Nghiên cứu cải tiến và áp dụng sơ đồ đồng hóa số liệu cho mô hình HRM dự báo mưa gây lũ ở đồng bằng sông cửu long

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LÊ ĐỨC NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN VÀ ÁP DỤNG SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU CHO MƠ HÌNH HRM DỰ BÁO MƯA GÂY LŨ Ở ĐỒNG BẰNG SƠNG CỬU LONG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC HÀ NỘI - 2008 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LÊ ĐỨC NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN VÀ ÁP DỤNG SƠ ĐỒ ĐỒNG HĨA SỐ LIỆU CHO MƠ HÌNH HRM DỰ BÁO MƯA GÂY LŨ Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG CHUYÊN NGÀNH: KHÍ TƯỢNG HỌC MÃ SỐ : 62.44.87.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TSKH KIỀU THỊ XIN HÀ NỘI - 2008 Mục lục Lời cảm ơn ii Lời cam đoan iii Mục lục iv an mục c c iệu c ữ viết tắt v an mục bảng biểu viii an mục ìn vẽ ix Mở đầu C ương Tổng quan mưa lớn gây lũ lụt đồng sông Cửu Long ả dự b o .11 1.1 Mưa lớn gây lũ lụt Đồng sông Cửu Long 11 1.2 ự b o mưa lớn gây lũ lụt đồng sông Cửu Long 24 C ương Cơ sở l t uyết p ân tíc c quan .35 2.1 K i qu t c c p ương p p p ân tíc c quan 35 2.2 P ương p p iệu c ỉn liên tiếp Barnes 42 2.3 P ương p p biến p ân ba c iều VAR 51 C ương Xây dựng ệ t ống đồng óa số liệu .58 3.1 T m s t iểm tra c ất lượng t m s t 58 3.2 P ân tíc c quan 71 3.3 Ban đầu óa 81 3.4 Mơ ìn dự b o 87 3.5 Hệ t ống đồng óa số liệu 96 C ương Kết dự b o t ng iệm từ p ân tíc ệ t ống đồng óa số liệu đ n gi 101 4.1 P t triển ệ t ống p ân tíc mưa 101 4.2 Đ n gi dự b o mưa địn lượng lưu sông Me ong 109 Kết luận 135 Kiến ng ị n ững ng iên cứu tiếp t eo .138 an mục c c cơng trìn Tài liệu t am oa ọc t c giả liên quan đến luận n 139 ảo 140 iv MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài Yếu tố lượng mưa lưu vực sông Mekong bỏ qua phương pháp dự báo lũ cho đồng sông Cửu Long (ĐBSCL) Yếu tố lượng mưa sử dụng dự báo lũ gồm hai dạng quan trắc dự báo Với lượng mưa quan trắc, thiếu hụt liệu quan trắc mưa lưu vực sông Mekong thuộc lãnh thổ Lào Campuchia tác động lớn tới chất lượng dự báo lũ ĐBSCL Để dự báo lũ người ta phải lấy số liệu thực đo trạm làm số liệu đại diện cho lưu vực Với lượng mưa dự báo, dự báo thủy văn ĐBSCL chủ yếu dựa dự báo synop Mặc dù có nhiều mơ hình sử dụng Việt Nam gần chưa có sản phẩm dự báo từ mơ hình đưa vào công tác dự báo lũ ĐBSCL Sản phẩm mưa dự báo từ mơ hình (Eta, HRM) sử dụng thời gian tạm ngừng chất lượng dự báo từ mơ hình chưa cao Thực tế địi hỏi ta phải nghiên cứu khu vực hóa mơ hình số trị thích hợp với khu vực Việt Nam Mục đích, đối tượng, phạm vi nghiên cứu Mục đích luận án cung cấp lượng mưa phân tích dự báo mơ hình HRM với chất lượng cao nhờ khu vực hóa kèm theo đánh giá cụ thể chất lượng dự báo mưa cho mơ hình thủy văn nhằm nâng cao chất lượng dự báo lũ ĐBSCL Để thực hiện, hệ thống phân tích dự báo cần xây dựng cho lưu vực sơng Mekong Hệ thống phân tích ngồi việc cung cấp lượng mưa phân tích cịn làm nhiệm vụ cung cấp trường ban đầu dạng gió, áp, nhiệt, ẩm cho mơ hình dự báo thời tiết Với trường ban đầu tốt nhờ hệ thống phân tích, mơ hình cho ta lượng mưa dự báo tốt với hạn đến hai ngày lưu vực sông Mekong Ý nghĩa khoa học, thực tiễn Hệ thống phân tích mưa góp phần giải khó khăn lớn mơ hình thủy văn dự báo lũ ĐBSCL yếu tố lượng mưa thực tế Một hệ thống đồng hóa số liệu có ý nghĩa tạo bước thay đổi dự báo số trị Việt Nam Hệ thống đồng hóa số liệu cho phép lấp đầy khoảng trống nằm độ phân giải mơ hình tồn cầu mơ hình khu vực, tác động đáng kể tới chất lượng dự báo Kết nghiên cứu đề tài định hướng cho việc áp dụng mơ hình số vào dự báo mưa phục vụ công tác dự báo lũ ĐBSCL, góp phần nâng cao chất lượng dự báo lũ lụt khu vực này, giải vấn đề cấp bách giúp ích cho chiến lược chung sống với lũ lụt Nhà nước Nam Bộ Các kết luận án Hệ thống mưa khu vực Việt Nam mà luận án xây dựng hệ thống phân tích mưa nước Lần nước luận án phát triển hệ thống đồng hóa số liệu khu vực Việt Nam, tác giả luận án tự xây dựng ba thành phần hệ thống: kiểm tra chất lượng thám sát, phân tích khách quan ban đầu hóa Dự báo mưa từ phân tích hệ thống với mơ hình HRM nâng cao rõ rệt (đặc biệt dự báo cho ngày đầu tiên) minh chứng vai trò đồng hóa số liệu tới chất lượng dự báo mưa, góp phần quan trọng vào nâng cao chất lượng dự báo lũ ĐBSCL CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ MƯA LỚN GÂY LŨ LỤT Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG VÀ KHẢ NĂNG DỰ BÁO 1.1 Mưa lớn gây lũ lụt đồng sông Cửu Long Trong mục khảo sát, kiểm chứng lại mặt khí hậu lượng mưa lưu vực sơng Mekong theo nhiều nhận xét có từ cơng trình nghiên cứu trước Những kiểm chứng thực sở hệ thống phân tích mưa xây dựng Hệ thống bao gồm liệu mưa lưu vực sông Mekong năm từ 1998 đến 2006 Một số nhận định mưa lớn gây lũ lụt ĐBSCL: Nhận định 1: Tổng lượng mưa tháng - định tổng lượng lũ tuyến khống chế dòng chảy châu thổ, lượng mưa lãnh thổ Lào Tây Ngun Việt Nam đóng vai trị quan trọng Bổ sung: Có hai tâm mưa lưu vực sơng Mekong gồm tâm mưa trung Lào từ Vientian Nakhon Phanom tâm mưa đông bắc Campuchia từ Pakse Kratie mà lượng mưa mùa hè định diễn biến lũ năm Năm có diễn biến lũ bình thường tương ứng với mưa lớn xảy hai tâm mưa Lũ lớn năm đồng nghĩa với mưa lớn diễn đồng thời hai tâm mưa Năm mà mưa lớn không diễn hai tâm mưa có nghĩa lũ năm nhỏ Nhận định 2: Tổng lượng mưa tháng 5, tháng 6, với lượng mưa tháng phổ biến phần lưu vực thuộc Lào tới 200-400mm thường định việc xảy lũ sớm cao sông Mekong ĐBSCL Bổ sung: lũ sớm sông Mekong không định lượng mưa lãnh thổ Lào, cịn định lượng mưa khu vực đông bắc Campuchia vào tháng Nhận định 3: Tổng lượng mưa tháng 8, có tổng lượng mưa tháng định mức độ đỉnh lũ cao năm châu thổ định đỉnh lũ cao năm vùng châu thổ ĐBSCL Nhận định 4: Tổng lượng mưa tháng đến tháng 9, tháng vùng lưu vực Biển Hồ có ý nghĩa định khả điều tiết dịng chảy Mekong lũ vụ đổ châu thổ, từ mức độ ngập ĐBSCL Tổng kết lại ta kết luận lũ sơng Mekong chủ yếu mưa lớn khu vực trung Lào, hạ Lào đông bắc Campuchia Tây Nguyên Việt Nam Lượng mưa tập trung từ tháng đến tháng hàng năm gió mùa Tây Nam hoạt động khu vực kết hợp với nhiễu động nhiệt đới đặc biệt bão áp thấp nhiệt đới Mưa lớn khu vực Biển Hồ không trực tiếp sinh lũ ĐBSCL mà tác động gián tiếp thông qua ảnh hưởng tới khả điều tiết lũ Biển Hồ Trong tháng mùa mưa, lượng mưa tháng có ảnh hưởng định tới đỉnh lũ cao năm lượng mưa tháng định lũ sớm đầu mùa 1.2 Dự báo mưa lớn gây lũ lụt đồng sông Cửu Long Có hai lượng mưa khác sử dụng công tác dự báo lũ ĐBSCL lượng mưa quan trắc lượng mưa dự báo Tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, lượng mưa dự báo synop lưu vực sông Mekong sử dụng phục vụ cho dự báo thủy văn ĐBSCL Trung tâm bắt đầu thử nghiệm sử dụng số liệu dự báo mưa từ mô hình Eta HRM dự báo lũ sơng Mekong Tuy nhiên nhiều lý khác nhau, cơng việc không thực đặn đến dự báo thủy văn chủ yếu dựa lượng mưa quan trắc Tại Ủy ban sông Mekong, lượng mưa dự báo lấy từ kết dự báo mơ hình MM5 Khơng qn Mỹ thực Kết nhận từ mơ hình lượng mưa trung bình lưu vực Đối với lượng mưa quan trắc, Ủy ban sông Mekong sử dụng trường mưa phân tích từ số liệu vệ tinh trạm đo mưa truyền thống từ Không quân Mỹ Sau thời gian tiếp thu, phát triển số mơ hình dự báo thời tiết với kết dự báo bão hay mưa có độ xác định Việt Nam, chúng tơi nhận thấy mơ hình số giải toán dự báo mưa lớn gây lũ lụt ĐBSCL Nhiệm vụ khoa học quan trọng luận án nghiên cứu cải tiến mô hình, cụ thể HRM cho dự báo mưa tốt lưu vực sông Mekong Một số công trình nghiên cứu cho thấy HRM có kỹ dự báo khu vực Việt Nam Những nghiên cứu sau khẳng định thêm điều rằng, số vùng chất lượng dự báo HRM thấp cần phải có cải tiến định phù hợp với khu vực dự báo Có hai biện pháp cho phép khu vực hóa mơ hình khu vực hóa động lực khu vực hóa vật lý Trong luận án này, chọn giải pháp khu vực hóa động lực Khu vực hóa động lực liên quan đến lựa chọn miền dự báo, lựa chọn độ phân giải, lựa chọn điều kiện biên cải tiến điều kiện ban đầu bao gồm trường khí trường bề mặt Do bị giới hạn tốc độ máy tính dung lượng nhớ, sử dụng miền dự báo lưới dự báo có tọa độ 97.250E – 117.250E, 7.1250N – 27.1250N Miền dự báo đủ rộng để đón nhận gió mùa tây nam từ vịnh Thái Lan vịnh Bengal phía tây nhiễu động nhiệt đới từ phía đơng (bão, áp thấp nhiệt đới, sóng đơng) tác động sinh mưa lưu vực sông Mekong Với điều kiện biên, sử dụng dự báo từ mơ hình tồn cầu Đức GME làm điều kiện biên GME lựa chọn dự báo từ mơ hình tồn cầu với độ phân giải cao có Việt Nam Lựa chọn miền dự báo độ phân giải phụ thuộc nhiều vào tài nguyên máy tính với mơ hình thời tiết điều kiện biên khơng có tầm quan trọng điều kiện ban đầu Do chúng tơi tập trung giải lựa chọn điều kiện ban đầu thích hợp cho mơ hình HRM Điều kiện ban đầu bao gồm trường khí tượng cao cho mơ hình khí trường bề mặt cho mơ hình đất Chúng tơi giới hạn lại việc phân tích trường khí Khu vực hóa mơ hình HRM hiểu cách thức kết hợp số liệu địa phương khu vực Việt Nam vào hệ thống dự báo với mơ hình dự báo HRM Hệ thống đồng hóa góp phần lấp đầy khoảng phổ trống mơ hình tồn cầu mơ hình khu vực Ngồi ra, hệ thống đồng hóa số liệu cho HRM cịn có tác dụng tương thích điều kiện ban đầu với mơ hình dự báo Hình 3.6 Hệ thống đồng hóa số liệu chu kỳ 6h Để hệ thống hoạt động, phải bổ sung thêm số chương trình: chương trình chuyển mã thám sát sang dạng BUFR, chương trình tạo điều kiện ban đầu cho HRM chương trình điều khiển hệ thống 18 Một vấn đề quan trọng với hệ thống đồng hóa khu vực nằm phương thức sử dụng số liệu biên giải thông qua lựa chọn dự báo gần từ mơ hình mẹ làm điều kiện biên cho mơ hình Một chương trình đảm nhận nhiệm vụ lựa chọn số liệu dự báo gần từ GME làm điều kiện biên cho HRM thực Đỗ trễ dự báo lớn GME HRM xác định 24 giờ, đảm bảo chạy nghiệp vụ, vấn đề điều kiện biên khơng thể ảnh hưởng tới hệ thống đồng hóa 19 CHƯƠNG KẾT QUẢ DỰ BÁO THỬ NGHIỆM TỪ PHÂN TÍCH CỦA HỆ THỐNG ĐỒNG HĨA SỐ LIỆU VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1 Phát triển hệ thống phân tích mưa Cherubini (2002) cho thấy rõ ưu điểm chiến thuật so sánh mưa dự báo với mưa phân tích trước chiến thuật so sánh mưa dự báo với mưa quan trắc Nghiên cứu Cherubini kết đánh giá phụ thuộc vào phương pháp phân tích Bởi vậy, chúng tơi định lựa chọn giải pháp phân tích mưa trước thực đánh giá Trường mưa phân tích luận án xây dựng từ ba loại quan trắc: quan trắc khí tượng, quan trắc thủy văn quan trắc từ vệ tinh TRMM (hình 4.3) Các quan trắc chủ yếu sử dụng phân tích mưa bao gồm quan trắc khí tượng thủy văn Số liệu TRMM đóng vai trị nguồn thơng tin phụ đưa vào hệ thống cho vùng trống liệu 20 Hình 4.3 Bản đồ phân bố quan trắc mưa cho hệ thống phân tích Hệ thống phân tích mưa chúng tơi xây dựng dựa phương pháp phân tích Barnes ba lần quét Achtemeier (1989) đề xuất Miền phân tích lựa chọn với tọa độ 990N – 109.50N, 8.50E – 23.50E với độ phân giải 14km (hình 4.3) Một điểm lưới coi tin cậy có điểm quan trắc nằm vịng bán kính 2R tổng trọng số lớn 0.2 21 Hệ thống có khả cung cấp ba loại sản phẩm bao gồm sản phẩm thời gian thực, sản phẩm cận thời gian thực sản phẩm nghiên cứu Sản phẩm thời gian thực trường mưa phân tích lãnh thổ Việt Nam sử dụng trạm đo mưa truyền thống lãnh thổ Việt Nam Sản phẩm cận thời gian thực trường phân tích mưa tồn khu vực Việt Nam, có sau khoảng từ đến 12 sau số liệu vệ tinh TRMM phát báo Sản phẩm nghiên cứu tương tự sản phẩm cận thời gian thực trường mưa phân tích tồn khu vực Việt Nam sử dụng số liệu TRMM hiệu chỉnh sai số sau thời gian thực khoảng tháng Cả ba loại sản phẩm sử dụng làm đầu vào cho mơ hình thủy văn Riêng sản phẩm nghiên cứu sử dụng thêm vào hai mục đích: nghiên cứu đặc điểm khí hậu lượng mưa khu vực Việt Nam đánh giá dự báo mưa định lượng từ mơ hình số trị 4.2 Đánh giá dự báo mưa định lượng lưu vực sơng Mekong Với hệ thống đồng hóa số liệu xây dựng chương 3, tiến hành chạy thử nghiệm cho mùa mưa năm 2005 Trong năm này, lượng mưa nhỏ so với trung bình nhiều năm Tâm mưa lớn nằm phần trung Lào từ Paksan Nakhon Phanom với lượng mưa phổ biến 2000mm Bản đồ mưa tháng cho thấy lượng mưa tập trung chủ yếu vào ba tháng 6, 7, khu vực trung Lào hai tháng 7, khu vực hạ Lào Tây Nguyên Với thực trạng số liệu công tác nghiên cứu xử lý nêu chương 3, thử nghiệm hệ thống đồng hóa số liệu, chúng tơi sử dụng số liệu truyền thống SYNOP, SHIP, TEMP, PILOT 22 Trường phân tích sau sử dụng làm điều kiện ban đầu cho dự báo 48h lưu vực sông Mekong Thời gian dự báo tháng tháng 12 Đánh giá thực từ tháng tháng phân tích mục 1.1, lượng mưa gây lũ sông Mekong ĐBSCL tập trung tháng tháng Các số đánh giá bao gồm số sử dụng đánh giá mưa định lượng Lượng mưa đánh giá phân làm hai thời đoạn dự báo ngày thứ 0024h ngày thứ hai 2448h, đánh giá chủ yếu tập trung vào dự báo mưa 24 đầu Dự báo từ phân tích GME ký hiệu HRM_GME Dự báo từ phân tích hệ thống đồng hóa số liệu ký hiệu HRM_DA Lưu vực sông Mekong chia thành khu vực đánh giá Các lưu vực bao gồm: Luang Prabang (thượng Lào), Vientiane (trung Lào), Pakse (hạ Lào), Ubon (đông Thái Lan), Tây Nguyên (Việt Nam) Tonle Sap (tây Campuchia) Đánh giá dự báo mưa ngày thứ cho thấy  Trên khu vực thượng Lào trung Lào, chất lượng dự báo từ HRM_DA tốt nhiều so với dự báo từ HRM_GME Tại HRM_GME thường có xu hướng dự báo thiên cao dẫn đến dự báo khống lớn  Trên khu vực hạ Lào Tây Nguyên Việt Nam, HRM_DA cho kết dự báo tốt so với HRM_GME không lớn khu vực trung Lào 23  Trên lãnh thổ Campuchia hai phiên thể kỹ dự báo thấp Về mặt định lượng, HRM_DA cho dự báo tốt thơng qua hệ số tương quan lớn nhìn chung hai dự báo dự báo thiên thấp Kết khả phát mưa khu vực nhỏ  Trên cao nguyên Khorat Thái Lan, dự báo từ HRM_GME cho kết tương đương HRM_DA, kỹ dự báo thấp Một nhận xét chung quan trọng suy từ đánh giá dự báo ngày thứ mức độ cải tiến chất lượng dự báo mưa HRM_DA lớn trung, hạ Lào Tây Nguyên, khu vực mà lượng mưa có tính định tới diễn biến lũ ĐBSCL Kết minh chứng cho khả ứng dụng dự báo mưa từ phân tích hệ thống đồng hóa phát triển luận án 24 Hình 4.9 Phân bố sai số trung bình dự báo định lượng mưa 0024h Dự báo mưa ngày thứ hai cho thấy trùng khớp hoàn toàn phân bố điểm số HRM_GME HRM_DA Điều cho thấy đồng hóa số liệu tác động nhiều đến chất lượng dự báo 24 đầu 25 Hình 4.24 Phân bố sai số trung bình dự báo định lượng mưa 2448h Giá trị ME RMSE từ HRM_GME dự báo ngày thứ lớn nhiều so với dự báo ngày thứ hai Điều cho thấy phân tích GME, sử dụng làm trường ban đầu cho HRM, khơng tương thích với trường địa hình có độ phân giải cao HRM biểu dạng nhiễu khí tượng tương ứng với sóng trọng trường, làm cho thời gian thích ứng động lực GME HRM lớn, tạo nên trình giả dự báo Sử dụng hệ thống đồng hóa số liệu, trường ban đầu cho HRM tổ hợp trường dự báo hạn ngắn HRM thám sát Do trường dự báo từ HRM hồn tồn 26 tương thích mặt động lực với mơ hình HRM dù thám sát với mật độ dày làm xuất nhiễu động dạng sóng trọng trường, trường phân tích tạo có tính tương thích với HRM cao so với phân tích từ GME 27 KẾT LUẬN Sau kết luận suy từ kết nghiên cứu luận án 1/ Luận án xây dựng hệ thống phân tích mưa toàn khu vực Việt Nam bao gồm lưu vực sơng Mekong Lưới phân tích sử dụng có độ phân giải 0.1250, tọa độ 990N – 109.50N 8.50E – 23.50E Phương pháp phân tích dựa theo phương pháp hiệu chỉnh liên tiếp Barnes ba lần quét Quan trắc mưa sử dụng hệ thống gồm có trạm đo mưa truyền thống (khí tượng thủy văn) số liệu thám sát vệ tinh TRMM Số liệu TRMM sử dụng vùng liệu liệu phân bố thưa lưu vực sông Mekong Trên lãnh thổ Việt Nam, hệ thống sử dụng quan trắc truyền thống Hệ thống có khả cung cấp ba loại sản phẩm bao gồm sản phẩm thời gian thực, sản phẩm cận thời gian thực sản phẩm nghiên cứu Những sản phẩm mô tả tốt vùng phổ từ 100km trở lên Luận án sử dụng sản phẩm nghiên cứu vào hai mục đích: nghiên cứu đặc điểm khí hậu lượng mưa lưu vực sông Mekong đánh giá dự báo mưa định lượng từ mơ hình HRM Cả ba loại sản phẩm sử dụng làm đầu vào cho mơ hình thủy văn 2/ Kết quan trọng luận án phát triển hệ thống đồng hóa số liệu khu vực Việt Nam bao gồm lưu vực sông Mekong Trong đó, luận án phát triển ba thành phần đầu hệ thống: kiểm tra chất lượng, phân tích khách quan ban đầu hóa Thành phần thứ tư, cần thiết cho hệ thống hoạt động, mơ hình dự báo thời tiết phân giải cao HRM có sẵn chạy dự báo nghiệp vụ Việt Nam 28 Trong phương pháp phân tích khách quan, phương pháp 3DVAR lựa chọn phương pháp tốt phương pháp ba chiều, kinh tế khả tính tốn Dựa vào chương trình 3DVAR cho GME DWD, viết lại 3DVAR cho HRM Thay đổi quan trọng chuyển lưới HRM từ loại Arakawa C sang loại Arakawa A ngược lại Các tham số quy mô biến đổi cho phù hợp với mơ hình khu vực Tiếp theo xây dựng hệ thống kiểm tra chất lượng kiểm tra đơn giản có sử dụng thêm chương trình kiểm tra biến phân có sẵn chương trình 3DVAR Trong hệ thống kiểm tra này, công việc giải mã điện báo số liệu quan trắc khí tượng hàng ngày xây dựng kèm theo kiểm tra mã điện, kiểm tra vật lý, kiểm tra chuỗi, kiểm tra tương thích kiểm tra với dự báo từ mơ hình Số liệu sau thực kiểm tra biến phân đưa vào sở liệu Đây sở liệu thiết kế, xây dựng dành riêng cho quản lý thám sát Với thành phần thứ ba hệ thống, chúng tơi xây dựng chương trình ban đầu hóa IDFI dựa chương trình ban đầu hóa DFI có sẵn mơ hình HRM Nếu DFI thực lọc trường phân tích IDFI lọc độ lệch trường phân tích trường Điều đảm bảo trường phân tích ban đầu hóa thu khơng bị làm trơn khu vực khơng có số liệu quan trắc Hệ thống với bốn thành phần chạy với chu kỳ đồng hóa giờ, đồng hóa loại số liệu có khu vực Việt Nam (SYNOP, SHIP, TEMP, PILOT, DRIBU, AMDAR, AMV, NOAA, QuikSCAT) Điều kiện biên cho mơ hình HRM lấy từ mơ hình dự báo toàn cầu GME Để hệ thống 29 hoạt động, chúng tơi phải viết thêm số chương trình sau: chương trình chuyển mã thám sát sang dạng BUFR, chương trình tạo điều kiện ban đầu cho HRM chương trình điều khiển hệ thống 3/ Sản phẩm khoa học luận án dự báo mưa từ phân tích hệ thống đồng hóa (HRM_DA) đánh giá cách so sánh với dự báo mưa từ phân tích mơ hình tồn cầu GME (HRM_GME), minh chứng cho mức độ cải tiến chất lượng dự báo mưa gây lũ lụt ĐBSCL sử dụng đồng hóa số liệu Thử nghiệm minh chứng tiến hành cho mùa mưa năm 2005 lưu vực sông Mekong Nguồn số liệu đưa vào đồng hóa thử nghiệm thám sát truyền thống lãnh thổ nước Việt Nam, Lào, Thái Lan Trung Quốc bao gồm SYNOP, SHIP, TEMP PILOT Đánh giá thực cho dự báo ngày thứ ngày thứ hai sáu lưu vực dọc theo sông Mekong từ tháng đến tháng năm 2005 Kết đánh giá dự báo ngày thứ cho thấy HRM_DA cho chất lượng dự báo mưa cao hẳn so với HRM_GME, đặc biệt khu vực thượng, trung hạ Lào mà mưa từ khu vực có vai trị quan trọng hình thành lũ ĐBSCL Đặc biệt khu vực này, dự báo từ phân tích GME cho dự báo khống lớn Cụ thể lưu vực Vientiane, giá trị độ lệch chuẩn theo dự báo HRM_GME 30.57mm gấp đôi so với giá trị quan trắc 15.13mm Trong theo HRM_DA giá trị 19.71mm Về sai số trung bình, HRM_GME cho sai số lớn 15.90mm gấp bốn lần so với sai số từ HRM_DA 3.98mm Tương tự với sai số tần xuất hệ thống, 4.8 theo HRM_GME so với 1.7 theo HRM_DA ngưỡng mưa 50mm Hệ số tương 30 quan từ hai phiên tương đương ngoại trừ tháng HRM_DA cho trị số 0.46 tốt so với giá trị 0.35 HRM_GME Tại lưu vực Pakse, số tương tự lưu vực Vientiane ngoại trừ hệ số tương quan hai phiên tương đương cho tất tháng Giá trị độ lệch chuẩn theo HRM_DA 12.81mm gần tương đương với giá trị quan trắc 12.76mm, HRM_GME cho giá trị 23.53mm Sai số trung bình 9.18mm theo HRM_GME lớn bốn lần so với sai số 2.33mm HRM_DA Tại ngưỡng mưa 50mm, HRM_GME cho sai số lớn 4.3 so với 1.1 từ HRM_DA Chất lượng dự báo cải thiện khu vực Tây Nguyên không lớn hai lưu vực Vientiane Pakse Tại độ lệch chuẩn 16.42mm theo HRM_GME lớn so với giá trị thực 12.71mm dù không nhiều giá trị theo HRM_DA tốt 11.71mm Về mặt sai số trung bình, khơng xuất chênh lệch lớn từ hai phiên bản, giá trị sai số tương đối nhỏ Biểu khác biệt lớn nằm hệ số tương quan HRM_DA có tương quan 0.24 so với 0.11 HRM_GME Giá trị từ HRM_DA đặc biệt lớn vào hai tháng mùa mưa tháng so với HRM_GME Vẫn lưu vực trên, sai số hệ thống tần xuất ngưỡng mưa 50mm theo HRM_GME 2.2 cho thấy dự báo khống lớn so với giá trị 0.9 từ HRM_DA Trên khu vực Biển Hồ, dự báo từ phân tích thiên thấp cho thấy gần khơng có kỹ dự báo Chi tiết thấy độ lệch chuẩn theo HRM_GME 12.90mm tương đương với độ lệch chuẩn quan trắc 13.72mm lớn so với 8.20mm từ HRM_DA Sai số trung bình từ hai phiên 31 tương đương, nhỏ không cho thấy dự báo thiên thấp Tương tự, sai số hệ thống tần xuất từ hai phiên nhỏ với ngưỡng mưa cho thấy dự báo sót xuất Giống độ lệch chuẩn, với sai số hệ thống tần xuất HRM_GME tỏ tốt so với HRM_DA Tuy nhiên, hệ số tương quan theo dự báo HRM_DA 0.29 lại tốt so với 0.16 theo HRM_GME Sang ngày dự báo thứ hai, HRM_DA cho dự báo mưa ba khu vực thượng, trung hạ Lào tốt so với HRM_GME khơng nhiều Nhìn chung, khơng có cải thiện đáng kể lượng mưa dự báo 24 Tuy nguồn số liệu sử dụng đồng hóa thử nghiệm cịn (các thám sát truyền thống SYNOP, SHIP, TEMP, PILOT) hệ thống đồng hóa nâng cao rõ rệt chất lượng dự báo mưa ngày thứ nhiều khu vực mà lượng mưa ảnh hưởng tới diễn biến lũ ĐBSCL Khi số liệu thám sát trở nên phong phú hơn, hệ thống đồng hóa hứa hẹn cho phân tích tốt hơn, dẫn đến dự báo mưa tốt khu vực này, đặc biệt dự báo Điều có nghĩa đồng hóa số liệu đặc biệt hữu ích việc nâng cao chất lượng dự báo cực ngắn khai thác nguồn thám sát từ vệ tinh hay radar dự báo nghiệp vụ hàng ngày 32 ... NHIÊN LÊ ĐỨC NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN VÀ ÁP DỤNG SƠ ĐỒ ĐỒNG HĨA SỐ LIỆU CHO MƠ HÌNH HRM DỰ BÁO MƯA GÂY LŨ Ở ĐỒNG BẰNG SƠNG CỬU LONG CHUN NGÀNH: KHÍ TƯỢNG HỌC MÃ SỐ : 62.44.87.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ... Mở đầu C ương Tổng quan mưa lớn gây lũ lụt đồng sông Cửu Long ả dự b o .11 1.1 Mưa lớn gây lũ lụt Đồng sông Cửu Long 11 1.2 ự b o mưa lớn gây lũ lụt đồng sông. .. trọng vào nâng cao chất lượng dự báo lũ ĐBSCL CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ MƯA LỚN GÂY LŨ LỤT Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG VÀ KHẢ NĂNG DỰ BÁO 1.1 Mưa lớn gây lũ lụt đồng sông Cửu Long Trong mục khảo sát, kiểm