Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 Thử nghiệm dự báo hạn mùa nhiệt độ trung bình tháng lượng mưa tháng cho Việt Nam sử dụng mô hình clWRF Vũ Thanh Hằng*, Nguyễn Thị Hạnh Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà nội Nhận ngày 03 tháng năm 2014 Chỉnh sửa ngày 18 tháng năm 2014; Chấp nhận đăng ngày 31 tháng năm 2014 Tóm tắt Mơ hình clWRF sử dụng để thử nghiệm dự báo hạn mùa nhiệt độ trung bình tháng lượng mưa tháng cho Việt Nam Điều kiện biên cung cấp cho clWRF sản phẩm đầu mơ hình dự báo khí hậu tồn cầu CFS NCEP với độ phân giải độ Dự báo khí hậu với hạn từ đến tháng thời điểm 00Z từ tháng 1/2012 đến tháng 5/2013 Kết dự báo mơ hình đánh giá qua số ME, MAE RE trước sau hiệu chỉnh Sai số nhiệt độ thể ổn định sai số lượng mưa hạn dự báo Việc thực hiệu chỉnh kết dự báo cho thấy sai số giảm đáng kể Từ khóa: Dự báo mùa, mơ hình clWRF, Việt Nam Mở đầu∗ vai trị quan trọng việc điều khiển hồn lưu khí [1] Do vậy, dự báo hạn mùa phụ thuộc nhiều vào nhiệt độ mặt nước biển (SST) trình vật lý khác bề mặt trái đất điều kiện ban đầu khí Trên qui mơ tồn cầu, ngun nhân để khí hậu thay đổi từ năm sang năm khác thay đổi SST toàn cầu [2] SST có chu kỳ mùa trung bình, nhiên dị thường SST có bậc đại lượng 1oC, qui mơ khơng gian lên tới 1000km qui mô thời gian cỡ từ đến vài tháng Đối với vùng nhiệt đới, dị thường SST đặc biệt quan trọng liên quan đến hoạt động đối lưu sâu điều khiển phần lớn hoàn lưu khí tồn cầu Hiện nay, dự báo hạn mùa (seasonal forecast) vấn đề không nhà khoa học quan tâm mà cịn có ý nghĩa ứng dụng lớn hoạt động kinh tế xã hội Dự báo khí hậu hạn mùa khác với dự báo thời tiết hạn ngắn không đích dự báo mà cịn cách tiếp cận phương pháp sử dụng [1] Những sản phẩm dự báo hạn mùa thường nhiệt độ trung bình mùa tổng lượng giáng thủy mùa Thời hạn dự báo hạn mùa thường từ qui mô tháng năm hạn dự báo phổ biến 1, 3, 6, tháng Khi thời gian tích phân tăng lên, tương tác khí đại dương đóng Cho đến nay, tốn dự báo hạn mùa thường tiếp cận theo hai hướng: thống kê _ ∗ Tác giả liên hệ ĐT: 84-903252170 E-mail: hangvt@vnu.edu.vn 31 32 V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 động lực [2] Cách tiếp cận cổ điển theo hướng kinh nghiệm (phương pháp thống kê) sử dụng chuỗi số liệu khứ để xây dựng mơ hình dự báo cho tương lai Ưu điểm phương pháp đơn giản, không tốn nhiều tài ngun tính tốn nhiên hạn chế không dự báo biến đổi đột ngột tượng không nắm bắt chất động lực phức tạp bên trình Cách tiếp cận theo hướng lý thuyết (phương pháp động lực) tính tốn sở ngun lý vật lý thiết lập gần để xem xét biến đổi hệ thống khí hậu Đó mơ hình hồn lưu chung khí kết hợp mơ hình khí quyển-đại dương thiết lập chất vật lý tượng Kết dự báo từ mơ hình động lực tốn tài ngun máy tính có độ xác cao qui mơ tồn cầu khu vực Bài toán dự báo hạn dài trước Việt Nam chủ yếu theo hướng thống kê với cơng trình nghiên cứu Phạm Đức Thi (1987) xây dựng số phương pháp dự báo nhiệt độ mùa đông mưa mùa hè cho khu vực phía bắc Việt Nam [3] Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Môi trường xây dựng hệ thống dự báo nghiệp vụ dị thường tổng lượng mưa mùa nhiệt độ trung bình sở phương pháp thống kê Dự báo khí hậu tháng cho khu vực Việt Nam bao gồm nhiệt độ, lượng mưa, xoáy thuận nhiệt đới khơng khí lạnh [4] Cho đến nay, việc ứng dụng mơ hình số tốn dự báo hạn mùa Việt Nam Phan Văn Tân cộng (2009) bước đầu thử nghiệm sử dụng mơ hình RegCM3 để dự báo nhiệt độ trung bình tháng tổng lượng mưa tháng cho tháng mùa hè 6-8/1996 với điều kiện ban đầu điều kiện biên từ mơ hình tồn cầu CAM [5] Với mục đích ứng dụng tính ưu việt mơ hình số, báo trình bày kết thử nghiệm sử dụng mơ hình WRF phiên khí hậu (clWRF) để dự báo hạn mùa số yếu tố khí hậu Mơ hình clWRF thiết kế thí nghiệm 2.1 Mơ hình clWRF Mơ hình dự báo nghiên cứu thời tiết WRF (Weather Research and Forecasting) mơ hình khu vực sử dụng rộng rãi với mục đích chi tiết hóa động lực cho khu vực nghiên cứu Mơ hình clWRF (Climate WRF model) phiên cải tiến mơ hình WRF phiên 3.3.1 cho mơ khí hậu khu vực, ‘module’ phiên thời tiết giữ nguyên [6] Điểm khác biệt clWRF cung cấp thêm ‘module’ để sử dụng kịch phát thải khí nhà kính SRES kịch RCP nhằm phục vụ tốn nghiên cứu khí hậu Đối với nghiên cứu khí hậu, sơ đồ tham số hóa xạ CAM sử dụng sơ đồ có phân chia lớp ozơn biến đổi theo tháng cho phép cập nhật nồng độ khí nhà kính theo kịch phát thải khí nhà kính Sơ đồ bề mặt đất Noah lựa chọn để biểu diễn thơng lượng khí bề mặt Sơ đồ tham số hóa đối lưu Kain-Fristch sử dụng nghiên cứu 2.2 Thiết kế thí nghiệm a) Chạy mơ khí hậu q khứ 19812000 Trong toán dự báo hạn mùa phương pháp hạ thấp qui mơ động lực sử dụng mơ hình khí hậu khu vực, sai số kết dự báo gồm sai số mơ hình sử dụng sai số trường số liệu đầu vào mơ hình tồn cầu Do vậy, để có sở hiệu chỉnh sản phẩm dự báo (loại bỏ sai số hệ thống V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 trường mơ hình tồn cầu) cần thiết phải chạy mơ hình khí hậu khu vực với trường dự báo từ mơ hình tồn cầu đủ dài khứ (hindcast), sau sử dụng làm khí hậu mơ hình (model climatology) Tuy nhiên, số liệu dự báo khứ CFS khơng cịn lưu trữ để khai thác sử dụng làm đầu vào cho mơ hình khu vực, nên nghiên cứu số liệu tái phân tích từ hệ thống dự báo khí hậu NCEP (CFSR độ phân giải 0,5 x 0,5 độ) dùng để thay Mơ hình clWRF bất thủy tĩnh chạy với độ phân giải ngang 36km Miền tính mơ hình có tâm 20N 105E, với 144 x 130 điểm lưới (Hình 1) Thời gian chạy mơ khí hậu khứ giai đoạn 1981-2000 Do điều kiện biên clWRF số liệu tái phân tích NCEP CFSR nên sản phẩm mô clWRF sử dụng để đánh giá kỹ mô mơ hình, đồng thời coi khí hậu mơ hình tốn hiệu chỉnh sản phẩm dự báo 33 sản phẩm dự báo cung cấp miễn phí đến hạn tháng tính từ tháng tháng làm dự báo Do hạn chế đường truyền khả lưu trữ nên số liệu tải để chạy dự báo nghiên cứu thực ngày lần, nghĩa trung bình có lần chạy tháng Mỗi lần dự báo mơ hình tích phân liên tục tháng tháng Quy trình dự báo hạn dự báo (lead-time) minh họa Hình c) Số liệu quan trắc hiệu chỉnh kết Kết mô dự báo clWRF nội suy 77 trạm quan trắc khí tượng bề mặt khu vực Việt Nam cho hai biến nhiệt độ khơng khí bề mặt lượng mưa Sai số trung bình ME, sai số tuyệt đối MAE sai số tương đối RE sử dụng để đánh giá kết mơ hình Nhằm nâng cao chất lượng dự báo mơ hình clWRF, giá trị trung bình tháng thời kỳ (1981-2000) quan trắc mô sử dụng để hiệu chỉnh sản phẩm mơ hình Cách thức hiệu chỉnh thực sau: - Chênh lệch quan trắc mô tháng trạm xác định theo công thức: n n Δ jk = ∑OBS _ Cliijk − ∑ MOD _ Cliijk n i=1 n i=1 Hình Độ cao địa hình miền tính chạy WRF b) Chạy dự báo Điều kiện biên cung cấp cho clWRF sản phẩm đầu mơ hình dự báo khí hậu tồn cầu CFS NCEP với độ phân giải độ Trong hệ thống nghiệp vụ, CFS chạy dự báo hàng ngày với hạn dự báo tháng Trong đó: OBS_Cli MOD_Cli tương ứng giá trị nhiệt độ trung bình tháng/tổng lượng mưa tháng quan trắc mơ hình thời kỳ mơ phỏng; n số năm mô phỏng; j số theo trạm k số theo tháng - Giá trị dự báo mơ hình sau hiệu chỉnh là: FC jk = MOD _ FC jk + Δ jk với MOD_FCjk giá trị dự báo mơ hình chưa hiệu chỉnh 34 V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Mơi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 Hình Sơ đồ minh họa qui trình dự báo (a) hạn dự báo (b) Kết nhận xét 3.1 Kết mơ Hình biểu diễn giá trị nhiệt độ khơng khí (T2m) trung bình năm, mùa hè, mùa đông trạm quan trắc giai đoạn mơ 1981-2000 Nhìn hình vẽ nhận thấy mơ hình clWRF mơ tương đối phù hợp phân bố nhiệt độ toàn lãnh thổ Việt Nam Xu chung mơ hình mơ nhiệt độ T2m thiên thấp so với thực tế, đặc biệt vùng Tây Bắc Trong tháng mùa hè, thiên thấp mơ hình so với quan trắc thể rõ trạm ven biển Miền Trung ngược lại thiên cao số trạm vùng đồng Bắc Bộ Trong thời kỳ mùa đông, trạm vùng núi Tây Bắc có nhiệt độ bề mặt mơ mơ hình thấp so với quan trắc nhiều so với khu vực lại Sự chênh lệch T2m mơ hình quan trắc đánh giá định lượng qua số ME MAE biểu diễn Hình (a) (b) (c) o Hình Nhiệt độ khơng khí T2m ( C) trung bình năm (a), mùa hè 6-8 (b), mùa đơng 12-2 (c) mơ hình clWRF (trên) quan trắc (dưới) trạm giai đoạn 1981-2000 V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 Phân bố ME trạm Hình cho thấy hầu hết có giá trị âm, nghĩa giá trị mơ mơ hình thường thấp so với quan trắc, nguyên nhân chủ yếu độ cao trạm mơ hình thường cao so với thực tế Đối với yếu tố nhiệt độ, ảnh hưởng độ cao trạm quan trọng nên hầu hết trạm vùng núi Tây Bắc có sai lệch lớn so với vùng cịn lại, có nơi chênh lệch tới 4oC Trong thời kỳ mùa hè, xu thiên âm thể số trạm phía Tây Bắc thiên dương nhẹ vùng đồng Bắc Bộ, số trạm Nam Trung Bộ Tây Nguyên Trong thời kỳ mùa đơng, trạm đa phần có giá trị mô thấp so với thực tế, đặc biệt phía bắc Điều hồn tồn phù hợp nước ta thời gian chịu ảnh hưởng gió mùa mùa đơng từ vùng vĩ độ cao gây đợt xâm nhập lạnh vào Việt Nam dẫn đến nhiệt biến động mạnh nên sai khác mô quan trắc lớn Phân bố sai số MAE trạm toàn Việt Nam cho thấy sai số lớn tập trung vùng núi Tây Bắc, rải rác vài trạm vùng Bắc Trung Bộ Tây Nguyên, sai số tháng mùa đông lớn tháng mùa hè Sai số trung bình cho bảy vùng khí hậu Việt Nam trình bày Bảng (a) (b) (c) Hình Giá trị ME (trên) MAE (dưới) T2m (oC) trung bình năm (a), mùa hè 6-8 (b), mùa đông 12-2(c) trạm giai đoạn 1981-2000 Bảng Giá trị ME MAE T2m (oC) vùng khí hậu toàn Việt Nam giai đoạn 1981-2000 Vùng Tây Bắc (B1) Đông Bắc (B2) ĐB Bắc Bộ (B3) Bắc Trung Bộ (B4) Nam Trung Bộ (N1) Tây Nguyên (N2) Nam Bộ (N3) Việt Nam Mùa hè -2.6 0.0 0.1 -1.2 -1.0 -0.5 -0.1 -0.6 ME (oC) Mùa đông -4.9 -1.8 -1.8 -1.6 -1.5 -0.4 -0.7 -1.7 35 Cả năm -3.6 -1.0 -1.0 -1.4 -1.5 -0.7 -0.5 -1.2 Mùa hè 3.0 1.3 0.4 1.2 1.2 0.9 0.4 1.1 MAE (oC) Mùa đông 4.9 2.4 2.0 2.2 1.5 1.0 0.7 2.0 Cả năm 3.6 1.8 1.1 1.5 1.5 1.1 0.6 1.5 36 V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 Từ Bảng nhận thấy hầu hết vùng khí hậu năm giá trị T2m mơ hình thấp thực tế, ngoại trừ vùng khí hậu B2-B3 cao khơng đáng kể Xét chung nước vùng khí hậu phía bắc ln có sai số cao vùng khí hậu phía nam tháng mùa đơng biến đổi nhiệt độ mạnh Những khác biệt T2m mơ hình so với thực tế nhận thấy biến trình năm biểu diễn Hình Kết mơ lượng mưa trung bình tháng (tổng lượng mưa năm chia 12 tháng) thời kỳ 1981-2000 lượng mưa trung bình tháng mưa nhiều từ tháng đến tháng 11 trạm biểu diễn Hình Từ hình vẽ nhận thấy, ngược lại với biến nhiệt độ, mô hình mơ lượng mưa có xu thiên cao so với thực tế Nhìn chung, lượng mưa trung bình tháng theo quan trắc trạm dao động khoảng từ 100mm/tháng đến 400mm/tháng, theo kết mơ hình từ khoảng 150mm/tháng đến 500mm/tháng Trong tháng mưa nhiều, xu thiên cao thể rõ số trạm phía nam Hình Biến trình T2m trung bình thời kỳ 19812000 mơ quan trắc (b) (a) Hình Lượng mưa trung bình tháng (a) tháng mưa nhiều 6-11 (b) (mm/tháng) trạm mơ hình clWRF (trên) quan trắc (dưới) giai đoạn 1981-2000 V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 Kết đánh giá số ME RE cho lượng mưa trạm biểu diễn Hình Nhìn chung, xu thiên cao thể hầu hết trạm toàn Việt Nam ngoại trừ vài trạm phía bắc thiên âm Mức độ chênh lệch trạm phía nam ven biển miền Trung với quan trắc lớn nhiều so với trạm khu vực đồng Bắc Bộ Điều cho thấy mơ hình chưa mô tốt nguyên nhân gây mưa khu vực gần xích đạo Khi đánh giá chuỗi số liệu năm ta thấy giá trị RE lớn so với tính riêng cho tháng mưa nhiều Điều cho thấy tháng mưa mơ hình cho dự báo khống nhiều so với thực tế Bảng giá trị sai số vùng khí hậu cho thấy sai số lớn vùng khí hậu N3 N1, sai số nhỏ vùng B1 tính trung bình năm (a) (b) Hình Giá trị ME (mm) (trên) RE (%) (dưới) lượng mưa trung bình tháng (a) tháng mưa nhiều 6-11 (b) trạm giai đoạn 1981-2000 Bảng Giá trị ME (mm/tháng) RE (%) lượng mưa trung bình tháng tháng mưa nhiều vùng khí hậu tồn Việt Nam giai đoạn 1981-2000 Vùng Tây Bắc (B1) Đông Bắc (B2) ĐB Bắc Bộ (B3) Bắc Trung Bộ (B4) Nam Trung Bộ (N1) Tây Nguyên (N2) Nam Bộ (N3) Việt Nam 37 ME (mm/tháng) Tháng 6-11 Cả năm 34.5 45.4 26.6 33.5 57.6 61.2 85.7 123.9 147.8 202.9 87.3 117.5 315.6 282.7 95.6 112.7 RE (%) Tháng 6-11 Cả năm 22.3 36.8 34.4 41.4 28.3 45.1 32.6 69.6 88.3 153.2 36.4 74.5 134 188.3 46.8 76.2 38 V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 Hình biểu diễn biến trình lượng mưa trung bình tồn thời kỳ 1981-2000 Từ hình vẽ nhận thấy tất tháng clWRF cho lượng mưa cao so với thực tế Chênh lệch lớn tập trung khoảng từ tháng đến tháng Nhìn chung mơ hình chưa mô tốt lượng mưa diễn biến mùa mưa năm Nguyên nhân lựa chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu chưa phù hợp cho khu vực Việt Nam nên cần tiếp tục nghiên cứu Hình Biến trình mưa trung bình thời kỳ 1981-2000 (a) 3.2 Kết dự báo Trên sở phân tích kết mơ trên, mơ hình clWRF chạy thử nghiệm dự báo khí hậu với hạn từ đến tháng Kết dự báo mơ hình sau thực hiệu chỉnh nhằm cải thiện chất lượng dự báo Hình biểu diễn giá trị ME MAE T2m trung bình tháng hạn dự báo mơ hình clWRF trước sau hiệu chỉnh Từ hình vẽ nhận thấy chưa hiệu chỉnh, ME có giá trị âm, nghĩa phản ánh xu hướng dự báo nhiệt độ T2m thiên thấp mơ hình Giá trị sai số lớn tháng mùa đông với hạn dự báo tháng vào khoảng 4oC số tháng khác với hạn dự báo dài Sai số nhỏ tháng mùa hè khoảng 0,5oC Sau hiệu chỉnh, ME chủ yếu có giá trị âm hầu hết tháng hạn dự báo nhiên độ lớn sai số cải thiện rõ rệt, giá trị MAE lớn giảm xuống khoảng 2,5oC Sự biến động sai số qua hạn dự báo qui luật rõ rệt (b) Hình Giá trị ME (trên) MAE (dưới) (oC) nhiệt độ khơng khí T2m trung bình tháng hạn dự báo mơ hình clWRF trước hiệu chỉnh (a) sau hiệu chỉnh (b) V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 39 Hình 10 Giá trị ME (trên) MAE (dưới) (mm/tháng) lượng mưa tháng hạn dự báo mơ hình clWRF trước hiệu chỉnh (a) sau hiệu chỉnh (b) Kết đánh giá sai số lượng mưa tháng biểu diễn Hình 10 Nhìn hình vẽ nhận thấy kết dự báo mưa chủ yếu thiên cao hầu hết tháng Giá trị sai số lớn lên tới 300mm/tháng thường rơi tháng mùa đông xuân hạn dự báo xa Sau hiệu chỉnh, giá trị ME chủ yếu nằm khoảng [-100, 100] (mm/tháng), giá trị MAE khoảng [100, 200] (mm/tháng) Như vậy, clWRF chưa cho kết mô dự báo mưa phù hợp với thực tế sau áp dụng kỹ thuật hiệu chỉnh sai số mơ hình giảm rõ rệt Kết luận Từ kết phân tích thấy clWRF mơ nhiệt độ trạm tương đối phù hợp với thực tế ngoại trừ khu vực Tây bắc, nhiên kết mơ lượng mưa cịn kém, đặc biệt trạm khu vực phía nam Sau thử nghiệm dự báo hiệu chỉnh kết mơ hình, sai số dự báo cải thiện đáng kể Sai số T2m trung bình < 2oC sai số lượng mưa trung bình < 200mm/tháng Tuy nhiên, cần có thêm nghiên cứu lựa chọn tham số hóa vật lý phù hợp cho khu vực Việt Nam để nâng cao chất lượng dự báo mưa clWRF Lời cảm ơn Tập thể tác giả xin chân thành cảm ơn hỗ trợ Đề tài cấp Nhà nước Nghiên cứu 40 V.T Hằng, N.T Hạnh /Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, Tập 30, Số (2014) 31-40 định hướng ứng dụng, mã số ĐT.NCCBĐHUD.2011-G/09 Tài liệu tham khảo [1] Wang S.W, A review on seasonal climate prediction, Advances in Atmospheric sciences 18 (2001) 197 [2] Stockdale T.N., An overview of techniques for seasonal forecasting, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 14 (2000) 305 [3] Phạm Đức Thi, Xây dựng số phương pháp dự báo hạn vừa, hạn dài nhiệt độ mùa đông mưa mùa hè khu vực phía bắc Việt Nam, Báo cáo đề tài Chương trình 42, Tổng cục Khí tượng Thủy văn (1987) [4] http://www.imh.ac.vn [5] Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Lương Mạnh Thắng, Trần Quang Đức, Về khả ứng dụng mơ hình RegCM vào dự báo hạn mùa trường khí hậu bề mặt Việt Nam, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà nội, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 25 (2009) 241 [6] Skamarock W.C et al., A description of the Advanced Research WRF version 3, NCAR Tech Note (2008) 125p [http://www.mmm.ucar edu/wrf/users/docs/arw_v3.pdf] Monthly Temperature and Precipitation Seasonal Forecast over Vietnam using clWRF Model Vũ Thanh Hằng, Nguyễn Thị Hạnh VNU University of Science, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hanoi, Vietnam Abstract: The clWRF model is used to test seasonal forecast of monthly temperature and precipitation over Vietnam The global Climate Forecast System-CFS output with degree horizontal resolution is used as lateral boundary condition for clWRF The leadtime is from one month to six months starting from 00Z Jan 2012 to May 2013 Mean error (ME), mean absolute error (MAE) and relative error (RE) are calculated for non-corrected and corrected results The temperature errors are more stable than rainfall errors in all leadtimes The errors clearly reduce when the forecast results are corrected Keywords: Seasonal forecast, clWRF model, Vietnam ... mơ hình số toán dự báo hạn mùa Việt Nam Phan Văn Tân cộng (2009) bước đầu thử nghiệm sử dụng mơ hình RegCM3 để dự báo nhiệt độ trung bình tháng tổng lượng mưa tháng cho tháng mùa hè 6-8/1996... mưa mùa nhiệt độ trung bình sở phương pháp thống kê Dự báo khí hậu tháng cho khu vực Việt Nam bao gồm nhiệt độ, lượng mưa, xốy thuận nhiệt đới khơng khí lạnh [4] Cho đến nay, việc ứng dụng mơ hình. .. từ mô hình tồn cầu CAM [5] Với mục đích ứng dụng tính ưu việt mơ hình số, báo trình bày kết thử nghiệm sử dụng mơ hình WRF phiên khí hậu (clWRF) để dự báo hạn mùa số yếu tố khí hậu Mơ hình clWRF