Nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn Ở nam bộ do Ảnh hưởng của nhiễu Động trong Đới gió Đông bằng mô hình wrf

Nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn Ở nam bộ do Ảnh hưởng của nhiễu Động trong Đới gió Đông bằng mô hình wrf

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Phùng Thị Mỹ Linh

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG DỰ BÁO MƯA LỚN

Ở NAM BỘ DO ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỄU ĐỘNG GIÓ ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH WRF

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2022

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Phùng Thị Mỹ Linh

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG DỰ BÁO MƯA LỚN

Ở NAM BỘ DO ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỄU ĐỘNG

GIÓ ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH WRF

Chuyên ngành: Khí tượng học

Mã số:8440222.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS Vũ Văn Thăng

Hà Nội - 2022

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong Luận án này là trung thực, không sao chép dưới bất kỳ hình thức nào từ bất kỳ một nguồn nào Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được trích dẫn đầy đủ và ghi nguồn theo đúng quy định

Hà Nội, ngày tháng năm 2022

Tác giả

Phùng Thị Mỹ Linh

LỜI CẢM ƠN

Học viên xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới Tiến sĩ Vũ Văn Thăng, công tác tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, người thầy đã trực tiếp hướng dẫn, tận tình chỉ bảo, định hướng đề tài cũng như tạo mọi điều kiện thuận lợi cho học viên trong suốt quá trình làm luận văn

Lời cảm ơn xin gửi đến quý thầy cô Bộ môn Khí tượng nói riêng và Khoa Khí tượng Thủy Văn và Hải Dương học nói chung đã dồn hết tâm huyết của mình để truyền đạt tri thức cho các học viên

Lời cảm ơn tới ban lãnh đạo Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, đặc biệt là ban lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng-Khí hậu đã hết sức giúp

đỡ tạo điều kiện giúp học viên hoàn thành luận văn

Cuối cùng là lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và đồng nghiệp, những người luôn bên cạnh, động viên học viên trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu

Tác giả

Phùng Thị Mỹ Linh

MỤC LỤC

MỤC LỤC i

DANH MỤC HÌNH VẼ iii

DANH MỤC BẢNG v

MỞ ĐẦU vi

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 8

1.1 Tổng quan chung về nhiễu động trong đới gió Đông 8

1.1.1 Nhiễu động trong đới gió Đông là gì 8

1.1.2 Các nghiên cứu về nhiễu động trong đới gió đông cho khu vực Nam bộ 10

1.2 Tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về dự báo mưa định lượng 17

1.2.1 Ngoài nước 17

1.2.2 Trong nước 19

1.2.2.1 Nghiên cứu về các hình thế gây mưa lớn 19

1.2.2.2 Nghiên cứu đánh giá khả năng dự báo mưa lớn bằng mô hình số trị 21

CHƯƠNG 2 SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 25

2.1 Số liệu 25

2.2 Phương pháp 26

2.2.1 Phương pháp sử dụng mô hình số trị 26

2.2.2 Phương pháp phân tích synop 27

2.2.3 Phương pháp đánh giá chất lượng dự báo 28

2.2.3.1 Đánh giá sai số trung bình 28

2.2.3.2 Đánh giá dự báo pha 29

2.2.4 Phương pháp tính vận tải ẩm trong khí quyển 31

2.3 Thiết kế thí nghiệm 31

2.3.1 Thí nghiệm 1 31

2.3.2 Thí nghiệm 2 35

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 38

3.1 Kết quả đánh giá kỹ năng dự báo của 40 phương án 38

3.2 Kết quả đánh giá kỹ năng dự báo cho các đợt mưa lớn do nhiễu động trong đới gió Đông cho khu vực Nam Bộ 46

3.2.1 Đánh giá sai số trung bình 46

3.1.2 Đánh giá dự báo pha 48

3.3 Phân tích cơ chế gây mưa lớn 29-30/11/2021 ở Nam Bộ 50

3.3.1 Cơ chế gây mưa lớn theo trường tái phân tích 51

3.3.1.1 Hình thế dưới mực thấp 51

3.3.1.2 Hình thế các mực tầng cao 55

3.3.2 Cơ chế gây mưa lớn theo kết quả mô phỏng của WRF 57

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 66

TÀI LIỆU THAM KHẢO 68

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1 1: Mô hình sóng đông với đường dòng ở mực 3-5km (đường liền), đường đẳng

áp mặt đất và trục rãnh trên cao và trục rãnh tại mặt đất (Riehl, 1948) 9

Hình 1 2 Sóng đông ở Nam Bộ trên bản đồ đường dòng trên bản đồ hình thế khí áp tuyệt đối AT500 (mực 5km) ngày 16-18/12/2000 (b); ảnh mây vệ tinh ngày 17/12/2000 (a) [7] 10

Hình 1 3 Phân bố các hình thế đơn lẻ gây mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ giai đoạn 2012 - 2016 14

Hình 1 4 Phân bố các hình thế tổ hợp gây mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ 15 Hình 1 5 Tỷ trọng xuất hiện các hình thế thời tiết gây mưa lớn tại Tp Hồ Chí Minh giai đoạn 2008-2016 16

Hình 2 1 Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF [22] 27

Hình 2 2 Các miền tính của mô hình của thí nghiệm 1 32

Hình 2 3 Các miền tính của mô hình của thí nghiệm 2 36

Hình 3 1 Điểm FBI cho các trường hợp của sơ đồ KF (a-c), sơ đồ BMJ (d) và sơ đồ GD (e) cho các thời hạn dự báo (24h, 48h và 72h) ở ngưỡng 16mm/24h (FBI16), 25mm/24h (FBI25) và 50mm/24h (FBI50) 41

Hình 3 2 Giá trị POD (cột), CSI (đường) và ETS (đường chấm) ở các hạn dự báo 24h, 48h và 72h (a) cho ngưỡng 16mm và (b) cho ngưỡng 25mm 43

Hình 3 3 Các chỉ số đánh giá dự báo ME, MAE và MRSE cho khu vực Nam Bộ 47

Hình 3 4 Các chỉ số đánh giá về pha dự báo mưa hạn 24h, 48h, 72h cho Nam Bộ đối với 3 ngưỡng mưa 49

Hình 3 5 Phân bố tổng lượng mưa tích lũy 24 giờ trong các ngày 28/11 đến 1/12/2021 50

Hình 3 6 Phân bố tổng lượng mưa tích lũy 24h quan trắc và mô phỏng của WRF trong các ngày 28/11 đến 1/12/2021 51

Hình 3 7 Phân bố lượng mưa tại các obs theo GSmap trong các ngày 29/11 đến 30/11/2021 51

Hình 3 8 Bản đồ tái phân tích trường gió 10m và áp từ mô hình ECMWF tại thời điểm 19 giờ các ngày từ 28/11 đến 01/12/2021 52

Hình 3 9 Bản đồ tái phân tích trường độ cao địa thế vị và trường gió mực 850mb từ mô hình ECMWF tại thời điểm 19 giờ các ngày từ 28/11 đến 01/12/2021 53

Hình 3 10 Bản đồ tái phân tích trường độ cao địa thế vị và trường gió mực 700mb từ

mô hình ECMWF tại thời điểm 19 giờ các ngày từ 28/11 đến 01/12/2021 54 Hình 3 11 Bản đồ tái phân tích trường độ cao địa thế vị và trường gió mực 500mb từ

mô hình ECMWF tại thời điểm 19 giờ các ngày từ 28/11 đến 01/12/2021 55 Hình 3 12 Bản đồ tái phân tích trường độ cao địa thế vị và trường gió mực 300mb từ

mô hình ECMWF tại thời điểm 19 giờ các ngày từ 28/11 đến 01/12/2021 56 Hình 3 13 Bản đồ mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị mực 10m của WRF thời điểm 19h trong các ngày 28/11-1/12/2021 57 Hình 3 14 Bản đồ trường gió và độ cao địa thế vị mực 850mb của WRF thời điểm 19h trong các ngày 28/11-1/12/2021 59 Hình 3 15 Bản đồ trường gió và độ cao địa thế vị mực 700mb của WRF thời điểm 19h trong các ngày 28/11-1/12/2021 60 Hình 3 16 Bản đồ trường gió và độ cao địa thế vị mực 500mb của WRF thời điểm 19h trong các ngày 28/11-1/12/2021 61 Hình 3 17 Vận tải ẩm trung bình (kg.m-1s-1) trong các ngày 28/11-1/12/2021 62 Hình 3 18 Mặt cắt thẳng đứng qua vĩ độ 10°N của gió thẳng đứng (m/s) các ngày 28/11 đến 1/12/2021 63 Hình 3 19 Mặt cắt thẳng đứng tốc độ gió và độ phản hồi vô tuyến trong các ngày 28/11 đến 1/12/2021 64 Hình 3 20 Sơ đồ tổng quát tương tác vùng áp thấp (rãnh thấp xích đạo) và nhiễu động trong đới gió Đông trong quá trình hình thành mưa lớn 29-30/11/2021 65

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1 1 Đặc trưng các đợt mưa điển hình và trái mùa ở Nam Bộ thời kỳ 2012-2016 [16] 11 Bảng 2 1 Danh sách trạm khí tượng khu vực Nam Bộ 25 Bảng 2 2 Các đợt mưa lớn do nhiễu động gió Đông từ 2012-2016 sử dụng cho TN132 Bảng 2 3 Sơ đồ vật lý sử dụng trong thí nghiệm 1 33 Bảng 2 4 Thử nghiệm với các tùy chọn vật lý khác nhau cho mô hình WRF 34 Bảng 2 5 Sơ đồ vật lý sử dụng trong thí nghiệm 2 36 Bảng 2 6 Đợt mưa lớn do nhiễu động gió Đông năm 2021 sử dụng cho thí nghiệm 2 37 Bảng 3 1 Chỉ số đánh giá dự báo của 40 phương án với hạn dự báo 24h, 48h và 72h với cường độ mưa 16-25mm 44 Bảng 3 2 Chỉ số đánh giá dự báo của 40 phương án với hạn dự báo 24h, 48h và 72h với cường độ mưa 25-50mm 45 Bảng 3 3 Các chỉ số đánh giá dự báo ME, MAE và MRSE cho các đợt mưa do hình thế nhiễu động gió Đông từ năm 2012-2016 cho khu vực Nam Bộ 47 Bảng 3 4 Các chỉ số đánh giá về pha dự báo mưa hạn 24h, 48h, 72h cho Nam Bộ đối với 3 ngưỡng mưa 48

MỞ ĐẦU

Trong các hiện tượng thời tiết cực đoan, mưa lớn là một trong những hiện tượng được đặc biệt quan tâm do những tác động tiêu cực của hiện tượng này đến nhiểu mặt đời sống con người, kinh tế - xã hội và môi trường Mưa là đại lượng ngẫu nhiên, vô hướng, là biến thứ cấp trong mô hình dự báo số trị nên việc dự báo định lượng bằng mô hình số trị vẫn là thách thức đối với các nước phát triển đặc biệt là dự báo mưa lớn Ngoài ra, mưa có sự biến động rất lớn với quy mô địa phương Bởi vậy việc dự báo mưa lớn định lượng chính xác về cả diện và lượng có vai trò đặc biệt quan trọng trong công tác phòng chống thiên tai Hiện nay, ba phương pháp chính được sử dụng để dự báo lượng mưa, đặc biệt mưa lớn bao gồm: (1) Phương pháp sy-nốp, (2) Phương pháp số trị

và (3) Phương pháp thống kê Trong đó, phương pháp dự báo số trị được đặc biệt quan tâm trong giai đoạn gần đây, nhờ sự phát triển của công nghệ tính toán khả năng dự báo định lượng mưa chi tiết theo không gian và thời gian và là hướng chính tại các cơ quan

dự báo nghiệp vụ trên thế giời và Việt Nam hiện nay

Nam Bộ là khu vực kinh tế năng động và phát triển nên tốc độ đô thị hóa nhanh, tuy nhiên cơ sở hạ tầng lại chưa theo kịp được với sự phát triển này Mặt khác, do đặc thù là vùng đồng bằng châu thổ thấp nên khả năng thoát nước ra sông và biển khá chậm Đặc biệt khi mưa kết hợp với triều cường và lũ sẽ gây ngập úng, ảnh hưởng đến sản xuất

và đời sống của dân cư trong vùng Bên cạnh đó, Nam Bộ cũng có 3 hồ thủy lợi rất lớn

và quan trọng như Dầu Tiếng, Trị An và Phước Hòa, 3 hồ thủy lợi kiêm điều tiết lũ có vai trò vô cùng quan trọng cho việc phát triển kinh tế cho Nam Bộ Theo các kết quả nghiên cứu gần đây đã chỉ ra có 8 hình thế synop gây mưa lớn ở Nam Bộ bao gồm các

mùa tây nam (GMTN) hoạt động mạnh; Rãnh áp thấp qua Nam Bộ; XTNĐ kết hợp GMTN; Rãnh áp thấp + GMTN; Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) + GMTN; Rãnh thấp xích đạo + Nhiễu động trong đới gió Đông; XTNĐ + Nhiễu động trong đới gió Đông Trong các hình thế thời tiết gây mưa lớn ở Nam Bộ thì hình thế nhiễu động trong đới gió Đông kết hợp với Rãnh thấp xích đạo và XTNĐ chiếm tỉ lệ ít nhưng thường gây

ra mưa lớn trái mùa trên khu vực Nam Bộ Cho đến nay, các nghiên cứu về hình thế thời tiết gây mưa lớn trái mùa ở Nam Bộ chưa được quan tâm nhiều và đây cũng là bài toán khó, nhiều tác giả chưa đi sâu vào nghiên cứu Để góp phần nâng cao dự báo, cảnh báo mưa lớn trái mùa cho khu vực Nam Bộ cho các dự báo viên nhằm góp phần giảm thiểu

tác hại do lớn gây ra, Học viên lựa chọn đề tài: “Nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn

ở Nam Bộ do ảnh hưởng của nhiễu động trong đới gió Đông bằng mô hình WRF”

Nội dung của luận văn, ngoài phần mở đầu, kết luận và kiến nghị, tài liệu tham khảo, được bố cục thành 3 chương chính sau:

Chương 1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Trong chương này trình bày tổng hợp, phân tích và đúc kết các thành tựu nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến cơ chế gây mưa lớn, và dự báo mưa lớn

Chương 2 Số liệu và phương pháp nghiên cứu

Trong chương này, luận văn trình bày về các nguồn số liệu sử dụng, khái quát về

mô hình WRF, các phương pháp đánh giá kết quả dự báo của mô hình dự báo

Chương 3 Kết quả nghiên cứu

Trình bày kết các kết quả đánh giá dự báo của mô hình của các đợt mưa lớn do nhiễu động gió Đông, phân tích và đánh giá sai số cho các đợt mưa lớn do nhiễu động trong đới gió Đông thời kỳ 2012-2016, bên cạnh đó nghiên cứu về cơ chế synop, cơ chế động lực của một mưa cho đợt mưa lớn trái mùa của năm 2021 cũng được phân tích trong chương này

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan chung về nhiễu động trong đới gió Đông

1.1.1 Nhiễu động trong đới gió Đông là gì

Trong mùa gió mùa tây nam, trên các tầng cao từ 5000 m trở lên, thậm chí có lúc từ 3000m, là lớp gió đông khống chế (của áp cao cận nhiệt đới), trong phần phía Nam của đới gió đông này có nhiễu động dạng sóng, khi dạng sóng rõ rệt, các nhiễu động này có độ xoáy càng rõ nét, cường độ tăng lên, với phạm vi nhiễu động khoảng 200-300km, theo đới gió đông di chuyển từ phía biển vào đất liền Sóng đông này di chuyển từ đông sang tây, theo dòng dẫn (Áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương) của trường đường dòng trên cao, tốc độ sóng đông tùy vào dòng dẫn này Khi vào đất liền thường gây nên thời tiết xấu phía trước trục rãnh, mưa không kể ngày đêm, có khi mưa to đến rất to và thời gian mưa không kéo dài quá 2 ngày [Lê Thị Xuân Lan, 2004]

Theo Nguyễn Thị Hiền Thuận, 2011 [17] Mùa hè, trên khu vực Đông Nam Á, tầng thấp của khí quyển do gió Tây xích đạo hoặc gió Tây Nam khống chế, lớp gió này có thể lên đến độ cao khoảng 5000m Ở bên trên của lớp gió Tây này là lớp gió Đông nhiệt đới Cũng giống như trong đới gió Tây ở vùng vĩ độ trung bình, trong lớp gió Đông nhiệt đới khống chế khu vực Đông Nam Á có thể xuất hiện các nhiễu động sóng ảnh hưởng đến thời tiết khu vực Các nhiễu động sóng trong đới gió Đông được gọi là sóng Đông Sóng Đông

di chuyển từ Đông sang Tây theo trường gió Đông nhiệt đới, ở phía trước trục sóng Đông

là khu vực thời tiết tốt, khu vực ở sau trục là thời tiết xấu Khi trục sóng Đông đi qua thời tiết xấu cũng kết thúc nhanh chóng Nói chung, thời gian kéo dài của 1 đợt sóng Đông thường chỉ vài giờ Ở khu vực Nam Bộ, thời tiết của sóng Đông thường là mưa vào gần sáng, lượng mưa khoảng 15-30mm

Theo Trần Gia Khánh [5] Về mùa hè, khi áp cao Tây Thái Bình Dương di chuyển lên phía bắc, trục áp cap ở khoảng 25°-27°N, toàn bộ vùng phía bắc Biển Đông là đới gió đông nhiệt đới thuộc dìa phía Nam của áp cao cận nhiệt đới tây Thái Bình Dương, khi áp cao Thái Bình Dương có cường độ mạnh lên, trên đới gió đông xuất hiện nhiễu động dạng sóng, khi nhiễu động này trong quá trình di chuyển về phía tây thì mạnh lên và sóng đông hình thành

Như vậy, có thể hiểu rằng, nhiễu động trong đới gió đông là nhiễu động trong phần rìa phía nam của áp cao cận nhiệt Thái Bình Dương, khi nhiễu động này mạnh lên dị thường xuất hiện các nhiễu động dạng sóng được gọi là sóng Đông

Sóng đông là nhiễu động trong đới gió đông Sóng đông dịch chuyển chậm từ từ phía đông về phía tây, tạo nên khu vực thời tiết tốt phía đầu sóng (phía tây trục sóng và khu vực tăng cường đối lưu gây nên thời tiết xấu ở đuôi sóng (phía đông trục sóng) Riehl (1954) là người đầu tiên phát hiện ra sự dịch chuyển của nhiễu động này với ảnh hưởng đối với hoạt động của đối lưu và đối với độ dày của lớp ẩm Trên hình là sơ đồ trường đường dòng vào thời kỳ sóng đông đi qua ở Portorico nơi lần đầu tiên phát hiện ra loại hình thời tiết này [Trần Công Minh, 2003]

Nếu coi đầu sóng là ở phía tây và đuôi sóng ở phía đông (theo hướng dịch chuyển từ đông sang tây) thì khi đầu sóng tới biến áp âm, khí áp giảm, sau khi trục sống đi qua địa phương biến áp dương, khí áp tăng lên Theo hướng di chuyển từ đông sang tây ở phía đầu sóng (phía tây) thời tiết tốt, ở phía đuôi sóng (phía đông) thời tiết xấu Trên mô hình sóng

gió mặt đất yếu, lên trên cao khoảng 3000 – 6000m, tốc độ di chuyển lớn hơn, sự khác biệt khí áp giữa sống và rãnh khoảng 2 mb

Hình 1 1: Mô hình sóng đông với đường dòng ở mực 3-5km (đường liền), đường đẳng áp

mặt đất và trục rãnh trên cao và trục rãnh tại mặt đất (Riehl, 1948)

Trên hình 1.1 là mặt cắt ngang qua sóng đông trong đó các đường đẳng áp mặt đất với dạng sóng và trục ở phía tây hơn là sóng và trục ở phía đông như vậy là theo chiều cao sóng đông nghiêng về phía đông với trục sóng ở mặt đất đi trước và trục sóng ở trên cao chuyển động tới sau

Hình 1 2 Sóng đông ở Nam Bộ trên bản đồ đường dòng trên bản đồ hình thế khí áp tuyệt đối AT500 (mực 5km) ngày 16-18/12/2000 (b); ảnh mây vệ tinh ngày 17/12/2000 (a) [7] Sóng đông đôi khi quan trắc được ở miền Bắc Việt Nam và ở miền Trung và Nam Việt Nam thấy thường xuyên hơn Mùa thu (tháng 9) sóng đông hình thành ở rìa cao áp cận nhiệt đới có trục ở 25 – 27°N khi áp cao mạnh trong đới gió đông có nhiễu động dạng sóng Tốc độ di chuyển của sóng đông ở Bắc Biển Đông khoảng 20km/h Trong tháng 12/2000 sóng đông hoạt động trong các ngày từ 16 – 18 gây lượng mưa lớn (200 – 300mm) Trên ảnh mây vệ tinh thị phổ hoạt động đối lưu mạnh thể hiện là một khối mây tích gần tròn không tạo thành dải nên có thể phân biệt với mây trong bão Từ các phân tích trên, trong khuôn khổ luận văn này coi nhiễu động trong đới gió đông là nhiễu động dạng sóng từ rìa phía Nam của Áp cao cận nhiệt đới tây Thái Bình Dương

1.1.2 Các nghiên cứu về nhiễu động trong đới gió đông cho khu vực Nam bộ

Trong khuôn khổ luận văn, kế thừa bộ số liệu các mưa lớn trong thời kỳ 2012-2016,

cụ thể trên khu vực Nam Bộ đã xảy ra 33 đợt mưa vừa, mưa to diện rộng (mưa lớn diện rộng) trong đó bao gồm cả các đợt mưa trái mùa (Bảng 1.1)

Bảng 1 1 Đặc trưng các đợt mưa điển hình và trái mùa ở Nam Bộ thời kỳ 2012-2016

[16]

TT

Ngày Tháng

Mưa vừa, mưa to, có nơi mưa rất

to

Bão số 7 (Gaeni - 1220) suy yếu thành ATNĐ đổ bộ vào Phú Yên + Gió mùa Tây Nam

4 12 - 17/6/2013 Nam Bộ Mưa vừa, mưa to Rãnh áp thấp qua Trung Trung Bộ nối với vùng thấp ở Hoàng

Sa + Gió mùa Tây Nam mạnh

Rãnh áp thấp chạy dọc ven biển Trung Bộ nối với ATNĐ (18-20/7) trên khu vực Hoàng

Mưa vừa, mưa to, có nơi rất to

Gió mùa SW mạnh + Hoạt động của ATNĐ ở giữa Biển

Đông (10-12/8)

Bộ Mưa vừa, mưa to ITCZ qua Trung Trung Bộ + Gió mùa SW mạnh

TT

Ngày Tháng

Bộ

Mưa vừa, mưa to, có nơi rất to

Gió mùa Tây Nam mạnh

Bộ

Mưa vừa, mưa to

ITCZ + vùng áp thấp ở Hoàng Sa+ gió mùa Tây Nam mạnh

Bộ Mưa to, có nơi rất to

ITCZ qua khu vực giữa Biển Đông nối với vùng áp thấp phía Nam Hoàng Sa + Gió mùa SW mạnh

Gió mùa Tây Nam mạnh + Bão số 1-Kujira (1508) ở Nam

26 12 – 17/9/2015 Nam Bộ Mưa vừa, mưa to Bão số 3-Vamco (1519) đổ bộ Q.Nam - Q.Ngãi (13-15/9) +

Rãnh áp thấp qua Trung Trung

Bộ + Gió mùa Tây Nam mạnh

TT

Ngày Tháng

Khu vực

to

Gió mùa Tây Nam mạnh + Bão số 4 – Rai (1615) đổ bộ Q.Ngãi-Q.Nam đêm 12/9

to

Rãnh áp thấp qua Nam Bộ + gió mùa SW mạnh

Bộ và Nam Tây Nguyên trong thời kỳ 2010-2016 thành 4 nhóm hình thế thời tiết gây mưa lớn: 1) Gió mùa Tây Nam hoạt động mạnh kết hợp với XTNĐ/Rãnh thấp/ITCZ; 2) XTNĐ hoạt động độc lập hoặc kết hợp với gió Tây Nam/Nhiễu động gió Đông; 3) Rãnh thấp xích đạo kết hợp với gió mùa SW/Nhiễu động gió Đông; 4) ITCZ kết hợp với gió mùa SW/Nhiễu động gió Đông

Các hình thế sy nốp đơn lẻ

Trong 33 đợt mưa lớn từ giai đoạn 2012-2016, kết quả phân tích và phân loại được

3 dạng hình thế đơn lẻ gây mưa dưới đây:

• Bão, áp thấp nhiệt đới (hay XTNĐ) ảnh hưởng trực tiếp

• Gió mùa tây nam (GMTN) hoạt động mạnh

• Rãnh áp thấp qua Nam Bộ

Một điều rất dễ nhận thấy là trong giai đoạn 2012-2016, hình thế đơn lẻ đóng góp nhiều nhất trong các đợt mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ chính là gió mùa tây nam hoạt động mạnh, nhóm bão, áp thấp nhiệt đới là nhóm có tỷ lệ đóng góp thấp nhất vào các đợt mưa lớn Trong 5 năm chỉ thống kê được duy nhất 1 trường hợp (Hình 1.3)

Hình 1 3 Phân bố các hình thế đơn lẻ gây mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ giai

đoạn 2012 - 2016

Các hình thế sy nốp kết hợp

Ngoài nguyên nhân gây mưa do các hình thế đơn lẻ thì nguyên nhân gây mưa do có

sự kết hợp của 2 hay nhiều hình thế khác nhau, từ tầng thấp lên đến tầng cao cũng khá phổ biến Trong nghiên cứu này, chúng tôi quy định hình thế thời tiết là hệ thống xảy ra trên bề mặt đất, trên cao là các hệ thống tăng cường cho mức độ gây mưa của hệ thống tầng thấp (tăng cường độ mưa) Căn cứ vào tính chất, cơ chế gây mưa của từng loại hình thế thời tiết, qua kết quả phân tích và phân loại các hình thế có thể đưa các dạng hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ dưới đây:

• XTNĐ kết hợp GMTN

• Rãnh áp thấp + GMTN

• Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) + GMTN

• Rãnh thấp xích đạo + Nhiễu động gió Đông

• XTNĐ + Nhiễu động gió Đông

Phân tích xác suất xảy ra mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ do các nhóm hình thế thời tiết chính gây ra trong giai đoạn 2012 - 2016 cho thấy, nhóm hình thế XTNĐ kết hợp với GMTN hoạt động mạnh đóng góp nhiều nhất vào các đợt mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ Trong 5 năm, nhóm hình thế này đóng góp tới 6 đợt mưa trên khu vực Nam Bộ Nhóm đóng góp ít nhất trong giai đoạn này lại là nhóm hình thế XTNĐ kết hợp với nhiễu động gió Đông Chỉ thống kê được duy nhất 1 đợt mưa do nhóm hình thế này gây

ra (Hình 1.4)

Hình 1 4 Phân bố các hình thế tổ hợp gây mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ

Như vậy, trong giai đoạn 2012-2016, tổng hợp qua 33 đợt mưa lớn thấy có 8 dạng hình thế gây các đợt mưa lớn điển hình và trái mùa cho Nam Bộ (gồm cả đơn lẻ và kết hợp như sau): 1) Hình thế ảnh hưởng trực tiếp của XTNĐ; 2) Hình thế ảnh hưởng của XTNĐ kết hợp hoạt động của GMTN; 3) Hình thế ảnh hưởng của ITCZ kết hợp với hoạt động của GMTN; 4) Hình thế ảnh hưởng của GMTN hoạt động mạnh; 5) Hình thế ảnh hưởng của XTNĐ kết hợp với gió Đông; 6) Hình thế ảnh hưởng của rãnh áp thấp kết hợp với GMTN; 7) Hình thế ảnh hưởng của rãnh áp thấp đi qua Nam Bộ kết hợp với GMTN hoạt động mạnh; 8) Hình thế ảnh hưởng của rãnh áp thấp xích đạo kết hợp với đới gió Đông

Các hình thế mưa lớn cho Nam bộ đã được nghiên cứu rất chi tiết từ các đề tài của Vũ Văn Thăng và cộng sự, 2017 [15], Vũ Văn Thăng và cộng sự, 2020 [16], và đặc biệt là đề tài “Xây dựng hệ thống nghiệp vụ dự báo mưa lớn hạn cực ngắn trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh” thuộc Chương trình Khoa học và công nghệ cấp thành phố (Công Thanh, 2019)

Đề tài đã chỉ ra số đợt mưa lớn tại TP Hồ Chí Minh do 10 hình thế thời tiết chính dựa trên kết quả thống kê các đợt mưa lớn diện rộng trong giai đoạn 2008-2016, bao gồm: dải hội

tụ nhiệt đới xuất hiện nhiều nhất với 54 đợt (chiếm 37%), tiếp đến là hình thế gió mùa Tây Nam hoạt động mạnh 30 đợt (20%), rãnh Tây bắc- Đông nam 17 đợt (12%), rãnh thấp xích đạo 16 đợt (11%), nhiễu động sóng đông 13 đợt (9%) Các hình thế xuất hiện ít nhất là vùng

thấp xích đạo 01 đợt (1%), dông nhiệt 02 đợt (2%).[14]

Hình 1 5 Tỷ trọng xuất hiện các hình thế thời tiết gây mưa lớn tại Tp Hồ Chí Minh giai

đoạn 2008-2016 Trong phần dưới đây sẽ nêu một số đợt mưa lớn điển hình do các hình thế kết hợp này gây ra:

XTNĐ kết hợp với đới gió Đông

Trong tổng số 33 đợt mưa lớn diện rộng xảy ra trên khu vực Nam Bộ trong giai đoạn 2012-2016, có duy nhất một đợt mưa lớn diện rộng gây ra bởi hình thế ảnh hưởng của XTNĐ kết hợp với đới gió Đông, chiếm tỉ lệ khoảng 3% trong tổng số các đợt mưa lớn diện rộng trên khu vực này Hình thế này cũng đã gây ra một đợt mưa trái mùa cho khu vực Nam

Bộ, xảy ra vào tháng 11/2015 do quá trình hội tụ gió giữa hoàn lưu vùng áp thấp và đới gió Đông

Rãnh thấp xích đạo kết hợp đới gió Đông

Rãnh Tây bắc -Đông nam Dông nhiệt

XTNĐ _SW ITCZ +Vung thấp Nhiễu động sóng đông

Trong tổng số 33 đợt mưa lớn có 2 trường hợp gây mưa lớn diện rộng trên khu vực Nam Bộ từ loại hình thế này, chiếm tỷ lệ khoảng 6% Mưa lớn diện rộng từ hình thế này thường gây mưa vừa, mưa to tập trung nhiều trên khu vực miền Tây Nam Bộ và ít ảnh hưởng đến khu vực các tỉnh miền Đông Nam Bộ (thường là vị trí trục rãnh nằm sâu hơn về phía Nam) Đợt mưa điển hình cho hình thế này là đợt mưa diễn ra từ ngày 24 đến 26/10/2016 Nguyên nhân gây ra đợt mưa lớn diện rộng này được xác định do ảnh hưởng của rãnh áp thấp có trục đi qua khu vực bán đảo Cà Mau kết hợp với hoạt động của đới gió Đông

1.2 Tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về dự báo mưa định lượng

1.2.1 Ngoài nước

Cho đến hiện nay, để nâng cao chất lượng dự báo mưa đặc biệt là mưa lớn định lượng là một trong những nhiệm vụ khó khăn đối với các dự báo viên và các nhà nghiên cứu Vì vậy, bài toán dự báo mưa lớn định lượng vẫn được quan tâm bởi các nhà khoa học trên thế giới và Việt Nam và được giải quyết với nhiều phương pháp khác nhau, với phương pháp truyển thống là phương pháp synop kết hợp với phương pháp thống kê, trong đó các hình thế synôp trong nhiều đợt mưa lớn điển hình trên các khu vực được xây dựng dựa trên tập số liệu cao không, synôp toàn cầu (Chen và Yu, 1988 [23]), Li and Chen, 1997 [25], Konrad, 1997 [47], Chen và Yu, 1988 [23]

Trong những năm gần đây, với sự phát triển của ngành khoa học khí quyển và những tiến bộ về khoa học máy tính, nhiều mô hình dự báo thời tiết số trị đã được xây dựng và phát triển tại nhiều trung tâm hay cơ quan khí tượng trên thế giới, cung cấp rất nhiều sản phẩm dự báo kéo dài Bên cạnh phương pháp thống kê và phân tích hình thế synop truyền thống, việc ứng dụng các mô hình số trị trong nghiên cứu và dự báo mưa lớn cũng đã được ứng dụng rộng rãi trên thế giới đạt được nhiều kết quả khả quan Ở Châu Âu, phương pháp này bắt đầu phát triển từ những năm 50 của thế kỷ XX, trong đó sự đầu tư cao nhất cho hướng nghiên cứu phát triển của Liên minh Châu Âu được tập trung ở Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) Tuy nhiên, cho đến trước những năm 80 của thế kỷ

XX, các nghiên cứu phát triển về lý thuyết cũng như ứng dụng chủ yếu vẫn chỉ quan tâm đến các khu vực ngoại nhiệt đới của Châu Âu và Mỹ Sau những năm 80 của thế kỷ XX, tại nhiều khu vực nhiệt đới gió mùa các mô hình số trị đã trở thành công cụ đắc lực và chính

thống trong việc nghiên cứu và dự báo mưa lớn, đặc biệt trong các trường hợp liên quan đến hoạt động của gió mùa và bão Một số công trình có thể kể đến như:

Rao và các cộng sự, 2007 [29] đã so sánh khả năng dự báo giữa mô hình ETA và WRF đối với 3 đợt mưa lớn xảy ra trong hai năm 2004 và 2005 liên quan đến nhiễu động trong gió mùa Tây Nam và bão trên khu vực Ấn Độ Kết quả nhận được cho thấy, mô hình WRF có khả năng nắm bắt đặc trưng trong các đợt mưa lớn này tốt hơn so với mô hình ETA khi có cùng một độ phân giải [29]

Litta và các cộng sự, 2007 [27] sử dụng mô hình MM5 để mô phỏng đợt mưa lớn xảy ra vào ngày 26 tháng 7 năm 2005 tại Santa Cruz, Mumbai Ấn Độ Trước khi áp dụng

mô hình trong nghiên cứu cơ chế gây mưa, nhóm tác giả đã tiến hành các thí nghiệm lựa chọn tham số hóa đối lưu đối với 3 miền tính có khả năng mô phỏng tốt nhất diện và lượng trong sự kiện mưa này Các kết quả nghiên cứu cho thấy, sự xuất hiện và duy trì ổn định của xoáy quy mô vừa ở giữa tầng đối lưu ở phía trên vùng gió mùa hoạt động là nguyên nhân gây ra đợt mưa lớn cục bộ này [27]

Routray và các cộng sự, 2010 [30] đã tiến hành thử nghiệm mô phỏng lại 3 trận mưa lớn vào các ngày 7 - 9/8/2002, 29 - 31/7/2004 và 25 – 28/6/2005 trên khu vực gió mùa Ấn

Độ Các tác giả đã tiến hành thử nghiệm song song đối với cả 3 trận mưa với ứng dụng mô hình số đơn thuần, điều kiện ban đầu và điều kiện biên là dữ liệu toàn cầu độ phân giải thấp

Hệ thống đồng hoá số liệu 3DVAR được đưa vào cho mô hình WRF và đã giúp cải thiện đáng kể khả năng mô phỏng mưa lớn trong mùa mưa ở Ấn Độ cũng như các hoạt động đối lưu và các hình thế synôp liên quan đến các sự kiện mưa lớn [30]

Liang, Wu và cộng sự, 2011 [26] còn sử dụng mô hình WRF với các lựa chọn vật lí, địa hình khác nhau để mô phỏng về quá trình tương tác của gió mùa với bão Morakot Kết quả đã chỉ ra với độ phân giải cao mô hình mô phỏng khá tốt cấu trúc bất đối xứng của trường mưa trong bão, mô hình cũng nắm bắt được khá tốt sự chuyển hướng đột ngột của bão trước khi bão đổ bộ và kết hợp với rãnh gió mùa [26]

Raju và các cộng sự, 2011 [28] đã tiến hành đánh giá khả năng dự báo của mô hình WRF đối với đường đi, cường độ bão Nargis, cơn bão hình thành trên khu vực vịnh Bengal

và đổ bộ vào Myanma vào ngày 02 tháng 5 năm 2008 gây ra thiệt hại to lớn về người và

kiện ban đầu và điều kiện biên xung quanh Nhóm tác giả tiến hành tích phân mô hình sau các thử nghiệm lựa chọn các tham số vật lý phù hợp nhất Các kết quả nhận được cho thấy, các đặc trưng trong cơn bão như quỹ đạo, cường độ và thời gian đổ bộ đều được mô hình

mô phỏng tốt khi so sánh với kết quả dự báo của trung tâm Cảng báo bão liên hợp JTWC Đồng thời mưa phân bố và cường độ mưa trong bão và sau khi bão đổ bộ cũng được mô hình nắm bắt tốt [28]

1.2.2 Trong nước

Trong các hiện tượng thời tiết cực đoan, mưa lớn là hiện tượng được các nhà nghiên cứu đặc biệt quan tâm do những tác động tiêu cực của hiện tượng này đến nhiều mặt đời sống cong người cũng như đến kinh tế-xã hội và môi trường Thêm vào đó mưa là hiện tượng thời tiết khó dự báo nhất Không những chỉ khó dự báo mà việc đánh giá dự báo mưa cũng là một việc hết sức khó khăn và phức tạp Trước hết khó khăn nằm ngay trong bản chất trường yếu tố mưa là trường bất liên tục và không cố định cả theo thời gian lẫn không gian; nhiều đặc trưng thống kê có tính quy luật ở những yếu tố khí tượng khác, nhưng lại không có ở số liệu mưa, làm cho việc xử lý số liệu mưa cũng rất phức tạp

1.2.2.1 Nghiên cứu về các hình thế gây mưa lớn

Tại Việt Nam, với điều kiện địa hình phức tạp, các đợt mưa lớn thường xảy ra do nhiều hình thế thời tiết khác nhau như: bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ), gió mùa, … hoạt động đơn lẻ hoặc kết hợp với nhau tùy thuộc vào từng khu vực địa lý Các công trình nghiên cứu về các hình thế thời tiết gây mưa lớn tại các khu vực khác nhau được các tác giả đề cập đến như:

Theo Phạm Thị Thanh Hương, 2009 [2] ở Bắc Bộ mưa lớn thường xảy ra khi chịu tác động của 4 nhóm hình thế bao gồm: (1) Rãnh thấp bị nén bởi không khí lạnh (KKL), (2) Hội tụ gió kinh hướng, (3) xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ), (4) Hội tụ rãnh thấp Wu, Fukutomi và Matsumoto năm 2011 [32] trên cơ sở nghiên cứu đợt mưa cực lớn ở miền Bắc Việt Nam từ ngày 30/10-1/11/2008- trận mưa gây ra lụt nghiêm trọng ở thủ đô Hà Nội và các khu vực xung quanh đã chỉ ra hình thế gây mưa lớn trong trường hợp này là do sự kết hợp giữa nhiễu động nhiệt đới quy mô synop và gió mùa Đông Bắc Các nhiễu động có nguồn gốc từ Biển Đông ở rìa Tây Nam của sống cận nhiệt Tây Thái Bình Dương di chuyển theo hướng Tây Bắc Ngoài ra, gió mùa Đông Bắc mực thấp kết hợp với gió Nam mực trên

tạo ra độ đứt gió thẳng đứng mạnh trên khu vực này, tạo điều kiện thuận lợi cho sự hình thành đối lưu tồn tại lâu dài gây mưa [32]

Ở khu vực duyên hải miền Trung, mưa lớn thường do sự hoạt động riêng lẻ hoặc kết hợp của 2 hoặc 3 hình thế như dải hội tụ nhiệt đới, xoáy thuận nhiệt đới, không khí lạnh, nhiễu động trong đới gió Đông trên cao, hội tụ gió kinh hướng,… kết hợp với đặc điểm địa hình khu vực (Trần Gia Khánh, 1993 [4]; Yokoi, 2008 [31]; Nguyễn Khanh Vân, 2013 [18]

; Bùi Minh Tăng, 2014 [9])

Đối với khu vực Nam Bộ và Tây Nguyên hình thế gây mưa lớn đã được các tác giả Bùi Minh Tăng, Vũ Anh Tuấn xác định dựa trên kết quả thống kê các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra trên khu vực trong nhiều năm Vũ Anh Tuấn và cộng sự, 2016 [20] trên cơ sở phân tích các đợt mưa lớn xảy ra trên khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ thời kỳ 1993-2012

đã chỉ ra 4 nhóm hình thế thời tiết chính gây mưa lớn trên khu vực Nam Bộ: (1) Gió mùa Tây Nam (SW) hoạt động mạnh; (2) XTNĐ; (3) Rãnh thấp xích đạo; (4) ITCZ Trên khu vực Tây Nguyên thì ngoài 4 nhóm đã kể trên, còn thêm một nhóm hình thế nữa là ảnh hưởng của KKL

Bùi Minh Tăng và cộng sự, 2014 [9] lại phân chia thành 3 nhóm hình thế thời tiết chính gây mưa lớn ở khu vực Miền Trung và Tây Nguyên: (1) nhóm các hình thế thời tiết đơn lẻ gió đông nam, ITCZ, bão hoặc ATNĐ và không khí lạnh Trong nhóm này bão hoặc ATNĐ và KKL là chủ đạo và gây mưa lớn nhất; (2) nhóm tổ hợp của 2 hình thế thời tiết gồm 11 dạng tổ hợp trong đó 4 dạng là sự kết hợp giữa XTNĐ với KKL, nhiễu động gió đông, gió đông nam và gió mùa tây nam, 5 dạng là sự kết hợp giữa rãnh thấp với XTNĐ, nhiễu động gió tây, KKL, nhiễu động gió đông và gió mùa tây nam (SW), 2 dạng là sự kết hợp giữa KKL với nhiễu động gió đông và nhiễu động gió tây nam; (3) nhóm tổ hợp từ 3 hình thế thời tiết trở lên phân thành 7 dạng khác nhau và nhiều nhất là hình thế XTNĐ kết hợp với KKL và nhiễu động gió đông, ITCZ kết hợp với KKL và nhiễu động gió đông và ITCZ kết hợp với XTNĐ và KKL Các dạng hình thế này thường gây mưa lớn 3-5 ngày ở khu vực Trung Bộ vào các tháng cuối mùa, tháng 8 đến tháng 11[9]

Bằng việc thống kê các đợt mưa lớn đã xảy ra trên khu vực Nam Bộ và Nam Tây Nguyên trong giai đoạn 2010-2016, Vũ Văn Thăng và cộng sự, 2017 [15], đã chỉ ra rằng các đợt mưa lớn đã xảy ra hoặc là do hoạt động đơn lẻ của một hình thế hoặc là do sự kết

hợp của 2 hoặc 3 hình thế trong 7 hình thế thời tiết: 1) Gió mùa Tây Nam hoạt động mạnh; 2) ITCZ; 3) Rãnh thấp xích đạo; 4) Rãnh thấp có trục Tây Bắc-Đông Nam; 5) XTNĐ; 6) Không khí lạnh; 7) Nhiễu động gió Đông trên cao Và có thể chia các đợt mưa lớn ở Nam

Bộ và Nam Tây Nguyên trong thời kỳ 2010-2016 thành 4 nhóm hình thế thời tiết gây mưa lớn: 1) Gió mùa Tây Nam hoạt động mạnh kết hợp với XTNĐ/Rãnh thấp/ITCZ; 2) XTNĐ hoạt động độc lập hoặc kết hợp với gió Tây Nam/Nhiễu động gió Đông; 3) Rãnh thấp xích đạo kết hợp với gió mùa SW/Nhiễu động gió Đông; 4) ITCZ kết hợp với gió mùa SW/Nhiễu động gió Đông

1.2.2.2 Nghiên cứu đánh giá khả năng dự báo mưa lớn bằng mô hình số trị

Ở Việt Nam, đã có nhiều nghiên cứu về mưa lớn và các hình thế gây mưa lớn diện rộng bằng nhiều phương pháp khác nhau như phân tích synop, thống kê, mô hình số Trong

đó, phương pháp dự báo số trị được đặc biệt quan tâm trong vài thập kỷ gần đây do sự phát triển của công nghệ máy tính có khả năng dự báo định lượng mưa chi tiết theo không gian, thời gian

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ dự báo thời tiết bằng phương pháp

số trị trên thế giới thì tại Việt Nam với mục đích nâng cao chất lượng dự báo đã tiến hành tiếp thu công nghệ của một số mô hình như RAMS, ETA, WRF, MM5, HRM Trong đó,

có các công trình tiêu biểu về khả năng đánh giá lượng mưa từ mô hình như:

Năm 2014, Bùi Minh Tăng và cộng sự [9] thực hiện đề tài NCKH độc lập cấp Nhà nước “Nghiên cứu xây dựng công nghệ sự báo mưa lớn thời hạn 2-3 ngày phục vụ công tác cảnh báo sớm lũ lụt khu vực miền Trung Việt Nam” Đề tài đã thành công trong ứng dụng

mô hình WRF, NHM và sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR để thực hiện 10 thử nghiệm hạ quy

mô động lực với độ phân giải 5km và 15km Kết quả cho thấy, chất lượng dự báo mưa lớn

ở Miền Trung và Tây Nguyên được cải thiện đáng kể sau khi đồng hóa số liệu quan trắc truyền thống (bề mặt và trên cao) và số liệu vệ tinh, ra đa Các thử nghiệm dự báo mưa lớn với độ phân giải cao 5km dựa trên mô hình WRF/NHM với đầu vào từ mô hình toàn cầu GFS (độ phân giải 14km) và thử nghiệm đồng hóa số liệu 3DVAR ở độ phân giải 15km cho chất lượng dự báo mưa tốt nhất Tuy nhiên, nhược điểm của đề tài là số trường hợp thử nghiệm còn ít (<10 trường hợp) vì vậy chưa thể khẳng định chính xác và áp dụng vào thực

tế

Bằng việc sử dụng mô hình WRF để dự báo mưa từ 1 đến 3 ngày cho một số đợt mưa lớn với những hình thế thời tiết đặc trưng sử dụng độc lập hai sơ đồ đối lưu là sơ đồ Betts-Miller-Janjic (BMJ) và sơ đồ Kain-Fritsch (KF), Chu Thị Thu Hường, 2007 [3], cho thấy, mỗi sơ đồ đối lưu đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng Có thể nói, vùng mưa

và diện mưa khi dự báo bằng sơ đồ BMJ phù hợp hơn so với dự báo bằng sơ đồ KF, song lượng mưa tích lũy dự báo trong sơ đồ KF lại cao hơn so với sơ đồ BMJ Tuy nhiên, lượng mưa dự báo của mô hình đối với cả hai sơ đồ thường thấp hơn so với thực tế

Trong năm 2017, Vũ Văn Thăng và cộng sự, 2017 [15], đã nghiên cứu đánh giá khả năng mô phỏng lượng mưa của mô hình WRF ở Nam Bộ và Nam Tây Nguyên do tương tác gió mùa Tây Nam và bão trên Biển Đông, thời kỳ 2010-2014 Kết quả đánh giá sai số

dự báo lượng mưa tại 17 trạm quan trắc khu vực Nam Bộ và Nam Tây Nguyên của 17 cơn bão hoạt động trên Biển Đông trong các tháng mùa hè (6,7,8) thời kỳ 2010-2014 với các hạn dự báo 24h, 48h và 72h Kết quả cho thấy, ở cả 3 hạn dự báo 24h, 48h và 72h, chỉ số

ME đều có giá trị dương ở hầu hết các trạm quan trắc, điều này chứng tỏ kết quả dự báo của mô hình có xu hướng lớn hơn so với quan trắc thực tế Trong ba hạn dự báo, sai số MAE phổ biến trong khoảng 7-15 mm Sai số quân phương (RMSE) dao động khoảng 10-20mm; sai số dự báo mưa của mô hình không có sự khác biệt nhiều giữa các hạn dự báo Giá trị RMSE theo các hạn dự báo 24h, 48h và 72h lần lượt là 21,2mm, 22,9mm và 18,8

mm tương ứng Kết quả dự báo pha ở cho thấy, đối với ngưỡng mưa vừa (16 - 50mm) và ngưỡng mưa to > 50mm, chỉ số FBI tại các hạn dự báo đều có giá trị lớn hơn 1 và có xu hướng tăng lên theo các hạn dự báo, ở cả hai ngưỡng mưa Điều này có nghĩa mô hình có

xu hướng dự báo diện mưa lớn hơn so với thực tế, đồng thời khi hạn dự báo càng lớn, ngưỡng mưa to thì kết quả dự báo khống càng cao Đối với xác suất phát hiện POD, mô hình có khả năng dự báo tại ngưỡng mưa vừa với xác suất phát hiện cao hơn ngưỡng mưa

to ở cả 3 hạn dự báo Ở ngưỡng mưa vừa, POD có giá trị từ 0,34 đến 0,41 trong khi ở ngưỡng mưa to POD có giá trị từ 0,1 đến 0,18 Về tỷ lệ mô phỏng/dự báo khống, chỉ số FAR ở ngưỡng mưa lớn (0,92-0,96) cao hơn so với ngưỡng mưa vừa (0,7-0,8) Điều này

có nghĩa ở ngưỡng mưa lớn mô hình dễ dự báo khống hơn so với ngưỡng mưa vừa

Bằng việc đánh giá tác động của đồng hóa số liệu và điều kiện biên đến kết quả dự báo mưa lớn từ mô hình WRF cho khu vực tại Miền Trung và Tây Nguyên Năm 2014, Dư

Đức Tiến và cộng sự [10] đã sử dụng hệ thống mô hình khu vực và đồng hóa số liệu được

sử dụng trong nghiên cứu là mô hình WRFARW và hệ thống đồng hòa WRFDA phiên bản 3.3 với số liệu được sử dụng trong đồng hóa gồm số liệu quan trắc truyền thông và số liệu thám sát thẳng đứng từ vệ tinh cực NOAA Số liệu điều kiện biên toàn cầu được sử dụng trong nghiên cứu gồm mô hình toàn cầu GFS của Mỹ và GSM của Nhật Bản Các trường hợp thử nghiệm nhằm mục đích đánh giá được thực hiện dựa trên 10 đợt mưa lớn điển hình trong 3 năm 2010-2012 tại khu vực Miền Trung và Tây Nguyên Kết quả thu được cho thấy việc đưa vào đồng hóa số liệu truyền thống và phi truyền thống đã giảm được rõ rệt sai số

hệ thống của mô hình và tăng khả năng phát hiện được mưa lớn Sự khác biệt của điều kiện biên từ hai mô hình toàn cầu đến kết quả dự báo là không lớn

Nằm trong Chương trình KH&CN trọng điểm cấp quốc gia giai đoạn 2016-2020, Hoàng Đức Cường [1] đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống nghiệp vụ dự báo mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ Việt Nam” thuộc Chương trình KC.08.06/16-20 Với mục đích là xây dựng được hệ thống mô hình dự báo định lượng mưa lớn cho khu vực Bắc

Bộ Việt Nam hạn từ 1-3 ngày và thiết lập được hệ thống dự báo nghiệp vụ mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ Việt Nam phục vụ phòng chống thiên tai Đề tài đã xây dựng được hệ thống

mô hình dự báo định lượng mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ Việt Nam hạn từ 1-3 ngày bao gồm 3 mô hình khu vực độ phân giải cao là WRF, NHM và COSMO cùng với việc khai thác, sử dụng các mô hình toàn cầu IFS, GFS và GSM làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên để xây dựng các phương án dự báo khác nhau cho bài toán dự báo định lượng mưa lớn trên khu vực Bắc Bộ Trong các mô hình được thử nghiệm và đánh giá thì mô hình WRF thể hiện tính ưu việt bởi khả năng tương thích và tùy biến cao, có thể sử dụng với nhiều đầu vào và nhiều sơ đồ vật lý khác nhau nên đã được lựa chọn để xây dựng nên phương án dự báo tổ hợp định lượng mưa lớn từ mô hình khu vực độ phân giải cao có sử dụng số liệu quan trắc địa phương trên khu vực Bắc Bộ

Nhóm tác giả Nguyễn Tiến Toàn và cộng sự [19], đã đánh giá khả năng dự báo mưa

do hình thế thời tiết không khí lạnh kết hợp với gió đông trên cao bằng mô hình WRF với thời hạn 2 ngày cho khu vực Trung Trung Bộ Kết quả đánh giá cho thấy, hạn dự báo 24h nên sử dụng ngưỡng mưa vừa (16- 50mm/ngày) và mưa to (50-100mm/ngày) để tham khảo

dự báo lượng và diện mưa; Hạn dự báo 48h nên sử dụng ngưỡng mưa vừa (16-50mm/ngày)

để tham khảo cho dự báo mưa lớn Ngưỡng mưa trên 100mm, các hạn dự báo cho kết quả

dự báo kém, hầu như không dự báo được Từ những kết quả trong nghiên cứu này có thể giúp dự báo viên có thêm thông tin phục vụ công tác dự báo định lượng mưa lớn cho khu vực Trung Trung Bộ

Tháng 12/2019, nghiên cứu của Lê Ánh Ngọc và cộng sự [8] đánh giá khả năng sử dụng mô hình WRF để dự báo thời tiết điểm (20 trạm) từ tháng 1-9/2019, kết quả đánh giá cho thấy mô hình WRF đã dự báo khá tốt trường nhiệt, sai số MAE dự báo dao động chủ

nhiệt độ tối thấp tuyệt đối ở hầu hết các trạm WRF dự báo lượng mưa thiên cao so với lượng mưa thực tế đo được (trừ trạm Côn Đảo) Chỉ số MAE dao động từ 9-49mm Sai số bình phương phương quân dao động từ 16-64mm Chỉ số dự báo sai (FAR) dao động từ 0,16-0,3, điểm số thành công dao động từ 0,5-0,73 và PC từ 0,6-0,76 WRF dự báo chưa tốt trong tháng 7 và dự báo khá tốt trong tháng 8 và tháng 9

Như vậy cho đến nay, các nghiên cứu về nhiễu động trong đới gió Đông kết hợp với các hình thế thời tiết khác như gió mùa, XTNĐ, rãnh thấp… gây mưa lớn cho các khu vực của Việt Nam chưa được quan tâm nghiên cứu nhiều Bài toán dự báo mưa lớn định lượng cũng là bài toán khó đối với dự báo viên và các nhà nghiên cứu đặc biệt với với hiện tượng mưa lớn trái mùa ở Việt Nam nói chung và Nam Bộ nói riêng Chính vì vậy, học viên chọn

đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn ở Nam Bộ do ảnh hưởng của

nhiễu động gió Đông bằng mô hình WRF” Với mục tiêu, phân tích được cơ chế synop

gây mưa lớn trái mùa và giải thích nguyên nhân gây mưa từ sản phẩm mô phỏng của mô hình số và đánh giá khả năng dự báo của mô hình WRF đối với các đợt mưa lớn trái mùa ở Nam Bộ thông qua các chỉ số thống kê

CHƯƠNG 2 SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Số liệu

Số liệu quan trắc:

Bộ số liệu từ 17 trạm khí tượng tại khu vực Nam Bộ được thu thập từ Tổng cục Khí tượng thủy văn thời gian từ 2012-2021 Cụ thể, số liệu lượng mưa tích lũy 24h (từ 19 giờ của ngày hôm trước tới 19 giờ của ngày hôm sau) của 17 trạm quan trắc khí tượng bề mặt

luận văn được dẫn ra trong Bảng 2 1

Bảng 2 1 Danh sách trạm khí tượng khu vực Nam Bộ

Số liệu mô hình toàn cầu: Số liệu GFS được sử dụng để làm điều kiện ban đầu và

điều kiện biên phụ thuộc thời gian cho mô hình WRF là số liệu dự báo toàn cầu GFS (Global Forecast System) cung cấp bởi Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trường NCEP, Mỹ GFS

có độ phân giải 0,5ºx 0,5º độ kinh vĩ được sử dụng cho thí nghiệm 1 Đồng thời, luận văn

sử dụng số liệu FNL với độ phân giải 0,25x0,25 độ kinh vĩ được sử dụng cho thí nghiệm 2

Số liệu mưa trên lưới:Để có số liệu quan trắc trên lưới phục vụ quá trình phân tích các hình thế synốp gây ra các đợt mưa lớn, ngày mưa lớn, từ đó tìm ra các hình thế synốp điển hình gây mưa lớn cho khu vực Nam Bộ, việc thu thập số liệu tái phân tích là giải pháp

thích hợp nhất Luận văn lựa chọn nguồn số liệu tái phân tích ERA Interim, của ECMWF

do đây là nguồn số liệu có chất lượng tốt cho khu vực Việt Nam, có đầy đủ các biến khí quyển cần thiết, đáp ứng được yêu cầu của bài toán thống kê Cụ thể, số liệu ERA Interim

đã được thu thập trong giai đoạn từ 2012-2016 để phục vụ nghiên cứu Các trường tái phân tích ERA Interim được thu thập tại 4 phiên quan trắc là 00Z, 06Z, 12Z và 18Z trong đó các biến bề mặt được thu thập bao gồm khí áp mực biển trung bình, nhiệt độ tại độ cao 2 mét, các thành phần gió kinh hướng, vĩ hướng tại độ cao 10 mét, độ ẩm riêng tại độ cao 2 mét,… Đối với các biến trên cao, luận văn thu thập các trường độ cao địa thế vị (H), nhiệt độ (T),

độ ẩm riêng (Q), các thành phần gió kinh - vĩ hướng (U, V) tại các mực 925, 850, 700 và 500mb Nguồn số liệu ERA Interim được thu thập trên lưới toàn cầu và dưới dạng các tệp tin mã Grib Để giảm thiểu dung lượng lưu trữ, tăng khả năng truy xuất dữ liệu khi tính toán, chúng tôi đã tiến hành giải mã và sao lưu nguồn số liệu này về định dạng NetCDF

2.2 Phương pháp

2.2.1 Phương pháp sử dụng mô hình số trị

Giới thiệu về mô hình WRF

Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (The Weather Research and Forecast) được phát triển bởi Trung tâm hợp tác khí quyển NCAR của Hoa Kỳ Đây là một trong những mô hình phổ biến nhất trong các mô hình dự báo thời tiết thời điểm hiện tại Là một

mã nguồn mở, tính tùy biến cao, cho phép thực hiện các mô phỏng ở nhiều độ phân giải khác nhau cho nên mô hình WRF đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết nghiệp

vụ cũng như trong nghiên cứu ở nhiều quốc gia trên thế giới, cụ thể: tại Mỹ, mô hình WRF đang được chạy nghiệp vụ tại NCEP (từ năm 2004) và AFWA (từ tháng 7/2006) Mô hình này cũng đang được chạy nghiệp vụ tại KMA (2006), tại Ấn Độ, Đài 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, trong đó có Việt Nam

Mô hình WRF thường xuyên được cập nhật các phiên bản mới cũng như sửa chữa các lỗi xảy ra trong quá trình cài đặt và chạy mô hình Phiên bản mới nhất của mô hình WRF (phiên bản 4.0) ra đời ngày 08 tháng 06 năm 2018 Có thể download tại địa chỉ:

http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/downloads.html

Hình 2 1 Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF [22]

Cấu trúc của mô hình WRF bao gồm các phần cơ bản sau đây:

Hệ thống mô hình WRF cung cấp nhiều lựa chọn vật lý có thể kết hợp được với nhau theo nhiều cách Các sơ đồ tham số hoá vật lý trong mô hình WRF rất phong phú, bao gồm: Các quá trình vật lý vi mô, tham số hoá 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 [22]

2.2.2 Phương pháp phân tích synop

Để việc dự báo thời tiết có độ tin cậy cao hơn, ngoài các phương pháp số trị, phương pháp thống kê thì phương pháp synop vẫn đang được sử dụng rộng rãi tại các trung tâm

dự báo Phương pháp synop chuyên nghiên cứu quy luật, diễn biến của những hiện tượng thời tiết chủ yếu bằng việc thành lập và phân tích các loại bản đồ synop ở các mực cơ bản (1000mb, 850mb, 700mb, 500mb, 300mb, ) và giản đồ nhiệt động Bên cạnh đó, phương

pháp này còn kết hợp phân tích ảnh vệ tinh, ảnh radar thời tiết và sản phẩm từ các mô hình

số trị Nhược điểm của phương pháp này là mang tính chủ quan cao, chỉ dự báo hạn ngắn

và chỉ có thể dự báo một cách định tính, không định lượng, cần phụ thuộc vào kinh nghiệm dày dặn của người làm dự báo

2.2.3 Phương pháp đánh giá chất lượng dự báo

Đánh giá chất lượng dự báo thời tiết nói chúng là phương pháp đánh giá và xác định định lượng mức độ chính xác của mô hình hoặc mức độ sai khác giữa các sản phẩm dự báo của mô hình với những kết quả quan trắc thực tế nhằm chỉ ra những ưu điểm, nhược điểm của mô hình, giúp cho các chuyên gia nghiên cứu tìm kiếm các giải pháp cải tiến, phát triển, nâng cao chất lượng dự báo của mô hình

2.2.3.1 Đánh giá sai số trung bình

Trong các công thức dưới đây, Fi và Oi tương ứng là giá trị dự báo và giá trị quan trắc của lượng mưa Theo đó, một số chỉ số thống kê được dùng để đánh giá chất lượng được sử dụng bao gồm: ME, MAE, RMSE

- Sai số trung bình hay sai số hệ thống ME (Mean Error): Chỉ số ME biểu thị sai số

trung bình của dự báo so với quan trắc, nó cho biết thiên hướng sai số của dự báo nhưng

không phản ánh độ lớn của sai số ME dương có nghĩa là giá trị của dự báo có xu hướng cao hơn quan trắc, ME âm thì dự báo thấp hơn quan trắc Dự báo được xem là “hoàn hảo” (không thiên lệch về một phía nào cả) nếu ME=0 Miền giá trị của ME biến thiên từ -∞ đến +∞

𝑛∑𝑛𝑖=1(𝐹ᵢ − 𝑂ᵢ) (2.1)

- Sai số tuyệt đối trung bình MAE (Mean Absolute Error): Chỉ số MAE cho biết

biên độ trung bình của sai số dự báo nhưng không chỉ ra thiên hướng của sai số

Khi MAE=0, giá trị của dự báo hoàn toàn trùng khớp với giá trị quan trắc, dự báo được xem là “lí tưởng” MAE còn được gọi là sai số bậc nhất hay sai số tuyến tính Thông thường, MAE được sử dụng cùng với chỉ số ME để đưa ra ước lượng về độ chính xác khi hiệu chỉnh sản phẩm dự báo bằng chỉ số ME

(2.2)

- Sai số quân phương RMSE (Root Mean Square Error)

RMSE là căn bậc hai của MSE và là thước đo của biên độ sai số nhưng không cho

biết thiên hướng của sai số, và còn được gọi là sai số bậc hai

Khi sai số biến động càng mạnh thì RMSE càng lớn Đặc biệt RMSE rất nhạy cảm với những giá trị sai số lớn Do đó, nếu RMSE càng gần MAE sai số mô hình càng ổn định

và có thể thực hiện việc hiệu chỉnh sản phẩm mô hình

Giữa RMSE và MAE tồn tại bất đẳng thức MAE ≤ RMSE Dấu “=” xảy ra khi và chỉ khi mô hình hoàn toàn không có sai số, khi đó RMSE = MAE = 0

2.2.3.2 Đánh giá dự báo pha

Đánh giá thống kê theo loại là tiêu chuẩn đánh giá sự phù hợp giữa sự xảy ra hiện tượng dự báo và quan trắc Các điểm số đánh giá được dựa vào bảng ngẫu nhiên sau [28]:

Hits (H) = dự báo có + quan trắc có

Misses (M) = dự báo không + quan trắc có

False alarms (F) = dự báo có + quan trắc không

Correct non-event (CN) = dự báo không + quan trắc không

a) Chỉ số FBI (BS hay FBI – Bias score): Đánh giá tỷ số giữa vùng dự báo và vùng thám sát

FBI là tỉ lệ giữa số lần có xảy ra hiện tượng theo mô hình và theo quan trắc Giá trị

(2.4)

FBI < 1 : vùng dự báo nhỏ hơn vùng thám sát

FBI >1 : vùng dự báo lớn hơn vùng thám sát

FBI = 1 : vùng dự báo trùng với vùng thám sát (giá trị lý tưởng)

FBI càng nhỏ hơn 1 mô hình cho kết quả càng dự báo sót nhiều, FBI càng lớn hơn

1 mô hình cho kết quả càng dự báo khống nhiều Đại lượng FBI chỉ cho biết mức độ phù hợp giữa mô hình và quan trắc về tần số xuất hiện nhưng không phản ánh độ chính xác của

c) Tỷ lệ dự báo sai (False Alarms Ratio – FAR)

(2.6) FAR cho biết tỷ lệ mô phỏng / dự báo khống của mô hình (mô hình cho kết quả có nhưng thực tế hiện tượng không xảy ra) Giá trị FAR biến đổi từ (0,1)

FAR = 0 khi F = 0 tức tỷ lệ khống của mô hình bằng 0 Giá trị FAR càng gần 0 thì

mô hình càng tốt, FAR càng tiệm cận tới 1 (tương đương với H tiến gần tới 0) thì mô hình càng kém

d) Điểm số thành công (Critical Success Index – CSI hay Threat Score – TS)

2.2.4 Phương pháp tính vận tải ẩm trong khí quyển

Theo các nghiên cứu của Fassullo J., 2002 và Sminov V., 2000 véctơ tổng vận tải

Trong đó:

Để tính vận tải ẩm, phương pháp thông dụng được áp dụng là tính gần đúng tích phân theo quy tắc hình thang đối với từng lớp khí quyển, phân cách bởi các mặt đẳng áp chuẩn (1000, 925, 850, 700, 600, 500, 400, 300 hPa)

Theo quan niệm truyền thống, lượng ẩm trong khí quyển tập trung đáng kể ở các mực thấp của tầng đối lưu (từ các mực 850-700 hPa trở xuống) Tuy nhiên, ở khu vực nhiệt đới gió mùa, mây đối lưu phát triển mạnh có thể đưa ẩm lên cao, vượt xa mức 700hPa Với điều kiện số liệu cho phép, các tính toàn vận tải ẩm thường thực hiện cho cột không khí cao tới mực 30hPa, đôi khi lên đến mực 100hPa

2.3 Thiết kế thí nghiệm

2.3.1 Thí nghiệm 1

Trong nghiên cứu này mô hình WRF phiên bản V3.9 được định cấu hình với hai miền lưới lồng nhau bao gồm các điểm lưới 151x91 theo kích thước (x,y) cho miền đầu tiên (được ký hiệu là miền d01) với độ phân giải ngang là 18km và điểm lưới 157x109 với 6km tương ứng (ký hiệu là miền d02) Tất cả các miền được hiển thị trong Hình 2 2 Bảng 2.3

là bộ tham số vật lý của mô hình WRF được lựa chọn để mô phỏng mưa khu vực Nam Bộ

Cụ thể:

Sử dụng mô hình WRF dự báo mưa hạn 84h trong đó 12h tích phân đầu không được

sử dụng với hai lý do: (1) loại bỏ số liệu trong khoảng thời gian cân bằng mô hình (spin-up time); (2) để lượng mưa mô hình được lấy cùng thời gian với mưa quan trắc từ 12h ngày hôm trước đến 12h ngày hôm sau (giờ GMT), tương ứng với mưa quan trắc tại trạm ở Việt Nam được tính từ 19h ngày hôm trước đến 19h ngày hôm sau

Hình 2 2 Các miền tính của mô hình của thí nghiệm 1 Bảng 2 2 Các đợt mưa lớn do nhiễu động gió Đông từ 2012-2016 sử dụng cho TN1

STT Ngày xảy ra Lượng mưa Lượng mưa lớn nhất đo được Hình thế gây mưa lớn

động gió Đông trên cao

2 3-4/11/2014

Rãnh áp thấp qua phía Nam Cà Mau + Nhiễu động gió Đông

xoáy thấp ở vịnh Thái Lan

4 24-26/10/2016 50-100 mm TP Vũng Tàu: 150mm; Mỹ

Tho: 145mm; Vàm Kênh:

131mm; Long Định (Tiền Giang): 158mm; Long Xuyên (An Giang): 121mm

Rãnh thấp xích đạo + Nhiễu động gió Đông

Nguồn: Đặc điểm Khí tượng Thủy văn 2012-2016

Vũ Văn Thăng, 2020

Hình thế nhiễu động gió Đông gây mưa cho khu vực Nam Bộ thường kết hợp với 2 hay nhiều hình thế synop khác gây ra các đợt mưa trái mùa tại đây vào cuối tháng 10-tháng

11 trong năm Vì là mưa trái mùa nên các đợt mưa thường ít xảy ra, tần suất 1 năm 1 đợt hoặc vài năm mới quan trắc được 1 đợt nên số đợt theo thống kê thường ít, do vậy, để đảm bảo dung lượng mẫu để đánh giá khả năng dự báo mưa của mô hình cho khu vực Nam Bộ, luận văn đã thay đổi các sơ đồ của bộ sơ đồ đối lưu, sơ đồ lớp biên hành tinh, sơ đồ vi vật

lý mây nhằm tăng dung lượng mẫu để đảm báo tính khách quan cho việc đánh giá kỹ năng của mô hình Với sự thay đổi các sơ đồ như đã liệt kê trong bảng dưới đây

Bảng 2 3 Sơ đồ vật lý sử dụng trong thí nghiệm 1

Nguồn: Vũ Văn Thăng, 2020

Luận văn khảo sát tác động của việc thay đổi các tùy chọn vật lý khác nhau của mô hình WRF bao gồm các sơ đồ tham số hóa đối lưu (convective schemes-CS), sơ đồ vi vật

lý mây (microphysics-MP) và sơ đồ lớp biên hành tinh (planetary boundary layer -PML) Đối với sơ đồ tham số hóa đối lưu, 3 sơ đồ được nghiên cứu bao gồm: Kain – Fritsch (KF1, KF2, KF3), Betts – Miller – Janjic (BMJ), và Grell Devenji (GD) Đối với sơ đồ vi vật lý mây, có 4 sơ đồ bao gồm: Lin, Thompson (THP) và hai sơ đồ WRF MP với năm và sáu thời điểm (WSM5 và WSM6) Đối với sơ đồ lớp biên hành tinh, 2 sơ đồ bao gồm: Mellor – Yamada – Janjic (MYJ) và Đại học Yonsei (YSU)