2.3. Số liệu
2.3.1. Số liệu mưa lớn
Các đợt mƣa lựa chọn
Trong luận văn này, sử dụng một số đợt mưa lớn của năm 2016 và 2018 bảng 2.3 bên dưới.
Bảng 2.3. Các ngày mưa lớn được lựa chọn.
STT Thời gianDATE Bbán kính
qt số góc nâng Bbiến có sẵn(*)
1 2/8/20168/2/2016 240 1 DZ,CZ,VR,SW 2 3/8/20168/3/2016 240 2 DZ,CZ,VR,SW 3 5/8/20188/5/2018 120 5 DZ,CZ,VR,ZT,SW 4 18/8/20188/18/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 5 1/9/20189/1/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 6 3/9/20189/3/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 7 7/9/20189/7/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 8 8/9/20189/8/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 9 20/9/20189/20/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW
Formatted: Font: Bold
Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt
10 24/9/20189/24/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 11 2/10/201810/2/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 12 17/10/201810/17/20 18 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 13 19/10/201810/19/20 18 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 14 23/10/201810/23/20 18 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 15 3/10/201810/3/2018 120 8 DZ,CZ,VR,ZT,SW 16 25/11/201811/25/20 18 120 5 DZ,CZ,VR,ZT,SW 17 26/11/201811/26/20 18 120 5 DZ,CZ,VR,ZT,SW
(* Tên biến xem ở phần danh mục viết tắt)
Số liệu quan trắc: phục vụ đánh giá mô phỏng bao gồm số liệu mưa của 115 trạm
quanh khu vực TP. Hồ Chí Minh (Hình 2.16 a)
Bảng 2.4. Các trạm quan trắc Tên trạm ID Kinh Tên trạm ID Kinh độ Vĩ độ CanGio 854084 106.96 10.41 TamThonHie p 893025 106.86 10.60 HocMon 105273 106.60 10.89 NhaBe 501508 106.75 10.68 CatLai 419547 106.77 10.77 BinhChanh 878074 106.57 10.69 ThuDuc 752648 106.76 10.84 AnPhu 729806 106.51 11.11 CuChi 312609 106.51 10.96 PhamVanCoi 782600 106.52 11.04 LeMinhXuan 495403 106.54 10.78 Hình 2.16. Vị trí các trạm trên bản đồ. Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt
2.3.2. Số liệu chạy mơ hình
Số liệu GFS: Số liệu ban đầu hóa và số liệu điều kiện biên phụ thuộc thời gian
được lấy từ dự báo của mơ hình tồn cầu GFS cung cấp bởi Trung tâm Quốc Gia Dự báo Môi trường (NCEP)/Mỹ với độ phân giải 0.5ºx0.5º kinh vĩ.
Số liệu Radar: Lấy từ RADAR Nhà Bè bao gồm độ phản hồi và gió xuyên tâm
được lấy trong các ngày ở bảng 2.5, trong thời gian vào năm 2016, số liệu Radar khơng được tốt nên chỉ có một số ít đợt mưa lựa chọn. Trong thời gian 2018, số liệu RADAR tốt hơn và việc thu thập số liệu với tần suất liên tục hơn cho nên sử dụng nhiều đợt mưa lớn của năm này. Trước khi đưa vào mơ hình số, số liệu Radar được lọc nhiễu và kiểm định chất lượng, các loại nhiễu như nhiễu biển, nhiễu địa hình, nhiễu do hiệu ứng búp song phụ, nhiễu lệch chồng chéo trường gió… được loại bỏ.
2.4. Thiết kế thí nghiệm
Trong luận văn này, tác giả sử dụng mơ hình WRF và WRFDA phiên bản V3.9.1 WRF, sử dụng hai lưới lồng tương tác hai chiều với độ phân giải tương ứng là: 9km, 3km (Hình 2.17). Miền 1 gồm 100×97 điểm lưới với tọa độ tâm là 10,0oN, 106,0oE, miền 2 gồm 106×100 điểm lưới với 52 mực thẳng đứng. Miền 1 được thiết kế đủ rộng để mơ hình có thể nắm bắt được các q trình hồn lưu quy mơ lớn ảnh hưởng đến Nam Bộ, các miền con được thu hẹp phạm vi bao trọn khu vực TP. Hồ Chí Minh. Bảng 2.5 là bộ tham số vật lý của mơ hình WRF được lựa chọn để mơ phỏng mưa khu vực TP.Hồ Chí Minh.
Hình 2.17. Các miền tính của mơ hình Bảng 2.5. Sơ đồ vật lý sử dụng trong thí Bảng 2.5. Sơ đồ vật lý sử dụng trong thí nghiệm Lớp biên hành tinh Mellor-Yamada- Janjic Tham số hóa đối
lưu(chỉ cho miền 1) Grell-Devenyi Sơ đồ vi vật lý mây WSM 6-class Bức xạ sóng ngắn Dudhia Bức xạ sóng dài RRTM Sơ đồ đất Noah-MP
Tác giả sử dụng loại sai số trường nền CV7 để tạo ra nó sử dụng hiệu của các dự báo (T + 24 trừ T + 12) nối tiếp nhau trong 6 tháng cho khu vực Nam Bộ từ 31/05/2016 – 01/10/2016 (khoảng 360 lần chạy WRF), vì sai số trường nền khơng thể tạo cùng một lúc cho cả 2 miền nên ta cần thực hiện cho từng miền tính một. Đối với số liệu Radar cửa sổ đồng hóa đặt cho số liệu Radar là +- 15 phút quanh thời điểm phân tích.
Bảng 2.6. Các trường hợp thử nghiệm
STT CASE MÔ TẢ
1 CONTROL WRF khơng đồng hóa
2 WARM-ZH Warmstart, Đồng hóa chỉ độ phản hồi
3 WARM-ZHVR Warmstart, Đồng hóa độ phản hồi, gió xuyên tâm 4 COLD-ZH Coldstart, Đồng hóa chỉ độ phản hồi
5 COLD-ZHVR Coldstart, Đồng hóa chỉ độ phản hồi, gió xuyên tâm 6 CYCLING Đồng hóa độ phản hồi và chạy kiểu cycling
Đối với chế độ Coldstart mơ hình được chạy với thời gian trùng với mưa quan trắc tức là từ 12Z ngày hôm trước đến 12Z ngày hôm sau (giờ GMT) (mưa quan trắc tại Việt Nam được tính từ 19h ngày hơm trước đến 19h ngày hôm sau). Trong chế độ Warmstart, cũng tương tự như Coldstart tuy nhiên mơ hình được khởi
chạy trước 06h, các mô phỏng này được cập nhật bổ xung vào điều kiện ban đầu cho thời điểm 12Z để dự báo cho các giờ tiếp theo, đối với chế độ cycling mơ hình cũng được chạy trước 6h giống với Warmstart và cứ sau 6h chu trình lại được lặp lại để dự báo cho các giờ tiếp theo. Qua một số lần thử nghiệm cho thấy sử dụng phân tích NCEP GFS (thí nghiệm Coldstart), WRF-Var đã đưa ra một phân tích khá rõ về trường ban đầu nhưng thơng tin là khá ít. Với chế độ Warm-start các thông tin cho trường ban đầu nhiều hơn rất nhiều so với Coldstart, điển hình như các biến Qcloud, Qrain . Chi tiết về từng kiểu chạy được mơ tả trong các hình từ 2.18 - 2.20.
Sơ đồ chạy WRFDA:
Hình 2.18. Sơ đồ chạy đồng hóa số liệu với chế độ khởi động lạnh
Ở chế độ Coldstart (Hình 2.18), từ đầu là dữ liệu GFS, mơ hình WRF tạo ra các file wrfinput và wrfbdy, các file này sẽ được đưa vào 3DVAR. Với wrfinput sau khi kết hợp với số liệu Radar sẽ tạo ra các file wrvar_output. Với file wrfbdy (điều kiện biên) cũng được cập nhật lại sau khi có file wrvar_output. Các file wrfbdy mới và wrvar_output sau đó sẽ sử dụng để chạy mơ hình WRF.
Hình 2.19. Sơ đồ chạy đồng hóa số liệu với chế độ khởi động ấm (Warmstart)
Ở chế độ Warmstart (hình 2.19), một dự báo trước thời điểm phân tích (ví dụ trước 06h) được chạy để tạo ra các file wrfoutput, các file này sau đó được cập nhật điều kiện biên dưới và đưa vào module 3DVAR, tiếp theo quy trình lặp lại như với Coldstart.
Trong chế độ Cycling (hình 2.20) cũng tương tự như chế độ Warmstart, tuy nhiên, cứ mỗi 06h, mơ hình WRF được cập nhật lại điều kiện biên và đồng hóa dữ liệu Radar để dự báo cho 06h tiếp theo, chu kỳ này được lặp đi lặp lại liên tục.
Hình 2.20. Sơ đồ chạy đồng hóa số liệu với chế độ cycling
2.5. Phƣơng pháp đánh giá dự báo
-Sai số trung bình ME:
-Sai số trung bình tồn phương RMSE:
Trong đó: Fi: là số liệu dự báo Oi: là số liệu quan trắc n: là dung lượng mẫu
Kết quả đánh giá dự báo theo hạn và ngưỡng mưa mưa tại các trạm thông qua các điểm số đánh giá FBI, POD, FAR, CSI và PC được dựa vào bảng ngẫu nhiên sau (Damrath, 2002):
Misses (M) = dự báo khơng + quan trắc có
False alarms (F) = dự báo có + quan trắc khơng
Correct negatives (CN) = dự báo không + quan trắc không
FBI= (H+ F)/(H+ M)
POD= H/(H+M)
FAR= F/(H+ F)
CSI= TS= H/(M+ F+ H)
PC=( H+ CN)/ (M+ F+ H+CN
Đánh giá thống kê theo loại là tiêu chuẩn đánh giá sự phù hợp giữa sự xảy ra hiện tượng dự báo và quan trắc. Các điểm số đánh giá được dựa vào:
Hits (H) = dự báo có khi quan trắc có Misses (M) = dự báo khơng khi quan trắc có False alarms (F) = dự báo có khi quan trắc không
Correct non-event (CN) = dự báo không khi quan trắc không
Chỉ số FBI (BS hay FBI – Bias score): Đánh giá tỷ số giữa vùng dự báo và vùng thám sát.
FBI là tỉ lệ giữa số lần có xảy ra hiện tượng theo mơ hình và theo quan trắc. Giá trị FBI biến đổi trong khoảng (0,+ ).
M H F H FBI
FBI < 1 : vùng dự báo nhỏ hơn vùng thám sát. FBI >1 : vùng dự báo lớn hơn vùng thám sát.
FBI = 1 : vùng dự báo trùng với vùng thám sát (giá trị lý tưởng).
FBI càng nhỏ hơn 1 mô hình cho kết quả càng dự báo sót nhiều, FBI càng lớn hơn 1 mơ hình cho kết quả càng dự báo khống nhiều. Đại lượng FBI chỉ cho biết mức độ phù hợp giữa mơ hình và quan trắc về tần số xuất hiện nhưng không phản ánh độ chính xác của mơ hình.
Xác xuất phát hiện (Probability of Detection – POD)
Formatted: Font: 13 pt
Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt
M H H POD
POD là xác suất xuất hiện hiện tượng, được tính bằng tỉ số giữa số lần trùng khớp giữa mơ hình và quan trắc khi hiện tượng có xuất hiện và tổng số lần xuất hiện hiện tượng trong thực tế. POD cho biết khả năng thành cơng của mơ hình, có giá trị trong khoảng (0, 1), POD = 1 là giá trị lý tưởng mô hình được xem là hồn hảo. POD càng gần 1 thì độ chính xác của mơ hình càng cao, POD chỉ nhạy đối với những hiện tượng không dự báo được chứ không nhạy đối với phát hiện sai.
Tỷ lệ dự báo sai (False Alarms Ratio – FAR)
F H F FAR
FAR cho biết tỷ lệ mơ phỏng / dự báo khống của mơ hình (mơ hình cho kết quả có nhưng thực tế hiện tượng khơng xảy ra). Giá trị FAR biến đổi từ (0,1).
FAR = 0 khi F = 0 tức tỷ lệ khống của mơ hình bằng 0. Giá trị FAR càng gần 0 thì mơ hình càng tốt, FAR càng tiệm cận tới 1 (tương đương với H tiến gần tới 0) thì mơ hình càng kém.
Điểm số thành công (Critical Success Index – CSI hay Threat Score – TS)
H F M H TS CSI
CSI (hay TS) phản ánh mối quan hệ giữa số lần mô hình cho kết quả hiện tượng có xuất hiện và số lần quan trắc được hiện tượng có xuất hiện. Nó có thể được xem như thước đo độ chính xác của mơ hình khi bỏ qua những trường hợp hiện tượng không xuất hiện. Phạm vi biến thiên của CSI từ 0 đến 1. CSI = 0 nghĩa là mơ hình khơng có kỹ năng, CSI = 1 mơ hình là hồn hảo.
Độ chính xác (Percentage Correct – PC hay Eraction Correct – FC)
Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt Formatted: Centered Formatted: Font: 13 pt Formatted: Font: 13 pt
PC phản ánh tỷ lệ trùng khớp giữa kết quả của mơ hình và quan trắc trong cả hai pha có và khơng xuất hiện hiện tượng. Giá trị của PC biến đổi trong khoảng từ 0 đến 1. Nếu mơ hình là hồn hảo, tức kết quả mơ hình trùng khớp hồn tồn với quan trắc thì PC bằng 1, ngược lại, PC sẽ bằng 0 nếu tất cả mọi trường hợp kết quả của mơ hình đều ngược với quan trắc. PC càng lớn độ chính xác mơ phỏng, dự báo của mơ hình càng cao.
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Một số ảnh hƣởng của q trình đồng hóa 3.1. Một số ảnh hƣởng của q trình đồng hóa
Mưa là hệ quả mơ phỏng của mơ hình sau cùng cho nên trước khi đi vào kết quả mơ phỏng mưa lớn, tác giả sẽ trình bày về những ảnh hưởng của đồng hóa dữ liệu đến trường phân tích tối ưu. Từ đó có thể thấy được ảnh hưởng của từng phương án, từng loại số liệu trong q trình đồng hóa.
Ngồi ra, tác giả cũng muốn thấy được thời gian mà đồng hóa ảnh hưởng tới các biến trực tiếp (độ phản hồi vô tuyến) và các biến gián tiếp (như Qrain, Qcloud, Qvapor …) là bao nhiêu lâu kể từ lúc mơ hình tích phân từ đó có thể điều chỉnh kiểu chạy, hạn dự báo cho phù hợp.
Trong phần này sẽ tập trung phân tích kết quả của một đợt mưa bất kỳ năm 2018 vào ngày 02/09/2018 tại thời điểm 12Z (mơ hình chạy trước 12 tiếng để lấy
mưa trùng với múi giờ Việt Nam)
3.1.1. Ảnh hưởng của đồng hóa Radar đến thay đổi trường ban đầu
Đầu tiên là ảnh hướng tới trường phân tích tối ưu, các bản đồ so sánh biến trực tiếp (độ phản hồi vô tuyến cực đại) và các biến gián tiếp (trường gió, Qrain,
Qgraup) vào thời điểm phân tích: 12Z ngày 02/09/2018 đối với 2 trường hợp là khơng
đồng hóa và đồng hóa số liệu độ phản hồi, gió xuyên tâm ở chế độ Coldstart được phân tích.
Đối với biến trực tiếp, Hình 3.1.a là kết quả mơ phỏng độ phản hồi vô tuyến cực tại của trường ban đầu chưa đồng hóa, có thể thấy giá trị độ phản hồi lúc này bằng 0 trên tồn miền tính. Sau khi đồng hóa, độ phản hồi đã xuất hiện tại khu vực quanh TP. Hồ Chí Minh. So sánh độ phản hồi này với độ phản hồi thơ từ Radar (Hình 3.1.c), có thể thấy chúng khá tương đồng nhau về vị trí và giá trị tuy nhiên tùy vào cách đặt bán kính ảnh hưởng của từng điểm quan trắc mà các giá trị này sẽ có một chút khác biệt.
a) b)
c)
Hình 3.1. Sự thay đổi của độ phản hồi vô tuyến cực đại giữa first guess (trường ban đầu trước đồng hóa) và analyse (trường ban đầu sau đồng hóa) thời điểm 12z ngày
02/09/2018
Đối với các biến gián tiếp, tác giả chọn ra một vài mực tiêu biểu vì số liệu Radar liên tục từ độ cao 40m đến khoảng 12km (tùy vào số góc quét) cho nên sẽ ảnh hưởng tới nhiều mực trong mơ hình. Hình 3.2.b là kết quả của trường gió sau khi đồng hóa gió xuyên tâm tại thời điểm phân tích tại mực sigma 20. Có thể thấy có sự khác biệt với trường gió trước khi đồng hóa hình 3.2a, nhất là tại các khu vực quanh TP. Hồ Chí Minh nơi có tốc độ gió xun tâm từ RADAR lớn (hình 3.2.c) điều này cho thấy tốc độ gió xuyên tâm đã phần nào ảnh hưởng tới tốc độ gió thực (trường gió kinh vĩ hướng u,v) làm cho tốc độ gió tại trường ban đầu gần hơn với quan trắc của Radar.
a) b)
c)
Hình 3.2. Sự thay đổi của trường gió giữa first guess (trường ban đầu trước đồng hóa) và analyse (trường ban đầu sau đồng hóa) thời điểm 12z ngày 02/09/2018
Tương tự đối với các biến rất cần cho sự hình thành mưa: Qrain (Hình 3.3) và Qgraupel (Hình 3.4), ở thời điểm chưa đồng hóa giá trị của chúng đều bằng 0, tuy nhiên, sau khi đồng hóa giá trị của chúng đã được cải thiện đáng kể, đặc biệt là ở
những vị trí có độ phản hồi Radar lớn. Điều này khá phù hợp với công thức 2.2 - mối liên hệ giữa độ phản hồi và Qrain được trình bày trong mục 2.13. Nếu các cơng thức liên hệ giữa độ phản hồi và Qrain phù hợp với khu vực nghiên cứu và số liệu radar được kiểm sốt chất lượng tốt thì sẽ rất có ý nghĩa đối với trường ban đầu bởi vì mơ hình phải mất một khoảng thời gian mới hình thành ra các biến này.
Hình 3.3. Sự thay đổi của tỷ lệ nước mưa (Qrain) giữa first guess (trường ban đầu trước đồng hóa) và analyse (trường ban đầu sau đồng hóa) thời điểm 12z ngày
Hình 3.4. Sự thay đổi của tỷ lệ nước đá (Qgraupel) giữa first guess (trường ban đầu trước đồng hóa) và analyse (trường ban đầu sau đồng hóa) thời điểm 12z ngày
02/09/2018
Tiếp theo, để thấy rõ hơn ảnh hưởng của từng phương án đối với trường phân tích tối ưu, tác giả tính trung bình giá trị của các biến cơ bản ở 20 mực thấp nhất trên tổng số 52 mực trong khu vực đượcđồng hóa dữ liệu (xung quanh khu vực TP. Hồ Chí Minh) (Bảng 3.1). Từ bảng có thể thấy, trong trường hợp chưa đồng hóa, tỷ lệ lượng nước trong mưa (Qrain) có giá trị là 0, tuy nhiên, sau khi được đồng hóa, mơ hình đã biến đổi độ phản hồi Radar và bổ sung thêm giá trị vào biến Qrain tại thời