Dự án tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khí tượng học: Dao động nội mùa của trường mưa quan trắc trên khu vực ven biển Việt Nam

Mục tiêu nghiên cứu luận án là xác định các đặc trưng biến đổi theo không gian và thời gian của trường mưa quan trắc trên khu vực Việt Nam. Xác định mối liên hệ của dao động nội mùa và mưa lớn ở Việt Nam. Xác định cơ chế nhiệt động lực của mưa dao động nội mùa ở Việt Nam.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Bùi Minh Tuân

DAO ĐỘNG NỘI MÙA CỦA TRƯỜNG MƯA QUAN TRẮC TRÊN KHU VỰC VEN BIỂN

VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng học

Mã số: 62440221

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC

Hà Nội, 2019

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN

QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1 Truong, N M., and B M Tuan, 2018: Large‐scale patterns and possible mechanisms of 10–20‐day intra‐seasonal oscillation of

the observed rainfall in Vietnam International Journal of

Climatology, 38, 3801-3821

2 Tuan, B.M., 2019: Extratropical Forcing of Submonthly Variations of Rainfall in Vietnam J Climate, 32, 2329–

2348, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-18-0453.1

3 Truong, N M., and B M Tuan, 2019: Structures and Mechanisms of 20−60-day Intraseasonal Oscillation of the

Observed Rainfall in Vietnam Joural of climate J Climate, 32, 5191–5212, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-18-0239.1

4 Bùi Minh Tuân, Nguyễn Minh Trường, Vũ Thanh Hằng, Công Thanh, 2016: Sự dịch chuyển lên phía bắc của dao động nội

mùa và cơ chế dao động nội mùa của lượng mưa tại Bắc Bộ và

Nam Bộ Tạp chí Khoa học ĐHQGHN Các Khoa học Trái đất

và Môi trường, Tập 32, Số 3S, 2016243

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Dao động nội mùa là những dao động khí quyển có quy mô từ hơn một tuần đến nhỏ hơn một mùa, tầm quan trọng của dao động nội mùa như là chiếc cầu nối giữa thời tiết và khí hậu đã được công nhận rộng rãi trên toàn thế giới

Là một quốc gia đang phát triển, các thông tin dự báo hạn mùa có vai trò cực

kì quan trọng tới các hoạt động kinh tế-xã hội và phòng tránh thiên tai ở Việt Nam Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, dự báo thời tiết hạn mùa có những khoảng trống lớn do thiếu cơ sở lí thuyết chính xác về các quá trình diễn ra trong khí quyển ở quy mô này Do đó, nghiên cứu các đặc trưng và cơ chế vật

lí của các quá trình khí quyển quy mô nội mùa đặt ra có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao

Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng kĩ năng dự báo của mô hình thời tiết giảm xuống rất nhanh trong vòng hai tuần Với thời gian dự báo xa hơn, các sai số trong trường ban đầu khuếc đại rất nhanh và trở nên lấn át các tín hiệu cần quan tâm của kết quả dự báo Ngược lại, dự báo hạn mùa dựa trên các điều kiện biên mực thấp như nhiệt độ mặt nước biển, độ ẩm đất, độ che phủ băng…chỉ có kĩ năng dự báo tốt ở khoảng từ ba tháng và xa hơn Khoảng trống dữa dự báo thời tiết và dự báo hạn mùa đang đặt ra là một thách thức cần được giải quyết, đặc biệt các thông tin dự báo trong quy mô thời gian này có vai trò quan trọng đối với xã hội Do đó, nghiên cứu các dao động nội mùa là

cơ sở khoa học để cải thiện khả năng dự báo trong quy mô thời gian này

2 Mục tiêu nghiên cứu

- Xác định các đặc trưng biến đổi theo không gian và thời gian của trường mưa quan trắc trên khu vực Việt Nam

- Xác định mối liên hệ của dao động nội mùa và mưa lớn ở Việt Nam

-Xác định cơ chế nhiệt động lực của mưa dao động nội mùa ở Việt Nam

3 Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu tổng quan về cơ chế của dao động nội mùa của khu vực gió mùa Châu Á

- Nghiên cứu lựa chọn các phương pháp phân tích phổ, hàm trực giao tự nhiên,lọc dải và phương pháp phân tích tổng hợp

- Phân tích các đặc trưng không gian và thời gian của đặc trưng dao dộng nội mùa của trường mưa

- Xây dựng các hình thế quy mô lớn trong các pha hoạt động và gián đoạn của dao động nội mùa

- Phân tích cơ chế vật lí của dao động nội mùa của trường mưa ở Việt Nam

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Dao động nội mùa của mưa

- Các khu vực khí hậu của Việt Nam (khu vực giáp Biển đông của bán đảo Đông Dương)

5 Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu của luận án, các phương pháp được sử dụng gồm:

- Phương pháp phân tích hàm trực giao EOF

- Phương pháp phân tích phổ mật độ

- Phương pháp phân tích tổng hợp

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Ý nghĩa khoa học: Luận án là cơ sở khoa học giúp tăng cường hiểu biết về

các đặc trưng biến đổi của dao động nội mùa của trường mưa ở Việt Nam và các

cơ chế vật lí liên quan đến các dao động này

Ý nghĩa thực tiễn: Mối liên hệ chặt chẽ giữa dao động quy mô nội tháng

tới sự biến đổi của mưa và lớn diện rộng tại một số khu vực ở Việt Nam có thể cho phép dự báo mưa và mưa lớn diện rộng ở Việt Nam với hạn dự báo xa hơn Trong khi các mô hình số ở thời điểm hiện tại thường cho kết quả dự báo kém đối với trường mưa tại Việt Nam, luận án là cơ sở khoa học để các nghiên cứu trong tương lai có thể phát triển những quy trình và phương pháp dự báo mưa và mưa lớn tốt hơn cho Việt Nam

7 Các đóng góp mới của luận án

Dao động nội mùa này có mối liên hệ chặt chẽ với số ngày mưa lớn diện rộng tại một số vùng khí hậu của Việt Nam

Dao động nội mùa của trường mưa ở Việt Nam chịu tác động mạnh bởi các yếu tố ngoại nhiệt đới

Sự tương tác giữa phân kì ẩm, đốt nóng bức xạ và đốt nóng đoạn nhiệt gây ra bởi dòng giáng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của bất ổn định có điều kiện, dẫn đến sự hình thành của đối lưu sâu trong các pha hoạt động của mưa dao động nội mùa tại Việt Nam

8 Bố cục của luận án

Ngoài các phần mở đầu; kết luận và kiến nghị; tài liệu tham khảo; phụ lục, cấu trúc luận án gồm 04 Chương:

Chương 1 Tổng quan về dao động nội mùa

Chương 2 Số liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 Dao động nội mùa của trường mưa và mối liên hệ với mưa lớn ở Việt Nam

Chương 4 Cơ chế vật lí của dao động nội mùa của trường mưa ở Việt Nam

Kết luận và kiến nghị

Chương 1 Tổng quan

1.1 Dự báo hạn mùa

Dao động nội mùa là những biến đổi của khí quyển với quy mô thời gian

từ 7 đến 90 ngày, khoảng thời gian này nằm giữa quy mô thời gian đặc trưng của thời tiết (từ 1 đến 7 ngày) và khí hậu (từ quy mô 3 tháng và xa hơn)

Hệ thống dự báo bằng mô hình số lại rất nhạy cảm với sự thay đổi nhỏ trong điều kiện ban đầu và điều này đã giới hạn khả năng dự báo thời tiết không quá 7 đến 10 ngày Dự báo hạn dài cho thông tin ý nghĩa từ 3 tháng trở lên Sự hiểu biết hạn chế về các quá trình nội mùa khiến con người chưa thể cải thiện khả năng dự báo hạn mở rộng

1.2 Dao động nội mùa trong khí quyển

1.2.1 Sóng nhiệt đới

Matsuno (1966) giải phương trình sóng nước nông và thu được 4 nghiệm ứng với các sóng Rossby, Kelvin, sóng kết hợp Rossby trọng trường, sóng trọng trường quán tính Các nghiên cứu sau đó cho thấy sự tồn tại của các sóng này trong khí quyển

1.2.2 Dao động 30-60 ngày

Madden và Julian (1971) khám phá ra một dao động quan trọng ở vùng nhiệt đới và dao động này sau đó được đặt tên theo tên của hai nhà khoa học này-dao động Madden Jullian (MJO) MJO là dao động

có chu kì khoảng 30–90 ngày, cấu trúc theo không gian của MJO bao gồm rất nhiều các ổ đối lưu tập hợp thành một hệ thống có quy mô khoảng 10.000 km di chuyển sang phía đông với tốc độ 4–8 m/s Ở một

số khía cạnh, MJO thể hiện những đặc trưng của sóng xích đạo kết hợp đối lưu, tuy nhiên có rất nhiều các khía cạnh khác của MJO vẫn chưa được giải thích một cách đầy đủ

Dị thường phát xạ sóng dài được tính trung bình trong các pha khác nhau của MJO trong giai đoạn 1979–2012 cho các tháng từ tháng Mười Một năm trước tới tháng Ba năm sau

Dao động nội mùa trong mùa hè bắc bán cầu trong dải 30–60 ngày được thống trị bởi sự di chuyển của dải mây và mưa đối lưu lên phía bắc trong khu vực Ấn Độ và sự di chuyển lên phía tây bắc ở vùng tây Thái Bình Dương Yasunari (1979) là một trong những người đầu tiên ghi nhận được sự di chuyển này trong khu vực gió mùa Nam Á Sự dao động của dải mưa đối lưu này kết hợp chắt chẽ với những chu kì hoạt động và gián đoạn của gió mùa tại Ấn Độ Yasunari (1979) cũng lưu ý rằng sự di chuyển lên phía bắc này được kích hoạt bởi sự di chuyển sang phía đông của các nhiễu động mây được phát triển ở khu vực nhiệt đới Ấn Độ Dương

1.2.3 Dao động 10-20 ngày

Dao động 10–20 ngày được đặc trưng bởi sự di chuyển sang phía tây của những nhiễu động quy mô synop về bản chất là các sóng Rossby xích đạo với n = 1 (n là chỉ số cho thành phần kinh hướng của sóng) bị điều biến bởi đới gió tây nhiệt đới sóng Rossby ứng với dao động 10–20 ngày gồm hai xoáy, một có trung tâm ở 18oN và một ở phía nam của xích đạo Sóng có bước sóng khoảng 6000 km và tốc độ pha khoảng 4–5 m s-1 Chatterjee và Goswami (2004)

Trung bình của dị thường gió (vector) và OLR (tô màu) và hàm dòng (đường liền) tương ứng với cực đại mưa của dao động 7–25 ngày

ở khu vực Bangladesh từ năm 1979–2007

1.2.4 Dao động nội mùa vùng ngoại nhiệt đới

Dao động nội mùa vùng ngoại nhiệt đới liên quan chặt chẽ đến sự phát triển của sóng Rossby tựa tĩnh dọc theo dòng xiết cận nhiệt đới và dòng xiết cận cực Sóng Rossby này có số sóng từ 5 đến 7 và có phổ dao động từ là 14 ngày và 30–45 ngày (Fujinami và Yasunari 2004;

Terao 1999)

1.3 Dao động nội mùa của trường mưa ở Việt Nam và khu vực lân cận

Ở bán đảo Đông Dương, nơi Việt Nam nằm ở bờ phía đông, hai dao động thống trị của dao động nội mùa của trường mưa được xác định bao gồm dao động 10–20 ngày và 30–60 ngày (Yokoi và Satomura 2005; Yokoi và đtg 2007) dao động 10–20 ngày hoạt động mạnh nhất

ở Bắc Bộ trong tháng Năm và tháng Chín trong khi dao động này đạt cực đại ở Trung Bộ từ tháng Tám tới tháng Mười Một Tương phản của

sự hoạt động của dao động này ở Việt Nam được gây ra bởi sự di chuyển xuống phía nam theo mùa của nhiễu động xoáy di chuyển từ Tây Bắc Thái Bình Dương qua bán đảo Đông Dương Dao động 30–60 ngày cho thấy phương sai lớn ở Trung Bộ và dao động này hoạt động mạnh nhất từ tháng Bẩy đến tháng Mười Hoàn lưu quy mô lớn kết hợp với dao động này được cho rằng gây ra bởi sự di chuyển của dao động xoáy 30–60 ngày từ Tây Bắc Thái Bình Dương tới bán đảo Đông Dương

Các nghiên cứu gần đây cho thấy mưa lớn ở Việt Nam có sự liên quan đến sự hoạt động của các dao động nội mùa Tuy nhiên phần lớn các nghiên cứu phần lớn chỉ tập trung vào các trường hợp điển hình và tập trung vào giai đoạn cuối mùa hè, đầu mùa đông, khi mà sự tương tác giữa gió mùa đông bắc và nhiễu động nhiệt đới ở Biển Đông là mạnh nhất

Chương 2 Số liệu và phương pháp nghiên cứu

2.1 Số liệu

2.1.1 Số liệu mưa VnGP

Trong nghiên cứu này, số liệu mưa Vietnam Gridded Precipitation (VnGP-Nguyễn Xuân Thành và đtg 2016) với độ phân giải 0.1x 0.1o kinh-vĩ trong khoảng thời gian 29 năm (1981–2009) được sử dụng để phân tích các đặc trưng chính của dao động nội mùa của trường mưa tại Việt Nam

2.1.2 Số liệu mưa quan trắc trạm

Bên cạnh việc phân tích các đặc trưng của dao động nội mùa của trường mưa dựa trên số liệu VnGP, luận án cũng phân tích các đặc trưng của dao động trong quy mô này với số liệu quan trắc tại trạm

Các trạm quan trắc khí tượng được chọn trong nghiên cứu

2.1.3 Số liệu tái phân tích ECMWF và NOAA

Nguồn số liệu quan trọng khác được sử dụng trong luận án đólà số liệu bức xạ phát xạ sóng dài OLR được cung cấp bởi Cục Khí quyển và Đại Dương Quốc gia Hoa Kì – NOAA (Liebmann 1996) và số liệu tái phân tích với bước thời gian 6 giờ ERA-Interim được cung cấp bởi Trung tâm Dự báo Thời tiết Hạn vừa Châu Âu – ECMWF (Dee và đtg 2011)

2.2 Phương pháp nghiên cứu

2.2.3 Phương pháp hàm trực giao tự nhiên (EOF)

Theo Hannachi (2004), giả sử chúng ta có trường F là hàm của thời gian t, vĩ độ  và kinh độ , trong đó vĩ độ gồm p1 điểm

j

 , j =

1, 2,… p1, kinh độ gồm p2 điểm k , k = 1, 2,… p2, và n bước thời

gian ti , i = 1, 2,… n

F  F t   trong đó 1   i n, 1   j p1 và 1 k   p2

Hàm F được đưa về dạng ma trận số liệu X như sau:

p p

np

X

Ma trận phương sai hiệp biến của X được định nghĩa như sau

1 1

T

X X n

Trong đó X  là ma trận dị thường củaX Mục đích của EOF

đi tìm tổ hợp tuyến tính của tất cả các biến (hoặc các điểm lưới) có

phương sai lớn nhất Nói cách khác, EOF đi tìm hướng a trong đó X a 

có sự biến đổi lớn nhất Phương sai của X a  được cho bởi công thức như sau:

2

)

Phương trình trên có nghiệm là các giá trị riêng của ma trận hiệp biến phương sai:

a   a

Theo định nghĩa ma trận hiệp biến phương sai là ma trận đối xứng do đó có thể chéo hóa Giá trị riêng k tương ứng với EOF thứ k với phương sai ak , k=1,… p Phương sai được biểu diễn dưới dạng

phần trăm như sau:

1

100

%

k p k k







Phép chiếu của trường dị thường X  xuống trục EOF thứ k, ck

=X  ak là thành phần chính thứ k

1

( ) (t,s)a ( )

p

s





Sự biến đổi theo thời gian của trường khí tượng do đó sẽ được chia thành tích của hai ma trận, ma trận không gian và ma trận thời gian:

1

M

k

s



2.2.4 Phương pháp phân tích hàm mật độ phổ (PSD)

Theo Press (1992) giả sử chúng ta kí hiệu chuỗi thời gian của

biến khí quyển là X(t) và hàm tự tương quan của chuối thời gian đó là

( )

X

R  ,  là khoảng cách thời gian để tính toán hệ số tương quan Hàm tự tương quan được cho bởi công thức sau:

2

X

 

Trong đó 2 là phương sai của chuỗi X,  là giá trị trung bình của chuỗi X, E là toán tử kì vọng Hàm mật độ phổ năng lượng

của X(t) được tính toán dựa trên phép biến đổi Fourier của RX( )  , kí hiệu làSX( ) f , một cách chi tiết, có thể viết:

  2

S f R   R  e  d 



1

j  

(2.10)

Từ định nghĩa này, RX( )  có thể nhận được bằng cách biến đổi Fourier nghịch đảo của SX( ) f :

R   S f  S f e  df



Trong đó 1 là kí hiệu của nghịch đảo Fourier Ta có:

S   f S f và S fX( ) 0  với mọi f (2.12) Với = 0, kì vọng năng lượng của X(t) nhận được bởi phương

trình:

E X t R S f e  df S f df



2.2.5 Phương pháp lọc dải Lanczos

Theo Duchon (1979) giả sử có chuỗi số liệu ban đầu xt theo

thời gian, t là thời gian, yt là chuỗi số liệu đã được lọc, ta có công thức sau thể hiện mối liên hệ giữa chuỗi được lọc và chuỗi ban đầu:

k

y   x



Trong đó k là hàm trọng số Phép lọc dải Lanczos thể hiện tính hiệu quả cao nhất khi chuỗi số liệu xt và ty được phân tích thành tổng của các sóng X f ( ) và Y f ( ) với f là tần số Mối liên hệ giữa hàm X f ( ) và chuỗi số liệu đã được lọc Y f ( ), được nhận bởi lấy biến đổi theo Fourier của (2.14):

Trong đó R f ( )là hàm tần số tương ứng Hàm trọng số và hàm tương ứng tạo lên một cặp biến đổi Fourier như sau:

( ) kexp( 2 )

k

R f   i  fk



1

2

N

N

f k

R f i fk df f



k=…,-1,0,1,…

(2.17)

Chương 3 Dao động nội mùa của trường mưa và mối liên hệ với mưa lớn

ở Việt Nam

3.1 Các mode chính của dao động mưa quy mô nội mùa ở Việt Nam Bốn mode không gian đầu tiên biểu diễn bốn hình thế chính của mưa quy mô nội mùa ở Việt Nam được biểu diễn trong Hình 3.3 Các mode này cho thấy sự phân vùng của mưa dị thường tương đối trùng với các vùng khí hậu được phân chia bởi Nguyễn Đức Ngữ và Nguyễn Trọng Hiệu (2004), đồng thời phán ảnh sự tác động rất lớn của địa hình tới phân vùng mưa

Bốn mode không gian đầu tiên của phép phân tích trực giao EOF lên dị thường trường mưa VnGP giai đoạn 1981–2009 Đơn vị tùy ý

Toàn bộ bốn thành phần chính đều cho tần số dao động trong khoảng 7–25 ngày vượt ngưỡng độ tin cậy thống kê 95%, cho thấy với phương pháp phân tích mật độ phổ lên các PC, chỉ các mode dao động dưới một tháng của trường mưa VnGP trên toàn bộ Việt Nam được nhận diện rõ ràng Các đỉnh dao động có chu kì lớn hơn (như dao động 30–60 ngày) đều ở dưới ngưỡng độ tin cậy thống kê 95%, cho thấy, trung bình trong toàn bộ giai đoạn, các tín hiệu của dao động ở tần số này không thực sự rõ như trong khoảng 7–25 ngày Tuy nhiên cần lưu ý rằng các dao động trong phổ 30–60 ngày vẫn có biên độ rất mạnh trong một số năm, ví dụ như 1988, 1989, 1996, 1997, 1998 và 2008, phản ánh đóng góp lớn của các dao động này tới sự biến động của mưa