Ảnh hưởng của bề mặt đệm đến kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của mô hình WRF

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trần Đình Linh ẢNH HƢỞNG CỦA BỀ MẶT ĐỆM ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƢỢNG MƢA CỦA MƠ HÌNH WRF LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2016 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -Trần Đình Linh ẢNH HƢỞNG CỦA BỀ MẶT ĐỆM ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƢỢNG MƢA CỦA MƠ HÌNH WRF Chun ngành: Khí tƣợng Khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS Ngô Đức Thành Hà Nội – Năm 2016 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS TS Ngô Đức Thành, ngƣời định hƣớng, tận tình bảo giúp đỡ tơi suốt q trình học tập hồn thành luận văn Tiếp theo, xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô, cán Khoa Khí tƣợng Thủy văn Hải dƣơng học tận tình giảng dạy, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi suốt thời gian học tập thực hành nghiên cứu Khoa Xin gửi lời cảm ơn đến Phòng Sau đại học - Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên tạo điều kiện thuận lợi giúp tơi hồn thành khóa học Tơi xin gửi lời cảm ơn đến Khoa Khí tƣợng Thủy văn - Trƣờng Đại học Tài nguyên Môi trƣờng Hà Nội, bạn bè đồng nghiệp ủng hộ tạo điều kiện cho thời gian qua Cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, ngƣời thân bạn bè, ngƣời dõi theo, động viên tơi q trình học tập hồn thành luận văn Trần Đình Linh MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Vai trò bề mặt đến q trình khí 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 10 1.2.1 Các nghiên cứu giới 10 1.2.2 Các nghiên cứu nước 18 CHƢƠNG 2: SỐ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 2.1 Nguồn số liệu 21 2.1.1 Số liệu quan trắc 21 2.1.2 Số liệu NCEP-FNL 22 2.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 22 2.2.1 Mơ hình WRF 23 2.2.2 Thiết kế thí nghiệm 24 2.2.3 Lựa chọn thời gian mô 31 2.2.4 Chiết xuất đầu mơ hình 34 2.2.5 Đánh giá kết mô 34 CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 36 3.1 Ảnh hƣởng bề mặt đến phân bố không gian nhiệt độ mô 37 3.1.1 Phân bố không gian nhiệt độ ngày có nhiệt độ cao 37 3.1.2 Phân bố không gian nhiệt độ ngày có nhiệt độ vừa phải 43 3.1.3 Phân bố khơng gian ngày có nhiệt độ thấp 47 3.2 Ảnh hƣởng bề mặt đến chu trình ngày nhiệt độ 52 3.2.1 Chu trình ngày nhiệt độ trung bình khu vực 52 3.2.2 Sự biến đổi nhiệt độ trạm quan trắc 54 3.3 Ảnh hƣởng bề mặt đệm đến mô lƣợng mƣa 56 3.3.1 Phân bố lượng mưa mô ngày mưa to 57 3.3.2 Phân bố lượng mưa mô ngày mưa vừa 60 3.3.3 Phân bố lượng mưa mô ngày mưa nhỏ 62 3.4 Thảo luận nguyên nhân 68 3.4.1 Phân bố cán cân xạ dịng thơng lượng nhiệt từ bề mặt 68 3.4.2 Sự biến đổi theo thờ gian thông lượng nhiệt từ bề mặt 74 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Miền tính mơ hình 25 Hình 2.2: Sơ đồ chạy mơ hình WRF với số liệu thực 26 Hình 2.3: Bản đồ điều kiện sử dụng đất MODIS (trái) USGS (phải) 29 Hình 3.1: Phân bố khơng gian nhiệt độ trung bình ngày nhiệt cao: lúc 13h (cột bên trái); lúc 01h (cột bên phải) sản phẩm WRF_MODIS (hàng trên), WRF_USGS (hàng giữa) MODIS-USGS (hàng dƣới) 39 Hình 3.2: Phân bố không gian nhiệt độ thời điểm điển hình: lúc 13h ngày 7/5/2010 (cột bên trái); lúc 01h ngày 5/6/2010 (cột bên phải) sản phẩm WRF_MODIS (hàng trên), WRF_USGS (hàng giữa) MODIS-USGS (hàng dƣới) 42 Hình 3.3: Phân bố khơng gian nhiệt độ trung bình ngày nhiệt vừa phải: lúc 13h (cột bên trái); lúc 01h (cột bên phải) sản phẩm WRF_MODIS (hàng trên), WRF_USGS (hàng giữa) MODIS-USGS (hàng dƣới) 45 Hình 3.4: Phân bố khơng gian nhiệt độ trung bình ngày có nhiệt độ thấp: lúc 13h (cột bên trái); lúc 01h (cột bên phải) sản phẩm WRF_MODIS (hàng trên), WRF_USGS (hàng giữa) MODIS-USGS (hàng dƣới) 49 Hình 3.5: Phân bố nhiệt độ trung bình tồn thời gian mơ phỏng: trung bình lúc 13h (cột bên trái) trung bình lúc 01h (cột bên phải) 50 Hình 3.6: Biến đổi theo thời gian nhiệt độ trung bình khu vực 53 Hình 3.7: Sự biến đổi theo thời gian nhiệt độ mô quan trắc trạm ngày có nhiệt độ thấp 54 Hình 3.8: Sự biến đổi theo thời gian nhiệt độ mô quan trắc trạm ngày có nhiệt độ vừa phải 55 Hình 3.9: Sự biến đổi theo thời gian nhiệt độ mô quan trắc trạm ngày có nhiệt độ cao 56 Hình 3.10: Phân bố khơng gian lƣợng mƣa ngày mƣa to 60 Hình 3.11: Phân bố khơng gian lƣợng mƣa ngày mƣa vừa 62 Hình 3.12: Phân bố không gian lƣợng mƣa mô đợt mƣa nhỏ thứ 65 Hình 3.13: Phân bố khơng gian lƣợng mƣa mơ đợt mƣa nhỏ thứ hai 66 Hình 3.14: Phân bố không gian lƣợng mƣa mô đợt mƣa nhỏ thứ ba 67 Hình 3.15: Phân bố albedo độ phát xạ bề mặt 69 Hình 3.16: Cán cân xạ trung bình ngày/đêm (W/m2) theo mơ WRF_MODIS (bên trái) WRF_USGS (bên phải) 70 Hình 17: Thơng lƣợng hiển nhiệt (SH) thơng lƣợng ẩn nhiệt (LH) trung bình tích lũy từ 07h đến 13h (×106 J/m2) theo mơ WRF_MODIS WRF_USGS 71 Hình 3.18: Thơng lƣợng hiển nhiệt (SH) thông lƣợng ẩn nhiệt (LH) trung bình tích lũy từ 19h đến 01h (×106 J/m2) theo mô WRF_MODIS WRF_USGS 72 Hình 3.19: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thông lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực thị U-1 74 Hình 20: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thơng lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực đô thị U-2 75 Hình 3.21: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thông lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực bề mặt nƣớc W 76 Hình 22: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thông lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực đất trồng trọt C 77 DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Giá trị albedo loại bề mặt khác Bảng 2: Các loại đất số liệu sử dụng đất USGS MODIS 27 Bảng 3: Các đợt chạy đánh giá khả mô nhiệt độ mô hình 31 Bảng 4: Các đợt chạy đánh giá khả mô lƣợng mƣa mô hình 33 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT LH Latent Heat: thông lƣợng ẩn nhiệt trao đổi bề mặt khí MODIS Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer: ảnh quang phổ xạ phân giải vừa NCEP National Centers for Environmental Prediction: trung tâm quốc gia dự báo môi trƣờng Hòa Kỳ NCEP- The NCEP GFS Final Analysis data: số liệu GFS (phân tích cuối cùng) FNL/FNL SH Sensible Heat: Thông lƣợng hiển nhiệt trao đổi bề mặt khí USGS U.S Geological Survey: Cơ quan nghiên cứu địa chất Hoa Kỳ; USGS Land Use data: Số liệu sử dụng đất USGS cung cấp Tp HCM Thành phố Hồ Chí Minh WPS WRF Preprocessing System: Hệ thống tiền xử lý mơ hình WRF WRF Weather Research and Forcasting Model: mơ hình nghiên cứu dự báo thời tiết WSF the WRF Software Framework: Hệ thống phần mềm mơ hình WRF WRF_ Mơ hình WRF chạy với số liệu sử dụng đất MODIS MODIS WRF_ Mơ hình WRF chạy với số liệu sử dụng đất USGS USGS MỞ ĐẦU Bề mặt trái đất thành phần hệ thống khí hậu, có vai trị quan trọng q trình hình thành thời tiết khí hậu Chúng ta biết rằng, loại bề mặt khác có độ phản xạ độ phát xạ khác Từ cán cân xạ cân lƣợng bề mặt thay đổi tùy thuộc vào đặc điểm bề mặt Hơn nữa, loại bề mặt có đặc trƣng nhiệt, độ ghồ ghề riêng Do đó, trao đổi nhiệt bề mặt khí nhƣ tƣơng tác với chế độ hồn lƣu thay đổi tùy thuộc vào loại bề mặt Trên giới, việc nghiên cứu ảnh hƣởng bề mặt đến thời tiết, khí hậu nói chung ảnh hƣởng bề mặt đến kết mơ hình số trị đƣợc nhiều nhà khoa học thực đạt đƣợc kết quan trọng Ở Việt Nam, vấn đề đƣợc quan tâm nghiên cứu Trong thời gian gần đây, số nhà khoa học công bố kết bƣớc đầu có ý nghĩa Tuy nhiên, để trả lời câu hỏi ảnh hƣởng bề mặt đến kết mơ mơ hình số trị nhƣ cịn nhiều vấn đề cần đƣợc tháo gỡ Do vậy, nhằm góp thêm chứng để trả lời cho câu hỏi lựa chọn đề tài luận văn “Ảnh hƣởng bề mặt đệm đến kết mô nhiệt độ lƣợng mƣa mơ hình WRF” Mục đích luận văn thay đổi kết mơ mơ hình đƣợc thiết lập chạy với nguồn số liệu đất khác Về nội dung, phần mở đầu kết luận, luận văn đƣợc bố cục chƣơng Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu Chƣơng 2: Số liệu phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 3: Kết thảo luận 3.4 Thảo luận nguyên nhân Để giải thích nguyên nhân dẫn đến thay đổi kết mơ mơ hình sử dụng số liệu đất khác tác giả tiến hành xem xét đến nhân tố ảnh hƣởng kết kết mơ nhiệt mơ hình Cụ thể, thay đổi nhiệt độ đƣợc giải thích thơng qua biến đổi cán cân xạ dòng thông lƣợng nhiệt từ bề mặt 3.4.1 Phân bố cán cân xạ dịng thơng lượng nhiệt từ bề mặt Nhƣ biết, loại bề mặt khác có độ hấp thụ, phản xạ phát xạ xạ khác Chính vậy, cán cân xạ nhiệt độ bề mặt khác Nhiệt độ bề mặt với đặc tích bề mặt khác dẫn đến khác dịng thơng lƣợng nhiệt từ bề mặt truyền vào khí quyển, từ tạo phân hóa nhiệt độ khí quyển, đặc biệt nhiệt độ lớp khí sát bề mặt Hình 3.15 dƣới thể phân bố khơng gian albedo độ phát xạ bề mặt tƣơng ứng với loại số liệu đất Kết hình cho thấy khác albedo độ phát xạ bề mặt Albedo nhỏ bề mặt nƣớc, xanh, đất đô thị, đất nông nghiệp đất khô cằn Với độ phát xạ bề mặt, nhỏ độ phát xạ đất đô thị, đất nông nghiệp, đất khô cằn, xanh bề mặt nƣớc Trên khu vực thị, có albedo nhỏ lại vừa có độ phát xạ nhỏ nên khả tích lũy lƣợng bề mặt lớn Trên khu vực đất nông nghiệp lại có albedo độ phát xạ lớn nên cán cân xạ nhỏ Phân bố albedo nhƣ độ phát xạ tƣơng ứng theo số liệu MODIS USGS cho thấy khác lớn Các khu vực có albedo nhỏ (lớn) độ phát xạ nhỏ (lớn) nguồn số liệu có vị trí phạm vi khác Sự khác nguyên nhân ban đầu khác kết mô nhiệt độ tƣơng ứng Sự khác albedo độ phát xạ dẫn đến khác cán cân xạ Phân bố cán cân xạ ngày đêm đƣợc thể hình 3.16 cho 68 thấy điều Trên khu vực đô thị theo số liệu MODIS, vùng mà mô WRF_MOMOS có nhiệt độ cao so với WRF_USGS có cán cân xạ vào ban ngày lớn Theo số liệu MODIS, vùng có cán cân xạ trung bình lúc 13h lên đến 650-700 W/m2, cao so với cán cân xạ theo số liệu USGS từ 100 đến 200 W/m2 Ngƣợc lại, khu vực đô thị trung tâm Tp HCM, vùng mà kết mô nhiệt độ sản phẩm WRF_USGS thƣờng lớn cán cân xạ theo số liệu USGS lại lớn 100 đến 200 W/m2 Vào ban đêm, tồn khu vực có cán cân xạ âm Trên khu vực bề mặt nƣớc đất thị có giá trị âm mạnh góp phần làm lạnh bề mặt nhanh vào thời gian ban đêm Hình 3.15: Phân bố albedo độ phát xạ bề mặt 69 Hình 3.16: Cán cân xạ trung bình ngày/đêm (W/m2) theo mơ WRF_MODIS (bên trái) WRF_USGS (bên phải) 70 Hình 17: Thông lƣợng hiển nhiệt (SH) thông lƣợng ẩn nhiệt (LH) trung bình tích lũy từ 07h đến 13h (×106 J/m2) theo mơ WRF_MODIS WRF_USGS 71 Hình 3.18: Thông lƣợng hiển nhiệt (SH) thông lƣợng ẩn nhiệt (LH) trung bình tích lũy từ 19h đến 01h (×106 J/m2) theo mơ WRF_MODIS WRF_USGS 72 Tiếp theo xem xét đến dịng thơng lƣợng nhiệt từ bề mặt vào khí quyển, thơng lƣợng hiển nhiệt (SH) thông lƣợng ẩn nhiệt (LH) Thông lƣợng hiển nhiệt phụ thuộc vào chênh lệch nhiệt độ bề mặt – khí độ lớn SH định đến nhiệt độ khơng khí SH lớn lƣợng đƣợc cung cấp từ bề mặt vào khí nhiều từ nhiệt độ khơng khí sát đất cao ngƣợc lại Hình 3.17 3.18 mô tả phân bố SH LH tích lũy từ 07h-13h từ 19h-01h trung bình hai ngày 04 05/6/2010 tƣơng ứng theo số liệu MODIS USGS SH tích lũy từ 07h-13h có ảnh hƣởng lớn đến nhiệt độ mô lúc 13h kết thể hình 3.17 phần nói lên điều Trên khu vực thị U-1, khu vực mà mô nhiệt độ WRF_MODIS cao WRF_USGS mơ WRF_MODIS thể đƣợc vƣợt trội SH Giá trị mô SH WRF_MODIS cao mô WRF_USGS t 2ữ3ì106 J/m2 Trờn khu vc ụ th theo s liệu USGS (khu vực thị U-2) mối tƣơng quan lại ngƣợc lại, SH tích lũy theo mơ WRF_USGS cao hn t 2ữ3ì106 J/m2 so vi WRF_MODIS Cỏc khu vực cịn lại, ngoại trừ vùng diện tích bề mặt nƣớc nội địa cho thấy ƣu SH tích lũy theo WRF_MODIS so với WRF_USGS Đối với vùng diện tích bề mặt nƣớc dọc theo lƣu vực sông Đồng Nai vùng đất ngập nƣớc huyện Cần Giờ, SH tích lũy theo WRF_MODIS thấp so vi WRF_USGS t 2ữ3ì106 J/m2 Nh vy cú s phù hợp phân bố thông lƣợng hiển nhiệt với phân bố nhiệt độ mô phân bố chênh lệch nhiệt độ hai mô xét mục 3.1, điều chứng tỏ ảnh hƣởng quan trọng SH đến nhiệt độ khơng khí gần bề mặt (T2m) Đối với thơng lƣợng ẩn nhiệt tích lũy, nhận thấy LH nhỏ khu vực đô thị lớn khu vực đất trồng trọt LH nhỏ khu vực đất đô thị xây dựng loại đất ảnh hƣởng độ ẩm đất nhỏ Vào ban đêm (hình 3.18), SH tích lũy lớn khu vực thị vùng diện tích bề mặt nƣớc Tƣơng ứng với khu vực mà nhiệt độ mơ 73 WRF_MODIS cao WRF_USGS SH tích lũy lớn Giá trị chênh lệch SH gia hai mụ phng khong 0,6ữ0,8ì106 J/m2 trờn khu vực Trên khu vực đô thị theo số liệu USGS, SH tích lũy WRF_USGS cao với giá trị tƣơng đƣơng Đối với thông lƣợng ẩn nhiệt tích lũy, giá trị tƣơng đồng giũa hai mơ Ngoại trừ khu vực diện tích bề mặt nƣớc, LH tích lũy theo WRF_MODIS cao từ 3ữ4ì106 J/m2 3.4.2 S bin i theo th gian ca thơng lượng nhiệt từ bề mặt Hình 3.19: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thơng lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực đô thị U-1 Sự biến đổi cán cân xạ thông lƣợng nhiệt khu vực đô thị U-1 đƣợc thể hình 3.19 Khu vực U-1 khu vực mà nhiệt độ mô WRF_MODIS cao WRF_USGS mốc thời gian Kết biến đổi hình 3.19 cho thấy cán cân xạ thông lƣợng hiển nhiệt lúc 13h theo mô WRF_MODIS cao so với WRF_USGS Về thông 74 lƣợng ẩn nhiệt, bề mặt khu vực ẩm nên mô WRF_USGS cho thấy thông lƣợng ẩn nhiệt lớn nhiều so với WRF_MODIS Chênh lệch thông lƣợng hiển nhiệt thông lƣợng ẩn nhiệt WRF_MODIS lớn, giá trị mốc thời gian 13h thƣờng từ 300 W/m2 trở lên, có ngày đạt gần 400 W/m2 Cịn mơ WRF_USGS, giá trị chênh lệch khơng đến 100 W/m2, có ngày hai giá trị gần tƣơng đƣơng nhau, chí LH cịn lớn Ở khu vực thị U-2 (hình 3.20), mối tƣơng quan ngƣợc so với khu vực U-1 Cán cân xạ SH mơ WRF_USGS lớn hơn, cịn với thơng lƣợng ẩn nhiệt (LH) kết mơ WRF_MODIS lớn Hình 20: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thơng lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực thị U-2 Hình 3.21 cho thấy cán cân xạ khu vực bề mặt nƣớc mô WRF_MODIS cao so với WRF_USGS Với thông lƣợng hiển nhiệt mơ WRF_USGS lại cao hẳn, cịn với LH mơ WRF_MODIS lại cho thấy giá trị cao nhƣng lại có biến đổi phức tạp Trên khu vực đất 75 trồng trọt (hình 3.22) cho thấy cán cân xạ, SH LH có giá trị gần tƣơng đƣơng hai mô tất mốc thời gian Chỉ mốc thời gian 13h, với cán cân xạ thơng lƣợng hiển nhiệt mơ WRF_MODIS có nhỉnh Kết góp phần giải thích nhiệt độ mơ hai sản phẩm khu vực xấp xỉ Hình 3.21: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thông lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực bề mặt nƣớc W Nhƣ vậy, biến đổi theo thời gian cán cân xạ dịng thơng lƣợng nhiệt, đặc biệt cán cân xạ thơng lƣợng hiển nhiệt có phù hợp với biến đổi nhiệt độ, chênh lệch cán cân xạ SH hai mô khu vực phù hợp với chênh lệch nhiệt độ mục 3.2 Từ kết luận thay đổi cán cân xạ thông lƣợng hiển nhiệt nguyên nhân dẫn đến thay đổi nhiệt độ mô Cụ thể, khu vực có cán cân xạ thơng lƣợng hiển nhiệt 76 mô WRF_MODIS lớn so với WRF_USGS khu vực nhiệt độ mơ WRF_MODIS lớn Và ngƣợc lại, khu vực có cán cân xạ SH mô WRF_MODIS nhỏ khu vực nhiệt độ mơ WRF_MODIS nhỏ Còn khu vực mà hai mô cho kết tƣơng đƣơng cán cân xạ SH nhiệt độ mô gần tƣơng đƣơng Nguyên nhân sâu xa khác khác đặc điểm bề mặt độ ẩm đất, khác dẫn đến khác albedo, độ phát xạ, cán cân xạ, thông lƣợng hiển nhiệt thông lƣợng ẩn nhiệt Hình 22: Sự biến đổi theo thời gian cán cân xạ thông lƣợng nhiệt từ bề mặt trung bình khu vực đất trồng trọt C 77 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Để xem xét ảnh hƣởng bề mặt đệm đến kết mô nhiệt độ lƣợng mƣa mơ hình WRF, tác giả thiết lập chạy mơ hình WRF cho khu vực Tp HCM 17 đợt Trong 09 đợt (03 đợt có nhiệt độ cao, 03 đợt có nhiệt độ vừa phải 03 đợt có nhiệt độ thấp) đƣợc chạy để đánh giá ảnh hƣởng bề mặt đến kết mô nhiệt độ 08 đợt (02 đợt mƣa to, 03 đợt mừa vừa 03 đợt mƣa nhỏ) để đánh giá kết mô lƣợng mƣa Trong luận văn này, tác giả thiết lập chạy mơ hình WRF với điều kiện tùy chọn vật lý sơ đồ tham số hóa nhƣng khác số liệu sử dụng đất Với trƣờng hợp, mơ hình đƣợc chạy với hai lựa chọn số liệu đất khác số liệu đất USGS số liệu đất MODIS Kết cho thấy, lựa chọn số liệu đất khác đầu mơ hình có thay đổi đáng kể, thể mô nhiệt độ lƣợng mƣa Qua phân tích tác giả đến kết luận sau: A Về kết mô nhiệt độ: Nhiệt độ mô phụ thuộc chặt chẽ vào điều kiện sử dụng đất Vào ban ngày, nhiệt độ cao khu vực đô thị thấp khu vực diện tích bề mặt nƣớc Ban đêm, nhiệt độ cao khu vực đô thị bề mặt nƣớc; nhiệt độ thấp khu vực đất nông nghiệp khu vực xanh Kết mô nhiệt độ khác mơ hình đƣợc thiết lập chạy với số liệu đất khác Mức độ khác phụ thuộc vào khác số liệu đất đầu vào thời gian ngày Trên khu vực hai nguồn số liệu đất thể điều kiện sử dụng đất khác lớn nhiệt độ mơ chênh lệch lớn, cịn khu vực có tƣơng đồng điều kiện sử dụng đất kết mơ xấp xỉ Theo thời gian, chênh lệch hai mô vào ban đêm lớn ban ngày Về độ xác kết mơ phỏng, nhìn chung sản phẩm WRF_MODIS có độ xác cao Trong ngày có nhiệt độ cao, mơ WRF_MODIS tốt mô WRF_USGS bốn obs quan trắc ngày Trong ngày có nhiệt độ vừa phải ngày có nhiệt độ thấp, 78 mơ WRF_MODIS có sai số nhỏ ba obs quan trắc 19h, 01h 07h Còn thời điểm 13h, mô WRF_USGS lại cho thấy kết tốt Cán cân xạ thơng lƣợng hiển nhiệt yếu tố có vai trị quan trọng, định đến thay đổi kết mô nhiệt độ Kết cho thấy, phân bố nhiệt độ mô phù hợp với phân bố cán cân xạ thông lƣợng hiển nhiệt Hơn nữa, khác nhiệt độ hai mô nhƣ biến đổi nhiệt độ theo thời gian phù hợp với khác biến đổi cán cân xạ thông lƣợng hiển nhiệt Về tỉ lệ SH LH, thời gian mô cho thấy thay đổi tùy thuộc vào điều kiện sử dụng đất, khu vực thị có SH vƣợt trội cịn khu vực bề mặt nƣớc LH có giá trị lớn B Về kết mô lƣợng mƣa: Lƣợng mƣa mơ có thay đổi mơ hình đƣợc chạy với số liệu sử dụng đất khác Sự khác hai mô lớn ngày có lƣợng mƣa nhỏ gần tƣơng đồng ngày có lƣợng mƣa lớn Kiến nghị Để giải vấn đề nghiên cứu cách trọn vẹn định hƣớng cho nghiên cứu tiếp theo, tác giả có số kiến nghị nhƣ sau: Số liệu bề mặt đất có vai trị quan trọng đến chất lƣợng mô mô hình số trị, ứng dụng mơ hình số vào tốn mơ hay dự báo cần cân nhắc sử dụng nguồn số liệu bề mặt tốt nhất; Thử nghiệm chạy mơ hình với số liệu sử dụng đất theo quy hoạch tƣơng lai, tiến tới ứng dụng vào tốn dự tính khí hậu nhằm tăng độ tin cậy kết quả; Xem xét thay đổi lƣợng mƣa mô mô hình thơng qua khác hồn lƣu địa phƣơng (hồn lƣu gió đất biển) 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Nguyễn Bình Phong (2009), Nghiên cứu tác động tham số hóa q trình bề mặt việc mơ khí hậu khu vực mơ hình MM5, LVThS khoa học Trần Thị Vân (2006), “Ứng dụng viễn thám nhiệt khảo sát đặc trƣng nhiệt độ bề mặt đô thị với phân bố kiểu thảm phủ thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ, (2006), tr 70-74 Lƣơng Văn Việt (2008), “Một số kết bƣớc đầu ứng dụng mơ hình MM5 nghiên cứu hiệu ứng đảo nhiệt đô thị thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, 11 (04-2008), tr 7992 Lƣơng Văn Việt (2010), “Mô thay đổi nhiệt độ thành phố Hồ Chí Minh theo qui hoạch thị đến năm 2020”, Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, 13 (M1-2010), tr 5-13 Tiếng Anh: Ahrens C D (2006), “Meteorology today: An introduction to weather, climate, and environment”, Eighth Edition, Thompson, Brooks/Cole USA Fang-Yi Cheng, Yu-Ching Hsu, and Pay-Liam Lin, (2011) “Investigation of the effects of different land use and land cover patterms on mesoscale meteorological simulations in the Taiwan area”, Journal of applied Meteorology and Climatology, 52, pp 570-587 Glenn R Mc Gregor, and S Nieuwolt (1998), Tropical Climatology 80 Hong, S., V Lakshmi, E.E Small, F Chen, M Tewari, and K.W Manning (2009), “Efffects of vegetation and soil moisture on the simulated land surface processes from the coupled WRF/Noah Model”, Journal of Geophysical Research-Atmospheric, 114 (D18), 10.1029/2008JD011249 Xiaoyan Jiang, Christine Wiedinmyer, Fei Chen, Zong-Liang Yang, and Jeff Chun-Fung Lo (2008), “Predicted impacts of climate and land use change on surface ozone in the Houston, Texas area”, Journal of Geophysical Research, VOL 113, D20312, doi:10.1029/2008JD009820, 2008 10 Steve Kardinal Jusuf, Nyuk Hien Wong, Emlyn Hagen, Roni Anggoro, and Yan Hong (2007), “The influence of land use on the urban heat island in Singapore”, Habitat International, 32(2), pp 232-242 11 Xinli Ke, Ejiun Ma, and Yongwei Yuan (2014), “Scenario simulation of the imfluence of land use change on the regional temperature in a Rapidly urbanizing region: A case study in southern-Jiangsu, China” Advances in Meteorology, 2014, Article ID 159724, 12 pages 12 Katherine Klink, Cort J Willmott (1994), “Influence of soil moisture and surface roughness heterogeneity on modeled climate”, Climate Research, Vol 4: 105-118, 1994 13 Enjun Ma, Xiangzheng Deng, Qian Zhang, and Anping Liu (2014), “Spatial variation of surface energy fluxes due to land use change across China”, Energies, 2014(7), pp 2194-2206 14 Oke T R (1992), “Boundary layer climate”, Second edition, Routledge, New York 15 W Moufouma-Okia, and D P Rowell (2009), “Impact of soil moisture initialisation and lateral boundary conditions on regional climate model 81 simulations of the West African Monsoon”, Climate Dynamic, DOI 10.1007/s00382-009-0638-0 16 A J Pitman, N de Noblet-Ducoudre, F B Avila, L V Alexander, J.-P Boisier, V Brovkin, C Delire, F Cruz, M G Donat, V Gayler, B van den Hurk, C Reick, and A Voldolre (2012), “Effects of land cover change on temperature and rainfall extremes in multi-model ensemble simulations”, Earth System Dynamics, 3, pp 213-231 17 Z Tao, J A Santanello, M Chin, S Shou, Q Tan, E M Kemp, and C D Peters-Lidard (2013), “Effect off land cover on atmospheric processes and air quality over the continental United States – a NASA Unified WRF (NU-WRF) model stady”, Atmospheric Chemistry and Physics, 13, pp 6207-6226 18 M Trail, A.P Tsimpidi, P Liu, K Tsigaridis, Y Hu, A Nenes, B Stone, and A.G Russell (2013), “Potential impact of land use change on future regional climate in the Southeastern U.S: Reforestation and cop land conversion”, JOURNAL ATMOSPHERES, OF VOL doi:10.1002/2013JD020356, 2013 82 GEOPHYSICAL 118, RESEARCH: 11,577–11,588, ... đổi nhiệt độ trạm quan trắc 54 3.3 Ảnh hƣởng bề mặt đệm đến mô lƣợng mƣa 56 3.3.1 Phân bố lượng mưa mô ngày mưa to 57 3.3.2 Phân bố lượng mưa mô ngày mưa vừa 60 3.3.3 Phân bố lượng. .. nhiệt bề mặt khí nhƣ tƣơng tác với chế độ hoàn lƣu thay đổi tùy thuộc vào loại bề mặt Trên giới, việc nghiên cứu ảnh hƣởng bề mặt đến thời tiết, khí hậu nói chung ảnh hƣởng bề mặt đến kết mô hình. .. TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -Trần Đình Linh ẢNH HƢỞNG CỦA BỀ MẶT ĐỆM ĐẾN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƢỢNG MƢA CỦA MƠ HÌNH WRF Chun ngành: Khí tƣợng Khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN