Luận văn thạc sĩ ứng dụng kỹ thuật xạ trị điều biến liều IMRT bằng hệ collimator jaw only cho bệnh nhân mắc ung thư trực tràng tại bệnh viện k trung ương năm 2014 2015

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮTADT: Advanced Dvorak Technique - Phương pháp Dvorak cải tiếnAODT: Advanced Objective Dvorak Technique - Phương pháp Dvoark khách quan có cải tiến ATCF: Automate

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-NGUYỄN HỮU THÀNH

ĐÁNH GIÁ PHƯƠNG PHÁP DVORAK CẢI TIẾN

ĐỂ XÁC ĐỊNH CƯỜNG ĐỘ BÃO TỪ ẢNH MÂY VỆ TINH

ĐỊA TĨNH CHO KHU VỰC BIỂN ĐÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - Năm 2017

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-NGUYỄN HỮU THÀNH

ĐÁNH GIÁ PHƯƠNG PHÁP DVORAK CẢI TIẾN

ĐỂ XÁC ĐỊNH CƯỜNG ĐỘ BÃO TỪ ẢNH MÂY VỆ TINH

ĐỊA TĨNH CHO KHU VỰC BIỂN ĐÔNG

Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học

Mã số: 60440222

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS PHẠM THỊ THANH NGÀ

Hà Nội - Năm 2017

2

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin trân trọng cảm ơn Tiến sĩ Phạm Thị Thanh Ngà đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn cho tôi trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu Luận văn Thạc sĩ này.

Trong quá trình nghiên cứu và học tập tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội tôi đã có cơ hội được tiếp thu những kiến thức cơ bản và chuyên sâu về chuyên ngành Khí tượng và khí hậu học Qua đó, đã giúp tôi có được những kiến thức chuyên môn cũng như kinh nghiệm trong suốt quá trình học tập, tạo động lực trong nghiên cứu khoa học, phục vụ hiệu quả trong quá trình nghiên cứu, thực hiện và hoàn thiện Luận văn Thạc sĩ của tôi.

Tôi xin trân trọng cảm ơn các thầy giáo, cô giáo và các cán bộ trong Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá, tận tình hướng dẫn, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình học tập và thực hiện Luận văn.

Xin chân thành cảm ơn các đồng chí Lãnh đạo và cán bộ của Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương đã tạo điều kiện cho tôi tham gia khóa đào tạo Thạc sĩ, tận tình giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện Luận văn.

Trân trọng cảm ơn sự quan tâm, giúp đỡ của bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã luôn sát cánh, động viên, giúp đỡ tôi trong quá trình học tập và hoàn thành Luận văn.

Nguyễn Hữu Thành

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN 2

MỤC LỤC 3

DANH MỤC BẢNG 5

DANH MỤC HÌNH VẼ 7

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT 9

MỞ ĐẦU 11

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN 14

1.1 Bão hoạt động trên biển Đông và ảnh hưởng đến Việt Nam 14

1.2 Tình hình nghiên cứu xác định cường độ bão bằng phương pháp Dvorak trên thế giới và Việt Nam 15

1.2.1 Trên thế giới 15

1.2.2 Tại Việt Nam 20

CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP ADT VÀ SỐ LIỆU THỬ NGHIỆM 23

2.1 Phương pháp ADT 23

2.1.1 Những cải tiến của phương pháp ADT 23

2.1.2 Sơ đồ phân tích trong phương pháp ADT 27

2.2 Số liệu thử nghiệm 34

CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CỦA PHƯƠNG PHÁP DVORAK CẢI TIẾN (ADT) 37

3.1 Phương pháp đánh giá 37

3.2 Đánh giá sai số ví trị và cường độ bão giữa ADT và Best track Việt Nam theo dạng mây bão 39

3.2.1 Sai số vị trí 39

3.2.2 Sai số cường độ 39

3.3 Đánh giá sai số ví trị và cường độ bão giữa ADT và best track Việt Nam theo phân chia cấp bão 43

3.3.1 Sai số vị trí 44

3.3.2 Sai số cường độ 44

3.4 Đánh giá sai số giữa ADT, phương pháp Dvorak cổ điển và best track

Việt Nam và cho hai cơn bão điển hình trên biển Đông 47

3.4.1 Cơn bão số 2 (Rammasun) năm 2014 47

3.4.2 Cơn bão số 6 (Megi) năm 2010 51

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 60

TÀI LIỆU THAM KHẢO 62

PHỤ LỤC 1 65

PHỤ LỤC 2 67

PHỤ LỤC 3 68

PHỤ LỤC 4 69

PHỤ LỤC 5 72

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Mối quan hệ giữa cường độ bão, tốc độ gió (knot) và áp suất mực biển trên khu vực vùng biển Đại Tây Dương và Tây Bắc Thái Bình Dương 36Bảng 3.1: Tổng số trường hợp theo phân loại mây bão trong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 37Bảng 3.2: Tổng số trường hợp theo phân loại cấp bão trong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 37Bảng 3.3: Trung bình tốc độ gió cực đại (kts) và MAE của ADT và best track cho từng loại mẫu mây bão trong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 40Bảng 3.4: Trung bình trị số khí áp thấp nhất (mb) và MAE của ADT và best track cho từng loại mẫu mây bão trong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 42Bảng 3.5: Hệ số tương quan tốc độ gió cực đại (Vmax) và trị số khí áp thấp nhất (Pmin) cho từng loại mẫu mây bão giữa ADT và best track 42Bảng 3.6: Trung bình tốc độ gió cực đại (kts) và MAE của best track và ADT theo các cấp bão trong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 45Bảng 3.7: Trung bình trị số khí áp thấp nhất (mb) và MAE của best track và ADT theo các cấp bão trong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 46Bảng 3.8: Hệ số tương quan tốc độ gió cực đại và trị số khí áp thấp nhất theo cấp bão của ADT và best track trong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 46Bảng 3.9: Các chỉ số đánh giá trị số khí áp thấp nhất của ADT và Dvorak cổ điển so với best track trong cơn bão số 2 (Rammasun) năm 2014 49Bảng 3.10: Các chỉ số đánh giá tốc độ gió cực đại của ADT và Dvorak cổ điển so với best track trong cơn bão số 2 (Rammasun) năm 2014 49Bảng 3.11: So sánh việc xác định dạng mây bão của phương pháp ADT và Dvorak

cổ điển trong cơn bão số 2 năm 2014 51Bảng 3.12: Các chỉ số đánh giá trị số khí áp thấp nhất của ADT và Dvorak cổ điển

so với best track trong cơn bão số 6 (Megi) năm 2010 55Bảng 3.13: Các chỉ số đánh giá tốc độ gió cực đại của ADT và Dvorak cổ điển so với best track trong cơn bão số 6 (Megi) năm 2010 56

Bảng 3.14: So sánh việc xác định dạng mây bão của phương pháp ADT và Dvorak

cổ điển trong cơn bão số 6 (Megi) năm 2010 57

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Sơ đồ phát triển của phương pháp Dvorak theo thời gian 16Hình 2.1: Ví dụ về mắt bão rất nhỏ quan sát được trên kênh ảnh hồng ngoại tăng cường trong cơn bão Wilma trên Đại Tây Dương (2005) 26Hình 2.2: Sơ đồ mô tả các bước phân tích tâm, cường đô ̣XTNĐ sử dung trong phương pháp ADT 27Hình 2.3: Sơ đồ phân tích mẫu mây bão trong phương pháp ADT 29Hình 2.4: Ví dụ về 5 loại mây bão: SHEAR, CRVBND, EMBC, IRRCDO vàUNIFRM sử dụng trong phương pháp ADT 30Hình 2.5: Ví dụ về 3 loại mây bão có dạng mắt trong phương pháp ADT 31Hình 2.6: Sơ đồ ước tính cường độ bão trong phương pháp ADT 31Hình 2.7: Ví dụ về kết quả đầu ra của phương pháp ADT khi tâm bão chưa đổ bộvào đất liền 33Hình 2.8: Ví dụ kết quả đầu ra của phương pháp ADT khi tâm bão trên đất liền 33Hình 2.9: Mười bước xác định cường độ XTNĐ bằng phương pháp Dvorak 35Hình 3.1: Trung bình sai số vị trí giữa ADT và best track của các loại mây bão trongcác cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 39Hình 3.2: Biểu đồ phân tán tốc độ gió cực đại (kts) giữa ADT và best track trong cáccơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 có dạng: tâm nhúng đĩa mây (EMBC),dạng mắt (EYE), dạng lệch tâm (SHEAR), dạng băng cuốn (CRVBND), dạng khốimây dày đặc phủ trên vùng tâm bão có sự thay đổi lớn trong vùng CDO (IRRCDO)

và khối mây đậm đặc phủ vùng tâm có nhiệt độ đồng đều (UNIFRM) 40Hình 3.3: Tương tự hình 3.2 cho trị số khí áp thấp nhất 41Hình 3.4: Hệ số tương quan tốc độ gió cực đại và trị số khí áp thấp nhất giữa ADT

và best track của các loại mây bão 43Hình 3.5: Trung bình sai số vị trí giữa ADT và best track theo phân chia cấp bãotrong các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 - 2015 44

Hình 3.6: Biểu đồ phân tán tốc độ gió cực đại (kts) và trị số khí áp thấp nhất (mb)giữa ADT và best track theo cấp bão của các cơn bão trên biển Đông từ năm 2010 -2015 45Hình 3.7: Diễn biến của bão số 2 (Rammasun) năm 2014 47Hình 3.8: Sai số vị trí tâm bão (km) theo thời gian của ADT và Dvorak so với best track Việt Nam trong cơn bão số 2 (Rammasun) năm 2014 48Hình 3.9: Biến thiên trị số khí áp thấp nhất theo thời gian của ADT, Dvorak và best track Việt Nam trong cơn bão số 2 (Rammasun) năm 2014 50Hình 3.10: Biến thiên tốc độ gió cực đại theo thời gian của ADT, Dvorak và best track Việt Nam trong cơn bão số 2 (Rammasun) năm 2014 50Hình 3.11: Diễn biến của bão số 6 (Megi) năm 2010 52Hình 3.12: Sai số vị trí tâm bão (km) theo thời gian của ADT và Dvorak so với best track Việt Nam trong cơn bão số 6 (Megi) năm 2010 53Hình 3.13: Bão Megi trên ảnh thị phổ (VIS) (ảnh trái) và ảnh hồng ngoại tăng cường màu (EIR) (hình phải) tại thời điểm lúc 00z ngày 20/10/2010 54Hình 3.14: Biến thiên trị số khí áp thấp nhất theo thời gian của ADT, Dvorak và best track Việt Nam trong cơn bão số 6 (Megi) năm 2010 54Hình 3.15: Biến thiên tốc độ gió cực đại theo thời gian của ADT, Dvorak và best track Việt Nam trong cơn bão số 6 (Megi) năm 2010 55Hình 3.16: Bão Megi trên ảnh hồng ngoại IR (a,b,c) và ảnh hồng ngoại tăng cường EIR (d,e,f) tại thời điểm 12z, 18z ngày 19/10/2010 và lúc 00z ngày 20/10/2010 58

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮTADT: Advanced Dvorak Technique - Phương pháp Dvorak cải tiến

AODT: Advanced Objective Dvorak Technique - Phương pháp Dvoark khách quan

có cải tiến

ATCF: Automated Tropical Cyclone Forecasting System - Hệ thống tự động dự báo

xoáy thuận nhiệt đới

CB: Curved band - Dải băng cuốn

CDO: Centre Dense Overcast - Dạng khối mây dày đặc ở trung tâm

CI: Current Intensity - Cường độ hiện tại

CIMSS: Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies - Trung tâm

nghiên cứu vệ tinh khí tượng thuộc đại học Wisconsin Madison của Mỹ

CPHC: Central Pacific Hurricane Center - Trung tâm bão Thái Bình Dương

CRVBND: Curved Band - Dạng băng cuốn

DD: Digital Dvorak - Chương trình tự động ước lượng cường độ bão

DT: Dvorak Technique - Phương pháp Dvorak cổ điển

EIR: Enhanced Infrared - Ảnh hồng ngoại tăng cường

EMBC: Embedded Center - Dạng tâm nhúng đĩa mây

IR: Infrared - Ảnh hồng ngoại

IRRCDO: Irregular CDO - Khối mây đậm đặc phủ trên vùng tâm bão, nhưng có sự

thay đổi lớn trong vùng CDO

JMA: Japan Meteorological Agency - Cơ quan Khí tượng Nhật Bản

JTWC: Joint Typhoon Warning Center - Trung tâm cảnh báo bão của hạn vừa Châu

Âu

MSLP: Mean sea level pressure - Áp suất mực nước biển

MTSAT: Multifunctional Transport Satellite - Tên loại vệ tinh địa tĩnh

NetCDF: Network Common Data Form - Tên một loại định dạng file

NHC: National Hurricane Center - Trung tâm bão Quốc gia

ODT: Objective Dvorak Technique - Phương pháp Dvorak khách quan

RF: Ring fitting - Phương pháp tích hợp vòng

RMW: Radius of maximum wind - Bán kính gió mạnh

RSMC: The Regional Specialized Meteorological Center - Trung tâm khu vực theo

phân công của WMO

SC: Spiral centering - Kỹ thuật định vị tâm xoắn

TOPO: Topography - Dữ liệu địa hình

UNIFRM: Uniform CDO - Khối mây đậm đặc phủ vùng tâm có nhiệt độ đồng đều WMO: World Meteorological Organization - Tổ chức Khí tượng Thế giới

MỞ ĐẦU

Công tác dự báo bão ở Việt Nam trong những năm gần đây đã được Chínhphủ quan tâm và đầu tư nhiều trang thiết bị hiện đại Cho đến nay, một hệ thốngquan trắc KTTV với những trang thiết bị hiện đại có thể đáp ứng việc thu thậpthông tin số liệu KTTV phục vụ công tác dự báo Song do điều kiện kinh tế nước tacòn nghèo, việc hoàn chỉnh, duy trì và phát triển một mạng lưới quan trắc trên cảnước so với các nước khác vẫn còn một khoảng cách và cần được hoàn thiện hơn.Việc phân tích được cường độ bão, ATNĐ theo thời gian thực, từ đó làm cơ sở choviệc đưa ra những kết quả dự báo về cường độ trong tương lai đóng vai trò hết sứcquan trọng bởi nó liên quan đến toàn bộ hệ thống phòng chống thiên tai các cấp từTrung ương đến địa phương Một cảnh báo đúng, một dự báo chính xác sẽ tiết kiệmđược rất nhiều công sức, tiền bạc cũng như sẽ giảm nhẹ thiệt hại về tài sản, tínhmạng của người dân Một ví dụ điển hình có thể lấy là cơn bão số 1 (Kujira) năm

2015 Tại thời điểm 01 giờ sáng ngày 23/6/2015, khi bão đang ở gần đảo Bạch Long

Vĩ, các cơ quan dự báo Bão hàng đầu trên thế giới đánh giá rất khác nhau về cường

độ của cơn bão này Các Trung tâm dự báo bão của các nước lần lượt phân tíchcường độ bão như sau: Trung Quốc cấp 8, Nhật Bản cấp 8, Hàn Quốc xấp xỉ cấp 10,Hồng Kông cấp 8, Hoa Kỳ cấp

7 Trong khi đó Việt Nam ngoài việc sử dụng ảnh mây vệ tinh để phân tích, kết hợpvới số liệu Radar Phủ Liễn và các trạm quan trắc bổ sung ven bờ cũng như trạm đảoBạch Long Vĩ xác định bão ở khoảng giữa cấp 8, đầu cấp 9 Như vậy có thể thấy,ngay việc phân tích cường độ bão thời gian thực của các nước đã rất chênh lệch(giữa Hoa Kỳ và Hàn Quốc là gần 3 cấp bão) Nếu chúng ta ước lượng bão quámạnh so với thực tế thì công tác phòng chống sẽ rất lãng phí về nhân lực và vật lực,còn nếu ước lượng yếu hơn, hậu quả có thể còn nặng nề hơn rất nhiều Như vậy cóthể thấy việc xác định cường độ bão thời gian thực hết sức quan trọng, nó vừa làmtiền đề để nâng cao chất lượng bản tin dự báo, vừa là cơ sở để có thể giúp cơ quanphòng chống thiên tai các cấp đưa ra những quyết định phòng chống kịp thời, hiệuquả

Có thể thấy rằng, trong hơn 30 năm qua, phương pháp Dvorak [17] sử dụngảnh mây vệ tinh để xác định vị trí và cường độ bão là phương pháp nghiệp vụ duy

nhất, hiệu quả nhất, đặc biệt khi bão ở trên các vùng đại dương nơi mà số liệu quantrắc bị hạn chế Trên thế giới, phương pháp Dvorak cổ điển đã được các nhóm tácgiả phát triển, lần lượt từ phương pháp Dvorak cổ điển (DT), phương pháp Dvorakkhách quan (ODT), phương pháp Dvorak khách quan có cải tiến (AODT) và nay làphương pháp Dvorak cải tiến (ADT) ADT đang được sử dụng nghiệp vụ tại hầu hếttrung tâm dự báo bão lớn trên thế giới (như tại: RSMC Tokyo, RSMC Australia,Trung tâm bão quốc gia - NHC, Hoa Kỳ, ), phiên bản mới nhất hiện nay đang được

sử dụng trong nghiệp vụ là ADT V8.2.1 Ngoài ra, có thể thấy rằng bắt đầu từ năm

1995 ODT đã phát triển, đến 2005 ADT ra đời và được thế giới sử dụng rộng rãitrong vòng 10 năm gần đây, nếu tính thời điểm ODT đã là 20 năm

Trong khi đó, đến năm 2017, ở Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trungương vẫn đang dùng phương pháp Dvorak cổ điển, so với những phát triển mới nhấthiện nay thì chúng ta đang chậm hơn 20 năm trong nghiệp vụ xác định cường độbão bằng phương pháp Dvorak Phương pháp Dvorak cổ điển đang dùng tại Trungtâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương về bản chất là phương pháp thống kêthực nghiệm, do đó kết quả phân tích phụ thuộc phần lớn vào trình độ người phântích, mang tính chủ quan nhiều Do đó cần phải có một công cụ phân tích kháchquan để có thể loại bỏ tính chủ quan này

DT cũng như ADT được sử dụng bắt nguồn từ các cơn bão trên vùng biểnĐại Tây Dương cũng như Tây Bắc Thái Bình Dương, trong khi đó vùng biển Đôngcủa Việt Nam là vùng biển tương đối kín lại bị ảnh hưởng nhiều bởi các hoàn lưukhí quyển (gió mùa đông bắc, gió mùa tây nam) cũng như ảnh hưởng bởi địa hình

Do vậy, cần phải thực hiện việc phân tích, đánh giá mẫu mây bão trên khu vực biểnĐông để có thể sử dụng trong ADT

Yêu cầu của xã hội ngày càng cao đối với các bản tin dự báo bão Do đó cầnphải tăng cường không chỉ chất lượng dự báo, mà còn phải đổi mới nội dung bản tincũng như tăng cường tần suất bản tin Bắt đầu từ năm 2015, Trung tâm Dự báo khítượng thủy văn Trung ương đã phát bản tin nhanh về bão mỗi giờ một lần, kèm theo

đó thông tin về vị trí và cường độ bão cũng phải cập nhật hàng giờ, như vậy bàitoán

tự động phải tính đến, đặc biệt trong những tình huống rất khẩn cấp khi yêu cầu tầnsuất bản tin nhiều hơn nữa.

Với những hạn chế của phương pháp Dvorak cổ điển và những hiệu quả củaphương pháp Dvorak cải tiến mang lại, việc nghiên cứu đánh giá và áp dụngphương pháp này là hết sức cần thiết, đem lại khả năng phân tích vị trí và cường độbão một cách tự động và khách quan, đặc biệt trong môi trường áp dụng nghiệp vụ.Chính vì

vây luận văn sẽ thực hiện đánh giá kết quả của phương pháp Drorak cải tiến trongviệc xác định cường độ bão từ ảnh mây vệ tinh cho các cơn bão xuất hiện trên biểnĐông từ năm 2010 đến năm 2015, nhằm đưa ra những nhận định một cách kháchquan về sai số của phương pháp so với số liệu thực tế làm tiền đề cho việc áp dụngADT vào thực tiễn

Cấu trúc Luận văn bao gồm: Phần Mở đầu, 3 Chương, Kết luận và kiến nghị,Danh mục tài liệu tham khảo và Phụ lục:

Mở đầu

Chương 1: Tổng quan

Chương 2: Phương pháp ADT và số liệu thử nghiệm

Chương 3: Đánh giá kết quả của phương pháp Dvorak cải tiến (ADT)

Kết luận và kiến nghị

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN1.1 Bão hoạt động trên biển Đông và ảnh hưởng đến Việt Nam

Áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) và bão được đánh giá là môt trong những loại hìnhthiên tai ảnh hưởng đến nước ta không chỉ gây gió mạnh mà còn sinh ra mưa lớndiện rộng gây ngập lụt nghiêm trọng, nước biển dâng cao Việt Nam là một đất nướcnằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa với đường bờ biển kéo dài trên 3200 km

và tiếp giáp với biển Đông (thuộc khu vực biển Tây Bắc Thái Bình Dương) là mộttrong những ổ bão nhiệt đới nhiều nhất trên thế giới Do bão biển Đông phức tạp vềđường đi, cường độ và địa hình nơi bão đi vào nên các hiện tượng thời tiết kèm theobão cũng khác nhau, có cơn bão gây mưa nhiều và kéo dài, lũ lụt nghiêm trọng,song có cơn bão gió mạnh, mưa lại rất ít Trong các cơn bão ảnh hưởng đến ViệtNam, có cơn nguồn gốc phát sinh từ vùng biển phía Đông Philippin, có cơn phátsinh phát triển trên Biển Đông, thậm chí có cơn bão phát sinh ngay trên vịnh BắcBộ

Với các cơn bão có nguồn gốc phát sinh khác nhau, khi đi vào đất liền cáchiện tượng thời tiết kèm theo bão cũng khác biệt nhau đối với từng vùng trên lãnhthổ Việt Nam Đặc biệt đối với các tỉnh Miền Trung là nơi hàng năm chịu ảnhhưởng bão nhiều nhất cùng với địa hình dãy Trường Sơn ở phía tây nằm song songvới bờ biển; ở sườn đón gió phía đông, hoàn lưu bão thường nhận được hướng giógần như thẳng góc với sống núi, tạo nên quá trình mưa bão đặc biệt Hay khi bãovào đất liền cùng với các quá trình xâm nhập của không khí lạnh từ phía bắc xuống,hoặc trong khoảng thời gian ngắn có hai hoặc ba cơn bão ảnh hưởng đến khu vựcnày gây nên tình hình mưa đặc biệt nghiêm trọng, quá trình mưa do cơn bão trướcvừa kết thúc, hoặc chưa chấm dứt, đã bị ảnh hưởng mưa của cơn bão sau

Đã có nhiều nghiên cứu ở Việt Nam về đặc điểm ảnh hưởng của bão TheoNguyễn Văn Khánh và Phạm Đình Thụy (1985) [3] có 72 cơn bão, ATNĐ đổ bộvào miền Bắc thời kỳ 1956 - 1980 có tới 43 cơn gây ra gió mạnh từ cấp 10 đến cấp

12 và 17 cơn gây ra gió mạnh trên cấp 13, với phạm vi gió mạnh cấp 6 trở lên làkhoảng vài trăm km (khoảng 2 độ kinh/vĩ) xung quanh tâm bão, ATNĐ Bão hoạt

động nhiều nhất về số lượng và mạnh nhất về cường độ ở vùng bờ biển Bắc Bộ,hoạt động ít nhất

ở các vùng bờ biển Ninh Thuận - Bình Thuận, Nam Bộ (Trần Việt Liễn, 1990;Nguyễn Đức Ngữ và cộng sự, 2010) [4, 5] Nguyễn Đức Ngữ và cộng sự (2010) [5]nghiên cứu đặc điểm bão dựa trên số liệu quan trắc cho thấy trung bình mỗi nămnước ta chịu ảnh hưởng của trên 7 cơn bão và ATNĐ Thời gian bão ảnh hưởng đếnViệt Nam kéo dài từ tháng 3 đến tháng 12 trong đó các tháng 6 - 10 có tần suất đáng

kể, đặc biệt trong 3 tháng 8 - 10 có tần suất lớn Nguyễn Văn Thắng và cộng sự(2010)

[7] phân tích hoạt động của bão ở các đoạn bờ biển cho thấy, trong thời kỳ gần đâytần suất của bão trên đa số đoạn bờ biển phía Bắc bao gồm Bắc Bộ, Thanh Hóa đếnThừa Thiên Huế có xu hướng giảm, trong khi phía Nam, bao gồm Đà Nẵng - BìnhĐịnh, Phú Yên - Bình Thuận, Nam Bộ có xu hướng tăng

Theo nghiên cứu của Nguyễn Văn Thắng và cộng sự (2016) [8] trên toànlãnh thổ Việt Nam, trong thời kỳ 1961 - 2014 có 364 cơn bão, ATNĐ đổ bộ và ảnhhưởng trong đó chiếm tỷ lệ từ 10% trở lên tập trung vào 5 tháng từ tháng 7 đếntháng 11 Tổng tỷ lệ % bão ảnh hưởng so với cả năm của 5 tháng này là 87%, caonhất vào tháng 9, thấp nhất vào tháng 7 Thời gian có bão ảnh hưởng sớm nhất ởBắc Bộ với 3 tháng nhiều bão ảnh hưởng nhất là các tháng 7 - 8 - 9, và lùi dần từBắc vào Nam, bão ảnh hưởng tập trung vào các tháng 10 - 11 - 12 ở cực Nam Trung

Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ Tần số bão trung bình năm cao nhất là 2,0 - 2,5 cơn ởvùng Quảng Ninh đến Thanh Hóa; thấp nhất là dưới 0,5 cơn ở vùng Tây Bắc, vùngBình Thuận đến Cà Mau - Kiên Giang; các vùng còn lại tần số bão dao động từ 0,5 -1,5 cơn

1.2 Tình hình nghiên cứu xác định cường độ bão bằng phương pháp Dvorak trên thế giới và Việt Nam

1.2.1 Trên thế giới

Bão nhiệt đới trở thành một mối đe dọa ngày càng lớn đối với con người, đặcbiệt là khu vực ven biển nơi có dân số đang tăng nhanh Trong hơn 20 năm qua,cùng với những tiến bộ của khoa học, việc dự báo đường đi của bão đã đạt nhiềutiến bộ khi sai số dự báo giảm đáng kể Tuy vậy, việc dự báo cường độ bão vẫn là

thách thức rất lớn đối với các nhà khí tượng, nguyên nhân một phần cũng vì cường

độ thật của

bão tại thời điểm dự báo luôn là bài toán khó khi mà các cơn bão thường hình thànhngoài đại dương, nơi mạng lưới quan trắc khí tượng còn rất mỏng.

Để xác định cường độ bão thời gian thực, đầu những năm 1970, các nhà khoahọc đã phát triển một kỹ thuật dùng để ước lượng cường độ bão sử dụng thông tin

từ vệ tinh địa tĩnh, người tiên phong là Vernon Dvorak, sau đó Dvorak được lấy đểđặt tên cho phương pháp này - phương pháp Dvorak (Dvorak, 1972; Dvorak, 1973;Dvorak, 1975) [9, 10, 11] Phương pháp Dvorak với tính chất nguyên thủy là một kỹthuật bán chủ quan đã được sử dụng tại các trung tâm dự báo nghiệp vụ khí tượngnhiệt đới trên toàn cầu trong hơn 30 năm qua Những năm gần đây, cùng với sự pháttriển của thế hệ cảm biến trên các vệ tinh khí tượng mới và khả năng tính toán củamáy tính, kết hợp với sự tích lũy lâu năm kinh nghiệm dự báo viên và những thànhtựu mới của công nghệ tự động hóa, việc tự động phân tích và ước lượng cường độbão nhiệt đới bằng các hệ thống máy tính đã trở nên khả thi hơn rất nhiều, đó chính

là tiền đề để phương pháp Dvorak cải tiến (ADT) ra đời

Dựa trên phương pháp phân tích Dvorak cổ điển, nhóm phát triển hệ thốngtại Trung tâm nghiên cứu vệ tinh CIMSS của Trường đại học Wisconsin đã tiếnhành tự động hóa qua 4 mốc chính (Hình 1.1), bao gồm: 1) Phương pháp Dvorak tựđộng ước lượng cường độ bão, 2) Phương pháp Dvorak khách quan (ODT), 3)Phương pháp Dvorak khách quan có cải tiến (AODT), và cuối cùng là 4) Phươngpháp Dvorak cải tiến (ADT) [17]

Hình 1.1: Sơ đồ phát triển của phương pháp Dvorak theo thời gian

Về kỹ thuật, phương pháp Dvorak cổ điển (DT) (Dvorak, 1973) [10] đượcthực hiện qua 4 bước chính: 1) xác định vị trí tâm bão, ATNĐ, 2) xác định cường độbão, ATNĐ, 3) chọn ước lượng cường độ tốt nhất và 4) áp dụng một số quy định đểđưa ra kết quả ước lượng cường độ cuối cùng Trong thời kỳ đầu, kỹ thuật này chủyếu dựa trên lý thuyết nhận dạng mẫu mây với 5 dạng cơ bản: 1) dạng khối mây dàyđặc ở trung tâm (CDO), 2) dạng lệch tâm (SHEAR), 3) dạng tâm nhúng đĩa mây(EMBC),

4) dạng có mắt (EYE) và 5) Dạng băng cuốn (CRVBND) Trên thực tế, đây làphương pháp bán chủ quan, sử dụng chủ yếu để đánh giá sự thay đổi 24 giờ củamẫu mây và cường độ để có thể chỉ ra sự thay đổi ngắn hạn của cấu trúc mây,nhược điểm chính của phương pháp là tính chủ quan và trình độ không đồng đềucủa dự báo viên khi sử dụng kỹ thuật này

Năm 1984, Dvorak đã cải tiến phương pháp Dvorak cổ điển và phát triểnthêm ở một kỹ thuật cao hơn khi kết hợp bổ sung việc xác định các mẫu mây vớiviệc đánh giá, xác định các đặc trưng của mây cụ thể ở đây là nhiệt độ đỉnh mây(Dvorak, 1984) [12] Việc phân tích cường độ bão không chỉ giới hạn bởi phươngpháp định tính nữa mà thay vào đó được định lượng hóa qua việc đánh giá chỉ sốtính toán từ kỹ thuật Dvorak dựa trên mẫu mây bão (Tnumber)

Zehr (1989) [20] đã nghiên cứu và xây dựng chương trình tự động ước lượngcường độ bão (DD) dựa trên đặc trưng cường độ bão có liên quan tới nhiệt độ lạnhnhất ở đỉnh mây và nhiệt độ ấm nhất ở tâm xoáy thuận nhiệt đới khi đã có ảnh hồngngoại tăng cường (EIR) cho dạng có mắt (EYE) Phương pháp DD này đã đặt nềntảng cho phương pháp Dvorak khách quan (ODT) sau này khi sử dụng các thuậttoán khách quan nhưng vẫn giữ được đặc trưng cơ bản của phương pháp Dvorak cổđiển Sang đến thập niên 1990, khi số liệu có đầy đủ hơn, độ phân giải ảnh vệ tinhcao hơn, năng lực tính toán của máy tính mạnh hơn đã thúc đẩy phát triển phươngpháp Dvorak khách quan (ODT) (Velden và cộng sự, 1998) [18] Với phương phápODT, dự báo viên ở khắp nơi trên thế giới, kể cả trình độ và kĩ năng của từng nơi,từng người có sự chênh lệch, vẫn có thể đưa ra những dự báo mang tính khách quan

cao với độ sai lệch về kết quả ở mức tối thiểu Các kết quả thực nghiệm từ máybay do thám khí

tượng cho thấy ước lượng cường độ bão của phương pháp ODT có thể so sánh đượcvới những phân tích đưa ra từ các trung tâm khí tượng của Hoa Kỳ Tuy nhiênphương pháp này có một nhược điểm lớn, đó là nó chỉ có thể áp dụng được chonhững cơn bão mạnh, điều này làm ảnh hưởng đến tính ứng dụng phổ cập của ODT.Ngoài ra phương pháp ODT vẫn cần có dự báo viên khí tượng xác định vị trí tâmbão trước khi sử dụng thuật toán.

Nhược điểm chủ yếu của phương pháp ODT là nó không thể xử lý được cáccơn bão yếu Nhược điểm này sau đó đã được khắc phục bằng phương pháp Dvorakkhách quan có cải tiến (AODT) Phương pháp AODT làm việc được với mọi cường

độ bão và áp dụng tất cả các luật của phương pháp Dvorak Phương pháp AODT làbước cải tiến trực tiếp của phương pháp ODT trên ba phương diện chính: 1) phạm

vi ứng dụng được mở rộng, bao gồm việc xử lý ATNĐ và các giai đoạn khác nhaucủa các cơn bão, 2) áp dụng thêm nhiều thuật toán và quy luật của phương phápDvorak cổ điển, 3) tích hợp hệ thống tự động xác định tâm bão

Để có thể áp dụng phương pháp AODT cho các cơn bão nhỏ và ATNĐ,người ta cần phải sử dụng tới kỹ thuật “nhận dạng mẫu mây” (Olander và Velden,2007) [15] Kỹ thuật dải băng cuốn (CB) trong AODT đưa ra thông tin về cường độcơn bão dựa trên độ uốn cong của đám mây trên ảnh chụp vệ tinh hồng ngoại (IR).Ngược lại, trong phương pháp DT cổ điển, độ uốn cong của mây được xác địnhbằng tay dựa trên những cung xoắn ốc 10 độ Phương pháp này cũng được sử dụng

để xác định tâm bão nếu hình chụp không rõ nét Tuy nhiên, việc xác định theo dảibăng cuốn này mang tính chủ quan của người phân tích dự báo khi quan sát ảnhchụp vệ tinh Phương pháp AODT đưa ra một hệ thống tự động hóa dựa trên phântích dải băng cuốn của nhiều người dùng khác nhau Ngoài phương pháp dải băngcuốn, các phương pháp khác cũng được tích hợp trong phương pháp AODT, và cònđược sử dụng cho đến bây giờ Bước cải tiến đáng kể của phương pháp AODT đóchính là đưa ra các định lượng cho hai chỉ số Tnumber và CI Trong đó các giá trị

Tnumber thay đổi cho biết xu hướng mạnh lên hay yếu đi của bão, các giá trị CI được

sử dụng để xác định cường độ hiện tại

Một ưu điểm nữa của AODT đó chính là loại bỏ bước thủ công xác định tâmbão bằng việc phân tích vị trí tâm bão tự động thông qua các phương pháp xử lý vàphân tích ảnh, kỹ thuật định vị tâm xoắn (SC) sử dụng để hiệu chỉnh một tâm giảđịnh ban đầu (lấy từ dự báo hoặc cảnh báo của các trung tâm dự báo bão nhưJTWC của Hải quân Mỹ hay RMSC của Nhật Bản), phương pháp Laplacian được

áp dụng đối với trường hợp bão có phát triển một cách hoàn thiện và phương phápthích hợp vòng (Wimmers và Velden, 2004) [19] Ngoài ra phương pháp AODT còn

có khả năng cập nhật và sử dụng số liệu vệ tinh cực, kênh phổ sóng ngắn để tăngcường độ chính xác đối với giá trị cường độ và xác định giai đoạn mà xoáy thuận

nhiệt đới đang đạt đến.Phương pháp Dvorak cải tiển (ADT) sau này được Olander và các cộng sự[17] tại viện nghiên cứu vệ tinh khí tượng thuộc đại học Wisconsin Madison của Mỹ(CIMSS) phát triển đã kế thừa các nghiên cứu, kỹ thuật mới của ODT và AODTđồng thời quay trở lại thiết lập một số điều chỉnh mới trên cơ sở của phương phápDovorak cổ điển Đặc biệt, ADT được chạy hoàn toàn tự động và được áp dụng chođến tận ngày nay Năm 2014, hệ thống mã nguồn ADT đã được Olander chia sẻ để

áp dụng trên khu vực Biển Đông Một trong những điều chỉnh mới trong ADT đóchính là việc hiệu chỉnh tâm bão bằng cách ước lượng cường độ khí áp mực biển(MSLP) dựa trên sự thay đổi vị trí tâm bão theo quỹ đạo (Kossin và Velden, 2004)[13] Kỹ thuật mới trong ADT đó chính là xây dựng một sơ đồ mới cho việc xácđịnh mẫu mây dạng CDO và EYE sử dụng phương trình hồi quy Những phươngtrình này có sử dụng một số tham số cơ bản liên quan tới cường độ bão như khu vực

có đối lưu thẳng đứng, kích cỡ vùng mây và chênh lệch nhiệt độ giữa mắt bão vàkhu vực xung quanh Khi sử dụng phương trình hồi quy với những tính toán này,tiến hành so sánh với số liệu thám sát máy bay khí tượng cho thấy kết quả tốt hơnkhá nhiều Kỹ thuật mới nhất gần đây được phát triển trong ADT đó chính là việccung cấp thông tin về bán kính gió mạnh (RMW) trong trường hợp có mắt bão,bằng việc xử dụng thuật toán xác định nhiệt độ đỉnh mây trên kênh ảnh hồng ngoại(IR) ở bốn phía cơn bão để tìm khu vực nào đạt điều kiện về nhiệt độ đỉnh mây sovới số liệu thống kê từ máy bay thám

sát khí tượng thì sẽ xác định được vùng RMW (Kossin và cộng sự, 2005) [14] Hiệnnay kỹ thuật này đang được phát triển để áp dụng cho những mẫu mây không cómắt Tóm lại có thể thấy, các phương pháp về sau đều có sự bổ sung, khắc phụcnhững hạn chế của phương pháp trước Đến phương pháp ADT thì kỹ thuật phântích bão đã ở tầm vượt trội và hoàn toàn tự động Thực tế kiểm nghiệm đã cho

thấy độchính xác của phương pháp ADT rất đáng tin cậy (Olander và Velden, 2007) [15]

1.2.2 Tại Việt Nam

Hiện nay, trong nghiệp vụ dự báo bão tại Việt Nam, việc phân tích vị trí vàcường độ bão được thực hiện dựa trên việc phân tích ảnh mây vệ tinh bằng phươngpháp Dvorak cổ điển và thông qua việc tổng hợp thông tin các nguồn phân tích và

dự báo của các trung tâm quốc tế trên thế giới Vấn đề ứng dụng ảnh mây vệ tinhcũng như phương pháp Dvorak cổ điển tại Việt Nam có quá trình tiến triển như sau:

Từ những năm 1980, mặc dù chưa có trạm thu ảnh vệ tinh phân giải cao nhưhiện nay nhưng các bức ảnh đầu tiên từ thế hệ vệ tinh địa tĩnh đã được đưa vào sửdụng trong nghiệp vụ phân tích bão và mưa lớn Những nghiên cứu đầu tiên phải kểđến các công trình của tác giả Trần Đình Bá năm 1983, 1985 [1, 2] trong việc ứngdụng vào nghiệp vụ phân tích bão từ các phân tích ảnh vệ tinh Tác giả cũng đã cónhững nghiên cứu ban đầu về cấu trúc mây bão Biển Đông và kiểm chứng với 5dạng mây cơ bản tương tự như những kết quả nghiên cứu của Dvorak đã công bốnăm 1984 [12] Tác giả Trần Đình Bá cũng đưa ra trong nghiên cứu về đặc điểmmây bão trên Biển Đông với các mẫu mây dạng tương tác với không khí lạnh Bêncạnh đó, nhờ những kết quả bước đầu xử lý số ảnh vệ tinh, tác giả Trần Đình Bá đãbước đầu nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt độ đỉnh mây trên ảnh hồng ngoại nhiệtvới vùng mưa lớn Nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa vùng mưa lớn với vùng cónhiệt độ đỉnh mây nhỏ hơn -25 độ C

Từ năm 1997, trạm thu ảnh vệ tinh GMS-5 phân giải cao được lắp đặt tạiTrung tâm Khí tượng Thủy văn quốc gia đã mở ra một bước ngoặt lớn trong sửdụng ảnh vệ tinh tại Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương Ngay sau

thời gian đó các phần mềm phân tích ảnh mây đã được đưa vào ứng dụng trongphân tích ảnh Một

trong những ứng dụng cần thiết của phần mềm phân tích ảnh đó là hỗ trợ cho cáctính toán xác định tâm, cường độ xoáy thuận nhiệt đới Trong vài năm tiếp theo,việc xác định tâm và cường độ được thực hiện một cách định tính dựa trên các mẫumây bão, ATNĐ (gọi chung là XTNĐ).

Tới năm 2006, nghiên cứu “Ứng dụng thông tin vệ tinh xác định vị trí tâmbão, cường độ bão phục vụ dự báo bão, dự báo mưa” do Nguyễn Văn Thắng vàcộng sự (2009) [6] thực hiện Trong đó, mục tiêu đầu tiên của dự án hướng tới việcđưa vào ứng dụng kỹ thuật Dvorak vào nghiệp vụ xác định tâm và cường độ củaxoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) bằng ảnh mây vệ tinh Quá trình nghiên cứu đã ápdụng thử nghiệp phương pháp cho các cơn bão hoạt động trên biển Đông từ năm

1997 - 2006 và cho kết quả khả quan Năm 2008 tới 2010 là quá trình vận hành thửnghiệm và hoàn thiện quy trình xác định tâm và cường độ XTNĐ tại Trung tâm Dựbáo khí tượng thủy văn Trung ương Hiện tại, quy trình này vẫn đang được sử dụngnghiệp vụ dự báo bão, ATNĐ

Cho tới nay, các ứng dụng kỹ thuật Dvorak (DT) vẫn được coi là duy nhấttrong phân tích XTNĐ bằng ảnh mây vệ tinh ở Việt Nam cũng như trên thế giới.Quá trình thực hiện nhiệm vụ tại Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ươngcòn gặp nhiều khó khăn, trước tiên phải kể đến việc nhận định và tính toán cường

độ trong giai đoạn ban đầu của XTNĐ hết sức khó khăn, bởi mẫu mây không rõràng dẫn tới sai số cao khi phân tích Đặc biệt là những trường hợp một ATNĐ bắtđầu hình thành ngay ngoài khơi Trung Bộ hoặc ngay trên vịnh Bắc Bộ Khó khănthứ hai là những mẫu mây XTNĐ có dạng tương tác đặc biệt với các hệ thống thờitiết khác như rãnh gió tây trên cao, gió mùa đông bắc Các mẫu mây này khi xuấthiện người phân tích sẽ gặp khó khăn trong việc tính toán đo đạc các chỉ số dựa trênmẫu mây tiêu chuẩn của kỹ thuật Dvorak Khó khăn thứ ba là việc quy đổi giá trị

Tnumber tính toán từ kỹ thuật Dvorak dựa trên mẫu mây XTNĐ ra giá trị áp suất nhỏnhất (Pmin) và tốc độ gió cực đại (Vmax) chưa thực sự phù hợp với các XTNĐ hoạtđộng trên biển Đông Trong một số trường hợp, kết quả tính toán quy đổi từ kỹthuật Dvorak đã cho kết quả XTNĐ mạnh hơn thực tế dựa trên số liệu bão chuẩn(best track)

Vấn đề cuối cùng trong nghiệp vụ ứng dụng ảnh vệ tinh đối với phân tíchXTNĐ, kỹ thuật được thực hiện bởi quá nhiều thao tác thủ công của dự báo viên khi

sử dụng phần mềm phân tích ảnh Các đo đạc và phân tích bị ảnh hưởng bởi kỹnăng phân tích của dự báo viên và tốn nhiều thời gian Trong các trường hợp ATNĐgần bờ và bão khẩn cấp các phân tích được thực hiện mỗi giờ một lần liên tục trong

24 giờ/ngày thì các tính toán thủ công gặp nhiều khó khăn Chính vì vậy, ngoài việckhắc phục những khó khăn nói trên, yêu cầu cấp bách hiện nay là đưa được vào sửdụng các chương trình tính toán phân tích tự động để rút ngắn thời gian tính toán vàkết quả tính toán được khách quan và tin cậy hơn

CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP ADT VÀ SỐ LIỆU THỬ NGHIỆM2.1 Phương pháp ADT

2.1.1 Những cải tiến của phương pháp ADT

Phương pháp ADT (và các phương pháp trước đó ODT và AODT) đã cốgắng làm giảm bớt những hạn chế được tìm ra trong phương pháp Dvorak và cácthuật toán khách quan trước đó dựa trên cơ sở các phương pháp được phác họa bởiDvorak Phương pháp ADT hiện tại sử dụng sơ đồ xác định tâm bão khách quan vàlogic xác định mẫu hình mây để loại bỏ tính chủ quan trong quá trình xử lý việc ướctính cường độ Nó có thể được áp dụng cho tất cả các giai đoạn của vòng đờiXTNĐ ADT là một công cụ mạnh để xác định cường độ bão nhưng dễ sử dụng,ước tính độ chính xác ngang bằng với các ước tính của các nhà dự báo có kinhnghiệm sử dụng kỹ thuật Dvorak cổ điển

Mục tiêu ban đầu của việc tạo ra thuật toán Dvorak khách quan là bắt chướcphương pháp gốc (DT) nhiều nhất có thể Tuy nhiên, với sự phát triển gần đây,nhiều phương pháp, quy tắc và các điều chỉnh dựa trên các thống kê khác nhau đãđược thực hiện với nhiều khác biệt so với các phương pháp DT cơ bản Hiện nayphiên bản mới nhất của thuật toán này là phương pháp Dvorak cải tiến Thuật ngữcải tiến trong trường hợp này bao gồm việc tự động hóa phương pháp DT thành mộtphương pháp hoàn toàn khách quan Những bổ sung và sửa đổi của ADT so vớiphương pháp ODT được đưa ra bởi Velden và các cộng sự (1998) [18] như sau:

- Mở rộng phạm vi phân tích các giai đoạn ATNĐ hay bão nhiệt đới trongmột vòng đời của XTNĐ

- Thêm phân loại các dạng mẫu mây và mắt bão mới

- Điều chỉnh sơ đồ xác định cường độ với dạng mắt và dạng CDO

- Thay đổi bước 9 của DT (đánh giá cường độ CI)

- Thay đổi bước 8 của DT (đưa ra số Tnumber cuối cùng)

- Thực hiện những liên kết mới phụ thuộc vào từng tình huống và mẫu mây khác nhau

- Điều chỉnh sơ đồ xác định nhiệt độ khu vực xung quanh vùng mây (trung bình vòng tròn lạnh nhất thay vì nhiệt độ điểm nóng nhất trên vòng tròn).

- Điều chỉnh sơ đồ xác định loại mây

- Thực hiện các cải tiến về kỹ thuật xác định tâm bão tự động

- Điều chỉnh sai số áp suất mực nước biển (MSLP) theo vĩ độ

- Thêm sơ đồ xác định bán kính gió cực đại (RMW)

- Thêm bản đồ mới và tự động hóa dự báo

- Lựa chọn tùy biến cho đầu ra

Trong hầu hết các trường hợp, việc thực hiện một quy tắc mới hay việc điềuchỉnh một trong các quy tắc của kỹ thuật DT phải được thực hiện trước bởi quá trìnhphân tích thống kê nghiêm ngặt Bao gồm việc phân tích chi tiết ảnh hưởng củanhững điều chỉnh được đưa ra đối với mỗi giai đoạn của bão (hình thành, trưởngthành hay tan rã), các loại mẫu hình ADT đưa ra phải được đánh giá chi tiết thôngqua một chu trình của bão (từ vùng thấp cho đến giai đoạn bão mạnh)

Ngoài những thay đổi về mặt phương pháp, kỹ thuật ADT cũng cải tiến hơn

so với kỹ thuật DT gốc bằng cách đưa thêm những khái niệm mới Như việc điềuchỉnh ước tính cường độ áp suất mực nước biển (MSLP) của XTNĐ dựa trên vĩ độcủa XTNĐ Việc điều chỉnh này được thực hiện sau khi sai số phụ thuộc vĩ độ đãđược ghi chép lại trong các đánh giá theo phương pháp DT đối với áp suất mựcnước biển (MSLP) (Kossin và Velden, 2004) [13] Nghiên cứu đã chỉ ra rằng sai sốnày có liên quan đến độ nghiêng của đỉnh tầng đối lưu và sự thay đổi trong cách đonhiệt độ đỉnh mây trên kênh hồng ngoại tương ứng so với vĩ độ Sự điều chỉnh nàychỉ được áp dụng để ước tính cường độ trong một số trường hợp đặc biệt, ví dụtrường hợp dạng mắt, dạng mây phủ tâm (CDO) và dạng tâm nhúng đĩa mây đượctính toán sử dụng thông tin nhiệt độ đỉnh mây từ kênh hồng ngoại kỹ thuật số Việchiệu chỉnh sai số này góp phần trong việc làm giảm sai số ước tính áp suất mựcnước biển (MSLP) trong phương pháp ADT, đặc biệt trong suốt giai đoạn tan rã củabão (nhất là khi cơn bão ở các vĩ độ cao)

Những điều chỉnh về sơ đồ xác định cường độ đối với dạng mắt và dạngCDO dựa trên các phương trình hồi quy cũng là một cải tiến quan trọng khác củaphương pháp ADT Các phương trình liên quan tới một vài tham số môi trường đo,chẳng hạn như tính đối xứng của vùng mây đối lưu, kích thước vùng mây, hiệu sốgiữa nhiệt độ vùng mắt bão và nhiệt độ vùng mây xung quanh Các tham số lựachọn này được xác định từ phân tích hồi quy mở rộng của các biến giữa vùng mắt

và vùng mây xung quanh Độ chính xác tương quan được cải thiện đáng kể với việc

sử dụng các phương trình hồi quy mới so với các kỹ thuật trước đó, chỉ dựa vào cácgiá trị nhiệt độ mắt bão và vùng mây xung quanh (trên cơ sở phương pháp DT) Khi

so sánh với những đo đạc về cường độ của các thám sát từ máy bay, các ước tínhcường độ đạt được với phương trình CDO mới đã làm gia tăng mối tương quan từ0.28 đến 0.50, trong khi các ước tính cường độ với phương trình mắt bão mới chomối tương quan tăng từ

0.62 đến 0.70 [13] Thêm vào đó, trường hợp mắt bão bị mờ hoặc không rõ đã lỗithời trong phương pháp mới này và đã bị loại trừ

Trong các trường hợp mắt bão rất nhỏ, gọi là “lỗ kim” được xác định trênkênh ảnh hồng ngoại của vệ tinh địa tĩnh với độ phân giải 4 km, nhưng có thể quansát được trên các kênh có độ phân giải cao hơn như trên ảnh thị phổ Đây là cáctrường hợp điển hình dẫn đến kết quả ước tính cường độ thấp hơn đáng kể của thuậttoán ODT và AODT do việc xác định sai dạng mẫu hình mây Như đối với trườnghợp Bão Wilma năm 2005 (hình 2.1) (Olander và Velden, 2007) [15] Trong ví dụnày, thuật toán ODT và AODT xác định nhầm thành dạng CDO dẫn đến việc ướctính cường độ Tnumber = 4.5 Thám sát từ máy bay đo được áp suất mực nước biển(MSLP) tại thời điểm đó là 960mb (xấp xỉ Tnumber = 5.5), và 6h sau đó MSLP giảmnhanh xuống còn 901mb (Tnumber = 7.6) Việc nhận biết chính xác dạng mẫu mây vớidạng mắt rất nhỏ từ phương pháp ADT trong trường hợp này đã làm tăng cường độtương ứng là 6.2 và 7.2, đã giúp cho dự báo viên phân tích trong trường hợp nàythấy bão đang trong quá trình tăng cường độ nhanh chóng Sơ đồ xác định mắt dạngrất nhỏ đã được thực hiện trong phiên bản mới nhất của phương pháp ADT

Hình 2.1: Ví dụ về mắt bão rất nhỏ quan sát được trên kênh ảnh hồng ngoại tăng cường trong cơn bão Wilma trên Đại Tây Dương (2005) Các vùng màu trắng trong ảnh hồng ngoại tăng cường biểu thị nhiệt độ đỉnh mây lạnh nhất, trong khi màu đỏ, xanh lá và xanh dương biểu thị các giá trị nhiệt độ ấm hơn theo mức tăng dần.

Một chức năng mới được thêm vào thuật toán ADT để hiển thị thông tintrường gió trong khi các phương pháp cũ chỉ ước tính gió thịnh hành lớn nhất(Kossin và cộng sự, 2005) [14] Chương trình sẽ đưa ra ước lượng về bán kính giócực đại (RMW) trong trường hợp mắt bão xuất hiện rõ ràng Phương pháp này xemxét trường nhiệt độ đỉnh mây trên kênh hồng ngoại theo bốn hướng từ vị trí tâm bão

để xác định giá trị nhiệt độ tới hạn có mối liên hệ cao với vị trí của bán kính gió cựcđại nhận được từ phân tích thống kê trong các đo đạc của máy bay Khoảng cáchtrung bình dọc theo mỗi trục sẽ được tính toán và được sử dụng để xác định RMW.Phương pháp này đang được mở rộng để tính toán các trường hợp bão không cómắt Thuật toán tương quan được sử dụng để ước tính trường gió bề mặt 2 chiều gầncơn bão dựa trên việc ước tính cường độ từ phương pháp ADT, trường nhiệt độ đỉnhmây từ ảnh vệ tinh, và hướng di chuyển của cơn bão Chương trình này vẫn đangtrong quá trình phát triển nhưng sẽ trở thành một lựa chọn đầu ra được thêm vàotrong phương pháp ADT, và có thể được hiển thị khi sử dụng bất kỳ gói phần mềm

đồ họa nào

Với những tiến bộ trong thuật toán như vậy đã đánh dấu sự thay đổi trongphương pháp DT đơn giản sang một phương pháp phức tạp hơn trong môi trườngmáy tính để cải thiện phương pháp DT ban đầu.

2.1.2 Sơ đồ phân tích trong phương pháp ADT

Hình 2.2 chỉ ra sơ đồ các bước phân tích tâm, cường độ XTNĐ sử dụng trongthuật toán của ADT (Olander và Velden, 2015) [16] Bao gồm 3 bước chính đó là:nhập giá trị số liệu đầu vào, phân tích cường độ XTNĐ và cuối cùng là đưa ra phântích cường độ và vị trí XTNĐ

Hình 2.2: Sơ đồ mô tả cá c bước phân tích tâm, cườ ng độ XTNĐ sử dung trong

phương phá p ADT Bướ c 1: Nhâp giá tri ̣đầu và o

Thuật toán ADT hoạt động trong môi trường Linux, đầu vào số liệu vệ tinh làcác sản phẩm của MTSAT-1, MTSAT-2, Himawari-8, Himawari-9… bao gồm cáckênh phổ: thị phổ, hồng ngoại nhiệt, cận hồng ngoại, hơi nước… dưới dạngNetCDF

Đồng thời đầu vào cho thuật toán ADT là các thông tin dự báo bão của cáctrung tâm trên thế giới bao gồm các thông số về cơn bão như: thời gian, vị trí,cường độ, tốc độ và hướng di chuyển,… Số liệu này giúp cho thuật toán trong ADTban đầu định vị được khoảng vị trí tâm bão cần phân tích trong miền số liệu vệ tinhrộng lớn Các thông tin dự báo bão được lấy dễ dàng từ các nguồn internet khácnhau như:

- Hệ thống dự báo xoáy thuận nhiệt đới tự động (ATCF)

- Các bản tin cảnh báo từ trung tâm bão Quốc gia (NHC) và trung tâm bãoThái Bình Dương (CPHC) Khu vực cảnh báo là Đại Tây Dương, phíaĐông và Giữa Thái Bình Dương

- Bản tỉn cảnh báo bão từ trung tâm hạn vừa Châu Âu (JTWC)

- Các sản phẩm của các trung tâm dự báo bão khu vực (RSMC):

+ RSMC Nadi (đảo Fiji): FKPS01-02 NFFN+ RSMC New Delhi (Ấn Độ): FKIN20 VIDP+ RSMC Tokyo (Nhật): FKPQ30-34 RJTD

- Bản tin từ trung tâm cảnh báo xoáy thuận nhiệt đới Australia:

TCWC Perth: AXAU01-02 APRF

TCWC Darwin: AXAU01-02 ADRMTCWC Brisbane: AXAU21 ABRF

- Bản tin dự báo bão của Việt Nam (VNN)

Bướ c 2: Phân tích cường độ XTNĐ

Sau khi số liệu đầu vào đầy đủ, đến bước tiến hành phân tích cường đô

̣XTNĐ Trước tiên cần phải xác đinh vi trí tâm XTNĐ theo 2 cách thủ công hay tựđộng Tiến hành xác đinh tâm XTNĐ theo phương pháp thủ công, người sử dụng sẽphải sử duṇ g con trỏ để xác điṇ h vi trí tâm của XTNĐ theo từng bước của phươngpháp Dvorak cổ

điển Sau khi xác đinh

đoc

file

dữ liêu địa hình TOPO Còn nếu xác đinh vi ̣trí tâm XTNĐ hoàn toàn tự đông, thuậttoán trong ADT sẽ tiến hành bước đoc kết quả dự báo bão đầu vào từ các trung tâm

dự báo bão trên thế giới, phân tích kỹ thuật xoắn trung tâm (SC) và định vị lại vị trí

tâm bão (RF) và xác định được tâm XTNĐ từ số liệu ảnh mây vệ tinh Sau đó nó sẽ

tự động chuyển tới

Bước tiếp theo trong quá trình phân tích cường độ của XTNĐ của thuật toán ADT là kiểm tra xem XTNĐ đã đổ bô ̣ vào đất liền hay chưa độ bộ vào đất liền

Trường hơp XTNĐ đổ bô ̣ vào đất liền, nó sẽ tự động xuất ra file số liệu lich sử vàcho ra kết quả phân tích XTNĐ theo phương pháp ADT và kết thúc quá trình phân tích

Trong trường hơp XTNĐ chưa đổ bộ vào đất liền, thuật toán trong ADT sẽtiến hành bước xác định daṇ g mẫu mây trong XTNĐ (theo sơ đồ hình 2.3), sau đo ước tính cường đô ̣XTNĐ (theo sơ đồ hình 2.6)

Hình 2.3: Sơ đồ phân tích mẫu mây bão trong phương phá p ADT

Hình 2.3 chỉ ra việc phân tích mẫu mây bão tự động trong phương phápADT Trước tiên nó sẽ xác định nhiệt độ vùng mắt bão và vùng mây xung quanh

bão Sau đó sử dụng thuật toán biển đổi Fourier (FFT) phân tích vùng mắt bão vàvùng mây

xung quanh bão Tiếp theo thuật toán sẽ tính mức độ đối xứng đối lưu và độ lệchtiêu chuẩn vùng mắt bão Từ đó đưa ra được ngưỡng điểm cho mẫu mây phân tích.

Từ điểm mẫu mây chương trình xác định được một trong sáu dạng mẫu mâychính đó là: dạng lệch tâm (SHEAR), dạng băng cuốn (CRVBND), khối mây đậmđặc phủ vùng tâm có nhiệt độ đồng đều (UNIFRM), khối mây đậm đặc phủ trênvùng tâm bão nhưng có sử thay đổi lớn trong vùng CDO (IRRCDO), dạng tâmnhúng đĩa mây (EMBC) và mắt (EYE) Hình 2.4 là ví dụ về 5 loại mây bão:SHEAR, CRVBND, EMBC, IRRCDO và UNIFRM sử dụng trong phương pháp

ADT

Hình 2.4: Ví dụ về 5 loại mây bão: SHEAR, CRVBND, EMBC, IRRCDO

và UNIFRM sử dụng trong phương phá p ADT

Trong dạng mắt ADT chia làm 3 loại là: loại mắt bão lớn có bán kính mắt

≥38 km, loại mắt bão rất nhỏ và các loại mắt bão còn lại: nhìn rõ ràng, bị che khuất,

… Hình 2.5 là ví dụ về 3 loại mây bão có dạng mắt phương pháp ADT

Hình 2.5: Ví dụ về 3 loại mây bão có dạng mắt trong phương phá p ADT

Tiếp theo với dạng lệch tâm thuật toán trong ADT tính khoảng cách đến vùngđối lưu, dạng băng cuốn thì phân tích vòng xoắn logarit 100, dạng khối mây dày đặctrung tâm thì tính kích thước vùng khối mây đồng thời kiểm tra dạng tâm nhúng đĩamây và dạng mắt siêu nhỏ, cuối cùng với dạng mắt sẽ xác định kích thước mắt bão

Hình 2.6: Sơ đồ ước tính cường độ bão trong phương phá p ADT

Sơ đồ ước tính cường độ bão trong phương pháp ADT (hình 2.6) chỉ ra rằngtrước tiên thuật toán sẽ tính Tnumber từ phân tích ảnh mây hiện tại Đối với dạng khốimây dày đặc trung tâm (CDO) hay dạng mắt (EYE) sẽ được phân tích hồi quy, dạngbăng cuốn sử dụng độ cong đối lưu để xác định, còn sẽ tính khoảng cách đến vùngđối lưu cho dạng lệch tâm.

Sau khi xác định được Tnumber sẽ so sánh với cơ sở dữ liệu lịch sử, nếu không

có trong cơ sở dữ liệu lịch sử sẽ đưa ra ước tính cường độ bão luôn, còn nếu cơ sở

dữ liệu lịch sử có, thuật toán trong ADT sẽ sử dụng bước 8 của Dvorack cổ điểnnhằm giới hạn giá trị Tnumber cuối cùng Bước tiếp theo sẽ tính trung bình trọng số 3h

và 6h của Tnumber theo thời gian Từ đó sử dùng bước 9 của Dvorak cổ điển xác địnhcường độ CI hiện tại Rồi điều chỉnh sai số áp suất mực nước biển (MSLP) theo vĩ

độ Và cuối cùng đưa ra ước tính cường độ bão

Bướ c 3: Đưa ra kết quả phân tích cường độ XTNĐ

Bước cuối cùng là xuất ra file số liêu lịch sử và cho ra kết quả phân tích XTNĐtheo phương pháp ADT và kết thúc quá trình phân tích

Sau khi tính toán cho ra kết quả cuối cùng, thuật toán trong ADT sẽ hiển thịđầu ra dưới dạng văn bản trong cửa sổ Linux (hình 2.7) Bao gồm các thông tin thờigian chạy khác nhau ước lượng vị trí, dự báo cường độ, khí áp trung tâm bão, tốc độgió cực đại, loại mây bão, nhiệt độ vùng mắt bão và vùng mây bão, phương phápđiều chỉnh tâm bão (tự động hay thủ công),…