M −a lớn kéo dà
1 R mm (kg/m2)
4.2. Thử nghiệm điều chỉnh tr−ờng khí t−ợng đầu vào bằng số liệu quan trắc địa ph−ơng
trắc địa ph−ơng
Đồng hoá số liệu là một nội dung hết sức quan trọng trong việc sử dụng mô hình số trị dự báo thời tiết với điều kiện ban đầu lấy từ các phân tích của mô hình toàn cầu, bởi lẽ:
- Số liệu thám sát chứa trong nó những sai số cần loại bỏ tr−ớc khi đ−a vào mô hình;
- Số liệu phân tích của các mô hình toàn cầu đ−ợc tính từ tập số liệu thám sát th−a thớt, ngoài ra có rất nhiều trạm quan trắc địa ph−ơng không phát báo quốc tế kịp thời;
- Số liệu phân tích toàn cầu đ−ợc l−u trên l−ới có độ phân giải thô, không nắm bắt đ−ợc các thông tin địa ph−ơng, khi tính toán trên l−ới tinh hơn cần bổ sung số liệu thám sát địa ph−ơng.
Quá trình đồng hoá số liệu đ−ợc thực hiện bằng hai b−ớc sau:
- Phân tích khách quan (sử dụng các số liệu thám sát tại các trạm đ−a thông tin về l−ới mô hình);
- Ban đầu hoá số liệu: Tạo ra một tập số liệu ổn định cho mô hình số từ tập số liệu ban đầu và số liệu phân tích khách quan.
Mô hình MM5 cho phép điều chỉnh tr−ờng ban đầu bằng các phân tích khách quan thông qua mô đun Little_R. Vị trí của mô đun này đ−ợc biểu diễn trên hình 4.3.
Vai trò chính của mô đun này là sử dụng số liệu thám sát để bổ sung số liệu, làm tốt tr−ờng ban đầu cho mô hình MM5. Các đặc điểm chính về mô đun Little_R là:
- Các số liệu sử dụng là gió, nhiệt độ, nhiệt độ điểm s−ơng, khí áp mực biển. Chấp nhận cả nguồn số liệu của các trạm bề mặt và cao không;
- Không giới hạn về b−ớc thời gian, không gian;
- Có thể thực hiện cho tất cả các cấp l−ới, thực hiện bổ sung thông tin độc lập cho mỗi cấp l−ới, không nội suy thêm số liệu về không gian cũng nh− thời gian.
Tr−ớc tiên cần phải xử lý và loại bỏ sai số thô trong tập số liệu quan trắc, các b−ớc đ−ợc thực hiện nh− sau:
- Kiểm tra sai số thô nh− độ cao âm, tốc độ gió tổng cộng âm, nhiệt độ lớn hơn 50OC;…
- Kiểm tra sai số cực đại với các ng−ỡng đ−ợc đặt ra bằng cách tính toán giá trị các tr−ờng t−ơng ứng tại vị trí quan trắc từ tr−ờng phân tích toàn cầu. Giá trị quan trắc chỉ đ−ợc sử dụng nếu sai số nhỏ hơn sai số cực đại;
- Kiểm tra sai số Buddy (sai số thể hiện mối t−ơng quan với các điểm lân cận). Tr−ớc hết phải tính toán giá trị chênh lệch giữa tr−ờng phỏng đoán đầu tiên tại điểm trạm và giá trị quan trắc đ−ợc tại trạm, sau đó tính toán giá trị trung bình chênh lệch của các yếu tố trong phạm vi bán kính R (ví dụ R=300km tại bề mặt) và cuối cùng là so sánh hai giá trị chênh lệch trên, nếu v−ợt ng−ỡng thì loại bỏ số liệu tại trạm;
- Hiệu chỉnh thẳng đứng và hiệu chỉnh đối l−u.
Về phân tích khách quan, ở đây sử dụng hai ph−ơng pháp, ph−ơng pháp Cressman và ph−ơng pháp nội suy tối −u (OI).
Ph−ơng pháp nội suy tối −u đ−ợc Bengtsson (1981) phát triển độc lập với Gandin (1963). Ưu điểm chính nằm ở khả năng thực hiện đơn giản nh−ng lại sử dụng đặc tính thống kê của tr−ờng nền và tr−ờng thám sát so với các trọng số kinh nghiệm nh− của hiệu chỉnh liên tiếp. Ph−ơng pháp này xác định trực tiếp tr−ờng phân tích dựa trên công thức:
Xa = xb + BHT (HBHT + O + F)-1 (yo – H [xb]) (4.2) Hay công thức:
Xa = xb + K (yo – H [xb]) (4.3) với ma trận trọng số K:
K = BHT (HBHT + R)-1 (4.4) Tuy nhiên, OI không tính xa một cách toàn thể bằng cách xét đến mọi giá Tuy nhiên, OI không tính xa một cách toàn thể bằng cách xét đến mọi giá trị thám sát nh− trong công thức (4.3) do số bậc bốn của bài toán quá lớn. Giả thiết cơ bản của OI nằm ở chỗ cho mỗi giá trị điểm l−ới chỉ có một số ít quan trắc có tầm quan trọng trong việc xác định tr−ờng phân tích. Cách thực hiện có thể đ−ợc tóm tắt nh− sau:
- Cho mỗi giá trị điểm l−ới x(i) ta lựa chọn một tập nhỏ pi các quan trắc sử dụng những tiêu chuẩn lựa chọn kinh nghiệm.
- Ma trận sai số t−ơng quan nền nội suy về điểm quan trắc HBHT và ma trận sai số quan trắc R đ−ợc hình thành bằng cách giới hạn tại những quan trắc đã lựa chọn với kích th−ớc pi#pi. Tập hợp pi các giá trị t−ơng quan nền giữa điểm đang xét x(i) với giá trị nề t−ơng ứng đ−ợc nội suy về các quan trắc đã lựa chọn (dòng thứ I của ma trận BHT) cũng đ−ợc xác định.
- Nhân với pi các giá trị t−ơng ứng từ dòng thứ i của ma trận BHT đã tính ở trên để xác định dòng t−ơng ứng của K.
- Tính giá trị phân tích x(i).
Qua các b−ớc tính toán đã nêu trên, dễ thấy OI cần có một t−ơng quan sai số nền cho phép dễ dàng xác định t−ơng quan giữa một điểm l−ới với một điểm quan trắc (phần tử trong ma trận BHT) hay giữa hai điểm quan trắc (phần tử trong ma trận HBHT). Tuy nhiên, điều này trở nên khó thực hiện nếu toán tử quan trắc H quá phức tạp nh− trong trong tr−ờng hợp của thám sát vệ tinh. Đây là một nh−ợc điểm của nội suy tối −u. Mặt khác, ma trận B cũng không nhất thiết phải đ−ợc xác định toàn bộ. Ta có thể chỉ cần xác định riêng cho từng giá trị x(i) phụ thuộc vào số quan trắc lựa chọn.
Lựa chọn các thám sát ảnh h−ởng tới giá trị phân tích x(i) phải cung cấp mọi thám sát có trọng số lớn. Trong thực tế, do t−ơng quan sai số nền tiến đến không tại những khoảng cách lớn cho nên chỉ những thám sát trong lân cận điểm đang xét đ−ợc lựa chọn.
Ph−ơng pháp Cressman sử dụng bán kính ảnh h−ởng không đẳng h−ớng (phụ thuộc vào tr−ờng gió, tốc độ gió, độ cong đ−ờng dòng) để hiệu chỉnh liên tiếp giá trị các điểm l−ới xung quanh điểm quan trắc. Tuỳ thuộc vào tốc độ gió, h−ớng gió, độ cong của đ−ờng dòng, mô hình tự chọn một trong ba dạng vùng hiệu chỉnh: tròn (dạng chuẩn), elip và tựa elip (banana shape).
- Dạng vùng ảnh h−ởng tròn đ−ợc chọn khi gió của tr−ờng phỏng đoán đầu tiên mực 1000mb là 5m/s, tăng tuyến tính tới 15m/s tại 500mb còn phía trên 500mb gió không v−ợt quá 15m/s. Đây là dạng vùng ảnh h−ởng của ph−ơng pháp Cressman chuẩn. Các b−ớc hiệu chỉnh tr−ờng ban đầu nh− sau:
+ Tính độ lệch giữa giá trị phỏng đoán ban đầu và giá trị quan trắc tại điểm quan trắc;
+ Cộng độ lệch trên theo trọng số khoảng cách vào giá trị tại mỗi nút l−ới trong vùng ảnh h−ởng đ−ợc tr−ờng phỏng đoán mới;
+ Sử dụng tr−ờng phỏng đoán mới nội suy giá trị tại trạm, trở lại b−ớc đầu tiên cho tới khi độ lệch tại trạm đủ nhỏ.
- Dạng vùng ảnh h−ởng elip sử dụng cho các tr−ờng bị biến đổi mạnh nh−
tr−ờng gió, tr−ờng độ ẩm t−ơng đối,... và khi bán kính đ−ờng dòng lớn hơn 3 lần bán kính ảnh huởng tr−ờng (300km trên mực 1000mb) và gió mạnh hơn tiêu chuẩn dạng vùng ảnh h−ởng tròn đã nêu trên. Độ lệch tâm của elip phụ thuộc vào độ lớn của tr−ờng gió. Khi gió yếu, dạng elip trở về dạng hình tròn.
- Dạng vùng ảnh h−ởng tựa elip đ−ợc sử dụng khi bán kính đ−ờng dòng nhỏ hơn 3 lần bán kính ảnh huởng tr−ờng (300 km trên mực 1000mb) và tr−ờng gió phỏng đoán đầu tiên v−ợt ng−ỡng vùng ảnh h−ởng dạng tròn.
Minh hoạ về các dạng vùng ảnh h−ởng trên hình 4.4. Hình 4.5 biểu diễn quy trình thực hiện phân tích Cressman trong mô hình MM5.
Để khảo sát hiệu quả của việc điều chỉnh tr−ờng ban đầu từ mô hình phân tích và dự báo toàn cầu AVN, chúng tôi đã sử dụng hai loại số liệu khí t−ợng của các trạm quan trắc địa ph−ơng. Thứ nhất là số liệu của các trạm cao không nh−
minh hoạ trên hình 4.6 và số liệu khí t−ợng của các trạm quan trắc bề mặt nh−
minh hoạ trên hình 4.7.
Kết quả thử nghiệm điều chỉnh tr−ờng ban đầu cho thời điểm 00Z ngày 16/02/2004 đ−ợc trình bày trên các hình 4.6. Đối với các tr−ờng khí t−ợng bề mặt nh− khí áp, nhiệt độ và các thành phần gió ngang, có thể thấy rõ nét sự khác biệt giữa khi có điều chỉnh và khi không điều chỉnh bởi số liệu địa ph−ơng. Các tr−ờng khí t−ợng bề mặt phản ánh rõ nét hơn các đặc điểm địa ph−ơng khi có bổ sung thông tin bằng ph−ơng pháp đồng hoá số liệu, đặc biệt là tr−ờng khí áp. Tuy nhiên do mật độ các trạm cao không th−a hơn rất nhiều so với mật độ các trạm quan trắc bề mặt nên các tr−ờng trên cao có biến đổi nh−ng ít hơn các tr−ờng bề mặt (Hình 4.6c,d), đặc biệt là trên biển. Ngoài ra một nguyên nhân của sự ít biến đổi này là do các tr−ờng trên cao có tính đồng nhất ngang cao hơn so với bề mặt. ở đây cần l−u ý là các điều chỉnh trên mới chỉ thực hiện trên cơ sở số liệu cao không và bề mặt đ−ợc phân tích lại và đã lọc bỏ những số liệu không tin cậy từ nguồn NCEP/NCAR. Các số liệu trạm từ nguồn này chỉ có thể phục vụ bài toán mô phỏng các tr−ờng khí t−ợng bằng mô hình MM5 vì các số liệu hiện tại chỉ có thể khai thác đ−ợc sau một đến vài tháng.
Để có thể áp dụng các ph−ơng pháp đồng hóa số liệu cho mô hình trong dự báo thực tế nhất thiết phải sử dụng các loại số liệu phát báo nhận đ−ợc hàng ngày tại Trung tâm KTTV Quốc gia. Tr−ớc hết là số liệu truyền thống bao gồm:
- Số liệu bề mặt (SYNOP): nhiệt, ẩm, áp tại 2m, gió tại độ cao 10m.
- Số liệu trên biển (SHIP): gió, áp, nhiệt, ẩm tại độ cao trạm (độ cao này thay đổi, thông th−ờng là 25m).
- Số liệu tại trạm phao (BUOY): gồm hai loại: cố định và trôi, bao gồm: gió, áp và nhiệt độ.
- Số liệu cao không (TEMP): nhiệt, ẩm, gió, áp và độ cao tại các mực đẳng áp chuẩn (TTAA) và một số mực đặc biệt (TTBB).
Tuy nhiên, không phải mọi số liệu bề mặt đều đ−ợc sử dụng trong đồng hóa số liệu do tính địa ph−ơng của chúng không đặc tr−ng cho qui mô các quá trình khí t−ợng mô hình mô tả. Ví dụ: liên quan biến gió, ng−ời ta chỉ sử dụng đo đ−ợc từ SHIP hoặc từ trạm SYNOP trên một số hòn đảo nhỏ do những đại l−ợng này không bị ảnh h−ởng điều kiện mặt đệm địa ph−ơng và đặc tr−ng cho quá trình qui mô lớn. Biến thứ hai cũng không đ−ợc sử dụng là nhiệt độ tại độ cao 2m bởi nó liên quan đến mô hình đất nhiều hơn là đến mô hình khí quyển.
Hai biến bề mặt th−ờng đ−ợc sử dụng là: áp suất bề mặt và độ ẩm t−ơng đối. Mặc dù vậy, không phải mọi số liệu áp và ẩm đều đ−ợc sử dụng mà ta còn cần phải xét đến mô hình dự báo. Nếu mực d−ới cùng của mô hình dự báo quá
a) b)
c) d)
Hình 4.6. Tr−ờng khí áp mực biển (a), nhiệt độ bề mặt (b), nhiệt độ mực 500Hpa
(c) và độ ẩm mực 500Hpa khi có điều chỉnh (đ−ờng màu xanh) và khi không điều
chỉnh (đ−ờng màu đỏ) bởi số liệu quan trắc địa ph−ơng
cao so với độ cao trạm, các số liệu này cũng không có ý nghĩa trong việc bổ sung thông tin cho mô hình,…
Với các nguồn số liệu phi truyền thống, ta có những dạng sau:
- PROFILER: trạm rada hoạt động theo nguyên tắc Doppler cung cấp các số liệu gió.
- AIREP: số liệu cung cấp từ máy bay gồm có gió, áp và nhiệt độ - Số liệu vệ tinh: có nhiều loại
Trong khuôn khổ đề tài mới chỉ đề cập đến thử nghiệm đồng hóa số liệu cho mô hình MM5 với nguồn số liệu truyền thống.
Các tr−ờng ban đầu của mô hình AVN/GFS vào thời điểm 00UTC ngày 04/11/2007 đ−ợc điều chỉnh bởi mô đun Little_R của mô hình MM5 với sự tham gia của các số liệu quan trắc bề mặt, cao không nhận đ−ợc từ Trung tâm Dự báo KTTV Trung −ơng. Hình 4.7 trình bày so sánh các tr−ờng nhiệt độ bề mặt và độ ẩm t−ơng đối bề mặt vào thời điểm 00UTC ngày 04/11/2007 trong hai tr−ờng hợp, có và không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu của MM5. Khác với nhận xét trên về sự khác biệt khá lớn giữa hai tr−ờng ở bề mặt khi sử dụng nguồn số liệu để đồng hóa của NCEP/NCAR, các tr−ờng khí t−ợng ở bề mặt trong hai tr−ờng hợp xem xét là không khác nhau đáng kể. Điều này có thể lý giải do chất l−ợng số liệu phát báo của các trạm bề mặt trong khu vực miền tính thứ nhất và vào thời điểm thử nghiệm không cao nên các số liệu quan trắc địa ph−ơng ít đ−ợc tham gia vào quá trình đồng hóa. Chúng tôi đã thử nghiệm nâng các ng−ỡng kiểm tra sai số thô (ví dụ nh− đối với nhiệt độ lên 10OC và độ ẩm đến 30%) thì đã xuất hiện nhiều hơn các trạm đ−ợc tham gia vào quá trình đồng hóa, tuy nhiên sai lệch giữa các tr−ờng khí t−ợng ở bề mặt vẫn không đáng kể. Nhận định nói trên mới chỉ là sơ bộ, cần thiết phải kiểm chứng trên tập mẫu lớn với các cải tiến khác nhau đối với sơ đồ đồng hóa số liệu sử dụng.
a) b)
Hình 4.7. Tr−ờng nhiệt độ bề mặt (a) và độ ẩm t−ơng đối bề mặt (b) trong hai tr−ờng
hợp, có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu (đ−ờng màu đỏ) và không sử dụng sơ đồ đồng
Khác với bề mặt các tr−ờng khí t−ợng trên cao có thay đổi khá nhiều ở hầu hết các mực đến 100Hpa (Hình 4.8). Các trạm cao không đóng vai trò quan trọng trong quá trình đồng hóa và sau này cũng cho thấy l−ợng m−a dự báo t−ơng đối khác nhau ở khu vực có sự khác nhau t−ơng đối ở các tr−ờng khí t−ợng trên cao.
b1) b2)
Hình 4.8. Tr−ờng độ cao địa thế vị (a), nhiệt độ (b), độ ẩm t−ơng đối (c) mực 850 Hpa
(a1,b1,c1) và 500Hpa (a2,b2,c2) trong hai tr−ờng hợp, có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu
(đ−ờng màu đỏ) và không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu (đ−ờng màu xanh)
c1) c2)
Kết quả dự báo m−a trong 24 và 48h khi có sử dụng và không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu của MM5 cho tr−ờng hợp thử nghiệm nêu trên đ−ợc trình bày trên các hình 4.9, 4.10 và 4.11. Trong 24h đầu, phân bố m−a t−ơng đối giống nhau trong hai tr−ờng hợp nh−ng đến hạn dự báo 48h thì vùng m−a lớn ở ven biển Nam Trung Bộ dự báo đ−ợc khi sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu có xu h−ớng lệch về phía Nam và phía Đông hơn so với khi không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu. Kết quả là chênh lệch l−ợng m−a giữa hai tr−ờng hợp là rất đáng kể ở khu vực đất liền và Biển Đông của Nam Trung Bộ.
a) b)
Hình 4.9. Kết quả dự báo m−a 24h trong hai tr−ờng hợp, có sử dụng sơ đồ đồng
hóa số liệu (a) và không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu (b)
a) b)
Hình 4.10. Kết quả dự báo m−a 48h trong hai tr−ờng hợp, có sử dụng sơ đồ
Kết quả tính toán phân
bố theo ph−ơng đứng trong thời điểm ban đầu của chệnh lệch độ cao địa thế vị, nhiệt độ và độ ẩm t−ơng đối cho điểm có tọa độ 12ON, 108OE giữa hai tr−ờng hợp, có sử
dụng sơ đồ đồng hóa số liệu và không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu (Hình 4.12) cho thấy khác biệt giữa hai tr−ờng hợp là đáng kể đối với cả ba yếu tố từ bề mặt đến mực 100Hpa, nhất là đối với độ ẩm t−ơng đối. Trong tr−ờng hợp có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu thì độ ẩm trên cao thấp hơn hẳn so với độ ẩm t−ơng ứng khi không sử dụng sơ đồ đồng hóa. Điều này góp phần lý giải dự báo m−a ở khu vực này khi sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu nhỏ hơn hẳn so với khi không sử dụng sơ đồ đồng hóa.
Rõ ràng là sơ đồ đồng hóa số liệu của mô hình MM5 khi sử dụng số liệu quan trắc bề mặt và cao không có vai trò t−ơng đối quan trọng trong dự báo m−a.