Thử nghiệm đồng hóa số liệu độ cao sóng tại trạm phao và vệ tinh bằng phương pháp lọc kalman tổ hợp

Bài viết sử dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp và mô hình tính toán sóng SWAN được tích hợp trong phần mềm OpenDA để đồng hóa số liệu sóng trong khu vực Biển Đông.

KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THỬ NGHIỆM ĐỒNG HỐ SỐ LIỆU ĐỘ CAO SÓNG TẠI TRẠM PHAO VÀ VỆ TINH BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP Nguyễn Trung Thành Tổng cục Biển Hải đảo Việt Nam Doãn Tiến Hà Phịng thí nghiệm Trọng điểm Quốc gia Động lực học sơng biển Dư Đức Tiến Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn Tóm tắt: Bài báo sử dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp mơ hình tính tốn sóng SWAN tích hợp phần mềm OpenDA để đồng hố số liệu sóng khu vực Biển Đơng Các số liệu 04 trạm phao sử dụng để đồng hoá số liệu nhằm đánh giá ảnh hưởng việc đồng hoá số liệu đến điểm miền tính cách đồng hố số liệu trạm phao 04 trạm phao kết hợp với số liệu vệ tinh Các kết thử nghiệm cho thấy hiệu đồng hoá số liệu việc nâng cao chất lượng tính tốn sóng giảm sai số dự báo sóng giai đoạn 24 48 khu vực Biển Đơng Từ khố: SWAN, EnKF, Biển Đơng, Trạm phao, Vệ tinh Summary: This paper uses ensemble Kalman filter method (integrated in OpenDA software) to assimilate wave data in BienDong for SWAN model Four buoy stations and satellite data were used to assimilate data to validate the impact of assimilation on wave forecast over BienDong sea First results show the posstive effects of data assimilation in improving wave forecast by reducing errors in wave prediction at both 24-hour and 48-hour periods in BienDong sea Keywords: SWAN, EnKF, East Sea, Buoy Station, Satellite data MỞ ĐẦU * Việc tính tốn dự báo nhằm đánh giá tính hiệu độ xác trạng thái mặt biển tương lai Để tìm biến trạng thái tối ưu trình đồng hố số liệu cung cấp thuật toán khác để đánh giá tham số, đồng thời đánh giá độ tin cậy quan trắc kết dự báo từ mơ hình số Thơng thường sơ đồ đồng hố số liệu thường bao gồm ba thành phần bản: mơ hình số, số liệu quan trắc trực tiếp hay gián tiếp sơ đồ đồng hố số liệu Có nhiều loại sơ đồ đồng hoá số liệu khác phát triển ứng dụng giới đồng hoá biến phân chiều (3DVar), đồng hoá biến phân Ngày nhận bài: 25/6/2019 Ngày thông qua phản biện: 15/7/2019 chiều (4DVar), nội suy tối ưu (IO) Trong đó, phương pháp đồng hố số liệu lọc Kalman tổ hợp (EnKF) đánh giá có số ưu điểm trội không cần phải phát triển mơ hình tiếp tuyến, điều cho phép EnKF áp dụng dễ dàng vào mơ hình mà khơng cần can thiệp vào phần lõi mơ hình Hơn nữa, EnKF cho phép tạo trường nhiễu ban đầu biến đổi theo thời gian [1, 3] Vì vậy, báo tiến hành thử nghiệm đồng hoá số liệu độ cao sóng trạm phao số liệu vệ tinh phương pháp EnKF kết hợp với mô hình SWAN tích hợp phần mềm OpenDA [13] để tính tốn sóng cho khu vực Biển Đơng Ngày duyệt đăng: 05/8/2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU TÍNH TỐN x ≈x = 2.1 Phương pháp đồng hoá số liệu Nghiên cứu sử dụng phương pháp đồng hoá số liệu lọc Kalman tổ hợp (EnKF) Phương pháp Evensen [6] phát triển dựa phương pháp lọc Kalman mở rộng (EKF) vào năm 1994, sau tiếp tục ơng hồn thiện vào năm 1999 [7] 2003 [8] Q trình tính tốn phương pháp EnKF chia thành bước sau: (1) Bước dự báo: giả thiết bước thời gian k có q thành phần tổ hợp để đánh giá trạng thái mơ hình x việc sử dụng sai số phân bố thơng thường Xét mơ hình ngẫu nhiên rời rạc phi tuyến: q x (5) phương trình (4) có dạng: = q−1 (x − x )( x (6) − x ) Cần lưu ý để làm cho ước tính khơng chênh lệch yếu tố 1/(q-1) sử dụng thay cho 1/q trở phương trình (6) xác định trực tiếp từ thành phần tổ hợp ma trận toàn miền cho tất trạng thái mơ hình để tính phương sai giá trị dự báo điểm quan trắc Cần lưu ý với tất q thành phần tổ hợp thành phần Kalman K ln có giá trị với tất trạng thái mơ hình phản chiếu thay giá trị riêng thành phần tổ hợp, điều làm giảm đáng kể chi phí tính tốn Ngồi ra, ma trận sai số hiệp phương sai không cần phải lưu cho chu kỳ phân tích tiếp theo, điều cải thiện hiệu mơ hình cách giải phóng khơng gian nhớ để sử dụng cho bước Giả thiết bước thời gian k, có q thành phần trạng thái mơ hình dự báo thì: Hình bên mơ tả bước tính tốn đồng hố số liệu phương pháp lọc Kalman tổ hợp (EnKF): x = f(x ,Φ )+ω (1) Φ vector điều khiển ω sai số ngẫu nhiên trung bình thời điểm k-1 Các quan trắc tương ứng với trạng thái mơ hình mơ tả sau: y = x +υ (2) liên quan đến trạng thái mơ hình x với quan trắc y υ sai số quan trắc Nếu x y có số lượng thành ma trận nhận dạng χ = x ,x ,…,x (3) (2) Bước phân tích: Sai số hiệp phương sai hay sai số dự kiến trạng thái mơ hình dự báo điểm phân tích điểm quan trắc xác định thành phần tổ hợp từ phương trình (2) = q (x − x )( x − x ) (4) trạng thái x chưa biết, sử dụng trung bình thành phần tổ hợp để xấp xỉ trạng thái sau: Sau thành phần Kalman K nhận bước phân tích việc phân tích thực cập nhật tất trạng thái mơ hình chí cho khu vực khơng có quan trắc trực tiếp miền tính Việc chuyển từ bước dự báo sang bước phân tích thực thông qua kiểm tra số liệu quan trắc Nếu khơng có số liệu quan trắc quay trở lại tính tốn dự báo bước tiếp theo, có số liệu quan trắc chuyển sang bước phân tích EnKF sử dụng quan trắc bị nhiễu loạn để trì phạm vi hợp lý dải tổ hợp để tránh phân kỳ trình lọc [4] Phương pháp TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC phương pháp Verlaan nnk [13] thuộc Đại học Cơng nghệ Delft, Hà Lan tích hợp vào phần mềm OpenDA nhằm liên CÔNG NGHỆ kết phương pháp đồng hố số liệu với mơ hình số có mơ hình SWAN Hình 1: Sơ đồ khối bước tính tốn đồng hố số liệu EnKF 2.2 Mơ hình sóng SWAN SWAN mơ hình tính tốn sóng hệ ba [12], tính tốn phổ sóng hai chiều cách giải phương trình cân tác động sóng có tính tới lan truyền sóng từ vùng nước sâu vào vùng nước nông ven bờ, đồng thời trao đổi lượng với gió thơng qua hàm nguồn với tiêu tán lượng sóng SWAN (được viết tắt từ Simulating WAves Nearshore) cho phép tính tốn đặc trưng sóng ngồi khơi, vùng gần bờ, hồ vùng cửa sông từ điều kiện gió, ma sát đáy dịng chảy Trong SWAN tiến triển phổ sóng mơ tả phương trình cân tác động phổ Booij nnk [2] viết hệ toạ độ Đề Các sau:      S N  Cx N  C y N  C N  C N  t x y    Thành phần đầu vế trái thay đổi phổ mật độ tác động theo thời gian Thành phần thứ hai thứ ba lan truyền phổ mật độ tác động không gian địa lý (với vận tốc truyền Cx Cy tương ứng hướng x (7) y) Thành phần thứ tư biểu thị thay đổi tần số ảnh hưởng độ sâu dòng chảy (với vận tốc truyền C) Thành phần thứ năm biểu thị tác động độ sâu dòng chảy hiệu ứng khúc xạ Vế phải phương TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ trình biểu thị nguồn lượng sóng bao gồm tất số hạng phát sinh/tiêu tán mô tả tất q trình vật lý tạo sóng, tiêu tán sóng phân phối lại lượng sóng Komen nnk [9] Trong mơ hình SWAN, lời giải phương trình cân tác động sóng triển khai số sơ đồ khác năm chiều (thời gian, không gian địa lý, không gian phổ) 2.3 Thiết lập mơ hình số liệu thử nghiệm Miền tính tồn khu vực Biển Đơng trải dài từ 1,5 đến 25 độ vĩ bắc (từ 150.000 đến 2.800.000 hệ toạ độ VN2000 múi chiếu 105) từ 99 đến 121 độ kinh đông (từ -150.000 đến 2.200.000 hệ toạ độ VN2000 múi chiếu 105) Lưới tính lưới tính phi cấu trúc với bước lưới khu vực gần bờ 10km thưa dần khơi, tổng số ô lưới 12.858 tạo phần mềm ADCIRC SMS phiên 10.0 [5] Có biên lỏng biên eo biển Đài Loan (1), eo biển Bashi (2) eo biển Malacca (3) Số liệu độ sâu thu thập từ nguồn số liệu ETOPO NOAA [14] số liệu địa hình chi tiết khu vực gần bờ đợt điều tra khảo sát biển vùng nghiên cứu (a) (b) Hình 2: (a)-Địa hình lưới tính khu vực Biển Đơng, (b)-Các điểm đồng hố số liệu Trường gió sử dụng nghiên cứu trường gió tái phân tích tồn cầu CFSv2 Trung tâm Dự báo Mơi trường Quốc Gia Mỹ (NCEP) với bước lưới 0,2x0,2 độ bước thời gian 01 từ năm 1979 đến [10] Số liệu sóng biên đưa vào làm đầu vào độ cao, chu kỳ hướng sóng biên số liệu sóng tái phân tích tồn cầu ECMWF với bước lưới 0,25x0,25 độ, bước thời gian từ năm 1979 đến [16] Các số liệu phục vụ cho việc đồng hoá số liệu thu thập từ nguồn chính: Số liệu trạm trạm phao, với thông tin mô tả sau: (Bảng 1) Các trạm phao đặt phạm vi rộng trải dài từ bắc Biển Đông xuống nam Biển Đơng, trạm có độ sâu thay đổi mạnh khu vực gần bờ xa bờ - Số liệu độ cao sóng từ vệ tinh dạng tuyến track thu thập từ Trung tâm Dịch vụ Trích xuất Số liệu Trực tuyến [15], thời gian tính tốn có hai vệ tinh hoạt động vệ TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC tinh ERS-2 Geosat – Follow (G2) Với phát triển cơng nghệ vệ tinh độ cao sóng có nghĩa (SWH) thu nhận từ vệ tinh CƠNG NGHỆ ngày tiệm cận so với số liệu quan trắc trạm phao toàn cầu có sai số nhỏ 10% [11] Bảng 1: Bảng thông tin trạm phao Tên trạm Toạ độ Độ sâu Thông tin mô tả 4001 17o18N, 107o35E 68m Cách bờ biển tỉnh Quảng Trị khoảng 60km, cách đảo Cồn Cỏ khoảng 30km 4002 18o49N, 105o48E 15m Cách bờ biển tỉnh Nghệ An khoảng 8km, cách đảo Hòn Ngư khoảng 3km 4003 15o39N, 109o17E 187m Cách bờ khoảng 56km, cách đảo Lý Sơn khoảng 35km 4004 8o2N, 110o62E 1900m Nằm khu vực DKI Việt Nam Để thực việc đồng hoá số liệu độ cao sóng từ vệ tinh cần phải tập hợp số liệu rời rạc bước thời gian ứng với vị trí khơng gian cố định, nghiên cứu sử dụng bước thời gian 01 174 điểm theo không gian Việc truy xuất độ cao sóng thực tuần tự: Lựa chọn vệ tinh tải file số liệu dạng tuyến track vệ tinh nằm khoảng thời gian tính tốn; Truy xuất độ cao sóng dạng tuyến track vào 174 điểm (hình 2): khơng gian sử dụng phương pháp nội suy trọng số tất điểm lân cận điểm với bán kính 0,5 độ, thời gian chọn tất thời điểm xung quanh trịn 30 phút Các thời điểm khơng có số liệu gán giá trị -999 để mơ hình khơng đưa giá trị tham gia vào q trình tính tốn Các số liệu xử lý chuyển đổi theo chuẩn đầu vào SWAN OpenDA để đưa vào tính tốn 2.4 Các số đánh giá sai số Để đánh giá sai số kết tính tốn nghiên cứu dựa số sau: - Sai số trung bình (ME - Mean Error) = ∑ ( ( )− ( )), (8) obs(i) giá trị quan trắc thời điểm i, for(i) giá trị dự báo tương ứng thời điểm i, k số lượng giá trị quan trắc chuỗi quan trắc - Sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE - Root mean square Error) = ∑ ( ( )− ( )) , (9) NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ TÍNH TỐN 3.1 Nội dung tính tốn Về thời gian tính tốn phân theo nhóm để đánh giá: - Tổng thời gian tính (Tồn thời gian): từ ngày 16/4/2001 đến 23 ngày 20/4/2001 - Khoảng thời gian đồng hoá số liệu (EnKF): từ ngày 16/4/2001 đến 23 ngày 18/4/2001 Trong giai đoạn số liệu trạm phao đưa vào để tính tốn đồng hố số liệu - Khoảng thời gian dự báo 24 (Dự báo 24 giờ): từ ngày 19/4/2001 đến 23 ngày 19/4/2001 Trong giai đoạn sử dụng trường thời điểm 23 ngày 18/4/2001 trường gió thành phần tổ hợp để tính tốn dự báo TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ - Khoảng thời gian dự báo 48 (Dự báo 48 giờ): từ ngày 20/4/2001 đến 23 ngày 20/4/2001 Cũng giống giai đoạn trước, giai đoạn sử dụng trường thời điểm 23 ngày 18/4/2001 trường gió thành phần tổ hợp để tính tốn dự báo liệu trạm phao (4001, 4002, 4003, 4004) đánh giá kết trạm phao; trạm phao kết hợp với số liệu vệ tinh Về phương án tính tốn: việc tính tốn thực cách tính đồng hố số Các kết tính toán phương án trạm phao 4001 thể sau: 3.2 Kết tính tốn 3.2.1 Trạm phao 4001 Hình 3: Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm 4001 phương án Hình biểu diễn biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp phương án đồng hoá số liệu giai đoạn đồng hố giai đoạn dự báo Các kết tính tốn cho thấy, việc đồng hố số liệu có ảnh hưởng lớn đến kết tính tốn phương án đồng hoá trạm 4001, trạm phao việc kết hợp với số liệu vệ tinh Trong giai đoạn đồng hố biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trùng với giá trị thực đo pha độ lớn, việc đồng hố cịn ảnh hưởng tiếp giai đoạn dự báo thêm 24 nữa, nhiên giai đoạn dự báo 48 việc đồng hố ảnh hưởng có xu trở trạng thái phương án khơng đồng hố Việc đồng hoá trạm phao khác (4002, 4003, 4004) có ảnh hưởng đến kết trạm phao 4001, mức độ ảnh hưởng khác tuỳ theo khoảng cách trạm tới trạm 4001 Để đánh giá chi tiết ảnh hưởng việc đồng hoá số liệu, nghiên cứu tiến hành đánh giá số sai số trạm phao 4001, cụ thể sau: (Hình 4) Các kết hình cho thấy giá trị ME dương tức kết tính tốn cao giá trị thực đo Khi đồng hoá trạm 4001, giá trị ME RMSE nhỏ (ME=0,03, RMSE=0,1 toàn thời gian), kết cho thấy đồng hoá số liệu trạm phao khác tác động tích cực đến kết trạm 4001 giai đoạn đồng hoá số liệu giai đoạn dự báo TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ (a) (b) Hình 4: Chỉ số ME RMSE trạm phao 4001 phương án 3.2.2 Trạm phao 4002 Các kết tính tốn trạm phao 4002 thể sau: Hình 5: Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm 4002 phương án Các kết hình cho thấy, khác với trạm phao 4001, trạm phao 4002 kết tính tốn chia thành giai đoạn Trong khoảng ngày đầu kết tính tốn có xu hướng thiên cao so với thực đo, giai đoạn ngày sau kết lại có ME (m) 0.4 xu hướng thiên thấp Cũng giống trên, nghiên cứu tiến hành đánh giá số sai số trạm phao 4002, cụ thể sau: RMSE (m) 0.4 Toàn thời gian EnKF Dự báo 24 Dự báo 48 Toàn thời gian EnKF Dự báo 24 Dự báo 48 0.3 0.2 0.2 0.0 -0.2 0.1 0.0 -0.4 (a) (b) Hình 6: Chỉ số ME RMSE trạm phao 4002 phương án TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ Như nhận xét trên, phương án NoEnKF ngày đầu kết tính tốn có xu hướng thiên cao ME có giá trị dương, giai đoạn ME có giá trị âm tức kết tính tốn có xu hướng thiên thấp Đối với phương án đồng hoá số liệu, kết tính tốn có xu hướng thiên thấp tất giai đoạn Trạm phao 4002 nằm tương đối gần bờ nên độ cao sóng nhỏ, độ cao sóng cao giai đoạn tính tốn khoảng 0,8m nên số đánh giá sai số nhỏ 3.2.3 Trạm phao 4003 Các kết tính tốn trạm phao 4003 thể sau: Hình 7: Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm 4003 phương án Không giống với trạm phao trên, kết tính tốn trạm (hình 7) bám tốt đường biến trình đo đạc, đặc biệt đồng hố số liệu trạm 4003 ME (m) 0.4 Toàn thời gian EnKF Dự báo 24 Dự báo 48 Tương tự trên, nghiên cứu tiến hành đánh giá số sai số trạm phao 4003, cụ thể sau: RMSE (m) 0.4 Toàn thời gian EnKF Dự báo 24 Dự báo 48 0.3 0.2 0.2 0.0 0.1 0.0 -0.2 -0.4 (a) (b) Hình 8: Chỉ số ME RMSE trạm phao 4003 phương án Trong tồn khoảng thời gian tính, phương án NoEnKF kết hình cho thấy giá trị ME RMSE nhỏ (ME = 0,02m, RMSE=0,11m) Chính vậy, việc đồng hố số liệu làm giảm số sai số mức độ thay đổi không đáng kể phương án TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 3.2.4 Trạm phao 4004 Các kết tính tốn trạm phao 4004 thể sau: Hình 9: Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm 4004 phương án Đường biến trình độ cao sóng hình cho thấy, giai đoạn tính tốn độ cao sóng có xu hướng giảm dần theo thời gian Nguyên nhân trình thay đổi giai đoạn đầu (3 ngày đầu) trường gió kéo theo trường sóng Biển Đơng có hướng chủ đạo đơng bắc tây nam mạnh; ngày trường gió thay đổi dần, phía bắc Biển Đơng có hướng đông bắc khu vực nam Biển Đông gió chuyển dịch sang hướng tây nam yếu Trong phương án NoEnKF, có khác biệt rõ giai đoạn đồng hoá số liệu giai đoạn (a) dự báo, giai đoạn đồng hố đường biến trình tính tốn sát với thực đo giai đoạn dự báo kết tính tốn có xu hướng thiên cao so với thực đo nguyên nhân độ tán gió có xu hướng gia tăng trường gió khu vực tính tốn so với khu vực khác miền tính, nhiên mức gia tăng nhỏ Để đánh giá chi tiết ảnh hưởng việc đồng hoá số liệu, nghiên cứu tiến hành đánh giá số sai số trạm phao 4004, cụ thể sau: (b) Hình 10: Chỉ số ME RMSE trạm phao 4004 phương án TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ Hình 10 biểu diễn số sai số (ME, RMSE) phương án Các kết tính tốn cho thấy, số sai số cải thiện theo hướng tích cực giảm đáng kể sau thực đồng hoá số liệu 3.2.5 Kết tính tốn với số liệu vệ tinh Khơng giống với trạm phao, số liệu vệ tinh trích theo điểm trải rộng khắp Biển Đông nội suy dựa đường vệ tinh Trong giai đoạn tính tốn có vệ tinh cung cấp độ cao sóng có nghĩa hoạt động vệ tinh ERS-2 vệ tinh Geosat - Follow (G2), nghiên cứu tính 128 điểm để phục vụ đồng hoá số liệu từ vệ tinh Các kết tính tốn số liệu vệ tinh thể sau: Hình 11: Độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp điểm vệ tinh phương án Kết hình 11 cho thấy khơng có khác biệt nhiều phương án điểm vệ tinh nằm tương đối rải rác điểm nội suy lại để quy thời gian tròn quy điểm cố định nên nhiều vị trí kết tính tốn chưa bắt tốt kết từ vệ tinh Để đánh giá chi tiết ảnh hưởng việc đồng hoá số liệu, nghiên cứu tiến hành đánh giá số sai số điểm vệ tinh, cụ thể sau: (a) (b) Hình 12: Chỉ số ME RMSE điểm vệ tinh phương án 10 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 KHOA HỌC Các kết hình 12 cho thấy số sai số ME RMSE nhỏ có chênh lệch phương án Do điểm đồng hoá từ số liệu vệ tinh nằm rải rác, điểm phân bố tương đối thưa theo không gian thời gian nên tác động việc đồng hoá số liệu số liệu vệ tinh thay đổi đồng hố số liệu khơng đồng hố số liệu phương án đồng hoá số liệu KẾT LUẬN Nghiên cứu áp dụng thử nghiệm phương pháp lọc Kalman tổ hợp kết hợp với mô hình SWAN tích hợp phần mềm OpenDA thấy công cụ hiệu hữu ích làm tăng độ xác kết tính tốn dự báo Việc đồng hố số liệu thực với trạm phao (4001, 4002, 4003 4004) cho thấy trình đồng hố số liệu khơng ảnh hưởng trực tiếp tới trạm phao sử dụng để đồng hoá số liệu mà cịn ảnh hưởng đến miền tính làm giảm sai số trạm phao lại khơng tham gia đồng hố số liệu Khi đồng hố số liệu đồng thời bốn trạm phao số liệu vệ tinh kết cho CƠNG NGHỆ thấy sai số tính tốn trạm phao phương án cao so với phương án đồng hoá số liệu trạm phao lại tốt so với phương án đồng hoá số liệu trạm phao khác Các kết tính tốn cho thấy việc đồng hố số liệu khơng làm tăng độ xác tính tốn giai đoạn đồng hố số liệu mà cịn làm giảm sai số tính tốn giai đoạn dự báo 24 tiếp tục tác động tích cực đến kết dự báo 48 Lời cảm ơn Nghiên cứu sinh tập thể tác giả xin chân thành cảm ơn Đề tài Khoa học công nghệ cấp Quốc gia “Nghiên cứu, đề xuất giải pháp cơng nghệ phù hợp, hiệu để tiêu giảm sóng nhằm nâng cao độ an toàn cho đê biển Nam Định”, mã số ĐTĐLCN.40/18 Đề tài cấp Bộ “Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật đồng hoá số liệu nhằm xây dựng liệu phục vụ lập đồ trường sóng dịng chảy tầng mặt vùng biển ven bờ, áp dụng thử nghiệm cho vùng biển tỉnh Quảng Bình (TNMT.2018.06.03)”, tài trợ, cung cấp liệu cần thiết phục vụ nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Kiều Quốc Chánh (2011), "Tổng quan hệ thống đồng hóa lọc Kalman tổ hợp ứng dụng cho mơ hình dự báo thời tiết WRF", Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27 Số 1S (2011), tr 17-28 [2] N Booij, R C Ris L H Holthuijsen (1999), "A third-generation wave model for coastal regions: Model description and validation", Journal of Geophysical Research 104 (C4), tr 7649–7666 [3] F Bouttier P Courtier (2002), "Data assimilation concepts and methods", Meteorological Training Course Lecture Series, ECMWF [4] Gerrit Burgers, Peter Jan van Leeuwen Geir Evensen (1998), "Analysis Scheme in the Ensemble Kalman Filter", Monthly weather review 126(6), tr 1719-1724 [5] Environmental Modeling Research Laboratory (2009), "ADCIRC Analysis", Surface Water Modeling System [6] Geir Evensen (1994), "Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 11 CHUYỂN GIAO CÔNG NGHỆ model using Monte Carlo methods to ear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods", Journal of Geophysical Research 99, tr 143-162 [7] Geir Evensen (1999), "An Ensemble Kalman Smoother for Nonlinear Dynamics", American Meteorological Society 128, tr 1852-1867 [8] Geir Evensen (2003), "The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation", Ocean Dynamics 53, tr 343-367 [9] G Komen cộng (1994), "Dynamics and Modeling of Ocean Waves", Cambridge Univ Press, Cambridge, U K [10] Suranjana Saha cộng (2014), "The NCEP Climate Forecast System Version 2", Journal of Climate 27, tr 2185-2208 [11] Claus Solvsteen Carsten Hansen (2006), "Comparison of Altimetry Wave and Wind Data with Model and Buoy Data", Proceedings of the Symposium on 15 Years of Progress in Radar Altimetry [12] The SWAN team (2016), "Swan user manual", Delft University of Technology [13] Martin Verlaan (2016), "Data assimilation methods available in OpenDA", Open DA User Documentation, Deltares in Delft, the Netherlands, tr 116 [14] http://ngdc.noaa.gov [15] http://odes.altimetry.cnes.fr [16] http://www.ecmwf.int/en/research/modelling-and-prediction/marine 12 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 55 - 2019 ... PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU TÍNH TỐN x ≈x = 2.1 Phương pháp đồng hố số liệu Nghiên cứu sử dụng phương pháp đồng hoá số liệu lọc Kalman tổ hợp (EnKF) Phương pháp Evensen [6] phát triển dựa phương pháp. .. liệu vệ tinh thay đổi đồng hố số liệu khơng đồng hoá số liệu phương án đồng hoá số liệu KẾT LUẬN Nghiên cứu áp dụng thử nghiệm phương pháp lọc Kalman tổ hợp kết hợp với mơ hình SWAN tích hợp phần... sai số trạm phao cịn lại khơng tham gia đồng hố số liệu Khi đồng hoá số liệu đồng thời bốn trạm phao số liệu vệ tinh kết cho CƠNG NGHỆ thấy sai số tính tốn trạm phao phương án cao so với phương