Đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão trên biển đông hạn 5 ngày bằng mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF

Header Page of 16 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN *********** Phạm Thị Minh ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO QŨY ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG HẠN NGÀY BẰNG MƠ HÌNH WRF VỚI SƠ ĐỒ ĐỒNG HĨA LETKF LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI - 2013 Footer Page of 16 Header Page of 16 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LỜI CẢM ƠN *********** Phạm Thị Minh ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO QŨY ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG HẠN NGÀY BẰNG MƠ HÌNH WRF VỚI SƠ ĐỒ ĐỒNG HĨA LETKF Chuyên ngành: Khí tượng Khí hậu học Mã số: 62.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS TS Trần Tân Tiến HÀ NỘI - 2013 Footer Page of 16 Header Page of 16 LỜI CÁM ƠN Trước hết, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS TS Trần Tân Tiến, người khơng tận tình bảo, định hướng hướng dẫn tơi hồn thành luận văn mà người tạo hội để tơi tiếp tục theo ngành khí tượng Em xin chân thành cảm ơn Thầy! Tôi xin cảm ơn thầy cán Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học cung cấp cho kiến thức chuyên môn kinh nghiệm quý giá, tạo điều kiện thuận lợi sở vật chất suốt thời gian học tập thực hành Khoa Tôi xin cảm ơn Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên tạo điều kiện cho thời gian hồnh thành luận văn Cuối cùng, tơi 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 tơi suốt thời gian học tập hồn thành luận văn Tôi cám ơn sinh viên Lê Thị Liên 05CĐKT1 giúp chỉnh sửa thảo, hoàn thiện luận văn Hà Nội, ngày tháng 03 năm 2014 Phạm Thị Minh Footer Page of 16 Header Page of 16 MỤC LỤC CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO BÃO HẠN NGÀY VÀ SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA LETKF 1.1 Tình hình dự báo bão hạn ngày Thế giới Việt Nam 1.2 Tổng quan sơ đồ đồng hóa LETKF 1.2.1 Một số nghiên cứu sơ đồ LETKF 1.2.2 Thuật toán LETKF CHƢƠNG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ 2.1 Sử dụng LETKF mơ hình WRF đồng hóa số liệu phục vụ dự báo bão hạn ngày 2.2 Sơ lược trình hoạt động bão Megi 2010 11 2.3 Thiết kế miền tính cấu trúc tổ hợp 12 2.4 Nguồn số liệu 13 2.5 Phương pháp đánh giá kết dự báo quỹ đạo cường độ bão 15 2.5.1 Phương pháp đánh giá dựa vào MAE 17 2.5.2 Phương pháp đánh giá dựa vào tỷ số độ tán tổ hợp sai số tuyệt đối 17 2.5.3 Phương pháp đánh giá dựa vào sai số quân phương lượng trung bình thể tích 19 CHƢƠNG 20 KẾT QUẢ TÍNH TỐN VỚI CƠN BÃO MEGI 2010 20 3.1 Khảo sát số thành phần tổ hợp 20 3.2 Khảo sát vai trò số liệu hỗn hợp (vệ tinh + cao không) dự báo bão hạn ngày 21 3.3 Khả dự báo bão hạn ngày mơ hình WRF với sơ đồ LETKF 35 3.3.1 Quỹ đạo bão 36 3.3.2 Cường độ bão 38 Footer Page of 16 Header Page of 16 KẾT LUẬN 44 PHỤ LỤC 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 Footer Page of 16 Header Page of 16 DANH MỤC HÌNH Hình 2.1 Sơ đồ minh họa hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF Hình 2.2 Quỹ đạo bão MEGI từ ngày 13/10 đến ngày 23/10/2010 12 Theo Nguồn Internet [46] 12 Hình 2.3 Bản đồ phân bố trạm quan trắc cao không khu vực Châu Á 15 Hình 2.4 Sơ đồ thành phần “tổ hợp dự báo tốt” (hình trái) ” tổ hợp dự báo xấu” (hình phải) hệ thống dự báo tổ hợp 16 Hình 3.1 Sai số qn phương lượng trung bình thể tích thí nghiệm độ nhạy phương pháp đa vật lý với số thành phân tổ hợp khác nhau: 10 (dấu nhân), 15 (tam giác), 20 (hình vng), 25 (hình tròn), 30 (vòng tròn hở), 35 (dấu hoa thị), 40 (dấu cộng), 50 (kim cương) 21 Hình 3.2 Quỹ đạo bão Megi quan trắc (màu đen ) dự báo tất định với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 12z15 ( màu đỏ); 00z16 (xanh cây); 12z16 (xanh dương); 00z17 (xanh da trời); 12z17 (màu hồng); 00z18 (màu vàng) 22 Hình 3.3 Biến trình PMIN (a) VMAX (b), quan trắc (OBS-màu đỏ) dự báo tất định (CTL-màu xanh dương), với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 00 (UTC) ngày 18 tháng 10 năm 2010 24 Hình 3.4 Kết dự báo quỹ đạo (a) cường độ bão Megi (PMIN b,VMAX - c) thử nghiệm MIX (hình phải) thử nghiệm CIMSS (hình trái); với trung bình tổ hợp (màu tím), quan trắc (màu đen), thành phần tổ hợp (đường mảnh màu tím) Bắt đầu dự báo lúc 00 ngày 18/10/2010 .26 Hình 3.5 Trường độ cao địa vị mực 500 hPa, CIMSS (hình trái) MIX (hình phải), với (a) 00 UTC 22; (b) 12 UTC 22; (e) 00 UTC 23 Và trường gió mực tương ứng .27 Hình 3.6 Bản đồ đường dòng mực 200 hPa thử nghiệm CIMSS (hình trái) thử nghiệm MIX (hình phải), với (a) 00 UTC 22, (b) 12 UTC 22, (c) 00 UTC 23 Và độ lớn tốc độ gió mực tương ứng 28 Hình 3.7 Tương tự hình 3.3, thêm biến trình cho CIMSS (xanh cây) MIX (màu tím) 31 Footer Page of 16 Header Page of 16 Hình 3.8 Tương tự hình 3.4 cho quĩ đạo dự báo, thử nghiệm đồng hóa đồng thời gió vệ tinh gió cao khơng (MIXNO – hình bên trái), thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh cao không (MIX – hình bên phải) 32 Hình 3.9 Tương tự hình 3.6, MIXNO (hình trái) MIX (hình phải), (a) 00 UTC 22, (b) 12 UTC 22, (c) 00 UTC 23 Và độ lớn tốc độ gió mực tương ứng 33 Hình 3.10 Tương tự hình 3.3, biến trình cho CIMSS (xanh cây); MIX (màu tím); MIXNO (xanh da trời) .34 Hình 3.11 Sai số quỹ đạo bão trung bình trường hợp thử nghiệm, MIX (màu đen); CIMSS (màu xám); CTL (màu xám nhẹ) 37 Hình 3.12 Trung bình sai số tuyệt đối áp suất mực biển cực tiểu, MIX (màu đen), CIMSS (màu xám), CTL (màu xám nhẹ) 40 Hình 3.13 Trung bình sai số tuyệt đối gió bề mặt cực đại sai số, MIX (màu đen); CIMSS (màu xám); CTL (màu xám nhẹ) 42 Footer Page of 16 Header Page of 16 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Danh sách trường hợp thử nghiệm 13 Bảng 3.1 Thống kê trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo quỹ đạo bão hiệu hai thử nghiệm CIMSS MIX 37 Bảng 3.2 Thống kê trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo áp suất mực biển cực tiểu hiệu hai thử nghiệm CIMSS MIX .40 Bảng 3.3 Thống kê trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo tốc độ gió bề mặt cực đại hiệu hai thử nghiệm CIMSS MIX 42 Footer Page of 16 Header Page of 16 DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT WRF: Mơ hình dự báo nghiên cứu thời tiết LETKF: Bộ lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi WRF-LETKF: Hệ thống dự báo nghiên cứu thời tiết ứng dụng đồng hóa số liệu lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi CIMSS: trường hợp thử nghiệm đồng hóa số liệu vệ tinh để dự báo bão hệ thống WRF-LETKF MIX: trường hợp thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh số liệu cao không để dự báo bão hệ thống WRF-LETKF MIXNO: trường hợp thử nghiệm đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh số liệu gió cao khơng để dự báo bão hệ thống WRF-LETKF CTL: trường hợp thử nghiệm dự báo khơng đồng hóa MAE: sai số trung bình tuyệt đối RMSE: độ lệch chuẩn PMIN: áp suất mực biển cực tiểu tâm bão VMAX: tốc độ gió cực đại gần tâm bão PE: sai số quỹ đạo bão MPE: sai số trung bình quỹ đạo bão EME: sai số quân phương lượng trung bình thể tích GFS: Hệ thống dự báo tồn cầu PBL: sơ đồ tham số hóa lớp biên hành tinh NCEP: Trung tâm dự báo môi trường quốc gia FNL: số liệu phân tích tồn cầu WRFDA: module đồng hóa số liệu mơ hình WRF MP: đa vật lý UTC: quốc tế BMJ: Betts-Miller-Janjic (tác giả sơ đồ đối lưu) runobs.sh: Chương trình chạy tự động, chuẩn bị số liệu quan trắc cho chương trình đồng hóa số liệu letkf.exe obsmode: Biến script runobs.sh, xác định loại quan trắc đưa vào đồng hóa Footer Page of 16 Header Page 10 of 16 MỞ ĐẦU Hiện nay, tin dự báo thời tiết cho kết sai lệch điều kiện ban đầu khơng xác [1], điều đặc thù mơ hình dự báo thời tiết có tính phụ thuộc mạnh vào trường ban đầu (trường đầu vào mơ hình) Một phương pháp làm xác điều kiện ban đầu cho mơ hình đồng hóa số liệu, q trình tạo trường ban đầu tốt cho mơ hình dự báo, dựa mối quan hệ động lực xác suất thống kê Mặt khác, với phát triển mạnh cơng nghệ thơng tin cho phép máy tính thực thuật tốn cách nhanh chóng hiệu Do vậy, sơ đồ đồng hóa số liệu khí tượng phát triển mạnh thời gian gần Trong đó, sơ đồ đồng hóa lọc Kalman tổ hợp (Ensemble Kalman Filter - EnKF) với biến thể lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi (Local ensemble transform Kalman filter, LETKF) có ưu điểm định khả nắm bắt loại số liệu quan trắc khả ứng dụng nghiệp vụ, việc tính tốn thực song song hóa [1, 18] Tuy nhiên, số thành phần tổ hợp lọc Kalman chưa có định lượng cụ thể khả đồng hóa đồng thời loại số liệu có (vệ tinh, cao khơng, bề mặt…v.v.) chưa nghiên cứu nhiều, đặc biệt khả ứng dụng dự báo quỹ đạo cường độ bão ngày mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF chưa kiểm định Chính vậy, khn khổ luận văn này, tác giả đánh giá khả dự báo quỹ đạo cường độ bão hạn ngày Biển Đông mơ hình WRF với hệ thống đồng hóa LETKF Trong số thành phần tổ hợp tối ưu xác định thí nghiệm lý tưởng hóa Dựa vào số thành phần tổ hợp tối ưu với ưu điểm việc đồng hóa đồng thời loại số liệu gió vệ tinh số liệu cao khơng, tác giả tiến hành thử nghiệm dự báo quỹ đạo cường độ bão hạn ngày với trường hợp bão Megi 2010 Từ kết thử nghiệm trên, tác giả đánh giá khả dự báo quỹ đạo cường độ bão hạn ngày mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF thơng qua việc đánh giá sai số dự báo quỹ đạo cường độ bão so với 10 Footer Page 10 of 16 sai số áp suất mực biển cực tiểu (hPa) Header Page 50 of 16 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0 00-h 12-h 24-h 36-h 48-h 60-h 72-h 84-h 96-h 108-h 120-h Hạn dự báo (giờ) Hình 3.12 Trung bình sai số tuyệt đối áp suất mực biển cực tiểu, MIX (màu đen), CIMSS (màu xám), CTL (màu xám nhẹ) Bảng 3.2 Thống kê trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo áp suất mực biển cực tiểu hiệu hai thử nghiệm CIMSS MIX Hạn dự báo (giờ) CIMSS (trƣờng hợp) MIX (trƣờng hợp) 24-h 48-h 6 72-h 9 96-h 120-h Như vậy, qua việc khảo sát tỷ số độ tán sai số tuyệt đối cho thấy, hệ thống WRF-LETKF có khả dự báo PMIN tốt tất hạn dự báo, đồng hóa số liệu hỗn hợp số liệu vệ tinh cao khơng hệ WRF-LETKF có kỹ dự báo hiệu hạn dự báo dài ngày 40 Footer Page 50 of 16 Header Page 51 of 16 b) Khả dự báo tốc độ gió cực đại gần tâm Đối với tốc độ gió bề mặt cực đại (VMAX), số hạn dự báo, trung bình sai số tuyệt đối thử nghiệm MIX thử nghiệm CIMSS đa số nhỏ so với thử nghiệm CTL (hình 3.13) Kết phù hợp với kết đưa mục 3.2, nghĩa hệ thống tổ hợp tổ hợp WRF-LETKF có kỹ dự báo VMAX tương đối tốt Vì hệ thống WRF-LETKF hiệu chỉnh sai số mơ hình phương pháp đa vật lý, cải thiện dự báo quỹ đạo bão nhân tố giúp nâng cao kỹ dự báo VMAX [16] Tuy nhiên, số hạn dự báo 12 giờ, 84 108 giờ, sai số VMAX thử nghiệm CTL lại nhỏ so với thử nghiệm MIX CIMSS Kết độ phân giải mơ hình (12 km) chưa đủ tinh để mơ cấu trúc bão Ngồi ra, số trường hợp thử nghiệm cịn (9 trường hợp), nên chưa có đánh giá tồn diện khả dự báo VMAX hệ thống WRF-LETKF Xét 12 tích phân đầu tiên, VMAX (hình 3.13) PMIN (hình 3.12) thử nghiệm CIMSS, MIX CTL có sai số lớn, sai số xoáy ban đầu số liệu dự báo tồn cầu yếu [16], phải thời gian định xốy phát triển phù hợp với chế động lực thực tế bão Điều phù hợp với nghiên cứu trước tầm quan trọng ban đầu hóa xốy dự báo xoáy thuận nhiệt đới [5, 19, 8, 20, 25] Còn sai số VMAX thử nghiệm MIX thấp cao sai số VMAX thử nghiệm CIMSS số hạn dự báo Nhưng nhìn chung, dự báo cường độ thử nghiệm MIX có ưu điểm định Tiếp theo, để đánh giá khả dự báo VMAX hệ thống WRF-LETKF, tác giả dựa vào tỷ số độ tán tổ hợp sai số tuyệt đối dự báo (η) tương tự đánh giá khả dự báo PMIN hệ thống WRF-LETKF Bảng 3.3 thống kê trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo VMAX hiệu (có tỷ số η>1) 41 Footer Page 51 of 16 sai số tốc độ gió bề mặt cực đại (m/s) Header Page 52 of 16 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 00-h 12-h 24-h 36-h 48-h 60-h 72-h 84-h 96-h 108-h 120-h hạn dự báo (giờ) Hình 3.13 Trung bình sai số tuyệt đối gió bề mặt cực đại sai số, MIX (màu đen); CIMSS (màu xám); CTL (màu xám nhẹ) Bảng 3.3 Thống kê trường hợp hệ thống WRF-LETKF dự báo tốc độ gió bề mặt cực đại hiệu hai thử nghiệm CIMSS MIX Hạn dự báo (giờ) CIMSS (trƣờng hợp) MIX (trƣờng hợp) 24-h 48-h 9 72-h 5 96-h 120-h Từ bảng 3.3 ta thấy, hạn dự báo từ đến ngày thử nghiệm MIX CIMSS có số trường hợp dự báo hiệu nhau, hạn dự báo ngày, thử nghiệm MIX có trường hợp dự báo hiệu quả, thử nghiệm CIMSS có trường hợp dự báo hiệu Cịn hạn dự báo ngày, CIMSS lại cho số trường hợp dự báo hiệu nhiều so với thử nghiệm MIX (bảng 3.3) 42 Footer Page 52 of 16 Header Page 53 of 16 Về bản, thử nghiệm MIX thử nghiệm CIMSS, cấu hình tổ hợp hệ thống WRF-LETKF nhau, nên khác biệt kết dự báo hai thử nghiệm việc bổ sung số liệu cao khơng vào q trình đồng hóa số liệu vệ tinh (MIX) Mặt khác, số trường hợp thử nghiệm cịn ít, nên chưa thể đưa kết luận đầy đủ khả dự báo VMAX hệ thống WRF-LETKF Nhìn chung hệ thống WRF-LETKF có kỹ dự báo VMAX tốt so với hệ thống WRF khơng có đồng hóa số liệu Như vậy, sau xem xét đồng thời sai số trung bình tuyệt đối (MAE) tỷ số độ tán tổ hợp trung bình sai số tuyệt đối (η), cho ta thấy mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF (thử nghiệm CIMSS MIX) thể kỹ dự báo quỹ đạo bão tốt so với mơ hình WRF khơng đồng hóa số liệu (thử nghiệm CTL) Đặc biệt, đồng hóa đồng thời số liệu gió vệ tinh số liệu cao khơng, kết dự báo quỹ đạo bão cải thiện đáng kể so với thử nghiệm đồng hóa số liệu vệ tinh Còn dự báo cường độ bão, hệ thống WRF-LETKF cho kết dự báo PMIN tốt so với VMAX Tuy nhiên, độ phân giải cịn thơ (12 km), nên chưa thể chi tiết cấu trúc bão, kết dự báo cường độ cịn có hạn chế định Nhưng xét tổng thể, hệ thống WRF-LETKF nâng cao đáng kể chất lượng dự báo cường độ bão 43 Footer Page 53 of 16 Header Page 54 of 16 KẾT LUẬN Từ kết phân tích chương 3, luận văn rút số kết luận sau: Qua thử nghiệm khảo sát số thành phần tổ hợp, kết cho thấy số thành phần tổ hợp tối ưu sơ đồ LETKF với số kết hợp khác sơ đồ vật lý có mơ hình Cụ thể, mơ hình WRF, có 24 kết hợp sơ đồ vật lý với (sơ đồ vi vật lý, sơ đồ tham số hóa đối lưu, sơ đồ tham số hóa lớp biên hành tinh v.v.) Như số thành phần tổ hợp dao động từ 20 đến 25 thành phần tổ hợp đa vật lý lọc Kalman tổ hợp địa phương hóa biến đổi phát huy tác dụng tối đa Kết thử nghiệm khảo sát vai trò số liệu hỗn hợp (vệ tinh + cao khơng) đồng hóa sơ đồ đồng hóa LETKF dự báo cường độ quỹ đạo bão Megi 2010 Kết cho thấy đồng hóa thêm số liệu cao khơng vào q trình đồng hóa gió vệ tinh, hay thơng tin quan trắc bổ sung thêm vào trường ban đầu mơ hình, giúp cải thiện hồn lưu qui mơ lớn – dịng mơi trường, kết bước đầu cho thấy số liệu cao khơng có vai trị đáng kể việc hiệu chỉnh dịng mơi trường cải thiện kỹ dự báo quỹ đạo cường độ bão Như vậy, tác động thành phần tổ hợp đa vật lý, cường độ bão chịu ảnh hưởng thông tin quan trắc bổ sung trường đầu vào mơ hình Ngồi kết đánh giá khả dự báo quỹ đạo cường độ bão mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF dựa vào kết trường hợp dự báo quỹ đạo cường độ bão bão Megi 2010 cho thấy sai số dự báo quỹ đạo bão giảm đáng kể thử nghiệm MIX, đặc biệt hạn dự báo dài ngày Trong thử nghiệm CIMSS cho sai số dự báo quỹ đạo lớn so với thử nghiệm MIX lại nhỏ so với thử nghiệm CTL, kết phù hợp với nghiên cứu trước khả nâng cao chất lượng dự báo quỹ đạo bão đồng hóa số liệu vệ tinh lọc Kalman tổ hợp [22] Như vậy, sơ đồ LETKF đồng 44 Footer Page 54 of 16 Header Page 55 of 16 hóa đồng thời loại số liệu vệ tinh cao không giúp mô hình WRF cải thiện đáng kể kết dự báo quỹ đạo bão hạn ngày Đối với dự báo cường độ, qua kết thống kê trường hợp thử nghiệm cho thấy, dự báo PMIN thử nghiệm MIX hiệu thử nghiệm CIMSS, với đa số sai số dự báo PMIN thử nghiệm MIX nhỏ đáng kể so với sai số PMIN thử nghiệm CIMSS hầu hết hạn dự báo Như vậy, số liệu quan trắc bổ sung đầu vào mơ hình có tác động tích cực đến kỹ dự báo PMIN Nhưng VMAX, tùy hạn dự báo mà thử nghiệm MIX hay thử nghiệm CIMSS dự báo VMAX hiệu Tuy nhiên, đánh giá dựa vào trường hợp thử nghiệm, nên chưa thể đưa kết luận đầy đủ khả dự báo cường độ bão mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF Nhưng bước đầu ta khẳng định, sơ đồ LETKF đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh cao khơng có ảnh hưởng định đến kỹ dự báo cường độ bão hạn ngày mô hình WRF Để có kết luận đầy đủ khả dự báo cường độ bão mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF, cần chuỗi thử nghiệm dự báo bão hạn ngày dài (có thể bão đến mùa bão) Như vậy, mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF có kỹ dự báo quỹ đạo bão hạn ngày cao, kỹ dự báo cường độ bão cải thiện đáng kể so với mơ hình WRF (khơng có đồng hóa số liệu) Tuy nhiên, thời điểm tích phân 12 đầu tiên, kết dự báo cường độ mơ hình WRF có đồng hóa chênh lệch nhiều so với quan trắc (hình 3.12, hình 3.13) Kết cho thấy, sơ đồ LETKF góp phần nâng cao kỹ dự báo cường độ hạn dự báo từ ngày đến ngày mơ hình WRF, khơng khắc phục trường xốy ban đầu yếu mơ hình tồn cầu hay đồng hóa số liệu có tác dụng cải thiện dịng mơi trường có tác động đáng kể đến kết dự báo cường độ, cịn khơng có tác dụng làm trường xoáy ban đầu mạnh lên, cho dù số liệu quan trắc cao không bổ sung vào trình đồng hóa số liệu vệ tinh 45 Footer Page 55 of 16 Header Page 56 of 16 PHỤ LỤC Hệ thống WRF-LETKF có sơ đồ khối hình 1.1 Tuy nhiên hệ thống điều khiển hệ thống script tự động, lập trìn vỏ Shell Các script liệt kê bảng đây: Tên script Chức runobs.sh Kiểm tra chất lượng loại số liệu quan trắc trước đưa vào đồng hóa, định dạng lại số liệu quan trắc cho phù hợp với định dạng đầu vào chương trình letkf.f90 Ngồi runobs.sh, cịn gọi chương trình fortran thực thi như: sounding_to_litter.f90, cimss_to_litter.f90, obsproc.f90, wrf3dvar_to_letkf.f90, obs.f90 runmain.sh Chạy thành phần tiền xử lỹ mơ hình WRF, chạy hệ thống đồng hóa LETKF Và cuối tích phân mơ hình dự báo Trong script gọi script con: runwps.sh; runreal.sh; runini.sh; nlist_wrf.sh; func_cal_time.sh; runcolds.sh; runletkf.sh 46 Footer Page 56 of 16 Ghi Có lựa chọn, obsmode=”CIMSS or RADS or REAN or MIX” (MIX) bổ sung Có lựa chọn, runmode=”REAL_TIME or EXP_REAL or EXP_REAN” Header Page 57 of 16 start Get enviroment Get date/time F Check date/time T obsmode F T F Check_f T cimss_to_littler.exe end Hình P1 Sơ đồ khối cho script runobs.sh Trong đó: - obsmode chế độ chạy runobs.sh với số liệu quan trắc (2 chế độ quan trắc khác hỗ trợ hệ thống bao gồm số liệu cao không RADS số liệu tái phân tích AVN/FNL số liệu hỗn hợp cao không vệ tinh) - check_f: điều kiện kiểm tra có tồn file số liệu vệ tinh CIMSS yyyymmddhhmm.txt Chương trình thực thi ngơn ngữ FORTRAN gọi runobs.sh 47 Footer Page 57 of 16 start Header Page 58 of 16 set environment, domain cold_start= “COLD” /runwps.sh; /runreal.sh F cold_start=“COLD” T /runini.sh cold_start= “WARM” /runobs.sh /runletkf.sh ie = /da_update_bc.exe F opt_physics=“YES” T get physics option /nlist_wrf.sh ie = ie + ie ≤ ne T F ie = 1; ne; /wrf.exe backup wrfout made bgd display results end Hình P2 Sơ đồ khối cho script runmain.sh Trong đó: - get physics option: Lấy thông số vật lý cụ thể đưa vào namelist.input 48 Footer Page 58 of 16 Header Page 59 of 16 - backup wrfout: Lưu kết dự báo wrf ứng với thành phần tổ hơp - make bgd: Tạo trường cho chu trình đồng hóa - ne: Số thành phần tổ hợp - opt_physics: Tham số cho lựa chọn sơ đồ vật lý truyền vào script nlist_wrf.sh - display results: Hiển thị kết 49 Footer Page 59 of 16 Header Page 60 of 16 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt Kiều Quốc Chánh (2011), “Xây dựng hệ thống đồng hóa lọc Kalman tổ hợp địa phương cho mơ hình dự báo thời tiết WRF” Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ, số 1S, trang 17-28 Công Thanh, Trần Tân Tiến (2013), “Đánh giá kết dự báo quỹ đạo bão Biển Đông hạn ngày hệ thống dự báo tổ hợp mơ hình RAMS”.Tạp chí khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội Khoa học Tự nhiên Công nghệ Tập 29, số 1S , trang 141-146 Công Thanh, Trần Tân Tiến (2013), “Xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp bão Biển Đông hạn ngày phương pháp ni nhiễu”.Tạp chí khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội Khoa học Tự nhiên Công nghệ Tập 29, số 1S, trang 147-153 Trần Tân Tiến, Hồng Thị Thủy, Cơng Thanh, Bùi Minh Tn (2013), “Dự báo tổ hợp quỹ đạo bão khu vực biển đông hạn ngày” Hội thảo Khoa học Quố c gia khí tượng thủy văn mơi trường biến đổi khí hậu lần thứ XVI - Tập I Khí tượng - khí hậu, Khí tượng nơng nghiệp, Biến đổi khí hậu, 27-29 tháng 6, Thành phố Hồ Chí Minh, trang 70 Tiếng anh Anderson, J L (2007a), “Exploring the need for localization in ensemble data assimilation using a hierarchical ensemble filter” Physica D, 230, 99–111 Anderson, J L (2007b), “An adaptive covariance inflation error correction algorithm for ensemble filters” Tellus, 59A, 210–224 Baek, S.-J., Hunt B R., Kalnay E., Ott E and Szunyogh I (2006), “Local ensemble Kalman filtering in the presence of model bias” Tellus, 58A, 293-306 Bedka, K M., and J Mecikalski (2005), “Application of satellite-derived atmospheric motion vectors for estimating mesoscale flows” J Appl Meteor., 44, 1761-1772 50 Footer Page 60 of 16 Header Page 61 of 16 Bender MA, Ross RJ, Tuleya RE, Kurihara Y (1993), “Improvements in tropical cyclone track and intensity forecasts using the GFDL initialization system” Mon Weather Rev, 121, 2046-2061 10 Buizza and T N Palmer (1998), “Impact of Ensemble on Ensemble Prediction” Amer Meteor Soc., 126, 2504-2518 11 Cherubini, T., S Businger, C Velden, R Ogasawara (2006), “The impact of satellite-derived atmospheric motion vectors on mesoscale forecasts over Hawaii” Mon Wea Rev., 134, 2009–2020 12 DALEY, R (1993) Atmospheric Data Analysis CambridgeUni-versity Press, Cambridge, New York, 457p 13 Davidson NE, Weber HC (2000), “The BMRC high-resolution tropical cyclone prediction system: TC-LAPS” Mon Weather Rev., 128, 1245-1265 14 Davis, C., L F Bosart (2002), “Numerical simulations of the genesis of Hurricane Diana (1984) Part II: sensitivity of track and intensity prediction” Mon Wea Rev., 130, 1100–1124 15 DeMaria, J A Knaff, Sampson (2007), “Evaluation of long-term trends in tropical cyclone intensity forecasts” Meteorol Atmos Phys 97: 19-28 16 Du Duc Tien, Thanh Ngo-Duc, Hoang Thi Mai and Chanh Kieu (2013), “A study of the connection between tropical cyclone track and intensity errors in the WRF model” Meteorology and Atmospheric Physics., 121, 278-300 17 Eckert, P., and J Ambuhl (1996), “Classification of ensemble forecasts by means of an artificial neural network” Meteor Appl., 3, 169-178 18 Eric P Grimit and Clifford F Mass (2006), “Measuring the Ensemble Spear-Error Realationship with a Probabilistic Approach: Stochastic Ensemble Results” Meteor Soc., 135, 204-221 19 Hunt BR, Kostelich E, Szunyogh I (2005), “Efficient data assimilation for spatiotemporal chaos: a local ensemble transform Kalman filter” Physica D 230: 112-126 51 Footer Page 61 of 16 Header Page 62 of 16 20 Hunt, B R., E J Kostelich, and I Szunyogh (2007), “Efficient data assimilation for spatiotemporal chaos: A local ensemble transform Kalman Filter” Physica D, 230, 112–126 21 Hercshel L Mithchell and P L Houtekamer (2002), “Ensemble Size, Balance, and Model-Error Representation in an Ensemble Kalman Filter” Amer Meteor Soc., 130, 2792-2808 22 Kieu, C.Q., Truong, N.M., Mai, H.T., and Ngo-Duc, T (2012), “Sensitivity of the Track and Intensity Forecasts of Typhoon Megi (2010) to Satellite-Derived Atmosphere Motion Vectors with the Ensenble Kalman filter” J Atmos Oceanic Technol., 29, 1794-1810 23 Kieu Chanh, Pham Thi Minh & Hoang Thi Mai (2013), “An Application of the Multi-Physics Ensemble Kalman Filter to Typhoon Forecast” Pure Appl Geophys.170: 745-954.(1) 24 Kalnay, E (2003), “Atmospheric modeling, data assimilation and predictability” Cambridge University Press, p181 25 Kurihara, Y., M A Bender, and R J Ross (1993), “An initialization scheme of hurricane models by vortex specification” Mon Wea Rev., 121, 2030–2045 26 Kwon, H J., S.-H Won, M.-H A., A.-S Suh, H.-S Chung (2002), “GFDL-Type typhoon Initialization in MM5” Mon Wea Rev., 130, 2966–2974 27 Li, Hong, Kalnay E, Miyoshi T, Danforth CM (2009), “Accounting for model errors in ensemble data assimilation” Mon Weather Rev 137: 3407–3419 28 Miyoshi, T., and S Yamane (2007), “Local ensemble transform Kalman filtering with an AGCM at a T159/L48 resolution” Mon Wea Rev., 135, 3841–3861 29 Miyoshi T (2011), “The Gaussian Approach to Adaptive Covariance Inflation and Its Implementation with the Local Ensemble Transform Kalman Filter” Mon Weather Rev 139: 1519-1535 30 Miyoshi T., and Kunii, M (2012), “The Local Ensenble Transform Kalman Filter with the Weather Rearch and Forecasting Model: Experiments with Real Observation” Pure Appl Geo-phy., 169, 321-333 52 Footer Page 62 of 16 Header Page 63 of 16 31 Nguyen VH and Chen Y-L (2011), “High-resolution initialization and simulations of typhoon morakot (2009)” Mon Wea Rev., 139, 1463-1491, http://dx.doi.org/10.1175/2011MWR3505.1 32 Ott, E., (1993), “Chaos in Dynamical System” Cambridge University Press, 385pp 33 Peng, J., Y Zhu, and R Wobus (2011), “EMC multi-model ensemble TC track forecast” The 5th NCEP Ensemble User Workshop, May 11-15, Maryland 34 Simon C Sherrer and chiristof Appenzeller, Pierre Eckert and Daniel Cattani (2003), “Analysis of the Spread-Skill Realations Using the ECMWF Ensemble Prediction System over Europe” Amer Meteor Soc., 19, 552-565 35 Szunyogh I, Kostelich EJ, Gyarmati G, Kalnay E, Hunt BR, Ott E, Satterfield E, Yorke JA (2008), “A local ensemble transform Kalman filter data assimilation system for the NCEP global model” Tellus A 60: 113-130 36 Talagrand, o (1997), “Assimilation of observations, an introduction” J Met Soc Japan Special Issue 75, 1B, 191-209 37 Toth, Z., Y Zhu, and T Marchok (2001), “The use of ensemble to identify forecasts with small and large uncertainty” Wea Forecasting, 16, 463-477 38 Velden, C S., J Daniels, D Stettner, D Santek, J Key, J Dunion, K Holmlund, G Dengel, W Bresky, and P Menzel (2005), “Recent innovations in deriving tropospheric winds from meteorological satellites” Bull Amer Meteor Soc., 86, 205-223 39 Zeihmann, C (2001), “Skill prediction of local weather forecasts based on the ECMWF ensemble” Nonlinear Processes Geophys., 8, 419-428 40 Wilks Daniel S (1997), “Statistical Methods in the Atmospheric Scienes” Ithaca New York., 59, 255 41 Yamaguchi, M., and T Komori (2010), “Outline of the Typhoon Ensemble Prediction System at the Japan Meteorological Agency” JMA Report 11pp 42 http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html 43 http://tropic.ssec.wisc.edu/archive/ 44 http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_V3/contents.html 53 Footer Page 63 of 16 Header Page 64 of 16 45 http://www.atmos.umd.edu/~ekalnay/pubs/IUGGsushiKalnay.pdfhttp://docs.lib.noa a.gov/rescue/JNWP/50th_Symp_2004_CD.PDF/Extended%20Abstracts/Session%2 07%20%20Evol%20of%20Data%20Assimilation%20cont%20&%20Ensemble%20 Forecasting/071.pdf 46 http://weather.unisys.com/hurricane/w_pacific/2010H/MEGI/track.gif 47 The NHC official reports of the track and intensity errors can be found at: http://www.nhc.noaa.gov/verification/verify5.shtml 54 Footer Page 64 of 16 ... kết thử nghiệm trên, tác giả đánh giá khả dự báo quỹ đạo cường độ bão hạn ngày mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa LETKF thơng qua việc đánh giá sai số dự báo quỹ đạo cường độ bão so với 10 Footer... đánh giá khả dự báo bão hạn ngày mơ hình WRF với sơ đồ đồng hóa số liệu LETKF thơng qua trường hợp thử nghiệm bão Megi 2010 3.3 Khả dự báo bão hạn ngày mơ hình WRF với sơ đồ LETKF Với sơ đồ LETKF. .. cao khơng vào q trình đồng hóa số liệu gió vệ tinh sơ đồ LETKF ứng dụng mô hình WRF để dự báo quỹ đạo cường độ bão hạn ngày Một nhược điểm khác sơ đồ đồng hóa LETKF sử dụng mơ hình WRF số lượng