Phương trình dự báo lượng mưa do hình thế KKL kết hợp với ITCZ tại các trạm
trong khu vực Trung Trung Bộ như sau:
3.3.3.1 Phân vùng Quảng Bình
a, Phương trình dự báo trung bình khu vực:
Hạn 24h: TB_QB = 2.94 + 0.76 x Trường Sơn_CN
Hạn 48h: TB_QB =1.47 + 1.01 x Trường Sơn_CN
Hạn 72h: TB_QB = 11.32 + 0.95 x Trường Sơn_CN b, Phương trình dự báo cho trạm Tuyên Hóa:
Hạn 24h: Tuyên Hóa = 0.94 + 0.52 x Trường Sơn_CN
Hạn 48h: Tuyên Hóa = -7.5 + 0.9 x Trường Sơn_CN
Hạn 72h: Tuyên Hóa = -4.86 – 1.04 x Mai Hóa_CN + 1.41 x Trường Sơn_CN c, Phương trình dự báo cho trạm Ba Đồn:
Hạn 24h: Ba Đồn = -1.85 + 2.04 x Ba Đồn_KCN – 1.96 x Tân Mỹ_KCN + 0.63 x
Kiến Giang_KCN
Hạn 48h: Ba Đồn = 1.88 + 0.73 x Ba Đồn_KCN
Hạn 72h: Ba Đồn = -9.30 + 1.14 x Đồng Tâm_CN + 0.73 x Kiến Giang_CN -1.24 x TB_CN
d, Phương trình dự báo cho trạm Đồng Hới:
Hạn 24h: Đồng Hới = 1.29 + 0.41 x Minh Hóa_CN + 0.4 x Mai Hóa_CN Hạn 48h: Đồng Hới = 3.04 + 0.75 x Trường Sơn_CN
Hạn 72h: Đồng Hới = 11.71 + 0.67x Trường Sơn_CN
3.3.3.2 Phân vùng Quảng Trị
a, Phương trình dự báo trung bình khu vực:
Hạn 24h: TB_QTr = 11.84 + 0.63 x Khe Sanh_KCN + 0.53 x Thạch Hãn_KCN Hạn 48h: TB_QTr = 27.68 + 0.92 x Darkrong_CN
Hạn 72h: TB_QTr = 45.42 + 0.76 x TB_KCN
b, Phương trình dự báo cho trạm Khe Sanh:
Hạn 24h: Khe sanh = 8.02 +0.96 x Thạch Hãn_KCN – 0.42 x Cồn Cỏ_KCN
Hạn 48h: Khe sanh = 13.08 + 0.84 x TVĐông Hà_CN – 0.47 x Cồn Cỏ_CN
Hạn 72h: Khe sanh = 18.35 + 0.8 x TV Đông Hà_CN – 0.46 x Cồn Cỏ_CN c, Phương trình dự báo cho trạm Đông Hà:
Hạn 24h: Đông Hà = 7.99 + 1.09 x Khe Sanh_KCN + 0.47 x Thạch Hãn_KCN Hạn 48h: Đông Hà = 10.67 + 0.39 x Gia Vòng_KCN + 1.44 x Khe Sanh_KCN Hạn 72h: Đông Hà = 18.24 + 1.16 x Khe Sanh_CN + 0.6 x TB_CN
d, Phương trình dự báo cho trạm Cồn Cỏ:
Hạn 24h: Cồn Cỏ = 7.75 + 0.21 x Hải Tân_CN
Hạn 48h: Cồn Cỏ = 16.2 – 0.96 x Thạch Hãn_KCN + 0.31 x Cồn Cỏ +1.08 x TB_KCN
Hạn 72h: Cồn Cỏ = 15.23 + 0.36 x Khe Sanh_CN + 0.31 x Cồn Cỏ_CN
3.3.3.3 Phân vùng Thừa Thiên_Huế (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
a, Phương trình dự báo trung bình khu vực:
Hạn 24h: TB_TTH = -0.88 +1.53 x Tà Lương_CN
Hạn 48h: TB_TTH = -5.43 + 1.6 x Nam Đông_CN
Hạn 72h: TB_TTH = 21.82 – 0.47 x Phong Mỹ_KCN + 1.81 x Nam Đông_KCN b, Phương trình dự báo cho trạm A Lưới:
Hạn 48h: A Lưới = -21.22 – 3.68 x Thượng Nhật_KCN + 5.84 x Nam Đông_KCN
Hạn 72h: A Lưới = -13.73 – 0.68 x Phong Mỹ_KCN + 2.4 x Nam Đông_KCN c, Phương trình dự báo cho trạm Nam Đông:
Hạn 24h: Nam Đông = -33.06 + 3.33 x Thượng Nhật_CN
Hạn 48h: Nam Đông = 35.18 – 5.6 x Phong Mỹ_CN + 6.81 x Bình Điền_CN + 1.33
x Nam Đông_CN
Hạn 72h: Nam Đông = 148.58 – 6.1 x Phong Mỹ_CN + 3.16 x Nam Đông_CN +
5.39 x Kim Long_CN
d, Phương trình dự báo cho trạm Huế:
Hạn 24h: Huế = 19.52 + 2.65 x Phong Mỹ_CN – 1.31 x Nam Đông_CN
Hạn 48h: Huế = 8.03 + 1.45 x A Lưới_CN
Hạn 72h: Huế = 12.38 + 1.3 x A Lưới_CN
3.3.3.4 Phân vùng Quảng Nam – Đà Nẵng
a, Phương trình dự báo trung bình khu vực:
Hạn 24h: TB_QNĐN = 0.04 + 0.96 x Đà Nẵng_CN
Hạn 48h: TB_QNĐN = -8.98 + 1.25 x Tiên Sa_CN + 1.21 x Tiên Phước_CN – 1.85 x Hiệp Đức_CN
Hạn 72h: TB_QNĐN = 18.34 – 2.25 x Hiệp Đức_KCN + 2.04 x Nông Sơn_KCN – 1.74 x Giao Thủy_KCN + 2.59 x Câu Lâu_KCN
b, Phương trình dự báo cho trạm Đà Nẵng: Hạn 24h: Đà Nẵng = 1.77 +1.44 x Hội An_CN
Hạn 48h: Đà Nẵng = 5.72 + 0.7 x Tiên Sa_KCN – 1.45 x Hiệp Đức_KCN + 1.71 x
Nông Sơn_KCN
Hạn 72h: Đà Nẵng = 58.03 – 0.97 x Hiên_KCN – 0.98 x Khâm Đức_KCN – 1.61 x Hội Khách_KCN + 2.83 x Hội An_KCN
c, Phương trình dự báo cho trạm Trà My:
Hạn 24h: Trà My = 2.35 + 2.55 x Tiên Phước_CN -1.55 x Hiệp Đức_CN Hạn 48h: Trà My =24.23 + 2.87 x Tiên Phước_CN – 2.19 x Hiệp Đức_CN
Hạn 72h: Trà My = 27.85 + 1.14 x Khâm Đức_CN + 1.03 x Hội Khách_CN + 1.95
x Tiên Phước_CN – 4.01 x Hiệp Đức_CN + 0.99 x TV Tam Kỳ_CN
d, Phương trình dự báo cho trạm Tam Kỳ:
Hạn 24h: Tam Kỳ = 8.47 + 1.06 x Khâm Đức_CN (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hạn 48h: Tam Kỳ = 4.55 + 0.91 x Tiên Phước_KCN
Hạn 72h: Tam Kỳ = -0.95 + 1.92 x Khâm Đức_CN – 2.71 x Hiệp Đức_CN + 1.93 x TV Tam Kỳ
a, Phương trình dự báo trung bình khu vực:
Hạn 24h: TB_QNg = 3.76 + 0.47 x Châu Ổ_KCN + 4.53 x Ba Tơ_KCN – 5.09 x Minh Long_KCN + 0.98 x Lý Sơn_KCN
Hạn 48h: TB_QNg = 2.08 + 0.86 x Giá Vực_KCN + 0.32 x Lý Sơn_KCN
Hạn 72h: TB_QNg = 10.3 + 0.55 x Giá Vực_CN + 0.38 x Trà Khúc_CN
b, Phương trình dự báo cho trạm Quảng Ngãi:
Hạn 24h: Quảng Ngãi = -3 + 1.67 x Trà Bồng_KCN -1.77 x Minh Long_KCN Hạn 48h: Quảng Ngãi = -4.41 + 2.1 x Trà Khúc_CN – 2.76 x An Chỉ_CN + 2.26 x TB_CN
Hạn 72h: Quảng Ngãi = -3.23 – 0.9 x Sơn Giang_KCN + 0.63 x Lý Sơn_KCN +
1.53 x TB_KCN
c, Phương trình dự báo cho trạm Ba Tơ:
Hạn 24h: Ba Tơ = 10.27 + 0.99 x Châu Ổ_CN -1.92 x Sơn Giang_CN + 9.12 x Ba
Tơ_CN – 9.01 x Minh Long_CN + 1.64 x Lý Sơn_CN
Hạn 48h: Ba Tơ = 44.15 + 0.57 x Giá Vực_CN – 2.65 x Sơn Giang_CN + 2.57 x TB_CN
Hạn 72h: Ba Tơ = 57.66 + 0.17 x Châu Ổ_KCN – 2.81 x Sơn Giang_KCN + 3.17 x TB_KCN
d, Phương trình dự báo cho trạm Lý Sơn:
Hạn 24h: Lý Sơn = 22.85 + 0.82 x Sơn Giang_CN -0.45 x Lý Sơn_CN
Hạn 48h: Lý Sơn = 33.47 + 0.49 x Sơn Giang_CN
Hạn 72h: Lý Sơn = 53.59 + 0.5 x Lý Sơn_KCN
Các kết quả lượng mưa dự báo bằng phương trình hồi qui nhỏ hơn không được thay
KẾT LUẬN
Từ kết quả nghiên cứu trong luận văn HVCH rút ra một số kết quả chính như
sau:
1. Đã đưa ra tổng quan về mưa lớn khu vực Trung Trung Bộ và chọn ra bộ
thông số thích hợp cho mô hình WRF với mục đích dự báo mưa lớn do KKL
kết hợp ITCZ ở Trung Trung Bộ.
2. Chạy mô hình dự báo trước 3 ngày cho 14 đợt mưa trong hai trường hợp CN
và KCN số liệu địa phương (tổng có 142 Obs dự báo), bằng phương pháp hồi
quy có lọc với các nhân tố dự tuyển là lượng mưa dự báo bằng mô hình tại
các trạm đã xây dựng và đánh giá các phương trình dự báo lượng mưa trước (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
24, 48 và 72h cho 15 trạm và 5 tiểu khu khi có hình thế mưa do KKL kết hợp
ITCZ tại Trung Trung Bộ. Kết quả cho thấy ở hầu hết các trạm dự báo lượng mưa khi có cập nhật số liệu địa phương cho kết quả tốt hơn không cập nhật
số liệu địa phương. Dựa trên kết quả đánh giá đã chọn được các phương trình dự báo tối ưu cho các trạm và tiểu khu vực.
3. Đã đưa ra quy trình dự báo lượng mưa do KKL kết hợp ITCZ tại Trung Trung
Bộ. Sử dụng qui trình dự báo mưa này cho kết quả dự báo lượng mưa gần với
thực tế hơn so với các dự báo của WRF khi có CN và KCN số liệu địa phương.
Phương án xây dựng phương trình hồi quy đối với dự báo mưa dựa trên kết quả dự
báo của WRF với trường hợp không cập nhật và cập nhật số liệu địa phương đã cải
thiện đáng kể chất lượng dự báo mưa do KKL kết hợp ITCZ ở khu vực Trung Trung
Bộ. Trong tương lai cần nghiên cứu kỹ các trường hợp mưa lớn ở các trạm và nghiên cứu dự báo mưa lớn ở Trung Trung Bộ cho các hình thế khác.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Phạm Vũ Anh, Bài giảng cao học. Phân tích hình thế synop nâng cao.
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 cấp
Bộ.
3. Chu Thị Thu 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. Quyết định: Qui chế báo áp thấp nhiệt đới, bão, lũ. Quyết định số 17/2011/QĐ-TTg ngày 14 tháng 3 năm 2011 của Thủ tướng Chính phủ.
6. Phan Văn Tân, Các phương pháp thống kê trong khí hậu, Nxb ĐHQGHN,
2003.
7. Nguyễn Thị Thanh, 2010. Đồng hóa số liệu vệ tinh trong mô hình WRF để
dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ. Luận văn Thạc sĩ, Trường ĐHKHTN, ĐHQGHN.
8. 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. 51-60. 9. Kiều Thị Xin, 2002: Nhập môn kỹ thuật dự báo thời tiết số. Giáo trình
ĐHKHTN. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
10.Kiều Thị Xin, 2005: Nghiên cứu dự báo mưa lớn diện rộng bằng công nghệ
hiện đại phục vụ phòng chống lũ lụt ở Việt Nam. Báo cáo tổng kết đề tài khoa học công nghệ độc lập cấp nhà nước, tr.121-151.
Tiếng Anh.
12.Black T.M., 1994: The new NMC mesoscale Eta model: Description and forecast examples, Wea. Forecasting Vol.9, pp. 265-278.
13.Brennan M.J, Pereira F M.J., Pereira F., Bodner. M.J., and Grumm R.H., 2009: Assessing the Potential for Rare Precipitation Events with Standardized Anomalies and Ensemble Guidance at the Hydrometeorological Prediction Center. Bull. Amer. Meteor. Soc., 90, 445– 453.
14.Grell G.A., 1993: Prognostic evalation of assumptions used by cumulus parameterizations, Mon. Wea. Rev. Vol.121, pp. 764-787.
15.Hong S.-Y, Pan H.-L. (1998), “Convective trigger function for a mass-flux cumulus parameterization scheme”, Mon. Wea. Rev. Vol.(126), pp. 2599- 2620.
16.Huo, Z., Zhang D-L, Gyakum J., and Staniforth A., 1995: A Diagnostic Analysis of the Superstorm of March 1993. Mon. Wea. Rev., 123, 1740-1761.
17. Lai Edwin S.T. & Ping Cheung (2001). Short-range rainfall forecast in Hong Kong. Hong Kong Observatory.
18.Mesinger F. (1998), “Comparision of quantitative precipitation forecasts by the 48- and by the 29-km Eta model: An update and possible implication”, Preprints, 12th Conf. on Numerical Weather Prediction, Phoenix, AZ, Amer. Meteor. Soc., J22-J23
19.Rogers E., Coauthors, 1998: “Changes to the NCEP Operational “Early” Eta Analysis/Forecast system. NWS Tech. Procedures Bull. Vol.(447), National Oceanic and Atmospheric Administration/National Weather Service, 14 pp. 20.Spencer, P.L, and Stensrud D.J, 1998: Simulating Flash Flood Events:
Importance of the Subgrid Representation of Convection. Mon. Wea. Rev., 126, 2884-2912
21.Tiedtke M., 1988: Parameterization of cumulus convection in large-scale models, Physically Based Modelling and Simulation of Climate and Climate change, M. Schlesinger, Ed., Reidel, pp. 375-431.
22.Ulrich Damrath, 2002, Verification of the operational NWP models at DWD 23.Weisman M.L., Skamarock W.C. and Klemp J.B., 1997: The resolution
dependence of explicitly modeled convective systems. Mon. Wea. Rev., 125, 527-548.
24.Yoshinori Shoji, Masaru Kunii, and Kazuo Saito, 2009: Assimilation of Nationwide and Global GPS PWV Data for a Heavy Rain Event on 28 July 2008 in Hokuriku and Kinki, Japan, Mon. Wea. Rev, vol.10, pp. 2151-2159.
25.Zhang D.-L., Kain J.S., Fritsch J.M., Gao K., 1994: Comments on ‘Parameterization of convective precipitation in mesoscale numerical models. A critical review, Mon. Wea. Rev, vol.122, pp. 2222-2231.
Phụ lục
Hình 4.1: Bản đồ synop ngày 28/04/2007
Hình 4.3: Bản đồ synop ngày 10/10/2007
Hình 4.5: Bản đồ synop ngày 23/10/2007
Hình 4.7: Bản đồ synop ngày 09/11/2007
Hình 4.9: Bản đồ synop ngày 25/10/2008
Hình 4.11: Bản đồ synop ngày 17/11/2008
Hình 4.13: Bản đồ synop ngày 22/10/2009