LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG 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 SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM Mưa là một yếu tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng rất lớn tới đời sống kinh tế xã hội. Mưa là...

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-*** -

VŨ THANH HẰNG

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 SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG

Hà Nội – 2008

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-*** -

Vũ Thanh Hằng

NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tượng học

Mã số: 62.44.87.01

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TSKH Kiều Thị Xin

Hà Nội - 2008

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả

Vũ Thanh Hằng

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin trân trọng bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS TSKH Kiều Thị Xin, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, người hướng dẫn khoa học đồng thời là chủ nhiệm Đề tài Khoa học ĐTĐL 2002/02 đã giúp đỡ tôi rất nhiều cả về mặt khoa học cũng như tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất, hợp tác quốc tế trong thời gian tôi thực hiện luận án

Tôi cũng xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, nơi tôi học tập, giảng dạy và nghiên cứu, đã tạo điều kiện về thời gian cũng như tổ chức các buổi sinh hoạt khoa học để giúp đỡ tôi hoàn thiện luận án

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các nhà khoa học của Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học cũng như các nhà khoa học thuộc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn & Môi trường, Trung tâm Tư liệu Khí tượng Thủy văn, Trung tâm Khoa học Công nghệ Khí tượng Thủy văn & Môi trường và đặc biệt là các nhà khoa học nước ngoài của Tổng cục Thời tiết CHLB Đức và Đại học Tổng hợp Munich đã có những ý kiến đóng góp, chỉ dẫn tận tình để tôi hoàn thành nghiên cứu của mình

Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn tới bộ phận đào tạo Sau đại học của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tổ chức mọi hoạt động liên quan đến việc học tập và nghiên cứu của tôi một cách tận tình, chu đáo

Trong suốt thời gian thực hiện luận án, tôi luôn nhận được sự động viên giúp

đỡ chân thành của các đồng nghiệp, các bạn bè thân thiết Tôi luôn ghi nhớ và biết

ơn sự động viên, giúp đỡ quý báu đó

Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ, những người thân yêu trong gia đình tôi, đặc biệt là chồng và con tôi là những nguồn động viên tinh thần quý giá để tôi hoàn thành luận án

MỤC LỤC

Trang

Trang phụ bìa 1

Lời cam đoan 2

Lời cảm ơn 3

Mục lục 4

Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt 6

Danh mục các bảng 8

Danh mục các hình vẽ và đồ thị 10

MỞ ĐẦU 14

CHƯƠNG 1 VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH VÀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH SỐ

18 1.1 Tổng quan về vấn đề tham số hóa đối lưu trong mô hình dự báo số

16 1.2 Về các sơ đồ tham số hóa đối lưu áp dụng trong mô hình HRM

30 1.3 Về dự báo mưa bằng mô hình dự báo số trên thế giới và ở Việt Nam

54 CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT KHU VỰC PHÂN GIẢI CAO HRM VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO MƯA CỦA MÔ HÌNH

64 2.1 Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao 62

2.2 Về đánh giá dự báo mưa mô hình và xử lý số liệu mưa

76 2.3 Một số điểm số thường sử dụng để đánh giá dự báo mưa trong nghiệp vụ

79 2.4 Phương pháp đánh giá dự báo mưa trong nghiên cứu 81

- thẩm định CRA

2.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả đánh

giá - phương pháp bootstrap

85

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ DỰ BÁO MƯA CỦA MÔ HÌNH HRM

VỚI CÁC SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU VÀ ĐÁNH GIÁ

3.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của các kết quả

đánh giá bằng sử dụng phương pháp bootstrap

134

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 137 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN

QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

140 TÀI LIỆU THAM KHẢO 141

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

ATNĐ Áp thấp nhiệt đới

BMJ sơ đồ Betts-Miller-Janjic

CAPE Thế năng đối lưu khả năng

Convective Available Potential Energy

CS Cộng sự

DFI Ban đầu hóa lọc số

Digital Filter Initialization DWD Tổng cục Thời tiết CHLB Đức

Deutscher WetterDienst ECMWF Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu

European Center for Medium-range Weather Forecast

EF Dự báo tổ hợp

Ensemble Forecast

ET sơ đồ Tiedtke cải tiến

GATE Thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu Đại Tây Dương

Global Atlantic Tropical Experiments GME Mô hình toàn cầu của CHLB Đức

Global Model for Europe HRM Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao

High resolution Regional Model

HS sơ đồ Heise

HSTQ Hệ số tương quan

INMI Ban đầu hóa mode chuẩn ẩn phi tuyến

Implicit Nonlinear Mode Initialization ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới

Inter-Tropical Convergence Zone KKL Không khí lạnh

KHCN Khoa học Công nghệ

Mean Square Error NCEP Trung tâm nghiên cứu dự báo môi trường Mỹ

National Center for Environmental Prediction QPF Dự báo mưa định lượng

Quantitative Precipitation Forecast RMSE Sai số bình phương trung bình quân phương

Root Mean Square Error RUBC Điều kiện biên trên bức xạ

Radiative Upper Boundary Condition

SW Gió mùa tây nam

South-West monsoon

TK sơ đồ Tiedtke

TSHĐL Tham số hóa đối lưu

TTDBKTTVTW Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương WMO Tổ chức Khí tượng Thế giới

World Meteorological Organization XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới

DANH MỤC CÁC BẢNG

TrangBảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui

mô vừa (Molinari và Dudek, 1992)

20

Bảng 3.1 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của đợt mưa

25-27/8/2003

93

Bảng 3.2 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển

hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ

Bảng 3.4 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển

hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ

Bảng 3.6 Điểm số ME, MAE, và RMSE (mm/ngày) của H14-31

với bốn sơ đồ TSHĐL trong các hình thế gây mưa lớn

109

Bảng 3.7 Điểm số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của H14-31 với

bốn sơ đồ TSHĐL tương ứng với các khu vực và toàn

Việt Nam

125

Bảng 3.8 Điểm số trung bình của thẩm định CRA đối với mưa lớn

khu vực Đông Bắc của ba tháng 6, 7, 8 năm 2004 với

bốn sơ đồ TSHĐL Giá trị trong Bảng là giá trị trung

bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn của cột thứ

hai)

130

Bảng 3.9 Điểm số trung bình của thẩm định CRA đối với mưa lớn

khu vực Đông Bắc của các tháng từ năm 2003 đến năm

2005 với ba sơ đồ TSHĐL Giá trị trong Bảng là giá trị

132

trung bình theo số lượng CRA (trong ngoặc đơn của cột

thứ hai)

Bảng 3.10 Trung bình của sai số phần trăm từ thẩm định CRA và

độ biến động của dự báo từ mô hình LAPS cho bốn

vùng mưa của Úc (Ebert, 2000)

134

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

TrangHình 1.1 Các dạng hàm được đề xuất để TSHĐL trong các mô

hình qui mô vừa khu vực là một hàm của khoảng cách

lưới Qui mô dưới 10km có dạng loga và trên 10km có

dạng tuyến tính Dấu “?” cho thấy sự thiếu hụt nghiệm một cách rõ ràng và các dấu “ ” biểu diễn khu vực chuyển tiếp giữa các cách tiếp cận Giả thiết rằng mô hình bao phủ một diện tích đủ lớn để cách tiếp cận phải

mô phỏng được các hiệu ứng đối lưu trên một khoảng các chế độ nhiệt động lực và ổn định quán tính (Molinari và Dudek, 1992)

22

Hình 1.2 Mô hình mây đối lưu nông (Tiedtke, 1989) 35 Hình 1.3 Mô hình mây đối lưu sâu (Tiedtke, 1989) 35 Hình 2.1 Miền dự báo lớn (L) và độ cao địa hình (m) bao giữa

5oS-35oN, 80oE-130oE của H28-20/L (K T Xin, 2005)

73

Hình 2.2 Miền dự báo nhỏ (S) và độ cao địa hình (m) bao giữa

7oN-27oN, 97oE-117oE của H28-20/S (K T Xin, 2005)

78

Hình 2.7 Sơ đồ quy trình bootstrap ước lượng sai số chuẩn của

một đại lượng thống kê s(x) (Efron B & Tibshirani J

88

R., 1993) Hình 3.1 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu

00Z25082003, của bốn phiên bản: a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa phân tích; g) Ảnh mây vệ tinh lúc 12Z25082003

92

Hình 3.2 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu

00Z24092003 a) 31/TK; b) 31/ET; c) 31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa phân tích; g) Ảnh mây

H14-vệ tinh lúc 06Z24092003

95

Hình 3.3 Dự báo mưa 48h của H14-31, bắt đầu lúc 00Z13082006

với hai sơ đồ đối lưu: a) H14-31/TK; b) H14-31/BMJ;

bình của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu

110

Hình 3.12 Điểm số FBI trung bình theo không gian-thời gian của

H14-31 a) tháng 6-8; b) tháng 9-12

112

Hình 3.13 Điểm số FBI trung bình theo không gian-thời gian trên

lục địa Úc của các mô hình nước ngoài (McBride và Ebert, 2000) a) mùa hè (tháng 12-2); b) mùa đông (tháng 6-8)

113

Hình 3.14 Tương tự như Hình 3.12, điểm số TS 114 Hình 3.15 Tương tự như Hình 3.12, điểm số POD 114 Hình 3.16 Tương tự như Hình 3.13, điểm số POD (McBride và

119

Hình 3.22 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TS 121 Hình 3.23 Tương tự như Hình 3.21, điểm số POD 121 Hình 3.24 Phân bố điểm số POD theo không gian cho các tháng từ

năm 2003-2005, ngưỡng mưa >20mm/ngày a) 31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ

H14-122

Hình 3.25 Tương tự như Hình 3.24, ngưỡng mưa >50mm/ngày 122 Hình 3.26 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TSS 123 Hình 3.27 Tương tự như Hình 3.21, điểm số HSS 124 Hình 3.28 Tương tự như Hình 3.24, điểm số ME 125 Hình 3.29 Hệ số tương quan theo các khu vực và toàn Việt Nam 126

của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu Hình 3.30 Phân bố không gian của HSTQ trung bình các tháng từ

năm 2003 – 2005 a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ

126

Hình 3.31 Kết quả thẩm định CRA cho dự báo mưa tích lũy 24h,

bắt đầu từ 00Z19072004 với ngưỡng mưa ≥ 10mm/ngày (a) H14-31/TK; (b) H14-31/ET; (c) H14-31/HS; (d) H14-31/BMJ

128

Hình 3.32 Giá trị trung bình và +/- độ lệch chuẩn của điểm số FBI

với bốn phiên bản ứng với các ngưỡng mưa: a) 5mm; b) 20mm; c) 50mm/ngày

135

Hình 3.33 Tương tự như Hình 3.32, điểm số TS 135 Hình 3.34 Tương tự như Hình 3.32, điểm số POD 135 Hình 3.35 Tương tự như Hình 3.32, điểm số TSS 135 Hình 3.36 Tương tự như Hình 3.32, điểm số HSS 136

MỞ ĐẦU

Đặt vấn đề

Mưa là một yếu tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng rất lớn tới đời sống kinh

tế xã hội Mưa là kết cục của sự hòa hợp nhiệt động giữa ba yếu tố quan trọng nhất

là gió, nhiệt và ẩm nên biến động rất mạnh theo không gian và thời gian Như vậy, một mô hình muốn dự báo tốt mưa cần đồng thời dự báo tốt cả ba yếu tố này và ngược lại nếu mô hình dự báo mưa tốt đồng nghĩa với mô hình đã dự báo tốt gió nhiệt và ẩm Hiện nay, trên thế giới mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao

có thể nói đã phát triển khá hoàn thiện cho vùng ngoại nhiệt đới, tuy vậy dự báo mưa mô hình ở đây vẫn còn nhiều hạn chế bởi lẽ một biến đổi nhỏ của một trong ba yếu tố trên cũng có thể dẫn đến biến đổi mạnh của mưa cả về không gian và thời gian

Đối với vùng nhiệt đới-xích đạo, vấn đề dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng bằng mô hình số càng phức tạp hơn so với ngoại nhiệt đới Sự phức tạp trước hết vì chưa có lý thuyết cho một quan hệ giữa trường khối lượng và trường gió ở những vĩ độ rất thấp (kiểu như quan hệ địa chuyển cho vĩ độ cao) nên không tạo ra được sự cân bằng tốt trong trạng thái ban đầu và do đó sự điều chỉnh thường chỉ theo chiều thẳng đứng, trong khi gió vùng nhiệt đới rất yếu nên một sai

số tuyệt đối nhỏ trong tính toán trường gió sẽ tác động đến sự phân bố đốt nóng đối lưu và do đó có thể dẫn tới sai số tương đối kết cục lớn trong dự báo mưa… Khó khăn thứ hai không kém phần quan trọng là mưa nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu mà trong một mô hình số thuỷ tĩnh với độ phân giải còn rất hạn chế thì đối lưu lại được tham số hóa trong khi hiện nay con người hiểu biết còn chưa đầy đủ về quá trình hình thành và phát triển của nó Ở vùng nhiệt đới, việc xác định đúng phân

bố ẩm là nguồn gốc của mưa còn vô cùng phức tạp do thám sát quá nghèo nàn sẽ tác động rất lớn đến chất lượng mưa mô hình Từ những đặc điểm trên ta thấy, trước khi muốn áp dụng một mô hình số có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt đới trước hết cần cải tiến mô hình, còn gọi là khu vực hóa mô hình về động lực để

có thể tương thích hơn với động lực học nhiệt đới và khu vực hóa mô hình về vật lý

để mô tả tốt hơn các quá trình ở nhiệt đới Đây là những bài toán lớn và phức tạp trên tầm quốc tế

Trong khuôn khổ luận án này, chúng tôi chỉ có thể quan tâm đến một trong những vấn đề của nhiệt đới hóa vật lý mô hình là tham số hóa đối lưu (TSHĐL) được coi là đặc biệt quan trọng đối với mô phỏng mưa nhiệt đới bằng mô hình dự báo thời tiết khu vực, khu vực hạn chế

Tính cấp thiết của đề tài

Ở các nước phát triển, dự báo thời tiết - khí hậu hiện nay bằng phương pháp

số là thống trị nên đã đáp ứng cao những yêu cầu của xã hội, trong khi ở Việt Nam mãi đến năm 2000 mới bắt đầu tiếp thu mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao đầu tiên là HRM để nghiên cứu áp dụng vào khu vực ta Tuy vậy, chỉ sau 2 năm

mô hình này đã được áp dụng thử vào nghiệp vụ và đến nay đã góp phần nâng cao chất lượng dự báo bão nói riêng, dự báo thời tiết nói chung Song, chất lượng dự báo mưa của mô hình HRM nguyên bản còn nhiều hạn chế do sự chưa thích hợp của nó đối với khu vực Việt Nam - Đông Nam Á, trong khi đòi hỏi rất cao của xã hội về dự báo kịp thời và chính xác hơn lượng mưa và vùng có mưa để đáp ứng yêu cầu của dự báo lũ, lụt và phòng tránh thiên tai Trước yêu cầu cấp thiết đó, chúng tôi

đã lựa chọn và thực hiện đề tài: “Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa bằng mô hình HRM ở Việt Nam” nhằm góp phần nào đó vào việc giải quyết nhiệm vụ quan trọng trên

Mục đích của luận án

Nghiên cứu một số sơ đồ TSHĐL và áp dụng cho mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM để lựa chọn một sơ đồ thích hợp nhất phục vụ dự báo mưa ở Việt Nam, thông qua đó hiểu rõ hơn về đối lưu và tác động của TSHĐL đối với mưa mô hình khu vực nhiệt đới

Đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu của luận án

Đối tượng nghiên cứu: Đối lưu sâu nhiệt đới và mưa ở Việt Nam

Phương pháp nghiên cứu:

+ Phương pháp số: Mô hình hóa và TSHĐL + Phương pháp thống kê: Đánh giá truyền thống, thẩm định CRA và kiểm nghiệm ổn định thống kê Bootstrap

Phạm vi nghiên cứu: Dự báo mưa định lượng (QPF) khu vực Việt Nam -

Đông Nam Á

Những đóng góp mới chính của luận án

• Hệ thống hóa lý thuyết TSHĐL trong mô hình dự báo thời tiết khu vực và đưa thêm ba sơ đồ mới vào mô hình HRM, trong đó sơ đồ Betts-Miller-Janjic (BMJ) thiết lập trên nguyên tắc điều chỉnh cấu trúc nhiệt ẩm mô hình

về cấu trúc nhiệt ẩm thám sát thực ở khí quyển nhiệt đới, hai sơ đồ mới Tiedtke cải tiến (ET) và Heise (HS) cùng với sơ đồ gốc (TK) dựa vào giả thuyết coi đối lưu sinh ra từ hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển

• Để dự báo mưa trên khu vực nghiên cứu, sơ đồ BMJ tỏ ra thích hợp hơn so với ba sơ đồ còn lại: kỹ năng dự báo mưa tăng rõ rệt, cân bằng ẩm trong mô hình được đảm bảo và có thể coi là có kỹ năng dự báo tương đương với mô hình LAPS của Úc

- Sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ kia thể hiện sự phát triển đối lưu sâu vùng nghiên cứu không chỉ do hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển mà còn bởi nhiều quá trình phức tạp khác chưa được tính đến

- Sự thích hợp của sơ đồ TSHĐL dựa vào hội tụ ẩm mực thấp kiểu như sơ đồ

TK càng giảm khi độ phân giải mô hình càng cao

• Lần đầu tiên ở Việt Nam luận án đã áp dụng thành công phương pháp bootstrap để kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả đánh giá chất lượng dự báo mưa mô hình và những kết luận nêu ra trong luận án được đảm bảo ổn định và đáng tin cậy

Ý nghĩa khoa học của luận án

• Luận án đã chỉ ra sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ còn lại trong kết quả dự báo mưa của mô hình HRM thể hiện mưa lớn ở nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối lưu sâu và sự phát triển đối lưu sâu nhiệt đới không

chỉ nhờ hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển mà còn phức tạp hơn cần được nghiên cứu tiếp

• Muốn áp dụng một mô hình có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt đới trước hết cần được nhiệt đới hóa nó về vật lý cũng như động lực

Ý nghĩa thực tiễn của luận án

• Kết quả của luận án đã giúp khẳng định khả năng sử dụng mô hình HRM với

sơ đồ BMJ trong dự báo nghiệp vụ

Cấu trúc của luận án

Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận án được bố cục thành 3 chương:

Chương 1: Vấn đề tham số hóa đối lưu trong mô hình và dự báo mưa bằng

CHƯƠNG 1 VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH

VÀ DỰ BÁO MƯA BẰNG MÔ HÌNH SỐ

Chương này trình bày một cách hệ thống về sự phát triển TSHĐL trong mô hình dự báo số ở Mục 1.1 Tiếp đó, Mục 1.2 giới thiệu chi tiết hơn những sơ đồ TSHĐL được lựa chọn để áp dụng vào mô hình HRM, từ đó tuyển chọn một sơ đồ thích hợp cho dự báo mưa ở Việt Nam Mục cuối của chương là những nghiên cứu

ở trên thế giới và Việt Nam về dự báo mưa bằng mô hình số

1.1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ

Đối lưu mây tích đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hoàn lưu qui

mô lớn trong khí quyển, đặc biệt đối lưu ẩm được xem là một quá trình quan trọng trung tâm trong sự phát triển các áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) và bão (Smith, 2000) Tuy nhiên, khi mô phỏng các quá trình này trong mô hình số, kích thước lưới của

mô hình thường lớn hơn rất nhiều so với qui mô của các yếu tố mây riêng biệt Do

đó, cần thiết phải biểu diễn được hiệu ứng của một quần thể các đám mây đối lưu trong khí quyển qua số hạng của các biến qui mô lưới Kỹ thuật này được gọi là TSHĐL mây tích Tuy nhiên, trong khí quyển bất ổn định điều kiện để các đám mây đối lưu xuất hiện thì vấn đề tham số hóa trở nên rất phức tạp Những chuyển động thẳng đứng qui mô dưới lưới liên quan tới sự giải phóng ẩn nhiệt, các xoáy rối mở rộng trên những khoảng cách thẳng đứng lớn và thường có các đặc trưng rất ít liên quan với các đặc trưng qui mô lớn tại mực đó (Frank, 1983)

Công trình nghiên cứu tiên phong của Riehl và Malkus (1958) cho thấy trong các khu vực bất ổn định đối lưu, vận chuyển thẳng đứng của khối lượng và năng lượng tĩnh ẩm không được thực hiện bởi hoàn lưu qui mô synôp mà bởi các đám mây tích riêng biệt Những phát triển tiếp theo được thực hiện rất nhiều, chẳng hạn như một loạt công trình của các tác giả như Ooyama (1982), Frank (1983), Arakawa

và Chen (1987), Tiedtke (1988), Cotton và Anthes (1989) Các tác giả này nhất trí rằng TSHĐL là cần thiết trong các mô hình số qui mô lớn (bước lưới >50-100km) tại các điểm lưới xuất hiện bất ổn định đối lưu

Khi năng lực máy tính tiếp tục phát triển, các mô hình số qui mô vừa với độ phân giải rất cao đã được phát triển Cotton và Anthes (1989) cho rằng nền tảng của khái niệm TSHĐL bắt đầu trở nên không rõ ràng khi bước lưới của mô hình giảm xuống dưới 50km Một số tác giả đã bỏ qua TSHĐL trong các mô hình phân giải cao và thay vào đó là mô phỏng trực tiếp đối lưu mây tích trên lưới (Yamasaki, 1977; Rosenthal, 1978) Ngược lại, một số tác giả khác đã xây dựng sơ đồ TSHĐL riêng cho các mô hình có bước lưới dưới 50km (Fritsch và Chappell, 1980; Frank

và Cohen, 1987) Việc lựa chọn có hay không tham số hóa trong các mô hình qui

mô vừa là khá phức tạp bởi vì đối lưu trong tự nhiên thường phát triển thành tổ chức qui mô vừa Cấu trúc qui mô vừa giải được này phát triển lúc ban đầu từ các đám mây tích với qui mô không giải được và do đó là một thách thức lớn đối với các nhà mô hình hóa qui mô vừa Với tất cả những trở ngại trên, còn có nhiều vấn

đề chưa rõ ràng trong bài toán TSHĐL hơn là trong các khía cạnh khác của dự báo thời tiết số qui mô vừa

Trong một thảo luận tỉ mỉ về cơ sở khái niệm TSHĐL, Arakawa và Chen (1987) lưu ý rằng về cơ bản giải pháp cho các vấn đề trên nằm trong việc sử dụng bước lưới có bậc của 100m Giá trị này không loại bỏ được việc cần thiết phải tham

số hóa quá trình vi vật lý và rối, và cũng không có nguồn số liệu ban đầu cho các qui mô này Tuy nhiên, ta có thể mô phỏng trực tiếp các đám mây và do đó loại bỏ việc cần thiết phải TSHĐL Thật đáng tiếc là năng lực máy tính hiện nay chưa cho phép sử dụng độ phân giải 100m trong ứng dụng các mô hình qui mô vừa vào nghiệp vụ Thậm chí với qui mô này có thể thực hiện được trong thời gian tới, việc giải thích một cách tường tận hàng triệu điểm đầu ra của mô hình sẽ là một thách thức phi thường do bản chất nhiễu loạn của các qui mô được mô phỏng (Ooyama, 1982)

Các cách tiếp cận hiện nay đối với vấn đề biểu diễn đối lưu mây tích trong các mô hình số qui mô vừa được chia thành 3 nhóm (Molinari và Dudek, 1992) (Bảng 1.1) Cách tiếp cận truyền thống sử dụng TSHĐL tại các điểm bất ổn định đối lưu và ngưng kết hiển (tức không tham số hóa) tại các điểm ổn định đối lưu Cách tiếp cận hiển tổng thể sử dụng các phương pháp hiển mà không chú ý tới sự

ổn định Cách tiếp cận lai tham số hóa dòng thăng và dòng giáng qui mô đối lưu, tuy nhiên “sự cuốn ra” một phần mây được tham số hóa và mưa vào qui mô lưới Điều này cho phép sự chuyển hướng và chuyển pha của các hạt thành dạng được dự báo hiển trong các bước thời gian tiếp theo

Bảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa

(Molinari và Dudek, 1992)

Hiển tổng thể Hiển Hiển

Cách tiếp cận truyền thống chỉ dùng trong các mô hình số với bước lưới quá lớn (kích thước lưới >50-60km) (Hình 1.1) Khi bước lưới giảm xuống dưới 50km, cách tiếp cận truyền thống bắt đầu gặp phải những yêu cầu phân tách qui mô cơ bản của bài toán tham số hóa, đặc biệt nếu các tổ chức đối lưu qui mô vừa cũng được tham số hóa Cách tiếp cận truyền thống sử dụng phương pháp ẩn hoặc hiển phụ thuộc vào độ ổn định đối lưu địa phương

Cách tiếp cận hiển tổng thể không có những hạn chế như trên, tuy nhiên cách tiếp cận này cũng lại không thành công trong các mô hình qui mô vừa khi có bất ổn định đối lưu lớn Mặc dù cách này thích hợp trong một vài trường hợp đặc biệt nhưng cách tiếp cận hiển tổng thể không thể cho một nghiệm tổng quát đối với các

mô hình có bước lưới trên 5-10km Cách tiếp cận hiển tổng thể chỉ sử dụng công thức hiển, không chú ý tới độ ổn định đối lưu Với các mô hình có kích thước lưới

<2-3km, cách tiếp cận hiển tổng thể rõ ràng là tốt hơn, mặc dù vậy kích thước lưới 1km chỉ có thể mô phỏng các đám mây đối lưu lớn nhất (Lilly, 1990)

Cách tiếp cận lai dễ dàng tách biệt các chuyển động qui mô đối lưu khỏi sự phát triển chậm, sự rơi xuống và sự chuyển pha của các hạt băng ngưng kết bị cuốn

ra tạo thành các tổ chức đối lưu qui mô vừa Cách tiếp cận lai sử dụng TSHĐL để đưa ra một phân bố thẳng đứng của các hạt mây và mưa trong các vùng bất ổn định đối lưu Một phần của các hạt này bị cuốn ra vào môi trường mây, sau đó được dự báo hiển vào các bước thời gian tiếp theo sử dụng các phương trình dự báo không đối lưu và bình lưu của chuyển động qui mô lưới Trong các khu vực bất ổn định đối lưu, cách tiếp cận lai khi đó có một phần là ẩn và một phần là hiển Cách tiếp cận lai sẽ được phân biệt với TSHĐL theo cách tiếp cận truyền thống Chẳng hạn như, Fritsch & Chappell (1980) và Emanuel (1991) tính ngưng kết trong dòng thăng, dòng giáng và kết hợp ảnh hưởng quá trình bốc hơi của ngưng kết đối lưu Tuy nhiên, các thủ thuật này và những thủ thuật tương tự khác không phân loại như cách tiếp cận lai vì những ảnh hưởng vi vật lý phải được kết hợp tất cả một cách đồng thời Lượng nước là ẩn và không được mang theo ở những bước thời gian tiếp

và không có sự trao đổi với lượng nước qui mô lưới Trong thực tế, định nghĩa về cách tiếp cận lai đòi hỏi các phương trình dự báo qui mô lớn không đối lưu cho các hạt mây và mưa Thêm vào đó, các phương trình này phải chứa các số hạng nguồn đối lưu trong đó các phần tử ẩn được chuyển đổi thành qui mô lưới Do đó, sự có mặt của TSHĐL cộng với các phương trình vi vật lý không đối lưu là không đầy đủ

Để tiếp cận lai đạt hiệu quả, bước lưới phải đủ nhỏ để giải được các tổ chức qui mô vừa, tuy nhiên không quá nhỏ để tránh gặp phải vấn đề phân tách qui mô Người ta cho rằng tiếp cận lai thích hợp với những mô hình có bước lưới từ 20 hoặc 25 đến 50km

Mô phỏng tổ chức đối lưu qui mô vừa đã cho thấy một thách thức chủ yếu đối với các mô hình dự báo thời tiết bằng phương pháp số qui mô vừa Một lượng nước lớn trong các hoàn lưu qui mô vừa bắt nguồn từ các dòng thăng đối lưu qui

mô dưới lưới nhưng các dòng thăng và dòng giáng qui mô vừa không phải là các quá trình dưới lưới trong không gian và thời gian do vậy chúng bắt buộc phải được giải hiển Hướng tiếp cận lai chỉ tham số hóa các qui mô đối lưu trong khi cho phép

các cấu trúc qui mô vừa gây ra bởi các sản phẩm ngưng kết bị thổi ra phát triển chậm và tách biệt khỏi các phương trình qui mô lưới Do vậy, mặc dù các đám mây được giải ẩn và giải hiển đồng thời tồn tại nhưng chúng khác nhau căn bản trong tính chất Arakawa và Chen (1987) cho rằng tối thiểu phải có một phần nào đó của

tổ chức qui mô vừa phải được tham số hóa bởi vì có khoảng trống phổ giữa qui mô vừa và qui mô mây Người ta cho rằng hướng tiếp cận lai đã loại bỏ sự cần thiết phải tham số hóa hơn nữa quá trình qui mô vừa bằng cách phân chia các cơ chế cưỡng bức cho thành phần qui mô vừa Đặc điểm này có thể cho phép tiếp cận lai được sử dụng cho các kích thước lưới nhỏ hơn so với cách tiếp cận truyền thống mà không gặp phải vấn đề về phân tách qui mô

Hình 1.1 Các dạng hàm được đề xuất để TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa khu vực là

một hàm của khoảng cách lưới Qui mô dưới 10km có dạng loga và trên 10km có dạng

tuyến tính Dấu “?” cho thấy sự thiếu hụt nghiệm một cách rõ ràng và các dấu “ ” biểu diễn khu vực chuyển tiếp giữa các cách tiếp cận Giả thiết rằng mô hình bao phủ một diện tích đủ lớn để cách tiếp cận phải mô phỏng được các hiệu ứng đối lưu trên một khoảng các

chế độ nhiệt động lực và ổn định quán tính (Molinari và Dudek, 1992)

Đối với bước lưới khoảng từ 3 đến 20-25km thì chưa có giải pháp rõ ràng Khi cưỡng bức qui mô lưới lớn và bất ổn định đối lưu nhỏ hoặc trung bình, tiếp cận hiển tổng thể có thể đáp ứng được (Rosenthal, 1978) Trong những trường hợp này, cưỡng bức qui mô lưới nhanh chóng tạo ra bão hòa, và phân bố thẳng đứng của đốt nóng bởi tiếp cận hiển chỉ khác ít so với thực tế Mặt khác, tiếp cận hiển thất bại tại những bước lưới trung gian bởi vì độ phân giải không đủ để mô hình hóa sự bắt đầu của mây và sự vận chuyển qui mô dưới lưới theo như thực tế

1 0,1 10 20 30 40 50 60 70

Bước lưới (km)

Hiển tổng thể ? Lai Truyền thống

TSHĐL mây tích cũng có những vấn đề đối với bước lưới nằm trong khoảng

từ 3 đến 25km, thậm chí với cả tiếp cận lai Khả năng mà các đám mây đối lưu sẽ phát triển trực tiếp trên qui mô lưới tăng lên khi độ phân giải tăng Chính vì điều này nên rất khó để nhận biết các quá trình vật lý riêng biệt với các đám mây qui mô lưới và qui mô dưới lưới Trong tình huống này, những mô phỏng thành công chỉ có khả năng nếu các đám mây được tham số hóa nhanh chóng trở thành thứ yếu so với các đám mây đối lưu qui mô lưới Vấn đề TSHĐL vẫn còn những nghiên cứu chưa đầy đủ đối với các mô hình có độ phân giải tinh (Molinari và Dudek, 1992)

Khi không có sự quay lớn, những giả thiết cơ bản của TSHĐL bắt đầu bị phá

vỡ khi bước lưới giảm xuống dưới 20-25km Đối với các mô hình có độ phân giải như vậy, qui mô thời gian của đối lưu được tham số hóa tiến tới qui mô thời gian đặc trưng của lưới, tham số hóa và không tham số hóa các đám mây đối lưu thường tồn tại đồng thời trong một nút lưới Điều quan trọng là cần phải hiểu được sự tương tác giữa các đám mây ẩn và hiển tạo ra sự chuyển hóa này và cách biểu diễn các quá trình vật lý trong tự nhiên trước khi TSHĐL được sử dụng rộng rãi trong các mô hình độ phân giải cao

Các sơ đồ TSHĐL trong thời gian đầu được thúc đẩy bởi sự áp dụng của nó vào động lực học bão, tuy nhiên sự cần thiết để biểu diễn các quá trình đối lưu được

mở rộng và quá trình tham số hóa đặc biệt quan trọng đối với các mô hình dự báo thời tiết, các mô hình hoàn lưu chung và các mô hình khí hậu

Đến nay, một loạt các sơ đồ tham số hóa đã được phát triển, tuy nhiên mỗi sơ

đồ đều có những hạn chế riêng và không có sơ đồ nào hoàn thiện Điều này trước hết do sự hiểu biết chưa đầy đủ về các quá trình đối lưu của chúng ta (Smith, 2000)

Đã có rất nhiều tác giả tổng kết về vấn đề này như Betts (1974), Cho (1975), Houze

và Betts (1981), Ooyama (1982), Anthes (1982), Frank (1983), Molinari và Dudek (1992), Emanuel và Raymond (1993), Kuo & CS (1997), Smith (1997a) theo nhiều cách tiếp cận khác nhau, trong phần này mục đích của chúng tôi là muốn hệ thống lại một cách khái quát sự phát triển của các sơ đồ TSHĐL trong mô hình dự

báo thời tiết cũng như trình bày sơ bộ về ý tưởng của các nhóm sơ đồ TSHĐL điển hình

Nhìn chung, các sơ đồ TSHĐL có hai mục tiêu Thứ nhất, các sơ đồ phải dự báo được năng lượng giải phóng do đối lưu qua số hạng của các biến qui mô lưới (bài toán khép kín) Thứ hai, sơ đồ đối lưu phải phân bố năng lượng được giải phóng theo phương thẳng đứng sao cho gần với thực tế cùng với các tham số hóa vật lý khác như bức xạ, mưa qui mô lưới và lớp biên để duy trì được cấu trúc khí quyển thực theo phương thẳng đứng (Gregory và Rowntree, 1990) Hai câu hỏi cần nêu ra để đánh giá một sơ đồ nào đó là: (1) đối lưu được hình thành như thế nào trong sơ đồ và (2) trong trường hợp các sơ đồ kiểu dòng khối, thông lượng khối lượng đối lưu được xác định như thế nào

Theo Arakawa và Chen (1987), hầu hết các sơ đồ TSHĐL sử dụng trong dự báo thời tiết số có thể được chia thành bốn nhóm với một số sơ đồ đại diện như sau: 1) Các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm như Manabe & CS (1965), Krishnamurti & CS (1980), Betts (1986), Mueler & CS (1987), và Betts và Miller (1993)

2) Các sơ đồ kiểu Kuo như Kuo (1965, 1974), Anthes (1977a), Molinari (1982), và Geleyn (1985)

3) Các sơ đồ dòng khối như Arakawa và Schubert (1974), Geleyn & CS (1982), và Tiedtke (1989)

4) Các sơ đồ được thiết lập cho các mô hình qui mô vừa như Kreitzberg và Perkey (1976), Fristch và Chappell (1980), Frank và Cohen (1987), và Kain và Fristch (1989)

Những giả thiết khép kín trong các sơ đồ này là sự kết hợp của bốn kiểu khép kín cơ bản, như được xác định bởi Arakawa và Chen (1987) Sự phân loại một trong hai họ đầu tiên một cách ẩn đưa ra các thông tin về những giả thiết khép kín được

sử dụng Các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm ép buộc trạng thái nhiệt động lực của khí quyển là tựa cân bằng Các sơ đồ kiểu Kuo kết hợp trực tiếp nguồn sinh nhiệt hiển

Q1 và nguồn mất ẩm hiển Q2 (Yanai & CS, 1973) với các quá trình qui mô lớn Trong các sơ đồ dòng khối, hiệu ứng của các đám mây đối với những biến qui mô

giải được tham số hóa qua các số hạng của các thông lượng khối lượng đối lưu và đặc biệt là đối lưu được giả thiết ảnh hưởng tới môi trường thông qua dòng giáng môi trường và dòng cuốn ra tại đỉnh của dòng thăng hay nơi bắt đầu có dòng giáng Không có một lý thuyết đầy đủ nào đối với bài toán khép kín Các nghiên cứu theo quan trắc cho thấy đối lưu sâu quan hệ chặt chẽ với sự xuất hiện của hội

tụ Điều này được thiết lập trên cơ sở của một vài sơ đồ (Kuo, 1974; Anthes, 1977) trong đó đối lưu cho mưa là một phần của hội tụ ẩm tổng cộng (dòng qui mô lớn cộng với thông lượng ẩm bề mặt) trong một cột khí quyển Arakawa và Schubert (1974) đã phát triển một lý thuyết phức tạp hơn trong đó quần thể của các phần tử đối lưu được giả thiết là ở trạng thái tựa dừng với ép buộc qui mô lớn Tuy nhiên, Emanuel (1987) đã phê phán việc sử dụng hội tụ qui mô lớn như là một chỉ tiêu đối với sự hình thành đối lưu Ông chỉ ra rằng sự phát triển của đối lưu chỉ đòi hỏi cấu trúc nhiệt động lực là bất ổn định điều kiện với lưu ý có dòng thăng mặc dù nếu hội

tụ qui mô lớn hay ép buộc bề mặt mạnh không tồn tại thì profile này sẽ nhanh chóng

bị ổn định và đối lưu sẽ dừng lại

Đầu những năm 70, một số tác giả như Ooyama (1971), Arakawa & Schubert (1974) đã đưa ra lý thuyết về phân bố thẳng đứng của đốt nóng/làm ẩm đối lưu Lý thuyết này được bổ sung hoàn thiện hơn trong mô hình mây hiển của Gregory và Miller (1989) Đối lưu còn ảnh hưởng đến khí quyển qui mô lớn thông qua dòng giáng (subsidence) của môi trường mây và dòng cuốn ra của nhiệt, ẩm và nước lỏng từ các tháp đối lưu (convective towers) Tuy nhiên, rất khó để xác định các thông số này đặc biệt khi cần xem xét một quần thể các đám mây đối lưu

Những nghiên cứu theo quan trắc đã đạt được một số thành công trong việc

mô tả tác động của một quần thể các đám mây đối lưu đối với dòng qui mô lớn nhờ

sử dụng các sơ đồ đối lưu dưới dạng một mô hình mây một chiều đơn giản và thường được gọi là sơ đồ dòng khối Sơ đồ Arakawa và Schubert thuộc loại này Mỗi sơ đồ có các đặc trưng khác nhau trong cách xác định phân bố thẳng đứng của đốt nóng/làm ẩm đối lưu Tuy nhiên, vì việc sử dụng một phổ các đám mây nên sơ

đồ khó thực hiện và mặc dù mỗi sơ đồ đạt được một số thành công nhưng không

được sử dụng rộng rãi Nitta (1978) và Johnson (1980) đã sử dụng cách tiếp cận theo kiểu quần thể phổ của Arakawa và Schubert để phỏng đoán các đặc trưng của một quần thể mây từ số liệu quan trắc Yanai & CS (1973) đã thành công khi xuất phát từ các đặc tính trung bình của một quần thể mây đối lưu bằng việc phân tích số liệu đối với các sóng nhiệt đới qua quần đảo Marshall sử dụng một mô hình mây

“tổng thể” (“bulk”), có nghĩa là biểu diễn một giá trị trung bình cho tất cả các loại mây trong một quần thể mây đối lưu

Ý tưởng cơ bản của các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm là biểu diễn trực tiếp cấu trúc tựa cân bằng của khí quyển đối lưu Quan trắc cho thấy sự xuất hiện của đối lưu ẩm sâu ép buộc mạnh cấu trúc nhiệt và ẩm thẳng đứng của khí quyển Điểm cốt lõi của các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm đối với tham số hóa hoạt động đối lưu qui mô dưới lưới trong các mô hình dự báo thời tiết số là profile quy chiếu đặc trưng cho cấu trúc nhiệt động lực tựa cân bằng của khí quyển đối lưu Thông qua quá trình điều chỉnh, các cấu trúc nhiệt và ẩm của khí quyển mô hình được nới lỏng đồng thời về trạng thái tựa cân bằng này Profile quy chiếu riêng biệt được sử dụng

có thể dựa trên trạng thái tựa cân bằng của khí quyển, có thể là đoạn nhiệt ẩm như được Manabe & CS (1965) và Krishnamurti & CS (1980) sử dụng hoặc có thể được suy luận một cách gần đúng từ quan trắc (Betts, 1986; Binder, 1990) Nó giúp đưa

mô hình tiếp cận và duy trì một cấu trúc nhiệt và ẩm gần thực trên qui mô lưới khi xuất hiện đối lưu Mặc dù những mô hình sử dụng sơ đồ này mô phỏng được một số đặc điểm của hoàn lưu nhiệt đới qui mô lớn, kỹ thuật này có khuynh hướng đưa ra tốc độ mưa không chính xác trong những thử nghiệm bán dự báo và thể hiện tốc độ giảm thẳng đứng không thực của nhiệt độ và độ ẩm (Krishnamurti & CS, 1980) Những kết quả khả quan hơn nhận được dựa vào sơ đồ điều chỉnh đối lưu do các tác giả Manabe & CS (1965), Miyakoda & CS (1969) và Kurihara (1973) phát triển Điều chỉnh đối lưu có xu thế cải thiện được tốc độ mưa tính trung bình theo thời gian mặc dù những thử nghiệm bán dự báo của Krishnamurti & CS (1980) cho thấy vấn đề pha thời gian sẽ hạn chế tính sử dụng loại sơ đồ này để mô phỏng những hệ

thống với qui mô thời gian lớn hơn qui mô thời gian của những hệ thống qui mô synôp

Một ưu điểm của các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm là khái niệm và tính toán đơn giản Bằng kỹ thuật nới lỏng về một cấu trúc tựa cân bằng được xác định trước

ta không cần phải lý giải chi tiết quá trình đạt đến và duy trì cấu trúc cân bằng của các quá trình qui mô vừa và mây qui mô dưới lưới Hiện nay, sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm là sơ đồ sử dụng một profile quy chiếu đặc trưng được xác định trước, kiểu như sơ đồ Betts (1986) Sơ đồ của Fritsch và Chappell (1980) là một ví dụ không được coi là sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm theo cách này, bởi vì nó sử dụng một mô hình mây phức tạp để tính toán profile quy chiếu (Arakawa và Chen, 1987)

Trong nhóm các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm, sơ đồ Betts-Miller (1993), phát triển từ sơ đồ Betts (1986) được áp dụng nhiều trong các mô hình mô phỏng/dự báo xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) (Baik & CS, 1990; Puri và Miller, 1990), mô phỏng mưa đối lưu sinh ra bởi địa hình ở các rãnh núi phía tây của Ấn Độ và dự báo gió mùa Ấn Độ (Alapaty & CS, 1994) Sơ đồ Betts-Miller (1993) được chọn để TSHĐL trong các mô hình như Eta, MM5, WRF… Emanuel (1994) chỉ ra rằng sơ

đồ Betts-Miller có ưu điểm lớn so với các sơ đồ điều chỉnh ẩm khác vì nó không chứa những ép buộc nhân tạo đối với giải phóng bất ổn định Chúng tôi đã chọn sơ

đồ Betts-Miller-Janjic (1994) được phát triển trên cơ sở của sơ đồ Betts-Miller (1993) để áp dụng vào mô hình HRM Chi tiết hơn của sơ đồ này sẽ được trình bày trong Mục 1.2.4

Nhóm các sơ đồ kiểu Kuo, trong đó phát triển sớm nhất để TSHĐL mây tích trong các mô hình số là sơ đồ Kuo (1965) đã hình thành cơ sở cho nhiều sơ đồ khác Một số điều chỉnh nhỏ sau đó xuất hiện trong các sơ đồ của Krishnamurti (1968), Krishnamurti và Moxim (1971) và Sundqvist (1970) Sơ đồ Kuo dựa trên năm giả thiết về bản chất quan trắc được của đối lưu sâu: (1) đối lưu sâu xảy ra trong các khu vực có phân tầng là bất ổn định điều kiện, tuy nhiên chỉ khi có hội tụ ẩm mực thấp; (2) các đám mây đối lưu hình thành từ không khí lớp biên và không khí mây

có thể được đặc trưng bởi đường đoạn nhiệt ẩm giả của lớp biên; (3) các đám mây

mở rộng từ mực ngưng kết nâng của không khí lớp biên tới mực nổi phiếm định; (4) các đám mây đối lưu chỉ tồn tại trong một khoảng thời gian ngắn trước khi chúng xáo trộn toàn bộ với môi trường; (5) thông lượng khối lượng đối lưu tỷ lệ với hội tụ

ẩm Mô hình mây đơn giản của Kuo (1974) đưa ra một profile đốt nóng thẳng đứng

tỷ lệ với sự chênh lệch nhiệt độ giữa phần tử mây đi lên và môi trường của nó Profile này thường phù hợp tốt với những quan trắc lấy trung bình theo thời gian của đốt nóng đối lưu trong suốt thời gian mưa lớn, tuy nhiên không phù hợp tốt với các profile đốt nóng nhận được từ những lần quan trắc riêng biệt của những thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu khu vực Đại Tây Dương (GATE) (Song, 1982) Anthes (1977a) đã sử dụng một mô hình mây phức tạp hơn cho thấy profile đốt nóng thẳng đứng phụ thuộc đáng kể vào kích thước mây Sơ đồ Kuo được sử dụng rộng rãi, kỹ thuật này thường được dùng để mô hình hóa những hoàn lưu phát triển chậm của XTNĐ (Rosenthal, 1970; Anthes, 1977b) Tồn tại lớn nhất trong sơ đồ này là phải xác định được tỷ lệ ẩm (đại lượng không biết) và không có khả năng giải được những hoàn lưu qui mô vừa (vấn đề chung đối với tất cả các mô hình lưới thô) Nhược điểm của sơ đồ Kuo là xu thế làm ẩm quá lớn hơn so với khí quyển thực (Kitade, 1980), có nghĩa là quá nhiều hơi nước hội tụ trong một cột khí tại một ô lưới được dùng để làm ẩm khí quyển, trong khi đó quá ít có khả năng đốt nóng khí quyển và sinh mưa Một hạn chế nữa của sơ đồ này là nó không thể tạo ra được sự làm ẩm thực của khí quyển trong tính toán đối lưu bức xạ đối với dòng nền trong đó các thông lượng nhiệt rối và bức xạ bề mặt cân bằng với bức xạ sóng dài đi vào không gian Emanuel (1994) lưu ý rằng trong những trường hợp như vậy, sơ đồ tất yếu sẽ dẫn tới khí quyển bão hòa

Điển hình cho sơ đồ kiểu dòng khối là sơ đồ của Arakawa và Schubert (1974) Arakawa và Schubert đã thiết lập một sơ đồ TSHĐL dựa trên ý tưởng tựa cân bằng, duy trì hiệu ứng tích lũy của các đám mây sẽ khử bỏ bất ổn định điều kiện của dòng qui mô lớn Cụ thể là sự tiêu hao năng lượng bởi đối lưu là ở trạng thái cân bằng với sự phát sinh của nó nhờ các quá trình qui mô lớn Giả thiết tựa cân bằng cho rằng qui mô thời gian đặc trưng của dòng qui mô lớn lớn hơn nhiều so với

qui mô thời gian của các đám mây đối lưu Trong sơ đồ này, các đám mây đối lưu được biểu diễn bằng một phổ các đám mây cuốn vào ở trạng thái dừng, mỗi đám mây là khác nhau nhưng có tốc độ cuốn vào không đổi Tất cả các đám mây trong

mô hình đều có cùng chân mây trong khi đỉnh mây được xác định là mực nổi phiếm định, mực này sẽ giảm khi tốc độ cuốn hút tăng Lượng công được thực hiện bởi lực nổi trong mỗi một đám mây trên một đơn vị thông lượng khối lượng tại chân mây được gọi là hàm công mây (hàm công mây bằng với thế năng đối lưu khả năng (CAPE) nếu tốc độ cuốn hút bằng không, tuy nhiên ngược lại sẽ nhỏ hơn CAPE) Hàm này phụ thuộc vào cấu trúc nhiệt động lực của môi trường mây và tăng như là kết quả của các quá trình qui mô lớn có xu thế làm bất ổn định khí quyển như làm lạnh bức xạ, chuyển động thẳng đứng, và các thông lượng nhiệt và ẩm bề mặt Ngược lại, đối lưu có xu thế loại bỏ sự bất ổn định bằng cách đốt nóng môi trường của nó thông qua dòng giáng bồi hoàn, do đó làm giảm hàm công mây Khép kín trong sơ đồ Arakawa-Schubert nhận được bằng cách đặt tốc độ biến đổi theo thời gian của hàm công mây bằng không đối với từng loại mây, một điều kiện xác định thông lượng khối lượng chân mây cho mỗi loại mây

Sơ đồ Arakawa và Schubert nhìn chung tạo ra tốc độ mưa tốt trong những nghiên cứu bán dự báo (Krishnamurti & CS, 1980) Điều này phù hợp với những quan trắc là sự biến đổi nhiệt độ thuần trong tầng đối lưu, gắn liền với đối lưu sâu, được lấy trung bình trên các vùng có đường kính tới hàng trăm kilomet là rất nhỏ so với độ lớn của giải phóng ẩn nhiệt (Frank, 1980; Fritsch & CS, 1976) Điều đó thể hiện sơ đồ chưa mô phỏng tốt quan hệ giữa hoàn lưu qui mô lớn và lượng nhiệt giải phóng trong đối lưu sâu Đây là vấn đề đang gây nhiều tranh cãi Nhược điểm của

sơ đồ Arakawa-Schubert là do sự phân tách giữa qui mô thời gian của qui mô lớn và qui mô đối lưu dẫn đến giả thiết khép kín trở nên mất hiệu lực Ngoài ra, việc giả thiết rằng phần diện tích đối lưu trong một diện tích ô lưới là nhỏ so với đơn vị, giả thiết này nhìn chung đều không thỏa mãn trong một mô hình bão, đặc biệt trong khu vực thành mắt bão Sơ đồ Arakawa-Schubert đã không tính đến dòng giáng do giáng thủy, điều này có ảnh hưởng quan trọng đến lớp biên trong bão

Sơ đồ Tiedtke (1989) là một sơ đồ dòng khối khá phức tạp được áp dụng thành công trong mô hình nghiệp vụ tại Trung tâm Dự báo Khí tượng hạn vừa Châu

Âu (ECMWF) và là sơ đồ gốc trong mô hình HRM sẽ được trình bày trong Mục 1.2.1

Họ thứ tư trong nhóm các sơ đồ TSHĐL phân chia theo Arakawa và Chen (1987) là các sơ đồ được thiết lập cho các mô hình qui mô vừa, điển hình là sơ đồ của Kreitzberg và Perkey (1976), Fritsch và Chappell (1980a) Khác với các mô hình lưới thô, bằng cách nào đó sơ đồ phải tham số hóa cả những quá trình qui mô vừa và qui mô đối lưu kể cả sự tương tác qua lại giữa chúng Các mô hình có bước lưới khá tinh (≤ 50km) cho phép giải hiển các hoàn lưu qui mô vừa Phụ thuộc vào mục đích nghiên cứu và khoảng cách lưới được sử dụng, hoàn lưu qui mô vừa có thể bao gồm dòng thăng và dòng giáng với qui mô của những đám mây hình đe (10-100km), hoặc toàn bộ dải đối lưu như đường tố (qui mô hàng trăm kilomet) Các

mô hình qui mô vừa phải tham số hóa các quá trình qui mô đối lưu Trong các thập

kỷ trước có rất nhiều nỗ lực để mô phỏng các hoàn lưu qui mô vừa gắn liền với đối lưu và nghiên cứu sự tương tác giữa những hoàn lưu này và đối lưu Mỗi một sơ đồ

mô phỏng các hiệu ứng đối lưu sử dụng một mô hình mây đơn lẻ tại mỗi điểm lưới, phù hợp với lưới tinh của mô hình

Kreitzberg và Perkey (1976, 1977) thực hiện những mô hình dạng chùm (plume models) liên tiếp để mô phỏng các hiệu ứng đối lưu Trong loại mô hình này đối lưu được kích hoạt ở những điểm lưới có bất ổn định điều kiện vượt quá một giá trị tới hạn Giá trị này được xác định bởi độ dày mây và quá trình kích hoạt được tiếp tục cho đến khi độ bất ổn định này nhỏ hơn ngưỡng - khép kín cân bằng Thông lượng khối lượng tại chân mây tổng cộng được xác định lặp đi lặp lại sao cho thỏa mãn yêu cầu áp suất thủy tĩnh trong mô hình và trong môi trường dòng giáng bằng nhau Mô hình loại này đã mô phỏng những dải mưa qui mô vừa tương tự như những dải mưa thấy trong xoáy thuận ngoại nhiệt đới

Brown (1979) sử dụng một mô hình dạng chùm chứa dòng thăng một chiều

để mô phỏng đối lưu trong mô hình qui mô vừa hai chiều của ông Cách tham số

hóa này cũng tính đến dòng giáng giữa các chùm và xác định chi tiết các thông lượng và sự chuyển đổi của các sản phẩm ngưng kết Giả thiết khép kín là thông lượng khối lượng mây tổng cộng tại mực 900mb Mc tỷ lệ trực tiếp với thông lượng khối lượng qui mô lớn M tại mực này:

c

M 900 = β M 900Hằng số tỷ lệ β là hằng số thực nghiệm và nhìn chung được giả thiết là lớn hơn 1 phù hợp với những nghiên cứu phỏng đoán như của Yanai & CS (1973) và Gray (1973) Khép kín này không ép buộc đối lưu tạo ra trạng thái cân bằng Giá trị β và

sự phù hợp của phương trình trên nhìn chung đều phụ thuộc hoàn toàn vào qui mô Brown đã mô hình hóa dòng giáng qui mô vừa điều khiển quá trình bốc hơi cũng như dòng thăng qui mô vừa trong phần mây hình đe xảy ra cùng với đối lưu mây tích cho mưa Hai sơ đồ của Kreitzberg và Perkey (1976, 1977) và Brown (1979) đều không chứa dòng giáng qui mô đối lưu cũng như các thông lượng động lượng, tuy nhiên việc tính đến những quá trình này là hoàn toàn có thể trên cơ sở của các

sơ đồ này

Fritsch và Chappell (1980a, b) phát triển một sơ đồ tham số hóa bao gồm cả dòng thăng và dòng giáng đối lưu Cả hai dòng này là các chùm cuốn vào một chiều Độ lớn của thông lượng khối lượng đối lưu được xác định lặp nhờ đòi hỏi sơ

đồ làm ổn định điểm lưới trong một khoảng thời gian bình lưu xác định Giả thiết khép kín này có thể được xem như là một dạng phức tạp hơn của điều chỉnh đối lưu

và ở mức độ nào đó tương tự như trong sơ đồ của Kreitzberg và Perkey (1977) Sơ

đồ Fritsch và Chappell bao gồm những đặc điểm như chuyển động thẳng đứng trong không khí môi trường và các hiệu ứng của độ đứt gió thẳng đứng đối với dòng giáng Các tác giả cũng sử dụng một sơ đồ xáo trộn và vận chuyển động lượng đơn giản Mô hình tham số hóa của các tác giả này được thiết lập để mô phỏng các hệ thống qui mô vừa bị điều khiển bởi đối lưu trong các vĩ độ ôn đới

1.2 VỀ CÁC SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU ÁP DỤNG TRONG MÔ HÌNH HRM

Để hiểu biết bản chất vật lý của bốn sơ đồ TSHĐL được chọn nghiên cứu trong luận án về tác động của TSHĐL đến sự hình thành và phát triển mưa nhiệt đới, chúng tôi sẽ giới thiệu chi tiết về bốn sơ đồ này dưới đây

1.2.1 Sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke

Từ năm 1989, Tiedtke đã xây dựng một sơ đồ TSHĐL mây tích dựa trên cơ

sở gần đúng các dòng khối Ông đã chia động lực của mây tích thành hai phần, một phần dòng thăng và một phần dòng giáng Dòng khối trong mây khi đó là tổng của dòng khối trong dòng thăng và dòng khối trong dòng giáng Các phương trình nhiệt

và ẩm qui mô lưới có tính đến hiệu ứng đối lưu và cách xây dựng một mô hình mây

sẽ được trình bày chi tiết trong các mục dưới đây

1.2.1.1 Các phương trình biểu diễn quan hệ giữa trường nhiệt ẩm qui mô lưới và đối lưu

Các phương trình nhiệt và ẩm qui mô lưới có thể viết dưới dạng:

( )w s L(c e) Q R z

z

s w s v t

s

+

−+

∇+

q w q v t

∇+

tham số hóa riêng biệt Phân kỳ thông lượng rối ngang của s và q trong lớp đối lưu

cũng được bỏ qua vì vận chuyển ngang qua biên của đối lưu mây tích là nhỏ so với vận chuyển bởi dòng qui mô lớn

Tác giả sơ đồ coi vận chuyển năng lượng tĩnh khô s và độ ẩm riêng q bao

gồm phần đóng góp từ dòng thăng, dòng giáng mây tích và dòng giáng gây ra bởi mây tích trong không khí môi trường (dòng qui mô meso) được biểu diễn dưới dạng sau:

( ) ( )( ) ( )( )

( ) (w w)(s s)

s s w w s

s w w s

w

i

di ui

di i

di di ui

ui i

ui cu

'

'

σσρ

σρσ

ρρ

(1.3)

Phương trình tương tự được viết cho độ ẩm Ký hiệu “cu” chỉ phần đóng góp

từ đối lưu mây tích, i chỉ loại mây thứ i , u và d chỉ dòng thăng và dòng giáng mây

tích, ký hiệu sóng chỉ giá trị của môi trường và σ là độ phủ mây vô thứ nguyên

Phần đóng góp từ dòng thăng, dòng giáng, và dòng giáng trong môi trường được biểu diễn bằng cách sử dụng giá trị trung bình, với giả thiết rằng dòng thăng và dòng giáng đối lưu được mô hình hóa bằng mô hình mây một chiều Với mục đích tham số hóa mây tích trong các mô hình qui mô lớn, gần đúng s~= ~s,q =qlà khá tốt Thông lượng khối lượng đối lưu được biểu diễn như sau:

Q e e e c L s w z

s M M s M s M z z

s w s v t

∂

∂ ρ

−

+

− +

∂

∂ ρ

−

=

∂

∂ +

∇ +

∂

∂

~

~ 1

1

' '

e e e c q

w z

q M M q M q M z z

s w s v t

q

~

~ 1

1

−

+

− +

∂

∂ ρ

−

=

∂

∂ +

∇ +

trọng số của s và q từ toàn bộ dòng thăng và dòng giáng Các số hạng thông lượng với chỉ số “tu” biểu diễn sự vận chuyển thẳng đứng của nhiệt và ẩm do chuyển động

rối Các thành phần vận chuyển rối ngang được bỏ qua Để tính vận chuyển thẳng đứng của động lượng ngang do đối lưu cần phải thêm vào vế phải của các phương

trình động lượng viết cho thành phần u và v các số hạng sau:

d u d d u u

d u d d u u

+

− +

∂

∂ ρ

−

+

− +

∂

∂ ρ

− 1

G z

trong đó P( )z là thông lượng nước mưa tại độ cao z và G p là sự chuyển đổi từ hạt nước mây sang hạt mưa, e d và e% p là phần tái bốc hơi trong quá trình phát triển đối lưu

Vấn đề tiếp theo là phải xác định được các biến của mây thông qua các biến qui mô lưới, do đó tác giả đã thiết lập một mô hình mây để biểu diễn quan hệ này

1.2.1.2 Mô hình mây

Giả thiết rằng tồn tại một quần thể mây bao gồm dòng thăng, dòng giáng và quá trình phát triển đối lưu của tất cả các đám mây đều ảnh hưởng tới trường nhiệt động lực qui mô lớn Vùng hoạt động của các đám mây đối lưu, tức là phần chứa dòng thăng và dòng giáng, là rất quan trọng đối với động lực học qui mô lớn Sau đây sẽ lần lượt trình bày mô tả của tác giả về sự diễn biến của quá trình nhiệt, ẩm và động lực trong mây đối lưu với biểu diễn hình thức cho trên Hình 1.2 và 1.3

Hình 1.2 Mô hình mây đối lưu nông (Tiedtke, 1989)

Hình 1.3 Mô hình mây đối lưu sâu (Tiedtke, 1989)

A Dòng thăng mây tích

Để biểu diễn dòng thăng mây tích, Tiedtke đã sử dụng các phương trình bảo

toàn với giả thiết dừng viết cho các biến của dòng thăng đối với đám mây thứ i theo

(1.9), trong đó các biến không có dấu (~) là giá trị của dòng thăng còn các biến có

dấu (~) là giá trị tương ứng của môi trường l là lượng nước lỏng trong mây Trong

phương trình cuối cùng, α ký hiệu chung cho cả u và v E là dòng cuốn vào, D là dòng cuốn ra, c là lượng nước ngưng kết và G p là tốc độ chuyển đổi từ hạt nước

mây sang hạt mưa Để đơn giản trong phương trình trên chỉ số u (chỉ dòng thăng)

được bỏ qua Hệ phương trình (1.9) cho thấy sự vận chuyển thẳng đứng của động lượng cũng như nhiệt và ẩm

( )

( ) ( i i) i i i i

i p i i i i

i

i i i i i i i

i i

i i i i i

i i i

D E

M z

G c l D l

M z

c q D q E q M z

c L s D s E s M z

D E M z

α

− α

= α

∂

∂

ρ

− ρ +

i

i i

i u

M

M P

P c

c

D D

E E

M M

trong đó αu biểu diễn biến phụ thuộc bất kỳ Các phương trình viết cho thông lượng

khối của quần thể mây có dạng (1.11) Để giải được hệ phương trình này cần tìm quan hệ biểu diễn các đại lượng chưa biết trong vế phải dưới dạng hàm của các biến quần thể mây hoặc của các biến qui mô lưới

( ) ( u u) u u u

p u

u u

u u u u u u

u u

u u u u

u u u

D E M

z

G c l D l M z

c q D q E q M z

c L s D s E s M z

D E M z

α

− α

= α

∂

∂

ρ

− ρ +

a) Dòng cuốn vào và dòng cuốn ra

Giả thiết rằng tốc độ dòng cuốn vào E và cuốn ra D gây ra bởi rối (ký hiệu chỉ số 1) và dòng có tổ chức (ký hiệu chỉ số 2), tức là

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 2

2 1 2

1

u u u u

u u

i i i i

i i

D D D E

E E

D D D E

E E

+

= +

=

+

= +

1 1

u u u

u u u

u u u

u u u

M D

M E

M D M

E

δε

δε

a1) Dòng cuốn vào và cuốn ra do rối

Các dòng này sinh ra bởi hoạt động của các xoáy rối ở rìa các đám mây Các xoáy rối vận chuyển không khí môi trường vào trong mây và không khí mây ra môi trường Tốc độ dòng cuốn vào và cuốn ra do trao đổi rối tỉ lệ nghịch với bán kính mây theo công thức:

u

u u

u

R R

2,0,

2,

1 4 )

1 ( ) 1 (

103

101

cho đối lưu sâu hoặc đối lưu mực giữa và đối lưu nông tương ứng

a2) Dòng cuốn vào có tổ chức

Theo Tiedtke (1989), dòng cuốn vào có tổ chức được xác định bởi độ hội tụ

ẩm trong điều kiện dừng:

E u( 2 ) ρ

(1.16)Dòng cuốn vào có tổ chức chỉ được tính đến trong phần dưới của lớp mây nơi có sự hội tụ ẩm qui mô lớn, tức là phía dưới mực có tốc độ thẳng đứng mạnh nhất

a3) Dòng cuốn ra có tổ chức

Không khí trong mây sẽ cuốn ra vào môi trường trong lớp mô hình có chứa mực tại đó lực nổi bằng không, phần còn lại sẽ xâm nhập vào lớp gần kề phía trên

và cuốn ra ở đó:

( )z l K

3

c B

z z

z s 10 2

z z

z 0

) z ( K

n−íc mÆt n trª m

3000

m 1500

( )

d d d

d d

d d d d d d

d d

d d d d

d d d

D E

z M

e q D q E z

q M

e L s D s E z

s M

D E z M

αα

α

ρρ

a) Dòng cuốn vào và cuốn ra do rối

Các dòng này được tham số hóa giống như trong trường hợp viết cho dòng thăng mây tích, tuy nhiên tốc độ dòng cuốn vào, cuốn ra được xác định là bằng nhau và có giá trị bằng:

1 4

ρ

Lưu ý rằng e~ l là bốc hơi của mưa đối lưu để duy trì dòng giáng đạt bão hòa và do

đó làm ẩm và làm lạnh không khí môi trường tại LFS

C Tham số hóa quá trình vận chuyển động lượng

Thông lượng thẳng đứng của động lượng ngang được tính gần đúng theo công thức:

) (

' 'u M u u

E E E

Tham số tùy chọn β mang dấu dương nhằm hiệu chỉnh động lượng mây gần

với giá trị thực hơn Khi β bằng không thì vận chuyển động lượng được tham số