Chuẩn bị số liệu và triển khai dự báo điều kiện môi trường theo mô hình 3D và các mô hình khác thống kê cho mùa đông - xuân 2003-2004 vùng biển Trung Bộ Hà Thanh Hương Trung tâm Động l
Trang 1Chuẩn bị số liệu và triển khai dự báo điều kiện môi trường theo mô hình 3D và các mô hình khác (thống kê) cho mùa đông - xuân 2003-2004 vùng biển Trung Bộ
Hà Thanh Hương
Trung tâm Động lực và Môi trường biển Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội
Tóm tắt: Để đáp ứng mục tiêu dự báo phục vụ đánh bắt xa bờ thì vấn đề dự báo
các trường hải dương được xem là trọng tâm Sau khi tiến hành các bước chuẩn
bị từ hoàn thiện mô hình đến chuẩn bị các đầu vào, hiện nay đã có thể sử dụng
mô hình thuỷ nhiệt động lực học hệ các phương trình nguyên thuỷ để dự tính và
dự báo các trường hải dương trên khu vực nghiên cứu
Yêu cầu đặt ra là dự báo các trường thuỷ nhiệt động lực cho tháng sau, nên các
trường ban đầu phải là trường trung bình cho tháng xuất phát vì vậy cần phải
thiết lập được các trường 3D nhiệt độ và độ muối trên toàn vùng biển
Trong bài báo này tôi đã sử dụng mô hình 3 chiều thuỷ nhiệt động lực học với
các trường nhiệt độ được thiết lập làm đầu vào để chạy dự báo từng tháng mùa
đông- xuân 2003- 2004
1 Mở đầu
Bài toán thiết lập và dự báo các trường hải dương đã và đang được các nhà khoa học quan tâm bởi tính ứng dụng thiết thực của các trường này trong ngành công nghiệp
đánh bắt xa bờ
Để triển khai dự báo cho khu vực nghiên cứu (vùng biển miền trung), chúng tôi ứng dụng mô hình cho toàn vùng biển Đông, điều này sẽ góp phần hạn chế các sai số có thể có do các điều kiện biên hở sinh ra
Do yêu cầu của vấn đề đặt ra cũng như khả năng kiểm chứng, chúng tôi chú trọng trước hết đến các trường nhiệt, những trường mực biển, hoàn lưu và độ muối cũng như các yếu tố sinh thái liên quan sẽ được xem xét trong một số khía cạnh riêng Trong bài báo này tập trung chủ yếu cho việc dự báo và kiểm chứng trường nhiệt thông qua nhiệt độ nước mặt biển
2 Phương pháp và tài liệu
Như chúng ta đều biết các trường ban đầu cho mô hình 3 chiều (3D) của Trung tâm động lực và Môi trường biển là các trường 3D đầy đủ các biến thuỷ nhiệt động lực biển: nhiệt độ, độ muối, vận tốc và hướng dòng chảy Tuy nhiên, chúng ta không thể có
được một trường dòng chảy 3D tin cậy nào vào thời điểm dự báo, bài toán đặt ra là phải thiết lập được các trường 3D nhiệt độ và độ muối trên toàn vùng biển Với yêu cầu đặt
ra là dự báo các trường thuỷ nhiệt động lực cho tháng sau, nên các trường ban đầu này phải là trường trung bình cho tháng xuất phát
54
Trang 22.1 Các số liệu sử dụng để thiết lập trường ban đầu
Do không có đủ mạng lưới các trạm đo nhiệt độ và độ muối của các tầng sâu trên toàn biển, nên chỉ có cách thiết lập các trường 3D từ trường nhiệt độ nước mặt biển và các phân bố thẳng đứng chuẩn có hiệu chỉnh với số liệu đo nếu có
Trường nhiệt độ nước mặt biển được sử dụng là trường viễn thám nhiệt đã được phân tích theo hệ thống MODAS của phòng Nghiên cứu Hải quân Hoa kỳ (NRL) được phổ biến hàng ngày trên internet
Các phân bố nhiệt độ theo phương thẳng đứng thu được bằng kết quả phân tích các số liệu nhiệt độ trong bộ Atlat đại dương thế giới 2001 (WOA2001)
Các trường độ muối được xử lý theo nguồn số liệu trên bằng chương trình thông dụng của Trung tâm Động lực và Môi trường biển do Phạm Văn Huấn biên soạn
2.2 Phương pháp thiết lập trường ban đầu của mô hình
- Trường nhiệt độ và độ muối được xây dựng từ bản đồ phân bố nhiệt độ nước bề mặt phân tích kết hợp ảnh viễn thám và khí hậu của trung tâm Khí tượng Hải văn Hoa
Kỳ, và profile thẳng đứng của nhiệt độ
- Trường vận tốc ban đầu U, V được giả định là 0 đối với việc dự báo cho tháng
đầu tiên, lần chạy tiếp theo được lấy theo kết quả của tháng vừa chạy
Các tác động lên biển gây biến đổi các trường thuỷ nhiệt động lực theo mô hình 3D bao gồm:
- Trường áp suất khí quyển trên mặt biển,
- Trường ứng suất gió,
- Trường các thông lượng nhiệt trao đổi qua mặt biển,
- Trường cán cân nước ngọt – thông lượng nước qua mặt biển thể hiện bằng hiệu suất giữa bốc hơi và mưa trên biển
Thiết lập trường 3D của tháng bất kỳ để dự báo cho tháng tiếp theo
Thông thường các số liệu từng tháng để chạy mô hình là số liệu nhiệt độ, độ muối,
U, V và trường khí áp Để có được một trường 3D thể hiện đầy đủ được sự phân bố theo
độ sâu của địa hình thực ta tiến hành các bước:
- Số hoá bản đồ nhiệt độ tầng mặt bằng phương pháp nhận dạng mã màu
- Xây dựng phân bố chuẩn thẳng đứng của nhiệt độ bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất
- Xây dựng trường 3 chiều từ nhiệt độ tầng mặt và đường phân bố chuẩn
- Nội suy trường 3 chiều theo toạ độ thường ( theo từng tầng) sang dạng toạ độ sigma kết hợp với file địa hình để loại bỏ những điểm đất
Tiến hành nội suy file 3D theo độ sâu thành các file 3 chiều có bước lưới nhỏ hơn phù hợp với yêu cầu cụ thể Trong bài toán này ta nội suy trường nhiệt, muối với bước lưới 1 độ kinh vỹ sang file 3D với bước lưới 1/5 độ kinh vỹ
Trang 3Thiết lập trường ban đầu và điều kiện biên cửa sông cho một tháng bất kỳ
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
400
800
1600
1000
70 30
150
0
38
40
16
2600
Hình 1 Bản đồ địa hình vùng biển Nam Trung bộ
Việc chạy mô hình bắt đầu từ một tháng bất kỳ gây ra khó khăn là làm thế nào
để xác định các điều kiện ban đầu và điều kiện biên Bài toán đặt ra là khi ta chạy mô hình bắt đầu từ tháng thứ n mà trường số liệu là một năm thì các trường ban đầu và
điều kiện biên phải tương ứng với tháng thứ n-1 Để thực hiện được điều này ta sử dụng chương trình viết bằng ngôn ngữ fortran chuyển các trường ban đầu và điều kiện biên cho phù hợp
Bản đồ địa hình khu vực nghiên cứu
Trong bài báo này khu vực nghiên cứu là vùng biển Đông giới hạn từ 6oư17oN,
107oư115oE với địa hình đã được làm trơn cho ô lưới 1/5o x 1/5o được thể hiện trên hình 1
3 Kết quả và thảo luận
3.1 Thiết lập trường nhiệt ban đầu
Theo kết quả phân tích nhiệt độ các ngày 1, 11 và 21 hàng tháng chúng tôi đã thiết lập được trường nhiệt độ nước tầng mặt trung bình tháng Từ trường nhiệt độ tầng mặt thu được và các đường phân bố thẳng đứng chuẩn của nhiệt độ từng tháng tại
18 điểm đã tính toán trường 3D nhiệt độ làm đầu vào cho mô hình
Trên hình 2 dẫn ra bản đồ nhiệt độ nước tầng mặt thu được trong tháng 12-2003
So sánh với bản đồ trung bình nhiều năm của tháng 12 (hình 3), có thể thấy tháng này
có nền nhiệt cao hơn trung bình nhiều năm
Trang 4107 108 109 110 111 112 113 114 115
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
25.5
26.5
27
27
27.5
28
28.5
Hình 2 Nhiệt độ nước mặt biển tháng 12 năm 2003
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Hình 3 Nhiệt độ nước mặt biển trung bình nhiều năm
Những trường 3D khác, như đã trình bày trên đây, là các trường trung bình nhiều năm
3.2 Trường dự báo và trường phân tích trong các tháng Đông Xuân 2004
So sánh bản đồ trường nhiệt độ bề mặt tính toán tháng 1 từ mô hình 3D và trường nhiệt độ bề mặt tháng 1 thu được từ kết quả phân tích viễn thám chúng ta nhận thấy rằng:
Xu thế chung của của phân bố mặt rộng của nhiệt độ là gần như nhau
Các đường đẳng nhiệt phân bố tương đối giống nhau về mặt định tính và định lượng, tuy nhiên, với trường phân bố nhiệt độ tính toán chưa thể hiện sự thay đổi đột biến tại một số điểm so với thực tế, điều này có thể do chương trình tạo trường 3D đã sử dụng phân bố nhiệt độ trong ô lưới 10ì10 kinh vĩ chưa đủ chi tiết phản ảnh một trường ban đầu thực tế hơn
Bằng cách tương tự như đã trình bày ở phần đầu mục 3.1, ta thiết lập trường nhiệt độ ban đầu cho tháng 1
So sánh trường nhiệt độ dự báo cho tháng 2 (hình 6 và 7) và trường thực tế thấy rằng: Xu thế phân bố của trường nhiệt hoàn toàn tương đương nhau, nền nhiệt dự báo
và thực tế cũng như nhau
Trang 5107 108 109 110 111 112 113 114 115
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
27.5
24
24.5
25
25.5
25.5
26
26.5
27
27
Hình 4 Dự báo nhiệt độ tháng 1 năm 2004 bằng mô hình
6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7
24.5 25
25
25.5 26
26
27
27.5
25.5
26
Hình 5 Nhiệt độ số hóa từ ảnh tháng 1 năm 2004
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
23
23.5
24
24.5 25
25
25
.5
26.5
27
25.5
Hình 6 Dự báo nhiệt độ tháng 2 năm 2004 bằng mô hình
6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6
7
22.5 23
24.5 24
25
25.5
24.5 24
26.5
27 25
Hình 7 Nhiệt độ số hoá từ ảnh tháng 2 năm 2004
Trang 6So sánh phân bố trường nhiệt độ tháng 3 (hình 8 và 9) ta cũng nhận thấy xu thế chung tương đương Các đường đẳng nhiệt độ phân bố phù hợp nhau Nền nhiệt độ dự báo và phân tích cũng không có sự khác biệt nào đáng kể
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
22.5
23
23.5
24
24.5 25
25.5
26
26
26
26.5
27 25.5
Hình 8 Bản đồ dự báo nhiệt độ tháng 3 năm 2004 từ mô hình
6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6
7
23.5 23
25.5
25
26 25 26.5
27
26.5
27.5 27
26.5 26
Hình 9 Bản đồ số hoá nhiệt độ tháng 3 từ ảnh năm 2004
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
26
26.5
27
27.5
27.5
28
28
27
26.5
27
28.5
Hình 10 Bản đồ dự báo nhiệt độ tháng 4 năm 2004
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
17
25
26.5
27
26.5
27.5
27.5
28
28.5
29
28 27
Hình 11 Bản đồ dự báo nhiệt độ tháng 5 năm 2004
Trang 7Dựa vào bản đồ dự báo phân bố trường nhi
10 và 11) nhận thấy rằng ở vùng biển ven bờ phía bắc khu vực nghiên cứu luôn tồn tại một v
n thấy sự phân chia nhiệt độ thành hai vùng
t quả xây dựng số liệu và triển khai dự báo điều kiện môi trường theo mô
xuân năm 2003-2004 đã cho ta thấy tính chất phức tạp và khó khăn
h tính và định lượng khá phù hợp v
một vài điểm trên phạm vi khu vực nghiên cứu trong những thời kỳ nhất
định
rường theo mô hình 3D là khả thi và rất có ý nghĩa thực
Tài liệu tham khảo
1 Beckers J- M., User manual of the GHER 3D primitive equation model, University of Liege,
1996
nhiệt muối biển Đông và các ứng dụng, Báo cáo tổng kết đề tài thuộc Chương trình
3
ệt độ bề mặt tháng 4 và tháng 5 (hình
ùng nước lạnh, điều này cho thấy do ảnh hưởng của dòng nước lạnh từ bắc Biển
Đông đi xuống vẫn có ảnh hưởng đến đầu hè
Sang tháng năm nền nhiệt độ toàn miền nghiên cứu đã cao hơn hẳn tháng 4, các dòng nước lạnh hơn có xu hướng ép sát bờ Vẫ
ở phía nam vùng biển nghiên cứu Thời kỳ này là quá độ chuyển từ mùa đông sang mùa hè, các điều kiện khí tượng nhất là thông lượng nhiệt thay đổi mạnh và tăng
đột biến, thời kỳ này cũng là thời kỳ khó dự báo nhất trong năm Nhìn chung nhiệt độ các tháng 2, 3, 4 năm 2004 có xu thế lạnh hơn trung bình nhiều năm và lạnh hơn các tháng này của năm 2003
4 Kết luận
Các kế
hình 3D cho mùa đông-
của vấn đề đặt ra, đồng thời cũng cho thấy việc phân chia vùng biển nghiên cứu thành từng miền nhỏ để chọn các phân bố nhiệt muối chuẩn phục vụ xây dựng các trường ban đầu cho dự báo là khả thi và hiệu quả nhất
Các kết quả ứng dụng dự báo trường nhiệt muối mùa Đông-Xuân năm 2003- 2004 cho vùng biển Nam Trung bộ đã cho những kết quả địn
ới thực tế và có thể làm căn cứ để dự báo các điều kiện môi trường khác một cách hiệu quả
Những hạn chế về tính chất cục bộ cũng như khả năng lý giải một số hiện tượng
đột biến ở
chỉ ra sự cần thiết phải cập nhật được các số liệu địa hình cũng như các trường nhiệt muối, các trường khí tượng, hải văn tiến hành phân tích đồng bộ và đầy đủ và sử dụng chương trình mô hình dự báo
Trong điều kiện thiếu sự đồng bộ và số liệu như hiện nay thì việc chuẩn bị số liệu
và triển khai dự báo điều kiện môi t
tiễn, cần được được tập trung nghiên cứu và phát triển để khắc phục những hạn chế trong thời gian tới
2 Đề tài KHCN 06-02, 2000 ( Đinh Văn Ưu chủ trì), Nghiên cứu cấu trúc ba chiều (3D) hoàn lưu và
Biển KHCN 06, giai đoạn 1996- 2000
WOA (World Ocean Atlas) CD- rom Data Sets 2001, National Oceanographic Data Center,
Ocean Climate Laboratory
Trang 8V U JOURNAL OF SCIENCE, Nat., Sci., & Tech., T.xXI, n N 03AP., 2005
Data preparing and predicting environment
ter-Spring season
College of Science, VNU
To fulfill the pr of predicting ocean fields is critical After improvin he input data, we can use the ermo- hydrodynamic model of primitive equations to predict the ocean fields in the area
The application of predicting the winter-spring season 2003-2004 for the Middle-South
conditions by 3D model in Win
2003-2004 in the central sea of vietnam
Ha Thanh Huong
Marine Environment and Dynamics Centre
edicting job for off-shore fishery, the problem
g the models, preparing t th
In the condition of lacking the coherence and data, the preparing and predicting the environment conditions by 3D models have great application effect
sea gives the qualitative and quantitative results which agree with reality and can be use as a basic for effectively predicting environment conditions
