NGHIÊN cứu THỬ NGHIỆM BAN đầu hóa XOÁY để mô PHỎNG cấu TRÚC một số cơn bão HOẠT ĐỘNG TRÊN BIỂN ĐÔNG

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNGTRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯƠNG HÀ NỘI KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN NĂM HỌC 2017 - 2018 NGHIÊN CỨU THỬ

Trang 1

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯƠNG HÀ NỘI

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

NĂM HỌC 2017 - 2018

NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM BAN ĐẦU HÓA XOÁY

ĐỂ MÔ PHỎNG CẤU TRÚC MỘT SỐ CƠN BÃO

HOẠT ĐỘNG TRÊN BIỂN ĐÔNG

Thuộc nhóm ngành khoa học: khoa học trái đất

Trang 2

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯƠNG HÀ NỘI

KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

NĂM HỌC 2017 - 2018

NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM BAN ĐẦU HÓA XOÁY

ĐỂ MÔ PHỎNG CẤU TRÚC MỘT SỐ CƠN BÃO

HOẠT ĐỘNG TRÊN BIỂN ĐÔNG

Thuộc nhóm ngành khoa học: khoa học trái đất

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Tiến Mạnh Nam, Nữ: Nam

Trang 3

HÀ NỘI, THÁNG 04 NĂM 2018

Trang 4

TRƯỜNG ĐẠI HỌC

TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

4 Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Bình Phong

Xin đăng ký thực hiện đề tài NCKH:

Tên đề tài: NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM BAN ĐẦU HÓA XOÁY ĐỂ MÔ PHỎNG CẤU TRÚC MỘT SỐ CƠN BÃO HOẠT ĐỘNG TRÊN BIỂN ĐÔNG

Giảng viên hướng dẫn

(Ký và ghi rõ họ tên

Hà Nội, ngày… tháng……năm 20…

Sinh viên

(Ký và ghi rõ họ tên)

Trang 5

CHỊU TRÁCH NHIỆM CHÍNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

I SƠ LƯỢC VỀ SINH VIÊN:

Họ và tên: Nguyễn Tiến Mạnh

Sinh ngày: 18 tháng 01 năm 1996

Nơi sinh: Kim Giang, Đại Kim, quận Hoàng Mai, TP Hà Nội

Lớp: ĐH4K Khóa: 2014-2018

Khoa: Khí tượng – Thủy Văn

Địa chỉ liên hệ: Liên Ninh, Thanh Trì, Hà Nội

Điện thoại: 0943831761 Email: Nguyentienmanh18196@gmail.com

II QUÁ TRÌNH HỌC TẬP (kê khai thành tích của sinh viên từ năm thứ 1 đến

Ngành học: Khí tượng học Khoa: Khí tượng – Thủy Văn

Kết quả xếp loại học tập: Giỏi

Sơ lược thành tích:

Năm thứ 3:

Ngành học: Khí tượng học Khoa: Khí tượng – Thủy Văn

Kết quả xếp loại học tập: Giỏi

Sơ lược thành tích: Đạt giải Ba giải thưởng Tài năng khoa học trẻ năm học2016-207, Xếp loại Xuất sắc trong Nghiên cứu khoa học sinh viên của Khoa Khítượng Thủy văn năm học 2016-2017

Hà Nội, ngày tháng năm 2017

Xác nhận của trường đại học Sinh viên chịu trách nhiệm chính

thực hiện đề tài

Nguyễn Tiến Mạnh

Ảnh 4x6

Trang 6

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI

1 Thông tin chung:

- Tên đề tài: “Nghiên Cứu Thử Nghiệm Ban Đầu Hóa Xoáy Để Mô Phỏng Cấu Trúc Một Số Cơn Bão Hoạt Động Trên Biển Đông”.

- Sinh viên thực hiện: Nguyễn Tiến Mạnh,

- Lớp: ĐH4K; Khoa: Khí tượng Thủy văn; Năm thứ: 4; Số năm đào tạo: 4

- Người hướng dẫn: ThS Nguyễn Bình Phong

2 Mục tiêu đề tài:

- Đánh giá khả năng mô phỏng của mô hình WRF với độ phân giải cao

- Xem xét vai trò của ban đầu hóa xoáy trong mô phỏng cấu trúc bão

- Nghiên cứu cấu trúc, sự phân bố các trường khí tượng trong bão thông qua mặtcắt thẳng đứng

3 Tính mới và sáng tạo

- Áp dụng ban đầu hóa xoáy trong việc mô phỏng cấu trúc bão.

4 Kết quả nghiên cứu

- Việc lựa chọn dòng cuốn ra và dòng cuốn vào thông qua các sơ đồ tham số hóađối lưu khác nhau có ảnh hưởng lớn đến khả năng mô phỏng cấu trúc bão của mô hình.Nghiên cứu đã chỉ ra sự bất đối xứng của trường gió và lượng hơi nước ngưng kếttrong mây khi có sự tác động của địa hình và không khí lạnh

- Cung cấp trường ban đầu bao gồm tốc độ gió cực đại, giá trị khí áp cực tiểu, tọa

độ tâm bão, bán kính vùng có tốc độ gió lớn nhất đã cải thiện được khả năng môphỏng của mô hình Giá trị sai số khi mô phỏng trường khí áp cực tiểu khá tốt với sơ

đồ BMJ Tại các hạn dự báo, sai số của sơ đồ BMJ đều có giá trị nhỏ nhất Khi môphỏng trường gió cực đại, sơ đồ GD cho sai số nhỏ hơn hai sơ đồ còn lại

- Trong giai đoạn hình thành, phát triển và chín muồi của bão, mô phỏng luôncho kết quả bão mạnh hơn so với thực tế, giá trị khí áp cực tiểu nhỏ hơn so với quantrắc, tốc độ gió cực đại lớn hơn quan trắc Trong giai đoạn tan rã của bão, mô phỏngcủa mô hình cho kết quả bão yếu hơn so với quan trắc

- Trong cấu trúc thẳng đứng của bão, lượng ẩm tập trung phần lớn hai bên thànhmắt bão và phía trên mực 600mb Càng lên cao lượng ẩm trong bão càng lớn, quy môtheo phương ngang càng được mở rộng Trong giai đoạn phát triển và chín muồi của

Trang 7

bão, tốc độ gió cực đại và tổng lượng hơi nước trong bão lớn, phát triển mạnh theochiều thẳng đứng, lên tới mực 200, 100mb Trong giai đoạn tan rã, tổng lượng hơinước ngưng kết và tốc độ gió cực đại trong bão suy giảm.

- Mô hình đã mô phỏng được cấu trúc bất đối xứng của bão khi có sự tương tácvới địa hình và không khí lạnh Khi có sự tương tác của địa hình, không khí bị thănglên cưỡng bức, dưới tác động nén của không khí lạnh, khối không khí nóng ẩm trongbão được thăng lên mạnh mẽ Trên bản đồ, hơi nước ngưng kết phát triển đến độ caolớn hơn

5 Đóng góp về mặt kinh tế - xã hội, giáo dục và đào tạo, an ninh, quốc phòng và khả năng áp dụng của đề tài:

- Nâng cao nhận thức của sinh viên về:

+ Vai trò của việc ban đầu hóa xoáy vào mô phỏng và dự báo bão

+ Xây dựng hệ thống tham số vật lý sử dụng cho mô hình

+ Tìm hiểu cấu trúc, các trường khí tượng trong bão như trường nhiệt, trườngmưa, trường gió và khí áp; đồng thời nghiên cứu sự thay đổi của chúng trong quá trình

di chuyển và phát triển của bão

- Giúp sinh viên có thêm có thêm lựa chọn trong việc nghiên cứu dự báo thời tiếtbằng mô hình số, đặc biệt là dự báo bão

6 Công bố khoa học của sinh viên từ kết quả nghiên cứu của đề tài (ghi rõ

tên tạp chí nếu có) hoặc nhận xét, đánh giá của cơ sở đã áp dụng các kết quả nghiên cứu (nếu có):

Sinh viên chịu trách nhiệm chính

thực hiện đề tài

Trang 8

Nhận xét của người hướng dẫn về những đóng góp khoa học của sinh

viên thực hiện đề tài:

Sinh viên đã rất tích cực tìm hiểu, đọc tài liệu tiếng Anh để viết tổng quan củanghiên cứu Đề tài đã bước đầu ứng dụng ban đầu hóa xoáy vào nghiên cứu bão ở ViệtNam Nghiên cứu cũng đã mô phỏng được cấu trúc của bão trong từng giai đoạn pháttriển đồng thời chỉ ra được sự tương tác của bão với địa hình và không khí lạnh

Là một giáo viên hướng dẫn, tôi đánh giá cao tinh thần tích cực trong học tập vànghiên cứu khoa học của sinh viên Em luôn chủ động trong công việc, có tinh thầnhọc hỏi, có khả năng tự nghiên cứu và đã hoàn thành xuất sắc mục tiêu mà đề tài đãđặt ra

Xác nhận của trường đại học

Người hướng dẫn

Nguyễn Bình Phong

Trang 9

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, em muốn gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Nguyễn Bình Phong, giảngviên khoa Khí tượng Thủy văn, người thầy đã trực tiếp chỉ bảo tận tình, định hướngchủ đề và tạo điều kiện cho em trong quá trình làm đề tài nghiên cứu khoa học Emcảm ơn thầy về những kiến thức quý báu, những lời khuyên và những lời góp ý chânthành để em có thể hoàn thành tốt đề tài nghiên cứu khoa học

Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô tại Khoa Khí tượng Thủy văn, TrườngĐại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy và truyền đạt chochúng em những kiến thức chuyên ngành trong quá trình học tập trong đề tài nghiêncứu lần này và trên giảng đường những năm học qua

Dù em đã cố gắng nhưng do kiến thức còn hạn chế và còn nhiều bỡ ngỡ nên bàinghiên cứu vẫn còn những thiếu sót, chúng em mong được thầy cô và các bạn cónhững ý kiến đóng góp cho đề tài nghiên cứu khoa học của em hoàn thiện hơn nữa

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 25 tháng 4 năm 2018

Sinh viên thực hiện

Trang 10

MỤC LỤC

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ BÃO NHIỆT ĐỚI, VAI TRÒ CỦA ĐỒNG HÓA DỮ LIỆU VỆ TINH VÀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY 3

1.1 Khái quát chung về bão 3

1.1.1 Một số khái niệm và phân loại bão 3

1.1.2 Cấu trúc của bão 6

1.1.3 Các điều kiện hình thành bão 9

1.1.4 Các giai đoạn phát triển của bão 10

1.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu bão 13

1.3 Dữ liệu vệ tinh và sự cần thiết của việc đồng hóa dữ liệu vệ tinh 15

1.4 Phương pháp và vai trò ban đầu hóa xoáy trong dự báo bão 16

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, SỐ LIỆU VÀ MIỀN TÍNH 19

2.1 Mô hình WRF 19

2.1.1 Tổng quan về mô hình WRF 19

2.1.2 Cấu trúc của mô hình WRF 19

2.1.3 Các sơ đồ tham số hóa vật lý 21

2.2 Nguồn số liệu 25

2.3 Miền tính 26

2.4 Các sơ đồ tham số hóa sử dụng trong mô hình 27

2.5 Phương pháp nghiên cứu 27

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 32

3.1 Kết quả mô phỏng 32

3.2 Đánh giá kết quả mô phỏng

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 95

TÀI LIỆU THAM KHẢO 96

Trang 11

Danh mục các kí hiệu, các chữ viết tắt

ARW Mô hình WRF tiên tiến (Advanced Research WRF)

BMJ Sơ đồ tham số hóa đối lưu Betts-Miller-Janjic (Betts-Miller-Janjic Scheme)

GD Sơ đồ tham số hóa đối lưu Grell-Devenyi (Grell-Devenyi Scheme)

GFS Số liệu dự báo toàn cầu (Global Forecast System)

IR Ảnh hồng ngoại (Infraced Image)

ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới (Inter Tropical Convergence Zone)

JMA Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (Japan Meteorology Agency)

KF Sơ đồ tham số hóa đối lưu Kain-Fristch (Kain-Fristch Scheme)

KMA Cơ quan Khí tượng Hàn Quốc (Korea Meteorology Agency)

MAE Sai số trung bình tuyệt đối (Mean Absolute Error)

ME Sai số trung bình (Mean Error)

MM5 Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5 (Fifth-Generation NCAR Mesoscale

Model)

MP Tham số vi vật lý mây (Micro Physics)

NCEP Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia Hoa Kỳ (National Centers for

Environmental Prediction NOOA Cục quản lý đại dương và khí quyển quốc gia Mỹ (National Oceanic and

Atmospheric Administration) PBL Lớp biên hành tinh (Planet Boundary Layer)

SLP Khí áp mực biển (Sea Level Pressure)

SST Nhiệt độ bề mặt nước biển (Sea Surface Temperature)

STS Bão rất mạnh (Severe Tropical Storm)

TD Áp thấp nhiệt đới (Tropical Depression)

TS Bão nhiệt đới (Tropical Storm)

VIS Ảnh thị phổ (Visible Image)

WRFDA Đồng hóa dữ liệu WRF (WRF Data Assimilation)

WRF Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết (Weather Research and Forecasting) XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Thang độ và miêu tả thang sức gió Beaufort 4

Bảng 1.2 Phân loại bão theo cấp gió 5

Bảng 1.3 Thang bão Saffir – Simpson 5

Bảng 2.1 Thông tin chỉ thị bão trong file besttrack 28

Bảng 3.1 Sai số của Pmin tại các hạn mô phỏng của từng sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF trong ngày 31/10/2017 63

Trang 12

Bảng 3.2 Sai số của Pmin tại các hạn mô phỏng của từng sơ đồ tham số hóa đối lưu 64

BMJ – GD – KF trong ngày 01/11/2017 64

Bảng 3.3 Sai số Pmin tại các hạn dự báo của từng sơ đồ tham số hóa đối lưu 65

BMJ – GD – KF trong ngày 02/11/2017 65

Bảng 3.4 Sai số Pmin tại các hạn dự báo của từng sơ đồ tham số hóa đối lưu 66

trong ngày 03/11/2017 66

Bảng 3.5 Bảng sai số tốc độ gió lớn nhất vùng gần tâm bão ngày 02/11/2017 67

Bảng 3.6 Bảng sai số tốc độ gió lớn nhất vùng gần tâm bão ngày 03/11/2017 69

Bảng 3.7 Bảng sai số khí áp thấp nhất vùng gần tâm bão ngày 05/11/2013 88

Trang 13

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Cấu trúc của bão theo mặt cắt thẳng đứng 6

Hình 1.2 Mắt bão trên ảnh mây vệ tinh của hai siêu bão Haiyan (2013) và Harvey (2017) từ trái qua phải 7

Hình 1.3 Thành mắt bão trên ảnh mây vệ tinh\ 8

Hình 1.4 Dải mây mưa (Rainbands) trên ảnh mây vệ tinh 9

Hình 1.5 Giai đoạn hình thành của bão số 12 (2017) trên ảnh VIS (trái) và IR1 (phải) 10

Hình 1.6 Giai đoạn phát triển của bão số 12 (2017) trên ảnh VIS (trái) và IR1 (phải).11 Hình 1.7 Giai đoạn chín muồi của bão số 12 (2017) trên ảnh VIS (trái) và IR1 (phải) 12 Hình 1.8 Giai đoạn tan rã của bão số 12 (2017) trên ảnh IR1 12

Hình 2.1 Cấu trúc của mô hình WRF 19

Hình 2.2 Sơ đồ tương tác vật lí 25

Hình 2.3 Miền tính sử dụng trong nghiên cứu với cơn bão Damrey (2017) 27

Hình 3.1 Bản đồ nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 18Z 31/10/2017 với lần lượt ba mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD - KF 32

Hình 3.2 Bản đồ trường gió ngang và tốc độ gió lúc 18Z 31/10/2017 lần lượt ở ba mô phỏng với ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 33

Hình 3.3 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão của trường khí áp mực biển và tốc độ gió ở độ cao 10m lúc 18Z ngày 31/10/2017 của ba mô phỏng với lần lượt ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 34

Hình 3.4 Bản đồ phân bố mưa vào 18Z ngày 31/10/2017 lần lượt của mô phỏng với ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ - GD – KF 34

Hình 3.5 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 18Z ngày 31/10/2017 của lần lượt mô phỏng với ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ - GD – KF 35

Hình 3.6 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng trường tốc độ gió ngang và tổng tỉ số xáo trộn ngưng kết với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 36

Trang 14

Hình 3.7 Bản đồ mặt cắt kinh hướng tốc độ gió thẳng đứng, tốc độ gió ngang và tổng tỉ

số xáo trộn ngưng kết với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD –KF 37Hình 3.8 Bản đồ nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 18Z ngày 01/11/2017 với lầnlượt mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 38Hình 3.9 Bản đồ gió ngang và tốc độ gió lúc 18Z 01/11/2017 với mô phỏng lần lượt ở

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF trên mực 950mb 39Hình 3.10 Bản đồ mặt cắt kinh hướng trường khí áp mực biển và tốc độ gió ở độ cao10m lúc 18Z ngày 01/11/2017 của ba mô phỏng với lần lượt ba sơ đồ tham số hóa đốilưu BMJ – GD – KF 40Hình 3.11 Bản đồ mắt cắt vĩ hướng trường khí áp mực biển và tốc độ gió ở độ cao10m lúc 18Z ngày 01/11/2017 của ba mô phỏng với lần lượt ba sơ đồ tham số hóa đốilưu BMJ – GD – KF 40Hình 3.12 Bản đồ phân bố mưa vào 18Z ngày 01/11/2017 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 41Hình 3.13 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 18Z ngày 01/11/2017 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 42Hình 3.14 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió thẳng đứng, tốc độgió ngang và tổng ẩm với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KFlúc 18Z ngày 01/11/2017 43Hình 3.15 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua tâm bão trường tốc độ gió thẳng đứng, tốc

độ gió ngang và tổng ẩm với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD –

KF lúc 18Z ngày 01/11/2017 44Hình 3.16 Bản đồ trường nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 18Z ngày02/11/2017 với lần lượt mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ - GD – KF 45Hình 3.17 Bản đồ gió ngang và tốc độ gió lúc 18Z ngày 02/11/2017 với mô phỏng lầnlượt ở ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF trên mực 950mb 46Hình 3.18 Bản đồ phân bố mưa vào 18Z ngày 02/11/2017 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 47

Trang 15

Hình 3.19 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 18Z ngày 02/11/2017 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF và ảnh mây vệ tinh hồng ngoạinhiệt 48Hình 3.20 Bản đồ mắt cắt kinh hướng qua tâm bão trường khí áp mực biển và tốc độgió ở độ cao 10m lúc 18Z ngày 02/11/2017 của ba mô phỏng với lần lượt ba sơ đồtham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 48Hình 3.21 Bản đồ mắt cắt vĩ hướng của khí áp mực biển và tốc độ gió ở độ cao 10mlúc 18Z ngày 02/11/2017 của ba mô phỏng với lần lượt ba sơ đồ tham số hóa đối lưuBMJ – GD – KF 49Hình 3.22 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió thẳng đứng, tốc độgió ngang và tỉ số xáo trộn ngưng kết lúc 18Z ngày 02/11/2017 với mô phỏng của ba

sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 50Hình 3.23 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tỉ sốxáo trộn ngưng kết lúc 18Z ngày 02/11/2017 với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóađối lưu BMJ – GD – KF 51Hình 3.24 Bản đồ trường nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 12Z ngày03/11/2017 với lần lượt mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 52Hình 3.25 Bản đồ trường gió ngang và tốc độ gió lúc 12Z ngày 03/11/2017 với môphỏng lần lượt ở ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF trên mực 950mb 53Hình 3.26 Bản đồ phân bố mưa vào 12Z ngày 03/11/2017 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ - GD - KF 53Hình 3.27 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 12Z ngày 03/11/2017 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF và ảnh vệ tinh hồng ngoại nhiệt 54Hình 3.28 Bản đồ mắt cắt kinh hướng qua tâm bão trường khí áp mực biển và tốc độgió ở độ cao 10m lúc 12Z ngày 03/11/2017 của ba mô phỏng với lần lượt ba sơ đồtham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 54

Trang 16

Hình 3.29 Bản đồ mắt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường khí áp mực biển và tốc độ gió

ở độ cao 10m lúc 12Z ngày 03/11/2017 của ba mô phỏng với lần lượt ba sơ đồ tham sốhóa đối lưu BMJ – GD – KF 55Hình 3.30 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió thẳng đứng, tốc độgió ngang và tỉ số xáo trộn ngưng kết lúc 12Z ngày 03/11/2017 với mô phỏng của ba

sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 56Hình 3.31 Bản đồ mặt cắt kinh hướng quan tâm bão trường tốc độ gió thẳng đứng, tốc

độ gió ngang và tỉ số xáo trộn ngưng kết lúc 12Z ngày 03/11/2017 với mô phỏng của

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 57Hình 3.32 Bản đồ nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 06Z 04/11/2017 với lầnlượt mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 58Hình 3.33 Bản đồ phân bố mưa vào 06Z ngày 04/11/2017 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 59Hình 3.34 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 06Z ngày 04/11/2017 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ–GD–KF và ảnh vệ tinh hồng ngoại nhiệt 59Hình 3.36 Bản đồ mặt cắt kinh hướng tốc độ gió thẳng đứng, tốc độ gió ngang và tổng

ẩm với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 61Hình 3.37 Bản đồ synop tại bề mặt lúc 01h và 07 ngày 04/11/2017 61Hình 3.38 Bản đồ synop mực 850mb lúc 19h ngày 03/11 và 07h ngày 04/11/2017Phân tích bản đồ mực 850mb ngày 03/11 và 07h 04/11/2017 62Hình 3.39 Bản đồ độ cao địa hình trên mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưuBMJ – GD- KF lúc 06Z ngày 04/11/2017 62Hình 3.40 Biểu đồ sai số trung bình và trung bình tuyệt đối tại các hạn mô phỏng của

ba sơ đồ BMJ – GD – KF ngày 31/10/2017 64Hình 3.41 Biểu đồ sai số trung bình và trung bình tuyệt đối tại các hạn mô phỏng của

ba sơ đồ BMJ – GD – KF ngày 03/10/2017 66

Trang 17

Hình 3.44 Biểu đồ giá trị Pmin với mô phỏng bằng mô hình và quan trắc 67Hình 3.45 Biểu đồ sai số vận tốc gió cực đại ngày 02/11/2017 của ba sơ đồ tham sốhóa đối lưu BMJ – GD - KF 68Hình 3.46 Biểu đồ sai số vận tốc gió cực đại ngày 03/11/2017 của ba sơ đồ tham sốhóa đối lưu BMJ – GD – KF 68Hình 3.47 Bản đồ đồ các yếu tố khí tượng sau khi ban đầu hóa 70Hình 3.48 Bản đồ nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 00Z 06/11/2013 với lầnlượt sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 71Hình 3.49 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 00Z ngày 06/11/2013 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 71Hình 3.50 Bản đồ phân bố mưa vào 00Z ngày 06/11/2013 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD - KF 72Hình 3.51 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 73Hình 3.52 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 73Hình 3.53 Bản đồ nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 00Z 07/10/2013 với lầnlượt sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 74Hình 3.54 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 00Z ngày 07/11/2013 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 74Hình 3.55 Bản đồ phân bố mưa vào 00Z ngày 07/11/2013 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 75Hình 3.56 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc gió ngang và tổng ẩm với

mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 76Hình 3.57 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 76Hình 3.58 Bản đồ trường nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 00Z 08/11/2013 vớilần lượt sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 77Hình 3.59 Bản đồ phân bố mưa vào 00Z ngày 08/11/2013 với mô phỏng của lần lượt

Trang 18

Hình 3.60 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 00Z ngày 08/11/2013 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 78Hình 3.61 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 79HÌnh 3.62 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua mắt bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 79Hình 3.63 Bản đồ trường nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 00Z 09/11/2013 vớilần lượt sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 80Hình 3.64 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 00Z ngày 09/11/2013 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 80Hình 3.65 Bản đồ phân bố mưa vào 00Z ngày 09/11/2013 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 81Hình 3.66 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 81Hình 3.67 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng

ẩm với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 82Hình 3.68 Bản đồ nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 00Z ngày 10/11/2013 vớilần lượt sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 83Hình 3.69 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 00Z ngày 10/11/2013 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 83Hình 3.70 Bản đồ phân bố mưa vào 00Z ngày 10/11/2013 với mô phỏng của lần lượt

ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD- KF 84Hình 3.71 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 84Hình 3.72 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩmvới mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 85Hình 3.73 Bản đồ trường nhiệt độ bề mặt và khí áp mực biển vào 00Z 11/11/2013 vớilần lượt sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 85Hình 3.74 Bản đồ độ phản hồi vô tuyến vào 00Z ngày 11/11/2013 với mô phỏng lầnlượt của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 86

Trang 19

Hình 3.75 Bản đồ phân bố mưa vào 00Z ngày 11/11/2013 với mô phỏng của lần lượt

Hình 3.76 Bản đồ mặt cắt vĩ hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩm với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 87

Hình 3.77 Bản đồ mặt cắt kinh hướng qua tâm bão trường tốc độ gió ngang và tổng ẩm với mô phỏng của ba sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ – GD – KF 87

Hình 3.78 Biểu đồ giá trị khí áp thấp nhất ngày 05/11/2013 88

Hình 3.84 Biểu đồ giá trị tốc độ gió lớn nhất ngày 05/11/2013 92

Trang 20

ĐẶT VẤN ĐỀ

Việt Nam là một quốc gia nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa, lãnh thổ trải dàihơn 15 độ vĩ với đường bờ biển dài khoảng 3260 km Hàng năm, nước ta chịu ảnhhưởng trung bình từ 10-12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới (Nguồn: Phạm Vũ Anh-Phântích và dự báo thời tiết) Vì vậy, Việt Nam là một trong những quốc gia trên thế giớichịu ảnh hưởng nặng nề nhất của xoáy thuận nhiệt đới nói chung hay bão và áp thấpnhiệt đới nói riêng Trong những năm gần đây, cường độ và quỹ đạo của bão ngàycàng có diễn biến phức tạp và khó lường, gây khó khăn cho công tác dự báo, đồng thờicũng gây ra thiệt hại to lớn Với tốc độ gió mạnh kết hợp với cường độ mưa lớn, xoáythuận nhiệt đới là một trong những hiện tượng thời tiết cực kỳ nguy hiểm luôn gây rathiệt hại nghiêm trọng đến các hoạt động kinh tế - xã hội, thậm chí đe dọa tính mạngcủa con người Điển hình là siêu bão Haiyan năm 2013, cơn bão mạnh nhất từng đượcghi nhận trong lịch sử nhân loại, sức gió ở vùng tâm bão có lúc lên đến 379 km/h, khi

đổ bộ vào pin sức gió lên tới 320 km/h Theo ước tính khi đổ bộ qua pin siêu bão Haiyan đã làm khoảng 2500 người thiệt mạng, 800.000 người buộc phải

Phi-lip-sơ tán, thiệt hại gây ra lên đến 14 tỷ USD (nguồn: báo news.zing.vn) Trong năm 2017nước ta đã phải gánh chịu hậu quả nặng nề của hai cơn bão số 10 (Dorksuri) và số 12(Damrey) Tuy nhiên thiệt hại do cơn bão số 12 gây ra nghiêm trọng về người và của.Theo số liệu của Văn phòng Ủy ban Quốc gia tìm kiếm cứu nạn, Cục Cứu hộ cứu nạn(Bộ Quốc Phòng), tính đến sáng 9/11, cơn bão số 12 đã làm 106 người chết, 25 ngườimất tích Bão cũng làm hơn 120,000 ngôi nhà sập đổ; gần 10,000 ha lúa và hơn 15,203

ha rau màu bị ngập và hư hại; 25,957 lồng bè nuôi trồng thủy sản bị mất trắng; ít nhất1,294 tàu thuyền của ngư dân bị chìm, hư hỏng 25,957 lồng bè nuôi trồng thủy sản bịmất trắng; ít nhất 1,294 tàu thuyền của ngư dân bị chìm, hư hỏng (Nguồn: Báo24h.com) Chỉ tính riêng tỉnh Khánh Hòa, đã có 27 người chết, 5 người mất tích, 89người bị thương; trên 10,000 căn nhà bị sập và hư hỏng; 3,826 ha diện tích lúa bị ngập

và 6,258 ha diện tích hoa màu các loại bị ngập, hư hại 4,320 lồng và 3,270 bè nuôitrồng thủy sản bị trôi hoàn toàn, thiệt hại về tài sản lên đến 6000 tỷ đồng (Nguồn: Báozing.vn) Chính vì thế, dự báo bão là nhiệm vụ quan trọng, cấp thiêt của ngành Khítượng Thủy văn Dự báo tốt hoạt động của bão giúp đảm bảo an toàn cho ngư dân, chocác người dân sinh sống ven biển, giảm thiểu số người chết và mất tích cũng như giảmthiệt hại to lớn về kinh tế xã hội mà bão gây ra

Trong những năm gần đây, dự báo bão bằng mô hình số trị được sử dụng rộng rãi

ở nhiều quốc gia trên thế giới trong đó có Việt Nam, thành công đó có được nhờ sự

Trang 21

phát triển vượt bậc về công nghệ máy tính Các mô hình khu vực dùng số liệu điềukiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc vào thời gian từ mô hình toán cầu Do vậy dùban đầu hóa với độ phân giải cao hơn, chất lượng và cấu trúc xoáy bão trong điều kiệnban đầu vẫn chứa sai số từ các mô hình toàn cầu Một điều kiện ban đầu không tốt cóthể dẫn đến sai số lớn trong quá trình dự báo quĩ đạo và cường độ của bão Hơn nữa,

do mạng lưới quan trắc trên vùng biển nhiệt đới rất thưa thớt và do chính cấu trúc toán

lý, cũng như độ phân giải rất thô nên trong các mô hình toàn cầu tâm xoáy bão ban đầuthường bị sai lệch vị trí và cường độ yếu hơn so với xoáy bão thực tế Vì vậy, để cảithiện điều kiện ban đầu cho mô hình dự báo bão người ta thực hiện ban đầu hóa xoáy.Ban đầu hóa xoáy là bài toán được xây dựng với mục đích tái tạo một xoáy bão có cấutrúc và cường độ gần với xoáy thực, có vị trí tại xoáy quan trắc

Bão hình thành và tồn tại phần lớn trên các đại dương, nơi mà rất hạn chế vềnguồn số liệu Trong những năm gần đây, việc cải tiến công nghệ viễn thám cho phépquan trắc khí quyển bằng vệ tinh ở những nơi không có hoặc thiếu các số liệu quantrắc, đồng thời, những quan trắc này có độ phân giải cao hơn so với các quan trắctruyền thống Vì vậy, dữ liệu vệ tinh khí tượng ngày càng được ứng dụng rộng rãitrong việc phát hiện, theo dõi, cảnh báo các hiện tượng thời tiết nguy hiểm cũng nhưtăng cường thông tin về trường ban đầu cho mô hình số trị khu vực

Trên thế giới đã có những tác giả nghiên cứu về bài toán đồng hóa số liệu vệ tinhcho mô hình số, khởi tạo xoáy ban đầu nhằm phục vụ công tác dự báo bão Tuy nhiên

ở Việt Nam, đồng hóa số liệu, đặc biệt là đồng hóa số liệu vệ tinh và ứng dụng khởitạo xoáy ban đầu vẫn là vấn đề mới mẻ, chưa có nhiều tác giả nghiên cứu Hơn nữacác nghiên cứu chỉ dừng lại ở dự báo quỹ đạo và cường độ bão mà chưa có nhiềunghiên cứu mô phỏng cấu trúc của bão Chính vì vậy, trong đề tài này, em sẽ tiến hànhtìm hiểu và áp dụng phương pháp khởi tạo xoáy và đồng hóa dữ liệu vệ tinh cho môhình WRF nhằm góp phần nâng cao khả năng mô phỏng cấu trúc của các cơn bão, từ

đó cải thiện được chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ bão

Trang 22

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ BÃO NHIỆT ĐỚI, VAI TRÒ CỦA ĐỒNG HÓA

DỮ LIỆU VỆ TINH VÀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY 1.1 Khái quát chung về bão

1.1.1 Một số khái niệm và phân loại bão

Định nghĩa: Bão ở nhiều nơi trên thế giới cũng có nhiều cách gọi khác nhau: ở

vùng châu Á Thái Bình Dương bão được gọi là “Typhoon”; ở vùng Ấn Độ Dương bãođược gọi là “Cyclone”; ở vùng Đại Tây Dương người ta gọi bão là “Hurricane”; ởchâu Úc người ta gọi bão là Villy-Villy” Tất cả những tên gọi đó được tổng kết lại bởimột tên cơ bản chung là “Tropical Cyclone” – xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ)

XTNĐ là một vùng gió xoáy, có đường kính tới hàng trăm ki-lô-mét, hình thànhtrên vùng biển nhiệt đới, gió thổi hướng vào vùng trung tâm theo hướng ngược chiềukim đồng hồ ở bán cầu Bắc và theo chiều kim đồng hồ ở bán cầu Nam, áp suất khíquyển (khí áp) trong XTNĐ thấp hơn nhiều so với xung quanh và thường dưới1000mb Chuyển động xoáy vào tâm làm đối lưu phát triển mạnh, các mây tích hìnhthành gây ra mưa to trên khu vực rộng lớn, đôi khi có kèm theo các hiện tượng thời tiếtnguy hiểm khác như tố, lốc, vòi rồng

Theo Atkinson: “Bão là một áp thấp quy mô vừa, phát triển trên vùng biển nhiệtđới, không kèm theo front và có tốc độ gió mạnh nhất vùng gần trung tâm tối thiểu từcấp 8”

Phân loại bão: Để phục vụ cho công tác dự báo thời tiết đặc biệt là dự báo bão,

các nhà khí tượng sử dụng thang đo sức gió để phân chia cấp bão, hiện nay chủ yếuthường dùng thang sức gió Beaufort và thang bão Saffir – Simpson

Thang sức gió Beaufort là thang đo kinh nghiệm về sức gió, chủ yếu dựa vào tìnhtrạng của mặt biển hay trạng thái của sóng Thang này được tạo ra bởi sĩ quan hải quânngười Ailen – Sir Francis Beaufort vào năm 1805 Sau đây là bảng mô tả cụ thể cấpgió Beaufort:

Trang 23

Bảng 1.1 Thang độ và miêu tả thang sức gió Beaufort

-Gió nhẹKhông gây nguy hại

4

5

5,5 – 7,98,0 – 10,7

20 – 28

29 - 38

1,02,0

Cây lá nhỏ có lá bắt đầu lay động

Ảnh hưởng đến lúa đang phơi màu, biển hơi động, thuyền đánh cá bị chao đảo, phải cuốn bớt buồm

Gió làm gãy cây, tốc mái nhà.Không thể đi ngược chiều gió,biển động rất mạnh, rất nguy hiểm đối với tàu thuyền.10

Tùy theo tốc độ gió mạnh nhất ở gần vùng trung tâm mà Tổ chức Khí tượng thếgiới (WMO) quy định phân loại XTNĐ thành: áp thấp nhiệt đới (Tropical Depression– viết tắt là TD); bão nhiệt đới (Tropical Storm – TS); bão mạnh (Severe Tropical

Trang 24

Storm – STS); bão rất mạnh (Typhoon/Hurricane) Phân loại bão theo cấp gió đượccho trong Bảng 1.2:

Bảng 1.2 Phân loại bão theo cấp gió

STT Cấp bão Gió cực đại (m/s) Cấp gió (cấp Beaufort)

Độ cao mực nước biển (m) Mức thiệt hại

1 33 -42 > 980 1,0 – 1,7

Không có thiệt hại thực sự cho các cấu trúc xây dựng, chỉ thiệt hại cho nhà cửa di động không néo chặt, cây cối và bụi rậm

2 43 – 49 979 – 965 1,8 – 2,6

Làm hư hỏng một số mái nhà và cửa sổ, thiệt hại đáng kể cho cây trồng Có thể gây ra hiện tượng ngập lụt

3 50 – 58 964 – 945 2,7 – 3,8

Gây thiệt hại cho các công trình xây dựng nhà cửa di động bị phá sập Gây ngập lụt ven biển và có thể cả đất liền

4 59 – 69 944 – 920 3,9 – 5,6

Mái của những ngôi nhà nhỏ bị phá hỏng, xói mòn mạnh ven biển, ngập lụt trong đất liền

Các công trình nhỏ bị cuốn bay, thiệt hạinặng nề cho các công trình lớn, có thể phải tản cư dân chúng

Tất cả những phân loại hệ thống XTNĐ trên đây chủ yếu dựa vào tốc độ gió cựcđại, không nêu bật được bản chất vật lý của quá trình Mặt khác, những thông tin vềgió vùng gần tâm bão không phải lúc nào cũng nhận được một cách chính xác Để cóđược nhận thức tương đối đầy đủ về bão cần phải nắm được nguyên nhân và điều kiệnhình thành, cấu trúc và các đặc trưng của bão

Trang 25

1.1.2 Cấu trúc của bão

Hình 1.1 Cấu trúc của bão theo mặt cắt thẳng đứng (Nguồn: https://www.google.com.vn/search?tbm=isch&q=huricane

%20structure#imgrc=ckqcN_9un6-PvM:)

Cấu tạo của bão gồm: mắt bão (The Eye), thành mắt bão (Eye Ưall), dải mây mưa (Rainbands) và đĩa mây ci (Out Cirrus Shield)

1 Mắt bão (The eye)

Mắt bão thường có hình trụ tròn, đường kính có thể từ 8 đến 200 km tùy theo bãoyếu hay mạnh Khi bão ở vào giai đoạn trưởng thành, tại bề mặt trị số khí áp trung tâmgiảm xuống thấp nhất, trung bình từ 950 đến 960mb Giá trị khí áp thấp nhất đã từngquan trắc được là 870mb ở cơn bão Tip hoạt động trên vùng biển Tây Bắc Thái BìnhDương ngày 12/10/1979 Trong vùng này, gradient khí áp đột ngột giảm xuống gầnnhư bằng 0 nên gió cũng giảm một cách đột ngột, chỉ còn gió nhẹ, thậm chí lặng gió.Vùng mắt bão là khu vực quang mây, chỉ có dòng không khí đi xuống chậm và cónhiệt độ cao hơn các vùng xung quanh Thông thường ở những cơn bão mạnh mắt bãocàng tròn và rõ nét

Trang 26

Hình 1.2 Mắt bão trên ảnh mây vệ tinh của hai siêu bão Haiyan (2013) và Harvey

(2017) từ trái qua phải

Ảnh mây vệ tinh cơn bão Haiyan (2013) được khai thác tại đường dẫn:

https://www.google.com.vn/search?

tbm=isch&sa=1&ei=GoAGW6mfOo6M8gXwwrWoAw&q=Haiyan+storm&oq=Haiy an+storm&gs_l=img.3 0j0i30k1j0i5i30k1j0i8i30k1.11537.14015.0.14111.10.8.2.0.0 0.181.853.5j3.8.0 0 1c.1.64.img 1.7.602 0i19k1j0i7i30i19k1j0i7i30k1j0i7i5i30k1j 0i8i7i30k1.0.aj9UORNjUq4#imgrc=Qv3EEAiQBbeKyM :

Ảnh mây vệ tinh của cơn bão Harvey (2017) được khai thác tại đường dẫn:

https://www.google.com.vn/search?tbm=isch&sa=1&ei=CoAGW7L_I8-M8gWNh5OwBg&q=eye+harvey+hurricane&oq=eye+harvey+hurricane&gs_l=img 3 288070.288724.0.288890.4.4.0.0.0.0.97.336.4.4.0 0 1c.1.64.img 0.0.0 0.4l5rP x8332w#imgrc=ukYhzXhLuIlaSM:

2 Thành mắt bão (Eye Wall)

Xung quanh mắt bão gồm khối mây dày, có kết cấu xoáy liên kết chặt chẽ vớinhau, có đường kính trung bình từ 10 đến 20km Những khối mây này được tạo thànhbởi những dải mây đối lưu phát triển mạnh Đi vào khu vực này tốc độ gió tăng lênđột ngột và đạt giá trị mạnh nhất trong bão Đây là vùng có tốc độ gió lớn nhất và độhội tụ của gió cũng lớn nhất, vì vậy mây đối lưu phát triển mạnh nhất và mưa cũngmạnh nhất

Trang 27

Hình 1.3 Thành mắt bão trên ảnh mây vệ tinh\

Ảnh thành mắt bão được khai thác trực tiếp thông qua đường dẫn:

biw=975&bih=550&tbm=isch&sa=1&ei=7YUGW5nKDcil8QXnvaWYBg&q=eye+w all&oq=eye+wall&gs_l=img.3 35i39k1j0j0i30k1l3j0i10i30k1j0i30k1l4.25966.25966 0.26230.1.1.0.0.0.0.111.111.0j1.1.0 0 1c.1.64.img 0.1.111 0.7yQpmT-

03TM#imgrc=wEnC_5q2Ti3XLM :

và tại đường dẫn:

biw=975&bih=550&tbm=isch&sa=1&ei=7YUGW5nKDcil8QXnvaWYBg&q=eye+w all&oq=eye+wall&gs_l=img.3 35i39k1j0j0i30k1l3j0i10i30k1j0i30k1l4.25966.25966 0.26230.1.1.0.0.0.0.111.111.0j1.1.0 0 1c.1.64.img 0.1.111 0.7yQpmT-

03TM#imgrc=VJpSR03zM7J5nM :

3 Dải mây mưa (Rainbands)

Các dải mây mưa ở rìa ngoài của bão (nơi thường có tốc độ gió lớn) có thể trải xacách tâm bão hàng trăm ki-lô-mét Những dải mây này chuyển động xoáy trôn ốc theochiều ngược chiều kim đồng hồ, có độ rộng từ khoảng vài ki-lô-mét đến vài chục ki-lô-mét Các dải mây này được tạo thành từ nhiều khối mây đối lưu phát triển mạnh, ởnhiều giai đoạn khác nhau và liên kết với nhau chặt chẽ, có sắp xếp, có tổ chức Đôikhi các dải mây, mưa xoắn và mắt bão bị các lớp mây trên cao che phủ khiến chochúng ta gặp rất nhiều khó khăn khi theo dõi bão bằng ảnh mây vệ tinh Xen kẽ giữacác dải mây, mưa xoắn kèm theo gió mạnh gây ra mưa to, gió lớn là những vùng giókhông mạnh và mưa không nhiều tạo thành từng đợt, từng đợt mưa

Trang 28

Hình 1.4 Dải mây mưa (Rainbands) trên ảnh mây vệ tinh Ảnh dải mây mưa trên ảnh mây vệ tinh được khai thác qua đường dẫn:

biw=1920&bih=889&tbm=isch&sa=1&ei=ZYcGW7_3NsLc8QXKhqWICg&q=Rainb ands&oq=Rainbands&gs_l=img.3 0i19k1l3j0i30i19k1j0i5i30i19k1.11905.11905.0.1 2095.1.1.0.0.0.0.99.99.1.1.0 0 1c.1.64.img 0.1.97 0.7Jqzk_xFJeU#imgrc=2VeVT iMGqP_G4M :

và tại đường dẫn:

biw=1920&bih=889&tbm=isch&sa=1&ei=ZYcGW7_3NsLc8QXKhqWICg&q=Rainb ands&oq=Rainbands&gs_l=img.3 0i19k1l3j0i30i19k1j0i5i30i19k1.11905.11905.0.1 2095.1.1.0.0.0.0.99.99.1.1.0 0 1c.1.64.img 0.1.97 0.7Jqzk_xFJeU#imgrc=qWkZo gkcBJq8TM :

1.1.3 Các điều kiện hình thành bão

Palmen (1956) đưa ra ba điều kiện cơ bản cho sự hình thành bão:

1 Khu vực đại dương có diện tích đủ lớn với nhiệt độ bề mặt biển cao (từ 27ºC trở lên) bảo đảm nước bốc hơi mạnh, cung cấp năng lượng ngưng kết lớn cho hệthống bão

26-2 Thông số Coriolis có giá trị đủ lớn để tạo xoáy Bão thường hình thành tronggiới hạn bởi vĩ độ 5-20º hai bên xích đạo Trong phạm vi 5ºS-5ºN, nơi có lực Coriolisquá nhỏ, không thể cân bằng với lực gradient khí áp của các vùng áp thấp để tạo rachuyển động xoáy thuận

Trang 29

3 Dòng cơ bản có độ đứt gió thẳng đứng nhỏ, bảo đảm sự tập trung của dòng ẩmvào khu vực bão trong thời gian đầu của sự hình thành bão Nếu độ đứt thẳng đứng củagió lớn sẽ ngăn cản sự phát triển của xoáy thuận.

Riehl (1979) bổ sung thêm hai điều kiện:

4 Ở trên cao, trường khí áp phải phân kỳ để đảm bảo sự giải tỏa khối lượngkhông khí hội tụ ở mặt đất và duy trì bão

5 Ở mặt đất phải có những nhiễu động áp thấp ban đầu Những thống kê chothấy có đến 80% các cơn bão có liên quan với dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) Năm dải hội

tụ nhiệt đới ít hoạt động thì bão cũng ít

1.1.4 Các giai đoạn phát triển của bão

Trung bình, một cơn bão tồn tại khoảng 7-8 ngày Trong khoảng thời gian đó, nótrải qua các quá trình phát sinh, phát triển cho đến khi đổ bộ vào đất liền hoặc tan rãtrên biển Tuy nhiên, không hiếm những cơn bão tồn tại tới 15 ngày hoặc hơn nữa (cơnbão Ginger năm 1971 ở Bắc Đại Tây Dương đã tồn tại tới 30 ngày), trái lại cũng cónhững cơn bão chỉ tồn tại trong một vài ngày, thậm chí có những áp thấp nhiệt đới chỉmạnh lên thành bão trong 3-6 giờ rồi lại suy yếu ngay Theo Riehl (1979) có thể chiaquá trình hình thành và phát triển của bão làm 4 giai đoạn: hình thành, phát triển, chínmuồi và tan rã

1 Giai đoạn hình thành

Bão thường hình thành từ một nhiễu động trên vùng biển nhiệt đới tuy nhiênkhông phải nhiễu động nào trên dải hội tụ nhiệt đới cũng phát triển thành bão Quátrình khơi sâu của áp thấp thường diễn ra chậm, kéo dài khoảng vài giờ đủ để gió trongkhu vực rộng lớn có thể sắp xếp lại, tạo thành các dòng khí xoáy theo ngược chiều kimđồng hồ, hội tụ đưa không khí nóng ẩm vào trung tâm

Hình 1.5 Giai đoạn hình thành của bão số 12 (2017) trên ảnh VIS (trái) và IR1 (phải)

Trang 30

2 Giai đoạn phát triển

Khi có điều kiện thuận lợi bão chuyển sang giai đoạn phát triển Đặc điểm củagiai đoạn này là khí áp bề mặt vùng bão tiếp tục giảm và tốc độ giảm áp ngày càngtăng, trung bình 15-20mb/ngày, cá biệt lên tới 97mb/ngày và 51mb/8 giờ (cơn bãoIrma năm 1973 trên Tây Bắc Thái Bình Dương), cho đến khi đạt giá trị khí áp thấpnhất

Trên ảnh mây VIS ta thấy khối mây trung tâm phát triển mạnh, tạo thành bứctường mây dày bao quanh toàn bộ hay hoặc phần lớn vùng trung tâm bão Tường mây

ở phía trung tâm rất sắc nét Tại vùng trung tâm, có đường kính 30-50 km, thườngquang mây hoặc có một số vết mây tích tầng thấp thể hiện mắt bão Ở xung quanhkhối mây trung tâm có một số dải mây đối lưu liên kết với khối mây này Trên ảnhmây IR ta nhận thấy đĩa mây Ci trung tâm to, dày đặc và rất sáng Từ đó có các dảimây Ci tỏa ra theo các dòng phân kì trên cao

Hình 1.6 Giai đoạn phát triển của bão số 12 (2017) trên ảnh VIS (trái) và IR1 (phải)

3 Giai đoạn chín muồi

Giai đoạn này bắt đầu khi sự phát triển của bão đã hoàn tất, khí áp trung tâm bãokhông tiếp tục giảm thêm và tốc độ gió cực đại ở vùng gần trung tâm bão cũng khôngtăng thêm nữa Nhưng ở giai đoạn này phạm vi bão và vùng gió mạnh ở gần trung tâmbão thường mở rộng hơn Đặc biệt bán kính vùng gió mạnh từ khoảng trong 100 km cóthể mở rộng tới 200 km hoặc hơn nữa Giai đoạn này thường kéo dài vài ba ngày, cókhi tới cả tuần lễ ở trên đại dương

Trang 31

Hình 1.7 Giai đoạn chín muồi của bão số 12 (2017) trên ảnh VIS (trái) và IR1 (phải)

4 Giai đoạn tan rã

Khi bão đi vào đất liền, do ảnh hưởng của địa hình và đặc biệt là do không đượccung cấp đầy đủ hơi ẩm nên bão bị mất tiềm nhiệt ngưng kết-năng lượng để tồn tại,kích thước thu hẹp, khí áp đầy lên nên nó bị suy yếu và tan rã sau 1- 2 ngày bão cũng

có thể suy yếu và tan rã trên biển khi gặp những điều kiện bất lợi như: đi vào vùngnước lạnh, bị không khí lạnh xâm nhập vào, kết cấu hoàn lưu trên cao không thuậnlợi,

Trong giai đoạn này khí áp trong vùng bão đầy lên rất nhanh, gió bão suy yếutheo, phạm vi bão thu hẹp rồi trở thành một vùng xoáy thuận bình thường trước khi tanhẳn Trên ảnh mây, khối mây trung tâm suy yếu, màn mây Ci thu hẹp, mỏng và mờ,các khối mây đối lưu suy yếu, rời rạc, trật tự sắp xếp bị phá vỡ,

Hình 1.8 Giai đoạn tan rã của bão số 12 (2017) trên ảnh IR1

Ảnh mây vệ tinh từng giai đoạn của cơn bão Damrey (2017) được khai thác trựctiếp qua website:

http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/summary/wnp/s/201723.html.en

Trang 32

1.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu bão

Nguyễn Văn Hiệp và Yi-Leng Chen (2011) đã sử dụng mô hình khởi tạo xoáygiả nhằm cung cấp trường ban đầu có độ phân giải cao cho mô hình WRF để môphỏng cơn bão Morakot năm 2009 với ba mô phỏng riêng biệt trong điều kiện ban đầukhác nhau bao gồm phân tích toàn cầu (CTRL), gói khởi tạo xoáy - bogus package từWRF (WB) và gói khởi tạo mới - new initialization package (NT) Kết quả nghiên cứucho thấy hệ thống NT mô phỏng cơn bão rất tốt cả về cấu trúc bất đối xứng, quỹ đạo,cường độ , cường độ gió mực thấp, phản xạ radar và lượng mưa [12]

Hsiao-Ling Huang và Ming-Jen Yang (2013) nghiên cứu trữ lượng nước và hiệuquả mưa của cơn bão Morakot (2009) khi mô phỏng bằng mô hình WRF phiên bản 3.2với độ phân giải 1km cho thấy hiệu quả mưa (PE) và các quá trình ngưng kết hơi nước

và bốc hơi giáng thủy bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi độ cao địa hình Tỉ lệ mưa của bãokhi đổ bộ vào đất liền chỉ khoảng 50%, hiệu quả mưa giảm 15-20% so với khi bão quadãy núi Trung ương [14]

Jonathan D.Hall và Ming Xue (2012) nghiên cứu ảnh hưởng của sóng Rossby đốivới mưa cực đoan ở Đài Loan trong cơn bão Morakot (2009) bằng mô hình phi thủytĩnh độ phân giải cao ARPS (the Advanced Regional Prediction System) cho thấy sóngRossby có vai trò quan trọng đối với việc xác định tâm mưa lớn ở cơn bão [16]

Feng Yang, Hui Peng, Yunyan Du và Guofeng Wu (2016) nghiên cứu ảnh hưởngcủa xoáy eddy có nguồn gốc từ đại dương nóngđến sự thay đổi cường độ của XTNĐ ởbiển Đông cho thấy các xoáy đại dương ấm với nhiệt độ bề mặt biển trung bình (SST)

và tỉ lệ giữa kích thước xoáy này và bán kính gió lớn nhất càng lớn có thể tăng cườngXTNĐ [15]

Liguang Wu và Jia Liang (2011) nghiên cứu ảnh hưởng của gió mùa đối với cơnbão Morakot (2009) cho thấy sự di chuyển chậm lại và tĩnh lại ở vùng lân cận ĐàiLoan của cơn bão có liên quan đến dòng gió mùa tần số thấp Trước khi đổ bộ vào ĐàiLoan cơn bão đã tương tác với dao động quy mô tựa hai tuần (QBW) ngay bên ngoài

bờ biển phía đông và sau đó tương tác với MJO sau khi vào eo biển Đài Loan Sự kếthợp này đã làm tăng cường gió tây nam quy mô synop ở phía nam cơn bão, làm giảmchuyển động về phía tây, đồng thời sự tác động của dao động vùng nhiệt đới theo mùanày cũng là nguyên nhân chính gây ra mưa lớn ở phía nam Đài Loan [19]

Wook Jang và Hye-Yeong Chun (2012) nghiên cứu ảnh hưởng của địa hình đốivới sự phát triển của cơn bão Saomai (2006) dưới sự tác động của cơn bão nhiệt đớiBopha (2006) bằng dữ liệu mô phỏng số với mô hình WRF cho thấy độ cao của dãy

Trang 33

núi Trung ương (CMR) lớn làm cơn bão Bopha di chuyển về hướng bắc nhiều hơn vàlàm suy yếu nó bởi độ cao địa hình ngăn cản sự tương tác của cơn bão với dãy Trungương và bão Saomai Ngoài ra kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng độ đứt gió thẳngđứng giữ không khí nóng gần trung tâm cơn bão trong tầng đối lưu trên, làm tăngcường bão [25].

Yi-Hsuan Huang và Chun-Chieh Wu (2011) nghiên cứu ảnh hưởng của địa hìnhđảo đến sự lệch hướng của bão Krosa (2007) bằng mô hình quy mô vừa MM5 phiênbản 3.7.3 trước khi bão đổ bộ, kết quả cho thấy độ cao địa hình của Đài Loan đóng vaitrò quan trọng nhất trong sự lệch hướng quỹ đạo bão Krosa trong khi các tính chất bềmặt, hình dạng địa hình và vi vật lý mây đóng vai trò thứ yếu [27]

Chun-Chieh Wu và cộng sự (2009) nghiên cứu sự tác động của cơn bão nhiệt đớiPaul (1999) trong hoạt động và lượng mưa có liên quan đến cơn bão Rachel (1999)gần Đài Loan cho thấy cơn bão Paul là một trong những nhân tố ngăn cản cự dichuyển của bão Rachel, ngoài ra cơn bão Rachel di chuyển về phía tây nam dưới ảnhhưởng của rãnh gió mùa [11]

Robert G.Fovell và các cộng sự trong nghiên cứu ảnh hưởng của vi vật lý mây vàbức xạ trong cấu trúc và hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới cho kết quả hoạt động củaXTNĐ, cường độ và độ rộng của trường gió, sự đốt nóng bất đối xứng trong lõi, hoạtđộng đối lưu ngoài lõi, đặc tính của mây vũ tích rất nhạy cảm với tham số hóa vi vật lýmây (MP) [23]

Kenvin A.Hill và Gary M.Lackmann (2009) nghiên cứu ảnh hưởng của độ ẩmmôi trường và kích thước XTNĐ cho thấy XTNĐ khi mô phỏng trong môi trường khôthì lượng mưa bên ngoài lõi giảm đi [18]

Johnny C L Chan, K S Liu và cộng sự (2004) nghiên cứu cấu trúc đối lưu bấtđối xứng liên quan đến sự đổ bộ của XTNĐ dọc bờ biển phía nam Trung Quốc bằng

dữ liệu vệ tinh GMS-5 và radar Doppler cho bốn cơn bão (Maggie, Sam, York, Cam)khi đổ bộ vào Hong Kong năm 1999 cho thấy ba trong bốn trường hợp (Maggie, Sam

và York) có sự đối lưu được tăng cường ở phía tây trung tâm bão, đặc biệt là trongtrường hợp của Sam và York khi quan sát bằng dữ liệu radar Dữ liệu vệ tinh cũng chothấy sự tăng cường của đối lưu của các cơn bão Điều này phù hợp với dữ liệu quantrắc và mô phỏng số trước đây [17]

Meiying Dong và cộng sự (2010) nghiên cứu tăng cường lượng mưa khi XTNĐ

đổ bộ vào đất liền (RRLTC) bằng dữ liệu tái phân tích của NCEP và NCAR với độphân phải 2,5 x 2,5 độ , dữ liệu mưa toàn quốc của Trung Quốc trong 6 giờ giai đoạn

Trang 34

1998-2006 cho thấy sự tăng cường mưa chủ yếu do sự tương tác giữa màn mây giómùa và XTNĐ mà hai nguồn năng lượng chính là thế năng áp hướng và tiềm nhiệt.Ngoài ra địa hình bề mặt cũng đóng vai trò quan trọng đối với sự gia tăng lượng mưacủa XTNĐ [20].

1.3 Dữ liệu vệ tinh và sự cần thiết của việc đồng hóa dữ liệu vệ tinh

Trong suốt thập kỉ vừa qua, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học côngnghệ đặc biệt là công nghệ hàng không vũ trụ Sự tăng trưởng mạnh mẽ của công nghệviễn thám đã giúp cho chúng ta có thể theo dõi liên tục, phân tích và xác định được cácyếu tố về trường nhiệt, ẩm, gió, trường mây (các quá trình hình thành và phát triển củamây, lượng mây tổng quan, nhiệt độ đỉnh mây, độ cao chân mây, phân loại mây, xácđịnh lượng ẩm của mây, vùng mây gây ra các hiện tượng thời tiết xấu,…) Nhữngthông tin này giúp các nhà khoa học xác định và dự báo được quá trình hình thành,phát triển của các hiện tượng thời tiết cũng như định lượng các thông số về yếu tốmây, độ ẩm khí quyển, lượng nước chứa trong mây, lượng mưa trên trái đất để từ đólàm cơ sở cho nghiên cứu về mây, mưa, đặc biệt là bão Dữ liệu vệ tinh đã được ứngdụng rất hiệu quả trong mô hình dự báo thời tiết bằng số thông qua đồng hóa số liệu đểnâng cao chất lượng dự báo

Cùng với sự phát triển của công nghệ viễn thám, hàng loạt các nghiên cứu vềđồng hóa số liệu cũng đã được thực hiện Routray (2008) [24] đã đồng hóa số liệuquan trắc bề mặt, ship, bouy, cao không và vệ tinh địa tĩnh Kapanal-1 để dự báo mưalớn ở Ấn Độ bằng việc sử dụng hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR cho mô hình WRF.Kết quả cho thấy việc đồng hóa số liệu đã cải thiện đáng kể chất lượng mô phỏng mưalớn trong mùa mưa ở Ấn Độ Xavier (2006) [26] dùng phương pháp biến phân bachiều (3DVAR) đồng hóa profile nhiệt độ và độ ẩm từ vệ tinh MODIS cùng với số liệuthám không vô tuyến để cải thiện trường ban đầu cho mô hình MM5 cho kết quả việcđồng hóa số liệu đã cải thiện đáng kể được diễn biến mưa lớn kết hợp với áp thấp nhiệtđới Rakesh (2009) [22] đã sử dụng sơ đồ 3DVAR (three-dimensional variational) đểđồng hóa dữ liệu tốc độ gió và hướng gió gần bề mặt biển từ vệ tinh QSCAT (QuickScatterometer), tốc độ gió từ vệ tinh SSM/I (Spectral Sensor Microwave Image windspeed) cho 2 hai mô hình MM5 và WRF trong thời gian một tháng để dự báo thời tiếtngắn hạn ở khu vực Ấn Độ Kết quả cho thấy trường hợp đồng hóa dữ liệu vệ tinh từQSCAT và SSM/I đã cải thiện đáng kể trong dự báo trường gió, trong khi trường nhiệt

và độ ẩm cho hiệu quả kém hơn Ngoài ra, dữ liệu vệ tinh đã cải thiện được trường banđầu cho MM5/WRF, sai số hệ thống trong dự báo các trường khí tượng được giảm, tuy

Trang 35

nhiên sai số dự báo các trường gió, nhiệt độ và độ ẩm ở các mực khác nhau bằng môhình WRF nhỏ hơn khi dự báo bằng mô hình MM5.

Ở nước ta, một số nghiên cứu về mô hình đồng hóa số liệu nhằm cải thiện trườngban đầu cũng đã và đang được thực hiện Kiều Thị Xin và Lê Đức (2003) đã nghiêncứu áp mô hình đồng hóa số liệu 3DVAR cho mô hình HRM Bằng cách sử dụng các

số liệu tại các trạm cao không và Synop, kết quả tính toán cho thấy lượng mưa dự báogần với giá trị thực tế hơn so với trường hợp không sử dụng đồng hóa số liệu [7] LêĐức và cộng sự (2007) đã xây dựng trường ẩm cho mô hình HRM từ số liệu vệ tinhđịa tĩnh MTSAT dự trên phương pháp 3DVAR [3] Hoàng Đức Cường và cộng sự(2008) đã hiệu chỉnh trường ban đầu của mô hình MM5 bằng dữ liệu vệ tinh MTSAT

để mô phỏng cơn bão Damey [2] Hoàng Đức Cường (2011) sử dụng sơ đồ đồng hóa

số liệu 3DVAR cập nhật số liệu cao không, số liệu synop cho trường ban đầu; và ứngdụng sơ đồ phân tích xoáy giả tích hợp với đồng hóa số liệu Kết quả cho thấy, khi sửdụng sơ đồ 3DVAR cho kết quả dự báo vượt trội so với trường hợp không sử dụng sơ

đồ, đặc biệt là các hạn dự báo từ 48h-72h [1] Nguyễn Thị Thanh (2010) nghiên cứuđồng hóa số liệu vệ tinh trong mô hình WRF dự báo mưa lớn khu vực Trung Bộ chokết quả khá tốt Đánh giá thống kê lượng mưa dự báo và lượng mưa ở các trạm chothấy đồng hóa số liệu MODIS đã cải thiện đáng kể cả về diện mưa và lượng mưa dựbáo trong 30h đầu Hoàng Thị Mai (2013) đồng hóa dữ liệu vệ tinh AMV bằngphương pháp lọc Kalma tổ hợp trên mô hình WRF đã cải thiện khả năng dự báo bãoMegi (2010) Sự mô tả ban đầu của áp cao cận nhiệt đới Bắc Thái Bình Dương và sự

mở rộng về phía tây của áp cao này giúp bù đắp dòng phía Tây mực thấp kết hợp vớirãnh cận nhiệt đới dẫn đến dự báo tốt quỹ đạo của bão hơn Các nghiên cứu đều chothấy việc đồng hòa dữ liệu vệ tinh đã cải thiện rất tốt việc dự báo bão Tuy nhiên trong

số các nghiên cứu trước đây, chưa có nghiên cứu vai trò của đồng hóa dữ liệu vệ tinhtrong mô phỏng cấu trúc của bão

1.4 Phương pháp và vai trò ban đầu hóa xoáy trong dự báo bão

Bão và xoáy thuận nhiệt đới là vấn đề đã được nghiên cứu rất nhiều ở Việt Nam.Trong quá khứ, phương pháp synop được sử dụng là chủ yếu, tuy nhiên những nămgần đây, cùng với sự phát triển của hệ thống máy tính hiệu quả cao, các phương pháp

số đã được đưa vào áp dụng Các nghiên cứu hầu hết sử dụng phương pháp cài xoáygiả, đồng hóa số liệu trường ban đầu với số liệu vệ tinh

Ban đầu hóa xoáy là bài toán được đặt ra để nâng cao chất lượng điều kiện banđầu của mô hình dự báo bão Bản chất ban đầu hóa xoáy là xây dựng một xoáy giả cócấu trúc gần với xoáy thực bằng cách bổ sung thông tin chỉ thị về cơn bão như vị trí

Trang 36

tâm quan trắc, tốc độ gió cực đại, thông tin kích thước bão,… Xoáy giả này có cấutrúc, cường độ gần với thực hơn.

Xiaolei Zou và Quingnong Xiao (2000) sử dụng chương trình tạo xoáy giả(BDA) để tạo ra cấu trúc ban đầu của cơn bão nhiệt đới Nó đã được thử nghiệm trêncơn bão Felix (1995) ở Đại Tây Dương trong giai đoạn chín muồi, kết quả thu được đãcải thiện đáng kể cường độ dự báo cũng như trong mô tả cấu trúc bên trong của cơnbão trong thời hạn dự báo 72h [28]

Zhao-Xia Pu (2001) sử dụng kỹ thật đồng hóa biến đổi bốn chiều để tạo xoáy giảtrong mô phỏng cơn bão Georges và Bonnie (1998) với mô hình MM5 bằng các cáchkhác nhau: 1) Sự đồng hóa thông tin SLP giả, 2) đồng hóa thông tin gió giả, 3) đồnghóa SLP và thông tin gió giả Thông tin được thu thập và đồng bộ trong 30 phút để tạo

ra các xoáy ban đầu phù hợp với độ phân giải mô hình và vật lý Các thí nghiệm trong

đó cả SLP và thông tin gió giả được thu thập sẽ tạo ra cấu trúc xoáy ban đầu hợp lýnhất và có kết quả dự báo tốt nhất [28]

Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002) đã khảo sát ảnh hưởng của quá trình banđầu hóa tới quỹ đạo dự báo bằng việc chạy mô hình dự báo WBAR ứng với 9 trườnghợp ban đầu hóa cho 3 cơn bão Durian (2001), Kajiki (2001), Wukong (2000) Kết quảcho thấy việc xây dựng trường ban đầu bằng các phương pháp khác nhau có ảnhhưởng rõ rệt đến quỹ đạo dự báo bão [4]

Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân và Nguyễn Minh Tường (2005) xây dựng mộtmô-đun ban đầu hóa cho mô hình WRF phiên bản 2.1 với cấu hình độ phân giải ngang20km, 21 mực thẳng đứng Nghiên cứu thử nghiệm với ba trường hợp khác nhau,trong đó ban đầu hóa với các tham số ẩm và vật lý khác nhau Kết quả cho thấy môhình WRF có thể được sử dụng để nghiên cứu, mô phỏng các quá trình thời tiết nóichung và mô phỏng xoáy thuận nhiệt đới nói riêng [5]

Chou và Wu (2008) đã tích phân xoáy giả đối với số liệu từ thiết bị đo gió thámsát-Dropsonde, thiết bị thám sát thời tiết của NCAR, được thiết kế để thả xuống từ độcao nhất định từ máy bay để đo chính xác điều kiện của cơn bão, để tại điều kiện banđầu tốt hơn cho mô hình MM5 [10]

Phan Văn Tân và Lê Dũng (2008) sử dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp với mộtmô-đun ban đầu hóa xoáy tạo nguồn số liệu quan trắc “giả” cho việc đồng hóa số lieu.Thử nghiệm được tiến hành theo hai phương án: có đồng hóa số liệu với nguồn số liệu

“giả” bổ sung và không đồng hóa số liệu với thời hạn dự báo 48h Thử nghiệm lựachọn 10 cơn bão hoạt động trên biển Đông từ 2006-2008 Kết quả cho thấy, việc sử

Trang 37

dụng nguồn số liệu “giả” đã cải thiện đáng kể chất lượng dự báo bão, nhất là đối vớicác cơn bão mạnh [6].

Nguyễn Văn Hiệp và Yi-Leng Chen (2011) [2] đã xây dựng một phương phápban đầu hóa xoáy mới thông qua kỹ thuật chạy lặp nhằm tạo điều kiện ban đầu có độphân giải cao (chương trình NC2011) và áp dụng cho mô hình WRF (WeatherResearch and Forecasting Model) WRF phiên bản được sử dụng là 3.1 với mô đun cáixoáy mới được sử dụng để dự báo thử nghiệm cho cơn bão Morakot (2009) Một sốkết quả thử nghiệm cho thấy, sử dụng NC2011 để xây dựng các xoáy ban đầu đã cảithiện đáng kể trong mô phỏng quĩ đạo, cường độ, hoàn lưu của bão Chương trình khởitạo giúp dự bão tốt hơn lượng mưa trước và sau khi bão Morakot do chương trình cóthể mô tả cấu trúc bão tốt hơn

Nguyễn Văn Hiệp và Yi-Leng Chen (2014) nghiên cứu cải thiện XTNĐ bằng đề

án khởi tạo xoáy và ảnh hưởng của nó đến dự báo bằng mô hình phi thủy tĩnh ARWphiên bản 3.1 với nguồn số liệu Final Analyses (FNL) của NCEP độ phân giải 1 độkinh vĩ cho kết quả khởi tạo xoáy đã cải thiện được quỹ đạo bão và cường độ môphỏng

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng ban đầu hóa xoáy đã cải thiện đáng kể chất lượng

dự báo bão cũng như mô phỏng thời tiết trong bão Tuy nhiên ở Việt Nam chưa cónhiều tác giả đi sâu vào nghiên cứu cấu trúc vật lý trong bão Trong khóa luận, em sửdụng chương trình NC2011 để khởi tạo xoáy ban đầu để mô phỏng cấu trúc cơn bão số

12 có tên quốc tế là Damrey năm 2017

Trang 38

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, SỐ LIỆU VÀ MIỀN TÍNH

2.1 Mô hình WRF

2.1.1 Tổng quan về mô hình WRF

Mô hình Nghiên cứu và Dự báo WRF (Weather Research and Forecast) là môhình đang được phát triển từ những đặc tính ưu việt nhất của mô hình MM5 với sựcộng tác của nhiều cơ quan tổ chức lớn trên thế giới, chủ yếu là: Phòng nghiên cứuKhí tượng quy mô nhỏ và quy mô vừa của trung tâm quốc gia nghiên cứu Khí quyểnHoa Kỳ (NCAR/NMM), trung tâm quốc gia dự báo môi trường (NOAA/NCEP),phòng thí nghiệm phương pháp dự báo (NOAA/FSL), trung tâm phân tích và dự báobão của trường đại học Oklahoma (CAPS), cơ quan thời tiết hàng không Hoa Kỳ(AFWA) và các trung tâm khí tượng quốc tế như Học viện khoa học khí tượng củaTrung Quốc CAMS, Cơ quan thời tiết trung ương của Đài Loan, Cơ quan khí tượngHàn Quốc KMA

Hiện nay, mô hình WRF đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiếtnghiệp vụ cũng như trong nghiên cứu ở nhiều quốc gia trên thế giới, cụ thể: tại Mỹ,

mô hình WRF đang được chạy nghiệp vụ tại NCEP (từ năm 2004) và AFWA (từ tháng7/2006) Mô hình này cũng đang được chạy nghiệp vụ tại KMA (2006), tại Ấn Độ, ĐàiLoan và Israel (từ năm 2007) Ngoài ra một số nước khác đang sử dụng WRF trongnghiên cứu và dự định sử dụng mô hình này trong nghiệp vụ như Trung Quốc, NewZealand, Brazil, …

2.1.2 Cấu trúc của mô hình WRF

Mô hình WRF gồm các bộ phận chính sau:

Hình 2.1 Cấu trúc của mô hình WRF

Trang 39

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

Chương trình được sử dụng chủ yếu để mô phỏng các dữ liệu thực (real-data) baogồm: Xác định miền mô phỏng; nội suy các dữ liệu địa hình (geotopo), sử dụng đất(landuse), các loại đất (land type); đọc và nội suy các trường khí tượng từ các mô hìnhkhác (mô hình toàn cầu, mô hình khu vực có độ phân giải thấp) về miền mô phỏng

- Mô đun đồng hóa số liệu (WRFDA): là chương trình đồng hóa số liệu quan trắc

vào trường phân tích được tạo ra bởi chương trình WPS Chương trình này cũng chophép cập nhật điều kiện ban đầu trong trường hợp mô hình WRF được chạy ở chế độtuần hoàn Kỹ thuật đồng hóa số liệu biến phân bao gồm cả biến phân ba chiều3DVAR và biến phân 4 chiều 4DVAR

- Mô đun cập nhật số liệu (OBSGRID): là chương trình cập nhật số liệu vào

trường phân tích được tạo ra bởi chương trình WPS

- Mô đun mô phỏng ARW (ARW solver): Đây là mô đun chính của hệ thống mô

hình WRF, bao gồm các chương trình khởi tạo đối với trường hợp mô phỏng lí tưởng,các mô phỏng dữ liệu thực và chương trình tích phân Chức năng chính của mô hìnhWRF là:

+ Các phương trình không thủy tĩnh được nén đầy đủ

+ Ứng dụng đối với cả miền tính toàn cầu và miền tính khu vực

+ Hệ tọa độ ngang là lưới so le Arakawa C, hệ tọa độ thẳng đứng là hệ tọa độkhối theo địa hình

+ Bước thời gian sai phân Runge-Kutta bậc 3 được sử dụng đối với các số sóng

âm thanh và sóng trọng trường, sai phân bậc 2 đến bậc 6 được sử dụng cho cả phươngngang và phương thẳng đứng

+ Lồng ghép miền tính một chiều và hai chiều và lựa chọn miền tính lồng ghép diđộng (moving nest)

+ WRF được thiết kế cho phép ghép nối với các mô hình khác như mô hình đạidương, mô hình đất

+ Các lựa chọn tham số hóa vật lý đầy đủ cho lớp bề mặt đất, lớp biên hành tinh,bức xạ bề mặt và khí quyển, quá trình vi vật lý và quá trình đối lưu

+ Mô hình lớp xáo trộn đại dương một cột

Trang 40

- Chương trình đồ họa và xử lí sản phẩm của mô hình (Post-processing

&Visualization tools) bao gồm một số chương trình và phần mềm cho việc khai thácsản phẩm và đồ họa như RIP4, NCL, GrADS và Vis5D,…

Tuy nhiên, ta có thể phân loại mô hình thành 2 mô đun chính bao gồm: hệ thốngtiền xử lí của mô hình (WPS) và hệ thống mô phỏng (ARW) trong đó hệ thống môphỏng là mô đun chính quan trọng nhất

Một số đặc trưng như các phương trình, các mô đun có thể tham khảo tại: http:// www.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/arw_v3.pdf

2.1.3 Các sơ đồ tham số hóa vật lý

Về cơ bản các sơ đồ tham số hóa vật lí của WRF đều giống các mô hình MM5,ETA, và một số mô hình khác Nó được chia thành năm loại: các quá trình vi vật lý,các sơ đồ tham số hóa mây đối lưu, các quá trình bề mặt đất, lớp biên khí quyển vàtham số hóa bức xạ

Mô hình WRF có rất nhiều các sơ đồ tham số vật lí để tạo điều kiện thuận lợi chocác đối tượng sử dụng khác nhau Các quá trình vật lí được tham số hóa trong mô hìnhWRF bao gồm: các quá trình vật lí vi mô, tham số hoá đối lưu mây tích, lớp biên hànhtinh, mô hình bề mặt, các quá trình đất - bề mặt (mô hình đất), bức xạ, khuếch tán,

* Vi vật lí mây: Bao gồm các quá trình tham số hơi nước, mây và quá trình giáng

thủy Các sơ đồ vi vật lí dùng để tính toán xu thế của nhiệt độ, độ ẩm không khí vàmưa bề mặt

Quá trình vật lý quy mô nhỏ liên quan đến các quá trình giáng thủy, mây, hơinước Mô hình đủ để chứa bất kỳ số lượng các biến hỗn hợp Hiện tại trong phiên bảncủa ARW, các quá trình vi vật lý được thực hiện ở phần cuối của bước thời gian như ;àmột quá trình điều chỉnh do đó không cung cấp các xu hướng Nó được thực hiện ở phầncuối của bước thời gian để đảm bảo sự cân bằng bão hòa cuối cùng là chính xác cho sựcập nhất nhiệt độ và độ ẩm Tuy nhiên, nó cũng quan trọng để thúc đẩy quá trình giảiphóng ẩn nhiệt cho nhiệt độ thế vị trong các bước con động lực, và điều này được thựchiện bởi việc lưu trữ nhiệt quy mô nhỏ như là một ước lượng cho bước tiếp theo

Hiện nay, quá trình ngưng tụ được đưa vào tính toán cho các module vật lý riêng,

và để ngăn ngừa sự bất ổn định trong tính toán thông lượng thẳng đứng của giáng thủymột bước thời gian nhỏ hơn được cho phép Việc điều chỉnh bão hòa cũng được đưavào bên trong các quá tình vật lý quy mô nhỏ này, trong tương lai nó có thể được táchthành một chương trình con riêng

Định dạng
Số trang	119
Dung lượng	21,99 MB