Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hoá số liệu phục vụ mô hình dự báo sóng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN TRUNG THÀNH NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP ĐỒNG HỐ SỐ LIỆU PHỤC VỤ MƠ HÌNH DỰ BÁO SÓNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ HẢI DƢƠNG HỌC Hà Nội - 2020 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN TRUNG THÀNH NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP ĐỒNG HOÁ SỐ LIỆU PHỤC VỤ MƠ HÌNH DỰ BÁO SĨNG Chun ngành: Hải dương học Mã số: 9440228.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ HẢI DƢƠNG HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Nguyễn Minh Huấn TS Trần Quang Tiến Hà Nội - 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết trình bày luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Trung Thành LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận án đạt kết mong muốn, nghiên cứu sinh (NCS) gửi lời cảm ơn chân thành đến: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, Khoa Khí tượng, Thủy văn Hải dương học sở đào tạo tạo điều kiện tốt cho NCS học tập, trao đổi lĩnh hội kiến thức Đặc biệt NCS trân trọng cảm ơn đến Hội đồng Khoa học Đào tạo khoa Khí tượng, Thủy văn Hải dương học nhà khoa học góp ý nhiều cho nội dung luận án Nhân NCS tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy Nguyễn Minh Huấn thầy Trần Quang Tiến Trong trình thực luận án, Thầy hướng dẫn không định hướng nghiên cứu cách tận tình, khoa học mà cịn hỗ trợ NCS nhiều việc cung cấp tài liệu, số liệu phục vụ nghiên cứu giúp NCS hoàn thiện luận án NCS xin gửi lời cảm ơn tới ban lãnh đạo Trung tâm Quy hoạch Điều tra tài ngun – mơi trường biển khu vực phía Bắc tạo điều kiện cử NCS học, hỗ trợ thời gian, vật chất, tinh thần cho NCS suốt thời gian tham gia học tập, nghiên cứu Gia đình chỗ dựa tinh thần, nguồn động viên, động lực cho NCS suốt thời gian thực luận án, NCS xin trân trọng cảm ơn Đồng thời NCS cảm ơn nhà khoa học, bạn bè, đồng nghiệp tận tình góp ý, bảo hỗ trợ vật chất tinh thần để hoàn thành luận án MỤC LỤC Trang MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết luận án Luận điểm bảo vệ luận án Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận án Những đóng góp luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Cấu trúc luận án CHƢƠNG TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TÍNH TỐN SĨNG VÀ ĐỒNG HĨA SỐ LIỆU .5 1.1 Tổng quan việc nghiên cứu tính tốn dự báo sóng .5 1.1.1 Các nghiên cứu giới 1.1.2 Các nghiên cứu Việt Nam .7 1.2 Tổng quan việc áp dụng phương pháp đồng hoá số liệu 1.2.1 Việc áp dụng phương pháp đồng hoá số liệu giới .9 1.2.2 Việc áp dụng phương pháp đồng hoá số liệu Việt Nam .14 1.3 Kết luận chương .17 CHƢƠNG CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .18 2.1 Phương pháp đồng hoá số liệu 18 2.1.1 Lịch sử đồng hoá số liệu 18 2.1.2 Các phương pháp đồng hoá số liệu 21 2.2 Mơ hình tính tốn sóng SWAN 23 2.2.1 Cơ sở lý thuyết mơ hình SWAN 24 2.2.2 Sơ đồ số mơ hình SWAN 27 2.2.3 Điều kiện biên 29 2.2.4 Các tham số tính tốn .29 2.2.5 Điều kiện ban đầu 29 2.3 Hệ thống phần mềm OpenDA 30 2.3.1 Tổng quan phần mềm OpenDA 30 2.3.2 Phương pháp hiệu chỉnh SWAN-CI .31 2.3.3 Các phương pháp đồng hoá số liệu tổ hợp .37 2.4 Các số đánh giá sai số 44 2.5 Kết luận chương .45 CHƢƠNG ÁP DỤNG THỬ NGHIỆM ĐỒNG HỐ SỐ LIỆU CHO KHU VỰC BIỂN ĐƠNG 46 3.1 Thu thập xử lý số liệu 46 3.1.1 Số liệu địa hình .46 3.1.2 Số liệu gió .46 3.1.3 Số liệu sóng 47 3.2 Thiết lập mơ hình mơ tả q trình tính tốn 50 3.2.1 Thiết lập mơ hình 50 3.2.2 Mơ tả q trình tính tốn 52 3.3 Nghiên cứu lựa chọn tham số 52 3.3.1 Lựa chọn tham số mơ hình SWAN 52 3.3.2 Lựa chọn tham số đồng hoá số liệu lọc Kalman tổ hợp 55 3.4 Tính tốn thử nghiệm với chuỗi số liệu trạm phao .95 3.4.1 Mơ tả phương án tính tốn .95 3.4.2 Kết xác định tham số cho mơ hình SWAN .98 3.4.3 Kết tính tốn trạm phao 4001 100 3.4.4 Kết tính tốn trạm phao 4002 105 3.4.5 Kết tính tốn trạm phao 4003 108 3.4.6 Kết tính tốn trạm phao 4004 111 3.4.7 Kết tính tốn với số liệu vệ tinh 115 3.5 Tính tốn thử nghiệm với chuỗi số liệu từ đa .118 3.5.1 Mơ tả phương án tính tốn 118 3.5.2 Kết xác định tham số cho mơ hình SWAN 120 3.5.3 Kết tính tốn trạm MSP1 122 3.5.4 Kết tính tốn trạm Ra đa Đồng Hới 125 3.5.5 Kết tính tốn với số liệu vệ tinh 127 3.6 Kết luận chương .129 KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ 131 Kết luận 131 Kiến nghị 133 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ 134 TÀI LIỆU THAM KHẢO 135 DANH MỤC HÌNH Trang Hình 2.1 Sơ đồ q trình đồng hoá số liệu .18 Hình 2.2 Sơ đồ khối mơ hình SWAN 28 Hình 2.3 Giao diện phần mềm OpenDA trường hợp đồng hố số liệu .30 Hình 2.4 Sơ đồ khối bước tính tốn đồng hố số liệu EnKF 42 Hình 3.1 Vị trí điểm tham gia hiệu chỉnh đồng hoá số liệu 50 Hình 3.2 Đường vệ tinh Jarson2 Saral-Altica qua khu vực Biển Đông ngày 5/3/2011 50 Hình 3.3 Địa hình lưới tính khu vực Biển Đơng 51 Hình 3.4 Biến thiên hàm GoF theo tham số CDS2 (a), powst (b), powk (c) cutfr (d) 54 Hình 3.5 Biến trình độ cao sóng có nghĩa thành phần tổ hợp số liệu quan trắc trạm MSP1 phương án: a NoEnKF; b EnKF01; c EnKF02; d EnKF03; e EnKF04; f EnKF05; g EnKF06; h EnKF07; i EnKF08; j EnKF09; k EnKF10 .59 Hình 3.6 a - Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp theo thời gian phương án NoEnKF, từ EnKF01 đến EnKF10 độ cao sóng quan trắc trạm MSP1; b – Độ tán độ cao sóng có nghĩa thành phần tổ hợp; c – Biểu đồ phân tán độ cao sóng có nghĩa quan trắc (Obs) độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp phương án NoEnKF, từ EnKF01 đến EnKF10 61 Hình 3.7 a - Độ cao hướng sóng trung bình tổ hợp phương án NoEnKF; b - Độ cao hướng sóng trung bình tổ hợp phương án EnKF03; c – Chu kỳ sóng trung bình tổ hợp phương án NoEnKF; d - Chu kỳ sóng trung bình tổ hợp phương án EnKF03 Biển Đông lúc 23 ngày 18/9/2013 65 Hình 3.8 Hiệu độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp EnKF- NoEnKF: (b) EnKF01, (c) EnKF02, (d) EnKF03, (e) EnKF04, (f) EnKF05, (g) EnKF06, (h) EnKF07, (i) EnKF08, (j) EnKF09, (k) EnKF10 Biển Đông vào 23 ngày 18/9/2013 71 Hình 3.9 Hiệu chu kỳ sóng trung bình tổ hợp EnKF- NoEnKF: (b) EnKF01, (c) EnKF02, (d) EnKF03, (e) EnKF04, (f) EnKF05, (g) EnKF06, (h) EnKF07, (i) EnKF08, (j) EnKF09, (k) EnKF10 Biển Đông vào 23 ngày 18/9/2013 76 Hình 3.10 So sánh số sai số phương án tính tốn a-ME, b -RMSE .81 Hình 3.11 Chỉ số ME tồn miền tính phương án: a NoEnKF; b EnKF01; c EnKF02; d EnKF03; e EnKF04; f EnKF05; g EnKF06; h EnKF07; i EnKF08; j EnKF09; k EnKF10 .88 Hình 3.12 Chỉ số RMSE tồn miền tính phương án: a NoEnKF; b EnKF01; c EnKF02; d EnKF03; e EnKF04; f EnKF05; g EnKF06; h EnKF07; i EnKF08; j EnKF09; k EnKF10 .94 Hình 3.13 Biến thiên hàm GoF phương án HC4001 theo tham số CDS2 (a) powst (b) 98 Hình 3.14 Biến thiên hàm GoF phương án HC4002 theo tham số CDS2 (a) powst (b) 99 Hình 3.15 Biến thiên hàm GoF phương án HC4003 theo tham số CDS2 (a) powst (b) 99 Hình 3.16 Biến thiên hàm GoF phương án HC4004 theo tham số CDS2 (a) powst (b) 100 Hình 3.17 Biến thiên hàm GoF phương án HC_All theo tham số CDS2 (a) powst (b) 100 Hình 3.18 Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm phao 4001 phương án hiệu chỉnh (a) phương án đồng hoá số liệu - EnKF (b) 101 Hình 3.19 So sánh số ME, RMSE trạm phao 4001 phương án hiệu chỉnh (a,c) phương án EnKF (b,d) .104 Hình 3.20 Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm phao 4002 phương án hiệu chỉnh (a) phương án đồng hố số liệu-EnKF (b)105 Hình 3.21 So sánh số ME, RMSE trạm phao 4002 phương án hiệu chỉnh (a,c) phương án EnKF (b,d) .107 Hình 3.22 Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm phao 4003 phương án hiệu chỉnh (a) phương án đồng hố số liệu-EnKF (b)109 Hình 3.23 So sánh số ME, RMSE trạm phao 4003 phương án hiệu chỉnh (a,c) phương án EnKF (b,d) .111 Hình 3.24 Biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp trạm phao 4004 phương án hiệu chỉnh (a) phương án đồng hoá số liệu-EnKF (b)112 Hình 3.25 So sánh số ME, RMSE trạm phao 4004 phương án hiệu chỉnh (a,c) phương án EnKF (b,d) .114 Hình 3.26 Độ cao sóng có nghĩa điểm vệ tinh phương án hiệu chỉnh (a) phương án đồng hoá số liệu-EnKF (b) 116 Hình 3.27 So sánh số ME, RMSE trạm vệ tinh phương án hiệu chỉnh (a,c) phương án EnKF (b,d) .118 Hình 3.28 Biến thiên hàm GoF phương án HC_BH theo tham số CDS2 (a) powst (b) 121 Hình 3.29 Biến thiên hàm GoF phương án HC_DH theo tham số CDS2 (a) powst (b) 121 Hình 3.30 Biến thiên hàm GoF phương án HC_All theo tham số CDS2 (a) powst (b) 122 Hình 3.31 Biến trình độ cao sóng có nghĩa trạm MSP1 phương án 123 Hình 3.32 So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm MSP1 phương án 124 Hình 3.33 Biến trình độ cao sóng có nghĩa trạm đa Đồng Hới phương án 125 Hình 3.34 So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm đa Đồng Hới phương án 127 Hình 3.35 Độ cao sóng có nghĩa trạm vệ tinh phương án 127 Hình 3.36 So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm đa Đồng Hới phương án 128 DANH MỤC BẢNG Trang Bảng 3.1 Vị trí, thời gian đo trạm phao 47 Bảng 3.2 Danh sách vệ tinh có thu nhận độ cao sóng .49 Bảng 3.3 Danh sách tham số sử dụng để hiệu chỉnh 53 Bảng 3.4 Các phương án tính tốn lựa chọn tham số đồng hoá số liệu 56 Bảng 3.5 Chỉ số sai số phương án lựa chọn tham số đồng hoá số liệu 80 Bảng 3.6 Bảng thông tin trạm phao 96 Bảng 3.7 Các phương án tính toán thử nghiệm trạm phao 97 Bảng 3.8 Kết xác định tham số mô hình SWAN trạm phao 98 Bảng 3.9 Chỉ số sai số phương án trạm phao 4001 102 Bảng 3.10 Chỉ số sai số phương án trạm phao 4002 106 Bảng 3.11 Chỉ số sai số phương án trạm phao 4003 109 Bảng 3.12 Chỉ số sai số phương án trạm phao 4004 113 Bảng 3.13 Chỉ số sai số phương án với số liệu vệ tinh 116 Bảng 3.14 Các phương án tính tốn thử nghiệm 119 Bảng 3.15 Kết xác định tham số mơ hình SWAN 120 Bảng 3.16 Chỉ số sai số phương án trạm MSP1 124 Bảng 3.17 Chỉ số sai số phương án trạm đa Đồng Hới 126 Bảng 3.18 Chỉ số sai số phương án với số liệu vệ tinh 128 a b Hình 3.34 So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm đa Đồng Hới phương án Hình 3.34 biểu diễn sai số trung bình (ME) sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE) Các kết cho thấy giá trị ME tất giai đoạn tính tốn có giá trị âm tức kết tính tốn thiên thấp Nhìn chung việc hiệu chỉnh khơng cải thiện nhiều kết tính tốn, việc đồng hố số liệu với chuỗi số liệu trạm MSP1 làm gia tăng sai số Việc đồng hoá số liệu với tất loại số liệu giúp giảm sai số tính tốn Khi đồng hố số liệu trạm đa kết cải thiện sai số tính tốn 3.5.5 Kết tính tốn với số liệu vệ tinh Trong giai đoạn tính tốn có vệ tinh cung cấp độ cao sóng có nghĩa hoạt động (Envisat, Jarson Jarson2), quy 175 điểm theo thời gian khơng gian để phục vụ đồng hố số liệu Các kết tính tốn cụ thể phương án với số liệu vệ tinh thể sau: Hình 3.35 Độ cao sóng có nghĩa trạm vệ tinh phương án 127 Hình 3.35 biểu diễn độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp số liệu vệ tinh phương án Các kết cho thấy nhìn chung kết tính tốn tương đối trùng với số liệu thực đo, kết thể tương đối đồng phương án không thấy khác biệt rõ nét Để đánh giá chi tiết ảnh hưởng việc hiệu chỉnh mơ hình đồng hố số liệu, nghiên cứu tiến hành đánh giá số sai số số liệu vệ tinh, cụ thể Bảng 3.18: Bảng 3.18 Chỉ số sai số phương án với số liệu vệ tinh Tên số ME RMSE ME RMSE Khoảng giá trị (-∞, +∞) (0,+∞) (-∞, +∞) (0,+∞) Phƣơng án Từ ngày 27/3/2011 đến 23 ngày 27/3/2011 (Dự báo 24 giờ) MD -0,13 0,43 -0,07 0,37 HC_BH -0,12 0,37 -0,05 0,28 EnKF_BH -0,09 0,33 -0,10 0,24 EnKF_DH -0,38 0,57 -0,33 0,43 EnKF_All -0,06 0,30 -0,02 0,28 Phƣơng án a Từ ngày 24/3/2011 đến 23 ngày 28/3/2011 (Toàn thời gian) Từ ngày 24/3/2011 đến 23 ngày 26/3/2011 (EnKF) Từ ngày 28/3/2011 đến 23 ngày 28/3/2011 (Dự báo 48 giờ) MD HC_BH -0,19 -0,16 0,47 0,40 -0,05 -0,05 0,31 0,32 EnKF_BH -0,09 0,37 -0,05 0,31 EnKF_DH -0,43 0,64 -0,25 0,37 EnKF_All -0,08 0,31 -0,06 0,31 b Hình 3.36 So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm đa Đồng Hới phương án 128 Hình 3.36 biểu diễn sai số trung bình (ME), sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE) Các kết cho thấy giá trị ME tất giai đoạn tính tốn có giá trị âm tức kết tính tốn thiên thấp Do hiệu chỉnh với số liệu trạm MSP1 nên kết tính tốn tồn thời gian tính sau hiệu chỉnh cải thiện khơng đáng kể số ME thay đổi từ -0,13m (phương án MD) xuống -0,12m (phương án hiệu chỉnh), số RMSE thay đổi từ 0,43m (phương án MD) xuống 0,37 (phương án hiệu chỉnh) Khi đồng hoá số liệu, số sai số thay đổi lớn ME thay đổi từ 0,16m (phương án hiệu chỉnh) -0,08m (phương án đồng hoá số liệu với tất số liệu có sử dụng số liệu vệ tinh) Chỉ số RMSE thay đổi tương tự từ 0,40m (phương án hiệu chỉnh) 0,31m (phương án đồng hoá số liệu với tất số liệu) 3.6 Kết luận chƣơng Một yếu tố quan trọng định việc tính tốn mơ hình số liệu đầu vào, cơng tác thu thập xử lý số liệu quan tâm nghiên cứu trước tiên Trong đó, luận án thu thập nhiều số liệu địa hình tồn khu vực Biển Đông từ nguồn số liệu quốc tế, số liệu Việt Nam, số liệu phục vụ hiệu cho việc thiết lập miền tính lưới tính Nguồn số liệu quan trọng thứ hai số liệu trường gió, số liệu thu thập từ hai nguồn số liệu NCEP ECMWF Để tính tốn thử nghiệm phương án số liệu đo đạc yếu tố sóng quan trọng, nhiên số liệu hạn chế tính tương thích theo khơng gian thời gian, luận án thu thập từ số nguồn số liệu sóng thực đo VietxoPetro, số liệu sóng từ trạm phao, số liệu sóng từ vệ tính, số liệu từ trạm đa biển, bên cạnh luận án thu thập số liệu sóng tái phân tích ECMWF, số liệu quan trọng để so sánh đánh giá chéo với kết tính tốn thử nghiệm 129 Các kết tính tốn lựa chọn tham số mơ hình SWAN cho thấy tính tốn sóng nước sâu tham số powk - tỉ lệ số sóng thơng thường với số sóng trung bình tham số cutfr - tỉ lệ tần số sóng cực đại tần số sóng trung bình ảnh hưởng đến kết tính tốn giá trị hàm GoF thay đổi giá trị powk thay đổi từ 0,0 đến 2,0 giá trị cutfr thay đổi từ 1,0 đến 4,0 Trong đó, tham số CDS2 - tốc độ tiêu tán sóng sóng bạc đầu tham số powst - tỉ lệ độ dốc phổ sóng thơng thường với độ dốc phổ sóng Pierson-Moskowitz lại có ảnh hưởng lớn đến kết tính tốn Để đánh giá tham số đồng hoá số liệu phương pháp EnKF đến kết tính tốn dự báo nghiên cứu tiến hành thử nghiệm với 10 phương án đồng hoá số liệu 01 phương án khơng đồng hố số liệu Các phương án xây dựng dựa tham số phạm vi ảnh hưởng theo không gian, độ tán gió, mức độ cập nhật theo thời gian số thành phần tổ hợp Từ xác định giá trị tối ưu cho tham số 200km với phạm vi ảnh hưởng theo không gian, 1,5m/s với độ tán gió, 36 với mức độ cập nhật theo thời gian 20 thành phần tổ hợp giới hạn máy tính Với tham số mơ hình SWAN lựa chọn tham số đồng hoá số liệu phương pháp EnKF, luận án tiến hành thử nghiệm với hai số liệu số liệu thứ bao gồm số liệu trạm phao số liệu vệ tinh, số liệu thứ hai bao gồm số liệu đa biển, số liệu trạm MSP1 số liệu vệ tinh Các kết cho thấy việc đồng hoá số liệu cải thiện sai số giai đoạn đồng hoá số liệu giảm sai số tính tốn khoảng thời gian dự báo từ dến 24 giảm dần độ xác khoảng từ 25 đến 48 dự báo so với khơng đồng hố số liệu 130 KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ Kết luận Thông qua nghiên cứu thử nghiệm tính tốn, tác giả đưa số kết luận sau: Kết xác định tham số hay hiệu chỉnh mơ hình SWAN-CI cho thấy tính tốn sóng nước sâu tham số powk - tỉ lệ số sóng thơng thường với số sóng trung bình tham số cutfr - tỉ lệ tần số sóng cực đại tần số sóng trung bình mơ hình sóng SWAN ảnh hưởng đến kết tính toán, đó, tham số CDS2 - tốc độ tiêu tán sóng sóng bạc đầu tham số powst - tỉ lệ độ dốc phổ sóng thơng thường với độ dốc phổ sóng PiersonMoskowitz lại có ảnh hưởng lớn đến kết tính tốn Đối với loại số liệu, giai đoạn số liệu khác lại cho giá trị tối ưu tham số CDS2 powst khác nhau, nhiên hai tham số có dải giá trị hàm mục tiêu GoF thay đổi sử dụng dải số liệu cho tính tốn Thơng qua kết thử nghiệm với phương pháp lọc Kalman tổ hợp, nghiên cứu lựa chọn yếu tố phạm vi ảnh hưởng chúng đến hiệu việc đồng hoá số liệu, bao gồm: - Phạm vi ảnh hưởng theo không gian: tham số liên quan đến phạm vi ảnh hưởng theo phương ngang để tính tốn ma trận tương quan, tham số lớn độ xác độ cao sóng có nghĩa lớn giai đoạn đồng hố số liệu giai đoạn dự báo Kết nghiên cứu cho thấy với phạm vi ảnh hưởng theo không gian nhỏ 200km trường phân bố độ cao sóng độ cao sóng điểm quan trắc điểm lân cận có chênh lệch lớn, điều khơng phản ánh thực tế q trình truyền sóng ngồi biển bị giới hạn phạm vi hẹp, cịn phạm vi ảnh hưởng theo khơng gian từ 200km trở lên (phương án 200, 500, 5000km) phân bố độ cao sóng theo khơng gian thời gian cho kết tốt Do đó, nghiên cứu lựa chọn phạm vi ảnh hưởng theo không gian 200km để tính tốn mà đảm bảo kết tính tốn dự báo 131 - Độ tán gió: tham số liên quan đến nhiễu động đưa vào trường gió điều khiển Trong gian đoạn đồng hố số liệu, tham số lớn độ xác kết cao giai đoạn dự báo ngược lại, tức giá trị độ phân tán gió lớn độ xác dự báo nhỏ Do đó, lựa chọn độ phân tán gió 1,5m/s đủ đảm bảo kết đồng hoá số liệu kết dự báo - Mức độ cập nhật theo thời gian: tham số liên quan tới khoảng thời gian cập nhật nhiễu trường gió Trong giai đoạn đồng hố số liệu tham số lớn sai số kết kết tính tốn thực đo lớn, nhiên chênh lệch sai số phương án khơng nhiều Ngược lại, giai đoạn dự báo tham số lớn độ xác dự báo lớn Do đó, lựa chọn mức độ cập nhật theo thời gian khoảng 36 đủ đảm bảo độ xác kết đồng hố số liệu kết dự báo - Số thành phần tổ hợp: nguyên tắc số thành phần tổ hợp nhiều kết tính tốn tốt kết mơ tả ma trận sai số hiệp biến phương sai mơ hình thơng qua độ tán mơ hình tổ hợp (lý thuyết đồng hoá tổ hợp) khu vực nghiên cứu Nhưng số thành phần tổ hợp lớn thời gian tính tốn dài, điều gây khó khăn cho việc đảm bảo thời gian dự báo thực tế Do nghiên cứu sinh sử dụng máy tính thơng thường để tính tốn thử nghiệm chủ yếu tính với số thành phần tổ hợp 20 Q trình đồng hố số liệu phương pháp lọc Kalman tổ hợp làm giảm đáng kể sai số giai đoạn đồng hoá số liệu giảm sai số tính tốn khoảng thời gian dự báo từ dến 24 giảm dần độ xác khoảng từ 25 đến 48 dự báo so với khơng đồng hố số liệu Bên cạnh đó, việc đồng hố số liệu khơng ảnh hưởng đến trường sóng quanh điểm quan trắc (điểm đồng hố số liệu) mà cịn ảnh hưởng đến tồn miền tính Mặc dù đồng hố với số liệu độ cao sóng kết cho thấy việc đồng hoá số liệu làm thay đổi chu kỳ hướng sóng 132 Kiến nghị - Các số liệu từ trạm phao, trạm MSP1, số liệu vệ tinh có đánh giá độ tin cậy kết cho thấy số liệu phục vụ tốt cho việc tính tốn, số liệu từ đa biển cần tiếp tục có nghiên cứu, hiệu chỉnh phù hợp đánh giá độ tin cậy số liệu để phục vụ tốt cho nghiên cứu có liên quan khu vực - Nghiên cứu tập trung vào hiệu chỉnh mơ hình đồng hố số liệu độ cao sóng, thời gian tới tác giả tiếp tục nghiên cứu thêm chu kỳ hướng sóng, đồng thời nghiên cứu thêm đồng hoá số liệu mơ hình dịng chảy 133 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ Nguyen Trung Thanh, Nguyen Minh Huan, Tran Quang Tien (2017) “Application of automated calibration method to calibrate parameters in SWAN model using wave height data from satellite and msp1 in Eastern Vietnam Sea”, Journal of Marine Science and Technology, Vol 17, No 3; 2017: DOI: 10.15625/1859-3097/17/3/9803 Nguyen Trung Thanh, Nguyen Minh Huan, Tran Quang Tien (2018) “Application of data assimilation method for wave height in Eastern Vietnam Sea by the Ensemble Kalman Filter”, Journal of Marine Science and Technology, Vol 18, No 4; 2018: 358–367: DOI: 10.15625/1859-3097/18/4/12474 Nguyễn Trung Thành, Doãn Tiến Hà, Dư Đức Tiến (2019) “Thử nghiệm đồng hoá số liệu độ cao sóng trạm phao vệ tinh phương pháp lọc Kalman tổ hợp”, Tạp chí Khoa học công nghệ Thủy lợi, Số 55, ISSN: 18594255, 8/2019 Nguyen Trung Thanh nnk (2019) A case study of wave forecast over South China Sea using SWAN model and Ensemble Kalman Filter method, gửi đăng chờ phản biện Tạp chí International Journal of Geophysics https://mts.hindawi.com/author/3834781/ 134 TÀI LIỆU THAM KHẢO 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 Hoàng Đức Cường, Nguyễn Thị Thanh Trần Thị Thảo (2012) "Nghiên cứu ứng dụng sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR cho mơ hình WRF nhằm dự báo quỹ đạo bão Biển Đông", Hội thảo khoa học Quốc gia Khí tượng Thủy văn, Mơi trường Biến đổi Khí hậu Dương Cơng Điển Nguyễn Mạnh Hùng (2006) "Calibration and verification of a storm wave model in the coastal zones of the East Sea", Tuyển tập cơng trình Hội nghị khoa học Cơ họcThuỷ Khí Tồn Quốc Nguyễn Đình Dương (2011) "Đề tài cấp nhà nước: Ô nhiễm dầu vùng biển Việt Nam Biển Đơng", Chương trình Khoa học Cơng nghệ biển phục vụ phát triển bền vững kinh tế – xã hội, KC.09/06-10 Nguyễn Minh Huấn (2011) "Nghiên cứu phát triển ứng dụng công nghệ dự báo ngắn hạn trường yếu tố thuỷ văn biển khu vực Biển Đơng", Đề tài KC.09.16/06-10, 2010, Chương trình Khoa học cơng nghệ cấp Nhà nước KC.09/06-10 Nguyễn Minh Huấn (2015) "Nghiên cứu xây dựng quy trình cơng nghệ dự báo quỹ đạo chuyển động trôi mặt nước vật thể phục vụ cơng tác tìm kiếm cứu hộ, cứu nạn Biển Đơng", Đề tài KC.09.27/11-15, 2011, Chương trình Khoa học công nghệ cấp Nhà nước KC.09/11-15 Huỳnh Thị Hồng Ngự La Thị Cang (2008) "Đồng hóa số liệu phương pháp biến phân bốn chiều dự báo thời tiết phương pháp số trị", Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ 11 Số 12 – 2008 Nguyễn Hữu Nhân (2009) "Nghiên cứu phát triển phần mền dự báo sóng biển ven bờ cửa sông khu vực Nam Bộ", Đề tài cấp Bộ Tài nguyên Môi trường 135 Trần Quang Tiến (2014) "Nghiên cứu hồn thiện cơng nghệ dự báo sóng tác nghiệp cho vùng biển vịnh Bắc Bộ có sử dụng số liệu Ra Đa biển", Đề tài cấp Bộ Tài nguyên Môi trường 10 Trần Quang Tiến Nguyễn Thanh Trang (2014) "Thử nghiệm đồng hoá số liệu độ cao sóng biển quan trắc Radar biển mơ hình SWAN", Tạp chí Khí tượng thuỷ văn Số 647, tr 34-38 11 Trần Tân Tiến Nguyễn Thị Thanh (2011) "Đồng hóa liệu vệ tinh modis mơ 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 (2011), tr 90-95 12 Nguyễn Thế Tưởng (2011) "Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo tác nghiệp khí tượng thuỷ văn biển (gồm dịng chảy, sóng nước dâng bão) vùng Biển Đông ven biển Việt Nam", Đề tài cấp Bộ Tài nguyên Môi trường 13 S Almeida, L Rusu Soares C Guedes (2015) "Application of the Ensemble Kalman Filter to a high-resolution wave forecasting model for wave height forecast in coastal areas", Maritime Technology and Engineering, tr 13491354 14 Angus Andrews (1968) "A square root formulation of the Kalman covariance equations", AIAA Journal Vol 6, NO 6, tr 1165-1166 15 J.A Battjes J.P.F.M Janssen (1978) "Energy loss and set-up due to breaking of random waves", Int Conf Coastal Engineering 16, tr 569-587 16 M Benoit, F Marcos F Becq-Girard (1997) "Development of a third generation shallow-water wave model with unstructured spatial meshing", Proceedings of the 25th International Conference on Coastal Engineering, tr 465–478 17 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 136 18 Gerrit Burgers, Peter Jan van Leeuwen Geir Evensen (1998) "Analysis Scheme in the Ensemble Kalman Filter", Monthly weather review 126(6), tr 1719-1724 19 Sofia Caires, Jinah Kim Jacco Groeneweg (2018) "Korean East Coast wave predictions by means of ensemble Kalman filter data assimilation", Ocean Dynamics 68(1571–1592) 20 L Cavaleri nnk (2007) "Wave modelling: the state of the art", Progress In Oceanography 75(4), tr 603-674 21 Luigi Cavaleri Paola Malanotte Rizzoli (1981) "Wind wave prediction in shallow water: Theory and applications", Journal of Geophysical Research 86(C11), tr 10961-10973 22 H.S Chen (2004) "A Variational Wave Height Data Assimilation for an Operational Wave Model", The Tenth OMISAR Workshop on Ocean Models, NOAA/NWS/NCEP 5200 Auth Road Camp Springs, MD 20746 23 J Ian Collins (1972) "Prediction of Shallow-Water Spectra", Journal of Geophysical Research Atmospheres Vol 77(15), tr 2693-2707 24 Francois Xavier Le Dimet, P Shutyaev Victor Thu Ha Tran (2014) "General sensitivity analysis in data assimilation", Russ J Numer Anal.Math Modelling, tr 29 (2):107–127 25 Yasser Eldeberky J.A Battjes (1995) "Parameterization of triad interactions in wave energy models", Coastal Dynamics 95, tr 140-149 26 G Emmanouil, G Galanis, G Kallos, L A Breivik, H Heiberg M Reistad (2007) "Assimilation of radar altimeter data in numerical wave models: an impact study in two different wave climate regions", Annales Geophisicae 25, tr 581-595 27 Environmental Modeling Research Laboratory (2009) "ADCIRC Analysis", Surface Water Modeling System 137 28 Geir Evensen (1994) "Sequential data assimilation with a nonlinear quasigeostrophic model using Monte Carlo methods to ear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods", Journal of Geophysical Research 99, tr 143-162 29 Geir Evensen (2003) "The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation", Ocean Dynamics 53, tr 343-367 30 Geir Evensen (2004) "Sampling strategies and square root analysis schemes for the EnKF", Ocean Dynamics 54, tr 539-560 31 Yang-Ming Fan, Kuo-Ching Jao, Chia Chuen Kao, Dong-Jiing Doong LiChung Wu "Numerical assimilation in nearshore spectral wave model", In Proceedings of the OCEANS 2009, MTS/IEEE Biloxi—Marine Technology for Our Future: Global and Local Challenges, Biloxi, MS, USA, 26–29 October 2009 32 George Galanis, George Emmanouil, C Chu Peter George Kallos (2009) "A new methodology for the extension of the impact of data assimilation on ocean wave prediction", Ocean Dynamics 59, tr 523-535 33 R Gelci, H Cazalé J Vassal (1957) "Prévision de la houle La méthode des densités spectroangulaires", Bulletin d'information du Comité central d'Océanographie et d'Etude des Cotes 9, tr 416-435 34 Tran Thu Ha, Pham Dinh Tuan, Hoang Van Lai Nguyen Hong Phong (2014) "Water pollution estimation based on the 2D transport–diffusion model and the Singular Evolutive Interpolated Kalman filter", C R Mecanique 342, tr 106–124 35 K Hasselmann (1962) "On the non-linear energy transfer in a gravity-wave spectrum Part General theory", Journal of Fluid Mechanics Vol 12, tr 481500 36 K Hasselmann nnk (1973) "Measurements of wind-wave growth and swell decay during the Joint North Sea Wave Project (JONSWAP)", Deutsche Hydrographische Zeitschrift A8(12), tr 95 pp 138 37 Klaus Hasselmann, Eva Bauer, Peter Janssen P Lionello (1988) "The WAM model – a third generation ocean wave prediction mode", Journal of Physical Oceanography Vol 18, tr 1775–1809 38 S Hasselmann K Hasselmann (1985) "Computation and parameterizations of the nonlinear energy transfer in a gravity-wave spectrum Part I: a new method for efficient computations of the exact nonlinear transfer", Journal of Physical Oceanography Vol 15, tr 1369-1377 39 L Anderson Jeffrey (2001) "An Ensemble Adjustment Kalman Filter for Data Assimilation", Monthly Weather Review 129, tr 284-2903 40 R E Kalman (1960) "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems", Journal of Basic Engineering 82 (1), tr 35-45 41 G J Komen, K Hasselmann S Hasselmann (1984) "On the Existence of a Fully Developed Wind-Sea Spectrum", Journal of Physical Oceanography Vol 14(8), tr 1271-1285 42 Cao Lei, Hou Yijun Qi Peng (2015) "Altimeter significant wave height data assimilation in the South China Sea using Ensemble Optimal Interpolation", Chinese Journal of Oceanology and Limnology 33(5), tr 1309-1319 43 Xiao Ming Li, Susanne Lehner Thomas Bruns (2014) "Simultaneous Measurements by Advanced SAR and Radar Altimeter on Potential Improvement of Ocean Wave Model Assimilation", IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing Vol 52, No 5, tr 2508-2518 44 Yichao Liu, Sunwei Li, Qian Yi Daoyi Chen (2017) "Wind Profiles and Wave Spectra for Potential Wind Farms in South China Sea: Part II Wave Spectrum Mode", Journal Energies 10 (1), 125 45 O.S Madsen, Y.K Poon H.C Graber (1988) "Spectral wave attenuation by bottom friction: Theory", Int Conf Coastal Engineering 21, tr 492-504 46 D Orzech Mark, Jayaram Veeramony Hans Ngodock (2012) "A Variational Assimilation System for Nearshore Wave Modeling", Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 30, tr 953-970 139 47 K Tippett Michael, L Anderson Jeffrey, H Bishop Craig, M Hamill Thomas S Whitaker Jeffrey (2003) "Ensemble Square Root Filters", Monthly Weather Review 131, tr 1485-1490 48 J W Miles (1957) "On the generation of surface waves by shear flows", Journal of Fluid Mechanics Vol 3, tr 185-204 49 J A Nelder R Mead (1965) "A simplex method for function minimization", The Computer Journal 50 J Nocedal (1980) "Updating Quasi-Newton Matrices with Limited Storage", Mathematics of Computation 35, tr 773-782 51 R Oke Peter, Pavel Sakov P Corney Stuart (2007) "Impacts of localisation in the EnKF and EnOI: experiments with a small model", Ocean Dynamics 57, tr 32-45 52 O M Phillips (1957) "On the generation of waves by turbulent wind", Journal of Fluid Mechanics 2, tr 415-417 53 W J Pierson, G Neumann R James (1955) "Practical Methods for Observing and Forecasting Ocean Waves", Publication 603, U.S.Navy Hydrographic Office, tr 284 54 W.H Press, B.P Flannery, S.A Teukolsky W.T Vetterling (1989) "Numerical recipes in Pascal", Cambridge University Press, Cambridge 55 Suranjana Saha, Shrinivas Moorthi, Xingren Wu Jiande Wang (2014) "The NCEP Climate Forecast System Version 2", Journal of Climate 27, tr 2185-2208 56 Pavel Sakob R Oke Peter (2008) "A deterministic formulation of the ensemble Kalman filter: an alternative to ensemble square root filter", Tellus 60A, tr 361–371 57 Nima Serpoushan, Mostafa Zeinoddini Maziar Golestani "An Ensemble Kalman Filter Data Assimilation Scheme for Modeling the Wave Climate in Persian Gulf", In Proceedings of the ASME 2013 32nd International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering, Nantes, France, 9-14 June 2013 58 H Sverdrup W Munk (1947) "Wind sea and swell: theory of relations for forecasting", Publication 601, U.S.Navy, Hydrographic Office, tr 55 140 59 The SWAN team (2016) "Swan user manual", Delft University of Technology 60 R Mortlock Thomas, D Goodwin Ian L Turner Ian "Calibration and sensitivities of a nearshore SWAN model to measured and modelled wave forcing at Wamberal, New South Wales, Australia", In Proceedings of the Conference: Coast and Ports, At Manly, Australia 11-13 September 2013 61 Du Duc Tien, Kieu Quoc Chanh Ngo Duc Thanh (2017) "Initializing the WRF Model with Tropical Cyclone Real-Time Reports based on the Ensemble Kalman Filter Algorithm for Real-Time Forecasts", Pure and Applied Geophysics Vol 174(7), tr 2803–2825 62 H.L Tolman (1991) "A third generation model for wind waves on slowly varying, unsteady, and inhomogeneous depths and currents", Journal of Geophysical Research Vol 21, tr 782–797 63 H.L Tolman (2002) WAVEWATCH "User III version manual and 2.22", system documentation Technical Report of 222, NOAA/NWS/NCEP/MMAB 64 Martin Verlaan (2016) "Data assimilation methods available in OpenDA", Open DA User Documentation, Deltares in Delft, the Netherlands, tr 116 65 Ivo Wenneker, Juzer Dhondia, Stef Hummel, Martin Verlaan Herman Gerritsen (2008) "User Manual Calibration Instrument SWAN", Delft Hydraulics 66 Seongjin Yoon, Jinwhan Kim Wooyoung Choi "On data assimilation in a pseudo-spectral wave prediction model using a Kalman filter", In Proceedings of the Conference: 2012 Oceans - Yeosu, Yeosu, South Korea, 21-24 May 2012 67 http://incois.gov.in/portal/osf/osf.jsp Truy cập ngày 24/12/2018 68 http://ngdc.noaa.gov Truy cập ngày 24/12/2018 69 http://polar.ncep.noaa.gov Truy cập ngày 24/12/2018 70 http://www.cwb.gov.tw Truy cập ngày 24/12/2018 71 http://www.ecmwf.int/en/research/modelling-and-prediction/marine Truy cập ngày 24/12/2018 72 http://www.marine.tmd.go.th Truy cập ngày 24/12/2018 141 ... PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .18 2.1 Phương pháp đồng hoá số liệu 18 2.1.1 Lịch sử đồng hoá số liệu 18 2.1.2 Các phương pháp đồng hoá số liệu 21 2.2 Mơ hình tính tốn sóng SWAN... mơ hình sóng SWAN Kết cho thấy phương pháp đồng hoá số liệu thực thành cơng việc nâng cao độ xác dự báo thiết lập kỹ thuật dự báo ngắn hạn Khi áp dụng phương pháp đồng hoá số liệu EnKF với số liệu. .. Trong phương pháp đồng hố số liệu tổ hợp có số trội hẳn nghiên cứu tập trung sâu vào phương pháp đồng hoá số liệu tổ hợp Năm 1994, Evensen [28] lần giới thiệu phương phương pháp đồng hoá số liệu