MÔ HÌNH WRF VÀ QUY TRÌNH ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU XOÁY GIẢ PHỤC VỤ DỰ BÁO BÃO

MÔ HÌNH WRF VÀ QUY TRÌNH ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU XOÁY GIẢ PHỤC VỤ DỰ BÁO BÃO. Bão là một hiện tượng thời tiết phức tạp bao gồm nhiều quá trình từ qui mô synop đến qui mô nhỏ...

LUẬN VĂN THẠC SỸ

MÔ HÌNH WRF VÀ QUY

TRÌNH ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU XOÁY GIẢ PHỤC VỤ DỰ

BÁO BÃO

Tôi xin cảm ơn các Thầy cô và các cán bộ trong khoa Khí tượng - Thủy văn - Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi học tập và làm việc

ở Khoa

Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn

bè, những người đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trường

Lê Thị Hồng Vân

Mục lục

Mở đầu 1

CHƯƠNG 1: TổNG QUAN Về BãO Đổ Bộ Và ĐồNG HóA Số LIệU XOáY GIả 3

1.1 Tổng quan về bão đổ bộ 3

1.1.1 Các nghiên cứu về bão đổ bộ 3

1.1.2 Sai số bão đổ bộ 7

1.2 Tổng quan về đồng hóa số liệu xoáy giả 8

1.3 Các mô hình dự báo bão trong và ngoài nước 12

CHƯƠNG 2: MÔ HìNH WRF Và QUY TRìNH ĐồNG HóA Số LIệU XOáY GIả phục vụ dự báo bão 16

2.1 Mô hình WRF sử dụng trong dự báo bão 16

2.1.1 Hệ tọa độ thẳng đứng và các biến thông lượng 17

2.1.2 Hệ phương trình cơ bản 17

2.1.3 Tham số hóa vật lý 21

2.1.4 Cấu hình miền tính và nguồn số liệu 22

2.2.Mô hình xây dựng xoáy giả 23

2.2.1 Cơ sở lý thuyết 23

2.2.2 Xây dựng xoáy giả 26

2.3 Đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả trong mô hình WRF 27

2.4 Chỉ tiêu đánh giá 32

CHƯƠNG 3: ĐáNH GIá KếT QUả Dự BáO BãO Đổ Bộ 34

CủA MÔ HìNH WRF 34

3.1 Tập số liệu nghiên cứu 34

3.2 Đánh giá vai trò của đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả trong dự báo bão bằng mô hình WRF 38

3.2.1 Lựa chọn yếu tố cấu thành xoáy giả trong đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả 38

3.2.2 Vai trò của đồng hóa số liệu xoáy giả đối với lựa chọn TH2 44

3.3 Đánh giá kết quả trên bộ mẫu số liệu các cơn bão đổ bộ được lựa chọn 57

3.3.1 Đánh giá về quỹ đạo 57

3.3.2 Đánh giá về cường độ 60

3.4 Đánh giá vị trí và thời điểm đổ bộ 61

3.4.1 Phương pháp xác định vị trí và thời điểm đổ bộ 61

3.4.2 Đánh giá kết quả 63

3.4.2.1 Đánh giá kết quả dự báo vị trí đổ bộ 64

3.4.2.2 Đánh giá kết quả dự báo xu hướng đổ bộ 71

Kết luận 80

Tài liệu tham khảo 83

bộ, quá trình và khả năng mưa của vùng bên ngoài và lõi bên trong, dự báo thay đổi cấu trúc trong đó dự báo vị trí và thời điểm đổ bộ của các cơn bão là bài toán có ý nghĩa cả về khoa học và thực tiễn đối với những người nghiên cứu và những người làm dự báo Những năm gần đây, cùng với sự phát triển của khoa học kĩ thuật, nhiều mô hình số khu vực đã được đưa vào nghiên cứu, thử nghiệm dự báo bão tuy nhiên những thành tựu thu được mới chỉ ở mức khởi đầu Do mạng lưới quan trắc trên vùng biển nhiệt đới rất thưa thớt và do chính cấu trúc toán lý, cũng như độ phân giải rất thô, nên trong các mô hình toàn cầu tâm xoáy bão ban đầu thường được bị sai lệch vị trí và có cường độ yếu hơn so với xoáy bão thực Để khắc phục hạn chế này người ta sử dụng phương pháp ban đầu hóa xoáy giả, tức là thay thế xoáy phân tích không chính xác trong trường ban đầu bằng một xoáy nhân tạo mới sao cho có thể mô tả gần đúng nhất với xoáy bão thực về cấu trúc, vị trí và cường độ Xoáy giả có thể được cài trực tiếp vào môi trường một cách hài hòa sao cho không có sự bất liên tục giữa trường xoáy và trường môi trường Quá trình này cũng có thể được thực hiện bằng phương pháp đồng hóa số liệu, qua đó một số thành phần của xoáy nhân tạo được đưa vào sơ đồ đồng hóa số liệu dưới dạng các quan trắc giả

Trên thế giới cũng đã có nhiều tác giả nghiên cứu về bài toán ban đầu hóa bằng phương pháp đồng hóa số liệu cho các mô hình số và đạt được những kết quả khả quan trong bài toán dự báo quỹ đạo và cường độ bão ở Việt Nam, đồng hóa só liệu xoáy giả vẫn còn là vấn đề mới mẻ chưa có nhiều tác giả nghiên cứu Chính vì vậy trong luận văn này, tôi sẽ tiến hành tìm hiểu và áp dụng phương pháp đồng hóa số

liệu xoáy giả đối với mô hình WRF, với mong muốn nâng cao hơn chất lượng dự báo bão của mô hình WRF, đặc biệt là những cơn bão đổ bộ

Bố cục luận văn gồm các phần:

Chương 1: Tổng quan về bão đổ bộ và đồng hóa số liệu xoáy giả

Chương 2: Mô hình WRF và quy trình đồng hóa số liệu xoáy giả phục vụ dự báo bão

Chương 3: Đánh giá kết quả dự báo bão đổ bộ của mô hình WRF

Kết luận

CHƯƠNG 1: TổNG QUAN Về BãO Đổ Bộ Và ĐồNG HóA Số

LIệU XOáY GIả

1.1 Tổng quan về bão đổ bộ

1.1.1 Các nghiên cứu về bão đổ bộ

Theo quy chế về bão, lũ và thông tư của Việt Nam do Tổng cục Khí tượng Thủy văn xuất bản tháng 10/1998: bão đổ bộ là khi tâm bão vào đất liền

Sự đổ bộ của các cơn bão gây ra nhiều những nguy cơ nghiêm trọng đến tính mạng và tài sản của những người dân đặc biệt là ở các vùng biển Các cơn bão đổ bộ thường kèm theo thời tiết nguy hiểm, có thể mở rộng ra phía ngoài từ tâm bão Các vùng gió mạnh, sóng dâng trong bão gây tàn phá và mưa lớn dữ dội thường xảy ra gần mắt bão Chúng ta thường chỉ nhận ra những nguy cơ này gần tâm bão nhưng ít thấy thực tế rằng thời tiết nguy hiểm có thể xảy ra cách xa đó, có thể đạt cực đại tại khoảng cách 200- 400 km từ mắt bão trong các dải mưa phía ngoài cơn bão (McCaul 1991) [17] Do vậy phạm vi gây ảnh hưởng của bão tương đối lớn dẫn đến nhiều khó khăn trong công tác dự báo

Trên thế giới có nhiều chương trình như: ITCLP chương trình bão đổ bộ quốc

tế, thử nghiệm bão đổ bộ của Trung Quốc - CLAYTEX, chương trình bão đổ bộ của Hoa Kỳ và cả những nghiên cứu về sự đổ bộ của các cơn bão nhiệt đới bằng các số liệu quan trắc hoặc các mô tả của các mô hình số từ các điều kiện ban đầu lý tưởng Những chương trình và nghiên cứu trên đã bước đầu đặt nền móng để nâng cao sự hiểu biết và độ chính xác của việc dự báo các quá trình đổ bộ của bão để giảm thiểu những tác hại từ những cơn bão đổ bộ này

ở Hồng Kông, Cheng (2000) đã đánh giá các đặc trưng các cơn bão đổ bộ vào Hồng Kông năm 1999 bằng việc sử dụng các ảnh vệ tinh và các quan trắc từ các

ra đa Doppler của đài Hồng Kông, các profile gió và các trạm thời tiết tự động Chan (2004) đã đề xuất rằng độ đứt gió giữa các mực 850mb và 200mb có liên quan mật thiết các cấu trúc bất đối xứng đối lưu của các cơn bão đổ bộ dọc bờ biển nam Trung Quốc Đánh giá này được áp dụng đối với trường hợp cơn bão Kompasu Sau khi đổ

bộ, tâm mực thấp của cơn bão Kompasu đã chỉ ra độ nghiêng thẳng đứng về hướng

Sự bất đối xứng này liên quan tới độ đứt gió giữa các mực 850 - 200 mb với vùng

đối lưu chính được tìm thấy ở vùng gió cuốn xuống của vectơ độ đứt [20]

Mô hình phương trình nguyên thủy nhiều mực quy mô vừa khu vực cũng đã

được dùng để dự báo sự đổ bộ và cấu trúc của bão nhiệt đới và chỉ ra ba vùng nhạy của mô hình trong việc dự báo các cơn bão đổ bộ là: Độ phân giải ngang - đặc trưng cho địa hình đồi núi; tác động của phân bố độ ẩm đất bề mặt đối với vấn đề đổ bộ và

độ nhạy của cơn bão đối với các điều kiện biên [12]

Tuleva (1984) đã mô tả sự đổ bộ của các cơn bão nhiệt đới sử dụng mô hình lưới tinh có thể di chuyển và đưa ra một vài kết luận đáng quan tâm trong suốt thời kì đổ bộ: có sự thay đổi đáng kể trong quỹ đạo của cơn bão; sự giảm rõ rệt trong dải mưa một vài giờ sau đổ bộ và bão mô hình có cường độ nhỏ hơn nên di chuyển chậm hơn Nghiên cứu của ông năm 1994 về độ nhạy của sự phát triển và tan rã của cơn bão đến các điều kiện biên bề mặt và nhận thấy: sự giảm lượng bốc hơi qua bề mặt đất, gây ra chủ yếu bởi sự giảm nhiệt độ bề mặt đất gần lõi bão, làm bão không thể phát triển mạnh thêm [20], [21]

Jone (1987) đã sử dụng mô hình bão lưới tinh và nhận thấy rằng lượng mưa vùng lõi bên trong, trong suốt thời gian đổ bộ lớn hơn trường hợp không đổ bộ Ông cũng đề xuất rằng điều này là do những thay đổi trong các quá trình lớp biên và trong dòng đi vào theo phương bán kính khi bão đổ bộ [20]

Sự tiếp cận của cơn bão đến vùng có địa hình phức tạp cũng mang lại những thay đổi về cấu trúc và chuyển động Trạng thái của các cơn bão dưới ảnh hưởng của các địa hình núi được chứng minh trong một vài nghiên cứu, phần lớn sử dụng số liệu quan trắc và các mô tả mô hình Chẳng hạn, Brand và Blelloch (1974) và Chang (1982) đã đánh giá trạng thái và ảnh hưởng của các cơn bão đã gần Taiwan Địa hình núi mô tả trường hợp này là vùng đất liền có quy mô ngang 300km và có các

độ cao cực đại trên 2000m Trong số đó các kết quả đáng chú ý nhất đã nhận được

từ nghiên cứu này đã chứng minh về các dao động quỹ đạo và cường độ khi hoàn lưu bão tiếp cận gần bờ đến vùng đất liền Nhìn chung, có sự suy giảm của cơn bão về cường độ, sự gia tốc của chuyển động tịnh tiến và độ lệch quỹ đạo bắt đầu từ vùng

đến các cơn bão và nhận thấy những thay đổi về cường độ liên quan rất lớn đến dự trữ năng lượng ẩn nhiệt và sự phù hợp theo phương thẳng đứng của hệ thống bão Họ cũng nhận thấy rằng có sự sai lệch theo hướng bắc đối với xoáy bão khi tiếp cận với

bờ biển Taiwan [23]

Đối với mô hình khu vực quy mô vừa, Dastoor và Krishnamurti (1991) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xử lý các biên bên, độ phân giải và đặc biệt là tham

số độ ẩm đất trong việc dự báo bão Cũng có nhiều tác giả đã nghiên cứu về tác

động của độ ẩm đất đến cấu trúc và chuyển động của bão đổ bộ Dastoor và Krishnamurti (1991) chỉ ra các tham số độ ẩm đất đã cải thiện cấu trúc và chuyển

động của các cơn bão đổ bộ Tuleya (1994) nhận thấy độ ghồ ghề bề mặt và độ ẩm

đất giảm sẽ làm tăng sự tan rã của các cơn bão đổ bộ Shen (2002) đã nghiên cứu các ảnh hưởng của nước bề mặt đất đến các cơn bão đổ bộ, bao gồm những thay đổi nhiệt độ bề mặt và ảnh hưởng của chúng đến những thay đổi trong lượng nhiệt bề mặt (đốt nóng bề mặt), cấu trúc bão và cường độ bão Kimbail (2008) nghiên cứu tác động của các đặc trưng bề mặt đất khác nhau đối với phân bố mưa bão trước, trong và sau khi đổ bộ Sự tan rã của cường độ bão xảy ra là do sự giảm bốc hơi bề mặt và tăng ma sát khi cơn bão vào gần bờ Các điều kiện bề mặt đất có thể điều khiển các thông lượng bề mặt đóng vai trò trong việc mô tả các cơn bão đổ bộ, đặc biệt là dự báo lượng mưa liên quan đến bão đổ bộ Tuy nhiên, các chi tiết của tác

động khí quyển- đất đối với sự đổ bộ của các cơn bão vẫn chưa có những hiểu biết sâu sắc Các mô tả của các cơn bão đổ bộ sử dụng các mô hình độ phân giải cao thực sự cần thiết để hiểu về những đặc trưng đó [12], [30]

Bên cạnh đó Krishnamurti (1994) cũng làm nổi bật việc cải thiện các tham số hóa đối lưu, làm tăng trường phân tích nhiệt độ mặt biển và sử dụng các quan trắc gió bề mặt bổ sung trong dự báo thành công cơn bão Băngladesh Để nghiên cứu những đặc điểm đối lưu của bão thì đặc trưng của các ảnh hưởng động lực học và nhiệt động lực đã quan trắc của các đám mây được thực hiện trong mô hình giới hạn khu vực BMRC Đặc trưng đối lưu này được kiểm nghiệm trong các mô tả của các hiện tượng bão AMEX trong đó có số liệu kiểm nghiệm phù hợp trên quy mô synop (Davidson 1995) [20] Những mô tả số trị với độ phân giải cao gần đây trong cộng

đồng những người làm mô hình đang đưa ra những hiểu biết sâu sắc, mới mẻ về vai trò của các quá trình đối lưu trong sự tổ chức và tiến triển của cơn bão Sử dụng các mô hình có độ phân giải quy mô mây theo phương ngang hiện tại cũng có thể phân tích được các yếu tố đối lưu đơn lẻ trong môi trường bão của chúng [16], [17]

Về việc đánh giá sai số đổ bộ, khi nghiên cứu sự đổ bộ của các cơn bão ở vùng biển Đại Tây Dương, Mark D Powell và Sim D Aberson cũng đưa ra định nghĩa các cơn bão được coi là đổ bộ nếu vị trí tâm nội suy của mô hình đi qua đường

bờ biển hoặc trong phạm vi bờ biển 75km Đối với quỹ đạo dự báo song song với

đường bờ biển nhưng có thể chứa một vài vị trí thỏa mãn điều kiện đổ bộ thì vị trí gần nhất với bờ biển được chọn Nếu các vị trí tại các khoảng cách với đường bờ biển gần giống nhau thì vị trí sớm nhất được chọn Một vài cơn bão không đổ bộ nhưng đi qua với khoảng cách đủ gần (bằng một lần bán kính gió cực đại bên trái hoặc hai lần bán kính gió cực đại bên phải so với tâm bão) với đất liền cũng thỏa mãn định nghĩa đổ bộ của NHC

Để đánh giá vị trí và thời điểm đổ bộ của các cơn đổ bộ vào bờ biển Hoa Kỳ, Powell và Aberson đã chia theo các ảnh hưởng sau :

ảnh hưởng của hướng quỹ đạo liên quan đến đường bờ biển : Những quỹ đạo được phân thành hai loại là những quỹ đạo di chuyển so với đường bờ biển góc từ 45° - 90 ° và những quỹ đạo có hướng di chuyển so với đường bờ biển góc nhỏ hơn 45°

Số liệu được phân thành các dự báo đối với các cơn bão di chuyển chậm và các cơn bão di chuyển nhanh : liên quan đến tốc độ quan trắc trung bình tại thời điểm đổ bộ (5.2 m/s)

Các cơn bão cũng được phân loại theo cường độ tại thời điểm đổ bộ theo bảng gió Saffir Simpson Các sai số đối với cơn bão yếu (cấp 1) và các cơn bão mạnh (cấp 2 -4) tại thời điểm đổ bộ cũng được chỉ ra

Các sai số liên quan đến đường bờ biển (Các sai số theo từng vùng) :

Để hiển thị các sai số và sai số hệ thống sao cho chúng hiệu quả nhất đối với các dự báo viên và các cơ quan phòng chống bão lụt thì đường bờ biển được chia thành các

vùng nhỏ khoảng 5° vĩ Thời điểm dự báo trung bình và các sai số vị trí đổ bộ được tính toán cho mỗi vùng [24]

1.1.2 Sai số bão đổ bộ

Khi một cơn bão có khả năng đổ bộ thì một yếu tố quan trọng của quá trình cảnh báo là đánh giá các sai số quỹ đạo mô hình có khả năng xảy ra của các dự báo viên Vì vậy khi các dự báo viên tự tin hơn trong hướng dẫn khách quan được cải thiện của họ thì cảnh báo càng chính xác hơn

 Định nghĩa sai số đổ bộ:

Sai số đổ bộ bao gồm sai số về vị trí và thời điểm đổ bộ Chúng được xác

định là vị trí và thời điểm tại đó tâm bão đi qua bờ biển dựa vào các thông tin chỉ thị bão được cung cấp bởi các trung tâm dự báo Mặc dù những ảnh hưởng của sự tàn phá có thể xảy ra cách đó trước và sau thời điểm đổ bộ vài giờ và mở rộng vài trăm

km từ điểm đổ bộ

Có bốn loại sai số đổ bộ có thể được định nghĩa như sau:

Sai số vị trí tại thời điểm đổ bộ quan trắc (định nghĩa 1): Sai số vị trí

được định nghĩa như khoảng cách giữa vị trí quan trắc và dự báo tại thời điểm đổ bộ thực tế Tại thời điểm đổ bộ đã quan trắc, vị trí dự báo của mô hình được nội suy

Định nghĩa 1 giống với các đánh giá sai số truyền thống được thực hiện tại các thời kì xác định 12 giờ, 24 giờ, 36 giờ, 48 giờ và 72 giờ nhưng được áp dụng qua phép nội suy của quỹ đạo dự báo và không cho phép tính toán sai số thời điểm đổ bộ

Vị trí và thời điểm gần nhất đối với điểm đổ bộ (định nghĩa 2): Được tính bằng khoảng cách ngắn nhất giữa vị trí và thời điểm đổ bộ quan trắc với vị trí và thời điểm nội suy của mô hình dự báo Định nghĩa 2 cho phép tính toán cho các trường hợp bão không bao giờ đổ bộ Tuy nhiên, khó xác định được điểm dự báo gần nhất này

Sai số vị trí tại thời điểm đổ bộ dự báo (định nghĩa 3): là khoảng cách giữa vị trí của quan trắc và dự báo tại thời điểm đổ bộ dự báo Vị trí tâm quan trắc tại thời điểm đổ bộ dự báo được tính bằng phép nội suy Định nghĩa này bỏ qua các sai số thời điểm và cũng không cho phép xem xét các trường hợp có khả năng

xảy ra đổ bộ nhưng không dự báo Tuy nhiên, định nghĩa này cũng bao gồm các trường hợp dự báo vị trí đổ bộ nhưng không xảy ra

Các sai số vị trí và thời điểm đổ bộ giữa quan trắc và dự báo (định nghĩa 4): Các sai số vị trí và thời điểm có thể được tính toán dựa vào các vị trí và thời điểm đổ bộ đã quan trắc và đã dự báo Tuy nhiên, định nghĩa này không cho phép xem xét các trường hợp dự báo đổ bộ nhưng không xảy ra [24]

Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả sử dụng định nghĩa 4 để đánh giá sai

số vị trí và thời điểm đổ bộ của các cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam trong các mùa bão từ năm 2004 đến 2007

1.2 Tổng quan về đồng hóa số liệu xoáy giả

Do bão hình thành và hoạt động trên các vùng đại dương nhiệt đới, nơi có mạng lưới quan trắc truyền thống hết sức thưa thớt, nên hầu hết các cơn bão được biểu diễn không rõ và sai lệch vị trí trên trường phân tích (Weber và Smith, 1995) Những sai lệch ban đầu về vị trí và cấu trúc sẽ dẫn đến những sai số lớn hơn trong các bước thời gian tích phân tiếp theo Để nâng cao chất lượng dự bão báo, trường ban đầu cần biểu diễn tốt hơn vị trí, cấu trúc và cường độ Bài toán thực hiện quá trình này được gọi là ban đầu hóa xoáy bão (hay ban đầu hóa xoáy)

Ban đầu hóa xoáy là một bài toán phức tạp, và có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau Hình 1.1 là mô tả tổng quát bài toán ban đầu hóa xoáy bão Nói chung, tất cả các bài toán ban đầu hóa xoáy bão cần có thêm thông tin bổ sung về cơn bão (như vị trí tâm quan trắc, tốc độ gió cực đại, thông tin về kích thước bão, v.v.) được gọi là thông tin chỉ thị bão để có thể xây dựng một xoáy có cấu trúc, cường độ gần với thực hơn, được gọi là xoáy giả hay xoáy nhân tạo Xoáy nhân tạo

có thể được xây dựng bằng phương pháp động lực, hoặc bằng phương pháp kinh nghiệm Phương pháp động lực thường được thực hiện bằng cách sử dụng một phiên bản đối xứng trục của mô hình dự báo và tích phân để nhận được một xoáy nhân tạo

đối xứng với các trường cân bằng động lực với nhau Phương pháp kinh nghiệm dựa trên các hiểu biết lý thuyết và thực nghiệm để xây dựng nên một xoáy nhân tạo có cấu trúc và cường độ xác định Ưu điểm của phương pháp kinh nghiệm là không cần

vì thế có rất nhiều sơ đồ ban đầu hóa xoáy sử dụng phương pháp này (Iwasaki và nnk 1987, Davidson và nnk 1993, Weber 2001,.)

Thụng tin chỉ thị bóo

Xoỏy giả

Trường ban đầu

Trường mụi trường

PP

thực

nghiệm

Trường phõn tớch

PP

động lực

phõn tớch Xoỏy

Cài xoỏy Đồng húa

SL

Xõy dựng xoỏy giả

Kết hợp xoỏy giả

Baker cùng đồng sự (2006) đã sử dụng mô hình MM5 thử nghiệm sơ đồ đồng hóa số liệu đầu hóa số liệu giả từ một sơ đồ xoáy lý thuyết để mô tả thành công sự thay đổi cường độ và cấu trúc bên trong của cơn bão Rusa (2002) Xoáy nhân tạo bao gồm trường khí áp mặt biển và trường gió tại các mực khác nhau Trong đó trường khí áp mặt biển được tính toán theo công thức Fujita (1952):

2 / 1 2 0

max

) ( 2

1 1

) (

∆

ư

=

R r

P P

r P

(1.1)

Với

∆P = Pmax - PC (1.2)

2 0

max

) / ( 1

1 1

R R

P P P

P

B

C B C

+

ư

ư +

=

(1.3)

Trong đó r là khoảng cách từ tâm bão (km)

R0 là bán kính gió cực đại

PC là khí áp mặt biển quan trắc tại tâm bão

PB là khí áp mặt biển trung bình trong vùng xoáy bão

ở đây bán kính vùng xoáy bão được xác định bởi công thức thực nghiệm sau:

15

2 / 1

Với R15 là bán kính gió 15 m/s

RB là bán kính của vùng xoáy bão giả

Trường gió đối xứng được xây dựng dựa trên quan hệ gió gradient:

2 4

) (

2 / 1 2

2r r f f

r

P r r

∂

∂

=

Trường gió này được tạo ra trên 7 mực: mực biển, 1000, 925, 850, 700, 600

và 500 hPa Sau khi xây dựng được các trường xoáy giả, số liệu này được đưa vào hệ thống đồng hóa số liệu của mô hình MM5 Hàm mục tiêu trong trường hợp đóng góp của trường khí áp mực biển:

Trong đó, P(r) và V(r,k) là trường gió và áp suất mực biển phân tích, Pbogus(r)

và Vbogus(r,k) là trường gió và áp suất mực biển giả, OP và OV là các ma trận đường chéo phương sai, r là bán kính và RB là bán kính vùng xoáy bão giả, k là các mực thẳng đứng [19], [29]

Cũng với lý thuyết xây dựng xoáy như trên nhưng Qingnong Xiao và nhóm nghiên cứu (2006) lại xây dựng trường gió giả trên 13 mực: mực biển, 1000, 925,

850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200, 150 và 100 hPa Sơ đồ được áp dụng cho mô hình MM5 với số liệu trường nền của hệ thống đồng hóa 3DVAR là mode cycling (nghĩa là các dự báo trường nền là các dự báo hạn ngắn của mô hình MM5 từ chu kỳ phân tích 3DVAR trước đó) Kết quả thử nghiệm cũng chỉ ra rằng sơ đồ đồng hóa số liệu xoáy giả đã cho những cải thiện đáng kể về cả quỹ đạo và cường độ bão [28]

Sơ đồ đồng hóa số liệu xoáy giả với lý thuyết xây dựng xoáy ở trên còn được Liqiang Chen và Qingnong Xiao thử nghiệm cho mô hình WRF Họ nhận thấy rằng ngoài việc khôi phục lại cấu trúc ban đầu của xoáy bão hiệu quả thì sơ đồ này còn sinh ra trường phân tích của cơn bão cân bằng với mô hình hơn khi chỉ được nội suy với WPS [22]

Y.-R Guo và đồng sự chỉ ra sự thành công của đồng hóa số liệu xoáy giả kết hợp với tác động đến thành phần thống kê sai số nền (BES)- là một thành phần quan trọng trong hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR của mô hình WRF Thử nghiệm với cơn bão Haitang (2005) không chỉ cho những cải thiện đáng kể trong vị trí và cường

độ bão mà còn cả với trường phân tích của hoàn lưu synop quy mô lớn khi kết hợp những hiệu chỉnh BES khác nhau với hệ thống đồng hóa này [18]

Gần đây hơn, sơ đồ đồng hóa số liệu giả 4DVAR được đề xuất trong ban đầu hóa bão để sinh ra xoáy ban đầu ổn định với mô hình dự báo (Zou và Xiao 2000) 4DVAR sử dụng mô hình dự báo thực để đưa ra cân bằng động lực trong suốt quy trình đồng hóa số liệu xoáy giả Xoáy ban đầu được sinh ra không chỉ cân bằng với trường ban đầu mà còn ổn định với vật lý và độ phân giải mô hình Lợi thế của 4DVAR trong nghiên cứu các cơn bão đã được chứng minh trong tài liệu gần đây

(Xiao 2000; Zhang 2003) Tuy nhiên hạn chế dễ thấy trong phương pháp này là quy trình cực tiểu hóa của nó khá tốn kém Tại giai đoạn hiện tại, việc áp dụng thời gian thực của đồng hóa số liệu 4DVAR trong hệ thống dự báo bão vẫn có những khó khăn của nó Ngược lại tiếp cận 3DVAR có chi phí tính toán rẻ hơn Vì các hệ thống 3DVAR chứa các điều kiện cân bằng thống kê và động lực (Lorenc 2000, Barker 2004) nên việc thực hiện đồng hóa số liệu xoáy giả trong suốt quy trình phân tích cho phép cấu trúc bão được phát triển trong các điều kiện cân bằng và ổn định [31]

ở Việt Nam, bài toán xoáy giả cũng đã được nhiều tác giả nghiên cứu Tuy nhiên chủ yếu đề cập đến phương pháp cài xoáy để kết hợp xoáy nhân tạo với trường môi trường [5], [7], [8], [10], [11] Mới đây, tác giả Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng cũng đưa ra một vài kết quả thử nghiệm được cải thiện đáng kể đối với đồng hóa số liệu xoáy giả với lý thuyết xoáy của Smith trong mô hình WRF Theo lý thuyết xoáy của Smith, khi cho trước một phân bố gió lý thuyết và phân bố của các yếu tố môi trường, có thể tính được phân bố theo bán kính và độ cao của khí

áp, mật độ và nhiệt độ Mạng lưới trạm quan trắc "giả" phân bố theo phương bán kính, với tâm là vị trí tâm quan trắc của xoáy bão ở thời điểm phân tích Các yếu tố quan trắc “giả” được sử dụng bao gồm áp suất mực biển, gió (tốc độ và hướng), độ cao địa thế vị, nhiệt độ và độ ẩm trên số mực đẳng áp tùy thuộc vào độ mạnh của cơn bão Đối với trường hợp các cơn bão mạnh (cấp Typhoon theo thang Saffir-Simpson), họ sử dụng số liệu trên ba mực 1000mb, 850mb và 700mb của xoáy nhân tạo Và đối với các trường hợp bão yếu hơn (Tropical Storm) tác giả chỉ sử dụng hai mực 1000mb và 850mb [2]

1.3 Các mô hình dự báo bão trong và ngoài nước

Bão là một loại hình thời tiết đặc biệt, vì thế về nguyên tắc, một mô hình dự báo thời tiết có thể dự báo bão Tuy nhiên, trong ứng dụng thực tế, tùy vào tình huống cụ thể người ta có thể xây dựng những mô hình dành riêng cho dự báo bão hay một phiên bản dành riêng cho dự báo bão Trong mục này sẽ chỉ trình bày những mô hình nghiệp vụ được xây dựng với mục đích chính để dự báo bão hoặc có những cải tiến nhằm đưa ra dự báo bão tốt hơn

Mô hình đầu tiên được đưa vào dự báo quĩ đạo bão nhiệt đới nghiệp vụ là mô hình chính áp SANBAR (Sanders Barotropic Hurricane Track Forcast Model) SANBAR được phát triển bởi Sanders và Burpee (1968) và được đưa vào dự báo nghiệp vụ tại Trung tâm Bão Quốc gia Hoa Kỳ ở Miami vào cuối thập kỷ 60 Mô hình dựa trên quan điểm truyền thống là bão nhiệt đới di chuyển theo dòng dẫn Dòng dẫn ở đây được xác định là trường trung bình lớp sâu (DLM - Deep Layer Mean: được xác định bởi trung bình có trọng số thẳng đứng của các biến khí tượng) Quĩ đạo bão được dự báo bằng cách tích phân phương trình xoáy chính áp sử dụng phân bố độ xoáy và hàm dòng trung bình lớp Các cơn bão được biểu diễn bởi các xoáy đối xứng nhân tạo và một phân bố hàm dòng phi đối xứng để xác định vận tốc trôi tại tâm bão Mặc dù với độ phân giải rất thô (154 km) và số liệu quan trắc khí tượng rất thưa thớt nhưng SANBAR đã đưa ra những dự báo quĩ đạo rất tốt so với những mô hình khí hậu và quán tính

Một mô hình chính áp rất thành công sau SANBAR là mô hình phổ lồng của Vic Ooyama (VICBAR; DeMaria và nnk 1992) VICBAR sử dụng biểu diễn spline-

B cho tất cả các biến và giải phương trình nước nông trên tọa độ sử dụng phép chiếu Mercator Bốn lưới lồng liên tiếp có độ phân giải lần lượt là: 4.8, 2.4, 1.2, 0.6 độ kinh vĩ Số liệu phân tích 800-200 hPa của một mô hình phổ toàn cầu của NCEP

được sử dụng để tính trung bình lớp cho điều kiện ban đầu và điểu kiện biên phụ thuộc thời gian của VICBAR Ngoài ra, mô hình còn sử dụng thêm các số liệu từ quan trắc máy bay và ảnh mây vệ tinh và bóng thám không trong quá trình ban đầu hóa Dựa trên các chỉ thị bão nghiệp vụ, một xoáy đối xứng nhận tạo và một thành phần vận tốc gió hằng số (dựa trên tốc độ di chuyển quan trắc) được xây dựng và kết hợp với phân tích khách quan của mô hình toàn cầu Năm 1996, VICBAR được phát triển thành phiên bản chạy nghiệp vụ bằng cách thay biểu diễn spline-B bằng biểu diễn dạng chuỗi hàm sin trở thành mô hình dự báo quĩ đạo bão LBAR (Limited_Area Sine Transform Barotropic Track Model) (Horsfall và nnk 1997

Một mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão khá thành công gần đây được phát triển bởi Weber (2001) (WBAR) WBAR gồm 2 phần chính: (1) ban đầu hóa xoáy nhằm loại bỏ xoáy thiếu chính xác trên trường phân tích toàn cầu và xây dựng xoáy

nhân tạo làm đầu vào cho mô hình; (2) mô hình số tích phân hệ phương trình nước nông trên tọa độ địa lý sử dụng các biến trung bình lớp WBAR đã được thử nghiệm cho 167 trường hợp bão Đại Tây Dương và đã khẳng định được kỹ năng dự báo quĩ

đạo bão tương đối tốt, tuy thế cũng thể hiện nhược điểm của mô hình chính áp là sự tăng lên của sai số vị trí khi các hệ thống tà áp phát triển

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ máy tính là sự sự phát triển của những mô hình khu vực ba chiều phức tạp, như mô hình bão của GFDL của Hoa

Kỳ (Kurihara và nnk 1993, Bender và nnk 1993) và TC-LAPS (Davidson và Weber 2000) của Australia đã dẫn tới chất lượng dự báo quĩ đạo bão được cải thiện đáng

kể Do sự thưa thớt số liệu ở vùng lân cận bão, hai mô hình trên đều sử dụng các phương pháp ban đầu hóa xoáy khá phức tạp Mô hình qui mô vừa MM5 (Grell và nnk 1994) cũng được nhiều tác giả sử dụng nghiên cứu dự báo quĩ đạo bão với sự áp dụng của sơ đồ cài xoáy đối xứng (Lownam, 2001) hoặc áp dụng phương pháp đồng hóa số liệu (Zou and Xiao (2000), Xiao và nnk (2006))

ở Việt Nam, việc nghiên cứu phát triển và ứng dụng các mô hình số đã được bắt đầu từ những năm 70 của thế kỷ trước Song vì nhiều lý do khác nhau mà chủ yếu là sự hạn chế của phương tiện tính toán, cho đến những năm gần đây các mô hình số mới thực sự được nghiên cứu ứng dụng một cách hiệu quả Trịnh Văn Thư

và Kinsnamurti (1992) đã nghiên cứu ban đầu hóa xoáy bão cho một mô hình nước nông một mực để dự báo quĩ đạo hai cơn bão Betty (1987) và Dan (1989) trên khu vực Biển Đông Về cơ bản, xoáy nhân tạo là một xoáy Rankine sử đổi với số mũ là -0.6, trường độ cao nhận được bằng cách giải phương trình gió gradient Tuy nhiên, vì nhiều lí do khách quan về phương tiện tính toán nên mô hình không được áp dụng rộng rãi ở Việt Nam

Một trong những mô hình đã được nghiên cứu ứng dụng và được nhiều tác giả trong nước quan tâm là mô hình WBAR Phan Văn Tân và nnk (2002) đã khảo sát WBAR và thấy rằng mô hình này có khả năng dự báo quĩ đạo bão cho khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông Vì thế, nó đã được nhiều tác giả trong nước nghiên cứu cải tiến, như Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), Võ Văn Hòa

hóa, cách tính trung bình lớp sâu, v.v để rút ra được những bộ tham số tối ưu cho dự báo quĩ đạo bão ở Việt Nam Ngoài ra, mô hình nước nông 3 lớp Dengler cũng được một số tác giả nghiên cứu và cho thấy nó có khả năng dự báo quĩ đạo bão cho khu vực Biển Đông (Lê Công Thành và Kiều Thị Xin, 2003)

Ngoài các mô chính áp, một số mô hình ba chiều đầy đủ cũng được các tác giả nghiên cứu khả năng dự báo quĩ đạo bão Mô hình đầu tiên cần được nhắc đến là mô hình khu vực phân giải cao HRM, hiện đang được chạy nghiệp vụ tại Trung tâm

dự báo khí tượng thủy văn Trung ương Sản phẩm dự báo của HRM được dùng như một nguồn thông tin tham khảo chính cho các bản tin dự báo, trong đó có thông tin

dự báo đường đi của bão Những nghiên cứu của Lê Công Thành, 2004 cho thấy HRM có kỹ năng dự báo cao hơn các mô hình WBAR và Dengler và có thể nắm bắt

được những trường hợp bão có quĩ đạo phức tạp mà các mô hình chính áp không nắm bắt được Mô hình qui mô vừa MM5 cũng được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu khả năng dự báo quĩ đạo bão Trần Tân Tiến và nnk (2004) cũng đã nghiên cứu thử nghiệm mô hình ETA không thủy tĩnh vào dự báo một số hiện tượng thời tiết ở Việt Nam trong đó có dự báo quĩ đạo bão Hoàng Đức Cường (2004) trong khuôn khổ đề tài cấp Bộ về khả năng áp dụng mô hình MM5 cho dự báo hạn ngắn ở Việt Nam đã có nhận định là “khi trong miền tính có sự hoạt động của xoáy thuận nhiệt

đới nhất thiết phải sử dụng chức năng cài xoáy của mô hình” và cần có những nghiên cứu chuyên sâu về các sơ đồ ban đầu hóa xoáy để áp dụng vào dự báo quĩ

đạo bão Đặng Thị Hồng Nga và cộng sự (2006) đã nghiên cứu áp dụng sơ đồ ban

đầu hóa xoáy của TC-LAPS vào mô hình MM5 và đạt được những kết quả khả quan [4]

ThS Võ Văn Hòa cũng có nghiên cứu về đánh giá dự báo quỹ đạo bão của mô hình WRF và nhận thấy rằng mô hình WRF có sai số trung bình tương đối nhỏ

Đặc biệt, kỹ năng dự báo quỹ đạo bão của mô hình trong trường hợp các cơn bão có quỹ đạo phức tạp là khá tốt [6]

Những nghiên cứu kể trên cho thấy khả năng áp dụng mô hình số trị vào dự báo quĩ đạo bão ở Việt Nam là hiện thực và nghiên cứu phát triển sơ đồ ban đầu hóa xoáy là bước cần thiết đối với bài toán dự báo bão

CHƯƠNG 2: MÔ HìNH WRF Và QUY TRìNH ĐồNG HóA Số LIệU

XOáY GIả phục vụ dự báo bão 2.1 Mô hình WRF sử dụng trong dự báo bão

Mô hình Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết WRF (Weather Research and Forecasting) là một hệ thống gồm nhiều mođun khác nhau, được phát triển bởi sự hợp tác giữa một số trung tâm khí tượng lớn của Hoa kỳ, như trung tâm Quốc gia nghiên cứu khí quyển (NCAR), trung tâm Quốc gia dự báo môi trường (NCEP), cục khí tượng không quân (AFWA), v.v Dự án xây dựng WRF nhằm mục đích chính

là có được một mô hình khu vực vừa có thể áp dụng trong dự báo nghiệp vụ vừa làm công cụ nghiên cứu các quá trình qui mô vừa WRF ra đời và phát triển dựa trên sự

kế thừa những thành tựu trong lĩnh vực mô hình hóa thời tiết và khí hậu, mặt khác

nó cũng được thiết kế để có thể áp dụng và hướng tới các phương pháp hiện đại trong phân tích, xử lý và đồng hóa số liệu Mô hình WRF cho phép sử dụng các tùy chọn khác nhau đối với tham số hóa các quá trình vật lý, như tham số hóa bức xạ, tham số hoá lớp biên hành tinh, tham số hoá đối lưu mây tích, khuếch tán xoáy rối qui mô dưới lưới hay các quá trình vi vật lý khác

Hiện tại WRF có hai phiên bản là phiên bản nghiên cứu nâng cao ARW (Advanced Research WRF) và phiên bản mô hình qui mô vừa phi thủy tĩnh NMM (Nonhydrostatic Meso Model) Trong luận văn này tác giả đã sử dụng phiên bản ARW làm công cụ nghiên cứu

Trong những năm gần đây, mô hình WRF đã được sử dụng khá phổ biến trên thế giới và Việt Nam Theo thống kê gần đây (cho đến ngày 13/09/2006) thì đã có hơn 4000 cơ quan và cá nhân đăng ký làm thành viên và sử dụng mô hình WRF trong nghiên cứu cũng như chạy nghiệp vụ Cụ thể, tại Mỹ mô hình WRF đang được chạy nghiệp vụ tại Trung tâm dự báo môi trường quốc gia NCEP (từ năm 2004) và Cơ quan Khí tượng Không lực Hoa Kỳ AFwa (từ tháng 7 năm 2006) Trên thế giới, mô hình WRF được chạy nghiệp vụ tại KMA (từ năm 2006), tại ấn độ, Israel và Đài Loan (từ năm 2007) Hơn nữa, mô hình WRF là một trong rất ít mô hình dự báo số trị trên thế giới có hỗ trợ cả hệ thống đồng hóa số liệu cũng như các công cụ hiển thị

cho phép người sử dụng có thể chạy mô hình trên rất nhiều loại máy tính với các hệ

điều hành khác nhau cũng như chạy song song với bộ nhớ chia sẻ OpenMP hay bộ nhớ phân tán MPI Chính vì những tính năng ưu việt trên, trong luận văn này tác giả

đã lựa chọn mô hình WRF làm công cụ cho nghiên cứu về bài toán dự báo bão [6]

2.1.1 Hệ tọa độ thẳng đứng và các biến thông lượng

Các phương trình trong mô hình ARW được xây dựng cho hệ tọa độ thẳng

đứng thủy tĩnh theo địa hình, ký hiệu là η, được

và biên trên tương ứng Bởi à(x,y) thể hiện

khối lượng của cột khí quyển có diện tích đơn

vị tại ô lưới (x,y) của miền tính, nên ARW sử

Trong đó, v = (u,v,w) là vector gió, ω= là tốc độ thẳng đứng trong hệ tọa η&

độ η, θ là nhiệt độ thế vị, φ =gzlà địa thế vị, p là khí áp, α là thể tích riêng được

định nghĩa là nghịch đảo của mật độ ρ

(∇⋅ )=0+

V a U

a = ∂z + ∂y +Ω∂η

∇

⋅

Trong đó a biểu diễn một biến bất kỳ, γ=cp/cv=1.4 là tỷ số của nhiệt dung

đẳng áp và nhiệt dung đẳng tích cho không khí khô, Rd là hằng số khí khô, p0 là khí

áp tham chiếu (1000hPa), các số hạng vế phải FA để chỉ các ngoại lực

Đối với trường hợp không khí ẩm các phương trình trên được viết như sau:

(∇⋅ )= Θ+

Θ

(∇⋅ )=0+

m Q m m

( x, y)

=khoảng cách thực trê n trái đất (2.24) Trường gió với hệ số bản đồ được định nghĩa lại như sau:

/

D

U =à u m, V =àD v m/ , W =àD w m/ , Ω =àDηg/m

Sử dụng các biến ở trên, hệ phương trình cơ bản của ARW khi có biểu diễn phép chiếu bản đồ và hiệu ứng Coriolis có thể được viết như sau:

f = Ω ψ , e= Ω2 ecosψ , Ω là tần số góc của trái đất, và e r là bán kính trái đất e

(trong trường hợp này ta con bán kính trái đất là hằng số)

Tham số hóa lớp sát đất (Surface layer) nhằm tính toán tốc độ ma sát và các

hệ số trao đổi để tính các thông lượng nhiệt và ẩm trong sơ đồ bề mặt đất và ứng suất bề mặt trong sơ đồ lớp biên hành tinh Trên bề mặt nước, các thông lượng này

được tính bởi chính các sơ đồ tham số hóa lớp sát đất Trong ARW sử dụng 2 sở đồ lớp sát đất: Sơ đồ lớp sát đất MM5, sơ đồ lớp sát đất Eta

Các mô hình bề mặt đất đất (Land-Surface Model, LSM) sử dụng các thông tin khí quyển từ sơ đồ lớp sát đất, giáng thủy từ các sơ đồ vi vật lý và tham số hóa

đối lưu, cùng với các biến trạng thái đất và đặc tính bề mặt đất để tính toán các thông lượng ẩm và nhiệt từ bề mặt Các mô hình đất xử lý thông lượng ẩm, nhiệt trong các lớp đất, các hiệu ứng liên quan đến thực vật, rễ, tán cây và độ phủ tuyết Các mô hình bề mặt đất là một chiều và không có tương tác giữa các ô lưới kề nhau Các mô hình đất trong ARW bao gồm: Mô hình khuếch tán nhiệt 5 lớp, mô hình Noah 4 lớp, mô hình chu trình cập nhật nhanh

Tham số hóa lớp biên hành tinh (Planetary Boundary Layer, PBL) tính đến các thông lượng thẳng đứng qui mô dưới lưới do vận chuyển rối không phải chỉ trong lớp biên mà cho toàn bộ cột khí quyển.Trong ARW bao gồm các sơ đồ lớp biên hành tinh: Sơ đồ MRF, sơ đồ YSU, sơ đồ MYJ

Tham số hóa bức xạ khí quyển nhằm cung cấp đốt nóng bức xạ do các quá trình hấp thụ, phản xạ và tán xạ bức xạ sóng ngắn từ mặt trời và bức xạ sóng dài từ

bề mặt trái đất Các sơ đồ tham số hóa bức xạ trong ARW bao gồm: Sơ đồ sóng dài RRTM, sơ đồ sóng ngắn và sóng dài Eta GFDL, sơ đồ sóng ngắn MM5 (Dudhia), sơ

Để thực hiện dự báo những cơn bão hoạt động trên Biển Đông và đổ bộ vào

bờ biển Việt Nam, tác giả đã thực hiện cài đặt miền dự báo và cấu hình lưới tính như sau: Miền lưới tính bao gồm 161ììì161 điểm lưới theo phương ngang với bước lưới 28km, tạo ra miền lưới từ 5°S đến 35°N và 90°E đến 130°E để có thể nắm bắt được những cơn bão hình thành từ phía đông Philippin và di chuyển vào Biển Đông Tâm miền lưới tính được đặt ở 15°N và 110°E Miền tính này bao phủ toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và một phần lục địa Trung Quốc Biên phía nam của miền tính ở 5°S, với mục tiêu mô tả tốt hơn hoàn lưu gió mùa tây nam vào mùa hè, thổi từ nam bán cầu vượt qua xích đạo vào khu vực Đông Nam á Bước thời gian tích phân là 80s và hạn

dự báo 72h Điều kiện biên được cập nhật 6h/1 lần

Hình 2.2 Miền lưới tính của mô hình

Các sơ đồ tham số hóa vật lý được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm: sơ

đồ vi vật lý của Kessler, sơ đồ phát xạ sóng dài RRTM, sơ đồ phát xạ sóng ngắn Dudhia, sơ đồ cho lớp sát đất Monin- Obukhov, sơ đồ khuếch tán nhiệt với các quá trình bề mặt, sơ đồ lớp biên hành tinh MRF và sơ đồ tham số hóa mây đối lưu Kain-Fritsh

Nguồn số liệu

Điều kiện ban đầu và điều kiện biên là số liệu phân tích và dự báo của mô hình toàn cầu AVN Thông tin chỉ thị bão cho quy trình xây dựng xoáy giả và so sánh kết quả dự báo được lấy từ website: http://weather.unisys.com

2.2.Mô hình xây dựng xoáy giả

2.2.1 Cơ sở lý thuyết

Trước khi tiến hành quy trình đồng hóa số liệu xoáy “giả” cần xây dựng một xoáy giả có cấu trúc gần đúng với xoáy thực tại thời điểm ban đầu dựa vào các thông tin chỉ thị bão như: kinh độ, vĩ độ, áp suất tại tâm, tốc độ gió duy trì cực đại, bán kính gió 15m/s, hướng gió tại thời điểm hiện tại và 12 giờ trước Trong luận văn

này, tác giả đã sử dụng chương trình tạo xoáy giả của Jianjun Li và Shiweng Wang Việc xây dựng và cài xoáy giả vào trường ban đầu bao gồm các quá trình sau:

• Các giá trị trường môi trường nhận được bằng cách lấy trung bình các trường ban đầu trong vùng vành khuyên được xác định bởi các bán kính REO, REI:

• Phân bố theo bán kính của trường khí áp bề mặt sử dụng công thức kinh nghiệm của Fujita (1953) :

1

2 20

trong đó PE là áp suất bề mặt môi trường;

∆P=(PE - PC): độ hụt áp suất tại tâm xoáy (tham số xác định cường độ xoáy)

R0 tham số thực nghiệm

• Trường độ lệch D của độ cao địa thế vị so với trường môi trường tại

đỉnh mây được cho bởi một công thức giải tích nhằm mô phỏng xoáy nghịch phía trên có dạng:

0

1

1

) ,

=

R r

b P

Phía trên đỉnh mây, công thức xác định nhiệt độ tại tâm là:

(0, ) 2(ln ln mid)(ln ln t) E( )

với C2 được xác định từ độ lệch độ cao địa thế vị sử dụng phương trình thủy tĩnh

• Độ lệch của độ cao địa thế vị so với trường môi trường từ bề mặt đến

đỉnh mây được nội suy bằng công thức:

P fv

• Trường độ ẩm không có quan hệ động lực chặt chẽ với các trường còn lại và được xác định sao cho có độ ẩm tương đối là 90% ở nửa dưới tầng đối lưu [25], [26]

2.2.2 Xây dựng xoáy giả

Số liệu quan trắc giả được tạo ra nhờ một chương trình xây dựng xoáy nhân tạo Bogus.f được đặt trong mô-đun BOGUS, với lý thuyết đã được mô tả ở trên

áp dụng chương trình xây dựng xoáy giả để tiến hành ban đầu hóa xoáy giả cho mô hình WRF, tác giả đã lựa chọn miền lưới có kích thước 60ì60 điểm nút lưới theo phương ngang, với độ phân giải 1ì1 độ kinh vĩ, bao phủ khu vực từ -15 - 44°N

và 80 - 139°E, với tâm lưới được đặt ở (15°N - 110°E) Miền lưới của chương trình xây dựng xoáy giả được lựa chọn rộng hơn miền lưới dự báo của mô hình WRF nhằm đảm bảo quá trình cập nhật điều kiện biên cho mô hình Cấu trúc xoáy này

• File địa hình terrain.dat, là số liệu về địa hình toàn cầu đã được cắt về miền lưới của Bogus.f

• Những thông tin chỉ thị bão (Bảng 2.1) được lấy từ trang web lưu trữ dữ liệu bão của Hoa Kỳ: http://weather.unisys.com/huricane/archive Các dữ liệu này sẽ được đưa vào file tyrcd_dat

Bảng 2.1 Các thông tin chỉ thị bão Tham số

ý nghĩa LON0 Kinh độ của cơn bão tại thời điểm dự báo

LAT0 Vĩ độ của cơn bão tại thời điểm dự báo

PC0 áp suất tại tâm bão tại thời điểm dự báo

R150 Bán kính gió 15m/s tại thời điểm dự báo

VMX0 Tốc độ gió cực đại tại thời điểm dự báo

LON12 Kinh độ của cơn bão tại thời điểm 12 giờ trước

LAT12 Vĩ độ của cơn bão tại thời điểm 12 giờ trước

PC12 áp suất tại tâm bão tại thời điểm 12 giờ trước

R1512 Bán kính gió 15m/s tại thời điểm 12 giờ trước

VMX12 Tốc độ gió cực đại tại thời điểm 12 giờ trước

BB Hướng di chuyển của bão trong 24 giờ tới Có giá trị từ 0

đến 360 độ Trong đó hướng Bắc được quy định là 0°, hướng

Đông là 90°, hướng Nam là 180° và hướng Tây là 360°

Sau khi đưa ba file đầu vào vào mô-đun BOGUS sẽ được file kết quả là Onlybogus.txt Đây là file số liệu các trường đã được cài xoáy giả

2.3 Đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả trong mô hình WRF

WRF - 3DVAR là hệ thống đồng hóa số liệu thích hợp cùng mô hình WRF với mục đích cơ bản là đưa ra một ước lượng tối ưu trạng thái khí quyển thực ở thời

điểm phân tích thông qua cực tiểu hóa hàm giá (cost function):

) ( ) ( ) ( 2

1 ) ( ) ( 2

1 ) ( ) ( )

J x J x

Quá trình cực tiểu hóa hàm giá được thực hiện thông qua một thủ tục lặp, kết

quả sẽ nhận được giá trị phân tích x, được xem như là nghiệm của phương trình

(2.48) Nghiệm x được xem là xấp xỉ tốt nhất trạng thái khí quyển thực khi cho trước

hai nguồn số liệu: xb là giá trị nền (hay trường ban đầu) và y0 là giá trị quan trắc

Trong công thức (2.48), B, E và F theo thứ tự là các ma trận tương quan sai số nền,

sai số quan trắc và sai số đặc trưng (representivity error) (sai số đặc trưng là các sai

số của các quan trắc có tính chất biến đổi ở quy mô dưới lưới, không được mô phỏng

theo các giá trị trên lưới của mô hình); y = H(x) là giá trị của x được biến đổi về vị

trí các điểm trạm quan trắc thông qua toán tử H(x) để so sánh với y0

Như đã mô tả trong Baker (2004), thuật toán đồng hóa số liệu biến phân cụ

thể được mô phỏng trong WRF-Var là không gian mô hình, công thức gia số của bài

toán biến phân Trong tiếp cận này, các quan trắc, các dự báo có trước, các sai số

của chúng và các định luật vật lý được kết hợp với nhau để đưa ra các gia số trường

phân tích xa’ được cộng đến trường dự đoán ban đầu xbđể đưa ra để đưa ra trường

phân tích được cập nhật

Ba thành phần đầu vào đối với WRF-Var:

• Trường dự đoán ban đầu xb: trong mode cold-start, trường phân tích hoặc dự báo lấy từ các mô hình khác được nội suy đến lưới ARW (và các biến) bởi các chương trình WPS và real Trong mode cycling, trường dự đoán ban đầu là các

dự báo hạn ngắn của ARW (1-6 giờ)

• Các quan trắc y0: trong phiên bản hiện tại của WRF-Var, các quan trắc có thể được hỗ trợ hoặc dạng định dạng PREPBUFR (ob_format=1) hoặc định dạng ASCII “little_r” (ob_format=2) Mo-đun xử lý quan trắc (3DVAR_OBSPROC)

được hỗ trợ để thực hiện kiểm tra chất lượng cơ bản, ấn định các sai số tổng cộng (R=E+F) và định dạng lại các quan trắc từ định dạng text “little_r” của MM5 thành

định dạng text của 3DVAR

• Các phương sai sai số nền B: được dùng để xác định phản hồi của trường phân tích đến các quan trắc theo không gian và theo các biến (multivariate) Trong các hệ thống biến phân này, các phương sai này được tính toán off-line và phải có hiệu chỉnh đáng kể để tối ưu hóa việc thực hiện đối với ứng dụng cụ thể

Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn sai số nền (BES) cho trường toàn cầu

được cung cấp từ số liệu thống kê của NCEP

Sau khi đồng hóa tất cả các số liệu, trường phân tích xa được sinh ra phải

được hòa hợp với các điều kiện biên bên đã tồn tại xlbc trong ứng dụng WRF_BC Tại giai đoạn này, các file điều kiện biên bên wrfbdy là đầu ra của WPS/real được cập nhật để tạo các biên bên ổn định với trường phân tích và các trường bề mặt (chẳng hạn SST) cũng được cập nhật trong file phân tích wrfinput [3], [13], [14], [15], [34]

Quy trình đồng hóa trường cài xoáy giả

Sau khi đã sinh ra được file số liệu trường cài xoáy giả, file Onlybogus.txt sẽ

được đưa vào mô-đun Oblittle để thu được file “oblittle_r” có định dạng đúng với

đầu vào của chương trình xử lý số liệu trong hệ thống 3DVAR (mô-đun OBSPROC)

cài xoáy nhân tạo Mạng lưới quan trắc “giả” này được coi như các trạm quan trắc phân bố xung quanh vùng bão Các yếu tố quan trắc “giả” được sử dụng bao gồm:

áp suất mặt biển và gió trên 10 mực: 1000, 925, 850, 700, 600, 500, 400, 300, 250,

200 mb Vùng xoáy bão sẽ được xác định bởi vùng hình vành khuyên với các bán kình RCO= Min(2R15, 500km ) và RCI = 0.5*RCO Xoáy nhân tạo sẽ được hòa hợp vào trường môi trường như là các quan trắc bổ sung thông qua quá trình đồng hóa số liệu này

Chạy mô-đun OBSPROC sẽ sinh ra file dd_hh:00:00.3DVAR là file kết quả của hệ thống xử lý quan trắc này File obs_gst_yyyy-mm-dd_hh:00:00.3DVAR cùng với các file điều kiên biên và điều kiện ban đầu của mô hình WRF (wrfinput_d01 và wrfbdy_d01) và file sai số nền (BES) sẽ được đưa vào mô- đun 3DVAR Cuối cùng sẽ thu được các file điều kiện biên và điều kiện ban đầu đã cập nhật số liệu xoáy giả và làm đầu vào để bắt đầu quy trình tích phân mô hình

Toàn bộ các quy trình trên được thực hiện bằng lập trình Fortran kết hợp với lập trình Linux để tạo thành một hệ thống tự động liên tục

Quy trình đ−ợc trình bày trên sơ đồ sau:

Onlybogus.txt Mô-đun BOGUS

Wrfvar_output

PE= e cossin(α1).sin(α2)+cos(α1)cos(α2)cos(β1 ưβ2) (2.49)

• Và giá trị trung bình của sai số khoảng cách PE được tính như sau:

n

PE MPE

β là kinh độ của tâm bão thực tế và tâm bão do mô hình dự báo sau khi đã đổi sang

đơn vị radian

• Ngoài ra, để tính

toán tốc độ di chuyển dọc theo

quỹ đạo của bão dự báo nhanh

hơn hay chậm hơn so với vận tốc

di chuyển thực của bão, quá trình

dự báo lệch trái hay lệch phải

hơn, người ta còn dùng thêm sai

số dọc ATE (Along Track Error)

và sai số ngang CTE (Cross

Track Error) theo hướng di chuyển của cơn bão ATE nhận dấu dương nếu tâm bão

dự báo nằm phía trước tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi tâm bão dự báo nằm phía sau tâm bão quan trắc CTE nhận dấu dương khi tâm bão nằm phía phải so với tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi nằm về trái Với qui ước này, nếu sai số ATE trung bình (MATE) nhận giá trị dương có nghĩa tâm bão dự báo có xu thế di chuyển

Tõm bóo dự bỏo

PE CTE

ATE Tõm bóo quan trắc

Tõm bóo quan trắc 6h trước

Hình 2.4 Sơ đồ mô tả sai số

bão dự báo cho xu thế di chuyển dọc theo quỹ đạo chậm hơn Sai số CTE trung bình

(MCTE) dương cho thấy quỹ đạo bão có xu thế lệch phải còn MCTE âm cho thấy xu

thế lệch trái so với quỹ đạo thực Hình 3.1 mô phỏng các chỉ tiêu sai số được tính

n

ATE MATE

• Sai số trung bình (Mean Error)

x x N

x ME

1

) (

1 ) ( (2.53)

Trong đó: xf : giá trị dự báo

xo: giá trị quan trắc N: dung lượng mẫu Sai số trung bình (ME) đánh giá xu thế đúng (vượt quá hay thấp hơn) của mô

hình so với quan trắc nhưng không đánh giá được mức độ sai số của mô hình vượt

quá hay thấp hơn giá trị thực tế

• Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error)

x x N x MAE

1

1 ) ( (2.54)

Sai số tuyệt đối trung bình xác định mức độ sai lệch của giá trị dự báo so với

quan trắc nhưng không đề cập đến dấu của sự sai khác

CHƯƠNG 3: ĐáNH GIá KếT QUả Dự BáO BãO Đổ Bộ

CủA MÔ HìNH WRF 3.1 Tập số liệu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành thử nghiệm dự báo bão cho khu vực Biển Đông và đổ bộ vào bờ biển Việt Nam Tập số liệu bao gồm 11 cơn bão trong 4 mùa bão từ năm 2004 đến 2007 được thử nghiệm với miền tính và nguồn số liệu đã

được mô tả ở trên Số trường hợp thử nghiệm được tính dựa trên số lần tích phân mô hình tại các thời điểm 00Z, 06Z, 12Z và 18Z với hạn dự báo 72 giờ Các thời điểm thực hiện dự báo của mỗi cơn bão đổ bộ bao gồm ba trường hợp:

+ Thời điểm thực hiện dự báo trước thời điểm đổ bộ thực tế khoảng 1 ngày (T1)

+ Thời điểm thực hiện dự báo trước thời điểm đổ bộ thực tế khoảng 2 ngày (T2)

+ Thời điểm thực hiện dự báo trước thời điểm đổ bộ thực tế khoảng 3 ngày (T3)

Mục đích của việc khảo sát các cơn bão trước thời điểm đổ bộ thực tế 1, 2 và 3 ngày nhằm đánh giá khả năng dự báo của mô hình WRF với trường hợp có đồng hóa

số liệu trường cài xoáy giả và không đồng hóa số liệu xoáy giả khi bão đổ bộ vào

bờ

Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện hai thử nghiệm như sau:

+ Thử nghiệm 1: Không đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả (No_bogus) + Thử nghiệm 2: Có đồng hóa số liệu trường cài xoáy giả (Bogus)

Các trường hợp được liệt kê trong bảng 3.1 dưới đây

Bảng 3.1 Danh sách các trường hợp bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam được

lựa chọn thực hiện thử nghiệm

Tên bão STT Thời điểm tiến hành

dự báo

Vĩ độ (Độ)

Kinh độ (Độ)

Pmin (Mb)

1 00Z – 09/06/2004 10.7 125.0 1006

2 12Z – 09/06/2004 11.0 122.4 1006

3 00Z – 10/06/2004 11.8 119.3 1002

4 12Z – 10/06/2004 12.1 118.5 1002

5 18Z – 10/06/2004 12.3 117.3 998 CHANTHU

19 18Z – 30/07/2005 19.8 107.8 985

20 00Z – 17/09/2005 13.5 114.5 990

21 06Z – 17/09/2005 15.3 113.6 990

22 12Z – 17/09/2005 16.6 111.8 985 VICENTI

30 00Z – 26/09/2005 18.9 109.9 970

82 12Z – 09/11/2007 12.3 110.7 1004

Tùy theo thời gian tồn tại của từng cơn bão trên Biển Đông mà các thời điểm

dự báo khác nhau sẽ có số trường hợp nghiên cứu khác nhau

Phương pháp xác định tâm bão

Bài toán tìm tâm bão ở cho trường ban đầu hoặc trường dự báo của mô hình số