(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu xác định levofloxacin trong dược phẩm và nước tiểu bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao

Trong khuôn khổ luận văn này học viên thực hiện thử nghiệm dự báo mưa do ảnh hưởng của bão bằng mô hình RAMS với thời hạn dự báo 3 ngày, trên cơ sở thay đổi hai sơ đồ đối lưu KUO và Kain

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

TRẦN TIẾN ĐẠT

TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN

DỰ BÁO MƯA DO ẢNH HƯỞNG CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI

BẰNG MÔ HÌNH RAMS HẠN 3 NGÀY

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

HÀ NỘI - 2017

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

TRẦN TIẾN ĐẠT

TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN

DỰ BÁO MƯA DO ẢNH HƯỞNG CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI

BẰNG MÔ HÌNH RAMS HẠN 3 NGÀY

Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học

Mã số: 60440222

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS Công Thanh

HÀ NỘI - 2017

LỜI CẢM ƠN

Học viên xin gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc tới TS Công Thanh, người

đã tận tình hướng dẫn cũng như tạo mọi điều kiện cho tôi trong thời gian học tập

để tôi có thể hoàn thành luận văn này

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các Thầy cô và các cán bộ trong khoa Khí tượng–Thủy văn và Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn, đã giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi học tập và làm việc tại Khoa

Xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình tôi học tập tại trường

Xin gửi lời cảm ơn đến lãnh đạo Trung tâm Ứng dụng công nghệ và Bồi dưỡng nghiệp vụ KTTV và môi trường đã tạo điều kiện thời gian và cơ sở vật chất cho tôi được học tập trong quá trình công tác

Cuối cùng, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, người thân

và bạn bè, những người luôn dành cho tôi sự quan tâm động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi có động lực học tập, phấn đấu trong suốt thời gian học tập tại trường

Trần Tiến Đạt

Mục Lục DANH MỤC HÌNH I DANH MỤC BẢNG II DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT III

Mở đầu 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH DỰ BÁO MƯA DO BÃO 2

1.1 Một số cơ chế vật lý liên quan đến mưa do bão 5

1.1.1 Nguồn cung cấp ẩm 6

1.1.2 Chuyển động ngoại nhiệt đới 7

1.1.3 Địa hình 8

1.1.4 Hệ thống đối lưu qui mô vừa 9

1.1.5 Lớp biên 11

1.2 Đối lưu trong dải mưa do bão 12

1.3 Một số nghiên cứu trong và ngoài nước 14

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT QUY MÔ VỪA RAMS VÀ ÁP DỤNG DỰ BÁO LƯỢNG MƯA DO BÃO HẠN 3 NGÀY CHO KHU VỰC VIỆT NAM 21

2.1 Giới thiệu về mô hình RAMS 21

2.1.1 Lý thuyết về sơ đồ tham số hóa đối lưu KUO và Kain-Frich 22

2.1.2 Áp dụng mô hình RAMS để dự báo mưa do bão hạn 3 ngày trên khu vực Việt Nam 27

CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM DỰ BÁO LƯỢNG MƯA BẰNG MÔ HÌNH RAMS HẠN 3 NGÀY CÓ SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP THAY ĐỔI SƠ ĐỒ ĐỐI LƯU 32 3.1 Nghiên cứu trường hợp lựa chọn 32

3.1.1 Mô tả bão Mirinae 32

3.1.2 Phân tích kết quả dự báo mưa do bão Mirinae 35

3.2 Đánh giá khả năng dự báo mưa của mô hình dựa trên kết quả mô phỏng 19 cơn bão 44

3.2.1 Hạn 24 giờ 45

3.2.2 Hạn 48 giờ 48

3.2.3 Hạn 72 giờ 49

KẾT LUẬN 51

Tài liệu tham khảo 52

I

DANH MỤC HÌNH

Hình 1: Ảnh hưởng bởi mưa do bão đối với các khu vực trên thế giới [34] 2

Hình 2: Phân loại mưa do bão [9] 4

Hình 3: Các quá trình vật lý có liên quan đến mưa do xoáy thuận nhiệt đới [31] 5

Hình 4:[31] a) Sơ đồ cấu trúc dải mưa trong giai đoạn trưởng thành của bão b) Sơ đồ biểu diễn các chuyển động đối lưu có liên quan đến hai ổ đối lưu trưởng thành tại hai vị trí khác nhau tính từ trung tâm bão c) Sơ đồ động lực trong một dải mưa xếp thành tầng được chỉ ra bởi các đường thể hiện độ phản hồi 13

Hình 5: Phân bố tổng lượng mưa hàng tháng (màu xanh nước biển), mưa do bão ( màu đỏ), mưa có nguồn gốc khác ( màu xanh lá), của tám trạm thời tiết trên ba khu vực ven biển Việt Nam ( đơn vị mm) Những chấm đen là vị trí trạm 18

Hình 6: Miền lưới tính của mô hình 28

Hình 7: Sơ đồ biểu diễn các chỉ số phục vụ đánh giá chất lượng dự báo mưa 29

Hình 8: Quĩ đạo bão Mirinae 32

Hình 9: Hình thế khí áp mặt đất của bão Mirinae trước và sau khi đổ bộ 34

Hình 10: Lượng mưa (mm/24h): a) Mưa thực; và mưa mô phỏng bởi các phương án: b) K-K; c) K-KF; d) KF-K; e) KF-KF 36

Hình 11: Hơi nước (g/kg) mô phỏng bởi: a) K-K; b) K-KF; c) KF-K; d) KF-KF 37

Hình 12: Tốc độ thẳng đứng (m/s) trung bình kinh hướng khu vực tâm bão của các phương án dự báo 38

Hình 13: Lượng mưa (mm/24h): a) Mưa thực; và mưa mô phỏng bởi các phương án: b) K-K; c) K-KF; d) KF-K; e) KF-KF 39

Hình 14: Hơi nước (g/kg) mô phỏng bởi: a) K-K; b) K-KF; c) KF-K; d) KF-KF 40

Hình 15: Tốc độ thẳng đứng (m/s) trung bình kinh hướng khu vực tâm bão của các phương án dự báo 41

Hình 16: Lượng mưa (mm/24h): a) Mưa thực; và mưa mô phỏng bởi các phương án: b) K-K; c) K-KF; d) KF-K; e) KF-KF 42

Hình 17: Hơi nước (g/kg) mô phỏng bởi: a) K-K; b) K-KF; c) KF-K; d) KF-KF 43

Hình 18: Tốc độ thẳng đứng (m/s) trung bình kinh hướng khu vực tâm bão của các phương án dự báo 44

II

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1: Vị trí và cường độ bão Mirinae 33

Bảng 2: Phương án thử nghiệm 35

Bảng 3: Tên cơn bão và số trường hợp bão được dùng trong nghiên cứu 45

Bảng 4: Điểm số đánh giá mưa hạn 24 giờ (thời hạn dự báo 12-36 giờ) 46

Bảng 5: Điểm số đánh giá mưa hạn 48 giờ (thời hạn dự báo 36-60 giờ) 48

Bảng 6: Điểm số đánh giá mưa hạn 72 giờ (thời hạn dự báo 60-84 giờ) 50

III

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Oscillation)

Landfalling Typhoon Experiment)

Radar)

Fluid Dynamics Laboratory) của NOAA

High-resolution Regional Model)

Meteorological Agency Non-Hydrostatic Model)

long-term Reanalysis project)

Environmental Prediction)

and Atmospheric Administration)

Modeling System)

1

Mở đầu

Dự báo mưa đặc biệt là dự báo mưa do bão được coi là một trong những vấn

đề khó khăn nhất đối với bài toán dự báo thời tiết Mặc dù ngày nay sự phát triển của mô hình số đã cải thiện đáng kể trong việc dự báo gió, nhiệt độ, áp suất mực nước biển, độ cao địa thế vị, nhưng những tiến bộ trong dự báo mưa do bão vẫn còn rất hạn chế Những khó khăn trong việc dự báo mưa có thể khái quát bởi ba vấn đề

cơ bản Thứ nhất là những hiểu biết của chúng ta về giáng thủy vẫn còn hạn chế Thứ hai, dữ liệu đo đạc thưa thớt dẫn tới độ chính xác của điều kiện ban đầu của mô hình Vấn đề thứ ba có liên quan đến độ phân giải mô hình và các quá trình qui mô dưới lưới trong một mô hình qui mô vừa Sau này được biết đến như là vấn đề tham

số hóa đối lưu và sự phức tạp cũng như những thách thức mà nó đặt ra đã được nghiên cứu trong một thời gian dài [36]

Tại Việt Nam đã có rất nhiều những nghiên cứu số được thực hiện nhằm dự báo bão và những ảnh hưởng của nó tuy nhiên vẫn còn rất nhiều câu hỏi đặt ra trong quá trình dự báo hiện tượng thời tiết nguy hiểm này Trong khuôn khổ luận văn này học viên thực hiện thử nghiệm dự báo mưa do ảnh hưởng của bão bằng mô hình RAMS với thời hạn dự báo 3 ngày, trên cơ sở thay đổi hai sơ đồ đối lưu KUO và Kain-Fritsch tích hợp trong mô hình RAMS, nhằm đưa ra những đánh giá ban đầu

về ảnh hưởng của việc thay đổi sơ đồ đối lưu đến dự báo lượng mưa do bão Bố cục luận văn bao gồm 3 chương chính:

Chương 1: Tổng quan về tình hình dự báo mưa do bão

Chương 2: Mô hình dự báo thời tiết quy mô vừa RAMS và áp dụng dự báo lượng mưa do bão hạn 3 ngày cho khu vực Việt Nam

Chương 3: Thử nghiệm dự báo lượng mưa bằng mô hình RAMS hạn 3 ngày có sử dụng phương pháp thay đổi sơ đồ đối lưu

2

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH DỰ BÁO MƯA DO BÃO

Bão là một trong những hiện tượng thời tiết vô cùng nguy hiểm, gây ảnh hưởng lớn tới nền kinh tế, xã hội của nhiều quốc gia ven biển, đặc biệt là đối với những quốc gia có đường bờ biển dài như Việt Nam Khi nói tới bão người ta thường đề cập tới những hệ quả mà nó gây ra như gió mạnh, sóng lớn, nước dâng

do bão…và đặc biệt là lượng mưa rất lớn gây ra bởi sự giải phóng lượng nước khổng lồ tích tụ trong quá trình hình thành bão Theo nghiên cứu của Prat [34], ông dựa vào số liệu toàn cầu của NOAA, số liệu vệ tinh, số liệu phân tích và đưa

ra kết luận mưa do bão ảnh hưởng tới một diện tích khá lớn trên hầu hết các châu lục, cụ thể nó ảnh hưởng tới những khu vực như : Bắc và Trung Mĩ (NCA), Tây

và Nam Á (SWA), Đông Á (EAS), Đông Phi (EAF) và châu Úc (OCE) (số liệu từ 1998-2009)

Hình 1: Ảnh hưởng bởi mưa do bão đối với các khu vực trên thế giới [34]

Những nghiên cứu của nhóm cho thấy mưa do bão chiếm khoảng 6-10 % lượng mưa hằng năm của các khu vực chịu ảnh hưởng bởi bão Trong đó có thể thấy khu vực Đông Á, bão nhiệt đới cung cấp lượng mưa khoảng 11% lượng mưa hàng năm của khu vực (một con số khá cao, chỉ đứng sau đông Phi 12%) Với ảnh

3

hưởng lớn như vậy nên những nghiên cứu về mưa do bão ở khu vực này và đặc biệt

là ở Việt Nam là một vấn đề rất cấp thiết

Nghiên cứu của Chen và Li (2004) [9], đã xác đinh vùng mưa do bão như sau (hình 2):

A Vùng mưa tại tâm bão

B Dải mưa bao quanh hoặc dải mưa hình xoắn ốc Trong đó B1 có liên quan đến rãnh dạng chữ V ngược và B2 có liên quan đến độ đứt gió trong lớp thấp của bão đổ bộ

C Mưa tạo bởi hệ thống qui mô trung bình hoặc qui mô yếu (vòi rồng) nó thường xảy ra ở góc phần tư phía Đông Bắc

D Mưa không ổn định, thường xảy ra ở khu vực phía nam của lõi nơi không khí lạnh trên cao và không khí ấm tầng thấp chồng lên nhau

E Mưa ngoại biên có liên quan đến dòng gió mạnh, nó đôi khi xuất hiện trong front do hướng chuyển động của xoáy thuận nhiệt đới Hệ thống qui

mô trung bình này đôi khi gây ra vòi rồng

F Mưa từ xa Nó xuất hiện trong font ở rãnh phía Tây vĩ độ trung bình hoặc

có liên quan với hội tụ do địa hình cách xa hệ thống hoàn lưu bão đổ bộ Vùng mưa tại tâm thường mang lại lượng mưa lớn nhất, đặc biệt là trong giai đoạn đổ bộ của bão Mưa rãnh V ngược (B1) và mưa đường đứt (B2) cũng có thể lớn hơn mưa khu vực trung tâm, đặc biệt trong giai đoạn bão đổ bộ Tỷ lệ mưa và phân bố mưa từ xa phụ thuộc vào vận chuyển ẩm bởi dòng xiết Đông Nam

Cũng theo một nghiên cứu của Tim Marchok và cộng sự (2014) [31], lượng mưa gần mắt bão chủ yếu gây ra bởi đối lưu và được kết hợp với các hoàn lưu phụ của cơn bão (Đối xứng hướng về tâm bão theo chiều dọc) Tỷ lệ lượng mưa tại khu

khu vực mắt bão, trong các dải mây mưa hình xoắn ốc là một hỗn hợp của cả mưa đối lưu và mưa do mây xếp thành tầng Ngoại vi của hai vùng mưa trên có thể có mưa do mây xếp thành tầng nhưng với cường độ yếu hơn

4

Hình 2: Phân loại mưa do bão [9]

Trong bài báo “Tổng quan về nghiên cứu và dự báo mưa có liên quan đến bão đổ bộ” của Chen Lianshou và cộng sự (2010) [8] đã tiến hành mô tả vùng mưa

có liên quan đến bão đổ bộ và những hệ thống tương ứng, đồng thời tác giả cũng chỉ

ra những cơ chế vật lý quan trọng ảnh hưởng tới lượng mưa và phân bố mưa do bão

đổ bộ Nhóm nghiên cứu đưa ra các cơ chế ảnh hưởng đến lượng mưa do bão gồm: nguồn ẩm, vận chuyển ngoại nhiệt đới, địa hình, hệ thống đối lưu qui mô trung bình, lớp biên Từ việc nghiên cứu thử nghiệm, nhóm nghiên cứu đưa ra kết luận, các nguồn ẩm trong lớp thấp hơn cung cấp cho bão đổ bộ, hoặc tàn dư của bão đổ

bộ tương tác với sự khởi phát gió mùa, cũng như vận chuyển thẳng đứng của nguồn

ẩm trong đất liền (hồ, hồ chứa, sông, hơi nước bão hòa gần bề mặt…) góp phần làm tăng đáng kể lượng mưa của bão đổ bộ Tác động nâng của địa hình và địa hình núi ven biển tạo ra một phân bố mưa không đối xứng cho bão đổ bộ và tăng cường tỉ lệ mưa Vận chuyển năng lượng lớp biên trong tàn dư của bão đổ bộ làm tăng lượng mưa một cách đáng kể Dưới đây chúng ta sẽ xem xét một cách chi tiết hơn những

cơ chế vật lý có liên quan chặt chẽ với lượng mưa do ảnh hưởng của bão

5

1.1 Một số cơ chế vật lý liên quan đến mưa do bão

Lượng mưa do bão không chỉ phụ thuộc vào cường độ của bão khi đổ bộ, mà còn phụ thuộc vào các tương tác phức tạp khác Một cơn bão mạnh có thể tạo ra lượng mưa lớn hơn, tuy nhiên nhiều trường hợp cho thấy bão suy yếu thành áp thấp

đổ bộ trong điều kiện thuận lợi có thể cho lượng mưa lớn hơn từ những cơn bão mạnh Một số quá trình vật lý, như vận chuyển ẩm và giải phóng ẩn nhiệt, cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra lượng mưa lớn trong bão

Hình 3 minh họa sự tương tác của một số các thành phần khác nhau có liên quan đến mưa do xoáy thuận nhiệt đới [31]:

Hình 3: Các quá trình vật lý có liên quan đến mưa do xoáy thuận nhiệt đới [31]

Những ảnh hưởng của môi trường

Cung cấp ẩm Sóng gió mùa

Mưa do xoáy thuận nhiệt đới

Tác động của kết cấu bên trong

Tác động của bề mặt bên dưới

6

1.1.1 Nguồn cung cấp ẩm

Nói chung, một cơn bão đổ bộ sẽ nhanh chóng tiêu tan do cả hai nguyên nhân: một là mất nguồn cung cấp ẩm từ biển hoặc do tăng ma sát bề mặt đất Một số cơn bão được duy trì trong đất liền do chúng có cường độ mạnh, đặc biệt là nếu có vận chuyển độ ẩm trong các lớp thấp hơn

Cheng (2008)[10] đã nghiên cứu mối quan hệ giữa độ ẩm và lượng mưa trong hai dạng bão đổ bộ Dạng 1 gồm năm trường hợp lượng mưa lớn và dạng 2 gồm năm trường hợp lượng mưa yếu Các trường dòng ẩm của hai nhóm được nghiên cứu với phân tích số liệu tổng hợp Kết quả cho thấy sự xuất hiện của một hình thế vận chuyển ẩm mạnh dẫn đến lượng mưa lớn và ngược lại lượng mưa yếu xảy ra khi không có sự đóng góp hơi ẩm từ một hình thế như vậy Nghiên cứu của

Li và cộng sự (2005)[28], mô phỏng số của bão Bilis cho thấy lượng mưa sẽ giảm đáng kể trong các mô phỏng nếu cô lập vận chuyển ẩm

Sự vận chuyển ẩm có thể được mang tới bởi một đợt gió mùa Sự tăng cường mạnh lõi mưa bão có thể xảy ra thông qua quá trình tương tác giữa phần còn sót lại của bão đổ bộ và một đợt gió mùa với những cụm mây khổng lồ Những cơn bão thường di chuyển về phía tây hoặc phía tây nam sau khi đổ bộ Bão Bilis là một trường hợp điển hình tương tác với một đợt gió mùa Có một hình thế vận chuyển

độ ẩm với thông lượng hơi ẩm mạnh kết nối với các hoàn lưu phía đông của hoàn lưu bão Bilis Một tỷ lệ lượng mưa rất lớn và phân bố mưa trên một phạm vi rộng cũng được tạo ra bởi Bilis Một nghiên cứu của Cheng (2008)[10] cho thấy lượng

ẩm đáng kể đóng góp bởi một đợt gió mùa đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra lượng mưa lớn trong bão Bilis

Trong một trường hợp khác (Akihiko, 2006)[6] cũng chỉ ra rằng độ ẩm là một trong những yếu tố quan trọng nhất liên quan đến mưa trong bão Bão Meari đổ

bộ vào Kyushu, Nhật Bản, vào 29/9/2004, với lượng mưa lớn xảy ra trên bán đảo Kii Các mô phỏng số được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình phi thủy tĩnh (JMANHM) với độ phân giải 5 km Hai giả thiết về độ ẩm ban đầu khác nhau được

sử dụng Kết quả cho thấy lượng mưa lớn của bão Meari đã được mô phỏng tốt khi

7

sử dụng các điều kiện ban đầu là lượng hơi nước ngưng kết lớn Lượng mưa yếu được mô phỏng khi một lượng nhỏ nước ngưng kết được sử dụng làm điều kiện ban đầu Điều này cho thấy rằng độ ẩm đóng một vai trò quan trọng trong sự xuất hiện của mưa lớn

Mặt thoáng của nước, chẳng hạn như hồ, sông và hồ chứa, cũng là một nguồn hơi nước quan trọng Một khảo sát bằng mô hình số của Shen và cộng sự (2002) [35] cho thấy rằng mặt nước trên đất liền thuận lợi cho việc giảm tỷ lệ tan rã của một cơn bão đổ bộ Họ cũng chỉ ra rằng tỷ lệ tan rã của một cơn bão đổ bộ trên một bề mặt nước trên đất liền có liên hệ trực tiếp với độ sâu của nước

Cũng như bề mặt nước (hồ, hồ chứa, vv), mặt đất bão hòa ẩm cũng có thể chuyển độ ẩm để nuôi trở lại bão đã suy yếu thành áp thấp và tăng cường độ cho bão đổ bộ và đồng thời cũng làm tăng lượng mưa của nó Nghiên cứu số do Kong (2002)[25] cho thấy tăng cường bất thường của bão đã suy yếu thành áp thấp Allison (2001) liên quan chặt chẽ với tổng lượng hơi nước bão hòa bề mặt đất do mưa lớn liên tục gây ra bởi chính bão Allison Hệ thống đối lưu mạnh phát triển trên bề mặt đất ấm, ẩm ướt và là thuận lợi cho việc tăng cường tàn dư xoáy và lượng mưa của nó

1.1.2 Chuyển động ngoại nhiệt đới

Các khảo sát đã chứng minh rằng những cơn bão sẽ tiêu tan ngay sau khi đổ

bộ bởi ma sát bề mặt mặt đất tiêu thụ năng lượng của chúng nếu chúng không được cung cấp năng lượng từ ẩn nhiệt hoặc năng lượng từ hệ thống tà áp vĩ độ trung bình Quá trình tương tác giữa một cơn bão và rãnh tây có thể gây ra quá trình chuyển động ngoại nhiệt đới (ET) của bão Không khí lạnh phía phải sau rãnh tây có thể xâm nhập vào các xoáy Nửa phía tây của bão (gió bắc) sẽ lạnh hơn và nửa phía Đông sẽ vẫn ấm (gió nam) Điều này thay đổi cấu trúc nhiệt - áp của bão Năng lượng tiềm năng tà áp từ quá trình ET do đó sẽ được chuyển đổi thành động năng,

bổ xung cho bão đã suy yếu thành áp thấp đổ bộ và gia tăng lượng mưa của nó

Thí nghiệm số của Niu và cộng sự (2005) [33] cho mưa bão Sinlaku đã được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình MM5 Kết quả cho thấy không khí lạnh xâm

8

chiếm vào vùng ngoại vi của bão tăng lượng mưa ở khu vực tương ứng với rãnh V ngược (B1 trong hình 1) Tuy nhiên, khi không khí lạnh xâm nhập vào các vùng gần trung tâm cơn bão, nó làm giảm cường độ bão đột ngột và dẫn đến sự sụt giảm đáng

kể lượng mưa gần trung tâm bão, trong khi lượng mưa ở ngoại vi bão và trong khu vực rãnh V ngược vẫn tăng lên

Mưa bão xa xảy ra tại Thượng Hải vào ngày 05 tháng 8 năm 2001 do áp thấp nhiệt đới trải qua một quá trình ET, và nó dẫn đến lượng mưa 302 mm trong 24 h

Mô phỏng số (Zeng và cộng sự 2002)[39] cho thấy rằng hiệu ứng ”đảo nhiệt thành phố" đóng một vai trò quan trọng trong việc làm tăng lượng mưa do xâm nhập không khí lạnh tăng sự bất ổn phân tầng của vùng áp thấp Sự kiện mưa lớn nhất đối với Trung Quốc (1062 mm trong 24 h) được tạo ra bởi tàn dư của cơn bão Nina Lượng mưa này lớn hơn nhiều so với lượng mưa của bất kỳ cơn bão mạnh nào, và được ghi nhận trong giai đoạn ET Hầu hết các cơn bão với các quá trình ET sẽ di chuyển về phía bắc hoặc phía tây bắc sau khi đổ bộ

ET là một quá trình thời tiết tác động lớn xảy ra ở khu vực vĩ độ trung bình, thỉnh thoảng ở vĩ độ thấp hơn, và thường mang lại thảm họa mưa rất lớn Như vậy, khả năng tồn tại mà bão có thể tạo ra một lượng mưa lớn, ví dụ, một quốc gia vĩ độ thấp hơn như Việt Nam (Dương, 2006)[17], nếu tàn dư của nó lại tương tác với không khí lạnh Lượng mưa lớn nhất sẽ xảy ra khi sự đổ bộ của bão trùng với không khí lạnh (gió mùa đông bắc) xâm nhập, hay sự xâm nhập xảy ra 12h-24 h sau khi đổ bộ

Không khí lạnh phù hợp xâm nhập sẽ cung cấp cho bão năng lượng tà áp tiềm năng và bất ổn tiềm năng để tăng lượng mưa Mặt khác, lượng mưa của các cơn bão nhiệt đới sẽ bị kìm hãm (giảm) nếu không khí lạnh mạnh đang xâm nhập và làm đầy lên phần còn lại của xoáy

1.1.3 Địa hình

Địa hình ven biển và miền núi có thể ảnh hưởng đến lượng mưa kết hợp với bão Ví dụ, địa hình gây ra chuyển động thăng lên trên sườn đón gió của một ngọn núi có thể đóng góp vào sự gia tăng của lượng mưa Akihiko (2006)[6] đã nghiên