TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ CỰC TRỊ VÀ TỔNG LƯỢNG MƯA THÁNG CHO KHU VỰC TỈNH HẢI DƯƠNG Sinh viên thực hiện: Vũ Thị Quý Giáo viên hướng dẫn: ThS. Nguyễn Bình Phong Hà Nội, năm 2014 DANH MỤC VIẾT TẮT SST: Nhiệt độ mặt nước biển. TBD: Thái Bình Dương. WMO: Tổ chức khí tượng thế giới. GPCs: Trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài. TB: Trung bình. ĐTDB: Đối tượng dự báo. NTDB: Nhân tố dự báo. MỞ ĐẦU Những năm gần đây, dự báo hạn dài đang là một trong những bài 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 dài là căn cứ cho các nhà hoạch định chính sách, các nhà quản lý có thể đưa ra kế hoạch sản suất phù hợp cũng như chủ động ứng phó với các thiên tai, thảm họa. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, dường như các hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng xảy ra với tần suất nhiều hơn, cường độ mạnh hơn, gây thiệt hại nặng nề. Ngoài ra, mục tiêu ngày càng cao của bài toán dự báo hạn dài không chỉ dừng lại đơn thuần ở dự báo xu thế các yếu tố khí tượng mà việc dự báo được các hiện tượng thời tiết cực đoan ở qui mô hạn dài rất được quan tâm, chú ý. Việt Nam là nước đang phát triển với đa số là sản xuất nông nghiệp nên việc dự báo hạn dài càng quan trọng và cấp thiết hơn bao giờ hết. Trong nghiệp vụ dự báo có 3 lớp bài toán: dự báo thời tiết, dự báo tháng và dự báo mùa (gọi chung là dự báo hạn dài). 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 hạn dài 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 – ba tháng) trong thời hạn dự báo. Qua các nghiên cứu về bài toán dự báo hạn mùa nhận thấy: Về mặt phương pháp, hiện nay phương pháp mô hình động lực có ưu thế hơn và được phát triển ngày càng hoàn thiện hơn. Nhưng do dự báo hạn mùa ở Việt Nam còn khá "thô sơ" nên rất nhiều các nghiên cứu và nghiệp vụ chủ yếu dùng phương pháp thống kê (phương pháp thống kê trong khí hậu). Đây là một công cụ toán học được áp dụng rất rộng rãi và có hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. "Phương pháp thống kê trong khí hậu" vận dụng một số nguyên lý của lý thuyết xác suất thống kê toán học, tính toán thống kê các đặc trưng khí tượng, khí hậu, giải quyết một số bài toán trong nghiên cứu qui luật, bản chất, đặc tính cũng như các vấn đề liên quan đến cấu trúc các trường khí quyển. Nó là cầu nối giữa lý thuyết xác suất thống kê toán học và khoa học khí quyển. Trong khuôn khổ khóa luận này, tôi chỉ xin dùng phương pháp hồi quy trong toán thống kê để xây dựng phương trình dự báo nhiệt độ cực trị và lượng mưa tháng cho tỉnh Hải Dương. Khóa luận được bố cục thành 3 chương: Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và điều kiện tự nhiên tỉnh Hải Dương. Chương 2: Phương pháp nghiên cứu Chương 3: Kết quả và nhận xét. Chương 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN TỈNH HẢI DƯƠNG 1.1. Tổng quan về tình hình nghiên cứu. Hiện nay, dự báo hạn mùa đang là một trong những bài toán được các nhà khoa học trong và ngoài nước hết sức quan tâm. Các kết quả dự báo mùa đã mang lại được ứng dụng rộng rãi trong đời sống xã hội. Dự báo hạn mùa (từ tháng cho đến 1 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 tương tác giữa khí quyển và đại dương. Hiện tại, với những hiểu biết về các quá trình tương tác khí quyển - đại dương, cùng với việc nâng cao chất lượng thu thập số liệu đo đạc quan trắc đã tạo ra những tiến bộ trong dự báo hạn mùa. Nhân tố tạo ra các đặc trưng khí hậu của 1 năm khác biệt so với các năm khác. Các nguyên nhân tạo ra sự khác biệt đó là: sự biến đổi của nhiệt độ mặt nước biển toàn cầu (SST), ENSO, độ ẩm đất, giáng thủy, bức xạ… Hiện đang có nhiều phương pháp được sử dụng trong dự báo khí tượng hạn dài, song nếu kể từ trước đến nay có thể nhóm chúng lại thành 3 dạng chính sau: Phương pháp synop, phương pháp thống kê và phương pháp mô hình động lực (dự báo sử dụng các mô hình số trị). Phương pháp synop: chính là dự báo thời tiết dựa trên các quan trắc synop mà công cụ quan trọng là các bản đồ synop. Phương pháp synop được ra đời và phát triển trước hết từ dự báo thời tiết hạn ngắn, cũng có ý tưởng này khi mở rộng thời hạn dự báo. Nếu như dự báo hạn ngắn sử dụng trực tiếp những bản đồ synop hàng ngày , các hình thế thời tiết được thể hiện trên bản đồ qua các thời điểm như 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 22 giờ thì dự báo hạn dài các ban đồ sử dụng chính là bản đồ khí hậu (thời tiết trung bình) với các thời đoạn dài hơn như 5 ngày, 10 ngày, 1 tháng, 3 tháng…Trong dự báo thời tiết hạn ngắn bằng phương pháp synop, phân loại thời tiết chủ yếu có quy mô nhỏ quan hệ trực tiếp tới khu vực tác nghiệp, đôi khi tới các điểm trạm và được sử dụng như là cơ sở cho việc phân tích dự báo hàng ngày. Với dự báo hạn dài, rõ ràng phạm vi ảnh hưởng được mở rộng hơn nhiều. Những hình thế synop hàng ngày của khu vực nhỏ không có ý nghĩa trực tiếp đến các kết luận của dự báo hạn dài nên các phân loại thời tiết cũng được mở rộng, không nhằm vào các trạng thái cụ thể mà quan tâm nhiều hơn đến đến xu thế phát triển trong giai đoạn dài tương ứng với các thời đoạn dự báo cần làm . Người ta gọi đó là phân loại hoàn lưu quy mô lớn. Phương pháp thống kê là phương pháp đơn giản nhất để dự báo dị thường các yếu tố so với khí hậu trung bình, quy mô tháng hay mùa, sử dụng các nguyên tắc (bằng thống kê) liên kết các hình thế trong tương lai với đặc tính khí hậu hiện tại. Những dị thường biến đổi chậm và có quy mô lớn của khí hậu (ví dụ như SST) có thể tồn tại trong nhiều tháng, và có thể tác động làm thay đổi hình thế hoàn lưu chung khí quyển và từ đó sai lệch so với trạng thái trung bình của hoàn lưu khí hậu địa phương. Ban đầu, hướng tiếp cận này không mấy thành công, nhưng sự tăng cường hiểu biết về hiện tượng ENSO và các hình thế tác động khác giúp cho phương pháp này đáng tin cậy hơn. Điểm mạnh của phương pháp này là tương đối dễ áp dụng bởi vì hầu như phụ thuộc vào thống kê khí hậu và sử dụng tài nguyên máy tính khiêm tốn. Tuy nhiên, phương pháp đơn giản này vẫn tồn tại nhiều hạn chế. Các mô hình thống kê chỉ sử dụng đơn thuần chuỗi số liệu trong quá khứ, dự báo các mối liên hệ phức tạp mà không có các mối liên hệ cụ thể nào với các quá trình vật lý cũng như động lực học nằm ẩn bên trong. Điều này có nghĩa là phương pháp hiệu quả khi sự phát triển quy mô lớn là rõ rệt và theo một hướng nhưng rất khó để lường trước những sự chuyển pha, ví dụ như từ nóng sang lạnh và ngược lại. Và cuối cùng, phương pháp thường không nắm bắt được những yếu tố đột biến. Phương pháp mô hình động lực dự báo mùa nhìn chung chỉ mới bắt đầu từ khoảng 30 năm trở lại đây. Cách tiếp cận của phương pháp mô hình động lực có cơ sở vật lý hơn, sử dụng các mô hình hoàn lưu chung khí quyển. Trong một dạng của hướng tiếp cận này, bước đầu tiên là dự báo sự phát triển của SST trong vùng nhiệt đới Thái Bình Dương. Các dự báo có thể dựa trên mô hình khu vực mà coi sự phát triển trong vùng đại dương nhiệt đới là cô lập. Khi mô hình đưa ra dự báo về Thái Bình Dương, có thể trong một năm tới, hình thế dự báo của SST sẽ được sử dụng tác động đến mô hình hoàn lưu chung khí quyển để dự báo thời tiết toàn cầu phản ứng ra sao. Những dự báo mùa đã cho các kết quả đầy hứa hẹn, đặc biệt là khu vực nhiệt đới. Sự phát triển của các dự báo này được xây dựng dựa trên những điểm mạnh của mô hình và những quan trắc ngày càng tốt hơn ở khu vực Thái Bình Dương xích đạo. Sự phát triển đáng kể hiện tại đã tạo ra một hệ thống tương tác đầy đủ trong đó thành phần đại dương, khí quyển và mặt đất của mô hình tương tác liên tục với nhau để cho ra các bản tin dự báo đến vài tháng. Việc dự báo hạn dài có độ chính xác cao với các nhân tố khí hậu (nhiệt độ, lượng mưa, trên hay dưới chuẩn… ) có những tiềm năng ứng dụng rất lớn, ví dụ những dự báo này có thể cung cấp thông tin cần thiết cho những quyết định dài hạn và cảnh báo sớm các thiên tai có thể xảy ra. Độ tin cậy của bất kỳ dự báo nào cũng phụ thuộc vào khả năng nắm bắt chính xác đến đâu của chúng khi so sánh với trung bình khí hậu. Cụ thể là dự báo chỉ được chấp nhận nếu chúng chính xác hơn và cung cấp nhiều thông tin hơn so với kinh nghiệm về khí hậu mà vẫn được sử dụng để đánh giá và đưa ra các quyết định trước đây. 1.1.1 Các nghiên cứu trên thế giới. Theo tổ chức khí tượng thế giới WMO, với bài toán dự báo thời tiết, dự báo quy mô lớn hơn 10 ngày trong tương lai được coi là dự báo hạn dài. Trong dự báo khí hậu, hạn dự báo được mở rộng từ hạn 30-45 ngày (dự báo tháng), hoặc vài ba tháng đến 1 năm (hạn mùa), cho đến 2-3 năm (hạn dài). Các thông tin dự báo khí hậu rất khái quát, chủ yếu mô tả điều kiện thời tiết thông qua độ lệch so với giá trị trung bình khí hậu của tháng, mùa đó. 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 mưa, mùa khô). Trong thực tế, dự báo hạn mùa được xét từ quy mô tháng cho đến 1 năm (với các hạn phổ biến là 1, 3, 6, 9 tháng) nhằm đưa ra các ứng dụng có hiệu quả của sản phẩm dự báo. Trên quy mô toàn cầu, nguyên nhân quan trọng nhất khiến các đặc trưng khí hậu thay đổi từ năm này qua năm khác là sự biến đổi của nhiệt độ mặt nước biển toàn cầu (SST). Dị thường nhiệt độ bề mặt biển ở khu vực nhiệt đới là đặc biệt quan trọng bởi vì đối lưu sâu trong khí quyển miền nhiệt đới tác động lớn đến hoàn lưu toàn cầu, lại rất nhạy cảm với SST bên dưới. Một nhân tố cũng rất quan trọng khác là bề mặt đất của trái đất, nó cũng có thể ảnh hưởng đến khí quyển trên quy mô mùa, trong đó độ ẩm đất đóng vai trò quan trọng, cũng như một số nơi là độ phủ tuyết. Độ ẩm đất có thể dao động về căn bản từ năm này qua năm khác và biến đổi trong độ ẩm đất có khoảng thời gian quy mô từ tháng đến năm. Theo Chan và Shi (1996 – 2000) [5] đã sử dụng số liệu quan trắc trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và số liệu lịch sử về bão đổ bộ vào tỉnh Quảng Đông (Trung Quốc), tác giả dùng phương pháp hồi quy nhiều biến để lọc nhân tố dự báo, trong nghiên cứu này tác giả đã tìm được xu thế dài hạn trong hoạt động của bão như sự biến đổi của số lượng, vị trí hình thành của bão. Easterling D.R và CS (2000) [6]đã sử dụng số liệu quan trắc ở các vùng khác nhau trên lãnh thổ Hoa Kỳ, tác giả đã chỉ ra các chỉ số khí hậu cực đoan để phát hiện những cực đoan về nhiệt độ, lượng mưa, hiện tượng hạn hán, bão và xoáy thuận nhiệt đới. Hiện nay WMO đã thiết lập được các nguồn cung cấp sản phẩm dự báo hạn dài. Các quá trình dự báo hạn dài dựa trên nền tảng công nghệ tính toán (quy mô từ 30 ngày đến 2 năm) trên quy mô toàn cầu. Những dịch vụ cung cấp bởi các trung tâm này được biết đến với tên gọi là trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài (GPCs) đưa ra điều kiện cơ bản cho dự báo khí hậu và thời tiết ở quy mô khu vực và địa phương. Số liệu được hỗ trợ bởi các mô hình số trị để phát triển các dự báo chi tiết thích hợp cho khu vực riêng. Những mô hình và dự báo này sau đó được sử dụng bởi các trung tâm dự báo để tạo ra các dự báo quốc gia và địa phương chính xác và tốt hơn. Các trung tâm này cần cung cấp tối thiểu: * Dự báo giá trị trung bình, tích lũy hoặc tần suất với thời hạn 1 tháng hoặc lâu hơn; đặc trưng là dị thường phân vị trung bình 3 tháng với định dạng chuẩn cho dự báo mùa. Các dự báo thường biểu diễn dưới dạng xác suất. * Hạn dự báo hay thời trễ dự báo: từ 0 đến 4 tháng. * Tần suất phát báo: hàng tháng hoặc ít nhất là theo quý * Cung cấp: dạng ảnh hiển thị trên trang web của GPCs hoặc số liệu để tải về * Các biến: nhiệt độ 2m, lượng mưa, SST, độ cao 500hPa, nhiệt độ 850hPa … * Đánh giá kĩ năng dự báo hạn dài. Hình 1 : Trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài của WMO Một số các GPCs chính của WMO là: Cục khí tượng Úc (Bureau of Meteorology, Australia); Cơ quan khí tượng Trung Quốc (China Meteorological Administration/Bejing Climate Center); Trung tâm dự báo khí hậu Mỹ (Climate Prediction Center, NOAA); Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts); Cơ quan khí tượng Nhật Bản (Japan Meteorological Agency/Tokyo Climate Centre)… 1.1.2. Các nghiên cứu trong nước. Đề tài "Xây dựng một số phương pháp dự báo hạn vừa, hạn dài nhiệt độ mùa đông và mưa mùa hè khu vực phía bắc Việt Nam" năm 1987, Phạm Đức Thi (cùng cs.) đã xây dựng các phương pháp dự báo nhiệt độ trung bình tháng và mùa đối với mùa đông. Nhóm tác giả đã tìm các dấu hiệu để phát hiện những mùa đông có dao động nhiệt độ mang tính chất dị thường. Đồng thời, đề tài cũng xây dựng các chỉ tiêu dự báo hạn vừa các đợt không khí lạnh và các đợt rét đậm, rét hại, dự báo dài hạn thời kì xuất hiện đợt rét đậm đầu tiên trong mùa đông ở khu vực phía bắc Việt Nam. Đối với mùa hè, phương pháp dự báo chuẩn sai lượng mưa tháng và mùa, dự báo lượng mưa cũng như các chỉ tiêu dự báo hạn vừa thời kì xuất hiện các đợt mưa thời kì đầu mùa mưa ở đồng bằng và trung du Bắc Bộ cũng được xây dựng. Số liệu trạm Láng (Hà Nội) trong 91 năm (1898-1989) được sử dụng cho mùa đông. Tháng được coi là tháng rét đậm hay ấm đậm trong mùa đông khi giá trị tuyệt đối của chuẩn sai nhiệt độ trung bình tháng đó bằng hoặc lớn hơn giá trị độ lệch tiêu chuẩn. Mùa đông được coi là rét đậm hay ấm đậm khi giá trị tuyệt đối chuẩn sai nhiệt độ trung bình ba tháng (12, 1, 2) bằng hoặc lớn hơn giá trị sigma của nhiệt độ 3 tháng đó. Rét hại hay ấm hại lấy ngưỡng 1.5. Bên cạnh đó, tác giả cũng đưa ra các nhận xét về các mùa đông lạnh kỷ lục (1982/83, 1983/84). ` Đề tài “ Quan hệ giữa Enso với lượng mưa tháng tại Thành phố Hạ Long trong dự báo hạn dài” năm 1999, Nguyễn Đức Hậu (cùng Cs) [3] đã sử dụng số liệu khí tượng, hải văn tại trạm Bãi Cháy đặc trưng cho T.P Hạ long từ năm 1962 – 2000 và số liệu về thời kỳ hoạt động của hiện tượng Enso và SST của 4 khu vực để xây dựng thử nghiệm các phương trình dự báo chuẩn sai lượng mưa tháng từ tháng 5 đến tháng 9. Đề tài “Dự báo trước 3-4 ngày xuất hiện mưa lớn trên lưu vực sông Hồng – Thái Bình” Nguyễn Đức Hậu [3] đã xây dựng phương trình hồi quy với các nhân tố dự báo được tuyển chọn là: - Trên 850mb: Tọa độ bão, ATNĐ ở biến Đông (nếu có) + Hướng và tốc độ gió ở Hà Nội, bán đảo Lôi Châu, Hồng Kông, TP Hồ Chí Minh. + biến cao địa thế vị 24h ở 3 khu vực: 25-30 o N, 125 - 140 o E; 20-30 o N, 115 - 125 o E và 30-40 o N, 105 - 115 o E. - Trên 500mb: + biến cao địa thế vị 24h ở 4 khu vực: 32-40 o N, 130 - 140 o E; 20-30 o N, 110 - 125 o E ; 25-35 o N, 105 - 115 o E và 15-25 o N, 100 - 120 o E. + Vị trí giao điểm của đường 588mb với phần phía tây trục áp cao Thái Bình Dương Kết quả thu được là các phương trình khi chạy thủ nghiệm đều đạt mức độ chính xác từ: 65 – 70%. Trong những năm vừa qua, Trung Tâm khí tượng thủy văn Trung Ương liên tục phát hành bản tin dự báo khí tương hạn 5 ngày, 10 ngày và thông báo tháng, những bản tin này gồm những nội dung chính sau: tóm tắt tình hình diễn biến khí tượng trong thời gian qua và dự báo cho thời gian tới, dự báo dao động của nhiệt độ trung bình, nhiệt độ cao nhất, thấp nhất và lượng mưa trong hạn dự báo đó. Ngoài ra viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường đã đưa vào hệ thống nghiệp vụ dự báo dị thường tổng lượng mưa mùa và nhiệt độ trung bình trên cơ sở phương pháp thống kê. Kết quả được biên tập thành "Thông báo và dự báo khí hậu" ra hàng tháng và được cập nhật thường xuyên lên website của Viện (http://www.imh.ac.vn/). Các thông báo này tổng kết diễn biến khí hậu 3 tháng trước đó và đưa ra dự báo khí hậu cho 3 tháng tiếp theo. Diễn biến khí hậu được xem xét trên cả quy mô toàn cầu và Việt Nam với các biến nhiệt độ, mưa, nắng, bốc hơi, chỉ số ẩm và một số hiện tượng 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 tượng ENSO) và dự báo khí hậu cho Việt Nam (nhiệt độ, lượng mưa, xoáy thuận nhiệt đới và không khí lạnh). Tuy nhiên, các bản tin vẫn còn khá nghèo nàn và đặc biệt là chưa thể có những thông tin dự báo về các điều kiện khí hậu cực trị. So với sự phát triển trên thế giới thì dự báo hạn dài ở Việt Nam còn khá "thô sơ", với rất nhiều các nghiên cứu và nghiệp vụ chủ yếu vẫn dùng phương pháp thống kê. Vì vậy trong bài khóa luận này để dự báo nhiệt độ cực trị và lượng mưa tháng cho tỉnh Hải Dương em dùng phương pháp thống kê khí hậu, cụ thể là dùng phương trình hồi quy nhiều biến. 1.2. Đặc điểm địa hình tự nhiên tỉnh Hải Dương. 1.2.1. Vị trí địa lý. Hải Dương nằm ở trung tâm đồng bằng sông Hồng, thuộc vùng kinh tế trọng điểm phía bắc. Địa giới hành chính của tỉnh nằm trong tọa độ địa lý từ 20 0 41’10” đến 21 0 14’20” vĩ độ Bắc và 106 0 07’20” đến 106 0 36’35” kinh độ Đông. Chiều dài lớn nhất từ Bắc xuống Nam khoảng 63km, chiều rộng lớn nhất từ Tây sang Đông khoảng 53km. - Phía Bắc và Đông Bắc giáp các tỉnh: Bắc Giang và Quảng Ninh; - Phía Tây và Tây Nam giáp tỉnh Hưng Yên; - Phía Nam giáp tỉnh Thái Bình; - Phía Đông và Đông Nam giáp Thành phố Hải Phòng; - Phía Tây Bắc giáp tỉnh Bắc Ninh. Hình 1: Bản đồ hành chính tỉnh Hải Dương