NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƢƠNG 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 Chuyên ngành: Hải dương học Mã số: 62.44.02.28 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ HẢI DƢƠNG HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Nguyễn Minh Huấn TS Trần Quang Tiến Hà Nội - 2019 Công trình hồn thành Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Minh Huấn TS Trần Quang Tiến Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội vào hồi ngày tháng năm 2019 Có thể tìm hiểu luận án tại: Thư viện Quốc gia Việt Nam Trung tâm Thông tin Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận án Từ lâu sóng biển nghiên cứu nhiều phương diện khác nhau,kiến thức liệu tích lũy sóng biển ngày phong phú chi tiết Trong nghiệp vụ tính tốn, dự báo sóng biển, đóng góp lớn hiệu việc ứng dụng công nghệ, phương pháp giải phương pháp số mơ hình động lực sóng biển quản lý liệu đầu vào đầu Phương pháp thay phương pháp Synop phương pháp kinh nghiệm dự báo sóng biển, phương pháp dùng phổ biến nhiều nước giới Ở Việt Nam, việc nghiên cứu tính tốn dự báo sóng mơ hình số trị thực nhiều quan, đơn vị, viện nghiên cứu, trường đại học Tuy nhiên, nghiên cứu ứng dụng tập trung vào việc hiệu chỉnh tham số mơ hình mà chưa quan tâm nhiều tới việc sử dụng số liệu đo đạc để đưa vào đồng hoá số liệu (ĐHSL) nhằm nâng cao độ tin cậy dự báo sóng mơ hình số trị, cơng tác tái phân tích nhằm có số liệu chi tiết xác Các nghiên cứu quy trình tính tốn dự báo sóng có áp dụng phương phápĐHSLkhác sử dụng nhiều nơi giới mang lại kết khả quan Trong đó, vấn đề ĐHSL cịn mẻ Việt Nam Xuất phát từ lý nêu trên, việc lựa chọn đề tài luận án “Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hoá số liệu phục vụ mơ hình dự báo sóng” góp phần vào việc gia tăng độ xác cơng tác tính tốn, dự báo sóng biển Việt Nam Luận điểm bảo vệ luận án Phương pháp hiệu chỉnh mơ hình tự động bên cạnh việc cho phép hiệu chỉnh đồng thời nhiều tham số với nhiều loại số liệu quan trắc khác nhiều vị trí miền tính cịn cho phép lựa chọn tham số phù hợp với số liệu quan trắc cách khách quan Bằng việc áp dụng phương pháp hiệu chỉnh mơ hình tự động SWAN-CI khu vực Biển Đông đưa 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 cịn 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 Nghiên cứu SWAN-CI công cụ đại hữu ích khơng nâng cao hiệu việc lựa chọn tham số cho mô hình SWAN cách khách quan mà cịn làm giảm sai số tính tốn cải thiện chất lượng dự báo Phương pháp Lọc Kalman tổ hợp phương pháp khơng làm giảm thiểu tính khơng hồn thiện mơ hình số trị mà cịn cho phép tăng cường thông tin quan trắc vào trường điều kiện biên điều kiện ban đầu mơ hình cách khách quan Chất lượng dự báo sóng không phụ thuộc vào việc lựa chọn tham số mơ hình mà cịn chịu tác động điều kiện biên điều kiện ban đầu đưa vào mơ hình Bằng việc áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp (EnKF) mơ hình sóng SWAN khu vực Biển Đông cho nhiều loại số liệu quan trắc, đo đạc từ nhiều nguồn khác đưa tham số tốt ĐHSLkhông làm giảm sai số tính tốn giai đoạn ĐHSL mà cịn làm tăng độ xác dự báo khoảng 24 tiếp tục ảnh hưởng đến kết dự báo 48 Đối tƣợngvà phạm vi nghiên cứu luận án Đối tượng nghiên cứu luận án việc ứng dụng phương pháp hiệu chỉnh mơ hình tự động, phương pháp ĐHSL vào mơ hình dự báo sóng áp dụng thử nghiệm cho khu vực Biển Đông Phạm vi nghiên cứu: khu vực Biển Đông biển Việt Nam Phương pháp nghiên cứu: Luận án sử dụng phương pháp SWAN-CI lọc Kalman tổ hợp (EnKF) mơ hình sóng SWAN nhằm làm giảm sai số mơ hình tính tốn tái phân tích số liệu gia tăng độ xác cho cơng tác dự báo sóng biển Những đóng góp luận án Đóng góp thứ luận án: đề xuất dải giá trị tham số chung cho mơ hình SWAN khu vực Biển Đơng đề xuất giá trị cụ thể cho tham số loại số liệu khác giai đoạn khác Các kết cho thấy SWANCI hiệu chỉnh đồng thời nhiều tham số mơ hình với nhiều loại số liệu khác khu vực Biển Đông hiệu tin cậy Đóng góp thứ hai luận án: lựa chọn thử nghiệm thành công phương pháp lọc Kalman tổ hợp vào mơ hình SWAN đưa tham số ĐHSL nhằm cập nhật lại điều kiện ban đầu điều kiện biên gió thơng qua đánh giá khách quan trường sóng tính tốn số liệu quan trắc Kết cho thấy chất lượng tính toán cải thiện giai đoạn ĐHSL làm tăng độ xác dự báo khoảng 24 tiếp tục ảnh hưởng đến kết dự báo 48 Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Ý nghĩa khoa học: Kết luận án góp phần bổ sung hồn thiện quy trình dự báo sóng Ý nghĩa thực tiễn: Kết luận án áp dụng để nâng cao chất lượng tính tốn tái phân tích trường sóng chất lượng dự báo sóng cho khu vực Biển Đơng vùng biển Việt Nam Cấu trúc luận án Luận án gồm 120 trang, 17 bảng, 41 hình vẽ, bao gồm:Mở đầu: trang; Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu đồng hóa số liệu sóng biển: 14 trang; Chương 2: Phương pháp nghiên cứu: 31 trang; Chương 3: Áp dụng thử nghiệmĐHSL cho khu vực Biển Đông biển Việt Nam: 62 trang; Kết luận–Kiến nghị: trang; Tài liệu tham khảo gồm 10 tài liệu tiếng Việt, 57 tài liệu tiếng Anh CHƢƠNG 1.TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU SÓNG BIỂN 1.1 Tổng quan việc nghiên cứu tính tốn dự báo sóng 1.1.1 Các nghiên cứutrên giới Từ năm 1947 việc nghiên cứu dự báo sóng gió Sverdrup Munk[53]thực chiến tranh giới thứ II dựa mối quan hệ thực nghiệm đặc trưng gió sóng để dự báo điều kiện sóng Đến năm 1955, Pierson nnk [49] mơ sóng biển hiệu thuận tiện dựa việc chồng chập số sóng điều hịa ngẫu nhiên Gelci nnk [29]đưa khái niệm phương trình cân lượng dạng phổ hay cịn gọi mơ hình sóng hệ I vào năm 1957 Những nghiên cứu q trình tạo sóng gió Phillips [48]và Miles [44]vào năm 1957 cung cấp sở cho việc mô tả trường gió đầu vào Hơn nữa, việc đạo hàm hàm tương tác sóng-sóng phi tuyến Hasselmann [31]vào năm 1962 kết thực nghiệm phổ JONSWAP Hasselmann nnk [32]năm 1973 cho thấy tầm quan trọng số hạng phát triển phổ sóng Năm 1985, Hasselmann Hasselmann [34] phát triển thuật tốn để tính xấp xỉ tương tác sóng-sóng phi tuyến(DIA)gọi mơ hình phổ sóng hệ III.Các mơ hình dùng phổ biến nhiều nước giới như:EMC, NOAA, Mỹ[64];Trung tâm Dự báo Hạn vừa Châu Âu (ECMWF)[67]; Trung tâm Dịch vụ Thông tin Đại dương Ấn Độ[62]; Trung tâm Khí tượng Biển củaThái Lan[68];Trung tâm Thời tiết Bureau, Đài Loan[66] 1.1.2 Các nghiên cứu Việt Nam Ở Việt Nam, việc nghiên cứu dự báo sóng biển mơ hình số trị đặt từ lâu đạt nhiều thành tựu đáng kể nhiềucơ quan, đơn vị, viện nghiên cứuáp dụng như:Trường Đại học Khoa học tự nhiên;Trung tâm Hải văn;Viện Cơ học;Đài Khí tượng - Thuỷ vănkhu vực Nam Bộ;Viện Khoa học Thủy lợi Miền Nam; Viện Nghiên cứu Khoa học Khí tượng - Thuỷ văn Biến đổi khí hậu; Tổng cơng ty Tư vấn Thiết kế giao thông vận tải – TEDI; Đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh; Viện Khoa học Thuỷ Lợi miền Nam Nhìn chung, giới Việt Nam mơ hình số trị sử dụng cho đề tài, dự án cụ thể cho cơng tác dự báo sóng tác nghiệp áp dụng phổ biến, bên cạnh đócác mơ hình tính tốn liên tục cập nhật cải tiến theo thời gian theo hướng ngày đại hoàn thiện 1.2 Tổng quan việc áp dụng phƣơng phápĐHSL 1.2.1 Việc áp dụng phương pháp ĐHSL giới Có nhiều tài liệu nghiên cứu đồng hóa số liệu khí tượng hải dương học:Emmanouil nnk[22]phát triểnphương phápASSIMDIF kết hợp với mơ hình WAM sử dụng số liệu vệ tinh ENVISAT-ESA, áp dụng hai khu vực biển Địa Trung Hải phía bắc Ấn Độ Dương; YangMing Fan nnk[27]kết hợp phương pháp nội suy tối ưu OI-I OI-P với mơ hình SWAN cho khu vực biển phía đơng Đài Loanvớisố liệu sóng từ trạm phao gần bờ biển Đài Loan; George Galanis nnk [28]sử dụng lọc Kalman lọc Kolmogorov-Zurbenko với mơ hình tính sóng WAM áp dụng thành cơng cho vùng biển mở Thái Bình Dương với số liệu trạm quan trắc từ phao nổi; Seongjin Yoon nnk [60] xây dựng sơ đồ đồng hóa liệu sóng dựa lọc Kalman kết hợp với mơ hình sóng phi tuyến; Xiao-Ming Li nnk [39]sử dụng độ cao sóng có ý nghĩa (SWH) vệ tinh ENVISAT để kiểm định mô hình sóng đại dương tồn cầu (WAMs) H.S.Chen[18] phát triển phương phápĐHSL độ cao sóng để dự báo sóng tồn cầu mơ hình NWW3 (NOAA WaveWatchIII) sử dụng số liệu quan trắc độ cao sóng phao vệ tinh ERS-2; Cao Lei nnk [38] áp dụng phương pháp ĐHSL EnOI, OIvà mơ hình WW3 khu vực Biển Đông cho số bão ảnh hưởng đến khu vực Bắc Việt Nam khu vực phía Nam Trung Quốc với số liệu độ cao sóng từ vệ tinh Exp, Jason-1&2, ENVISAT số liệu trạm phao để tính tốn; S Almeida nnk[10] thử nghiệm áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp EnKF để ĐHSL sóng trạm phao khu vực ven biển Bồ Đào Nha cho mơ hình tính tốn sóng SWAN với 20 thành phần tổ hợp 1.2.2 Việc áp dụng phương phápĐHSL Việt Nam Việc áp dụng phương pháp đồng hóa số liệu Việt Nam nghiên cứu ứng dụng nhiều lĩnh vực, như:Trần Tân Tiến nnk [8] sử dụng số liệu vệ tinh MODIS để đồng hóa trường ban đầu cho mơ hình WRF phương pháp 3DVAR để dự báo mưa lớnchokhu vực Trung; Hoàng Đức Cường nnk [2] dự báo thử nghiệm đồng hóa sốliệu cho trường ban đầu cho mơ hình WRF nhằm dự báo quỹ đạo bão; Kiều Quốc Chánh [1] giới thiệu lọc Kalman số biến thể lọc Kalman có tính áp dụng thực tiễn cao toán dự báo thời tiết; Dư Đức Tiến nnk[56] nghiên cứu áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp để tạo trường ban đầu cho mô hình WRF nhằm dự báo tốt bão nhiệt đới; Trần Thu Hà nnk [30] nghiên cứu áp dụng thành công phương pháp Lọc Kalman nội suy tiến triển đơn để đánh giá lan truyền chất ô nhiễm BOD5, COD, NH3 dựa mơ hình tải – khuếch tán hai chiều, thử nghiệm cho khu vực hồ Thanh Nhàn, Hà Nội Bên cạnh có nghiên cứu hải dương học như:Nguyễn Minh Huấn [5]đã đánh giá số phương pháp ĐHSLkhác IO, KF 4DVAR kết hợp với mơ hình thuỷ động lực phục vụ quy trình dự báo quỹ đạo chuyển động trơi vật thể phục vụ cơng tác tìm kiếm cứu hộ, cứu nạn; Trần Quang Tiến[7]sử dụng số liệu đa biển trạm Ra đa Đồng Hới, tỉnh Quảng Bình để tính tốn thử nghiệm ĐHSL mơ hình SWAN kết hợp với phương pháp đồng hố lọc Kalman áp dụng cho khu vực vịnh Bắc Qua tổng quan ngồi nước kết luận rằng: Phương pháp mơ hình số trị tính tốn, dự báo sóng biển chiếm ưu thế, sử dụng rộng rãi giới Việt Nam Các mơ hình số trị ngày phát triển cập nhật, có đưa phương pháp đồng hóa số liệu quan trắc vào mơ hình Mơ hình SWAN sử dụng rộng rãi nhiều nước Việt Nam mơ hình áp dụng phổ biến Phương pháp đồng hóa số liệu quan trắc vào mơ hình số trị áp dụng từ lâu giới, nhiên Việt Nam mẻ Đồng hóa số liệu quan trắc vào mơ hình số trị không giúp cải thiện đáng kể chất lượng tính tốn mà cịn nâng cao chất lượng dự báo khí tượng, thuỷ hải văn nói chung tính tốn dự báo sóng biển nói riêng CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Phƣơngpháp ĐHSL Đồng hóa số liệu phương pháp phân tích mà thơng tin quan trắc tích hợp vào mơ hình cách hiệu chỉnh chúng thông qua định luật vật lý hay biến thiên theo thời gian[1] Có nhiều phương pháp ĐHSL khác xây dựng phát triển cho hệ thống mơ hình động lực phi tuyến Các phương pháp chia thành ba nhóm sau: - Phương pháp giải trực tiếp ma trận: Các phương pháp phát triển theo hướng dựa phương pháp lọc Kalman sử dụng mơ hình tiếp điểm tuyến tính ma trận liên kết chúng để đánh giá phương sai sai số tính tốn Điển hình phương pháp phương pháp lọc Kalman mở rộng (EKF) Phương pháp cải thiện đáng kể hiệu tính tốn mơ hình chúng lại địi hỏi lớn tài ngun tính tốn nhớ động - Phương pháp biến phân: phân tích biến phân tối thiểu hố hàm chi phí thơng qua việc xem xét sai số tính tốn sai số quan trắc trạng thái mơ hình cập nhật đồng thời với tất quan trắc không gian địa phương cho trước + Lọc Kalman tổ hợp xác định (DEnKF)là biến thể khác EnKF sử dụng quan trắc khơng hỗn loạn Sơ đồ phân tích DEnKF xem xét xấp xỉ tuyến tính EnSRF hiệp phương sai sai số phân tích + Lọc Kalman tổ hợp (EnKF - Ensemble Kalman Filter),EnKF sử dụng quan trắc bị nhiễu loạn để trì phạm vi hợp lý dải tổ hợp để tránh phân kỳ trình lọc [15] EnKF tương đối ổn định so với phương pháp khác đơi cho tối ưu nhiễu động quan trắc bổ sung [52] Tuy nhiên, EnKF áp dụng cho hệ thống mơ hình nhiều chiều (2 chiều) ổn định đáng kể yêu cầu số thành phần tổ hợp [47] Chính vậy, nghiên cứu lựa chọn áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp cho tính tốn luận án 2.4 Số liệu sử dụng luận án - Số liệu địa hìnhđược thu thập từ nguồn số liệu ETOPO NOAA [63] số liệu địa hình chi tiết khu vực gần bờ đợt điều tra khảo sát biển vùng nghiên cứu - Số liệu gió gồm: Gió tái phân tích tồn cầu CFSv2 NCEP; Gió tái phân tích tồn cầu ECMWF; Gió dự báo ngày từ Trung tâm Dự báo Khí tượng – Thuỷ văn Trung Ương - Số liệu sóng gồm: Sóng tái phân tích tồn cầu ECMWF; Sóng 04 trạm phao từ năm 1999-2003; Số liệu radar Đồng Hới Quảng Bình; Số liệu sóng trạm Bạch Hổ (MSP1) VietSovPetro; Số liệu track từ vệ tinh (ERS-2, Geosat – Follow (G2), Jarson1, Envisat, Jarson2, HY-2A, Saral-Altica Jarson3) 11 2.5 Các số đánh giá sai số Để đánh giá sai số kết tính tốn nghiên cứu dựa số sau: Sai số trung bình (ME); Sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE) CHƢƠNG ÁP DỤNG THỬ NGHIỆM ĐHSLCHO KHU VỰC BIỂN ĐÔNG VÀ BIỂN VIỆT NAM 3.1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu Biển Đơng nằm phía tây Thái Bình Dương, biển kín bao bọc đảo Đài Loan, quần đảo Philippin phía đông; đảo Inđônêxia (Borneo, Sumatra) bán đảo Malayxia phía nam đơng nam, bán đảo Đơng Dương phía tây lục địa nam Trung Hoa phía bắc 3.2 Thiết lập mơ hình mơ trƣờng sóng Biển Đơng Miền tính tồn khu vực Biển Đông trải dài từ 1,5 đến 25 độ vĩ bắc từ 99 đến 121 độ kinh Lưới tính lưới phi cấu trúc với bước lưới khu vực gần bờ 10km thưa dần khơi, tổng số lưới 12.858 Có biên lỏng biên eo biển Đài Loan (1), eo biển Bashi (2) eo biển Malacca (3) Hình Địa hình lưới tính khu vực Biển Đơng 12 3.3 Nghiên cứu lựa chọn tham số 3.3.1 Lựa chọn tham sốtrong mơ hình SWAN Các tham số đưa vào hiệu chỉnh tập trung vào tham số ảnh hưởng đến sóng nước sâu gồm: CDS2 - tốc độ tiêu tán sóng sóng bạc đầu, powst - tỉ lệ độ dốc phổ sóng thơng thường với độ dốc phổ sóng Pierson-Moskowitz, 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 Việchiệu chỉnh thử nghiệm với chuỗi số liệu ngày từ 15/7/2014 đến 23 21/7/2014 (giờ quốc tế) thực cách giữ nguyên ba tham số thay đổi tham số lại, kết hiệu chỉnh tham số sau: Giá trị hàm GoF thay đổi lớn từ 2000 xuống 1000 tham số CDS2 thay đổi từ 1,00x10-5đến 2,30x10-5, sau thay đổi từ 900 đến 1000 CDS2 thay đổi từ 2,30x10-5đến 5,80x10-5, lựa chọn tham số CDS2 khoảng giá trị để tính tốn Giá trị hàm GoF thay đổi lớn từ 8500 xuống 1000 tham số powst thay đổi từ 1,00đến 1,80, sau thay đổi quanh giá trị 1000 tham số powst thay đổi từ 1,80đến 5,00, lựa chọn tham số powst khoảng giá trị để tính tốn Các kết cho thấy việc thay đổi tham số powk cutfr ảnh hưởng đến kết quả, giá trị hàm GoF giữ nguyên 1060 cho dù tham số powk thay đổi từ 0,0 đến 2,0, giá trị hàmGoF thay đổi nhỏ thay đổi tham số cutfr Vì hai tham số khơng đưa vào hiệu chỉnh bước tham số có tác động khơng đáng kể tới kết tính tốn 13 3.3.2 Lựa chọn tham số ĐHSL lọc Kalman tổ hợp Quá trình ĐHSL chịu tác động tham số như: Quy mô tương quan theo khơng gian; Độ tán gió; Quy mơ tương quan theo thời gian; Số thành phần tổ hợp Trong phương án ĐHSL (các phương án từ EnKF01 tới EnKF10), độ lệch chuẩn nhiễu quan trắc đặt 0,1m, quan trắc cập nhật 01 từ 16/9/2013 tới 23 18/9/2013 thời gian dự báo tính từ 19/9/2013 tới 23 20/9/2013 Phương án không ĐHSL ký hiệu NoEnKF gán giá trị Quy mô tương quan theo không gian 200km, Độ tán gió 1,5m/s, Quy mơ tương quan theo thời gian 24 số thành phần tổ hợp 20 Các kết số ME, RMSE, cụ thể sau: a b Hình So sánh số sai số phương án tính tốn a-ME, b-RMSE Trong giai đoạn ĐHSL, phương án EnKF10 cho kết tốt (ME=0,029m, RMSE=0,102m), nhiên giai đoạn dự báo Tồn thời gian phương án EnKF09 lại cho kết tốt (giá trị ME 0,083, 0,032, 0,059 0,265; giá trị RMSE 0,194, 0,118, 0,127 0,364 tương ứng với trường hợp Toàn thời gian, EnKF, dự báo 24 dự báo 48 giờ) 14 a b Hình Chỉ số ME tồn miền tính: a NoEnKF; b EnKF03 Phía Nam quần đảo Hồng Sa (~ 8N - 12N), giá trị số ME tất phương án ĐHSLđều có xu hướng thiên cao so với số liệu ECMWF với ME dao dộng từ 0,4m đến 0,8m Phía bắc quần đảo Hồng Sa (~ 14N - 20N) phía nam quần đảo Trường Sa (~ 2N - 8N) số ME nhỏ dao động khoảng ± 0,2m Trong phương án NoEnKF, số ME thay đổi từ 0,6 – 0,9m khu vực 8N - 12N Như thham số tối ưu áp dụng nghiên cứu gồm: Phạm vi hiệu chỉnh theo không gian 200km để đảm bảo kết tính tốn đủ tốt, Độ phân tán gió 1,5m/s đủ đảm bảo kết ĐHSL kết dự báo, Phạm vi hiệu chỉnh theo thời gian khoảng 36 đủ đảm bảo độ chỉnh xác kết ĐHSL kết dự báo Số thành phần tổ hợp đủ đảm bảo kết tính tốn dự báo 3.4 Tính tốn thử nghiệm với chuỗi số liệu trạm phao 3.4.1 Mô tả phương án tính tốn Việc tính tốn thử nghiệm thực theo bước: Bước 1: tính tốn với tham số mặc định mơ hình mơ hình SWAN (Phương án Mặc định) Bước 2: tính tốn hiệu chỉnh mơ hình 15 nhằm lựa chọn tham số tốt cho chuỗi số liệu tính tốn (Phương án Hiệu chỉnh) cơng cụ hiệu chỉnh tự động SWAN-CI OpenDA Bước 3: tính tốn ĐHSL dự báo sóng với tham số lựa chọn từ bước hiệu chỉnh (Phương án EnKF) phần mềm OpenDA Về không gian, trạm phao đặt phạm vi rộng trải dài từ bắc Biển Đơng xuống nam Biển Đơng, trạm có độ sâu thay đổi mạnh khu vực gần bờ xa bờ.Về thời gian tính tốn phân theo nhóm:Tồn thời gian -từ 16/4/2001 đến 23 20/4/2001 Khoảng thời gian ĐHSL: từ 16/4/2001 đến 23 18/4/2001.Khoảng thời gian dự báo 24 giờ: từ 19/4/2001 đến 23 19/4/2001.Khoảng thời gian dự báo 48 giờ: từ 20/4/2001 đến 23 20/4/2001 3.4.2 Kết đánh giá tham số cho mơ hình SWAN Nghiên cứu tiến hành hiệu chỉnh mơ hình phương pháp DUD thu kết sau: Bảng 1.Kết đánh giá tham số mơ hình SWAN trạm phao Tên phƣơng án HC4001 HC4002 HC4003 HC4004 HC_All Tham số CDS2 powst CDS2 powst CDS2 powst CDS2 powst CDS2 powst Giá trị mặc định 2,36x10-5 2,00 2,36x10-5 2,00 2,36x10-5 2,00 2,36x10-5 2,00 2,36x10-5 2,00 Giá trị tối ƣu 4,06x10-5 3,71 3,34x10-5 2,16 2,69x10-5 2,87 3,07x10-5 1,57 4,04x10-5 3,45 GoF 324 773 294 481 1863 Sau lựa chọn giá trị tối ưu CDS2 powst trường hợp, nghiên cứu sử dụng tham số để thực tính tốn ĐHSL cho trường hợp cụ thể 16 3.4.3 Kết tính tốn trạm phao 4001 Các số sai số trạm phao 4001, cụ thể sau: a b Hình So sánh số ME trạm phao 4001 phương án hiệu chỉnh (a) phương án EnKF (b) Nếu hiệu chỉnh trạm phao 4001 số ME=0,12m (tồn thời gian tính tốn), số hiệu chỉnh trạm phao khác cao đảm bảo thấp so với tính tốn với tham số mặc định.Khi ĐHSL trạm phao 4001, số ME giảm rõ rệt,ME=0,01m (trong giai đoạn ĐHSL), giá trị số tăng lên ĐHSL trạm phao khác mà không sử dụng số liệu trạm phao 4001 3.4.4 Kết tính tốn trạm phao 4002 Các số sai số trạm phao 4002, cụ thể sau: a b Hình So sánh số ME trạm phao 4002 phương án hiệu chỉnh (a) phương án EnKF (b) Nếu hiệu chỉnh trạm phao 4002 số ME=-0,06m (tồn thời gian tính tốn) giá trị ngang hiệu chỉnh trạm 4001 4004, trạm phao lại hiệu 17 chỉnh đồng thời trạm phao cao đảm bảo thấp so với tham số mặc định Do độ cao sóng trạm 4002 thấp ĐHSL với số liệu trạm phao 4002, số ME thay đổi theo xu hướng giảm mức độ thay đổi nhỏ ME=0,02m (trong giai đoạn ĐHSL), giá trị số thay đổi khác biệt phương án ĐHSL trạm phao khác mà không sử dụng số liệu trạm phao 4002 3.4.5 Kết tính tốn trạm phao 4003 Các số sai số trạm phao 4003, cụ thể sau: a b Hình So sánh số ME trạm phao 4003 phương án hiệu chỉnh (a) phương án EnKF (b) Nếu hiệu chỉnh trạm phao 4003 số ME=0,04m (tồn thời gian tính tốn), số hiệu chỉnh trạm phao khác cao đảm bảo thấp so với tham số mặc định Khi ĐHSL trạm phao 4003, số ME giảm rõ rệt, ME=-0,01m (trong giai đoạn ĐHSL), giá trị số tăng lên ĐHSL trạm phao khác mà không sử dụng số liệu trạm phao 4003, nhiên chênh lệch phương án nhỏ 3.4.6 Kết tính tốn trạm phao 4004 Các số sai số trạm phao 4004, cụ thể sau: 18 a b Hình So sánh số ME trạm phao 4004 phương án hiệu chỉnh (a) phương án EnKF (b) Nếu hiệu chỉnh trạm phao 4004 số ME=0,08m (tồn thời gian tính tốn), số hiệu chỉnh trạm phao khác cao đảm bảo thấp so với tham số mặc định Khi ĐHSL trạm phao 4004, số ME giảm, ME=0,01m (trong giai đoạn ĐHSL), giá trị số tăng lên ĐHSL trạm phao khác mà không sử dụng số liệu trạm phao 4004 3.4.7 Kết tính tốn với số liệu vệ tinh Các số sai số điểm vệ tinh, cụ thể sau: a b Hình So sánh số ME trạm vệ tinh phương án hiệu chỉnh (a) phương án EnKF (b) Đối với số liệu vệ tinh phương án hiệu chỉnh với tất số liệu cho kết tốt với số ME=0,01m(tồn thời gian tính tốn), kết hiệu chỉnh với số liệu trạm phao 4004 xấu với số ME=-0,09m(tồn thời gian tính toán) Khi ĐHSL, số sai số giảm tương đồng phương án ME dao động từ 19 0,01m đến -0,03m (trong giai đoạn ĐHSL) Các kết số ME giai đoạn dự báo tồn thời gian tính cho kết tương tự 3.5 Tính tốn thử nghiệm với chuỗi số liệu radar biển 3.5.1 Mô tả phương án tính tốn Việc tính tốn thử nghiệm thực theo bước trường hợp trạm phao với số liệu Radar biển số liệu trạm MSP1 3.5.2 Kết đánh giá tham số cho mơ hình SWAN Nghiên cứu tiến hành thử nghiệm hiệu chỉnh mơ hình phương pháp DUD thu kết sau: Bảng 2.Kết đánh giá tham số mơ hình SWAN Tên phƣơng án HC_BH HC_DH HC_All Tham số CDS2 powst CDS2 Giá trị mặc định 2,36x10-5 2,00 2,36x10-5 Giá trị tối ƣu 2,54x10-5 3,51 3,35x10-7 2,00 2,36x10-5 2,00 2,26 6,01x10-7 3,19 powst CDS2 powst GoF 344 419 6.813 3.5.3 Kết tính tốn trạm MSP1 Các số sai số trạm MSP1 sau: a b Hình So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm MSP1 phương án 20 Các kết cho thấy giá trị ME giai đoạn ĐHSL có giá trị âm tức kết tính tốn thiên thấp Trong giai đoạn dự báo kết tính tốn lại mang giá trị dương tức kết tính tốn lại thiên cao Căn vào giá trị số phương án thấy việc ĐHSL làm giảm sai số (trừ trường hợp đồng hoá với số liệu radar) 3.5.4 Kết tính tốn trạm Radar Đồng Hới Các số sai số trạm radar Đồng Hới, cụ thể sau: a b Hình 10 So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm radar Đồng Hới phương án 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 ĐHSL với chuỗi số liệu trạm MSP1 làm gia tăng sai số Việc ĐHSL với tất loại số liệu giúp giảm sai số tính tốn Khi ĐHSL trạm radar kết cải thiện sai số tính tốn 3.5.5 Kết tính tốn với số liệu vệ tinh Các số sai số số liệu vệ tinh, cụ thể sau: 21 a b Hình 11 So sánh số ME (a), RMSE (b) trạm radar Đồng Hới phương án Các kết cho thấy giá trị ME tất giai đoạn tính tốn có giá trị âm tức kết tính tốn thiên thấp So sánh đánh giá tất số thấy, phương án đồng hoá với tất số liệu sai số nhỏ nhất, hệ số tương quan lớn trường hợp KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ Kết luận Thông qua nghiên cứu thử nghiệm tính tốn, tác giả đưa số kết luận sau: Kết áp dụng cơng cụ hiệu chỉnh mơ hình tự động SWANCI 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 tốn, 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 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 ĐHSL, bao gồm: 22 - Phạm vi hiệu chỉnh theo không gian: tham số liên quan đến quy mô 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 ĐHSL giai đoạn dự báo Tuy nhiên, chênh lệch phương án thay đổi phạm vi hiệu chỉnh theo không gian 200km, 500km, 5000km không lớn Với phạm vi hiệu chỉnh theo không gian nhỏ 200km phân bố độ cao sóng có nghĩa quanh điểm quan trắc không phản ánh thực tế q trình truyền sóng ngồi biển Do đó, với phạm vi hiệu chỉnh theo không gian 200km đủ để đảm bảo kết tính tốn - Độ tán gió: tham số liên quan đến nhiễu động đưa vào trường gió điều khiển Trong gian đoạn ĐHSL, 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, với độ phân tán gió 1,5m/s đủ đảm bảo kết ĐHSL kết dự báo - Phạm vi hiệu chỉnh theo thời gian: tham số liên quan tới qui mô ảnh hưởng theo thời gian cập nhật nhiễu trường gió Trong giai đoạn ĐHSL tham số lớn sai số kết kết tính tốn thực đo lớn, nhiên sai số không khác nhiều phương án Ngược lại, giai đoạn dự báo tham số lớn độ xác dự báo lớn Do với phạm vi hiệu chỉnh theo thời gian khoảng 36 đủ đảm bảo độ chỉnh xác kết ĐHSL kết dự báo - Số thành phần tổ hợp: Số thành phần tổ hợp lớn kết tính tốn giai đoạn ĐHSL giai đoạn dự báo xác Nhưng số thành phần tổ hợp lớn thời gian 23 tính tốn dài, điều gây khó khăn cho việc đảm bảo thời gian dự báo thực tế Quá trình ĐHSL phương pháp lọc Kalman tổ hợp làm giảm đáng kể sai số giai đoạn ĐHSL giảm sai số tính tốn khoảng 24 dự báo giảm dần độ xác 48 dự báo Bên cạnh đó, việc ĐHSL khơng ảnh hưởng đến trường sóng quanh điểm quan trắc (điểm ĐHSL) mà ảnh hưởng đến tồn miền tính Mặc dù đồng hố với số liệu độ cao sóng kết cho thấy việc ĐHSL ảnh hưởng đến chu kỳ hướng sóng 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 radar 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 mô hình ĐHSL độ cao sóng thời gian tới tác giả tiếp tục nghiên cứu thêm chu kỳ hướng sóng, đồng thời nghiên cứu thêm ĐHSL mơ hình dịng chảy 24 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: 10.15625/18593097/17/3/9803 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 Nguyen Trung Thanh nnk (2019), A case study on using Ensemble Kalman Filter method to assimilate single wave height observation station to improve wave forecast over South China Sea with SWAN model, gửi đăng Tạp chí Geoscience https://www.mdpi.com/journal/geosciences.\ 25 ... ? ?Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hoá số liệu phục vụ mơ hình dự báo sóng? ?? góp phần vào việc gia tăng độ xác cơng tác tính tốn, dự báo sóng biển Việt Nam Luận điểm bảo vệ luận án Phương pháp hiệu... phương pháp đồng hóa số liệu quan trắc vào mơ hình Mơ hình SWAN sử dụng rộng rãi nhiều nước Việt Nam mô hình áp dụng phổ biến Phương pháp đồng hóa số liệu quan trắc vào mơ hình số trị áp dụng từ... tới việc sử dụng số liệu đo đạc để đưa vào đồng hoá số liệu (ĐHSL) nhằm nâng cao độ tin cậy dự báo sóng mơ hình số trị, cơng tác tái phân tích nhằm có số liệu chi tiết xác Các nghiên cứu quy trình