Nghiên cứu xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn và xây dựng phương trình dự báo mưa thời hạn 24 48 giờ trong mùa lũ cho khu vực tỉnh gia lai

i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Nghiên cứu xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn và xây dựng phương trình dự báo mưa thời hạn 24-48 giờ trong mùa lũ cho khu vực tỉn

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

HÀ NỘI, NĂM 2018 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Cán bộ hướng dẫn chính: PGS.TS.Nguyễn Viết Lành

Cán bộ hướng dẫn phụ: TS.Hoàng Phúc Lâm

Cán bộ chấm phản biện 1: PGS.TS.Ngô Đức Thành

Cán bộ chấm phản biện 2: TS.Nguyễn Đăng Quang

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại:

HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Ngày 22 tháng 9 năm 2018

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Nghiên cứu xác định hình thế thời

tiết gây mưa lớn và xây dựng phương trình dự báo mưa thời hạn 24-48 giờ trong mùa lũ cho khu vực tỉnh Gia Lai.” là do tôi thực hiện với sự hướng

dẫn của PGS.TS Nguyễn Viết Lành và TS Hoàng Phúc Lâm Các kết quả nghiên cứu trong luận văn do tôi thực hiện và chưa công bố bất cứ ở đâu

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về những nội dung mà tôi trình bày

trong luận văn này

Hà Nội, ngày 05 tháng 10 năm 2018

Tác giả

Trần Trung Thành

ii

LỜI CẢM ƠN

Sau một thời gian nỗ lực, cố gắng của bản thân luận văn “Nghiên cứu xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn và xây dựng phương trình dự báo mưa thời hạn 24-48 giờ trong mùa lũ cho khu vực tỉnh Gia Lai.”đã hoàn

thành Trong quá trình học tập,nghiên cứu và hoàn thiện luận văn, tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ của thầy cô và bạn bè

Trước hết tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và trân trọng tới PGS TS Nguyễn Viết Lành và TS Hoàng Phúc Lâm những người đã chỉ bảo, hướng dẫn và giúp đỡ rất tận tình trong suốt thời gian thực hiện luận văn

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Phòng Đào tạo và Khoa Khí tượng - Thủy văn Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội và toàn thể các thầy,

cô đã giảng dạy, giúp đỡ trong thời gian học tập cũng như thực hiện luận văn

Nhâ n dịp này, tôi xin chân thành cảm ơn tập thể cán bộ viên chức Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Tây Nguyên, Trung tâm dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia và các đồng nghiệp đã giúp đỡ trong quá trình thực hiện luận văn

Do thời gian nghiên cứu hạn chế, trình độ và kinh nghiệm thực tiễn còn chưa tốt nên luận văn chắc chắn không tránh được thiếu sót, vì vậy kính mong các thầy, cô giáo, đồng nghiệp đóng góp ý kiến để kết quả nghiên cứu được hoàn thiện hơn./

Hà Nội, ngày 05 tháng 10 năm 2018

Tác giả

Trần Trung Thành

iii

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU………1

1 Sự cần thiết 1

2 Mục tiêu của đề tài 3

3 Phạm vi nghiên cứu .3

4 Cấu trúc luận văn 4

CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 5

1.1 Điều kiện tự nhiên và kinh tế-xã hội tỉnh Gia Lai 5

1.1.1 Điều kiện tự nhiên 5

1.1.2 Điều kiện kinh tế- xã hội 9

1.2.Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 13

1.2.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 13

1.2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước 16

1.2.3.Tình hình nghiên cứu dự báo mưa, mưa lớn tại Đài KTTV khu vực Tây Nguyên 19

CHƯƠNG 2.CƠ SỞ SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 22

2.1.Cơ sở số liệu 22

2.1.1 Số liệu quan trắc 22

2.1.2 Số liệu tái phân tích 22

2.2.Phương pháp nghiên cứu 25

2.2.1 Phương pháp phân tích synop để xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn 25 2.2.2 Phương pháp thống kê để xây dựng phương trình dự báo mưa cho các trạm khí tượng 26

2.2.3 Xác định tập các nhân tố dự báo 28

CHƯƠNG 3.HÌNH THẾ GÂY MƯA LỚN VÀ PHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO MƯA 30

3.1 Đặc trưng mưa trên khu vực tỉnh Gia Lai 30

3.1.1.Tổng lượng mưa năm 30

iv

3.1.2 Phân bố lượng mưa theo mùa 32

3.1.3 Lượng mưa tháng 33

3.1.4 Số ngày có mưa 34

3.2 Xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn trên địa bàn tỉnh Gia Lai 36

3.2.1 Tổng hợp những hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng 36

3.2.2 Hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng trên địa bàn tỉnh Gia Lai 46

3.3 Phương trình dự báo mưa trong mùa lũ tỉnh Gia Lai 60

3.3.1 Xây dựng phương trình dự báo mưa 60

3.3.2 Đánh giá chất lượng phương trình dự báo định lượng mưa 63

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 70

1.Kết luận 70

2.Kiến nghị 71

TÀI LIỆU THAM KHẢO 73

PHỤ LỤC 76

R24

ECMWF

Tổng lượng mưa 24h Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu

vi

M ỤC LỤC BẢNG

Bảng 3.1 Tổng lượng mưa TBNN tại tỉnh Gia Lai (mm) 30

Bảng 3.2 Phân bố tổng lượng mưa trong các mùa tại tỉnh Gia Lai 33

Bảng 3.3 Số ngày có mưa TBNN tại tỉnh Gia Lai (mm) 35Bảng 3.4 Tổng hợp những hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng trên địa bàn tỉnh Gia Lai (số liệu thời kỳ 2007-2017) 36Bảng 3.5 Tổng hợp tần suất và thời gian xuất hiện của các hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng trên địa bàn tỉnh Gia Lai (2007-2017) 45Bảng 3.6 Chất lượng dự báo mưa 24h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tại trạm Pleiku 65Bảng 3.7 Chất lượng dự báo mưa 24h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tạitrạm Yaly 65Bảng 3.8 Chất lượng dự báo mưa 24h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tại trạm An Khê 65Bảng 3.9 Chất lượng dự báo mưa 24h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tại trạm Ajunpa 66Bảng 3.10 Chất lượng dự báo mưa 48h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tại trạm Pleiku 66Bảng 3.11 Chất lượng dự báo mưa 48h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tại trạm Yaly 67Bảng 3.12 Chất lượng dự báo mưa 48h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tại trạm An Khê 67Bảng 3.13 Chất lượng dự báo mưa 48h trên chuỗi số liệu phụ thuộc tại trạm Ajunpa 67Bảng 3.14 Chất lượng dự báo mưa 48h tháng 9 trên chuỗi số liệuđộc lập tại trạm Pleiku 68Bảng 3.15 Chất lượng dự báo mưa 48h tháng 7, 8 trên chuỗi số liệu độc lập tại trạm Yaly 68

vii

M ỤC LỤC HÌNH VẼ

Hình 2.1.Bản đồ mạng lưới trạm khí tượng thủy văn, đo mưa tỉnh Gia Lai 25

Hình 3.1 B ản đồ tổng lượng mưa TBNN tỉnh Gia Lai 31

Hình 3.2.Bản đồ đường dòng ngày 16/9/2014 48

Hình 3.3 Bản đồ đường dòng ngày 29/9/2009 49

Hình 3.4 Bản đồ đường dòng ngày 25/9/2013 50

Hình 3.5 Bản đồ đường dòng ngày 14/9/2015 52

Hình 3.6 Bản đồ đường dòng ngày 03/11/2007 53

Hình 3.7 Bản đồ đường dòng ngày 17/10/2007 55

Hình 3.8 Bản đồ đường dòng ngày 02/11/2010 56

Hình 3.9 Bản đồ đường dòng ngày 02/11/2009 57

Hình 3.10 Bản đồ đường dòng ngày 03/11/2016 58

Hình 3.11 Bản đồ đường dòng ngày 15/11/2013 60

là khí hậu Đông Trường Sơn gồm các huyện: K’Bang, An Khê, Đắk Pơ, KonChro, Phú Thiện, IaPa, Ayunpa và Krông Pa và khí hậu Tây Trường Sơn gồm: thành phố Pleiku và các huyện Chư Pah, Gia Grai, Đức Cơ, Chư Prông, Chư Sê, Chư Pưh, Đắk Đoa, Măng Giang Chế độ mưa của các khu vực cũng khác nhau, khu vực Tây Trường Sơn hàng năm mùa mưa bắt đầu từ tháng 5

và kết thúc vào cuối tháng 10, khu vực Đông Trường Sơn mùa mưa bắt đầu từ tháng 6 và kết thúc vào cuối tháng 11 ⌊6⌋

Trong những năm gần đây, các trận mưa lớn, đặc biệt là các đợt mưa lớn trái quy luật đã xảy ra trên khu vực tỉnh Gia Lai với tần suất và cường độ ngày một lớn Những trận mưa này, mỗi khi xảy ra làm cùng với việc xả lũ từ các hồ chứa thủy lợi, thủy điện thường gây ra ngập lụt nghiêm trọng trên địa bàn tỉnh, tác động rất lớn đến kinh tế xã hội và môi trường sống của người dân

Năm 2009,tỉnh Gia Lai bị thiệt hại do mưa lũ gây ra làm chết 12 người, bị thương 11 người, cuốn trôi và làm sập 459 ngôi nhà, 89 cơ quan, 238 phòng học, 67 cầu cống, làm ngập lụt và mất trắng hơn 13.000 ha lúa, 2.895 ha ngô,

481 ha cao su, 959 ha cà phê, làm chết trên 3.000 con gia súc… Thiệt hại về vật chất ước tính trên 578 tỷ đồng ⌊3⌋

Năm 2013, tại tỉnh Gia Lai theo thống kê của Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Gia Lai ước giá trị thiệt hại do mưa lũ gây ra là 75,71 tỷ đồng, trong đó thiệt hại về nông nghiệp là 50,654 tỷ đồng, giao thông 14,763

2

tỷ đồng, nhà cửa 2,333 tỷ đồng, thủy lợi 7,1 tỷ đồng… Cụ thể, hơn 4.376 ha lúa và hoa màu và hàng ngàn con gia súc, gia cầm bị lũ cuốn trôi; 467 ngôi nhà bị hư hỏng, ngập lụt; 37 km đường bi sạt lở, hư hỏng… đặc biệt, đã có 2 người chết, 1 người bị thương nhẹ do bão lũ ⌊4⌋

Điển hình là đợt mưa lũ từ ngày 13-15/11/2013, do ảnh hưởng của cơn bão số 15 gây mưa lớn trên lưu vực hồ thủy điện An Khê-Ka Nak với lượng mưa 02 ngày đạt từ 250-400mm, gây lũ lớn trên sông Ba, cụ thể mực nước tại trạm Thủy văn An Khê là 410,15 mét, vượt báo động III là 3,65 mét, cường suất lũ 1,43 m/giờ Lưu lượng đỉnh lũ là 3.310 m3/s, lớn nhất trong chuỗi số liệu thực đo trong vòng 35 năm qua, gây thiệt hại cho người dân vùng hạ du công trình thủy điện An Khê-Ka Nak thuộc địa phận các huyện:

K’Bang, An Khê, ĐakPơ, Kông Chro Ngoài ra lũ quét cũng đã gần như chôn vùi nhà máy thủy điện An Khê, phải mất hơn 02 tháng sau mới hoạt động lại được ⌊4⌋

Ngay mới đây đợt mưa lớn do ảnh hưởng của không khí lạnh kết hợp với đới gió đông trên cao có cường độ mạnh gây mưa lớn trái vụ cho khu vực phía Đông tỉnh Gia Lai trong thời gian từ ngày 13-16/12/2016 (theo quy luật mùa mưa khu vực này kết thúc vào cuối tháng 11), và hồ thủy điện An Khê đã phải xả lũ đến 2.500m3/s ⌊5⌋

Hiện tại trên địa bàn tỉnh Gia Lai các hồ chứa thủy lợi, thủy điện đã được xây dựng trên tất cả hệ thống sông, đặc biệt là trên thượng nguồn sông Ba nơi

có hệ thống hồ thủy điện An Khê-KaNak hiện đã và đang là vấn đề được quan tâm của nhân dân tỉnh Gia Lai và cả nước vì tác động tiêu cực của nó đến đời

sống của nhân dân các huyện, thị xã phía Đông, Đông Nam tỉnh Gia Lai Chính phủ đã ban hành Quyết định 1077/QĐ-TTg, ngày 07/7/2014 về việc quy định quy trình vận hành liên hồ chứa thủy lợi, thủy điện trên lưu vực sông

Ba Trong đó đã nói rõ về việc quy định thời gian thông báo xã lũ là trước

trọng Vì vậy, đề tài:“Nghiên cứu xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn và

xây dựng phương trình dự báo mưa thời hạn 24-48 giờ trong mùa lũ cho khu vực tỉnh Gia Lai.”đã được chọn làm luận văn tốt nghiệp cao học Kết

quả nghiên cứu của đề tài sẽ là cơ sở khoa học cho các đơn vị dự báo KTTV trong khu vực Tây Nguyên ứng dụng vào công tác dự báo KTTV với nhằm phục vụ địa phương trong công tác phòng chống thiên tai và đặc biệt giúp cho công tác dự báo phục vụ vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Ba nơi có

hồ thủy điện An Khê-Ka Nak đang là điểm nóng về quy trình vận hành

2 Mục tiêu của đề tài

- Xác định được các hình thế thời tiết gây mưa lớn cho khu vực tỉnh Gia Lai

- Xây dựng được các phương trình dự báo mưa trong các tháng mùa lũ tại các trạm khí tượng trên địa bàn tỉnh Gia Lai với thời hạn dự báo từ 24-48 giờ bằng phương pháp thống kê

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng: Hình thế thời tiết gây mưa lớn diện rộng và dự báo mưa thời hạn 24h, 48h trong các tháng mùa mưa lũ

- Phạm vi nghiên cứu:

+ Phạm vi không gian: Luận văn tập trung nghiên cứu hình thế gây mưa lớn diện rộng và xây dựng phương trình dự báo mưa thời hạn 24h, 48h trong các tháng mùa mưa lũ trên địa bàn tỉnh Gia Lai

4

+ Phạm vi thời gian: Nghiên cứu trên chuỗi số liệu từ 2007 đến 2017

4 C ấu trúc luận văn

Nội dung của luận văn, ngoài phần mở đầu, kết luận và kiến nghị,tài liệu tham khảo và phụ lục, được bố cục thành 3 chương chính như sau:

Chương 1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 2.Cơ sở dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 3.Hình thế gây mưa lớn và phương trình dự báo mưa

TỉnhGia Lai có diện tích tự nhiên 15.510,99 km2, có 17 đơn vị hành chính bao gồm: Thành phố Pleiku, thị xã An Khê, thị xã Ayun Pa và 14 huyện ( K’Bang, Đắk Đoa, Chư Păh, Ia Grai, Măng Yang, Kon Chro, Đức Cơ, Chư

Prông, Chư Sê, Đắk Pơ, Ia Pa, Krông Pa, Phú Thiện, Chư Pưh)

2, Địa hình ⌊11⌋

Địa hìnhtỉnh Gia Lai bị chia cắt mạnh mẽ bởi dãy Trường Sơn Nam có hướng chính là bắc nam qua địa bàn tỉnh nối với các cao nguyên Kon Hà Nừng ở phía đông và cao nguyên Pleiku ở vùng trung tâm Tỉnh Nhìn chung địa hình tỉnh Gia Lai có xu hướng thấp dần từ bắc xuống nam và đông nam, nghiêng sang tây; xen kẽ là những vùng trũng thấp ven sông khá bằng phẳng

Dãy Trường Sơn Nam với các đỉnh Kon Ka Kinh 1748 mét, ở các vùng

ranh giới phía bắc huyện K’Bang và huyện Măng Yang, với các đỉnh núi KôngQuaBoh 1710 mét; KônBoRia 1532 mét vàKonKoBang (đèoMăng Yang) 1304 mét và ChưRdan 1551 mét nối với dãy Chư Thai qua đèo Chư Sê chính là địa hình phân cách Đông và Tây Trường Sơn ở tỉnh Gia Lai

Địa hình tỉnh Gia Lai là đồi núi chiếm 2/5 diện tích toàn Tỉnh Ngoài ra địa hình Gia Lai còn là thung lũng, cao nguyên Núi cao ở Gia Lai phần lớn

6

nằm ở phía bắc, địa hình núi chia cắt mạnh Từ đỉnh núi Kông Ka Kinh (cao

1748 mét, thuộc địa bàn huyện K’Bang) chạy về hướng nam, núi chia thành hai hệ:

- Hệ thứ nhất (qua đèo An Khê - thuộc dãy núi An Khê): Chạy dọc phía đông của tỉnh tạo thành dải phân cách tự nhiên giữa Gia Lai với các tỉnh ven biển miền Trung và thấp dần khi vào vùng đồng bằng IaPa, AyunPa, KrôngPa

- Hệ thứ hai (Qua đèo Măng Yang): Chia tỉnh Gia Lai thành hai phần là Đông Trường Sơn và Tây Trường Sơn với những đặc điểm khí hậu, thổ nhưỡng, môi sinh khác biệt

Ngoài hai hệ núi trên, bề mặt các dạng địa hình khác của Gia Lai như các cao nguyên, những thung lũng đồng bằng cũng đều rải rác có đồi núi

Cao nguyên là dạng địa hình phổ biến và quan trọng của Gia Lai,toàn

Tỉnh có hai cao nguyên lớn:

- Cao nguyên Kon HơNưng ở phía Đông Trường Sơn, diện tích khoảng

1250 km2, trải dài từnam huyện KonPlong (tỉnh Kon Tum) và chiếm gần chọn huyện K’bang, có độ cao từ 500 – 800 mét, thấp dần từ bắc xuống nam, độ dốc trung bình 8 - 120

- Cao nguyên Pleiku có diện tích 4.550 km2 là một trong hai cao nguyên rộng lớn nhất Tây Nguyên, kéo dài từ nam thành phố Kon Tum, xuống tận núi ChưPah và từ đèo Măng Yang sang tận biên giới Cămpuchia, đỉnh núi HdRung (núi Hàm Rồng) cao 1028 mét, phía bắc và đông bắc cao từ

7

đông và phía tây là hai hệ núi chạy qua đèo An Khê và đèo Măng Yang

- Vùng trũng Cheo Reo – Phú Túc nằm trọn trong địa bàn sông Ba với diện tích 1.474 km2, nối tiếp với vùng trũng An Khê và nằm về phía đông nam Tỉnh, độ cao trung bình 180 – 200 mét

3, Tài nguyên đất⌊11⌋

Đất đai tỉnh Gia Lai có 26 loại đất, gồm 7 nhóm chính:

- Nhóm đất phù sa có diện tích 46.430 ha, chiếm 3% diện tích tự nhiên, phân bố ở nơi có địa hình bằng phẳng, gần nguồn nước (sông suối lớn), tầng đất dày Đây là loại đất tốt, thích hợp cho việc trồng các loại rau, hoa màu, lương thực

- Nhóm đất xám có diện tích 364.806 ha, chiếm 23,55% diện tích tự nhiên, tập trung thành vùng dọc theo sông Ba, sông Ayun ở tây nam huyện Chư Prông và các huyện, thị: An Khê, Đăk Pơ, Ayun Pa, Ia Pa Đất có thành phần cơ giới nhẹ, dễ thoát nước, khả năng giữ chất dinh dưỡng kém nên nghèo dinh dưỡng Loại đất này thích hợp với những loại cây công nghiệp ngắn ngày như mía, vừng, sắn, thuốc lá, đậu đỗ các loại hoặc trồng rừng để giữ đất

- Nhóm đất đen có tổng diện tích 27.870 ha, chiếm 1,8% diện tích tự nhiên,phân bố chủ yếu ở các huyện Mang Yang, Chư Prông, Chư Sê và Đức

Cơ Trên diện tích này thích hợp cho việc trồng rừng, khôi phục thảm thực vật

để bảo vệ đất

- Nhóm đất đỏ vàng có diện tích 781.765 ha, chiếm 50,44% diện tích tự nhiên, tập trung ở các huyện trên cao nguyên Pleiku và cao nguyên Kon Hơ Nừng, thích hợp cho việc trồng các cây công nghiệp dài ngày như cà phê, chè,

hồ tiêu, cao su và cây công nghiệp ngắn ngày, hoa màu, lương thực

- Nhóm đất mùn vàng đỏ trên núi có diện tích 175.582 ha chiếm 11,35% diện tích tự nhiên, phân bố chủ yếu ở vùng núi phía bắc và đông bắc tỉnh, có độ cao từ 1000 m trở lên Loại đất này chủ yếu dành cho phát triển

8

lâm nghiệp

- Nhóm đất thung lũng dốc tụ có diện tích 14.140 ha, chiếm 0,91% diện tích tự nhiên, phân bố chủ yếu ở độ cao từ 300 - 700 m, độ dốc từ 3 - 800, trên địa bàn các huyện Mang Yang, Chư Sê, vùng Ayun Pa và thành phố Pleiku

- Nhóm đất xói mòn trơ sỏi đá có diện tích 113.423 ha, chiếm 7,32% diện tích tự nhiên, tập trung ở các huyện thị: An Khê, Ayun Pa, Phú Thiện, Krông Pa Nhóm đất này không có khả năng khai thác để phất triển nông nghiệp, thích hợp cho việc trồng rừng bảo vệ đất

4, Lớp phủ thực vật⌊11⌋

Tỉnh Gia Lai có diện tích đất lâm nghiệp là 1.112,8ha, chiếm 72% tổng diện tích đất tự nhiên, có độ che phủ rừng là 47% và là tỉnh có độ che phủ rừng cao thứ hai trong cả nước Trong đó diện tích đất lâm nghiệp cho rừng đặc dụng là 61.364,6 ha (chiếm 5,5% diện tích đất lâm nghiệp), diện tích đất cho rừng phòng hộ là 277.613,3 ha (chiếm 23,5% diện tích đất lâm nghiệp); diện tích đất cho rừng sản xuất là 773,447,7 ha (chiếm 69,5% diện tích đất lâm nghiệp)

5, Khí hậu⌊6⌋

Gia Lai có khí hậu nhiệt đới gió mùa cao nguyên, trong năm chia làm 2 mùa

Mùa mưa: Từ tháng 5 đến tháng 10 (riêng các vùng ở phía đông, đông

namTỉnh mùa mưa thường bắt đầu và kết thúc muộn hơn khoảng 1 tháng) Khí hậu tỉnh Gia Lai chịu sự chi phối chủ yếu của hệ thống gió mùa mùa hè

có nguồn gốc từ bán cầu Nam vượt qua xích đạo đổi hướng tây nam đi qua

Ấn Độ Dương có bản chất nóng ẩm tràn lên và dưới tác động của địa hình dãy Trường Sơn gây mưa trên phần diện tích phía sườn tây dãy Trường Sơn Thời kỳ này là mùa mưa ở hầu hết các vùng của Tỉnh với đặc thù thời tiết chủ yếu mát và nóng ẩm trong đó mát chiếm ưu thế; độ ẩm không khí trung bình đạt từ 85% đến trên 90%; tổng số giờ nắng trong các tháng phổ biến đạt dưới

9

40 giờ Lượng mưa trong thời kỳ mùa mưa chiếm trên dưới 90% tổng lượng mưa năm Tháng có lượng mưa lớn nhất ở các vùng phía Tây và vùng giữa Tỉnh thường là tháng 8, còn các vùng phía đông thường là tháng 10 Tháng có nhiều ngày có mưa nhất ở các vùng phía tây và vùng giữa Tỉnh là tháng 7, 8 (trên 20 ngày) còn các vùng phía đông là các tháng 9, 10

Mùa khô: Khu vực phíaTây và trung tâm tỉnh từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, khu vực phíaĐông, Đông Nam tỉnh từ tháng 12 đến tháng 5 năm sau Trong mùa khô tỉnh Gia Lai chịu chi phối của hệ thống gió mùa mùa đông có nguồn gốc từ Siberiacó tính chất khô lạnh biến tính qua biển Đông trở thành lạnh ẩm tràn vào nước ta dưới tác dụng địa hình của dãy Trường Sơn gây mưa ở các tỉnh Trung Trung Bộ trở thành khô lạnh trước khi ảnh hưởng tới Tây Nguyên Thời kỳ này là mùa khô ở Gia Lai với thời tiết chủ yếu lạnh và mát, trong đó mát chiếm ưu thế; độ ẩm tương đối trung bình thời

kỳ này đạt dưới 75%; số giờ nắng các tháng phổ biến đạt đạt trên 50giờ

1.1 2 Điều kiện kinh tế- xã hội

Tỉnh Gia Lai có 17 đơn vị hành chính, bao gồm: Thành phố Pleiku, thị

xã An Khê, thị xã Ayun Pa và 14 huyện Thành phố Pleiku là trung tâm kinh

tế, chính trị, văn hóa và là trung tâm thương mại của Tỉnh, nơi hội tụ của 2

quốc lộ chiến lược của vùng Tây Nguyên là quốc lộ 14 theo hướng bắc nam

và Quốc lộ 19 theo hướng đông tây; là điều kiện thuận lợi để giao lưu phát triển kinh tế - xã hội với vùng duyên hải Nam Trung Bộ, cả nước và trung tâm khu vực tam giác phát triển Việt Nam – Lào – Campuchia

1,Dân số và lao động⌊11⌋

Dân số2016 của tỉnh là 1.417.259 người, trong đó đồng bào các dân tộc thiểu số chiếm 45,06% Tỷ lệ tăng dân số tự nhiên 1,61%năm.Mật độ dân cư phân bố không đều, tập trung chủ yếu ở các thành phố, thị xã và các trục đường giao thông, như thành phố Pleiku là 758 người/km2 , thị xã An Khê 330 người/km2 Còn các vùng sâu, vùng xa dân cư thưa thớt, mật độ thấp như:

10

huyện Kông Chro 27 người/ km2, huyện Krông Pa 40 người/ km2.Số người trong độ tuổi lao động là 797.340 người, là điều kiện thuận lợi để phát triển kinh tế - xã hội của Tỉnh

2, Kết cấu hạ tầng ⌊11⌋

Đường bộ: Quốc lộ 14, chạy theo hướng bắc-nam, là con đường huyết

mạch của Tây Nguyên, nối các tỉnh Gia Lai với Kon Tum, Quảng Nam, thành phố Đà Nẵng về phía bắc và Đắk Lắk, Đắk Nông, các tỉnh vùng Đông Nam

Bộ về phía nam, đoạn qua tỉnh Gia Lai dài 112 km Quốc lộ 19, chạy theo hướng đông - tây, nối cảng Quy Nhơn, Bình Định dài 180km về phía đông, nối với cửa khẩu Quốc tế Lệ Thanh để vào tỉnh Ratanakiri, Campuchia về phía tây Phần đường quốc lộ 19 trên đất Gia Lai dài 196 km Quốc lộ 25 nối quốc lộ 1 (thành phố Tuy Hoà, tỉnh Phú Yên) với quốc lộ 14 tại Mỹ Thạch (huyện Chư

Sê, Gia Lai) Đoạn quốc lộ 25 thuộc địa bàn tỉnh Gia Lai có chiều dài 111

km Ngoài ra, đường Hồ Chí Minhcũng đi qua địa bàn tỉnh Gia Lai Các quốc

lộ 14, 25 nối Gia Lai với các tỉnh Tây Nguyên và duyên hải miền Trung rất thuận tiện cho vận chuyển hàng hóa đến hải cảng để xuất khẩu và các trung tâm kinh tế lớn của cả nước Gia Lai còn có 11 tuyến tỉnh lộ quan trọng với tổng chiều dài 473 km đã được trải nhựa đi đến các huyện, xã trong tỉnh

Đường hàng không:Sân bay Pleiku cách trung tâm thành phố Pleiku khoảng 5 km Sân bay Pleiku đang hoạt động, hàng ngày có 03 chuyến bay từ Pleiku đi Hà Nội và ngược lại, 04 chuyến đi Thành phố Hồ Chí Minh và ngược lại, hàng tuần có 03 chuyến bay đi Đà Nẵng, Vinh, Hải Phòng và ngược lại Sân bay đã được nâng cấp và tiếp nhận được các máy bay lớn (A320, A321)

3,Nông - Lâm nghiệp⌊11⌋

Gia Lai có gần 500.000 ha diện tích đất sản xuất nông nghiệp, trong đó

có hơn 291.000 ha đất cho trồng cây hàng năm và hơn 208.000 ha cây lâu nămnên có tiềm năng rất lớn để phát triển sản xuất nông nghiệp Do tính chất

11

đặc trưng của đất đai và khí hậu, tỉnh Gia Laicó một hệ thống cây trồng, vật nuôi phong phú, đa dạng, có giá trị kinh tế cao Đặc biệt, trong 7 nhóm đất chính của tỉnh, nhóm đất đỏ ba zan có 386.000ha, tập trung chủ yếu vùng Tây Trường Sơn (thành phố Pleiku và các huyện Mang Yang, Đăk Đoa, Chư Sê, Chư Pưh, Chư Prông, Đức Cơ, Chư Păh, Ia Grai) canh tác các loại cây công nghiệp như cao su, cà phê, hồ tiêu, điều, bông vải Các huyện, thị xã phía đông của Tỉnh (An Khê, K’Bang, Kông Chro, Đăk Pơ, Ayun Pa, Ia Pa, Phú Thiện, Krông Pa), do chịu ảnh hưởng khí hậu Đông Trường Sơn của vùng đồng bằng giáp ranh (Bình Định, Phú Yên) nên thích hợp cho các loại cây trồng ngắn ngày và là vùng nguyên liệu mía chính cung cấp cho hai nhà máy đường An Khê và Ayun Pa với công suất 4.000 tấn mía cây/năm Riêng huyện Đăk Pơ và thị xã An Khê còn là vựa rau, hàng ngày cung cấp trên 100 tấn rau các loại cho các tỉnh thuộc khu vực miền Trung và Tây Nguyên Các huyện phía đông nam của tỉnh như Phú Thiện, Ia Pa và thị xã Ayun Pa, với lợi thế có hồ thuỷ lợi Ayun Hạ, là một trong những vựa lúa của cả khu vực Tây Nguyên Với diện tích 1.112.452,8 ha đất lâm nghiệp, trong đó, có 773.447,7

ha đất cho rừng sản xuất (chiếm 69,5% diện tích đất lâm nghiệp) nên tỉnh Gia Lai có tiềm năng lớn phát triển lâm nghiệp Hàng năm, các sản phẩm gỗ khai thác từ rừng làm nguyên liệu cho công nghiệp chế biến gỗ, bột giấy với quy

mô lớn và chất lượng cao Gia Lai còn có quỹ đất lớn để phát triển rừng trồng, rừng nguyên liệu giấy

4, Công nghiệp⌊11⌋

Trên cơ sở nguồn tài nguyên nông lâm nghiệp và khoáng sản, triển vọng phát triển các ngành công nghiệp sản xuất vật liệu xây dựng và chế biến nông lâm sản với quy mô vừa và lớn Hiện có hai nhà máy sản xuất xi măng với công suất 14 vạn tấn/năm, đến nay đã phát huy vượt công suất.Khu công nghiệp Trà Đa với diện tích 124,5 ha, có 30 dự án đầu tư, lấp đầy trên 100%

12

diện tích với tổng số vốn đăng ký 818 tỷ đồng Đến nay có 21 nhà máy đã đi

vào hoạt động.Khu kinh tế cửa khẩu quốc tế Lệ Thanh với diện tích 110 ha và

mở rộng đến 210 ha (tính đến 2020)

Với địa hình cao và nhiều sông suối, Gia Lai là một trong những nơi tập trung khá nhiều các nhà máy thủy điện lớn, vừa và nhỏ Trên địa bàn tỉnh hiện có 82 dự án thuỷ điện, trong đó có 7 công trình do EVN đầu tư với tổng công suất 1.841 MW:Thuỷ điện Ia Ly,được xây dựng trên dòng sông Sê San, huyện Chư Păh, tỉnh Gia Lai, là công trình thuỷ điện lớn thứ 3 của Việt Nam sau công trình thuỷ điện Hoà Bình và thủy điện Sơn La trên sông Đà, công suất thiết kế 720 MW Sản lượng điện bình quân hàng năm 3,7 tỷ KWh.thủy điện Sê San 3, trên dòng sôngSê San thuộc địa phận xã Ia Mnông, huyện Chư Păh, tỉnh Gia Lai, với công suất lắp đặt là 260 MW, sản lượng điện trung bình hàng năm 1,127 tỉ KWh.Thủy điện Sê San 3A, công suất lắp máy là 180MW, điện lượng trung bình hàng năm là 479,3 triệu KWh/năm,công trình được xây dựng tại xã Ia Khai, huyện Ia Grai, tỉnh Gia Lai Thủy điện Sê San 4,được xây dựng trên sông Sê San, gồm 3 tổ máy với tổng công suất 360 MW, sản lượng điện cung cấp lên lưới quốc gia 1,5 tỷ KWh/năm Thuỷ điện Sê San 4A,công trình nằm dưới cùng của hệ thống bậc thang thủy điện trên sông Sê San, được xây dựng tại xã Ia O (huyện Ia Grai) gồm 3 tổ máy, có tổng công suất 63 MW.Thuỷ điện An Khê - Ka Nak, nằm trên địa phận huyện K’Bang, thị xã An Khê , tổng công suất lắp máy là 173 MW, điện lượng trung bình 701,5 triệu kWh /năm Thuỷ điện Sông Ba Hạ,nằm ở bậc thang cuối cùng trên bậc thang sông Ba thuộc hai huyện Sông Hinh (tỉnh Phú Yên) và huyện Krông Pa (tỉnh Gia Lai), có hai tổ máy với công suất 220MW, sản lượng điện trung bình 825 triệu KWh/năm

5,Du lịch - Dịch vụ

Là vùng núi cao có nhiều cảnh quan tự nhiên cũng như nhân tạo, nên

13

Gia Lai có tiềm năng du lịch rất phong phú.Bên cạnh sự hấp dẫn của thiên nhiên hùng vĩ, Gia Lai còn có nền văn hóa lâu đời, đậm đà bản sắc núi rừng của đồng bào các dân tộc, chủ yếu là Jrai và Bahnar thể hiện qua kiến trúc nhà rông, nhà sàn, nhà mồ, qua lễ hội truyền thống, qua y phục và nhạc cụ Các lễ hội đặc sắc ở Gia Lai: lễ Pơ Thi (Bỏ Mả), lễ hội đâm trâu, trang phục ngày hội được trang trí hoa văn nhiều màu sắc thần bí, các điệu múa xoang, múa dân gian trên nền âm thanh vang vọng của các loại nhạc cụ riêng của từng dân tộc như cồng chiêng, tù và, đàn Trưng, đàn đá

1.2 Tình hình nghiên c ứu trong và ngoài nước

1.2.1 Tình hình nghiên c ứu ngoài nước

Mưa lớn luôn là hiện tượng thời tiết nguy hiểm, gây thiệt hại to lớn đến đời sống, kinh tế-xã hội, vì vậy các nhà khí tượng trên thế giới từ trước đến nay đặc biệt quan tâm đến công tác nghiên cứu dự báo mưa lớn nên đã có nhiều công trình dự báo về mưa lớn Lịch sử về dự báo mưa đã chỉ ra ba phương pháp dự báo chính đó là: Phân tích synop, phương pháp thống kê và phương pháp số trị

Dự báo thời tiết bằng phương pháp synop (phương pháp cổ điển) được các nhà khí tượng tiến hành từ cách đây rất nhiều thập niên Trong phương pháp synop khí quyển và thời tiết ở một thời điểm nào đó được mô tả bằng các bản đồ thời tiết, bản đồ các trường khí áp, nhiệt độ, độ ẩm và gió ở trên bề mặt và ở các độ cao nhất định Các bản đồ này được xây dựng cho một khu vực rộng lớn bao gồm nhiều quốc gia, vùng biển, đại dương lân cận trong đó chứa đựng “vùng dự báo quan tâm”, dựa trên số liệu đo đạc quốc tế cả khu vực rộng lớn tại một thời điểm nhất định nào đó Dựa vào các bản đồ này, tiến hành phân tích và dự báo các hình thế thời tiết và các hiện tượng thời tiết cho một khu vực (“vùng dự báo quan tâm”), hay một địa điểm đã chọn trong thời gian 24- 48h sau đó Phương pháp synop đòi hỏi nhiều thời gian và công sức

14

để chuẩn bị cho một lần dự báo, đồng thời độ chính xác của nó phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của dự báo viên Kết quả dự báo mang tính chất định tính hơn là định lượng

Phương pháp thống kê trong dự báo nghiệp vụ được phân làm hai dạng:

Dự báo thống kê cổ điển và dự báo thống kê động lực Phương pháp dự báo thống kê cổ điển được nghiên cứu và phát triển trước khi có sản phẩm dự báo

số trị (NWP-numerical weather prediction) Với sự phát triển của khoa học khí quyển và công nghệ tính toán, các sản phẩm NWP được sử dụng rộng rãi

và đưa đến sự ra đời của phương pháp dự báo thống kê động lực do các thông tin dự báo trực tiếp từ các mô hình NWP vẫn chưa thực sự chính xác Nghiên

cứu ứng dụng các phương pháp thống kê để hiệu chỉnh sai số hệ thống của mô hình trên cơ sở các quan trắc thực tế trong quá khứ vì các mô hình vẫn còn tồn tại những sai số nhất định.Hiện nay, quá trình hiệu chỉnh thống kê kết quả

mô hình MOS – Model Output Statistic đang được sử dụng tại nhiều cơ quan

dự báo trên thế giới, đây là quá trình dựa trên các phương pháp thống kê hiện đại để hiệu chỉnh trực tiếp kết quả dự báo của mô hình thông qua số liệu quan trắc địa phương.Việc ứng dụng các phương pháp thống kê kết hợp với các sản phẩm mô hình NWP nhằm mục đích nâng cao chất lượng dự báo mưa từ mô hình Tuy nhiên các nghiên cứu gần đây cho thấy sự cải thiện trong chất lượng dự báo của MOS chỉ bộc lộ rõ trong các dự báo hạn ngắn < 24h, còn dự báo dài hơn cải thiện không đáng kể

Trong các thập niên gần đây phương pháp dự báo số trị đã được ứng dụng và phát triển mạnh mẽ, với độ phân giải ngày càng cao từ các mô hình toàn cầu có độ phân giải ngang 15-50 km đến các mô hình quy mô vừa (<15 km) Mô hình dự báo số trị hiện tại cho phép dự báo định lượng mưa chi tiết

theo không gian và thời gian

Ở Hoa Kỳ, Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia đã thực hiện dự án

15

xây dựng dự báo tổ hợp thời tiết hạn ngắn (SREF) gồm 10 dự báo từ mô hình ETA và 5 dự báo từ mô hình phổ RSM⌊25⌋ Các mô hình này đã sử dụng điều kiện ban đầu từ hệ thống dự báo tổ hợp hạn vừa của NCEP và một số trường phân tích từ các mô hình nghiệp vụ khác như: ETA, NGM, MRF

Kết quả đã dự báo có hiệu quả các đợt mưa lớn do các hình thế thời tiết quy

mô lớn như bão, ATNĐ Tuy nhiên tại khu vực nhiệt đới, nơi có ít số liệu quan trắc thì còn nhiều hạn chế

Ở châu Âu, Trung tâm Dự báo Thời tiết hạn vừa châu Âu – ECMWF

đã đưa phương pháp dự báo tổ hợp vào dự báo nghiệp vụ từ năm 1992 bằng việc sử dụng phương pháp tách vector kỳ dị để tạo nhiễu động ban đầu (Palmer và nnk, 1992) ECMWF bắt đầu sử dụng dự báo tổ hợp cho khu vực giới hạn (LAEF) trong nghiệp vụ Từ năm 2007 cho đến nay, ECMWF bắt đầu sử dụng dự báo tổ hợp cho khu vực giới hạn (LAEF) trong nghiệp vụ

⌊22⌋.Các sản phẩm dự báo của Trung tâm này đã được Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia và các đơn vị dự báo KTTV tại Việt Nam sử dụng rộng rãi

do kết quả tương đối phù hợp với Việt Nam Các sản phẩm của ECMWF hiện

là đầu vào không thể thiếu của các mô hình dự báo số trị trong nước và là thông tin đáng tin cậy cho việc tác nghiệp công tác dự báo thời tiết tại Việt Nam

Tại Úc, Cơ quan Khí tượng Úc hiện sử dụng phương pháp dự báo mưa

bằng cách là tổ hợp các mô hình dự báo khác nhau từ năm 2006 Phương pháp

tổ hợp ở đây chính là PME (Poor Man’s Ensemble) Chất lượng dự báo tổ hợp cho thấy về mặt thống kê nó luôn luôn có độ chính xác tốt hơn bất cứ một dự báo thành phần nào trong tổ hợp Các sản phẩm tổ hợp nhận được từ GAPS (Global Assimilation and Prediction System) và LAPS (Limited Area Prediction Scheme) ⌊23⌋

Ở Hồng Kông, Cơ quan Khí tượng Hồng Kông đã sử dụng các sản

16

phẩm mô hình từ Trung tâm Dự báo hạn vừa châu Âu (ECMWF), Cơ quan Khí tượng Hoàng gia Anh (UKMO) và Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA)

để đưa ra các bản tin dự báo định lượng mưa 1 đến 3 ngày ⌊24⌋

Tóm lại, đến nay trên thế giới phương pháp dự báo số trị và dự báo thống kê trên kết quả mô hình MOS hiện đã và đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo định lượng mưa, mưa lớn tại nhiều trung tâm dự báo lớn trên thế giới Tuy nhiên qua theo dõi và ứng dụng các kết quả sản phẩm mô hình của

Mỹ, châu Âu thì kết quả dự báo mưa lớn tại khu vực nhiệt đới (khu vực có

số lượng trạm đo KTTV thưa) còn rất hạn chế Riêng tại khu vực nhỏ như tỉnh Gia Lai với địa hình chia cắt phức tạp lại càng rất hạn chế

1.2.2Tình hình nghiên c ứu trong nước

Nước Việt Nam hàng năm đều chịu ảnh hưởng của các hình thế thời tiết gây mưa lớn như: Bão, ATNĐ, không khí lạnh có cường độ mạnh và đặc biệt là sự kết hợp tác động đồng thời của nhiều hệ thống thời tiết Mưa lớn gây ra những thiệt hại to lớn về kinh tế và con người, do vậy từ trước đến nay các nhà khí tượng trong nước rất quan tâm đến việc nghiên cứu dự báo mưa lớn

Trước đây, trong nghiệp vụ dự báo, các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn từ cấp Trung ương đến địa phương đã sử dụng chủ yếu là phương pháp synop để dự báo hình thế thời tiết và dự báo mưa hàng ngày.Các bản đồ

synop lúc này còn vẽ thủ công, các đường đẳng áp còn thưa ( phổ biến cách nhau 5mb), số liệu mặt đất còn thưa, số liệu trên cao còn quá ít Do vậy phương pháp synop lúc này chủ yếu là phân tích hình thế và kết quả chỉ dự báo được xu thế mưa cho từng khu vực tương đối rộng lớn, các khu vực nhỏ chưa được chính xác, và chưa dự báo được định lượng mưa

Phương pháp thống kê đã được dùng đến, nhưng chủ yếu là dựa vào phương pháp hồi quy đơn giản áp dụng cho một vài điểm, kết quả chưa cao vì

17

nguồn số liệu sử dụng còn ít và là số liệu mặt đất của các trạm quan trắc bề mặt Năm 1990, Nguyễn Văn Tuyên đã áp dụng kết hợp hàm phân biệt và hồi quy nhiều chiều để dự báo lượng mưa cho Thành phố Hà Nội Mặc dù kết quả nói trên đã ít nhiều mang lại hiệu quả cho dự báo mưa nghiệp vụ, nhưng các nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở dự báo định tính cho các trường khí tượng

và định lượng cho một số yếu tố như độ ẩm, khí áp, nhiệt độ cho địa điểm Phương pháp thống kê động lực MOS cũng đã được tiến hành đưa vào dự báo nghiệp vụ và chất lượng dự báo cũng được cải thiện một bước

Năm 2009, Bùi Minh Tăng và và các cộng sựđã thử nghiệm dự báo định lượng mưa cho hạn dự báo 24 giờ dựa trên một số phương pháp MOS như: hồi quy tuyến tính đa biến, mạng thần kinh nhân tạo và hồi quy lôgic từ sản phẩm mô hình HRM và GSM⌊17⌋ Các phương trình MOS được phát triển cho cả mục đích dự báo định lượng và dự báo xác suất mưa Các kết quả đánh giá đã cho thấy kỹ năng dự báo mưa đã được cải thiện so với dự báo trực tiếp từ mô hình Tuy nhiên, hướng nghiên cứu này chỉ ứng dụng được cho bài toán dự báo điểm trong khí tượng

Trong những năm gần đây, trước nhu cầu cấp bách về việc nâng cao chất lượng dự báo cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị trên thế giới thì ở Việt Nam đã tiến hành tiếp thu công nghệ của một số mô hình như RAMS, ETA, WRF, MM5, HRM nhằm mục đích nghiên cứu, cải tiến và áp dụng thành công các mô hình này phục

vụ cho công tác dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng tại Việt Nam Trong đó tiêu biểu là các công trình nghiên cứu

Năm 2005, Hoàng Đức Cường và các cộng sự đã ứng dụng mô hình MM5 để dự báo mưa lớn và bão cho toàn bộ lãnh thổ Việt Nam với trường đầu vào từ mô hình toàn cầu GFS của NCEP, không xây dựng hệ thống phân tích riêng của mình Nhóm tác giả tập trung thử nghiệm các sơ đồ tham số hóa

18

khác nhau và kết luận rằng, không có một tổ hợp sơ đồ tham số hóa nào tối ưu cho mọi hình thế thời tiết gây mưa Như vậy nghiên cứu của nhóm tác giả cũng chưa giải quyết được bài toán dự báo mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ Việt Nam ⌊7⌋

Năm 2007, Vũ Thanh Hằng và các cộng sự đã thực hiện đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu cải tiến sơ đồ tham số hóa đối lưu để dự báo mưa lớn khu vực Bắc Bộ bằng mô hình HRM Đề tài nghiên cứu này đã thu được một số kết quả trong việc nâng cao chất lượng dự báo định lượng từ mô hình HRM Tuy nhiên, các kết quả mới chỉ dừng lại ở nghiên cứu và chưa ứng dụng được cho tác nghiệp dự báo⌊9⌋

Năm 2014, Bùi Minh Tăng và cộng sự đã thực hiện đề tài độc lập cấp

Nhà nước “ Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mưa lớn thời hạn 2-3 ngày phục vụ công tác cảnh báo sớm lũ lụt khu vực Trung Bộ Việt Nam” Đề tài đã chỉ ra các hình thế gây mưa lớn các tỉnh Trung Bộ trong giai đoạn 2001-2010, trên cơ sở đó xây dựng công nghệ dự báo mưa lớn thời hạn 2-3 ngày, tuy nhiên chất lượng dự báo mưa to, mưa rất to vẫn còn nhiều hạn chế đặc biệt là những khu vực địa hình phức tạp và thiếu trạm đo⌊18⌋

Gần đây nhất năm 2015, Vũ Văn Thăng thực hiện đề tài cấp Bộ

“Nghiên cứu cơ chế nhiệt động lực gây mưa lớn và khả năng dự báo mưa lớn mùa hè khu vực Nam Bộ và Nam Tây Nguyên do tương tác gió mùa tây nam-bão trên biển Đông” Đề tài đã đưa ra bộ số liệu về các đợt mưa lớn; các hình thế gây mưa lớn mùa hè của khu vực Nam Bộ và Nam Tây Nguyên; báo cáo phân tích hình thế gây mưa lớn; bộ tham số về cấu hình, các tham số vật lý phù hợp với mô hình WRF cho bài toán dự báo mưa lớn mùa hè ở Nam Bộ và Nam Tây Nguyên trong trường hợp có tương tác của gió mùa tây nam và bão trên biển Đông; báo cáo kết quả mô phỏng và thử nghiệm dự báo mưa lớn mùa hè ở Nam Bộ và Nam Tây Nguyên trong trường hợp có tương tác của gió

19

mùa tây nam và bão trên biển Đông; báo cáo cơ chế nhiệt động lực gây mưa lớn ở Nam Bộ và Nam Tây Nguyên trong trường hợp có tương tác của gió mùa tây nam và bão trên biển Đông ⌊19⌋ Đề tài chưa nghiên cứu đến dự báo mưa lớn tại khu vực Bắc Tây Nguyên, cụ thể là khu vực tỉnh Gia Lai

Như vậy, qua tổng hợp hình hình nghiên cứu trong nước, thấy rằng hiện chưa có một nghiên cứu cụ thể nào về dự báo mưa lớn tại khu vực tỉnh Gia Lai, nơi có địa hình núi cao phức tạp lại bị hai hệ thống khí hậu Đông Trường Sơn và Tây Trường Sơn khống chế

1.2.3 Tình hình nghiên c ứu dự báo mưa, mưa lớn tại Đài KTTV khu vực Tây Nguyên

Hiện tại Đài KTTV khu vực Tây Nguyên có 38 dự báo viên KTTV (20

dự báo viên khí tượng, 18 dự báo viên thủy văn) làm việc tại 05 đơn vị dự báo đó là: Phòng dự báo thực hiện công tác dự báo nền KTTV cho toàn khu vực Tây Nguyên và trực tiếp dự báo KTTV cho tỉnh Gia Lai Đài KTTV tỉnh Kon Tum, Đài KTTV tỉnh Đắk Lắk, Đài KTTV tỉnh Đắk Nông, Đài KTTV tỉnh Lâm Đồng

Công tác dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng hiện Đài đang sử dụng các phương pháp và các công cụ sau:

1, Phương pháp synop

Phương pháp synop hiện nay vẫn là phương pháp đang sử dụng thịnh hành và là phương pháp chủ đạo trong dự báo thời tiết Các dự báo viên thông qua việc phân tích các bản đồ hiện tại ở mặt đất cũng như tầng cao ở các mực khí áp chính (850mb, 700mb, 500mb, 300mb, 200mb….) dựa trên các số liệu quan trắc mặt đất và thám không vô tuyến Các bản đồ phân tích cho khu vực

Việt Nam và lân cận, hàng ngày được các dự báo viên thu nhận từ Trung tâm

Dự báo KTTV Quốc gia, Trung tâm dự báo thời tiết Thái Lan Đây là phương pháp dự báo dự báo còn mang tính chủ quan và dự báo định tính, phụ thuộc

20

vào kinh nghiệm phân tích của dự báo viên

2, Ảnh mây vệ tinh

Từ tháng 12 năm 2015, được sự hỗ trợ của Cơ quan Khí tượng Nhật

Bản, Việt Nam đã thu nhận sản phẩm 16 kênh ảnh, độ phân giải 500m đến 2km, tần suất quét lên đến 10 phút từ hệ thống vệ tinh địa tĩnh thế hệ mới Himawari-8 phục vụ theo dõi dự báo thời tiết nghiệp vụ hàng ngày Tuy nhiên phân tích ảnh vệ tinh chỉ mới đáp ứng được cho dự báo hạn ngắn, cực ngắn (

thời hạn dự báo dưới 6 giờ) Vì vậy ảnh vệ tinh hiện không giúp được cho công tác dự báo định lượng mưa với thời hạn 24, 48 h

3, Phương pháp thống kê vật lý truyền thống

Hiện phương pháp thống kê đang được sử dụng có hiệu quả trong việc

dự báo thời tiết hạn vừa (10 ngày), hạn dài (tháng, mùa vụ) Trong tác nghiệp

dự báo định lượng mưa thời đoạn 24, 48h phương pháp thống kê đã được Đài

áp dụng nhiều năm, nguồn số liệu đưa vào tính toán là số liệu quan trắc của các trạm trong khu vực, chất lượng dự báo không cao, theo đánh giá chỉ đạt ở

mức xấp xỉ 50% theo quy định đánh giá hiện hành ⌊15⌋

4,Mô hình d ự báo số trị

Hiện Đài sử dụng kết quả các sản phẩm mô hình HRM, WRF, từ Trung tâm Dự báo KTTV Quốc và kết nối các kết quả dự báo đến Đài KTTV khu vực Tây Nguyên Tham khảo các sản phẩm mô hình Dự báo của Trung tâm Dự báo châu Âu, Nhật Bản, Hồng Kông Từ tháng 6/2017 Đài đã tiếp

nhận và chuyển giao chạy mô hình WRF riêng cho khu vực Tây Nguyên với

độ phân giải ( 5km x 5km), hiện đang theo dõi, đánh giá để hiệu chỉnh cho phù hợp

Như vậy, hiện tại Đài KTTV khu vực Tây Nguyên chưa xây dựng được phương án tối ưu và còn lúng túng trong việc dự báo định lượngmưa, đặc biệt

là mưa lớn Vì vậy việc xây dựng phương trình dự báo định lượng mưa cho

21

khu vực Tây Nguyên có ý nghĩa to lớn về khoa học và thực tiễn

Tóm lại từ những kết quả nghiên cứu trên, ta có thể thấy rằng việc nghiên cứu cứu xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn và xây dựng phương trình dự báo mưa thời hạn 24 - 48 giờ là vấn đề vừa có tính khoa học, vừa có tính thực tiễn và thời sự

Hồ, ĐắkSơMe, ChưPrông, Chư Sê, Đắk Đoa, Kbang, Krông Pa (Phú Cần) Các điểm đo mưa hầu hết là có trên 30 năm đo đạc (hình 2.1)

-Các yếu tố khí tượng cần khai thác là:

Lượng mưa ngày tại 12 điểm của 04 trạm khí tượng, 01 trạm thủy văn

và 07 điểm đo mưa nhân dân

-Thời gian lấy: từ năm 1980 đến năm 2017 ( 37 năm)

2.1.2 S ố liệu tái phân tích

Để xây dựng bộ bản đồ synop nhằm xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn trên địa bàn nghiên cứu, luận văn khai thác sản phẩm của Trung tâm Dự báo Thời tiết hạn vừa châu Âu (European centre for Medium-Range Wether Forecasts -ECMWF)cụ thể:

23

-Phạm vi khai thác: 100S-400N, 800E-1300E Sở dĩ cần khai thác số liệu trong phạm vi này vì khu vực này bao trọn toàn bộ hình thế thời tiết ảnh hưởng đến thời tiết Việt Nam đó là: bão, ATNĐ, không khí lạnh, gió mùa Tây Nam

Để xây dựng phương trình dự báo mưa cho khu vực nghiên cứu cùng với số liệu quan trắc đã nói, luận văn sử dụng số liệu khí tượng động lực từ sản phẩm của ECMWF cụ thể như sau:

- Các yếu tố khí tượng cần khai thác: là số liệu trung bình của các khu vực tại các mực đảng áp được lựa chọn, gồm các yếu tố là: Pv (giá trị xoáy

thế), là sự lưu thông tuyệt đối của một phần không khí được giới hạn giữa hai

bề mặt đẳng entropi Xoáy thế có thể được hiển thị trên các bề mặt các yếu tố

ví dụ bề mặt áp suất, đẳng nhiệt độ thế vị Công thức xoáy thế: 𝑃 = −𝑔(𝑓 +

𝜁𝜃)𝜕𝜃𝜕𝑝 Trong đó g là gia tốc trọng trường, 𝜁𝜃 là xoáy tương đối trên mặt đẳng nhiệt độ thế vị, θ là nhiệt độ thế vị, p là áp suất của mực đẳng nhiệt độ thế vị Các nhà khí tượng học đã chỉ ra sự thay đổi của các trường khí tượng tỷ lệ thuận với cường độ của xoáy thế Vì vậy xoáy thế là yếu tố khí tượng động lực quan trọng để đưa vào tính toán Z (độ cao địa thế vị), U (giá trị gió vĩ hướng), V (giá trị gió kinh hướng), W (giá trị dòng thăng)

hiện đang được các nhà khí tượng trên thế giới sử dụng trong việc phân tích tính bất ổn định của khối khí

850, 700 thường có vận tốc 10-15m/s, thì sau 24h sẽ khống chế tỉnh Gia Lai

+ Vùng lấy số liệu dự báo 48h: các tháng 7,8,9 mùa gió mùa tây nam, lấy tại khu vực: 100-150N, 1100-1050 E , lý do là khu vực này được xác định cách địa bàn tỉnh Gia Lai khoảng 300-700 km về phía tây nam, và với gió tây nam ở mực 850, 700 thường có vận tốc 8-15m/s, thì sau 48h sẽ khống chế tỉnh Gia Lai Các tháng 10, 11 mùa gió đông bắc, lấy tại khu vực: 150-200N,

1100-1150 E , lý do là khu vực này xác định là cách địa bàn tỉnh Gia Lai khoảng 400-800 km về phía đông bắc, và với gió đông bắc ở mực 850, 700 thường có vận tốc 10-15m/s, thì sau 48h sẽ khống chế tỉnh Gia Lai

25

Hình 2.1.Bản đồ mạng lưới trạm khí tượng thủy văn, đo mưa tỉnh Gia Lai

2.2 Phương pháp nghiên cứu

2 2.1 Phương pháp phân tích synop để xác định hình thế thời tiết gây mưa lớn

Theo Quyết định 96/QĐ-KTTVQG ban hành ngày 29 tháng 3 năm

2012, của Trung tâm KTTV Quốc gia về quy định việc đánh giá dự báo thời

26

tiết hạn ngắn, mưa lớn ( mưa to, mưa rất to) được quy định như sau:

- Mưa to là lượng mưa đo được trong 24 giờ, 50 mm< R24 ≤ 100 mm,

-mưa rất to là lượng mưa đo trong 24 giờ, R24> 100 mm

-Mưa lớn diện rộng là mưa lớn xảy ra tại ít nhất 1/2 số trạm tại khu vực

Trên cơ sở đó, luận văn xác định được các ngày xảy ra mưa lớn trên các khu vực tỉnh Gia Lai( phía tây và trung tâm, phía đông vàđông nam tỉnh) trong 11 năm từ 2007-2017 Chiết suất các bản đồ ( đẳng cao và đường dòng)

từ sản phẩm ECMWF bằng việc sử dụng phần mềm Grads và được tính cho 7 mực (1000, 850, 700, 500, 300, 200, 100mb) tại khu vực ( 100S-400N; 80-

1300E) cho từng ngày có mưa lớn xảy ra Luận văn tiến hành phân tích hình thế thời tiết tại các mực khí áp chính cho từng ngày xảy ra mưa lớn, trên cơ sở

đó tổng hợp và xác định được các hình thế cơ bản gây mưa lớn cho từng khu vực tỉnh Gia Lai

2 2.2 Phương pháp thống kê để xây dựng phương trình dự báo mưa cho các tr ạm khí tượng

Trong thống kê, hiện có nhiều phương pháp để xây dựng phương trình

dự báo định lượng của yếu tố dự báo Trong luận văn này, phương pháp hồi quy tuyến tính nhiều biến được sử dụng để xây dựng các phương trình dự báo mưa Tức là chúng ta nghiên cứu mối phụ thuộc giữa một bên là biến phụ thuộc X1(lượng mưa tại trạm) và các biến độc lập X2, X3, X4 (các yếu tố khí tượng khác) Các yếu tố khí tượng thường có tác động qua lại với nhau và ảnh hưởng lẫn nhau ( ví dụ như lượng mây tăng thì số giờ nắng thấp, lượng bốc hơi giảm, độ ẩm tăng ) Mặt khác giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cũng có những qua hệ ràng buộc nhau ( ví dụ lượng mưa tăng thì độ ẩm tăng, nhiệt độ giảm ) Do vậy có tình trạng là các biến độc lập được lựa chọn đều tương quan tốt với nhau và tương quan tốt với cả biến phụ thuộc, và như vậy dẫn đến hậu quả là dù phương trình hồi quy xây dựng rất công phu, phức tạp

27

với nhiều biến độc lập nhưng độ chính xác lại kém Và như vậy vấn đề đặt ra

là cần phải xác định xem những biến độc lập nào có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc, có nhất thiết phải chọn tất các các biến độc lập để đưa vào phương trình không hay là chỉ một số biến có tương quan tốt Vì lý do đó trong luận văn này sử dụng phương pháp hồi quy từng bước để xây dựng phương trình dự báo mưa tại các trạm khí tượng

Các bước thực hiện xây dựng phương trình hồi quy từng bước như sau: Xét hồi quy tuyến tính giữa biến phụ thuộc X1 ( lượng mưa tại trạm) và m-1 biến độc lập ( các yếu tố synop động lực tại mực 850 mb và 700 mb tại 24h, 48h trước)

Bước 1: Tính hệ số tương quan phần (r1i) giữa X1 và các biến phụ thuộc còn lại Xi(i=2 m), và chọn được trong chúng có hệ số tương quan lớn nhất Ví dụ ri2 là giá trị lớn nhất, khi đó X2 là biến có tác động chính lên X1

và khi đó ta xây dựng phương trình hồi quy 𝑋1(1) = 𝑎1(1) + 𝑎2(1)X2 Và ta chọn được chuẩn sai thặng dư (𝑠1)

Bước 2: Tính hệ số tương quan phần (r1i) giữa X1 và các biến phụ thuộc còn lại Xi(i=3 m), và chọn được trong chúng có hệ số tương quan lớn nhất Ví dụ ri3 là giá trị lớn nhất, khi đó X3 là biến có tác động chính lên X1

và khi đó ta xây dựng PT hồi quy 𝑋1(1) = 𝑎1(2) + 𝑎2(2)X2 + 𝑎3(2)X3 Và ta chọn được chuẩn sai thặng dư (𝑠2)

Bước 3:Ta so sánh chuẩn giá trị thặng dư (𝑠1) với (𝑠2)

Nếu giá trị tuyệt đối biểu thức |(𝑠2(𝑠)−(𝑠2) 1)|< β (*), thì giá trị X3 bị bỏ qua

và một biến khác sẽ được lựa chọn và cách tính giống như bước 2 Ở đây β là một số dương tùy ý ta đưa vào để xem nếu tăng biến cho phương trình hồi quy thì độ chính xác có tăng lên hay không Tuy nhiên ri3 có giá trị lớn nhất trong số các giá trị tương quan của các biến ( i=3 m), do vậy biến đưa vào thay thế X3 sẽ thỏa mãn là có giá trị tương quan với X1 lớn nhất trong số các

28

biến còn lại (i=4 m) Nếu tất cả các biến còn lại đều thỏa mãn (*) thì quá trình hồi quy kết thúc và PT hồi quy 𝑋1(1) = 𝑎1(1) + 𝑎2(1)X2 là kết quả cuối cùng Nếu biểu thức |(𝑠2(𝑠)−(𝑠2) 1)| > 𝛽 (∗), thì biến X3 được chọn Ta lại tiếp tục tính tương tự như bước 2, quá trình cứ như vậy cho đến khi hết các biến hoặc tự kết thúc

Và như vậy ở bước thứ k ta có chuẩn sai thặng dư 𝑠𝑘, tương ứng với phương trình hồi quy là: 𝑋1(𝑘) = 𝑎1(𝑘) + 𝑎2(𝑘)X2 + + 𝑎(𝑘 + 1)(𝑘)X(k+1),

và điều kiện lựa chọn: |(𝑠𝑘)−(𝑠(𝑠𝑘 )𝑘−1)|< β⌊16⌋

tố dự báo với yếu tố dự báo là lượng mưa thường rất thấp (phổ biến dưới 0,1),

và chất lượng sai lệch quá nhiều so với thực tế

Trong các tháng mùa mưa lũ, tại Tây Nguyên nói chung, tỉnh Gia Lai nói riêng thì mưa thường do các hình thế thời tiết từ nơi khác đem đến (gió mùa tây nam, không khí lạnh, gió đông trên cao, bão, ATNĐ ) Với quan niệm đó trong luận văn này lần đầu tiên thử nghiệm dùng số liệu synop động lực được chiết suất từ mực 850 mb và 700 mb tại khu vực được cho là trong 24h, 48h tới sẽ khống chế thời tiết tỉnh Gia Lai làm nhân tố dự báo mưa cho các trạm khí tượng tại tỉnh Gia Lai

Khu vực được lấy số liệu làm nhân tố dự báo cho thời hạn 24h như đã

29

nói ở trên từ 11-140N; 103-1060E dùng cho xây dựng phương trình hồi quy

dự báo mưa các tháng ảnh hưởng của gió mùa tây nam (tháng 7, 8, 9) Khu vực 14-170N; 110-1130E là khu vực lấy số liệu xây dựng phương trình dự báo mưa cho các tháng ảnh hưởng gió mùa đông bắc (tháng 10, 11)

Khu vực được lấy số liệu làm nhân tố dự báo cho thời hạn 48h:

10-150N; 100-1050E dùng cho xây dựng phương trình hồi quy dự báo mưa các tháng ảnh hưởng của gió mùa tây nam (tháng 7, 8, 9) Khu vực 15-200N; 110-

1150E là khu vực lấy số liệu xây dựng phương trình dự báo mưa cho các tháng ảnh hưởng gió mùa đông bắc (tháng 10, 11)

Trên cơ sở đó 10 nhân tố dự báo ban đầu được lựa chọn là số liệu trung bình của các khu vực nói trên tại mực 850 mb và 700 mb, gồm các yếu tố là:

- Pv850: Giá trị xoáy thế trung bình tại mực 850 mb

-Z 850: Giá trị độ cao địa thế vịtrung bình tại mực 850 mb

- U850: Giá trị gió vĩ hướngtrung bình tại mực 850 mb

- V850: Giá trị gió kinh hướngtrung bình tại mực 850 mb

- W850: Giá trị dòng thăngtrung bình tại mực 850 mb

- Pv700: Giá trị xoáy thế trung bìnhtrung bình tại mực 700 mb

-Z 700: Giá trị độ ao địa thế vịtrung bình tại mực 700 mb

- U700: Giá trị gió vĩ hướngtrung bình tại mực 700 mb

- V700: Giá trị gió kinh hướngtrung bình tại mực 700 mb

- W700: Giá trị dòng thăngtrung bình tại mực 700 mb

Các số liệu được chiết suất trong thời gian 2012-2017 (06 năm, trong

đó 05 năm dùng để tính toán xây dựng phương trình, năm 2017 dùng để kiểm nghiệm dự báo độc lập)

30

C HƯƠNG 3

3.1 Đặc trưng mưa trên khu vực tỉnh Gia Lai

3.1.1.T ổng lượng mưa năm

Kết quả thống kê lượng mưa tháng và năm trên địa bàn tỉnh Gia Laitrong thời gian từ 1976 đến 2017 được dẫn ra bảng 3.1 và hình 3.1

Bảng 3.1 Tổng lượng mưa TBNN tại tỉnh Gia Lai (mm)

Từbảng3.1 ta thấy, tổng lượng mưa năm ở tỉnh Gia Laiphân bố không đồng đều Lượng mưa năm ở nơi ít nhất (Krông Pa là 1182,7mm) và nơi nhiều nhất (Chư pRông 2218,4 mm) chênh lệch nhau 1035,7mm (gấp 1,88 lần) Khu vực trung tâm Tỉnh (thành phố Pleiku) và khu vực phía Tây, Tây

Bắc Tỉnh (Chư prông, Đức Cơ, Ia Grai) có lượng mưa lớn nhất Tỉnh phổ biến

từ 2000-2200mm Nguyên nhân là tại khu vực này nằm ở vị trí thuận lợi đón gió mùa tây nam, với địa hình cao dần từ tây sang đông, tại khu vực biên giới với Campuchia có độ cao 200-300m và độ cao lớn dần cho đến thành phố Pleiku đạt trên 700m, núi Hàm Rồng 1028m Khu vực phía Đông Nam Tỉnh (Ayun Pa, Krông Pa) là vùng thung lũng thấp với độ cao dưới 200m là khu vực có lượng mưa thấp nhất Tỉnh với lượng mưa phổ biến đạt từ 1150-1350mm

Trạm I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Năm