Dự báo mưa do ảnh hưởng của xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình rams hạn 3 ngày (tóm tắt trích đoạn)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN TRẦN TIẾN ĐẠT TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN DỰ BÁO MƯA DO ẢNH HƯỞNG CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI BẰNG MÔ HÌNH RAMS HẠN NGÀY LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HÀ NỘI - 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN TRẦN TIẾN ĐẠT TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN DỰ BÁO MƯA DO ẢNH HƯỞNG CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI BẰNG MÔ HÌNH RAMS HẠN NGÀY Chuyên ngành: Khí tượng Khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Công Thanh HÀ NỘI - 2017 LỜI CẢM ƠN Học viên xin gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc tới TS Công Thanh, người tận tình hướng dẫn tạo điều kiện cho thời gian học tập để hoàn thành luận văn Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Thầy cô cán khoa Khí tượng–Thủy văn Hải dương học cung cấp cho kiến thức chuyên môn, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi sở vật chất suốt thời gian học tập làm việc Khoa Xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, tạo điều kiện cho trình học tập trường Xin gửi lời cảm ơn đến lãnh đạo Trung tâm Ứng dụng công nghệ Bồi dưỡng nghiệp vụ KTTV môi trường tạo điều kiện thời gian sở vật chất cho học tập trình công tác Cuối cùng, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, người thân bạn bè, người dành cho quan tâm động viên tạo điều kiện tốt để có động lực học tập, phấn đấu suốt thời gian học tập trường Trần Tiến Đạt Mục Lục DANH MỤC HÌNH I DANH MỤC BẢNG II DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT III Mở đầu CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH DỰ BÁO MƢA DO BÃO .2 1.1 Một số chế vật lý liên quan đến mƣa bão 1.1.1 Nguồn cung cấp ẩm 1.1.2 1.1.3 Chuyển động ngoại nhiệt đới Địa hình 1.1.4 Hệ thống đối lưu qui mô vừa .9 1.1.5 Lớp biên 11 1.2 1.3 Đối lƣu dải mƣa bão .12 Một số nghiên cứu nƣớc .14 CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT QUY MÔ VỪA RAMS VÀ ÁP DỤNG DỰ BÁO LƢỢNG MƢA DO BÃO HẠN NGÀY CHO KHU VỰC VIỆT NAM 21 2.1 Giới thiệu mô hình RAMS .21 2.1.1 Lý thuyết sơ đồ tham số hóa đối lưu KUO Kain-Frich 22 2.1.2 Áp dụng mô hình RAMS để dự báo mưa bão hạn ngày khu vực Việt Nam .27 CHƢƠNG 3: THỬ NGHIỆM DỰ BÁO LƢỢNG MƢA BẰNG MÔ HÌNH RAMS HẠN NGÀY CÓ SỬ DỤNG PHƢƠNG PHÁP THAY ĐỔI SƠ ĐỒ ĐỐI LƢU.32 3.1 Nghiên cứu trƣờng hợp lựa chọn 32 3.1.1 Mô tả bão Mirinae 32 3.1.2 Phân tích kết dự báo mưa bão Mirinae 35 3.2 Đánh giá khả dự báo mƣa mô hình dựa kết mô 19 bão 44 3.2.1 Hạn 24 45 3.2.2 Hạn 48 48 3.2.3 Hạn 72 49 KẾT LUẬN 51 Tài liệu tham khảo .52 DANH MỤC HÌNH Hình 1: Ảnh hưởng mưa bão khu vực giới [34] Hình 2: Phân loại mưa bão [9] Hình 3: Các trình vật lý có liên quan đến mưa xoáy thuận nhiệt đới [31] Hình 4:[31] a) Sơ đồ cấu trúc dải mưa giai đoạn trưởng thành bão b) Sơ đồ biểu diễn chuyển động đối lưu có liên quan đến hai ổ đối lưu trưởng thành hai vị trí khác tính từ trung tâm bão c) Sơ đồ động lực dải mưa xếp thành tầng đường thể độ phản hồi 13 Hình 5: Phân bố tổng lượng mưa hàng tháng (màu xanh nước biển), mưa bão ( màu đỏ), mưa có nguồn gốc khác ( màu xanh lá), tám trạm thời tiết ba khu vực ven biển Việt Nam ( đơn vị mm) Những chấm đen vị trí trạm 18 Hình 6: Miền lưới tính mô hình 28 Hình 7: Sơ đồ biểu diễn số phục vụ đánh giá chất lượng dự báo mưa 29 Hình 8: Quĩ đạo bão Mirinae 32 Hình 9: Hình khí áp mặt đất bão Mirinae trước sau đổ .34 Hình 10: Lượng mưa (mm/24h): a) Mưa thực; mưa mô phương án: b) K-K; c) K-KF; d) KF-K; e) KF-KF 36 Hình 11: Hơi nước (g/kg) mô bởi: a) K-K; b) K-KF; c) KF-K; d) KF-KF 37 Hình 12: Tốc độ thẳng đứng (m/s) trung bình kinh hướng khu vực tâm bão phương án dự báo .38 Hình 13: Lượng mưa (mm/24h): a) Mưa thực; mưa mô phương án: b) K-K; c) K-KF; d) KF-K; e) KF-KF 39 Hình 14: Hơi nước (g/kg) mô bởi: a) K-K; b) K-KF; c) KF-K; d) KF-KF 40 Hình 15: Tốc độ thẳng đứng (m/s) trung bình kinh hướng khu vực tâm bão phương án dự báo .41 Hình 16: Lượng mưa (mm/24h): a) Mưa thực; mưa mô phương án: b) K-K; c) K-KF; d) KF-K; e) KF-KF 42 Hình 17: Hơi nước (g/kg) mô bởi: a) K-K; b) K-KF; c) KF-K; d) KF-KF 43 Hình 18: Tốc độ thẳng đứng (m/s) trung bình kinh hướng khu vực tâm bão phương án dự báo .44 I DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Vị trí cƣờng độ bão Mirinae .33 Bảng 2: Phƣơng án thử nghiệm .35 Bảng 3: Tên bão số trƣờng hợp bão đƣợc dùng nghiên cứu 45 Bảng 4: Điểm số đánh giá mƣa hạn 24 (thời hạn dự báo 12-36 giờ) 46 Bảng 5: Điểm số đánh giá mƣa hạn 48 (thời hạn dự báo 36-60 giờ) 48 Bảng 6: Điểm số đánh giá mƣa hạn 72 (thời hạn dự báo 60-84 giờ) 50 II DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT AMO Dao động liên thập kỷ Đại Tây Dương (Atlantic Multidecadal Oscillation) ATNĐ Áp thấp nhiệt đới CLATEX Dự án thử nghiệm bão đổ khu vực Trung Quốc (China Landfalling Typhoon Experiment) CPS Sơ đồ tham số hóa đối lưu (Convective parameterization schemes) ELDORA Hệ thống Radar độ phân giải cao lắp máy bay (Electra Doppler Radar) ENSO El Nino dao động nam (El Nino Southern Oscillation) ET Chuyển động ngoại nhiệt đới (Extratropical transition) GFDL Phòng thí nghiệm địa vật lý động lực học chất lỏng (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) NOAA HRM Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao (The Highresolution Regional Model) JMA Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (Japan Meteorological Agency) JMANHM Mô hình phi thủy tĩnh quan Khí tượng Nhật Bản (Japan Meteorological Agency Non-Hydrostatic Model) JRA-25 Dự án Số liệu tái phân tích thời gian dài Nhật Bản (Japanese longterm Reanalysis project) KTTV Khí tượng thủy văn LCL Lực ngưng kết (Lifting Condensation Level) LFS Mực giáng tự (Level of Free Sinking) MM5 Mô hình số phi thuỷ tĩnh (The PSU/NCAR mesoscale model) NCEP Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (National Centers for Environmental Prediction) NOAA Cơ quan Khí tượng Hải dương Quốc gia Mỹ (National Oceanic and Atmospheric Administration) PSH Áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương (Pacific subtropical high) TC Xoáy thuận nhiệt đới (Tropical cyclone) RAMS Hệ thống Mô hình hóa khí khu vực (Regional Atmospheric Modeling System) III Mở đầu Dự báo mưa đặc biệt dự báo mưa bão coi vấn đề khó khăn toán dự báo thời tiết Mặc dù ngày phát triển mô hình số cải thiện đáng kể việc dự báo gió, nhiệt độ, áp suất mực nước biển, độ cao địa vị, tiến dự báo mưa bão hạn chế Những khó khăn việc dự báo mưa khái quát ba vấn đề Thứ hiểu biết giáng thủy hạn chế Thứ hai, liệu đo đạc thưa thớt dẫn tới độ xác điều kiện ban đầu mô hình Vấn đề thứ ba có liên quan đến độ phân giải mô hình trình qui mô lưới mô hình qui mô vừa Sau biết đến vấn đề tham số hóa đối lưu phức tạp thách thức mà đặt nghiên cứu thời gian dài [36] Tại Việt Nam có nhiều nghiên cứu số thực nhằm dự báo bão ảnh hưởng nhiên nhiều câu hỏi đặt trình dự báo tượng thời tiết nguy hiểm Trong khuôn khổ luận văn học viên thực thử nghiệm dự báo mưa ảnh hưởng bão mô hình RAMS với thời hạn dự báo ngày, sở thay đổi hai sơ đồ đối lưu KUO Kain-Fritsch tích hợp mô hình RAMS, nhằm đưa đánh giá ban đầu ảnh hưởng việc thay đổi sơ đồ đối lưu đến dự báo lượng mưa bão Bố cục luận văn bao gồm chương chính: Chương 1: Tổng quan tình hình dự báo mưa bão Chương 2: Mô hình dự báo thời tiết quy mô vừa RAMS áp dụng dự báo lượng mưa bão hạn ngày cho khu vực Việt Nam Chương 3: Thử nghiệm dự báo lượng mưa mô hình RAMS hạn ngày có sử dụng phương pháp thay đổi sơ đồ đối lưu CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH DỰ BÁO MƢA DO BÃO Bão tượng thời tiết vô nguy hiểm, gây ảnh hưởng lớn tới kinh tế, xã hội nhiều quốc gia ven biển, đặc biệt quốc gia có đường bờ biển dài Việt Nam Khi nói tới bão người ta thường đề cập tới hệ mà gây gió mạnh, sóng lớn, nước dâng bão…và đặc biệt lượng mưa lớn gây giải phóng lượng nước khổng lồ tích tụ trình hình thành bão Theo nghiên cứu Prat [34], ông dựa vào số liệu toàn cầu NOAA, số liệu vệ tinh, số liệu phân tích đưa kết luận mưa bão ảnh hưởng tới diện tích lớn hầu hết châu lục, cụ thể ảnh hưởng tới khu vực : Bắc Trung Mĩ (NCA), Tây Nam Á (SWA), Đông Á (EAS), Đông Phi (EAF) châu Úc (OCE) (số liệu từ 1998-2009) Hình 1: Ảnh hưởng mưa bão khu vực giới [34] Những nghiên cứu nhóm cho thấy mưa bão chiếm khoảng 6-10 % lượng mưa năm khu vực chịu ảnh hưởng bão Trong thấy khu vực Đông Á, bão nhiệt đới cung cấp lượng mưa khoảng 11% lượng mưa hàng năm khu vực (một số cao, đứng sau đông Phi 12%) Với ảnh hưởng lớn nên nghiên cứu mưa bão khu vực đặc biệt Việt Nam vấn đề cấp thiết Nghiên cứu Chen Li (2004) [9], xác đinh vùng mưa bão sau (hình 2): A Vùng mưa tâm bão B Dải mưa bao quanh dải mưa hình xoắn ốc Trong B1 có liên quan đến rãnh dạng chữ V ngược B2 có liên quan đến độ đứt gió lớp thấp bão đổ C Mưa tạo hệ thống qui mô trung bình qui mô yếu (vòi rồng) thường xảy góc phần tư phía Đông Bắc D Mưa không ổn định, thường xảy khu vực phía nam lõi nơi không khí lạnh cao không khí ấm tầng thấp chồng lên E Mưa ngoại biên có liên quan đến dòng gió mạnh, xuất front hướng chuyển động xoáy thuận nhiệt đới Hệ thống qui mô trung bình gây vòi rồng F Mưa từ xa Nó xuất font rãnh phía Tây vĩ độ trung bình có liên quan với hội tụ địa hình cách xa hệ thống hoàn lưu bão đổ Vùng mưa tâm thường mang lại lượng mưa lớn nhất, đặc biệt giai đoạn đổ bão Mưa rãnh V ngược (B1) mưa đường đứt (B2) lớn mưa khu vực trung tâm, đặc biệt giai đoạn bão đổ Tỷ lệ mưa phân bố mưa từ xa phụ thuộc vào vận chuyển ẩm dòng xiết Đông Nam Cũng theo nghiên cứu Tim Marchok cộng (2014) [31], lượng mưa gần mắt bão chủ yếu gây đối lưu kết hợp với hoàn lưu phụ bão (Đối xứng hướng tâm bão theo chiều dọc) Tỷ lệ lượng mưa khu vực lớn đạt 70 mm/h-1 chí lớn Lượng mưa khu vực mắt bão, dải mây mưa hình xoắn ốc hỗn hợp mưa đối lưu mưa mây xếp thành tầng Ngoại vi hai vùng mưa có mưa mây xếp thành tầng với cường độ yếu Hệ thống qui mô vừa mang lại tương tác bão với địa hình địa phương Sự mang lại xoáy qui mô vừa thường xảy khu vực eo biển Đài Loan bão tiếp cận đảo Đài Loan từ phía Đông Một nghiên cứu Meng cộng (1996)[32] với bão DOT, bão qua eo biển Đài Loan, gây xoáy qui mô vừa từ bão DOT liên quan chặt chẽ đến khu vực núi trung tâm đảo Khu vực áp suất thấp phía khuất gió núi cung cấp thông tin hình thành xoáy qui mô vừa sườn khuất gió tương ứng với lượng mưa lớn Trong đó, địa hình eo biển Đài Loan độ mạnh bão ảnh hưởng đến hình thành xoáy qui mô vừa Hiện tượng mưa lớn mạnh ghi lại đảo Hải Nam bão Fitow dọc eo biển Quảng Châu đến phía Bắc đảo Một mô số (Duan cộng sự, 2005)[16] xoáy qui mô vừa xảy vùng hội tụ sườn đón gió núi dòng bao quanh bão Fitow Trong vùng hội tụ này, xoáy mực thấp phát triển Trong đó, phân kì cao tạo bão Fitow trở nên mạnh tăng lên mây tầng bất ổn định lớp xâm lấn gió lạnh làm chuyển động thẳng đứng mạnh lên Tất trình thuận lợi cho hình thành xoáy qui mô vừa (MSV), lượng mưa tăng lên Hệ thống qui mô vừa thường xảy bão suy yếu thành áp thấp trải qua trình ET Một số vùng không khí lạnh cung cấp lượng tà áp bất ổn định tiềm thúc đẩy chuyển động thẳng đứng thuận lợi cho phát triển hệ thống qui mô vừa Một nghiên cứu Li cộng (2009)[29] cho thấy phần không khí lạnh yếu xâm nhập vào bão Rananim (0414), kết sinh hệ thống qui mô vừa tạo tương tác gió lạnh khô phía bắc (không khí lạnh) dòng ẩm từ đới gió tây (không khí nóng) Đường đứt hội tụ qui mô vừa xảy ranh giới hai dòng khí khác mưa lớn tàn dư bão tương ứng với đường đứt hội tụ qui mô vừa Hình hội tụ qui mô vừa khác xoáy nhỏ Một nghiên cứu số Chen Li (2004) [9] cho thấy bão tăng cường xoáy qui mô vừa hợp với nó, với kết gây mưa lớn 10 1.1.5 Lớp biên Dự án (CLATEX) Trung Quốc thực giai đoạn tháng tháng năm 2002 (Chen Li, 2004)[9] CLATEX sử dụng quan sát chuyên sâu từ thiết bị quan sát khác lớp biên để nghiên cứu tác động truyền lượng từ lớp biên dựa biến đổi hoạt động bão Dòng lượng lớp biên ảnh hưởng đến cường độ lượng mưa tàn dư xoáy đất liền Bão Vongfong mục tiêu nghiên cứu CLATEX Mô số cho trường hợp (Yan cộng sự, 2005) [37] cho thấy dòng nhiệt ẩm đóng vai trò quan trọng đến việc làm bão mãnh liệt vùng biển khơi Trong trường hợp khác, tàn dư bão Nina đứng lại trì phía nam tỉnh Hà Nam khoảng ba ngày Lượng mưa lớn ngập lụt làm mặt đất phía thấp trở nên bão hòa Một mô số sử dụng sơ đồ xoáy giả thực Các kết (Li Chen, 2005) [28] cho thấy dòng thẳng đứng nhiệt lực moment lớp biên mặt đất bão hòa ảnh hưởng đến cấu trúc, cường độ lượng mưa bão suy yếu thành áp thấp lớn Thông lượng ẩn nhiệt hiển nhiệt thuận lợi cho trì tăng cường đất liền, với thông lượng hiển nhiệt có ảnh hưởng lớn khu vực Thông lượng nhiệt lớp biên ảnh hưởng đến dải mưa xoắn ốc, tỉ lệ phân bố Mô bão Nina cho thấy thông lượng động lượng làm suy yếu tàn dư bão, với ma sát mặt đất làm tiêu tán lượng bão suy yếu thành áp thấp đáng kể Bên cạnh chế có liên quan chặt chẽ với kết hợp với với môi trường xung quanh chúng tạo nên trình có liên quan đến thay đổi cấu trúc bão phức tạp nhiều Ví dụ, thay đổi tốc độ gió bề mặt trường độ ẩm mặt đất tạo nên ảnh hưởng xa đến động lượng khí tầng cao vận chuyển ẩm Kết làm thay đổi độ đứt gió thẳng đứng, yếu tố quan trọng để xác định phát triển đối lưu bão 11 1.2 Đối lƣu dải mƣa bão Didlake Houze (2013a, b)[14,15] tiến hành nghiên cứu bão Rita (2005) quan sát ảnh độ phân giải cao từ hệ thống radar Doppler ELDORA (Electra Doppler Radar) nhằm phân tích gió ba chiều độ phản hồi để hiểu rõ cấu trúc lực điều khiển cấu trúc dải mưa bão, vai trò chúng phát triển hoàn lưu xoáy Nghiên cứu cho thấy bão Rita, ổ (cells) đối lưu mạnh xảy khoảng từ 70-170km tính từ trung tâm bão Những ổ đối lưu phía nam phía đông nam bão hình 4(a) Giả thiết xoáy bão gây ảnh hưởng khác ổ đối lưu bán kính khác ổ đối lưu có khác biệt đáng kể cấu trúc Các ổ đối lưu xác định cách khách quan dựa cấu trúc phản hồi ba chiều chúng Những ổ đối lưu bên ( 120-170 km tính từ khu vực trung tâm) đặc trưng ổ đối lưu hình 4(b) Những ổ đối lưu bao gồm lõi có độ phản hồi mạnh hướng bên với mưa xếp thành tầng yếu tỏa tròn phía Liên kết với ổ hoàn lưu nghịch bao gồm dòng vào hướng tâm ( sâu khoảng km) sau uốn ngược lại thành dòng thăng mạnh ( lên tới 5m/s ) mực độ cao trung bình Lõi phản xạ hệ thống hoàn lưu đảo lộn xảy mực 10 km Những ổ đối lưu dẫn đến dòng xiết tiếp tuyến địa phương, dòng xiết phân bố độ cao khoảng từ 1-9 km Ổ đối lưu khu vực phía (70-120 km tính từ tâm bão) (ổ đối lưu hình 4(b)) có khác biệt đáng kể so với ổ đối lưu cấu trúc động lực Những lõi có phản hồi yếu nông Hoàn lưu nghịch diễn mục nông dòng vào mạnh hơn, dòng thăng lên diễn mực thấp yếu độ cao khoảng km Những ổ chứa dòng xiết tiếp tuyến địa phương, dòng xiết xảy mực thấp ( km) 12 a) b) c) Hình 4:[31] a) Sơ đồ cấu trúc dải mưa giai đoạn trưởng thành bão Các đường cắt ngang màu xám tượng trưng cho mặt cắt mục (b) (c) b) Sơ đồ biểu diễn chuyển động đối lưu có liên quan đến hai ổ đối lưu trưởng thành hai vị trí khác tính từ trung tâm bão Các đường thể độ phản hồi cho thấy ổ có bán kính nhỏ ổ Các mũi tên thể hoàn lưu thứ cấp đảo lộn ổ Các dấu cộng dấu trừ tương ứng với khu vực tăng giảm vận tốc tiếp tuyến V1 V2 đại diện cho vận tốc tiếp tuyến dòng xiết ổ c) Sơ đồ động lực dải mưa xếp thành tầng đường thể độ phản hồi Các đường mũi tên mảnh thể cho chuyển động qui mô xoáy, có liên quan đến toàn bão Và mũi tên lớn thể chuyển động qui mô trung bình có liên quan đến dải mưa xếp thành tầng Các mũi tên lớn dòng vào hướng xuống dẫn đường hai khu vực có gradient lực nổi, ∂B/∂r Các dấu cộng khu vực tăng vận tốc tiếp tuyến hoàn lưu thứ cấp Khu vực khoanh dòng xiết tiếp tuyến V3 13 Một phân tích động lượng cách xoáy động lực tạo chênh lệch cấu trúc ổ đối lưu bên bên Với dòng thăng mạnh hơn, ổ đối lưu phía có chuyển động thẳng đứng phát triển mạnh dẫn đến dòng mực độ cao lớn tốc độ dòng xiết tiếp tuyến lớn Trong đó, ổ đối lưu phía có dòng tiếp tuyến dòng vào mực thấp mạnh hơn, dẫn đến dòng xiết tiếp tuyến mực thấp dòng thăng yếu nâng gió tiếp tuyến đến mực cao Trong xoáy động lực ảnh hưởng tới cấu trúc qui mô đối lưu vùng mưa xung quanh, cấu trúc tuần hoàn ảnh hưởng ngược trở lại đến cấu trúc xoáy tổng thể Dòng xiết phát sinh đối lưu có “supergradient” tồn mực thấp nhiều khả nâng cao đối lưu bên lõi Đối lưu tăng cường thúc đẩy hình thành mắt bão thứ cấp 1.3 Một số nghiên cứu nƣớc Có nhiều nghiên cứu thực để xác định yếu tố kết hợp với bão gây lượng mưa lớn Fang cộng ( 2010)[19], nghiên cứu yếu tố đóng góp cho lượng mưa lớn gây bão Morakot (2009) đổ vào khu vực Đài Loan, gây lượng mưa lớn vòng 50 năm khu vực Họ thấy tổng lượng mưa Đài loan gần với nghịch đảo tốc độ dịch chuyển bão cường độ bão Sự đổ bão Morakhot khu vực Đài Loan xảy kết hợp với giai đoạn xoáy dao động mùa, nâng cao dòng gió mùa tây nam Lượng mưa lớn gây di chuyển cực chậm bão hai giai đoạn đổ sau đổ hệ thống tiếp diễn đối lưu qui mô vừa với độ ẩm có nguồn gốc từ gió mùa tây nam Một nghiên cứu 19 bão nhiệt đới với quĩ đạo tương tự bão Morakot cho thấy tốc độ dịch chuyển chậm Morakot có liên quan chặt chẽ đến mở rộng theo hướng tây bắc áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương (PSH) hệ thống áp thấp rộng lớn (có liên quan đến bão Etau bão Goni) xung quanh bão Morakot Cụ thể gây dòng dẫn yếu dần mực cao mà kết chủ yếu suy yếu PSH, nghiêng phía Tây Nam bão Etau Sau đổ bão, hoàn lưu bão Goni hợp với dòng gió đông nam, 14 kết dải vận chuyển độ ẩm dải mang độ ẩm cực đại dịch chuyển vể phía đông bắc Đặc trưng đối lưu qui mô trung bình xảy dải hội tụ hướng đông tây dốc núi hướng nam Đài Loan Đường đối lưu có liên quan với nguồn ẩm lớn mực thấp hoàn lưu tây bắc bão Morakot dòng gió Tây Nam Nó cho thấy thời gian tồn lâu bão Morakot khu vực Đài Loan, tương tác gió mùa Tây Nam hoàn lưu bão, đối lưu qui mô trung bình, xuất địa hình yếu tố phát sinh lượng mưa cực lớn Chun-Chieh Wu (2001)[11], sử dụng mô hình bão GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) để nghiên cứu phát triển bão Gladys (1994) tương tác đến địa hình Đài Loan Kết cho thấy tác động địa hình Đài Loan làm giảm tốc độ dịch chuyển bão Gladys đồng thời làm lệch hướng di chuyển bão (cụ thể trường hợp tác động địa hình làm dịch chuyển lêch phía Nam tiếp cận Đài Loan) Mặt khác bão Gladys tăng tốc hướng phía Tây Bắc qua Đài Loan (có thể nguyên nhân trình ẩm) Trong nghiên cứu Wu cộng (2002)[12], tiến hành loạt thử nghiệm số để kiểm tra khả dự báo mô hình qui mô trung bình thay đổi quĩ đạo, cường độ phân bố chi tiết lượng mưa có liên quan đến bão Herb (1996) Nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình MM5 với độ phân giải lưới ngang 2.2 km, mô thành công phân bố mưa qui mô trung bình có liên quan đến bão Herb, dự báo lượng mưa cực đại vòng 24h đạt khoảng 70 % so với thực đo ( dự báo 1199 mm giá trị lượng mưa thực đo 1736 mm) núi A-Li Nhóm tác giả đánh giá khả mô thành công mô hình lượng mưa phụ thuộc vào hai yếu tố: độ phân giải lưới ngang mô hình khả mô tả địa hình Sự tồn dãy núi khu vực trung tâm tác động tới quĩ đạo bão, lại đóng vai trò quan trọng việc gia tăng đáng kể tổng lượng mưa khu vực Đài Loan Trong nghiên cứu Kenji Yoshida [38] tác giả tiến hành thử nghiệm mô hình MM5 nhằm xác định ảnh hưởng bão MAGGIE 15 tượng mưa lớn xảy vùng Kyushu Trong nghiên cứu tác giả sử dụng lưới lồng với hai miền tính, miền gồm 140×160 ô lưới với độ phân giải ngang 45 km, miền gồm 250 x 250 ô lưới với độ phân giải ngang 15 km Mô hình chạy 27 mực thẳng đứng Điều kiện ban đầu điều kiện biên lấy từ số liệu tái phân tích JRA-25, nhiệt độ mặt nước biển lấy từ NOAA Nhóm nghiên cứu sử dụng sơ đồ đối lưu Betts–Miller miền 1, Kain–Fritsch miền Với giả thiết độ cao địa hình mô phụ thuộc mô hình thấp thực tế khoảng 1000m Tác giả thực thử nghiệm: 1) Thử nghiệm kiểm soát (Control Experiment – Ctl), liệu ban đầu thô để mô bão xoáy bão thực tách xoáy giả cài vào để chạy thử nghiệm Vị trí tốc độ gió cực đại xoáy giả thiết lập phù hợp với liệu JMA 2) Ở thử nghiệm thứ bão loại bỏ hoàn toàn ( No-Typhoon experiment ( NTy)) 3) Địa hình Đài Loan thay đại dương thử nghiệm thứ ( No-Taiwan experiment (NTw)) 4) Áp thấp loại bỏ thử nghiệm (No-Tropical Depression experiment (NTD)) Mô hình chạy cho năm ngày từ 18 UTC 3/6/1999 đến 18 UTC 8/6/1999 Mỗi thí nghiệm chạy trước thời điểm bão MAGGIE tiếp cận Đài Loan hai ngày trước tượng mưa lớn Kyushu ba ngày Kết cập nhật lần Kết nghiên cứu cho thấy lượng mưa Kyushu khu vực xung quanh giảm đáng kể so với thực tế ba thử nghiệm NTy, NTw, NTD đặc biệt thử nghiệm NTy, thử nghiệm CTL cho kết sát với thực tế Kết tồn bão Maggie cần thiết cho phát triển mưa lớn Kyushu, bên cạnh áp thấp nhiệt đới từ xa địa hình Đài Loan có đóng góp quan trọng Bão Maggie góp phần vào việc xâm nhập phía bắc vùng xoáy tiềm thấp (phần mở rộng áp cao Thái Bình Dương) hình thành khu xoáy tiềm cao gần Đài Loan Các áp thấp góp phần tăng xoáy tiềm độ ẩm gần Đài Loan, địa hình Đài Loan quan trọng để hình thành vùng xoáy tiềm cao 16 Byron E Gleason (2006) [21], tiến hành nghiên cứu đặc điểm vật lý thống kê mưa bão nhiệt đới Mỹ Trong nghiên cứu ông sử dụng số liệu thăm dò phân tích (EDA) để có nhìn sâu sắc vào tính chất thống kê vùng mưa bão nhiệt đới khu vực bị ảnh hưởng Mỹ Các kết phân tầng theo tượng lớn điều khiển hoạt động bão EL Nino/dao động nam dao động liên thập kỉ Đại Tây Dương (AMO) Số liệu lấy từ hai nguồn chủ yếu là: Dữ liệu hàng ngày mạng lưới khí hậu lịch sử toàn cầu (GHCND); liệu quĩ đạo bão nhiệt đới Để phân loại mưa thành mưa bão nhiệt đới mưa có nguồn gốc bão nhiệt đới phương pháp phân vùng tác giả sử dụng Phương pháp phân vùng cần tính toán khoảng cách tâm bão vị trí trạm Nếu khoảng cách đo nhỏ 600 km, ngày lượng mưa trạm xem mưa bão nhiệt đới Khoảng cách 600 km cho hợp lý với đa số mưa có nguồn gốc bão nhiệt đới Lượng mưa kết quả, thực chất số liệu mưa bão, sau tiếp tục phân chia theo giai đoạn ENSO (ví dụ lạnh, trung hòa, ấm áp), giai đoạn AMO (lạnh, ấm áp) Kết cho thấy mưa bão đóng góp tỷ lệ từ – 20 % lượng mưa mùa chí lớn Hơn tỷ lệ cao khu vực ven biển, tỷ lệ cao khu vực Đông Carolinas Panhandle Florida Biến trình năm giai đoạn ENSO với giai đoạn lạnh ấm AMO đóng vai trò quan trọng mưa bão nhiệt đới, đáng ý xuất tỷ lệ phần trăm cao trận mưa giai đoạn ENSO lạnh Trong nước, Nguyễn Thị Hoàng Anh, Ngô Đức Thành cộng [22] tiến hành nghiên cứu đặc trưng mưa có liên quan tới bão nhiệt đới Sử dụng số liệu UNISYS số liệu 15 trạm khí tượng ven biển giai đoạn 1961-2008 qui ước bán kính ảnh hưởng mưa bão 600km tính từ vùng trung tâm bão Kết cho thấy lượng mưa gây bão đạt cực đại vào tháng đến tháng khu vực phía Bắc, lượng mưa phía Nam có nguồn gốc chủ yếu bão Lượng mưa gây bão tập trung chủ yếu khu vực miền Trung 17 Việt Nam với đỉnh vào tháng 10-11 Thêm vào nhóm nghiên cứu xem xét tỉ lệ mưa bão (TC) tỉ lệ mưa lớn ngày gây bão (TC_50) so với tổng lượng mưa giải thích thông số năm El Nino La Nina Nhóm nhiên cứu đưa kết luận tỉ lệ mưa bão thay đổi từ 0-25%, giá trị cực đại khu vực 160 -180 N tháng Ở khu vực miền trung Việt Nam có giá trị TC_50 cực đại vào tháng 9-10 tương ứng với tần suất bão cao thời kì Trong năm El Nino (La Nina), tỉ lệ mưa bão tỉ lệ TC_50 giảm ( tăng) đáng kể vào tháng 10-11 Trong năm La Nina ảnh hưởng mưa bão mạnh so với năm En Nino, đặc biệt khu vực miền trung Việt Nam Hình 5: Phân bố tổng lượng mưa hàng tháng (màu xanh nước biển), mưa bão ( màu đỏ), mưa có nguồn gốc khác ( màu xanh lá), tám trạm thời tiết ba khu vực ven biển Việt Nam ( đơn vị mm) Những chấm đen vị trí trạm Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu nước thực nhằm tìm hiểu ảnh hưởng thay đổi độ phân giải, thay đổi sơ đồ tham số hóa đối lưu đến chất lượng mô Các nghiên cứu trước có độ phân giải cao mô thực tế hoàn lưu khí quy mô lớn 18 phân bố lượng mưa toàn cầu khu vực, đồng thời việc thay đổi sơ đồ tham số hóa đối lưu ảnh hưởng lớn đến chất lượng dự báo, cụ thể sau: Trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ “Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa lớn Việt Nam mô hình MM5” Hoàng Đức Cường (2008)[1], tiến hành thử nghiệm dự báo mưa lớn khu vực Việt Nam mô hình MM5 với miền tính: Miền tính giới hạn khoảng 5-30oN, 90130oE với 65x95 điểm tính độ phân giải ngang 45 km; Miền tính thứ lồng vào miền tính thứ có độ phân giải ngang 15km với 127x63 điểm tính; Miền tính thứ đề tài xây dựng thử nghiệm cho khu vực cụ thể Việt Nam ví dụ Bắc Bộ, Trung Bộ, đồng Nam Bộ, Nam Trung Bộ Tây Nguyên Độ phân giải ngang miền tính 5km Số liệu độ cao địa hình lấy từ nguồn liệu toàn cầu USGS với độ phân giải ngang khoảng km Số liệu khí tượng cho mô hình trường phân tích dự báo mô hình AVN MRF NCEP thực Số liệu dùng để đánh giá chất lượng sản phẩm dự báo lấy từ Trung tâm Tư liệu KTTV thuộc Trung tâm KTTV Quốc gia với khoảng 168 trạm lãnh thổ Việt Nam Đồng thời đề tài thay đổi sơ đồ tham số hóa nhằm tìm phương án dự báo phù hợp Kết đề tài cho thấy: Các miền tính chọn với độ phân giải ngang tương ứng sử dụng cho dự báo thực tế Việt Nam Sản phẩm dự báo miền tính tham khảo với trình quy mô vừa ( miền tính thứ nhất), quy mô nhỏ ( miền tính thứ hai, thứ ba)…; Các sơ đồ KUO, sơ đồ vi vật lý mây Simple Ice, sơ đồ xạ CCM2, sơ đồ lớp biên hành tinh MRF sơ đồ tham số hóa vật lý sử dụng dự báo mưa Việt Nam sai số dự báo sơ đồ thấp so với phương án khác Như việc hạ độ phân giải mô hình thay đổi sơ đồ đối lưu ảnh hưởng lớn kết dự báo lượng mưa Đề tài “Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mưa lớn thời hạn 2-3 ngày phục vụ công tác cảnh báo sớm lũ lụt khu vực Trung Bộ Việt Nam” Bùi Minh Tăng [3] làm Chủ nhiệm thực với mục tiêu xác định hình thời tiết gây mưa lớn cho khu vực miền Trung Tây Nguyên giai đoạn 2001-2010, 19 sở xây dựng công nghệ dự báo mưa lớn thời hạn 2-3 ngày cho khu vực Vì công nghệ dự báo mưa lớn phải đáp ứng yêu cầu toán dự báo lũ, hướng nghiên cứu áp dụng cho mô hình dự báo số (NWP) khu vực thủy tĩnh phân giải cao áp dụng Đề tài nghiên cứu ứng dụng thành công mô hình khu vực sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR để thực 10 trường hợp thử nghiệm hạ quy mô động lực với độ phân giải 15 km km Kết đề tài lựa chọn giải pháp công nghệ dự báo mưa lớn phù hợp cho khu vực miền Trung Tây Nguyên Kiều Thị Xin [5] nghiên cứu chọn miền dự báo nâng cao độ phân giải mô hình HRM để dự báo mưa lớn diện rộng Việt Nam Nghiên cứu nhiệt đới hoá số tham số hoá vật lý mô hình dự báo thời tiết khu vực HRM, cải tiến trường ban đầu cho mô hình dự báo thời tiết mưa lớn vùng nhiệt đới Tuy có sô đóng góp việc dự báo mưa cho khu vực Việt Nam kết nghiên cứu cho dự báo mưa lớn diện rộng với lượng mưa khoảng 50 mm/ngày, chưa dự báo đợt mưa lớn Trung Bộ thời hạn dự báo ngày Trong đề tài “Xây dựng công nghệ dự báo lũ mô hình số thời hạn ngày cho khu vực” Trần Tân Tiến [4] sử dụng mô hình RAMS với lưới lồng, số liệu AVN, cao không địa phương để dự báo mưa Kết dự báo mưa kiểm tra đánh giá số thống kê Từ thử nghiệm cho thấy dự báo xác lượng mưa, điểm mưa trước ngày với lượng mưa lớn từ 100 đến 200 mm/ngày Từ đề tài thực ta thấy toán dự báo mưa nói chung hay dự báo mưa ảnh hưởng bão nói riêng, việc hạ độ phân giải thay đổi sơ đồ tham số hóa đối lưu cần thiết 20 Tài liệu tham khảo Tiếng Việt Hoàng Đức Cường, Đề tài cấp TNMT (2008) “Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa lớn Việt Nam mô hình MM5” Phạm Thị Tuyết Mây (2012), Đánh giá kết dự báo nhiệt độ lượng mưa số mô hình dự báo thời tiết cho khu vực Việt Nam, Luận văn thạc sĩ Khoa học, Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; Bùi Minh Tăng, Đề độc lập cấp nhà nước 2014 “Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mưa lớn thời hạn 2-3 ngày phục vụ công tác cảnh báo sớm lũ lụt khu vực miền trung Việt Nam” Trần Tân Tiến, Đề tài cấp ĐHQGHN 2004, Xây dựng công nghệ dự báo lũ mô hình số thời hạn ngày cho khu vực Trung Bộ Việt Nam Kiều Thị Xin, Đề độc lập cấp nhà nước (2004-2006): Nghiên cứu dự báo mưa lớn diện rộng công nghệ đại phục vụ phòng cống lũ lụt Việt Nam Tiếng Anh Akihiko, M., 2006: A cloud-resolving numerical simulation for characteristic rainfall induced by typhoon Meari (2004) Team Member Report on Topic 0.3 of Sixth WMO International Workshop on Tropical Cyclone (IWTC-VI), Costa Rica, WMO/OMM, 36-43 Castro, C L., 2005: Investigation of the summer climate of North America: A regional atmospheric modeling study Ph.D dissertation, Colorado State University, 210 pp Chen Lianshou et al (2010), An Overview of Research and Forecasting on Rainfall Associated with Landfalling Tropical Cyclones, ADVANCES IN ATMOSPHERIC SCIENCES, VOL 27, NO 5, 2010, 967{976} Chen, L S., and Y Li, (2004): An overview on the study of the tropical cyclone rainfall Proc Inter Conf on Storms, Brisbane, Australian Meteorological and Oceanographic Society, 112-113 10 Cheng, Z Q., (2008): On the study of mechanism of torrential rainfall associated with landfalling tropical cyclones Ph D dissertation, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing, 158pp (in Chinese) 52 11 Chun-Chieh Wu (2001), Numerical Simulation of Typhoon Gladys (1994) and Its Interaction with Taiwan Terrain Using the GFDL Hurricane Model Mon Wea Rev., 129, 1533-1549 12 Chun-Chieh Wu, T.-H Yen, Y.-H Kuo, and W Wang, 2002 ： Rainfall simulation associated with Typhoon Herb (1996) near Taiwan Part I: The topographic effect Wea and Forecasting, 17, 1001-1015 13 Damrath, U., (2004) “Verification against precipitation observations of a high density network – what did we learn” Intl Verification Methods Workshop, 15-17 September 2004, Montreal, Canada [Available online at 82 http://www.bom.gov.au/bmrc/wefor/staff/eee/verif/Workshop 2004/Presentations /5.3_Damrath.pdf]; 24 November 2006 14 Didlake, A C., Jr., and R A Houze Jr., 2013a: Convective-scale variations in the inner-core rainbands of tropical cyclones J Atmos Sci., 70, 504-523 15 Didlake, A C., Jr., and R A Houze Jr., 2013b: Dynamics of the stratiform sector of a tropical cyclone rainband J Atmos Sci., 70, 1891-1911 16 Duan, L., L S Chen, and X D Xu, 2005: Diagnostic analysis and numerical study of torrential rain associated with the tropical storm Fitow (0114) Chinese J Atmos Sci., 29(3), 343-353 (in Chinese) 17 Duong, L C., 2006: Tropical cyclone report Team Member Report on Topic 0.3 of Sixth WMO International Workshop on Tropical Cyclone (IWTC-VI), Costa Rica,WMO/OMM, 36-43 18 D W Shin, T E LaRow, and S Cocke (2003), Convective scheme and resolution impacts on seasonal precipitation forecasts, GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS, VOL 30, NO 20, 2078, doi:10.1029/2003GL018297, 2003 19 Fang‐Ching Chien and Hung‐Chi Kuo (2011), On the extreme rainfall of Typhoon Morakot (2009), JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL 116, D05104, doi:10.1029/2010JD015092, 2011 20 Gent, P R., S G Yeager, R B Neale, S Levis, and D A Bailey (2010), Improvements in a half degree atmosphere/land version of the CCSM, Clim Dyn., 34(6), 819–833 53 21 Gleason, B., (2006), Characteristics of tropical cyclone rainfall in the United States 27th Conference on Hurricanes and Tropical Meteorology, Session 16C, Tropical Cyclones and Climate V-Atlantic Basin 22 Hoang Anh Nguyen-Thi et al (2012), A Climatological Study of Tropical Cyclone Rainfall in Vietnam, SOLA, 2012, Vol 8, 041−044, doi:10.2151/sola.2012-011 23 Jung, T., et al (2012), High-resolution global climate simulations with the ECMWF model in Project Athena: Experimental design, model climate, and seasonal forecast skill, J Clim., 25(9), 3155–3172 24 Kendon, E J., N M Roberts, C A Senior, and M J Roberts (2012), Realism of rainfall in a very high-resolution regional climate model, J Clim., 25(17), 5791– 5806 25 Kong, K., 2002: Anomalous intensification of the remnants of tropical storm Allison overland Proc 25 th Conf on Hurricane and Tropical Meteorology, SanDiego, Amer Meteor Soc., 9-10 26 Kain, J S., 2004: The Kain–Fritsch convective parameterization scheme: An update J Appl Meteor., 43, 170–181 27 Li, J., R Yu, W Yuan, H Chen, W Sun, and Y Zhang (2015), Precipitation over East Asia simulated by NCAR CAM5 at different horizontal resolutions, J Adv Model Earth Syst., 7, 774–790, doi:10.1002/2014MS000414 28 Li, Y., and L S Chen, 2005: Numerical study on impacts of boundary layer fuxes over wetland on sustention and rainfall of landfalling tropical cyclone Acta Meteorologica Sinica, 63(5), 683-693 (in Chinese) 29 Li, Y., L S Chen, and C H Qian, 2009: A study on formation and development of mesoscale convergence line within typhoon circulation Extended Anstract Volume of WMO nd International Workshop on Tropical Cyclone Landfall Processes (IWTCLP-II ), Shanghai, WMO, 235-242 30 Liang, X D., Y H Duan, and Z L Chen, 2002: Convective asymmetries associated with tropical cyclone landfall Acta Meteorologica Sinica, 60(Suppl.), 26-35 (in Chinese) 31 Marchok T., D Cecil, J-M Chen, L.S Chen, X.P Cui, R Dare, A Didlake, R Elsberry, T Galarneau, H Jiang, F.Marks, G Villarini, (2014): Summary of recent 54 research related to rainfall Rapporteur’s report 8.1, 3rd International Workshop on Tropical Cyclone Landfall Processes (IWTCLP-III), Jeju, 8-10 Dec 2014 32 Meng, Z Y., M Nagata, and L S Chen, 1996: A numerical study on the formation and development of island-induced cyclone and its impact on typhoon structure change and motion Acta Meteorologica Sinica, 10(4), 430-443 33 Niu, X X., H L Du, and J Y Liu, 2005: Numerical simulation of rainfall and precipitation associated with typhoon Sinlaku (0216) Acta Meteorologica Sinica, 63(1), 57-63 (in Chinese) 34 Prat, O.P., and B.R Nelson, 2013 Mapping the world’s tropical cyclone rainfall contribution over land using TRMM Multisatellite Precipitation Analysis Water Resources Research DOI: 10.1002/wrcr.20527 35 Shen, W., I Ginis, and R E Tuleya, 2002: A numerical investigation of land surface water on landfalling hurricanes J Atmos Sci., 59(4), 789{802 36 Wei Wang and Nelson L Seaman (1997), A Comparison Study of Convective Parameterization Schemes in a Mesoscale Model, American Meteorological Society, VOLUME 125, pp252-278 37 Yan, J H., J P Xu, W Y Ding, Z T Chen, and Y S Liao , 2005: Simulation study of the impact of terrain on the intensity change of tropical cyclone Vongfong (0214) Chinese J Atmos Sci., 29(2), 205{212 (in Chinese) 38 Yoshida, K., and Itoh, H., 2012, Indirect effects of tropical cyclones on heavy rainfall events in Kyushu, Japan, during the Baiu season J Meteor Soc Japan, 90, 377-401 39 Zeng, Z H., B M Chen, and Q P Gao, 2002: Simulation of influence of ”urban heat island" on torrential rain in Shanghai on Aug 2001 Acta Meteorologica Sinica, 60(Suppl), 58-64 (in Chinese) 40 http://www.usno.navy.mil/JTWC/frequently-asked-questions-1/frequently-askedquestions#labels 55 ... mưa bão Chương 2: Mô hình dự báo thời tiết quy mô vừa RAMS áp dụng dự báo lượng mưa bão hạn ngày cho khu vực Việt Nam Chương 3: Thử nghiệm dự báo lượng mưa mô hình RAMS hạn ngày có sử dụng phương... dụng mô hình RAMS để dự báo mưa bão hạn ngày khu vực Việt Nam .27 CHƢƠNG 3: THỬ NGHIỆM DỰ BÁO LƢỢNG MƢA BẰNG MÔ HÌNH RAMS HẠN NGÀY CÓ SỬ DỤNG PHƢƠNG PHÁP THAY ĐỔI SƠ ĐỒ ĐỐI LƢU .32 3. 1... chọn 32 3. 1.1 Mô tả bão Mirinae 32 3. 1.2 Phân tích kết dự báo mưa bão Mirinae 35 3. 2 Đánh giá khả dự báo mƣa mô hình dựa kết mô 19 bão 44 3. 2.1 Hạn 24