Phương pháp cài xoáy giả cho trường GFS

CHƯƠNG 1 : Tổng quan về dự báo tổ hợp và dự báo tổ hợp quỹ đạo bão

2.2 Đề xuất phương án nuôi nhiễu môi trường và nhiễu xốy khi có bão cho khu vực

2.2.2 Phương pháp cài xoáy giả cho trường GFS

Xoáy giả sử dụng trong luận án là xoáy ba chiều được phát triển và ứng dụng tại Úc (TCLAP) được nhóm tác giả Phan Văn Tân và Bùi Hồng Hải sử dụng và chuyển giao cho đề tài KC08.05/06-10. Lý do sử dụng phương pháp cài xốy giả này vì phương pháp được xây dựng và sử dụng ở một trong những

trung tâm lớn trên thế giới và đã được kiểm nghiệm và sử dụng để dự báo bão cho khu vực Biển Đông như ở trong đề tài cấp nhà nước KC08-05/06-10 do

Trần Tân Tiến chủ trì hay đề tài cấp bộ TN&MT năm 2006 do Đặng Thị Hồng Nga chủ trì. Cơ sở lý thuyết của phương pháp là xây dựng một xoáy nhân tạo ba chiều, q trình phân tích được thực hiện đối với tất cả các biến trường trên nhiều mực. Số liệu ban đầu là trường phân tích tồn cầu gồm các biến trường áp suất mực biển P, các thành phần gió ngang U, V, nhiệt độ T, độ ẩm tương

đối RH và độ cao địa thế vị H trên các mực khác nhau. Kỹ thuật và quá trình

phân tích trường được tiến hành lần lượt cho từng biến trường trên từng mực.

Trên mỗi mực, đối với từng biến trường, tâm xốy phân tích tồn cầu được xác

60

Nội dung phương pháp cài xốy giả trình bày trong bài “Về một phương

pháp ban đầu hóa xốy 3 chiều’’ (Phan Văn Tân và Bùi Hoàng Hải, 2003)

[19]. Nội dung chính của phương pháp thực hiện gồm: xác định thành phần

đối xứng giả, sau đó kết hợp phần đối xứng giả với thành phần đối xứng phân tích. Bước cuối cùng là hiệu chỉnh các trường.

2.2.3 Phương án ni nhiễu khi có bão

Như đã đề cập ở trên, do EPS của các trung tâm khí tượng dùng để dự báo thời

tiết, nên nhiễu môi trường được ni hàng ngày và khi có bão, các trung tâm này

đưa thêm nhiễu xốy vào trường nhiễu mơi trường. Trong luận án này đã cải tiến cách nuôi như sau:

Nhân ban đầu được xác định từ phương pháp dự báo trễ, các nhân này được

cộng và trừ với trường phân tích tại thời điểm bắt đầu ni để tạo ra một cặp trường ban đầu mới (luận án sử dụng 6 nhân ban đầu, ký hiệu các nhiễu là di.

Kết quả sẽ có 6 cặp trường ban đầu mới). Chu kì phân tích là 6 giờ. Q trình ni sẽ diễn ra trong 24 giờ (Hình 2.2)

Hình 2.2 Sơ đồ 1 cặp nhiễu tổ hợp dự báo được nuôi trong 24 giờ

61

Hình 2.3 Sơ đồ ni nhiễu mơi trường kết hợp với nhiễu xốy trong 1 kỳ nuôi (từ thời điểm

trước 24 giờ tới thời điểm trước 18 giờ).

Một kỳ nuôi nhiễu của phiên bản này được thực hiện như sau (Hình 2.3):

Trường phân tích tại 24 giờ trước thời điểm làm dự báo T00 sau khi đã loại bỏ

xốy thơ (vort) và thêm xốy giả TCLAP của Úc (Phương pháp cài được trình bày trong mục 2.3.2) được ký hiệu là trường xa. Tiến hành các bước sau trong 1 kỳ nuôi.

a. Thêm vào và trừ đi trường xa một nhiễu di (i=1,2,…,6), khi đó ta có 6 cặp

trường ban đầu x1ai =xa + di (trường gán nhiễu dương) và x2ai =xa - di

(trường gán nhiễu âm)

b. Tích phân mơ hình 6 tiếng cho cả hai trường gán nhiễu dương và gán

nhiễu âm.

c. Tách các trường dự báo sau 6 giờ (toán tử Sm

và Sv) của trường gán nhiễu

dương (x1f

i) và trường gán nhiễu âm (x2fi) ra làm 2 phần là trường môi trường (Smx1fi và Sm x2fi) và trường xốy (Sv

x1fi và Sv x2fi) (hình 2.3).

d. Tìm hiệu (tốn tử H hình 2.3) của từng cặp sau khi tách ở thời điểm dự báo 6 giờ ta được các nhiễu mơi trường mi và nhiễu xốy vi.

62

e. Giảm quy mơ (chuẩn hóa) của trường nhiễu mơi trường bằng tốn tử Cm

ta được các nhiễu mơi trường chuẩn hóa Cmmi. Tiến hành trực giao bằng tốn tử T cho các nhiễu mơi trường chuẩn hóa Cmmi thu được nhiễu mơi trường

chuẩn hóa và trực giao TCmmi. Giảm quy mô của trường nhiễu xoáy bằng

toán tử Cx được nhiễu xốy chuẩn hóa Cxvi, sau đó trực giao bằng tốn tử T

cho các nhiễu xốy chuẩn hóa Cxvv, ta thu được nhiễu xốy chuẩn hóa và trực

giao TCxvi.

Trường nhiễu chuẩn hóa và trực giao sau khi thực hiện tại bước e được cộng

vào và trừ đi trường phân tích đã lọc xoáy thơ và cài xốy nhân tạo ở thời điểm dự báo 6 giờ x1ai = xa + TCmmi + TCxvi và x2ai = xa - TCmmi - TCxvi. Quá trình được quay lại bước b.

Chu kỳ nuôi nhiễu này lặp lại 3 lần nữa cho tới thời điểm làm dự báo T00 (hình 2.2). Nhiễu ni này được gọi là véc tơ nuôi phát triển (BGM)

2.2.4 Chuẩn hóa nhiễu mơi trường và nhiễu xốy

Q trình giảm quy mơ trong quy trình ni nhiễu mơi trường (tốn tử Cm) và nhiễu xoáy (toán tử Cx) được xác định bằng công thức (2.1)

(2.1)

Với δxa

và δxf

là các nhiễu ban đầu (nhiễu nuôi) và nhiễu dự báo tại thời điểm t.

Giá trị và Camp = là chuẩn hóa nhiễu tại thời điểm t và thời

điểm t =0 được xác định cho nhiễu môi trường và nhiễu xoáy khác nhau.

Trong luận án này sử dụng 3 trường nhiễu là gió (u,v) và nhiệt độ (T).

2.2.4.1 Chuẩn hóa nhiễu môi trường

được xác định theo quy tắc năng lượng tổng (Barkmeijer, 2001) [38]

) ( ) ( ) ( t d t d t d f f amp a x x C x = ) (t d f x dxf(0) ) (t d f x

63

(2.2) với u’,v’: nhiễu trường gió kinh hướng và vĩ hướng; T’: nhiễu trường nhiệt

độ, D: Miền lưới to; z1 đến z26 tương ứng với mực từ 1000hpa tới 10hpa.

Camp = được tính theo cơng thức (2.2) các giá trị tại thời điểm t=0.

Các giá trị này được lựa chọn giống hệ thống tổ hợp mơ hình khu vực sử dụng

phương pháp ni nhiễu của Nhật (Saito.K, 2010) [104] với u’=v’=1.8 m.s-1 ; T’=0.7 K, Cp = 1006 Jkg-1K-1; Tr = 300 K;

2.2.4.2 Chuẩn hóa nhiễu xốy

được tính theo cơng thức

(2.3)

với u’,v’: nhiễu trường gió kinh hướng và vĩ hướng; T’: nhiễu trường nhiệt

độ, D1: khu vực quanh tâm thực của bão có bán kính 500 km; z1 đến z17

tương ứng với mực từ 1000hpa tới 300hpa.

Camp = được tính theo cơng thức (2.3) các tham số tại thời điểm t=0

được lựa chọn giống hệ thống tổ hợp mơ hình khu vực của Nhật (Saito.K,

2010) [104] với u’=v’=6 m.s-1

; T’=4 K, Cp = 1006 Jkg-1K-1; Tr = 300 K;

2.2.5 Trực giao nhiễu môi trường và nhiễu xoáy

Vấn đề trực giao cho các véc tơ có hàng triệu điểm là rất khó khăn. Tuy

nhiên để giải quyết được vấn đề trực giao và để tránh cho các véc tơ ni phụ

thuộc tuyến tính, theo Magnusson và nnk (2008a) [90], trực giao các véc tơ là cần thiết. Dựa trên cơ sở đó, tiến hành trực giao theo công thức:

E= BTB (2.4) E = BTB = (PxM) x (MxP) = (PxP) (2.5) dzdD T T c v u x D Z Z r p f ò ò ú ú û ù ê ê ë é + + = 26 1 2 ' 2 ' 2 ' 2 2 1 ) (t d 1 2 1 ) ( 117 1 2 ' 2 ' 2 ' 2 dzdD T T c v u x DZZ r p f ò ò ú ú û ù ê ê ë é + + = t d ) (t d f x ) 0 ( f x d ) 0 ( f x d

64

Khi đó ta tìm được 6 giá trị riêng và véc tơ riêng của ma trận E (PxP),

Tìm ma trận nhiễu mới V = B * E = (MxP) * (PxP) = (MxP). (2.6)

2.2.5.1 Trực giao nhiễu môi trường

Với nhiễu môi trường B là [Cmm1, Cmm2, …, Cmm6];

khi đó B gồm (MxP) điểm, với M=l x k; l là số điểm lưới theo vĩ độ theo

miền lưới to, k là số điểm lưới theo kinh độ theo miền lưới to. P = 6 (số nhiễu)

2.2.5.2 Trực giao nhiễu xoáy

Với nhiễu xoáy B được xác định [Cmv1, Cmv2, …, Cmv6];

khi đó B gồm (MxP) điểm, với M=l x k; l là số điểm lưới theo vĩ độ của

vùng xoáy bão, k là số điểm lưới theo kinh độ của vùng xoáy bão. P = 6 (số nhiễu)

2.3 Nhiễu trên biên

Do hệ thống dự báo tổ hợp toàn cầu của các trung tâm lớn của thế giới được dự báo hàng ngày, các sản phẩm dự báo của các sản phẩm này sẽ được sử dụng làm nhiễu trên biên cho hệ thống dự báo tổ hợp cho mơ hình khu vực của họ. Đối với hệ thống được đề xuất, do nhiễu ban đầu là tự nuôi dựa trên hệ thống dự báo tổ hợp khu vực của ta vì vậy khơng thể thích nghi được với nhiễu trên biên từ mơ hình tồn cầu tổ hợp của các trung tâm lớn trên thế giới. Vì vậy trong hệ thống này chỉ sử dụng điều kiện biên duy nhất là sản phẩm dự báo từ mơ hình GFS. Với giả thiết, nhiễu trên biên được bỏ qua vì ảnh hưởng của nó đến kết quả không lớn. Giả thiết này cũng được sử dụng ở hệ thống dự báo bão GRAPES_TCM của Viện nghiên cứu xoáy thuận nhiệt đới Thượng Hải, Trung Quốc.

65

2.4 Quy trình ni nhiễu.

Quy trình ni nhiễu được thực hiện theo các bước sau:

1/ Lấy số liệu GFS tại trước thời điểm làm dự báo 48, 42, 36 và giờ (GFS- 48, GFS-42, GFS-36 và GFS-30), sử dụng các trường này làm trường ban đầu và tích phân mơ hình RAMS tới trước thời điểm làm dự báo 24 giờ. Lấy hiệu và chuẩn hóa từng cặp các trường dự báo (u, v, t) tại thời điểm trước 24 giờ để tạo ra 6 cặp nhiễu môi trường ban đầu (Trường nhiễu môi trường được tạo ra từ dự báo trễ).

Hình 2.4 Chu kỳ ni nhiễu

2/ Lấy số liệu GFS tại trước thời điểm dự báo 24 giờ (GFS-24), lọc xoáy thơ và cài xốy giả cho trường này và cộng trừ 6 trường nhiễu môi trường được tạo ra từ dự báo trễ (tạo từ bước 1) để tạo ra 12 trường ban đầu mới. Tích phân mơ hình RAMS hạn dự báo 06 giờ với 12 trường ban đầu vừa được tạo

ra, sau đó tiến hành tách trường nhiễu xốy và nhiễu mơi trường từ trường dự

báo tại thời điểm trước dự báo 18 giờ. Chuẩn hóa 6 cặp trường nhiễu này để tạo ra 6 trường nhiễu môi trường và 6 trường nhiễu xoáy mới. Trực giao 6

trường nhiễu môi trường và 6 trường nhiễu xoáy mới (quy trình được trình

66

Quy trình ở bước 2 được lặp lại tại trước thời điểm dự báo 18, 12, 06 giờ. 3/ Lấy số liệu GFS tại thời điểm làm dự báo (GFS-00), cài xoáy giả cho

trường này và cộng trừ 6 trường nhiễu môi trường và 6 trường nhiễu xoáy

được tạo ra từ bước 5 để tạo ra 12 trường ban đầu mới. Tích phân mơ hình RAMS để dự báo quỹ đạo bão hạn 120 giờ với 12 trường ban đầu vừa tạo ra.

Chu kỳ nuôi nhiễu này được minh họa trên Hình 2.4.

2.5 Lựa chọn tham số cho mơ hình RAMS để dự báo bão ở Việt Nam

2.5.1 Cấu hình miền tính

Miền dự báo gồm 192x157 điểm lưới theo phương ngang với bước lưới 30

km. Miền tính từ 5S-35N và 100E -150E, tâm miền tính được đặt ở 15N- 125E. Miền tính này có thể chứa được những cơn bão hình thành từ khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương, các cơn bão này có thể di chuyển vào Biển Đơng và ảnh hưởng tới Việt Nam với hạn đến 5 ngày. Số liệu dự báo toàn cầu GFS của trung tâm NCEP được chọn làm trường dự báo kiểm chứng và trường phân tích trong q trình ni (Hình 2.5). Số mực theo chiều thẳng đứng là 26 mực, trong đó mực đẳng áp trên cùng là 10 mb. Bước thời gian tích phân được đặt là 60 giây.

Phương pháp nuôi nhiễu trong luận án được sử dụng là một cặp nhiễu dương và nhiễu âm giống nghiên cứu Toth và Kalnay (1997) [110], trường

gió và nhiệt được chọn làm đối tượng để nuôi dựa theo nghiên cứu của Zhang (Zhang, 1997; Zhang và Krishnamurti, 1999) [126, 127] vì theo tác giả: “biến đóng vai trị quan trọng nhất để dự báo thời tiết nhiệt đới là trường gió và nhiệt”. Mơ hình lựa chọn là mơ hình RAMS, lý do lựa trọn mơ hình

RAMS để dự báo bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đơng

là dựa vào đề tài KC 08-05/06-10 “Xây dựng công nghệ dự báo liên hoàn bão, nước dâng và sóng ở Việt Nam bằng mơ hình số với thời gian dự báo

67

trước 3 ngày”, Trần Tân Tiến và nnk (2010) [29] đã sử dụng các mơ hình số như WBAR, HRM, ETA, WRF, RAMS để dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông hạn 3 ngày. Kết quả thử nghiệm trên 37 trường hợp trong các năm

2005, 2006, 2007 cho thấy mơ hình RAMS là một trong các mơ hình cho kết quả dự báo tốt nhất và cho sai số vị trí quỹ đạo bão là 167, 269 và 330 km tương ứng với các hạn dự báo 24, 28 và 72 giờ.

Hình 2.5 Miền dự báo quỹ đạo bão

Sơ đồ tham số hoá đối lưu ảnh hưởng lớn đến quỹ đạo dự báo của tất cả các cơn bão nên trong luận án đã chọn 3 sơ đồ đối lưu khác nhau là Kuo, Kain-

Fritsch (KF) được tích hợp sẵn trong mơ hình RAMS và sơ đồ KF cải tiến

(KFCT) của Nguyễn Minh Trường (2009) [30] để dự báo quỹ đạo bão.

Bảng 2.1 Cấu hình dự báo bão 5 ngày ở Biển Đơng

Cấu hình hệ thống Phương pháp/ Số lượng

Mơ hình mơ hình RAMS phiên bản 6.0

Độ phân giải 30 km Số lưới 1

Nhiễu IC Phương pháp nuôi nhiễu trên trường GFS Sơ đồ tham số hóa đối lưu Sử dụng 3 sơ đồ đối lưu trong mơ hình

RAMS (KUO, KF và KF cải tiến) Các biến được ni Trường gió (u, v) và nhiệt (t)

68

2.5.2 Giới thiệu sơ lược về mơ hình RAMS.

Mơ hình RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) được Đại học

Tổng hợp Colorado (CSU) kết hợp với ASTER divsion- thuộc Mission Research Corporation phát triển đa mục đích. Mơ hình thường được sử dụng

để mơ phỏng các hiện tượng khí quyển qui mơ vừa (2-2000 km) từ dự báo

thời tiết nghiệp vụ đến các ứng dụng để mô phỏng, quản lý chất lượng mơi

trường khơng khí.

Mơ hình RAMS được các nhà khoa học thuộc Khoa KT-TV-HDH, Trường

ĐH Khoa học Tự nhiên Hà Nội đưa vào nghiên cứu và thử nghiệm tại Việt Nam từ năm 2001. Đến năm 2004, GS.TS Trần Tân Tiến [22] cùng các cộng sự của ông đã tiến hành cải tiến, áp dụng thành cơng mơ hình RAMS trong dự báo thời tiết tại Việt Nam và hoàn thành đề tài nghiên cứu cấp nhà nước “Xây dựng mơ hình dự báo các trường Khí tượng Thủy văn Biển Đông Việt Nam”. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra kỹ năng dự báo ưu việt của mơ hình RAMS đối với các trường khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam.

2.5.2.1 Các phương trình cơ bản của RAMS

Các phương trình cơ bản của RAMS là các phương trình nguyên thủy thủy

tĩnh hoặc không thủy tĩnh được lấy trung bình Reynolds. Tất cả các biến, ngoại trừ một số kí hiệu khác, đều là các đại lượng được lấy trung bình trong một thể tích ơ lưới và do đó ký hiệu gạch ngang chỉ giá trị trung bình được bỏ qua. Phép biến đổi tọa độ của lưới ngang và thẳng đứng được bỏ qua trong phần này. Các kí hiệu được trình bày trong Bảng 2.2.

Bảng 2.2 Các kí hiệu chính được sử dụng trong mơ hình

Kí hiệu Định nghĩa

U Thành phần gió theo hướng Đơng-Tây

V Thành phần gió theo hướng Bắc-Nam

W Thành phần gió thẳng đứng

F Tham số coriolis

69

Kí hiệu Định nghĩa

Kh Hệ số nhớt rối nhiệt và ẩm

qil Nhiệt độ thế vị của nước lỏng-băng

rn Tỷ hỗn hợp của nước (gồm mưa, tinh thể băng, và tuyết)

r Mật độ khơng khí

Con Chỉ số ký hiệu khuynh hướng do tham số hoá đối lưu

Rad Chỉ số ký hiệu khuynh hướng do tham số hoá bức xạ

Res Chỉ số ký hiệu khuynh hướng do tham số hố các q trình vật lý

vi mô qui mô dưới lưới

G Trọng lực

rt Tỷ hỗn hợp của nước tổng cộng

rv Tỷ hỗn hợp của hơi nước

p Hàm Exner tổng cộng p' Hàm Exner nhiễu qv Nhiệt độ thế vị ảo P Khí áp Các phương trình chuyn ng: ữ ứ ố ổ ả ả ả ả + ữữ ứ ử ả ả ả ả + ữ ứ