WRF - 3DVAR là hệ thống đồng hóa số liệu thích hợp cùng mô hình WRF với mục đích cơ bản là đ−a ra một −ớc l−ợng tối −u trạng thái khí quyển thực ở thời điểm phân tích thông qua cực tiểu hóa hàm giá (cost function):
) ( ) ( ) ( 2 1 ) ( ) ( 2 1 ) ( ) ( ) ( 1 0 1 0 0 x x x B x x y y E F y y J x J x J b T b T b + = − − + − + − = − − (2.48)
Quá trình cực tiểu hóa hàm giá đ−ợc thực hiện thông qua một thủ tục lặp, kết quả sẽ nhận đ−ợc giá trị phân tích x, đ−ợc xem nh− là nghiệm của ph−ơng trình (2.48). Nghiệm x đ−ợc xem là xấp xỉ tốt nhất trạng thái khí quyển thực khi cho tr−ớc hai nguồn số liệu: xb là giá trị nền (hay tr−ờng ban đầu) và y0 là giá trị quan trắc. Trong công thức (2.48), B, E và F theo thứ tự là các ma trận t−ơng quan sai số nền, sai số quan trắc và sai số đặc tr−ng (representivity error) (sai số đặc tr−ng là các sai số của các quan trắc có tính chất biến đổi ở quy mô d−ới l−ới, không đ−ợc mô phỏng theo các giá trị trên l−ới của mô hình); y = H(x) là giá trị của x đ−ợc biến đổi về vị trí các điểm trạm quan trắc thông qua toán tử H(x) để so sánh với y0.
Nh− đã mô tả trong Baker (2004), thuật toán đồng hóa số liệu biến phân cụ thể đ−ợc mô phỏng trong WRF-Var là không gian mô hình, công thức gia số của bài toán biến phân. Trong tiếp cận này, các quan trắc, các dự báo có tr−ớc, các sai số của chúng và các định luật vật lý đ−ợc kết hợp với nhau để đ−a ra các gia số tr−ờng phân tích xa’ đ−ợc cộng đến tr−ờng dự đoán ban đầu xbđể đ−a ra để đ−a ra tr−ờng phân tích đ−ợc cập nhật.
Ba thành phần đầu vào đối với WRF-Var:
• Tr−ờng dự đoán ban đầu xb: trong mode cold-start, tr−ờng phân tích hoặc dự báo lấy từ các mô hình khác đ−ợc nội suy đến l−ới ARW (và các biến) bởi các ch−ơng trình WPS và real. Trong mode cycling, tr−ờng dự đoán ban đầu là các dự báo hạn ngắn của ARW (1-6 giờ).
• Các quan trắc y0: trong phiên bản hiện tại của WRF-Var, các quan trắc có thể đ−ợc hỗ trợ hoặc dạng định dạng PREPBUFR (ob_format=1) hoặc định dạng ASCII “little_r” (ob_format=2). Mo-đun xử lý quan trắc (3DVAR_OBSPROC) đ−ợc hỗ trợ để thực hiện kiểm tra chất l−ợng cơ bản, ấn định các sai số tổng cộng (R=E+F) và định dạng lại các quan trắc từ định dạng text “little_r” của MM5 thành định dạng text của 3DVAR.
• Các ph−ơng sai sai số nền B: đ−ợc dùng để xác định phản hồi của tr−ờng phân tích đến các quan trắc theo không gian và theo các biến (multivariate). Trong các hệ thống biến phân này, các ph−ơng sai này đ−ợc tính toán off-line và phải có hiệu chỉnh đáng kể để tối −u hóa việc thực hiện đối với ứng dụng cụ thể.
Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn sai số nền (BES) cho tr−ờng toàn cầu đ−ợc cung cấp từ số liệu thống kê của NCEP.
Sau khi đồng hóa tất cả các số liệu, tr−ờng phân tích xa đ−ợc sinh ra phải đ−ợc hòa hợp với các điều kiện biên bên đã tồn tại xlbc trong ứng dụng WRF_BC. Tại giai đoạn này, các file điều kiện biên bên wrfbdy là đầu ra của WPS/real đ−ợc cập nhật để tạo các biên bên ổn định với tr−ờng phân tích và các tr−ờng bề mặt (chẳng hạn SST) cũng đ−ợc cập nhật trong file phân tích wrfinput [3], [13], [14], [15], [34].
Quy trình đồng hóa tr−ờng cài xoáy giả
Sau khi đã sinh ra đ−ợc file số liệu tr−ờng cài xoáy giả, file Onlybogus.txt sẽ đ−ợc đ−a vào mô-đun Oblittle để thu đ−ợc file “oblittle_r” có định dạng đúng với đầu vào của ch−ơng trình xử lý số liệu trong hệ thống 3DVAR (mô-đun OBSPROC). File này bao gồm tập số liệu quan trắc “giả ” đ−ợc trích từ một vài tr−ờng đã đ−ợc
cài xoáy nhân tạo. Mạng l−ới quan trắc “giả” này đ−ợc coi nh− các trạm quan trắc phân bố xung quanh vùng bão. Các yếu tố quan trắc “giả” đ−ợc sử dụng bao gồm: áp suất mặt biển và gió trên 10 mực: 1000, 925, 850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200 mb. Vùng xoáy bão sẽ đ−ợc xác định bởi vùng hình vành khuyên với các bán kình RCO= Min(2R15, 500km ) và RCI = 0.5*RCO. Xoáy nhân tạo sẽ đ−ợc hòa hợp vào tr−ờng môi tr−ờng nh− là các quan trắc bổ sung thông qua quá trình đồng hóa số liệu này.
Chạy mô-đun OBSPROC sẽ sinh ra file obs_gst_yyyy-mm- dd_hh:00:00.3DVAR là file kết quả của hệ thống xử lý quan trắc này. File obs_gst_yyyy-mm-dd_hh:00:00.3DVAR cùng với các file điều kiên biên và điều kiện ban đầu của mô hình WRF (wrfinput_d01 và wrfbdy_d01) và file sai số nền (BES) sẽ đ−ợc đ−a vào mô- đun 3DVAR. Cuối cùng sẽ thu đ−ợc các file điều kiện biên và điều kiện ban đầu đã cập nhật số liệu xoáy giả và làm đầu vào để bắt đầu quy trình tích phân mô hình.
Toàn bộ các quy trình trên đ−ợc thực hiện bằng lập trình Fortran kết hợp với lập trình Linux để tạo thành một hệ thống tự động liên tục.
Quy trình đ−ợc trình bày trên sơ đồ sau: Onlybogus.txt Mô-đun BOGUS Mô-đun Oblittle Oblittle_r Mô-đun OBSPROC Obs_gst… Mô-đun Gen_be Mô-đun WPS wrf* BES
rmov.dat terrain.dat tyrcd_dat
Mô-đun VAR Mô hình WRF