NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Mai Khánh Hưng NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Mai Khánh Hưng NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG Chuyên ngành : Khí tượng khí hậu học Mã số: 60440222 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ ĐỨC Hà Nội – Năm 2014 MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE 1.1 Tổng quan nghiên cứu OSSE giới Việt Nam 1.2 Phương pháp OSSE Chương HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU 10 2.1 Phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR 10 2.2 Mô hình dự báo thời tiết WRF hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR 11 Chương SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP 13 3.1 Tổng quan bão Sơn Tinh (2012) 13 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô 15 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô 15 Chương KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 20 4.1 Mô khí 20 4.2 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh 20 4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh 22 KẾT LUẬN 24 MỞ ĐẦU Chất lượng dự báo mô hình số trị nâng cao nhanh chóng khoảng hai thập kỷ trở lại đây, nhiên độ xác dự báo tượng thời tiết có tác động lớn bão hay xoáy thuận nhiệt đới thách thức Các bão thường diễn vùng biển, đại dương nơi mà mật độ trạm quan trắc thưa thớt Việc thiếu thông tin quan trắc dẫn tới trường số liệu ban đầu mô hình số trị trở nên không xác, gây khó khăn việc dự báo bão xoáy thuận nhiệt đới Việt Nam quốc gia có đường bờ biển dài 3000 km, nằm khu vực có tần suất hoạt động bão lớn giới, thường xuyên phải đón nhận bão với sức tàn phá lớn Vì vậy, dự báo bão nhiệm vụ quan trọng hàng đầu dự báo số trị Tầm quan trọng số liệu thám sát xung quanh hoàn lưu bão biết đến từ nhiều năm Tại quốc gia tiên tiến, có bão, quan trắc dropsonde radar sử dụng máy bay thường tiến hành để cung cấp thêm thông tin trạng thái khí bão Do nhiều hạn chế công nghệ, nhân lực tài Việt Nam, loại thám sát đặc biệt chưa sử dụng Tuy nhiên, Việt Nam có hai quần đảo Trường Sa Hoàng Sa biển Đông, hoàn toàn cung cấp dự báo bổ sung dạng số liệu thám không kỳ vọng cải thiện chất lượng dự báo bão Tuy nhiên, việc kiểm chứng tác động số liệu tới dự báo bão không đơn giản trạm quan trắc chưa xây dựng số liệu thám không vực nói chưa tồn Trong đó, việc xây hay bảo trì, bảo dưỡng hệ thống quan trắc nói chung hay trạm thám không riêng lẻ đòi hỏi nhiều chi phí, bên cạnh cần có điều tra tỉ mỉ, tốn nhiều thời gian vị trí đặt trạm, tần suất hoạt động v v để đảm bảo số liệu thám sát phát huy hiệu cao Do vậy, để kiểm chứng tác động loại số liệu thám không tới dự báo bão trạm quan trắc chưa xây dựng, nhà khoa học giới sử dụng phương pháp Observing System Simulation Experiments (OSSE) tạm dịch phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc Phương pháp cho phép tiến hành thử nghiệm giả lập tác động số liệu thám không Hoàng Sa Trường Sa tới trình dự báo Từ ta rút tác động tiềm số liệu thử nghiệm thực tế Trên giới phương pháp áp dụng trung tâm nghiên cứu khí tượng tiếng Trung tâm dự báo khí tượng hạn vừa Châu Âu (ECMWF), Cục hàng không vũ trụ Mỹ ( NASA), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (NCEP), v…v… Các kết phương pháp OSSE kênh thông tin tham khảo đắc lực cho nhà khí tượng học công tác nghiên cứu nghiệp vụ hàng ngày Trước tình hình cần thiết ước tính tác động tiềm số liệu thám không bổ sung khu vực biển Đông tới dự báo bão, luận văn tiến hành “Nghiên cứu ảnh hưởng số liệu thám không giả lập quần đảo Trường Sa Hoàng Sa đến dự báo bão biển Đông” Ngoài phần mở đầu, kết luận tài liệu tham khảo, luận văn cấu trúc với bốn chương bao gồm: Chương 1: Tổng quan phương pháp OSSE Chương 2: Phương pháp đồng hóa Chương 3: Số liệu phương pháp Chương 4: Kết thử nghiệm Chương TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE 1.1 Tổng quan nghiên cứu OSSE giới Việt Nam Trong giai đoạn đầu phát triển từ năm 1960 đến 1980, phương pháp OSSE gắn liền với nghiên cứu chương trình nghiên cứu khí toàn cầu Với mục tiêu đưa mạng lưới quan trắc toàn cầu có độ xác cao, GARP tập hợp nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE để thực thử nghiệm để giúp nhà khoa học đưa mạng lưới quan trắc tối ưu Các kết đạt giai đoạn cung cấp trường phân tích đáp ứng yêu cầu số liệu GARP, mối liên hệ biến quan trọng khí nhiệt độ gió Sử dụng thám sát nhiệt độ từ vệ tinh thời gian dài liên tục đưa vào mô hình toàn cầu tạo số liệu quan trắc trường gió quy mô lớn, quan trắc gió bổ sung không cần thiết Một hướng nghiên cứu tập trung nhiều quan tâm nhà khoa đưa hệ thống đồng hóa số liệu phù hợp với quan trắc Phương pháp OSSE giúp nhà khoa học thử nghiệm phương pháp đồng hóa trước số liệu quan đưa vào sử dụng Điều giúp tiết kiệm thời gian đưa số liệu quan trắc vào nghiệp vụ Trong năm từ 1980 đến 2000, nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE dần chuyển hướng sang nghiên cứu liên quan tới tác động số liệu gió từ vệ tinh Đặc biệt tập hợp nghiên cứu thực nhà khoa học trung tâm đồng hóa số liệu NASA DAO nhằm xác định tác động tiềm profile gió vệ tinh LiDAR tới hệ thống đồng hóa dự báo số lúc từ đưa điều chỉnh thiết kế thiết bị đo gió Trong giai đoạn này, nghiên cứu sử dụng mô hình tích phân hoàn lưu chung khí có độ phân giải 5o, hệ thống đồng hóa dự báo GEOS3 có độ phận giải 1o đạt kết đáng ghi nhận: cải thiện rõ rệt độ xác dự báo số liệu gió vệ tinh lidar đồng hóa Cụ thể, kỹ dự báo trung bình kéo dài thêm từ 12 – 18 Nam Bán Cầu từ - Bắc Bán Cầu Tăng độ xác dự báo quỹ đạo bão, sai số vị trí tâm bão dự báo giảm xấp xỉ 10% tính trung bình toàn cầu Đặc biệt với bão có cường độ mạnh (áp suất cực tiểu tâm nhỏ 945hPa), sai số khoảng cách giảm trung bình 200km Không vậy, nhà khoa học tác động gió Lidar cải thiện dự báo vị trí đổ bão, giảm sai số xấp xỉ 250km Trước năm 2000, phương pháp OSSE thường sử dụng nghiên cứu có quy mô lớn, mô hình sử dụng để thực giả lập thử nghiệm mô hình toàn cầu Từ năm đầu kỷ 21 nay, phát triển nhảy vọt khoa học kỹ thuật lực tính toán máy tính tạo điều kiện cho hệ thống mô hình khu vực đời hoàn thiện Các nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE tập trung vào nghiên cứu quy mô vừa, đặc biệt tác động tiềm số liệu viễn thám tới loại thời tiết có tác động lớn bão, xoáy thuận nhiệt đới Các kết đạt giai đoạn cho thấy tác động tiềm số liệu gió Lidar Doppler tới việc dự báo quy mô vừa bão tuyết, xoáy thuận nhiệt đới Các kết cho thấy việc đồng hóa quan trắc gió vào mô hình quy mô vừa có tác động tiềm rõ rệt việc cải thiển chất lượng dự báo quỹ đạo cường độ bão Sai số quỹ đạo dự báo có sử dụng số liệu gió nhỏ quỹ đạo dự báo không đồng hóa số liệu dự báo hạn 48 tiếng Cường độ bão phản ánh xác thay cho dự báo cường độ lớn Các nghiên cứu sử dụng mô hình khu vực phương pháp OSSE làm công cụ để nghiên cứu tác động loại quan trăc dự kiến khác tới dự báo tượng thời tiết có tác động lớn nói chung bão riêng nhiều nhà khoa học giới thực thu kết tích cực dự báo bão Tại Việt Nam, OSSE phương pháp Theo hiểu biết tác giả, chưa có nghiên cứu sử dụng OSSE, nhiên số nghiên cứu có sử dụng mô hình khu vực sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR để nghiên cứu tác động loại số liệu quan trắc tới tương thời tiết có ảnh hưởng lớn thực Kết nghiên cứu nước cho thấy, sai số dự báo bão giảm, đặc biệt 42 đầu sử dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR, phản ánh tốt cấu trúc hoàn lưu bão Qua nghiên cứu giới, nhận thấy phương pháp OSSE công cụ hữu ích cho nhà khoa học việc nghiên cứu tác động loại số liệu quan trắc tương lai tới hệ thống dự báo số Các nghiên cứu nước cho thấy hoàn toàn có sở áp dụng phương pháp OSSE cho khu vực Việt Nam dựa mô hình khu vực Đây sở để tác giả lựa chọn mô hình WRF hệ thống đồng hóa số liệu biến phân ba chiều (3DVAR) để thực nội dung luận văn nghiên cứu tác động số liệu thám không giả lập Hoàng Sa Trường Sa tới dự báo bão biển Đông 1.2 Phương pháp OSSE 1) Giả lập (mô phỏng) khí Để biết tác động số liệu quan trắc tới dự báo số, nhà khoa học thường so sánh dự báo có đồng hóa số liệu quan trắc với Số liệu quan trắc thước đo trạng thái khí vị trí đặt trạm quan trắc hay có thiết bị quan trắc, đo đạc Tuy nhiên, nơi chưa có trạm quan trắc, hay chưa có thiết bị quan trắc ta biết trạng thái khí quyển, có số liệu quan trắc xác định tác động số số liệu quan trắc chưa tồn tới hệ thống dự báo số Do vậy, cần có khí giả lập mà nhà khoa học biết rõ để từ họ có số liệu quan trắc cần thiết Một tích phân đủ dài không bị gián đoạn mô hình số có nhiệm vụ cung cấp trạng thái khí khoảng thời gian cần nghiên cứu gọi tên Nature run - tạm dịch khí giả lập Mô hình thực giả lập khí mô hình toàn cầu mô hình khu vực tùy vào quy mô tượng Với tượng quy mô lớn, khí giả lập tạo mô hình toàn cầu, độ dài khí giả lập từ kéo dài vài tháng đến năm Với tượng quy mô vừa bão hay xoáy thuận nhiệt đới khí giả lập tạo mô hình toàn cầu không phản ánh cấu trúc bên tượng cần có khí giả lập quy mô khu vực (regional nature run) tạo mô hình khu vực với thời gian ngắn hơn, từ vài ngày đến tuần độ phân giải tinh Do thực tế, khí có nhiều quy mô khác nhau, mô hình số trị chưa hoàn hảo nên khí giả lập giống xách hoàn toàn với khí thực tế Tuy nhiên, để phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc ước lượng xác tác động quan trắc khí giả lập nên có đặc điểm khí thực tế thời đoạn cần nghiên cứu 2) Giả lập số liệu quan trắc (Observation simulation) Nếu số liệu quan trắc thật có thông qua công cụ đo đạc đây, số liệu quan trắc giả lập mô từ khí giả lập Hiện có hai cách tiếp cận để mô số liệu quan trắc [9] Cách đơn giản nội suy liệu lưới mô hình khí giả lập vị trí cần có số liệu quan trắc, trình bao gồm sai số loại số liệu quan trắc Một cách khác phức tạp đắt giả lập cách thu thập số liệu quan trắc thực tế Một điểm cần nói thêm, trình mô số liệu quan trắc bao gồm trình mô lại loại quan trắc có mô phỏng, giả lập loại quan trắc chưa có Việc lựa chọn đồng hóa loại số liệu quan trắc mô giả lập dẫn đến trình điều khiển thử nghiệm trình bày bước 3) Các điều khiển (Control Run), thử nghiệm (Experiments) ước lượng tác động quan trắc Để xem xét tác động loại số liệu, phương pháp phổ biến so sánh, phân tích kỹ dự báo chưa có có đồng hóa số liệu Đối với phương pháp OSSE vậy, để biết tác động số liệu quan trắc tương lai tới chất lượng dự báo, ta cần có trình chạy dự báo mô hình chưa đồng hóa số liệu quan trắc Quá trình gọi tên Control Run (CR) tạm dịch trình điều khiển Bản chất CR mô dự báo hệ thống dự báo số Các số liệu quan trắc đồng hóa trình điều khiển quan trắc thời giả lập (hệ thống quan trắc có), dự báo trình điều khiển gọi dự báo tham chiếu CR = dự báo + số liệu quan trắc thời giả lập (1.1) Các dự báo có đồng hóa thêm số liệu quan trắc gọi Experiments (EXP) tạm dịch thử nghiệm Một cách đơn giản, thử nghiệm hiểu sau: EXP = CR + số liệu quan trắc tương lai giả lập (1.2) Các kết dự báo EXP đánh giá, so sánh với khí giả lập (NR) kết dự báo CR từ rút tác động số liệu quan trắc tới dự báo số OSSE để đưa kết luận tương tự khí thực Các thành phần OSSE thể thông qua sơ đồ hình 1.1 Giả lập khí Điều kiện ban đầu A Các dự báo Mô hình số trị chạy tạo khí giả lập Số liệu dự báo So sánh Mô hình số trị Khí giả lập (Dạng lưới) So sánh Giả lập số liệu quan trắc Trường số liệu phân tích Quá tình giả lập số liệu quan trắc Phân tích khách quan/ ban đầu hóa Số liệu quan trắc (hiện thời tương lai) giả lập Điều kiện ban đầu B Hình 1.1 Sơ đồ hoạt động hệ thống OSSE Có thể thấy rõ ràng, phương pháp OSSE xây dựng dựa ý tưởng hệ thống đồng hóa số liệu So sánh hai hệ thống thể qua hình 1.2 Chương HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU 2.1 Phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR Đồng hóa số liệu trình tạo trường ban đầu tốt cho mô hình dự báo Hiện nay, giới có hai phương pháp đại sử dụng nghiên cứu nghiệp vụ phương pháp đồng hóa biến phân (variational assimilation) phương pháp lọc Kalman tổ hợp Đồng hóa biến phân chia thành đồng hóa biến phân ba chiều (3DVAR) đồng hóa biến phân bốn chiều (4DVAR) Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả áp dụng đồng hóa biến phân ba chiều Phương pháp 3DVAR tìm trạng thái khí x phù hợp với quan trắc y việc tìm trạng thái khí x có xác suất cực đại biết quan trắc Theo công thức Bayes, xác suất có điều kiện x biết trước y tính sau: P( x / y )  P ( x) P ( y / x) P( y ) (2.1) Vì P(y) không phụ thuộc vào x nên: P(x/y) ~ P(x)P(y/x) Trong đó, x giả định có phân bố Gauss: P( x)  (2 ) n /2 1/2 B (2.2)   exp  ( x  xb )T B 1  x  xb     (2.3) với B ma trận tương quan sai số (gọi tắt ma trận sai số nền), xb giá trị trường Tương tự ta có P ( y / x)  (2 ) p /2 1/2 R   exp  ( H ( x)  y)T R 1  H ( x)  y     (2.4) với R ma trận tương quan sai số quan trắc (gọi tắt ma trận sai số quan trắc), y giá trị trường thám sát Thay P(x) P(y|x) trở lại vào (2.2) ta được: P(x/y)~ 1   exp  ( x  xb )T B 1  x  xb   ( H ( x)  y)T R 1  H ( x)  y   2 (2 )n /2 B1/2 (2 ) p /2 R1/2   (2.5) Hay P(x/y) ~ (2 ) n /2 J ( x)  1/2 B (2 ) p /2 R1/2 exp  J ( x) với 1 ( x  xb )T B 1  x  xb    ( H ( x)  y )T R 1  H ( x)  y  2 10 (2.6) Xác suất P(x/y) cực đại J(x) cực tiểu Trường phân tích mà hàm J đạt giá trị cực tiểu xem trường phân tích tối ưu Về mặt tính toán thực tế, việc cực tiểu hóa hàm J gặp khó khăn B có kích thước lớn nên người ta thường cực tiểu hóa hàm J phương pháp lặp 2.2 Mô hình dự báo thời tiết WRF hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR a) Mô hình dự báo thời tiết WRF Mô hình WRF kết hợp tác phát triển nhiều trung tâm nghiên cứu dự báo khí tượng Hoa Kỳ Trung tâm Quốc gia nghiên cứu khí (NCAR), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (NCEP),…và đội ngũ đông đảo nhà khoa học làm việc trường đại học giới Bên cạnh mục đích dự báo nghiệp vụ, WRF khả áp dụng nghiên cứu mô điều kiện thời tiết thực Nó bao gồm nhiều tùy chọn có hệ thống đồng hóa số liệu tiên tiến Xuất phát từ tính mà mô hình WRF lựa chọn làm công cụ nghiên cứu luận văn Các sơ đồ tham số hóa vật lý mô hình WRF chia làm năm loại chính, loại bao gồm số sơ đồ khác Chúng bao gồm: a) Các trình vi vật lý b) Tham số hóa đối lưu c) Lớp biên hành tinh (PBL) d) Mô hình đất e) Bức xạ Quá trình tham số hóa cho thành phần vật lý ưu tiên thực bước mô hình Quá trình bao gồm việc đọc file số liệu người sử dụng tùy chọn sử dụng thành phần vật lý Mỗi sơ đồ tham số hóa vật lý đóng gói sẵn thành module riêng biệt chứa thân sơ đồ tham số hóa số riêng chúng, bên cạnh số sử dụng chung Thông tin chi tiết sơ đồ tham số hóa tham khảo [26] b) Hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR Để tiến hành thử nghiệm luận văn này, tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu dự báo thời tiết WRF phiên 3.2 kết hợp với hệ thống đồng hóa số liệu gọi mô hình WRF-3DVAR Mô hình WRF-3DVAR thiết kế phát triển theo quy trình ứng dụng nghiệp vụ chuẩn với cập nhật số liệu, xử lý đồng hóa, dự báo cách tự động Sơ đồ thiết kế hệ thống minh họa hình 2.1 11 Trường phân tích Mô hinh toàn cầu Điều kiện biên Chạy mô hình (WRF) Hệ thống phân tích Kết dự báo (6 giờ) Đồng hóa số liệu (3DVAR) Số liệu thám sát Trường Hình 2.1 Hệ thống đồng WRF – 3DVAR chu kỳ 6h Kết dự báo mô hình sau sáu sử dụng trường kết hợp với trường thám sát tạo thành trường phân tích nhờ phương pháp phân tích khách quan 3DVAR Trường phân tích lại sử dụng trường ban đầu cho lần chạy dự báo tiếp sau Mô hình WRF không cần phải sử dụng kết phân tích từ mô hình toàn cầu làm trường ban đầu Như vậy, hệ thống WRF-3DVAR xây dựng bao gồm đặc điểm sau:  Phương pháp phân tích khách quan: 3DVAR  Mô hình dự báo: WRF  Chu kỳ: 6h  Thám sát: thám sát (cũ mới) có khu vực Việt Nam  Điều kiện ban đầu cho mô hình WRF: trường phân tích tạo hệ thống WRF – 3DVAR  Điều kiện biên: dự báo từ mô hình toàn cầu GFS 12 Chương SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP 3.1 Tổng quan bão Sơn Tinh (2012) Để thực thử nghiệm đánh giá tác động tiềm số liệu thám không quần đảo Hoàng Sa Trường Sa tới dự báo bão, tác giả lựa chọn trường hợp nghiên cứu bão Sơn Tinh diễn vào tháng 10 năm 2012 Đây bão di chuyển đặc biệt qua quần đảo Hoàng Sa vào vịnh Bắc Bộ bão di chuyển lệch phía Bắc vào khu vực Hải Phòng – Quảng Ninh Theo quy luật hoạt động hàng năm bão thời điểm cuối tháng 10, bão ATNĐ biển Đông có xu hướng đổ tỉnh Trung Trung Bộ Tuy nhiên, bão Sơn Tinh lên phía bắc đổ vào duyên hải Bắc Bộ, trái với quy luật hàng năm Hình 3.1 3.2 quỹ đạo cường độ (áp suất thấp tâm bão) bão Sơn Tinh kể từ hành thành đến độ suy yếu Hình 3.1 Quỹ đạo bão Sơn Tinh 13 Hình 3.2 Cường độ bão Sơn Tinh – áp suất thấp tâm bão 3.2 Số liệu Để thực nội dung luận văn, tác giả sử dụng hai nguồn số liệu số liệu phân tích cuối FNL (Final Operational Global) số liệu dự báo toàn cầu GFS (Global Forecast System) Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (National Centers for Environmental Prediction - NCEP) GFS: Số liệu dự báo toàn cầu với độ phân giải độ kinh vĩ cập nhật tiếng/lần với hạn dự báo tối đa lên tới 16 ngày (384 giờ) Số liệu bao gồm trường khí tượng áp suất bề mặt, áp suất mực nước biển, độ cao địa vị, nhiệt độ, nhiệt độ bề mặt biển, giá trị biến đất, lớp băng bao phủ, độ ẩm tương đối, trường gió kinh hướng vĩ hướng, chuyển động thẳng đứng, độ xoáy ozone mực bề mặt 26 mực khí áp từ 1000mb đến 10mb, lớp biên bề mặt số mực sigma, tấng đối lưu hạn vài mực phụ khác lớp bề mặt để khởi tạo mô hình đất bề mặt (land-surface models) FNL: Số liệu phân tích cuối có độ phân giải độ kinh vĩ cập nhật tiếng/lần Đây sản phẩm hệ thống đồng hóa số liệu toàn cầu Global Data Assimilation System (GDAS) Hệ thống liên tục thu nhận số liệu quan trắc thông qua hệ thống thông tin toàn cầu Global Telecommunications System (GTS) từ nhiều nguồn phân tích khác Số liệu FNL tạo mô hình NCEP dùng hệ thống dự báo toàn cầu Số liệu FNL cập nhật chậm khoảng so với phân tích GFS Sự chậm trễ có nhiều số liệu quan trắc 14 sử dụng Số liệu bao gồm quan trắc bề mặt 26 mực áp suất từ 1000 mb đến 10mb Với độ xác cao hơn, số liệu FNL sử dụng trình mô khí Số liệu GFS sử dụng trình dự báo thử nghiệm 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô a) Cấu hình miền tính Để thực thử nghiệm tác động số liệu thám không quần đảo Hoàng Sa Trường Sa tới dự báo bão biển Đông, tác giả lựa chọn miền dự báo cấu hình lưới sau: Miền lưới tính bao gồm 221 x 161 điểm lưới theo phương ngang với bước lưới 17 km, 26 mực thẳng đứng, tạo miền lưới bao phủ từ 95oE đến 126.5oE từ 5oN đến 26.5oN gồm trọn vẹn khu vực biển Đông phần quần đảo Philipine Bước thời gian tích phân 90 giây Miền tính mô hình thể qua hình 3.6 Hình 3.6 Miền tính mô hình sử dụng luận văn Các sơ đồ tham số hóa vật lý sử dụng nghiên cứu bao gồm: 15  Sơ đồ vi vật lý: Kain - Fritsch  Sơ đồ phát xạ sóng dài: RRTM  Sơ đồ phát xạ sóng ngắn: Dudhia  Tham số hóa lớp biên hành tinh: Yonsei  Sơ đồ lớp sát đất: Monin - Obukhov b) Thiết kế thí nghiệm Để ước lượng tác động số liệu thám không giả lập quần đảo Hoàng Sa Trường Sa tới dự bão biển Đông dựa phương pháp OSSE, nghiên cứu thực xây dựng bước hệ thống OSSE 1) Giả lập khí Như nói mục 1.2, khí mô tích phân liên tục mô hình toàn cầu hay khu vực Trong nghiên cứu này, để phản ánh trình bão Sơn Tinh hoạt động biển Đông, mô hình WRF thực tích phân 4.5 ngày từ 19h ngày 24/10/2012 tới 7h ngày 29/10/2012 Điều kiện biên ban đầu trình cập nhật từ số liệu FNL 2) Giả lập số liệu quan trắc Số liệu quan trắc trích vị trí trạm lấy từ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương bao gồm 575 trạm Synop, 47 trạm thám không chưa bao gồm hai trạm thám không giả lập, trạm pilot thêm hai trạm thám không Hoàng Sa Trường Sa có tọa độ bảng 3.1 Hình 3.6 đồ phân bố trạm thám sát truyền thống mô luận văn 16 Hình 3.7 Vị trí trạm quan trắc, thám không pilot mô Bảng 3.1 Vị trí đặt trạm thám không Hoàng Sa Trường Sa Danh sách trạm Vĩ độ Kinh độ Trạm Hoàng Sa 16.82oN 112.33oE Trạm Trường Sa 8.65oN 111.92oE Phương pháp trích số liệu điểm trạm quan trắc sử dụng luận văn phương pháp nội suy điểm gần nhất, giá trị quan trắc điểm trạm gán giá trị điểm nút lưới gần Số liệu trạm thám không pilot giả lập phát báo 12 lần Riêng hai trạm thám không thêm Hoàng Sa Trường Sa điều kiện có bão phát báo lần (thêm hai phiên quan trắc tăng cường) Số liệu quan trắc giả lập bao gồm áp suất, nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương, hướng gió, tốc độ gió, độ cao địa vị độ ẩm 26 mực áp suất Số liệu quan trắc giả lập cộng thêm sai số quan trắc với giả định phân bố Gaussian Các sai số cho bảng 2.1 2.2 17 3) Thiết lập điều khiển thử nghiệm để ước lượng tác động số liệu thám không Như trình bày mục 1.2, trình điều khiển (CR) trình mô lại hệ thống dự báo thời Do số liệu quan trắc đồng hóa số liệu quan trắc giả lập điểm trạm tồn Thử nghiệm (EXP1) thử nghiệm có đưa thêm số liệu thám không giả lập hai quần đảo Hoàng Sa Trường Sa vào đồng hóa Một cách đơn giản, hiểu: EXP1 = CR + thám không giả lập Hoàng Sa + thám không giả lập Trường Sa Thử nghiệm (EXP2) thử nghiệm đưa thêm số liệu thám không giả lập quần đảo Trường Sa Một cách đơn giản hiểu EXP2 = CR + thám không giả lập Trường Sa Như vậy, khác CR, EXP1 EXP2 số liệu quan trắc Điều tóm tắt thông qua bảng 3.2 Bảng 3.2 Tóm tắt thông tin trình điều khiển thử nghiệm Quá trình Số liệu quan trắc sử dụng đồng hóa Điều kiện biên Trường Điều khiển (CR) 575 trạm Synop 47 trạm thám không trạm Pilot Cập nhật tiếng từ số liệu GFS Từ dự báo tiếng chu kỳ trước Thử nghiệm (EXP1) Điều khiển + Thám không Hoàng Sa Trường Sa Cập nhật tiếng từ số liệu GFS Từ dự báo tiếng chu kỳ trước Thử nghiệm (EXP2) Điều khiển + Thám không Trường Sa Cập nhật tiếng từ số liệu GFS Từ dự báo tiếng chu kỳ trước Trong luận văn, tác giả lựa chọn thời điểm khác để thực thử nghiệm tác động số liệu là:  19 ngày 25/10/2012  01 ngày 26/10/2012  07 ngày 26/12/2012 18  13 ngày 26/12/2012 Đây thời điểm liên tiếp từ lúc bão Sơn Tinh tiến vào biển Đông Từ thời điểm này, dự báo 72 thực hiện, riêng thời điểm cuối cùng, dự báo đến hạn 66h Trước thực dự báo thởi điểm nói trên, số liệu quan trắc đồng hóa với chu kỳ cách tiếng từ 19h ngày 24/10/2012 Hình 3.7 minh họa cho chu trình đồng hóa tiếng Khí mô 19H24/10 19H25/10 19H26/10 Quan trắc giả lập Quan trắc giả lập Quan trắc Trường giả lập Quan trắc Quan trắc giả lập Trường giả lập Quan trắc Quan trắc giả lập Quan trắc giả lập 19H27/10 19H28/10 Dự báo 66h Dự báo 72h Dự báo 72h Trường giả lập Dự báo 72h Trường Dự báo 12h Trường Dự báo 12h Trường Dự báo 12h Trường Dự báo 12h Trường Dự báo từ mô hình toàn cầu GFS Hình 3.8 Minh họa trình đồng hóa số liệu thực thử nghiệm 19 Chương KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 4.1 Mô khí Hình 4.1 kết mô quỹ đạo bão Sơn Tinh từ 19 ngày 24/10/2012 tới ngày 29/10/2012 Điều kiện biên ban đầu trình cập nhật từ số liệu phân tích FNL Quỹ đạo giả lập bão Sơn Tinh thể đường màu xanh hình vẽ Hình 4.1 Quỹ đạo giả lập bão Sơn Tinh Hình 4.2 Cường độ giả lập bão Sơn Tinh Có thể thấy quỹ đạo giả lập phản ánh xác với quỹ đạo thực bão thực tế Cơn bão di chuyển theo hướng Tây Tây Bắc với vị trí sát so với thực tế Tại thời điểm 19 ngày 26/10/2012 bão có vị trí gần quần đảo Trường Sa, sau ngày bão có đổi hướng nhẹ lên phía Bắc Tuy nhiên, nói phần trên, khí chứa nhiều trình quy mô khác nhau, bên cạnh đó, phương trình động học động lực học mô hình chứa nhiều tham số vậy, quỹ đạo bão giả lập xác hoàn toàn quỹ đạo bão thực tế Tuy nhiên, quỹ đạo bão giả lập phản ánh nét quỹ đạo bão thực tế Hình 4.2 kết giả lập áp suất cực tiểu tâm Nhìn chung, trình giả lập phản ánh trình mạnh lên biển Đông suy yếu sau bão Áp suất cực tiểu tâm bão trình giả lập khí xấp xỉ 960 mb, thực tế, giá trị 954 mb Sự khác biệt ngày có nguyên nhân phần từ độ phân giải thô 17 km mà mô sử dụng Để mô tôt cường độ bão, độ phân giải cao cần sử dụng 4.2 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh 20 Từ xuống dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh tại: 19 ngày 25/10/2012 01 ngày 26/10/2012 07 ngày 26/12/2012 13 ngày 26/12/2012\ 21 Từ xuống sai số khoảng cách dự báo tâm bão với quỹ đạo mô Sơn Tinh tại: 19 ngày 25/10/2012 01 ngày 26/10/2012 07 ngày 26/12/2012 13 ngày 26/12/2012  Với thử nghiệm một, có tham gia số liệu Hoàng Sa Trường Sa, quỹ đạo dự báo bão cải thiện rõ rệt, sát với quỹ đạo bão mô chưa có đồng hóa  Với thử nghiệm hai, có số liệu Trường Sa đồng hóa, có hai nhận xét rút ra: o Khi quỹ đạo dự báo điều khiển không lệch so với quỹ đạo bão mô phỏng, tác động số liệu Trường Sa không rõ ràng o Khi quỹ đạo dự báo điều khiển lệch nhiều so với quỹ đạo bão mô phỏng, đồng hóa số liệu Trường Sa có tác dụng làm giảm lệch quỹ đạo bão 4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 19 25/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 01 26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 07 26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 13 26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô 22 Việc đồng hóa số liệu thám không hai quần đảo Hoàng Sa Trường Sa đem lại cải thiện dự báo áp suất cực tiểu tâm bão Tuy nhiên, cải thiện chưa rõ ràng với cải thiện dự báo quỹ đạo bão Cần thực thử nghiệm với nhiều bão hơn, kết hợp với mô hình có độ phân giải tinh để xác định tác động số liệu tới dự báo cường độ bão 23 KẾT LUẬN Các bão hình thành phát triển vùng biển rộng lớn Tại nơi số liệu quan trắc thưa thớt Vì vậy, việc dự báo bão mô hình số trị gặp nhiều khó khăn Việc bổ sung số liệu quan trắc mà đặc biệt số liệu thám sát bão điều cần thiết Việt Nam quốc gia trung bình hàng năm phải gánh chịu khoảng bão ảnh hưởng từ nước ta, bão di chuyển từ biển Đông ảnh hưởng tới đất liền Tuy nhiên, số liệu quan trắc biển Đông ít, việc đưa thêm trạm quan trắc thám không dựa vị trí đảo biển Đông cần thiết Để biết tác động số liệu chúng chưa xây dựng, luận văn tiến hành xây dựng hệ thống thử nghiệm mô hệ thống giả lập quan trắc Bằng việc tiến hành xây dựng khí giả lập đồng hóa số liệu thám không giả lập hai vị trí Hoàng Sa Trường Sa Các kết thu cho thấy tín hiệu tích cực:  Về dự báo quỹ đạo:  Với thử nghiệm một, có tham gia số liệu Hoàng Sa Trường Sa, quỹ đạo dự báo bão cải thiện rõ rệt, sát với quỹ đạo bão mô chưa có đồng hóa  Với thử nghiệm hai, có số liệu Trường Sa đồng hóa, có hai nhận xét rút ra: o Khi quỹ đạo dự báo điều khiển không lệch so với quỹ đạo bão mô phỏng, tác động số liệu Trường Sa không rõ ràng o Khi quỹ đạo dự báo điều khiển lệch nhiều so với quỹ đạo bão mô phỏng, đồng hóa số liệu Trường Sa có tác dụng làm giảm lệch quỹ đạo bão Những kết luận tác động số liệu thám không Hoàng Sa Trường Sa tới dự báo quỹ đạo bão đưa luận văn dựa trường hợp bão Sơn Tinh Những kết thay đổi với bão khác cần phải có thêm thử nghiệm với nhiều bão khác để đưa kết luận chắn  Về dự báo cường độ: Việc đồng hóa số liệu thám không hai quần đảo Hoàng Sa Trường Sa đem lại cải thiện dự báo áp suất cực tiểu tâm bão Tuy nhiên, cải thiện chưa rõ ràng với cải thiện dự báo quỹ đạo bão Cần thực thử nghiệm với nhiều bão hơn, kết hợp với mô hình có độ phân giải tinh để xác định tác động số liệu tới dự báo cường độ bão 24 [...]... Trường nền giả lập Quan trắc Quan trắc giả lập Trường nền giả lập Quan trắc Quan trắc giả lập Quan trắc giả lập 19H27/10 19H28/10 Dự báo 66h Dự báo 72h Dự báo 72h Trường nền giả lập Dự báo 72h Trường nền Dự báo 12h Trường nền Dự báo 12h Trường nền Dự báo 12h Trường nền Dự báo 12h Trường nền Dự báo từ mô hình toàn cầu GFS Hình 3.8 Minh họa quá trình đồng hóa số liệu được thực hiện trong thử nghiệm 19... Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển không quá lệch so với quỹ đạo bão mô phỏng, thì tác động của số liệu tại Trường Sa không rõ ràng o Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển lệch nhiều so với quỹ đạo bão mô phỏng, thì khi đồng hóa số liệu Trường Sa đã có tác dụng làm giảm sự lệch của quỹ đạo bão Những kết luận về tác động của số liệu thám không mới tại Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo quỹ đạo bão được đưa... Hoàng Sa và Trường Sa vào đồng hóa Một cách đơn giản, có thể hiểu: EXP1 = CR + thám không giả lập tại Hoàng Sa + thám không giả lập tại Trường Sa Thử nghiệm 2 (EXP2) là thử nghiệm chỉ đưa thêm số liệu thám không giả lập tại quần đảo Trường Sa Một cách đơn giản có thể hiểu rằng EXP2 = CR + thám không giả lập tại Trường Sa Như vậy, sự khác nhau giữa CR, EXP1 và EXP2 chính là số liệu quan trắc Điều nay... quan về cơn bão Sơn Tinh (2012) Để có thể thực hiện các thử nghiệm đánh giá được tác động tiềm năng của số liệu thám không trên quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão, tác giả đã lựa chọn trường hợp nghiên cứu là cơn bão Sơn Tinh diễn ra vào tháng 10 năm 2012 Đây là một cơn bão di chuyển khá đặc biệt khi qua quần đảo Hoàng Sa đi vào vịnh Bắc Bộ cơn bão di chuyển lệch về phía Bắc và đi vào khu vực... từ biển Đông và ảnh hưởng tới đất liền Tuy nhiên, số liệu quan trắc tại biển Đông là rất ít, việc đưa thêm trạm quan trắc thám không dựa trên vị trí các đảo tại biển Đông là cần thiết Để biết tác động của số liệu này khi chúng chưa được xây dựng, luận văn đã tiến hành xây dựng hệ thống thử nghiệm mô phỏng hệ thống giả lập quan trắc Bằng việc tiến hành xây dựng khí quyển giả lập và đồng hóa số liệu thám. .. Tham số hóa lớp biên hành tinh: Yonsei  Sơ đồ lớp sát đất: Monin - Obukhov b) Thiết kế thí nghiệm Để ước lượng tác động của số liệu thám không giả lập tại quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự bão trên biển Đông dựa trên phương pháp OSSE, nghiên cứu sẽ thực hiện xây dựng các bước của một hệ thống OSSE 1) Giả lập khí quyển Như đã nói trong mục 1.2, khí quyển mô phỏng là một tích phân liên tục của mô... liệu Trường Sa được đồng hóa, có hai nhận xét có thể rút ra: o Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển không quá lệch so với quỹ đạo bão mô phỏng, thì tác động của số liệu tại Trường Sa không rõ ràng o Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển lệch nhiều so với quỹ đạo bão mô phỏng, thì khi đồng hóa số liệu Trường Sa đã có tác dụng làm giảm sự lệch của quỹ đạo bão 4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh Dự báo áp suất... và các thử nghiệm để ước lượng tác động của số liệu thám không mới Như đã trình bày trong mục 1.2, quá trình điều khiển (CR) là quá trình mô phỏng lại hệ thống dự báo hiện thời Do vậy các số liệu quan trắc được đồng hóa là những số liệu quan trắc được giả lập tại những điểm trạm đã tồn tại Thử nghiệm 1 (EXP1) là thử nghiệm có đưa thêm số liệu thám không giả lập tại hai quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa. .. dụng trong quá trình mô phỏng khí quyển Số liệu GFS sẽ được sử dụng trong các quá trình dự báo thử nghiệm 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng a) Cấu hình miền tính Để thực hiện thử nghiệm tác động của số liệu thám không tại quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão trên biển Đông, tác giả lựa chọn miền dự báo và cấu hình lưới như sau: Miền lưới tính bao gồm 221 x 161... đồng hóa số liệu thám không giả lập tại hai vị trí Hoàng Sa và Trường Sa Các kết quả thu được đã cho thấy những tín hiệu tích cực:  Về dự báo quỹ đạo:  Với thử nghiệm một, có sự tham gia của cả số liệu Hoàng Sa và Trường Sa, quỹ đạo dự báo bão đã được cải thiện rõ rệt, sát với quỹ đạo bão mô phỏng hơn khi chưa có đồng hóa  Với thử nghiệm hai, chỉ có một mình số liệu Trường Sa được đồng hóa, có hai