The RegCM -CA M forecast fields were verified by comparing with corresponding RegCM3 outputs, which used ERA40 reanalysis data and lOSST sea surface temperature as[r]
Trang 1Tap ch i KhfKi h ọ c D1 IQCil IN K h o a h ọ c I ir nhiC'n \\1 C'oti^ n g h õ 2 ” (2'Ht‘M 24Ỉ -2'
Vê khả nănií ứrm dụng mô hình Re^CM vào dụ- báo hạn mùa
các trường khí hậu bê mặt ở Việt Nain
Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Mà, lAKYim Mạnh Thanu I ran Ọuaim Dửc
K ììoa K hí Thủy vùn và H ui dư(rn<tỊ hục T ria m ^ D ụi hoc KỈUÌU hoc Tư ỉìíìiẽn Ỉ UỈ Ì K Ì Ì Ỉ S
534 N sỉuyàì Trãi, ỉỉà S ò i ỉ /t7 \ ’í//;;
N h ậ n n uàv 2 0 i h á n íi 7 iK’i m 2 0 0 9
T ó m tắt T r o n i í b à i n à v t r in h b à y m ộ t sổ k c t qu à th ừ n i ih iộ m b ư ớ c d a u ử nu d ụ n u m ỏ h in ii k l i í hậu
k h u v ự c R e g C M 3 đ ề d ự b à o n h iệ t đ ộ í^un^ b ì n h t h á n ii v á t ỏ n u lư ự t m m u a ih a n u c h o ba íh á n i: m u a
hè 6 - 8 1 9 9 6 k h i s ừ d ụ n u sàn p h ẩ m ket x u ấ t c ủ a m ỏ h in h k h í hậu toàn câu C A M lã m d i c u k iệ n ban
đ ẩ u và đ iề u k iệ n b iê n ( R c i i C M - C A M ) C á c irư ờ n i: d ự h á o c ủ a R ouCM -CAM dà d ư ự c d á n h íiiá
b ằ n ii c á c h so s á n h v ớ i sàn p h ẩ m m ô p h ó im t ư ơ n u ư n u c u a R e e C M 3 v ớ i dằLi v à o !a số liệ u tái ph ân
tích FRA40 và n h iệ t độ một nước bien phân tích 0 ! S S T (RoiỉCM l;F<A) Kcl c]Lia dự hão nhiệt dộ
\ à lư ợ n u n n i a c u a R e ụ C M - C A M c ò n d ư ợ c so saiìh í r ự c t iô p v ờ i sô liỘLi p lià n t ic ỉì C K U (n h iệ t dộ)
vã C M A P ( l ư ợ n u m ư a ) , v á đ á n h íiiá d ịn h lư ợ n u c h o k h u \ ự c V i ệ t N a i i ì c á c h n ộ i SLiy VC v ị trí
t rạ m và so sá n h v ớ i sổ liệ u q u a n trăc lừ m ạ i m lư ớ i írạ in k h i i ư ợ i m t h ò n g q u a c á c c h í sô ihoHLỊ kc
K ể t quá n h ậ n đ ư ự c c h o th ấ y, về c ư bàn các trưừni: nhiỌl đ ộ và lư ọ i ì i; m ư a d ự b ả o cùa
R c u ( ' M - C A M p h ù h ợ p lố t v ớ i sán p h ẩ m m ô p h ó n ii cù a R c í i C M - L Ỉ ^ A c ù n u n h ư VỚI c á c trư ớ rm
p h â n t íc h C R U , C M A P
r r è n k h u v ự c V i ệ t N a m R c í i C M - C A M i h ư ờ n u d ự b á o n h iệ t d ộ t liá p h a n q u a n trăc; sai sô d ự háo
n h i ệ l đ ỏ wũa R c i i C M C A M l i u n i ; b ì n h k l ì u ù t i u 2 ' ‘c k l ỉ á ũ n đ ị n h vii c ú li nlí h c lìiỏiit;
R e g ( ' M - C A M c ù n u c h o ỉ ư ợ n u m ư a d ự b á o ở V i ệ t N a m th a p hơ n i h ự c lè l u y n h iê n sai sỏ c ò n kh á
lớ n và k h ỏ n u the h iệ n r ò q u i luật I r o n u ba th á n u i h ử n u h iệ m d ự b á o l iĩ ự n u n iư a cù a
R c g C M - C A M c h o t h á n u 6 / 1 9 9 6 ià h ợ p Iv nhất.
chi dừng lại ờ klioàng 1, 2, 3, 6, 9 tháng, tối đa
Dự báo khí hậu hạn mùa (seasonal đcn 1 năm C ó liai cách ticp cận dự báo hạn forecasting) hiện đ an g là một trong những bài mùa là dự báo bằng các phưong pháp thống kẻ toán được quan tâm đặc biệt từ nhiều lĩnh vực v à dự báo bằng các m ô hinh số trị, bao gồm cà ứng ciụng Thôntì tin dự báo khí hậu hạn mùa là mô hình khí hậu toàn cầu và mô hình khí hậu cãn cứ khoa học cho v iệ c đưa ra kế hoạch sản khu vực.
xuât, ứng phó với thiẽn tai C h o đôn nay, qui Trước khi các mô hình số trị được ứng dụng _ rộng rãi, phương pháp thống kc đã được sừ
l ác g ia liên hộ 1)T.; 84-4-3558381 ỉ d ụ n g đ ể x â y d ự n g c á c m ô hình dự b á o mùa, dự
E-ìTiail; l a n p v @ v n u e d u vn
241
Trang 22 4 2 p.v Tân và nnk Ị TọỊĩ chí Khoa học Đ H Q GHN, Khoa học T ự nhiên và Công n<^hệ 25 (2009) 241-25ĩ
báo sự hoạt động cùa xoáy thuận nhiệt đới,
[1-4] Với cách tiếp cận “cổ điển”, các mô hinh
dự báo này được xây dựng dựa trên nguyên tắc
sử dụng các biến khí quyển, đại dương (chù yếu
là nhiệt độ bề mặt biển - SST) làm các nhân tố
dự báo Các nhân tố thường được chọn nhất là
Oscillation), MEI (Multivariate ENSO Index),
hoặc các trường tái phân tích toàn cầu Trong
những năm gằn đây để tăng tính độc lập giữa
các nhân tố dự báo người ta đã sử dụng kỹ thuật
phân tích trực giao (EOF) tạo ra các biến thứ
sinh Tuy nhiên, do bản chất của phương pháp,
các mô hinh thống kê ‘‘cồ điển” đã bộc lộ
những nhược điểm vốn có cùa nó Đó là chúng
chi có thể nắm bắt được những hiện tượng
mang tính qui luật và sẽ cho sai số lớn khi đối
tượng được dự báo xảy ra cỏ tính đột biến Một
cách tiếp cận khác hiện đang được ứng dụng
rộng rãi là kỹ thuật “hạ thấp qui mô” thống kê
(statistical downscaling), trong đó các biến đầu
vào của mô hình thống kê là các trường dự báo
toàn cầu cùa mô hình động lực Đây là cách tiếp
cận “rẻ tiền” nhất, phù hợp với các nước nghèo
mà điều kiện trang thiết bị tính toán hạn chế, và
hiệu quà đáng kể Với cách tiếp cận này, các
trường khí hậu toàn cầu dự báo, nhận được từ
các trung tâm lớn trên thế giới, sẽ được nội suy
về các vùng, địa phương có qui mô nhò hơn
nhờ kỹ thuật thống kê Nhược điểm chính cửa
phương pháp này nằm ờ chỗ đầu vào của các
mô hình thống kê là sản phẩm dự báo của các
mô hình toàn cầu, do đó phụ thuộc vào độ chính
xác của các mô hình này Hơn nữa, do độ phân
giải của các mô hình toàn cầu hiện nay nói
chung còn khá thô (khoảng vài trăm km), nhiều
đặc tính địa phương bị làm trơn (độ cao địa
hình, lớp phủ bề mặt, tính chất đất, ) trong khi
chúng là những nhân tố chi phổi mạnh mè điều
kiện khí hậu địa phương và khu vực, nên hiệu
quà của việc nội suy từ lưới mô hình về các
vùng có qui mô nhỏ bằng phương pháp thống
kê nói chung không cao, và dù sao vẫn mang tính quán tính lớn
Trong khi hướng tiếp cận thống kê vẫn tiếp tục những nồ lực tìm kiếm giải pháp cài tiến, các mô hình khí hậu khu vực đã bắt đầu được phát triền từ cuối những năm 1980 cùa thế kỷ
20 ý tường hình thành những mô hình này bắt nguồn từ việc cải tiến các mô hinh dự báo thời tiết qui mô vừa cho mục đích mô phòng các trường khí hậu quá khứ, trong đó mô hình khu vực được “ lồng” (nest) vào một mô hinh toàn cầu nào đó [5-7] Trong số các mô hinh khí hậu toàn cầu dự báo hạn mùa đáng chú ý là mô hinh CFS (The N C E P Climate Forecast System) [8] Đây là hệ thống mô hình kết hợp đầy đù (full
c o u p l e ) đ ồ n g th ờ i g i ữ a m ô h ìn h khí q u y ể n và
mô hình đại dương, mới được dưa vào chạy nghiệp vụ từ tháng 8 năm 2004 tại NCEP
Prediction) Hiện tại, hạn dự báo của CFS là 9 tháng
Ngoài CFS, hiện nay trên thế giới đã có nhiều cơ sở chạy mô hình khí hậu toàn cầu cho mục đích dự báo hạn mùa Tuy nhiẻn, vì nhiều
lý do khác nhau, sản phẩm của các mô hình này không được cung cấp miễn phí, hoặc nếu có thì
đỏ là những sản phẩm đă qua xừ lý, không thể dùng làm đầu vào cho các mô hinh khu vực (chẳng hạn, dưới dạng bản đồ hoặc file số liệu trung binh tháng, mùa) Trước những thách thức đó, chúng tôi đã tiến hành nghiên cứu thừ nghiệm ứng dụng sàn phẩm mô hình CAM (C om m unity A tm osphere Model) làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hinh RegCM (Regional Climate M odel) với mục đích dự báo mùa C A M (phiên bản 3.0 “ CAM3.0) là mô
hinh khí q u y ể n toàn cầu được phát triển với sự
hợp tác của các nhà khoa học từ NCAR (National C enter for Atmospheric Research), các trường đại học và các cơ sở nghiên cứu khác của Hoa Kỳ Chi tiết về CAM có thề xem, chẳng hạn, trong [9] Trong bài này sẽ trinh bày
Trang 3p.v Tân và nnk f Tạp chí Khoa học D H Q G H N , Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25 (2009) 24Ì-25Ĩ 243
một số kết quà bước đầu thử nghiệm kết hợp
CAM và RegCM phiên bản 3.0 (RcgCM S) [10]
để dự báo các trường nhiột độ 2rn (T2m ) và
tồng lượỉig mưa tháng thời kỳ 6 -8 /1 9 9 6 cho
khu vực Việt Nam và Đông N am Á
2 M ô hình và số liệu
Cho mực đích dự báo m ùa bằng mõ hình
khí hậu khu vực trước hét cần có các írưừỉìg dự
báo loàn cầu làm điều kiện ban đầu và điều kiện
biên, ờ đây, các trường này nhận được từ mô
hình CAM bằng cách lích phân mô hình liẻn tục
trong 4 tháng cùa năm 1996 (từ 01/5/1996 đến
01/9/1996), trong đó tháng đầu tiên (tháng
5/1996) là thời gian khời động mô hình Két
quà lích phân 3 tháng còn lại (6,7,8/1996) được
dùng làm dằu vào cho mô lìinlì khu vực
RcgCM3 Chi tiết về việc chạy mô lìinh CAM
nằm ngoài khuôn khổ bài báo này nên sẽ không
được trinh bày ờ đây Sản phẩm cùa CAM dược
trích cho RegCM3 bao gồm các trường mực
đơn là khí áp bề mặt (Ps) hoặc khí áp mực biển
trung binh (PMSL), nhiệt độ mặt nước bién
( S S1 ), và c á c l i ư ù n g ba c i ù ề u là nliiộl d ộ k liỏ iig
khí ( !'), độ ẩm tương đối (RU), các thành phần
vận tốc gió kinh hướng (V), vĩ hướng (U) và độ
cao địa the vị (H) trcn 26 mực mực mô hình và
sau từng khoảng thời gian 6h một Độ phân giãi
ngang két xuất cùa CAM là 2,81 độ kinh vT, kể
cà SST, được nội suy về lưới cùa RegCM3 Mô
lìinh ReeCM3 chạy với đầu vào từ CAM được
k ý h iẹ u ĩà R c g C M - C A M
1’rong nghiên cứu này, miền tính cùa
RegCM3 trài từ 15S-42N và từ 75E-135E, độ
phân giài ngang 54km (tương đương 0,5 độ
kinh vĩ), số mực theo chiều thẳng đứng là 18
mực, trong đó có 6 mực Irong lớp PBL (dưới
850mb) và khí áp mực trên cùng cùa mô hình là
70mb RegCM3 sử dụng sơ đồ truyền bức xạ
Version 3), trong đó có tính đển ành hưởng cùa
v i ệ c gia tă n g cá c khí nhà kính ( N O2, C H4,
CFC), aerosol khí quyền, và băng trong mây; sơ
đồ Irao đồi sinh - khí quyển BATS (Biosphere Atmosphere Transfer Scheme); hai tùy chọn đối
v ớ i s ơ đ ồ tính d ò n g trao đồi đại d ư ơ n g - khí
quyển là BATS và Zeng; bốn tùy chọn đối với
sơ đồ đối lưu là Kuu, M iT -E m anuel, Grell với già thiết khép kín Arakawa-Schubert năm 1974,
ký hiệu G relÌ-A S74 và Grell với già thiết khép
G rell-FC 80, [10-12] Trong trường hợp ờ đây chúng tôi sừ dụng sơ đồ tính dòng trao đồi đại dươiig - khí quyển theo BATS và sơ đồ đối lưu
G rell-A S74
Ngoài ra, để làm đối chứng cho kết quả dự báo cùa R cgC M -C A M , flegCM3 còn được chạy với số liệu tái phân tích ERA40 độ phân giải ngang 2,5 độ kinh vĩ, được cho Ircn 17 mực đang áp chuẩn, cách nhau 6h một, và số liệu nhiệt độ mặt nước biền phân tích trung bình
Administration) Ký hiộu trường hợp này là
R cg C M -C A M còn được đánh giá khi sử dụng các nguồn số liệu phân tích CRU (Center Research o f Units) dộ phàn giải 0,5 độ kinh vĩ (đối với trường T2m), CM A P (CPC Merged Analysis o f Precipitation) độ phân giải 2,5 độ kinh vĩ (đối với trường lượng mưa) Để đánh giá cho khu vực Việt Nam, các trường nhiệt độ
và lượng mưa dự báo của R cgC M -C A M được nội suy về vị trí trạm quan trắc và so sánh với
sổ liệu quan trác thực té từ m ạng lưới trạm khí
tượng, bao gồm lượng mưa quan trác cùa 54 trạm và nhiệt độ quan trắc cùa 154 trạm, phân
bố khá đồng đều trên loàn quốc, trong đó các đặc trưng sai số trung binh (ME), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) đã được sử dụng
Trang 42 4 4 p.v Tân và nnk / Tạp chí Khoa học DỈÌQGỈỈN, KỉĩOiỉ học Tự nhiên và cỏĩĩ^ ỉi^hệ 25 (2009) 24Ỉ-25
3 Ket q u ả t h ử nghỉệni và n h ậ n \c t
Trên các hình 1 và 2 dan ra các trường
vector gió v à độ cao địa thế vị làm đầu vào cho
R e g C M 3 nhận được từ C A M và lừ số liệu tái
phân tích E R A 4 0 trên các mực đẳng áp lân cận
mực 10 0 0 và 850m b C ó thề nhận thấy sự phù
hợp khá tốt giừa các trường hoàn lưu cùa C A M
và E R A 4 0 C A M đà tái tạo khá hợp lý những
đặc điểm cơ bàn sự phân bố khí áp v à trường
gió, như áp thấp N a m á, áp cao cặn nhiệt T â y
Thái Bình dương, hướng v à lốc dộ gió í)ới gió mùa T â y N a m trong Í :R A 4 0 dà dược C A M tái tạo khá tối M ặc dù v ậ y , giừa chúnu van cỏ sự khác biột nhất định về cường dộ và vỊ trí các trutm tâm khí áp Thẽ hiộn rõ nhât sự khác biệt này là trường độ cao địa the vị các tháng 7 và 8 Trên sàn phâm cùa C A M vị trí và cường độ cùa
áp cao cận nhiệt 'rày T hái Bình dirơntỉ thè hiện khá rồ tronu khi ớ E R A 4 0 chún g tò ra khá mờ nhạt T ô c độ uió cùa C A M C U H ÍỈ mạnh hơn cùa
F R A 4 0 một ít.
/e h CĨ it Wind ol Ỉ008 *3 mb, 7/1S96-19Ô6 C am
/e.MGT ề Wina ot toofi.43 mb 6/1996-1996
e.HCT & w.nd ol 1008 43 mb 7 /1 9 9 6 -19S6 ERA40 Ave.HCT à Wind ot I00fl,4i mb 8/19S6-1996 EKA4C
Hình 1 Trường vector gió và độ cao địa llìé vị mực 1008.43mb trung bình các thánL* 6,7,8 (trái sang phải) cùa
CAM (trên) và ERA40 (dưới).
Hình 3 dẫn ra trường nhiệt độ 2m phân tích
cùa C R U (chi có trôn đất liền) các tháng
6 ,7 ,8 /19 9 6 v à hinh 4 là kết quà m ô phòng tương
ứng cùa R e g C M 3 với đầu v à o là sản phâm cùa
C A M ( R e g C M - C A M ) , số liệu tái phân lích
E R A 4 0 ( R e g C M - E R A ) v à hiệu giừa các mò
phòng này.
Trước hét nhận thấ*, sự tương đ ồng về phân
bố không gian của trường nhiệt độ mỏ phỏng
cùa R e g C M - C A M v à R e g C M - E R A V ị trí các
tâm nóng, lạnh của R e g C M - C A M khá trùng
khớp với R e g C M - E R A , tuy nhicn độ lớn của
các trường này khác biệt khá rõ, the hiện trẽn hiệu cùa hai trường í< c íz C M - C A M và
R c g C M - E R A (các hinh bèn phải trong hình 4)
V à o tháng 6, so với R e g C M - E R A ,
ĩ l c g C M - C A M c h o m ô pliòni; nhiệt đ ộ lcVn hơn
trên các vùim lục dja, trong đó đárm chủ ý là các khu vực cao nguyên T ả y Tạntz, đỏrm băc bán đào A n Đ ộ v à khu vực Triều T iên , Nhật Bản, nhưng lại m ô phònii nhiệt dộ thấp han trên các vù n g đại dươiìíỉ v à phần lán bán đ ào Ản
Độ Trên khu vực Viột N a m sự chênh lệch ciừa hai trường hầu như khòng d án g ke, chi trcn
Trang 5p.v Tản Z'rt nnk / Tạp chi Khott học DHQGHN, Khoa ỉtọc T ự nhiên và ĩi^hệ 25 (2009) 241-251 245
như \ưẹrt quá 4"'C Dặc biộl ờ đảv nhiệt độ lại
Avc h CT át Wind a t 8 J 0 2 3 m D 7 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 CAM HCT A Qị 8 J 0 2 3 fnt> 6 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 C AU A v c H C T & w n d Qi 8 3 0 2 3 m b 8 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 CAM
MGĨ k W n d Qt 8 J 0 2 3 m b 6 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 E R M O v e HCT 4 W i n d o t 8 3 0 2 3 m b 7 / 1 9 9 6 - 1 9 9 6 E R a +C A v« h GT & Wi n d o t 8 3 0 2 Ỉ m b , 8 / 1 9 9 6 - 5 9 9 6 E Ra + O J | « w m o gc o j y X J m o , 0 / I » » 0
- k Jii
-Ị lình 2 Trường vector gió và độ cao địa thé vị mực 830.23mb trung bình các tháng 6,7,8 (trái sang phải) cùa
CAM (trên) và ERA40 (dưới).
A v « T 3 m 100#1 r p u A v « T ? m 10Q R 0 7 < ' P l | Av* T J m IQQfi OA rpụ
n { A M :t n 'X
-;
ũ
te :
•ỉ
• 2
- ỉ
I '1 ”
iu
- l
- - I f t ■«
- ' J
■%
H «01 «tf M lầi M 'M >^ai 'tư rã > V Hi 1
Hình 3 Trườnu nhiệt độ không khí irung bình mực 2m các tháng 6,7,8/1996 (trải sang phài) theo số liệu CRU.
Khác với tháng 6, nhiệt độ mô phòng tháng
7 cùa R egC M -C A M trẽn khu vực miền Trung
và một phần Bẳc Bộ Việt Nam lại thấp hơn
của trường nhiệt iháng 8 mô phòng bời
RegCM -CA M và RegCM “ ERA có phần khác
với tháng 6 và tháng 7 Khu vực phía bấc bán
đào Án Dộ và đỏng bắc Trung Quốc vẫn được
R egC M -C A M mô phòng cao hơn, thậm chí tăng về trị sổ, nhưng thu hẹp về diện tích không gian Trên lãnh lliồ Việt Nam sự clìcnh lộch nàv
có sự khác biệt giữa hai trường mô phòng, có
Trang 6246 p.v Tãn và rtĩĩk / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiẽn im fi<^hệ 25 (2009) 2 ỈV 2 5 Ì
thổ nói rằng sự chênh lệch giừa chúng là chấp
nhận được, nhất là trên khu vực Việt Nam
So sánh hình 3 và hình 4 ta thấy nhiệt độ
mô phòng cùa R cgC M -ER A nói chung thấp
hơn CRU Ket hợp với nhừng nhặn xét trên đây
có ihể nói ràng về cơ bản R egC M -C A M tạo ra
trường nhiệt mô phòng tliắp hơn CRU IrcMi các khu vực Án Dộ, Việt Nam “ Dòng dưoim \à sẽ cho kêt quà mô phòng xáp xi hoặc cao han CRU trên các vùng cao nguyên Tây Tạim, dònu bác bán đào Án Dộ và plìía bác vĩ tuvến 30'’N
Av/e-T2m 19 96 06.RegCU -CAU Ave Ĩ 2 m l 9 9 6 Oe.ReqCU-ERA
Ave.ĩ2m.!996.07,RegCM-CAM A v e J 2 m 1 9 9 6 0 7 , R e g C M - £ R A
D i f f A v e T 2 m 1 9 9 6 0 6 C A W - E R a
- - J
- - #
- - 8
—
— - #
-10
~ - 12
í'
Ì *
lượng mưa trong CMAP bị làm trơn khá nhiều ncn không thể hiện được vai trò địa phương, trong khi đó các trườnu mô phòrm cùa í^euCM
Trường lượng mưa phân tích CM A P và mô
phòng bời R egC M -C A M , R egC M -E R A cùng
như hiệu giữa hai trường mô phòng này được
dẫn ra trên các hình 5 và 6 Một lần nữa có thể
thấy sự khác biệt rất đáng kề trong cấu trúc
trưÒTig lượng mưa giừa CMAP và mô phòng
cùa RegCM3 Do độ phân giải thô, trường
được mô tà chi tiêt hơn rât nliiéu Trườniỉ mira của CMAP thể hiện rẩt rỏ đặc đicm qui mô iớn của dài mưa nhiệt đới bắc bán cầu Iroíiíĩ những tháng chính hò, trong khi các Irưímg mô phòng
Trang 7p.v Tồn và nnk / Tạp chi Khoa học ĐHQGHN Khoa học T ự nhiên và Côn^ nghệ 25 (2009) 241-251 2 4 7
của RegCM lại cỏ cấu trúc giống như phân bố
mây trong những tháng này Bời vậy, sẽ không
chính xác nếu chú trọng phân tích, so sánh giừa
hai loại số liệu này cho từng tháng riêng biệt
Thay vì điều đó ta se tập trung xem xét khả năng mô phòng mưa cùa R egC M -C A M bàng
R cgC M -ER A 40
A v e R o n 1 9 9 6 0 6 - C U A P Ave Ro m 1996 07 CUAP Av c Ro t n l 9 9 6 0 8 - CUAP
l ìn h 5 T r ư ờ n u t ồ n ii ỉ ư ợ n u m ư a c á c t h á n u 6 , 7 , 8 / 1 9 9 6 (trá i sa n g p h ả i) th e o s ố liệ u C M A P
A v e R o m J 9 5 6 O f i R e g C U - C A U A v e R a i n l 9 9 6 0 6 R e q C U - E R A D i i f A v e f f o i n t 9 9 6 0 6 - C Ằ U - £ R A
A«-« R o m 1 9 9 6 0 7 R e ọ C u - C A U
ỉ - >
A v e R o m 1 9 9 6 0 7 R e g C M - E R A
Di ff Ave R a m 1 9 9 6 0 8 C A U - E R A
ễ |f á
-10
- J0
•« ĩỉc « T " (Si >14 <09 <;c( :J« '•W '■'ií ĩ i t a M ĩĩ" “ 1 ì r “ Õ « ~ r 3 r T ^ Ĩ T 7 3 ' “ T 7 r ‘^ j ? ^ ^ ( ~ n i
í t: ►ii"Ẵ " 5 " ' ; « •■•I V ■.'•* ^ T k t ả
Ị l ìn h 6 T r ư t m g t o n e l ư ợ n g m ư a c á c th á n u 6 , 7 , 8 / 1 9 9 6 (trên x u ố n u d ư ớ i ) m ô p h ò n í i c ủ a F l e i z C M 3 l l ì c o số liệ u c ù a
C A M (trái), E R A 4 0 ( ííiừ a ) và h iệ u £ĩiừa c h ú n í i (p h ả i)
Trang 82 4 8 p y Tân và nnk I Tạp chí Kỉĩoa học DỈỈQGỊỈN, Khoa học T ụ nhiên và Côn>^ íỉí^/ụ’ 25 (2009) 24Ỉ-25Ĩ
mô phòng "khô" hơn R egC M -ER A trong cà ba
tháng 6,7,8/1996, mặc dù sự phân bố không
gian trường mưa cùa chúng lirơng đối phù hợp
Hầu như các tâm mưa gió mùa mùa hò trcn bán
đào Án Độ, vịnh Bengal xuất hiện trona
R egC M -E R A đều không được mô phòng bởi
R egC M -C A M Vùng mưa lớn trên khu vực
quần đào Indonesia - Plìillipine cũng được thể
hiện một cách yéu ớt Từ bàn đồ phân bố hiệu
lượng mưa giừa hai trường inò phỏng (các hình
bẻn phải trong hình 6) có thể thấy, lượng mưa
mò phòng cùa R euC M -C A M lớn hơn cùa
R cgC M -ỉ:R A trên hâu hêt các vùng thuộc lànlì thồ Việt Nam vào các thánu 7,8/1996 và thấp nhò hơiì vào tháng 6
Trên các hình 7 và 8 trinh bày kct quả so sánh nhiệt độ trurm binh tháng và tổnt* liRTim mưa tháng lììô phòng cùa RegC M -C A M (đă được nội suy về vị trí trạm) với nhiệt độ và lượiiiỉ mưa quan trảc tại các trạm tưưnu ứnu (154 trạm có số liệu nhiệt độ và 54 trạm có số iệu mưa)
Ig m ư a g iừ a hai tr ường in ò p h ỏ n g (các hình Ịịêu m ư a )
phải trong hình 6) có thê thây, lượng mưa
Nhtet do T8 th in g 6
Nhiet do TB thang 7 ^
Ìln»NHíHiíỉỉiíSfỉi!ỉịịiịf|ỉlỊfíỉịịỉỊỉlíl|*lịíHlin!?iỊỊiỉíỉỉiinní
Nhict do TB thang 8 ^
* _ _ _ _ _ _ _ „ — — _
3 2
3 0
2 8
2 6 i»
2 4
22
20
ia
- 3 5 í “ 3 Ĩ a * 0 - ĩ ỉ ỉ > " - S i í í a ỉ o f 5 I Ỉ - ' 5 3 - ĩ á í ^ 5 í I
Hình 7 Nhiệt độ trung bình tháng theo số liệu quan trác (chắm xanh) và mô phòng cùa R egC M -C A M (chấm đò)
Một điều thú vị là nhiệt độ mô phòng của
R eg C M -C A M hầu như thấp hơn một cách hệ
thông so với sô liệu quan trăc, với mức chênh
khoảng 2^C, Chi có một số trạm tại đỏ nhiệt độ
mỏ phòng lớn hơn quan trắc, và đó là nhừng
trạm có độ cao trạm lởn, như Sapa, Sìn Mô, Pha Đin Tính chung trên toàn lãnh Ihồ, sai số truniĩ binh (ME) của nhiệt độ có giá trị âm với trị số tuyệt đối nhỏ nhất vào tháng 6 (-1,7°C) và lớn nhất vào tháng 7 (~2,6'’C) (bảng 1) Sai sổ íuỵệt đối trung bình (MAE) cùa các tháng 6,7,&/1996
Trang 9P-V Tân và nnk / Tạp chí Khoa học DỈỈQGỈỈN, Khoa học Tự nhiên và Côn^ nghệ 25 (2009) 241-25Ĩ 2 4 9
tưcTim ứng là 2,1; 2,9 và 2,7"c về lượng mưa,
RcuC M - C A M c ù n g có \ u liưỏnii mỏ plìòniỉ
thấp hơn quan trẳc, sontĩ khỏim ihc hiện rỏ qui
luật như đối với nlìiệl độ Lưựtig mưa quan trắc
tháng 6 /19 9 6 được tái tạo hợp lý nhất, trong khi
các ihánu 7 v à 8 /19 9 6 mưa mô phòĩm cùa
R e g C M - C A M hầu như ''dàn đ ề u '\ khòniỉ nam
hát dược những trưcnig lìựp cỏ lượng ĩnưa líni,
đồnu thòi cho mưa quá nhiều ở nhừng trạm có
G a n Q t h u y TB t h a t J 6
lượiig mưa nhỏ Đánh giá chunti cho toàn lành thổ, sai số trung binh ( M B ) cùa lượng mưa tháng 8 có trị số tuyệt đối nhò nhất ( - l , 3 m m ) nhưng sai số tuyệt đối trung bình ( M A E ) lại lớn nhất (2 2 2 ,lm tiì)- T ỳ số giừa sai số tuyệt đối trung binh v à lượng mưa quan trẳc cùa các tháng 6 ,7 ,8 / 1 9 9 6 tương ứng là 0,48 8; 0 ,5 3 6 ;
0 7 l l
soo '
roo t
6 00 Ị
W0 Ị
400 i
300
200
100
0
O O tM
• F o r c « t
8X
700
600 ‘
SÚO ị
400 Ị
300
?00
100
0
G u n g t h u y TB t h a n g 7
D O b *
• F o re H I
(£
BOO • •
700 i
«no ị
ÍOO I
.00; ^
300
?00
'00
0
G ù n g I tiu y TB t h a n g 8
• •
L L L i l J _ L - L L 1 J i
• • •
I J 3 1 1 ỉ Ì Ẫ I Ì 1 I Ì « I 5 <s 5 5 ? I f f I 5 1 5 « 1 1 1 S I ẵ I i ^ < p 1 1 1 I ỉ ỉ ^ ! 1 1 Ẩ “
ỉ lình s Tồnu lưọrm mưa tháníỉ theo số liệu quan trầc (các cột) và mô phỏng của R ch C M -C A M (chấm xanh)
Bàng ỉ Một số đặc trưng thống kê đánh giá dự báo cho khu vực Việt Nam
Trang 10250 p.v Tân và nnk í Tạp chi Khoa học D H Q GHN, Khoa học T ự nhiên và CôỉĩfỊ (2009) 241-251
Qua đỏ có ihể nói, về cơ bản RcgCM~CAM
đă nắm bẳt khá hợp lý qui luật phân bố nhiệt độ
trên khu vực Việt Nam Sai số nhiệt độ mô
phòng cùa R egC M -C A M đối với Việt Nam khá
ổn định và có tính hệ thốne Điềư đó eợi mờ
khả năng hiệu chinh nhiệt độ dự báo của mỏ
hinh bằng các công cụ thống kê Sai số lượng
mưa mô phỏng cùa RegCM ~CAM trẽn khu vực
Việt Nam nhìn chung vẫn còn khá lớn Trong 3
tháng thử nghiệm, chi cỏ kết quà dự báo cho
tháng 6/1996 là họp lý nhất và có thể chấp nhận
được Điều đỏ phản ánh một thực tế khách quan
về tính phức tạp của bài toán mỏ phòng/dự báo
mưa nói chung, và đó cũng là một thách thức
lớn phải đối mặt, đòi hòi phài dày công nghiên
cứu nhiều hơn nữa
cao nguyên Tây Tạng, đông bấc bán đào An ỉ)ộ
và phía bấc vĩ tuyển 30‘ìsí, 3) v ề cơ bàn RegCM ~CAM đà nắm băl khá hợp lý qui luật phân bố nhiệt độ trcn khư vực Việt Nam Sai số nhiệt độ mô phỏng của
R egC M ~C A M đối với Việt Nam khá ồn định
và có tính hộ thống Tuy nhiên, sai sổ lượníi mưa mô phòng cùa R egC M -C A M còn khá lớn
và k h ô n g thể hiện tính qui luật.
4 ) M ặ c dù vẫn c ò n Iihicu vấn đề cần dược
xem xét thêm, song két quà ihừ nuhiệm bước
s á n g sù a v ề khả n ă n u áp d ụ n g két hợp m ô hình
CAM và RegCM 3 vào dự báo khí hậu hạii nùia cho Việt Nam
4 Kết luận
Nhằm hướng tới ứng dụng bộ mô hinh khí
hậu toàn cầu và mô hình khí hậu khu vực cho
mục đích dự báo hạn mùa các trường khí hậu bề
mặt ờ Việl Nam, một số thừ nghiệm về dự báo
nhiệt độ trung bình tháng và lượng mưa tháng
l\iời kỳ 6 - 8 / 1 9 9 6 b à n g mò liliili R c g C M 3 k é l
họp với mỏ hình khí quyền toàn cầu CAM đă
được thực hiện Kết quà bước đầu nhận được
cho phép rút ra một số két luận sau:
1) Các trường mô phòng cùa CAM đã mô tả
khá hợp lý điều kiện hoàn lưu khu vực nhận
được lừ số liệu tái phân tíclì ERA40
2) Xét trên toàn miền tính, các trường nhiệt
độ và lượng mưa mô phỏng cùa RegCM3 với
điều kiện ban đầu và điều kiện biên nhận được
từ CAM (R eg C M -C A M ) về cơ bản phù hợp
với kết quả mô phỏng của RegCM3 khi sử dụng
số liệu tái phân tích ERA40 (R egC M -E R A )
Mặc dù vậy, R egC M -C A M tạo ra trường nhiột
mô phỏng thấp hơn CRU trên các khu vực Ản
Độ, Việt Nam - Đông dươiig và cho kết quà mô
phòng xấp xi hoặc cao hơn CRU trén các vùng
T ài liệu th a m k h ả o
[1] H Annamaiai, J Potcmra, R Murtuuuddc, J.P
M c C r c a r y , E f f c c t o f P r e c o n d it io n in g on the
Extreme Climate Events in the Tropical Indian
Occan, Journal o f Climate 18 (2005) 3450,
[2] P B Duffy, R w A ư i t t , J C o q u a rd , vv
G u t o w s k i , J H a n , J l o n o , J K i m , L R Leung, J
R o a d s , F Z e l c d o n S i m u l a t i o n s o f P r e s e n t anH
Future Climates in the Western United States
w it h F o u r N e s t e d R e g io n a l C l im a t e M o d e ls
Journal o f C lim aie 19 (2006) 873.
F o r e c a s t in g S e p te m b e r A t la n t ic B a s in T ro p ic a l
Cyclonc Activity, Weather and Forecasting 18
( 2 0 0 3 ) 1190.
Cockc, David Bachiochi and Brian Mackcv,
Seasonal F orecasts o f prccipilation anomalies
f o r North American and Asian M omoons FSU
R c p o r t ij ! 0 1 - 0 7 , A p r i l , 2001.
[5] R E Dickinson, R M Eưico, F Giorgi, G T
B a t e s , A r e g io n a l c lim a t c m o d e l fo r the western
united states Clim Change 15 (1989) 383.
skill o f a regional model over complcx icirain
Mon, Wea Rev., 1 17(1989) 2325.