Đánh giá khả năng dự báo mưa cho TPHCM bằng WRF

Trong những năm trở lại đây ở Việt Nam, dự báo thời tiết đã có những bước chuyển biến khá rõ rệt. Từ phương pháp dự báo thời tiết bằng phương pháp Synop truyền thống, các công cụ dự báo chủ yếu dựa trên các phương pháp dân gian, dựa trên kinh nghiệm truyền thống nay đã và đang được trang bị những công cụ tiên tiến nhất như dự báo thời tiết bằng mô hình số, các sản phẩm dự báo tổ hợp. Qua kết quả mô phỏng một số đợt mưa lớn cho thấy mô hình WRF có thiên hướng dự báo lượng mưa cao hơn so với thực tế trước hiệu chỉnh đặc biệt là ở khu khu vực phía bắc của thành phố, ở các trạm Tân Sơn Hòa, Củ Chi, Cần Giờ riêng trạm Bình Chánh mô hình cho kết quả dự báo chưa tốt nhiều thời điểm đã dự báo khống lượng mua. Ngoài ra WRF cũng đã nắm bắt được tâm mưa ở một số trận mưa lớn, mặc dù vẫn còn một số sai khác về vị trí tâm mưa, tuy nhiên sau khi hiệu chỉnh kết quả dự báo thấp hơn so với thực đo

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP CƠ SỞ

Cơ quan chủ trì: Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu

Cơ quan thực hiện: Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi Khí hậu

Người thực hiện: Nguyễn Văn Tín

Tp Hồ Chí Minh 2018

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP CƠ SỞ

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

DANH SÁCH HÌNH 2

DANH SÁCH BẢNG 3

1 MỞ ĐẦU 4

2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU CÁC MÔ HÌNH SỐ TRỊ 5

2.1 Mô hình WRF - ARW 5

2.1.1 Sự tương tác giữa các thành phần vật lý trong mô hình WRF 6

2.1.2 Cấu trúc mô hình và các chương trình điều khiển 7

2.2 Ứng dụng WRF dự báo mưa 8

3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF DỰ BÁO MỘT SỐ TRẬN MƯA LỚN 10

3.1 Cấu hình động lực của WRF khu vực TP.HCM 10

3.1.1 Điều kiện biên 11

3.1.2 Điều kiện ban đầu 12

3.1.3 Cấu hình miền tính, lưới tính của mô hình WRF 13

3.2 Kết quả dự báo một số đợt mưa năm 2015 và 2016 14

3.3 Kết quả dự báo một số đợt mưa lớn điển hình 19

4 ĐÁNH GIÁ VÀ HIỆU CHỈNH KẾT QUẢ MÔ PHỎNG LƯỢNG MƯA 24

4.1 Phương pháp đánh giá, hiệu chỉnh 24

4.2 Kết quả đánh giá sai số của mô hình 25

4.3 Hiệu chỉnh kết quả mô hình 25

5 TRÍCH XUẤT KẾT QUẢ MÔ HÌNH THEO VỊ TRÍ TRẠM ĐO MƯA 26

5.1 Định dạng tệp tin đầu vào và kết quả mô hình WRF 26

5.1.1 Giới thiệu 26

5.1.2 Thành phần của một bộ dữ liệu NetCDF 27

5.2 Chương trình triết xuất dữ liệu từ mô hình số 32

KÊT LUẬN 37

TÀI LIỆU THAM KHẢO 38

DANH SÁCH HÌNH

Hình 1: Tương tác giữa các thành phần vật lý trong WRF 7

Hình 2: Miền tính của mô hình WRF 13

Hình 3: Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 19-22/6/2015 14

Hình 4: Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 28-31/7/2015 14

Hình 5: Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 15-18/8/2015 15

Hình 7: Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 22-25/10/2015 15

Hình 8: Lượng mưa dự báo và thực đo 16-19/5/2016 16

Hình 8: Lượng mưa dự báo và thực đo 21-24/6/2016 16

Hình 9: Lượng mưa dự báo và thực đo 25-28/7 17

Hình 10: Lượng mưa dự báo và thực đo 1-4/8/2016 17

Hình 11: Lượng mưa dự báo và thực đo 10-13/8/2016 18

Hình 12: Lượng mưa dự báo và thực đo 7-10/10/2016 18

Hình 13: Lượng mưa dự báo và thực đo 25-28/10/2016 19

Hình 14: Đợt mưa ngày 06/9/2014 mô phỏng từ WRF 20

Hình 15: Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 05-08/9/2014 20

Hình 6: Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 13-15/9/2015 21

Hình 17: Đợt mưa ngày 26/8/2016 mô phỏng từ WRF 22

Hình 18: Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 25-28/8/2018 22

Hình 19: Đợt mưa ngày 26/9/2016 mô phỏng từ WRF 23

Hình 20: Lượng mưa dự báo và thực đo 26-29/9/2016 24

Hình 21: Mối quan hệ giữa chỉ số BIAS và lượng mưa dự báo từ WRF 26

Hình 22: Mô hình dữ liệu NetCDF nâng cao 28

Hình 23: Chương trình chạy tự động tải số liệu 34

Hình 24: Chuyển đổi dữ liệu wrfout_d0* sang dạng *.ctl 34

Hình 25: Cấu trúc dữ liệu dạng *.ctl 35

Hình 26: Chương trình tự động tính toán lượng mưa về trạm 35

Hình 27 Chương trình tự động vẽ hình 36

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 1 Cấu hình động lực, vật lý và phương pháp số của mô hình WRF 10

Bảng 2 Số liệu của mô hình toàn cầu GFS (dạng số) 12

Bảng 3 Lượn mưa ngày 26/09/2016 tại một số trạm 23

Bảng 4 Chỉ số ME, MAE tại các trạm 25

1 MỞ ĐẦU

Trong những năm trở lại đây ở Việt Nam, dự báo thời tiết đã có những bướcchuyển biến khá rõ rệt Từ phương pháp dự báo thời tiết bằng phương pháp Synoptruyền thống, các công cụ dự báo chủ yếu dựa trên các phương pháp dân gian, dựa trênkinh nghiệm truyền thống nay đã và đang được trang bị những công cụ tiên tiến nhấtnhư dự báo thời tiết bằng mô hình số, các sản phẩm dự báo tổ hợp Hạn dự báo trướcđây chỉ dừng ở 2 đến 3 ngày, nay tăng lên 7 ngày thậm chí đến 2 tuần Vì vậy, việc thuthập các sản phẩm mô hình số trị phục vụ công tác dự báo thời tiết là hết sức cần thiết.Hiện nay trên thế giới có rất nhiều mô hình dự báo số trị toàn cầu được sử dụng và chokết quả đáng tin cậy như Hệ thống Dự báo Toàn cầu (Global Forecast System - GFS)của Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia Mỹ (National Centers for EnvironmentalPrediction – NCEP), Mô hình Môi trường Toàn cầu Đa quy mô (GlobalEnvironmental Multiscale – GEM) của Trung tâm Khí tượng Canada (CanadaMeteorologycal Centre – CMC), Mô hình Phổ Toàn cầu (Global Spectral Model –GSM) của Cơ quan Khí tượng Nhật bản (Japan Meteorologycal Agency – JMA).Trung tâm dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương (TTDBKTTVTW) đã thu nhận và

sử dụng sản phẩm mô hình toàn cầu GFS từ năm 2006 đến nay Sản phẩm này ngàycàng có vai trò quan trọng và là công cụ không thể thiếu cho dự báo viên trong các bảntin dự báo thời tiết

Các mô hình số trị quy mô vừa như WRF, MM5, RAM, HRM… đã được sửdụng trong nghiên cứu và công tác dự báo thời tiết hàng ngày ở hầu hết các nước pháttriển trên thế giới, từ những dự báo thời tiết thông thường đến việc giải quyết các dựbáo mưa cả về lượng và về pha

Trong mô hình số trị hệ thống đồng hóa số liệu có ý nghĩa tạo ra một bước thayđổi tiếp theo trong dự báo số trị ở Việt Nam hiện nay Hiện tại, các mô hình khu vực

sử dụng tại Việt Nam đều dựa trên phân tích và dự báo từ các mô hình toàn cầu hoặc

hệ thống phân tích dự báo khu vực Mọi mô hình đều chạy với độ phân giải cao hơn sovới độ phân giải từ phân tích và dự báo của mô hình toàn cầu Điều này đồng nghĩavới việc một vùng phổ nằm giữa độ phân giải của mô hình toàn cầu và mô hình khuvực không được biểu diễn trong số liệu ban đầu cũng như số liệu biên Hệ thống đồnghóa số liệu sẽ cho phép lấp đầy khoảng trống này, tác động tới chất lượng dự báo.Nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, thời tiết hàng năm ở các tỉnh thànhphía nam nói chung và TP.HCM nói riêng có hai mùa rõ rệt: mùa khô và mùa mưa,gần như trùng khớp với thời kỳ hoạt động của gió mùa đông bắc và gió mùa tây nam.Mùa mưa thường kéo dài từ tháng V đến tháng XI hàng năm, với tỷ trọng lượng mưachiếm khoảng từ 90 đến 95% tổng lượng mưa cả năm Trong thời kỳ này, hoạt độngliên tục của gió mùa tây nam mạnh đôi khi kết hợp với bão và áp thấp nhiệt đới trên

khu vực Biển Đông luôn mang đến những đợt mưa lớn diện rộng và kéo dài cho cáckhu vực này

Do vậy, việc dự báo kịp thời và chính xác sự xuất hiện mưa và lượng mưa tươngứng trên địa bàn lưu vực là một trong những nhu cầu rất lớn đối với sự phát triển kinhtế xã hội Nhằm giảm thiểu thiệt hại do thiên tai mưa và mưa lớn gây ra như lũ quét,sạt lỡ đất… cũng như đáp ứng các yêu cầu về mưa của các mô hình thủy văn trên khuvực Các phương pháp dự báo synop truyền thống có thể cho những nhận định kháchính xác về diện mưa trên quy mô không gian đủ lớn, nhưng để dự báo lượng mưatích lũy cho một khu vực có quy mô nhỏ như TP.HCM thì phương pháp này khó đápứng được Việc ứng dụng mô hình dự báo thời tiết mô hình số trị WRF sẽ phần nàocải tiến công tác dự báo

Với sự phát triển của công nghệ thông tin, sự xuất hiện của những siêu máy tính

có tốc độ tính toán cực lớn, những hệ thống lưu trữ khổng lồ, chất lượng dự báo khítượng, khí hậu ngày càng cải thiện và đạt độ tin cậy cao Dự báo thời tiết, dự báo khíhậu đã và đang góp phần to lớn trong việc hoạch định chiến lược phát triển kinh tế chotương lai

2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU CÁC MÔ HÌNH SỐ TRỊ

2.1 Mô hình WRF - ARW

Sự ra đời và quá trình phát triển của Mô hình Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết –Nghiên cứu Nâng cao (Weather Research and Forecast model – Advanced ResearchWRF, WRF - ARW)[ CITATION WWa16 \l 1066 ] đánh dấu một bước tiến quantrọng trong dự báo thời tiết khu vực, nâng cao tầm hiểu biết và độ chính xác trong việcnghiên cứu và dự báo các quá trình của khí quyển WRF là kết quả của sự hợp tác pháttriển của nhiều trung tâm nghiên cứu và dự báo khí tượng ở Hoa Kỳ như Trung tâmQuốc gia Nghiên cứu Khí quyển Mỹ (National Center for Atmospheric Research –NCAR), NCEP…và đội ngũ đông đảo các nhà khoa học làm việc tại các trường đạihọc trên thế giới Bên cạnh mục đích dự báo nghiệp vụ, WRF còn có thể khả năng ápdụng trong nghiên cứu mô phỏng các điều kiện thời tiết thực

Mô hình WRF được thiết kế linh động, có độ tùy biến cao và có khả năng vânhành trên những hệ thống máy tính lớn Chỉ với một bộ mã nguồn, WRF có thể dễdàng tùy biến cho cả công việc nghiên cứu và dự báo Nó bao gồm nhiều tùy chọn và

hệ thống đồng hóa dữ liệu tiên tiến Vì vậy mô hình WRF rất thuận tiện và được ứngdụng rộng rãi, đặc biệt là trong nghiên cứu và giảng dạy ở các trường đại học Quy mô

dự báo của mô hình rất đa dạng, có thể từ hàng mét đến hàng nghìn km bao gồm cácnghiên cứu và thực hành dự báo số (NWP), đồng hóa dữ liệu và tham số hóa các yếu

tố vật lý, mô phỏng khí hậu bằng phương pháp hạ quy mô động lực downscaling(dynamic downscaling climate simulations), nghiên cứu và đánh giá chất lượng không

khí, mô hình kết hợp đại dương - khí quyển và các mô phỏng lý tưởng (như xoáy lớpbiên, đối lưu, sóng tà áp…) Chính vì những ưu điểm như trên, mô hình WRF đangđược sử dụng trong nghiên cứu khí quyển và dự báo nghiệp vụ tại Hoa kỳ cũng nhưnhiều nơi trên thế giới.

Hệ phương trình thống trị của mô hình WRF là hệ phương trình đầy đủ bất thủytĩnh Euler cho chất lỏng nén được (có tùy chọn thủy tĩnh) nên có khả năng mô phỏngđược quá trình khí quyển có quy mô đa dạng từ vài mét đến hàng chục km Các biến

dự báo của mô hình bao gồm các thành phần chuyển động ngang u, v; vận tốc thẳngđứng w; nhiễu động nhiệt độ thế vị; nhiễu động địa thế vị; nhiễu động áp suất bề mặtcủa không khí khô; các biến tùy chọn như động năng rối và các biến vô hướng khácnhư tỉ hỗn hợp của hơi nước, tỉ hỗn hợp mưa/tuyết và tỉ hỗn hợp băng/nước của mây

Mô hình WRF sử dụng hệ tọa độ áp suất cho phương thẳng đứng và lưới tính theophương ngang là lưới xen kẽ Arakawa-C Mô hình cũng sử dụng sơ đồ tích phân thờigian Runge – Kutta bậc ba với bước thời gian nhỏ hơn cho sóng âm và sóng trọng lực

và rời rạc không gian bậc hai đến bậc sáu theo phương ngang và thẳng đứng Điềukiện ban đầu cho WRF có thể là số liệu thực hoặc số liệu lý tưởng với điều kiện biênxung quanh là biên tuần hoàn, mở, đối xứng, biên cấu hình và điều kiện biên trên làlớp hấp thụ sóng dài của trái đất (suy giảm hoặc tán xạ Rayleigh) cũng như điều kiệnbiên dưới là biên cứng hoặc bề mặt trượt tự do WRF cũng tính đến hiệu ứng Coriolis

do sự quay của trái đất và sử dụng ba phép chiếu bản đồ: Phép chiếu nổi cực cho vùng

vĩ độ cao, phép chiếu Lambert cho các vĩ độ trung bình và phép chiếu Mercator chocác vĩ độ thấp Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF được chia thành nămloại sau: các quá trình vi vật lý (mô tả các quá trình vật lý hỗn hợp pha rắn – lỏng – khínhằm giải quyết bài toán mây của mô hình), các sơ đồ tham số hóa đối lưu (tham sốhóa quá trình đối lưu nông, sâu), các quá trình vậy lý bề mặt (do sự đa dạng của tínhchất của lớp phủ bề mặt từ mô hình nhiệt đơn giản cho đến bề mặt có thực vật che phủhoàn toàn và bề mặt đất trồng ẩm ướt, trong đó bao gồm cả bề mặt tuyết phủ và băngbiển), các quá trình xảy ra trong lớp biên (để dự báo động năng rối và sơ đồ K) và cânbằng bức xạ trong khí quyển (bao gồm hiệu ứng sóng dài và sóng ngắn với dải phổrộng hoặc chỉ có sóng ngắn, hiệu ứng mây và các thông lượng bề mặt)

2.1.1 Sự tương tác giữa các thành phần vật lý trong mô hình WRF

Dù các quá trình vật lý trong mô hình được tham số hóa thành các module riêng,thì vẫn nhận thấy rằng có sự tương tác giữa chúng qua các biến trạng thái mô hình(nhiệt độ thế vị, độ ẩm, gió…) và xu thế của chúng, và qua các thông lượng bề mặt

Hình 1 Tương tác giữa các thành phần vật lý trong WRF

2.1.2 Cấu trúc mô hình và các chương trình điều khiển

Cấu trúc mô hình WRF-ARW bao gồm các thành phần chính như sau:

- Xử lý số liệu đầu vào (điều kiện ban đầu và điều kiện biên) bằng chương trìnhtiền xử lý WPS

- Hệ thống đồng hóa số liệu WRFDA

- Số liệu lưới: Dữ liệu đầu vào theo chiều ngang và thẳng đứng, ở đây là số liệu

từ mô hình toàn cầu được nội suy về lưới tính của mô hình WRF, và trạng thái trungbình trong điều kiện cân bằng thủy tĩnh và trường nhiễu động

- Số liệu bề mặt: Số liệu về địa hình toàn cầu như độ cao, nhiệt độ đất, tính chất

bề mặt…được cung cấp sẵn từ số liệu thống kê của tổ chức địa lý Hoa Kỳ, bao gồmcác độ phân giải 10m, 5m, 2m và 30s

Đối với trường hợp sử dụng số liệu đầu vào thực (sản phẩm dự báo từ các môhình số trị toàn cầu hoặc số liệu tái phân tích trên quy mô lưới) điều kiện ban đầu choWRF xử lý thông qua một công cụ riêng biệt được gọi là chương trình ‘tiền xử lý”(WPS) WPS là chương trình đọc dữ liệu bề mặt và khí tượng thực tế (thường ở dạngGRIB – General Regularly-distributed Information in Binary) và chuyển đổi chúng để

đưa vào WRF Bước đầu tiên của WPS là xác định lưới tính (bao gồm loại phép chiếu,

vị trí trên trái đất, số điểm lưới, lưới lồng và bước lưới) và nội suy các trường tĩnh banđầu Độc lập với việc cấu hình miền tính, WPS định dạng lại dữ liệu GRIB về dạngnhị phân (internal binary) Trên miền tính đã xác lập, WPS sẽ nội suy các số liệu khítượng ngang và thẳng đứng về hệ tọa độ η và phép chiếu bản đồ sử dụng trong WRF

Dữ liệu xuất ra từ WPS cung cấp hình ảnh toàn cảnh ba chiều đầy đủ của khí quyểntrên miền tính và thời gian đã chọn, và được WRF sử dụng làm dữ liệu đầu vào

Dữ liệu đầu vào của WRF từ WPS bao gồm trường số liệu ba chiều của nhiệt độthế vị (K), tỉ hỗn hợp (kg/kg), và các thành phần ngang của chuyển động (m/s, baogồm hiệu ứng của phép chiếu) Trường số liệu tĩnh mặt đất bao gồm: albedo, hằng sốCoriolis, độ cao bề mặt, tính chất thực vật, bề mặt lục địa/ nước, yếu tố tỉ lệ bản đồ,góc quay bản đồ, tính chất đất, độ phủ thực vật, nhiệt độ trung bình năm, và kinh/vĩ

độ

Chức năng của từng chương trình con trong WPS:

- geogrid: Xác định miền mô phỏng, đọc và nội suy các số liệu bề mặt từ lưới

kinh, vĩ độ chiếu vào lưới tính của mô hình Số liệu bề mặt đưa vào gridgn_model baogồm địa hình, loại đất sử dụng, nhiệt độ đất, độ phủ thực vật và độ dốc WPS hỗ trợ 3loại phép chiếu Lambert-Conformal, phép chiếu nổi cực và phép chiếu Mercator

- ungrib: Đọc và chuyển đổi file số liệu dạng GRIB, và ghi lại dưới dạng trung

gian đơn giản File GRIB chứa số liệu của trường khí tượng thường từ các mô hìnhkhu vực hoặc mô hình toàn cầu như ETA, GFS…

- metgrid: Nội suy theo phương ngang và phương thẳng đứng các số liệu khí

tượng từ ungrib vào miền mô phỏng tạo bởi geogrid

2.2 Ứng dụng WRF dự báo mưa

Tác giả Nguyễn Tiến Toàn (2011) ứng dụng mô hình WRF vào dự báo mưa lớn

ở Trung Trung Bộ, với hai miền tính lồng ghép, độ phân giải lần lượt là 30km, 10km

và 28 mực thẳng đứng, tọa độ tâm là 16,0N - 108,0E Miền ngoài bao trùm toàn bộlãnh thổ Việt Nam, còn miền trong bao trùm khu vực Trung Bộ Tất cả các mô phỏngtrong nghiên cứu này đều lựa chọn các sơ đồ tham số hóa cho cả 2 miền tính là nhưnhau: sơ đồ tham số hoá đối lưu Kain–Fritsch, sơ đồ lớp biên hành tinh YSU, Sơ đồphát xạ sóng ngắn: Dudhia, Sơ đồ cho lớp sát đất: Monin-Obukhov, sơ đồ đất bề mặtNoah Land-Surface Model, và sơ đồ bức xạ sóng dài RRTM Mô hình tính toán vớihai trường hợp khác nhau: Trường hợp thứ nhất không cập nhật số liệu địa phương sửdụng trường phân tích và dự báo toàn cầu NCEP-GFS làm điều kiện ban đầu và điềukiện biên Trường hợp thứ hai sử dụng trường phân tích và dự báo toàn cầu NCEP-GFS làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên, có cập nhật số liệu địa phương vào mô

hình Thời gian bắt đầu thực hiện mô phỏng được xét như nhau trong cả hai trườnghợp cập nhật và không cập nhật Mô phỏng được thực hiện với hạn dự báo 72h, bướcthời gian sai phân 180s Sản phẩm mưa từ mô hình được so sánh với lượng mưa đo tạicác trạm quan trắc bề mặt.

Từ kết quả nghiên cứu tác giả đưa ra một số kết quả chính như sau:

1) Đã chọn ra bộ thông số thích hợp cho mô hình WRF với mục đích dự báo mưalớn do không khí lạnh kết hợp DHTNĐ ở Trung Trung Bộ

2) Chạy mô hình dự báo trước 3 ngày cho 14 đợt mưa trong hai trường hợp cậpnhật và không cập nhật số liệu địa phương (tổng có 142 Obs dự báo), bằng phươngpháp hồi quy có lọc với các nhân tố dự tuyển là lượng mưa dự báo bằng mô hình tạicác trạm đã xây dựng và đánh giá các phương trình dự báo lượng mưa trước 24, 48 và72h cho 15 trạm và 5 tiểu khu khi có hình thế mưa do không khí lạnh kết hợp DHTNĐtại Trung Trung Bộ Kết quả cho thấy ở hầu hết các trạm dự báo lượng mưa khi có cậpnhật số liệu địa phương cho kết quả tốt hơn không cập nhật số liệu địa phương Dựatrên kết quả đánh giá đã chọn được các phương trình dự báo tối ưu cho các trạm vàtiểu khu vực

3) Đã đưa ra quy trình dự báo lượng mưa do không khí lạnh kết hợp DHTNĐ tạiTrung Trung Bộ Phương án xây dựng phương trình hồi quy đối với dự báo mưa dựatrên kết quả dự báo của WRF với trường hợp không cập nhật và cập nhật số liệu địaphương đã cải thiện đáng kể chất lượng dự báo mưa do không khí lạnh kết hợpDHTNĐ ở khu vực Trung Trung Bộ

Ngoài ra, đối với mô hình WRF, tác giả Chu Thị Hường (2007) đã sử dụng lướilồng và hai sơ đồ đối lưu khác nhau để dự báo mưa lớn cho khu vực Trung Bộ từ 1 đến

3 ngày Kết quả cho thấy vùng mưa dự báo có xu hướng lệch với mưa thực tế và lượngmưa thường thấp hơn mưa thực [3] Tác giả Nguyễn Thị Thanh (2010) đã nghiên cứuĐồng hóa số liệu vệ tinh trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ.Kết quả cho thấy rằng đối với ngưỡng mưa lớn, mô hình hầu như dự báo không chínhxác về vùng mưa và lượng mưa

Song song với việc nghiên cứu, mô hình WRF cũng đang được sử dụng trongnghiệp vụ dự báo tại TTDBKTTVTW, Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Đông Bắc,Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Trung Trung Bộ, Đài Khí tượng Thủy văn khu vựcNam Bộ và tại các viện nghiên cứu khoa học

Như vậy, có thể thấy các mô hình HRM, MM5, WRF đã được nhiều nghiên cứuthử nghiệm thành công ở Việt Nam, và được các trường, viện nghiên cứu và Trungtâm KTTVTW thực hiện, do WRF là mô hình được kế thừa các đặc tính ưu việt của

mô hình MM5, và WRF không ngừng được phát triển (từ 1-2 phiên bản trong một

năm), ngoài ra WRF với mã nguồn mở có thể dễ dàng chạy trên máy PC cá nhân haytrên hệ thống máy sever.

Qua việc phân tích tổng quan các mô hình khí tượng quy mô vừa giúp ta có mộtcái nhìn tổng quan, chi tiết về các mô hình khí tượng động lực quy mô vừa trong dựbáo khí tượng Các mô hình trên đây đều đã dược sử dụng ở nhiều nước và được đánhgiá độ tin cậy cao nên hoàn toàn có thể sử dụng cho khu vực nghiên cứu Tuy nhiên cóthể nói mô hình WRF đã được nghiên cứu ứng dụng rộng rãi trong bài toán dự báothời tiết trên thế giới và tại Việt Nam Đã rất nhiều nghiên cứu chỉ ra tính hiệu quả vàkhả thi của việc áp dụng mô hình WRF-NMM dự báo mưa khu vực Việt Nam

Tại lưu vực sông Đồng Nai đã có một vài nghiên cứu ứng dụng mô hình WRFtrong dự báo lượng mưa, trong đề tài “Nghiên cứu tích hợp các mô hình khí tượng,thủy văn, hải văn nhằm nâng cao độ chính xác của dự báo mực nước trên hệ thốngsông Đồng Nai”[ CITATION Bảo14 \l 1066 ] của TS Bảo Thạnh cũng đã ứng dụng

mô hình WRF dự báo trường nhiệt độ, mưa, gió, khí áp tại lưu vực sông Đồng Nai,làm đầu vào cho các mô hình thủy văn, hải văn, kết quả đề tài đã cho thấy việc ứngdụng mô hình WRF cho kết quả tốt trong dự báo, mô phỏng các yếu tố khí tượng Tác giả TS Lương Văn Việt cũng đã nghiên cứu ứng dụng thành công mô hìnhMM5 trong mô phỏng đảo nhiệt đô thị ở thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM), hiện nay

mô hình MM5 đã ngừng phát triển mà được thay thế bằng mô hình WRF

Vì vậy nghiên cứu sẽ ứng dụng mô hình WRF trong dự báo mưa lớn ở TP.HCM

3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF DỰ BÁO MỘT SỐ TRẬN MƯA LỚN.

3.1 Cấu hình động lực của WRF khu vực TP.HCM

Cấu hình động lực, vật lý và tên phương pháp của mô hình ứng dụng cho khuvực được trình bày trong bảng sau

Bảng 1 Cấu hình động lực, vật lý và phương pháp số của mô hình WRF

Động lực Hệ phương trình nguyên thủy, dạng thủy

Vi vật lý mây WSM-3

Sơ đồ sai phân thời gian Sơ đồ Runge – Kutta bậc ba

Hệ tọa độ thẳng đứng Hệ tọa độ áp suất

Độ phân giải ngang (km) 13.75km x 13.75km

Điều kiện biên GFS 0.5°cập nhập biên 6 giờ

3.1.1 Điều kiện biên

Trong mô hình WRF, ở bốn biên xung quanh ta phải xác định các trường của cácbiến như gió (U, V), nhiệt độ (T), áp suất, độ ẩm và có thể cả các trường vật lý nhỏkhác (như là mây) nếu cần thiết Do đó, trước khi mô phỏng, giá trị điều kiện biên phảiđược đưa vào để ban đầu hóa cho các trường này

Các giá trị biên có thể lấy từ phân tích trong tương lai, từ mô phỏng của lưới thôhơn trước đó (tương tác một chiều) hoặc từ các mô hình dự báo khác (trong dự báothời gian thực) Đối với dự báo thời gian thực, giá trị biên tương ứng phụ thuộc vào

mô hình dự báo toàn cầu Trong các trường hợp nghiên cứu các sự kiện trong quá khứ,điều kiện biên có thể lấy từ số liệu phân tích được tăng cường từ các thám sát bề mặt

và cao không bằng cách tương tự như là điều kiện ban đầu Trước đây, việc sử dụng sốliệu cao không cho giá trị biên chỉ có giá trị đối với 12h, trong khi chu kỳ biên của môhình có thể có tần số lớn hơn như là 6h hoặc thậm chí là 1h Đối với WRF, việc sửdụng các dự báo của mô hình toàn cầu làm điều kiện biên cho lưới thô nhất có thể thựchiện theo hai phương pháp Nudging

Điều kiện biên dưới của WRF thường là biên cứng hoặc bề mặt trượt tự do Cònđối với biên trên, thông thường đỉnh của các mô hình thuỷ tĩnh được coi là một vỏcứng, nơi có tốc độ thẳng đứng mô hình biến mất (bằng không) Trong thực tế nhữngbiên cứng như vậy sẽ phản xạ cơ năng và do đó sinh ra nhiễu khí tượng Trong những

mô hình khí tượng có độ phân giải không gian thô thì những phản xạ biên như vậy cóthể chấp nhận Trong mô hình thường thừa nhận không có sự trao đổi khối lượng giữa

vũ trụ và khí quyển cũng như không có thông lượng khí quyển xuyên qua mặt đất.Trong các mô hình quy mô vừa, sóng trọng trường nội trở nên quan trọng hơn Vì vậy

ở đây nếu không có những cơ chế nhân tạo làm tiêu tan năng lượng của những sóngtrọng trường nội này thì chúng sẽ được phản xạ lại trên đỉnh mô hình và đưa đến pháttriển những sóng đứng có kích thước bao trùm cả khí quyển thẳng đứng Những sóngnhư vậy sẽ đưa đến tạo ra trường tốc độ thẳng đứng không thực Để hấp thụ các loạisóng này, WRF sử dụng điều kiện biên trên bức xạ Điều kiện biên trên bức xạ đượcthiết lập trên những căn cứ lý thuyết sau:

- Áp dụng vào khí quyển trên thì các quá trình khí quyển có thể mô tả bằng cácphương trình tuyến tính hoá

- Tính ổn định tĩnh và dòng trung bình được coi là hằng số

- Bỏ qua hiệu ứng Coriolis

- Áp dụng được gần đúng thuỷ tĩnh

3.1.2 Điều kiện ban đầu

Mô hình WRF-ARW có thể chạy đầu vào từ các mô hình toàn cầu như GME(của DWD), GFS (của NCEP), GSM (của JMA), NOGAPS (Khí tượng Hải quân Mỹ).Hiện tại, mô hình WRF-ARW được cài đặt tại Trung tâm Dự báo Trung ương đượcthiết kế để chạy với các trường đầu vào từ mô hình GFS Chi tiết về số liệu từ mô hìnhGFS được mô tả trong bảng dưới

Bảng 2 Số liệu của mô hình toàn cầu GFS (dạng số)

Tên mô

hình (Trung

tâm)

Hạn dự báo (khoảng thời gian giữa các sản phẩm)

Số phiên dự báo (UTC)

Độ phân giải ngang (độ)

Số mực áp suất

Số lượng và tên biến khí quyển (giải thích ý nghĩa các quy ước biến xem trong Phụ lục I) Biến bề mặt

HUVTQ

3.1.3 Cấu hình miền tính, lưới tính của mô hình WRF

Miền tính của WRF gồm 3 Domain, trong đó Domain 1: D01 bao phủ toàn bộViệt Nam và Biển Đông, Domain 2: D02 bao phủ phía nam Việt Nam và biển Đông,Domain3; D03 bao phủ toàn bộ TP.HCM

Hình 2 Miền tính của mô hình WRFMiền D01: Bao gồm 107 x 125 điểm lưới, kích thước ô lưới 27km

Miền D02: Bao gồm 187 x 172 điểm lưới, kích thước ô lưới 9 km

Miền D03: Bao gồm 76 x 52 điểm lưới, kích thước ô lưới 3km.

3.2 Kết quả dự báo một số đợt mưa năm 2015 và 2016

Các tham số của mô hình được tham khảo từ kết quả của các nghiên cứu trước sửdụng mô hình WRF dự báo lượng mưa ở lưu vực sông Sài Gòn Đồng Nai[ CITATIONBảo14 \l 1066 ][ CITATION Kiề12 \l 1066 ] [6] [9] các tham số được trình bày trongbảng 1

Để đánh giá khả năng mô phỏng mưa lớn của WRF đề tài tiến hành mổ phỏngmột số trận mưa lớn năm 2015-2016 ở Tp Hồ Chí Minh và một số trận mưa lớn điểnhình gây ngập ở Tp Hồ Chí Minh

Hình 3 Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 19-22/6/2015Hình 3 biểu diễn kết quả mô phỏng lượng mưa từ WRF so với thực đo các đợtmưa từ ngày 19-22/6/2015 Kết quả cho thấy mô hình WRF dự báo thấp hơn so vớithực đo ở nhiều thời điểm đặc biệt ở hạn dự báo 24h Mô hình cho kết quả dự báo khátốt tại trạm Tân Sơn Hòa, các trạm còn lại lượng mưa dự báo cho sai số lớn so với thực

đo

Hình 4 Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 28-31/7/2015

Trong thời gian dự báo từ 28-31/7/2015, WRF đã nắm bắt được thời điểm ngày

có mưa tại các trạm Tân Sơn Hòa, Cần Giờ, Hóc Môn, Bình Chánh, riêng trạm Củ Chi

mô hình dự báo không chính xác

Hình 5 Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 15-18/8/2015Thời gian từ 15-18/8/2015 mô hình cho kết quả dự báo tốt tại trạm Tân Sơn Hòa

ở cả ba thời hạn dự báo, tiếp đến là trạm Bình Chánh, các trạm Cần Giờ, Củ Chi WRF

dự báo chưa chính xác

Hình 6 Lượng mưa dự báo và thực đo ngày 22-25/10/2015Trong thời gian từ 22-25/8/2015 WRF cho kết quả dự báo khá tốt tại các trạmTân Sơn Hòa, Bình Chánh, khi lượng mưa dự báo gân với thực đo, tại trạm BìnhChánh lượng mưa dự báo thấp hơn so với thực đo

Trên cơ sở các thông số cho mô hình WRF đã lựa chọn và hiệu chỉnh đề tài tiếnhành chạy dự báo cho các trận mưa lớn năm 2016

Hình 7 Lượng mưa dự báo và thực đo 16-19/5/2016Trong đợt mưa từ 16-19/5/2016 với hạn dự báo 24h WRF đã nắm bắt được ngày

có mưa tại các trạm Tân Sơn Hòa, Bình Chánh, Củ Chi, Hóc Môn, riêng trạm Cần GiờWRF dự báo có mưa nhỏ trong khi quan trắc không mưa Với hạn dự báo 48h WRF dựbáo đúng có mưa tại 4/5 trạm tuy nhiên lượng mưa dự báo lớn hơn nhiều so với thực

đo (trừ trạm Tân Sơn Hòa), với hạn dự báo 72h WRF cho kết quả tốt tại Tân Sơn Hòa,các trạm khác lượng mưa dự báo lớn hơn so với thực đo

Hình 8 Lượng mưa dự báo và thực đo 21-24/6/2016Đợt mưa từ 21-24/6/2016 với hạn dự báo 24h WRF cho kết quả dự báo khá tốttại Cần Giờ, Hóc Môn, Bình Chánh, và chưa tốt tại Củ Chi, trong thời gian này môhình WRF đã dự báo được ngày có mưa với hạn dự báo 48h và 72h

Hình 9 Lượng mưa dự báo và thực đo 25-28/7

Dự báo thiên hướng thấp hơn so với thực đo trong các trận mưa lớn Trong thờigian dự báo từ 25-28/7/2016: Mô hình cho kết quả dự báo không tốt tại trạm Cần Giờ,Hóc Môn, Củ Chi ở hạn dự báo 48h

Hình 10 Lượng mưa dự báo và thực đo 1-4/8/2016Từ 1-4/8/2016: Mô hình WRF cho dự báo khá tốt tại các trạm Củ Chi, BìnhChánh, Tân Sơn Hòa, Cần Giờ Tại Hóc Môn các thời hạn dự báo 24h và 48h cho kếtquả thấp hơn nhiều so với thực đo, WRF dự báo tốt tại trạm Tân Sơn Hòa

Hình 11 Lượng mưa dự báo và thực đo 10-13/8/2016Đợt mưa từ 10-13/8/2016 WRF dự báo khá tốt với hạn dự báo 24h và 48h tại 4/5trạm (trừ trạm Bình Chánh), với hạn dự báo 72h mô hình chi cho kết quả tốt tại trạmCần Giờ và Bình Chánh, các trạm còn lại WRF dự báo có mưa trong khi quan trắc hầunhư không mưa.

Hình 12 Lượng mưa dự báo và thực đo 7-10/10/2016Với hạn dự báo 24h và 48h WRF cho kết quả dự báo khá tốt ở các trạm, mặc dùvậy lượng mưa dự báo vẫn thấp hơn so với thực đo, hạn dự báo 72h WRF dự báo đúng

có mưa tại 3/5 trạm, riêng trạm Cần Giờ và Bình Chánh WRF dự báo sai khi quan trắckhông có mưa