ĐỀ TÀI PHÂN TÍCH CÁC TRƯỜNG HỢP MƯA TRÁI MÙA Ở MỘT SỐ TỈNH NAM BỘ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KHÍ TƯỢNG HỌC

MỞ ĐẦU1. Tính cấp thiết của đồ ánKhu vực Nam Bộ nằm trọn trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, có sự phânhóa rõ rệt về mùa: mùa khô và mùa mưa – gần trùng với thời gian hoạt động của haitrường gió mùa: gió mùa Tây Nam và gió mùa Đông Bắc. Mùa khô thường kéo dài từtháng XII năm này đến tháng IV năm sau, mùa mưa thường kéo dài từ tháng V đếntháng XI. Lượng mưa ở Nam Bộ tập trung chủ yếu vào mùa mưa (chiếm khoảng 90 95% tổng lượng mưa hàng năm). Còn khoảng 5% lượng mưa còn lại là vào mùa khô.Nhưng hiện nay lượng mưa vào mùa khô hay còn gọi là mưa trái mùa thường xuyênxuất hiện với tần suất cũng như lượng ngày một nhiều lên, bất quy luật.Nông nghiệp các tỉnh thuộc đồng bằng sông Cửu Long và các tỉnh Đông NamBộ bị thiệt hại nghiêm trọng. Đời sống sinh hoạt và sức khỏe của người dân bị ngườidân bị ảnh hưởng. Đó là một trong số ít những tác hại của hiện tượng mưa trái mùaxuất hiện với tầng suất ngày càng thường xuyên và bất thường hơn ở khu vực Nam Bộ.Vấn đề cấp thiết ở đây là cần tìm ra nguyên nhân gây mưa trái mùa và phân tích tầngsuất, thời gian xuất hiện mưa trái mùa. Do vậy đề tài: “ Phân tích các trường hợp mưa trái mùa ở một số tỉnh Nam Bộ” được đặt ra để góp phần nâng cao hiểu biết và khảnăng dự báo, đánh giá sự biến đổi nhằm góp phần giảm thiệt hại do mưa trái mùa trongtương lai.2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đồ án Mục tiêu: Nhằm tìm ra được quy luật, tầng suất, thời gian xuất hiện và cườngđộ mưa trái mùa Nam Bộ. Từ đó góp phần nâng cao chất lượng dự báo để giảm thiểuthiệt hại do mưa trái mùa gây ra. Nhiệm vụ: Tập trung đi sâu vào nghiên cứu các hình thế Synop ở Nam Bộ vàomùa khô. Áp số liệu thực tế vào phân tích mưa xảy ra theo hình thế Synop nào, và từđó rút ra được hình thế Synop gây mưa trái mùa. Cuối cùng rút ra kết luận về quy luậtcủa mưa trái mùa khu vực Nam Bộ.3. Nội dung và phạm vi nghiên cứu Nội dung:• Thu thập, tổng hợp số liệu mưa các trạm quan trắc khí tượng, trạm đo mưa tựđộng.2• Phân tích số liệu.• Phân tích hình thế Synop:✓ Phân tích hình thế Synop thông qua việc phân tích bản đồ hình thế các mực(mặt đất, 850mb, 700mb, 500mb).• Thống kê:✓ Số lượng cơn mưa trong mùa khô (tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm nay)

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCM

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

NGUYỄN ĐỨC LONG THIÊN

ĐỀ TÀI PHÂN TÍCH CÁC TRƯỜNG HỢP MƯA TRÁI

MÙA Ở MỘT SỐ TỈNH NAM BỘ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KHÍ TƯỢNG HỌC

Mã ngành: 52410221

TP HỒ CHÍ MINH - 11/2017

Trang 2

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCM

Trang 3

TRƯỜNG ĐH TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

- Tập trung đi sâu vào nghiên cứu các hình thế Synop Nam Bộ vào mùa khô Áp

số liệu thực tế vào phân tích mưa xảy ra theo hình thế Synop nào, và từ đó rút

ra được hình thế Synop gây mưa trái mùa Cuối cùng rút ra kết luận về quy luật của mưa trái mùa khu vực Nam Bộ

- Đề tài chọn nghiên cứu giai đoạn mười năm, từ năm 2008 đến 2017 của năm tỉnh thành Nam Bộ

3 Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 10/7/2017

4 Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 2/11/2017

5 Họ và tên người hướng dẫn: ThS Lê Đình Quyết

Trang 4

LỜI CÁM ƠN

Đầu tiên, tôi xin gửi lời cám ơn chân thành, sâu sắc nhất đến Th.S Lê Đình Quyết Dù công việc hằng ngày vô cùng bận rộn nhưng Thầy đã dành thời gian, tận tình hướng dẫn và giúp đỡ để tôi có thể hoàn thành đồ án này

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các Thầy, Cô trong Bộ môn Khí tượng, Khoa Khí tượng Thủy văn, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình giảng dạy tôi trong suốt khóa học

Bên cạnh đó, tôi cũng xin gửi lời cám ơn các Cô Bác, Anh Chị ở Phòng dự báo thuộc Đài Khí Tượng - Thủy Văn khu vực Nam Bộ đã tạo mọi điều kiện cho tôi thu thập số liệu, tài liệu để thực hiện khóa luận này

Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình tôi đã tạo mọi điều kiện cả về vật chất lẫn tinh thần để tôi có thể tập trung vào việc học tập của mình

Cuối cùng là lời cảm ơn đến bạn bè của tôi, những người luôn đồng hành, giúp

đỡ tôi trong suốt thời gian làm đồ án và quãng thời gian sinh viên đáng nhớ này

Trang 5

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT I DANH MỤC HÌNH II DANH MỤC BẢNG III

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đồ án 1

2 Mục tiêu và nhiệm vụ của đồ án 1

3 Nội dung và phạm vi nghiên cứu 1

4 Phương pháp nghiên cứu của đồ án 2

5 Ý nghĩa thực tiễn của đồ án 3

6 Kết cấu của đồ án 3

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 4

1.1.Tình hình nghiên cứu liên quan đến đồ án 4

1.1.1 Tình hình nghiên cứu có liên quan trên Thế giới: 4

1.1.2 Tình hình nghiên cứu có liên quan ở trong nước: 6

1.2 Cơ sở lý luận 8

1.2.1 Mô hình khí tượng động lực quy mô vừa MM5 8

1.2.2 Mô hình khí quyển quy mô vừa WRF 9

1.2.3 Mô hình ETA 11

1.3 Các phương pháp nghiên cứu 13

1.3.1 Phương pháp thu thập số liệu 13

1.3.2 Phương pháp thống kê 13

1.3.3 Phương pháp phân tích hình thế Synop 13

1.3.4 Phương pháp so sánh 13

1.4 Điều kiện tự nhiên của khu vực Nam Bộ 13

1.4.1 Vị trí địa lý 13

1.4.2 Đặc điểm địa hình 13

1.4.3 Đặc điểm khí hậu: 14

1.5 Tổng quan về giáng thủy 14

1.5.1 Khái niệm chung về giáng thủy 14

1.5.2 Các hệ thống thời tiết có ảnh hưởng đến mưa 15

Trang 6

1.5.3 Các phương pháp dự báo mưa 15

1.6 Những hệ quả do mưa trái mùa gây ra 17

1.7 Các hình thế Synop ở nam bộ vào mùa khô 17

CHƯƠNG 2 THỐNG KÊ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU NGÀY MƯA Ở NAM BỘ 20

2.1 Thống kê mưa vào mùa khô ở một số tỉnh Đông Nam Bộ: 20

2.2.Thống kê mưa vào mùa khô ở một số tỉnh Tây Nam Bộ: 24

2.3 Nhận xét: 30

CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH HÌNH THẾ SYNOP GÂY MƯA TRÁI MÙA Ở NAM BỘ 31

3.1 Chơn Thành: 1/12/2016, Lượng 141.9 mm, Thời gian mưa 13h – 19h: 31

3.2 Bình Chánh: 2/2/2017, Lượng 14.2 mm, Thời gian mưa 16h20 – 22h10: 33

3.3 Tân Sơn Hòa: 1/4/2017, Lượng 159.8 mm, Thời gian mưa: 14h20 – 20h40: 35

3.4 Nhận xét: 38

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 39

TÀI LIỆU THAM KHẢO 40 PHỤ LỤC PL.1

Trang 7

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

MM5 Mesoscale Model 5 – Mô hình khí động lực quy mô

vừa thế hệ thứ 5

ETA Mô hình dự báo thời tiết hạn ngắn

WRF Weather Research and Forecasting – Mô hình nghiên

cứu và dự báo thời tiết

ARW Advanced Research WRF – Mô hình dự báo nâng

cao của WRF

Trang 8

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Sóng đông biễu hiện trên mực 500mb vào Obs 7h 18

Hình 2.1 Biểu đồ thể hiện số ngày có mưa ở mùa khô qua các năm của tỉnh

Bình Phước 120

Hình 2.2 Biểu đồ thể hiện số ngày có mưa ở mùa khô qua các năm của Tp

Hồ Chí Minh 22

Đồng Nai 23

Cần Thơ 25

Cà Mau 26

Hình 3.1 Bản đồ hình thế Synop biển Đông ngày 1/12/2016 vào Obs 1h 31

Hình 3.2 Bản đồ hình thế Synop mực 850mb ngày 1/12/2016 vào Obs 1h 32

Hình 3.4 Bản đồ hình thế Synop biển Đông ngày 2/2/2017 vào Obs 7h 33

Hình 3.8 Bản đồ hình thế Synop trên biển Đông ngày 1/4/2017 vào Obs 1h 36

Trang 9

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Thống kê số ngày có mưa ở tỉnh Bình Phước từ 12/2016 đến 15/4/2017 21

Bảng 2.2 Thống kê số ngày có mưa ở Tp Hồ Chí Minh từ 12/2016 đến 15/4/2017 23

Bảng 2.3 Thống kê số ngày có mưa ở tỉnh Đồng Nai từ 12/2016 đến 15/4/2017 24

Bảng 2.4 Thống kê số ngày có mưa ở tỉnh Cần Thơ từ 12/2016 đến 15/4/2017 25

Bảng 2.5 Thống kê số ngày có mưa ở tỉnh Cà Mau từ 12/2016 đến 15/4/2017 26

Bảng 2.6 Thống kê số ngày mưa của 5 tỉnh thành năm 2017 27

Bảng 2.7 Số ngày mưa có lượng to 21-50 mm của 5 tỉnh thành 28

Bảng 2.8 Số ngày mưa có lượng to 51-100 mm của 5 tỉnh thành 28

Bảng 2.9 Số ngày mưa có lượng rất to >100 mm của 5 tỉnh thành 29

Trang 10

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đồ án

Khu vực Nam Bộ nằm trọn trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, có sự phân hóa rõ rệt về mùa: mùa khô và mùa mưa – gần trùng với thời gian hoạt động của hai trường gió mùa: gió mùa Tây Nam và gió mùa Đông Bắc Mùa khô thường kéo dài từ tháng XII năm này đến tháng IV năm sau, mùa mưa thường kéo dài từ tháng V đến tháng XI Lượng mưa ở Nam Bộ tập trung chủ yếu vào mùa mưa (chiếm khoảng 90 -95% tổng lượng mưa hàng năm) Còn khoảng 5% lượng mưa còn lại là vào mùa khô Nhưng hiện nay lượng mưa vào mùa khô hay còn gọi là mưa trái mùa thường xuyên xuất hiện với tần suất cũng như lượng ngày một nhiều lên, bất quy luật

Nông nghiệp các tỉnh thuộc đồng bằng sông Cửu Long và các tỉnh Đông Nam

Bộ bị thiệt hại nghiêm trọng Đời sống sinh hoạt và sức khỏe của người dân bị người dân bị ảnh hưởng Đó là một trong số ít những tác hại của hiện tượng mưa trái mùa xuất hiện với tầng suất ngày càng thường xuyên và bất thường hơn ở khu vực Nam Bộ Vấn đề cấp thiết ở đây là cần tìm ra nguyên nhân gây mưa trái mùa và phân tích tầng suất, thời gian xuất hiện mưa trái mùa Do vậy đề tài: “ Phân tích các trường hợp mưa trái mùa ở một số tỉnh Nam Bộ” được đặt ra để góp phần nâng cao hiểu biết và khả năng dự báo, đánh giá sự biến đổi nhằm góp phần giảm thiệt hại do mưa trái mùa trong tương lai

2 Mục tiêu và nhiệm vụ của đồ án

- Mục tiêu: Nhằm tìm ra được quy luật, tầng suất, thời gian xuất hiện và cường

độ mưa trái mùa Nam Bộ Từ đó góp phần nâng cao chất lượng dự báo để giảm thiểu thiệt hại do mưa trái mùa gây ra

- Nhiệm vụ: Tập trung đi sâu vào nghiên cứu các hình thế Synop ở Nam Bộ vào mùa khô Áp số liệu thực tế vào phân tích mưa xảy ra theo hình thế Synop nào, và từ

đó rút ra được hình thế Synop gây mưa trái mùa Cuối cùng rút ra kết luận về quy luật của mưa trái mùa khu vực Nam Bộ

3 Nội dung và phạm vi nghiên cứu

- Nội dung:

• Thu thập, tổng hợp số liệu mưa các trạm quan trắc khí tượng, trạm đo mưa tự động

Trang 11

✓ Số lượng cơn mưa trong mùa khô (tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm nay)

✓ Tháng nào có lượng mưa lớn

✓ Thời gian mưa

• So sánh: So sánh các số liệu, chuỗi số liệu vừa thống kê được để tìm ra quy luật

• Viết báo cáo tổng kết

- Phạm vi nghiên cứu:

• Không gian: Nghiên cứu các trường hợp mưa trái mùa đặc trưng nhất ở một số tỉnh Nam Bộ Đông Nam Bộ: Bình Phước, Tp Hồ Chí Minh, Đồng Nai; Tây Nam Bộ: Cần Thơ, Cà Mau

• Thời gian: Đề tài chọn nghiên cứu giai đoạn mười năm, từ năm 2008 đến 2017

4 Phương pháp nghiên cứu của đồ án

- Phương pháp thu thập số liệu: Nghiên cứu chuỗi số liệu lượng mưa từ các trạm quan trắc khí tượng, các trạm đo mưa tự động, các trạm đo mưa nhân dân trong khu vực Nam Bộ, trong chuỗi mười năm (2008-2017)

- Phương pháp thống kê: Thống kê số liệu mưa mùa khô một số tỉnh Nam Bộ (từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm nay) Nhờ đó biết được số cơn mưa, lượng mưa, thời gian mưa ở từng năm trong chuỗi 10 năm

- Phương pháp phân tích Synop: Phân tích hình thế Synop thông qua việc phân tích bản đồ hình thế các mực (mặt đất, 850mb, 700mb, 500mb) Qua đó rút ra được hình thế Synop chính trực tiếp gây ra mưa trái mùa

- Phương pháp so sánh:

+ Không gian: Tỉnh thành này với tỉnh thành khác, khu vực này với khu vực khác + Thời gian: So sánh các năm với nhau trong chuỗi số liệu 10 năm ( 2008- 2017)

Trang 12

5 Ý nghĩa thực tiễn của đồ án

Qua thời gian thực hiện đồ án, giúp tôi có điều kiện tiếp cận các phương án dự báo thời tiết hàng ngày, hiểu biết hơn về nghiệp vụ dự báo Đồng thời giúp tôi có những tiếp cận ban đầu về nghiên cứu khoa học Các kết quả trong đồ án, dù chỉ đi sâu vào một lĩnh vực nhỏ, nguồn số liệu không dài nhưng đây cũng sẽ nguồn động lực giúp bản thân tôi có những định hướng phát triển nghiên cứu rộng hơn trong tương lai

Chương 2: “Thống kê, phân tích số liệu ngày mưa ở Nam Bộ” Chương này trình bày các thống kê số liệu mưa trái mùa chuỗi mười năm (2008-2017) ở các tỉnh khu vực Nam Bộ

Chương 3: “Phân tích hình thế Synop gây mưa ở Nam Bộ” Phân tích hình thế Synop chủ yếu gây mưa ở 3 trận mưa trái mùa có lượng >100mm tiêu biểu ở khu vực Nam Bộ

Kết luận và Kiến nghị

Trang 13

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN 1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỒ ÁN

1.1.1 Tình hình nghiên cứu có liên quan trên Thế giới:

Thiên tai có nguồn gốc từ khí tượng, thủy văn yêu cầu được cảnh báo, dự báo

có nhiều trong đó mưa, dông, lũ, đặc biệt về mưa trái mùa đang được nhiều quan tâm nghiên cứu Việc dự báo, cảnh báo mưa – mưa trái mùa trên thế giới được đặc biệt quan tâm nhằm phục vụ với nhiều mục đích trong phòng chống thiên tai nhằm giảm thiệt hại ở mức thấp nhất

Trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu về công nghệ dự báo mưa có ứng dụng tin học vào khai thác, quản lý cơ sở dữ liệu khí tượng thủy văn (KTTV), xây dựng những công cụ hỗ trợ cho công tác dự báo đạt hiệu quả cao hơn, một số công trình nghiên cứu điển hình sau đây:

1 Dự báo mưa bằng phương pháp synop, mô hình số trị:

Có rất nhiều phương pháp để dự báo mưa Ở châu Âu, cuối thế kỉ 19, ra đời phương pháp dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng dựa vào bản đồ Synop Đây được xem là nền tảng của phương pháp dự báo thời tiết hiện nay Nghiên cứu các quá trình khí quyển vĩ mô: sự phát sinh, phát triển và dịch chuyển các vùng áp cao và áp thấp trong tương quan với sự phát sinh, dịch chuyển và tiến triển của các khối khí và front tạo thành giữa chúng; phân tích kết hợp giữa vật lý và các điều kiện địa lý riêng của từng địa phương Bao gồm cả phân tích định tính mưa lẫn định lượng (tính toán sự biến thiên của các yếu tố) [2]

Phương pháp xu thế được sử dụng để xác định hướng và tốc độ của vùng mây

và giáng thuỷ Năm 1930, Tor Bergeron đã đưa ra cơ chế hình thành mưa, lý thuyết này là cơ sở rất có giá trị cho công tác dự báo mưa sau này Năm 1922 Lewis Fry Richardson đưa ra dự báo thời tiết (mưa) bằng quá trình số trị, miêu tả những số hạng nhỏ trong các phương trình động lực học chất lỏng có thể được bỏ qua để có thể tìm được nghiệm số Từ cơ sở lý thuyết này đã có rất nhiều mô hình dự báo thời tiết được

ra đời như hệ thống mô phỏng khí quyển qui mô vừa, dự báo cho khu vực Nam Corolia - Mỹ, mô hình HRM (High resolution Regional Model) là mô hình thuỷ tĩnh,

sử dụng hệ phương trình nguyên thuỷ, bao gồm đầy đủ các quá trình vật lý như: bức

Trang 14

xạ, mô hình đất, các quá trình rối trong lớp biên, tạo mưa qui mô lưới, đối lưu nông và đối lưu sâu Và mô hình dự báo thời tiết bất thủy tĩnh ETA (được phát triển trong khuôn khổ hợp tác nghiên cứu giữa hai cơ quan khí tượng Nam Tư và Mỹ từ trước năm 1987) ETA sử dụng hệ phương trình nguyên thủy bất thủy tĩnh viết trên hệ tọa

độ cầu với đầy đủ các tham số hóa vật lý như đối lưu, lớp biên, vi vật lý mây, bức xạ

và mô hình đất Cùng với ETA hiện nay mô hình dự báo mưa cũng đang được sử dụng phổ biến đó là mô hình khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5- MM5 (của Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia Hoa Kỳ (NCAR) và Trường Đại học Tổng hợp Pennsylvania Mỹ (PSU)) Mô hình MM5 (Mesoscale Model 5) đang được Cơ quan Khí Tượng Hoa Kỳ, NASA và nhiều trường đại học trên thế giới (Hoa Kỳ, Âu Châu, Hồng Kông và Đài Loan) dùng để dự báo mưa [2]

2 Dự báo mưa bằng phương pháp viễn thám (radar thời tiết):

Bên cạnh những phương pháp dự báo mưa truyền thống, dự báo mưa bằng radar là phương pháp hiện đại, linh hoạt cho phép nhiều thông số đáp ứng công tác dự báo, hoàn toàn có thể dự báo lượng mưa của khu vực với độ chính xác cao về thời điểm mưa, về thời gian, cường độ Hiện nay nhiều nước trên thế giới coi radar là thiết

bị không thể thiếu trong nghiệp vụ dự báo thời tiết, nhất là đưa ra các bản tin dự báo cực ngắn (nowcasting), dự báo thời gian bắt đầu, kết thúc mưa cho một địa điểm

Các tác giả Marx, Bar’dossy và J.Seltmann thuộc trung tâm nghiên cứu Karlsruhe, Viện nghiên cứu khí tượng, khí hậu, trường đại học Stuttgart, Đức đã thực hiện công trình nghiên cứu khoa học ước lượng mưa từ radar thời tiết để đưa vào mô hình thuỷ văn [9] Các tác giả đã chọn vùng nghiên cứu có bán kính 40km quanh trạm radar, sử dụng hệ thống đo mưa trên mặt đất, tính quan hệ Z/R (độ phản hồi vô tuyến mưa với lượng mưa) sau đó đưa ra hệ số hiệu chỉnh.Cặp hệ số a, b phù hợp là:

Z= 296R1.47 (1.1) Trong vùng nhiệt đới Rosenfeld [11] đưa ra công thức:

Z = 250 R1.2 (1.2) Theo Batan [14], Doviak Zrníe [14] thì khi ước lượng cường độ mưa rào theo

độ phản hồi vô tuyến từ mây đối lưu nên sử dụng công thức:

Z = 300 R1.4 (1.3)

Trang 15

Còn theo các tác giả M.C Llasat, T.Rigo, M.Ceperuelo, A.Barrera thuộc Phòng khí tượng và thiên văn học, khoa vật lý, đại học Barcelona đã ước lượng mưa đối lưu,

so sánh lượng mưa đo từ radar khí tượng với mạng lưới đo mưa tự động [12]; Các tác giả Phòng thuỷ lợi, kỹ thuật nông nghiệp và thổ nhưỡng học, đại học nông nghiệp, Hy Lạp đã sử dụng radar thời tiết để dự báo lũ quét rất hiệu quả ; các tác giả A.M.Ppeder, M.Haile và A.J.Thorpe thuộc Phòng khí tượng, Đại học Reading, Anh sử dụng radar

để dự báo thời gian cực ngắn và dự báo mưa trên quy mô lưu vực, và cũng từ dữ liệu mưa đo được từ radar thời tiết, nhóm tác giả thuộc viện nghiên cứu thủy lợi Cộng hòa Séc sử dụng radar dự báo mưa tiếp đó là dự báo lũ quét [13] Nhóm tác giả thuộc Viện khí tượng Hoàng gia Bỉ có những nghiên cứu kết hợp giữa radar thời tiết với hệ thống trạm quan trắc mưa mặt đất để dự tính toán thủy văn cho vùng Walloon thuộc nước này [10], số liệu mưa radar cũng được hiệu chỉnh với mưa mặt đất để tính ra hệ số chênh lệch, sau đó đưa vào các mô hình thủy lực để tính toán, dự báo lũ

1.1.2 Tình hình nghiên cứu có liên quan ở trong nước:

Mưa – mưa trái mùa từ lâu, mỗi khi xuất hiện mang đến những hệ quả rất nguy hiểm đến tính mạng, tài sản của người dân Trong đó mưa – mưa trái mùa là một yếu

tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng lớn đến đời sống kinh tế - xã hội Mưa là kết cục của sự hòa hợp nhiệt động giữa các yếu tố chính như nhiệt, ẩm và gió nên biến động rất mạnh theo không gian và thời gian Rất nhiều các quá trình có thể dẫn đến mưa như: hội tụ ẩm quy mô lớn, đối lưu sâu, các quá trình gần bề mặt, các quá trình này cần được biểu diễn trong các mô hình dự báo thời tiết số để có thể dự báo kịp thời và chính xác hơn lượng mưa và vùng mưa [2]

Hiện nay Trung tâm dự báo khí tượng thủy văn Trung ương đang chạy thử nghiệm hệ thống tích hợp dự báo khí tượng Smartmet do Cơ quan khí tượng Phần Lan chuyển giao, hệ thống có rất nhiều sản phẩm hỗ trợ cho dự báo viên truy cập một cách tiện lợi và thông minh, như: số liệu định vị sét, số liệu thám không vô tuyến được tính sẵn các chỉ số đối lưu, ảnh mây vệ tinh, ảnh radar thời tiết (được tổ hợp), các bộ sản phẩm dự báo từ các mô hình số trị được Trung tâm dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương chạy nghiệp vụ hàng ngày làm dự báo nền cho các Đài khí tượng Thủy văn khu vực và các Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh, kết xuất số liệu quan trắc, số liệu quá khứ Đặc biệt hệ thống cho phép dự báo viên có những thay đổi theo mục đích riêng để xuất

Trang 16

sản phẩm dự báo phù hợp với khu vực, địa phương mình mà sự thay đổi không bị xung đột, không ảnh hưởng đến hệ thống chung Sau khi đi vào ứng dụng chính thức thì đây

sẽ là hệ thống khá hoàn hảo, giúp cho chất lượng dự báo thời tiết, đặc biệt là công tác

dự báo mưa ở Việt Nam được tốt hơn [2]

Các đề tài liên quan đến dự báo mưa gồm:

1 Đề tài “Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mô hình khí tượng động lực quy mô

vừa MM5 trong dự báo hạn ngắn ở Việt Nam” do TS Hoàng Đức Cường làm chủ

nhiệm Nhóm tác giả đã thành công trong việc dự báo thử nghiệm thời gian thực các trường khí tượng ở Việt Nam Trong mô hình MM5 có thể sử dụng lưới lồng để nâng cao chất lượng dự báo đáp ứng yêu cầu cụ thể như dự báo cho các lưu vực sông Nhóm tác giả đã nghiên cứu thử nghiệm 3 sơ đồ TSHĐL trong MM5 gồm sơ đồ Betts Miller,

sơ đồ Kuo và sơ đồ Grell để đánh giá chất lượng dự báo trong một số đợt mưa lớn và lựa chọn sơ đồ Kuo và Grell cho kết quả mô phỏng phù hợp với thực tế hơn sơ đồ Betts Miller (Hoàng Đức Cường và các cộng sự 2004) [2]

2 Đề tài “Nghiên cứu dự báo mưa lớn diện rộng bằng công nghệ hiện đại

phục vụ phòng chống lũ lụt ở Việt Nam”, mã số ĐTĐL 2002 do TSKH Kiều Thị Xin

chủ nhiệm với sự phối hợp thực hiện giữa trường Đại học khoa học tự nhiên Hà Nội, Trung tâm dự báo KTTV Trung ương và trường Đạo học Tổng hợp Munich (CHLB Đức), đề tài đã lựa chọn miền dự báo và nâng cao độ phân giải của mô hình HRM phù hợp với mưa lớn diện rộng ở Việt Nam; cải tiến một số phần tham số hóa vật lý như tham số hóa mây quy mô lưới, tham số hóa mây đối lưu, khu vực hóa mô hình đất, cải tiến trường ban đầu và phát triển phương pháp đồng hóa số liệu 3DVAD cho mô hình HRM [2]

3 Đề tài Khoa học công nghệ KC 09-04 của GS.TS Trần Tân Tiến- Đại học khoa học tự nhiên Hà Nội làm chủ nhiệm đã tiếp thu, áp dụng thành công mô hình RAMS từ Đại học tổng hợp Corolado (Mỹ) và mô hình số trị phi thủy tính ETA từ đại

học tổng hợp Athens (Hy Lạp) vào “Xây dựng mô hình dự báo các trường khí tượng

thủy văn trên biển Đông” Mô hình RAMS cho phép sử dụng nhiều lưới lồng nhau do

đó có khả năng mô tả ảnh hưởng của các quá trình quy mô nhỏ Tác giả đã nghiên cứu

sự phụ thuộc vào độ phân giải lưới của hai sơ đồ TSHĐL là Kuo và Kain Fristch Kết quả cho thấy sơ đồ Kuo phụ thuộc mạnh vào cấu hình lưới hơn so với sơ đồ Kain

Trang 17

Fristch, mô phỏng mưa của sơ đồ Kain Fristch cho kết quả phù hợp với thám sát hơn

cả về vùng mưa và lượng mưa, kết quả đề tài cho thấy mô hình RAMS có thể dự báo tốt các trường khí tượng cho khu vực Việt Nam, đặc biệt là lượng mưa, một trong những vấn đề khó khăn trong nghiệp vụ dự báo, tuy nhiên kết quả của mô hình cho dự

báo lượng mưa vẫn thấp hơn thực tế [2]

1.2 CƠ SỞ LÝ LUẬN

Để dự báo được mưa, lượng mưa người ta thường sử dụng một số mô hình như MM5, ETA, WRF Từ các mô hình dự báo trên người ta phải dựa trên cơ sở lý thuyết này để mô tả các quá trình vật lý mây, từ đó họ mới xây dựng được sơ đồ dự báo

1.2.1 Mô hình khí tượng động lực quy mô vừa MM5

- Hệ các phương trình cơ bản trong mô hình MM5: MM5 sử dụng hệ tọa độ ngang Đề các và hệ tọa độ đứng Xícma (σ) [1] Các hệ phương trình cơ bản của mô hình gồm:

- Các phương trình chuyển động ngang:

𝑑𝑡 , 𝜌 – mật độ không khí, 𝑓 – tham số Coriolis, 𝐷𝑢 và

𝐷𝑣 - biển diễn hiệu ứng khếch tán ngang và đứng,𝑝 ∗= 𝑝𝑠− 𝑝𝑡

𝑐𝑝𝑑 – nhiệt dung của khí khô với áp suất cố định, 𝑞𝑣 – tỉ số xáo trộn hơi nước, 𝑄- năng lượng đoạn nhiệt, 𝐷𝑇 - biển diễn hiệu ứng khếch tán ngang và đứng, 𝜔 =𝑑𝑝

𝑑𝑡 được tính bằng:

𝜔 = 𝑝 ∗ 𝜎 ∙ +𝜎𝑑𝑝∗

𝑑𝑡 (1.7) Với:

Trang 18

- Tham số hóa vật lý: Các quá trình tham số hóa dưới lưới như đối lưu, bức xạ, khuyếch tán rối ngang và thẳng đứng, các quá trình bề mặt có vai trò rất quan trọng đối với động lực khí quyển Chính vì vậy chúng cần được tham số hóa trong mô hình

dự báo thời tiết Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình MM5 rất phong phú, tạo điều kiện thuận lợi cho các đối tượng khác nhau Các quá trình vật lý được tham số hóa trong bộ phận mô phỏng của mô hình bao gồm: đối lưu, vi vật lý mây, bức xạ, lớp biên hành tinh, các quá trình đất bề mặt (mô hình đất) [1]

▪ Tham số hóa đối lưu: Một trong những quá trình vật lý quan trọng nhất cần tham số hóa là đối lưu Mô hình MM5 có khá nhiều tùy chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu, như Anthes – KuO, Grell, Arakawa – Schubert, Fritsch - Chappell, Kain - Fritsch, Betts – Miller, Kain – Frisch 2

▪ Tham số hóa vi vật lý mây: Mô hình MM5 có các lựa chọn sơ đồ tham hóa vi vật lý mây sau đây: Sơ đồ Kessler (Kessler 1969), sơ đồ Lin, sơ đồ băng đơn giản – NCEP, sơ đồ pha xáo trộn – NCEP, sơ đồ ETA

+ Điều kiện biên và điều kiện ban đầu: để chạy mô hình dự báo thời tiết khu vực yêu cầu phải có điều kiện biên xung quanh Trong MM5, các trường biến bắt buộc phải có dùng làm điều kiện ban đầu và điều kiện xung quanh để chạy mô hình gồm các thành phần gió (U,V), nhiệt độ (T), độ cao địa thế vị (H), độ ẩm tương đối (RH) trên các mực đẳng áp, khí áp mực biển trung bình (PMSL) và nhiệt độ bề mặt biển (SST) Ngoài ra tùy thuộc vào điều kiện cụ thể có thể cần thêm một số trường ban đầu khác, như nhiệt độ và độ ẩm đất tại các lớp đất, [1]

1.2.2 Mô hình khí quyển quy mô vừa WRF

- Hệ phương trình động lực của mô hình:

Hệ phương trình cơ bản của WRF là hệ phương trình đầy đủ, bất thủy tĩnh, viết cho chất lỏng nén được, có khả năng mô phỏng được các quá trình khí quyển trên nhiều quy mô khác nhau Các phương trình được viết dưới dạng thông lượng bằng cách sử dụng các biến có tính chất bảo toàn, theo triết lý của Ooyama (1990) và được xây dựng bằng trên một hệ tọa độ khối lượng thẳng đứng theo địa hình (Laprise, 1992) [3]

Trang 19

Trong đó Ph là thành phần thủy tĩnh của khí áp, phs và pht theo thứ tự là các giá trị áp suất dọc theo bề mặt và biên trên Theo Laprise (1992), thì đây là hệ tọa độ đã được sử dụng trong rất nhiều mô hình khí quyển thủy tĩnh (mô hình ETA cũng sử dụng hệ tọa độ này) η thay đổi từ giá trị bằng 1 ở tại bề mặt đến giá trị bằng 0 tại biên trên của miền tính trong mô hình Hệ tọa độ này cũng được gọi là hệ tọa độ thẳng đứng theo khối lượng Bởi µ (x,y) thể hiện khối lượng của cột khí quyển có diện tích đơn vị tại ô lưới (x,y) của miền tính, nên ARW sử dụng các biểu thức ở dạng thông lượng có dạng:

𝒱 = 𝜇𝑣 = (𝑈, 𝑉, 𝑊), Ω = 𝜇 𝜂 ∗ (1.11) Trong đó, v = (u,v,w) là vận tốc gió theo hai hướng nằm ngang và thẳng đứng,

sơ đồ Betts - Miller – Janjic, sơ đồ tổng hợp Grell – Devenji

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

hệ số trao đổi để tính các thông lượng nhiệt và ẩm trong sơ đồ bề mặt đất và ứng suất

bề mặt trong sơ đồ lớp biên hành tinh Trên bề mặt nước, các thông số này được tính bởi chính các sơ đồ tham số hóa lớp sát đất Trong ARW sử dụng 2 sơ đồ lớp sát đất:

Sơ đồ lớp sát đất MM5, sơ đồ lớp sát đất ETA

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

đồ WRF, sơ đồ YSU, sơ đồ MYJ

• Điều kiện biên: Đối với các bài toán nghiên cứu lý tưởng ARW cho phép sử

Trang 20

1.2.3 Mô hình ETA

- Điều kiện biên trong mô hình ETA: Cũng như tất cả các hệ thống mô hình dự báo số khác, mô hình ETA cần có các điều kiện biên để thực hiện dự báo, có điều kiện biên được cập nhận ở tất cả các bước thời gian, trong khi có điều kiện biên lại không

thay đổi theo thời gian [7]

+ Điều kiện biên trên và điều kiện biên dưới: Trong mô hình thừa nhận không có

sự trao đổi khối lượng giữa vũ trụ và khí quyển cũng như thông lượng khí quyển xuyên qua mặt đất và do đó điều kiện biên đối với tốc độ thẳng đứng có thể viết dưới dạng sau:

η• = 0 khi η = 0 và η = ηsrf và p=pT tại η = 0

+ Điều kiện biên xung quanh: Được cập nhật 6h một lần từ sản phẩm dự báo của

các mô hình toàn cầu như AVN, RUC, MRF, GME có làm trơn ít nhiều để tránh hiện tượng “sốc” khi các hệ thống quy mô nhỏ và các sóng chuyển từ lưới thô toàn cầu sang lưới tinh hơn của mô hình khu vực, cũng như phản xạ nhiều trên biên xung quanh

- Tham số hóa vật lý trong ETA: Với độ phân giải từ vài chục đến vài km, mô hình ETA không thể mô phỏng trực tiếp các quá trình vật lý quy mô dưới lưới như đối lưu, bức xạ, khuếch tán rối ngang và thẳng đứng và các quá trình bề mặt Các quá trình này có vai trò rất quan trọng đối với động lực học khí quyển, đặc biệt là đối lưu – một trong những nhân tố quyết định gây nên sự hình thành và phát triển mưa lớn trong các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như áp thấp nhiệt đới, bão, dải hội tụ nhiệt đới Chính

vì vậy chúng cần được tham số hóa trong mô hình dự báo thời tiết số [7]

- Tham số hóa bức xạ: Bức xạ là nhân tố quan trọng số một đối với sự phát triển thời tiết và được tham số hóa theo hai sơ đồ riêng biệt đối với bức xạ sóng dài và sóng ngắn tương ứng trong khí quyển và trên mặt đất.Hiệu ứng hồi tiếp của bức xạ và mây được tính đầy đủ Trong mỗi lớp mô hình ETA, sự phát xạ và hấp thụ bức xạ mặt trời

đi xuống được tính bằng sơ đồ GFDL, có tính đến ảnh hưởng ngẫu nhiên giữa các đám mây.Sơ đồ này cho kết quả tương đối tốt vì nó sử dụng lại các tham số tính toán trước

đó mà không ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình

+ Sơ đồ tham hóa đối lưu của Betts-Miller-Janjic ( BMJ): Trong ETA đối lưu cumulus được tham số hóa theo sơ đồ Betts-Miller-Janjic (BMJ) do Janjic cải tiến từ

Trang 21

sơ đồ Betts-Miller (BM) trước đây Sơ đồ BM dựa trên cơ sở từ rất nhiều tham sát của Betts ở vùng nhiệt đới, theo sơ đồ đối lưu được xem như một quá trình được giảm dần các nhiễu động trong khí quyển hướng tới một trạng thái cân bằng vốn có của các profile quy chiếu hay là chuẩn của khí quyển Khái niệm “ cân bằng” ở đây được hiểu

là gần đúng với thực tế chỉ có thể đạt đến trạng thái tựa cân bằng khi ta hiểu chỉnh profile mô hình về profile quy chiếu Tư tưởng chủ đạo của Betts trước đây vẫn được giữ nguyên , nghĩa là hiểu chỉnh sao cho các profile thẳng đứng của nhiệt độ và độ ẩm trong cột khí quyển đang xét tới các profile quy chiếu Qúa trình này được diễn tả bằng công thức làm lạnh Newton:

𝑇𝑛𝑒𝑤 = 𝑇𝑜𝑙𝑑 + 𝑑𝑡 (𝑇𝑟𝑒𝑓− 𝑇𝑜𝑙𝑑)/𝜏 (1.12)

Và tương tự cho độ ẩm riêng:

𝑞𝑛𝑒𝑤 = 𝑞𝑜𝑙𝑑 + 𝑑𝑡 (𝑞𝑟𝑒𝑓− 𝑞𝑜𝑙𝑑)/𝜏 (1.13) Trong đó, 𝑇𝑜𝑙𝑑 và 𝑞𝑜𝑙𝑑 là giá trị hiện thời của nhiệt độ và độ ẩm riêng khi chưa chịu tác động đối lưu, 𝑇𝑟𝑒𝑓 và 𝑞𝑟𝑒𝑓 là các giá trị quy chiếu, 𝑑𝑡 là bước thời gian tính đối lưu, 𝜏 là khoảng thời gian “ phục hồi”

Profile quy chiếu của nhiệt độ ( Temperature reference profile): Các profile hiện thời được tính toán ở mỗi bước thời gian và cho mỗi cột lưới Sự thay đổi của nhiệt độ và độ ẩm xuất hiện trong phạm vi mô hình “mây” Mây mô hình trải dọc từ chân mây đến đỉnh mây.Thuật toán thực tế áp dụng trong mô hình ETA bắt đầu với việc tìm đỉnh mây và đáy mây Từ mực thấp nhất của mô hình, phần tử khí đi lên theo đường đoạn nhiệt khô cho đến khi nó trở nên bão hòa Tại mực ngưng kết ta có:

𝜃𝐸 = 𝜃𝑝𝐸𝑥𝑝(ℎ𝑞𝑝/𝑇𝑠𝑎𝑡) (1.14) Trong đó h là hằng số thực nghiệm, h lớn hơn tỉ số ẩn nhiệt chuyển đổi hơi nước Lwv và Cp, qp là độ ẩm riêng của phần tử khí (bằng độ ẩm riêng bão hòa tại mực ngưng kết) 𝜃𝑝 là nhiệt độ thế của phân tử tại điểm bắt đầu đi lên theo đoạn nhiệt khô,

và 𝑇𝑠𝑎𝑡 là nhiệt độ phân tử tại mực ngưng kết Qúa trình này được lặp lại cho một số

mực thấp nhất, và phần tử có 𝜃𝑝 lớn nhất được chọn để tính cho các điểm tiếp theo Đáy mây xác định là mực ngay dưới mực ngưng kết, tuy nhiên nó không thấp hơn mực thứ hai của mô hình.[7]

Trang 22

1.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.3.1 Phương pháp thu thập số liệu

Thu thập chuỗi số liệu lượng mưa từ các trạm quan trắc khí tượng, các trạm đo mưa tự động, các trạm đo mưa nhân dân của năm tỉnh, thành phố (Bình Phước, Tp Hồ Chí Minh, Đồng Nai, Cần Thơ, Cà Mau) của Nam Bộ, trong chuỗi mười năm (2008-2017), đặc biệt thu thập chi tiết số liệu cuối năm 2016 đầu 2017

1.3.2 Phương pháp thống kê

Thống kê số liệu mưa mùa khô một số tỉnh Nam Bộ ( từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm nay) Nhờ đó biết được số cơn mưa, lượng mưa, thời gian mưa ở từng năm trong chuỗi mười năm

1.3.3 Phương pháp phân tích hình thế Synop

Phân tích hình thế Synop các ngày có mưa trái mùa có lượng tiêu biểu thông qua việc phân tích bản đồ hình thế các mực ( mặt đất, 850mb, 700mb, 500mb) Qua đó rút ra được các hình thế, dấu hiệu có thể xảy ra mưa trái mùa

1.3.4 Phương pháp so sánh

So sánh số liệu đã thống kê qua hai mặt không gian và thời gian Về không gian

so sánh các số liệu mưa của từng tỉnh thành của 2 khu vực Đông Nam Bộ và Tây Nam

Bộ sau đó so sánh 2 số liệu của 2 khu vực này với nhau Về thời gian so sánh số liệu trong chuỗi 10 năm từ 2008 đến 2017

1.4 ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN CỦA KHU VỰC NAM BỘ

1.4.1 Vị trí địa lý

Địa hình trên toàn vùng Nam Bộ khá bằng phẳng, phía tây giáp Vịnh Thái Lan, phía đông và Đông Nam giáp biển Đông, phía bắc và Tây Bắc giáp Campuchia và một phần phía tây Bắc giáp Nam Trung Bộ Nam Bộ nằm trong khu vực gió mùa châu Á nhưng có đặc thù riêng do vị trí địa lý và điều kiện địa hình, với vùng ven biển kéo dài

từ Biển Đông sang vịnh Thái Lan nên không hoàn toàn trùng hợp quy luật của vùng gió mùa Đông Nam Á nói chung và Việt Nam nói riêng [17]

1.4.2 Đặc điểm địa hình

- Nam Bộ được chia thành hai khu vực Đông Nam Bộ và Tây Nam Bộ:

Trang 23

+ Đông Nam Bộ có độ cao từ 100 - 200m, có cấu tạo địa chất chủ yếu là đất đỏ bazan và đất phù sa cổ Khu vực đồng bằng sông nước ở đây chiếm diện tích khoảng 6.130.000ha cùng trên 4.000 kênh rạch với tổng chiều dài lên đến 5.700 km

+ Tây Nam Bộ có độ cao trung bình gần 2m, chủ yếu là miền đất của phù sa mới Có một số núi thấp ở khu vực tiếp giáp với vùng Tây Nguyên, miền Tây tỉnh Kiên Giang và Campuchia

- Khu vực đồi núi chủ yếu tập trung ở phía Đông Nam Bộ như núi Bà Rá (Bình Phước) cao 736m, núi Chứa Chan (Đồng Nai) cao 839m, núi Bao Quan (Bà Rịa - Vũng Tàu) cao 529m, núi Thị Vải (Bà Rịa - Vũng Tàu) cao 461m, núi Bà Đen (Tây Ninh) cao 986m Khu vực phía tây có dãy Thất Sơn (An Giang) và dãy Hàm Ninh (Kiên Giang).[17]

1.4.3 Đặc điểm khí hậu:

- Nam Bộ nằm trong vùng đặc trưng của khí hậu nhiệt đới gió mùa và cận xích đạo, nền nhiệt ẩm phong phú, ánh nắng dồi dào, thời gian bức xạ dài, nhiệt độ và tổng tích ôn cao Biên độ nhiệt ngày đêm giữa các tháng trong năm thấp và ôn hòa Độ ẩm trung bình hàng năm khoảng từ 80 - 82% Khí hậu hình thành trên hai mùa chủ yếu quanh năm là mùa khô và mùa mưa Mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11, mùa khô từ tháng 12 tới tháng 4 [17]

- Lượng mưa hàng năm dao động từ 966 - 1325mm và góp trên 70 - 82% tổng lượng mưa trong suốt cả năm Mưa phân bố không đều, giảm dần từ khu vực giáp ranh

từ Thành phố Hồ Chí Minh xuống khu vực phía tây và Tây Nam Ở khu vực Đông Nam có lượng mưa thấp nhất Khi xuất hiện cường độ mưa lớn xảy ra trên một số khu vực trong vùng, thường gây hiện tượng xói mòn ở những vùng gò cao Khi mưa kết hợp với cường triều và lũ sẽ gây ngập úng, ảnh hưởng đến sản xuất và đời sống của dân cư trong vùng [17]

1.5 TỔNG QUAN VỀ GIÁNG THỦY

1.5.1 Khái niệm chung về giáng thủy

Trong những điều kiện nhất định giáng thủy rơi xuống từ mây, đó là những giọt nước và hạt băng có kích thước lớn đến mức không thể nằm lơ lửng trong khí quyển được nữa Những dạng giáng thủy thường thấy và quan trọng hơn cả là mưa và tuyết Tuy nhiên, cũng có nhiều loại giáng thủy khác với dạng điển hình là mưa và tuyết

Trang 24

Mưa cũng như tuyết, chủ yếu rơi từ mây do chuyển động trượt lên cao của không khí ẩm và từ mây đối lưu Đặc tính giáng thủy cũng khác biệt tùy thuộc vào loại mây Mây do chuyển động trượt lên (mây tầng tích và cao tầng) liên quan tới front thường cho mưa phùn.[5]

Mây vũ tích liên quan với quá trình đối lưu thường cho giáng thủy rào, cường

độ lớn nhưng không kéo dài Ngay sau khi bắt đầu, chúng có thể có cường độ rất lớn nhưng cũng có thể ngừng đột ngột Giáng thủy rào không kéo dài là do chúng rơi từ những đám mây riêng biệt hay từ những dải mây hẹp của front lạnh Trong khối khí lạnh chuyển động trên mặt đất nóng, từng đợt giáng thủy rào đôi khi kéo dài trên mỗi vùng trong vòng vài phút Mùa hè trên lục địa do đối lưu địa phương khi mây vũ tích phát triển rất rộng hay khi có front lạnh đi qua, giáng thủy rào đôi khi kéo dài mấy giờ liền [5]

1.5.2 Các hệ thống thời tiết có ảnh hưởng đến mưa

Hiện tượng mưa ở Nam Bộ thường bị gây ra bởi hệ thống gió mùa, ngoài ra chúng còn bị các hệ thống thời tiết khác chi phối Tùy vào từng giai đoạn mà các hệ thống này thay đổi, dao động theo từng năm [8] Dưới đây là một số hệ thống thời tiết

có ảnh hưởng đến mưa:

- Gió mùa Tây Nam

- Dải hội tự nhiệt đới

- Áp thấp nhiệt đới – bão

- Các hình thế tổ hợp khác

1.5.3 Các phương pháp dự báo mưa

- Dự báo mưa thường

Mưa thường là mưa rơi từ các đám mây vũ tầng, mây cao tầng nên thường xảy

ra trên một vùng rô ̣ng lớn Mưa thường có thể xảy ra trong front hoặc trong khối không khí Những điều kiê ̣n xuất hiện mưa thường là đô ̣ ẩm không khí cao và không khí bi ̣ la ̣nh đi trên mô ̣t phạm vi không gian rô ̣ng lớn Loại mưa này không có sự diễn biến hàng ngày rõ rê ̣t

Nguồn cung cấp ẩm cho không khí để duy trì mưa là bình lưu ẩm và sự bốc hơi

củ a nước mưa vào không khí

Trang 25

Bình lưu nóng cũng tạo điều kiện thuâ ̣n lợi để duy trì mưa Bởi vì khối không khí nóng khi đi qua mô ̣t khu vực tương đối la ̣nh hơn sẽ làm không khí la ̣nh đi, ta ̣o điều kiện lợi cho hơi nước ngưng kết

Mưa bên trong khối không khí chủ yếu là mưa phùn hay nói chung là mưa nhỏ Chú ng đă ̣c trưng cho khối không khí ổn đi ̣nh đang bi ̣ la ̣nh đi bên trên mă ̣t đê ̣m la ̣nh và thường xảy ra về mùa đông Khả năng xảy ra mưa nhỏ không những chỉ do bình lưu nóng mà còn do những dòng thăng có trâ ̣t tự trong các xoáy nghi ̣ch đang tan rã [8]

- Dự báo mưa rào và dông

Mưa rào và dông xuất hiê ̣n khi có mây đối lưu phát triển ma ̣nh Vì vâ ̣y, viê ̣c dự báo mưa rào gắn liền với viê ̣c xác đi ̣nh khả năng hình thành tầng kết nhiệt bất ổn đi ̣nh

cần thiết để mây đối lưu hình thành Mưa rào, cũng như mưa thường, có thể là mưa trong khối không khí hoă ̣c trên front Trong cả hai trường hợp này, vai trò của tầng kết nhiệt và độ ẩm không khí có tính quyết định

Khả năng xuất hiện mưa rào phu ̣ thuô ̣c khá rõ rê ̣t vào thời gian trong ngày Mưa đối lưu hay xảy ra nhất từ 15-18 giờ, tức là sau lúc cực đa ̣i ban ngày của nhiê ̣t

đô ̣

Mưa đối lưu xuất hiê ̣n ở mô ̣t nơi nào đó bên trong khối không khí bất ổn đi ̣nh hay ở gần front thường có tính quán tính Chúng thường xảy ra trong mấy ngày liền, chuyển dịch tương ứng với đă ̣c điểm di chuyển của các khối không khí và front Mưa đối lưu sẽ kết thúc khi lượng hơi nước trong khối không khí giảm đáng kể hoă ̣c khi gradient nhiệt đô ̣ thẳng đứng trong khối không khí giảm đi [8]

- Dự báo mưa lớn diện rộng

Mưa lớn diện rộng là mưa có lượng lớn, xảy ra tương đối đều ở trên một phạm

vi rộng lớn Thực tế, người ta xem đó là hiện tượng mưa hình thành trong một hệ thống thời tiết có quy mô vừa hoặc quy mô lớn, với lượng mưa ngày đo được từ 20mm trở lên, ở trên ít nhất một nữa số trạm của khu vực mưa

Việt Nam nằm trong vùng nhiệt đới gió mùa điển hình nên mưa lớn diện rộng không thể thoát ra ảnh hưởng của gió mùa Nó chính là mưa của các đới gió mùa khi

có tác động của địa hình hoặc của các cơ cấu hội tụ của hoàn lưu gió mùa và đặc biệt

là khi có nhiễu động xoáy thuận đồng thời nảy sinh trong đó [8]

Trang 26

1.6 NHỮNG HỆ QUẢ DO MƯA TRÁI MÙA GÂY RA

- Những hệ quả do mưa trái mùa gây ra ảnh hưởng nhiều mặt đến đời sống kinh

tế, sức khỏe của người dân cũng như tác động đến môi trường tự nhiên

- Về nông nghiệp, theo thống kê sợ bộ của sở Nông nghiệp – Phát triển nông thôn:

+ Long An: toàn tỉnh đang có diện tích lúa đông xuân hơn 5.300ha, trong đó hơn 900ha lúa bị đổ ngã, ảnh hưởng đến năng suất (3/2/2017)

+ Đồng Nai: từ đầu năm 2017 đến nay, toàn tỉnh có 40.300 ha cây trồng bị thiệt hại từ 30-100% do mưa trái mùa

+ Tây Ninh: 1.400 ha lúa, mì, hoa màu, thuốc lá…Ước tính thiệt hại ở 2 huyện này trên 14 tỉ đồng [16]

- Về đời sống, sức khỏe người dân: Mưa trái mùa gây ảnh hưởng trực tiếp tới đời sống, sức khỏe của người dân Mưa trái mùa gây đảo lộn nếp sống quen thuộc của hầu hết người dân Nam Bộ vốn đã quen với thời tiết khô nóng của mùa khô ( ngập lụt trong đô thị làm phương tiện đi lại chết máy, hư hại các kho hàng, ) Mưa trái mùa cũng đồng thời gây phát sinh các dịch bệnh vào mùa mưa như sốt xuất huyết, tai mũi họng, cảm sốt, v.v

- Về môi trường tự nhiên: Mưa trái mùa góp phần ảnh hưởng tới dòng chảy sông ngòi gây sói mòn, sạn lỡ ở các vùng ven sông

1.7 CÁC HÌNH THẾ SYNOP Ở NAM BỘ VÀO MÙA KHÔ

Thời tiết các tỉnh Nam Bộ có hai mùa rõ rệt gần trùng với hai mùa gió mùa có hướng hoàn toàn trái ngược nhau, do hai hệ thống khí áp hoàn toàn trái ngược nhau khống chế trên phần lớn lãnh thổ châu Á gây nên Mùa mưa ở khu vực Nam Bộ gần như trùng với mùa gió mùa mùa hè, còn gọi là gió mùa tây nam, hướng gió thịnh hành trong mùa mưa từ nam đến tây nam Hoàn lưu của khu vực Nam Bộ là hoàn lưu gió mùa của một vùng ven biển nằm sâu trong khu vực nội chí tuyến, điều đặc biệt là có

sự tương phản sâu sắc giữa hai mùa gió mùa mùa đông và mùa hè

Thời kỳ từ tháng 11 đến tháng 3 là thời kỳ hoạt động mạnh của áp cao lục địa, từng đợt không khí lạnh tràn xuống phía nam có ảnh hưởng ít nhiều đến thời tiết Nam

Bộ Ngoài ra, Nam Bộ còn chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của tín phong Trong thời kỳ này gió mùa đông bắc (từ cao áp lục địa) và đới gió tín phong (từ rìa phía nam của cao áp

Trang 27

phó nhiệt đới) đều có hướng đông bắc Trong các tháng đầu mùa khô (từ tháng 11 đến tháng 1), gió mùa đông bắc làm cho thời tiết Nam Bộ hơi lạnh, đôi khi có mưa nhỏ, lượng mưa phân bố không đều, chủ yếu chịu ảnh hưởng của địa hình Trong trường hợp có nhiễu động sóng đông thì mưa đều cả khu vực Trong các tháng cuối mùa khô (từ tháng 2 đến tháng 3), gió thịnh hành có hướng đông đông bắc đến đông, thời tiết chủ yếu là ít mây, không mưa hoặc mưa nhỏ [4]

Cuối tháng 3 đến nửa đầu tháng 4, các khối không khí lạnh lục địa từ phương bắc đã bắt đầu suy yếu và biến tính, trong khi các khối không khí nhiệt đới hoặc xích đạo bắt đầu được tăng cường và dịch dần lên phía bắc, tạo nên loại thời tiết nắng nóng,

oi bức gay gắt, chiều tối có thể có dông nhiệt và mưa rào Đây là thời kỳ chuyển tiếp

từ mùa khô sang mùa mưa

Các đợt mưa trái mùa thường gắn liền với các nhiễu động sóng đông Sóng đông là nhiễu động trong đới gió đông Sóng đông chuyển dịch chậm từ phía đông sang phía tây, tạo nên khu vực thời tiết tốt phía đầu sóng (phía tây trục sóng và khu vực tăng cường đối lưu gây nên thời tiết xấu ở đuôi sóng (phía đông trục sóng) Nếu coi đầu sóng là phía tây và đuôi sóng là phía đông (theo hướng dịch chuyển từ đông sang tây), thì khi đầu sóng đến biến áp âm, khí áp giảm, sau khi trục sóng đi qua địa phương có biến áp dương, khí áp tăng lên [4]

Hình 1.1 Sóng đông biễu hiện trên mực 500mb ngày 1/12/2016 vào Obs 7h

Trang 28

Theo hướng di động từ đông sang tây ở phía đầu sóng (phía tây) thời tiết tốt, phía đuôi sóng (phía đông) thời tiết xấu Số liệu cho thấy trước khi sóng đông tới mây tích phát triển chỉ chiếm khoảng 5/10 nhưng khi sóng tới thì thời tiết tại địa phương chuyển qua trời đầy mây, mây vũ tích phát triển rất mạnh thời tiết xấu

+ Mùa thu (tháng 9) sóng đông hình thành ở áp cao cận nhiệt có trục ở 25-27oN khi cao áp mạnh trong đới gió đông có nhiễu động sóng Tốc độ di chuyển của sóng đông ở bắc biển Đông khoảng 20km/h Sóng đông có tốc độ dịch chuyển không đổi nên có thể dự báo sóng đông theo phương pháp quán tính [6]

Trang 29

CHƯƠNG 2 THỐNG KÊ ,PHÂN TÍCH SỐ LIỆU NGÀY MƯA Ở NAM BỘ

Số liệu dùng để thống kê và phân tích được lấy từ chuỗi số liệu mưa mùa khô

trong chuỗi 10 năm ( 2008 – 2017) ở một số tỉnh thành Nam Bộ Do tình hình mưa trái

mùa xảy ra rất phức tạp trong thời gian gần đây nên chúng tôi tập trung phân tích số

liệu năm 2017

Do hạn chế về mặt thời gian, số liệu cũng như để tiện trong việc thống kê và

phân tích nên nghiên cứu đã tổng hợp số liệu của ba tỉnh thuộc Đông Nam Bộ (Bình

Phước, Tp Hồ Chí Minh, Đồng Nai) và hai tỉnh thuộc Tây Nam Bộ (Cần Thơ, Cà

Mau) Năm tỉnh thành trên phân bố vị trí trải đều khu vực Nam Bộ để qua đó phần nào

có thể đánh giá, phân tích tình hình mưa trái mùa trên toàn khu vực Nam Bộ

2.1 THỐNG KÊ MƯA VÀO MÙA KHÔ Ở MỘT SỐ TỈNH ĐÔNG NAM BỘ :

- Bình Phước: Thống kê số ngày có mưa từ năm 2008 – 2016:

Hình 2.1 Biểu đồ thể hiện số ngày có mưa ở mùa khô qua các năm của tỉnh

Bình Phước

Từ biểu đồ hình 2.1 cho thấy số ngày có mưa mùa khô của tỉnh Bình Phước từ

năm 2008 đến năm 2017 Trong giai đoạn này năm 2008 ,2009, 2012, 2017 là những

năm có số ngày mưa mùa khô lớn tương ứng với 23, 35, 37 và 44 ngày, nhỏ nhất là

Trang 30

năm 2016 với 2 ngày , còn lại vào các năm 2010, 2011, 2013, 2014, 2015 thì số ngày mưa từ 9 đến 16 ngày

Số ngày mưa có lượng từ 51 – 100mm ( mưa to): 7 ngày

Số ngày mưa có lượng từ >100mm ( mưa rất to): 2 ngày

Năm 2017:

Tháng 12: Có mưa ở hầu hết ở các huyện, thị xã Nhưng ở hai huyện phía đông bắc tỉnh là Lộc Ninh, Bù Đốp có số cơn mưa ít hơn

Tháng 2: Ở Bù Đăng và Bù Nho không có mưa

Vào cuối tháng 3 và 15 ngày đầu tháng 4 các huyện thị xã đều có mưa

Mưa có lượng to đến rất to chủ yếu xuất hiện ở Chơn Thành nơi có mật độ khu công nghiệp dày

- Tp Hồ Chí Minh: Thống kê số cơn mưa từ năm 2008 – 2016:

Trang 31

Hình 2.2 Biểu đồ thể hiện số ngày có mưa ở mùa khô qua các năm của

Tp Hồ Chí Minh

Trên biểu đồ hình 2.2 cho thấy số ngày có mưa mùa khô của Tp Hồ Chí Minh

từ năm 2008 đến năm 2017 Trong giai đoạn này năm 2009, 2011, 2012, 2017 là những năm có số ngày mưa mùa khô lớn lần lượt là 36, 25, 27 và 51 ngày, năm mày

có mưa thấp nhất là năm 2010 với 8 ngày , còn lại vào các năm 2008, 2013, 2014,

2015, 2016 thì số ngày mưa từ 10 đến 19 ngày

2/2/2017: Bình Chánh 104,2mm (7h – 19h)

XM – Thủ Đức 105,3 mm

1/4/2017: Tân Sơn Hòa 159,8mm (7h -19h)

Tần suất mưa xuất hiện mưa vào ban ngày ( 7h- 19h) nhiều hơn hẳn so với ban đêm

Trang 32

Bảng 2.2 Thống kê số ngày có mưa ở Tp Hồ Chí Minh từ 12/2016 đến 15/4/2017

Năm 2017:

Mưa xuất hiện khắp cả vùng của thành phố

Mưa có lượng to đến rất to lại có hầu hết xảy ra ở khu vực nội thành, nhưng cá biệt năm 2017 mưa to đến rất to còn xuất hiện ở các vùng ngoại thành phía đông thành phố như Thủ Đức, Bình Chánh

- Đồng Nai: Thống kê số cơn mưa từ năm 2008 – 2016:

Đồng Nai

Trang 33

Từ biểu đồ hình 2.3 cho thấy số ngày có mưa mùa khô của tỉnh Đồng Nai từ năm 2008 đến năm 2017 Trong giai đoạn này năm 2008 ,2009, 2012, 2013, 2017 là những năm có số ngày mưa mùa khô lớn tương ứng với 23, 39, 32, 21 và 65 ngày, nhỏ nhất là năm 2010 với 7 ngày , còn lại vào các năm 2011, 2014, 2015, 2016 thì số ngày mưa từ 10 đến 19 ngày

Số ngày mưa có lượng từ 51 – 100mm (mưa to): 7 ngày

Số ngày mưa có lượng từ >100mm (mưa rất to): 1 ngày

Tháng 12: mưa xuất hiện ở hầu hết các huyện thành ở Đồng Nai trừ Túc Trưng

và La Ngà mưa xuất hiện ít

Tháng 2: ở Trị An, Long Thành, Xuân Lộc mưa xuất hiện ít, đặc biệt ở Định Quán không có mưa

Những ngày cuối tháng 3 và đầu tháng 4 mưa xuất hiện thường xuyên hơn Mưa to đến rất to hầu hết xảy ra ở phía đông, đông nam tỉnh Đồng Nai

2.2 THỐNG KÊ MƯA VÀO MÙA KHÔ Ở MỘT SỐ TỈNH TÂY NAM BỘ:

- Cần Thơ: Thống kê số cơn mưa từ năm 2008 – 2016:

Trang 34

Cần Thơ

Từ biểu đồ hình 2.4 cho thấy số ngày có mưa mùa khô của tỉnh Cần Thơ từ năm

2008 đến năm 2017 Trong giai đoạn này năm 2008 ,2009, 2012, 2017 là những năm

có số ngày mưa mùa khô lớn tương ứng với 21, 22, 22 và 49 ngày, nhỏ nhất là năm

2016 với 5 ngày , còn lại vào các năm 2011, 2013, 2014, 2015 thì số ngày mưa từ 6 đến 19 ngày

Số ngày mưa có lượng từ 51 – 100mm (mưa to): 2 ngày

Số ngày mưa có lượng từ >100mm (mưa rất to): 0 ngày

Tần suất mưa xuất hiện mưa vào ban ngày (7h- 19h) nhiều hơn hẳn so với ban đêm

Trang 35

Bảng 2.4 Thống kê số ngày có mưa ở tỉnh Cần Thơ từ 12/2016 đến 15/4/2017

Mưa hầu hết xuất hiện vào tháng 12

Mưa to đến rất to ít xuất hiện, hâu hết cơn mưa có lượng đều ở phía tây Cần Thơ

- Cà Mau: Thống kê số cơn mưa từ năm 2008 – 2016:

Cà Mau

Từ biểu đồ hình 2.5 cho thấy số ngày có mưa mùa khô của tỉnh Cà Mau từ năm

2008 đến năm 2017 Trong giai đoạn này năm 2009, 2011, 2012, 2017 là những năm

có số ngày mưa mùa khô lớn tương ứng với 37, 22, 43 và 39 ngày, nhỏ nhất là năm

Trang 36

2010 với 8 ngày, còn lại vào các năm 2008, 2013, 2014, 2015, 2016 thì số ngày mưa

từ 12 đến 19 ngày

2008: 12 ngày 2009: 37 ngày 2010: 8 ngày 2011: 22 ngày 2012: 43 ngày 2013: 19 ngày 2014: 12 ngày 2015: 18 ngày 2016: 12 ngày

Tần suất mưa xuất hiện giữa ngày (7h- 19h) và đêm (19h -7h) là cân bằng

Bảng 2.5 Thống kê số ngày có mưa ở tỉnh Cà Mau từ 12/2016 đến 15/4/2017

Mưa xuất hiện nhiều vào tháng 12

Mưa có lượng từ 50 – 100mm thường xuất hiện ở phía trung tâm tỉnh xa biển như Tp Cà Mau, Năm Căn

Bảng 2.6 Thống kê số ngày mưa của 5 tỉnh thành năm 2017

>> Số ngày có mưa ở các năm không đáng kể, nhưng số ngày mưa ở mùa khô năm 2017 xảy ra với lượng đột biến, cao hơn các năm trước đó rất nhiều

Định dạng
Số trang	73
Dung lượng	4,3 MB