Thử nghiệm dự báo cường độ bão bằng phương pháp lọc kalman tổ hợp đa vật lý trong điều kiện có không khí lạnh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HỒ CHÍ MINH KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN --- PHẠM THỤY NHA TRANG THỬ NGHIỆM DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ TRON

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HỒ CHÍ MINH

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN -

PHẠM THỤY NHA TRANG

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ

TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KHÍ TƯỢNG HỌC

Mã ngành: 52410221

TP HỒ CHÍ MINH – Tháng 11 năm 2017

Trang 2

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HỒ CHÍ MINH

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN -

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ

TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH

Sinh viên thực hiện: Phạm Thụy Nha Trang MSSV: 0250010042

Khóa: 2013 – 2017

Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phạm Thị Minh

TP HỒ CHÍ MINH – Tháng 11 năm 2017

Trang 3

TRƯỜNG ĐH TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm

NHIỆM VỤ CỦA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Khoa: KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

Bộ môn: KHÍ TƯỢNG

1 Đầu đề đồ án: Thử nghiệm dự báo cường độ bão bằng phương pháp lọc Kalman tổ

hợp đa vật lý trong điều kiện có không khí lạnh

2 Nhiệm vụ:

- Tìm hiểu phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý và mô hình WRF

- Tìm hiểu hoàn lưu qui mô lớn trong trường hợp có bão hoạt động trong điều

kiện không khí lạnh

- Chọn một cơn bão để thử nghiệm

- Áp dụng lọc Kalman tổ hợp đa vật lý để dự báo cường độ bão trong điều kiện

có không khí lạnh

- Đánh giá kết quả sai số dự báo so với quan trắc

3 Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 10/07/2017

4 Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 05/11/2017

5 Họ và tên người hướng dẫn: Th.S Phạm Thị Minh

Người hướng dẫn 1 (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên) Người hướng dẫn 2

Nội dung và yêu cầu đã được thông qua bộ môn

Ngày tháng năm Trưởng bộ môn (Ký và ghi rõ họ tên)

Trang 4

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt bốn năm rưỡi học tập và rèn luyện dưới giảng đường trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP Hồ Chí Minh, với lòng yêu nghề, sự tận tâm, hết lòng truyền đạt của các thầy cô, em đã tích lũy được rất nhiều kiến thức cũng như các kỹ năng cần thiết trong cuộc sống

Lời đầu tiên, em xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến cô Th.S Phạm Thị Minh, người đã tận tình hướng dẫn em thực hiện đồ án tốt nghiệp này Tiếp theo, em xin cám

ơn cô Th.S Bùi Thị Tuyết, trưởng bộ môn Khí tượng, và các thầy cô trong khoa Khí tượng – Thủy văn đã giúp đỡ em trong suốt thời gian học tập và rèn luyện tại trường Những kiến thức Thầy Cô đã truyền đạt cho em là hành trang quý báu cho em trên con đường sau này

Cuối cùng, con xin chân thành cám ơn ba mẹ - người đã sinh ra, dưỡng dục và nuôi con khôn lớn, tạo mọi điều kiện vật chất lẫn tinh thần, luôn ủng hộ và động viên cho con, là một điểm tựa vững chắc cho con an tâm học tập đến ngày hôm nay

Nguồn kiến thức thì vô tận và thời gian thực hiện đồ án còn hạn chế nên trong quá trình thực hiện sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, em chân thành cám ơn những góp

ý vô cùng quý giá và chân thành của Quý Thầy Cô

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 6 tháng 11 năm 2017 Sinh viên thực hiện

PHẠM THỤY NHA TRANG

Trang 5

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH I DANH MỤC BẢNG III

MỞ ĐẦU……….4

CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ VÀ MÔ HÌNH WRF .4

1.1 CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC 4

1.1.1 Các nghiên cứu ngoài nước 4

1.1.2 Các nghiên cứu trong nước 5

1.2 PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ 5

1.3 SƠ LƯỢC VỀ MÔ HÌNH WRF 9

1.3.1 Giới thiệu về mô hình WRF 9

1.3.2 Dữ liệu đầu vào, đầu ra và các bước chạy mô hình WRF 10

CHƯƠNG 2: HOÀN LƯU QUY MÔ LỚN TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ BÃO 12

2.1 HOÀN LƯU QUY MÔ LỚN TRONG THỜI KÌ CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH 12

2.1.1 Áp cao Siberia 12

2.1.2 Áp cao Thái Bình Dương 13

2.2 SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ BÃO 13

2.2.1 Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ): 13

2.2.2 Tín phong và rãnh thấp xích đạo 14

2.2.3 Áp cao Thái Bình Dương 14

2.2.4 Áp cao lục địa châu Á 15

2.3 CƠN BÃO ĐƯỢC CHỌN ĐỂ THỬ NGHIỆM 15

2.3.1 Bão Nari (2013) 15

2.3.2 Đường đi cơn bão 16

2.3.3 Ảnh vệ tinh từng ngày 18

2.4 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM 18

Trang 6

2.4.1 Cấu trúc miền lưới 18

2.4.2 Cấu trúc tổ hợp 19

2.4.3 Các trường hợp thử nghiệm 21

2.4.4 Các phương pháp đánh giá 21

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 23

3.1 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG HOÀN LƯU 23

3.2 KẾT QUẢ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO 30

3.3 KẾT QUẢ DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ BÃO 30

3.3.1 Dự báo áp suất mực biển cực tiểu tại tâm 31

3.3.2 Dự báo tốc độ gió cực đại gần tâm 37

KẾT LUẬN .45

KHUYẾN NGHỊ .46

TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 PHỤ LỤC 1 PL.1 PHỤ LỤC 2 PL.11

Trang 7

I

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Sơ đồ hệ thống mô hình WRF 10

Hình 2.1: Đường đi bão Nari 17

Hình 2.2: Ảnh vệ tinh từng ngày 18

Hình 2.3 Cấu trúc miền tính 19

Hình 3.1: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 12 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a), MP (b), PF (c) 23

Hình 3.8: Quỹ đạo quan trắc (màu đen), các thành phần tổ hợp (đường mảnh), thử nghiệm PF (hình a); MI (hình b) và MP (hình c) bắt đầu dự báo lúc 00 UTC ngày 12 tháng 10 năm 2013 .29

Hình 3.9: Biểu đồ khí áp mực biển cực tiểu tại tâm (UTC) 31

Trang 8

II

Hình 3.10: Biến trình PMIN quan trắc và PMIN trung bình trong các thử nghiệm MI,

MP, PF 33

Hình 3.11: Biến trình áp suất mực biển cực tiểu của các thành phần tổ hợp (đường

màu tím mảnh); trung bình tổ hợp (màu đen); quan trắc (xanh dương) trong trường hợp MI (hình a); MP (hình b); PF (hình c); của cơn bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 12/10/2013 34

Hình 3.12: Biến trình tốc độ gió cực đại gần tâm quan trắc 38 Hình 3.13: Biến trình VMAX quan trắc và VMAX trung bình trong các thử nghiệm MI,

MP, PF 40

Hình 3.14: Biến trình tốc độ gió bề mặt cực đại gần tâm của các thành phần tổ hợp

(đường màu tím mảnh); trung bình tổ hợp (màu đen); quan trắc (xanh dương) trong thử nghiệm MI (hình a); MP (hình b); PF (hình c); của cơn bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 12/10/2013 42

Trang 9

Bảng 3.2 Kết quả dự báo áp suất mực biển cực tiểu tại tâm quan trắc và trung bình

trong các thử nghiệm MI, MP, PF 32

Bảng 3.3 Sai số áp suất mực biển cực tiểu tại tâm của cơn bão Nari dự báo lúc 00

UTC ngày 12/10/2013 (km) 34

Bảng 3.4 Kết quả dự báo áp suất mực biển cực tiểu tại tâm quan trắc và trung bình

trong các thử nghiệm MI, MP, PF 39

Bảng 3.5 Sai số tốc độ gió cực đại gần tâm của cơn bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày

12/10/2013 (m/s) 41

Trang 10

Vì thường xuyên chịu ảnh hưởng của bão nên việc dự báo bão rất được chú trọng tại Việt Nam Theo nghiên cứu của NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration Commissioned Corps) năm 2017, trong công tác dự báo bão khoảng

10 năm trở lại đây, sai số dự báo quỹ đạo bão bằng mô hình số đã giảm được khoảng 50% nhờ cải tiến các mô hình, các thám sát xung quanh được tăng cường liên tục và

kỹ năng của người dự báo được cải thiện Tuy nhiên, việc dự báo cường độ bão chỉ cải thiện được khoảng 10 đến 20% nhờ các mô hình động lực thống kê Vì vậy việc nâng cao độ chính xác của việc dự báo cường độ bão là yêu cầu cấp thiết hiện nay

Mặt khác, trong những năm gần đây bài toán cải thiện trường ban đầu của mô hình được phát triển rất mạnh Một trong những phương pháp tiên tiến hiện nay là phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lí

Xuất phát từ những lí do trên, đề tài đồ án được chọn: “Thử nghiệm dự báo cường độ bão bằng phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý trong điều kiện có không khí lạnh”

2 Mục tiêu

Mục tiêu của đồ án là khảo sát xem phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý

có cải thiện được khả năng dự báo cường độ bão trong điều kiện có không khí lạnh so với các phương pháp khác

3 Nhiệm vụ

Trang 11

2

Để đạt được các mục tiêu này trong đồ án sẽ thực hiện các nhiệm vụ: Tìm hiểu phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý và mô hình WRF, hoàn lưu qui mô lớn trong trường hợp có bão hoạt động trong điều kiện không khí lạnh, chọn một cơn bão để thử nghiệm, áp dụng lọc Kalman tổ hợp đa vật lý để dự báo cường độ bão trong điều kiện

có không khí lạnh và cuối cùng là đánh giá kết quả sai số dự báo cường độ bão so với quan trắc, so sánh sai số dự báo cường độ bão với kết quả dự báo của các phương pháp khác

4 Nội dung nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu bao gồm nghiên cứu về hoàn lưu qui mô lớn trong thời kì

có bão và không khí lạnh hoạt động, nghiên cứu về phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lí và mô hình WRF, chọn một cơn bão nằm trong phạm vi nghiên cứu để thử nghiệm, áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý để dự báo cường độ bão và đánh giá sai số dự báo

5 Phạm vi nghiên cứu

Trong khuôn khổ đồ án, phạm vi nghiên cứu được giới hạn theo không gian là

khu vực biển Đông và Việt Nam, theo thời gian là trong thời gian có không khí lạnh hoạt động

Để tiến hành nghiên cứu, đồ án sử dụng ba phương pháp chính: Phương pháp

số, phương pháp phân tích đánh giá và phương pháp thống kê

6 Ý nghĩa thực tiễn của đồ án

Trong quá trình tìm hiểu về đồ án, em đã đọc được nhiều tài liệu chuyên ngành trong và ngoài nước, từ đó hiểu thêm về chuyên ngành Khí tượng Quá trình thực hiện

đồ án đã giúp em rèn luyện kĩ năng phân tích tổng hợp kiến thức, cách sử dụng từ ngữ trong nghiên cứu khoa học và trên hết là học hỏi được phương pháp luận thông qua các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài

7 Kết cấu của đồ án

Với những nội dung trên đồ án có bố cục gồm 3 chương

Mở đầu

Trang 12

3

Chương 1: Phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý và mô hình WRF

Chương 2: Hoàn lưu quy mô lớn trong điều kiện có không khí lạnh Sự tương tác giữa không khí lạnh và bão

Chương 3: Kết quả thử nghiệm

Kết luận và khuyến nghị

Trang 13

4

CHƯƠNG 1:

PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ VÀ MÔ

HÌNH WRF

1.1 CÁC NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC

Dự báo bão được quan tâm nhiều nhất ở ba khía cạnh là dự báo quỹ đạo, dự báo cường

độ và dự báo bão đổ bộ Trong vài thập kỉ qua, cùng với sự phát triển vượt bậc của khoa học kĩ thuật, việc dự báo quỹ đạo bão đã có những bước tiến đáng kể Tuy nhiên, hầu như không có cải thiện nhiều về kỹ năng dự báo cường độ bão trong suốt thời gian này

Những yếu tố ảnh hưởng đến cường độ bão bao gồm: nhiệt độ mặt nước biển, tương tác với địa chính, địa hình, gió thẳng đứng, độ ẩm trong môi trường bão, các thay đổi

về cấu trúc và tương tác với các hệ thống thời tiết khác Trong đó, việc thay đổi cấu trúc của mắt bão rất phức tạp và khó dự báo

1.1.1 Các nghiên cứu ngoài nước

Theo một nghiên cứu của NOAA (Cơ quan quản trị Khí quyển và Đại dương Quốc gia) năm 2017, có ít cách để dự báo cường độ bão hơn so với dự báo quỹ đạo Dù vậy trong vòng 20 năm qua, đã có một số cải thiện nhỏ trong việc dự báo cường độ bão,

khoảng từ 10 đến 20% nhờ các mô hình động lực thống kê [3]

Một số mô hình động lực tiêu biểu là HWRF (Hurricane Weather Research and Forecast System), HMON (Hurricanes in a Multi-scale Ocean coupled Non-hydrostatic model) Các mô hình này hoạt động dựa vào việc giải các phương trình điều chỉnh khí quyển (và đại dương) Những mô hình này còn nhiều hạn chế như mạng lưới quan trắc thưa, mô phỏng vật lý thay đổi cường độ không đầy đủ và có vấn đề với biểu diễn cắt

Trong một nghiên cứu năm 2013, Kiều và các cộng sự đã tiến hành thử nghiệm trên

cơn bão Conson (2010) [2] Để xem xét phương pháp lọc Kalman tổ hợp địa phương

biến đổi (Local ensemble transform Kalman filter: LETKF) trong điều kiện thực, các tác giả đã tiến hành thực hiện thuật toán LETKF kết hợp với mô hình WRF-ARW

Trang 14

5

phiên bản phi thủy tĩnh Kết quả cho thấy, phương pháp tăng cấp nhân (MI) cho dự báo cường độ trong đó các thành phần dự báo gần như tương tự nhau trong toàn bộ thời gian dự báo, còn phương pháp đa vật lý (MP) cho biến trình các thành phần dự báo có độ mở rộng lớn, một nửa trong số đó biểu diễn cường độ yếu hơn, nửa còn lại biểu diễn cường độ mạnh hơn thực tế, nên dự báo chính xác hơn so với phương pháp tăng cấp nhân

1.1.2 Các nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam cũng có những nghiên cứu ứng dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp vào dự báo Trong bài báo “Ứng dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp vào dự báo quỹ đạo và cường độ bão 5 ngày” của Trần Tân Tiến, phương pháp lọc Kalman tổ hợp (LETKF) được kết hợp với mô hình WRF nhằm cải thiện việc dự báo quỹ đạo và

cường độ bão ở Việt Nam hạn 5 ngày và thu được kết quả khả quan [11] Nghiên cứu

đã chỉ ra dự báo cường độ bão bằng phương pháp này cho hiệu quả hơn hẳn các phương pháp khác đang sử dụng tại Việt Nam Cụ thể dự báo hạn 5 ngày sai số tốc độ gió cực đại trong bão khoảng 9m/s còn áp suất cực tiểu khoảng 7mb

Trong một nghiên cứu khác, GS.TS Trần Tân Tiến đã tiến hành khảo sát vai trò của

bộ lọc Kalman tổ hợp đồng hóa số liệu vệ tinh và cao không trong mô hình WRF Cơn

bão được chọn để thử nghiệm là bão Nari, hạn dự báo 5 ngày [12] Trong hầu hết các

trường hợp dự báo, bão Nari chịu ảnh hưởng của sự mở rộng hoạt động của áp cao Tây Thái Bình Dương sang phía tây, mức độ lấn tây ít hay nhiều tùy trường hợp dự báo, nhưng hoàn toàn không có sự xuất hiện của không khí lạnh Và hiện nay cũng chưa có nghiên cứu nào về dự báo cường độ bão bằng bộ lọc Kalman tổ hợp trong điều kiện có không khí lạnh

1.2 PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ

Hiện nay, các bản tin dự báo thời tiết đôi khi cho kết quả sai lệch do điều kiện ban

đầu không chính xác [8], điều này do đặc thù của mô hình dự báo thời tiết có tính phụ

thuộc mạnh vào trường ban đầu (trường đầu vào của mô hình) Một trong những phương pháp làm chính xác điều kiện ban đầu cho mô hình là đồng hóa số liệu, quá trình này tạo trường ban đầu tốt nhất có thể cho một mô hình dự báo, dựa trên mối quan hệ động lực và xác suất thống kê Về cơ bản đồng hóa số liệu có thể được chia

Trang 15

6

thành các nhóm khác nhau : tuần tự; không tuần tự, gián đoạn, liên tục, biến phân,…phụ thuộc vào quá trình đồng hóa, thuật toán Hiện tại đồng hóa số liệu được chia thành 2 nhómchính:

Đồng hóa biến phân (3Dvar, 4Dvar): cực đại hóa khả năng của trạng thái

phân tích, dựa vào số liệu quan sát và trạng thái nền Phương pháp tiếp cận này dựa trên thuật toán bình phương tối thiểu của hàm giá

Đồng hóa dãy (OI, KF, EnKF): cực tiểu phương sai của trạng thái phân tích

dựa vào số liệu quan sát và trạng thái nền Phương pháp này thực hiện dựa trên các quá trình địa phương hóa để ước tính các toán tử ma trận khác nhau

Trong đó phương pháp lọc tổ hợp mà đại diện là lọc Kalman tổ hợp là một trong những phương pháp được tiếp cận nhiều nhất hiện nay Vì tính ưu việt trong quá trình tính toán song song hóa và dễ dàng ứng dụng trong nghiệp vụ Và hơn nữa lọc Kalman tổ hợp cho phép xác định được sai số dự báo theo thời gian, đây là ưu điểm của Kalman tổ hợp so với các phương pháp đồng hóa biến phân (3Dvar, 4Dvar) Trong phần này một biến thể cụ thể của lọc Kalman tổ hợp, gọi là lọc Kalman tổ hợp biến đổi địa phương hóa (LETKF) sẽ được trình bày và thử nghiệm Một cách cơ bản, lọc LETKF là một phương pháp theo đó tại mỗi điểm nút lưới, chúng ta sẽ chọn một lân cận mô hình với kích thước cho trước (ví dụ một không gian 3 chiều có kích thước 9  9  3 với tâm là điểm nút chúng ta đang quan tâm) Với không gian con này, chúng ta sẽ chọn ra tất cả các quan trắc cho được bên trong không gian này và tạo ra một vectơr quan sát lân cận riêng biệt Sau đó, sử dụng ma trận nhiễu tổ hợp nền để biến đổi từ không gian căng bởi số điểm nút lưới địa phương sang không gian con căng bởi số thành phần tổ hợp Điều này sẽ làm giảm đáng kể khối lượng tính toán ma trận vì không gian tổ hợp thường nhỏ hơn không gian địa phương rất nhiều

Do đó, các phép toán ma trận sẽ có độ chính xác cao hơn Để minh họa thuật toán một cách rõ ràng, nhắc lại rằng ma trận nhiễu tổ hợp nền X f (có số chiều N K)

được định nghĩa như sau:

𝑋𝑓 = {𝑥1𝑓− 𝑥̅𝑓|𝑥2𝑓− 𝑥̅𝑓| … |𝑥𝐾𝑓− 𝑥̅𝑓} (1.1)

Trang 16

∇𝑥(𝑑𝑇𝑥) = 𝑑

∇𝑥(𝑥𝑇𝐴𝑥) = 2𝐴𝑥 chúng ta sẽ thu được giá trị 𝑤̅𝑎 làm cực tiểu hóa hàm giá (2.3) như sau:

𝑤̅𝑎 = 𝑃̅𝑎(𝑌𝑓)𝑇𝑅−1[𝑦0− 𝐻(𝑥̅𝑓)], (1.4) trong đó

Với ma trận K thu được ở trên, giá trị trạng thái trung bình tổ hợp tại điểm nút chúng

ta đang quan tâm sẽ được cho bởi:

𝑥̅𝑎 = 𝑥̅𝑓+ 𝐾[𝑦0− 𝐻𝑥̅𝑓] (1.8) Nhiệm vụ cuối cùng của chúng ta là xây dựng bộ tổ hợp các trạng thái phân tích Để làm điều đó, chúng ta chú ý rằng:

Trang 17

8

𝑃𝑎 = (𝐼 − 𝐾𝐻)𝑃𝑓,

và kết hợp với (2.8), chúng ta thu được:

1 𝐾−1𝑋𝑎(𝑋𝑎)𝑇 = 𝑃𝑎 = (𝐼 − 𝑋𝑓𝑃̂𝑎(𝑌𝑓)𝑇𝑅−1) 1

𝐾−1𝑋𝑓(𝑋𝑓)𝑇 = 1

𝐾−1𝑋𝑓(𝐼 − 𝑃̂𝑎(𝑌𝑓)𝑇𝑅−1𝑌𝑓)(𝑋𝑓)𝑇 = 1

- Bước 1: tại mỗi điểm nút lưới, chọn một vùng thể tích lân cận bao xung quanh

điểm nút đó để xây dựng ma trận nhiễu nền địa phương

𝑋𝑓 = [(𝑥1𝑓 − 𝑥̅𝑓), … , (𝑥𝑘𝑓 − 𝑥̅𝑓)];

- Bước 2: Trong mỗi thể tích lân cận, tìm tất cả các quan trắc bên trong thể tích

lân cận này và xây dựng ma trận quan trắc nhiễu nền 𝑌𝑓 = [𝐻(𝑥1𝑓 −𝑥̅𝑓), … , 𝐻(𝑥𝑘𝑓 − 𝑥̅𝑓)] (Nếu H là toán tử tuyến tính, khi đó 𝑌𝑓 = 𝐻𝑋𝑓) Đồng thời xây dựng ma trận sai số quan trắc R ứng với các quan trắc bên trong thể tích;

- Bước 3: Tính ma trận sai số hiệp biến biến đổi 𝑃̂𝑎 theo (2.6) và sau đó ma trận trọng số K theo (1.7);

- Bước 4: Cập nhật giá trị trung bình tổ hợp địa phương 𝑥̅𝑎 theo (1.8)

- Bước 5: Tính ma trận nhiễu phân tích Xa theo (1.11) và cộng vào 𝑥̅𝑎 để thu được tổ hợp phân tích lân cận mới (𝑥𝑘𝑎 = 𝑥̅𝑎 + 𝑋𝑘𝑎);

- Bước 6: Chọn điểm giữa của vector tổ hợp vector phân tích lân cận 𝑥𝑘𝑎 và gán điểm này cho điểm nút lưới chọn ở bước 1

- Bước 7: Quay trở lại bước 1 và lặp lại cho đến hết tất cả các điểm nút lưới

Có thể nhận thấy dễ dàng trong các bước tính toán ở phía trên rằng các điểm nút lưới khác nhau được thực thi một cách hoàn toàn độc lập với nhau Đây là một ưu điểm của lọc LETKF vì chúng ta có thể song song hóa bộ lọc này một cách rất hiệu

Trang 18

9

quả bằng cách chia các phần công việc độc lập cho các lõi tính toán khác nhau Điều này cho phép tăng tính hiệu quả tính toán lên rất nhiều và giúp lọc LETKF có được ưu điểm mà lọc Kalman tổ hợp không có được

1.3 SƠ LƯỢC VỀ MÔ HÌNH WRF

1.3.1 Giới thiệu về mô hình WRF

Mô hình Dự báo và Nghiên cứu Thời tiết WRF (Weather Research and Forcasting Model) là mô hình số trị được ứng dụng trong công tác dự báo và cảnh báo thời tiết nghiệp vụ tại nhiều nước trên thế giới, trong đó có Việt Nam Mô hình này phục vụ một loạt các ứng dụng khí tượng trên nhiều quy mô khác nhau, từ vài mét đến hàng ngàn kilômét

Mô hình WRF cung cấp hai bộ giải để tính các phương trình khí quyển Các biến thể của mô hình là WRF-ARW (Advanced Research WRF) phiên bản nghiên cứu nâng cao và WRF-NMM (Nonhydrostatic Mesoscale Model) phiên bản quy mô vừa phi thủy tĩnh

Mô hình WRF nâng cao phiên bản 3.0 hỗ trợ nhiều chức năng khác nhau, bao gồm:

• Số liệu thực và mô phỏng lí tưởng;

• Các lựa chọn điều kiện biên cho cả trường hợp số liệu thực và trường hợp lí tưởng;

• Đầy đủ tùy chọn vật lý; thủy tĩnh và phi thủy tĩnh (tùy chọn thời gian chạy);

• Ứng dụng theo các quy mô khác nhau, từ mét đến hàng ngàn cây số [6]

Các thành phần của mô hình WRF:

Dựa vào sơ đồ ta thấy các thành phần chính của mô hình WRF gồm:

• Hệ thống tiền xử lý của mô hình WPS (The WRF Pre-processing System)

• Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA)

• Môđun mô phỏng ARW (ARW solver)

• Chương trình đồ họa và xử lý sản phẩm của mô hình (Post-processing &

Visualization tools) [6]

Trang 19

10

Hình 1.1: Sơ đồ hệ thống mô hình WRF [6]

1.3.2 Dữ liệu đầu vào, đầu ra và các bước chạy mô hình WRF

Dữ liệu đầu vào của mô hình WRF là số liệu phân tích và dự báo của mô hình toàn cầu GFS Dữ liệu đầu ra là số liệu các trường khí tượng dự báo Trong dự báo cường độ bão, dữ liệu đầu ra là số liệu tốc độ gió mạnh nhất gần tâm bão (VMAX) và áp suất cực tiểu tại tâm

Chạy mô hình WRF ARW trường hợp dữ liệu thật

Bước 1: Cần phải chạy thành công WPS và tạo tệp met_em.*

Bước 2: Liên kết hoặc sao chép các tập tin đầu ra WPS để chạy thư mục cd test/em_real và ln –s / / /WPS/met_em.d01.*

Bước 3: Chỉnh sửa tệp tin namelist.input cho các tùy chọn thời gian chạy (phải sửa

&time_control để bắt đầu, kết thúc và tích phân thời gian và &domains cho miền lưới)

Bước 4: Chạy chương trình khởi tạo dữ liệu thực: /real.exe

Bước5: Chạy chương trình thành công sẽ cho ra tệp tin khởi tạo mô hình (wrfinput_d01) và biên (wrfbd_d01)

Trang 21

2.1 HOÀN LƯU QUY MÔ LỚN TRONG THỜI KÌ CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH

Không khí lạnh là hiện tượng khối không khí rất lạnh từ lục địa Châu Á di chuyển xuống khu vực nước ta vào thời kỳ gió mùa mùa đông Diễn biến của gió mùa mùa đông trên lãnh thổ Việt Nam có thể phân thành hai thời kì: Thời kì tiến triển của gió mùa mùa đông (tháng 11-1) và thời kì suy thoái của gió mùa mùa đông (tháng 2-4)

[14] Vậy thời kì có không khí lạnh hoạt động ở nước ta là khoảng từ tháng 11 đến

tháng 4

Vào thời kì tiến triển của gió mùa mùa đông, rãnh thấp xích đạo đã lùi xuống bán cầu Nam trước sự phát triển của áp cao lục địa châu Á Áp cao cận nhiệt đới Thái Bình Dương thu hẹp lại, lùi sang phía đông và lùi về phía nam Trên cao (từ mực 700mb trở lên) dòng xiết gió tây cận nhiệt đới chiếm ưu thế trên lục địa châu Á tới tận vĩ tuyến

18oN Những hình thế chính chi phối thời tiết trong thời kì có không khí lạnh bao gồm:

áp cao Siberia và áp cao Thái Bình Dương

2.1.1 Áp cao Siberia

Về mùa đông, ở mực sát mặt đất (850 mb), hoàn lưu của áp cao Siberia bao trùm cả vùng viễn đông Nga và bắc Trung Quốc Khi áp cao nảy mạnh lên, khí áp bề mặt ở trung tâm lên tới 1030mb, rìa phía nam của nó mở rộng lần sau xuống phía nam tới tận các vĩ độ thấp của vùng nhiệt đới Khi đó dải áp thấp xích đạo đã lùi xuống phía nam

xích đạo với một vùng áp thấp trên lục địa châu Úc [14]

Áp cao cận nhiệt đới Thái Bình Dương lúc này thu hẹp lại và lùi xa về phía đông Cũng thời gian đó lưỡi phía nam của áp cao Siberia tách ra, hình thành một áp cao phụ trên biển Đông Trung Quốc có vị trí gần trung với áp cao cận nhiệt đới Ở xa hơn về phía bắc, nằm giữa hai áp cao Siberia và áp cao Thái Bình Dương là áp thấp Aleut Trong mùa đông, không khí cực đới từ rìa phía nam của áp cao Siberia mỗi khi mạnh

Trang 22

13

lên lại tràn về phía nam và ảnh hưởng đến Việt Nam theo hướng đông bắc, tạo ra những đợt gió mùa đông bắc Vào thời kì đầu, không khí cực đới tràn đến miền bắc Việt Nam chủ yếu qua đường lục địa Trung Quốc, vì thế nó còn giữ được đặc tính lạnh khô

Khi áp cao này suy yếu, lưỡi áp cao bị tách ra và hình thành hoặc tiếp thêm cho áp cao phụ trên biển Đông Trung Quốc Áp cao phụ này mạnh lên và thay thế áp cao Siberia

đã rút khỏi lãnh thổ Việt Nam

Như vậy đối với nửa phần phía bắc, về mùa đông tồn tại đan xen ảnh hưởng chủ yếu của hai trung tâm tác động là áp cao Siberia và áp cao phụ biển Đông Trung Quốc

2.1.2 Áp cao Thái Bình Dương

Áp cao Thái Bình Dương là một trong những trung tâm khí áp ít di chuyển nhất Trong thời kì chuyển tiếp từ mùa đông sang mùa hè, áp cao Thái Bình Dương di chuyển lên

phía Bắc và lấn dần sang phía Tây, đồng thời cường độ cũng mạnh dần lên [14]

Trong tháng 11, tại bề mặt, tâm áp cao lùi về phía đông nam và phạm vi thu hẹp hơn

so với tháng 10 Lưỡi áp cao vẫn lấn mạnh sang phía tây và hoàn lưu của nó vẫn bao trùm lãnh thổ Việt Nam Trong tháng 12, tại bề mặt, áp cao Thái Bình Dương tiếp tục lùi về phía Đông nhường chỗ cho áp thấp Aleut hoạt động mạnh trên khu vực giữa Bắc Thái Bình Dương.Trên mực 850mb, áp cao tiếp tục dịch chuyển về phía nam nên hoàn lưu phía tây của nó chỉ thổi tới phần nhỏ phía nam của lãnh thổ Việt Nam Trong tháng

1 và tháng 2, trên mực 850, so với bề mặt, vị trí trung tâm áp cao không thay đổi nhiều nhưng hoàn lưu của nó đã vươn mạnh sang phía tây, tới nam biển Đông và phần phía nam của lãnh thổ Việt Nam

2.2 SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ BÃO

2.2.1 Dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ):

Trên vùng nhiệt đới, trong nửa dưới tầng đối lưu thường tồn tại một dải tương đối hẹp, tại đó có sự hội tụ của các dòng tín phong từ hai bán cầu, đối lưu phát triển mạnh, di chuyển hướng B-N cùng với hoạt động biểu kiến của Mặt trời được gọi là dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) Trên vùng Tây Bắc Thái Bình Dương có tới 85-90% số các cơn bão

hình thành trong vùng ITCZ và rãnh xích đạo [10] ITCZ dịch chuyển theo mùa Từ

mùa đông sang mùa hè, ITCZ dịch chuyển từ NBC lên BBC, mùa hè sang mùa đông

Trang 23

14

ITCZ dịch chuyển từ NBC về lại BBC

Trong tháng 11, từ mực 1000 đến 850mb, gió mùa mùa đông kết hợp với tín phong đông bắc xâm nhập xuống phía nam, tiếp tục đẩy ITCZ xuống vùng cận xích đạo Trên mực 850mb, ITCZ cũng bị đẩy xuống và hình thành ITCZ kép, kết thúc thời kì hoạt động của ITCZ ở BBC Trong tháng 4, ở vùng xích đạo tồn tại ITCZ kép Tín phong BBC chưa rút lui hẳn nhưng tín phong NBC cũng chưa vượt lên được phía Bắc Hình

thế này phản ánh tháng chuyển tiếp mùa hè sang mùa đông ở BBC.:

Khi bão đổ bộ lên các vĩ độ cao thường kéo theo ITCZ lên phía bắc, nhưng khi bão đổ

bộ vào đất liền thì ITCZ mất đi, một ITCZ khác lại được thiết lập ở vĩ độ thấp hơn Khi không khí lạnh xâm nhập xuống phía Nam cũng làm cho ITCZ bị đẩy lùi xuống phía nam

Tại đây dòng thăng khổng lồ đi lên tạo điều kiện cho nguồn ẩm của các khối khí nóng

ẩm tồn tại lâu ngày trên biển ở rìa của hai đới áp cao cận nhiệt đới ngưng kết để hình thành mây và mưa

Rãnh xích đạo là một trong những nhân tố của gió mùa mùa đông Dọc theo rãnh này thường tồn tại những nhiễu động Sự phát triển của chuyển động đối lưu gắn liền với các đợt xâm nhập lạnh và thường là gần như ít di chuyển

2.2.3 Áp cao Thái Bình Dương

Vào mùa đông, áp cao Thái Bình Dương suy bắt đầu suy yếu và lùi ra phía đông, trục sống áp cao ở khoảng 30-320N Từ rìa phía tây nam của sống áp cao TBD, nhiễu động sóng đông hình thành có trục rãnh ở khoảng 1200E Phía trước rãnh có gió đông bắc, phía sau rãnh có gió đông nam, phía nam trục của dải thấp có gió tây nam Từ phần phía trước của sóng đông áp thấp hình thành trên biển và phát triển thành xoáy thuận nhiệt đới Bão di chuyển dưới tác động của gió đông trên mực 500 mb, ở rìa phía nam

Trang 24

15

nam của trục áp cao Thái Bình Dương [10]

2.2.4 Áp cao lục địa châu Á

Áp cao lạnh kèm theo front lạnh từ nam lục địa Trung Quốc di chuyển xuống miền Bắc Việt Nam trong thời kì mùa đông

Rãnh thấp từ lục địa Trung Quốc di chuyển ra phía đông đến bờ Đông Á, vẫn duy trì cường độ hoặc sâu thêm Trục của áp cao TBD nằm theo vĩ hướng khoảng 250N và phạm vi ảnh hưởng của nó đến 1300E [10]

2.3 CƠN BÃO ĐƯỢC CHỌN ĐỂ THỬ NGHIỆM

2.3.1 Bão Nari (2013)

Bão Nari (tên chỉ định quốc tế: 1325, tên chỉ định JTWC: 24W, tên Việt Nam: Bão số 11) là cơn áp thấp thứ 40, cơn bão nhiệt đới thứ 25 và cơn bão cuồng phong thứ 8 (theo danh sách bão) trong mùa bão Tây Bắc Thái Bình Dương 2013

Vùng chịu ảnh hưởng của bão gồm: Philippines, Việt Nam, Lào và Thái Lan

Cơn bão Nari (bão số 11) được xác định đi vào Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng và Quảng Nam Bão đổ bộ vào thành phố Đà Nẵng rạng sáng ngày 15/10/2013 với sức gió cấp

12, giật cấp 13, tương đương 130 km/h và gây thiệt hại nặng nề, khiến ít nhất 3 người chết và 49 người bị thương Theo báo cáo của UBND thành phố Đà Nẵng, ước tính tổng thiệt hại lên đến 868,8 tỷ đồng (khoảng hơn 41 triệu USD)

Tại thành phố Đà Nẵng, từ 13:00 đến 22:45 ngày 14/10, bão Nari đã gây sự cố trên đường dây trung thế, làm mất điện tại nhiều khu vực trong thành phố Ngoài ra hơn

1200 cột đèn chiếu sáng bị gãy đổ Ước tỉnh thiệt hại của ngành điện khoảng 30 tỷ đồng (trên 1,4 triệu USD)

Ngày 15/10, tuyến đường sắt Bắc-Nam đi qua quận Liên Chiểu bị ách tắc do cây đổ Tuyến quốc lộ 1A cũng bị chia cắt, hàng ngàn ô tô phải chờ bão tan, hết ngập mới có thể tiếp tục hành trình Các tuyến đường ven biển bị hư hỏng nghiêm trọng Ước tính thiệt hại của hệ thống giao thông khoảng 45 tỷ đồng (trên 2,1 triệu USD)

Thiệt hại về nhà cửa và cơ sở vật chất ước tính khoảng 141,6 tỷ đồng Toàn thành phố

Đà Nẵng có 122 nhà bị sập hoàn toàn, hơn 4200 nhà bị hư hỏng Ước tính thiệt hại về nhà ở khoảng 96,6 tỷ đồng Ngoài ra còn có 100 phòng học bị tốc mái, 35 nhà mẫu

Trang 25

xanh đô thị bị ngã đổ, gây thiệt hại lên đến 260 tỷ đồng (khoảng 12,4 triệu USD) [13]

Bảng 2.1: Thông tin cơ bản về bão Nari [5]

Thời gian tồn tại (JMA) 150 (giờ) / 6.250 (ngày)

Duy trì liên tục trong 10 phút: 140 km/h Duy trì liên tục trong 1 phút: 195 km/h Bán kính gió lớn nhất 70 (nm) / 130 (km)

-15 hPa/ 12 giờ -22hPa/ 24 giờ -28hPa/ 48 giờ

Trang 26

17

2.3.2 Đường đi cơn bão

Hình 2.1: Đường đi bão Nari [5]

Bão Nari hình thành từ ngoài khơi biển phía Đông Phillipines, bão đi ngang qua miền Bắc Philippines, biển Đông, miền trung Việt Nam, Lào và kết thúc tại Thái Lan

Trang 27

2.4.1 Cấu trúc miền lưới

Miền lưới thiết kế cho thử nghiệm dự báo cơn bão Nari năm 2013 là lưới lồng gồm 2 miền (36/12 km), miền lưới 1 gồm 151x151 điểm lưới và miền lưới 2 là 181x181 với tâm miền tính cố định ở 119.0oE và 15.4oN, sử dụng trong mô hình WRF phiên bản 3.1.1 Lưới tính được mô tả trên hình 2.3

Trang 28

Bảng 2.2 Sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF ứng với các option cụ thể

Vi vật lý mp_physics = 1, Kessler scheme

= 2, Lin et al scheme

= 3, WSM 3-class simple ice scheme

= 4, WSM 5-class scheme

= 5, Ferrier (new Eta) microphysics

= 6, WSM 6-class graupel scheme

Trang 29

20

Bức xạ sóng ngắn ra_sw_physics = 1, Dudhia scheme

= 2, Goddard short wave Đối lưu cu_physics = 1, Kain-Fritsch (new Eta) scheme

= 2, Betts-Miller-Janjic scheme

Dự báo tổ hợp với điều kiện ban đầu được tạo ra từ Kalman tổ hợp đồng hóa số liệu quan trắc với 21 thành phần tổ hợp tương ứng với 21 lần dự báo ứng với các tổ hợp sơ

đồ tham số hóa vật lý khác nhau trong bảng 2.2

Bảng 2.3 Thành phần tổ hợp tương ứng với các lựa chọn sơ đồ vật lý khác

Trang 30

MI

Dự báo bão với điều kiện ban đầu được tạo ra từ lọc Kalman tổ hợp với sai số của mô hình được xác định bằng phương pháp tăng cấp nhân (Multiplicative Inflation)

MP

Dự báo bão với điều kiện ban đầu được tạo ra từ lọc Kalman tổ hợp với sai số của mô hình được xác định bằng phương pháp đa vật lý (Multiple Physics)

2.4.4 Các phương pháp đánh giá

- Phương pháp thống kê

Theo Wilks (1995) , sai số trung bình tuyệt đối (MAE) được sử dụng để đánh giá các dự báo của biến khí quyển liên tục Do vậy, MAE được áp dụng như một chỉ

số để đánh giá sai số cường độ bão (áp suất mực biển cực tiểu tại tâm - PMIN và tốc

độ gió cực đại gần tâm - VMAX) Với MAE - sai số trung bình tuyệt đối được tính bằng công thức sau:

𝑀𝐴𝐸 = 1

𝑛∑𝑛𝑖=1|𝑦𝑖− 𝑂𝑖| (2.1) Trong đó, MAE là sai số trung bình tuyệt đối; là giá trị dự báo; là giá trị quan trắc; n là độ dài chuỗi số liệu

- Phương pháp đánh giá dựa vào sai số quỹ đạo bão

Vì bề mặt trái đất không phẳng nên sai số quỹ đạo phải tính đến ảnh hưởng của độ cong của bề mặt trái đất, theo công thức tính sai số quỹ đạo như sau:

Trang 31

22

𝑃𝐸 = 𝑅𝑒 ∗ arcos[sin(𝑎1) ∗ sin(𝑎2) + cos(𝑎1) ∗ cos(𝑎2) ∗ cos(𝛽3− 𝛽2)] (2.2) Trong đó, Re là bán kính trái đất có giá trị 6378.16 km; α1, α2 là vĩ độ của tâm bão thực

tế và tâm bão do mô hình dự báo (đơn vị radian); β1, β2 là kinh độ của tâm bão thực tế

và tâm bão do mô hình dự báo (đơn vị radian)

Và giá trị trung bình sai số khoảng cách MPE được tính như sau:

𝑀𝑃𝐸𝑗 =∑ 𝑃𝐸𝑖,𝑗

𝑛 𝑖=1

Trong đó, PE là sai số khảng cách của từng trường hợp dự báo; n là số trường hợp thử nghiệm; j là hạn dự báo

Trang 32

23

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM

3.1 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG HOÀN LƯU

Thử nghiệm dự báo quỹ đạo và cường độ bão Nari hạn 3 ngày, với thời điềm bắt đầu

từ 00 giờ ngày 12 tháng 10 năm 2013 và kết thúc vào 00 giờ ngày 15 tháng 10 năm

2013 Để đánh giá vai trò của phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lí, thử nghiệm dự báo bão Nari được tiến hành trong ba trường hợp MI (tăng cấp nhân), MP (đa vật lí),

PF (trường hợp xem mô hình là hoàn hảo không chứa sai số)

Về hình thế synop trong khoảng thời gian trên, tại mực 850 hPa, bão chịu tác động của

áp cao lạnh phía bắc và cơn bão ở phía đông đảo Luzon Phillipines Áp cao này tác động trực tiếp đến cường độ và quỹ đạo bão

Hình 3.1: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn

bão Nari dự báo lúc 00 UTC ngày 12 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a),

MP (b), PF (c)

Vào thời điểm 00 giờ ngày 12 tháng 10, cũng là thời điểm khởi tạo miền tính, tâm bão nằm tại vị trí (16oN; 119oE), tốc độ gió cực đại gần tâm bão khoảng 20-25 m/s Phía bắc có một áp cao lạnh có tâm vào khoảng (37oN; 120oE) Áp cao này đang phát triển

và có xu hướng mở rộng xuống phía nam Chính áp cao lạnh này đã khống chế không cho quỹ đạo bão đi lên phía bắc Ngoài ra ở ngoài khơi biển đông còn có một cơn bão khác đang hình thành Ở thời điểm ban đầu, cả ba thử nghiệm MI, MP, PF đều mô phỏng vị trí, cường độ bão cũng như vị trí cường độ của áp cao lạnh tương đồng với nhau vì trường đầu vào của cả 3 thử nghiệm trên đều lấy từ mô hình toàn cầu GFS

a

)

b )

c )

Trang 33

24

MP (b), PF (c)

Sau 12 giờ, đến 12 giờ ngày 12 tháng 10, hình thế synop bắt đầu có sự biến đổi Ở phía bắc, áp cao lạnh lục địa có xu hướng dịch sang phía đông Bão di chuyển theo hướng tây và mạnh dần lên, vị trí tâm bão vào khoảng (16oN; 118oE) Không có sự chênh lệch lớn về vị trí tâm bão trong ba trường hợp thử nghiệm, nhưng có sự khác biệt về cường

độ Cụ thể ở hình 3.2b, khu vực xung quanh vị trí tâm bão được thể hiện chủ yếu bằng màu xanh dương, tốc độ gió cực đại vào khoảng 35-40 m/s Trong khi đó ở hình 3.2a

và 3.2c, tốc độ gió cực đại chỉ khoảng 30-35 m/s Hoàn lưu của áp cao lạnh mở rộng xuống phía nam nhiều hơn trong hình 3.2c so với hình 3.2a và 3.2b, dẫn đến tâm bão trong thử nghiệm PF lùi xuống phía nam hơn, vị trí tâm bão vào khoảng (15oN;

118oE)

a

)

b )

c )

Trang 34

25

MP (b), PF (c)

Trong 12 giờ tiếp theo, tức là thời điểm 00h ngày 13 tháng 10 năm 2013, bão tiếp tục mạnh lên và đổi hướng rõ rệt trong cả ba thử nghiệm MI, MP và PF Bão di chuyển theo hướng tây Trong thử nghiệm MI và MP (hình 3.3a và 3.3b), bão di chuyển nhanh hơn so với thử nghiệm PF (hình 3.3c) Cụ thể, trong hình 3.3a và 3.3b, tâm bão vào khoảng (16oN; 114oE), hình 3.3c là (16oN; 115oE)

Trong cả ba thử nghiệm dự báo, bão mạnh lên nhanh chóng, tốc độ gió cực đại đạt mức 40-50 m/s, hoàn lưu của áp cao thu hẹp lại, tạo điều kiện cho quỹ đạo bão dịch lên phía bắc

Hình 3.4: Trường đường dòng mực 850 hPa với tốc độ gió ở mực tương ứng của cơn bão

Nari dự báo lúc 12 UTC ngày 13 tháng 10 năm 2013 trong ba trường hợp MI (a), MP (b), PF

c )

b )

c )

Trang 35

MI, MP và PF

MP (b), PF (c)

Trong 12 giờ tiếp theo, tức thời điểm 00 giờ ngày 14 tháng 10 năm 2013, trong cả ba thử nghiệm MI, MP và PF, hoàn lưu áp cao lạnh thu hẹp nhanh chóng nên quỹ đạo bão lệch bắc rõ rệt Lúc này áp cao lạnh đã di chuyển sang phía đông, hoàn lưu của nó không còn ảnh hưởng nhiều đến quỹ đạo bão Trong thử nghiệm MI và PF (hình 3.5a

và 3.5c), tâm bão ở vị trí khoảng (17oN; 112oE) Riêng thử nghiệm MP (hình 3.5b), tâm bão là (17oN; 111oE), bão di chuyển theo hướng tây nhanh hơn so với hai trường hợp còn lại Về cường độ, trong thử nghiệm MP (hình 3.5b) cường độ bão dự báo vẫn yếu hơn so với hai thử nghiệm MI và PF (tốc độ gió cực đại trong thử nghiệm MP khoảng 35-40 m/s, thử nghiệm MI và PF là 40-50 m/s)

a

)

b )

c

= )

Trang 36

27

MP (b), PF (c)

Sau 48 giờ dự báo, tức thời điểm 12 giờ ngày 14 tháng 10 năm 2013, thử nghiệm MP (hình 3.6b) cho ra kết quả dự báo khác biệt rõ rệt với hai trường hợp còn lại về cả cường độ và quỹ đạo Trong thử nghiệm MI và PF (hình 3.6a và 3.6c), bão lệch về phía bắc do không còn hoàn lưu của áp cao lạnh khống chế, tâm bão vào khoảng (18oN; 111oE) Nhưng ở thử nghiệm MP (hình 3.6b), bão lại không có xu hướng lệch bắc, ngoài ra bão cũng di chuyển theo hướng tây nhanh hơn Tại thời điểm 12 giờ ngày

14, tâm bão trong thử nghiệm MP là (17oN; 110oE) Về cường độ, trong thử nghiệm

MP, cường độ bão dự báo bắt đầu suy yếu, tốc độ gió cực đại chỉ còn khoảng 20-25 m/s Trong hai thử nghiệm MI và PF (hình 3.6a và 3.6c) bão vẫn còn rất mạnh, tốc độ gió cực đại trên 50 m/s

a

)

b )

c )

Trang 37

28

MP (b), PF (c)

Vào lúc 0 giờ ngày 15 tháng 10, trong thử nghiệm MP (hình 3.7b) bão đổ bộ vào Bắc Trung Bộ Việt Nam, tâm bão vào khoảng (15oN; 109oE), tốc độ gió cực đại khoảng 20-25 m/s Trong khi đó ở thử nghiệm MI và PF (hình a và c), bão vẫn còn đang ở ngoài khơi, tâm bão khoảng (17oN; 111oE), cường độ bão suy yếu đôi chút, tốc độ gió cực đại khoảng 40-50 m/s

Sự rút lui của áp cao lạnh phía bắc tác động lên quỹ đạo bão Nari, làm cho quỹ đạo bão lệch về phía bắc Tuy nhiên thử nghiệm MP lại đưa ra dự báo khác với hai trường hợp còn lại về thời điểm bão đổ bộ và cường độ bão Trong thử nghiệm MP, dù áp cao lạnh đã rút đi và hoàn lưu của nó không còn ảnh hưởng nhưng quỹ đạo bão vẫn không

bị lệch về phía bắc như trong hai thử nghiệm MI và PF Vì vậy quỹ đạo dự báo trong thử nghiệm MP tương đồng với quỹ đạo thực tế nhất và có độ chính xác cao nhất trong

ba thử nghiệm

a

)

b )

c )

Trang 38

29

3.2 KẾT QUẢ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO

Hình 3.8: Quỹ đạo quan trắc (màu đen), các thành phần tổ hợp (đường mảnh), thử

nghiệm PF (hình a); MI (hình b) và MP (hình c) bắt đầu dự báo lúc 00 UTC ngày 12

a

)

b )

c )

Định dạng
Số trang	77
Dung lượng	3,52 MB