Thông tin tài liệu
VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 Original Article Implementation of Tropical Cyclone Detection Scheme to CCAM model for Seasonal Tropical Cyclone Prediction over the Vietnam East Sea Pham Thanh Ha1, Hoang Danh Huy1, Pham Quang Nam1, Jack Katzfey2, John McGregor2, Nguyen Kim Chi2, Tran Quang Duc1, Nguyen Manh Linh3, Phan Van Tan1* VNU University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam CSIRO, Australia, 107-121 Station St, Aspendale VIC 3195, Australia National Centre for Hydro-Meteorological Forecasting, Vietnam Meteorological Hydrological Administration, 62 Nguyen Chi Thanh, Hanoi, Vietnam Received 18 April 2019 Revised June 2019; Accepted 17 June 2019 Abstract: This study has selected a vortex tracking algorithm scheme for simulating the activity of tropical cyclone in the Vietnam East Sea by CCAM model The results show that the CCAM model is able to simulate well the large scale in each month through a reasonable description of the movement rules of the tropical cyclone in the study area Then, this vortex tracking algorithm scheme was applied to test the seasonal forecast with the outputs of the CCAM model with a resolution of 20km for September 2018 and October 2018 The obtaining results are forecasted quite closely in terms of both quantity and high potential occurrence areas of the tropical cyclone when compared with reality In particular, for October 2018, although the activity area of the tropical cyclone - YUTU is significantly different from the multi-year average activity position, the seasonal forecast results are obtained from the 120 members of the CCAM model captured this difference This suggests that it is possible to apply the CCAM model in combination with the selected vortex tracking algorithm scheme for the seasonal forecast of the tropical cyclone over the Vietnam East Sea region in the future Keywords: Vortex tracking algorithm scheme, Tropical storm, Tropical cyclone, The Vietnam East Sea * * Corresponding author E-mail address: phanvantan@hus.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4384 49 VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 Thử nghiệm sơ đồ dị tìm xốy cho mơ hình CCAM để dự báo bão hạn mùa khu vực Biển Đơng Phạm Thanh Hà1, Hồng Danh Huy1, Phạm Quang Nam1, Jack Katzfey2, John McGregor2, Nguyen Kim Chi2, Trần Quang Đức1, Nguyễn Mạnh Linh3, Phan Văn Tân1,* Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội CSIRO, Australia, 107-121 Station St, Aspendale VIC 3195, Australia Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn, 62 Nguyễn Chí Thanh, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 18 tháng năm 2019 Chỉnh sửa ngày tháng năm 2019; Chấp nhận đăng ngày 17 tháng năm 2019 Tóm tắt: Nghiên cứu lựa chọn sơ đồ dị tìm xốy phù hợp cho việc mô hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đơng mơ hình CCAM Các kết thu cho thấy mơ hình CCAM có khả mơ tốt trường hồn lưu tháng thông qua việc mô tả hợp lý quy luật dịch chuyển XTNĐ khu vực nghiên cứu Sau đó, sơ đồ dị tìm xốy áp dụng thử nghiệm phụ vụ công tác dự báo hạn mùa với kết đầu mơ hình CCAM với độ phân giải 20km cho tháng 9/2018 tháng 10/2018 Các kết nhận dự báo sát số lượng lẫn vùng có khả cao xuất hoạt động XTNĐ so sánh với thực tế Đặc biệt, tháng 10/2018, vùng hoạt động XTNĐ – YUTU có phần khác biệt so với vị trí trung bình nhiều năm, kết dự báo hạn mùa thu từ 120 thành phần dự mơ hình CCAM kết hợp với sơ đồ dị tìm xốy lựa chọn nắm bắt thay đổi Điều này, cho thấy khả sử dụng mơ hình CCAM kết hợp với tiêu dị tìm xốy lựa chọn công tác dự báo hạn mùa hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đông tương lai Từ khố: Sơ đồ dị tìm xốy, bão, xốy thuận nhiệt đới, Biển Đơng. km chạy theo hướng Bắc Nam, hàng năm chịu ảnh hưởng khoảng 11.9 XTNĐ Biển Đông (Đinh Văn Ưu, 2009 [1]) Sự xuất XTNĐ thường kèm theo tượng thời tiết nguy hiểm mưa lớn, gió mạnh, sóng to , Mở đầu Xốy thuận nhiệt đới (XTNĐ) tượng thời tiết nguy hiểm Việt Nam quốc gia có đường bờ biển chạy dài 3000 Tác giả liên hệ Địa email: phanvantan@hus.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4384 50 P.T Ha et al / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 gây nên thiệt hại đến đời sống xã hội kinh tế khu vực XTNĐ qua Đặc biệt, xuất XTNĐ biển mối nguy hiểm đe doạ trực tiếp tới tính mạng ngư dân, trường hợp đánh bắt xa bờ Ngồi ra, xuất XTNĐ gây khó khăn với cơng tác tuần tra, tìm kiếm cứu hộ, cứu nạn biển hoạt động sinh sống, kinh tế vùng hải đảo Bởi vậy, thông tin dự báo cảnh báo bão mối quan tâm toàn xã hội Bên cạnh toán dự báo bão thời tiết, dự báo bão hạn mùa vấn đề đặc biệt trọng tầm quan trọng ứng dụng thực tiễn Dự báo bão hạn mùa cung cấp thơng tin khả xuất bão tương lai với hạn đủ dài (thường vài ba tháng tới năm) phục vụ phòng tránh thiên tai cách chủ động Dự báo bão hạn mùa tiếp cận nhiều phương pháp khác nhau, nhiên chia thành cách chính: 1) hướng tiếp cận động lực dựa việc sử dụng thông tin hình thành phát triển XTNĐ từ mơ hình dự báo khí hậu; 2) hướng tiếp cận thống kê dựa mối quan hệ số đặc trưng XTNĐ số lượng bão, số ngày bão, vùng hoạt động bão với đặc trưng trường quy mô lớn nhiệt độ mặt nước biển (SST), số ENSO, gió vĩ hướng, áp suất bề mặt ; 3) hướng tiếp cận kết hợp thống kê – động lực (Chan CS, 2001 [2]; Camargo Barnston, 2009 [3]; Klotzbach Gray, 2009 [4]; Vecchi CS, 2011 [5]; Lu CS, 2013 [6]) Trong hướng tiếp cận trên, phương pháp dự báo bão hạn mùa theo hướng thống kê sử dụng phổ biến nhất, đơn giản khơng địi hỏi tài ngun máy tính mạnh mơ hình khí hậu với độ phân giải thô (Klotzbach, 2007 [7]; Vitart CS, 2010 [8]; Yeung Chan, 2012 [9]) Dự báo XTNĐ hạn mùa theo phương pháp kết hợp thống kê động lực áp dụng cho nhiều khu vực khác giới (Camargo CS, 2007 [10]) Đối với khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương, Đại học thành phố Hồng Kông (City University of Hong Kong) đưa dự báo cho mùa số lượng 51 XTNĐ phương pháp thống kê thời gian thực (Chan CS 1998, 2001 [11, 2], Viện nghiên cứu quốc tế Khí hậu Xã hội (IRI - International Research Institute for Climate and Society) (Camargo Barnston, 2009 [3]) Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (Vitart Stockdale, 2001 [12]) cung cấp tin dự báo tần suất hoạt động XTNĐ dựa mơ hình động lực Các nghiên cứu trước (Vitart CS, 1997 [13]; Yokoi CS, 2009 [14]) cho thấy kết đầu mơ hình hồn lưu chung (GCM General Circulation Model) có khả mơ tốt cấu trúc quỹ đạo hoạt động XTNĐ Bên cạnh đó, mơ hình khí hậu khu vực (RCM - Regional Climate Model) với ưu điểm tiết kiệm tài ngun tính tốn sử dụng để nghiên cứu đánh giá việc mô hoạt động XTNĐ (Camargo CS, 2007 [10], Landman CS, 2005 [15]) Các mô ECHAM4.5 GCM hạ quy mô sử dụng để cưỡng cho mơ hình phổ khu vực Trung tâm dự báo môi trường Hoa Kỳ (NCEP) Từ kết hai thí nghiệm hai năm 1994 (năm XTNĐ hoạt động nhiều) năm 1998 (năm XTNĐ hoạt động ít) cho thấy khu vực hình thành xốy, mật độ bão hoàn lưu chung cải thiện rõ rệt sử dụng thông tin đầu từ mô hình RCM với độ phân giải cao so với mơ hình GCM Khác với tốn dự báo thời tiết, sản phẩm đầu mơ hình dự báo hạn mùa lớn Chẳng hạn, với trường hợp dự báo thời tiết, hạn dự báo ngày, ngày kết xuất lát cắt thời gian, có tất 13 lát cắt, kể thời điểm ban đầu Trong đó, với dự báo hạn mùa tháng trung bình tháng 30 ngày, ngày kết xuất lát cắt thời gian tống số x 30 x + = 721 lát cắt Hơn nữa, bão biến dự báo mơ hình, nên trường hợp dự báo thời tiết, bão phát “bằng mắt” thông qua việc xem xét trường dự báo Tuy nhiên, toán dự báo mùa, bão phát cách khách quan nhờ chương trình dị tìm xốy Việc dị tìm xốy bão từ sản phẩm mơ hình phụ thuộc chủ yếu vào thuật toán Mỗi thuật toán đưa 52 P.T Ha et al / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 tiêu chí phát bão Thơng thường, thuật tốn sử dụng để dị tìm xốy bão đánh giá thay đổi trường độ xốy, gió bề mặt, nhiệt độ mực khí áp, áp suất mực biển cực tiểu (Bengtsson CS, 1982 [16], Bengtsson CS, 1995 [17]; Walsh, 1997 [18], Walsh Watterson, 1997 [19], Nguyen Walsh, 2001 [20], Yeung Chan, 2012 [9]) Tuy nhiên, Camargo Zebiak, 2002 [21] phương pháp dò nhiễu loạn cực trị địa phương thay XTNĐ cần tìm Do đó, tác giả cho thuật tốn sử dụng để dị tìm xoáy bão cần phải điều chỉnh ngưỡng tiêu với điều kiện cho phù hợp với khu vực nghiên cứu, mơ hình, độ phân giải cụ thể Nhìn chung, hầu hết sơ đồ dị xốy áp dụng ngưỡng tiêu định cho tốc độ gió số mực áp suất giá trị độ xoáy mực 850 mb Về mặt vật lý để đảm bảo loại bỏ trường hợp xoáy tồn vùng vĩ độ trung bình, xốy bão tìm thấy phải đảm bảo có lõi nóng (warm-core), tốc độ gió mực thấp phải lớn tốc độ gió mực cao Bên cạnh đó, thời gian tồn XTNĐ điều kiện quan trọng sơ đồ dị tìm xốy dựa kết kết xuất từ mơ hình Do đó, việc xác định sơ đồ phù hợp cho việc dị tìm XTNĐ khu vực Biển Đơng phục vụ cho công tác dự báo bão hạn mùa vô cần thiết Trong khuôn khổ báo này, việc đánh giá lựa chọn sơ đồ dò tìm XTNĐ phù hợp dựa khả mơ hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đông giai đoạn 1980-2014 mơ hình CCAM Sau đó, sơ đồ dị tìm XTNĐ lựa chọn áp dụng thử nghiệm với kết đầu mơ hình CCAM phục vụ dự báo mùa với độ phân giải 20km cho tháng 9/2018 tháng 10/2018 Phương pháp số liệu 2.1 Mơ hình CCAM CCAM mơ hình khí tồn cầu với độ phân giải thay đổi, phát triển CRISO (McGregor, 2005 [22]; McGregor Dix, 2001 [23], 2008 [24]) CCAM bao gồm tập hợp đầy đủ tham số vật lý Mơ hình sử dụng tham số xạ sóng ngắn sóng dài cập nhật từ mơ hình GFDL (Schwarzkopf Ramaswamy, 1999 [25]; đồng thời tính đến ảnh hưởng phân bố mây, xác định dòng chất lỏng, dòng băng-nước Rotstayn, 1997 [26] Mơ hình bao gồm sơ đồ Rotstayn Lohmann, 2002 [27] ảnh hưởng trực tiếp gián tiếp sol khí sunfat Mơ hình sử dụng dịng lớp biên phụ thuộc ổn định dựa theo lý thuyết tương đối Monin–Obukhov (McGregor CS, 1993) [28] Mơ hình CABLE trao đổi khí sinh có mơ hình, miêu tả với lớp nhiệt độ đất, lớp độ ẩm đất ba lớp tuyết Sơ đồ đối lưu mây tích sử dụng dịng khối lượng khép kín mơ tả McGregor, 2003 [29] bao gồm xốy, dịng CCAM bao gồm tham số đơn giản để tăng nhiệt độ bề mặt nước biển SST điều kiện tốc độ gió yếu lượng xạ mặt trời chiếu xuống lớn, ảnh hưởng đến tính tốn dịng bề mặt Sự tính tốn động lực CCAM bao gồm số nét đặc biệt Đây mơ hình phi thủy tĩnh với hai bước bán ẩn thời gian khác CCAM sử dụng lưới thơng thường (quasi-uniform grid) lưới co giãn (stretched grid) việc sử dụng phép biến đổi Schmidt, 1977 [30] Lưới thông thường cho phép áp dụng hiệu chỉnh sai số nhiệt độ mặt nước biển, lưới co giãn tập trung vào nguồn có sử dụng máy điện toán vùng quan tâm với điều kiện biên xung quanh Một lọc kỹ thuật số sử dụng để chuyển trường khí tượng quy mô lớn từ máy chủ vào mô lưới co giãn Trong nghiên cứu này, hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đông giai đoạn 19802014 mơ mơ hình CCAM chạy với độ phân giải ngang 20km, với miền tính bao phủ tồn khu vực Biển Đông 0-300N; 1001400E Việc thử nghiệm dự báo bão cho hai tháng 9/2018 10/2018 mơ hình CCAM thực sử dụng sản phẩm dự báo mơ hình chạy (khởi tạo) tháng 08/2018 (tháng đứng dự báo) với chu trình lần/ngày vào P.T Ha et al / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 thời điểm 00 12 UTC Số liệu phân tích tồn cầu mơ hình GFS (Global Forecast System) với độ phân giải ngang 0.25x0.25 độ, 26 mực thẳng đứng làm điều kiện ban đầu cho mơ hình Điều kiện biên mơ hình nhiệt độ bề mặt biển trung bình tháng dự báo mơ hình CFS (Climate Forecast System) độ phân giải 1.0x1.0 độ Tất sản phẩm dự báo CCAM tháng 08/2018 sử dụng để dự báo hoạt động bão tháng 09/2018 Như có 30 x = 60 thành phần cho dự báo tháng 09 ứng với hạn dự báo tháng Việc dự báo hoạt động bão tháng 10/2018 với hạn dự báo tháng việc sử dụng tất dự báo tháng 08/2018 tháng 09/2018 dựa (30 + 30) x = 120 thành phần dự báo 2.2 Sơ đồ dị tìm xốy Trong mục mơ tả phương pháp thuật toán xác định XTNĐ từ sản phẩm mơ hình CCAM Thơng tin trường đầu từ mơ hình CCAM cho mực đẳng áp chuẩn 850, 700, 500 300 hPa với độ phân giải (bước) thời gian Q trình dị tìm xốy thực cho tất lát cắt thời gian từ sản phẩm mô hình theo bước 1) Tại bước thời gian, kiểm tra nút lưới để tìm cực đại xoáy địa phương lớn tiêu cho trước Cực đại xoáy địa phương xác định giá trị độ xoáy điểm nút xem xét lớn giá trị độ xoáy bốn điểm liền kề quanh Mỗi nút lưới coi ứng viên 2) Nếu nút lưới ứng viên tìm thấy, điểm có cực tiểu khí áp mực biển nằm vùng bán kính 300km tính từ nút lưới ứng viên xác định phương pháp nội suy Vị trí thấp khí áp mực biển tìm thấy khơng thiết phải trùng với nút lưới nhờ phương pháp nội suy 3) Khi vị trí tâm thấp khí áp mực biển tìm thấy, số tiêu áp dụng để xác định xem có phải vị trí tâm bão hay khơng Các tiêu áp dụng bao gồm: Dị thường khí áp mực biển (DP) nhỏ giá trị cho trước 53 Tổng dị thường nhiệt độ (DT) mực đẳng áp lớn giá trị cho trước Sức gió phía ngồi (OCS) lớn giá trị cho trước Việc tính tốn giá trị dị thường trường (khí áp mực biển, nhiệt độ) thực việc lấy giá trị trường tâm xốy trừ giá trị trung bình trường vịng trịn bán kính 2.5 độ kinh vĩ tính từ tâm 4) Khi tất các tiêu kể thoả mãn, tâm khí áp mực biển nói xem tâm XTNĐ Do việc dị tìm tâm XTNĐ thực lát thời gian cách 6h nên q trình dị tìm XTNĐ cần quan tâm thêm đến việc tâm XTNĐ dị tìm thời điểm XTNĐ hình thành XTNĐ tồn tại lát thời gian trước Điều này, xác định việc kiểm tra tồn XTNĐ lát thời gian trước có nằm vịng bán kính 300 km tính từ vị trí tâm XTNĐ tìm thấy thời điểm Q trình dị xốy xuất nhiễu động thoả mãn tất điều kiện đưa Do đó, để loại bỏ nhiễu động này, xoáy tồn 1,5 ngày (36 giờ) coi XTNĐ Như trình bày trên, việc lựa chọn ngưỡng giá trị cho điều kiện sơ đồ xốy đóng vai trị quan trọng việc mô hoạt động XTNĐ Phan CS, 2015 [31] đánh giá khả dự báo bão hạn mùa hoạt động XTNĐ cho khu vực bờ biển Việt Nam giai đoạn 2012-2013 việc sử dụng mơ hình RegCM4.2 Các kết thu mô hợp lý thời gian vùng hoạt động XTNĐ giai đoạn nghiên cứu Do đó, tiêu dị tìm XTNĐ sử dụng nghiên cứu (ký hiệu SĐ1) áp dụng để so sánh với tiêu điều chỉnh (ký hiệu SĐ2) việc mô hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đơng giai đoạn 1980-2014 mơ hình CCAM Sự giống khác biệt hai tiêu SĐ1 SĐ2 mô tả bảng 54 P.T Ha et al / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 Bảng Các ngưỡng tiêu áp dụng hai sơ đồ dị tìm XTNĐ áp dụng nghiên cứu Dị Độ xoáy Dị thường lõi Tốc độ gió thường (s-1) nóng (K) OCS (m/s) áp suất (hPa) SĐ1 5x10-5 -5 SĐ2 -5 -5 1x10 Kết thảo luận 3.1 Đánh giá lựa chọn sơ đồ dị tìm xốy phù hợp với mơ hình CCAM thơng qua việc mơ hoạt động XTNĐ giai đoạn 1980-2014 Trong báo này, kết mô hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đông giai đoạn 1980-2014 hai tiêu SĐ1 SĐ2 so sánh đánh giá, từ lựa chọn tiêu phù hợp với việc dị tìm XTNĐ mơ hình CCAM Hình biểu diễn số lượng XTNĐ trung bình tháng giai đoạn 1980-2014 xác định hai sơ đồ dị tìm xốy (SĐ1) (SĐ2) tập số liệu mơ trường khí mơ hình CCAM số liệu XTNĐ quan trắc thu thập từ trang web weather.unisys.com Kết cho thấy có khác biệt lớn hai sơ đồ dị xốy áp dụng số liệu mơ trường khí mơ hình CCAM Cụ thể SĐ2 nắm bắt tốt biến trình năm số lượng XTNĐ khu vực Biển Đông so sánh với quan trắc, với xuất XTNĐ tập trung vào giai đoạn từ tháng đến tháng 11 đỉnh xuất vào tháng Đối với tháng đầu năm từ tháng đến tháng 7, số lượng XTNĐ trung bình tháng dị tìm dựa vào SĐ2 lớn với mức chênh lệch nằm khoảng 5.3% (tháng 4) 44.44% (tháng 1) so sánh với giá trị trung bình quan trắc tháng tương ứng Trong giai đoạn từ tháng đến tháng 12, số lượng XTNĐ trung bình tháng dị tìm Biển Đơng sơ đồ dị tìm xốy SĐ2 có xu hướng thấp với mức độ sai khác so với thực tế tương đối nhỏ 13% giá trị trung bình tháng tương ứng quan trắc Đối với SĐ1 tháng mùa bão từ tháng đến tháng 11, số lượng XTNĐ trung bình xác định thấp khoảng 50% so với quan trắc Ngược lại, giai đoạn từ tháng 12 đến tháng 3, số lượng XTNĐ SĐ1 lại cao so với quan trắc; đặc biệt tháng tháng với mức độ sai khác lớn 160% so với giá trị trung bình XTNĐ tháng quan trắc thực tế Hình Số lượng XTNĐ trung bình tháng khu vực Biển Đông giai đoạn 1980-2014 Trong đó, màu cam số lượng XTNĐ xác định SĐ1; màu xanh số lượng XTNĐ thu thập từ weather.unisys.com; màu tím số lượng XTNĐ xác định SĐ2 P.T Ha et al / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 Các vùng hoạt động trung bình XTNĐ từ tháng đến tháng 12 khu vực Biển Đông giai đoạn 1980-2014 thể hình Có thể nhận thấy rằng, hai sơ đồ dị tìm xốy nắm bắt quy luật hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đông so sánh với số liệu quan trắc Theo đó, cuối năm, XTNĐ có xu hướng hoạt động dịch chuyển phía nam Việc sơ đồ dị tìm xốy khác cho kết vùng hoạt động XTNĐ tương đồng với thực tế quan trắc chứng minh khả mơ tốt trường hồn lưu tháng mơ hình CCAM Tuy nhiên, tần suất xuất XTNĐ mơ dựa SĐ1 có phần thấp so với kết thu từ SĐ2 Điều hồn tồn hợp lý số lượng XTNĐ trung bình thời gian từ tháng đến tháng 12 nắm bắt SĐ1 nhỏ SĐ2 Việc so sánh kết mô thu từ hai sơ đồ dị tìm XTNĐ với số liệu quan trắc cho thấy tầm quan trọng việc lựa chọn sơ đồ dị xốy phù hợp với mơ hình cụ thể Các sơ đồ dị xốy khác cho kết khác nhau, chí có khác biệt rõ rệt số lượng, đặc Quan trắc 55 biệt biến trình hoạt động XTNĐ năm Nếu nghiên cứu Phan CS, 2015 [19], SĐ1 chứng minh mức độ hiệu mơ hình RegCM4.2 áp dụng sơ đồ cho mơ hình CCAM, kết thu có tương đồng xem xét vùng hoạt động XTNĐ theo tháng, SĐ1 chưa nắm bắt xác số lượng biến trình hoạt động năm Vì vậy, để đánh giá khả dự báo bão hạn mùa số lượng vùng hoạt động XTNĐ khu vực Biển Đơng mơ hình CCAM, thử nghiệm áp dụng SĐ2 3.2 Thử nghiệm khả dị tìm XTNĐ khu vực Biển Đơng mơ hình CCAM cho dự báo hạn mùa Trong mục trình bày kết thử nghiệm dự báo cho tháng 09/2018, tháng 10/2018 với thời gian bắt đầu chạy dự báo từ tháng 08/2018 mơ hình CCAM độ phân giải 20km kết hợp sơ đồ dò tìm xốy SĐ2 SĐ1 Tháng 07 Tháng 08 SĐ2 56 P.T Ha et al / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 Tháng 09 Tháng 10 Tháng 11 Tháng 12 Hình Mơ tả vùng hoạt động trung bình XTNĐ từ tháng đến tháng 12 khu vực Biển Đông giai đoạn 1980-2014 dựa số lượng XTNĐ thu thập từ trang web: weather.unisys.com (Quan trắc); số lượng XTNĐ dò SĐ1 SĐ2 P.T Ha et al / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 35, No (2019) 49-60 57 Trên thực tế, việc dự báo số lượng XTNĐ cho năm cụ thể nói chung khơng đơn giản Bởi vậy, thông thường thay cho việc dự báo số lượng người ta chọn phương án dự báo pha Dự báo pha không số lượng bão cụ thể mà đưa thông tin khả bão hoạt động nhiều (trên chuẩn), (dưới chuẩn) hay tương đương với trung bình nhiều năm (tương đương chuẩn) tháng năm Ngưỡng sử dụng để xác định pha trường hợp phân vị 33% (q33) 66% (q66) tính từ số liệu quan trắc số lượng XTNĐ giai đoạn 1980-2014 cho tháng Thông tin giá trị phân vị q33, q66 trung bình số lượng XTNĐ tương tháng tháng 10 cung cấp bảng Từ đó, kết dự báo pha cho tháng có số lượng XTNĐ dự báo (NTCDB) chuẩn NTCDB>q66, chuẩn NTCDB≤q33, tương đương chuẩn q33
Ngày đăng: 17/03/2021, 20:36
Xem thêm:
