Rất nhiều chỉ số nhằm đánh giá một cách định lượng độ ổn định tĩnh của tầng đối lưu đã được đề xuất và ứng dụng trong dự báo thời tiết từ nhiều năm qua nhằm đưa ra các cảnh báo hoặc dự b
Trang 1ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
-
TRẦN ĐỨC ANH
PHÂN TÍCH TRẠNG THÁI BẤT ỔN ĐỊNH CỦA KHÍ QUYỂN TRONG MỘT SỐ TRƯỜNG HỢP
THỜI TIẾT ĐẶC BIỆT Ở VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC
Hà Nội – Năm 2015
Trang 2ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
Trang 3LỜI CẢM ƠN
Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS.Vũ Thanh Hằng, là người đã tân tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn này
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô và các cán bộ trong Khoa Khí tượng – Thủy văn và Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn, đã giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi học tập và thực hành tại khoa
Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học khoa học tự nhiên đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn này
Cuối cùng, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, người thân và bạn bè, những người luôn dành cho tôi sự quan tâm động viên, tình yêu thương và tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi có động lực học tập, phấn đấu trong suốt thời gian học tập tại trường
TRẦN ĐỨC ANH
Trang 4MỤC LỤC
MỞ ĐẦU 1
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỐI LƯU 3
1.1 Khái quát về đối lưu trong khí quyển 3
1.2 Bất ổn định của khí quyển 3
1.3 Tổng quan các nghiên cứu liên quan đến trạng thái khí quyển ở ngoài nước và trong nước 7
1.3.1 Tổng quan ngoài nước 7
1.3.2 Tổng quan trong nước 11
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU 14
2.1 Giới thiệu về các chỉ số bất ổn định 14
2.1.1 Chỉ số K 14
2.1.2 Chỉ số SWEAT (Severe WEAther Threat index) 15
2.1.3 Năng lượng đối lưu tiềm năng (CAPE) 16
2.1.4 Convective Inhibition (CIN) 18
2.1.5 Chỉ số BRN (Bulk Richardson’s Number) 19
2.2 Số liệu nghiên cứu 20
2.2.1 Số liệu mặt đất 20
2.2.2 Số liệu cao không 23
2.3 Các bước tính toán trong nghiên cứu 24
CHƯƠNG 3: MỘT SỐ KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 28
3.1 Kết quả các chỉ số bất ổn định theo các hình thế 28
3.2 Kết quả các chỉ số bất ổn định theo không gian & thời gian 32
3.3 Kết quả một vài trường hợp đặc biệt ở khu vực Hà Nội 39
KẾT LUẬN 47
TÀI LIỆU THAM KHẢO 49
Trang 5DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1 Giản đồ nhiệt động lực trục ngang là nhiệt độ, trục đứng là Log P 6
Hình 2.1 Vùng năng lượng nổi để gia tốc cho phần tử dịch chuyển thẳng đứng (CAPE) 17
Hình 2.2 Vùng năng lượng nổi âm cản trở gia tốc thẳng đứng (CIN) 19
Hình 2.3: Giao diện của chương trình RAOB 25
Hình 2.4 Biểu diễn dạng số liệu trước khi tính toán 26
Hình 2.5 Biểu diễn dạng số liệu sau khi tính toán 27
Hình 3.1 Biểu đồ tần suất của chỉ số K, SWEAT: (a), (c) trong hình thế rãnh thấp; (b), (d) trong hình thế bão, áp thấp nhiệt đới 30
Hình 3.2 Biểu đồ tần suất của chỉ số CAPE, CIN, BRN: (a), (c), (e) trong hình thế rãnh thấp; (b), (d), (f) trong hình thế bão, áp thấp nhiệt đới 31
Hình 3.3 Biểu đồ phân bố chỉ số theo từng tháng tại 3 trạm 33
Hình 3.4 Giản đồ tụ điểm của chỉ số CAPE với các chỉ số K, SWEAT, CIN và BRN 34
Hình 3.5 Biểu đồ tần suất của chỉ số K 35
Hình 3.6 Biểu đồ tần suất của chỉ số SWEAT 36
Hình 3.7 Biểu đồ tần suất của chỉ số CAPE 37
Hình 3.8 Biểu đồ tần suất của chỉ số CIN 38
Hình 3.9 Biểu đồ tần suất của chỉ số BRN 39
Hình 3.10 Biểu diễn biến thiên theo ngày của chỉ số SWEAT và K trong các hình thế gây mưa lớn Rãnh thấp, Bão & ATNĐ, ITCZ, KKL 40
Hình 3.11 Biểu diễn biến thiên theo ngày của chỉ số CAPE, CIN, BRN trong các hình thế gây mưa lớn Rãnh thấp, Bão & ATNĐ, ITCZ, KKL 41
Hình 3.12 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 15/08/2012 43
Hình 3.13 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 16/08/2012 44
Hình 3.14 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 19/08/2012 45
Hình 3.15 Giản đồ nhiệt động lực của các ngày 19/08/2012 46
Trang 6DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Các ngưỡng của chỉ số CAPE 17Bảng 2.2 Phân bố các đợt mưa lớn diện rộng theo tháng trong các năm từ năm
2010 đến năm 2013 21Bảng 2.3 Các hình thế synốp gây mưa lớn diện rộng trong phạm vi cả nước 23Bảng 3.1 Giá trị trung bình của các chỉ số đổi lưu 28
Trang 7BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ATNĐ Áp thấp nhiệt đới
BRN Số BRN (Bulk Richardson's Number)
CAPE Năng lượng đối lưu tiềm năng (Convective Available
Potential Energy)
CIN Độ ngăn chặn đối lưu (Convective Inhibition )
ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới
KKL Không khí lạnh
LCL Mực ngưng kết (Lifting Condensation Level)
LFC Mực đối lưu tự do (Level of Free Convection)
LI chỉ số nâng (Lifted Index)
LNB Mực độ nổi trung tính (Level of Neutrat Buoyancy)
TT chỉ số năng lượng tổng cộng (Total Totals index)
SI Chỉ số SI (Showaller Index)
SWEAT Chỉ số SWEAT ( Severe WEAther Threat index)
Trang 81
MỞ ĐẦU
Bão, giông, mưa lớn… là những hiện tượng thời tiết đặc biệt nguy hiểm, gây ra những thiệt hại to lớn về con người, tiền của kinh tế xã hội và môi trường Một trong những điều kiện quan trọng liên quan đến sự hình thành các hiện tượng thời tiết nguy hiểm đó và sự phát triển đối lưu nói chung
là trạng thái ổn định tĩnh của tầng đối lưu Rất nhiều chỉ số nhằm đánh giá một cách định lượng độ ổn định tĩnh của tầng đối lưu đã được đề xuất và ứng dụng trong dự báo thời tiết từ nhiều năm qua nhằm đưa ra các cảnh báo hoặc
dự báo được những hiện tượng thời tiết nguy hiểm liên quan đến đối lưu
Chính vì vậy, việc đánh giá và dự báo, cảnh báo sớm về các hiện tượng thời tiết đặc biệt rất có ý nghĩa, giúp cho chúng ta có kế hoạch khẩn cấp để ứng phó, đối phó với mưa bão ngay từ ban đầu nhằm giảm thiểu tối đa những thiệt hại do mưa bão gây ra Việc đánh giá và cảnh báo sớm được xây dựng dựa trên các chỉ số bất ổn định đối lưu Dựa trên ngưỡng cảnh báo của các chỉ
số bất ổn định đối lưu, ta có thể xác định được mức độ, cường độ lượng mưa, thời gian xác suất xảy ra cũng như sự mở rộng theo không gian của các hiện tượng thời tiết nguy hiểm đó
Đây chính là những lý do khiến tôi muốn khẳng định tính cấp thiết và ý
nghĩa thực tiễn của đề tài luận văn thạc sỹ này với tên: “ Phân tích trạng thái bất ổn định của khí quyển trong một số trường hợp thời tiết đặc biệt ở Việt Nam”
Chỉ số bất ổn định khí quyển đã được dùng tương đối hiệu quả hỗ trợ phương pháp synop để dự báo mưa giông, và có thể hỗ trợ tích cực cho ra đa
để cảnh báo mưa giông một cách chính xác hơn trong bán kính hoạt động hiệu dụng của các trạm ra đa Trong nghiên cứu này, số liệu cao không trong quá khứ ứng với các điều kiện thời tiết đặc biệt như bão, mưa lớn, giông được
sử dụng để tính toán các chỉ số bất ổn định đối lưu cho khu vực Việt Nam Từ
Trang 9Chương 1: Tổng quan về đối lưu
Chương 2: Phương pháp và số liệu nghiên cứu
Chương 3: Một số kết quả và đánh giá
Trang 103
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỐI LƯU
1.1 Khái quát về đối lưu trong khí quyển
Tất cả các chuyển động của chất lỏng trong trường trọng lực ổn định do
sự khác nhau của mật độ chất lỏng có thể được gọi là chuyển động đối lưu Chính vì thế mà toàn bộ động năng của khí quyển và đại dương của trái đất đều do đối lưu tạo ra
“ Đối lưu là chuyển động nhiệt trực tiếp của dòng quy mô tương đối nhỏ dưới tác dụng của trường trọng lực lên phân bố thẳng đứng bất ổn định
dòng khối ” Theo ( Đối lưu khí quyển – Trần Tân Tiến)
Dòng đối lưu được tìm thấy ở nhiều nơi và trên nhiều quy mô, đối lưu
có vai trò vận chuyển nhiệt, ẩm, động lượng theo phương thẳng đứng Chuyển động đối lưu trong khí quyển chịu trách nhiệm cho việc phân bố nhiệt từ vùng xích đạo cho tới các vĩ độ cao và từ bề mặt lên trên Sự phát triển đối lưu ẩm – đối lưu sâu có vai trò quan trọng trung tâm trong chu trình năng lượng khí quyển, là biểu hiện cơ sở của động lực học khí quyển nói chung và động lực học của xoáy thuận nhiệt đới-bão, mưa lớn, giông, lốc … nói riêng Tuy vậy đến nay hiểu biết của con người về các quá trình vật lý gắn liền với đối lưu
ẩm và tương tác giữa chúng với dòng quy mô lớn vẫn chưa hoàn chỉnh, nên biểu diễn chúng trong các mô hình khí quyển còn chưa thật chính xác so với mong muốn và cần được từng bước hoàn thiện
Theo các nghiên cứu cho thấy, cấu trúc của các hệ thống đối lưu sâu phụ thuộc vào giá trị và cấu trúc của profin độ đứt gió thẳng đứng cùng với các giá trị của năng lượng bất ổn định
1.2 Bất ổn định của khí quyển
Phương pháp chung để đánh giá độ ổn định của khí quyển đối với đối lưu là đánh giá lực nổi của một phần tử khí di chuyển trên quãng đường xác định Ta đi xét sự dịch chuyển theo phương thẳng đứng ( ζ ) của một phần tử
Trang 11- N2 >0 thì lực nổi ngược chiều với hướng chuyển động của phần
tử khí, khi đó phương trình (1.4) mô tả dao động với tần số nổi N
- N2 <0 thì lực nổi cùng chiều với hướng chuyển động của phân tử khí, khi đó nghiệm của phương trình (1.4) sẽ phát triển theo thời gian theo hàm mũ cơ số e, trong trường hợp này là dịch chuyển bất ổn định
Ta xét lực nổi tác động lên phần tử khí tính cho một đơn vị khối lượng tại vị trí mới
Trang 125
𝑃 = 𝜌𝑎 𝑅𝑑 𝑇𝑣𝑎
Trong đó :
𝑇𝑣𝑝 là nhiệt độ mật độ của phần tử
𝑇𝑣𝑎 là nhiệt độ ảo của môi trường
𝑅𝑑 là hằng số chất khí riêng của không khí khô Thì (1.5) sẽ viết được : 𝜎 𝜁 = 𝑔 𝑇𝑣𝑝 −𝑇𝑣𝑎
𝜕𝑧 < 0 sự dịch chuyển là bất ổn định, 𝜕𝜃𝑣𝑎
𝜕𝑧 = 0 thì trạng thái cân bằng phiếm định Đây là tiêu chuẩn để đánh giá độ ổn định của lớp khí quyển
Bất ổn định có điều kiện hoặc ổn định trung gian là trường hợp trong
đó sự dịch chuyển là ổn định và làm cho phần tử ở trạng thái không bão hòa nhưng nó sẽ trở nên bất ổn định nếu xuất hiện bão hòa Để kiểm tra bất ổn định có điều kiện chúng ta khảo sát lực nổi của phần tử chưa bão hòa ban đầu như hàm của độ cao khi phần tử được nâng lên qua tầng đối lưu với giả thiết thỏa mãn một quá trình nhiệt động lực nào đó Nếu như có độ cao nào đó mà
ở đó lực nổi dương thì ta nói dịch chuyển là bất ổn định có điều kiện, nếu như một số phần tử trong khí quyển chưa bão hòa là bất ổn đinh có điều kiện thì ta nói khí quyển là bất ổn định có điều kiện
Để nghiên cứu bất ổn định có điều kiện người ta thường sử dụng giản
đồ nhiệt động lực như biểu diễn trên hình 1.1
Trang 136
Hình 1.1 Giản đồ nhiệt động lực trục ngang là nhiệt độ, trục đứng là Log P
(Nguồn : Đối lưu khí quyển – Trần Tân Tiến, 2001)
Trong hình ta thấy, phần tử khí ở đỉnh của lớp siêu đoạn nhiệt có tỷ hỗn hợp là 10g/kg, nhiệt độ thế vị là 300c ở đây mực ngưng kết LCL ở khoảng 790mb, đây là mực mà ở đó nhiệt độ của phần tử khí chuyển động lên giảm tới nhiệt độ điểm sương
Nếu như phần tử khí tiếp tục đẩy lên theo đường đoạn nhiệt giả trên mực LCL thì trạng thái của nó theo đường đoạn nhiệt giả đi qua mực ngưng kết LCL Mực đối lưu tự do LFC là điểm cắt của đường đoạn nhiệt giả và đường phân tầng của khí quyển, trong trường hợp này nó ở khoảng 740mb
Sau đó phần tử khí có thể đi lên tự do dưới tác động của lực nổi dương của mình cho đến khi nó đạt mực độ nổi trung tính LNB, ở đây nó ở khoảng 240mb Trên mực LNB thì độ nổi của nó âm và phần tử chuyển động chậm dần Trên thực tế sự chậm dần này tương đối nhanh và mực độ nổi trung tính
Trang 147
(LNB) là độ cao cao nhất mây tích có thể đạt tới được lớp đối lưu tự do của
nó Và mực đối lưu tự do (LFC) và mực nổi trung tính (LNB) giảm đi nếu như phần tử xáo trộn với không khí lạnh hơn hoặc khô hơn từ môi trường
1.3 Tổng quan các nghiên cứu liên quan đến trạng thái khí quyển ở ngoài nước và trong nước
1.3.1 Tổng quan ngoài nước
Một trong những điều kiện cơ bản cho sự khởi đầu của giông bão là sự tồn tại một bầu không khí bất ổn định Sự bất ổn định khí quyển là một yếu tố quyết định lớn đặc biệt là trong giai đoạn thời tiết đặc biệt Nói chung, trong khi bầu không khí ổn định thường mang đến bầu trời đầy nắng thì một bầu không khí không ổn định có xu hướng đem đến những thời tiết giông bão, mưa lớn Để ước tính sự không ổn định khí quyển, chỉ số nhiệt động lực học
đã được xây dựng bằng cách kết hợp các thông số khí tượng liên quan Các phân tích của khí quyển trong giông bão sẽ chỉ ra cho cộng đồng khoa học để phát triển các thông số đó sẽ chỉ ra liệu có hay không điều kiện thuận lợi cho giông bão phát triển Nhiều nhà khoa học đã phát triển nhiều chỉ số để hỗ trợ cho việc dự báo giông bão như: chỉ số Showalter (Showalter 1953), chỉ số lifted (Galway 1956), chỉ số K (George 1960), chỉ số SWEAT (Miller 1972), chỉ số total totals (Miller 1972), chỉ số CAPE, (Moncrieff và Miller 1976)… Các chỉ số bất ổn định đã được phát triển và được sử dụng để hỗ trợ các nghiên cứu dự báo hoạt động thời tiết khắc nghiệt bằng cách định lượng sự
bất ổn định với sự trợ giúp của số liệu cao không
Các nghiên cứu về chỉ số bất ổn định đã được thực hiện ở nhiều bộ phận khác nhau trên thế giới Showalter (1953), đã tìm thấy giá trị của chỉ số
SI ≤ 3 là biểu hiện sự hoạt động của mưa rào và dông, và trong khi giá trị SI ≤ -3 có liên quan đến hoạt động đối lưu mạnh David và Smith (1971) cho thấy
SI ≤ 2 là một ngưỡng cho giông bão nghiêm trọng phát triển cho khu vực phía đông của Hoa Kỳ ( 1966 – 1969) trong khi Ellrod và Field (1984) cũng sử
Trang 158
dụng SI ≤ 2 như một ngưỡng cảnh báo giông bão cho vùng Gulf George (1960) đã đưa ra giá trị chỉ số K ≥ 20 cho sự hình thành hoạt động giông, Rodgers (1984) đã áp dụng chỉ số K ≥30 như một công cụ để dự báo sự phát triển của đối lưu
Marina cùng cộng sự (2006) đã đánh giá sự bất ổn định của khí quyển ở
Hy lạp bằng cách tính toán bảy chỉ số SI, KI, BI, JI, TT, HI, YI, dựa vào số liệu cao không tại ba trạm trên Hy Lạp : Elliniko (Athens), Mikra (Thessaloniki) và Heraklion (Crete) trong giai đoạn 1981 – 2003, một trong các chỉ số được đánh giá độc lập Phương pháp thống kê được sử dụng để so sánh và kiểm tra hiệu quả của các chỉ số trong khu vực bằng cách sử dụng số liệu mặt đất từ 17 trạm khí tượng của Hy Lạp Mỗi trạm khí tượng của khu vực nghiên cứu cung cấp cho các thông tin quan trắc các sự kiện có hoặc không có Các giá trị ngưỡng được đưa ra để dự báo giữa sự kiện có bão hoặc không có bão Sau khi nghiên cứu Marina cùng đồng nghiệp đã thu được kết quả các ngưỡng chỉ số thích hợp cho từng khu vực Như vùng THESAALY chỉ số JI ngưỡng 25, vùng CRETE chỉ số JI ngưỡng 30 có hiệu suất tốt nhất trong những tháng hè Còn đối với khu vực ATTICA chỉ số HI các ngưỡng tốt nhất tìm thất ở tháng 4-5 (≤ 40), tháng 6 (≤ 25) CRETE chỉ số K tìm thấy ngưỡng tốt nhất tháng 4 (≥ 25), tháng 12-1 (≥ 26) và tháng 2-3, tháng 6-10 (≥ 35) Mặc dù các ngưỡng của các chỉ số thu được từ nghiên cứu là tương đôi tốt Nhưng vì sự phân bố địa lý đa dạng của bán đảo Hy Lạp cùng với số liệu và mạng lưới cao không chưa được đầy
đủ và chính xác nên kết quả dự báo chưa được khả quan
Robert J Gottlieb (2009) đã sử dụng chủ yếu dữ liệu thu thập từ bóng thám không để tính toán cho các chỉ số SI, K, TT, CAPE, CIN Giông bão xảy
ra từ tháng 6 đến tháng 8 trong ( 1998 – 2007), số liệu sử dụng tại 8 trạm ở vùng Đông bắc Hoa Kỳ Những số liệu được phân tích liên quan đến sự có mặt hay không có mặt của những cơn bão nghiêm trọng trong phạm vi 150km
và ± 3 giờ trong 1 ốp quan trắc Sử dụng tiêu chí này thì có 432 ốp quan trắc
Trang 169
có bão Mức độ đánh giá cho mỗi chỉ số được tính toán như trong Huntrieser cùng cộng sự (1997), và phương pháp phân tích trong thống kê được áp dụng
để đánh giá các chỉ số Mỗi chỉ số được đưa ra các ngưỡng mà cho xác suất
dự báo cao nhất, với CAPE ≥ 10 và LI ≥ 1,8 mang lại mức độ dự báo tốt nhất Việc sử dụng hàm mật độ xác suất trong sự phân bố cho chỉ số SI trong các
ốp có giông bão và các ốp không có giông bão có kết quả tương tự với giá trị
kỹ năng dự báo điều này làm tăng niềm tin vào các giá trị kỹ năng dự báo và giá trị ngưỡng Tìm được mối quan hệ giữu hai chỉ số LI và CAPE, chỉ số CAPE = 0 trong khi LI > 0, tuy nhiên CAPE nhanh chóng tăng một khi LI trở
về cực tiểu Chỉ số CAPE cho những ốp có giông bão mạnh có thể được xấp
xỉ : CAPE = ( 18 , 39 )
363 ,
1 LI Sau khi thu được các ngưỡng các chỉ số khu vực vùng đông bắc Hoa Kỳ được so sánh với ngưỡng phát hiện khi sử dụng các phương pháp tương tự như trên những cơn bão vùng đồng bằng, thì thấy sự bất ổn định vùng đồng bằng cao hơn vùng đông bắc Các yếu tố dự báo tốt nhất trong hầu hết các trường hợp là sử dụng chỉ số LI cùng với CAPE, đối với hầu hết các chỉ số, ngưỡng mà kết quả dự báo tốt nhất cho thấy ít sự bất
ổn định hơn so với những gì thường được yêu cầu trong vùng đồng bằng
Trong nghiên cứu của Korologou, Flocas, và Michalopoulou (2014) đã nghiên cứu và phát triển một số chỉ số bất ổn định địa phương (LII) để dự báo mưa lớn trên khu vực bờ Địa Trung Hải Nghiên cứu này đã trình bày một phương pháp thay thế cho công cụ dự báo của những cơn bão mạnh xảy ra trên một khu vực cụ thể, tây Bắc Peloponnese ( Hy lạp) đã được lựa chọn để minh họa các công cụ được đề xuất Các chỉ số trong nghiên cứu này là một hàm ngưỡng mà bao gồm điều kiện năng lượng, điều kiện độ ẩm, nhiệt độ kết hợp với điều kiện làm nóng của địa hình hay là tính địa phương và thấy rằng chỉ số bất ổn định địa phương (LII) có hiệu suất đạt yêu cầu khoảng 75% trên khu vực tây bắc bán đảo Peloponnese (Hy lạp) trong giai đoạn (01/2008 – 06/2011) và có thể dự báo được các đợt giông bão với các đợt mưa lớn
Trang 1811
nhiệt độ không khí khô tại 1000, 850, 700 và 500hPa là tối thiểu và nhiệt độ điểm sương là tối đa
1.3.2 Tổng quan trong nước
Ở Việt Nam việc khai thác, phân tích trạng thái khí quyển trong các điều kiện thời tiết nguy hiểm sử dụng số liệu thám không còn chưa nhiều Một số nghiên cứu đầu tiên theo hướng này có thể kể tới như: Trong nghiên cứu Kiều Thị Xin (2001) đã sử dụng hai chỉ số CAPE và CIN để nghiên cứu năng lượng bất ổn định của môi trường khí quyển trên lãnh thổ Việt Nam trong mối quan hệ với sự phát triển các hiện tượng thời tiết nguy hiểm của ba năm 1997-1999 Tác giả đã sử dụng chương trình tính của K.Emanuel & R.Smith để tính giá trị của CAPE và CIN từ số liệu thám không ở ba trạm Tân Sơn Hòa (TPHCM), Đà Nẵng và Láng (Hà Nội) và nhận thấy rằng giá trị CAPE vào tháng 10 và 11 ở ba trạm đều rất lớn trong đó giá trị CAPE ở Hà Nội và TPHCM hầu như luôn luôn lớn vượt hẳn so với ở Đà Nẵng Quan hệ này bộc lộ đặc điểm khô rõ rệt ở Đà Nẵng vào mùa này so với TPHCM và Hà Nội Giá trị CIN nhận được nói chung nhỏ hơn quy luật, những giá trị lớn phi thường của CAPE vào trước thời kỳ bão đổ bộ cho ta suy nghĩ về điều kiện bất ổn định mạnh trên đất liền như vậy rất thuận lợi cho bão phát triển, đặc biệt ở vùng bão đổ bộ vào
Tác giả Nguyễn Minh Trường cùng cộng sự (2002) đã tính toán CAPE/CIN trong các đợt mưa có lượng mưa ngày trên 50mm của các tháng III, IV, V, VI năm 1998 và 1999 ứng với các hình thế thời tiết mà đối lưu có thể phát triển mưa lớn tập trung duy nhất vào một ngày Kết quả nghiên cứu cho thấy trong trường hầu hết các trường hợp được khảo sát thì mưa lớn xảy
ra với điều kiện cơ bản là CIN có giá trị lớn (giá trị tuyệt đối nhỏ, thông thường là dưới 50 j/kg) trong lớp biên khí quyển Nếu profin này xảy ra sẽ đảm bảo điều kiện thuận lợi cho lớp biên sinh công phát động thắng công cản của CIN một cách dễ dàng Khi điều kiện trên xảy ra, nếu CAPE không âm
Trang 1912
liên tục đến độ cao đủ lớn thì tất cả các trường hợp đều cho mưa lớn Cũng theo tính toán với hai dấu hiệu trên xuất hiện mà gió tăng đều đặn trong lớp biên thì khả năng đối lưu xuất hiện cho mưa lớn là rất cao Như vậy điều kiện của CAPE và SP là điều kiện cần, còn CIN là điều kiện đủ
Đào Thị Loan, Nguyễn Thị Tân Thanh (2007) sử dụng chỉ số bất ổn định trong việc cảnh báo mưa và dông của Đà Nẵng Kết quả thu được các chỉ tiêu LI, DCI, K, PW, SWEAT, VTOT có thể là cơ sở cho phép cảnh báo có mưa với xác suất trên 70% (LI ≥-2.60
C), DCI ≤ 280C), VTOT ≤ 22, K ≥ 36(0C), PW ≥ 55(cm), SWEAT ≥ 230) Các chỉ tiêu cảnh báo về định lượng mưa không phù hợp vì xác suất rất nhỏ, phần lớn nhỏ hơn 20% đối với cường
độ mưa vừa, mưa to và mưa rất to: đối với mưa nhỏ độ chính xác không quá 60% Do dông xảy ra ở khu vực Đà Nẵng tương đối hiếm, phân bố dông theo các giá trị chỉ số là không tập trung, xác suất xuất hiện dông (xác suất khí hậu) ở vùng Đà Nẵng rất thấp (ở thời đoạn 00Z-12Z xác suất khí hậu là lớn nhất cũng chỉ đạt 16,8%) nên xác suất xuất hiện dông theo các giá trị chỉ số tương ứng đạt được thường rất thấp Chỉ số bất ổn định dùng khá tốt cho trường hợp cảnh báo sự kiện mưa Tuy nhiên, để cảnh báo các cấp mưa, các chỉ số này cần phải nghiên cứu với chuỗi số liệu dài hơn
Vũ Thanh Hằng (2015) với nghiên cứu: “ Phân tích các chỉ số bất ổn định đối lưu trong điều kiện có bão” Trong nghiên cứu này năm chỉ số bất ổn định đối lưu là K, SWEAT, CAPE, CIN và BRN được tác giả lựa chọn để phân tích trong điều kiện có bão hoạt động từ năm 2012 đến 2014 Kết quả cho thấy tất cả các chỉ số đều có sự tương đồng giữa hai trạm, ngoại trừ chỉ số SWEAT Giá trị của chỉ số K có tần suất lớn ở ngưỡng ≥ 30 thuận lợi cho đối lưu phát triển Chỉ số SWEAT ở cả hai trạm có tần suất tập trung ở ngưỡng từ
200 đến 250, riêng trạm Hà Nội có số lần xuất hiện tương đối nhiều ở ngưỡng
<200 Ở cả hai trạm, khoảng 80% giá trị CAPE<1000, tuy nhiên trong một số trường hợp giá trị này có thể rất lớn, đạt từ 3000-4000 Còn giá trị năng lượng
Trang 20bố nhiệt ẩm theo chiều cao tại một điểm Có rất nhiều các chỉ số bất ổn định được tính toán từ số liệu thám không để đánh giá trạng thái khí quyển nói chung, cũng như để ước tính được sự bất ổn định trong điều kiện thời tiết đặc biệt nói riêng Nhưng có các chỉ số K, SWEAT, CAPE, CIN, BRN đã được sử dụng rất nhiều so với các chỉ số khác Trong các chỉ số này đã sử dụng các thông số nhiệt, ẩm tại các mực của tầng đối lưu để tính toán Chính vì vậy trong nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng năm chỉ số đó để tính toán và phân tích trạng thái khí quyển trong thời tiết mưa lớn khu vực Việt Nam
Trang 212.1.1 Chỉ số K
Là thước đo khả năng xuất hiện dông dựa vào tốc độ giảm nhiệt độ thẳng đứng, lượng ẩm và bề dày lớp ẩm mực thấp
K = T(850 mb) + Td(850 mb) –T(500 mb) –TD(700 mb) (độ C) (2.1) Chỉ số K kết hợp chênh lệch nhiệt độ giữa, mực 850mb và 500mb, nhiệt độ điểm sương mực 850mb (thước đo trực tiếp lượng ẩm mực thấp), và
độ hụt điểm sương mực 700mb (thước đo gián tiếp bề dày lớp ẩm)
+ K< 30: có thể có dông kèm mưa lớn
+ K>30: xuất hiện dông, có mưa lớn
+ K= 40: xuất hiện dông, mưa rất lớn
Với giá trị K càng lớn thì khả năng xuất hiện dông/mưa lớn càng cao
Trang 2215
Chú ý: K < 30, vì K có tính đến độ hụt điểm sương tại 700mb, không khí khô ở mực này làm giá trị K nhỏ Tuy nhiên, lớp ẩm dưới 700mb (lớp không khí bất ổn định) vẫn có thể cho mưa lớn
2.1.2 Chỉ số SWEAT (Severe WEAther Threat index)
Các thông số được tính đến gồm: độ ẩm mực thấp (điểm sương 850mb), độ bất ổn định (chỉ số TT), tốc độ gió mực thấp 850mb và mực giữa 500mb, và bình lưu không khí nóng (sự đổi chiều của gió giữa 2 mực 850 và 500mb)
SWEAT = 12Td850 + 20(TT -49) + 2f850 + f500 + 125 (S + 0.2) (2.2) Trong đó số hạng đầu tiên sẽ bằng không nếu điểm sương mực 850 âm; Với: TT = VT + CT
VT= T(850mb) – T(500mb)
CT= Td(850mb) – T(500mb)
(TT<49 thì số hạng thứ 2 sẽ bằng không); f850 là tốc độ gió ở mực 850mb (knots), f500 là tốc độ gió ở mực 500mb (knots); S = sin (hướng gió mực 500mb trừ đi hướng gió mực 850mb)
Số hạng độ đứt bằng 0 nếu không thỏa mãn các điều kiện sau:
+ hướng gió 850 mb trong khoảng 130 – 250 độ,
+ hướng gió 500 mb trong khoảng 210 – 310 độ,
+ hướng gió 500 mb trừ đi hướng gió850 mb làmột số dương, + tốc độ gió 850 và 500 mb ít nhất đạt 15 kts
Nếu số hạng nào trong phương trình là âm thì số hạng đó được đặt bằng 0
+ SWEAT > 300: khả năng xuất hiện dông mạnh
+ SWEAT > 400: khả năng xuất hiện vòi rồng
+ SWEAT = [250;300]: có khả năng xuất hiện dông mạnh nếu cósự nâng lên đủ lớn
Trang 2316
- Vòi rồng cũng có thể xuất hiện với SWEAT < 400 nếu tương tác giữa
ổ đối lưu và lớp biên làm tăng độ đứt địa phương, giá trị SWEAT thường lớn vào ban ngày
2.1.3 Năng lượng đối lưu tiềm năng (CAPE)
CAPE thừa nhận giả thuyết phần tử: phần tử khí đi lên không xáo trộn với môi trường; phần tử khí đi lên theo quy luật đoạn nhiệt ẩm; tất cả giáng thủy rơi hết khỏi khối khí; áp suất phần tử bằng với áp suất môi trường tại mỗi mực Có thể tạo ra các sai số đặc biệt trong những trường hợp có sự dịch chuyển phần tử lớn, tại vùng rìa mây
Biểu diễn lượng năng lượng nổi khả năng để gia tốc cho phần tử dịch chuyển thẳng đứng CAPE (J/kg) chính là vùng diện tích dương giới hạn bởi đường đoạn nhiệt ẩm và đường tầng kết nhiệt từ mực đối lưu tự do LFC đến mực cân bằng EL Trong hình vùng màu cam chính là năng lượng đối lưu tiềm năng CAPE
Trang 24Bảng 2.1 Các ngưỡng của chỉ số CAPE
Trang 2518
- Giá trị CAPE phụ thuộc vào mực tại đó phần tử khí được nâng lên
- Phần tử khí được nâng từ bề mặt thường có CAPE lớn
Có thể tính tốc độ dòng thăng cực đại tại mực EL:
Ngoài giá trị, hình dạng vùng diện tích dương rất quan trọng Đường profile hẹp và dài, gia tốc thẳng đứng nhỏ hơn nhưng qui
mô cơn dông cao hơn
Đường profile ngắn và rộng, gia tốc thẳng đứng mạnh hơn, cần thiết để phát triển dòng thăng trong bão
Năng lượng CAPE cần được giải phóng để chuyển thành
động năng phát triển dông
2.1.4 Convective Inhibition (CIN)
CIN là đại lượng ngược với CAPE biểu diễn năng lượng nổi âm cản trở/ngăn chặn gia tốc thẳng đứng đi lên (lượng công cần thiết mà môi trường trường tác động lên phần tử khí để nâng nó từ mực ban đầu SF tới mực LFC)
<100 thuận lợi để đối lưu phát triển
Trang 2619
Hình 2.2 Vùng năng lượng nổi âm cản trở gia tốc thẳng đứng (CIN)
(nguồn: http://weather.uwyo.edu)
2.1.5 Chỉ số BRN (Bulk Richardson’s Number)
BRN là một chỉ số đánh giá sự cân bằng giữa năng lượng đối lưu tiềm năng và độ đứt gió thẳng đứng, BRN là số không thứ nguyên được tính công thức sau:
Trang 2720
tương ứng với dông do vectơ gió trung bình trong lớp 6000m dưới cùng tương ứng với tốc độ chuyển động của dông và vectơ gió trung bình trong lớp 500m dưới cùng biểu diễn dông mực thấp Trong số Richardson đối lưu có chứa CAPE là thước đo trực tiếp của cường độ có thể của dòng thăng và dòng
đi ra từ lớp biên Như vậy số Richardson đối lưu biểu diễn tỷ lệ giữa một số nhân tố xác định loại và cầu trúc dông
BRN < 10: Độ đứt gió thẳng đứng mạnh và CAPE yếu, độ đứt quá mạnh dẫn đến lực nổi yếu để phát triển dòng thăng đối lưu
BRN = 10-45: Có thể phát triển các ổ đối lưu
BRN > 50: Độ đứt gió tương đối yếu và CAPE lớn rất thuận lợi cho sự phát triển dông đa ổ
2.2 Số liệu nghiên cứu
2.2.1 Số liệu mặt đất
Trong các đợt mưa vừa, mưa to diện rộng từ năm 2010 đến năm 2013 trên cả nước, theo số liệu mưa 24h của các trạm khí tượng bề mặt năm ( 2010 -2013) ta có phân bố các đợt mưa lớn diện rộng xảy ra trên các khu vực đều tập trung vào các tháng từ tháng 3 đến tháng 11 (Bảng 2.2)