm ở Nam Bộ thường vào khoảng tuần đầu tháng 5, tuy nhiên lại không thống nhất giữa các vùng, có nơi bắt đầu mùa mưa sớm, có nơi bắt đầu mùa mưa muộn Những nơi có mùa mưa đến sớm nhất là khu vực phía bắc miền Đông và ven biển phía tây Theo số liệu trung bình nhiều năm, ngày bắt đầu mùa mưa trung bình tại trạm Phước Long(Bình Phước) là ngày 24/4, Cà Mau là 1/5 Nơi có mùa mưa đến muộn nhất là khu vực ven biển phía đông từ Bà Rịa đến Cần Giờ và Trà Vinh đến Bến Tre Trong đó, tại Ba Tri (Bến Tre) là ngày 11⁄5, Vũng Tàu ngày 9/5 Sự chênh lệch ngày bắt đầu mùa mưa trung bình giữa hai khu vực khoảng 15 ngày (Hình 1.5) [3]
Thời kỳ bắt đầu mùa mưa ở Nam Bộ gần như trùng với thời kỳ bắt đầu gió mùa Tây Nam, tuy nhiên không phải lúc nào điều này cũng như vậy Việc này còn liên quan đến các yếu tố khí tượng chi phối hệ thống hoàn lưu chung
Xét hệ thống áp cao Tây Thái Bình Dương và áp thấp Ấn Miến Bắt đầu từ giữa
tháng 3 đến giữa tháng 4 Áp thấp Ấn Miến phát triển lấn sang phía đông và tranh chấp với áp cao Tây Thái Bình Dương, hệ thống nào chiếm ưu thế thì quyết định đến ngày bắt đầu mùa mưa ở đây Khi áp thấp Ấn Miến chiếm ưu thế, áp cao Tây Thái
Bình Dương rút về phía đông thì mùa mưa chính thức bắt đầu
Trang 24Ngày Bắt đầu mùa mưa TBNN ở Nam Bộ
16-Apr
Hình 1.5 Ngày bắt đầu mùa mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ
Nghiên cứu của Thạc sỹ Lê Thị Xuân Lan chỉ ra rằng thoi ki La-Nina hoạt động mạnh sẽ khiến cho gió mùa Tây Nam hoạt động sớm hơn và cường độ mạnh hơn Mùa
mưa ở Nam Bộ sẽ đến sớm hơn và lượng mưa cũng dồi dào hơn Đồng thời, lượng
mưa trung bình năm của năm đó cũng sẽ cao hơn lượng mưa trung bình nhiều năm từ 10-30% Ngược lại, những năm có hiện tượng El-Nino xuất hiện thì mùa mưa đến trễ hơn và lượng mưa trung bình năm của năm đó thường thấp hơn lượng mưa trung bình nhiều năm Thời gian chênh lệch lớn nhất của ngày bắt đầu mùa mưa khi có La-Nina
so với El-Nino là khoảng 30-45 ngày
Tuy nhiên, hai hiện tượng này dường như không ảnh hưởng nhiều đến ngày kết
thúc mùa mưa (KTMM) ở Nam Bộ và giai đoạn kết thúc mùa mưa trung bình là vào
giữa tháng I1 Nơi KTMM sớm nhất là Bến Tre nửa đầu tháng I1, muộn nhất là bán
đảo Cà Mau gần giữa tháng 12, các nơi khác nửa cuối tháng 11, đầu tháng 12 (Hình
1.6) [3]
Thời kì mùa mưa ở Nam Bộ cũng là lúc hoạt động mạnh của xoáy thuận nhiệt đới trên khu vực Tây Thái Bình Dương và Biển Đông Khi có bão hoặc áp thấp nhiệt đới thì hội tụ gió Tây Nam sẽ phát triển mạnh và gây mưa lớn trên diện rộng cho Nam
Bộ, đây chính là nguyên nhân khiến lượng mưa tăng lên Ngoài ra, mưa lớn còn kèm
theo các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như dông sét, lốc xoáy, gió giật mạnh gây nhiều thiệt hại đến tài sản cũng như tính mạng con người
Trang 25Ngày kết thúc mùa mưa TBNN ở Nam Bộ
Hình 1.6 Ngày kết thúc mùa mưa trung bình nhiều năm ở Nam Bộ
1.3 Hệ thống thời tiết ảnh hưởng đến mùa mưa Nam Bộ
Hiện tượng mưa ở Nam Bộ không chỉ do hệ thống gió mùa gây ra mà còn chịu
su chi phối bởi những hệ thống thời tiết khác, đặc biệt là các dạng thời tiết tổ hợp như: dải hội tụ nhiệt đới, xoáy thuận nhiệt đới, trục rãnh thấp có hướng Bắc-Nam hoặc kết
hợp các hệ thống cùng một lúc, thường gây mưa to diện rộng
Tùy vào từng giai đoạn của gió mùa Tây Nam và dao động hàng năm của các
hệ thống này mà mưa ở Nam Bộ có những tính chất khác nhau về phân bố mưa
vàlượng mưa so với từng năm Sau đây là những hệ thống thời tiết chính chi phối
lượng mưa ở Nam Bộ 1.3.1 Gió mùa Tây Nam
Gió mùa Tây Nam có nguồn gốc xuất phát từ Áp cao Châu Úc ở Nam Bán Cầu, có hướng Đông Nam, khi vượt qua xích đạo thì đổi chiều và thôi theo hướng Tây Nam Cũng trong thời kì này, xoáy thuận trên vịnh Bengal mạnh lên và phát triển sang phía đông Trên biển Đông hình thành những vùng áp thấp đóng vai trò là trung tâm
hút gió Khi rãnh thấp này di chuyên lên trên phía bắc sẽ thúc đây quá trình thiết lập gió mùa Tây Nam, mở rộng phạm vi ảnh hưởng của gió mùa và gây mưa trên diện
rộng Mưa do gió mùa Tây Nam không phải liên tục mà nó hoạt động nhiều đợt, mỗi đợt kéo dài khoảng 3-10 ngày Các giai đoạn phát triển của gió mùa Tây Nam: Bộc phát, duy trì và suy yếu
Vào thời kỳ thịnh hành của gió mùa Tây Nam, các tỉnh ở khu vực Nam Bộ đều
Trang 26cũng khác nhau ở mỗi khu vực Phía bắc miền đông và ven biển miền tây có lượng
mưa từ 200-300 mm, những vùng còn lại phổ biến từ 100-200 mm Tương tự, vùng
bắc miền Đồng và ven biển miền Tây có số ngày mưa kéo dài từ 30—50 ngày, những vùng còn lại từ 20-30 ngày
Thời kỳ gió mùa Tây Nam ngưng hoạt động trong mùa mưa sẽ gây nên khô hạn trái mùa ở Nam Bộ và được gọi là “hạn bà chằng” Điều này liên quan chặt chẽ đến quá trình lắn tây của nhánh phía Nam của áp cao cận nhiệt đới tây Thái Bình Dương Đợt khô hạn này kéo dài từ 5-10 ngày và thường xảy ra từ tháng 6 đến thang 8 Luong mua
giảm đáng kể và hầu như không mưa
Như vậy, gió mùa Tây Nam gắn liền với mùa mưa ở Nam Bộ, tùy vào thời kỳ hoạt động và cường độ của gió mùa sẽ quyết định đến thời kỳ mưa và lượng mưa
1.3.2 Dai hội tụ nhiệt đới
Là khu vực hội tụ giữa hai đới gió tây xích đạo hoặc gió mùa Tây Nam với đới
gió tín phong ở phía Bắc Tùy thuộc vào cường độ của hai đới gió này mà dải hội tụ
nhiệt đới (DHTNĐ) ở những vị trí khác nhau Sự hoạt động của dải hội tụ nhiệt đới gắn liền với gió Tây Nam và hoạt động của áp cao phó nhiệt đới, dải hội tụ nhiệt đới hình thành từ phía nam biển Đông rồi dịch chuyền lên phía bắc khoảng (20°N) theo từng đợt gió mùa Tây Nam Khi cường độ gió mùa Tây Nam giảm, áp cao lấn xuống, đải hội tụ nhiệt đới suy yếu và tan đi sau đó lại tiếp tục hình thành một chu trình hoạt động mới
Khu vực dọc theo đải này có điều kiện thuận lợi để dòng thăng phát triển, tầng kết bat ổn định làm xảy ra mưa rào và đông trên phạm vi rộng vài trăm kilomet ở hai
bên Những khu vực ở phía Nam của dải hội tụ là do gió Tây Nam cung cấp một lượng
4m dồi dào nên thường có mưa to hơn và thời tiết xấu hơn với hiện tượng đông kèm gió giật từng cơn
Lượng mưa do dải hội tụ không nhiều, chỉ khoảng 100-200 mm cho tổng đợt và kéo dài không quá 3 ngày Dải hội tụ nhiệt đới có ảnh hưởng đến lượng mưa của Nam Bộ, tuy nhiên không lớn lắm, mưa thực sự lớn chỉ khi có sự kết hợp giữa dải hội tụ với
các hệ thống hoàn lưu xung quanh
Trang 271.3.3 Bão- Áp thấp nhiệt đới
Theo số liệu trung bình nhiều năm, mỗi năm có khoảng 5-6 cơn bão và áp thấp
nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông, trong đó có khoảng 2 cơn ảnh hưởng trực tiếp đến các tỉnh từ13%NÑ xuống phía nam, trong đó chỉ có 0,2 cơn đồ bộ vào Nam Bộ
Phần phía tây bắc của bão có gió mạnh hơn và thời tiết nguy hiểm hơn Tùy vào
hướng di chuyển, phạm vi ảnh hưởng và cường độ bão mà có lượng mưa từ to đến rất
to ở những khu vực xung quanh mắt bão Những khu vực có tâm bão đi qua thường có
lượng mưa cao tuy nhiên thời gian mưa cũng chỉ kéo dài từ 2 ngày đến 3 ngày Thông
thường, vào các tháng cuối mùa, bão và ATNĐ mới ảnh hưởng trực tiếp đến các tỉnh từ Nam Trung Bộ đến Nam Bộ, nhưng trong suốt mùa mưa, khi có bão hoặc ATNĐ xuất hiện trên khu vực biển Đông, những cơn bão và ATNĐ này sẽ đóng vai trò là trung tâm hút gió, làm cho gió mùa Tây Nam mạnh lên gây nên những đợt mưa lớn trên diện rộng và kéo dài vài ba ngày, hoặc 5-7 ngày cho khu vực Nam Bộ.(Bảng 1.1) [3] Bảng 1.1 Tần suất Bão - ATNĐ đỗ bố vào khu vực từ 13°N trở xuống hang H Wy} |IV[V|VI [VH |VIHI|IX |X XI | XI | Năm Tongss |1 [0/3 |0 |0|1I fo fo fi |8 fas [5 [37 Trung binh | 0.050 |014|0 | 0 100510 0 0.05 | 0.36 | 0.82 | 0.23 | 1.7 Tần suất (%) |27 |0 |8I |0 |0 127 |0 0 27 | 21.6 | 48.7 | 13.5 | 100
Những năm gần đây vùng biển phía nam biên Đông thường xuất hiện bão và áp thấp nhiệt đới rồi đi chuyên vào đất liền theo hướng các Tây Bắc, Tây hoặc Tây Nam,
trong đó những cơn bão - ATNĐ có hướng Tây Nam thường ảnh hưởng trực tiếp đến Nam Bộ Điều đáng lưu ý là trong 100 năm, bão đỗ bộ vào khu vực Nam Bộ chỉ có vai cơn nhưng khoảng từ năm 1997 đến nay đã có 3 cơn Điều này cho thấy rằng, trong
bối cảnh biển đổi khí hậu thì tần suất bão ảnh hưởng đến Nam Bộ cũng như cường độ ngày càng tăng và gây nên những hậu quả nghiêm trọng
Đây là hai cơn bão mạnh và gây nhiều thiệt hại đối với Nam Bộ nhưng dù sao
Trang 28luật khí hậu Nhưng cơn bão Pakhar (xuất hiện vào khoảng cuối tháng 3 đầu tháng 4
năm 2012) là một cơn bão hoàn toàn bất thường Đây là cơn bão xuất hiện rất sớm trên khu vực Biển Đông và trở thành cơn bão đầu tiên ảnh hưởng đến Nam Bộ trong những tháng đầu năm, trái với quy luật mùa bão ở Nam Bộ Cơn bão này đã gây mưa lớn cho
các khu vực thành phố Hồ Chí Minh, Bình Dương, Bình Phước, Đồng Nai và các vùng
lân cận Đây là một trong những cơn bão lịch sử đồ bộ trực tiếp vào Thành phố Hồ Chí Minh với những thiệt hại đáng kế khiến người dân hoàn toàn bat ngờ
Tóm lại Bão - ATNĐ có gây ảnh hưởng đến lượng mưa ở khu vực Nam Bộ
Quan hệ của chúng rất phức tạp, không có một tương quan rõ ràng và diễn biến về tần suất cũng như cường độ ngày càng khó phân tích, ngay cả mô hình số trị cũng cho kết quả chưa chính xác Cần xem xét kĩ càng hơn các hệ thống thời tiết xung quanh để có nhận định về dự báo mưa tốt hơn
Ví dụ cơn Bão Linda (xuất hiện vào khoảng tháng 11/1997) đi qua vùng biển
Cà Mau, Kiên Giang và Vịnh Thái Lan đã làm hơn 4.500 người bị chết và mất tích,
gần 5.000 tàu bị bị phá hủy hoặc chìm, khoảng 300.000 ngôi nhà bị sập và hư hại Hàng ngàn ha hoa màu, diện tích nuôi trồng bị phá hủy Ước tính thiệt hại vật chất lên
tới 7.200 tỷ đồng
Bão Durian (xuất hiện vào tháng 12/2006) có diễn biến bất thường và chạy dọc
theo vùng biển Nam Bộ sau đó đồ bộ vào đất liền Gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến
các tỉnh Bến Tre, Tiền Giang, Bà Rịa Vũng Tàu và nhiều tỉnh thành khác, làm hơn 100 người chết va mat tích, hơn 120.000 nhà bị sập hoặc tốc mái, số tàu chìm gần 700
chiếc
1.3.4 Các hình thế tổ hợp
Vào thời kỳ gió mùa Tây Nam hoạt động mạnh mẽ, đồng thời trên biển Đông
xuất hiện Bão — ATNĐ (tháng 7 đến tháng 9) và kết hợp với dải hội tụ nhiệt đới đang
khống chế ở khu vực bắc và giữa biển Đông sẽ tạo thành tô hợp gây mưa trên diện
Trang 29Bộ và Tây Nguyên Đôi khi không cần tổ hợp cả ba hình thế thời tiết mà chỉ cần có sự
kết hợp giữa hai trong ba hình thế là có thể ảnh hưởng đến lượng mưa ở khu vực này
Tổ hợp hình thế gây mưa do gió mùa Tây Nam kết hợp với Bão — ATNĐ Khi
bão hoặc áp thấp nhiệt đới tiến vào biển Đông và dịch chuyên lên phía bắc Hệthống
này đóng vai trò là trung tâm hút gió nên gió Tây Nam sẽ hoạt động mạnh hơn Qua
phân tích những đợt mưa lớn gây nên lũ quét, lũ ống ở Nam Trung Bộ, Tây Nguyên,
Miền Đông Nam Bộ, hầu hết có nguyên nhân chủ yếu là do ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp của bão, ATNĐ kết hợp với gió mùa Tây Nam mạnh Đặc biệt, vào các tháng 7—9, khi có bão hoặc ATNĐ đồ bộ vào khu vực Trung Bộ, sau đó đi qua Lào, kết hợp với gió Tây Nam mạnh thì thường gây nên mưa lớn trên toàn bộ lưu vực sông Mê Kông Đây là dạng hình thế chính gây mưa trên diện rộng xảy ra hàng năm, chiếm hơn 50% những đợt mưa vừa và mưa to ở Nam Bộ và thường gây ra các hiện tượng thời tiết xấu ở Nam Bộ
Ngoài ra, hoạt động của gió mùa Đông Bắc kết hợp với Bão - ATNĐ trên Biển Đông cũng tạo ra tô hợp thời tiết gây mưa cho Nam Bộ và chiếm khoảng 20% những đợt mưa vừa, mưa to ở đây Trước khi có bão đổ bộ nếu có gió mùa Đông Bắc mạnh
thì lượng mưa tăng lên Trong thời gian đỗ bộ thì mưa có thể kéo dài từ 3-4 ngày,
trong đó chỉ có khoảng 1-2 ngày có mưa vừa đến mưa to Sau khi bão đồ bộ, nếu tiếp
tục có gió mùa Đông Bắc về thì mưa chỉ tập trung vùng phía bắc miền Đông Đây là dạng hình thế thời tiết gây mưa vào cuối năm và thường gây ngập úng, lũ quét ở miền
Đông, bên cạnh đó tổ hợp gây mưa này cũng góp phần làm cho lũ lụt ở ĐBSCL rút chậm
Trang 30CHƯƠNG 2 MƠ HÌNH WRE
VA DAC DIEM MÙA MƯA NAM BỘ NĂM 2016 2.1 Giới thiệu về mô hình WRE
WRE (Weather Reseach and Forecast) la mé hinh khi quyén qui m6 vita duge thiết kế linh động, có độ tùy biến cao với mục đích sử dụng trong cả nghiên cứu cũng như dự báo thời tiết nghiệp vụ, được phát triển từ mơ hình MM5§ với sự cộng tác của nhiều cơ quan tô chức lớn trên thế giới, chủ yếu là:
Phòng nghiên cứu Khí tượng quy mô nhỏ và quy mô vừa của Trung tâm quốc gia nghiên cứu khí quyên Hoa Kỳ (NCAR/MMM)
Trung tâm quốc gia dự báo môi trường (NOAA/NCEP) Phòng thí nghiệm phương pháp dự báo (NOAA/FSL)
Trung tam phan tich va du bao bao cua truong dai hoc Oklahoma (CAPS)
Cơ quan thời tiết hàng không Hoa Kỳ (AFWA)
Và một số Trung tâm khí tượng quốc tế như: Học viện khoa học khí tượng của Trung Quéc CAMS, Co quan thoi tiết trung ương của Đài Loan, Cơ quan khí tượng
Hàn Quốc KMA.[6]
WRE có một cộng đồng người đăng ký sử dụng lớn trên toàn cầu (hơn 25.000 thành viên tại hơn 130 quốc gia) Trong những năm gần đây, mô hình thường xuyên được cập nhập mới, liên tục nâng cấp sửa chữa trong quá trình cài đặt và chạy mô hình Mỗi năm như vậy đều có các cuộc hội thảo và hướng dẫn sử dụng được tổ chức tại NCAR để giúp các thành viên từ nhiều quốc gia có thể tiếp cận và hiểu rõ hơn về mô hình này
Hiện tại, WRF có phiên bản nghiên cứu nâng cao ARW (Advanced Research
WRF) và phiên bản mô hình quy mô vừa phi thủy tĩnh NMM (Nonhydrostatic Meso
Model) Phiên bản mới nhất hiện nay là 3.7, được cập nhập vào tháng 4-2015 Đối với
các phiên bản nâng cao, mô hình đã được cập nhật thêm một số chức năng như các sơ đồ vật lý được tích hợp đầy đủ để có thể áp dụng với biên độ quy mô rất lớn (từ vài
mét đến hàng nghìn kilomet) WRF là một trong số ít mô hình dự báo số trị trên thế giới hỗ trợ cả hệ thống đồng hóa số liệu biến phân 3 chiều (3DVAR), biến phân 4
Trang 31chiều (4DVAR), hệ thống ban đầu hóa xoáy giả, và cấu hình miền tính lưới lồng cũng như các công cụ hiển thị và đánh giá kết quả
WRE có hệ thống kiến trúc phần mềm cho phép tính toán song song nhiều phép toán cùng lúc nên dễ dàng cho người sử dụng có thê đưa thêm các yếu tố khí tượng, cấu trúc động lực được lấy từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau nhằm thực hiện các mô phỏng từ số liệu cũng như lý tưởng hóa các phân tích này để phù hợp với mục đích nghiên cứu của mình Việc này đem lại một ý nghĩa hết sức to lớn trong khi các điểm quan trắc trên thế giới phân bố không đồng đều, sự thiếu hụt số liệu quan trắc giữa đất liền, đại dương và trên không Đặc biệt hơn, những nước đang phát triển có mật độ các điểm quan trắc chưa cao, nguồn số liệu chưa đầy đủ thì mô hình giúp ta tận dụng tối đa các nguồn đữ liệu đầu vào (rada, vệ tinh, bóng thám không, số liệu mặt đất, đại dương ) để có được mô phỏng khí quyền với độ chính xác cao nhất Bên cạnh đó, sự tối ưu
hóa trong mã nguồn tính toán của WRF cho phép người sử dụng có thê chạy mô hình
trên rất nhiều loại máy tính với các hệ điều hành khác nhau cũng như chạy song song
với bộ nhớ chia sẻ OpenMP hay bộ nhớ phân tán MPI
Chính vì những tính năng ưu việt trên mà ngày càng có nhiều quốc gia đã lựa chọn WRF để làm công cụ phục vụ cho việc nghiên cứu cũng như dự báo thời tiết Tại Mỹ, mô hình WREF được chạy nghiệp vụ tại NCEP (từ năm 2004) va AFWA (tir thang 7/2006) Mô hình này cũng đang được chạy nghiệp vụ tại KMA (2006), tại ấn D6, Dai
Loan và Israel (từ năm 2007) Ngoài ra, một số nước khác đang sử dụng WRF trong
nghiên cứu và dự định sử dụng mô hình này trong nghiệp vụ như Trung Quốc, New Zealand, Braxin [4]
Trong tương lai, việc dự báo thời tiết cũng như lượng mưa bằng mô hình số trị sẽ được phổ biến rộng rãi ở trên thế giới và đưa mô hình này trở thành phương pháp dự báo chủ lực Đó là động lực để các nhà nghiên cứu, các nhà sản xuất không ngừng tìm hiểu, cải thiện chất lượng của mô hình để có thê mô phỏng được các quy luật tự nhiên mà con người còn đang khám phá
Các bộ phận chính của mô hình
Mô hình WRF được cấu tạo bởi hai bộ phận chính: bộ phận xử lý (bao gồm hệ
thống tiền xử lý và hậu xử lý) và bộ phận mô phỏng (Hình 2 I) [4]
Trang 32BO PHAN TIEN XULY BỘ PHẬN MÔ PHỎNG BỘ PHẬN HẬU XỬ LÝ OBSGRI NCAR Graphic VIS 5D SURFER Hình 2.1 Cấu trúc mô hình WRE 2.1.1 Bộ phận xứ lí
Gồm chương trình mô phỏng dit liéu ban dau WPS (The WRF Preprocessing
System) và WRF-VAR (chương trình đồng hóa số liệu) [5], [11]
WPS: là phần mềm xuất hiện từ phiên bản V2.2 dùng để mô phỏng các dữ liệu thực ban đầu như giới hạn vùng mô phỏng, nội suy dữ liệu hành tinh (địa hình, đất sử dụng, loại đất), lưới hóa và nội suy số liệu khí tượng từ mô hình khác trong vùng mô phỏng Để thực hiện việc này, cần có 3 chương trình con:
Geogrid: Dùng để xác định miền tính, điều chỉnh phạm vi tinh toán, số lượng
lưới lồng trong miền tính và tại đây xác định nguồn dữ liệu nào được sử dụng, dữ liệu nào được nội suy, làm trơn dé áp đặt vào mỗi điểm lưới của mô hình Các yếu tố kinh độ, vĩ độ, thông số Coriolis cũng được tính toán để được đưa vào điểm lưới
Urgrid: Cung cấp các giá trị từ file GRIB và phân bố của các giá trị này ứng với các điểm lưới
Metgrid: Nội suy các trường khí tượng theo phương ngang các dữ liệu từ Urgrid để mô phỏng
WRF-Var: là chương trình đồng hóa số liệu đầu vào của mô hình, kiểm tra các
Trang 33độ tuần hoàn Kỹ thuật đồng hóa số liệu biến phân bao gồm cả biến phân ba chiều
(3DVAR) và biến phân bốn chiều (4DVAR)
Bộ phận hậu xử lý
Bao gồm các chương trình xử lí kết quả và hiển thị sản phẩm phân tích Các file xử lí có dạng đuôi netcdf, sau đó được các chương trình chiết tách file đề lấy số liệu cần phân tích và cuối cùng sẽ được hiển thị thông qua các phần mềm đồ họa: GrADS, NCL (NCAR Graphics Command Language), ARWpost, RIP4 (Read, Interpolate and Plot), VAPOR (3D visualization tool), IDV (3D visualization tool)
2.1.2 Bộ phận mô phỏng
Là chương trình chính của mô hình, bao gồm các chương trình khởi tạo đối với việc lý tưởng hóa, các mô phỏng dữ liệu thực và chương trình tích phân Ngoài ra còn có một chương trình thực hiện lồng các lưới với nhau Các chức năng chính của mô
hinh WRF la: [6]
Ứng dụng đối với cả miền tính toàn cầu và khu vực
Hệ toạ độ ngang là lưới so le Arakawa C, hệ toạ độ thắng đứng là hệ toạ độ khối theo địa hình
Bước thời gian sai phân Runge-Kutta bậc 3 được sử dụng đối với các số sóng âm thanh và sóng trọng trường, sai phân bậc 2 đến bậc 6 được sử dụng cho cả phương ngang và phương thắng đứng
Lồng ghép miền tính một chiều, hai chiều và lựa chọn miền tính lồng
ghép di déng WRF được thiết kế cho phép ghép nối với các mô hình khác như mô hình đại dương, mô hình đắt
Các lựa chọn tham số hóa vật lý đầy đủ cho bề mặt đất, lớp biên hành tinh, bức xạ bề mặt và khí quyên, quá trình vi vật lý và quá trình đối lưu
Mô hình lớp xáo trộn đại dương một cột 2.2 Hệ động lực và phương pháp số
2.2.1 Hệ phương trình động lực của mô hình
Hệ phương trình cơ bản của WRF là hệ phương trình đầy đủ, bất thủy tĩnh, viết
Trang 34xây dựng bằng trên một hệ tọa độ khối lượng thắng đứng theo địa hình (Laprise,
1992)
? = (ph — pht)/u (2.1)
u = phs — pht (2.2)
Trong đó Pụ là thành phần thủy tĩnh của khí áp, phs và pht theo thứ tự là các giá trị áp suất dọc theo bề mặt và biên trên Theo Laprise (1992), thì đây là hệ tọa độđã
được sử dụng trong rất nhiều mô hình khí quyền thủy tĩnh (mô hình ETA cũng sử
dụng hệ tọa độ này) thay đổi từ giá trị bằng 1 ở tại bề mặt đến giá trị bằng 0 tại biên trên của miền tính trong mô hình Hệ tọa độ này cũng được gọi là hệ tọa độ thắng đứng theo khối lượng Bởi p (x,y) thê hiện khối lượng của cột khí quyền có diện tích đơn vị tại ô lưới (x,y) của miền tính, nên ARW sử dụng các biểu thức ở dạng thông lượng có dang: (Hinh 2.2) [11] P,=const O 0.25 — ——— ——— —— Hình 2.2 Hệ tọa độ thắng đứng = ưu = (U,V,W), O = h1) * (2.3)
Trong đó, v = (u,v,w) là vận tốc gió theo hai hướng nằm ngang và thăng đứng, œ = rị * là tốc độ thăng đứng trong hệ tọa độ ?, p là khí áp
Theo TS Hoàng Đức Cường thì hệ tọa độ r được sử dụng để loại bỏ hoặc giảm
thiểu sai số của mô hình sinh ra trong tính toán lực gradient khí áp ngang, bình lưu,
Trang 35gradient ngang của nhiệt độ chỉ đóng vai trò thứ cấp Bởi vì gradient nhiệt độ theo
phương thắng đứng lớn hơn rất nhiều so với phương ngang nên nó có ảnh hưởng lớn đến tính toán lực gradient khí áp ngang và theo đó dẫn đến sai số nhiệt độ Sai số này có bậc tương đối lớn ở những khu vực có địa hình phức tạp Trong hệ tọa độ, độ cao địa hình được chia thành từng cấp bậc, cấp bậc này phụ thuộc vào độ phân giải thắng đứng của mô hình và độ cao của núi Điều này sẽ giúp ta tính toán gradient chính xác hơn trong từng cấp bậc [6]
2.2.2 Phương pháp số
Mô hình WRE sử dụng sơ đồ tích phân thời gian Runge-Kutta bậc ba với bước thời ngắn hơn để đảm bảo sự ổn định trong trường hợp các sóng âm có tần số cao Đối với quá trình truyền sóng âm theo phương ngang, sơ đồ tích phân thời gian tiến — lùi được sử dụng, còn đối với quá trình truyền theo phương thắng đứng và các dao động
thì sử dụng sơ đồ tích phân thắng đứng dạng ấn (Hình 2.3) [12]
Vina Viet 492 Wisse Wye usar
fief Ne |
W2 Đạy jet Vij |U,zp ae Vier jer | Mivaajet Sayer | U
i= © 7 Đ9® kg Ủuas Bus si Base (ị¿; Mire Minin | | AT Mowe in (ra; 0, Uys) Os) Ú¿;, Ay -> ® od ® + U, 12k 0, Unser ty (¿; AN, m6 +> ® > Mie Vinee [Moe [Mase se SO — Ax Ax Hinh 2.3 M6 ta tinh sai phan 1 >
Phương pháp Runge-Kutta duoc miéu ta boi Wicker va Skamarock năm 2002
Tích phân thời gian Runge-Kutta được đưa ra gồm các bước để giải:
@(t) = O(t + At) (2.4)
Trang 36o* =o +R (0!) (25)
o* =o +R (0*) (2.6)
@t†At = @f + AT R (®**) (27) 2.3 Sơ đồ tham số hóa vật lý
Quá trình tham số hóa cho các thành phần vật lý được ưu tiên thực hiện ở bước
đầu tiên của mô hình Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF rất phong phú,
tạo điều kiện thuận lợi cho các đối tượng sử dụng khác nhau Đây là phần đặc biệt quan trọng, việc lựa chọn những sơ đồ tham số, cấu hình cài đặt sẽ quyết định nhiều tới kết quả mô phỏng WRF là mô hình dự báo thời tiết khu vực, tuy nhiên tùy vào đặc điểm địa hình từng vùng, đặc tính của khí quyền cũng như các thành phần khác mà một cấu hình có thể cho ra nhiều kết quả khác nhau Việc lựa chọn các tham số phù
hợp với mục đích nghiên cứu là điều cần thiết Các hệ số này về cơ bản là dựa trên cơ
sở của mô hình MM5, ETA và một số mô hình khác, bao gồm các quá trình vat lý vi mô, tham số hóa đối lưu mây tích, lớp biên hành tinh, mô hình bề mặt, các quá trình đất-bề mặt (mô hình đất), bức xạ, khuếch tán [2]
Mỗi sơ đồ tham số hóa đều được đóng gói thành một module riêng biệt, trong đó có chứa các hệ số đặc trưng ứng với từng loại sơ đồ, tuy nhiên có nhiều trường hợp trạng thái khí quyên giống nhau giữa các sơ đồ nên cũng có một số hệ số dùng chung cho các sơ đồ này Kết quả là ta có thể thấy được mối tương quan của các trạng thái
trong khí quyền qua các biến trang thái mô hình (các thông lượng bề mặt, nhiệt độ thế
vị, độ âm, gió, ) và xu thế của chúng 2.3.1 Mô hình vỉ vật lí
Vi vật lý bao gồm các quá trình xử lý hơi nước, mây và quá trình giáng thủy
Các sơ đồ vi vật lý dùng để tính toán xu thế của nhiệt độ, độ âm khí quyên và mưa bề mặt WRF cho phép lựa chọn các sơ đồ tham số hóa vi vật lý sau: (Bảng 2.1)
Quá trình pha hỗn hợp là những kết quả của sự tương tác giữa các hạt nước và băng như là quá trình chuẩn bị tạo ra mưa đá và băng xốp Khi kích cỡ ô lưới nhỏ hơn 10 km, các dòng thăng có thê được giải quyết, sơ đồ pha hỗn hợp nên được sử dụng, đặc biệt là trong quá trình đối lưu hoặc quá trình băng Đối với các ô lưới thô hơn thì việc thể hiện này thường đạt kết quả không cao ( Bang 2.1) [5]
Trang 37Bảng 2.1 Các sơ đồ tham số hóa vi vật lý Sô Pha \ Lượng Pha - Loại sơ đồ Các Biên hôn Thực băng 2 hop Thê Kessler 3 Hơi Nước, Nước Mây, Mưa Không | Không - Hơi Nước, Nước Mây, Mưa, Băng Purdue Lin 6 „ Có Có Mây, Tuyêt, Mưa Đá
WSM 3 3 Bang Mây,Nước May, Mưa/Tuyết | Có Không Hơi Nước, Băng Mây, Nước Mây,
WSM 5 5 Có Không
Mưa, Tuyết
Hơi Nước, Băng Mây, Nước Mây,
WSM6 6 Có Có
Mưa, Tuyết, Mưa Đá
EtaGCP 2 Mây Và Giáng Thủy Có Có
Hơi Nước, Băng Mây, Nước Mây,
Thompson 7 Mua, Tuyét, Mua Da, Du Bao Co Co Bang
Quá trình pha hỗn hợp là những kết quả của sự tương tác giữa các hạt nước và băng như là quá trình chuẩn bị tạo ra mưa đá và băng xốp Khi kích cỡ ô lưới nhỏ hơn 10 km, các dòng thăng có thê được giải quyết, sơ đồ pha hỗn hợp nên được sử dụng,
đặc biệt là trong quá trình đối lưu hoặc quá trình băng Đối với các ô lưới thô hơn thì
việc thể hiện này thường đạt kết quả không cao
Hiện nay, quá trình ngưng tụ được đưa vào tính toán cho các module vật lý riêng và để ngăn ngừa sự bất ổn định trong tính tốn thơng lượng thăng đứng của giáng thủy một bước thời gian nhỏ hơn được cho phép Việc điều chỉnh bão hòa cũng được đưa vào bên trong các quá trình vật lý quy mô nhỏ này, trong tương lai nó có thé được tách ra thành một chương trình con riêng
Mỗi sơ đồ có độ phức tạp và các biến ẩm riêng khác nhau Lựa chọn mặc định
của mô hình WRF trong mảng vật lý vi mô là sơ đồ mây, giáng thủy theo lưới
Trang 38Eta (EtaGCP) Sơ đồ này dự báo những thay đổi của hơi nước ngưng tụ trong
các dạng mây chứa nước, mây gây mưa, mây chứa băng, giáng thủy băng (tuyết, băng tron, mua da),
2.3.2 Mô hình đối lưu mây tích
Trong những mô phỏng có độ phân giải lớn hơn 10km, tham số đối lưu mây tích ý nghĩa quan trọng Tuy nhiên, mô hình không thê mô phỏng các khu vực đối lưu
cũng như quá trình vận chuyên nhiệt âm ở quy mô nhỏ Khi xuất hiện mây đối lưu này
sẽ làm cho không khí ở môi trường xung quanh có xu hướng khô và nóng do chúng
làm tiêu hao ẩm Tùy vào kích thước và phạm vi của mây mà sẽ tác động như thế nào đến môi trường xung quanh, vì vậy cần xét kỹ mối tương quan này để hiểu vấn đề một cách thấu đáo Trong thực tế, phạm vi của mây tích nhỏ hơn rất nhiều so với độ phân
giải của lưới mô hình nên chỉ có thê tính gián tiếp từ cán cân nhiệt và độ âm để tính
ảnh hưởng của mây tích đến môi trường xung quanh [5], [12]
Như vậy, mục đích chính của vấn đề tham số hóa đối lưu là: Dự báo lượng mưa
sinh ra do đối lưu, tính toán ảnh hưởng của đối lưu đến các quá trình nhiệt động lực học mô hình như tính ổn định thẳng đứng, phân bố lại trường nhiệt, ẩm hình thành mây, các ảnh hưởng đến đốt nóng bề mặt, bức xạ khí quyền,
Có nhiều phương pháp khác nhau đã được sử dụng để liên kết mây với các trường giải được như nhiệt độ, độ ẩm và gió, nhưng vẫn chưa có một phương pháp nào là hoàn thiện nhất, mỗi sơ đồ đưa ra đều có những ưu, nhược điểm riêng Tham số hóa đối lưu mây tích về mặt lý thuyết chỉ đúng cho những lưới thô, đối với các lưới tỉnh thì bỏ qua sự đối lưu Trong mô hình WRE có những tùy chọn tham số hóa đối lưu khác
nhau: Sơ đồ Kain-Fritsh, sơ đồ Betts-Miller-Janjic, sơ đồ tổ hop Grell-Devenji.[4]
So dé Kain-Fritsch
Sơ đồ Kain-Fritsch được sử dụng trong nghiên cứu này là phiên bản cải tiến của sơ đồ KFS gốc trong mô hình ETA dựa trên nghiên cứu của Kain và Fritsch (1990, 1993) Giống như KES phiên bản gốc, phiên bản hiện tại vẫn dựa trên một mô hình mây đơn giản có tính đến các dòng thăng và giáng âm và có đưa vào tính toán các hiệu ứng cuốn vào, cuốn ra và vi vật lý mây Sự khác biệt so với phiên bản gốc gồm:
Tốc độ cuốn vào cực tiêu được giả thiết xảy ra trong đối lưu diện rộng
trong môi trường tương đối khô và bất ổn định tại biên
Trang 39Đối lưu nông (không gây mưa) cho phép có dòng thăng nhưng không đạt
tới độ dày mây tối thiểu gây mưa và độ dày này là một hàm của nhiệt độ chân mây
Tốc độ cuốn vào là một hàm của hội tụ mực thấp
Một số thay đổi trong tính toán dòng giáng như bắt đầu dòng giáng là toàn bộ lớp từ 150-200 mb phía trên chân mây
So dé Betts-Miller-Janjic
Day là sơ đồ dựa trên sơ đồ điều chỉnh đối lưu Betts-Miller theo nghiên cứu của
Betts (1986), Betts và Miller (1986) Một số thay đổi đã được thực hiện trong nghiên
cứu của Janjic (1990, 1994, 2000) bao gồm việc đưa vào khái niệm “hiệu suất mây” để
cung cấp thêm bậc tự do trong việc xác định các profile lượng âm và nhiệt độ Điều chỉnh đối lưu nông cũng có vai trò quan trọng trong sơ đồ tham số hóa này Gần đây, các nỗ lực đã được thực hiện để cải tiến các sơ đồ cho độ phân giải ngang cao hơn, chủ yếu thông qua các sửa đổi trong cơ chế hoạt động:
Một giá trị cho entropy thay đổi trong mây được thiết lập thấp mà đối với đối lưu sâu thì không được kích hoạt
Nghiên cứu đỉnh mây, hạt tăng dần khi chuyền động trong môi trường Tác động của lực nỗi trong việc hạt tăng dần được yêu cầu để vượt quá một ngưỡng dương quy định
Sơ đồ Grell-Devenyi tỗ hợp (GDS)
Đây là sơ đồ dạng thông lượng khối được phát triển bởi Grell và Devenyi
(2002) đã khép kín, đa tham số và sử dụng phương pháp tổ hợp với thành phần quy mô
dưới lưới Sơ đồ này khác với sơ đồ thông lượng khối khác ở tham số liên quan đến
dòng thăng và dòng giáng, hiệu ứng cuốn vào và cuốn ra Về mặt tính toán, GDS thực chất là tổ hợp của nhiều sơ đồ đối lưu hiệu quả được chạy trong từng hộp lưới, sau đó
lay trung bình để tính toán hiệu ứng hồi tiếp tới mô hình 2.3.3 Mô hình bề mặt đất
Mô hình bề mặt đất (Land-Surface Model, LSM) sử dụng các thông tin khí
quyền từ sơ đồ lớp sát đất, giáng thủy từ các sơ đồ vi vật lý và tham số hóa đối lưu, cùng với các biến trạng thái đất và đặc tính bề mặt đất để tính toán các thông lượng âm và nhiệt từ bề mặt Các mô hình đất xử lý thông lượng âm, nhiệt trong các lớp đất, các
Trang 40hiệu ứng liên quan đến thực vật, rễ, tán cây và độ phủ tuyết Các mô hình bề mặt đất là một chiều và không có tương tác giữa các ô lưới kề nhau
Các sơ đồ lớp bề mặt trong mô hình WREF gồm: Sơ đồ lớp bề mặt MM5, sơ đồ lớp bề mặt Eta [4], [16]
Sơ đô lớp sát đất MM5 sử dụng các hàm ôn định của Paulson (1970), Dyer và Hicks (1970) và Web (1970) Sơ đồ này phải chạy kết hợp với các sơ đồ bề mặt MRF và sơ đồ lớp biên hành tinh YSU
Sơ đô lớp sát đất Eta (còn gọi la so dé MYJ) dựa trên thuyết tương tự của
Monin va Obukhov (1954) Sơ đồ này phải chạy kết hợp với sơ đồ lớp biên hành tỉnh ETA (Mellor-Yamada-Janjic) MYJ tinh đến các tham số hóa của các lớp nhớt mỏng Trên các bề mặt nước thì lớp nhớt mỏng được tham số hóa rõ nhất theo Janjic (1994) Trên đất thì ảnh hưởng của một lớp nhớt mỏng được đưa vào tính tốn thơng qua biến độ cao của gồ ghề Hiệu chỉnh Beljaars (1994) được dùng trong trường hợp lớp bề mặt là bất ôn định và có sự tiêu tan tốc độ gid
Hiện nay, có nhiều mô hình bề mặt có thể chạy độc lập Mô hình khuếch tán nhiệt 5 lớp, mô hình Noah 4 lớp, mô hình chu trình cập nhật nhanh RUC.(Bảng 2.2)[4] Bảng 2.2 Sơ đồ lớp sát đất ` Quá Trình 3 x k So do Biên thay đổi trong dat Tuyết Thực Vật
5 Lớp Không Nhiệt độ Không Có
Noah Có Nhiệt độ, nước + băng, nước 1 Lớp, Nhỏ RUC Có Nhiệt độ, băng, nước + băng Nhiều Lớp
2.3.4 Mô hình lớp biên hành tỉnh
Công dụng của lớp biên hành tỉnh (PLB: Planetary boundary layer) 1a dé tính tốn các thơng lượng xốy cũng như rối của khí quyền do sự tương tác với bề mặt của trái đất Tại lớp này, các chuyển động theo phương thắng đứng quyết định đến thông lượng trao đổi, các chuyên động theo phương ngang ít có sự thay đôi Khi sơ đồ lớp biên hành tinh này được điều chỉnh thì sẽ xác định được thông lượng giữa các lớp biên và trạng thái của lớp biên này, từ đó cho ta nhận định về khuynh hướng nhiệt độ, độ