Nghiên cứu phương pháp Đồng hoá số liệu dự báo mưa do bão Ở khu vực miền trung

Nghiên cứu phương pháp Đồng hoá số liệu dự báo mưa do bão Ở khu vực miền trung Nghiên cứu phương pháp Đồng hoá số liệu dự báo mưa do bão Ở khu vực miền trung

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Nguyễn Đức Nam

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HOÁ SỐ LIỆU DỰ BÁO

MƯA DO BÃO Ở KHU VỰC MIỀN TRUNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2023

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Nguyễn Đức Nam

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HOÁ SỐ LIỆU DỰ BÁO

MƯA DO BÃO Ở KHU VỰC MIỀN TRUNG

Chuyên ngành: Khí tượng học

Mã số: 8440222.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1 TS CÔNG THANH

2 TS VŨ VĂN THĂNG

Hà Nội - 2023

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới Tiến sĩ Công Thanh và Tiến sĩ

Vũ Văn Thăng, những người thầy đã trực tiếp hướng dẫn, tận tình chỉ bảo, định hướng

đề tài cũng như tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt quá trình làm luận văn

Lời cảm ơn xin gửi đến quý thầy cô Bộ môn khí tượng nói riêng và Khoa Khí tượng Thủy Văn và Hải Dương học nói chung đã dồn hết tâm huyết của mình để truyền đạt tri thức cho các học viên

Lời cảm ơn tới ban lãnh đạo Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi Khí hậu, đặc biệt là ban lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng Khí hậu đã hết sức giúp đỡ tạo điều kiện giúp tôi hoàn thành luận văn

Cuối cùng là lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn bè, những người luôn bên cạnh, động viên tác giả trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu

Tác giả

Nguyễn Đức Nam

1.1 Tổng quan về đồng hóa số liệu 10

1.2 Tổng quan các nghiên cứu về đồng hóa số liệu trong dự báo mưa lớn do bão: 13

1.3 Các nghiên cứu về đồng hoá số liệu tại Việt Nam: 17

1.4 Nhận xét chung: 19

Chương 2: Phương pháp và số liệu 21

2.1 Phương pháp: 21

2.1.1 Phương pháp đồng hoá số liệu 3DVAR và 4DVAR: 21

2.1.2 Hệ thống đồng hoá WRFDA 4DVAR: 24

2.1.3 Phương pháp đánh giá sai số: 31

2.2 Số liệu: 33

2.3 Thiết kế thí nghiệm: 34

Chương 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 38

3.1 Ảnh hưởng của các phương pháp đồng hoá số liệu đến trường ban đầu của mô hình: 38

3.2 Kết quả đánh giá dự báo mưa do Bão của mô hình: 46

3.2.1 Kết quả dự báo mưa của phương pháp 3DVAR và 4DVAR 46

2

3.2.2 Các trường hợp với cửa sổ đồng hoá khác nhau trong 4DVAR 52

3.3 Vai trò của đồng hoá số liệu vệ tinh AMV 56

Kết luận 62

Tài liệu tham khảo 64

3

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Sơ đồ minh họa cực tiểu hàm giá của 2 biến (x1, x2) mô hình.(Warner, 2010) 22Hình 2.2 Sơ đồ minh họa quá trình đồng hóa 4D-Var (Warner, 2010) 24

Hình 2.3 Hệ thống đồng hoá số liệu WRFDA trong mô hình WRF (nguồn: UCAR) 25

Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc chương trình đồng hoá WRF 4DVAR (Huang và c.s., 2009) 29Hình 2.5 Miền tính của mô hình WRF; 35Hình 2.6 Quỹ đạo di chuyển của cơn bão Noru năm 2022 (Nguồn: JTWC) 36

Hình 2.7 Biến trình tốc độ gió cực đại và khí áp cực tiểu của cơn bão Noru (Nguồn: JTWC) 36

Hình 3.1 Phân bố các điểm dữ liệu gió AMV trong trường hợp đồng hoá 3DVAR và 4DVAR_3h 42

Hình 3.2 Hiệu trường phân tích 3DVAR trừ trường nền ở mực 5 của mô hình với các biến T (K), U (m/s), V (m/s), Q (g/kg) 43

Hình 3.3 Hiệu trường phân tích 4DVAR_1h trừ trường nền ở mực 5 của mô hình với các biến T (K), U (m/s), V (m/s), Q (g/kg) 44

Hình 3.4 Hiệu trường phân tích 4DVAR_3h trừ trường nền ở mực 5 của mô hình với các biến T (K), U (m/s), V (m/s), Q (g/kg) 45

Hình 3.5 Hiệu trường phân tích 4DVAR_6h trừ trường nền ở mực 5 của mô hình với các biến T (K), U (m/s), V (m/s), Q (g/kg) 46Hình 3.6 Kết quả dự báo mưa 1 giờ đầu của mô hình với các trường hợp so sánh với

số liệu mưa GPM (mm) 47

Hình 3.13 Biểu đồ thể hiện các chỉ số POD, FAR đánh giá dự báo mưa tích luỹ 24 giờ ngày 27/9/2022 của mô hình với số liệu mưa lưới GPM 54

Hình 3.14 Biểu đồ thể hiện các chỉ số POD, FAR đánh giá dự báo mưa tích luỹ 24 giờ ngày 28/9/2022 của mô hình với số liệu mưa lưới GPM 55

Hình 3.15 Biểu đồ thể hiện các chỉ số POD, FAR đánh giá dự báo mưa tích luỹ 24 giờ ngày 29/9/2022 của mô hình với số liệu mưa lưới GPM 56

Hình 3.16 Biểu đồ điểm thể hiện giá trị của các biến U,V so giá trị quan trắc OBS với trường nền BAK (đỏ) với trường phân tích ANA sau đồng hoá (tím) trường hợp 4DVAR_3h 57Hình 3.17 Thay đổi của trường ban đầu của mô hình trong trường hợp đồng hoá gió

vệ tinh AMV so với không đồng hoá gió vệ tinh AMV 58

5

Hình 3.18 Kết quả dự báo mưa tích luỹ 24h từ 00z ngày 27 đến 00z ngày 28/9/2022 của các trường hợp có và không đồng hoá số liệu gió vệ tinh so với số liệu mưa GPM 59

Hình 3.19 Biểu đồ thể hiện các chỉ số POD và FAR đánh giá với dự báo mưa ngày 27/09/2022 của trường hợp đồng hoá số liệu gió vệ tinh AMV và không đồng hoá số liệu vệ tinh 0AMV 60

Hình 3.20 Biểu đồ thể hiện các chỉ số POD và FAR đánh giá với dự báo mưa ngày 28/09/2022 của trường hợp có đồng hoá số liệu gió vệ tinh AMV và 0AMV 60

Hình 3.21 Biểu đồ thể hiện các chỉ số POD và FAR đánh giá với dự báo mưa ngày 29/09/2022 của trường hợp đồng hoá số liệu gió vệ tinh AMV và không đồng hoá số liệu vệ tinh 0AMV 61

7

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

transform Kalman filter)

Center for Atmospheric Research)

for Environmental Prediction)

Forecast model)

8

MỞ ĐẦU

Đồng hoá số liệu có vai trò đặc biệt quan trọng trong mô hình số trị Đồng hoá

số liệu giúp đưa số liệu quan trắc vào trường ban đầu của mô hình số Điều này giúp cải thiện trường ban đầu của mô hình số, giúp trường ban đầu gần với trường thực hơn hay nói cách khác là giúp miêu tả đúng trạng thái của khí quyền Từ đó, nâng cao chất lượng dự báo của mô hình số Như chúng ta đã biết hiệu ứng cánh bướm mô tả rằng chỉ một biết đổi nhỏ cũng gây ra sự khuếch đại lên trong khí quyển Do đó, việc đồng hoá dữ liệu có thể đem đến kết quả dự báo tốt hơn

Trên thế giới, các phương pháp đồng hoá số liệu 3DVAR và 4DVAR đã được

sử dụng rộng rãi trên thế giới Đặc biệt, phương pháp đồng hoá 4DVAR đã được sử dụng ở Châu Âu từ năm 1997 Sau đó, phương pháp 4DVAR đã được áp dụng ở các trung tâm lớn khác Phương pháp đồng hoá số liệu 4DVAR được coi là phương pháp tiên tiến nhất hiện nay Nó có khả năng cải thiện cả trường ban đầu bằng cách kiểm tra các dự báo trong cửa số đồng hoá với số liệu quan trắc Từ đó, tối ưu trường ban đầu không những phù hợp nhất với quan trắc tại thời điểm ban đầu mà cả quan trắc trong của số đồng hoá Tuy nhiên điều này cũng tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán

Tại Việt Nam, đã có nhiều nghiên cứu về đồng hoá số liệu và cải thiện trường ban đầu của mô hình Tuy nhiên, nghiên cứu về phương pháp 4DVAR mới chỉ có một nghiên cứu được thực hiện Trong khi đó, với hệ thống máy tính ngày càng hiện đại, tài nguyên tính toán ngày càng được cải thiện Yêu cầu về khối lượng tính toán lớn sẽ không còn là rào cản đối với việc sử dụng phương pháp 4DVAR để nâng cao chất lượng dự báo của mô hình số trị Đặc biệt, với yêu cầu ngày càng cao về chất lượng dự báo cụ thể là dự báo mưa lớn do bão để phục vụ phòng tránh thiên tai Do vậy, đề tài “NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG HOÁ SỐ LIỆU DỰ BÁO MƯA DO BÃO Ở KHU VỰC MIỀN TRUNG” được tác giả lựa chọn để thực hiện trong luận văn này với mục đích nghiên cứu các phương pháp đồng hoá trong mô hình số từ đó góp phần nâng cao chất lượng dự báo mưa do bão ở khu vực Miền Trung của nước ta

9

Luận văn được bố cục thành 3 chương như sau:

Chương 1 TỔNG QUAN: Trình bày tổng quan về các phương pháp đồng hoá số

liệu Các nghiên cứu về đồng hoá số liệu trên thế giới và Việt Nam

Chương 2 PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU: Phần này trình bày về các phương pháp

đồng hoá số liệu 3DVAR và 4DVAR, hệ thống đồng hoá số liệu sử dụng trong luận văn Các số liệu sử dụng, thiết kế thí nghiệm và phương pháp đánh giá kết quả cũng được trình bày trong phần này

Chương 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN: Phần này trình bày phân tích các kết quả

của các thí nghiệm đã thực hiện trong nghiên cứu

KẾT LUẬN: Nêu các kết luận và kết quả đạt được trong luận văn

10

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về đồng hóa số liệu

Trong mô hình dự báo số trị, hệ thống đồng hóa số liệu ảnh hưởng lớn đến chất lượng dự báo của mô hình số Mục đích của các hệ thống đồng hóa dữ liệu là cung cấp ước tính tốt nhất về các điều kiện ban đầu, một yêu cầu để dự báo thời tiết chính xác, thông qua việc phân tích số lượng dữ liệu khổng lồ thu được từ các quan trắc trong khí quyển Ngày nay, đồng hóa dữ liệu có nhiều hệ thống khác nhau đã và đang được phát triển Tuy nhiên, chúng đều bắt nguồn từ nghiên cứu của (Lorenc, 1986), nghiên cứu đã chỉ ra rằng bài toán ước lượng thống kê có thể được chuyển thành dạng biến phân (đồng hóa dữ liệu biến phân ba chiều 3DVAR), đây là một cách khác để giải quyết vấn đề mà phép nội suy tối ưu cố gắng giải quyết (Talagrand & Courtier, 1987) đã chỉ ra rằng việc sử dụng mô hình liên hợp giúp tạo ra trường ban đầu dẫn đến dự báo phù hợp nhất với dữ liệu có sẵn trong một khoảng thời gian hữu hạn Hai công thức này có thể được kết hợp để tạo ra công thức đồng hóa dữ liệu biến phân bốn chiều (4DVAR) của bài toán ước lượng thống kê Cách tiếp cận này đã được ứng dụng thực tế tại Trung tâm Dự báo Thời tiết Hạn Vừa Châu Âu (ECMWF)

từ năm 1997 (Rabier và c.s., 2000) và tại Météo-France từ năm 2000 (Gauthier & Thépaut, 2001) Các trung tâm khác gần đây cũng đã triển khai hệ thống đồng hóa toàn cầu 4DVAR

Tại Cơ quan Khí tượng Canada (MSC), lần triển khai đầu tiên của hệ thống 3DVAR vào năm 1997 (Gauthier và c.s., 1999;Laroche và c.s., 1999) Kể từ đó, các cải tiến đáng kể đã được đưa vào các khía cạnh khác nhau của hệ thống 3DVAR đã được định dạng lại để xác định các gia số phân tích trên tọa độ thẳng đứng của mô hình và một công thức mới về hiệp phương sai số nền đã được giới thiệu (Laroche và c.s., 1999) Chương trình kiểm tra chất lượng của quan trắc cũng được đưa vào hệ thống đồng hoá (Ingleby & Lorenc, 1993; Järvinen và c.s., 1999) (Gauthier và c.s., 2007) trình bày phương pháp sử dụng 3DVAR để có được một hệ thống đồng hóa 4DVAR cho Mô hình Đa quy mô Môi trường Toàn cầu (GEM) Thuật toán 3DVAR

11

bao gồm các toán tử quan trắc và tất cả các thành phần để tạo ra phân tích 3DVAR (ví dụ: hiệp phương sai số nền) Sau đó, phần mở rộng sang 4DVAR chỉ yêu cầu thêm hai toán tử: tuyến tính tiếp tuyến và mô hình liên hợp của mô hình dự báo Cách tiếp cận được giữ lại sau đó được sử dụng các cơ chế ghép nối để liên kết mô hình với 3DVAR Lợi ích chính của phương pháp này là đơn giản hóa đáng kể việc phát triển

và duy trì các thuật toán của hệ thống đồng hóa Tiếp tục tiến hành sử dụng phương pháp 3DVAR, trong khi đó các mô hình tiếp tuyến tuyến tính và mô hình liên hợp đồng thời được phát triển và thử nghiệm Sự phát triển của các mô hình tuyến tính tiếp tuyến và mô hình liên hợp đã được phát triển và những mô hình này lần đầu tiên được sử dụng để thực hiện các nghiên cứu để kiểm tra tính hiệu quả (Laroche và c.s., 2002) Sau đó đã được đưa vào chạy nghiệp vụ vào năm 2005 tại Cơ quan Khí tượng Canada

Tại Trung tâm dự báo mô trường quốc gia Hoa Kỳ (NCEP), hệ thống đồng hóa dữ liệu của NCEP là hệ thống Nội suy thống kê điểm lưới (GSI), ban đầu được phát triển dưới dạng hệ thống phân tích đồng hóa dữ liệu biến thiên ba chiều (3DVAR), được triển khai trong Hệ thống đồng hóa dữ liệu toàn cầu/Hệ thống dự báo toàn cầu (GDAS/GFS) vào tháng 5 năm 2007 (Kleist và c.s., 2009) GSI là phần

mở rộng của hệ thống phân tích/đồng hóa Nội suy Thống kê Quang phổ (SSI) lần đầu tiên được triển khai trong NCEP GDAS/GFS vào tháng 6 năm 1991 (Derber và c.s., 1991) Vào năm 2016, một bản nâng cấp đã được thực hiện trong GDAS với việc thay thế Hệ thống đồng hóa dữ liệu biến phân tổ hợp 3 chiều thành Hệ thống đồng hóa dữ liệu biến phân tổ hợp 4 chiều

Cơ quan Khí tượng Thủy văn Nhật Bản (JMA) đã triển khai hệ thống đồng hoá dữ liệu biến phân bốn chiều (4DVAR) cho dự báo thời tiết khu vực từ năm 2002 (Ishikawa và Koizumi 2002) Hệ thống này được gọi là Meso-4DVar và là hệ thống 4DVAR cho mô hình khu vực đầu tiên trên thế giới Sau đó, hệ thống này được cập nhật để sử dụng cho mô hình phi thủy tĩnh JMA-NHM (JMA Non-Hydrostatic

12

Các sơ đồ đồng hóa cổ điển, chẳng hạn như nội suy tối ưu (OI) hoặc phương pháp hiệu chỉnh liên tiếp (SCM), đã được thay thế bằng các kỹ thuật hiện đại với cách tiếp cận biến phân, tức là các phương pháp đồng hóa dữ liệu biến đổi ba chiều và bốn chiều (3DVar và 4DVar) Cả hai phương pháp đều đã được thực hiện trong mô hình

Dự báo Nghiên cứu Thời tiết (WRF) (Skamarock và c.s., 2008) Phiên bản mở rộng của 3DVar có thể được lấy làm trường hợp giới hạn của phân tích 4DVar bằng cách thay thế toán tử tuyến tính tiếp tuyến bằng ma trận đồng nhất; tức là, chúng giả định rằng các mức tăng tại thời điểm ban đầu sẽ tồn tại trong suốt thời gian của cửa sổ đồng hóa Các quan trắc vẫn được đồng hóa tại các thời điểm quan trắc thích hợp của chúng bằng cách so sánh chúng với trạng thái tham chiếu tại các thời điểm đó để tạo thành vectơ chênh lệch Phiên bản 3DVar này được gọi là FGAT cho dự đoán đầu tiên vào thời điểm thích hợp (Fisher & Andersson, 2001), điều này trái ngược với các cách triển khai 3DVar thường xử lý đồng thời các quan trắc phân bố theo thời gian trong quá trình đồng hóa 4DVar mở rộng nên được xem như một thuật toán thực tế

để giải bài toán 4DVar hoàn chỉnh Mặt khác, 3DVar mở rộng chỉ gần đúng với 4DVar khi mô hình động lực là gần như cố định và do đó trong giới hạn rất ngắn cửa

sổ đồng hóa Phiên bản FGAT của 3DVar dù sao cũng là một cải tiến so với 3DVar

cổ điển vì nó loại bỏ một thành phần của sai số phân tích trung bình có thể phát sinh khi so sánh các quan trắc và trường nền mô hình có giá trị tại các thời điểm khác nhau (Fisher & Andersson, 2001)

Đồng hoá biến phân ba chiều (3DVar) (Barker và c.s., 2004) và đồng hoá biến phân bốn chiều (4DVar) là các phương pháp đồng hoá thường được sử dụng trong

mô hình WRF để tái cấu trúc các trường khí tượng như độ ẩm và nhiệt độ nhằm cải thiện chất lượng phân tích và dự báo mô hình, (Huang và c.s., 2009; Zhang và c.s., 2013) đã chỉ ra rằng 4DVar có tác động tích cực đáng kể đến dự báo lượng mưa so với 3DVar Lý do là 4DVar đã sử dụng các ràng buộc động lực học và vật lý để cải thiện các điều kiện ban đầu của trường phân tích Trong hệ thống WRF 3DVar (Barker và c.s., 2004), các quan trắc được thu thập tại thời điểm phân tích và không cần tích phân mô hình Do đó, sự gia tăng phân tích không phát triển theo thời gian

13

và cần ít tài nguyên tính toán hơn Trong hệ thống WRF 4DVar (Huang và c.s., 2009), một phần mở rộng của hệ thống 3DVar, các quan trắc được sử dụng chính xác tại thời điểm đo, trong cửa sổ đồng hóa Việc sử dụng các mô hình tiếp tuyến và mô hình liên hợp (Errico, 1997; Errico và c.s., 1993; Errico & Raeder, 1999) tạo ra sự lan truyền của các giá trị phân tích trong cửa sổ đồng hóa và cần nhiều tài nguyên tính toán hơn

so với 3DVar Ngoài ra, hệ thống WRF 4DVar sử dụng các ràng buộc vật lý và động lực để tăng cường sự cân bằng của trường phân tích tạo ra các điều kiện ban đầu chứa cân bằng tỷ lệ đối lưu, các ràng buộc này không được sử dụng trong 3DVar Khả năng này làm cho kỹ thuật 4DVar cùng với sự kết hợp của phương pháp biến phân

và lọc Kalman trở thành một phương pháp đầy hứa hẹn cho những cải tiến trong tương lai của mô hình số (Sun và c.s., 2014) Tuy nhiên, cả hai phương pháp đều xác định ước tính tốt nhất về trạng thái khí quyển tại thời điểm phân tích, thông qua việc cực tiểu hoá hàm giá, giúp giảm sai số giữa các quan trắc và dự báo của mô hình Các

kỹ thuật biến phân cho phép đồng hóa không chỉ các quan trắc thông thường, có sẵn

từ Hệ thống Viễn thông Toàn cầu (GTS), mà còn cả các quan trắc phi truyền thống như dữ liệu radar (Barker và c.s., 2004; Hu và c.s., 2006; Maiello và c.s., 2014) thông qua việc sử dụng độ phản hồi và toán tử vận tốc gió xuyên tâm (Sun & Crook, 1997), bao gồm trong hàm giá (Chu và c.s., 2013) đã thực hiện so sánh giữa các phương pháp 4DVar và 3DVar để dự báo hai cơn bão ở Nam Cực trên Biển Ross, chỉ dựa trên các quan trắc thông thường 4DVar cho thấy hiệu suất tốt hơn sau 24 giờ dự báo đầu tiên (Sun & Wang, 2013) cũng đã so sánh 4DVar và 3DVar cho khu vực Great Plains của Hoa Kỳ Kết quả cho thấy rằng việc đồng hóa vận tốc xuyên tâm và độ phản hồi với hệ thống 4DVar đã cải thiện các kỹ năng dự báo mưa định lượng cho dự báo hạn ngắn

1.2 Tổng quan các nghiên cứu về đồng hóa số liệu trong dự báo mưa lớn do bão:

Các nghiên cứu về đồng hoá số liệu và ứng dụng của đồng hoá số liệu trong

mô hình số để cải thiện dự báo đã được quan tâm nghiên cứu Trong đó có các nghiên cứu đồng hoá số liệu để cải thiện khả năng dự báo bão Các nghiên cứu về phương pháp đồng hóa dữ liệu biến phân 3DVAR, 4DVAR đã làm tăng chất lượng dự báo

mô hình WRF để kiểm tra tác động của số liệu quan trắc radar Doppler đối với sự hình thành bão Nuri (2008) Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng đồng hóa số tốc độ gió xuyên tâm của radar đã cải thiện chất lượng dự báo cường độ và quỹ đạo bão của

mô hình vì quá trình đồng hóa giúp cải thiện cấu trúc lõi bên trong của bão Trong những năm gần đây, đồng hóa số liệu dựa trên bộ lọc Kalman tổ hợp đã được áp dụng rộng rãi trên toàn thế giới Điển hình là nghiên cứu đồng hóa quỹ đạo bão và số liệu tốc độ gió cực đại bằng sơ đồ lọc Kalman tổ hợp của (Kunii, 2015) Trong nghiên cứu, nhóm tác giả đã sử dụng số liệu khí áp mực biển cực tiểu tại tâm bão, vị trí tâm bão cùng với tốc độ gió cực đại cho quá trình đồng hóa với trường hợp bão Talas (2011) Kết quả nghiên cứu cho thấy đồng hóa số liệu đã cải thiện được dự báo quỹ đạo bão, đồng thời cải thiện dự báo lượng mưa do bão (Kunii, 2015) sử dụng bộ lọc Kalman tổ hợp cho mô hình WRF-ARW, áp suất cực tiểu và thông tin vị trí được đồng hóa trực tiếp bằng EnKF Kết quả cho thấy dữ liệu vị trí và bán kính gió đã giúp cải thiện dự báo đường đi của bão và từ đó cải thiện dự báo lượng mưa Những kết quả này cho thấy rằng việc ban đầu hoá bão sẽ mang lại lợi ích cho việc dự báo bão

Năm 2015, trên cơ sở nghiên cứu trước đó của Wang và nnk (2014), (Yang và c.s., 2015) tiến hành nghiên cứu đồng hóa cả số liệu sét và số liệu radar Doppler cho đợt đối lưu mạnh Độ phản hồi được dự báo trong trường hợp có đồng hóa số liệu gần với quan trắc hơn khi không đồng hóa, đặc biệt là trong 6 giờ đầu Đồng hóa số

15

liệu sét cho lượng mưa dự báo trong 3 giờ và 6 giờ đầu tiên tốt hơn so với số liệu phản hồi radar, mặc dù cường độ mưa lớn hơn và vị trí xảy ra mưa thay đổi so với quan trắc Tuy vậy, việc đồng hóa số liệu sét cũng đem lại kết quả dự báo tốt hơn do

độ phân giải số liệu sét cao hơn radar nên giảm được độ nhiễu của nhiệt độ thế và tỉ

số xáo trộn hơi nước (Yang và c.s., 2015)

(Illingworth và c.s., 2015) nghiên cứu khai thác hệ thống viễn thám mặt đất để nâng cao độ phân giải cho mô hình dự báo thời tiết Cụ thể, các số liệu bổ sung bao gồm profile tán xạ từ các đám mây và các sol khí theo thời gian thực, chiều cao của lớp xáo trộn, thông tin gió trong lớp biên, độ cao lớp xáo trộn, profile gió radar, profile nhiệt độ và hơi nước khí quyển Các số liệu này cung cấp quan trắc bổ sung chiều cao

và cấu trúc lớp biên hành tinh, có thể được dùng đồng hóa và tác động tích cực đối với chất lượng dự báo định lượng bằng mô hình số NWP (Adam và c.s., 2016) đã tiến hành đồng hóa số liệu profile nhiệt độ đo đạc bởi thiết bị Rotational Raman Lidar

ở đại học Hohenheim, Đức Tác giả sử dụng mô hình WRF với số liệu đầu vào profile nhiệt độ từ độ cao 500m đến 3000m, độ phân giải thẳng đứng 100m cùng các số liệu khác Kết quả cho thấy, việc đồng hóa số liệu profile nhiệt độ làm gia tăng sự mô tả môi trường tiền đối lưu, điều này cải thiện môi dự báo mây và mưa trong các hệ thống đối lưu sâu

(Mazzarella và c.s., 2017) đã đưa ra sự so sánh giữa các phương pháp đồng hóa dữ liệu biến phân ba chiều và bốn chiều (3DVar và 4DVar) trong mô hình WRF cho trường hợp mưa lớn ở miền trung nước Ý Hai phương pháp được so sánh với một trường hợp mưa lớn đã xảy ra ở miền trung nước Ý vào ngày 14 tháng 9 năm

2012 Chín thí nghiệm được thực hiện bằng đồng hóa dữ liệu 3DVar và 4DVar Tất

cả các mô phỏng được so sánh dự báo định lượng mưa với lượng mưa quan trắc qua

ba chỉ số thống kê: xác suất phát hiện (POD), chỉ số thành công (CSI) và tỷ lệ cảnh báo sai (FAR) Việc đồng hóa các quan trắc thông thường với phương pháp 4DVar cải thiện dự báo định lượng mưa so với 3DVar Ngoài ra, việc sử dụng các quan trắc radar trong 4DVar giúp nâng cao hiệu suất điểm số thống kê đối với ngưỡng lượng mưa lớn hơn

16

(Wu và c.s., 2020) nghiên cứu mô phỏng lại trường hợp mưa lớn kỷ lục ở Quảng Châu (Trung Quốc) vào ngày 6 tháng 5 năm 2017 Các phương pháp đồng hoá dữ liệu ba chiều và bốn chiều (3DVAR/4DVAR) đã được sử dụng để tạo điều kiện ban đầu cho của mô hình Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết (WRF) Nghiên cứu cho thấy, cả thí nghiệm 4DVAR có và không có sự đồng hóa bức xạ AHI đều cải thiện đáng kể dự báo về sự bắt đầu đối lưu (CI) và cải thiện rõ dự báo mưa theo giờ trong khu vực Do quy mô không gian nhỏ của trường hợp mưa này, tác động của việc đồng hóa số liệu bức xạ AHI 10 phút một lần tới quá trình đối lưu và dự báo mưa hàng giờ là nhỏ, nhưng điểm số (ETS) và điểm kỹ năng phân số (FSS) đã cho thấy sự cải thiện đôi chút về lượng mưa tích lũy theo giờ và 20 giờ so với chỉ được đồng hóa với các quan trắc thông thường Lý do cho những cải tiến này được cho là nhờ các phân tích và dự báo tốt hơn về nhiệt độ, độ ẩm và gió

(Gopalakrishnan & Chandrasekar, 2022) đã kiểm tra tác động của các công thức khác nhau của hiệp phương sai sai số nền (BEC) cho ba đợt mưa lớn ở miền bắc

Ấn Độ với với biến phân 4 chiều (4DVar) hệ thống đồng hóa dữ liệu cho mô hình khu vực Ba công thức BEC được phân tích, trong đó hai công thức sử dụng hàm dòng và thế vận tốc và công thức thứ ba sử dụng thành gió kinh hướng và vĩ hướng làm biến điều khiển động lượng Ba thí nghiệm được thực hiện cho mỗi trường hợp với đồng hóa 4DVar Các quan trắc bề mặt và cao không thông thường và đồng hóa kết hợp với dữ liệu gió vệ tinh (AMV) và gió bề mặt đại dương Nghiên cứu cũng có

sự so sánh phân tích các thí nghiệm 4DVar với hệ thống 3DVar đã cung cấp cái nhìn sâu sắc quan trọng về vai trò của hệ thống đồng hoá 4DVar trong việc tính toán ngầm các mối tương quan đa biến

(Tiwari & Kumar, 2022) đã nghiên cứu đồng hóa bức xạ vệ tinh và các quan trắc bề mặt và cao không theo chu kỳ trong khoảng thời gian 6 giờ Kỹ năng dự đoán của WRF với các hệ thống đồng hóa biến phân bốn chiều (4DVar) và biến phân ba chiều (3DVar) được nghiên cứu để kiểm tra giá trị cải thiện của 4DVar khi xem xét bốn cơn bão là Vardah, Titli, Bulbul và Yaas trên Bắc Ấn Độ Dương Phân tích 4DVar cho thấy các đặc điểm của cơn bão sát thực tế hơn về cấu trúc, cường độ,

17

lượng mưa và quỹ đạo Kết quả mô phỏng áp suất cực tiểu và gió cực đại đã chứng minh những cải tiến đáng kể trong quá trình chạy 4DVar cho tất cả các trường hợp Hơn nữa, sai số quỹ đạo bão Vardah đã giảm 54%–57% trong mô phỏng 4DVar, trong khi mức cải thiện này là 9%–18% trong trường hợp Titli Các kết quả tương tự cũng được thấy ở cơn bão Bulbul và Yaas Mô phỏng lượng mưa cũng cho thấy sự cải thiện rõ rệt với sơ đồ 4DVar

1.3 Các nghiên cứu về đồng hoá số liệu tại Việt Nam:

Tại Việt Nam, về đồng hóa số liệu, từ năm 2007 Trung tâm Dự báo Khí tượng thủy văn TW đã triển khai ứng dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR cho mô hình HRM dựa trên số liệu quan trắc và vệ tinh MTSAT (Lê Đức và c.s., 2007) Gần đây, 3DVAR cũng đã được áp dụng trong mô hình WRF với số liệu vệ tinh quỹ đạo cực (Hoàng Đức Cường, 2011) và gió từ radar Doppler (Trần Tân Tiến & Nguyễn Thị Thanh, 2011) thực hiện đồng hóa dữ liệu vệ tinh MODIS trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ, Các kết quả đều cho dự báo tốt cả lượng mưa và diện mưa ở các giờ đầu (Dư Đức Tiến và c.s., 2013) cũng đã nghiên cứu đồng hoá số liệu radar Đồng Hà để nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn cho khu vực miền Trung Các kết quả thử nghiệm bước đầu cho thấy việc đưa số liệu radar vào đồng hóa số liệu đã góp phân nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn cho khu vực miền Trung đặc biệt khi

sử dụng mô hình khu vực bất thủy tĩnh phân giải cao Trong nỗ lực cải thiện trường ban đầu của mô hình trong dự báo xoáy thuận nhiệt đới, (Du Duc Tien và c.s., 2017)

đã sử dụng số liệu gió vệ tinh kết hợp với phương pháp lọc Kalman tổ hợp để cải thiện trường ban đầu của mô hình WRF Kết quả của nghiên cứu cho thấy cải thiện trường ban đầu của xoáy thuận nhiệt đới (Tran Tan Tien & Nguyen Quynh Hoa, 2018) đã sử dụng mô hình WRF nghiên cứu hình thành của XTNĐ với đồng hóa số liệu kết hợp phương pháp đồng hóa biến phân 3DVAR và lọc Kalman tổ hợp địa phương LETKF Kết quả trường phân tích từ đồng hóa 3DVAR và LETKF so với dự báo tất định CTL là làm xuất hiện khu vực dị thường áp cao tại những trung tâm hoạt động của bão ngoài Tây Bắc Thái Bình Dương, một số khu vực vùng thấp trên biển Đông (nhiều trong số đó có khả năng hình thành XTNĐ cao nhất), và dị thường áp

18

thấp ở những nơi hoạt động của rãnh gió mùa (Tran Tan Tien & Nguyen Quynh Hoa, 2018) nghiên cứu thử nghiệm dự báo sự hình thành áp thấp nhiệt đới trên biển Đông hạn 3 ngày bằng phương pháp LETKF 5 thành phần và 2 lưới lồng Số liệu dự báo toàn cầu GFS được cập nhật SST được sử dụng làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu của mô hình Số liệu vệ tinh CIMSS, số liệu cao không radiosonde, quan trắc bề mặt được dùng cho quá trình đồng hóa Phương pháp LETKF trong mô hình WRF

dự báo được sự hình thành của áp thấp nhiệt đới trên biển Đông trong giai đoạn

2010-2017 Kết quả dự báo của mô hình có độ lệch thời gian khoảng 7-8 giờ so với thực

tế, trong khi vị trí hình thành dự báo lệch khoảng 70-150 km so với vị trí thực tế (Duy Thuc & Cong Thanh, 2018) đã sử dụng mô hình WRF với độ phân giải cao mô phỏng một số đợt mưa lớn mùa hè tại khu vực TP Hồ Chí Minh qua việc sử dụng số liệu Radar để đồng hóa trường ban đầu bằng phương pháp 3DVAR, các thử nghiệm WRF3Dvar được chạy mô phỏng với 2 chế độ là khởi động lạnh (cold start) và khởi động ấm (warm start) kết hợp với 3 phương án đồng hóa: chỉ độ phản hồi; độ phản hồi và gió xuyên tâm; độ phản hồi, gió xuyên tâm và dữ liệu GTS Trường nền được

sử dụng là CV7 được tạo ra từ các dự báo trong 6 tháng tại khu vực Nam Bộ Kết quả thu được cho thấy đồng hóa chỉ riêng độ phản hồi có tác động mạnh đối với các biến Qrain và Qgraup ở trường ban đầu trong khi đồng hóa gió xuyên tâm cải thiện thành phần gió tiếp tuyến So sánh các phương án thử nghiệm cho thấy, đồng hóa warm start cho mô phỏng lượng mưa tốt hơn khá nhiều so với cold start Đồng hóa đồng thời gió xuyên tâm và độ phản hồi và GTS cho kết quả tương đối khả quan so với các phương án khác.(Phuong và c.s., 2019) đã thử nghiệm đồng hoá các loại số liệu khác nhau nhằm cải thiện dự báo mưa lớn cho khu vực Tây Nguyên Kết quả cho thấy, các trường hợp đồng hóa đều đã làm cải thiện được dự báo về diện và lượng mưa ở hạn 24h, trong đó, đồng hóa kiểu “warm start” cho dự báo tốt hơn Đáng chú ý, việc đồng hóa số liệu AMVs với kiểu chạy “warm start” đã làm cải thiện chất lượng dự báo mưa lớn tốt nhất ở hạn 24h, thể hiện qua các chỉ số thống kê POD, FAR, và CSI đạt tốt nhất với các ngưỡng mưa trên 80mm (Đức Nam và c.s., 2021) cũng đã nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hóa dữ liệu 3DVAR nhằm bổ sung số liệu quan trắc

đã có nhiều các nghiên cứu về đồng hoá số liệu và cải thiện chất lượng ban đầu của

mô hình Các nghiên cứu chủ yếu sử dụng các phương pháp mang tính ước lượng thống kê như 3DVAR, LETKF Các số liệu đồng hoá trong các trường hợp này được

20

sử dụng tại một thời điểm hoặc khoảng thời gian gần thời điểm ban đầu của mô hình Các phương pháp này cho kết quả trường ban đầu tối ưu khi biết các quan trắc tại thời điểm ban đầu của mô hình Nhược điểm của các phương pháp này là trường ban đầu có thể tối ưu tại thời điểm ban đầu, tuy nhiên không đảm bảo rằng xu hướng tiếp theo của mô hình có phù hợp hay không Phương pháp đồng hoá biến phân bốn chiều 4DVAR ra đời nhằm khắc phục nhược điểm này Phương pháp 4DVAR là phương pháp đồng hoá mở rộng của phương pháp 3DVAR với thêm một chiều thời gian Chiều thời gian được mở trong một khoảng thời gian gọi là cửa sổ đồng hoá Trong cửa sổ đồng hoá của 4DVAR, các số liệu quan trắc sẽ được so sánh liên tục với mô hình Từ đó tìm ra trường ban đầu tối ưu nhất với tất cả các quan trắc trong cửa sổ đồng hoá Có thể nói phương pháp đồng hoá 4DVAR là phương pháp đồng hoá tiên tiến nhất hiện nay

Từ những tổng quan trên, đề tài này sẽ định hướng nghiên cứu về phương pháp 4DVAR, thử nghiệm đối với dự báo mưa do bão ở khu vực miền Trung nước ta Nghiên cứu sẽ tập trung làm rõ cải tiến của 4DVAR so với 3DVAR ở trường ban đầu của mô hình và kết quả dự báo mưa của mô hình Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng tập trung làm rõ hơn về vai trò của cửa sổ đồng hoá và các loại số liệu được đồng hoá trong phương pháp 4DVAR

21

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU 2.1 Phương pháp:

2.1.1 Phương pháp đồng hoá số liệu 3DVAR và 4DVAR:

Đồng hóa biến phân được chia thành đồng hóa biến phân ba chiều (3D-Var)

và đồng hóa biến phân bốn chiều (4D-Var) 3D-Var sẽ đi tìm trạng thái khí quyển 𝑥 phù hợp nhất với quan trắc 𝑦 hay chính là việc tìm trạng thái khí quyển 𝑥 có xác suất cực đại khi biết quan trắc Theo công thức Bayes, xác suất có điều kiện của 𝑥 khi biết trước 𝑦 được tính như sau:

Vì 𝑃(𝑦) không phụ thuộc vào 𝑥 nên:

𝑃(𝑥|𝑦)~𝑃(𝑥)𝑃(𝑦|𝑥) (2.1.2) trong đó, 𝑥 được giả định có phân bố Gauss,

thường cực tiểu hóa hàm 𝐽 bằng phương pháp lặp

Hình 2.1 Sơ đồ minh họa cực tiểu hàm giá của 2 biến (𝑥1, 𝑥2) mô hình.(Warner,

Phương pháp đồng hóa biến phân 4 chiều (4D-Var) là một sự mở rộng của

số 0 biểu thị các quan trắc tại thời điểm ban đầu của quá trình đồng hóa và chỉ số n tương ứng với thời gian quan trắc (n-th) cuối cùng được đồng hóa Hàm giá sau phải được cực tiểu, trong đó biến điều khiển là véc-tơ trạng thái mô hình tại thời điểm ban đầu của dự báo:

như được sử dụng cho 3D-Var (phương trình 2.1.6) Các quan trắc với 𝑡 > 0 xuất hiện các điều kiện rằng buộc Vấn đề cực tiểu hóa này chịu sự ràng buộc mạnh mẽ

Đó là

quan trắc cuối cùng Quy trình 4D-Var được minh họa trong Hình 2.2, trong đó tọa

độ là véc-tơ trạng thái mô hình 𝑥 và thời điểm đồng hóa Với các quan trắc được phân phối trong suốt thời gian đồng hóa, mục đích của quy trình 4D-Var là ước tính véc-

tơ trạng thái tạo ra một mô hình 𝑀, mà cực tiểu hàm giá với các điều kiện (1) diễn tả khoảng cách đến trường nền (dự báo trước đó) tại thời điểm bắt đầu của các khoảng

và (2) được dựa trên mức tăng quan trắc được tính toán đối với mô hình 𝑀 tại thời điểm quan trắc Đó là, quá trình xác định một điều kiện ban đầu tạo ra một dự báo phù hợp nhất với các quan trắc trong cửa sổ đồng hóa Trong thực tế, nếu một mô hình dự báo được chạy với chu kỳ cập nhật 6 giờ, cửa sổ đồng hóa sẽ kéo dài từ thời điểm khởi tạo trước đó đến thời điểm của mô hình hiện tại

Để giải quyết vấn đề cực tiểu hóa, chúng ta phải phân biệt phương trình 2.2.1

tính tiếp tuyến của 𝑀 Xây dựng mô hình liên kết này từ mô hình dự báo là một quá

24

trình phức tạp và hơn nữa, mô hình liên kết phải được duy trì (sửa lỗi, cải tiến) song song với mô hình dự báo

Hình 2.2 Sơ đồ minh họa quá trình đồng hóa 4D-Var (Warner, 2010)

2.1.2.Hệ thống đồng hoá WRFDA 4DVAR:

Hệ thống đồng hoá số liệu WRFDA được phát triển bởi Phòng thí nghiệm MMM của NCAR, cung cấp hệ thống đồng hóa dữ liệu cho mô hình toàn cầu/khu vực, đa mô hình, 3/4D-Var WRFDA được cung cấp miễn phí cho cộng đồng, cùng với các tài liệu và kết quả thử nghiệm khác từ trang web của WRFDA

Các thành phần khác nhau của hệ thống WRFDA được hiển thị trong sơ đồ bên dưới (Hình 2.3), cùng với mối quan hệ của chúng với các thành phần của hệ thống

mô hình WRF cơ bản Với :

xb

real.exe;

25

lượng mưa, PREPBUFR không đi qua OBSPROC;

trình gen_be;

R : sai số quan trắc

Hình 2.3 Hệ thống đồng hoá số liệu WRFDA trong mô hình WRF (nguồn: UCAR)

Thuật toán WRF 4DVar sử dụng công thức 4DVar thường được sử dụng trong các hệ thống nghiệp vụ (Courtier et al 1994; Veersé và Thépaut 1998; Lorenc 2003) Trong 4DVar, các mô hình tuyến tính tiếp tuyến và mô hình liền hợp thường bắt nguồn từ mô hình đơn giản hóa được sử dụng để cực thiểu vòng lặp bên trong, trong khi sự phát triển của trường nền được dự báo bằng mô hình đầy đủ Hệ thống WRF 4DVar hiện sử dụng các thành phần sau của hệ thống WRF-Var được phát triển trước

đó (Barker et al 2005): 1) Toán tử quan trắc, 2) Kiểm soát chất lượng, 3) Hiệp phương

WRFDA TRONG HỆ THỐNG MÔ HÌNH WRF

26

sai số nền, 4) cực tiểu hoá vòng lặp bên trong bằng cách sử dụng các mô hình tuyến tính và tiếp tuyến WRF đơn giản hóa và giả định hiệp phương sai số Gaussian, và 5) vòng lặp bên ngoài sử dụng mô hình WRF phi tuyến để cập nhật trạng thái quỹ đạo

cơ bản nhằm tính đến tác động của phi tuyến trong thuật toán đồng hóa

Về mặt toán học, WRF 4D-Var cực tiểu hoá hàm giá J:

không liên tục sau vòng ngoài thứ i Chỉ số vòng lặp bên ngoài i thay đổi từ 1 đến n, trong đó n là tổng số vòng lặp bên ngoài mong muốn Phân tích cuối cùng của WRF

27

không được trộn lẫn trong công thức gia tăng Chúng chỉ giống nhau ở vòng ngoài đầu tiên

Thuật ngữ hàm giá quan trắc biểu thị thước đo bậc hai của khoảng cách giữa

Ở đây một xấp xỉ tuyến tính được thực hiện Toàn bộ cửa sổ đồng hóa được

tính tiếp tuyến và phi tuyến, trên cửa sổ quan trắc k (k = 1, K) biến đổi các biến khí

lần lượt là các mô hình tuyến tính tiếp tuyến và phi tuyến, lan truyền vectơ dự đoán

Cuối cùng, 𝗥 là ma trận hiệp phương sai số quan trắc

Thuật ngữ hàm giá cân bằng đo khoảng cách bậc hai giữa phân tích và trạng thái cân bằng Là ứng dụng ban đầu, bộ lọc kỹ thuật số được bao gồm trong WRF 4D-Var để loại bỏ sóng tần số cao trong phân tích Bộ lọc kỹ thuật số trong công thức

Gauthier và Thépaut (2001), và Wee và Kuo (2004):

Để giảm số điều kiện và tăng tốc thuật toán giảm thiểu, tiền điều kiện của hàm chi phí nền được thực hiện bằng phép biến đổi biến điều khiển:

trong đó 𝗨 được định nghĩa là 𝗕 = 𝗨𝗨T (Barker và cộng sự 2005) Gradient

Hình 2.4 thể hiện sơ đồ cấu trúc hoạt động của chương trình đồng hoá số liệu

tích, ma trận hiệp phương sai số nền 𝗕, ma trận số quan trắc 𝗥 và các quan trắc được

30

Mô hình ARW có hệ toạ độ đứng theo địa hình và lưới Arakawa C theo chiều ngang Ngoài các sơ đồ lựa chọn vật lý, các sơ đồ số bậc cao còn bao gồm sơ đồ tích phân theo thời gian Runge-Kutta bậc ba và các tùy chọn bình lưu bậc hai đến bậc sáu Những tính năng nâng cao này làm cho ARW phù hợp với các mô phỏng và dự báo

số trị đa quy mô

WRF+ (WRFPLUS) bao gồm hai mô hình, cụ thể là mô hình tuyến tính tiếp tuyến WRF (WRF_TL) và mô hình liền hợp (WRF_AD), được biên dịch cùng nhau thành một tệp thực thi duy nhất Thuật toán (TAF) trong FORTRAN (Giering và Kaminski 2003) đã được sử dụng để xây dựng mô hình tuyến tính tiếp tuyến và mô hình liên hợp từ một phiên bản đơn giản của mô hình WRF phi tuyến đầy đủ (WRF_NL), bao gồm động lực học WRF-ARW đầy đủ, một sơ đồ đối lưu quy mô lớn và sơ đồ PBL đơn giản (được xây dựng dưới dạng khuếch tán thẳng đứng cộng với ma sát bề mặt) Theo Thépaut và Courtier (1991) và Navon và cộng sự (1992), thuật toán tuyến tính tiếp tuyến và liên hợp đã được xác minh bằng cách sử dụng các phép kiểm tra gradient tiêu chuẩn và quy trình TL/AD Kết quả thử nghiệm cũng như một số nghiên cứu sử dụng WRF_AD được báo cáo trong Xiao et al (2008)

VAR chứa tất cả các thành phần của WRF 3D-Var (Barker et al 2005) được

mở rộng để bao gồm các cải tiến bốn chiều như phân nhóm các quan trắc (tức là chia

các toán tử biến đổi lưới/biến

WRFINPUT: Trạng thái mô hình đầy đủ ở đầu mỗi vòng ngoài, được VAR viết ra và WRF đọc vào làm trạng thái mô hình ban đầu

NL(1), , NL(K): K trạng thái mô hình, một trạng thái cho mỗi cửa sổ quan

BS(0), , BS(N): N + 1 trạng thái mô hình, một trạng thái cho mỗi bước thời gian, được tạo bởi WRF và được WRF+ đọc dưới dạng trạng thái cơ bản

AD00: Đầu ra của WRF+ sau khi tích phân mô hình liên hợp, được VAR đọc

2.1.3 Phương pháp đánh giá sai số:

RMSE là căn bậc hai của trung bình bình phương sai số giữa giá trị dự báo và thám sát, được xác định theo công thức:

32

RMSE giữ lại đơn vị của biến dự báo và xác định sai số về độ lớn của biến dự báo Giá trị này càng tiến tới không thì mô hình dự báo càng chính xác

Để đánh giá mưa định lượng, người ta thường sử dụng tiêu chuẩn đánh giá thống kê theo hạng Đây là loại tiêu chuẩn đánh giá sự phù hợp giữa sự xảy ra hiện tượng dự báo và hiện tượng quan trắc tại nút lưới Một cách hình tượng, chúng ta có thể mô tả phân bố của chỉ số thông qua sơ đồ trên Trong đó:

- H là số dự báo có mưa và thực tế có mưa (theo nghĩa vượt một ngưỡng nào đó)

- M là số dự báo không mưa nhưng thực tế có mưa

- F là số dự báo có mưa nhưng thực tế không mưa

Xác xuất phát hiện (Probability of Detection – POD)

POD là xác suất xuất hiện hiện tượng, được tính bằng tỉ số giữa số lần trùng khớp giữa mô hình và quan trắc khi hiện tượng có xuất hiện và tổng số lần xuất hiện hiện tượng trong thực tế POD cho biết khả năng thành công của mô hình, có giá trị trong khoảng (0, 1), POD = 1 là giá trị lý tưởng mô hình được xem là hoàn hảo POD càng gần 1 thì độ chính xác của mô hình càng cao, POD chỉ nhạy đối với những hiện tượng không dự báo được chứ không nhạy đối với phát hiện sai

Tỷ lệ dự báo sai (False Alarms Ratio – FAR)

FAR cho biết tỷ lệ mô phỏng / dự báo khống của mô hình (mô hình cho kết quả

có nhưng thực tế hiện tượng không xảy ra) Giá trị FAR biến đổi từ (0,1)

M H H POD

+

=

F H F FAR

+

=

độ -180 đến +180 Số liệu GFS có thể được sử dụng cho nhiều mục đích như nghiên cứu khí hậu, dự báo thời tiết, quản lý tài nguyên nước và năng lượng, phòng chống thiên tai và phát triển nông nghiệp Trong nghiên cứu này bộ dữ liệu GFS với độ phân giải ngang 0.25 độ kinh vĩ được sử dụng để tạo điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hình WRF

Số liệu sử dụng để đồng hoá là nhiều loại số liệu quan trắc khác nhau, cụ thể

là SOUND, SONDE_SFC, SYNOP, GEOAMV, METAR, AIREP, SHIPS, BUOY, PILOT từ Hệ thống Viễn Thông Khí Tượng Toàn cầu (GTS - Global Telecommunications Systems)

Nguồn dữ liệu Mô tả

SYNOP Dữ liệu quan trắc từ các trạm bề mặt

SOUND Dữ liệu quan trắc từ trạm cao không

GEOAMV Dữ liệu gió vệ tinh

METAR/AIREP Dữ liệu quan trắc sân bay/ tàu bay

SHIPS Quan trắc bề mặt biển tại các tàu trên biển