thử nghiệm dự báo hạn mùa một số chỉ số khí hậu cực đoan bằng mô hình regcm cho khu vực việt nam luận văn ths. khoa học khí quyển và khí tượng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trịnh Tuấn Long THỬ NGHIỆM DỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN BẰNG MÔ HÌNH REGCM CHO KHU VỰC VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2012 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trịnh Tuấn Long THỬ NGHIỆMDỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN BẰNG MÔ HÌNH REGCM CHOKHU VỰC VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tƣợng và khí hậu học Mã số: 60.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. TS. Phan Văn Tân Hà Nội - 2012 1 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH 2 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT 4 Chƣơng 1 TỔNG QUAN 7 1.1 Các nghiên cứu trên thế giới 7 1.2. Các nghiên cứu trong nƣớc 16 Chƣơng 2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 2.1 Xác định các chỉ số khí hậu cực đoan 21 2.2Hệ thống mô hình dự báo khí hậu CFS 25 2.3 Mô hình khí hậu khu vực RegCM 26 2.4 Cách xác định các chỉ số ECE từ sản phẩm mô hình 30 2.5 Phƣơng pháp đánh giá 33 Chƣơng 3 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 36 3.1 Kết quả nhiệt độ trung bình tháng 36 3.2 Các trƣờng nhiệt độ cực trị 46 3.3 Các chỉ số khí hậu cực đoan 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 PHỤ LỤC 68 2 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 : Trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài của WMO 13 Hình 2.1 Cấu trúc lƣới thẳng đứng (bên trái) và lƣới ngang dạng xen kẽ ArakawaB (bên phải) của mô hình 27 Hình 2.2 Quy trình dự báo mùa 30 Hình 2.3 Xác định chỉ số ECE bằng phƣơng pháp phân vị 33 Hình 3.1: Nhiệt độ trung bình tháng dự báo ứng với các hạn dự báo khác nhau 37 Hình 3.2 Nhiệt độ trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) và sai số quân phƣơng (d) 38 Hình 3.3 Đồ thị phân bố tần suất trƣờng nhiệt độ trung bình cho tháng 8 và tháng 4 40 Hình 3.4: Phân bố đồng thời giá trị nhiệt độ tháng 8 và tháng 4 41 Hình : 3.5 Tổng lƣợng mƣa tháng dự báo với các hạn dự báo từ 1 đến 6 tháng 43 Hình 3.6 : Lƣợng mƣa trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) và sai số quân phƣơng (d) 44 Hình 3.7 Đồ thị phân bố tần suất trƣờng mƣa cho tháng 8 và tháng 4 45 Hình 3.8 Nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng ứng với các hạn dự báo khác nhau 47 Hình 3.9 : Nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) và sai số quân phƣơng (d) 48 Hình 3.10 : Đồ thị phân bố tần suất nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng cho tháng 8 và tháng 4 49 Hình 3.11 : Phân bố đồng thời giá trị nhiệt độ cực tiểu trung bình tháng 8 và tháng 4 . 50 Hình 3.12 Nhiệt độ cực đại trung bình tháng ứng với các hạn dự báo khác nhau 52 Hình 3.13: Nhiệt độ cực đại trung bình tháng (a), hệ số tƣơng quan (b), sai số ME (c) và sai số quân phƣơng (d) 53 Hình 3.14 Đồ thị phân bố tần suất nhiệt độ cực đại trung bình tháng cho tháng 8 và tháng 4 53 Hình 3.15 Phân bố đồng thời giá trị nhiệt độ cực đại trung bình tháng 8 và tháng 4 54 Hình 3.16 Nhiệt độ cực tiểu tuyệt đối tháng 3 đến tháng 8 với hạn dự báo tứng ứng từ 1 đến 6 tháng. 56 3 Hình 3.17 Nhiệt độ cực đại tuyệt đối tháng 3 đến tháng 8 với hạn dự báo tứng ứng từ 1 đến 6 tháng. 57 Hình 3.18 khả năng dự báo số ngày rét đậm C15 (a), rét đậm, rét hại C13 (b). 58 Hình 3.19 khả năng dự báo số ngày nắng nóng H35 (a), nắng nóng gay gắt H37 (b). 59 Hình 3.20 khả năng dự báo số ngày mƣa lớn 60 4 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT AGCM Mô hình hoàn lƣu chung khí quyển CFS Hệ thống dự báo mùa toàn cầu (Climate Forecast Systerm) CFSR Bộ số liệu tái phân tích CFS CMAP Số liệu tái phân tích mƣa trên lƣới CPC Merged Analysis of Precipitation ECE Hiện tƣợng khí hậu cực trị (extreme climate events) ENSO Dao động Nam (El Nino Southern Oscillation) GCM Mô hình hoàn lƣu chung khí quyển (Global Circulation model) GPC Trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài IPCC Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi khí hậu LSM Mô hình bề mặt đất (land surface model) MME Hệ thống tổ hợp đa mô hình (MultiModel Ensemble) MOM3 Mô hình đại dƣơng phiên bản 3 (Modular Ocean Model version 3) MRED Tổ hợp đa mô hình khí hậu khu vực (MultiRCM Ensemble Downscaling) RCM Mô hình khí hậu khu vực (Regional Climate Model) RegCM Mô hình khí hậu khu vực (Regional Climate Model) SPI Chỉ số giáng thủy tiêu chuẩn (Standardized Precipitation Index) SST Nhiệt độ mặt nƣớc biển toàn cầu (Sea surface temperature) TRMM Số liệu mƣa vùng nhiệt đới (Tropical Rainfall Measuring Mission) WMO Tổ chức Khí tƣợng Thế giới (World Meteorological Organization) 5 MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, dự báo hạn mùa (seasonal forecasting) đang là một trong những bái toán có tính ứng dụng rất lớn, có ý nghĩa rất quan trọng đối với nhiều ngành kinh tế, xã hội. Thông tin dự báo hạn mùa là căn cứ cho các nhà hoạch định chính sách, các nhà quản lý có thể đƣa ra kế hoạch sản suất phù hợp cũng nhƣ chủ động ứng phó với các thiên tai, thảm họa. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu,dƣờng nhƣ các hiện tƣợng thời tiết cực đoan ngày càng xảy ra với tần suất nhiều hơn, cƣờng độ mạnh hơn, gây thiệt hại nặng nề, việc dự báo hạn mùa dựa trên cơ sở các mô hình động lực trở nên ƣu việt hơn so với phƣơng pháp thống kê truyền thống. Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tính toán, các mô hình dự báo số trị ngày càng đƣợc sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khí hậu. Việc ứng dụng không chỉ trên quy mô toàn cầu mà còn đƣợc chi tiết hóa cho từng khu vực, tạo điều kiện thuận lợi cho những nghiên cứu sâu hơn, mang tính ứng dụng cao hơn. Ngoài ra, mục tiêu của bài toán dự báo hạn mùa không chỉ dừng lại đơn thuần ở dự báo xu thế các yếu tố khí tƣợng nữa mà việc dự báo đƣợc các hiện tƣợng thời tiết cực đoan ở qui mô hạn mùa cũng rất đƣợc quan tâm, chú ý. Ở Việt Nam, việc ứng dụng và thử nghiệm các mô hình khí hậu khu vực cho bài toán dự báo tuy không còn mới mẻ nhƣng vẫn còn nhiều câu hỏi cần đƣợc trả lời, đặc biệt là dự báo hạn mùa và khả năng dự báo các yếu tố, hiện tƣợng khí hậu cực đoan. Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả sẽ thử nghiệm ứngdụng mô hình khí hậu khu vựckhi sử dụngsản phẩmđầu ra từ mô hình dự báo toàn cầulàm điều kiện ban đầu và điều kiện biên đểdự báo một số chỉ số khí hậu cực đoan vàđánh giá cho khu vực Việt Nam. Mô hình đƣợc sử dụng là mô hình RegCM phiên bản 4.2 (RegCM4.2). Sản phẩm của mô hình toàn cầu đƣợc sử dụng là sản phẩm dự báo của hệ thống mô hình CFS. Luận văn đƣợc bố cục thành 3 chƣơng, ngoài mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo nhƣ sau: 6 Chƣơng 1: Tổng quan Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 3: Kết quả và nhận xét 7 Chƣơng 1 TỔNG QUAN Hiện nay, dự báo hạn mùa đang là một trong những bài toán đƣợc các nhà khoa học trong và ngoài nƣớc hết sức quan tâm. Các kết quả dự báo mùa đã mang lạiđƣợc ứng dụng rộng rãi trongđời sống xã hội. Trong đó, có thể kể đến hiệu quả của sản phẩm dự báo hạn mùa trong lĩnh vực nông nghiệp nhƣ góp phần đƣa ra những dự báo đáng tin cậy về sản lƣợng vụ mùa ở Australia [45],Châu Âu [13] hay miền tây Ấn Độ [14], và cả trong lĩnh vực y tế nhƣ góp phần cung cấp thông tin cho việc dự báo sự lan truyền của dịch sốt rét [38]. Việc dự báo hạn mùa các hiện tƣợng khí hậu cực đoan cũng đã đƣợc thử nghiệm ở nhiều nơi trên thế giới nhƣ Mỹ [31], [48], Hàn Quốc [40] hay Nam Mỹ [19] và đãcho những kết quả khả quan. Dƣới đây là một số công trình nghiên cứu tiêu biểu. 1.1 Các nghiên cứu trên thế giới Trong nghiệp vụ dự báo có 3 lớp bài toán:dự báo thời tiết, dự báo tháng và dự báo mùa. Đối với dự báo thời tiết, thông thƣờng hạn dự báo khoảng 3–5 ngày (hạn ngắn – Short range forecast) và tối đa khoảng 5–10 ngày (hạn vừa – Medium range forecast). Dự báo thời tiết cần phải chỉ ra được trạng thái của khí quyển tại một địa điểm cụ thể, vào những thời điểm cụ thể (từng ngày, thậm chí từng giờ) trong thời hạn dự báo. Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa không chỉ ra trạng thái khí quyển vào những thời điểm cụ thể đến từng ngày, thay vào đó là thông tin chung về điều kiện khí quyển trong từng khoảng thời gian nhất định (chẳng hạn từng tháng, từng mùa – batháng) trong thời hạn dự báo. Dự báo mùa, hay dự báo hạn mùa (Seasonal forecast), hay dự báo khí hậu hạn mùa (Seasonal Climate forecast) có hạn dự báo đến tối đa (hiện nay) là một năm [35]. Theo tổ chức khí tƣợng thế giới WMO [44], với bài toán dự báo thời tiết, dự báo quy mô lớn hơn 10 ngày trong tƣơng lai đƣợc coi là dự báo hạn dài. Trong dự báo khí hậu, hạn dự báo đƣợc mở rộng từ hạn 30-45 ngày (dự báo tháng), hoặc vài 8 ba tháng đến 1 năm(hạn mùa), cho đến 2-3 năm (hạn dài). Các thông tin dự báo khí hậu có thể rất khái quát để mô tả quy mô mùa (seasonal outlook) điều kiện thời tiết thông qua độ lệch so với giá trị trung bình khí hậu của mùa đó [35]. Khái niệm mùa có thể hiểu theo mùa thiên văn (xuân, hạ, thu, đông) và cũng có thể có khái niệm khác ở vùng nhiệt đới (mùa mƣa, mùa khô). Trong thực tế, dự báo hạn mùa (seasonal forecasting) đƣợc xét từ quy mô tháng cho đến 1 năm (với các hạn phổ biến là 1, 3, 6, 9 tháng) nhằm đƣa ra các ứng dụng có hiệu quả của sản phẩm dự báo. Dự báo hạn mùa (từ quy mô tháng cho đến quy mô năm) là một bài toán phức tạp mà sự thành công của các dự báo mùa này phụ thuộc vào mức độ chi tiết hóa về mối quan hệ tƣơng tác giữa khí quyển và đại dƣơng [44]. Hiện tại, với những hiểu biết về các quá trình tƣơng tác khí quyển – đại dƣơng, cùng với việc mô phỏng chi tiết hóa từng khu vực của các mô hình cũng nhƣ việcthu thập số liệu đo đạc quan trắc nâng cao chất lƣợng số liệu đã tạo ra những tiến bộ trong dự báo hạn mùa. Để hiểu đƣợc cơ sở vật lý của dự báo hạn mùa, chúng ta cần hiểu các nhân tố tạo ra các đặc trƣng khí hậu của 1 năm khác biệt so với các năm khác. Vì vậy, chúng ta cũng cần nắm đƣợc khả năng dự báo của chính các nhân tố này và cụ thể ở quy mô thời gian nào. Trên quy mô toàn cầu, nguyên nhân quan trọng nhất khiến các đặc trƣng khí hậu thay đổi từ năm này qua năm khác là sự biến đổi của nhiệt độ mặt nƣớc biển toàn cầu (SST). Dị thƣờng nhiệt độ bề mặt biển ở khu vực nhiệt đới là đặc biệt quan trọng bởi vì đối lƣu sâu trong khí quyển miền nhiệt đới, tác động lớn đến hoàn lƣu toàn cầu, lại rất nhạy cảm với SST bên dƣới. Ở một số nơi khác nhƣ Châu Âu và Tây Phi, SST của khu vực cũng đƣợc coi là một trong những nhân tố quan trọng nhất. Đối với khu vực nhiệt đới, đặc biệt là khu vực Thái Bình Dƣơng xích đạo, khả năng dự báo SST đƣợc nâng cao nhờ có các quá trình khác. Trong đó, ENSO là hiện tƣợng đƣợc quan tâm nghiên cứu và có tác động nhiều nhất đến các quá trình làm thay đổi SST[45]. Dự báo hiện tƣợng ENSO, theo quy mô tháng và năm, đã hỗ trợ tốt hơn cho dự báo hạn mùa ở nhiều nơi trên thế giới. [...]... hậu cực đoan 20 Chƣơng 2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Trong chƣơng một, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của bài toán dự báo hạn mùa cũng nhƣ ứng dụng dự báo mùa yếu tố, hiện tƣợng khí hậu cực đoan bằng mô hình khí hậu khu vực ãđƣợc chỉ ra Để cụ thể hóa bài toán thử nghiệm ứng dụng RegCM4 .2 dự báo hạn mùa một số chỉ số khí hậu cực đoan cho khu vực Việt Nam, trong chƣơng nàysẽ trình bày sơ lƣợc mô hình RegCM phiên... cầu cho dự báo hạn dài (GPCs) đƣa ra điều kiện cơ bản cho dự báo khí hậu và thời tiết ở quy mô khu vực/ địa phƣơng và đƣợc sử dụng ở các trung tâm dự báo khu vực và địa phƣơng Từ đó, dự báo hạn dài ở quy mô khu vực đƣợc cung cấp bởi cả Các trung tâm khí hậu khu vực (RCCs) cũng nhƣ các diễn đàn về dự báo mùa khu vực (RCOFs) Cũng nhƣ GPCs, RCCs và RCOFs sử dụng số liệu đƣợc hỗ trợ bởi các mô hình số trị... quả mô phỏng, dự báo có thể tốt cho khu vực này nhƣng lại kém cho một khu vực khác Ngay trên cùng một khu vực, yếu tố, hiện tƣợng này có thể mô phỏng hoặc dự báo tốt nhƣng yếu tố, hiện tƣợng khác lại có sai số lớn, thậm chí không chấp nhận đƣợc Từđó, tác giả nhận thấy việc hƣớng đến nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình khí hậu khu vực vào bài toán dự báo hạn mùa Việt Nam để dự báo một số chỉ số khí hậu. .. thông báo này tổng kết diễn biến khí hậu 3 tháng trƣớc đó và đƣa ra dự báo khí hậu cho 3 tháng tiếp theo Diễn biến khí hậu đƣợc xem xét trên cả quy mô toàn cầu và Việt Nam với các biến nhiệt độ, mƣa, nắng, bốc hơi, chỉ số ẩm và một số hiện tƣợng thời tiết đặc biệt Dự báo khí hậu 3 tháng bao gồm các nhận định chung về diễn biến khí hậu thế giới và khu vực (hiện tƣợng ENSO) và dự báo khí hậu cho Việt Nam. .. trong số 18 loại này 28 Số liệu độ cao địa hình đƣợc lấy từ USGS Các tập tin số liệu mặt đệm và độ cao địahình đều có sẵn tại các độ phân giải 30 và 10 phút.Ởđây sử dụng tập số liệuđộ phân giải 10 phút 2.3.2 Cấu hình thí nghiệm Với mục đích thử nghiệm ứng dụng mô hình RegCM với số liệu CFS dự báo hạn mùa một số chỉ số khí hậu cực đoan cho Việt Nam, chúng tôi đã thiết lập cấu hình cho mô hìnhRegCM nhƣ... hạn hán Ngoài ra, đề tài còn nghiên cứu thử nghiệm ứng dụng các mô hình khí hậu khu vực với điều kiện ban đầu và điều kiện biên từ trƣờng dự báo toàn cầu của hệ thống mô hình kết hợp khí quyển – đại dƣơng CAM-SOM để dự báo mùa các trƣờng khí hậu và các hiện tƣợng cực đoan ở Việt Nam Kết quả với 3 mô hình khí hậu khu vực đƣợc sử dụng đều có sai số hệ thống đối với hầu hết các yếu tố và hiện tƣợng khí. .. tƣợng khí hậu cực đoan khá mới mẻ ở Việt Nam. Điểm thứ ba, trong lĩnh vực nghiên cứu mô phỏng và dự báo ECE bằng các mô hình số, kể cả mô hình toàn cầu và mô hình khu vực, các GCM nói chung cũng nhƣ các RCM nói riêng đƣợc ứng dụng tái tạo cũng nhƣ dự báo trƣờng khí hậu Các trƣờng khí hậu sau khi đƣợc tái tạo hoặc dự báo sẽ là cơ sở để xác định các ECEtheo các kĩ thuật khác nhau Với cùng một mô hình, ... tác dự báo, tác giả dựa trên số liệu mƣa để chia miền nghiên cứu thành các khu vực nhỏ hơn Hệ thống dựa trên sản phẩm dự báo mùa đa mô hình MME với hạn dự báo 3 tháng dự báo mƣa cho 60 trạm ở Hàn Quốc từ tháng 3 đến tháng 5 Dựa trên kết quả mô hình và chỉ số SPI, các bản tin dự báo hạn hán và lũ hụt sẽ đƣợc xây dựng và đƣa ra Hệ thống cũng sử dụng 3 sơ đồ đối lƣu khác nhau và hiệu chỉnh kết quả dựa... 1000 cho đến 1 mb .Số liệu đƣợc lƣu dƣới dạng GRIB2 Trong luận văn này, để thử nghiệm khả năng dự báo một số chỉ số khí hậu cực đoan, bộ số liệu CFS dự báo năm 2012 từ tháng 1 đến tháng 10đƣợc sử dụng làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hình khí hậu khu vực RegCM4 .2 với các biến đầu vào là 5 biến đƣợc cho trên cácmực áp suất là độ cao địa thế vị (HGT), độ ẩm tƣơng đối (RH), nhiệt độ không khí. .. hậu cực đoan là một hƣớng tiếp cận mới, rất cóý nghĩa và cần thiết.Để giải quyết bài toán này, chúng tôi tập trung vào hai khía cạnh Đầu tiên là đánh giá đƣợc khả năng mô phỏng hạn mùa một số trƣờng cơ bản của mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 4.2 với đầu vào từ trƣờng dự báo thực CFS Dựa trên kết quả thu đƣợc, tác giả sẽ lựa chọn và tiến hành đánh giả khả năng mô phỏng một số chỉ số khí hậu cực . ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trịnh Tuấn Long THỬ NGHIỆM DỰ BÁO HẠN MÙA MỘT SỐ CHỈ SỐ KHÍ HẬU CỰC ĐOAN BẰNG MÔ HÌNH REGCM CHO KHU VỰC VIỆT NAM LUẬN. kiện ban đầu và điều kiện biên đ dự báo một số chỉ số khí hậu cực đoan và ánh giá cho khu vực Việt Nam. Mô hình đƣợc sử dụng là mô hình RegCM phiên bản 4.2 (RegCM4 .2). Sản phẩm của mô hình toàn. HẬU CỰC ĐOAN BẰNG MÔ HÌNH REGCM CHOKHU VỰC VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tƣợng và khí hậu học Mã số: 60.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. TS. Phan Văn Tân