Thử nghiệm dự báo quỹ đạo 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.HCM KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN NGUYỄN PHƯỚC BẢO NGUYÊN THỬ NGHIỆM DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ TRONG ĐIỀU KI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCM

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

NGUYỄN PHƯỚC BẢO NGUYÊN

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO QUỸ ĐẠO 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 - 11/2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TP.HCM

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ

TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Phước Bảo Nguyên MSSV: 0250010025 Khóa: 2013 – 2017

Giảng viên hướng dẫn: Th.s Phạm Thị Minh

TP HỒ CHÍ MINH - 11/2017

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 05 tháng 11 năm 2017

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 quỹ đạo bão bằng phương pháp lọc Kalman tổ

hợp đa vật lý trong điều kiện có không khí lạnh

2 Nhiệm vụ :

- Tìm hiểu hoàn lưu chung khí quyển khi bão hoạt động trong điều kiện có không

khí lạnh

- Chọn một cơn bão đặc trưng để làm dự báo quỹ đạo

- Tìm hiều về sự liên quan giữa không khí lạnh và bão

- Tìm hiẻu về mô hình WRF

- Tìm hiều về phương pháp lọc Kalmal, phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý

- Áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý vào việc dự báo quỹ đạo bão

trong điều kiện có không khí lạnh

- Đánh giá kết quả dự báo quỹ đạo (so sánh với quan trắc và so sánh sai số dự báo

với phương pháp khác)

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 Nội dung và yêu cầu đã được thông qua bộ môn

Trưởng bộ môn

LỜI CÁM ƠN

Đầu tiên, tôi xin gửi lời cám ơn chân thành, sâu sắc nhất đến Th.s Phạm Thị Minh

Dù công việc hằng ngày vô cùng bận rộn nhưng Cô 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

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

MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG I DANH MỤC HÌNH II

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đồ án 1

2 Mục tiêu 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 2

6 Kết cấu của đồ án 2

CHƯƠNG 1 3

TỔNG QUAN VỀ BÃO VÀ KHÔNG KHÍ LẠNH 3

1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ QUỸ ĐẠO BÃO TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH TRÊN THẾ GIỚI VÀ TẠI VIỆT NAM 3

1.2 TỔNG QUAN VỀ BÃO, KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ MỐI QUAN HỆ GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ QUỸ ĐẠO BÃO 4

1.2.1 Tổng quan về bão 4

1.2.2 Không khí lạnh 7

1.2.3 Mối quan hệ giữa không khí lạnh và quỹ đạo của bão 8

CHƯƠNG 2 10

PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN VÀ MÔ HÌNH WRF 10

2.1 PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN 10

2.1.1 Phương pháp lọc Kalman 10

2.1.2 Phương pháp lọc kalman tổ hợp đa vật lý 10

2.2 MÔ HÌNH WRF 14

2.3 CƠN BÃO ĐIỂN HÌNH 15

2.3.1 Sơ lược về quá trình hoạt động của cơn bão Nari 17

2.3.2 Các thiệt hại do bão Nari gây ra 17

2.4 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM 19

2.4.1 Cấu trúc miền lưới 19

2.4.2 Cấu trúc tổ hợp 20

2.4.3 Các trường hợp thử nghiệm 22

3.1 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG HOÀN LƯU KHÍ QUYỂN 23

3.1.1 Hoàn lưu khí quyển mực 850 mb 23

3.1.2 Hoàn lưu khí quyển mực 700 mb 25

3.1.3 Hoàn lưu khí quyển mực 500 mb 27

3.2 KẾT QUẢ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO 29

3.2.1 Vị trí tâm bão dự báo 29

3.2.2 Sai số dự báo quỹ đạo bão 32

KẾT LUẬN 35

TÀI LIỆU THAM KHẢO 356 PHỤ LỤC PL.1

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Một số thông số về cơn bão Nari[8] 16

Bảng 2.2 Sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF ứng với các option cụ thể 20

Bảng 2.3 Thành phần tổ hợp tương ứng với các lựa chọn sơ đồ vật lý khác nhau 21

Bảng 2.4 Danh sách các trường hợp thử nghiệm 22

Bảng 3.1 Vi trí tâm bão quan trắc và dự báo trong thử nghiệm PF 29

Bảng 3.2 Vi trí tâm bão quan trắc và dự báo trong thử nghiệm MI 34

Bảng 3.3 Vi trí tâm bão quan trắc và dự báo trong thử nghiệm MP 34

Bảng 3.4 Sai số qũy đạo cơn bão Nari với thời điểm dự báo lúc 00 UTC ngày 12/10/2013 (km) 34

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Cấu trúc đặc trưng của bão [7] 5

Hình 1.2: Cấu trúc mặt cắt dọc của một cơn bão[7] 5

Hình 1.3: Khu vực hay xảy ra bão trên thế giới và số bão trung bình hàng năm[6] 6

Hình 2.1 Sơ đồ cho các version WRF mẫu hệ thống 3.[10] 15

Hình 2.2 Quá trình hoạt động của bão Nari (nguồn: commons.wikimedia) 17

Hình 2.3 Cấu trúc miền tính 19

Hình 3.1 Bản đồ đường dòng mực 850 hPa trong thử nghiệm PF (a), thử nghiệm MI (b) và trong thử nghiệm MP (c), với 00 UTC 13, 12 UTC 13, 00 UTC 14, 12 UTC 14 và tốc độ gió tương ứng 24

Hình 3.2 Bản đồ đường dòng mực 700 hPa trong thử nghiệm PF (a), thử nghiệm MI (b) và trong thử nghiệm MP (c), với 00 UTC 13, 12 UTC 13, 00 UTC 14, 12 UTC 14 và tốc độ gió tương ứng 27

Hình 3.3 Bản đồ đường dòng mực 500 hPa trong thử nghiệm PF (a), thử nghiệm MI (b) và trong thử nghiệm MP (c), với 00 UTC 13, 12 UTC 13, 00 UTC 14, 12 UTC 14 và tốc độ gió tương ứng 28

Hình 3.4 Kết quả dự báo quỹ đạo trong thử nghiệm PF (a), thử nghiệm MI (b), thử nghiệm MP (c) 32

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đồ án

Việt Nam nằm ở khu vực của ổ bão ở Tây Bắc Thái Bình Dương, hàng năm nước ta phải chịu thiệt hại nặng nề do bão gây ra cả về tài sản vật chất và con người, cùng với đó chi phí dùng để khắc phục hậu quả sau bão là rất lớn

Quỹ đạo của bão thay đổi và có xu hướng biến thiên cùng với sự dịch chuyển của dải hội tụ nhiệt đới và tác dụng của khối không khí lạnh đẩy dần xuống phía Nam Theo thống kê nhiều năm, có thể nhận thấy được những cơn bão ảnh hưởng trực tiếp đến lãnh thổ Việt Nam chủ yếu từ tháng 9 đến tháng 6, và đây cũng là thời kỳ không khí lạnh hoạt động ảnh hưởng đến nước ta Chính vì thế, nếu như dự báo được quỹ đạo của bão, sẽ có thể phòng tránh được các tổn thất về vật chất lẫn con người Tuy nhiên, chất lượng dự báo bão hiện nay nhiều lúc vẫn chưa đáp ứng được những yêu cầu mà thực tế đặt ra do sai số dự báo quỹ đạo bão còn lớn và hạn dự báo ngắn

2 Mục tiêu của đồ án

- Mục tiêu: Thử nghiệm xem phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý có nâng cao được chất lượng dự báo quỹ đạo bão không ? So sánh với các phương pháp khác để tìm ra được ưu nhược điểm của phương pháp Kalman tổ hợp đa vật lý

- Nhiệm vụ: Tìm hiểu hoàn lưu chung khí quyển khi bão hoạt động trong điều kiện có không khí lạnh Chọn một cơn bão đặc trưng để làm dự báo quỹ đạo Tìm hiều về sự liên quan giữa không khí lạnh và bão Tìm hiẻu về mô hình WRF Tìm hiều về phương pháp lọc Kalmal, phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý Áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý vào việc dự báo quỹ đạo bão trong điều kiện có không khí lạnh Đánh giá kết quả dự báo quỹ đạo (so sánh với quan trắc và so sánh sai số dự báo với phương pháp khác)

3 Nội dung và phạm vi nghiên cứu

- Nội dung

* Thu thập số liệu đường đi của bão, số liệu dự báo quỹ đạo từ các thí nghiệm

* Phân tích số liệu thu được

* 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)

* Viết báo cáo tổng kết

- Phạm vi nghiên cứu:

* Không gian: biển Đông và lãnh thổ Việt Nam trong điều kiện có không khí lạnh

* Thời gian: có bão hoạt động trong điều kiện có không khí lạnh

4 Phương pháp nghiên cứu của đồ án

- Sử dụng phương pháp thu thập số liệu thống kê để đưa ra điểm chung về quỹ đạo của các cơn bão trong điều kiện có không khí lạnh

- Dùng phương pháp dự báo số

- Dùng phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý để đồng hóa dữ liệu

5 Ý nghĩa thực tiễn của đồ án

- Dự báo được quỹ đạo của bão, từ đó có thể cảnh báo sớm, giảm thiểu sự tổn thất về con người và tài sản

6 Kết cấu của đồ án

Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, đồ án gồm 3 chương:

Chương 1: “Tổng quan về bão và không khí lạnh”

Chương này đề cập đến tình hình nghiên cứu liên quan đến đồ án, tổng quan về bão và không khí lạnh, sự ảnh hưởng của không khí lạnh đối với quỹ đạo bão

Chương 2: “Phương pháp lọc Kalman và mô hình WRF”

Chương này giới thiệu về phương pháp lọc Kalman, phương pháp lọc Kalman tổ hợp đa vật lý và mô hình WRF Lý do chọn cơn bão điển hình và sơ lược

về cơn bão đó Thiết kế thí nghiệm

Chương 3: “Các kết quả thử nghiệm”

Chương này trình bày các phân tích, so sánh số liệu thu được từ 3 thí nghiệm PF, MI và MP Từ đó đưa ra đánh giá, nhận xét

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ BÃO VÀ KHÔNG KHÍ LẠNH

1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ QUỸ ĐẠO BÃO TRONG ĐIỀU KIỆN CÓ KHÔNG KHÍ LẠNH TRÊN THẾ GIỚI VÀ TẠI VIỆT NAM

Thực tế cho thấy, dự báo bão là bài toán phức tạp, các bản tin dự báo luôn gặp phải các sai số về vị trí tâm và cường độ, ngay cả với trung tâm dự báo trên thế giới như Hoa Kỳ, Nhật Bản, Úc, Châu Âu… Thậm chí, việc xác định vị trí và cường độ hiện tại của bão từ ảnh mây vệ tinh cũng đã có sai số đáng kể, sai số vị trí tâm bão trung bình 30-50 km (có khi lên đến 100-120 km) Về dự báo, thực tế trong mấy chục năm qua thế giới đã có nhiều tiến bộ trọng dự báo quỹ đạo bão, với sai số dự báo 24 h khoảng 100-150 km

Ở Việt Nam, đối với dự báo bão hạn 5 ngày trên Biển Đông đã có một số tác tác giả nghiên cứu và thu được một số kết quả đáng chú ý Ví dụ như, tác giả Trần Tân Tiến đã khảo sát vai trò của bộ lọc Kalman tổ hợp đồng hóa số liệu vệ tinh và công không trong mô hình WRF để dự báo quỹ đạo và cường độ bão Megi 2010 hạn 5 ngày[3], kết quả thử nghiệm cho thấy khi đồng hóa số liệu hỗn hợp bằng lọc Kalman

tổ hợp ứng dụng trong mô hình WRF đã cải thiện đáng kể kết quả dự báo quỹ đạo bão Tác giả Công Thanh và Trần Tân Tiến năm 2014 đã dự báo quỹ đạo bão ảnh hưởng đên Việt Nam hạn 5 ngày bằng phương pháp tổ hợp sử dụng kỹ thuật nuôi nhiễu, kết quả thí nghiệm cho thấy chất lượng dự báo được nâng cao, kéo dài thời hạn dự báo, khách quan hóa vấn đề dự báo quĩ đạo bão Tác giả Trần Tân Tiến và các cộng sự đã

sử dụng mô hình WRF với 3 sơ đồ đối lưu Betts-Miller-Janjic (BMJ), Kain-Fritsch (KF), Grell-Devenyi (GD) và số liệu dự báo tổ hợp của NCEP để dự báo lại cho các cơn bão trên khu vực Biển Đông trong các năm 2009-2011 gồm 90 trường hợp[4] Tác giả Trần Tân Tiến và các cộng sự đã xây dựng các phương trình dự báo tổ hợp quỹ đạo bão (kinh độ và vĩ độ của tâm bão) ở các hạn dự báo 6, 12,…,120 giờ cho khu vực Biển Đông Trong đó, các nhân tố được chọn bằng phương pháp siêu tổ hợp với 90 trường hợp Kết quả đánh giá trên bộ số liệu phụ thuộc và độc lập cho thấy các phương trình trên có thể sử dụng để dự báo bão ở Việt Nam

1.2 TỔNG QUAN VỀ BÃO, KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ MỐI QUAN HỆ GIỮA KHÔNG KHÍ LẠNH VÀ QUỸ ĐẠO BÃO

1.2.1 Tổng quan về bão

1.2.1.1 Khái niệm về bão

Bão là hiện tượng gió mạnh kèm theo mưa rất lớn do có sự xuất hiện và hoạt động của các khu áp thấp (low pressure area) khơi sâu Bão biển nhiệt đới là danh từ được dịch từ tiếng Anh "tropical cyclone" hoặc "tropical storm" Theo định nghĩa quốc tế, bão biển nhiệt đới phải có gió nhanh hơn 63 km/giờ (cấp 8, 34 knots) Nếu gió yếu hơn 63 km/giờ, gọi là áp thấp nhiệt đới (tropical depression) Nếu gíó mạnh hơn

118 km/giờ (cấp 12, 64 knots), bão được gọi là bão to với cuồng phong (typhoon) Ngoài ra còn có bão rất to hay siêu bão (super typhoon) với gió nhanh hơn 241 km/giờ.[6]

1.2.1.2 Điều kiện hình thành bão

Điều kiện cơ bản để hình thành bão là nhiệt độ cao và những vùng dồi dào hơi nước: khi nhiệt độ cao sẽ làm cho hơi nước bốc lên mạnh và bị đấy lên cao, tại khu vực đó một tâm áp thấp hình thành Do sự chênh lệch khí áp, không khí ở khu vực lân cận sẽ tràn vào Tại tâm bão (mắt bão) không khí chuyển từ trên xuống dưới, xung quanh tâm bão: không khí bốc mạnh lên cao ngưng tụ thành 1 bức tường mây dày đặc, tạo ra những cơn mưa cực lớn và gió xoáy rất mạnh Khi đi vào đất liền hoặc vùng biển lạnh ở các vĩ độ cao, bão mất nguồn năng lượng bổ sung từ không khí nóng ẩm trên biển, cộng với đó là ảnh hưởng của lực ma sát với mặt đất nên suy yếu dần và tan đi.[6]

1.2.1.3 Cấu tạo của một cơn bão

Trong không gian ba chiều, bão là một cột xoáy khổng lồ, ở tầng thấp (khoảng 0−3 km) không khí nóng ẩm chuyển động xoắn trôn ốc ngược chiều kim đồng hồ (ở Bắc Bán Cầu) hội tụ vào tâm, chuyển động thẳng đứng lên trên trong thành mắt bão và tỏa ra ngoài ở trên đỉnh theo chiều ngược lại Ở chính giữa trung tâm của cơn bão không khí chuyển động giáng xuống, tạo nên vùng quang mây ở mắt bão

Hình 1.1: Cấu trúc đặc trưng của bão [7]

Các thành phần chính của bão bao gồm các dải mưa ở rìa ngoài, mắt bão nằm ở chính giữa và thành mắt bão nằm ngay sát mắt bão

Hình 1.2: Cấu trúc mặt cắt dọc của một cơn bão[7]

Giá trị khí áp nhỏ nhất tại tâm bão và tăng dần ra phía rìa bão Càng vào gần tâm, cường độ gió bão càng mạnh, khu vực tốc độ gió mạnh nhất cách tâm bão khoảng vài chục km Vào vùng mắt bão gió đột ngột yếu hẳn, tốc độ gió gần bằng không Khi qua khỏi vùng mắt bão gió lại đột ngột mạnh lên nhưng có hướng ngược lại, đây chính

là tính chất ảnh hưởng nguy hiểm nhất của bão

1.2.1.4 Khu vực và thời gian hình thành bão ở Việt Nam

Bão thường xuất hiện ở khu vực từ vĩ tuyến 5 đến 20 0 vĩ Bắc và Nam, điển hình

là ở Thái bình Dương với tên gọi là Bão nhiệt đới (Tropical Storm) Tại đây, nhiệt độ tương đối cao, tạo điều kiện cho sự đối lưu của nước, hình thành bão Những cơn mưa

rào do bão mang tới làm cho cỏ cây phát triển tươi tốt Tuy nhiên những trận bão dữ dội có thể tàn phá mùa màng, sập nhà cửa, gây thiệt hại rất lớn cho con người

Hình 1.3: Khu vực hay xảy ra bão trên thế giới và số bão trung bình hàng năm[6]

Ở Việt Nam, bão phát sinh từ tháng 5 đến tháng 12 trên khu vực biển Đông Sau khi đạt tới trình độ phát triển mạnh, bão di chuyển theo hướng từ Đông sang Tây,

về phía đất liền và thường tan đi khi đã đổ bộ vào bờ biển Từ Bắc vào Nam mùa bão chậm dần phù hợp với sự di chuyển của dải hội tụ nhiệt đới: từ Móng Cái - Thanh Hoá (tháng 7,8), Thanh Hoá - Quảng Trị (tháng 9), Quảng Trị - Bồng Sơn (tháng 10), Bồng Sơn - TPHCM (tháng 11), TPHCM - Cà Mau (tháng 12) [6]

1.2.1.5 Quỹ đạo của bão

Sau khi hình thành, xoáy thuận nhiệt đới di chuyển về phía tây, tức là theo hướng chuyển động chung của dòng không khí trong khu vực nhiệt đới Tuy nhiên quỹ đạo của xoáy thuận nhiệt đới hơi lệch về phía vĩ độ cao Nếu như xoáy thuận nhiệt đới còn ở vùng vĩ độ cao gần với vùng nhiệt đới và còn nằm trên biển thì nó sẽ vòng theo rìa phía tây của áp cao cận nhiệt đới và vượt ra khỏi vùng nhiệt đới chuyển hướng di chuyển từ Tây Bắc rồi sang Đông Bắc Điểm trên quỹ đạo mà tại đó xoáy thuận nhiệt đới thay đổi hướng di chuyển được gọi là điểm chuyển hướng Quỹ đạo điển hình của

xoáy thuận nhiệt đới là ban đầu di chuyển trong khu vực nhiệt đới rồi sau đó vượt ra ngoài khu vực nhiệt đới đi vào khu vực ngoại nhiệt đới, đây là quỹ đạo parabol điển hình mà đỉnh parabol hướng về phía tây

Quỹ đạo của xoáy thuận nhiệt đới hoạt động trên biển Đông ít thấy dạng parabol điển hình Quỹ đạo trung bình của xoáy thuận nhiệt đới hoạt động trên biển Đông có sự xê dịch từ bắc xuống nam theo mùa rõ rệt Vào tháng 6 do áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương chưa phát triển mạnh nên quỹ đạo vào thời gian này thường hướng lên phía bắc Sang tháng 7–8, quỹ đạo trung bình có hướng từ khu vực

200N trở ra Đến tháng 9 đường đi của xoáy thuận nhiệt đới dịch xuống phía Nam

và Nam Trung Bộ

Sự di chuyển của xoáy thuận nhiệt đới có khi là những đường ngoằn ngoèo, có khi lại thắt nút, có khi đi rất nhanh nhưng cũng có khi đứng yên một chỗ [7]

1.2.2 Không khí lạnh

1.2.2.1 Khái niệm về không khí lạnh

Không khí lạnh là hiện tượng thời tiết khi khối không khí rất lạnh từ lục địa Châu Á di chuyển xuống khu vực nước ta, nơi đang có khối không khí ấm, gây ra gió đông bắc mạnh trời trở rét và thời tiết xấu Thời gian đặc trưng là vào thời kỳ gió mùa mùa đông nên còn gọi là "gió mùa đông bắc" Khối không khí lạnh này có nguồn gốc cực đới, tràn qua lục địa Châu Á dưới dạng front lạnh, xuống đến nước ta trong nhiều trường hợp không còn thể hiện rõ tính chất điển hình của một front lạnh nên ta gọi chung là "không khí lạnh"

Gió mùa đông bắc là hiện tượng thời tiết đặc biệt nguy hiểm, vì khi nó tràn về ngoài khơi vịnh Bắc bộ gió có thể mạnh cấp 6 - 7 (đôi lúc có thể mạnh hơn) có thể đánh đắm tầu thuyền, trên đất liền gió cấp 4 - 5, có thể làm hư hại nhà cửa, cây cối, các công trình đang thi công trên cao, Đặc biệt những đợt mạnh còn gây ra mưa to, gió lớn, thậm chí xuất hiện cả các hiện tượng thời tiết cực đoan như dông, tố lốc, có khi cả mưa đá (tập trung vào các tháng chuyển tiếp từ mùa lạnh sang mùa nóng và ngược lại) Vào những tháng chính đông (từ tháng 12 năm trước đến tháng 2 năm sau), đêm về trời quang mây, gây ra sương muối, băng giá, thậm chí có năm cả tuyết rơi trên vùng núi cao Nếu kéo dài còn gây rét đậm, rét hại không những đối với cây trồng, gia súc

mà cả con người Ở ta không khí lạnh thường bắt đầu từ trung tuần tháng 9 năm trước

đến trung tuần tháng 6 năm sau, nhưng mạnh nhất vào các tháng chính đông, ảnh hưởng trực tiếp là khu vực phía bắc, từ đèo Ngang trở ra, ít khi đến nam Trung bộ.[5]

1.2.2.2 Không khí lạnh ảnh hưởng đến Việt Nam

Căn cứ vào mức độ thay đổi thời tiết trước và sau khi không khí lạnh ảnh hưởng

mà phân chia ra hai loại ảnh hưởng chính: Gió mùa đông bắc và không khí lạnh tăng cường Gió mùa đông bắc là không khí lạnh ảnh hưởng có kèm theo front lạnh hoặc đường đứt khi xâm nhập đến nước ta làm thay đổi hoàn toàn hệ thống gió trước đó bởi

hệ thống gió mùa đông bắc (gió có thành phần bắc), làm biến đổi thời tiết mạnh mẽ, nhiệt độ giảm mạnh đột ngột và thay đổi trạng thái thời tiết từ nóng, ấm sang lạnh hoặc rét Gió mùa đông bắc đôi khi kèm theo gió giật, tố, lốc xoáy, dông hoặc mưa lớn

Không khí lạnh tăng cường là khối không khí lạnh ảnh hưởng đến nước ta trong điều kiện trước đó khu vực chịu ảnh hưởng đang bị một khối không khí lạnh khống chế với hệ thống gió thành phần bắc đã suy yếu Không khí lạnh tăng cướng không kèm theo front Khi ảnh hưởng đến nước ta chủ yếu làm tốc độ gió tăng trở lại ở ngoài khơi và trong đấtliền có thể làm giảm nhiệt độ, điểm sương hoặc ít thay đổi về nhiệt

độ Trong một vài trường hợp không khí lạnh tăng cường làm giảm lượng mây do đó

có thể làm tăng nhiệt độ ban ngày.[5]

1.2.3 Mối quan hệ giữa không khí lạnh và quỹ đạo của bão

Theo số liệu thống kê nhiều năm thì trung bình hàng năm có khoảng 5 - 6 cơn bão và 2 - 3 ATNĐ ảnh hưởng đến Việt Nam Mùa bão bắt đầu từ tháng 6 và kết thúc vào cuối tháng 11 và nửa đầu tháng 12 Bão thường tập trung nhiều nhất trong các tháng 8, 9, và 10

Hướng di chuyển trung bình của bão cũng khác nhau theo mùa Thời kỳ nửa đầu mùa bão, quỹ đạo bão có hướng Tây Bắc, Bắc và Đông Bắc, thường đổ bộ vào Đông Nam Trung quốc, Nhật Bản Thời kỳ sau quỹ đạo thiên hướng Tây về phía Việt Nam Trung bình, từ tháng 1 - 5, bão ít có khả năng ảnh hưởng đến Việt nam Từ tháng 6 - 8, bão có nhiều khả năng ảnh hưởng đến Bắc Bộ Từ tháng 9 - 11, bão có nhiều khả năng ảnh hưởng đến Trung Bộ và Nam bộ

Tốc độ và hướng di chuyển của bão phụ thuộc vào sự tương tác rất phức tạp giữa hoàn lưu gió xoáy nội tại của cơn bão và hoàn lưu khí quyển xung quanh Có thể coi khối không khí xung quanh cơn bão như là một “dòng sông” không khí luôn

chuyển động và biến đổi Các đặc điểm khác của “dòng sông” này như các hệ thống áp cao và áp thấp có thể làm thay đổi một cách đáng kể tốc độ và hướng đi của bão, đặc biệt là khi có không khí lạnh tràn xuống miền Bắc nước ta [5]

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN VÀ MÔ HÌNH WRF

2.1 PHƯƠNG PHÁP LỌC KALMAN

2.1.1 Phương pháp lọc Kalman

Phương pháp lọc Kalman được Rudolf (Rudy) E Kálmán công bố năm 1960, là thuật toán sử dụng chuỗi các giá trị đo lường, bị ảnh hưởng bởi nhiễu hoặc sai số, để ước đoán biến số nhằm tăng độ chính xác so với việc sử dụng duy nhất một giá trị đo lường Bộ lọc Kalman thực hiện phương pháp truy hồi đối với chuỗi các giá trị đầu vào bị nhiễu, nhằm tối ưu hóa giá trị ước đoán trạng thái của hệ thống.[9]

Phương pháp lọc Kalman là một tập hợp các phương trình tóan học mô tả một phương pháp tính tóan truy hồi hiệu qủa cho phép ước đoán trạng thái của một quá trình (process) sao cho trung bình phương sai của độ lệch (giữa giá trị thực và giá trị ước đoán) là nhỏ nhất Bộ lọc Kalman rất hiệu quả trong việc ước đóan các trạng thái trong quá khứ, hiện tại và tương lai thậm chí ngay cả khi tính chính xác của hệ thống

mô phỏng không được khẳng định.[9]

Do khả năng phát triển mô hình tiếp tuyến và tích phân ma trận sai số hiệp biến theo thời gian với mô hình tiếp tuyến là không thực tế trong các mô hình dự báo thời tiết, lọc Kalman phải được cải tiến để có thể áp dụng cho các bài toán nghiệp vụ

2.1.2 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 [1], 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 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 nhóm chính:

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, 4 Dvar)

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 9x9x3 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 x K) được định nghĩa

trong đó [ + ] là hàm giá trong không gian mô hình Hàm giá sẽ được cực

tiểu hóa nếu w là trực giao với không gian con rỗng của toán tử Xf Lấy đạo hàm của ( ) theo w và sử dụng:

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:

và do đó,

Quá trình đồng hóa theo bộ lọc LETKF như vậy có thể tóm tắt như sau:

- 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

- 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 = [ −

̅ , … , − ̅ ] (Nếu H là toán tử tuyến tính, khi đó = ) 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 theo (2.6) và sau đó ma trận trọng số K theo (2.7);

- Bước 4: Cập nhật giá trị trung bình tổ hợp địa phương ̅ theo (2.8)

- Bước 5: Tính ma trận nhiễu phân tích Xa theo (2.11) và cộng vào ̅ để thu được tổ hợp phân tích lân cận mới ( = ̅ + );

- Bước 6: Chọn điểm giữa của vector tổ hợp vector phân tích lân cận 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 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

2.2 MÔ HÌNH WRF

Hệ thống mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết (The Weather Research and Forecasting Model - WRF) là một hệ thống mô hình thời tiết quy mô vừa, được nghiên cứu và phát triển với hai mục đích là nghiên cứu các hoạt động diễn ra tại khí quyển và mục đích dự báo nghiệp vụ thời tiết Mô hình đặc trưng bởi lõi động lực, hệ thống đồng hóa số liệu, cùng với các hệ điều hành song song khi thực hiện tính toán Quy mô mô phỏng trạng thái của khí quyển trong mô hình WRF có phạm vi từ 10m đến hàng nghìn kilomet Hệ thống máy chủ Tại Trung tâm Ứng dụng Vật lý Địa cầu,

đã được thiết lập với mô hình WRF tối ưu nhất được công bố trên trang chủ của hệ thống mô hình WRF

Sử dụng số liệu quan trắc, số liệu phân tích hoặc sử dụng các nguồn số liệu có thể mô phỏng được trạng thái của khí quển WRF cung cấp hoạt động dự báo trên một nền tảng linh hoạt và tính toán hiệu quả Gần đây với những sự tiến bộ gần đây trong các sơ đồ vật lý, thuật toán, và đồng hóa số liệu được phát triển từ các kỹ thuật viên trên khắp cộng đồng nghiên cứu trên thế giới Hệ thống mô hình WRF hiện nay đang được sử dụng dự báo nghiệp vụ tại NCEP, AFWA và một số trung tâm khác

Mô hình số nói chung và mô hình WRF nói riêng sử dụng nguồn số liệu quan trắc tại thời điểm hiện tại để tính toán nhằm đưa ra trạng thái tương lai của khí quyển Nắm bắt được trạng thái thời tiết tại thời điểm hiện tại sẽ giúp cho việc tính toán, xử

lý số liệu khi đưa vào mô hình chính xác hơn Hiện nay có rất nhiều nguồn số liệu đầu vào cho mô hình số, thông qua việc đồng hóa số liệu sẽ tại ra các sản phẩm đầu như biến đổi của nhiệt độ, lượng mưa và hàng trăm biến khí tượng khác từ bề mặt đại dương tới đỉnh của khí quyển

WRF là một hệ thống bao gồm nhiều module khác nhau, linh hoạt và tối ưu cho cả mục đích nghiên cứu cũng như chạy nghiệp vụ, cho phép sử dụng các tùy chọn khác nhau đối với tham số hóa các quá trình vật lý và thường xuyên được cập nhật các phiên bản mới

Hiện tại WRF có hai phiên bản là phiên bản nghiên cứu nâng cao ARW (Advanced Research WRF) và phiên bản mô hình qui mô vừa phi thủy tĩnh NMM (Nonhydrostatic Meso Model)

Hình 2.1 Sơ đồ cho các Version WRF mẫu hệ thống 3.[10]

Dựa vào biểu đồ trên thì cho ta thấy được các thành phần chính của mô hình WRF gồm có:

 Hệ thống tiền xử lý của mô hình WPS (The WRF Pre-processing System).[10]

 Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA).[10]

 Môđun mô phỏng ARW (ARW solver).[10]

 Chương trình đồ họa và xử lý sản phẩm của mô hình (Post-processing & Visualization tools).[10]

2.3 CƠN BÃO ĐIỂN HÌNH

Vào năm 2013, cơn bão số 11 (Nari) đã gây nên thiệt hại rất nặng nề cho Việt Nam, đây cũng là cơn bão điển hình cho sự hoạt động của bão trong thời kỳ không khí lạnh ảnh hưởng đến Việt Nam

Bão Nari (tên chỉ định quốc tế: 1325, tên chỉ định JTWC: 24W, tên của 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

Bão Nari là cơn bão đã đổ bộ vào Philippines làm chết 38 người, tàn phá cây cối, nhà cửa và gây ngập lụt Vào sáng ngày 15 tháng 10 năm 2013, cơn bão đã tàn phá dữ dội thành phố Đà Nẵng và Huế

Vào ngày 8 tháng 10 năm 2013, Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA) bắt đầu theo dõi một xoáy thuận nhiệt đới được phát triển trong khu vực cắt gió mức thấp đến vừa phải, cách Manila về hướng đông khoảng 1.350 km (840 mi) trên đảo Luzon, Philippines Hệ thống sau đó được đặt tên là Santi bởi Cục quản lý Thiên văn, Địa vật lý và Khí quyển Philippines (PAGASA) khi nó di chuyển dọc theo đỉnh phía Nam của một đỉnh cận nhiệt đới ở vùng áp thấp cao Sau đó, Trung tâm Cảnh báo Bão Liên hợp Hoa Kỳ (JTWC) bắt đầu cảnh báo hệ thống này và chỉ định nó là cơn bão nhiệt đới 24W sau khi trung tâm lưu thông mức thấp các hệ thống bắt đầu được củng cố.Trong suốt ngày tiếp theo, sau khi trung tâm đối lưu trên các trung tâm lưu thông mức thấp các hệ thống tăng lên, JMA và JTWC báo cáo cơn áp thấp đã phát triển thành cơn bão nhiệt đới, sau đó được đặt tên là Nari

Bảng 2.1 Một số thông số về cơn bão Nari[8]

Hình thành 8 tháng 10, 2013

Thời gian tồn tại

150 giờ / 6,250 ngày

Sức gió mạnh nhất

Duy trì liên tục trong 10 phút:

140 km/h (85 mph)

Duy trì liên tục trong 1 phút:

195 km/h (120 mph)

Áp suất thấp nhất

965 mb (hPa)

Bán kính lớn nhất

130 (km)

Quãng đường

đi được

2637 (km)

Tốc độ trung bình

17,6 (km/h) / 421 (km/ngày)

Số người chết 38 người

Thiệt hại $71.4 triệu (USD 2013)

Vùng ảnh hưởng

Philippines Việt Nam Lào Thái Lan

2.3.1 Sơ lược về quá trình hoạt động của cơn bão Nari

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

Hình 2.2 Quá trình hoạt động của bão Nari (Nguồn: commons.wikimedia)

2.3.2 Các thiệt hại do bão Nari gây ra

 Philippines

Ngày 10 tháng 10 năm 2013, một hệ thống áp thấp được tăng cường thành cơn bão

và tăng tốc di chuyển nhanh hơn về phía Philippines, PAGASA đặt 17 khu vực ở Luzon dưới mức báo động 1, 14 khu vực dưới mức báo động 2 và tỉnh Aurora dưới mức báo động 3

Trong suốt ngày 11 tháng 10 năm 2013, các khu vực dưới mức báo động được mở rộng bao gồm Benguet, Ifugao, Ilocos Sur, Isabela, La Union, Pangasinan, đảo Polilio, Quirino và Tarlac

Vào ngày sau đó, các mức báo động dần dần được điều chỉnh trước khi bị hủy bỏ trong suốt ngày 12 tháng 10, khi bão di chuyển ra khỏi Philippines và hướng tới Việt Nam

 Việt Nam

Trước thông tin bão Nari sẽ đổ bộ vào miền trung Việt Nam, có khoảng 150.000 người ở các tỉnh Đà Nẵng, Quảng Nam, Quảng Ngãi, Quảng Bình được thông báo sơ tán khẩn cấp Tâm bão được xác định đi vào Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng và Quảng Nam, chính thức thì đổ bộ vào khu Hội An, Quảng Nam Vào lúc 23 giờ ngày 14 tháng

10 năm 2013, bão càn quét các tỉnh miền Trung làm tốc mái nhiều ngôi nhà, gây gãy cây lớn, ngã cột điện, làm thiệt hại diện tích cây công nghiệp, lâm nghiệp cùng khoảng

77 tàu thuyền bị hư hỏng Thiệt mạng về người theo báo cáo có ít nhất 3 người chết và

49 người bị thương

Cơn bão kèm mưa lớn với lượng mưa từ 200mm đến 400mm sau đó gây ngập lụt, ách tắc giao thông Bắc Nam và ảnh hưởng lớn đến cuộc sống dân cư địa phương Mưa làm 350 ha lúa và 3284 ha hoa màu bị ngập và cuốn trôi 104.000 mét khối đất từ khu vực thủy lợi và nhiều tuyến đường bê tông

 Lào

Vào ngày 16 tháng 10 năm 2013, thời tiết xấu do ảnh hưởng từ cơn bão Nari được cho có thể là nguyên nhân vụ rơi chuyến bay 301 của Lao Airlines, trên đường tới sân bay quốc tế Pakse làm thiệt mạng 49 hành khách và nhân viên đoàn bay

 Thái Lan

Bão Nari đến Thái Lan vào ngày 16 tháng 09 năm 2013 với cường độ suy yếu nhiều và kèm theo mưa lớn diện rộng gây ngập lụt và ảnh hưởng giao thông, đời sống dân cư một số nơi ở phía Đông và phía Bắc Thái Lan, bao gồm cả Bangkok Lượng mưa theo báo cáo từ 30mm đến 100mm ở Mukdahan và Ubon Ratchathani Trung tâm khí tượng Thái Lan dự báo cơn bão sẽ đi xa hơn vào miền Bắc nước này, các khu vực

sẽ ảnh hưởng nặng nhất là Bung Kan, Sakon Nakhon, Nakhon Phanom, Mukdahan, Nong Khai, Amnart Charoen, Si Sa Ket và Ubon Ratchathani