Đánh giá vai trò ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên biển đông

Ngoài các phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc với 3 chương chính bao gồm: Chương 1: Tổng quan về ban đầu hóa xoáy Chương 2: Ban đầu hóa xoáy trong mô hình

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

NGUYỄN THỊ HOAN

ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH

HWRF ĐỐI VỚI DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà N ội - 2013

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

NGUYỄN THỊ HOAN

ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH

HWRF ĐỐI VỚI DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG

Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học

Mã số: 60440222

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS HOÀNG ĐỨC CƯỜNG

Hà N ội - 2013

Tôi xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, đã tạo điều kiện tốt cho tôi trong quá trình tôi học tập tại trường

Tôi cũng xin cảm ơn những đồng nghiệp tại Trung tâm Nghiên cứu khí tượng khí hậu, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường đã giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện luận văn đặc biệt là TS Nguyễn Văn Hiệp, Ths Trương Bá Kiên, CN Lưu Nhật Linh, CN Nguyễn Thị Xuân về những giúp đỡ, góp ý và thảo luận quý báu

-về kĩ thuật cũng như chuyên môn giúp tôi có thể hoàn thiện được luận văn

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến ban lãnh đạo Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường, ban lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu khí tượng - khí hậu, đã tạo điều kiện thuận lợi về thời gian và cơ sở vật chất cho tôi được học tập trong quá trình công tác

Cuối cùng tôi xin cảm ơn bố mẹ cùng những người thân trong gia đình tôi đã luôn động viên và tạo điều kiện tốt nhất để tôi hoàn thành luận văn này

Hà N ội, tháng 12 năm 2013

Học viên cao học

Nguyễn Thị Hoan

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH 1

DANH MỤC BẢNG 3

DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT 4

MỞ ĐẦU……… 5

Chương 1.TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY 6

1.1.Khái niệm ban đầu hóa xoáy 6

1.1.1 Ph ương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình 6

1.1.2 Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng hàm thực nghiệm 12

1.1.3 Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu 15

1.2.Tổng quan các nghiên cứu trong nước 16

Chương 2 BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH HWRF, SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ 19

2.1 Sơ lược về mô hình HWRF 19

2.2 Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF 20

2.2.1 Phân tích xoáy nhằm loại bỏ xoáy thô từ phân tích toàn cầu trong HWRF 22

2.2.2.Xoáy gi ả tạo ra trong mô hình HWRF đối với trường hợp bão yếu 22

2.2.3 Hiệu chỉnh xoáy bão trước 6 giờ dự báo 23

2.3 Thiết kế thí nghiệm 34

2.3.1 Miền tính 34

2.3.2 Số liệu sử dụng 36

2.4 Các chỉ tiêu đánh giá 37

Chương 3 KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH HWRF 39

3.1 Thử nghiệm đối với cơn bão Ketsana 39

3.1.1 Thông tin v ề cơn bão Ketsana(2009) 39

3.1.2 Thi ết kế thí nghiệm 41

3.1.3 Một số kết quả thử nghiệm bão Ketsana 41

3.2 Thử nghiệm cho mùa bão 2009 52

3.2.1 Thiết kế thí nghiệm 52

3.2.2 Vai trò c ủa ban đầu hóa xoáy trong dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông 52

3.2.3 Vai trò c ủa ban đầu hóa xoáy trong dự báo cường độ bão trên Biển Đông 54

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 60

KẾT LUẬN 60

KIẾN NGHỊ 60

TÀI LIỆU THAM KHẢO 61

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Ví dụ minh họa việc tách trường phân tích khách quan ban đầu thành trường môi trường hEvà và trường xoáy hav Trường môi trường hE là tổng hợp của trường

nền quy mô lớn nhận được sau phép lọc không gian và trường nhiễu không xoáy hd

-hav, nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993) 7

Hình 1.2 (a)- Tỉ lệ độ nhạy của phép lặp với bước sóng, (b)- biến đổi hàm trọng số E theo bán kính r, Nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993) 9

Hình 2.1 Cấu trúc mô hình HWRF 19

Hình 2.2 Ví dụ miền tính trong mô hình HWRF 20

Hình 2.3 Sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF 22

Hình 2.4 Biểu diễn bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài cùng của quan trắc và dự báo 23

Hình 2.5 Ví dụ miền tính sử dụng trong mô hình HWRF khi chạy cơn bão KETSANA tại thời điểm 2009092712 35

Hình 3.1 Quỹ đạo besttrack bão Ketsana; Nguồn: http://agora.ex.nii.ac.jp 39

Hình 3.2 Cường độ cơn bão KETSANA-áp suất thấp nhất tại tâm bão; Nguồn: http://agora.ex.nii.ac.jp 39

Hình 3.3 Hình thế Synốp bão Ketsana tại các thời điểm (a)- 12Z 27/09/2009, (b)- 00Z 28/09/2009, (c)-12Z 29/09/2009 và (d)-18Z 29/09/2009; Nguồn: http://joelandchoom.net/maparchives2013.html 40

Hình 3.4 Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại thời điểm 00H (a)-coldstart và (b)-nobogus; (c)-mặt cắt dị thường nhiệt độ bão nhiệt đới quan trắc (Nguồn: Hawkins và cộng sự, 1968) 42

Hình 3.5 Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a1)-coldstart+03H và (a2)-nobogus+03H; (b1)-coldstart +06H và (b2)-nobogus+ 06H; (c1)-coldstart+12H và (c2)-nobogus+ 12H 43

Hình 3.6 Mặt cắt trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại thời điểm 00H (a)-coldstart và (b)-nobogus 44

Hình 3.7 Mặt cắt thẳng đứng trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a1)-coldstart+06H và (a2)-nobogus+06H; (b1)-coldstart +12H và (b2)-nobogus+ 12H; (c1)-coldstart+18H và (c2)-(b2)-nobogus+ 18H; (d1)-coldstart+24H và (d2)-nobogus+ 24H 45

Hình 3.8 Mặt cắt trường gió mực 10m qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a)-00H; (b)-06H; (c)-12H; (d)-18H; (e)-24H 47

Hình 3.9 Quường hợp có và không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy.09/2009 cơn bão Ketsana đối với chạy ại tốt hơn so với không ban đầu hóa xoáy ở thời điểm ban đầu và s 48

Hình 3.10 Sai số khoảng cách PE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 48

1

Hình 3.11 Sai số khoảng dọc ATE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 49 Hình 3.12 Sai số khoảng ngang CTE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 49 Hình 3.13 Sai số áp suất cực tiểu dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus 50 Hình 3.14 Sai số tốc độ gió cực đại dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus 51 Hình 3.15 Trung bình sai số khoảng cách (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên

Biển Đông bằng coldstart và nobogus 53 Hình 3.16 Trung bình sai số dọc (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông

bằng coldstart và nobogus 53 Hình 3.17 Trung bình sai số ngang (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông

bằng coldstart và nobogus 54 Hình 3.18 Trung bình sai số tuyệt đối của áp suất thấp nhất (hpa) tại tâm mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus 55 Hình 3.19 Trung bình sai số tuyệt đối vận tốc gió cực đại (m/s)mô phỏng cho mùa bão

2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus 56 Hình 3.20 Đường biểu diễn biến đổi áp suất cực tiểu tại tâm bão theo mô phỏng bởi JTWC, HWRF-coldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (hpa) 58Hình 3.21 Đường biểu diễn biến đổi gió cực đại theo mô phỏng bởi JTWC, HWRF-coldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (m/s) 59

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Các tham mô hình HWRF sử dụng trong các thử nghiệm 34

Bảng 2.2 Các trường hợp bão được khảo sát 35

Bảng 3.1 Bán kính gió cực đại bão Ketsana 12Z 27/09/2009 sau các bước thời gian tích phân từ 6 giờ đến 24 giờ 47

Bảng 3.2 Sai số khoảng cách, sai số dọc và sai số ngang (Km) dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 49

Bảng 3.3 Sai số áp suất cực tiểu (hpa) và sai số vận tốc gió cực đại (m/s) dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus 51

Bảng 3.4 Trung bình sai số khoảng cách, sai số dọc và sai số ngang (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus 52 Bảng 3.5 Trung bình sai số tuyệt đối áp suất thấp nhất tại tâm (hpa) và trung bình sai

số trung bình vận tốc gió cực đại mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus 55

Bảng 3.6 Trung bình sai số áp suất thấp nhất tại tâm (hpa) và trung bình sai số trung bình vận tốc gió cực đại mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart

và nobogus 56

3

DANH M ỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT 3DVAR 3 –Dimensional VARiation Data Assimilation (Sơ đồ đồng hóa số

liệu biến phân 3 chiều)

4DVAR 4 –Dimensional VARiation Data Assimilation (Sơ đồ đồng hóa số

liệu biến phân 4 chiều) ARW Advanced Research WRF model (Mô hình HWRF phiên bản nghiên

cứu nâng cao)

ATE Along Track Error (Sai s ố dọc)

CTE Cross Track Error (Sai số ngang)

GFDL Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (Phòng nghiên cứu động lực

học chất lưu địa-vật lý)

GFS Global Forecast System (Hệ thống dự báo toàn cầu)

HWRF Hurricane Weather Research and Forecasting model (Mô hình nghiên

cứu và dự báo bão)

MATE Mean Along Track Error (Trung bình sai số dọc)

MCTE Mean Cross Track Error (Trung bình sai số ngang)

MM5 Mesoscale Model-5 (Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5)

NCAR The NationalCenter for Atmospheric Research (Trung tâm nghiên cứu

khí quyển quốc gia, Mỹ)

NCEP National Centers for Environmental Prediction (Trung tâm dự báo môi

trường quốc gia, Mỹ)

NMM Nonhydrostatic Mesoscale Model (Mô hình phi thủy tĩnh quy mô vừa)

NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration(Cơ quan quản lý

khí quyển đại dương quốc gia, Mỹ)

POM Princeton Ocean Model (Mô hình đại dương Princeton )

WRF Weather Research and Forecasting model (Mô hình nghiên cứu và dự

báo thời tiết)

MỞ ĐẦU

Trong những năm gần đây, dự báo bão bằng mô hình số trị đã được ứng dụng

rộng rãi ở nhiều quốc gia trên thế giới trong đó có Việt Nam, thành quả này có được một phần nhờ sự phát triển vượt bậc về công nghệ máy tính

Để thực hiện dự báo với độ phân giải cao hơn trong điều kiện hạn chế về năng

lực tính toán, sử dụng mô hình khu vực là một giải pháp Các mô hình khu vực hạn chế dùng số liệu điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc thời gian từ mô hình toàn cầu Do vậy dù ban đầu hóa với độ phân giải cao hơn, chất lượng và cấu trúc xoáy bão trong điều kiện ban đầu vẫn chứa các sai số từ mô hình toàn cầu Một điều kiện ban đầu không tốt có thể dẫn đến sai số lớn trong quá trình dự báo quỹ đạo và cường

độ bão Vì vậy, để cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình dự báo bão đặc biệt khu

vực gần tâm bão, người ta thực hiện ban đầu hóa xoáy Ban đầu hóa xoáy là bài toán được xây dựng với mục đích tái tạo một xoáy bão có cấu trúc và cường độ gần với xoáy bão thực, có vị trí tại xoáy bão quan trắc Các bước của ban đầu hóa xoáy bao

gồm: loại bỏ xoáy từ trường phân tích toàn cầu; xây dựng xoáy xoáy giả; và cài xoáy giả vào trường ban đầu của mô hình (B.Mathur, 1991; Iwasaki T, 1987; Kurihara, 1993)

Nước ta hàng năm phải gánh chịu những thiệt hại không nhỏ do bão hoạt động trên Biển Đông.Trong quá trình tồn tại, phát triển và di chuyển, quỹ đạo bão trên Biển Đông biến đổi khá phức tạp Do vậy, dự báo tốt hoạt động của bão trên Biển Đông trước hết góp phần đảm bảo an toàn cho ngư dân, cho người dân sống ở khu vực ven biển, giảm thiểu số người chết và mất tíchvà giảm thiệt hại to lớn về kinh tế do bão gây ra Luận văn này thực hiện khảo sát và đánh giá vai trò của sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting Model) -

mô hình dự báo cường độ và quỹ đạo bão nghiệp vụ tại Hoa Kỳ từ năm 2007 (Sundararaman Gopalakrishnan, 2012) qua mô phỏng các cơn bão trong mùa bão 2009 trên Biển Đông

Ngoài các phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc với

3 chương chính bao gồm:

Chương 1: Tổng quan về ban đầu hóa xoáy

Chương 2: Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF, số liệu và phương pháp

đánh giá

Chương 3: Kết quả đánh giá vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo bão

trên Biển Đông bằng mô hình HWRF

5

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY

1.1 Khái niệm ban đầu hóa xoáy

Ban đầu hóa xoáy là bài toán được đặt ra để nâng cao chất lượng điều kiện ban đầu của mô hình dự báo bão Cho đến nay, ban đầu hóa xoáy không còn là bài toán xa

lạ trong các nghiên cứu ở Việt Nam cũng như trên thế giới, tuy nhiên đây vẫn là một bài toán lớn với nhiều thách thức và thu hút nhiều nhà nghiên cứu Bản chất của ban đầu hóa xoáy là xây dựng môt xoáy giả có cấu trúc gần với xoáy thực bằng cách bổ sung thông tin chỉ thị về cơn bão như vị trí tâm quan trắc, tốc độ gió cực đại, thông tin kích thước bão,… Xoáy giả này có cấu trúc, cường độ gần với thực hơn

Theo Nguyễn Văn Hiệp và Yi-leng Chen (2011), kĩ thuật ban đầu hóa xoáy có thể chia làm ba nhóm bao gồm: (1) xây dựng xoáy giả bằng hàm thực nghiệm; (2) xây

dựng xoáy giảbằng tích phân mô hình và (3) xây dựng xoáy bằng phương pháp đồng hóa số liệu 3 và 4 chiều với số liệu quan trắc kết hợp với số liệu quan trắc giả (Nguyễn Văn Hiệp và Yi-leng Chen, 2011) Trên cơ sở này, phần tổng quan về ban đầu hóa xoáy trong luận văn sẽ được trình bày theo các cách thực thực hiện ban đầu hóa xoáy như vậy

1.1.1 Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình

Trên thế giới đã có nhiều tác giả nghiên cứu về vấn đề ban đầu hóa xoáy bằng

mô hình số trị Trong đó, công trình của Kurihara và cộng sự (1993) là một công trình điển hình và đáng chú ý về ban đầu hóa xoáy bằng cách tích phân mô hình Các tác giả

đã tích phân mô hình dự báo bão GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) phiên bản đối xứng để tạo ra thành phần đối xứng của xoáy giả Trong đó, thành phần xoáy đối xứng được tạo ra bằng cách tích phân mô hình dự báo bão GFDL phiên bản đối xứng trục (Kurihara và cộng sự 1990, 1993) và xoáy giả cần phải thỏa mãn 3 điều kiện là có cấu trúc đồng nhất và tương tự với xoáy bão thật, cộng thêm khả năng tương thích với mô hình (Kurihara và cộng sự, 1993)

Để thực hiện tách bỏ xoáy yếu, nghèo thông tin, sai vị trí, giả thiết được đặt ra

rằng phần giá trị của trường bất kỳ gây ra bởi xoáy là giá trị lệch của trường phân tích (chứa xoáy) so với trường môi trường không có xoáy Xoáy được tách ra khỏi trường phân tích nhờ sử dụng một phương pháp lọc thích hợp Phương pháp lọc được chọn sao cho trường môi trường thu được chứa trong nó ít nhất các đặc điểm của trường xoáy Sau khi tách xoáy yếu, thực hiện xây dựng xoáy nhân tạo Để phù hợp với cấu

trúc xoáy trong thực tế, xoáy nhân tạo phải gồm hai thành phần: thành phần đối xứng

và thành phần phi đối xứng, các thành phần này được tạo ra nhờ sự kết hợp dữ liệu trong tập số liệu chỉ thị của bão và các thông tin của xoáy yếu tách được từ trường

phân tích Để đảm bảo quy luật động lực, xoáy nhân tạo được thực hiện thích ứng giữa trường gió và trường độ cao, thực hiện đồng hoá số liệu để hòa hợp giữa các trường động và nhiệt lực cũng như hoà hợp xoáy với trường môi trường Cuối cùng cài xoáy nhân tạo thu được vào vị trí chính xác của xoáy thực, thu được trường ban đầu của mô hình Sơ đồ của quá trình tạo xoáy giả có dạng như sau theo nghiên cứu của Kurrihara

và cộng sự (Kurihara và cộng sự, 1993)

Trong suốt quá trình tích phân, gió tiếp tuyến nhất thiết phải điều chỉnh từ 0 ở

thời điểm ban đầu tới một giá trị gió tiếp tuyến thực nghiệm vào thời điểm cuối của quá trình tích phân, thời điểm này thường được lựa chọn là khoảng sau 60h Thành phần phi đối xứng có vai trò quan trọng trong việc di chuyển của bão, được giả thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên lý thuyết về hiệu ứng β- β effect và xoắn β- β gyre) được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993)

Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân

kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây

dựng dòng đối xứng (Ross, 1992) Sau đó thành phần gió phi đối xứng này được xây dựng từ các thành phần phi đối xứng của xoáy bao gồm cả phương vị của sóng số 1 và sóng số 2 Sau khi các trường gió được xây dựng cho xoáy giả gồm cả thành phần đối

xứng và phi đối xứng thì các biến khác được điều chỉnh sao cho phù hợp với cấu trúc

của trường gió

Hình 1.1 Ví dụ minh họa việc tách trường phân tích khách quan ban đầu thành trường môi trường h E và và trường xoáy h av Trường môi trường h E là tổng hợp của trường

7

nền quy mô lớn nhận được sau phép lọc không gian và trường nhiễu không xoáy h d

-h av , nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993)

Khi đã có được trường gió, thì áp suất bề mặt và độ cao địa thế vị được ước tính

bằng cách sử dụng phương trình phân kì Nhiệt độ sau đó được tính toán từ một mặt cắt thẳng đứng của độ cao địa thế vị sử dụng mối quan hệ thủy tĩnh (Kurihara và cộng

sự, 1993)

Theo sơ đồ này, một trường h vô hướng bất kì sẽ tách ra thành hai phần là trường nền hay trường môi trường quy mô lớn hB và trường nhiễu động hD Tiếp đến, trường nhiễu động hD được tách ra thành hai phần nhiễu động gây ra do xoáy hav và nhiễu động phi xoáy, hay trường mô trường quy mô nhỏ (hD – hav) Tổng của trường môi trường quy mô lớn và trường môi trường quy mô nhỏ là trường môi trường hE

Trường nền được tách ra bằng phép lặp thông qua hàm làm trơn trên lưới kinh

vĩ Trước tiên, trường h được làm trơn theo chiều vĩ hướng bằng công thức:

) 2

, ,ϕ h ϕ K hλ ϕ hλ ϕ h ϕ

Trong đó: h là trường cần được làm trơn, λ,ϕ lần lượt là kinh độ, vĩ độ K là tham số lọc có dạng như sau:

1 )

2 cos 1 ( 2

Sau khi đã làm trơn và thu được trường hλ, ϕ Tiếp theo, trường này được làm

trơn theo chiều kinh hướng để xác định trường nền h Bλ, ϕ:

ϕ λ ϕ

ϕ ϕ

, h K(h h 2h

Như đã trình bày ở trên Hình 1.1: trường nhiễu động hD được xác định là hiệu

của trường ban đầu h và trường nền hB Xoáy phân tích được tách ra khỏi hD thông qua phép lọc trên hệ tọa độ cực (r,θ) với gốc tọa độ tại tâm xoáy phân tích Phép lọc này được biểu diễn như sau:

) , ( ) ,

Trong đó, r0 là bán kính của miền lọc có độ lớn tùy theo mỗi cơn bão, r là bán kính (0 ≤ r ≤ r0) và E(r) là hàm trọng số làm trơn có dạng:

2 2 0

/

/ /

) (

1)

(

l r

l r l r r

e

e e

r E

Trong đó: l là tham số của phép lọc, quy ước l=1/5r0 Thấy rằng khi r=r0, E(r)

tiến đến đơn vị, do đó trường xoáy phân tích không tồn tại ngoài bán kính này (hình 1.2 (a,b))

Hình 1.2 (a)- T ỉ lệ độ nhạy của phép lặp với bước sóng, (b)- biến đổi hàm trọng số E

theo bán kính r, Ngu ồn: (Kurihara và cộng sự, 1993)

Hình 1.2a biểu diễn tỉ lệ giữa độ nhạy của phép lọc đối với bước sóng cho thấy các sóng có độ dài sóng nhỏ hơn 9o sẽ được lọc hoàn toàn, những sóng có độ dài sóng càng lớn thì khả năng lọc sẽ giảm đi, tương ứng với khả năng lọc chỉ còn khoảng 82%, 60%, 32% lần lượt đối với các sóng bước sóng là 15o

, 20o,30o Ở đây những sóng dài tương ứng với trường nền, sóng ngắn hơn ứng với trường nhiều động

Hình 1.2b biểu diễn biến đổi của của hàm trọng số E(r) theo bán kính r trong công thức (1.4) Đường thẳng đứng trong hình này biểu diễn độ nhạy của bán kính ảnh hưởng đến phép lọc, với bán kính nằm trong khoảng từ r = r0 – l tới r = r0 phép lọc được thực hiện nhiều nhất, do đây là khoảng bán kính mà nhiễu động phi xoáy tồn tại nhiều nhất

Trường nhiễu động hD được biểu diễn trong công thức 1.4 được coi là nhiễu do xoáy gây ra nên xoáy chỉ tồn tại trong phạm vi chứa nhiễu động Do đó, trường nhiễu động trung bình được xác định bằng công thức:

Trong nghiên cứu đối với mô hình GFDL, Kurihara và cộng sự (1993) được xây dựng với cả hai thành phân đối xứng và phi đối xứng Thành phần xoáy đối xứng được tạo ra bằng cách tích phân mô hình dự báo bão GFDL phiên bản đối xứng trục Thành phần phi đối xứng có vai trò quan trọng trong việc di chuyển của bão, được giả thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên lý thuyết về hiệu ứngβ và xoắn β)

9

được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993) Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng trong nghiên cứu của Kurihara và của Ross (1992)

Đối với thành phần gió đối xứng, một phân bố gió theo bán kính và mực mô hình (r,σ) được gọi là phân bố gió mục tiêu được sử dụng để tính toán các trường còn

lại có dạng:

) ( ) ( ) ,

a A a a d

r r

r r r

r r V r

−

−

Với r a, r b, A, B là các tham số thực nghiệm Trong suốt quá trình tích phân, gió

tiếp tuyến nhất thiết phải điều chỉnh từ 0 ở thời điểm ban đầu tới một giá trị gió tiếp tuyến thực nghiệm vào thời điểm cuối của quá trình tích phân, thời điểm này thường được lựa chọn là khoảng sau 60h Điều này có thể được hiểu là bắt đầu từ trạng thái tĩnh (gió tiếp tuyến và bán kính bằng không, khí áp, nhiệt độ và độ ẩm ban đầu là đồng

nhất theo bán kính), trong quá trình tích phân, gió tiếp tuyến được hiệu chỉnh dần về gió mục tiêu trong khi trường khác được tự do biến đổi do tương tác giữa các trường trong mô hình Công thức hiệu chỉnh được xác định để gió tiếp tuyến biến đổi dần về gió mục tiêu có dạng như sau:

) 1 exp(

) , ( )

, , (

t r

V t r

+

= 1

R F

V

Trong đó: α là tham số trọng số liên quan đến quy mô thời gian của mô hình Tiếp theo sẽ xem xét đến thành phần phi đối xứng tạo ra bởi mô hình, như đã trình bày, thành phần này được giả thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên

lý thuyết về hiệu ứng β và xoắn β) được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng

sự, 1993) Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không

phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng trong nghiên cứu của Kurihara và Ross (1992) Sau đó thành

phần gió phi đối xứng này được xây dựng từ các thành phần phi đối xứng của xoáy bao gồm cả phương vị của sóng số 1 và sóng số 2

Các xoáy phi đối xứng được biểu diễn trên tọa độ trục (r,θ) qua công thức như sau:

),(),()(),

Khi đó trường gió có dạng:

),(),()(),(r θ V0 r V1 r θ V2 r θ

Xét phương trình biểu diễn các thành phần tốc độ trên mặt phẳng β, trong hệ trục tọa độ di chuyển với tốc độ là C khi đó, xoáy phi đối xứng đối các sóng có dạng:

0 1 0

1 0

2 2 0 1

1 2 0

1 1 2 1 2 1 0 1 1 0

1

) (

) (

) ( ) (

1 2

1 1 0 2 2 0 2

) ( ) ( ) (

và cộng sự, 1997) Ngoài ra, Đại học Quốc gia bang Pennsylvania, Trung tâm nghiên

cứu khí quyển đã sử dụng mô hình phi thủy tĩnh quy mô vừa phiên bản 5 (MM5) để tích phân các miền thô nhất trong khoảng thời gian 48h Sau đó xoáy được tích phân từ

miền tính thô nhất tại 48h được chiết suất và kết hợp trở lại vào điều kiện ban đầu cho

tất cả các miền tính Liu và cộng sự (1997) đã áp dụng kĩ thuật này cho cơn bão Andrew (1992), cơn bão này có những đặc tính đặc biệt là: (1) Xoáy tích phân tại thời điểm 48h đạt tới cường độ quan trắc vào thời điểm ban đầu của mô hình; (2) các trường khí tượng trong dòng gió đông khu vực nhiệt đới tương đối chuẩn và có hướng

di chuyển của xoáy bão di chuyển lệch không đáng kể, chuyển động về hướng tây gần

11

như không đổi trong suốt 48h tích phân (Liu và cộng sự, 1997) Các tác giả đưa ra kết luận rằng ban đầu hóa xoáy sử dụng mô hình tích phân cho thấy sự cải thiện đáng kể

về cấu trúc nhiệt động lực học của xoáy và dự báo cường độ (Kurihara và cộng sự, 1993; Liu và cộng sự, 1997)

Gần đây nhất, trong các nghiên cứu của Nguyễn Văn Hiệp và Yi Leng Chen (2011)

đã xây dựng một phương pháp ban đầu hoá xoáy mới thông qua kỹ thuật chạy lặp và

áp dụng cho mô hình WRF (Weather Research and Forecasting Model) WRF phiên bản V3 với mô đun cài xoáy mới được sử dụng để dự báo thử nghiệm cho cơn bão Morakot (2009) Trong phương pháp ban đầu hoá xoáy này, các tác giả sử dụng hai giả thiết: thứ nhất, trong một khoảng thời gian ngắn (< 1 giờ) bão di chuyển nhưng cấu trúc của nó không thay đổi một cách đáng kể; thứ hai, cấu trúc bão tại thời điểm ban đầu của mô hình là một hàm của các điều kiện môi trường như gió, nhiệt độ mặt nước

biển, độ đứt gió,… Trên cơ sở đó, thực hiện tích phân mô hình trong một khoảng thời gian, dt (dt < 1 h), với trường áp mực biển nhân tạo tại thời điểm ban đầu phi đối xứng Trường áp mực biển nhân tạo được xây dựng từ công thức của Fujita (Fujita, 1952) sau khi được biến đổi thành dạng phi đối xứng Sau vòng lặp thứ nhất, cấu trúc xoáy ở cuối vòng lặp được sử dụng để xây dựng cấu trúc xoáy tại thời điểm ban đầu cho vòng lặp thứ hai Quá trình chạy lặp trên được thực hiện cho tới khi cường độ bão

tại thời điểm ban đầu gần với cường độ bão thực tế Tuỳ vào trường hợp, số vòng lặp thường giao động từ 30 tới 90 (Hiep N.V và Yi-Leng Chen, 2011) Một số kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy sơ đồ phân tích xoáy mới này có nhiều ưu điểm hơn hẳn các

sơ đồ trước đây

Các nghiên cứu trước đây khẳng định rằng ban đầu hóa xoáy là cần thiết để dự báo

tốt hơn với các mô hình quy mô vừa Trong thực tế, không có phương pháp nào trong các phương pháp trên là hoàn hảo và không phải tất cả các sơ đồ này đều được thực

hiện trong mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Skamarock và Powers, 2005)

Do đó, khắc phục một số hạn chế trong kĩ thuật ban đầu hóa xoáy sẽ cho kết quả dự báo tốt hơn Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng ban đầu hóa xoáy bằng phương pháp động lực đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán lớn và đây là nhược điểm lớn nhất của phương pháp ban đầu hóa xoáy này

1.1.2 Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng hàm thực nghiệm

Ban đầu hóa xoáy dựa trên các hàm thực nghiệm là phương pháp xây dựng xoáy có cường độ cấu trúc xác định dựa trên những hiểu biết về lí thuyết Ưu điểm của phương pháp này là không cần mô hình phiên bản đối xứng trục và thời gian tính toán nhanh hơn, do đó đã có rất nhiều sơ đồ ban đầu hóa xoáy áp dụng phương pháp này Xoáy giả xây dựng bằng các hàm thực nghiệm về áp suất, gió tiếp tuyến được phát

triển lần đầu tiên bởi Fujita (1952) Sau đó có thêm một số tác giả như Chan và Williams (1987), Iwasaki và cộng sự (1987), Mathur (1991), Davis và Low-Nam (2001), Kwon và Cheong (2009) tiếp tục phát triển các nghiên cứu dựa trên các hàm

thực nghiệm của Fujita(1952) Trong nghiên cứu của Iwasaki và cộng sự (1987) công

thức thực nghiệm để xây dựng xoáy giả bao gồm các bước sau (từ công thứ 1.16 đến 1.22) (Iwasaki và cộng sự, 1987)

Công thức thực nghiệm tính phân bố theo bán kính của trường khí áp bề mặt đã được đưa ra theo(Fujita, 1952):

1 2

0)/(1)

(r =P −∆P + r R −

Trong đó, PE là áp suất bề mặt môi trường, ΔP là cường độ xoáy, R0 là kích thước xoáy Hai yếu tố này được xác định để thỏa mãn điều kiện áp suất tại tâm và bán kính gió 15m/s có giá trị bằng với quan trắc

Tiếp đến, trường độ lệch độ cao địa thế vị (D) tại đỉnh mây được tính toán bởi công thức với mục tiêu mô phỏng xoáy nghịch phía trên, được cho bởi:

0 1

0 0

2 2

).(

.)

,(

R r R

R r R

R r

R r e

d r c

b r a P

+

Ở đây, tất cả các tham số a, b, c, d, e đều là các tham số kinh nghiệm được tính toán sao cho phân bố áp suất liên tục đến đạo hàm bậc một tại hai giá trị R0 và R1 Hai tham số này cũng là hai tham số kinh nghiệm phụ thuộc vào bán kính gió 15m/s (R15m/s)

Độ lệch độ cao địa thế vị triệt tiêu tại mực 20mb, phía trên đỉnh mây giữa tầng bình lưu:

0),(r p mid =

Bước tiếp theo, trường nhiệt độ tại tâm bão từ bề mặt đến đỉnh mây được xây

dựng có dạng xoáy lõi nóng được biểu diễn:

[ ( ) ( )] ( ))

,0

trong mây hay nhiệt độ của khối không khí đi lên từ bề mặt theo quá trình đoạn nhiệt

ẩm

Công thức xác định nhiệt độ tại tâm ở phía trên đỉnh mây là:

)()ln)(lnln

(ln)

,0

Trong đó: 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 bị được nội suy bằng công thức:

)(),0()(),

∂

∂+

r

fV r

V r

V

θ θ

0

= +

+ +

∂

∂

θ θ

θ

V V C fV r

V V r

V

r

(1.22)

Trong đó: các yếu tố Vr, Vθ lần lượt là gió bán kính và gió tiếp tuyến; f là tham

số Coriolis, Cd là hệ số ma sát; φ là độ cao địa thế vị của mặt đẳng áp đã xác định từ trước

Hầu hết bằng việc dựa trên ý tưởng xây dựng xoáy giả, phát triển từ công thức

thực nghiệm của Fujita (1952), các nghiên cứu của Davids (2001b) và Kwon và Cheong (2010) đã khẳng định phương pháp này có thể mô phỏng lại nhiều tính năng

của bão thực với những cải thiện đáng kể trong dự báo quỹ đạo cũng như cường độ bão so với dự báo không sử dụng xoáy giả (Davids, 2001b; Kwon và Cheong , 2010)

Cũng xây dựng xoáy giả dựa trên các phương trình thực nghiệm nhưng dưới cách tiếp cận khác Lownam (2001) áp dụng cho mô hình MM5 đã đưa ra là phương pháp xoáy NCAR-AFWA cho xoáy nhân tạo được xác định bằng phân bố Rankine:

α ) ( ) (

m m r

r V r

Trong đó: F(r) là phân bố theo bán kính của xoáy giả, Vm là tốc độ gió cực đại

α có giá trị bằng 1 ở phía trong bán kính gió cực đại rm và bằng -0.75 ở ngoài rm, còn A

là hàm trọng số kinh nghiệm của gió tiếp tuyến theo phương thẳng đứng phụ thuộc tuyến tính với áp suất Tương tự như trong nghiên cứu của Iwasaki (1987), trường độ

cao địa thế vị được xác định từ phương trình cân bằng và trường nhiệt được tính từ phương trình trạng thái Sơ đồ Iwasaki là sơ đồ có chứa quá nhiều yếu tố kinh nghiệm

và tương đối phức tạp, thêm vào đó sơ đồ được viết cho hệ tọa độ khí áp thẳng đứng nên khó áp dụng cho hệ tọa độ mô hình cũng như khó thay đổi và kiểm soát được cấu trúc xoáy nhân tạo Trong khi sơ đồ Lownam lại tương đối đơn giản và không có nhiều tùy chọn Đây chính là các nhược điểm của xây dựng xoáy bằng phương pháp thực nghiệm

1.1.3 Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu

Ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu là phương pháp xây dựng xoáy giả được sử dụng rộng rãi trong hơn một thập kỉ gần đây Với xoáy giả ngày càng được cải tiến và có khả năng ban đầu hóa tốt hơn đó xây dựng xoáy giả sử dụng phương pháp

biến phân 3 chiều và 4 chiều với số liệu giả là một trong các nguồn số liệu

Cụ thể như trong nghiên cứu của Xiao và cộng sự (2006) sử dụng phương pháp đồng hóa số liệu biến phân 3 chiều 3DVAR trong mô hình MM5 Xoáy giả được xây

dựng có phân bố áp suất mực biển theo công thức thực nghiệm của Fujita (1952) và trường gió tiếp tuyến dựa trên quan hệ gió gradient Trường gió tiếp tuyến được tạo ra trên 7 mực (mực biển, 1000, 925, 850, 700, 600, 500) (Xiao và cộng sự, 2006) Trong trường hợp này, hàm mục tiêu đóng góp bởi áp suất mực biển và gió tiếp tuyến đối

xứng, được biểu diễn lần lượt qua hai biểu thức dưới đây:

bogus p

T bogus

T bogus V

B

k r V k r V O k r V k r V

Trong đó: P(r) và V(r,k) là trường gió và áp suất mực biển phân tích, Pbogus(r) vàVbogus(r,k) là trường gió và áp suất mực biển giả, O P và O Vn là các ma trận đường

chéo phương sai, r là bán kính và R B là bán kính đồng hóa, k là các mực thẳng đứng

Ngoài ra, theo Chou và Wu (2008) đã tích phân xoáy giả với số liệu từ thiết bị

đo gió thám sát – Dropsonde (Dropsonde là thiết bị thám sát thời tiết của NCAR, được thiết kế để được thả xuống từ máy bay ở độ cao xác định để đo chính xác hơn điều

kiện cơn bão nhiệt đới), để tạo điều kiện ban đầu tốt hơn cho mô hình MM5 (Chou và

Wu, 2008) Trong nghiên cứu của Nam và Davis (2001) lần đầu tiên họ đưa một xoáy giả thuần túy 6h trước thời điểm ban đầu của mô hình Sau đó, mô hình được tích phân trong 6h để có được một xoáy bão để sử dụng như là điều kiện ban đầu của mô hình Các số liệu ban đầu từ phân tích trường quy mô lớn trong vùng lõi bão sẽ được thay

thế bởi xoáy tích phân 6h vừa đề cập ở trên Các điều kiện ban đầu sau đó được xây

15

dựng thông qua hệ thống MM5-3DVAR với số liệu gió vệ tinh khu vực bên ngoài lõi của cơn bão (Davis và Nam, 2001a) Có thể thấy, hầu như tất cả các nghiên cứu cho

thấy rằng ban đầu hóa xoáy bằng phương pháp đồng hóa số liệu cải thiện đáng kể về

cấu trúc, quỹ đạo và cường độ bão trong dự báo (David và Nam, 2001; Xiao và cộng

sự, 2006; Chou và Wu, 2008)

1.2 Tổng quan các nghiên cứu trong nước

Ở nước ta, bài toán ban đầu hóa xoáy đã được quan tâm nghiên cứu trong khoảng hơn 10 năm trở lại đây, tiêu biểu là nghiên cứu của Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), trong nghiên cứu này các tác giả đã khảo sát ảnh hưởng của quá trình ban đầu hóa tới quỹ đạo dự báo bằng việc chạy mô hình dự báo WBAR ứng với 9 trường hợp ban đầu hóa cho 3 cơn bão Durian (2001), Kajiki (2001), Wukong (2000) Kết quả cho

thấy việc xây dựng trường ban đầu bằng các phương pháp khác nhau có ảnh hưởng rõ

rệt đến quỹ đạo dự báo Mặc dù số các cơn bão được chọn thử nghiệm còn ít, song đã

loại bỏ những nhiễu động trong trường FES (thành phần môi trường có quy mô nhỏ hơn hoặc bằng xoáy bão) đã góp phần làm giảm sai số vị trí của quỹ đạo dự báo Tuy nhiên, không thể sử dụng một phương pháp ban đầu hóa duy nhất cho tất cả các trường hợp dự báo mà cần phải căn cứ vào đặc điểm, tính chất và vị trí của bão Đối với những cơn bão mạnh, xa bờ thì trong quá trình ban đầu hóa cần thiết loại bỏ thành

phần phi đối xứng phân tích và những nhiễu động quy mô nhỏ trong trường FES Còn

với những cơn bão yếu, di chuyển sát bờ thì thành phần phi đối xứng phân tích nên được duy trì trong trường ban đầu hóa (Bùi Hoàng Hải và Phan Văn Tân, 2002)

Ngoài ra, 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 đưa ra kết luận 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 (Hoàng Đức Cường, 2004) Tiếp theo là nghiên cứu của Võ Văn Hòa (2005) đối với mô hình WBAR, tác giả đã nghiên

cứu điều chỉnh các phương án ban đầu hóa, cách tính trung bình lớp sâu,… để rút ra được những bộ tham số tối ưu cho dự báo quỹ đạo bão ở Việt Nam (Võ Văn Hòa, 2005) 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 (Đặng

Thị Hồng Nga, 2006) Bùi Hoàng Hải trong luận án Tiến sĩ (2008) đã xây dựng sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mục đích dự báo quĩ đạo bão Sơ đồ ban đầu hóa xoáy bao gồm hai phần chính là quá trình phân tích xoáy dựa trên Weber và Smith (1995)

và xây dựng xoáy nhân tạo theo phương pháp của Smith (2005) Để khảo sát tính hợp

lý của phương pháp xây dựng xoáy nhân tạo, một module ban đầu hóa xoáy lý tưởng

cho mô hình WRF đã được xây dựng, đồng thời một số thí nghiệm lý tưởng cũng đã được thiết kế và thực hiện Kết quả nghiên cứu cho thấy trong trường hợp thí nghiệm không có ma sát và hệ số Coriolis là hằng số (mặt f), xoáy nhân tạo đã duy trì được cấu

trúc và cường độ trong suốt thời gian tích phân chứng tỏ xoáy nhân tạo đã thể hiện tính cân bằng động lực tốt Bên cạnh đó, tác giả cũng đưa ra nhận định khi xây dựng sơ đồ ban đầu hóa xoáy bằng mô hình HRM là HRM_TC với chức năng ban đầu hóa xoáy

đã làm cải thiện đáng kể chất lượng dự báo quỹ đạo bão so với phiên bản HRM nghiệp

vụ và vai trò hoàn lưu phía ngoài của bão là tham số quan trọng nhất trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy của HRM_TC (Bùi Hoàng Hải, 2008) Hoàng Đức Cường (2004, 2011)

đã sử dụng các sơ đồ phân tích xoáy đối xứng và phi đối xứng cho các mô hình MM5, WRF nhằm dự báo bão trên Biển Đông và nhận được một số kết quả ban đầu Chất

lượng dự báo quỹ đạo bão được cải thiện đáng kể đối với các cơn bão có quỹ đạo phức

tạp và đổi hướng khi sử dụng các sơ đồ phân tích xoáy, trong khi đó, dự báo cường độ bão chưa có kết quả khả quan (Hoàng Đức CườngCường, 2004; Hoàng Đức Cường Cường, 2011) Nghiên cứu khác của Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng (2008) đã sử

dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp với một module ban đầu hóa xoáy tạo nguồn số liệu quan trắc “giả” cho việc đồng hóa số liệu Thử nghiệm được tiến hành theo hai phương án: có đồng hóa số liệu với nguồn số liệu “giả” bổ sung và không đồng hóa số liệu với

thời hạn dự báo 48h Thử nghiệm lựa chọn 10 cơn bão hoạt động trên Biển Đông từ 2006- 2008 Kết quả cho thấy, việc sử dụng nguồn số liệu “giả”cải thiện đáng kể chất lượng dự báo quỹ đạo bão, nhất là đối với các cơn bão mạnh (Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng, 2008) Tiếp đến tác giả Trần Tân Tiến và Lê Thị Hồng Vân (2009) trong nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành xoáy nhân tạo trong đồng hóa

số liệu xoáy giả bằng mô hình WRF đối với cơn bão Lêkima đã nhận định rằng vai trò

của ban đầu hóa xoáy giả là quan trọng trong cải thiện chất lượng dự báo bão, đặc biệt

là về cường độ Tuy nhiên, việc chọn yếu tố nào của thành phần xoáy giả để đưa vào đồng hóa các trường ban đầu cần xem xét một cách thận trọng Để dự báo bão trên Biển Đông đồng hóa số liệu gió và khí áp mặt biển của trường được cài xoáy giả cải thiện được chất lượng dự báo quỹ đạo bão ở các thời điểm ban đầu (06h đến 48) Riêng cường độ bão thì cài xoáy giả cho kết quả khả quan trong suốt các thời hạn dự báo (Trần Tân Tiến và Lê Thị Hồng Vân, 2009)

Như vậy, phần lớn các nghiên cứu về ban đầu hóa xoáy ở trong nước đều sử

dụng phương pháp tạo xoáy bằng cách tích phân mô hình số trị và cho kết quả khả quan Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu đều chỉ ra rằng, ban đầu hóa xoáy cho những cải thiện đáng kể về dự báo quỹ đạo, trong khi khả năng dự báo cường độ vẫn còn là

một câu hỏi đặt ra cần nghiên cứu Bên cạnh đó, việc tìm ra một công cụ để phân tích xoáy và xây dựng xoáy giả phù hợp, cải thiện dự báo đến mức độ thế nào vẫn là một

17

câu hỏi lớn đặt ra hiện nay Có rất nhiều mô hình số trị đã được sử dụng nghiên cứu về ban đầu hóa xoáy ở nước ta song chưa có nghiên cứu nào đề cập đến mô hình HWRF Đây là mô hình đã được sử dụng để dự báo cường độ và quỹ đạo bão trong nghiệp vụ

từ năm 2007 tại Mỹ thay thế cho mô hình GFDL, với nhiều đặc tính ưu việt như phát triển kĩ thuật đồng hóa số liệu nhằm xác định tốt cấu trúc ban đầu của bão hay các quá trình vật lí liên quan chặt chẽ đến sự phát triển của bão Cụ thể, năm 2011, Venkata B

và cộng sự đã tính toán so sánh kết quả mô phỏng siêu bão Katrina giữa mô hình HWRF với mô hình WRF cho hai phiên bản ARW và NMM Kết quả chỉ ra rằng mô hình HWRF tạo ra xoáy bão ban đầu tốt nhất và sai số dự báo cường độ và quỹ đạo bão đã được cải thiện đáng kể khi sử dụng mô hình HWRF so với 2 mô hình còn lại

Do vậy, luận văn đặt ra bài toán nghiên cứu về ban đầu hóa xoáy và đánh giá vai trò sơ

đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo quỹ đạo và cường độ bão trên Biển Đông

Chương 2 BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH HWRF, SỐ LIỆU VÀ

PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ

2.1 Sơ lược về mô hình HWRF

Mô hình HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting Model) là một

hệ thống gồm nhiều mô đun khác nhau, được phát triển bởi sự hợp tác của NOAA, Phòng nghiên cứu hải quân Hoa Kì, Đại học Rhode Island, Đại học Florida Mô hình được phát triển từ kết hợp mô hình WRF-NMM (phiên bản NCEP của hệ thống mô hình Weather Research and Forecasting, WRF) kết hợp với mô hình đại dương 3 chiều POM (Princeton Ocean Model) Cho đến nay, HWRF đã được phát triển với nhiều phiên bản khác nhau, luận văn sử dụng phiên bản HWRF 3.4 ra đời tháng 8 năm 2012 (Hình 2.1)

Số liệu

GFS

Bộ phận tiền xử lí WRF

Dữ liệu địa hình

Hiệu chỉnh xoáy

Xoáy từ dự báo 6h trước (warm

Xoáy giả

(cold start)

Mô đun GSI

Sô đun GSIcold

st

HWRF – phần khí quyển

HWRF- phần hải dương – mô hình (POM)

HWRF kết hợp hải dương – khí quyển (HWRF coupler)

Bộ phận hậu xử lí

Ban đầu hóa phần hải dương

Hình 2.1 Cấu trúc mô hình HWRF

19

Do mục đích chính của luận văn là khảo sát vai trò của sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên Biển Đông nên trong khuôn khổ luận văn, chỉ quan tâm đến phần khí quyển của mô hình

Miền tính trong mô hình HWRF được mặc định là miền tính lồng Với hai miền tính lồng di động có độ phân giải lớn gấp 3 miền tính ngoài Thông thường, chọn độ phân giải cho miền ngoài là 27km, miền lưới lồng là 9km Để ban đầu hóa xoáy cho

mô hình thì cần thiết chạy mô hình với lựa chọn “ananysis” để xác định miền tính

lồng bên trong, sau đó tiếp tục chạy mô hình với lựa chọn “ghost”, mục đích của việc làm này chạy mô hình với miền tính lớn hơn gấp 4 lần so với miền tính lồng để tạo xoáy (Hình 2.2)

Hình 2.2 Ví dụ miền tính trong mô hình HWRF

2.2 Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF

Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF (Hình 2.3) được thực hiện qua 3 bước chính như sau :

(1) - Phân tích xoáy hay là tách xoáy ra khỏi trường phân tích từ mô hình toàn cầu GFS, mục đích của bước tính này là để có được trường môi trường hay còn gọi là trường quy mô lớn Nguyên lí để loại bỏ xoáy thô từ trường phân tích toàn cầu trong

mô hình HWRF hay là xác định trường quy mô lớn từ mô hình toàn cầu dựa trên nghiên cứu của Kurihara và cộng sự (1993) như đã trình bày chi tiết trong chương 1 (2) - Tạo xoáy giả

+ Xoáy giả được tạo ra trong trường hợp bão yếu (được gọi quá trình cold start) Xoáy giả được tạo ra từ xoáy nhân tạo đối xứng trục hai chiều trung bình tổ hợp từ dự báo của mô hình trong quá khứ Xoáy hai chiều này chỉ cần để tái tạo khi các tham số

vật lí của mô hình có những thay đổi mạnh ảnh hưởng đến cấu trúc bão Đối với việc

tạo ra xoáy hai chiều, dự báo bão (trên đại dương) áp dụng với những cơn bão có kích thước nhỏ và có cấu trúc gần đối xứng trục Xoáy đối xứng hai chiều gồm có nhiễu động thành phần gió ngang, nhiệt độ, độ ẩm và áp suất mực biển của cơn bão Xoáy đối xứng trục hai chiều này được dùng để tạo ra xoáy giả Muốn tạo ra xoáy giả, mặt cắt gió thẳng đứng hai chiều phải được làm trơn cho đến khi bán kính của vận tốc gió

cực đại hay tốc độ gió cực đại đạt đến giá trị quan trắc (Gopalakrishnan và cộng sự , 2012)

+ Xoáy từ dự báo 6h trước đó của chính mô hình HWRF (được gọi là quá trình warm start) Lựa chọn chạy warmstart được ưu tiên cho các cơn bão mạnh Cơ chế hiệu chỉnh xoáy sau khi tạo xoáy giống như ở trường hợp coldstart tức là cũng dựa trên các trường nhiệt độ, áp suất cực tiểu và độ ẩm của trường môi trường quy mô lớn tạo

ra sau quá trình phân tích và loại bỏ xoáy phân tích từ dự báo toàn cầu

(3) - Xoáy tạo ra ở bước 2 Xoáy tạo ra sẽ được hiệu chỉnh dựa trên các trường như nhiệt độ, áp suất cực tiểu, độ ẩm của trường môi trường quy mô lớn (Gopalakrishnan

và cộng sự , 2012)

Ngoài ra, sau xoáy khi tạo ra ở bước 2 còn được hiệu chỉnh thêm thông qua nguồn số liệu quan trắc hay số liệu vệ tinh bởi mô đun GSI Về bản chất mô đun GSI này chính là đồng hóa số liệu 3 chiều 3DVAR với số liệu quan trắc giả là một nguồn

số liệu Trên thực tế, mô đun này rất ít được sử dụng trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy ngay cả tại Hoa Kỳ, chỉ trong trường hợp có số liệu vệ tinh trong một số cơn bão đặc

biệt thì mô đun này mới được sử dụng

21

Hình 2.3 Sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF

2.2.1 Phân tích xoáy nh ằm loại bỏ xoáy thô từ phân tích toàn cầu trong HWRF

Nguyên lí để loại bỏ xoáy thô từ trường phân tích toàn cầu trong mô hình HWRF hay là xác định trường quy mô lớn từ mô hình toàn cầu dựa trên nghiên cứu

của Kurihara và cộng sự (1993) như đã trình bày chi tiết ở mục 1.1.1 trong chương 1

2.2.2 Xoáy giả tạo ra trong mô hình HWRF đối với trường hợp bão yếu

Xoáy giả được tạo ra từ xoáy nhân tạo đối xứng trục hai chiều hình thành từ dự báo của mô hình trong quá khứ Xoáy hai chiều này chỉ cần để tái tạo khi các tham số vật lí của mô hình có những thay đổi mạnh ảnh hưởng đến cấu trúc bão Đối với việc tạo ra xoáy hai chiều, dự báo bão (trên đại dương) áp dụng với những cơn bão có kích thước nhỏ và có cấu trúc gần đối xứng trục Những bão 3 chiều sẽ được tách ra từ trường môi trường và tính toán được phần đối xứng trục hai chiều của cơn bão Xoáy đối xứng hai chiều gồm có nhiễu động thành phần gió ngang, nhiệt độ, độ ẩm và áp

suất mực biển của cơn bão Xoáy đối xứng trục hai chiều này được dùng để tạo ra

xoáy giả Muốn tạo ra xoáy giả, mặt cắt gió thẳng đứng hai chiều phải được làm trơn cho đến khi bán kính của vận tốc gió cực đại hay tốc độ gió cực đại đạt đến giá trị quan trắc Tiếp đến, kích thước và cường độ bão sẽ được hiệu chỉnh giống như các cơ

chế hiệu chỉnh trong bão dùng bão trước 6 giờ dự báo làm điều kiện ban đầu cho dự báo (quá trình hiệu chỉnh này sẽ được trình bày cụ thể hơn trong mục 2.2.3)

2.2.3 Hiệu chỉnh xoáy bão trước 6 giờ dự báo

a Hi ệu chỉnh kích thước bão

Được chỉ ra trong báo cáo của Gopalakrishnam và cộng sự (2012) kích thước bão được hiệu chỉnh dựa trên số liệu quan trắc cụ thể là hai tham số bán kính gió cực đại và bán kính của đường đẳng áp kép kín ngoài cùng Sự hiệu chỉnh được thực hiện bằng cách dãn dài hoặc thu hẹp lưới tính mô hình (Gopalakrishnan và cộng sự, 2012) Xét cơn bão cần hiệu chỉnh sai số trong tọa độ hình trụ Giả sử kích thước lưới là tuyến tính kéo dài theo hướng xuyên tâm:

i i

Trong đó: a, b là hằng số; r và r * là khoảng cách từ tâm bão trước và sau khi lưới mô

hình được dãn dài hoặc thu hẹp, chỉ số i biểu diễn điểm lưới thứ i

Giả sử r m và R m tương ứng biểu diễn bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài cùng (áp suất mực biển thấp nhất thường được khoanh vùng để quan trắc, trước khi tính toán bán kính này) cho trường nền của cơn bão Ở đây, giả sử giá trị quan trắc lần lượt đối với bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép

kín ngoài cùng là r * m và R * m (Hình 2.4)

Nếu độ phân giải của mô hình đủ lớn để có thể mô tả được cấu trúc thành mắt

bão thì khi đó giá trị r *

m /r m tiến dần tới 1, do đó có thể coi b=0 trong phương trình

(2.1) và α=r *

m /r m là hằng số a Tuy nhiên, nếu mô hình không mô tả tốt cấu trúc mắt bão thì trong trường nền giá trị r*

m /r m sẽ nhỏ hơn R*

m /R m Khi đó cần dãn dài hay thu

hẹp lưới tính của mô hình

Lấy tích phân phương trình (2.1) ta được bán kính gió cực đại sau khi dãn dài hay thu hẹp lưới tính mô hình được biểu diễn dưới dạng:

m m

()

1

m m

Giải hệ phương trình gồm phương trình (2.5) và (2.6) ta có các hằng số a, b

được biểu diễn bởi phương trình dưới đây:

)(

2)

(

*

*

* 2 2

*

m m m m

m m m m m

m m m

m m m m

r R r R

r R r R b r

R r R

R r R r a

*

*

)(

)(

)

r R r R

r R r R r r R r R

R r R r r f r

m m m m

m m m m m

m m m

m m m m

−

−+

−

−

=

Xét trường hợp đặc biệt là nếu α bằng hằng số, khi đó tại b=0 trong phương

trình (2.1) Khi đó kích thước lưới α có dạng:

m m m

m m

R

R r

Trước tiên, xác định hai hàm f 1 và f 2 với f1 là hàm biểu diễn cho xoáy 6h trước

dự báo mô phỏng bởi mô hình HWRF (gọi là xoáy 1), f 2 là hàm biểu diễn cho xoáy bão

kết hợp (gọi là xoáy 2), lần lượt biểu diễn như dưới đây:

abs c

p p

obs c

p p

Khi đó, bán kính của đường đẳng áp khép kín ngoài cùng của xoáy 1 và xoáy 2

được xác định như là bán kính của đường contour-1hpa tương ứng từ f 1 và f 2 Sau khi

hiệu chỉnh kích thước cho xoáy 1 và xoáy 2, bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài

cùng là không đổi khi kết hợp xoáy 1 với xoáy 2 Giả sử c là hằng số, ta có:

c c c

c

p p

p c p p

p p

c

2

2 1

1

1 2

∆

∆ +

Tại bán kính của đường contour 1hpa, ta có f 1 =1 và f 2 =1 hay tại đó:

obs c

p p

1

(2.13) Thay các biểu thức ở (2.13) vào (2.12) thu được:

1 ) (

1

2 1

2 2

2 1

1

1 2

obs c

c c

c

p c p p

p p

p c p p

p p

c

Từ (2.14) dễ dàng suy ra được:

obs c

v

) (

v

Trong đó: v m1 và v m2 tương ứng là vận tốc gió cực đại cho xoáy 1 và xoáy 2 như

quy ước ở trên, (v obs - v m ) là hiệu vận tốc gió cực đại và gió môi trường Với gió môi trường được xác định bởi:

)

Ở đây: U 1m là vận tốc gió cực đại tại thời điểm trước dự báo 6h

Bán kính gió 34knot cho xoáy 1 và xoáy 2 được tính toán dựa vào giá trị g1 và g2 cho gió 34knot Sau khi hiệu chỉnh kích thước bão, kết hợp xoáy 1 và xoáy 2 thu được:

25

2 2

2 1

2

1 2

v

v v

Giả thiết, tại bán kính gió 34knot có g 1 =34, g 2 =34, kết hợp với (2.16) và (2.17) khi đó (2.19) trở thành:

34 ) (

34

2 1

2 2

2 1

2

1 2

−

= +

=

m obs m m

v v

v v

v v

v

v v

Dễ dàng biến đổi (2.20) và suy ra được phương trình biểu diễn vận tốc gió cực đại của xoáy 1 và xoáy 2 được hiệu chỉnh qua giá trị gió quan trắc như sau:

obs m m

mắt bão trong quan trắc Do đó, trong quá trình hiệu chỉnh kích thước bão, nhất thiết

phải thay giá trị bán kính vận tốc gió cực đại r m * bằng giá trị trung bình giữa kết quả

mô phỏng bởi mô hình và giá trị quan trắc, đồng thời chỉ hiệu chỉnh 15% giá trị bán kính vận tốc gió cực đại mô phỏng mô hình Đối với phiên bản HWRF 2012 sử dụng trong luận văn, giá trị có thể hiệu chỉnh tối đa trong mô hình là 15% Cũng trong phiên bản này, giá trị hiệu chỉnh bán kính vận tốc gió cực đại của quan trắc là 10% nếu rm *

nhỏ hơn 20km, nếu r m * nằm trong khoảng từ 20km đến 40km thì giá trị hiệu chỉnh là 10-15% Đối với bán kính của đường đẳng áp khép kín ngoài cùng giá trị hiệu chỉnh đối với mô hình là 15%

Sau khi hiệu chỉnh kích thước bão, các yếu tố áp suất bề mặt, nhiệt độ, độ ẩm cũng được hiệu chỉnh sao cho phù hợp với trường môi trường

• Hiệu chỉnh áp suất bề mặt

Đối với áp suất bề mặt, mô hình chỉ hiệu chỉnh áp suất bề mặt thành phần đối

xứng trục của bão, phương trình điều chỉnh áp suất bề mặt thành phần đối xứng trục

dọc theo phương bán kính là:

r

F r

p f

r

v v z

u w r

u u t

∂

∂∂

++

−

∂

∂+

∂

∂+

∂

∂

ρ

1)

Trong đó: u, v, w lần lượt là thành phần gió theo chiều bán kính, gió tiếp tuyến

và gió theo chiều thằng đứng Fr là hàm ma sát: v

H

u C F

B d

r ≈ − , với hB là độ cao đỉnh lớp biên và Fr có thể được xấp xỉ bằng 10-6

v ở vùng xa tâm bão, gần tâm bão giá trị của hàm ma sát là 10-5v

Khi tách thành phần xoáy ra khỏi trường môi trường, có thể bỏ qua tác động

của dòng môi trường đến trung bình tốc độ gió tiếp tuyến Xét vận tốc gió tiếp tuyến từ

các thành phần xoáy Hàm dòng biểu diễn gradient gió được xác định bởi hai công thức dưới đây:

v rf

rf

v

)(

0

2

Như đã trình bày trong phần hiệu chỉnh kích thước bão, hệ tọa độ sử dụng là hệ

tọa độ trụ và kích thước lưới tính là kéo dài theo hướng xuyên tâm, khi đó xét trong hệ

tọa độ này phương trình (2.23) trở thành:

*

*

*

r r

r r

0

* 2

0

*

* 2

0

2

r r r v

rf

r f r

v v rf

r r

v v rf

*

*

* 2

) (

) ( )

(

1

r

dr r v f r r

r f r

v r

λ

Tương tự, có thể xác định hàm dòng mới đối với gradient gió cho xoáy mới:

v f r

=

*

* 0

v

Giả sử thành phần áp suất mực biển tỉ lệ thuận với hàm dòng gradient gió tại

mực đầu tiên của mô hình (khoảng 40m chiều cao) như sau:

)()()(r* c r* r*

và

)()()

*

r r c r

27

Với ∆p= p s − p e, ∆p* = p s* − p etương ứng là nhiễu động áp suất mực biển trong

bão trước và sau khi hiệu chỉnh, p e là áp suất mực biển của trường môi trường Việc hiệu chỉnh áp suất là nhỏ do sự dãn dài lưới tính, khi đó phương trình (2.27) trở thành:

∫

∞+

=

*

* 0

*

2

)

1(

r

dr v f

p dt

p z

s

T

dz r

g P

T T

dz R

g P

p p

=

∆

v v v

v v s

T

s

T

T T

dz R

g T T

dz R

g p

p p

p

)1

()

1(

T R

g p

p

0 2)

T R

g p

T R

g p

p

0

Giả thiết rằng nhiệt độ ảo cần hiệu chỉnh tỉ lệ thuận với độ lớn nhiễu động nhiệt

độ ảo Từ đó giải phương trình (2.42) ta có:

v v

v v

T* = + Γ∆ = + ( Γ − 1 ) ∆

(2.43) Quy đổi về nhiệt độ thường trong bão ta được phương trình biểu diễn như sau:

T T

T T

Trong đó: T là nhiệt độ của xoáy 3 chiều trước khi hiệu chỉnh áp suất, ∆T là nhiễu động nhiệt độ của xoáy 1

• Hiệu chỉnh hơi nước

Giả sử độ ẩm tương đối không đổi trước và sau khi hiệu chỉnh nhiệt độ:

)()

*

T e

e T

e

e RH

s s

≈

Trong đó: e và e s (T) lần lượt là áp suất hơi và áp suất hơi bão hòa trong mô

hình; e * và e * s (T) tương ứng là áp suất hơi và áp suất hơi bão hòa sau khi điều chỉnh nhiệt độ Ta có định nghĩa về tỉ lệ xáo trộn áp suất hơi nước:

e p

e q

−

Kết hợp phương trình (2.45) với cùng mực áp suất ta có:

29