Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình khí hậu khu vực dự báo hạn mùa ở việt nam

Keywords: Khí tượng; Khí hậu học; Dự báo; Việt Nam Content MỞ ĐẦU Bài toán dự báo hạn mùa hiệnđang là một trong những bài toán được quan tâm trên thế giới cũng như trong khu vực bởi n

Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình khí hậu khu vực dự báo hạn mùa ở Việt Nam

Nguyễn Quang Trung

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Luận văn Thạc sĩ ngành: Khí tượng và khí hậu học; Mã số: 62 44 87

Người hướng dẫn: GS TS Phan Văn Tân

Năm bảo vệ: 2011

Abstract: Khái quát sơ lược về khái niệm dự báo hạn mùa và sản phẩm dự báo hạn

mùa Tìm hiểu các nghiên cứu trên thế giới và trong nước về khả năng ứng dụng mô hình khí hậu khu vực dự báo hạn mùa Trình bày sơ lược về mô hình khí hậu khu vực RegCM3 và hệ thống mô hình kết hợp CAM-SOM Đưa ra kết quả và nhận xét: kết quả dự báo hạn mùa bằng mô hình RegCM3 với các tùy chọn tham số hóa đối lưu

khác nhau; đánh giá kết quả dự báo thử nghiệm bằng Reg_CAMSOM

Keywords: Khí tượng; Khí hậu học; Dự báo; Việt Nam

Content

MỞ ĐẦU

Bài toán dự báo hạn mùa hiệnđang là một trong những bài toán được quan tâm trên thế giới cũng như trong khu vực bởi những ứng dụng thiết thực đối với đời sống xã hội Cụ thể trong dự báo hạn mùa, phương pháp được quan tâm nhiều hiện nay là phương pháp mô hình động lực, thay thế cho phương pháp thống kê được phát triển mạnh những năm trướcđây Sự phát triển của các mô hình dự báo số trị, không chỉ trên quy mô toàn cầu mà còn chi tiết hóa cho từngkhu vực,đã góp phần tạođiều kiện thuận lợi cho hướng nghiên cứu này

Ở Việt Nam, việcứng dụng và thử nghiệm các mô hình khí hậu khu vực cho bài toán

dự báo tuy không còn mới mẻ nhưng vẫn còn nhiều câu hỏi cần được trả lời, đặc biệt là dự báo hạn mùa Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả sẽ thử nghiệm sử dụng mô hình khí hậu khu vực, kết hợp vớisản phẩmđầu ra từ mô hình dự báo toàn cầu,đểđưa ra các sản phẩm dự báo vàđánh giá cho khu vực Việt Nam Mô hình khu vực được sử dụng là Mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 3 (RegCM3), với đầu vào từ hệ thống mô hình kết hợp CAM-SOM Trướcđó, khả năng mô phỏng của RegCM3 với các sơ đồ đối lưu khác nhau cũng đượcđánh giá với kết quả trong giai đoạn 10 năm Luận văn được bố cục thành 3 chương, ngoài mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo như sau:

Chương 1: Tổng quan

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3: Kết quả và nhận xét

Chương 1 TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày tổng quan các nghiên cứutrên thế giới và trong nước về dự báo hạn mùa, để có được những khái niệm cơ bản cũng như một vài nét về sự phát triển của dự báo hạn mùa Từ đó, mục tiêu cũng như ý nghĩa bài toán được giải quyết trong khuôn khổ luận văn sẽ được chỉ rõ

1.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Nghiệp vụ dự báo hiện nay có 3 lớp bài toán dự báo, bao gồm dự báo thời tiết, dự báo tháng và dự báo mùa Đối với dự báo thời tiết, thông thường hạn dự báo khoảng 3–5 ngày và tối đa khoảng 5–10 ngày Dự báo thời tiết cần phải chỉ ra được trạng thái của khí quyển tại một địa điểm cụ thể, vào những thời điểm cụ thể (từng ngày, thậm chí từng giờ) trong thời hạn dự báo Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa không chỉ ra trạng thái khí quyển vào những thời điểm cụ thể đến từng ngày, thay vào đó là thông tin chung về điều kiện khí quyển trong từng khoảng thời gian nhất định (chẳng hạn từng tháng, từng mùa – batháng) trong thời hạn dự báo

Dự báo hạn mùa là một bài toán phức tạp mà sự thành công của các dự báo mùa này phụ thuộc vào mức độ hiểu biết (chi tiết) về mối quan hệ tương tác giữa khí quyển và đại dương Hiện tại, với những hiểu biết của chúng ta về các quá trình tương tác trên, cùng với việc chi tiết hóa của các mô hình đã giúp phát triển việc quan trắc đo đạc cũng như tạo ra những tiến bộ trong dự báo hạn mùa Trên quy mô toàn cầu, nguyên nhân quan trọng nhất khiến các đặc trưng khí hậu thay đổi từ năm này qua năm khác là sự biến đổi của nhiệt độ mặt nước biển toàn cầu (SST).Dự báo hiện tượng ENSO, theo quy mô tháng và năm, cũngđã hỗ trợ tốt hơn cho dự báo hạn mùa ở nhiều nơi trên thế giới.Bề mặt đất của trái đất cũng có thể ảnh hưởng đến khí quyển trên quy mô mùa, trong đó độ ẩm đất đóng vai trò quan trọng, cũng như một số nơi là độ phủ tuyết Độ ẩm đất có thể dao động về căn bản từ năm này qua năm khác và biến đổi trong độ ẩm đất có khoảng thời gian quy mô từ tháng đến năm

Có hai cách tiếp cận dự báo hạn mùa là dự báo bằng phương pháp thống kê và phương

pháp mô hình động lực Phương pháp thống kê làphương pháp đơn giản nhất để dự báo dị

thường các yếu tố so với khí hậu trung bình, quy mô tháng hay mùa, sử dụng các nguyên tắc

(bằng thống kê) liên kết các hình thế trong tương lai với đặc tính khí hậu hiện tại.Phương

pháp mô hình động lực là một cách tiếp cận có cơ sở vật lý hơn để dự báo mùa, sử dụng các

mô hình hoàn lưu chung khí quyển Sự phát triển đáng kể hiện tại đã tạo ra một hệ thống tương tác đầy đủ trong đó thành phần đại dương, khí quyển và mặt đất của mô hình tương tác liên tục với nhau để cho ra các bản tin dự báo đến vài tháng

Hiện nay, WMO đã thiết lập được các nguồn cung cấp sản phẩm dự báo hạn dài Các

quá trình dự báo hạn dài dựa trên nền tảng máy tính (quy mô từ 30 ngày đến 2 năm) trên quy

mô toàn cầu đòi hỏi lượng lớn tài nguyên máy tính cùng với những hiểu biết đặc biệt Vì lý do này, chỉ có một vài trung tâm trên thế giới cung cấp các bản tin dự báo khí hậu hạn dài toàn cầu Những dịch vụ cung cấp bởi các trung tâm này được biết đến với tên gọi Trung tâm sản phẩm toàn cầu cho dự báo hạn dài (GPCs) đưa ra điều kiện cơ bản cho dự báo khí hậu và thời tiết ở quy mô khu vực/địa phương và được sử dụng ở các trung tâm dự báo khu vực và địa phương Một số các GPCs chính của WMO là: Cục khí tượng Úc (Bureau of Meteorology, Australia); Cơ quan khí tượng Trung Quốc (China Meteorological Administration/Bejing Climate Center); Trung tâm dự báo khí hậu Mỹ (Climate Prediction Center, NOAA)…

Bên cạnhđó, nổi bật lên hiện nay, khi quan tâm đến dự báo hạn mùa đáng lưu ý là Hệ thống dự báo khí hậu CFS (Climate Forecast System) với hệ thống dự báo hạn mùa sử dụng

mô hình động lực kết hợp đầy đủ đại dương-đất-khí quyển, đã được đưa vào nghiệp vụ tại NCEP từ tháng 8 năm 2004 Gần đây, CFS đã phát triển phiên bản 2 với dự báo tổ hợp Dự báo sử dụng điều kiện đầu vào của 30 ngày gần nhất và thực hiện chạy 4 lần/1 ngày Dự báo

tổ hợp đầu vào từ 40 thành phần với điều kiện ban đầu theo thời đoạn 10 ngày Ở Châu Âu, một dựán khác cũng đáng lưu ý là DEMETER, dự án được Liên minh Châu Âu tài trợ để tạo

bộ số liệu dự báo lại bằng phương pháp tổ hợp đa mô hình bao gồm 7 mô hình với 9 thành phần tổ hợp mỗi mô hình, đã được đánh giá sử dụng bộ số liệu tái phân tích ERA40 và số liệu mưa GPCP

1.2 Các nghiên cứu trong nước

Trong những năm vừa qua, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường đã đưa vào hệ thống nghiệp vụ dự báo dị thường tổng lượng mưa mùa và nhiệt độ trung bình trên cơ

sở phương pháp thống kê Kết quả được biên tập thành “Thông báo và dự báo khí hậu” ra hàng tháng và được cập nhật thường xuyên lên website của Viện (http://www.imh.ac.vn/)

Năm 2009, Phan Văn Tân (cùng cs.) cũng đã thử nghiệm bước đầu ứng dụng mô hình khí hậu khu vực RegCM3 để dự báo nhiệt độ trung bình tháng và tổng lượng mưa tháng cho

ba tháng mùa hè 6-8/1996 khi sử dụng sản phẩm kết xuất của mô hình khí hậu toàn cầu CAM làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên (RegCM-CAM) Các trường dự báo của RegCM-

CAM đã được đánh giá bằng cách so sánh với sản phẩm mô phỏng tương ứng của RegCM3 với đầu vào là số liệu tái phân tích ERA40 và nhiệt độ mặt nước biển phân tích OISST (RegCM-ERA).Trướcđó, trong đề tài “Xây dựng một số phương pháp dự báo hạn vừa, hạn dài nhiệt độ mùa đông và mưa mùa hè khu vực phía bắc Việt Nam”, Phạm Đức Thi (cùng cs.)

đã xây dựng các phương pháp dự báo nhiệt độ trung bình tháng và mùa đối với mùa đông

Như vậy, qua tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về bài toán dự báo hạn

mùa, cóthể nhận thấy2 điểmcần lưu ý Thứ nhất, về mặt phương pháp, hiện nay phương pháp

mô hìnhđộng lực tỏ ra cóưu thế hơn vàđược phát triển ngày càng hoàn thiện hơn Phương pháp thống kê, tuy cóưu điểm không yêu cầu cao về mặt tài nguyên tính toán, nhưng cũng có nhiều nhượcđiểm Điểm thứ hai, so với sự phát triển trên thế giới thì dự báo hạn mùaở Việt Nam còn khá “thô sơ”, với không nhiều các nghiên cứu và nghiệp vụ còn phụ thuộc nhiều vào phương pháp thống kê Trong khi đó, những năm gần đây, có không ít các mô hình khí hậu khu vựcđãđược thử nghiệm cho khu vực Việt Nam Từđó, tác giả nhận thấy việc hướng đến nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình khí hậu khu vực vào bài toán dự báo hạnmùaở Việt Nam là một hướngđi cóý nghĩa và cần thiết Trước hết là khai thác phương pháp mô hìnhđộng lực cho bài toán dự báo mùaở Việt Nam, hơn thế nữa nếu kết quả khả quan, có thểứng dụng tốt cho các bài toán sau này như thống kê trên sản phẩm mô hình hay dự báo tổ hợp Để giải quyết hướng đi này, tác giả tập trung vào hai khía cạnh Đầu tiên là khảo sátđược năng lực của mô hình khí hậu khu vực lựa chọn sử dụng, màởđây là mô hìnhMô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 3 (RegCM3) Khi điều kiện đầu vào là trường khí quyển thực, được coi là trường “dự báo hoàn hảo”, đồng thời với các tham số hóa đối lưu khác nhau, khả năng mô phỏng của RegCM3 sẽ như thế nào? Tiếp theo, sẽ khai thác sử dụng đầu ra từ một mô hình dự báo toàn cầu làm điều kiện biên cho RegCM3 nhằmđưa ra các sản phẩm dự báo bước đầu Mô hình toàn cầu được sử dụngởđây là hệ thống mô hình CAMSOM Các kết quả đượcđánh giá

so sánh với số liệu quan trắc, cả trên quy mô lưới vàđiểm trạm

Chương 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Để cụ thể hóa bài toán nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình khí hậu khu vực dự báo hạn mùaở Việt Nam trong khuôn khổ luận văn này, chương 2 sẽ trình bày việc thiết kế các thí nghiệm sẽ được thực hiện Mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 3 và hệ thống

mô hình kết hợp CAM-SOM là hai công cụ chính sẽđược ứng dụng để mô phỏng và dự báo hạn mùa cho khu vực Việt Nam

2.1 Sơ lược về mô hình khí hậu khu vực RegCM3

Hiện nay, mô hình khí hậu khu vực RegCM đãđượcứng dụngđể nghiên cứu khí hậu quá khứ, hiện tại và tương lai tại nhiều nơi khác nhau trên thế giới, từ Châu Mỹ, Châu Âu đến Châu Á, Châu Phi Mô hình RegCM3 sử dụng hệ tọa độ thẳng đứng thủy tĩnh theo địa hình,

ký hiệu là , được định nghĩa bởi   ( p  pt) /( ps pt)

trong đó p là áp suất, pt là áp suất tại đỉnh mô hình, và ps là áp suất tại bề mặt  bằng 0 tại đỉnh và bằng 1 tại bề mặt Lưới ngang có dạng xen kẽ ArakawaB Hệ phương trình cơ bản của RegCM3 bao gồm các phương trình động lượng ngang, phương trình liên tục, phương trình nhiệt động học, phương trình thủy tĩnh và phương trình ẩm.Về tham số hóa đối lưu, trong mô hình RegCM có thể sử dụng một trong ba tùy chọn sau đây để tính giáng thuỷ đối lưu: (1) Sơ đồ Kuo sửa đổi; (2) Sơ

đồ MIT Emanuel; và (3) Sơ đồ Grell Trong đó, sơ đồ Grell có thể áp dụng với một trong hai giả thiết khép kín: (1) khép kín Arakawa và Schubert và (2) khép kín Fritsch và Chappell

2.2 Hệ thống mô hình kết hợp CAM-SOM

Mô phỏng và tính toánđầy đủ đặc tính ba chiều của hệ thống khí hậu là mụcđích của các mô hình khí hậu toàn cầu (GCM), trong đó có tínhđếnít nhất hai thành phần quan trọng là khí quyển và bề mặt bao gồm bề mặt đất và đại dương Khi GCM có sự kết hợp đầy đủ các thành phần khí quyển – bề mặt đất và đại dương nó được gọi là hệ thống mô hình kết hợp khí quyển – đại dương và ký hiệu là AOGCM.Một trong những AOGCM đơn giản là mô hình trong đó thành phần đại dương được đưa vào như là một lớp nước mỏng phía trên (SOM – Slab Ocean Model) SOM còn được gọi là mô hình “lớp xáo trộn” hoặc “lớp mỏng” do độ dày của lớp này tương đương với độ dày lớp xáo trộn trong đại dương CAM (Community Atmosphere Model) là thành phần khí quyển trong mô hình hệ thống khí hậu CCSM (Community Climate System Model) trong đó kết hợp mô hình khí quyển với mô hình

bề mặt đất CLM (Community Land Model).CAM-SOM là hệ thống kết hợp (couple) giữa CAM và SOM, là một AOGCM đơn giản sẽ được ứng dụng trong luận văn này

 Mô hình CAM 3.0

Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển Hoa Kỳ (NCAR) đã phát triển mô hình khí quyển toàn cầu ba chiều nghiên cứu và tìm hiểu khí hậu Trái đất trong nhiều năm Mô hình được thiết kế để làm một công cụ của cộng đồng nên có tên là Mô hình Khí hậu Cộng đồng (CCM - Community Climate Model) CAM 3.0 đãlà thế hệ thứ 5 của mô hình khí quyển toàn cầu NCAR Mô hình CAM 3.0 có ba dạng nhân động lực: (1) động lực Ơle, (2) động lực bán-Lagrangian, (3) động lực thể tích hữu hạn, và hệ tọa độ thẳng đứng lai Hệ tọa độ thẳng đứng lai được phát triển với mục đích cung cấp khung áp dụng chung cho trục tọa độ thẳng

đứng, trong đó bám sát theo địa hình gần bề mặt Trái đất và trở thành hệ tọa độ áp suất ở những lớp trên

 Mô hình SOM

Cấu hình hiện tại của mô hình đại dương lớp mỏng SOM cho phép có quá trình tương tác đầy đủ ở bề mặt với CAM 3.0 Biến dự báo cho đại dương là nhiệt độ lớp xáo trộn T0 Lớp xáo trộn đại dương có nguồn nội nhiệt Q (còn gọi là thông lượng Q), biểu diễn trao đổi nước sâu theo mùa và vận chuyển nhiệt đại dương phương ngang Ví dụ, nếu sử dụng nhiệt độ bề mặt và phân bố băng biển cho trước, thông lượng thuần năng lượng bề mặt trên mặt biển có thể được tính toán để tính nguồn nhiệt Q Trao đổi thêm của nhiệt xuất hiện giữa lớp xáo trộn

và mô hình băng biển khi băng được hình thành và tan rã

Có thể nhận được gần 300 biến từ CAM-SOM và các biến có thể là các giá trị tức thời, giá trị cực đại, giá trị cực tiểu, và giá trị trung bình theo thời gian:Trung bình ngày, trung bình tháng, trung bình theo mùa, trung bình năm Một số biến dự báo quan trọng kết xuất từ mô hình CAM-SOM có thể làm đầu vào cho mô hình khí hậu khu vực

2.3 Thiết kế thí nghiệm

Có hai nhóm thí nghiệmđược thực hiện như sau:

 TN1 Nghiên cứu khả năng dự báo hạn mùa của mô hình RegCM3 với các tùy chọn tham số hóađối lưu khác nhau

Mô hình RegCM3 được thiết kế chạy lần lượt với 3 sơđồ tham số hóađối lưu khác nhau, từ ngày 01 tháng 04 đến ngày 31 tháng 10 của từng năm trong giai đoạn 1996-2005 với

số liệuđầu vào là số liệu tái phân tích NNRP2 của Trung tâm quốc gia Dự báo Môi trườngcủa

Mỹ NCEP vàbộ số liệu phân tích hàng tháng trên lưới 1 độ của nhiệt độ mặt biển ngoại suy tốiưu (OISST) từ Cơ quan quản lý biển và khí quyển quốcgia NOAA Các sơđồđối lưu được

sử dụng là: (1) Sơ đồ Kuo sửa đổi; (2) Sơ đồ MIT Emanuel và (3) Sơ đồ Grell với giả thiết khép kín Arakawa và Schubert Kí hiệu tương ứng với 3 nhóm kết quả của thí nghiệm 1 này

là: Reg_Kuo, Reg_Emanuel vàReg_Grell Với điều kiện biên là số liệu tái phân tích, điều kiện

khí quyển gần thực nhất có thể có, thí nghiệm này nhằm đưa ra các dự báo cho mùa hè (mở rộng từ tháng 04 đến tháng 10) trong giai đoạn 10 năm với các sơ đồ đối lưu khác nhau Thí nghiệm này nhằm đánh giá khả năng của RegCM3 khi trường đầu vào cho RegCM3 là trường khí quyển thực Kết quảđược so sánh với số liệu quan trắcđểđưa ra đánh giá về chất lượng mô phỏng hạn mùa của RegCM3 cho khu vực Việt Nam

 TN2 Nghiên cứu khả năng kết nối mô hình RegCM3 với CAM-SOM

Kết nối vớiđầu ra từ hệ thống mô hình kết hợp CAM-SOM, mô hình RegCM3 đượcđặt chạy với 2 trường hợp:

a Từ ngày 01 tháng 04 đến ngày 01 tháng 10 của từng năm trong giai đoạn

2000-2005, kết quảđược so sánh với kết quả của chạy RegCM3 vớiđầu vào là số liệu tái phân tích NNRP2 cho giai đoạn tương ứng, nhằm đánh giá sự khác biệt khi dự báo

với 2 đầu vào khác nhau (kết quả dự báo của CAM-SOM và số liệu tái phân tích)

của mô hình RegCM3 Kí hiệu tương ứng của 2 nhóm thí nghiệm này

làReg_CAMSOM vàReg_NNRP2

b Chạy 4 tháng (leadtime từ 0 cho đến 3 tháng) bắtđầu từ ngày 01 của từng tháng từ

tháng 01 đến tháng 06, của từng năm trong giai đoạn 2001-2005 Đây là kết quả thử nghiệm dự báo hạn mùa, đặt chạy nối tiếpđể xétđến sự khác biệt của kết quả với các leadtime khác nhau của RegCM3 khi sử dụng sản phẩm dự báo của CAM-SOM

Mô tả một cách trực quan hơn các thí nghiệmđược minh họa trong hình 2.1 Theo chiều thẳng đứng mô hình gồm 18 mực σ vớiđỉnh tại mực 50 mb Miền tính mô hình gồm 144x105 điểm (theo hai chiềuđông-tây và nam-bắc tương ứng) với tâm tạiđiểm 11.5oN và 108oE Độ phân giải ngang là 36 km sử dụng phép chiếu Mercator

Mộtđiểm lưu ýởđây là khi sử dụngđầu ra từ hệ thống mô hình CAMSOM làm đầu vào cho mô hình RegCM3, cần phải sửa đổi quá trình tiền xử lý (chuẩn bị điều kiện biên) trong

mô hình RegCM3 Cụ thể về chương trình cần chỉnh sửa các module:

o cam42.f: tạo mới tập tin này, chứa chương trình con đọc các biến tốcđộ gió kinh vĩ

hướng, nhiệtđộ, độẩm riêng, nhiệtđộ bề mặt, độ cao địa thế vị và khíáp bề mặt (U, V,

T, Q, TS, Z3, PS) từđầu vào CAMSOM

o CAM.f: chỉnh sửa từ CCSM.f ban đầu, gọi chương trình con từ cam42.f kết hợp

với việc đọc biếnđịa thế vị bề mặt (PHIS) từđầu vào CAMSOM

o ICBC.f: chỉnh sửa để sử dụng các chương trình con trong 2 tập tin trên

Hình 2.1 Mô tả các thí nghiệm được thực hiện

2.4 Nguồn số liệu

 Số liệu cho RegCM3:

Tất cả nguồn số liệu đầu vào cần để cung cấp cho mô hình RegCM3 (bao gồm số liệu

về độ cao địahình, các loại bề mặt, nhiệt độ mặt nước biển và số liệu tái phân tích làm điều kiệnban đầu và điều kiện biên cập nhật theo thời gian) có thể được tải về từ trang web

http://www.ictp.trieste.it/pubregcm/RegCM3

Số liệuđầu ra của hệ thống mô hình CAM-SOM để sử dụng đối với các điều kiện ban đầu và biên được lấy từ tháng 01 đến tháng 09 của từng năm trong giai đoạn 2000-2005 Nhưđãđề cập, số liệuđầu ra của CAM-SOM cho dướiđịnh dạng netcdf với tên tập tin và các biến chứa trong các tập tin tương ứng như sau:

 somYYYY_rmr.cam2.h0.YYYY-MM.nc (địa thế vị bề mặt)

 somYYYY_rmr.cam2.h1.YYYY-12-01-21600.nc (tốc độ gió kinh, vĩ hướng)

 somYYYY_rmr.cam2.h2.YYYY-12-01-21600.nc (độ ẩm tuyệtđối, nhiệtđộ các mực

TN1

TN2a

 Số liệuCRU: Số liệu tái phân tích của Trung tâm nghiên cứu khí hậu của Anh với độphân giải ngang 0,5 độ, chỉ lấy số liệu nhiệt độ bề mặt, lượng mưa trung bình tháng

 Số liệu đầu vào: có thể so sánh với chính số liệu đầu vào NNRP2 (NCEP) đểxem xét khả năng tái tạo các trường gió, nhiệt và ẩm của mô hình

 Số liệu quan trắc thực tế trên Việt Nam: 48 trạm quan trắc khí tượng điển hình trải đều trên lãnh thổ Việt Nam

Chương 3 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT

Chương 3 trình bày vàđánh giá các kết quả theo như thiết kế thí nghiệmđã nêu trong chương 2 Cụ thể kết quả sẽ gồm hai phần chính tương ứng với 2 thí nghiệm, đó là (1) nghiên cứu khả năng dự báo hạn mùa của mô hình RegCM3 vớicác sơ đồ tham số hóađối lưu khác nhau và (2) nghiên cứu khả năng kết nối mô hình RegCM3 với CAM-SOM

3.1 Kết quả dự báo hạn mùa bằng mô hình RegCM3 với các tùy chọn tham số hóađối lưu khác nhau

3.1.1 Thời tiết, khí hậu khu vực Đông Nam Á giai đoạn 1996-2005

Trước khi đánh giá các kết quả dự báo thử nghiệm từđầu ra của mô hình RegCM3, chúng ta cần quan tâmđếnđiều kiện thời tiết, khí hậu của khu vựcĐông Nam Á trong giai đoạn nghiên cứu (1996-2005) Hiện tượngENSO và hoạtđộng của bão là hai nhân tốảnh hưởng mạnh mẽđến thời tiết, khí hậu khu vựcĐông Nam Á trong giai đoạn này

Hiện tượng El Nino và La Nina có ảnh hưởng đến thời tiết, khí hậu toàn cầuvới mức

độ khác nhau và rất đa dạng Tuy nhiên, đối với từng khu vực cụ thể, vẫncó thể xác định được những ảnh hưởng chủ yếu có tính đặc trưng của mỗi hiệntượng nói trên Trong giai đoạn 1996-2005, đặc biệtđáng chúý làđợtEl Nino mạnh năm 1997-1998 (kéo dài khoảng 15 tháng,

từ tháng 4 năm 1997 đến tháng 6 năm 1998) và ngay sau đó làđợt La Nina năm 1998-2000 (từ tháng 8 năm 1998 đến tháng 7 năm 2000) Những thời kỳ xảy ra ENSO mạnh sẽ được chú ý trong khi phân tích kết quả mô phỏng hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa của mô hình RegCM3 tiếp sau đây

Về hoạtđộng của bão, sốlượng các cơn bão Biển Đông tăng trong các năm 1996, 1999

và 2001 (trung bình khoảng 15 cơn bão/ 1 năm) Bão Biển Đông là những cơn bão hình thành ngay trên Biển Đông hoặc di chuyển từ ngoài khơi Tây Bắc Thái Bình Dương vào khu vực được giới hạn bởi kinh tuyến 100o

E – 120oE và vĩ tuyến 0o

N – 23oN Trong khi đó, năm 1997 lại đánh dấu một năm “ôn hòa” với chỉ 6 cơn bão

3.1.2 Hoàn lưu, nhiệt độ và lượng mưa từđầu ra của RegCM3

Trong mục này, sản phẩm đầu ra của RegCM3 với thiết kế như thí nghiệm 1 (mục 2.3) sẽđược trình bày vàđánh giá với các trường/biến cơ bản Các kết quảđược chia thành 3 nhóm

so sánh với nhau, ứng với các tùy chọn tham số hóađối lưu được sử dụng khi chạy RegCM3,

cụ thể là Reg_Kuo, Reg_Emanuel và Reg_Grell Trước tiên, trường độ cao địa thế vị, trường gió cũng như trường khíáp mực biển sẽđược so sánh với miền phân tích được giới hạn từ 5oN đến 25o

N và 100oE đến 120oE Tiếp theo đó, trường nhiệtđộ mực 2m và lượng mưa cũng sẽđược phân tích không chỉ trên khu vực Việt Nam mà cònđượcđưa về cácđiểm trạm Các trạm cũng được chia theo 7 vùng khí hậu của Việt Nam đểđánh giá theo dạngđồ thị tụđiểm Cuối cùng, profile thẳngđứng của nhiệtđộ và độẩm, cùng với biểuđồ dạng Hovmollerđược sử dụngđể làm rõ một sốđiểm khác biệt giữa các kết quả

Trường vectơ gió và trường độ cao địa thế vị các mực 850, 500, 200 mb trung bình trong giai đoạn 1996-2005 của các tháng 4, 7, 10 từ đầu ra của các thí nghiệm được so sánh với số liệu tái phân tích So sánh với trường tái phân tích, mộtđiều dễ nhận thấy là mô hình RegCM3, dùvới sơ đồ tham số hóa đối lưu nào, cũng tái tạo tốt hình thế trường độ cao địa thế

vị và trường gió Sự sai khác tồn tại chủ yếu là độ lớn trường độ cao, nhưng cũng chỉ khoảng

5 mb Xét chung cả 3 mực được đánh giá, Reg_Kuo cho trường “mạnh” hơn trong khi Reg_Emanuel tái tạo trường “yếu” hơn, do vậy, Reg_Grell với kết quả “vừa phải” được cho là kết quả tốt nhất Trường gió trên diện của miền phân tíchđược mô phỏng tốt nhưng nếu xét riêng cho khu vực Việt Nam thì có một số trường hợp sai khác lớn về hướng

Hình 3.1 Trường vectơ gió vàđộ cao địa thế vị mực 850 mb trung bình tháng 10 của các thí

nghiệm so sánh với số liệu NNRP2