- Mùa bão ở Khánh Hoà thường bắt đầu từ tháng 10 12, trong đó tập trung chủ yếu là vào tháng 11 hàng năm với tổng số khoảng 20 cơn bão, ATNĐảnh h ưở ng đế n
2. Mô hình và thiết kế thử nghiệm
2.1. Mô hình WRF
Mô hình WRF là mô hình khí quyển quy mô vừa, được thiết kế linh động, có độ tùy biến cao và có thể sử dụng trong nghiên cứu và dự báo nghiệp vụ. WRF là kết quả của sự hợp tác, phát triển của nhiều trường đại học, trung tâm nghiên cứu và dự báo khí tượng Hoa Kỳ.Hệ phương trình cơ bản của WRF là hệ phương trình đầy đủ phi thủy tĩnh viết cho chất lỏng nén được, có khả năng mô phỏng được các quá trình khí quyển trên nhiều quy mô khác nhau. WRF sử dụng hệ tọa độ áp suất cho phương thẳng đứng và lưới ngang xen kẽ Arkawa-C với sơ đồ tích phân thời gian Runge – Kutta bậc ba.
Mô hình WRF gồm hai bộ phận chính như mô tả trên Hình 1. Bộ phận xử lý và bộ phận mô phỏng.Bộ phận xử lý đầu tiên sẽ thực hiện nội suy ngang và thẳng đứng số liệu các trường khí tượng từ lưới mô hình toàn cầu NCEP cũng như nội suy số liệu địa hình (Topography), loại đất (Soil texture), lớp phủ thực vật (Vergetation).v.v... về lưới của mô hình. Sau đó bộ phận mô phỏng của WRF sẽ thực hiện tích phân hệ các phương trình với các tham số đầu vào đã được xác định như: miền tính, độ phân giải, bước thời gian,... Bộ phận xử lý cuối cùng sẽ sử dụng các
88 Tập 1: Khí tượng - Khí hậu, Khí tượng Nông nghiệp và Biến đổi Khí hậu
phần mềm đồ họa để hiển thị các kết quả dự báo của mô hình (các phần mềm đồ họa thường được sử dụng trong mô hình WRF là: GRADS, Vis5D,...).
Hình 1. Cấu trúc các modun chính của mô hình WRF
2.2. Thiết kế thử nghiệm
Để tiến hành thử nghiệm, mô hình được chạy với hai miền tính lồng nhau, theo tỷ lệ 1/3. Miền 1 (domain 1) có kích thước 100x120 điểm nút lưới, bước lưới 19.2 km, miền 2 (domain 2) có kích thước 88x109 điểm nút lưới,bước lưới 6.4 km.Tương tác giữa miền 1 và miền 2 là tương tác hai chiều (two way Nesting) .Bước thời gian tích phân là 180 giây, số mực thẳng đứng là 27 mực (Hình 2)
Ba tính toán thử nghiệm dự báo mưa 3 ngày bằng mô hình WRF ứng với ba sơ đồ tham số hóa đối lưu khác nhau bao gồm: (1) Sơđồ Kain Fritsh; (2) sơ đồ Bett – Miller; (3) sơ đồ Grell 1. Các lựa chọn vật lý khác là giống nhau đối với cả 3 thử nghiệm bao gồm: Sơ đồ vi vật lý mây WSM3, sơ đồ bức xạ sóng dài RRTM, sơ đồ bức xạ sóng ngắn Dudhia, sơ đồ lớp bề mặt Unified Noah, sơ đồ bề mặt đất Monin Obukhov, sơ đồ lớp biên
hành tinh YSU. Thời gian thực hiện dự báo là 00z ngày 12 tháng 7 năm 2011. Các trường ban đầu và điều kiện biên cho mô hình WRF các trường phân tích và dự báo của mô hình GFS do NCEP cung cấp cách nhau 6h, địa chỉ download:
http://nomads.ncdc.noaa.gov/.
Để thực hiện đánh giá kết quả dự báo, chúng tôi so sánh với số liệu đo mưa tại 50 trạm thuộc lưu vực sông Đồng Nai. Các chỉ sốđánh giá bao gồm.
- Độ lệch hay sai số trung bình (Mean Error):
( )∑ ∑ = − = N i i O F N ME 1 1 1 (1) Hình 2: Miền tính của mô hình WRF
Tập 1: Khí tượng - Khí hậu, Khí tượng Nông nghiệp và Biến đổi Khí hậu 89
ME cho biết xu hướng lệch trung bình của giá trị dự báo so với giá trị quan trắc, nhưng không phản ánh độ lớn sai số. ME dương cho biết giá trị dự báo vượt quá giá trị quan trắc và ngược lại. ME có thểđược biểu diễn khi lấy giá trị trung bình của dự báo trừđi giá trị trung bình của quan trắc.
- Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error): ∑ = − = N i i i O F N MAE 1 1 (2)
MAE nằm trong khoảng (0,+∝). MAE biểu thị độ lớn trung bình của sai số nhưng không nói lên xu hướng lệch của giá trị dự báo và giá trị quan trắc.
RMSE biểu thịđộ lớn trung bình của sai số:
t y x E RMSE 1/2 , 2 = (3)
Cả MSE và RMSE chỉ bằng không khi và chỉ khi giá trị quan trắc và giá trị quan trắc bằng nhau tại mọi điểm trong không gian.
3. Kết quả và thảo luận
Kết quả mô phỏng lương mưa 24h từ ba thử nghiệm với các sơđồ tham số hóa đối lưu khác nhau được mô tả trên hình 3. Kết quả cho thấy việc lựa chọn sơđồ tham số hóa đối lưu có ảnh hưởng rất lớn đến kết quả mô phỏng lượng mưa từ mô hình WRF. Trong 3 sơđồ, sơ đồ Kain Fritsh cho kết quả mô phỏng lượng mưa lớn hơn cả và phù hợp hơn với số liệu thực đo. Sơ đồ Bett – Miller cho kết quả mô phỏng lượng mưa thấp nhât và không mô phỏng được khu vực mưa lớn.
Đểđánh giá kỹ năng dự báo của mô hình, chúng tôi so sánh kết quả mô phỏng lượng mưa tích lũy 24h,48h,72h với dố liệu mưa thực đo tại 50 trạm quan trắc trên lưu vực sông Đồng Nai. Việc đánh giá sai số của mô hình dựa trên các chỉ số thống kê được tính căn cứ vào các chuỗi số liệu quan trắc và dự báo. Số liệu dự báo được nội suy từ các trường dự báo về vị trí trạm khi sử dụng phần mềm GrADS. Lượng mưa tích lũy được tính theo hạn dự báo, tức là với hạn dự báo 24h thì lượng mưa tích lũy từ 0-24h.
Kết quả đánh giá được mô tả trên các Bảng 1-3. Nhìn chung, cả 3 mô phỏng đều không có độ chính xác cao. Tính toán chỉ số thống kê cho thấy sơ đồ Kain Fritsh và Grell có chỉ số ME < 0 trong 3 thời hạn dự báo, điều này có nghĩa là lượng mưa dự báo của mô hình theo sơ đồ Kain Fritsh và Grell thấp hơn lượng mưa quan trắc. Chỉ số MAE dao động trong khoảng 6 -12 mm/ngày trong khi sai số bình phương trung bình RMSE dao động trong khoảng 8-16 mm/ngày. Sai số bình phương trung bình RMSE lớn hơn so với MAE ở tất cả các hạn dự báo chứng tỏ một thực tế khách quan là sai số dự báo lượng mưa biến động khá mạnh theo các sơđồđối lưu khác nhau cũng như các hạn dự báo khác nhau.
90 Tập 1: Khí tượng - Khí hậu, Khí tượng Nông nghiệp và Biến đổi Khí hậu
Bảng 1. Kết quảđánh giá của mô phỏng với sơđồ Kain-Fritsh
Các đặc trưng thống kê Hạn dự báo
ME MAE RMSE Tỷ số MAE/trung bình
24h -1.01 6.35 8.69 0.37
48h -1.34 10.07 12.62 0.81
72h -5.34 11.16 13.29 1.23
Bảng 2. Kết quảđánh giá của mô phỏng với sơđồ Bett-Miler
Các đặc trưng thống kê Hạn dự báo
ME MAE RMSE Tỷ số MAE/trung bình
24h -8.39 11.24 15.14 0.67
48h 0.77 10.03 11.67 0.81
72h 0.97 7.99 9.60 0.88
Bảng 3. Kết quảđánh giá của mô phỏng với sơđồ Grell
Các đặc trưng thống kê Hạn dự báo
ME MAE RMSE Tỷ số MAE/trung bình
24h -6.61 11.53 15.56 0.69
48h -3.77 11.05 14.45 0.89
Tập 1: Khí tượng - Khí hậu, Khí tượng Nông nghiệp và Biến đổi Khí hậu 91
Hình 3. Tổng lượng mưa (mm) ngày 12/07/2011. a) quan trắc; b) mô phỏng theo sơ đồ Kain Fritsh; c) mô phỏng theo sơđồ Bett – Miller; d) mô phỏng theo sơđồ Grell
3. Kết luận
Nghiên cứu này nhằm mục đích khảo sát ảnh hưởng của việc lựa chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu khác nhau trong mô hình WRF. Kết quả tính toán ban đầu cho thấy việc lựa chọn sơđồ tham số hóa đối lưu có ảnh hưởng rất lớn đến kết quả mô phỏng lượng mưa. Về kỹ năng dự báo, cả ba thử nghiệm đều cho kết quả mô phỏng lương mưa khá sai lệch so với thực tế. Tuy nhiên, nghiên cứu này mới dừng lại ở một trường hợp mưa lớn. Cần có thêm nhiều thử nghiệm để đánh giá độ chính xác và kỹ năng của mô hình toàn diện hơn, qua đó lựa chọn được sơđồ tham số hóa đối lưu phù hợp với khu vực quan tâm.
a) b)
92 Tập 1: Khí tượng - Khí hậu, Khí tượng Nông nghiệp và Biến đổi Khí hậu
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Hoàng Đức Cường (2004), “Nghiên cứu thử nghiệm mô hình quy mô vừa MM5 vào dự báo hạn ngắn ở Việt Nam”. Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ cấp Bộ, 147 trang.
2. Hoàng Đức Cường (2008), “ Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa lớn ở Việt Nam bằng mô hình MM5”. Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ cấp Bộ,
3. Chu Thị Hường, 2007: Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa thời hạn từ 1 đến 3 ngày cho khu vực Trung Bộ Việt Nam bằng mô hình WRF, Luận văn thạc sĩ, Trường ĐHKHTN, ĐHQGHN.
4. Vũ Thanh Hằng, 2008: Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa bằng mô hình HRM ở Việt Nam. Luận án tiến sỹ ngành khí tượng.
5. Phan Văn Tân, Các phương pháp thống kê trong khí hậu, Nxb ĐHQGHN, 2003. 6. Trần Tân Tiến, Nguyễn Minh Trường, Công Thanh, Kiều Quốc Chánh,
2004: Sử dụng mô hình RAMS mô phỏng đợt mưa lớn ở miền Trung tháng 9/2002, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, KHTN & CN Tập XX (3PT), tr. 51-