NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF-CHEM VÀO KHU VỰC VIỆT NAM

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF-CHEM VÀO KHU VỰC VIỆT NAM. Hiện nay, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới khí hậu nói chung và biến đổi khí hậu nói riêng,...

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Đào Thị Hồng Vân

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF-CHEM

VÀO KHU VỰC VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học

Mã số: 62.44.87

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

GS TS Phan Văn Tân

Hà Nội - 2013

2

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian qua, việc nghiên cứu các nội dung luận văn luôn được thuận lợi và đúng hướng ngoài sự nỗ lực của cá nhân, học viên còn nhận được sự chỉ bảo, giúp đỡ nhiệt tình và sâu sắc của thầy cô, bạn bè và đồng nghiệp

Học viên xin gửi lời cảm ơn đến thầy giáo hướng dẫn, GS.TS Phan Văn Tân

đã có những chỉ bảo, định hướng quan trọng trong toàn bộ quá trình thực hiện Học viên xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy, người đã hết lòng quan tâm cũng như kiên trì giúp đỡ từng bước nghiên cứu của học viên

Học viên cũng xin gửi lời cảm ơn đến các Thầy, Cô trong Bộ môn khí tượng nói riêng và Khoa Khí tượng Thủy Văn và Hải dương học nói chung đã truyền đạt các kiến thức bổ ích cho học viên trong toàn bộ khóa học

Ngoài ra, học viên cũng xin chân thành cảm ơn tập thể Trung tâm Nghiên cứu Quan trắc và Mô hình hóa Môi trường đã luôn giúp đỡ, động viên và tạo điều kiện để học viên hoàn thành luận văn, hơn thế nữa còn mang lại một môi trường làm việc hiếm có cho học viên

Học viên

Đào Thị Hồng Vân

3

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH 4

Chương 1 TỔNG QUAN 10

1.1 Các nghiên cứu trên thế giới 10

1.2 Các nghiên cứu trong nước 21

Chương 2PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24

2.1 Sơ lược về mô hình WRF/Chem 24

2.1.1 Mô hình WRF 24

2.1.2 Mô đun CHEM 27

2.2 Thiết kế thí nghiệm 29

2.2.1 Miền tính và thời gian thí nghiệm 29

2.2.2 Các thí nghiệm 30

2.2.3 Nguồn số liệu 33

2.4 Tạo bộ số liệu phát thải cho WRF/Chem 34

Chương 3KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 36

3.1 Đánh giá kết quả của thí nghiệm I 36

3.1.1 Hoàn lưu, nhiệt độ và lượng mưa từ đầu ra của WRF/Chem 36

3.1.2 Mô phỏng nồng độ bụi từ WRF/Chem 43

3.2 Đánh giá kết quả của thí nghiệm II 49

3.2.1 Trường nhiệt độ và lượng mưa với các tùy chọn của WRF/Chem 49

3.2.2 Mô phỏng các chất phát thải từ WRF/Chem 58

KẾT LUẬN 65

TÀI LIỆU THAM KHẢO 66

PHỤ LỤC 69

4

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 So sánh sự thay đổi lượng mưa của các tháng 6,7,8 trong thí nghiệm A (hình trên) khi có tính đến ảnh hưởng của BC và thí nghiệm B (hình dưới) khi

không tính đến ảnh hưởng của BC (Menon ccs., 2002) 12

Hình 1.2 Sự thay đổi lượng phát thải NOx ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á từ năm 1970 đến 2000 (Akimoto, 2003) 13

Hình 2.1 Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF 25

Hình 2.2 Sơ đồ hệ thống mô hình WRF/Chem phiên bản 3.4 28

Hình 2.3 Miền tính của WRF trong các thí nghiệm Độ phân giải ngang 30 km 29

Hình 3.1 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_DUST (trái) và WRF_NOCHEM (phải) của các ngày 02 và 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 37

Hình 3.2 Trường nhiệt độ không khí trung bình mực 2m từ đầu ra của WRF_DUST (trái) và WRF_NOCHEM (phải) của ngày 02 và 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 38 Hình 3.3 Trường nhiệt độ không khí trung bình mực 2m từ đầu ra của WRF_DUST (trái), số liệu APHRODITE (giữa) và hiệu giữa chúng (phải)của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 39

Hình 3.4 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_DUST (trái), số liệu APHRODITE (giữa) và hiệu giữa chúng (phải) của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 41

Hình 3.5 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 850 mb từ đầu ra của WRF/Chem (bên trái) so sánh với NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 43

Hình 3.6 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 850 mb lúc 00, 06, 12, 18h từ 02/01/2006 đến 04/01/2006 mô phỏng bởi WRF/Chem 46

Hình 3.7 Mặt cắt kinh hướng phân bố bụi loại 1 (DUST_01) nhân với gió kinh hướng (trung bình từ 102 đến 110E) lúc 00, 12h từ 01/01/2006 đến 04/01/2006 48

Hình 3.8 Trường nhiệt độ mực 2m từ đầu ra của WRF với các tùy chọn hóa học 300, 301, 11 (từ trái qua phải) trừ đi WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 50

5

Hình 3.9 Trường lượng mưa từ đầu ra của WRF với các tùy chọn hóa học 300, 301,

11 (từ trái qua phải) trừ đi WRF_NOCHEMcủa các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 52 Hình 3.10 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (từ trái qua phải) trừ đi số liệu APHRODITE của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 54 Hình 3.11 Trường nhiệt độ mực 2m từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (từ trái qua phải) trừ đi số liệu APHRODITE của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 56 Hình 3.12 Profile nhiệt độ từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 so sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 57 Hình 3.13 Profile của tỉ số xáo trộn hơi nước từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 so sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 58 Hình 3.14 Profile của bụi PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 59 Hình 3.15 Profile của bụi PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 60 Hình 3.16 Profile của nồng độ SO2 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 61 Hình 3.17 Phân bố của nồng độ PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 62 Hình 3.18 Phân bố của nồng độ PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 63 Hình 3.19 Phân bố của nồng độ SO2 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 (trái qua phải) mực 850 (trên) và 500 mb (dưới) ngày 04/01/2006 64 Hình P.1 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 500 mb từ đầu ra của WRF (bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 70

6

Hình P.2 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 200 mb từ đầu ra của WRF (bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 71 Hình P.3 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 1000 mb lúc 00, 06,

12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 74 Hình P.4 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 500 mb lúc 00, 06,

12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 75 Hình P.5 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 200 mb lúc 00, 06,

12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 77 Hình P.6 Mặt cắt vĩ hướng phân bố bụi loại 1 (DUST_01) nhân với gió vĩ hướng (trung bình từ 8 đến 24N) lúc 00, 12h từ ngày 01/01/2006 đến ngày 04/01/2006 79

7

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 So sánh hai loại mô hình “đồng thời” và “không đồng thời” 15 Bảng 2.1 Cấu hình động lực của mô hình WRF/Chem 29 Bảng 2.2 Các tùy chọn hóa học được lựa chọn sử dụng 31 Bảng 2.3 Danh sách các thông số khác biệt cơ bản về hóa họctrong namelist của thí nghiệm 02 (WRF_DUST) 33 Bảng 3.1 Ký hiệu 5 loại bụi và kích thước bán kính tương ứng trong sản phẩm của WRF_DUST 44

8

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

AOD Độ dày quang học của khí quyển (Aerosol Optical Depth)

EDGAR Số liệu phát thải cho nghiên cứu khí quyển toàn cầu (Emission

Database for Global Atmospheric Research) GOCART Vận chuyển bức xạ xon khí hóa học Ozon toàn cầu (Global

Ozone Chemistry Aerosol Radiation Transport) MADE/SORGAM Mô hình động lực xon khí chuẩn cho khu vực Châu Âu kết hợp

với mô hình xon khí hữu cơ thứ cấp (Modal Aerosol Dynamics Model for Europe with the Secondary Organic Aerosol Model) MAPS Đo đạc ô nhiễm không khí từ vệ tinh

RADM Cơ chế mô hình lắng đọng axit khu vực (Regional Acid

Deposition Model Mechanism) RETRO Số liệu tái phân tích cho tầng đối lưu (REanalysis of the

TROpospheric) WRF/Chem Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết với môđun hóa học

(The Weather Research and Forecasting – Chemistry)

9

MỞ ĐẦU

Hiện nay, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới khí hậu nói chung và biến đổi khí hậu nói riêng, đang là một trong những vấn đề quan trọng và ngày càng được nhiều nhà khoa học quan tâm Trong đó, nhiều nghiên cứu đã đề cập đến sự thay đổi của các thành phần hóa học trong khí quyển cùng với mối liên hệ trực tiếp

và gián tiếp tới các điều kiện thời tiết, khí hậu ở quy mô toàn cầu và khu vực Xon khí là một trong những tác nhân quan trọng gây nên biến đổi hóa học khí quyển, chúng tác động tới quá trình hình thành mây, phản xạ và hấp thụ năng lượng bức xạ gây nên những biến đổi trong hệ thống thời tiết – khí hậu Từ đó, chúng gián tiếp ảnh hưởng tới các lĩnh vực khác trong đời sống như kinh tế, xã hội, môi truờng, sức khỏe con người

Một trong những hướng nghiên cứu để tìm hiểu và đánh giá rõ ràng hơn các tác động của xon khí là kết hợp mô phỏng các quá trình hóa học vào các mô hình thời tiết, khí hậu Được phát triển từ năm 2005, mô hình WRF/Chem (The Weather Research and Forecasting - Chemistry) là một trong những mô hình thời tiết có khả năng mô phỏng một cách hiệu quả sự phát thải, vận chuyển, xáo trộn và chuyển hóa các chất khí đồng thời với các quá trình khí tượng Trong luận văn này, học viên đã

lựa chọn đề tài “Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình WRF/Chem vào khu vực

Việt Nam” để nghiên cứu Bố cục của luận văn (ngoài phần mở đầu, kết luận, tài

liệu tham khảo và phụ lục) gồm 3 chương với các nội dung chính như sau:

Chương 1: Tổng quan

Trong chương này, tác giả trình bày những nghiên cứu trong nước và ngoài nước về việc ứng dụng mô hình số trong giải quyết bài toán tác động hồi tiếp giữa các chất hóa học khí quyển và các yếu tố khí hậu

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chi tiết về mô hình được chọn để ứng dụng chạy thử nghiệm, thiết kế thi nghiệm và các phương pháp đánh giá

Chương 3: Kết quả và nhận xét

Trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận văn, những điểm mới đã đạt được và kiến nghị về hướng nghiên cứu trong tương lai

10

Chương 1 TỔNG QUAN

Chương này sẽ đề cập đến ảnh hưởng của các thành phần hóa học (xon khí) tới hệ thống khí hậu đồng thời chỉ ra những biến đổi của chúng trong thập kỷ gần đây Bên cạnh đó, những ứng dụng (trên thế giới và trong nước) của mô hình hóa trong bài toán mô phỏng các thành phần hóa học khí quyển cũng được chỉ ra, đặc biệt nhấn mạnh tới các ứng dụng của mô hình WRF/Chem Bức tranh tổng quan ban đầu đó sẽ cho ta thấy sự cần thiết và ý nghĩa của việc ứng dụng mô hình WRF/Chem cho khu vực Việt Nam

1.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Ô nhiễm không khí và sự biến đổi các thành phần hóa học khí quyển có ảnh hưởng lớn đến hệ thống khí hậu và môi trường đang là một trọng tâm mới trong khoa học khí quyển hiện nay Sự vận chuyển xuyên lục địa của các chất ô nhiễm không khí đang gây nguy hiểm cho hệ sinh thái trên toàn thế giới và có tác động mạnh đến toàn bộ hệ thống khí hậu [8] Xon khí trong khí quyển là các hạt rắn hoặc lỏng tồn tại lơ lửng trong không khí có nguồn gốc tự nhiên hoặc nhân tạo Loại có nguồn gốc tự nhiên bao gồm: các hạt muối (từ đại dương), các bụi khoáng do gió đưa lên, từ núi lửa, từ thực vật và các sản phẩm của các phản ứng khí tự nhiên Loại

có nguồn gốc nhân tạo do chất thải công nghiệp (khói, bụi,…), nông nghiệp, sản phẩm của các phản ứng khí Xon khí có ảnh hưởng lớn tới môi trường nói chung, chất lượng không khí nói riêng và cả sức khỏe con người [4],[11] Xon khí đã và đang lan ra trên quy mô toàn cầu nhưng sự bất đồng nhất về mức độ tập trung giữa các khu vực là khá lớn, nó góp phần gây biến đổi khí hậu toàn cầu qua các tác động lên bức xạ một cách trực tiếp, bán trực tiếp và cả gián tiếp [13] Theo Lau K.M, [13] các phần tử xon khí tán xạ và hấp thụ bức xạ làm cho lớp khí quyển ấm lên và bề mặt trái đất lạnh đi (ảnh hưởng trực tiếp) Khi bề mặt trái đất lạnh hơn khí quyển phía trên, khí quyển trở nên ổn định (ảnh hưởng bán trực tiếp) Các phần tử xon khí làm tăng số hạt nhân ngưng kết nên hình thành nhiều hạt nước hơn nhưng lại có

11

kích thước nhỏ hơn, dẫn đến tăng tán xạ và phản xạ của mây Các hạt nuớc nhỏ làm hạn chế sự va chạm và liên kết, kéo dài thời gian tồn tại của mây và ngăn cản sự lớn lên của hạt nước trong mây để tạo mưa (ảnh hưởng gián tiếp) Chung C.E ccs., (2005) [5] đã chỉ ra rằng ảnh hưởng trực tiếp của xon khí có thể làm giảm năng lượng bức xạ trung bình toàn cầu, giảm 0.35 W/m2

tại giới hạn trên của khí quyển, tăng khoảng 3.0 W/m2

trong lớp khí quyển và giảm 3.4 W/m2 tại bề mặt trái đất Trong khu vực gió mùa châu Á, trung bình năm, năng lượng bức xạ trong khí quyển (mặt đất) có thể tăng (giảm) 10-20W/m2

Hơn thế nữa, nghiên cứu của Mark Z Jacobson [14] cho thấy trạng thái tồn tại của các loại xon khí cũng có mức độ ảnh hưởng khác nhau Nếu tính riêng tác động của các loại sun phát hữu cơ (Sulfate Organics) và cácbon đen (BC) thì chúng chỉ làm lượng bức xạ trung bình giảm đi 0,31 W/m2 nhưng nếu chúng tồn tại dưới dạng hỗn hợp thì tác động của chúng sẽ làm lượng bức xạ giảm đi 0,62 W/m2

Theo Ramanathan ccs., (2005) [17] mây nâu ABCs (Atmospheric Brown Clouds) được cấu thành từ các chất ô nhiễm như cácbon đen, cácbon hữu cơ, tro, bụi và các chất hấp thụ như sun fat, ngăn cản bức

xạ mặt trời tới mặt đất có thể làm giảm 50% sự nóng lên toàn cầu do tăng các khí nhà kính

Nhìn chung, xon khí làm thay đổi phân bố năng lượng của khí quyển và bề mặt, thay đổi gradient khí áp theo phương ngang, tác động tới hoàn lưu gió mùa và làm thay đổi lượng mưa của một số nơi trên Trái Ðất [13],[17],[28] Ngược lại, dị thường hoàn lưu quy mô lớn có tác động đến sự thay đổi vận chuyển xon khí, điều chỉnh quá trình sa lắng, thay đổi môi trường vật lý và hoá học của hỗn hợp xon khí Bụi có thể được hoàn lưu quy mô lớn vận chuyển từ vùng sa mạc lân cận tới Ấn Ðộ [13] Những trận mưa rào mạnh trong mùa khô ảnh hưởng tới phổ độ dày quang học

và đặc trưng kích thước của xon khí [18] Menon ccs., (2002) [21] đã đánh giá được tác động của cácbon đen (BC) lên các yếu tố khí tượng Trong đó, sự ảnh hưởng của

BC lên sự biến đổi lượng mưa là khá rõ rệt (Hình 1.1), đặc biệt khi chú ý tới khu vực Đông Nam Á Nếu xét riêng cho khu vực Việt Nam, phía Bắc có lượng mưa

rõ hơn rằng ô nhiễm môi trường không khí đã trở thành một vấn đề quốc tế Quan trắc này cũng cho thấy chất lượng không khí của các khu vực và toàn cầu bị ô nhiễm không chỉ bởi đốt nhiên liệu hóa thạch trong công nghiệp mà còn do phát thải

hệ thống thời tiết, khí hậu.

Hình 1.2 Sự thay đổi lượng phát thải NOx ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á từ năm

1970 đến 2000 (Akimoto, 2003) [8]

Để giải quyết bài toán trên, mô hình hóa các quá trình hóa học trong khí quyển hiện nay đang là một trong những công cụ hiệu quả và mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng Về chức năng, có thể chia các mô hình vận chuyển hóa học động lực thành hai loại: mô hình “đồng thời” (online) và mô hình “không đồng thời”

14

(offline), cách phân chia này phụ thuộc vào bước tích phân kết hợp với mô hình khí tượng [20] Trong các mô hình “không đồng thời”, việc mô phỏng các yếu tố khí tượng được tiến hành trước việc mô phỏng các chất hóa học Tại mỗi bước thời gian xác định (ví dụ từng giờ), mô hình “không đồng thời” sử dụng các trường khí tượng được lấy từ quan trắc hoặc mô hình để làm đầu vào cho mô hình hóa học Các mô hình “không đồng thời” thường tích hợp gió vào vận chuyển, đôi khi các mô hình này cũng đưa các trường như độ cao lớp biên và năng lượng rối động lực vào tính toán để mô phỏng các quá trình qui mô vừa và nhỏ [19][20] Các trường khí tượng được nội suy sao cho phù hợp với đầu vào của thành phần mô phỏng hóa học trong

mô hình, cả về không gian và thời gian Mô hình “không đồng thời” thường có hiệu quả tính toán cao, tuy nhiên hạn chế của các mô hình này là chỉ cho ta thấy các ảnh hưởng một chiều nên không thể tính toán đầy đủ những tác động ngược trở lại hệ thống khí hậu của các chất hóa học (ví dụ như lượng bức xạ bị hấp thụ bởi xon khí hay ẩn nhiệt giải phóng từ các chất hóa học) Thực tế trong khí quyển thực, các quá trình khí tượng và hóa học tương tác với nhau rất chặt chẽ thông qua các tác động hồi tiếp giữa khí hậu - hóa học - xon khí – mây- bức xạ [28] Trong khi đó, các mô hình “đồng thời” tuy yêu cầu khoảng thời gian tích phân dài hơn nhưng lại giải quyết được bài toán hồi tiếp của xon khí tới hệ thống khí hậu Chúng có thể mô phỏng đồng thời thành phần hóa học và thành phần khí tượng trên cùng một quy mô không gian, thời gian, do đó ta có thể bỏ qua các bước nội suy phức tạp (Bảng 1.1) Martilli ccs., (2002) [15] đã chỉ ra rằng nếu mô hình khí tượng và mô hình hóa học không được tích phân đồng thời với nhau, sẽ dễ đưa đến những sai số lớn do bước cập nhật đầu vào khí tượng thấp nên mô hình có thể không nắm bắt được những quá trình khí tượng xảy ra trong quy mô thời gian nhỏ Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết có tích hợp môđun hóa học WRF/Chem (The Weather Research and Forecasting Model with Chemistry) [7] là một trong những mô hình “đồng thời”, tính toán đến những tác động hồi tiếp giữa bức xạ và hóa học tại bước tích phân WRF/Chem có sự kết hợp của các môđun tham số hóa động lực và vật lý giống như trong mô hình WRF Hiện nay, WRF/Chem đã và đang được phát triển, ứng dụng trong cả nghiệp vụ dự báo và nghiên cứu [7] Với nhiều ưu điểm, WRF/Chem đã được các tác giả ứng dụng trong những nghiên cứu đa dạng trên thế giới

 Hiệu quả tính toán cao (một bộ số

liệu khí tượng có thể dùng cho

nhiều mô phỏng hóa học)

 Việc đánh giá độ nhạy của mô

hình đối với các sơ đồ hóa học có

 Mô phỏng được các tác động ngược trở lại hệ thống khí hậu của xon khí

 Các tác động hồi tiếp có thể được chi tiết thậm chí đến từng phút (do đầu vào khí tượng được cập nhật liên tục)

 Có thể bỏ qua các bước nội suy (do các thành phần hóa học và khí tượng được mô phỏng trên cùng một lưới tính)

Nhược

điểm

 Không nắm bắt được các quá

trình khí tượng với quy mô thời

gian ngắn (như rối hay đối lưu ẩm)

 Việc nội suy từ lưới của mô hình

khí tượng về lưới của mô hình hóa

học có thể gây ra sai số lớn

 Không mô phỏng được các tác

động ngược lại hệ thống khí hậu

của các thành phần hóa học

 Chiếm dung lượng bộ nhớ lớn để

lưu trữ số liệu khí tượng

 Yêu cầu khối lượng tính toán lớn hơn do mô hình cần phải tính toán đồng thời cả các thành phần động lực và thành phần hóa học

16

Xueyuan Wang ccs., (2010) [25] đã sử dụng WRF/Chem phiên bản 2.2 để nghiên cứu mô phỏng chất lượng không khí cho khu vực Đông Á Tác giả đề cập đến 2 đặc điểm còn tồn tại của công cụ kiểm kê phát thải để mô hình hóa chất lượng không khí là tổng lượng phát thải ô nhiễm thực và sự phân bố của chúng theo thời gian và không gian Một số nghiên cứu mô hình hóa cho khu vực Mỹ, Châu Âu và Mexico đã cho thấy vai trò nhạy cảm của sự phân bố theo thời gian của phát thải, tác động đáng kể đến dự đoán chất lượng không khí Ở khu vực Đông Á, REAS v1.1 (Kiểm kê phát thải khu vực phiên bản 1.1) và TRACE-P (Kiểm kê sự vận chuyển và phát triển các chất hóa học ở khu vực Thái Bình Dương) hiện tại là 2 công cụ chính cho kiểm kê phát thải Theo tác giả, REAS không thích hợp để sử dụng cho khu vực này vì chỉ tính đến tổng lượng phát thải từng năm mà không tính đến sự biến đổi theo thời gian cho từng nguồn loại riêng biệt Bên cạnh đó, TRACE-P chú ý đến sự phụ thuộc theo mùa của các nguồn loại phát thải tuy vậy vẫn còn những thiếu sót về sự phân bố theo thời gian ở quy mô nhỏ (ngày, trong ngày) Từ đó, nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu với độ phân giải tốt hơn theo thời gian (mùa, ngày và trong ngày) và sự phân bố thẳng đứng đặc trưng theo nguồn loại và các chất hóa học cho kiểm kê TRACE-P để đánh giá các hiệu ứng riêng lẻ và tổng hợp đến kết quả dự báo Sau đó, WRF/Chem được chạy với 6 giả định độ nhạy cho tháng 07/2001 và so sánh kết quả với quan trắc NO2, SO2 và O3 để đánh giá sự phân bố tương đối theo thời gian và không gian của phát thải do con người Mô hình cũng cho dự báo sự biến đổi đồng thời các yếu tố khí tượng (gió, nhiệt độ, độ

ẩm, giáng thủy, …), bình lưu, đối lưu và sự vận chuyển khuếch tán, bức xạ và tỉ lệ quang phân, phát thải nguồn gốc sinh vật, tái phân bố ẩm và khô, cũng như là các pha khí và hóa tính xon khí Thành phần hóa học của WRF/Chem sử dụng sơ đồ quang phân Fast-J, tổng hợp các loại băng ngưng, xon khí và mây để tính toán 24 phản ứng quang hóa Tác giả lựa chọn miền tính 232 x 172 ô lưới với độ phân giải ngang 30 km (lưới Lambert) có tâm tại 35.18oN; 111oE Mô hình có 28 mực thẳng đứng với đỉnh ở 50 hPa Số liệu quan trắc từ Mạng lưới theo dõi phân bố Axit ở Đông Á (EANET) và Trung tâm quản lý môi trường quốc gia của Trung Quốc

17

(NEMCC) được sử dụng để so sánh, với chỉ số đánh giá như hệ số tương quan, sai

số trung bình, sai số trung bình tuyệt đối, dị thường tuyệt đối Trong đó, kiểm kê phát thải được chia thành 4 loại nguồn khác biệt: do con người, đốt sinh khối, nguồn gốc sinh vật và phát thải núi lửa Vì lấy tổng theo tháng và theo cột thẳng đứng, tổng lượng phát thải cho từng loại là đồng nhất cho tất cả các giả định trong từng ô lưới Do vậy, kết quả khác biệt giữa các giả định là do sự tái phân bố theo chiều thẳng đứng và theo thời gian của phát thải Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự tập trung ô nhiễm ở bề mặt phụ thuộc lớn vào phát thải ở mực đầu tiên của mô hình Ở mực này, sự tổng hợp của phát thải từng ngày, trong mỗi ngày và phân bố theo chiều thẳng đứng kết hợp phát thải trung bình thời gian trong ngày thấp hơn 41% với SO2 nhưng cao hơn 11% với NOx Mặt khác, phát thải trung bình ban đêm đều giảm, với 70% cho SO2 và 44% cho NOx Sự tái phân bố thẳng đứng riêng lẻ làm giảm phát thải SO2 và NOx xuống 56% và 19% tương ứng Đối với các chất ô nhiễm cơ bản NO2 và SO2, sự tái cấu trúc theo chiều thẳng đứng và theo thời gian trong ngày đóng vai trò quan trọng, trong khi dao động quy mô tuần ít quan trọng hơn Đặc biệt với O3, đặc tính theo không thời gian của mức độ tập trung ở bề mặt được mô phỏng sát thực ở khu vực Nhật Bản Sự phát triển của mức độ tập trung cực đại 1h O3 hàng ngày ở Bắc Kinh cũng được mô phỏng tốt, với mức độ phát triển nhẹ vì bao gồm các phân bố phát thải mới

Cùng mối quan tâm đến sự biến đổi của nồng độ O3 trong không khí, Xuexi Tie ccs., (2009) [22] đã sử dụng mô hình WRF/Chem để mô phỏng cho giai đoạn

10 ngày từ 01/08 đến 10/08/2007 Quan trắc của cục khí tượng Thượng Hải đã phát hiện sự thay đổi khá nhanh của O3 trong khoảng thời gian này, tính vào thời gian buổi trưa lượng O3 cực đại giảm từ 100 – 300 ppbv xuống còn 20 - 30ppbv Mô hình được tác giả đặt chạy với độ phân giải 6 x 6 km, miền tính 600 x 600 km với tâm là Thượng Hải Điều kiện biên hóa học được lấy từ Mô hình vận chuyển hóa học toàn cầu MOZART Số liệu phát thải theo giờ của khu vực Thượng Hải với độ phân giải là 0,16o

được đo đạc và phân tích với các chất O3, NOx, CO và xon khí Mật độ O3 được đo tại 5 điểm chịu ảnh hưởng của phát thải khí ô nhiễm khác nhau

18

như trung tâm thành phố, công viên lớn nhất của thành phố và ngoại ô thành phố Kết quả cho thấy các tính toán sự thay đổi về lượng và dao động ngày của O3 cho giá trị khá gần với quan trắc ở khu vực nội thành nhưng bị thấp hơn thực tế ở các vùng nông thôn ven khu công nghiệp dầu mỏ Qua đó có thể thấy rằng sự phát thải của các nhà máy dầu mỏ trong khu vực đã bị đánh giá thấp rõ rệt và cần phải cải thiện Kết quả tính toán cho thấy rằng mô hình khá phù hợp để mô phỏng sự biến động lớn về mật độ của O3 và xon khí Mật độ O3 khá cao trong giai đoạn đầu 02-05/08/2007 (trung bình khoảng 80 ppbv) và giảm rõ rệt trong giai đoạn sau 06-11/08/2007 (chỉ còn khoảng 30 ppbv) Sự suy giảm này xảy ra ở cả 5 điểm quan trắc cho thấy đây là hiện tượng có quy mô khu vực, không phải chỉ ở quy mô địa phương Một điểm đáng lưu ý khác, phân tích mô hình cho thấy điều kiện thời tiết đóng vai trò khá quan trọng đối với O3 bề mặt ở khu vực Thượng Hải Vào mùa hè,

hệ thống áp cao cận nhiệt đới tồn tại trên khu vực biển Thái Bình Dương, phía Đông Nam Thượng Hải Trong những ngày đầu (02-05/08/2007), hệ thống áp cao chưa phát triển mạnh nên gió bề mặt yếu, gió từ biển vào đất liền khá yếu vào ban ngày, làm cho lượng O3 tĩnh lại trong khu vực Thượng Hải (100 – 130 ppbv) Nhưng đến giai đoạn từ 06-11/08/2007, áp cao mạnh lên, làm cho gió bề mặt cũng tăng lên Lượng O3 tập trung trong nội thành nhanh chóng bị vận chuyển và lan truyền theo hướng gió, làm giảm đáng kể lượng O3 trong không khí Nghiên cứu này đã cho thấy mô hình WRF/Chem là một công cụ hữu ích trong việc xem xét sự biến động lớn về mật độ của O3 ở Thượng Hải, làm tiền đề quan trọng cho việc dự báo mức độ tập trung O3 trong thành phố

Ở một nghiên cứu khác, Y Zhang ccs., (2009) [26] đã so sánh kết quả mô phỏng bằng WRF/Chem cho thành phố Mexico với số liệu quan trắc tại bề mặt RAMA (thuộc dự án MCMA-2006/MILAGRO) WRF/Chem được cấu hình với độ phân giải ngang 3km để tính toán các yếu tố nhiệt độ, độ ẩm, gió và một số chất khí (CO, O3, NO, NO2 và NOy) Tác giả đã chỉ ra tương quan khá tốt giữa mô hình và quan trắc với hệ số tương quan cao (với nhiệt độ là 0,94 và với độ ẩm tương đối là 0,82) và sai số trung bình thấp Mặt khác, tác giả đánh giá kết quả theo hướng so

19

sánh khác biệt mô phỏng ngày và đêm, so sánh cho thấy mô hình có xu hướng mô phỏng thấp hơn quan trắc vào ban ngày (cả nhiệt độ và độ ẩm) và kết quả độ ẩm tương đối bề mặt cao hơn quan trắc vào ban đêm Theo tác giả, hệ số tương quan của các yếu tố khí tượng và cả các chất hóa học có giá trị thấp hơn vào ban đêm là

do dao động của các biến khí tượng và nồng độ các chất hóa học khá nhỏ

Kang ccs., (2011) [11] đã sử dụng WRF/Chem để tham số hóa thông lượng bụi thẳng đứng đánh giá với 3 sơ đồ phát thải bụi khác nhau (MB, LS và S04) Miền tính cho thí nghiệm bao gồm sa mạc Gobi và Mông Cổ với độ phân giải ngang 30

km, cập nhật điều kiện biên và ban đầu từ số liệu FNL (NCEP) Nghiên cứu được thực hiện cho hiện tượng bụi khắc nghiệt ở Châu Á xảy ra từ 30/03 đến 01/04/2007 Kết quả cho thấy sự phân tán của các thông lượng bụi thẳng đứng từ các tham số hóa khác nhau, mặc dù cùng điều kiện về dòng cát theo phương ngang Sơ đồ MB nhìn chung sản sinh ra lượng phát thải bụi cao hơn LS và S04 và sự khác biệt lớn nhất là đối với đất sét bởi vì MB có xét đến thành phần đất sét trong thông lượng bụi thẳng đứng, trong khi LS và S04 lại coi nó tỉ lệ nghịch với độ rắn của bề mặt Kết quả mô phỏng tái tạo lại sự bùng nổ và chuyển biến hình thế của cột bụi khá tốt Tuy nhiên, tổng lượng phát thải bụi định lượng trong mỗi sơ đồ lại khác biệt lớn, cụ thể là trong đất mùn Tổng lượng bụi phát thải trung bình cho khu vực nguồn bụi chính trong hiện tượng bụi ở Châu Á trong 5 ngày liên tục là 84 Tg, 149 Tg và 532

Tg tương ứng với LS, S04 và MB

Yegorova ccs., (2011) [27] đã mô phỏng giai đoạn từ 08/07 đến 11/07/2007

ở miền đông nước Mỹ bằng mô hình WRF/Chem (với RADM2) và so sánh với quan trắc Đây là giai đoạn xảy ra đợt nóng khắc nghiệt và hiện tượng khói mù với nhiệt độ cực đại lên đến 38o

C, tỉ lệ ozone trung bình 8h tối đa lên đến 125 ppbv Sự

di chuyển của front lạnh được mô phỏng tốt trong mô hình tuy vậy, WRF/Chem dự báo thiên thấp lượng ozone tối đa (khoảng 5-8 ppbv) nơi chất lượng không khí thấp (phía đông bắc) và dự báo thiên dương (lên đến 16 ppbv) nơi tổng lượng ozone thấp (phía đông nam) Profile thẳng đứng của O3 ở Beltsville, Maryland cho thấy sự tương đồng của mô phỏng với quan trắc nhưng lớp biên của mô hình quá dày vào

20

ngày 09/07 đã góp phần cho sai lệch nhỏ trên khu vực này Tác giả chỉ ra rằng sự tồn tại của NOx trong RADM2 có thể dẫn đến định lượng thiên thấp của thời gian tồn tại NOx và dường như cụ thể có tác động đến sai số O3 thấp ở những vùng ô nhiễm nhất phía đông bắc Để mô phỏng tác động cực đại của sự mất đi ban đêm của NOy nhiều pha, tác giả để N2O5 phản ứng bằng không, làm tăng rõ rệt O3 và

NOy trên hầu hết miền, đặc biệt là vùng khói mù như ngoại ô

Cũng với bước đầu thử nghiệm ứng dụng WRF/Chem vào nghiên cứu tác động của xon khí lên hệ thống khí hậu, Paolo Tuccella ccs., (2012) [16] đã mô phỏng cho khu vực Châu Âu và so sánh với số liệu quan trắc trên bề mặt Số liệu phát thải được lấy từ cơ sở dữ liệu EMEP Tác giả đã nghiên cứu độ nhạy của hai sơ

đồ bức xạ sóng ngắn Dudhia và Goddard trong giai đoạn tháng 06/2007 trên miền tính từ 15o

W đến 27oE, độ phân giải ngang 30km và độ phân giải thẳng đứng 28 mực (lên tới gần 20km) Điều kiện ban đầu và điều kiện biên được lấy từ số liệu tái phân tích ECMWF, cập nhật 6h/1lần với độ phân giải 0.5o

Tác giả đã đánh giá các kết quả về trường khí tượng (nhiệt độ giờ, tốc độ gió, hướng gió và độ ẩm tương đối) và số liệu hóa học (O3 theo giờ và trung bình ngày của NO2, PM10, PM2.5)

Mô hình mô phỏng tốt trường khí tượng, đặc biệt với sơ đồ Goddard Cả hai thí nghiệm đều cho hệ số tương quan nhiệt độ là 0,86 và cho độ lệch thiên âm Thí nghiệm sử dụng sơ đồ Goddard cho sai số quân phương RMSE nhỏ hơn (khoảng

3oC) Dự báo tốc độ gió lớn hơn so với quan trắc (khoảng xấp xỉ 50%) Hệ số tương quan cao nhất là 0.55 (sơ đồ Goddard) và RMSE lớn nhất là 2.17 m/s (sơ đồ Dudhia) Dự báo độ ẩm tương đối cho giá trị độ lệch dương Đối với biến hóa học, khác biệt giữa hai sơ đồ là không đáng kể Hệ số tương quan và sai số quân phương của nồng độ O3 ngày tối đa là 0,81 và 23 μg/m3 Mô hình cho mô phỏng NO2 cao hơn so với quan trắc với hệ số tương quan là 0,47 Hệ số tương quan của các loại bụi tổng số giữa mô hình và quan trắc là khá thấp, tuy nhiên mô hình nắm bắt được những khu vực có nồng độ PM2.5 cao (RMSE=7 μg/m3

) Việc mô phỏng PM10 khá phức tạp vì bị ảnh hưởng bởi các nguồn thải bụi địa phương mạnh trên các khu vực khô

21

1.2 Các nghiên cứu trong nước

Mục trước đã chỉ ra vai trò của việc nghiên cứu ảnh hưởng của các thành phần hóa học đến hệ thống khí hậu, cũng như sự phát triển ứng dụng của việc mô hình hóa các quá trình hóa học Trong đó, đặc biệt là sự kết hợp mô phỏng các trường khí tượng với các biến hóa học trong loại mô hình “đồng thời” Các nghiên cứu trên thế giới đã được chỉ ra, chú ý xoay quanh ứng dụng của mô hình WRF/Chem, một công cụ hiệu quả hiện nay Trong mục này, những nghiên cứu trong nước sẽ được đề cập đến

Lê Hoàng Nghiêm ccs., (2009) [3] đã ứng dụng hệ thống mô hình CMAQ - MM5 để mô hình hóa chất lượng không khí (nồng độ ozone mặt đất) cho khu vực lục địa Đông Nam Á (bao gồm Thái Lan, Miến Điện, Campuchia, Lào và Việt Nam) Miền tính được tác giả lựa chọn từ 91oE đến 111oE và từ 5oN đến 25o

N Hai trường hợp ô nhiễm ozone nồng độ cao từ 24/03 đến 26/03/2004 và từ 02/01 đến 05/01/2005 với điều kiện khí tượng điển hình của khu vực Đông Nam Á được lựa chọn để mô hình hóa Tác giả lựa chọn 2 trường hợp này dựa trên phân tích số liệu quan trắc chất lượng không khí từ 10 trạm ở Băng Cốc và 4 trạm ở Hồ Chí Minh Nồng độ ozone trung bình giờ ở các trạm quan trắc của 2 giai đoạn này vượt quá giá trị cho phép 100 ppb (so với tiêu chuẩn chất lượng không khí xung quanh của Thái Lan và Việt Nam) Nồng độ ozone mặt đất lớn nhất cho trường hợp tháng 03/2004

là 173 ppb và cho tháng 01/2005 là 157 ppb Số liệu phát thải với độ phân giải 0.5o

x 0.5o từ Trung Tâm Nghiên Cứu Môi Trường Vùng và Toàn Cầu (CGRER) của Đại Học Iowa được sử dụng để cập nhật vào mô hình Kết quả mô phỏng dưới dạng bản đồ ô nhiễm ozone mặt đất cho thấy nồng độ ozone cao tại các khu vực dưới hướng gió của các thành phố lớn như Băng Cốc và thành phố Hồ Chí Minh Trong trường hợp tháng 03/2004, vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Đông Bắc do ảnh hưởng của gió mùa Tây Nam và chiều rộng của vệt khói với nồng độ ozone lớn hơn 100 ppb là 70 km (khu vực Băng Cốc) Đối với thành phố Hồ Chí Minh vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Bắc và chiều rộng của vệt khói với nồng độ ozone lớn hơn 50 ppb là 40 km Trong trường hợp tháng 01/2005,

độ ozone trong những ngày của giai đoạn lựa chọn Các chỉ số thống kê đánh giá kết quả mô hình như MNBE, NGE và UPA nằm trong giới hạn cho phép theo hướng dẫn của USEPA và phù hợp với các nghiên cứu khác cho các khu vực khác nhau trên thế giới

Năm 2009, Hồ Thị Minh Hà ccs., [2] đã sử dụng mô hình RegCM3 để mô phỏng ảnh hưởng của carbon đen (BC) lên khí hậu khu vực Ðông Nam Á và Việt Nam Các tác giả đã thực hiện mô phỏng cho một năm (từ ngày 01/01/2000 đến 01/01/2001) với miền tích phân bao phủ khu vực Đông Nam Á (15S-42N và 75E-135E) có độ phân giải ngang 54km RegCM3 được chạy với hai thí nghiệm không

và có tính đến ảnh hưởng của BC Khả năng truyền bức xạ trong khí quyển, nhiệt độ

và lượng mưa mô phỏng của RegCM3 được phân tích để thấy được tác động của

BC lên các yếu tố khí hậu này Tác giả chỉ ra sự có mặt của BC làm tăng tác động của bức xạ tại đỉnh khí quyển nhưng làm giảm bức xạ tại bề mặt Hệ quả là nhiệt độ

bề mặt tại các khu vực có nồng độ BC cao giảm đi Kết quả cho thấy tác động của

BC lên lượng mưa thể hiện ở hệ số tương quan (HSTQ) âm trên khu vực bán đảo Đông Dương trong khi trên phía đông của Ấn Độ và Trung quốc, HSTQ dương Đây là các khu vực có nồng độ BC cao hơn xung quanh Khi phân tách ảnh hưởng của BC do đốt sinh khối và BC do hoạt động của con người thì thấy rằng BC do hoạt động con người có xu thế làm ấm nhiệt độ bề mặt so với trường hợp chỉ có BC sinh khối

Bên cạnh đó phải nói thêm, ở Việt Nam hướng nghiên cứu về các ảnh hưởng của xon khí mới chỉ thực sự bắt đầu năm 2003, khi chúng ta có hai trạm quan trắc

23

xon khí đầu tiên trong mạng trạm AERONET của NASA, đặt tại Bạc Liêu và Bắc Giang Nguyễn Xuân Anh ccs, (2008) [1] đã đánh giá những kết quả ban đầu thu được từ hoạt động của các trạm này

Như vậy, qua tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về bài toán đánh giá tác động của các thành phần hóa học (như xon khí) lên hệ thống khí hậu có thể nhận thấy vai trò và nhu cầu cần thiết của hướng nghiên cứu này Đồng thời, cũng

dễ dàng nhận thấy xu thế của việc ứng dụng các mô hình số trị vào việc mô hình hóa các quá trình hóa học kết hợp với mô phỏng các trường khí tượng Trong đó nổi bật lên là ứng dụng của mô hình WRF/Chem, một công cụ hiệu quả cho việc mô phỏng và dự báo các thành phần hóa học khí quyển Đặc biệt hơn là việc ứng dụng thử nghiệm mô hình WRF/Chem cho khu vực Việt Nam còn rất mới mẻ, nếu không muốn nói là một bài toán còn nguyên sơ Xuất phát từ thực tế đó, luận văn sẽ tiến hành thử nghiệm ứng dụng mô hình WRF/Chem cho khu vực Việt Nam với những thí nghiệm ban đầu Chương 2 của luận văn sẽ trình bày chi tiết về mô hình WRF/Chem cũng như việc cấu hình các thí nghiệm ban đầu Lưu ý là những điểm mới và đáng quan tâm khi khai thác và làm quen với WRF/Chem cũng được chỉ ra

cụ thể trong chương này

24

Chương 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 1 đã trình bày các nghiên cứu trên thế giới và trong nước về bài toán

mô hình hóa các thành phần hóa học kết hợp với mô hình dự báo các trường khí tượng Trong đó đặc biệt nhấn mạnh đến mô hình WRF/Chem, một mô hình có khả năng dự báo và tính toán các biến khí tượng quy mô địa phương hay khu vực, đồng thời kết hợp với các mô hình khuếch tán để tính toán sự phát thải và vận chuyển của các thành phần hóa học Trong chương này, sơ lược về mô hình WRF/Chem với những chú ý khi thử nghiệm sẽ được đề cập đến Thiết kế của 2 thí nghiệm sẽ được trình bày chi tiết

2.1 Sơ lược về mô hình WRF/Chem

2.1.1 Mô hình WRF

Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Weather Research and Forecast) là mô hình được phát triển từ những đặc tính ưu việt nhất của mô hình MM5 với sự cộng tác của nhiều cơ quan tổ chức lớn trên thế giới như Phòng nghiên cứu Khí tượng qui mô vừa và nhỏ của Trung tâm quốc gia nghiên cứu Khí quyển Hoa Kỳ (NCAR/MMM), Trung tâm quốc gia dự báo môi trường (NOAA/NCEP), Phòng thí nghiệm phương pháp dự báo (NOAA /FSL), Trung tâm phân tích và dự báo bão của trường đại học Oklahoma (CAPS)… Hiện nay, mô hình WRF đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết nghiệp vụ cũng như trong nghiên cứu ở nhiều quốc gia trên thế giới Tại Mỹ, mô hình WRF đang được chạy nghiệp vụ ở NCEP (từ năm 2004) và Cơ quan thời tiết hàng không Hoa kỳ AFWA (từ tháng 07/2006) Mô hình này cũng đang được chạy nghiệp vụ tại Cơ quan khí tượng Hàn Quốc KMA (2006), tại Ấn Độ, Đài Loan và Israel (từ năm 2007) Ngoài ra một số nước khác đang sử dụng WRF trong nghiên cứu và dự định sử dụng mô hình này trong nghiệp vụ như Trung Quốc, New Zealand, Braxin Đến tháng 04/2012, mô hình WRF đã ra đời đến phiên bản 4.3 với hệ phương trình động lực học bất thuỷ

 Hệ thống tiền xử lý của mô hình WRF (The WRF Pre-processing System,

WPS): là chương trình được sử dụng chủ yếu để mô phỏng các dữ liệu thực,

bao gồm: xác định miền mô phỏng, nội suy các dữ liệu địa hình, loại đất sử dụng, đọc và nội suy các trường khí tượng từ các mô hình khác (mô hình toàn cầu, mô hình khu vực có độ phân giải thấp) về miền mô phỏng

 Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA): là chương trình đồng hóa số liệu quan

trắc vào trường phân tích được tạo ra bởi chương trình WPS Chương trình này cũng cho phép cập nhật điều kiện ban đầu trong trường hợp mô hình WRF được chạy ở chế độ tuần hoàn Kỹ thuật đồng hóa số liệu biến phân bao gồm

cả biến phân ba chiều 3DVAR và biến phân 4 chiều 4DVAR

 Môđun mô phỏng (ARW): Đây là mođun chính của hệ thống mô hình WRF,

bao gồm các chương trình khởi tạo đối với trường hợp mô phỏng lý tưởng, mô phỏng dữ liệu thực và chương trình tích phân Các chức năng chính của mô hình WRF là:

26

 Ứng dụng đối với cả miền tính toàn cầu và khu vực

 Hệ toạ độ ngang là lưới so le Arakawa C, hệ toạ độ thẳng đứng là hệ toạ

độ khối theo địa hình

 Bước thời gian sai phân Runge-Kutta bậc 3 được sử dụng đối với các số sóng âm thanh và sóng trọng trường, sai phân bậc 2 đến bậc 6 được sử dụng cho cả phương ngang và phương thẳng đứng

 Lồng ghép miền tính một chiều, 2 chiều và lựa chọn miền tính lồng ghép

 Mô hình lớp xáo trộn đại dương một cột

 Chương trình đồ họa và xử lý sản phẩm của mô hình (Post-processing &

Visualization tools): bao gồm một số chương trình và phần mềm cho việc

khai thác sản phẩm và đồ họa như RIP4, NCL, GrADS và Vis5D

Hệ phương trình cơ bản của WRF là hệ phương trình đầy đủ, bất thủy tĩnh, viết cho chất lỏng nén được, có khả năng mô phỏng được các quá trình khí quyển trên nhiều quy mô khác nhau Về cơ bản các sơ đồ tham số hóa vật lý của WRF đều dựa trên các mô hình MM5, ETA và một số mô hình khác Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong WRF được chia thành năm loại: các quá trình vi vật lý, các sơ đồ tham

số hóa mây và đối lưu, các quá trình bề mặt đất, lớp biên khí quyển và tham số hóa bức xạ Cấu trúc và các hệ phương trình cơ bản của mô hình WRF đã được trình bày cụ thể và có thể tìm hiểu rõ hơn trong nghiên cứu của Wicker và Skamarock

http://www.mmm.ucar.edu/individual/skamarock/wrf_equations_eulerian.pdf và http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/wrf-docphysics.pdf Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả tập trung vào nghiên cứu những đặc điểm nổi bật của mô hình WRF

27

khi có sự kết hợp với môđun Chem (WRF/Chem) Dưới đây sẽ trình bày rõ hơn về môđun CHEM

2.1.2 Mô đun CHEM

Nghiên cứu này sử dụng mô hình WRF/Chem phiên bản 3.4, với sự kết hợp đầy đủ các môđun hóa học bên trong mô hình khí tượng WRF [7] Hình 2.2 cho ta cái nhìn tổng quát về cấu trúc của mô hình WRF/Chem Môđun Chem cung cấp nhiều tùy chọn về cơ chế hóa học như RADM (Cơ chế mô hình lắng đọng axit khu vực – Regional Acid Deposition Model Mechanism), CBMZ (Cơ chế liên kết Các bon phiên bản Z – Carbon Bond Mechanism version Z) cho các chất hóa học pha khí và sử dụng mô hình MOSAIC (Mô hình tính toán các chất hóa học và tương tác xon khí – Model for Simulating Aerosol Interactions and Chemistry), MADE/SORGAM (Mô hình động lực xon khí chuẩn cho khu vực Châu Âu kết hợp với mô hình xon khí hữu cơ thứ cấp – Modal Aerosol Dynamics Model for Europe with the Secondary Organic Aerosol Model) cho các cơ chế của xon khí Bên cạnh

đó, WRF/Chem có một tùy chọn đơn giản là GOCART (Vận chuyển bức xạ xon khí hóa học Ozon toàn cầu – Global Ozone Chemistry Aerosol Radiation Transport), tùy chọn này sử dụng sơ đồ xon khí đơn giản nhất để tập trung vào việc mô phỏng bụi

Có thể thấy qua hình 2.2, hệ thống mô hình WRF/Chem có cấu trúc gần giống với cấu trúc mô hình WRF (Hình 2.1), sự khác biệt giữa mô hình WRF/Chem với mô hình WRF thông thường là phần hóa học của mô hình cần được cung cấp số liệu dưới dạng ô lưới giống với số liệu khí tượng Số liệu đầu vào này có thể được cung cấp bởi bộ phận tiền xử lý WPS (ví dụ như số liệu bụi) hoặc đọc vào trong quá trình khởi tạo real.exe (ví dụ như đốt sinh khối, phát thải sinh học, các trường hóa học của GOCART…) hay đọc trong quá trình chạy WRF (ví dụ như phát thải do con người, điều kiện lớp biên, phát thải bụi núi lửa…) Do đó, để dễ dàng hơn cho người dùng trong việc tạo bộ số liệu đầu vào, hệ thống mô hình có kèm theo một số chương trình để chuyển đổi định dạng bộ số liệu bởi không phải tất cả các lựa chọn

về chất phát thải đều được định dạng sẵn để phù hợp cho tất cả các tùy chọn trong

28

danh sách biến của mô hình WRF/Chem Nói cách khác, việc tạo ra bộ số liệu phát thải đầu vào để tính toán các quá trình hóa học khí quyển là khá phức tạp, đôi khi người dùng cần phải thay đổi các mã lập trình trong quá trình biên dịch mô hình để

có được những sản phẩm đáp ứng đúng với mục tiêu nghiên cứu

Hình 2.2 Sơ đồ hệ thống mô hình WRF/Chem phiên bản 3.4

Bên cạnh đó, như đã trình bày ở trên, WRF/Chem là một mô hình đồng thời nên số liệu hóa học phải được đưa vào tích phân ngay từ những bước đầu tiên cùng với số liệu khí tượng Bằng cách này, qua từng bước tích phân sự ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng lên xon khí và các chất khí khí quyển hay những tác động ngược trở lại các yếu tố thời tiết của các thành phần hóa học đều được tính đến Số

29

liệu được cập nhật sau từng bước tích phân sẽ đảm bảo được sự mô phỏng các thành phần hóa học trong khí quyển

2.2 Thiết kế thí nghiệm

2.2.1 Miền tính và thời gian thí nghiệm

Trong tất cả các thí nghiệm, miền tính tác giả lựa chọn thống nhất là từ 1.5o

S đến 32o

N, 88oE đến 124oE Hình 2.3 mô tả miền tính lựa chọn cùng với độ cao địa hình Nhưng để đơn giản cho việc kết xuất hình ảnh, tác giả lựa chọn miền phân tích

là 0N - 30oN và 90o

E - 120oE Thời gian tích phân là từ 00h ngày 01/01/2006 đến 00h ngày 05/01/2006

Hình 2.3 Miền tính của WRF trong các thí nghiệm Độ phân giải ngang 30 km

Bảng 2.1 Cấu hình động lực của mô hình WRF/Chem

27 mực 1.5S-32N; 88E-124E 00h ngày 01/01/2006 đến 00h ngày 05/01/2006

30

2.2.2 Các thí nghiệm

Các tùy chọn về cơ chế hóa học và mô đun xon khí chiếm phần lớn trong số các tùy chọn danh sách biến hóa học Ta có thể lựa chọn cơ chế hóa học để sử dụng kết hợp với quá trình tính toán các biến khí tượng bằng cách thay đổi tham số

chem_opt trong namelist.inp của mô hình Với một người sử dụng mới, những

người phát triển và xây dựng mô hình khuyến khích nên lựa chọn những tham số đã được thử nghiệm và kiểm tra để có thể cho kết quả khả quan hơn Các chuyên gia khuyến cáo nên tránh lựa chọn những tham số không được hỗ trợ đầy đủ vì có thể gặp nhiều lỗi mới mà có thể rất khó giải đáp và trong nhiều trường hợp đưa đến cho

ta kết quả bất lợi, không như mong muốn Vì vậy, tác giả đã lựa chọn 4 tùy chọn

chem_opt đơn giản để thử nghiệm chạy mô hình cho khu vực Việt Nam Đây là

những tùy chọn đã được thử nghiệm và kiểm tra kĩ càng bởi những chuyên gia phát triển mô hình WRF/Chem

Ngoài ra, cần phải nói thêm rằng với mỗi tùy chọn mà ta sử dụng nghiên cứu đều phải được tiến hành với một vài tùy chọn về vật lý đi kèm, đây được xem là các tùy chọn chức năng bổ sung cho việc mô phỏng các thành phần hóa học trong khí quyển nên chúng có vai trò rất quan trọng Mà không phải tất cả các tùy chọn đi kèm đó đều đã được kiểm tra trong quá trình phát triển Do đó, người dùng được khuyến khích tự xác định các tùy chọn cần thiết để có được sự kết hợp tốt nhất và cho kết quả khả quan nhất cho mô phỏng của mình

Dưới đây là mô tả ngắn gọn về 4 tham số chem_opt tác giả lựa chọn chạy thử

nghiệm cho khu vực Việt Nam

31

Bảng 2.2 Các tùy chọn hóa học được lựa chọn sử dụng

1 401 Chỉ mô phỏng nồng độ bụi Mô phỏng 5 kích thước khác nhua

dmsemis_opt=1, dust_opt=1,

seas_opt=1

Cơ chế hóa học RADM2 và

cơ chế tương tác xon khí MADE/SORGAM

Các tùy chọn sử dụng để tính toán tác động trực tiếp và gián tiếp của

xon khí: phot_opt=2;

ra_sw_physics=2;

progn=1; mp_physics=2; aer_ra_feedback=1;

wetscav_onoff=1;

cldchem_onoff=1

Các tùy chọn cho bụi và muối

biển: dust_opt=2, seas_opt=2

32

Với 4 tham số chem_opt để thử nghiệm cho khu vực Việt Nam, tác giả chia chúng thành 02 thí nghiệm để có thể dễ dàng xem xét và đánh giá:

 Thí nghiệm 01: Chỉ tính đến nồng độ bụi trong khí quyển

(chem_opt =401) Mã nguồn của hệ thống mô hình WRF/Chem hiện nay có

thể cho phép ta tính toán và dự báo được sự vận chuyển bụi theo các yếu tố khí tượng Để chạy mô hình chỉ với yếu tố bụi mà không tính đến các yếu tố hóa học khác cần phải có bộ số liệu đầu vào cho hệ thống tiền xử lý WPS Sau khi tải các bộ số liệu này và đưa vào đúng thư mục WPS, ta cần chuyển bảng

mã GEOGRIB đến thư mục GEOGRIB.TBL_ARW_CHEM (bằng lệnh ln) Sau đó ta có thể chạy phần WPS của mô hình, khi đó trường xói mòn bụi đã được đi kèm với số liệu khí tượng trong quá trình chạy Với thí nghiệm này, ta

cần chọn tham số chem_opt = 401 và trong khi tính toán mô hình sẽ lấy số

liệu xói mòn bụi trong thư mục số liệu đầu vào Tuy nhiên, cần lưu ý là phải tắt hết các tùy chọn về hóa học khác trong danh sách biến (như gaschem_onoff, phot_opt, gas_drydep_opt…) và bật tùy chọn dust_opt gán bằng 1 hoặc 3 (Bảng 2.2) Thí nghiệm này được ký hiệu là WRF_DUST

 Thí nghiệm 02: So sánh các tùy chọn khác nhau của WRF/Chem

(chem_opt =300,301,11) với WRF khi không có Chem Trong thí nghiệm

này, trước hết ta tiến hành chạy WRF thông thường, không có Chem, ký hiệu

là WRF_NOCHEM Sau đó lần lượt chạy WRF/Chem với các tùy chọn 300,

301, 11 (chi tiết trong Bảng 2.2) Với cùng miền tính, độ phân giải và thời gian

mô phỏng, các trường đầu ra của 3 kết quả này sẽ cho ta thấy sự khác biệt khi tích hợp môđun Chem vào WRF Ngoài ra, với mỗi tùy chọn này, các biến đầu

ra về hóa học cũng khác nhau về phân bố và nồng độ, do sự tương tác với các trường khí tượng mô phỏng bởi mô hình Các kết quả được được ký hiệu là WRF_C300, WRF_C301 và WRF_C011 Những khác biệt chính giữa ba tùy chọn này được liệt kê ra trong bảng 2.3 Các khác biệt đó là bước thời gian của các cơ chế hóa học (chemdt), cập nhật quá trình sinh hóa và quang hợp (bioemdt, photdt), tùy chọn lắng đọng khô các chất khí (gas_drydep_opt), có tính đến quá trình hóa học mây và sự rửa trôi ẩm…

33

Bảng 2.3 Danh sách các thông số khác biệt cơ bản về hóa học

trong namelist của thí nghiệm 02 (WRF_DUST)

độ cho từng 6h một, bao gồm 26 mực áp suất từ 1000hPa lên đến 10hPa Số liệu FNL được lưu trữ dưới dạng fnl_yymmdd_hh_00, với yymmdd_hh là giờ theo hệ giờ quốc tế (UTC, UT, GMT hoặc Z) Kí tự _00 ở đây chỉ ra rằng các tập tin là số liệu phân tích chứ không phải số liệu dự báo Thông tin chi tiết về số liệu này có thể tìm thấy tại trang web của NCAR (http://dss.ucar.edu/datasets/ds083.2)

Như đã nói ở trên, để chạy với thí nghiệm bụi, ta cần tải xuống các bộ số liệu cho WPS Các bộ số liệu này được đính kèm trong thư mục WPS GEOG và bảng

 Số liệu tái phân tích cho tầng đối lưu (REanalysis of the TROpospheric - RETRO): bao gồm các số liệu về thành phần hóa học trong 40 của quá khứ, độ phân giải 0.5 x 0.5 độ

 Số liệu phát thải cho nghiên cứu khí quyển toàn cầu (Emission Database for Global Atmospheric Research - EDGAR), độ phân giải 1

x 1 độ

Cả RETRO và EDGAR đều cung cấp số liệu phát thải hàng năm cho các loại khí nhà kính (ví dụ như CO2, CH4 và N2O) cũng như một số chất khí khác Có thể tham khảo chi tiết về 2 bộ số liệu này tại địa chỉ trang mạng:

 http://retro.enes.org/index.shtml

 http://www.mnp.nl/edgar/introduction

2.3 Tạo bộ số liệu phát thải cho WRF/Chem

Sự khác biệt cơ bản giữa chạy mô hình có hay không tính đến thành phần hóa học trong khí quyển chính là ở bộ số liệu mô phỏng về các chất hóa học và xon khí khí quyển Cho đến thời điểm này, do sự khác nhau về nguồn số liệu, việc chuẩn

bị bộ số liệu hóa học đầu vào cho mô hình vẫn tách biệt với quá trình mô phỏng trong WRF/Chem do vẫn chưa có công cụ nào cho phép người dùng có thể xây dựng bộ số liệu phát thải phù hợp cho bất cứ miền tính hay bất cứ sơ đồ hóa học nào Có nghĩa là, ta phải chuẩn bị bộ số liệu phát thải phù hợp với miền tính được lựa chọn trước khi đưa số liệu đã xử lý vào chạy mô hình

Trong khi đó, xây dựng bộ số liệu phát thải phù hợp để đưa vào mô hình là một trong những bước quan trọng và phức tạp nhất trong việc chạy mô hình WRF/Chem Sau khi cài đặt và biên dịch mô hình, ta có thể sử dụng một chương

35

trình chuyển đổi có tên là Prep_chem_sources đã được tích hợp sẵn để xử lý số liệu

phát thải do đốt sinh khối và phát thải do con người Prep_chem_sources là một

chương trình chuyển đổi được phát triển tại CPTEC, Braxin để người dùng WRF/Chem có thể tự tạo được bộ số liệu phát thải trên miền tính thích hợp Những

số liệu phát thải toàn cầu được tải trực tiếp từ trên mạng xuống được gọi là số liệu

“thô”, mô hình WRF lại được cài đặt với mặc định số liệu đầu vào định dạng

netCDF do đó ta phải sử dụng chương trình Prep_chem_sources để chuyển đổi bộ

số liệu đầu vào sang định dạng WRF netCDF Chương trình này sử dụng các phép chiếu Mercator, phép chiếu cực hoặc Lambert để đưa số liệu phát thải toàn cầu

“thô” nói trên về miền tính của mô hình WRF

Bước cuối cùng trong quá trình tạo ra bộ số liệu phát thải đầu vào netCDF cho WRF/Chem cũng cần phải có đầy đủ các loại số liệu cần thiết cho việc mô phỏng (như miền tính, thời điểm ban đầu…) Thông thường các loại số liệu này sẽ được khởi tạo từ các bước trước (người dùng chỉnh sửa trực tiếp trong danh sách biến) nhưng nếu không được cung cấp bởi người dùng, mô hình sẽ đọc lấy các loại

số liệu đó từ số liệu đầu vào của WRF (ví dụ lấy trong wrfinput_d01) Tên cuối cùng của tập tin dữ liệu netcdf (s) có thể là wrfchemi_ <giờ> _D <miền tính_id> hoặc wrfchemi_d <miền tính_id> _ <ngày/giờ> tùy thuộc người sử dụng

Trước khi chuyển đổi dịnh dạng bộ số liệu phát thải sang dạng netCDF, ta cần phải thay đổi các thông tin cần thiết (ngày, giờ, miền tính…) trong thư mục namelist.input WRFV3/test/em_real để cài đặt bộ số liệu phát thải

36

Chương 3 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT

Chương 2 đã trình bày chi tiết về mô hình WRF/Chem cũng như cấu hình các thí nghiệm được tiến hành trong bước đầu thử nghiệm cho khu vực Việt Nam Trong chương này, kết quả mô phỏng bằng WRF/Chem sẽ được nhận xét cho các trường khí tượng và một số các chất phát thải, tương ứng với 2 thí nghiệm

3.1 Đánh giá kết quả của thí nghiệm I

3.1.1 Hoàn lưu, nhiệt độ và lượng mưa từ đầu ra của WRF/Chem

Trong thí nghiệm đầu tiên này, WRF/Chem được chạy với tùy chọn đơn giản nhất nhằm mô phỏng sự phân bố của nồng độ bụi trong khí quyển Do các tùy chọn như quá trình hóa học mây (cldchem_onoff), quá trình rửa trôi ẩm (wetscav_onoff), quá trình quang hợp (phot_opt), hồi tiếp bức xạ của xon khí (aer_ra_feedback)… đều được tắt đi (gán giá trị bằng 0), nên ảnh hưởng của bụi lên các trường khí tượng trong thí nghiệm này là không có Các hình 3.1 và 3.2 thể hiện cho ta thấy điều này, qua việc so sánh lượng mưa trung bình và trường nhiệt độ mực 2m giữa WRF_DUST và WRF_NOCHEM So sánh được chỉ ra ở đây là của ngày 02 và 04/01/2006, các ngày còn lại cũng được so sánh (không chỉ ra ở đây) và cho nhận xét tương tự

về nhiệt độ so với số liệu quan trắc trên khu vực Việt Nam là khá nhỏ, chỉ dao động trong khoảng ±1oC, tuy nhiên sai số này không mang tính hệ thống

39

Hình 3.3 Trường nhiệt độ không khí trung bình mực 2m từ đầu ra của WRF_DUST

(trái), số liệu APHRODITE (giữa) và hiệu giữa chúng (phải)

của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới)