Luận văn 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 Chuyên ngành : Khí tượng khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ ĐỨC Hà Nội LỜI CẢM ƠN Trước tiên xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS.Lê Đức người tận tình bảo hướng dẫn trình học tập hoàn thành luận văn Tôi xin cảm ơn thầy cô khoa Khí tượng – Thủy văn – Hải dương học cung cấp cho kiến thức chuyên môn quý giá Tôi xin cảm ơn cán phòng Dự báo số viễn thám, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương tạo giúp đỡ điều kiện thuận lợi sở vật chất, máy móc thiết bị suốt thời gian thực luận văn Tôi xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên tạo điều kiện cho có thời gian hoàn thành luận văn Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân bạn bè, người bên cạnh cổ vũ, động viên tạo điều kiện tốt cho suốt thời gian học tập Mai Khánh Hưng MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 3DVAR CR DAO DA EXP Three-dimensional variational Control run Data assimilation Office Data assimilation Experiment Final Operational Global FNL Analysis data Global Atmospheric Research GARP Program GFS Global Forecasct System LSM Land – Surface model National Aeronautics and NASA Space Administration National Centers for NCEP Environmental Prediction NR Nature Run Observation system simulation OSSE experiments PBL Planetary boundary layer Weather Research and WRF Forecast model Weather Research and WRF - VAR Forecast – Variational Đồng hóa biến phân ba chiều Điều khiển Bộ phận đồng hóa số liệu Đồng hóa số liệu Thử nghiệm Số liệu phân tích toàn cầu cuối Chương trình nghiên cứu khí toàn cầu Hệ thống dự báo toàn cầu Mô hình bề mặt đất Cơ quan Hàng không Vũ trụ Mỹ Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ Giả lập khí Thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc Lớp biên hành tinh Mô hình dự báo nghiên cứu thời tiết Mô hình dự báo nghiên cứu thời tiết kết hợp phương pháp biến phân 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 viết tổng quan vai trò phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trăc ngành khí tượng năm 1989, tác giả Alane.Lipton[7] cho biết phương pháp đời vào năm 1960 kỷ trước Động lực thúc đẩy hình thành phát triển phương pháp kế hoạch xây dựng hệ thống quan trắc toàn cầu có độ xác cao chương trình nghiên cứu khí toàn cầu (Global Atmospheric Research Program – GARP) Tuy nhiên, xây hệ thống quan trắc hay lắp đặt thiết bị quan trắc tốn đặc biệt thiết bị quan trắc đại vệ tinh, radar v v… Hơn nữa, kinh phí đầu tư có giới hạn, nên việc lắp đặt thêm thiết bị quan trắc đồng nghĩa với việc giảm bớt thành phần khác quan trắc Do đó, trình thiết kế hệ thống quan trắc cần phải điều tra kỹ lưỡng nhằm ước tính tác động quan trắc tới dự báo số Tuy nhiên, công việc khó thực hệ thống quan trắc chưa xây dựng, số liệu quan trắc chưa tồn Để giải vấn đề trên, nhà khoa học giới đề xuất phương pháp cho phép mô lại tác động tiềm số liệu quan trắc hay hệ thống quan trắc tới dự báo số biết với tên gọi thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc gọi tắt phương pháp OSSE Theo nghiên cứu Atlas nnk vào năm 1985[9], Arnold Dey năm 1986[8] phương pháp OSSE xếp nằm lớp toán kiểm nghiệm, giả lập (mô phỏng) nhiên khác biệt với thử nghiệm giả lập (mô phỏng) thông thường, phương pháp OSSE cho phép giả lập thứ chưa tồn cụ thể quan trắc Từ đó, dựa ý tưởng hệ thống đồng hóa số liệu, phương pháp OSSE ước tính tác động tiềm quan trắc tới hệ thống dự báo số trị (NWP) làm sở cho chương trình thử nghiệm thời tiết toàn cầu Trong nghiên cứu Atlas Emmitt vào năm 1991[11], Rohaly Krishnamutri vào năm 1993[21] Atlas năm 1989[10] phương pháp OSSE sử dụng phép ước lượng, điều chỉnh thêm giảm thành phần cấu thành nên hệ thống quan trắc 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 Tiêu biểu nghiên cứu Charney nnk thực năm 1969[14], nghiên cứu Halem Jastrow vào năm 1970[17], nghiên cứu Williamson Kasahara năm 1971[23], Kasahara năm 1972[18], Gordon nnk vào năm 1972[16] nghiên cứu khác chuẩn bị cho chương trình thử nghiệm toàn thời tiết toàn cầu Các nghiên cứu đạt kết qủa tích cực việc thiết kế mạng lưới trạm quan trắc để 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 Các nghiên cứu tiêu biểu giai đoạn Atlas Kalnay thực năm 1985[9], Atlas nnk năm 1990, 1991 1997[10][11][12], Baker nnk vào năm 1995[13] Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình tích phân hoàn lưu chung khí có độ phân giải o, hệ thống đồng hóa dự báo GEOS3 có độ phận giải o Kết có từ nghiên cứu 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 khiển tăng từ 60 - 100km Khi có thêm số liệu thám không Hoàng Sa trường Sa, dự báo cải thiện tốt hơn, đặc biệt từ hạn dự báo từ 24 – 72 Sai số khoảng cách dự báo thử nghiệm lần dự báo không vượt 40km Trong thử nghiệm 2, sai số khoảng cách tâm bão dự báo mô cải thiện hạn dự báo từ 24 đến 48 Ngoài khoảng thời gian này, sai số thử nghiệm hai điều khiển xấp xỉ Hình 4.6 Sai số khoảng cách dự báo tâm bão với quỹ đạo mô Sơn Tinh thời điểm 01 ngày 26/10/2012 Như vậy, hai thời điểm dự báo 19 ngày 25/10/2012 01 ngày 26/10/2012 nhận thấy, dự báo trình điều khiển (mô lại trạng thái dự báo thời ta) sát với quỹ đạo mô Sơn Tinh Khi có thêm số liệu thám không hai trạm đảo Hoàng Sa Trường Sa, dự báo quỹ đạo bão cải thiện rõ rệt Quỹ đạo dự báo thử nghiệm tiến sát với quỹ đạo mô Sơn Tinh sai số khoảng cách tâm bão dự báo tâm bão mô thử nghiệm nhỏ trình dự báo điều khiển hầu hết hạn dự báo Tuy nhiên, thử nghiệm 2, có số liệu thám không Trường Sa đồng hóa thêm, cải thiện không thật rõ ràng Chất lượng không khác biệt với dự báo điều khiển 49 Hình 4.7 dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh thời điểm ngày 26/10/2012 Có thể thấy, sau khoảng 24 dự báo, quỹ đạo bão dự báo điều khiển lệch lên phía bắc rõ Điều thể qua việc đường màu đen bám sát với đường màu xanh khoảng 24 đầu Trong lần dự báo này, thử nghiệm tiếp tục cho thấy vai trò số liệu thám không Hoàng Sa Trường Sa Hình 4.7 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh thời điểm 07 26/10/2012 50 Khi có thêm hai quan trắc từ hai trạm đảo này, quỹ đạo dự báo lệch lên phía bắc sát với quỹ đạo mô bão Sơn Tinh Quỹ đạo dự báo thử nghiệm nằm quỹ đạo mô dự báo điều khiển (Đường màu đỏ nằm đường màu xanh màu đen) Khi số liệu trạm Hoàng Sa, hai lần dự báo trước, thử nghiệm rõ cải thiện lần này, cho thấy tác động số liệu thám không Trường Sa Quỹ đạo dự báo bão Sơn Tinh thử nghiệm nằm gần quỹ đạo mô so với quỹ đạo điều khiển hạn dự báo có sai số lớn so với quỹ đạo thử nghiệm Hình 4.8 thể kết tính toán sai số khoảng cách tâm bão mô dự báo thực lúc 07 ngày 26/10/2012 Sai số trình điều khiển 24 dự báo đầu nhỏ, tương ứng với quỹ đạo điều khiển nằm sát so với quỹ đạo mô Sai số khoảng thời gian không vượt 60km, phần lớn sai số hạn dự báo từ 20 đến 40km Từ hạn dự báo 30 giờ, quỹ đạo dự báo điều khiển có xu hướng lệch lên phía bắc Sai số tăng dần khoảng từ 60 đến xấp xỉ 140km hạn dự báo 60h, sau có xu hướng giảm nhẹ.Với dự báo có đồng hóa số liệu Hoàng Sa Trường Sa, hai thời điểm dự báo trước, sai số dự báo thử nghiệm giảm đáng kể nhỏ điều khiển Trong dự báo 18 đầu, sai số dự báo nhỏ 20km, quỹ đạo có lệch lên phía bắc tương ứng với sai số hạn dự báo sau tăng lên Nhưng thấy lệch lên không nhiều so sánh với quỹ đạo mô Độ lệch lớn trình dự báo khoảng 90km Với trường hợp có số liệu thám không Trường Sa đồng hóa, hai thử nghiệm trước (khi quỹ đạo dự báo bão điều khiển không lệch nhiều) nhiều khác biệt điều khiển thử nghiệm hai lần dự báo này, thấy hiệu ứng tích cực số liệu thám không Trường Sa Tuy không đạt đến giá trị sai số nhỏ thử nghiệm 1, số liệu thám không Trường Sa giúp cho quỹ đạo bão thử nghiệm sát với quỹ đạo mô Sai số thử nghiệm hai nhỏ điều khiển Sai số lớn xấp xỉ 120 km 51 Hình 4.8 Sai số khoảng cách dự báo tâm bão với quỹ đạo mô Sơn Tinh thời điểm 07 ngày 26/10/2012 Có thể thấy rằng, quỹ đạo dự báo điều khiển có xu hướng bám sát với quỹ đạo mô việc đồng hóa số liệu thám không Trường Sa không phát huy nhiều tác dụng, nhiên, với dự báo lệch rõ dự báo 07 ngày 26/10/2012 số liệu Trường Sa cho thấy tác động tích cực, giúp quỹ đạo dự báo lệch Các kết lần thể qua lần dự báo lúc 13 ngày 26/10/2012 thể hình 4.9 Trong lần dự báo này, quỹ đạo dự báo điều khiển tiếp tục lệch lên phía bắc nhiều so với quỹ đạo mô Việc đồng hóa số liệu Hoàng Sa Trường Sa tiếp tục mang lại hiệu tích cực Quỹ đạo dự báo thử nghiệm sát với quỹ đạo mô nhiều so với quỹ đạo điều khiển Với thử nghiệm 2, 24 dự báo đầu, sai số khoảng cách thử nghiệm điều khiển sát nhau.Tuy nhiên, dự báo điều khiển cho quỹ đạo bão Sơn Tinh lệch lên phía bắc, đồng hóa số liệu Trường Sa giúp quỹ đạo dự báo bớt lệch kể từ hạn dự báo tiếp theo, việc đồng hóa số liệu Trường Sa giúp dự báo thử nghiệm hai bớt lệch 52 Hình 4.9 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh thời điểm 13h 26/10/2012 Các kết cụ thể hình 4.10 Trong 24 dự báo đầu tiên, quỹ đạo điều khiển quỹ đạo mô không lệch nhiều, sai số khoảng cách biến đổi từ 18 đến 70km Trong hạn dự báo sau, quỹ đạo dự báo lệch nhiều phía bắc, sai số tăng nhanh lên xấp xỉ 150 km hạn dự báo 54 Khi có đồng hóa số liệu thám không Hoàng Sa Trường Sa sai số khoảng cách giảm rõ rệt Sai số thử nghiệm khoảng 48 dự 53 báo đầu không vượt 40km Và hạn dự báo cuối sai số từ 60 đến 100 km Khi có số liệu thám không Trường Sa đồng hóa, khoảng 24 đầu, sai số khoảng cách thử nghiệm điều khiển xấp xỉ nhau, nhiên từ hạn 30 số liệu thám không Trường Sa cho thấy tác động tích cực Sai số khoảng cách thử nghiệm nhỏ điều khiển hạn dự báo sau Hình 4.10 Sai số khoảng cách dự báo tâm bão với quỹ đạo mô Sơn Tinh thời điểm 13h ngày 26/10/2012 4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh Yếu tố khí tượng thường sử dụng việc xác định bão áp suất cực tiểu tâm bão Cơn bão mạnh áp suất cực tiểu xuống thấp Do vậy, để nghiên cứu tác động số liệu thám không tới dự báo cường độ bão, luận văn thực kiểm nghiệm tác động thám không Trường Sa Hoàng Sa tới dự báo áp suất cực tiểu tâm bão Các kết thu trình bày Trong dự báo quỹ đạo bão, việc đồng hóa thêm số liệu thám không hai vị trí Hoàng Sa Trường Sa mang lại tín hiệu tích cực cho dự báo Cụ thể, quỹ đạo dự báo bão tiến sát với quỹ đạo bão mô Khi có số liệu thám không Trường Sa, có kết tích cực có số liệu thám không hai trạm đảo có cải thiện 54 quỹ đạo đặc biệt trường hợp quỹ đạo dự báo bão lệch nhiều Với dự báo cường độ bão, việc đồng hóa thêm số liệu thám không hai trạm đảo Hoàng Sa Trường Sa không đem lại nhiều tác động tích cực Các hình 4.11 đến 4.14 kết thử nghiệm thời điểm dự báo: • 19 ngày 25/10/2012 • 01 ngày 26/10/2012 • 07 ngày 26/12/2012 • 13 ngày 26/12/2012 Tương tự quy ước 4.2, đường màu xanh áp suất cực tiểu tâm bão trình giả lập khí Đường màu đen dự báo áp suất cực tiểu tâm bão trình điều khiển Hai đường màu đỏ da cam dự báo áp suất cực tiểu thử nghiệm Tại thời điểm dự báo 19 25/10/2012, dự báo áp suất cực tiểu tâm bão điều khiển sát với áp suất cực tiểu mô Tuy nhiên khoảng 54 dự báo đầu tiên, dự báo thiên cao từ hạn dự báo 54 đến 72 thiên thấp áp suất cức tiểu mô Khi có đồng hóa thêm quan trắc thám không từ Hoàng Sa Trường Sa, dự báo cải thiện 12 dự báo từ hạn dự báo 42 đến 54 Điều thể việc đường màu đỏ hạn dự báo nằm đường màu xanh màu đen Trong hạn dự báo lại, việc đồng hóa thêm số liệu thám không Hoàng Sa Trường Sa không cải thiện dự báo Với trường hợp đồng hóa thêm số liệu Trường Sa, kết thu tương tự thử nghiệm 55 Hình 4.11 Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 19 25/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô Hình 4.12 dự báo điều khiển thử nghiệm đồng hóa thực thời điểm 01 sáng ngày 26/10/2012 Ta nhận thấy, dự báo điều khiển thử nghiệm cho bão yếu thực tế hạn dự báo từ 06 đến 48 (Các đường đen, đỏ da cam phía đường màu xanh) Từ hạn dự báo 54 đến 72 giờ, dự báo lại cho bão mạnh so với cường độ mô trình khí giả lập (các đường màu đen, đỏ da cam đường màu xanh) Trong 18 đầu, trình đồng hóa số liệu thám không Hoàng Sa Trường Sa không cải thiện dự báo, từ hạn dự báo 24 giờ, trình đồng hóa có tác động rõ rệt hơn, đường dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thử nghiệm sát với áp suất mô so với dự báo điều khiển Khi có số liệu thám không Trường Sa đồng hóa thêm, cải thiện thể từ hạn dự báo 42 trở 56 Hình 4.12 Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 01 26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô Nếu hai thời điểm dự báo đầu tiên, tác động số liệu thám không hai trạm đảo Hoàng Sa Trường Sa không thật rõ rệt hai thời điểm dự báo sau, cải thiện trở nên rõ Hình 4.13 kết thực dự báo vào 07 ngày 26/101/2012 Các dự báo điều khiển thử nghiệm thiên cao so với áp suất mô trước thời điểm sáng ngày 28/10/2012 tương ứng với hạn dự báo 48 (các đường dự báo nằm phía đường áp suất mô phỏng) từ hạn dự báo 48 dư báo lại cho bão mạnh so với mô Tuy nhiên, lần ta nhận thấy tác động số liệu thám không Hoàng Sa Trường Sa Từ hạn dự báo 18 giờ, dự báo thử nghiệm có cải thiện so với điều khiển Đường dự báo thử nghiệm nằm sát đường áp suất cực tiểu mô Khi có số liệu thám không Trường Sa phải từ hạn dự báo 48 trở đi, ta nhận thấy cải thiện dự báo 57 Hình 4.13 Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 07 26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô Hình 4.14 Dự báo áp suất cực tiểu tâm bão thời điểm 13 26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô Hình 4.14, ta nhận thấy tác động số liệu thám không Hoàng Sa 58 Trường Sa tới dự báo thực vào 13 ngày 26/10/2014 Từ hạn dự báo 18 đến 66 giờ, đường màu đỏ (dự báo thử nghiệm 1) nằm sát đường màu xanh (áp suất mô phỏng) soi với đương màu đen (dự báo điều khiển) Khi bớt số liệu thám không Hoàng Sa, tác động số liệu thám không Trường Sa phải đến hạn dự báo 42 nhận thấy cải thiện dự báo Tuy nhiên khác biệt địa điểm đổ khác hai dự báo 59 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 với 3000km bờ biển, 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 nghiên cứu 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 60 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 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Hoàng Đức Cường, Nguyễn ThịThanh, Trần ThịThảo (2013), “Nghiên cứu ứng dụng sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR cho mô hình WRF nhằm dự báo quỹ đạo bão biển Đông”, Hội thảo khoa học Quốc gia Khí tượng Thủy văn, Môi trường Biến đổi Khí hậu Kiều Thị Xin, Lê Đức (2003), “Nâng cao chất lượng dự báo mưa mô hình khu vực phân giải cao HRM nhờ tăng độ phân giải điều chỉnh trường ban đầu phương pháp đồng hoá số liệu ba chiều” Tuyển tập hội nghị khoa học, Viện Khoa học khí tượng thuỷ văn Môi trường Kiều Quốc Chánh(2011), “Tổng quan hệ thống đồng hóa lọc Kalman tổ hợp ứng dụng cho mô hình dự báo thời tiết WRF ”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) Tr17-28 Nguyễn Lê Dũng, Phan Văn Tân (2008), “Thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp ban đầu hóa xoáy dự báo quỹ đạo bão khu vực biển Đông”, Tuyển tập báo cáo Hội nghị dự báo viên toàn quốc lần thứ III, Tr 36-46 Trần Tân Tiến, Lê Thị Hồng Vân (2009), “Nghiên cứu ảnh hưởng yếu tốcấu thành xoáy nhân tạo đồng hóa số liệu xoáy giả mô hình WRF bão Lêkima”, tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Số 3S (2009), tr508-516 Trần Tân Tiến, Nguyễn Thị Thanh (2011), “Đồng hóa liệu vệ tinh modis mô hình WRF để dự báo mưa lớn khu vực Trung Bộ”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 3S tr.90-95 Tiếng Anh Alane Lipton (1989), “Observing Systems Simulation Experiments:Their Role in Meteorology”, Environmental Research Papers, No1028 Arnold, C.P,Jr., and C.H Dey (1986), “Observingsystem simulation experiments: Past, present, and future” Bull Amer Meteor Soc., 67, pp 687-695 Atlas, R., E Kalnay and M Halem (1985), “The impact of satellite temperature sounding and wind data on numerical weather prediction” Optical Engineering, 24, pp.341-346 10 Atlas, R (1990), “Simulation studies of the impact of satellite temperature 61 and humidity retrievals” GEWEX Workshop Report on Retrievals of Temperature and Humidity Retrievals from Space 11 Atlas, R and G.D Emmitt (1991), “Implications of several orbit inclinations for the impact of LAWS on global climate studies” Second Symposium on Global Change Studies, New Orleans, pp.28-32 12 Atlas, R.(1997), “Atmospheric observations and experiments to assess their usefulness in data assimilation” J Meteor Soc Japan, 75, No 1B, pp.111-130 13 Baker,W.E., G.D Emmitt, F Robertson, R.M Atlas, J.E Molinari, D.A Bowdle, J Paegle, R.M.Hardesty , R.T Menzies, T.N Krishnamurti, R.A Brown, M.J Post, J.R Anderson, A.C Lorenc, and J McElroy (1995), “Lidar measured winds from space: A key component for weather and climate prediction” Bull Amer Meteor Soc., 76(6), pp.869-888 14 Charney , J., M Halem, and R Jastrow (1969), “Use of incomplete historical data to infer the present state of the atmosphere” J Atmos Sci., 26, pp1160-1163 15 David S Nolan, Robert Atlas, Kieran T Bhatia, and Lisa R Bucci (2013), “Development and validation of a hurricane nature run using the joint OSSE nature run and the WRF model”, Journal of advances in modeling earth systems, vol.5, pp 382–405 16 Gordon, C.T., L Umscheid, Jr and K Miyakoda (1972), “Simulation experiments for determining wind data requirements in the tropics” J Atmos Sci., 29, 1064-1075 17 Jastrow, R and M Halem (1970), “Simulation studies related to GARP” Bull Amer Meteor Soc., 51, pp.490-513 18 Kasahara (1972), “Simulation experiments for meteorological observing systems for GARP” Bull Amer Meteor Soc., 53, 252-264 19 Lei Zhang and Zhaoxia Pu (2009), “An Observing System Simulation Experiment (OSSE) to Assess the Impact of Doppler Wind Lidar (DWL) Measurements on the Numerical Simulation of a Tropical Cyclone”, Advances in Meteorology 20 Michiko Masutani, John S Woollen,Stephen J Lord,G David Emmitt, Thomas J Kleespies, Sidney A Wood, Steven Greco, Haibing Sun, Joseph Terry, Vaishali Kapoor, Russ Treadon and Kenneth A Campana (2010), “Observing system simulation experiments at the National Centers for Environmental Prediction”, Journal Of Geographical Research, Vol 115 62 21 Rohaly , G.D and T.N Krishnamurti, (1993) “An observing system siumulation experiment for the Laser Atmospheric Wind Sounder (LAWS)” J Applied Meteor., 32, pp.1453-1471 22 S Nolan, Robert Atlas, Kieran T Bhatia,and Lisa R Bucci (2013), “Development and validation of a hurricane nature run using the joint OSSE nature run and the WRF model”, Journal Of Advances In Modeling Earth system Research, Vol5, pp.382-405 23 Williamson, D and A Kasahara (1971), “Adaptation of meteorological variables forced by updating” J.Atmos Sci., 28, pp.1313-1324 24 Xiang-Yu Huang, Hongli Wang, Yongsheng Chen, Xin Zhang, Stephen A Tjemkes, Rolf Stuhlmann (2013), “An Observing System Simulation Experiment using both MM5 and WRF: experiment configuration and preliminary results”, Volume 2013 (2013), Article ID 971501 25 Z.Pu, L.Zhang, B.Gentry,and B.Demoz (2009), “Potential impactof lidar wind measurements on high-impact weather forecasting: a regional OSSEs study” in Proceedings of the 13th AMS Conference on Integrated Observing Systems for Atmosphere, Ocean, and Land Surface (IOAS-AOLS ’09), 26 William C Skamarock, etc, 2005: A description of the advanced research WRF version 63