Đánh giá ảnh hưởng của số liệu vệ tinh đến dự báo quỹ đạo và cường độ bão Megi (2010) bằng phương pháp lọc Kalman tổ hợp

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Hoàng Thị Mai ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LIỆU VỆ TINH ĐẾN DỰ BÁO QŨI ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO MEGI (2010) BẰNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2013 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Hoàng Thị Mai ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LIỆU VỆ TINH ĐẾN DỰ BÁO QŨI ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO MEGI (2010) BẰNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP Chuyên ngành: Khí tƣợng Khí hậu học Mã số: 60.440.222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS KIỀU QUỐC CHÁNH Hà Nội – Năm 2013 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ BẢNG KÍ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT Mở đầu Chƣơng TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA 1.1 Tổng quan phƣơng pháp đồng hóa số liệu 1.2 Nghiên cứu phƣơng pháp đồng hóa số liệu Thế giới 1.3 Nghiên cứu phƣơng pháp đồng hóa số liệu Việt Nam Chƣơng CƠ SỞ LÍ THUYẾT VỀ LỌC KALMAN TỔ HỢP 11 2.1 Cơ sở lý thuyết lọc Kalman 11 2.2 Lọc Kalman tổ hợp 16 Chƣơng THIẾT KẾ MƠ HÌNH VÀ THÍ NGHIỆM 22 3.1 Tổng quan bão Megi (2010) 22 3.2 Thiết kế mơ hình số liệu 24 3.2.1 Mơ hình dự báo thời tiết WRF-LETKFS 24 3.2.2 Miền tính cấu hình mơ hình 29 3.2.3 Nguồn số liệu 30 3.3 Thiết kế thí nghiệm 31 Chƣơng KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 33 4.1 Thí nghiệm dự báo tất định 33 4.2 Thí nghiệm tổ hợp 35 NHẬN XÉT 47 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1 Minh họa hai bƣớc lọc Kalman 15 Hình 3.1 Cƣờng độ bão Megi (2010) 22 Hình 3.2 Hình ảnh mắt bão Megi tiến sát đảo Luzon (bên trái),Mặt cắt siêu bão Megi khơi đảo Luzon, Philippines (bên phải) 23 Hình 3.3 Sự di chuyển bão Megi (2010) 24 Hình 3.4 Sơ đồ hệ thống mơ hình WRF 25 Hình 3.5 Sơ đồ hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF 26 Hình 4.1 Các quĩ đạo Megi (6h một) từ số liệu phân tích (đƣờng màu đen) dự báo ngày thời điểm 0000 UTC ngày 17 (đƣờng màu xanh nhạt), 0000 UTC ngày 18 (đƣờng màu đỏ), 1200 UTC ngày 18 (đƣờng màu tía), 0000 UTC ngày 19/10/2010 (đƣờng màu xanh sẫm) 33 Hình 4.2 Tốc độ gió cực đại bề mặt quan trắc đƣợc (đƣờng nét đứt) tốc độ gió cực đại dự báo (đƣờng nét liền) thời điểm (a) 00Z17,(b) 00Z18, (c) 12Z18,(d) 00Z19 34 Hình 4.3 Gia số phân tích sử dụng đồng hóa số liệu gió vệ tinh (cán gió màu xanh), gia số quan trắc gió (cán gió màu đen) thời điểm 1200 UTC ngày 18 cho mực 750hPa, 300 hPa, 250 hPa, 200 hPa khảo sát với độ dày 30 hPa 35 Hình 4.4 (bên trái) Dự báo 00Z ngày 18/10/2010, Hình 4.5 (bên phải) Dự báo 12Z ngày 18/10/2010 (a) Dự báo quĩ đạo bão trung bình (đƣờng liền gạch chéo) , dự báo CTL (đƣờng liền chấm tròn), quĩ đạo bão thực (nét đứt gạch chéo), quĩ đạo member (đƣởng mảnh) 36 Hình 4.6 (bên trái) Dự báo 00Z ngày 18/10/2010, Hình 4.7 (bên phải) Dự báo 12Z ngày 18/10/2010 (a) Tốc độ gió cực đại 10m tổ hợp member (đƣờng mảnh), tốc độ gió cực đại trung bình member (đƣờng liền đậm) quan trắc gió cực đại (đƣờng nét đứt); (b) Cũng giống nhƣ hình (a) nhƣng áp suất cực tiểu bề mặt 38 Hình 4.8 Sơ đồ độ cao theo thời gian dòng dẫn trung bình miền (10o25oN, 110o-125oE) (a) thí nghiệm CTL, (b) thí nghiệm đồng hóa với số liệu CIMSS Đƣờng nét đứt biểu thị khoảng thời gian dự báo control bắt đầu lệch khỏi quan trắc.39 Hình 4.9 Độ cao địa vị mực 500 hPa hình bên trái thí nghiệm CTL, hình bên phải thí nghiệm đồng hóa thời điểm (a) 1200 UTC ngày 19; (b) 1800 UTC ngày 19 (c) 0000 UTC ngày 20 40 Hình 4.10 Mơ độ lớn trung bình độ đứt thẳng đứng mực 200 850 hPa thí nghiệm CTL (đƣờng liền), TN1 (đƣờng nét đứt) 42 Hình 4.11 Đồng hóa số liệu vệ tinh mực thấp 800-300 hPa (bên trái), 42 mực cao 300 -80 hPa (bên phải) 42 Hình 4.12 Dự báo quĩ đạo Megi với đồng hóa gió AMV mực thấp (hình trái) mực cao (hình phải) 43 Hình 4.13 Tƣơng tự nhƣ Hình 4.9 thí nghiệm mực thấp (hình trái) thí nghiệm mực cao (hình phải) 45 Hình 4.14 Đồng hóa gió AMV mực thấp (hình trái) mực cao (hình phải) 46 BẢNG KÍ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 3DVAR 4DVAR ACCN AMV ARW BMJ CTL GFS GRADS HRM JTWC KFS LETKF LSM NMM NCAR/NCEP PBL SEnKF TN1, TN2, TN3 UTC VMAX WRF WRF-LETKF WRF-VAR Đồng hóa biến phân chiều Đồng hóa biến phân chiều Áp cao cận nhiệt Vectơ dịch chuyển khí Mơ hình nghiên cứu động lực nâng cao Sơ đồ tham số hóa đối lƣu mây tích Betts-Miler-Janjic Bất định/Tất định (control) Hệ thống dự báo toàn cầu (Global Forecast System) Grid Analysis and Display System Mơ hình khu vực độ phân giải cao (The Highresolution Regional Model) Trung tâm cảnh bảo bão Mỹ (The Joint Typhoon Warning Center) Sơ đồ Kain Fritsch (Kain Fritsch scheme) Local Ensemble Transform Kalman Filter Land-Surface Model Nonhydrostatic Meso Model Trung tâm dự báo môi trƣờng quốc gia Hoa Kỳ Lớp biên hành tinh Series Ensemble Kalman Filter Thí nghiệm đồng hóa với tồn số liệu vệ tinh, Thí nghiệm đồng hóa với số liệu vệ tinh mực thấp (1000300hPa), Thí nghiệm đồng hóa với số liệu tinh mực cao (300-80hPa) Giờ quốc tế Tốc độ gió cực đại Mơ hình dự báo thời tiết Mơ hình dự báo thời tiết với phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp Mơ hình dự báo thời tiết kết hợp phƣơng pháp biến phân MỞ ĐẦU Các nghiên cứu trƣớc quỹ đạo bão chủ yếu đƣợc xác định dịng dẫn mơi trƣờng (Carr Elsberry 1995 [9]; Berger cộng 2007 [8]), nhiều cơng trình dự báo bão mơ hình số cho thấy quỹ đạo bão đƣợc dự báo tốt mà khơng cần phải tính đến chi tiết động lực bên (Aberson DeMaria 1994 [6]) Mặc dù dịng mơi trƣờng có tác động đến dự báo quỹ đạo bão, dự báo xác đƣờng bão vấn đề thách thức tƣơng tác đa quy mô bão với môi trƣờng xung quanh Có nhiều yếu tố chi phối di chuyển bão bao gồm dịng dẫn mơi trƣờng, hiệu ứng Beta, độ đứt gió thẳng đứng, hay hiệu ứng địa hình (Pike Neumann 1987 [15]; Carr cộng 2001 [9]; Payne cộng 2007 [16]) Những yếu tố thể đặc biệt rõ khu vực Tây Bắc Thái Bình Dƣơng với sai số quỹ đạo bão khu vực sau ngày lên đến 500 km số trƣờng hợp Do yếu tố bất định mơ hình dự báo bão, dự báo quỹ đạo hay cƣờng độ bão vài mơ hình đơn lẻ nhìn chung không nắm bắt đƣợc đầy đủ biến đổi bão nhƣ dự báo tổ hợp Chính vậy, dự báo bão phƣơng pháp tổ hợp đƣợc xem hƣớng phát triển nhanh nhất, đặc biệt theo hƣớng sử dụng lọc Kalman tổ hợp (EnKF) Theo cách tiếp cận này, trƣờng điều kiện ban đầu đƣợc cải thiện sau đƣợc đồng hóa dạng số liệu quan trắc khác mà sai số nội mơ hình đƣợc tính đến tốn dự báo, có khả nâng cao chất lƣợng dự báo bão cách đáng kể Hiện nay, việc đánh giá sử dụng số liệu vệ tinh để tăng cƣờng chất lƣợng dự báo quỹ đạo cƣờng độ bão đƣợc quan tâm đặc biệt số liệu vệ tinh có độ phủ lớn độ xác cao Với mạng lƣới quan trắc thƣa thớt khu vực Tây Bắc Thái Bình Dƣơng liệu vệ tinh nguồn thơng tin quan trọng việc cải thiện dịng dẫn bão môi trƣờng Trong luận văn tác giả tìm hiểu vai trị số liệu vệ tinh AMV đƣa vào đồng hóa ảnh hƣởng nhƣ tới việc dự báo qũy đạo cƣờng độ bão cho trƣờng hợp bão Megi năm 2010 với đề tài “Đánh giá ảnh hưởng số liệu vệ tinh đến dự báo quỹ đạo cường độ bão Megi (2010) phương pháp đồng hóa lọc Kalman tổ hợp” nội dung gồm chƣơng nhƣ sau: Chƣơng Tổng quan phƣơng pháp đồng hóa Chƣơng Cơ sở lý thuyết lọc Kalman tổ hợp Chƣơng Thiết kế thí nghiệm miền tính Chƣơng Kết kết luận Qua xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc tới giáo viên hƣớng dẫn TS Kiều Quốc Chánh thầy cô giáo Khoa Khí tƣợng -Thủy văn - Hải dƣơng học tạo điều kiện giúp đỡ tơi hồn thành luận văn Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn tới anh, chị phịng Thí nghiệm Dự báo Thời tiết khí hậu giúp đỡ tạo điều kiện thời gian làm việc học tập Cuối tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ, ngƣời thân yêu gia đình tơi nguồn động viên tinh thần q giá để tơi hồn thành luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn ! Hoàng Thị Mai Chƣơng TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA 1.1 Tổng quan phƣơng pháp đồng hóa số liệu Hiện hƣớng phát triển mơ hình dự báo thời tiết số cải tiến cấu hình mơ hình tăng cƣờng biểu diễn vật lí mơ hình cho sát với thực tế Bên cạnh tiến việc cải tiến phƣơng pháp tham số hóa vật lí, tiến cơng nghệ máy tính giúp tăng đáng kể độ phân giải mơ hình quy mơ tồn cầu quy mơ vừa Tuy nhiên, nghiên cứu tính dự báo mơ hình rằng, cải tiến cuối tới giới hạn vƣợt qua đƣợc phụ thuộc lớn kết dự báo vào điều kiện ban đầu Nói cách khác, bất định xuất tin dự báo kết mơ hình có độ phân giải thơ, đƣợc tính tốn xác nhƣng lại khơng mơ tả thực tế Vì cần phƣơng pháp tốt để giải vấn đề không đơn cải tiến sức mạnh mơ hình số Những năm gần đây, đồng hóa số liệu phƣơng pháp tổ hợp đƣợc Trung tâm khí tƣợng lớn giới phát triển ứng dụng, đặc biệt phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp Với phƣơng pháp này, tổ hợp kết nhiều thành phần tham gia dự báo cải thiện đƣợc chất lƣợng dự báo dựa số liệu đầu vào đƣợc cập nhật liên tục theo thời gian Thực nghiệm cho thấy phƣơng pháp đạt kết cao nhiều so với phƣơng pháp dự báo thông thƣờng Sự thay dự báo đơn lẻ dự báo tổ hợp dựa thừa nhận khí có chất hỗn loạn Lorenz (1963) [14]chỉ rằng, nhiễu động nhỏ (ví dụ nhiễu động đƣợc sinh vỗ cánh bƣớm) đƣợc đƣa vào khí thời điểm dẫn đến thay đổi lớn khí theo thời gian, thay đổi lớn đến mức sau khoảng hai ba tuần, chuyển động khí đƣợc gây nhiễu khí khơng đƣợc gây nhiễu khác hoàn toàn Nghiên cứu Lorenz dẫn đến hệ thống lí thuyết động lực mới, theo đó, mơ hệ thống tất định nhƣ khí (bao gồm mơ hình số) mang tính bất định: nhiễu động ngẫu nhiên trƣờng ban đầu dù nhỏ dẫn đến sai khác lớn theo thời gian Mặt khác, lại đo đƣợc xác trạng thái thực khí Các giá trị trƣờng phân tích (đƣợc tổng hợp từ số liệu quan trắc mơ hình) ln chứa sai số mà đó, độ lớn sai số đƣợc ƣớc lƣợng cách gần Những sai số bao gồm sai số thiết bị đo, không đầy đủ trạm quan trắc phép lấy gần kĩ thuật tính tốn mơ hình Ngay với mơ hình khí hồn hảo, độ xác kết dự báo giảm nhanh chóng vịng vài tuần Nghiên cứu đồng hóa số liệu đƣợc năm 50 kỷ trƣớc, phƣơng pháp đồng hóa số liệu đƣợc gọi “phân tích khách quan”, đối lập với phƣơng pháp “phân tích synop” khách quan sử dụng phép nội suy đơn giản Trong khí tƣợng, tốn đồng hóa số liệu q trình mà qua tất thơng tin có sẵn đƣợc sử dụng để ƣớc tính cách xác trạng thái khí thời điểm ban đầu cho trƣớc Vấn đề xác định điều kiện ban đầu cho mơ hình dự báo số toán quan trọng hệ thống dự báo mơ hình số nào, đặc tính phụ thuộc mạnh vào điều kiện ban đầu của mơ hình dự báo thời tiết số Các thơng tin có sẵn bao gồm quan trắc thích hợp, phù hợp với tính chất vật lý chi phối phát triển khí quyển, chúng có giá trị thực tế dƣới hình thức mơ hình số Do chất phi tuyến phƣơng trình mơ tả khí nên sai số nhỏ đo đƣợc thể luôn giúp bão đổi hƣớng mơi trƣờng bị cắt để phát triển xa (a) (b) Hình 4.6 (bên trái) Dự báo 00Z ngày 18/10/2010, Hình 4.7 (bên phải) Dự báo 12Z ngày 18/10/2010 (a) Tốc độ gió cực đại 10m tổ hợp member (đường mảnh), tốc độ gió cực đại trung bình member (đường liền đậm) quan trắc gió cực đại (đường nét đứt); (b) Cũng giống hình (a) áp suất cực tiểu bề mặt Để xem xét thêm khác biệt dịng quy mơ lớn thí nghiệm CTL thí nghiệm tổ hợp thứ (TN1) thời điểm 0000 UTC ngày 20 Megi đổi hƣớng, ta quan sát Hình 4.8 so sánh mặt cắt ngang độ cao theo thời gian miền (10oN-25oN, 110oE-125oE) bao phủ toàn quĩ đạo bão thời điểm 1200 UTC ngày 18/10 38 (a) (b) Hình 4.8 Sơ đồ độ cao theo thời gian dịng dẫn trung bình miền (10o25oN, 110o-125oE) (a) thí nghiệm CTL, (b) thí nghiệm Đường nét đứt biểu thị khoảng thời gian dự báo control bắt đầu lệch khỏi quan trắc Đây thời điểm quan trọng để xem xét chuyển hƣớng quĩ đạo Megi khoảng 1800 UTC ngày 18/10 đến 0000 UTC ngày 20/10 Thời điểm này, dòng mơi trƣờng thí nghiệm CTL dịng hƣớng tây từ 700 hPa lên đến 400 hPa dòng mơi TN1 có hƣớng tây nam, điều phù hợp với việc giảm sai số quĩ đạo bão Hình 4.4 Hình 4.5 Do dịng mơi trƣờng bão khu vực Tây bắc Thái Bình Dƣơng đƣợc xác định chủ yếu vào giao tranh rãnh khu vực Trung Quốc từ phía đơng cao ngun Tây Tạng với áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dƣơng, chế vật lý chi phối thay đổi dịng dẫn Hình 4.8 Quan sát Hình 4.9 biểu diễn mặt cắt ngang độ cao địa vị mực 500 hPa thí nghiệm CTL TN1 lúc 1800 UTC ngày 18, 0000 UTC ngày 20 Từ hình vẽ quan sát thấy thay đổi hình quy mơ lớn đƣợc kết hợp với mở rộng phía Tây áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dƣơng TN1 39 (a) (b) (c) Hình 4.9 Độ cao địa vị mực 500 hPa hình bên trái thí nghiệm CTL, hình bên phải thí nghiệm đồng hóa thời điểm (a) 1200 UTC ngày 19; (b) 1800 UTC ngày 19 (c) 0000 UTC ngày 20 40 Lƣỡi áp cao cận nhiệt đƣờng 5875 gpm thí nghiệm TN1 đạt tới 130oE khí khoảng 128oE lúc 1800 UTC ngày 19 thí nghiệm CTL Ngồi ra, vùng có độ cao địa vị lớn 5880 gpm TN1 lớn thí nghiệm CTL cho thấy áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dƣơng TN1 mạnh Sự mở rộng tăng cƣờng ACCN Tây Thái Bình Dƣơng quan sát đƣợc tồn thời gian từ 1800 UTC ngày 18 – 0000 UTC ngày 20/10, tƣơng ứng với tăng cƣờng dịng Đơng nam rìa phía Nam ACCN Điều bù đắp dịng mạnh phía Tây kết hợp với rãnh vĩ độ trung bình khu vực trung tâm Trung Quốc, dẫn tới dịng phía Tây yếu TN1 Kết bão Megi không bị đẩy mạnh phía Đơng mà dự bão quĩ đạo tốt (Hình 4.5) Ngoại trừ việc khơng có khả nắm bắt xốy yếu thí nghiệm tổ hợp, thấy trung bình tổ hợp có liên kết chặt chẽ với quan trắc đƣợc thêm vào so với dự báo tất định độ lớn vận tốc gió cực đại (vmax) giai đoạn tựa dừng Mặc dù thời điểm ban đầu xoáy yếu, nhƣng TN1 nhằm minh họa dự báo quĩ đạo tốt hơn, đóng vai trị việc dự báo cƣờng độ bão Trong yếu tố khác định đến cƣờng độ bão nhƣ nhiệt độ mặt biển, cung cấp độ ẩm, độ đứt gió thẳng đứng, hay tƣơng tác địa hình, khác biệt dịng quy mơ lớn thí nghiệm CTL TN1 thu đƣợc lệch phía Đông quĩ đạo sau 1200 UTC ngày 19 Trong Hình 4.10 độ đứt thẳng đứng giảm từ 7.3 m/s thí nghiệm CTL xuống cịn m/s từ 1200 UTC ngày 19 tới 0000 UTC ngày 20 Megi đạt trạng thái tựa tĩnh 41 Hình 4.10 Mơ độ lớn trung bình độ đứt thẳng đứng mực 200 850 hPa thí nghiệm CTL (đường liền), TN1 (đường nét đứt) Trong thí nghiệm TN1, áp cao cận nhiệt Tây Bắc Thái Bình Dƣơng mở rộng phía Tây sau trƣờng ban đầu đƣợc đồng hóa số liệu vệ tinh Các vectơ gió đồng hóa phân bố chủ yếu mực cao (lớn 300 hPa) mực thấp nơi mà bị ACCN ảnh hƣởng nhiều Hình 4.11 phân bố gió mực thấp tập trung chủ yếu từ mực 800 hPa tới 300 hPa tƣơng tự lớp cao tập trung từ mực 300 hPa tới 80 hPa Hình 4.11 Đồng hóa số liệu vệ tinh mực thấp 800-300 hPa (bên trái), mực cao 300 -80 hPa (bên phải) 42 Có thể thấy gió mực thấp xốy nằm xa trung tâm Megi, gió mực cao tập trung hồn lƣu với xốy nghịch chiếm ƣu Chính phân bố gió vệ tinh đƣa hai vấn đề: là, vai trò quan trọng dịng mơi trƣờng mực thấp dƣờng nhƣ cho thấy gió AMW góp phần tới quĩ đạo bão điểm liệu thƣa thớt Mặc khác, với 80% điểm quan trắc đƣợc thêm vào mực cao nhƣ Hình 4.11, đƣợc dùng để đánh giá ảnh hƣởng gió mực cao tới quĩ đạo cƣờng độ Megi Để kiểm tra mối quan hệ gió AMW mực cao (TN2) so với gió AMW mực thấp (TN3) tới dự báo Megi, hai thí nghiệm đƣợc tách phần sau Hình 4.12 dự báo quĩ đạo tổ hợp TN2 TN3 Mặc dù, có điểm quan trắc nhƣng gió AMV TN2 giúp cải thiện đƣợc quĩ đạo Megi tốt nhƣ phân bố dày đặc gió AMV TN3, sai số quĩ đạo trung bình tổ hợp ngày 175 km 188 km tƣơng ứng với hai thí nghiệm (dù dự báo quĩ đạo trung bình tổ hợp thí nghiệm gần với quĩ đạo thực TN1, nhƣng sai số quĩ đạo dọc lại lớn hẳn tốc độ di chuyển chậm TN1) Hình 4.12 Dự báo quĩ đạo Megi với đồng hóa gió AMV mực thấp (hình trái) mực cao (hình phải) 43 Ngồi ra, độ mở quĩ đạo tổ hợp TN3 nhỏ nhiều TN2, cho thấy lệch đáng kể phía Đơng thành phần tổ hợp thí nghiệm mực cao Xem xét hình ACCN Tây Thái Bình Dƣơng, thấy số liệu AMV mực thấp hiệu việc tăng cƣờng mở rộng phía Tây ACCN Tây Thái Bình Dƣơng Nhƣ Hình 4.13, phân bố ACCN Tây TBD TN2 gần với quan sát TN1 với đƣờng độ cao địa vị 5875 gpm gần 130oE, ACCN Tây TBD TN3 hầu nhƣ không vƣợt qua đƣợc kinh độ 130oE Điều số quan trắc mực thấp dịng mơi trƣờng xa tâm bão giúp cải thiện đáng kể dịng dẫn bão So sánh thí nghiệm mực cao (TN3) thí nghiệm tất định (CTL), hai thí nghiệm có hệ thống ACCN Tây Thái Bình Dƣơng yếu khơng đủ mở rộng phía Tây nhƣng quĩ đạo dự báo thí nghiệm mực cao có cải thiện Điều cho thấy dòng mực cao đƣợc tăng cƣờng có ích cho việc dự báo quĩ đạo, cải thiện dịng mơi trƣờng từ mực thấp tới mực trung cần thiết để có đƣợc dự báo quĩ đạo tốt Mặc dù điểm liệu hơn, gió AMV mực thấp chứng tỏ tầm quan trọng việc điều chỉnh hệ thống ACCN Tây Thái Bình Dƣơng quy mơ lớn điều chỉnh dịng mơi trƣờng cách có hiệu 44 Hình 4.13 Tương tự Hình 4.9 thí nghiệm mực thấp (hình trái) thí nghiệm mực cao (hình phải) Đối với dự báo cƣờng độ, kết tƣơng tự nhƣ TN1 ta thấy cải thiện nhỏ tất chu kì (Hình 4.14) Sự phân nhánh với nửa số thành phần tổ hợp có cƣờng độ mạnh nửa với sơ đồ BMJ có cƣờng độ yếu lặp lại hai thí nghiệm Cũng nhƣ TN1, dự báo cƣờng độ tốt thí nghiệm tổ hợp có liên quan nhiều tới 45 việc sử dụng thành phần đa vật lí khơng phải đồng hóa gió AMV Các thành phần tổ hợp với tùy chọn KF có xu hƣớng phát triển mạnh Do đó, quĩ đạo bão TN2 bị lệch phía Đơng nhƣ TN3 Mặc dù việc đồng hóa gió AMV giảm độ lệch tâm bão, nhƣng thực tế thành phần có cƣờng độ mạnh thí nghiệm mực cao cho thấy tăng cƣờng nhanh chóng nhƣ TN1 Điều cho thấy tham số hóa vật lý đóng vai trị lớn việc dự báo cƣờng độ bão Megi Hình 4.14 Đồng hóa gió AMV mực thấp (hình trái) mực cao (hình phải) 46 NHẬN XÉT Từ kết nghiên cứu luận văn đƣa kết luận ban đầu nhƣ sau: Bằng cách đồng hóa số liệu vệ tinh sử dụng phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp chạy mơ hình dự báo thời tiết WRF cho thấy - số liệu giúp cải thiện đáng kể khả dự báo bão Megi Đặc biệt, mô tả ban đầu áp cao cận nhiệt đới Tây Bắc Thái Bình Dƣơng yếu tố quan trọng thống trị dòng dẫn bão khu vực Tây bắc Thái Bình Dƣơng Sự mở rộng phía Tây ACCN Tây Thái Bình Dƣơng giúp bù đắp dịng phía Tây mực thấp kết hợp với rãnh cận nhiệt đới dẫn đến việc dự báo quỹ đạo tốt Hơn tăng cƣờng dịng mơi trƣờng qui mơ lớn sau đồng hóa với số liệu vệ tinh AMV cho thấy việc sử dụng lọc Kalman tổ hợp đa vật lí có đóng góp vào việc tăng cƣờng kỹ dự báo Điều đáng ý thành phần tổ hợp với sơ đồ tham số hóa đối lƣu Kain-Fritsch tạo bão mạnh sơ đồ Betts-Miller-Janjic hƣớng tới nắm bắt bão yếu Sau phân tách thí nghiệm tổ hợp thành thí nghiệm đồng hóa gió mực thấp 800-300 hPa mực cao 300-80 hPa, kết phân bố rải rác theo khơng gian dịng mực thấp gió AMV với hầu hết điểm nằm rìa hồn lƣu Megi nhƣng đem lại kết dự báo bão tốt so với dịng mực cao Các quan trắc ngồi rìa mực xa tâm bão mực thấp đóng góp đáng kể việc nâng cao kĩ dự báo quỹ đạo cƣờng độ bão 47 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN Kieu, C Q., T M Nguyen, M T Hoang, T Ngo-Duc, 2012: Sensitivity of the Track and Intensity Forecasts of Typhoon Megi (2010) to Satellite-Derived Atmospheric Motion Vectors with the Ensemble Kalman Filter, J Atmos and Oceanic Tech., 29, 1794–1810 Kieu, C Q., M.T Pham, M.T Hoang, 2013: Application of the Multiphysics Ensemble Kalman Filter to Typhoon Forecast Pure and Applied Geophysics (in press) doi: 10.1007/s00024-013-0681-y Du, T D., T Ngo-Duc, M T Hoang, and C Q Kieu, 2013: A Study of Connection between Tropical Cyclone Track and Intensity Errors in the WRF Model Meteo Atmos Phys., 122, 55-64 doi: 10.1007/s00703013-0278-0 Trần Tân Tiến, Hồng Thị Mai, Cơng Thanh, 2013: Ứng dụng phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp vào dự báo quỹ đạo cƣờng độ bão ngày Tạp chí khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội Khoa học Tự nhiên Công nghệ Tập 29, số 2S tr 201 – 206 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Kiều Quốc Chánh, 2011, “Xây dựng hệ thống đồng hóa lọc Kalman tổ hợp địa phƣơng cho mơ hình dự báo thời tiết WRF”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ Tập 27, số 1S, tr 17-28 Nguyễn Lê Dũng, Phan Văn Tân, (2009), “Thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp ban đầu hóa xoáy dự báo quỹ đạo bão khu vực biển Đông”, Tuyển tập báo cáo Hội nghị dự báo viên toàn quốc lần thứ III, Tr 36-46 Trần Tân Tiến, Nguyễn Thị Thanh (2011), “Đồng hóa liệu vệ tinh modis mơ hình WRF để dự báo mƣa lớn khu vực Trung Bộ”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 3S (2011) 90-95 Kiều Thị Xin, Lê Đức (2003) “Nâng cao chất lƣợng dự báo mƣa mơ hình khu vực phân giải cao HRM nhờ tăng độ phân giải điều chỉnh trƣờng ban đầu phƣơng pháp đồng hoá số liệu ba chiều” Tuyển tập hội nghị khoa học, Viện Khoa học khí tượng thuỷ văn Môi trường Kiều Thị Xin, 2005 “Nghiên cứu dự báo mƣa lớn diện rộng công nghệ đại phục vụ phòng chống lũ lụt Việt Nam” Báo cáo tổng kết đề tài khoa học công nghệ độc lập cấp nhà nước, tr.121151 49 Tiếng Anh Aberson and M DeMaria, 1994: “Verification of a nested barotropic hurricane track forecast model (VICBAR)” Mon Wea Rev., 122, 2804–2815 Berger, H C Velden, S Wanzong, and J Daniels, cited 2007: “Evaluation of a new quality indicator to estimate satellite-derived Atmospheric Motion Vector error” J Appl Meteor Climatol., 50, 2309– 2318 Brown, D P., J L Beven, J L Franklin, and E S Blake, 2010: “Atlantic hurricane season of 2008” Mon Wea Rev., 138, 1975–2001 Carr, L E., and R L Elsberry, 1995: “Monsoonal interactions leading to sudden tropical cyclone track changes ” Mon Wea Rev., 123, 265–290 10 Davis, C., and L.F Bosart, 2002 : “Numerical simulations of the genesis of Hurricane Diana (1984)” Part II: Sensitivity of track and intensity prediction Mon Wea Rev., 130, 1100–1124 11 Kieu, C Q., M.T Pham, M.T Hoang, 2013: “Application of the Multi-physics Ensemble Kalman Filter to Typhoon Forecast” Pure and Applied Geophysics (in press) doi: 10.1007/s00024-013-0681-y 12 Kieu, C Q., T M Nguyen, M T Hoang, T Ngo-Duc, 2012: “Sensitivity of the Track and Intensity Forecasts of Typhoon Megi (2010) to Satellite-Derived Atmospheric Motion Vectors with the Ensemble Kalman Filter”, J Atmos and Oceanic Tech., 29, 1794–1810 13 Kalnay et.al, 2008: “A local semble transform Kalman filter data assimilation system for the NCEP global model” Tellus A, Volume 60, Issue 1, pages 113-130 50 14 Lorenz, EdwardN, (1963): “Deterministic Nonperiodic Flow” Joural of the Atmospheric Sciences 20 : 130-141 15 Pike, A C., and C J Neumann, 1987: “The variation of track forecast difficulty among tropical cyclone basins” Wea Forecasting, 2, 237–241 16 Payne, K A., R L Elsberry, and M A Boothe, 2007: “Assessment of western North Pacific 96- and 120-h track guidance and present forecast ability” Wea Forecasting, 22, 1003–1015 17 Velden, C S., and Coauthors, 2005: “Recent innovations in deriving tropospheric winds from meteorological satellites” Bull Amer Meteor Soc., 86, 205–223 18 Routray, U.C Mohanty, D Niyogi, S.R Rizvi, K.K.Osuri, 2008 “First application of 3DVAR-WRF data assimilation for mesoscale simulation of heavy rainfall events over Indian Monsoon region” Journal of the Royal Meteorological Society 1555 19 Rakesh, Singh Randhir, C Joshi Prakash, 2009 “Intercomparison of the performance of MM5/WRF with and without satellite data assimilation in short-range forecast applications over the Indian region” Journal of Technology and Science: 105-133 20 Ratnam, J V., and K K Kumar, 2005: “Sensitivity of the simulated monsoons of 1987 and 1988 to convective parameterization schemes in MM5” J Climate, 18, 2724–2743 21 Xavier, Chandrasekar, R Singh and B Simon, 2006 “The impact of assimilation of MODIS data for the prediction of a tropical 51 low-pressure system over India using a mesoscale model” International Journal of Remote Sensing 27, No.20 Trang web 22 http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/summary/wnp/l/201013.html.en 52 ... đề tài ? ?Đánh giá ảnh hưởng số liệu vệ tinh đến dự báo quỹ đạo cường độ bão Megi (2010) phương pháp đồng hóa lọc Kalman tổ hợp? ?? nội dung gồm chƣơng nhƣ sau: Chƣơng Tổng quan phƣơng pháp đồng hóa... - Hoàng Thị Mai ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LIỆU VỆ TINH ĐẾN DỰ BÁO QŨI ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO MEGI (2010) BẰNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP Chuyên ngành: Khí tƣợng Khí hậu học Mã số: 60.440.222 LUẬN... phần tổ hợp tham gia dự báo với độ phân giải 12 km không tối ƣu so với thiết lập dự báo bão nghiệp vụ tại, nhƣng mục đích luận văn nghiên cứu độ nhạy số liệu vệ tinh cho việc dự báo quĩ đạo bão Megi