Sử dụng đồng thời quan trắc quy mô lớn và quy mô bão trong việc tăng cường thông tin ban đầu cho bài toán dự báo xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình số trị

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 Sử dụng đồng thời quan trắc quy mô lớn quy mô bão việc tăng cường thông tin ban đầu cho toán dự báo xoáy thuận nhiệt đới mơ hình số trị Dư Đức Tiến1,*, Ngơ Đức Thành2, Kiều Quốc Chánh3 Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương Trường đại học Khoa học Công nghệ Hà Nội, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam Đại học Indiana, Hoa Kỳ Nhận ngày 08 tháng năm 2016 Chỉnh sửa ngày 26 tháng năm 2016; Chấp nhận đăng ngày 16 tháng12 năm 2016 Tóm tắt: Sử dụng đồng thời thơng tin quan trắc hịa hợp từ quy mơ lớn đến quy mô bão, báo đưa phương pháp tăng cường thông tin ban đầu cách khách quan cho mơ hình dự báo số trị khu vực WRF-ARW NCEP (Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia, Mỹ) ứng dụng dự báo bão phương pháp đồng hóa tổ hợp lọc Kalman (LETKF) Thơng tin quy mô bão tạo dựa việc xây dựng mơ hình xốy chiều đầy đủ từ thơng tin phân tích bão thực tế nghiệp vụ NCEP Thông tin quan trắc quy mô lớn số liệu gió mực cao tính tốn từ dịch chuyển mây trung tâm CIMSS (Trường đại học Wisconsin, Mỹ) cung cấp Các dẫn giải phương pháp giới thiệu số kết thử nghiệm ban đầu với trường hợp bão Usagi năm 2013 hoạt động khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD) Một số kết bước đầu cho thấy tính hiệu phương pháp đồng hóa đồng thời thông tin quy mô khác dự báo quỹ đạo cường độ bão Từ khóa: Ban đầu hóa bão, đồng hóa tổ hợp, cấu trúc bão chiều mơ hình số hạn chế, thông tin quy mô vừa quy mô đối lưu đặc trưng ban đầu bão bị làm trơn đi, dẫn tới kết tích phân khơng phản ánh diễn biến tượng [8] Để khắc phục hạn chế thiếu hụt quan trắc biển, bên cạnh quan trắc từ số liệu vệ tinh địa tĩnh năm 1950-1960, từ năm 1980, thám sát thẳng đứng từ đầu đo mang vệ tinh cực phát triển, điển hình sử dụng đến thời điểm số liệu AMSU HIRS để đo đạc profile thẳng đứng liên quan đến Bài toán tăng cường cấu trúc xoáy ban đầu cho mơ hình số dự báo bão* Một nguyên nhân gây sai số dự báo bão, đặc biệt đến cường độ bão cấu trúc ban đầu bão chưa mô tả tốt cho mô hình số trị thiếu hụt quan trắc biển Khi thơng tin sử dụng việc phân tích trường ban đầu đặc biệt liên quan đến hoàn lưu quanh khu vực tâm bão cho _ * Tác giả liên hệ ĐT.: 84-936067015 Email: duductien@gmail.com 224 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 nhiệt độ độ ẩm khí [13] Ngồi ra, từ số liệu vệ tinh địa tĩnh cho phép chiết suất đưa vào mơ hình trường gió cao thơng qua việc xác định dịch chuyển phần tử mây mỏng tựa suốt khoảng thời gian liên tiếp [10] Mặc dù có bổ sung cấu trúc khí biển từ số liệu vệ tinh, nhiên đặc trưng động lực ba chiều phân giải cao hạn chế để đáp ứng tốn mơ dự báo xoáy thuận nhiệt đới/bão với quy mô không gian ngang 10km Riêng liệu bão từ thám sát sử dụng máy bay bay vào bão đo đạc (dropsonde) có chất lượng thơng tin cao chi phí đắt đỏ hạn chế cơng tác nghiệp vụ Nhận thức vai trò quan trọng cấu trúc nhiệt-động lực bão ban đầu đến kết mô dự báo bão thân thiếu hụt quan trắc dẫn tới phân tích trường qui mơ lớn thường q yếu so với thực tế [8], lớp tốn ban đầu hóa xoáy (Tropical Cyclone Initialization) đời với nguyên tắc đưa vào thơng tin xốy có cấu trúc thật thay cấu trúc xốy khơng thật quan trắc chưa đảm bảo việc thể cấu trúc thật bão trường ban đầu Phương pháp cài xoáy lý tưởng vào trường ban đầu mơ hình xốy lý tưởng (bogus vortex, model vortex, synthetic vortex) gọi chung bogus Các xoáy lý tưởng xây dựng dựa thơng tin quan trắc bão, bao gồm vị trí có áp suất mực biển cực tiểu, tốc độ gió bề mặt cực đại Vmax, áp suất mực biển cực tiểu Pmin, bán kính gió cực đại, bán kính gió 15kts 30kts Hiện có lớp phương pháp ban đầu hóa xốy bão gồm: i) phương pháp bogus thực nghiệm, ii) phương pháp ban đầu hóa động lực iii) phương pháp bogus khách quan 1.1 Phương pháp bogus thực nghiệm Phương pháp bogus thực nghiệm giả thiết xoáy ban đầu xoáy nhiễu trường quy mơ lớn cần phải thay xốy nhiễu 225 xốy có cấu trúc phù hợp (bogus lý tưởng) với đặc điểm bão thông qua quan trắc ước lượng bão cường độ, ví trị, bán kính gió mạnh nhất,… Q trình thay xốy nhiễu xốy lý tưởng phải thực cách hòa hợp, tránh cân trường phát sinh nhiễu, gia tăng biên độ nhiễu q trình tích phân mơ hình Ba đặc điểm cần phải đảm bảo cấu trúc xoáy lý tưởng bao gồm: i) thay đổi theo khoảng cách tính từ tâm bão profile gió tiếp tuyến áp suất, ii) thay đổi theo độ cao gió áp suất iii) xem xét đến tính đối xứng bất đối xứng bão Hai phân bố đặc trưng cho xoáy bão gồm: i) phân bố trường khí áp suất với giá trị cực tiểu tâm bão tăng dần theo khoảng cách so với tâm bão ii) phân bố gió tiếp tuyến với giá trị cực tiểu tâm bão mạnh dần theo khoảng cách đến giá trị bán kính tốc độ gió cực đại tiếp tục giảm dần theo khoảng cách so với tâm bão Các profile gió tiếp tuyến nghiên cứu dựa profile gió tiếp tuyến xốy học chất lỏng nhớt William John Macquorn Rankine tìm kỉ 19 [4], gọi tắt profile Rankine, có dạng: ( )= ⎧ < ⎨ ⎩ ≥ (1) ( ) gió tiếp tuyến khoảng cách so với tâm xoáy, tốc độ gió tiếp tuyến cực đại bán kính gió cực đại Hạn chế profile Rankine khơng khả vi vị trí bán kính gió cực đại khơng mơ tả hồn lưu phía ngồi bão Hai cơng thức điển hình miêu tả profile gió tiếp tuyến áp suất cải tiến từ dạng profile Rankine gồm nghiên cứu Fujita (1952) Kurihara (1993) [4, 8] Trong Fujita (1952), phân bố áp suất bề mặt có dạng: / ( )= −∆ 1+ (2) 226 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 bán kính, áp suất bề mặt mơi trường, ∆ đặc trưng cho cường độ xoáy đặc trưng cho kích thước xốy Cơng thức phân bố áp suất (2) mở rộng ứng dụng nhiều công trình, ví dụ [9, 14] Đối với phân bố gió tiếp tuyến V(r,σ,t) theo bán kính r, mực mơ hình σ thời gian t, Kurihara (1993) có dạng: ( , , ) =< > ( , )exp (1 − ) (3) phụ thuộc vào quy mơ thời gian điều chỉnh τ, phân bố gió mục tiêu cho trước Công thức (3) thường mở rộng ứng dụng số mơ hình áp Một bước quan trọng phương pháp bogus thực nghiệm q trình loại bỏ trường xốy nhiễu khỏi trường ban đầu để giữ lại trường quy mô lớn Phương pháp loại bỏ đơn giản thực cách áp dụng toán tử lọc, làm trơn theo không gian cho trường áp suất (hoặc địa vị) áp dụng phương pháp phân tích chuỗi Fourie giữ lại thành phần sóng [8] 1.2 Phương pháp ban đầu hóa động lực Tương tự phương pháp bogus thực nghiệm với việc sử dụng profile cân thực nghiệm cho cấu trúc xoáy bão, nhiên điểm khác biệt phương pháp động lực sử dụng mơ hình để tạo cân sinh xoáy nhân tạo phù hợp so với quan trắc, xoáy cịn gọi xốy bogus tự mơ hình (model self bogus vortex), sơ đồ điển hình nghiên cứu Nguyen Chen (2011) [9] Trên thực tế phương pháp phức tạp giảm thiểu việc bất cân động lực phương pháp bogus thực nghiệm Ví dụ nghiên cứu [9] với việc mô lại bão Morakot, cấu trúc ban đầu thực cách chạy lặp số lần hữu hạn (80 lần) mơ hình khu vực WRF với thời hạn tích phân ban đầu 1h Các lần lặp sau lấy kết lần lặp trước làm điều kiện ban đầu để tích phân lại Q trình chạy lặp cho phép xốy ban đầu cân động lực với trường quy mô lớn ban đầu cho trước 1.3 Phương pháp bogus khách quan Dựa đặc tính phương pháp đồng hóa biến phân phân tích ước lượng trạng thái tối ưu có khả xảy cao ứng với tập quan trắc trạng thái cho trường, Zou Xiao (2000) đề xuất ứng dụng phương pháp tốn ban đầu hóa xốy [14] Tư tưởng phương pháp sau xây dựng xốy giả lý tưởng, việc đưa thơng tin xốy giả vào mơ hình phải thực cách khách quan không giống khâu thực thứ phương pháp bogus thực nghiệm thực thông qua quan hệ cân phi tuyến phía lớp biên, quan hệ gió gradient, quan hệ địa chuyển, cân thũy tĩnh… để tính tốn cấu trúc lại biến mơ hình Các trình phức tạp phải thiết lập lại phụ thuộc vào cấu trúc mơ hình khác Nếu xem xốy quan trắc cần đồng hóa vào (thơng qua đặc tính động lực rõ rệt đặc trưng cho bão profile gió áp suất), q trình đồng hóa phân tích tối ưu lại trường ban đầu thông tin quan trắc lý tưởng tồn miền tính mà khơng mang tính áp đặt phương pháp bogus thực nghiệm Tác giả mong muốn phương pháp tổng quát hóa tốn ban đầu hóa xốy cho tất mơ hình - điều mà phương pháp bogus thực nghiệm không đạt Tuy nhiên thực tế hạn chế thân việc xây dựng hệ thống đồng hóa số liệu phụ thuộc cho mơ hình, việc xây dựng hệ thống đồng hóa cịn phức tạp phương pháp bogus thực nghiệm Ngoài cần thiết đưa ma trận sai số hiệp biến phương sai B điều kiện cần phương pháp đồng hóa biến phân Những điểm hạn chế phần làm giảm khả tổng quát hóa phương pháp cài xoáy theo đề xuất Zou D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 Với ý tưởng từ nghiên cứu Zou Xiao (2000), Phan Văn Tân cộng (2009) sử dụng hệ thống WRFDA để đồng hóa thơng tin xốy giả số mực mơ hình, bão mạnh số liệu giả trích mực 1000mb, 850mb 700mb xoáy nhân tạo, với bão yếu trích dẫn hai mực 1000mb 850mb để làm profile quan trắc đưa vào đồng hóa [2] Xốy giả xây dựng theo nghiên cứu Roger Smith dựa lý thuyết cân ba chiều Với tập mẫu hạn chế (10 bão khu vực Biển Đông) bước đầu đánh giá hiệu ứng ảnh hưởng sai số quỹ đạo bão hạn dự báo đến 72h bão tương đối mạnh, quĩ đạo dự báo cải thiện, bão yếu, thử nghiệm cho thấy có hiệu ứng quỹ đạo dự báo Với hạn chế phương pháp đồng hóa biến phân liên quan đến việc phải định ma trận sai số hiệp biến trường thủ tục cực tiểu hóa nhằm giảm tính bất định dự báo, nghiên cứu gần cập nhật theo hướng sử dụng phương pháp đồng hóa tổ hợp Điển hình cơng trình Wang cộng (2014) với việc tập trung vào việc tăng cường thông tin cấu trúc bão số liệu thám sát mật độ cao radar thông qua phương pháp đồng hóa tổ hợp sử dụng lọc Kalman [12] Như vậy, áp dụng phương pháp đồng hóa biến phân đồng hóa tổ hợp việc tăng cường thơng thơng tin xốy bão ban đầu cho mơ hình mơt bước phát triển so với lớp phương pháp cài xoáy thực nghiệm phát triển năm 1990 kỉ trước Về mức độ linh hoạt, rõ ràng thấy phương pháp bogus khách quan ngồi việc đưa thơng tin xốy lý tưởng giống phương pháp thực nghiệm vào mà đồng hóa quan trắc đặc trưng cho bão thông quan việc xây dựng 227 tốn tử quan trắc – độc lập với mơ hình So với phương pháp đồng hóa biến phân phương pháp đồng hóa tổ hợp sử dụng lọc Kalman (EnKF) cho phép phần tổng quát hóa thực tốn ban đầu hóa xốy bão cho mơ hình số trị Kalnay cộng (2007) EnKF so sánh với hệ thống 4DVAR nhiên việc thuận tiện tham số quan trắc đưa vào hai tham số vị trí tốc độ dịch chuyển bão không đơn giản áp dụng vào hệ 4DVAR [6] Điều đặc biệt quan trọng mà thám sát với hình thức khác phát triển để quan trắc giám sát bão cách phi truyền thống tận dụng nhanh áp dụng phương pháp EnKF Dựa điểm mạnh phương pháp đồng hóa tổ hợp, nghiên cứu tăng cường cấu trúc xoáy bão cho mơ hình dựa phương pháp LETKF Để làm việc này, hệ thống chương trình xử lý số liệu phân tích bão thực chương trình xây dựng xoáy nhân tạo ba chiều đầy đủ thực (phần 2) Các thơng tin xốy nhân tạo đồng hóa đồng thời (blending) với quan trắc quy mơ lớn khác (gió vệ tinh) thơng qua phương pháp LETKF (phần 3) Phương pháp tạo cấu trúc xốy ba chiều nhân tạo từ thơng tin quan trắc bão thực 2.1 Cơ sở lý thuyết tính tốn module mơ xốy bão nhân tạo Trước hết, thay đổi gió theo độ cao lấy từ nghiệm thời điểm ban đầu (t = 0) mơ hình giải tích đầy đủ Kieu Zhang (2009) thiết lập [7] Công thức đầy đủ cho cấu trúc gió tiếp tuyến bão đưa theo công thức: E ( , )= l sin cos exp { [1 − ]} (4) 228 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 áp dụng phương pháp lặp Lipman chiều mực độ cao khác nhau, chi tiết giải phương trình Poison phương pháp lặp Lipman [3] Cụ thể thực sau: Bước 1: Thực vịng lặp tồn miền tính giả định T bao phủ vùng xoáy bão thực hiện: Xác định bán kính r cơng thức (4) từ tâm bão đến điểm lướii, j, k Tính giá trị gió tiếp tuyến theo cơng thức (4) chuyển đổi sang giá trị thành phần gió kinh hướng (u) vĩ hướng (v) điểm i, j, k Bước 2: Trường hàm dịng tốn tử Jacobian từ trường gió u,v xác định bước áp dụng theo công thức sai phân hữu hạn trung tâm, vùng biên áp dụng sai phân tiến lùi Tồn vế phải cơng thức (5) ký hiệu lại làrhs(i, i, k) ứng với giá trị điểm lưới miền tính T Bước 3: Giải lặp phương trình (5) mực miền tính theo phương pháp Lipman với số lần lặp hữu hạn, bước lặp thứ(n+1) cho Ф có dạng: gió cực đại, bán kính gió cực đại, bán kính tính từ tâm bão, mực mơ hình, tham số xác định dạng phân bố ngang profile gió (được đặt 0.7 theo nghiên cứu hệ thống dự báo bão nghiệp cụ HWRF NCEP, tham khảo báo cáo Tallapragada cộng năm 2014), δ tham số tự thay đổi từ [0, 1] để xác định độ cao vị trí đạt giá trị gió bề mặt cực đại (δ=0 tương đương với gió cực đại bề mặt (δ=1 ứng với gió cực đại mực giữa) độ cao so với bề mặt (mực mơ hình) [11] Với phân bố gió trên, nhiễu động địa vị tính tốn cách giải lặp hệ phương trình cân phi tuyến cho gió sau (theo Holton (2004), trang 390 [5], ký hiệu cho cho toán tử gradient cho toán tử Jacobian): Φ= ⋅( ∇ )− (5) , Để đơn giản hóa giảm thời gian tính tốn giải lặp phương trình Poison cho biến địa vị, ( Φ,, ) = Φ ( ) ( ) , , +Φ , , Δ ( ) + Φ, 2(Δ Sai số bước thứ n n+1 chênh 1% phép lặp dừng lại Sau tính giá trị địa nhiễu động nhiệt độ vị lớp khí quyển, ta xác định tương ứng nhiệt độ/nhiễu độ nhiệt độ lớp khí theo phương trình cân thủy tĩnh ( = − ), phương trình trạng thái cho mật độ khí ( = ) công thức chuyển đổi độ cao địa vị độ cao ( Φ = ) Trong hình minh họa kết tính tốn cụ thể xốy nhân tạo cho bão Usagi thời điểm 2013-09-19 lúc 00UTC, lưới tính T có độ phân giải 12km x 12km x 31 mực mơ hình WRF-ARW, tham số phát báo từ Trung tâm cảnh báo bão Mỹ JTWC gồm tâm 16.9N;128.5E, sức gió mạnh Vmax đạt 48 m/s với bán kính rmax đạt 37km áp suất cực tiểu tâm đạt 952hPa Trong hình 1e cung cấp số liệu ước lượng gió bề mặt mực 10m từ vệ ( ) , +Φ, +Δ , ) Δ −Δ Δ ℎ (, , ) (6) tinh cực NOAA (Trung tâm quản trị khí đại dương quốc gia, Mỹ) thời điểm mơ xốy nhân tạo cho bão Usagi cho thấy phân bố gió (hình 1a) phù hợp với phân bố ước lượng Ngoài ra, trường nhiệt độ vị (hình 1c) mơ rõ cấu trúc lõi nóng tầng đối lưu bão Đánh giá sơ với trường gió xốy mơ hình tồn cầu GFS làm trường ban đầu cho mơ hình WRF-ARW (hình 1f) thấy so với tâm quan trắc, GFS có xu lệch phía trái so với thực tế Ngồi ra, cường độ đánh giá qua gió bề mặt cực đại VMAX phân tích ban đầu GFS đạt 35 m/s so với thực tế 48 m/s cịn VMAX xốy nhân tạo đạt 45 m/s Như vậy, với thơng tin VMAX vị trí thật xoáy nhân tạo chiều so với GFS thơng tin bổ sung hữu ích cho trường ban đầu mơ hình D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: ĐHQGHN Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập ập 32, Số 3S (2016) 224-235 (a) (b) (c) (d) (e) (f) 229 Hình (a) phân bố gió nhiệtt độ đ vị [K] mực thấp nhất, (b) nhiễu động địa vị [Pa] mực thấp nhất, (c) mặt cắt thẳng đứng củaa nhiệt nhi độ vị [K] tâm bão, (d) mặt cắt thẳng ng đđứng tâm bão trường gió [kts], (e) gió quan trắắc vệ tinh mực 10m [kts], (f) mặt cắt tạii tâm bão thành ph phần gió tiếp tuyến nhân tạo (đường đẳng trị)) trường trư ban đầu mơ hình GFS (đường đẳng trị có tơ màu) màu), đơn vị [m/s] ĐHQGHN Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập ập 32, Số 3S (2016) 224-235 230 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: 2.2 Thiết lập quan trắc hịa hợp p gi thơng tin quy mơ lớn xốy nhân tạo Số liệu quan trắc quy mô lớn n đư sử dụng để bổ sung đồng ng hóa vào mơ hình lấy từ liệu gió dịch chuyển n AMV c CIMSS (gọi tắt AMV) Trên thực tế mặcc dù số s liệu AMV đồng ng hóa cho mơ hình GFS, nhiên theo nhiều đánh giá cho thấy y q trình nội suy từ lưới tồn cầu xuống lướii quy mô vừa v làm điều kiện ban đầu điều kiện n biên phần ph nhiều ng thông tin quan trắc tr q trình tái đồng ng hóa thông tin quan trắc tr cho phép tái cung cấp p đư thông tin quan trắc đến trường ng phân tích c hệ mơ hình quy mơ khu vực Số liệu gió AMV cung cấp địa lưu trữ tr CIMSS: http://www.tropic.ssec.wisc.edu/archive/ http://www.tropic.ssec.wisc.edu/archive/data/N WPacific/ Để làm đầuu vào cho mơ hình xxoáy chiều nhân tạo mụcc 2.1, quan tr trắc bão thật lấy từ ng phân tích th thời gian thực JTWC theo dạng mẫuu file TCVital bao ggồm thơng tin bán kính gió cựcc đđại, tốc độ gió cực đại bề mặt vị trí củaa bbão NCEP cung cấp số liệu TCVital Vital ttại địa trực tuyến mơ hình GFS: http://www.ftp.ncep.noaa gov/data/nccf/com/gfs/prod gov/data/nccf/com/gfs/prod Hình minh họa mặtt ccắt ngang mực 195hPa mặt cắt tạii kinh tuyến 130E quan trắc hòa hợp hai trường ng quy mơ llớn xốy bão thời điểm bão ão Usagi ngày 19 19-09-2013 lúc 00Z đưa vào đồng ng hóa vvới hệ thống WRF-LETKF (Phần 3) Hình Minh họa gió quan trắắc đồng thời trường quy mơ lớnn AMV xốy nhân ttạo mực 195hPa (hình a) gió mặt cắt tạại kinh tuyến 130E (hình b) mơ hình WRF-ARW ARW vào th thời điểm 00Z ngày 19-09-2013 Đơn vị m/s, độ đ dài véc tơ đại diện hình a 200 m/s, hình b 60 m/s vvới gió cấuu trúc bão (màu đen) 30 m/s với gió quy mơ lớn (màu đỏ) a) b) Hình Trường gió bề mặtt ban đầu đ mơ hình WRF-ARW (đường dịng) củaa gió quan tr trắc nhân tạo (véc tơ gió màu xanh) tạii vùng tâm bão (hình a) mặt cắt thành phần gió tiếpp tuyến quan trắc nhân tạo (đường đồng mứcc liền) li ban đầu mơ hình (đường đẳng trị có tơ màu) (hình b), minh họaa cho bão b Usagi vào thời điểm 00Z ngày 19-09-2013 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 Tiếp theo hình 3a cho thấy khác biệt vị trí tâm bão ban đầu mơ hình WRF-ARW sử dụng biên từ GFS vị trị tâm bão nhân tạo theo phân tích quan trắc bão JTWC Tâm bão theo trường ban đầu mơ hình WRF-ARW có vị trí khoảng 17.0N;128.0E theo tâm phân tích JTWC 16.9N;128.5E (tâm mơ hình có xu lệch phía Tây Tây Nam so với quan trắc) Thử nghiệm 3.1 Mơ hình khu vực WRF-ARW hệ thống đồng hóa tổ hợp Kalman - LETKF Hệ thống mơ hình khu vực WRF nhân động lực ARW phiên 3.2 (viết tắt WRF-ARW) sử dụng làm công cụ hạ quy mô động lực từ trường dự báo quy mơ lớn mơ hình tồn cầu Trong nghiên cứu, hệ thống WRFARW áp dụng với ba lưới lồng tương ứng với độ phân giải 36km, 12km 4km lưới độ phân giải 12km 4km thiết lập dịch chuyển theo tâm bão Hệ thống đồng hóa số liệu sử dụng nghiên cứu phương pháp lọc Kalman chuyển dạng tổ hợp địa phương LETKF phát triển cho mơ hình WRF-ARW Chi tiết hệ thống WRFARW LETKF (gọi tắt hệ thống WRFLETKF) TS Kiều Quốc Chánh phát triển tham khảo [1] Số liệu điều kiện biên sử dụng dự báo từ mơ hình tồn cầu GFS (NCEP) hạn đến 120h cập nhật tiếng Hai trường hợp thử nghiệm gồm thử nghiệm chuẩn CTRL với 21 thành phần với cấu hình vật lý khác trường phân tích ban đầu cho thành phần sinh nhiễu GFS Trường hợp thứ hai DABV với cấu hình giống trường hợp CTRL có đồng hóa thơng tin quan trắc hịa hợp quan trắc quy mơ lớn xoáy nhân tạo hệ LETKF Hạn dự báo đến 120h cho ốp dự báo từ ngày 18/09/2013 đến 20/09/2013 cách 12 tiếng 231 3.2 Kết thử nghiệm cho bão Usagi năm 2013 Ảnh hưởng đến trường ban đầu Đối với số liệu quan trắc quy mơ lớn từ quan trắc gió vệ tinh, khoảng 70-80% số nằm mực 400-300 hPa xuất phát từ đặc tính xác định loại số liệu thông qua phần tử mây mỏng tựa (semi-transparent) cao [10] Dưới mực 400hPa, thông tin chủ yếu liên quan đến cấu trúc bão lấy từ số liệu xốy nhân tạo TCVital Số liệu AMV có ảnh hưởng phía bão giúp tăng cường thông tin từ vùng lân cân bão Thông qua số liệu quan trắc mực cao, cấu trúc dịng phân kì mực cao tái cấu trúc lại giúp ích việc giảm thiểu thời gian thích ứng cho bão mơ hình Ngồi ra, việc hiệu chỉnh dòng giúp cải thiện chất lượng dự báo quỹ đạo lên nhiều sở tạo môi trường thực cho việc mô dự báo thay đổi cường độ bão Trước hết ta xem xét hình minh họa lại trường gió mực cao thời điểm phân tích bão Usagi lúc 00z ngày 19/9/2013 vectơ màu đỏ gió mơ hình GFS sử dụng làm đầu vào cho mơ hình WRF-ARW Ta thấy phía Đơng Bắc (vĩ độ ~ 22N-24N) bão Usagi gió GFS hướng phù hợp với quan trắc cường độ có phần mạnh Như thực đồng hóa số liệu, gió khu vực phía Bắc bão giữ nguyên hướng giảm mặt độ lớn (thể véc tơ gia số quan trắc véc tơ gia số phân tích hình 5, phải) Hình đưa mặt cắt ngang véctơ gia số gió1 mực 500 200 hPa cho bão Usagi để thấy hiệu ứng phương pháp đồng _ Increment vector, véctơ gia số gió với hai thành phần gia số cho thành phần gió u gia số cho thành phần gió v, gọi tắt véctơ gia số Ví dụ vecto gió trường ban đầu ⃗ b(ub,vb) vecto quan trắc ⃗ o(uo,vo) vecto gia số quan trắc hiệu hai vecto ⃗ ob(uo-ub,vo-vb) Tương tự với ⃗ a(ua,va) vecto gió phân tích tối ưu cuối vec tơ gia số phân tích ⃗ ab(ua-ub,va-vb) ĐHQGHN Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập ập 32, Số 3S (2016) 224-235 232 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: có xu dự báo lệch bắắc cho hạn trước 72h Sau đồng ng hóa, trư trường hợp DABV cải thiện sai số quỹ đđạo hầu hết hạn dự báo sai số cường độộ giảm chủ yếu hạn 48h 72h hóa Mực (Hình 5, trái) hầu u ch có hiệu số liệu bão nhân tạo o mực m cao có hiệu chỉnh quan trắc tr AMV hoàn lưu bão bão nhân tạo o (Hình 5, phải) ph Lưu ý thơng tin nhân tạo từ TCVital cung cấp cấu trúc đến mựcc 300hPa tập t trung phạm vi bão số liệu AMV bổ sung phía ngồi bão ão phía mực m 300 hPa nhiều, u, hay nói cách khác, việc vi hịa hợp liệu quan trắc cho phép tự bổ b sung khiếm khuyết hai nguồn số liệu khác đưa vào tăng cường chất lượng ng dự d báo Mặc dù tồn việcc tái cấu c trúc theo phương thẳng đứng ng cách tiếp ti cận cho phép xem xét ảnh hưởng củaa việc vi đồng hóa cấu trúc bão quy mô lớn tớii sai số s dự báo quỹ đạo cường độ đặc đ trưng khác hệ thống dự báo tổ hợp p (như trung bình b tổ hợp hay độ tán hệ thống tổ hợ ợp) (Hình 4) Ảnh hưởng đến sai số dự báo quỹ qu đạo cường độ bão Hình Trường gió mựcc 300hPa ccủa GFS thời điểm ban đầu (véc tơ màu đỏ)) quan tr trắc gió AMV xốy nhân tạoo (véc tơ màu đen) Vectơ tham khảo độ lớnn có giá tr trị 30 m/s Hình 6a,b cho thấy, đối vớii quỹ qu đạo dự báo bão Usagi (2013) trườ ờng hợp CTRL Hình So sánh véc tơ gia số s quan trắc gió AMV kết hợp với TCVital (màu đỏỏ) véc tơ gia số phân tích (màu đen) thử nghiệm DABV mựcc 500hPa (trái) 200hPa (ph (phải) tồn miềnn tính (36km) cho bão b Usagi lúc 00Z ngày 20/9/2013 2013 Vec tơ tham kh khảo độ lớnn có giá trị tr 60 m/s cho mực 500hPa 30 m/s cho mựcc 200hPa G D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 b) 600 Sai số quỹ đạo (km ) d) 400 CTRL quỹ đạo DABV quỹ đạo CTRL độ tán DABV độ tán 350 300 500 250 400 200 300 150 200 100 100 50 0 00h 24h 48h 72h 96h 120h 18 Sai số tuyệt đối Vm ax (m /s) 700 Độ tán quỹ đạo (km ) c) 16 CTRL vmax DABV vmax 14 CTRL độ tán DABV độ tán 12 10 2 Độ tán Vm ax (m /s) a) 233 00h 24h 48h 72h 96h 120h Hạn dự báo Hạn dự báo Hình Minh họa quỹ đạo cường độ dự báo bão Usagi ốp 00z ngày 20-09-2013 hai trường hợp CTRL (a) DABV (b) (đường đỏ quỹ đạo chuẩn, đường đen trung bình tổ hợp đường tím mảnh quỹ đạo thành phần tổ hợp); trung bình sai số từ tất ốp dự báo bão Usagi quỹ đạo độ tán tương ứng (c) cường độ độ tán tương ứng (d) Điểm lưu ý bão Usagi sau vào Biển Đông, bão tiếp tục tăng cường độ trở lại thời điểm quanh hạn dự báo 48h - 72h (ngày 22/09/2013) - thời điểm mà sai số cường độ giảm thử nghiệm DABV so với CTRL Đối với vị trí ban đầu, có hiệu chỉnh tốt số chu kì dự báo mặt trung bình chu kì dự báo, khác biệt DABV CTRL không đáng kể Riêng cường độ ban đầu, việc đồng hóa thơng tin xốy trường hợp DABV giảm sai số cường độ so với CTRL Như bản, chu kì dự báo thử nghiệm cho bão Usagi, trường hợp DABV giảm sai số quỹ đạo hạn hầu hết hạn dự báo sai số cường độ giảm đồng thời theo hai hạn dự báo 48h 72h Về độ tán mơ hình, quỹ đạo có khác biết hai trường hợp hạn trước 96h Đối với độ tán dự báo cường độ, hạn dự báo từ 24h - 72h, trường hợp DABV nhỏ CTRL kèm theo sai số thấp hạn dự báo 48h đến 72h cho thấy hai hạn tỉ lệ tin cậy dự báo cường độ DABV tăng lên so với CTRL Kết luận Bài báo giới thiệu phương pháp ban đầu hóa xốy cách khách quan sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu (ở phương pháp LETKF) với quan trắc thiết lập cách đồng thời từ quan trắc quy mô lớn (số liệu gió vệ tinh CIMSS) quan trắc quy mơ bão (từ mơ hình xốy chiều với đầu vào phân tích bão thực tế) thử nghiệm mơ hình khu vực WRF-ARW cho dự báo 234 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 bão Usagi hoạt động khu vực TBTBD năm 2013 Việc đưa thông tin quan trắc vào cho thấy khả tăng cường thơng tin vị trí, cường độ ban đầu xoáy bão kèm theo việc cải thiện dự báo chất lượng quỹ đạo hầu hết hạn dự báo cho trường hợp thử nghiệm Sai số dự báo cường độ giảm chủ yếu hạn từ 48h-72h liên quan đến thời kì mạnh bão đồng thời sau vào Biển Đông Việc đưa thông tin cách khách quan, linh hoạt thông qua phương pháp đồng hóa tổ hợp LETKF cho phép bước đầu đưa thơng tin phân tích bão nghiệp vụ vào toán dự báo xoáy thuận nhiệt đới cho mơ hình phân giải cao mà không cần thông qua bước can thiệp vào trường ban đầu mơ phương pháp ban đầu hóa xốy bão khác Ngồi ra, hiệu ứng q trình đồng hóa đồng thời hai loại thơng tin hai quy mơ khác cịn mang tính phi tuyến cần thiết có khảo sát tập mẫu lớn Tài liệu tham khảo [1] Kiều Quốc Chánh, (2011), “Xây dựng hệ thống đồng hóa lọc Kalman tổ hợp địa phương cho mơ hình dự báo thời tiết WRF”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 27, (1S), tr 17-28 [2] Phan Văn Tân, Nguyễn Lê Dũng (2009), “Thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp với sơ đồ ban đầu hóa xốy vào dự báo quĩ đạo bão Biển Đơng”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, (583), tr 1-9 [3] Barbour, A.D., L Holst, S Janson (1993), “Poisson Approximation”, Ann Probab., 21 (4), pp 2269-2279 [4] Holland, G (2008), "A revised hurricane pressure-wind model", Mon Wea Rev., (136), pp 3432-3445 [5] Holton, J.R (2004), Introduction to Dynamic Meteorology, Elsevier Academic Press [6] Kalnay, E., L Hong, T Miyoshi, S-C Yang, and J Ballabrera-Poy (2007), "4D-var or ensemble Kalman filter?", Tellus, (59A), pp 758-773 [7] Kieu, C Q., and D.-L Zhang, (2009), "An analytical model for the rapid intensification of tropical cyclones", Q J R Meteor Soc., (135), pp 1336-1349 [8] Kurihara, Y., M A Bender, and R J Ross (1993), “An initialization scheme of hurricane models by vortex specification”, Mon Wea Rev., (121), pp 2030-2045 [9] Nguyen, H.V., and Y.L Chen (2011), “High resolution initialization and simulations of typhoon Morakot (2009)”, Mon Wea Rev., (139), pp 1463-1491 [10] Soden, B J., C Velden, and R Tuleya (2001), "The Impact of Satellite Winds on Experimental GFDL Hurricane Model Forecasts", Mon Wea Rev., (129), 835-852 [11] Tallapragada, V., and Coauthors (2014), Significant Advances to the NCEP Operational HWRF Modeling System for Improved Hurricane Forecasts, The 31st Conference on Hurricanes and Tropical Meteorology, San Diego, CA, Amer Meteor Soc., 14D.1 [12] Wang, M., M Xue, K Zhao, and J Dong (2014), “Assimilation of T-TREC-Retrieved Winds from Single-Doppler Radar with an Ensemble Kalman Filter for the Forecast of Typhoon Jangmi (2008)”, Mon Wea Rev., (142), pp 1892-1907 [13] Zhang, M., Milija Zupanski, Min-Jeong Kim, and John A Knaff (2013), “Assimilating AMSU-A Radiances in the TC Core Area with NOAA Operational HWRF (2011) and a Hybrid Data Assimilation System: Danielle (2010)”, Mon Wea Rev., (141), pp 3889-3907 [14] Zou, X and Q Xiao (2000), “Studies on the Initialization and Simulation of a Mature Hurricane Using a Variational Bogus Data Assimilation Scheme”, J Atmos Sci., (57), pp 836-860 D.Đ Tiến nnk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 235 Improving Initial Tropical Cyclone Conditions in Numerical Weather Prediction with Blending Storm-scale and Large-Scale Observations Du Duc Tien1, Ngo Duc Thanh2, Kieu Quoc Chanh3 National Center for Hydro-Meteorological Forecasting, Hanoi, Vietnam University of Science and Technology of Hanoi, Vietnam Academy of Science and Technology, Vietnam Indiana University, Indiana, USA Abstract: Using blending observations from storm-scale to large-scale, the study present an approach for initializing tropical cyclone conditions in numerical weather prediction models WRFARW developed by NCEP using the local ensemble transformed Kalman filter (LETKF) assimilation method The storm-scale observation was created by using 3-dimension tropical cyclone model with real-time cyclone analysis parameters from NCEP (tropical cyclone vital reports) and the large-scale observation was created based on cloud motion wind of the Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (University of Wisconsin) Some first experiments were carried out with severe tropical cyclone Usagi in the north Western Pacific (2013) and the results showed that this method can help increasing both track and intensity tropical cyclone forecast Keywords: Tropical cyclone initialization, 3-dimension tropical structure  ... thông tin quan trắc vào cho thấy khả tăng cường thông tin vị trí, cường độ ban đầu xốy bão kèm theo việc cải thiện dự báo chất lượng quỹ đạo hầu hết hạn dự báo cho trường hợp thử nghiệm Sai số. .. hóa số liệu (ở phương pháp LETKF) với quan trắc thiết lập cách đồng thời từ quan trắc quy mơ lớn (số liệu gió vệ tinh CIMSS) quan trắc quy mơ bão (từ mơ hình xốy chiều với đầu vào phân tích bão. .. số thấp hạn dự báo 48h đến 72h cho thấy hai hạn tỉ lệ tin cậy dự báo cường độ DABV tăng lên so với CTRL Kết luận Bài báo giới thiệu phương pháp ban đầu hóa xốy cách khách quan sử dụng sơ đồ đồng