ĐẠI HỌC QUỐ ỘI (259).pdfviệc kiểm chứng tác động của số liệu này tới dự báo bão là không đơn giản khi các trạm quan trắc chưa được xây

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

Mai Khánh Hưng

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN

QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN

ĐÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2014

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

Mai Khánh Hưng

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN

QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN 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 LÊ ĐỨC

Hà Nội – Năm 2014

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS.Lê Đức là người đã tận

tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn này.

Tôi xin cảm ơn các thầy cô trong khoa Khí tượng – Thủy văn – Hải dương

học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá.

Tôi cũng xin cảm ơn các cán bộ phòng Dự báo số và viễn thám, Trung tâm

Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương đã tạo giúp đỡ và điều kiện thuận lợi về cơ

sở vật chất, máy móc thiết bị trong suốt thời gian tôi thực hiện luận văn.

Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn.

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn

bè, những người đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất

cho tôi trong suốt thời gian học tập.

Mai Khánh Hưng

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH VẼ ............................................................................................ 1

DANH MỤC BẢNG BIỂU ....................................................................................... 3

BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT ............................................................... 4

MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 5

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE ........................................ 7

1.1 Tổng quan các nghiên cứu về OSSE trên thế giới và tại Việt Nam .................. 7

1.2 Phương pháp OSSE ......................................................................................... 11

Chương 2: HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU ................................................. 16

2.1 Phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR ...................................................... 16

2.2 Mô hình dự báo thời tiết WRF và hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR .......... 18

Chương 3: SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP .......................................................... 23

3.1 Tổng quan về cơn bão Sơn Tinh (2012) .......................................................... 23

3.2 Số liệu .............................................................................................................. 27

3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng ....................................................................... 28

Chương 4: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM ................................................................. 33

4.1 Mô phỏng khí quyển ........................................................................................ 33

4.2 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh ......................................................................... 34

4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh ...................................................................... 42

KẾT LUẬN .............................................................................................................. 46

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 47

1

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Sơ đồ hoạt động của một hệ thống OSSE. ................................................. 13

Hình 1.2 So sánh hệ hoạt động của hệ thống đồng hóa số liệu và OSSE ................. 14

Hình 1.3 Minh họa phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc ................ 15

Hình 2.1 Hệ thống đồng WRF – 3DVAR chu kỳ 6h. ............................................... 19

Hình 2.2 Hiệu của trường nhiệt độ phân tích và nhiệt độ nền tại mực 850mb trường

hợp có đồng hóa 1 số liệu nhiệt độ tại tâm miền tính ............................................... 22

Hình 2.3 Hiệu của trường gió vĩ hướng phân tích và gió vĩ hướng nền tại mực

850mb trường hợp có đồng hóa 1 số liệu gió vĩ hướng tại tâm miền tính ................ 22

Hình 3.1 Quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh ........................................................................ 23

Hình 3.2 Cường độ cơn bão Sơn Tinh – áp suất thấp nhất tại tâm bão .................... 24

Hình 3.3 Trường gió và độ cao địa thế vị tại mực 500mb tại thời điểm 7giờ các

ngày a) 23/10; b) 24/10; c) 25/10; d) 26/10 .............................................................. 25

Hình 3.4 Trường gió và độ cao địa thế vị tại mực a) 850 mb; b) 750mb; c) 500mb 26

Hình 3.5 Trường gió và độ cao địa thế vị tại mực 500mb tại ................................... 27

Hình 3.6 Miền tính của mô hình sử dụng trong luận văn ......................................... 28

Hình 3.7 Vị trí các trạm quan trắc, thám không và pilot được mô phỏng ............... 29

Hình 3.8 Minh họa quá trình đồng hóa số liệu được thực hiện trong thử nghiệm .... 32

Hình 4.1 Quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh ............................................................. 33

Hình 4.2 Cường độ giả lập của cơn bão Sơn Tinh .................................................... 34

Hình 4.3 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 19 giờ 25/10/2012. ........ 35

Hình 4.4 Sai số khoảng cách dự báo tâm bão với quỹ đạo mô phỏng Sơn Tinh thời

điểm 19 giờ ngày 25/10/2012.................................................................................... 36

Hình 4.5 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 01 giờ 26/10/2012. ........ 37


điểm 01 giờ ngày 26/10/2012.................................................................................... 38

Hình 4.7 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 07 giờ 26/10/2012 ......... 39


điểm 07 giờ ngày 26/10/2012.................................................................................... 40

Hình 4.9 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 13h 26/10/2012. ............ 41


điểm 13h ngày 26/10/2012. ....................................................................................... 42

Hình 4.11 Dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão thời điểm 19 giờ 25/10/2012 so sánh

với áp suất cực tiểu mô phỏng .................................................................................. 43

2







3

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1. Độ lệch chuẩn thám sát với trạm SYNOP ................................................ 20

Bảng 2.2. Độ lệch chuẩn thám sát với trạm cao không TEMP theo mực áp suất ..... 20

Bảng 3.1 Vị trí đặt trạm thám không mới tại Hoàng Sa và Trường Sa .................... 30

Bảng 3.2 Tóm tắt thông tin của quá trình điều khiển và các thử nghiệm ................. 31

4

BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT

3DVAR Three-dimensional variational Đồng hóa biến phân ba chiều

CR Control run Điều khiển

DAO Data assimilation Office Bộ phận đồng hóa số liệu

DA Data assimilation Đồng hóa số liệu

EXP Experiment Thử nghiệm

FNL Final Operational Global

Analysis data

Số liệu phân tích toàn cầu cuối

cùng

GARP Global Atmospheric Research

Program

Chương trình nghiên cứu khí

quyển toàn cầu

GFS Global Forecasct System Hệ thống dự báo toàn cầu

LSM Land – Surface model Mô hình bề mặt đất

NASA National Aeronautics and

Space Administration Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Mỹ

NCEP National Centers for

Environmental Prediction

Trung tâm dự báo môi trường quốc

gia Mỹ

NR Nature Run Giả lập khí quyển

OSSE Observation system simulation

experiments

Thử nghiệm giả lập hệ thống quan

trắc

PBL Planetary boundary layer Lớp biên hành tinh

WRF Weather Research and

Forecast model

Mô hình dự báo và nghiên cứu thời

tiết

WRF - VAR Weather Research and

Forecast – Variational

Mô hình dự báo và nghiên cứu thời

tiết kết hợp phương pháp biến phân

5

MỞ ĐẦU

Chất lượng dự báo của các mô hình số trị đã được nâng cao nhanh chóng

trong khoảng hai thập kỷ trở lại đây, tuy nhiên độ chính xác trong dự báo các hiện

tượng thời tiết có tác động lớn như bão hay xoáy thuận nhiệt đới vẫn còn là thách

thức. Các cơn bão thường diễn ra trên những vùng biển, đại dương nơi mà mật độ

các trạm quan trắc rất thưa thớt. Việc thiếu thông tin quan trắc đã dẫn tới trường số

liệu ban đầu của các mô hình số trị trở nên không chính xác, gây khó khăn trong

việc dự báo bão và xoáy thuận nhiệt đới. Việt Nam là quốc gia có đường bờ biển

dài trên 3000 km, nằm trong khu vực có tần suất hoạt động của bão lớn nhất trên thế

giới, thường xuyên phải đón nhận các cơn bão với sức tàn phá lớn. Vì vậy, dự báo

bão là một trong những nhiệm vụ quan trọng hàng đầu của dự báo số trị.

Tầm quan trọng của số liệu thám sát trong và xung quanh hoàn lưu bão đã

được biết đến từ nhiều năm. Tại các quốc gia tiên tiến, khi có bão, các quan trắc

dropsonde hoặc radar sử dụng máy bay thường được tiến hành để cung cấp thêm

thông tin trạng thái khí quyển trong bão. Do còn nhiều hạn chế về công nghệ, nhân

lực cũng như tài chính tại Việt Nam, các loại thám sát đặc biệt này vẫn chưa được

sử dụng. Tuy nhiên, Việt Nam có hai quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa trên biển

Đông, hoàn toàn có thể cung cấp các dự báo bổ sung này dưới dạng số liệu thám

không và được kỳ vọng có thể cải thiện được chất lượng dự báo bão. Tuy nhiên,

việc kiểm chứng tác động của số liệu này tới dự báo bão là không đơn giản khi các

trạm quan trắc chưa được xây dựng và số liệu thám không tại vực nói trên chưa tồn

tại. Trong khi đó, việc xây mới hay bảo trì, bảo dưỡng hệ thống quan trắc nói chung

hay từng trạm thám không riêng lẻ đòi hỏi nhiều chi phí, bên cạnh đó cần có những

điều tra tỉ mỉ, tốn nhiều thời gian về vị trí đặt trạm, tần suất hoạt động v..v.. để đảm

bảo số liệu thám sát mới có thể phát huy hiệu quả cao nhất. Do vậy, để kiểm chứng

được các tác động của loại số liệu thám không tới dự báo bão trong khi các trạm

quan trắc còn chưa được xây dựng, các nhà khoa học trên thế giới đã sử dụng

phương pháp Observing System Simulation Experiments (OSSE) tạm dịch là

phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc. Phương pháp này cho phép

tiến hành các thử nghiệm giả lập những tác động của số liệu thám không tại Hoàng

Sa và Trường Sa tới quá trình dự báo. Từ đó ta có thể rút ra được những tác động

tiềm năng của số liệu thử nghiệm trong thực tế. Trên thế giới phương pháp này cũng

đã được áp dụng tại các trung tâm nghiên cứu khí tượng nổi tiếng như Trung tâm dự

báo khí tượng hạn vừa Châu Âu (ECMWF), Cục hàng không và vũ trụ Mỹ (

6

NASA), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (NCEP), v…v… Các kết quả

của phương pháp OSSE là một kênh thông tin tham khảo đắc lực cho các nhà khí

tượng học trong công tác nghiên cứu cũng như nghiệp vụ hàng ngày. Trước tình

hình cần thiết ước tính được tác động tiềm năng của số liệu thám không bổ sung

trên khu vực biển Đông tới dự báo bão, luận văn này sẽ tiến hành “Nghiên cứu ảnh

hưởng của số liệu thám không giả lập trên quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa

đến dự báo bão trên biển Đông”.

Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc

với bốn chương bao gồm:

Chương 1: Tổng quan về phương pháp OSSE

Chương 2: Phương pháp đồng hóa

Chương 3: Số liệu và phương pháp

Chương 4: Kết quả thử nghiệm

7

Chương 1

TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE

1.1 Tổng quan các nghiên cứu về OSSE trên thế giới và tại Việt Nam

Trong bài viết tổng quan về vai trò của phương pháp thử nghiệm giả lập hệ

thống quan trăc trong ngành khí tượng năm 1989, tác giả Alane.Lipton[7] đã cho

biết phương pháp này được ra đời vào những năm 1960 của thế kỷ trước. Động lực

đầu tiên thúc đẩy sự hình thành và phát triển của phương pháp này là kế hoạch xây

dựng một hệ thống quan trắc toàn cầu có độ chính xác cao của chương trình nghiên

cứu khí quyển toàn cầu (Global Atmospheric Research Program – GARP). Tuy

nhiên, xây mới một hệ thống quan trắc hay lắp đặt mới các thiết bị quan trắc là rất

tốn kém đặc biệt là các thiết bị quan trắc hiện đại như vệ tinh, radar v..v… Hơn nữa,

do kinh phí đầu tư là có giới hạn, nên việc lắp đặt thêm thiết bị quan trắc này đồng

nghĩa với việc giảm bớt thành phần khác quan trắc. Do đó, quá trình thiết kế hệ

thống quan trắc mới cần phải điều tra kỹ lưỡng nhằm ước tính được tác động của

quan trắc mới tới dự báo số. Tuy nhiên, đây là công việc khó thực hiện bởi hệ thống

quan trắc mới chưa được xây dựng, số liệu quan trắc mới chưa tồn tại. Để giải quyết

vấn đề trên, các nhà khoa học trên thế giới đã đề xuất một phương pháp cho phép

mô phỏng lại tác động tiềm năng của số liệu quan trắc mới hay hệ thống quan trắc

mới tới các dự báo số được biết với tên gọi là thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc

được gọi tắt là phương pháp OSSE.

Theo những nghiên cứu của Atlas và nnk vào năm 1985[9], Arnold và Dey

trong năm 1986[8] thì phương pháp OSSE được xếp nằm trong lớp bài toán kiểm

nghiệm, giả lập (mô phỏng) tuy nhiên khác biệt với thử nghiệm giả lập (mô phỏng)

thông thường, phương pháp OSSE cho phép giả lập những thứ chưa tồn tại cụ thể là

các quan trắc mới. Từ đó, dựa trên ý tưởng hệ thống đồng hóa số liệu, phương pháp

OSSE có thể ước tính được tác động tiềm năng của quan trắc mới tới hệ thống dự

báo số trị (NWP) làm cơ sở cho chương trình thử nghiệm thời tiết toàn cầu. Trong

nghiên cứu của Atlas và Emmitt vào năm 1991[11], của Rohaly và Krishnamutri

vào năm 1993[21] và của Atlas trong năm 1989[10] phương pháp OSSE còn được

sử dụng để cho phép ước lượng, điều chỉnh thêm hoặc giảm các thành phần cấu

thành nên hệ thống quan trắc.

Trong giai đoạn đầu phát triển từ năm 1960 đến 1980, phương pháp OSSE

gắn liền với các nghiên cứu trong chương trình nghiên cứu khí quyển toàn cầu. Với

mục tiêu là đưa ra được một mạng lưới quan trắc toàn cầu có độ chính xác cao,

8

GARP là tập hợp các nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE để thực hiện các thử

nghiệm để giúp các nhà khoa học có thể đưa ra được mạng lưới quan trắc tối ưu.

Tiêu biểu là các nghiên cứu của Charney và nnk thực hiện trong năm 1969[14],

nghiên cứu của Halem và Jastrow vào năm 1970[17], nghiên cứu của Williamson và

Kasahara trong năm 1971[23], Kasahara trong năm 1972[18], Gordon và nnk vào

năm 1972[16] và các nghiên cứu khác chuẩn bị cho chương trình thử nghiệm toàn

thời tiết toàn cầu. Các nghiên cứu này đã đạt được những kết qủa tích cực trong việc

thiết kế được mạng lưới các trạm quan trắc để có thể cung cấp được trường phân

tích đáp ứng được yêu cầu về số liệu của GARP, chỉ ra được mối liên hệ giữa các

biến quan trọng của khí quyển là nhiệt độ và gió. Sử dụng thám sát nhiệt độ từ vệ

tinh trong thời gian dài và liên tục đưa vào mô hình toàn cầu có thể tạo ra số liệu

quan trắc trường gió quy mô lớn, vì vậy các quan trắc gió bổ sung là không cần

thiết. Một trong những hướng nghiên cứu cũng tập trung nhiều sự quan tâm của các

nhà khoa là đưa ra một hệ thống đồng hóa số liệu phù hợp với những quan trắc mới.

Phương pháp OSSE sẽ giúp các nhà khoa học có thể thử nghiệm các phương pháp

đồng hóa mới trước khi số liệu quan mới được đưa vào sử dụng. Điều này sẽ giúp

tiết kiệm thời gian đưa số liệu quan trắc mới vào nghiệp vụ.

Trong những năm từ 1980 đến 2000, những nghiên cứu sử dụng phương

pháp OSSE dần chuyển hướng sang các nghiên cứu liên quan tới tác động của số

liệu gió từ vệ tinh. Đặc biệt là các tập hợp các nghiên cứu được thực hiện bởi các

nhà khoa học tại trung tâm đồng hóa số liệu NASA DAO nhằm xác định tác động

tiềm năng của profile gió vệ tinh LiDAR tới hệ thống đồng hóa và dự báo số lúc bấy

giờ và từ đó có thể đưa ra những điều chỉnh trong thiết kế thiết bị đo gió. Các

nghiên cứu tiêu biểu trong giai đoạn này là của Atlas và Kalnay thực hiện trong năm

1985[9], Atlas và nnk trong những năm 1990, 1991 và 1997[10][11][12], của Baker

và nnk vào năm 1995[13]. Trong những nghiên cứu này, các tác giả sử dụng mô

hình tích phân hoàn lưu chung khí quyển có độ phân giải 5o, hệ thống đồng hóa và

dự báo GEOS3 có độ phận giải 1o. Kết quả có được từ các nghiên cứu này đã chỉ ra

sự cải thiện rõ rệt độ chính xác của dự báo khi số liệu gió vệ tinh lidar được đồng

hóa. Cụ thể, kỹ năng dự báo trung bình đã được kéo dài thêm từ 12 – 18 giờ tại

Nam Bán Cầu và từ 3 - 6 giờ tại Bắc Bán Cầu. Tăng độ chính xác trong dự báo quỹ

đạo bão, sai số vị trí tâm bão dự báo giảm xấp xỉ 10% tính trung bình toàn cầu. Đặc

biệt với các cơn bão có cường độ mạnh (áp suất cực tiểu tại tâm nhỏ hơn 945hPa),

thì sai số khoảng cách giảm trung bình hơn 200km. Không chỉ vậy, các nhà khoa

9

học còn chỉ ra được tác động của gió Lidar này đã cải thiện được dự báo vị trí đổ bộ

của các cơn bão, giảm sai số xấp xỉ 250km.

Trước năm 2000, phương pháp OSSE thường được sử dụng trong các nghiên

cứu có quy mô lớn, các mô hình được sử dụng để thực hiện các giả lập thử nghiệm

là mô hình toàn cầu. Từ những năm đầu thế kỷ 21 cho đến nay, sự phát triển nhảy

vọt của khoa học kỹ thuật và năng lực tính toán của máy tính đã tạo điều kiện cho

các hệ thống mô hình khu vực cũng ra đời và hoàn thiện. Các nghiên cứu sử dụng

phương pháp OSSE đã tập trung hơn vào nghiên cứu quy mô vừa, đặc biệt là tác

động tiềm năng của số liệu viễn thám tới các loại thời tiết có tác động lớn như bão,

xoáy thuận nhiệt đới. Trong nghiên cứu sử dụng OSSE ước tính tác động tiềm năng

của số liệu gió Lidar Doppler tới việc dự báo các hiện quy mô vừa như bão tuyết,

xoáy thuận nhiệt đới vào năm 2009 [25], Pu và Zhang đã chỉ ra những khó khăn khi

sử dụng mô hình toàn cầu mô phỏng hiện tượng quy mô vừa do không phản ánh

được cấu trúc và cường độ của các hiện tượng này, do vậy cần có những thử nghiệm

dựa trên những mô hình khu vực. Năm 2013, Nolan và nnk [22] đã xây dựng một

khí quyển giả lập quy mô khu vực phục vụ cho xem xét tác động của các loại quan

trắc tương lai tới dự báo bão. Quá trình mô phỏng này được thực hiện thông qua

việc sử dụng mô hình WRF với đầu vào là khí quyển giả lập của ECMWF. Kết quả

đã phản ánh được mối quan hệ giữa áp suất và gió, cấu trúc động học và nhiệt động

lực học của lớp biên, bán kính gió mạnh cũng được xác định chính xác hơn. Cùng

năm này, Hongli Wang, Xiang – Yu Huang và Yongshen Chen[24] đã sử dụng hai

mô hình khu vực là MM5, WRF và hệ thống đồng hóa biến phân ba chiều

(3DVAR) trong nghiên cứu thử nghiệm tác động tiềm năng của số liệu phổ hồng

ngoại (IRS) từ vệ tinh địa tĩnh Meteosat thế hệ thứ ba tới dự báo số trị quy mô khu

vực. Các kết quả thu được cho thấy số liệu IRS đã có những tác động tích cực tới

các phân tích và dự báo, giảm sai số trường nhiệt và trường ẩm trong các phân tích.

Kỹ năng dự báo cho các biến nói trên cũng được tăng thêm 12 giờ. Độ chính xác

của dự báo mưa hạn 18 giờ cũng được cải thiện. Sớm hơn, năm 2010, Pu và Zhang

[19] sử dụng mô hình WRF và hệ thống 3DVAR nghiên cứu về ảnh hưởng của số

liệu lidar Doppler tới dự báo số. Các kết quả cho thấy việc đồng hóa các quan trắc

gió vào các mô hình quy mô vừa sẽ có những tác động tiềm năng rõ rệt trong việc

cải thiển chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ bão. Sai số giữa quỹ đạo dự báo

khi có sử dụng số liệu gió nhỏ hơn quỹ đạo của dự báo khi không đồng hóa số liệu

này trong dự báo hạn 48 tiếng. Cường độ bão được phản ánh chính xác thay vì cho

dự báo cường độ quá lớn.

10

Các nghiên cứu sử dụng mô hình khu vực và phương pháp OSSE làm công

cụ để nghiên cứu những tác động của các loại quan trăc dự kiến khác nhau tới dự

báo các hiện tượng thời tiết có tác động lớn nói chung và bão nó riêng đã được

nhiều nhà khoa học trên thế giới thực hiện và đã thu được những kết quả tích cực

trong dự báo bão. Tại Việt Nam, OSSE vẫn là phương pháp mới. Theo hiểu biết của

tác giả, chưa có các nghiên cứu sử dụng OSSE, tuy nhiên một số nghiên cứu có sử

dụng mô hình khu vực và sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR để nghiên cứu tác động

của các loại số liệu quan trắc tới các hiện tương thời tiết có ảnh hưởng lớn đã được

thực hiện. Nghiên cứu của Kiều Thị Xin và Lê Đức (2003) [2] đã sử dụng mô hình

HRM kết hợp với sơ đồ đồng hóa biến phân ba chiều 3DVAR để đồng hóa số liệu

tại các trạm cao không và Synop. Kết quả cho thấy lượng mưa dự báo đã gần với

thực tế hơn so với trường hợp không có đồng hóa. Trần Tân Tiến và nnk (2009)[5]

đã thực hiện đồng hóa số liệu áp suất mặt biển và gió đã cho thấy những cải tiến

trong khả quan trong việc dự quỹ đạo và cường độ bão đặc biệt trong hạn dự báo từ

6 đến 48h. Cùng năm 2009, Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng [4] đã sử dụng mô

hình WRF kết hợp với hệ thống đồng hóa số liệu biến phân ba chiều của WRF thử

nghiệm cho dự báo một số cơn bão có quỹ đạo phức tạp trên biển Đông. Đồng hóa

số liệu được thực hiện với số liệu quan trắc giả lập tạo bởi một module ban đầu

xoáy hóa. Trần Tân tiến và Nguyễn Thị Thanh (2011)[6] đã nghiên cứu đồng hóa số

liệu vệ tinh MODIS trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ.

Các nghiên cứu được tiến hành trong hai mùa mưa 2007 và 2008 và thu được kết

quả khả quan, đã cải thiện đáng kể về diện mưa và lượng mưa trong dự báo 30 giờ

đầu. Cũng trong năm này, Kiều Quốc Chánh [3] đã tổng quan về hệ thống đồng hóa

lọc Kalman tổ hợp và ứng dụng cho mô hình dự báo thời tiết WRF. Kết quả thu

được cho thấy bộ lọc Kalman tổ hợp có khả năng nắm bắt tốt số liệu quan trắc vệ

tinh. Gần đây nhất, Hoàng Đức Cường và nnk (2013) [1] với nghiên cứu “Ứng dụng

mô hình WRF dự bão bão đến hạn 72h” thử nghiệm với 18 cơn bão trên biển Đông

trong hai mùa bão 2007 và 2008. Tác giả sử dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR cập nhật

số liệu synop và cao không cho trường ban đầu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sai số

đã giảm, đặc biệt là trong 42 giờ đầu khi sử dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR. Cần lưu

ý rằng ngoài Kiều Thị Xin [2] và Chánh Kiều [3], các nghiên cứu còn lại không

chạy một hệ thống đồng hóa đúng nghĩa theo chu kỳ mà chỉ thực hiện đồng hóa duy

nhất tại một thời điểm.

Qua các nghiên cứu trên thế giới, có thể nhận thấy phương pháp OSSE là

một công cụ hữu ích cho các nhà khoa học trong việc nghiên cứu tác động của các

11

loại số liệu quan trắc tương lai tới hệ thống dự báo số hiện tại. Các nghiên cứu trong

nước đã cho thấy hoàn toàn có cơ sở áp dụng phương pháp OSSE cho khu vực Việt

Nam dựa trên các mô hình khu vực. Đây cũng là cơ sở để tác giả lựa chọn mô hình

WRF và hệ thống đồng hóa số liệu biến phân ba chiều (3DVAR) để thực hiện nội

dung luận văn là nghiên cứu tác động của số liệu thám không giả lập tại Hoàng Sa

và Trường Sa tới dự báo bão tại biển Đông.

1.2 Phương pháp OSSE

OSSE là một công cụ quan trọng giúp chúng ta có thể ước tính được các tác

động của các hệ thống quan trắc dự kiến trong tương lai, tăng giảm các thành phần

trong khí thiết kế hệ thống quan trắc mới, và cải tiến phương pháp đồng hóa số liệu

cho các loại số liệu mới. Tùy vào từng mục đích, mà OSSE có nhiều các thiết kế

khác nhau, tuy nhiên tất cả đều gồm các bước cơ bản sau:

1) Giả lập (mô phỏng) khí quyển

Để biết tác động của số liệu quan trắc tới dự báo số, các nhà khoa học thường

so sánh các dự báo có và không có đồng hóa số liệu quan trắc với nhau. Số liệu

quan trắc là thước đo trạng thái khí quyển tại vị trí đặt trạm quan trắc hay có thiết bị

quan trắc, đo đạc. Tuy nhiên, tại những nơi chưa có trạm quan trắc, hay chưa có các

thiết bị quan trắc ta không thể biết được trạng thái khí quyển, do vậy không thể có

được số liệu quan trắc và cũng không thể xác định được tác động của số những số

liệu quan trắc chưa tồn tại tới hệ thống dự báo số. Do vậy, cần có một khí quyển giả

lập mà các nhà khoa học biết rõ để từ đó họ có thể có bất cứ số liệu quan trắc cần

thiết. Một tích phân đủ dài và không bị gián đoạn của một mô hình số sẽ có nhiệm

vụ cung cấp một trạng thái của khí quyển trong một khoảng thời gian cần nghiên

cứu được gọi tên là Nature run - tạm dịch là khí quyển giả lập. Mô hình thực hiện

giả lập khí quyển có thể là mô hình toàn cầu hoặc mô hình khu vực tùy vào quy mô

của hiện tượng. Với những hiện tượng quy mô lớn, khí quyển giả lập được tạo bởi

các mô hình toàn cầu, độ dài của khí quyển giả lập từ có thể kéo dài vài tháng đến

một năm. Với những hiện tượng quy mô vừa như bão hay xoáy thuận nhiệt đới thì

các khí quyển giả lập được tạo bởi mô hình toàn cầu không phản ánh được cấu trúc

bên trong của các hiện tượng này vì vậy cần có những khí quyển giả lập quy mô

khu vực (regional nature run) được tạo bởi các mô hình khu vực với thời gian ngắn

hơn, từ vài ngày đến một tuần và độ phân giải tinh hơn. Do trong thực tế, khí quyển

có nhiều quy mô khác nhau, cũng như các mô hình số trị là chưa hoàn hảo nên khí

quyển giả lập không thể giống chính xách hoàn toàn với khí quyển thực tế. Tuy

nhiên, để phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc có thể ước lượng

12

được chính xác tác động của quan trắc mới thì khí quyển giả lập nên có những đặc

điểm của khí quyển thực tế trong thời đoạn cần nghiên cứu.

2) Giả lập số liệu quan trắc (Observation simulation)

Nếu như số liệu quan trắc thật có được thông qua các công cụ đo đạc thì ở

đây, số liệu quan trắc giả lập sẽ được mô phỏng từ khí quyển giả lập. Hiện nay có

hai cách tiếp cận để mô phỏng số liệu quan trắc [9]. Cách đơn giản nhất là nội suy

dữ liệu trên lưới mô hình của khí quyển giả lập về vị trí cần có số liệu quan trắc, quá

trình này bao gồm cả sai số của từng loại số liệu quan trắc. Một cách khác phức tạp

hơn và đắt hơn đó là sẽ giả lập cách thu thập số liệu quan trắc như trong thực tế.

Một điểm cần nói thêm, quá trình mô phỏng số liệu quan trắc bao gồm quá trình mô

phỏng lại các loại quan trắc đã có và mô phỏng, giả lập các loại quan trắc chưa có.

Việc lựa chọn đồng hóa loại số liệu quan trắc mô phỏng giả lập nào sẽ dẫn đến các

quá trình điều khiển hoặc thử nghiệm được trình bày trong bước 3 dưới đây.

3) Các quá điều khiển (Control Run), thử nghiệm (Experiments) và ước lượng tác

động của quan trắc mới

Để xem xét được tác động một loại số liệu, thì phương pháp phổ biến nhất là

so sánh, phân tích kỹ năng dự báo khi chưa có và có đồng hóa số liệu mới. Đối với

phương pháp OSSE cũng vậy, để biết tác động của số liệu quan trắc tương lai tới

chất lượng dự báo, ta cần có một quá trình chạy dự báo của mô hình khi chưa đồng

hóa số liệu quan trắc mới này. Quá trình này được gọi tên là Control Run (CR) tạm

dịch là quá trình điều khiển. Bản chất của CR là sự mô phỏng các dự báo của hệ

thống dự báo số hiện tại. Các số liệu quan trắc được đồng hóa trong quá trình điều

khiển là các quan trắc hiện thời giả lập (hệ thống quan trắc đang có), dự báo của quá

trình điều khiển được gọi là dự báo tham chiếu.

CR = dự báo + số liệu quan trắc hiện thời giả lập (1.1)

Các dự báo có đồng hóa thêm số liệu quan trắc mới được gọi là Experiments

(EXP) tạm dịch là các thử nghiệm. Một cách đơn giản, các thử nghiệm có thể được

hiểu như sau:

EXP = CR + số liệu quan trắc tương lai giả lập (1.2)

Các kết quả dự báo của EXP sẽ được đánh giá, so sánh với khí quyển giả lập

(NR) và kết quả dự báo của CR từ đó rút ra được tác động của số liệu quan trắc tới

dự báo số trong OSSE để đưa ra được những kết luận tương tự trong khí quyển

thực. Các thành phần chính của OSSE được thể hiện thông qua sơ đồ trong hình 1.1

dưới đây.

13

Điều kiện ban

đầu A

Mô hình số trị

chạy tạo khí

quyển giả lập

Khí quyển giả

lập (Dạng lưới)

Quá tình giả lập

số liệu quan trắc

Số liệu quan trắc

(hiện thời và tương

lai) giả lậpĐiều kiện ban

đầu B

Phân tích khách

quan/ ban đầu hóa

Trường số liệu

phân tích

Mô hình số trị

Số liệu dự báo

So sánh

So sánh

Các dự báo

Giả lập khí quyển

Giả lập số liệu quan trắc

Hình 1.1 Sơ đồ hoạt động của một hệ thống OSSE.

Có thể thấy rõ ràng, phương pháp OSSE được xây dựng dựa trên ý tưởng của

một hệ thống đồng hóa số liệu. So sánh giữa hai hệ thống này được thể hiện qua

hình 1.2.

14

a) Hệ thống đồng hóa số liệu b) OSSE

Hình 1.2 So sánh hệ hoạt động của hệ thống đồng hóa số liệu và OSSE

Từ hình 1.2 ta có thể thấy, sự khác biệt giữa hai hệ thống này chỉ đến từ ba

quá trình đầu tiên. Nếu với hệ thống đồng hóa số liệu, các số liệu quan trắc thật

thu thập được thông qua quá trình đo đạc từ khí quyển thực thì với quá hệ thống

OSSE tất cả cá quá trình trên đều được giả lập. Khí quyển được giả lập, các số liệu

quan trắc giả lập có được không phải do đo đạc mà là mô phỏng. Các quá trình

khác của hai hệ thống này là hoàn toàn giống nhau. Hình 1.3 dưới đây sẽ minh họa

rõ hơn sự tương đồng của OSSE và hệ thống đồng hóa số liệu.

Khí quyển

thực

Quá trình

đo đạc

Số liệu quan trắc hiện

thời có thật

Đồng hóa

số liệu

Mô hình

dự báo số trị

Khí quyển

giả lập

Quá trình

mô phỏng

Đồng hóa

số liệu

Mô hình

dự báo số trị

Số liệu quan trắc

(hiện thời và tương lai

giả lập)

15

Hình 1.3 Minh họa phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc

Hệ thống đồng hóa số liệu sử dụng số liệu quan trắc thật (có được nhờ đo đạc

từ khí quyển thực) để cải thiện dự báo với mong muốn dự báo tiến tới sát được

trạng thái khí quyển thực. Hệ thống OSSE sẽ sử dụng số liệu quan trắc giả lập (có

được nhờ quá trình nội suy từ khí quyển giả lập) để cải thiện các dự báo với mong

muốn các dự báo tiến dần tới khí quyển giả lập. Tác động của các loại số liệu quan

trắc giả lập với dự báo số trong hệ thống OSSE sẽ được cho như là tác động của loại

số liệu quan trắc này khi nó được đưa vào sử dụng trong thực tế. Như vậy, cơ sở lý

thuyết của hệ thống OSSE là chính là quá trình đồng hóa số liệu. Hiện nay có nhiều

phương pháp đồng hóa số liệu, tuy nhiên để phù hợp với nội dung và quy mô của

một luận văn, tác giả sử dụng phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR cùng mô

hình nghiên cứu và dự báo thời tiết (Weather Research and Forecast - WRF) để thực

hiện nội dung của luận văn

16

Chương 2

HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU

2.1 Phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR

Đồng hóa số liệu là quá trình tạo trường ban đầu tốt nhất có thể cho mô hình

dự báo. Hiện nay, trên thế giới có hai phương pháp hiện đại được sử dụng trong

nghiên cứu cũng như trong nghiệp vụ là phương pháp đồng hóa biến phân

(variational assimilation) và phương pháp lọc Kalman tổ hợp. Đồng hóa biến phân

được chia thành đồng hóa biến phân ba chiều (3DVAR) và đồng hóa biến phân bốn

chiều (4DVAR). Trong khuôn khổ của luận văn này, tác giả chỉ áp dụng đồng hóa

biến phân ba chiều. Phương pháp 3DVAR sẽ tìm trạng thái khí quyển x phù hợp

nhất với quan trắc y hay chính là việc tìm trạng thái khí quyển x có xác suất cực đại

khi biết quan trắc. Theo công thức Bayes, xác suất có điều kiện của x khi biết trước

y được tính như sau:

( ) ( / )( / )

( )

P x P y xP x y

P y (2.1)

Vì P(y) không phụ thuộc vào x nên:

P(x/y) ~ P(x)P(y/x) (2.2)

Trong đó, x được giả định có phân bố Gauss:

1

/2 1/2

1 1( ) exp ( )

2(2 )

Tb bn

P x x x B x xB

(2.3)

với B là ma trận tương quan sai số nền (gọi tắt là ma trận sai số nền), xb là giá trị

trường nền. Tương tự ta có

1

/2 1/2

1 1( / ) exp ( ( ) ) ( )

2(2 )

T

pR

RP y x H x y H x y

(2.4)

với R là ma trận tương quan sai số quan trắc (gọi tắt là ma trận sai số quan trắc), y

là giá trị trường thám sát. Thay thế P(x) và P(y|x) trở lại vào (2.2) ta được:

P(x/y)~

1 1

/2 1/2 /2 1/2

1 1 1 1exp ( ) ( ( ) ) ( )

2 2(2 ) (2 )

T Tb bn p

RB R

x x B x x H x y H x y

(2.5)

Hay P(x/y) ~ /2 1/2 /2 1/2

1 1exp ( )

(2 ) (2 )n pB RJ x

với

1 11 1( ) ( ) ( ( ) ) ( )

2 2

T T

b bJ x x x B x x H x y R H x y (2.6)

17

Xác suất P(x/y) cực đại khi J(x) cực tiểu. Trường phân tích mà ở đó hàm J

đạt giá trị cực tiểu sẽ được xem là trường phân tích tối ưu nhất. Về mặt tính toán

thực tế, việc cực tiểu hóa hàm J gặp hết sức khó khăn do B có kích thước rất lớn nên

người ta thường cực tiểu hóa hàm J bằng phương pháp lặp. Dưới đây, quá trình cực

tiểu hóa J trong hệ thống đồng hóa của mô hình WRF sẽ được giới thiệu.

Để quá trình cực tiểu hóa hàm J được nhanh và hiểu quả, hệ thống đồng hóa

của mô hình WRF (WRF-3DVAR) đã sử dụng một số kĩ thuật chính như sử dụng

phép đổi biến (control variable transform) kết hợp với dạng gia số (increment form),

dạng số điều kiện xác định trước (preconditioning form) và sử dụng phương pháp

lặp gradient liên hợp (conjugate gradient method). Đầu tiên WRF-3DVAR sử dụng

dạng gia số sao cho biến trạng thái là tổng của giá trị nền xb và giá trị nhiễu x’, khí

đó phương trình (2.6) được viết lại theo dạng biến trạng thái nhiễu:

1 1' ( ') ( ') ( ( ') ') ( ( ') ')T TJ x x B x H x y R H x y (2.7)

Tiếp theo WRF-3DVAR sử dụng dạng chuyển biến sao cho biến trạng thái x

sẽ được đổi biến thành biến v với toán tử U theo công thức x Uv trong đó toán từ

U được lựa chọn sao cho thỏa mãn điều kiện TB UU . Với điều kiện này, thành

phần nền của J(x) sẽ giảm được chi phí tính toán từ bậc 2n xuống bậc n. Sử dụng

toán tử U với dạng chuyển biến 'x U khi đó có thể viết lại hàm chi phí J(x) từ

công thức (2.7) thành dạng

1( ) ( ') ( ')T TJ HU y R HU y (2.8)

Giá trị cực tiểu chính là giá trị phân tích tối ưu đạt được:

a bx x U (2.9)

Trong quá trình xử lý tính toán thực tế, WRF-3DVAR xem toán tử U trong

dạng chuyển biến điều khiển là một chuỗi các phép tính thực nghiệm hay 'x U sẽ

có dạng tương ứng là ' kx U U U . Trong chuỗi phép thực hiện này, toán tử kU đại

diện cho biến đổi theo phương ngang, vU đại diện cho biến đổi theo phương thẳng

đứng và cuối cùng toán tử pU đại diện cho những biến đổi vật lý. Trong WRF-

3DVAR, các biến đưa vào đồng hóa gồm các biến cơ bản như các thành phần gió

(u, v), nhiệt độ (T), áp suất p và độ ẩm riêng q.

Phương pháp cực tiểu hóa trong hệ WRF-3DVAR là phương pháp lặp

gradient liên hợp bao gồm 4 bước chính sau:

Bước 1: Khởi tạo các gia số x’ bằng không

Bước 2: Tính toán hàm cực tiểu J

Bước 3: Tính toán gradient của hàm cực tiểu

18

Bước 4: Sử dụng hàm J và gradient của hàm J để tính toán giá trị mới của các

biến điều khiển mới

Các bước 2 đến bước 4 sẽ được lặp nhiều lần cho đến khi đạt độ hội tụ cho

phép hoặc trả về kết quả lỗi nếu sau số bước (được định trước) không hội tụ được.

2.2 Mô hình dự báo thời tiết WRF và hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR

a) Mô hình dự báo thời tiết WRF

Mô hình WRF là kết quả của sự hợp tác phát triển của nhiều trung tâm

nghiên cứu và dự báo khí tượng ở Hoa Kỳ như Trung tâm Quốc gia về nghiên cứu

khí quyển (NCAR), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (NCEP),…và đội ngũ

đông đảo các nhà khoa học làm việc tại các trường đại học trên thế giới. Bên cạnh

mục đích dự báo nghiệp vụ, WRF còn có thể khả năng áp dụng trong nghiên cứu

mô phỏng các điều kiện thời tiết thực. Nó bao gồm nhiều tùy chọn và có hệ thống

đồng hóa số liệu tiên tiến. Xuất phát từ những tính năng trên mà mô hình WRF đã

được lựa chọn làm công cụ nghiên cứu trong luận văn. Các sơ đồ tham số hóa vật lý

trong mô hình WRF có thế chia làm năm loại chính, trong đó mỗi loại bao gồm một

số sơ đồ khác nhau. Chúng bao gồm:

a) Các quá trình vi vật lý

b) Tham số hóa đối lưu

c) Lớp biên hành tinh (PBL)

d) Mô hình đất

e) Bức xạ

Quá trình tham số hóa cho các thành phần vật lý được ưu tiên thực hiện ở

bước đầu tiên của mô hình. Quá trình này có thể bao gồm việc đọc file số liệu trong

đó người sử dụng sẽ tùy chọn sử dụng thành phần vật lý nào. Mỗi sơ đồ tham số hóa

vật lý được đóng gói sẵn thành một module riêng biệt trong đó chứa bản thân sơ đồ

tham số hóa và các hằng số của riêng chúng, bên cạnh các hằng số sử dụng chung.

Thông tin chi tiết về các sơ đồ tham số hóa có thể tham khảo tại [26].

b) Hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR

Để tiến hành thử nghiệm trong luận văn này, tác giả sử dụng mô hình nghiên

cứu và dự báo thời tiết WRF phiên bản 3.2 kết hợp với hệ thống đồng hóa số liệu

được gọi là mô hình WRF-3DVAR. Mô hình WRF-3DVAR được thiết kế và phát

triển theo quy trình ứng dụng nghiệp vụ chuẩn với cập nhật số liệu, xử lý đồng hóa,

và dự báo một cách tự động. Sơ đồ thiết kế hệ thống được minh họa trong hình 2.1

19

Chạy mô

hình (WRF)

Điều kiện

biên

Kết quả dự

báo (6 giờ)Trường nền

Đồng hóa số

liệu

(3DVAR)

Trường phân tích

Số liệu

thám sát

Hệ thống

phân tích

Mô hinh

toàn cầu

Hình 2.1 Hệ thống đồng WRF – 3DVAR chu kỳ 6h.

Kết quả dự báo của mô hình sau sáu giờ được sử dụng như trường nền kết

hợp với trường thám sát tạo thành trường phân tích nhờ phương pháp phân tích

khách quan 3DVAR. Trường phân tích này lại được sử dụng là trường ban đầu cho

lần chạy dự báo tiếp sau. Mô hình WRF sẽ không cần phải sử dụng kết quả phân

tích từ mô hình toàn cầu làm trường ban đầu. Như vậy, hệ thống WRF-3DVAR

được xây dựng sẽ bao gồm những đặc điểm sau:

Phương pháp phân tích khách quan: 3DVAR

Mô hình dự báo: WRF

Chu kỳ: 6h

Thám sát: mọi thám sát (cũ và mới) có được trên khu vực Việt Nam

Điều kiện ban đầu cho mô hình WRF: trường phân tích được tạo bởi chính

hệ thống WRF – 3DVAR.

Điều kiện biên: dự báo từ mô hình toàn cầu GFS

Quá trình đồng hóa được thực hiện nhờ hệ thống biến phân ba chiều

(3DVAR) cho mô hình WRF. Với mục đích cụng cấp trường phân tích tốt hơn cho

mô hình hệ thống đồng hóa sử dụng phương pháp cực tiểu hóa gradient liên hợp.

phương pháp này đã được nói tới trong mục 2.1 của luận văn. Ma trận tương quan

sai số quan trắc R và ma trận tương quan sai số nền B có vai trò quan trọng đặc biệt

là ma trận B quyết định sự hội tụ nhanh hay chậm của phương pháp cực tiểu hóa

gradient liên hợp. Do vậy, phần tiếp theo văn sẽ mô tả cấu trúc của hai ma trận R và

20

B được sử dụng trong chương trình 3DVAR cho mô hình WRF. So với ma trận B,

ma trận R dễ xử lý hơn. Do các quan trắc thường là độc lập với nhau nên tương

quan giữa các quan trắc khác nhau với nhau là bằng 0 do vậy R được coi là ma trận

chéo hay ma trận gần chéo. Các phần tử nằm trên đường chéo của ma trận R là

phương sai của quan trắc. Các giá trị này được có được dựa trên các thống kê và

hiểu biết về đặc tính của dụng cụ đo và được hệ thống đồng hóa WRF-3DVAR

cung cấp và được tóm tắt lại trong bảng 2.1 và 2.2 dưới đây.

Bảng 2.1. Độ lệch chuẩn thám sát với trạm SYNOP

ff(m/s) dd(o) Nhiệt độ (K) Áp suất bề mặt (Pa)

1.1 5 1 100

Bảng 2.2. Độ lệch chuẩn thám sát với trạm cao không TEMP theo mực áp suất

Lev

(hPa) H(m) T(K) Rh(%) P(Pa) ff(m/s) dd(o)

1000 7 1 15 100 1.1 5

850 7.73 1 10 100 1.1 5

700 8.2 1 10 100 1.4 5

500 12.1 1 10 100 2.3 5

400 14.9 1 10 100 2.8 5

300 18.8 1 10 100 3.3 5

250 25.4 1 10 100 3.3 5

200 27.7 1 10 100 3.3 5

150 32.4 1 10 100 3 5

100 39.4 1 10 100 2.7 5

70 50.3 1 10 100 2.7 5

50 59.3 1 10 100 2.7 5

30 59.3 1 10 100 2.7 5

20 59.3 1 10 100 2.7 5

10 59.3 1 10 100 2.7 5

Trong đó:

H là độ cao

T là nhiệt độ

Rh là độ ẩm tương đối

P là áp suất

ff là tốc độ gió

21

dd là hướng gió

So với ma trận R, ma trận B khó xử lý hơn nhiều và có vai trò quan trọng

hàng đầu trong đồng hóa biến phân ba chiều 3DVAR. Nhiệm vụ quan trọng nhất

của ma trận B là truyền thông tin. Như ta đã biết, phân bố các quan trắc trong không

gian là không đồng đều và không nằm trên các điểm lưới của mô hình. Do vậy sẽ có

những vùng quan trắc rất thưa thớt. Tại những vùng này, trường phân tích hoàn toàn

được xác định bởi hàm cấu trúc. Thông tin tại các điểm có quan trắc sẽ được truyền

tới khu vực lân cận thông qua các số hạng tương quan trong B. Để hiểu rõ hơn về

cấu trúc của ma trận B, kiểm tra đồng hóa một quan trắc đơn lẻ (“Single observation

test”) đã được thực hiện trong luận văn.

1( )T T

a b o bx x BH HBH R x H x (2.6)

Thực hiện kiểm tra đồng hóa một quan trắc đơn cho các biến (U,T,…) khi đó

tương quan sai số giữa các điểm đang xét và các điểm xung quanh sẽ tỉ lệ với hiệu

xa - xb.Việc thể hiện xa – xb trong trường hợp này sẽ thể hiện được cấu trúc của ma

trận B. Trong phần tiếp theo của luận văn, tác giả sẽ tiến thực hiện lần lượt đồng

hóa một số liệu nhiệt độ, gió vĩ hướng để minh họa cho ma trận B sử dụng trong

luận văn. Hình 2.2 là kết quả hiện thị của giá trị nhiệt độ phân tích (xa) trừ giá trị

nhiệt độ nền (xb). Một giá trị nhiệt độ có được từ việc nội suy trường nhiệt độ nền

tại mực 850mb về vị trí tâm miền tính và được được cộng thêm 1K. Giá trị này

đươc đồng hóa bằng hệ thống WRF-3DVAR tạo ra trường nhiệt độ phân tích (xa).

Hiệu của hai trường này sẽ cho biết sự khác biệt giữa của trường nhiệt độ tại 850mb

trước và sau khi có đồng hóa qua đó cho thấy tác động của số liệu được đồng hóa

tới khu vực xung quanh hay cho biết tương quan của điểm có số liệu được đồng hóa

với các điểm lân cận. Có thể nhận thấy, các điểm càng gần vị trí có số liệu đồng hóa

thì có giá trị tuyệt đối càng lớn, càng ra xa điểm đồng hóa này theo mọi hướng, giá

trị tuyệt đối càng nhỏ. Nói cách khác, điểm có số liệu đồng hóa sẽ có tương quan

lớn với những điểm gần nó hay những điểm càng gần điểm đồng có tương quan

càng lớn và ngược lại. Đây cũng chính là thể hiện nhiệm vụ truyền thông tin của ma

trận B. Thông tin quan trắc tại điểm có số liệu sẽ được truyền ra các điểm xung

quanh. Hình 2.3 tương tự như hình 2.2 nhưng là áp dụng cho trường gió vĩ hướng

tại mực 850mb thể hiện sự khác biệt của trường gió vĩ hướng U tại mực 850 mb sau

khi có đồng hóa với trước khi có đồng hóa một số liệu gió vĩ hướng tại tâm miền.

Càng ra xa tâm miền tính, tác động của số liệu được đồng hóa càng giảm dần.

22

Hình 2.2 Hiệu của trường nhiệt độ phân tích và nhiệt độ nền tại mực 850mb trường

hợp có đồng hóa 1 số liệu nhiệt độ tại tâm miền tính

Hình 2.3 Hiệu của trường gió vĩ hướng phân tích và gió vĩ hướng nền tại mực

850mb trường hợp có đồng hóa 1 số liệu gió vĩ hướng tại tâm miền tính

23

Chương 3

SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP

3.1 Tổng quan về cơn bão Sơn Tinh (2012)

Để có thể thực hiện các thử nghiệm đánh giá được tác động tiềm năng của số

liệu thám không trên quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão, tác giả đã

lựa chọn trường hợp nghiên cứu là cơn bão Sơn Tinh diễn ra vào tháng 10 năm

2012. Đây là một cơn bão di chuyển khá đặc biệt khi qua quần đảo Hoàng Sa đi vào

vịnh Bắc Bộ cơn bão di chuyển lệch về phía Bắc và đi vào khu vực Hải Phòng –

Quảng Ninh. Theo quy luật hoạt động hàng năm của bão thì thời điểm cuối tháng

10, các cơn bão hoặc ATNĐ trên biển Đông có xu hướng đổ bộ và các tỉnh Trung

Trung Bộ. Tuy nhiên, cơn bão Sơn Tinh đã đi lên phía bắc và đổ bộ vào duyên hải

Bắc Bộ, trái với quy luật hàng năm. Hình 3.1 và 3.2 lần lượt là quỹ đạo và cường độ

(áp suất thấp nhất tại tâm bão) của cơn bão Sơn Tinh kể từ khi hành thành đến khi

độ bộ và suy yếu.

Hình 3.1 Quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh

24

Hình 3.2 Cường độ cơn bão Sơn Tinh – áp suất thấp nhất tại tâm bão

Ngày 23/10 vùng áp thấp ngoài khơi phía Đông Nam Philipine được phát

báo áp thấp nhiệt đới sau đó mạnh lên thành bão. Hình 3.3 là bản đồ trường gió và

độ cao địa thế vị tại mực 500mb từ ngày 23/10 đến 26/10. Sáng ngày 23/10, lưỡi áp

cao cận nhiệt đới đang lấn vào khá rõ với một vùng phân kỳ nằm ngay trên khu vực

đảo Hải Nam. Trong các ngày 24, 25 và 26/10, lưỡi áp cao cận nhiệt đới có xu

hướng rút dần ra phía đông và nâng trục dần lên tạo điều kiện cho cơn bão di

chuyển lên phía bắc.

a)

b)

25

c)

d)

Hình 3.3 Trường gió và độ cao địa thế vị tại mực 500mb tại thời điểm 7giờ các

ngày a) 23/10; b) 24/10; c) 25/10; d) 26/10

Trưa 26/10, khi cách quần đảo Hoàng Sa khoảng 330km về phía Đông Nam,

bão di chuyển theo hướng Tây Tây Bắc, đi hướng về quần đảo Hoàng Sa và mạnh

dần lên cấp 12. Điều này được thể hiện thông qua hình 3.4. Sự đồng nhất về vị trí

tâm xoáy ở các mực từ 850mb cho tới 500mb cho thấy cấu trúc cơn bão rõ rệt,

thuận lợi cho bão phát triển trong những giờ tiếp theo.

a)

b)

26

c)

Hình 3.4 Trường gió và độ cao địa thế vị

tại mực a) 850 mb; b) 750mb; c) 500mb

Hình 3.5 là bản đồ trường gió và độ cao địa thế vị mực 500 từ thời điêm 19

giờ ngày 27/10 đến 7 giờ ngày 29/10. Từ tối 27/10 đến ngày 28/10, khi đi vào vùng

biển phía Nam vịnh Bắc Bộ, cách bờ biển Quảng Trị - Đà Nẵng khoảng 150km về

phía Đông Bắc bão đã mạnh dần lên cấp 14, giật cấp 16 – 17, và đổi hướng di

chuyển theo hướng Tây Bắc dọc theo bờ biển Thừa Thiên Huế - Nghệ An khoảng

15-20 km/h. Đêm 28/10, vùng tâm bão số 8 đi vào địa phận giữa Thái Bình – Hải

Phòng với cường độ cấp 11 - 12, giật cấp 14 - 15, sau đó đổi hướng di chuyển theo

hướng Đông Bắc men theo vùng bờ biển Hải Phòng - Quảng Ninh và suy yếu nhanh

thành một vùng áp thấp vào sáng 29/10 trên khu vực Quảng Ninh.

a)

b)

27

c)

d)

Hình 3.5 Trường gió và độ cao địa thế vị tại mực 500mb tại

a)19 giờ ngày 27/10; b) 07 giờ ngày 28/10; c) 19h ngày 28/10; d) 07 giờ ngày 26/10

3.2 Số liệu

Để thực hiện nội dung luận văn, tác giả sử dụng hai nguồn số liệu là số liệu

phân tích cuối cùng FNL (Final Operational Global) và số liệu dự báo toàn cầu GFS

(Global Forecast System) của Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (National

Centers for Environmental Prediction - NCEP).

GFS: Số liệu dự báo toàn cầu với độ phân giải 1 độ kinh vĩ và cập nhật 6

tiếng/lần với hạn dự báo tối đa lên tới 16 ngày (384 giờ). Số liệu bao gồm các

trường khí tượng cơ bản là áp suất bề mặt, áp suất mực nước biển, độ cao địa thế vị,

nhiệt độ, nhiệt độ bề mặt biển, giá trị biến đất, lớp băng bao phủ, độ ẩm tương đối,

các trường gió kinh hướng và vĩ hướng, chuyển động thẳng đứng, độ xoáy và ozone

tại mực bề mặt và 26 mực khí áp từ 1000mb đến 10mb, trong lớp biên bề mặt và

trên một số mực sigma, tấng đối lưu hạn và một vài mực phụ khác trong lớp bề mặt

để khởi tạo các mô hình đất bề mặt (land-surface models).

FNL: Số liệu phân tích cuối cùng có độ phân giải 1 độ kinh vĩ và được cập

nhật 6 tiếng/lần. Đây là sản phẩm của hệ thống đồng hóa số liệu toàn cầu Global

Data Assimilation System (GDAS). Hệ thống này liên tục thu nhận số liệu quan trắc

thông qua hệ thống thông tin toàn cầu Global Telecommunications System (GTS)

từ nhiều nguồn và các phân tích khác nhau. Số liệu FNL được tạo ra bởi cùng mô

hình được NCEP dùng trong hệ thống dự báo toàn cầu. Số liệu FNL cập nhật chậm

hơn khoảng một giờ so với phân tích của GFS. Sự chậm trễ này là do có nhiều số

28

liệu quan trắc được sử dụng. Số liệu bao gồm các quan trắc bề mặt và 26 mực áp

suất từ 1000 mb đến 10mb.

Với độ chính xác cao hơn, số liệu FNL sẽ được sử dụng trong quá trình mô

phỏng khí quyển. Số liệu GFS sẽ được sử dụng trong các quá trình dự báo thử

nghiệm.

3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng

a) Cấu hình miền tính

Để thực hiện thử nghiệm tác động của số liệu thám không tại quần đảo

Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão trên biển Đông, tác giả lựa chọn miền dự

báo và cấu hình lưới như sau: Miền lưới tính bao gồm 221 x 161 điểm lưới theo

phương ngang với bước lưới là 17 km, và 26 mực thẳng đứng, tạo ra miền lưới bao

phủ từ 95oE đến 126.5oE và từ 5oN đến 26.5oN gồm trọn vẹn khu vực biển Đông và

một phần của quần đảo Philipine. Bước thời gian tích phân 90 giây. Miền tính của

mô hình được thể hiện qua hình 3.6

Hình 3.6 Miền tính của mô hình sử dụng trong luận văn

Các sơ đồ tham số hóa vật lý được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm:

Sơ đồ vi vật lý: Kain - Fritsch

Sơ đồ phát xạ sóng dài: RRTM

29

Sơ đồ phát xạ sóng ngắn: Dudhia

Tham số hóa lớp biên hành tinh: Yonsei

Sơ đồ lớp sát đất: Monin - Obukhov

b) Thiết kế thí nghiệm

Để ước lượng tác động của số liệu thám không giả lập tại quần đảo Hoàng Sa

và Trường Sa tới dự bão trên biển Đông dựa trên phương pháp OSSE, nghiên cứu

sẽ thực hiện xây dựng các bước của một hệ thống OSSE

1) Giả lập khí quyển

Như đã nói trong mục 1.2, khí quyển mô phỏng là một tích phân liên tục của

mô hình toàn cầu hay khu vực. Trong nghiên cứu này, để phản ánh được quá trình

cơn bão Sơn Tinh hoạt động trên biển Đông, mô hình WRF đã thực hiện tích phân

4.5 ngày từ 19h ngày 24/10/2012 tới 7h ngày 29/10/2012. Điều kiện biên và ban

đầu của quá trình này được cập nhật từ số liệu FNL.

2) Giả lập số liệu quan trắc

Số liệu quan trắc được trích tại vị trí các trạm được lấy từ Trung tâm Dự báo

Khí tượng Thủy văn Trung ương bao gồm 575 trạm Synop, 47 trạm thám không

chưa bao gồm hai trạm thám không giả lập, 5 trạm pilot và thêm hai trạm thám

không mới tại Hoàng Sa và Trường Sa có tọa độ như trong bảng 3.1. Hình 3.6 là

bản đồ phân bố các trạm thám sát truyền thống được mô phỏng trong luận văn.

Hình 3.7 Vị trí các trạm quan trắc, thám không và pilot được mô phỏng

30

Bảng 3.1 Vị trí đặt trạm thám không mới tại Hoàng Sa và Trường Sa

Danh sách trạm Vĩ độ Kinh độ

Trạm tại Hoàng Sa 16.82oN 112.33oE

Trạm tại Trường Sa 8.65oN 111.92oE

Phương pháp trích số liệu tại các điểm trạm quan trắc được sử dụng trong

luận văn là phương pháp nội suy điểm gần nhất, trong đó giá trị quan trắc tại điểm

trạm được gán bằng giá trị của điểm nút lưới gần nhất. Số liệu các trạm thám không

và pilot được giả lập phát báo 12 giờ một lần. Riêng hai trạm thám không thêm mới

là Hoàng Sa và Trường Sa trong điều kiện có bão sẽ được phát báo 6 giờ một lần

(thêm hai phiên quan trắc tăng cường). Số liệu quan trắc giả lập bao gồm các áp

suất, nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương, hướng gió, tốc độ gió, độ cao địa thế vị và độ

ẩm tại 26 mực áp suất. Số liệu quan trắc được giả lập sẽ được cộng thêm các sai số

quan trắc với giả định phân bố Gaussian. Các sai số này được cho trong bảng 2.1 và

2.2.

3) Thiết lập điều khiển và các thử nghiệm để ước lượng tác động của số liệu thám

không mới.

Như đã trình bày trong mục 1.2, quá trình điều khiển (CR) là quá trình mô

phỏng lại hệ thống dự báo hiện thời. Do vậy các số liệu quan trắc được đồng hóa là

những số liệu quan trắc được giả lập tại những điểm trạm đã tồn tại

Thử nghiệm 1 (EXP1) là thử nghiệm có đưa thêm số liệu thám không giả lập

tại hai quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa vào đồng hóa. Một cách đơn giản, có thể

hiểu:

EXP1 = CR + thám không giả lập tại Hoàng Sa + thám không giả lập tại Trường Sa

Thử nghiệm 2 (EXP2) là thử nghiệm chỉ đưa thêm số liệu thám không giả

lập tại quần đảo Trường Sa. Một cách đơn giản có thể hiểu rằng

EXP2 = CR + thám không giả lập tại Trường Sa

Như vậy, sự khác nhau giữa CR, EXP1 và EXP2 chính là số liệu quan trắc. Điều

nay được tóm tắt thông qua bảng 3.2

31

Bảng 3.2 Tóm tắt thông tin của quá trình điều khiển và các thử nghiệm

Quá trình Số liệu quan trắc sử

dụng đồng hóa Điều kiện biên Trường nền

Điều khiển

(CR)

575 trạm Synop

47 trạm thám không

5 trạm Pilot

Cập nhật 6 tiếng

từ số liệu GFS

Từ dự báo 6 tiếng

của chu kỳ trước

Thử nghiệm 1

(EXP1)

Điều khiển + Thám

không tại Hoàng Sa và

Trường Sa





Thử nghiệm 2

(EXP2)

Điều khiển + Thám

không tại Trường Sa





Trong luận văn, tác giả lựa chọn 4 thời điểm khác nhau để thực hiện thử nghiệm

tác động của số liệu là:

19 giờ ngày 25/10/2012

01 giờ ngày 26/10/2012

07 giờ ngày 26/12/2012

13 giờ ngày 26/12/2012

Đây là 4 thời điểm liên tiếp từ lúc cơn bão Sơn Tinh tiến vào biển Đông. Từ

những thời điểm này, các dự báo 72 giờ được thực hiện, riêng tại thời điểm cuối

cùng, dự báo sẽ chỉ đến hạn 66h. Trước khi thực hiện dự báo tại các thởi điểm nói

trên, các số liệu quan trắc sẽ được đồng hóa với các chu kỳ cách nhau 6 tiếng từ 19h

ngày 24/10/2012. Hình 3.7 là minh họa cho chu trình đồng hóa 6 tiếng.

32

19H24/10 19H25/10 19H26/10 19H27/10 19H28/10

Quan trắc

giả lập

Quan trắc

giả lập

Quan trắc

giả lập

Dự báo 12h

Dự báo 12h

Quan trắc

giả lập

Dự báo 12h

Dự báo 12h

Quan trắc

giả lập

Trường nền

Trường nền

Trường nền

Trường nền

Dự báo từ mô hình toàn cầu GFS

Trường nền

Khí quyển mô phỏng

Dự báo 72h

Quan trắc

giả lập

Trường nền

Dự báo 72h

Trường nền

Quan trắc

giả lập

Dự báo 72h

Quan trắc

giả lập

Trường nền

Dự báo 66h

Hình 3.8 Minh họa quá trình đồng hóa số liệu được thực hiện trong thử nghiệm

33

Chương 4

KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM

4.1 Mô phỏng khí quyển

Hình 4.1 là kết quả mô phỏng quỹ đạo bão Sơn Tinh từ 19 giờ ngày

24/10/2012 tới 7 giờ ngày 29/10/2012. Điều kiện biên và ban đầu của quá trình này

được cập nhật từ số liệu phân tích FNL. Quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh được thể

hiện bằng đường màu xanh trong hình vẽ.

Hình 4.1 Quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh

Có thể thấy quỹ đạo giả lập này đã phản ánh được khá chính xác với quỹ đạo

thực sự của cơn bão trong thực tế. Cơn bão di chuyển theo hướng giữa Tây và Tây

Bắc với vị trí khá sát so với thực tế. Tại thời điểm 19 giờ ngày 26/10/2012 cơn bão

có vị trí gần quần đảo Trường Sa, sau đó một ngày thì cơn bão có sự đổi hướng nhẹ

lên phía Bắc. Tuy nhiên, như đã nói trong các phần trên, do khí quyển chứa nhiều

các quá trình quy mô khác nhau, bên cạnh đó, các phương trình động học và động

lực học của mô hình còn chứa nhiều tham số vì vậy, quỹ đạo bão giả lập không thể

chính xác hoàn toàn như quỹ đạo bão trong thực tế. Tuy nhiên, quỹ đạo bão giả lập

đã phản ánh được những nét chính của quỹ đạo bão trong thực tế.

34

Hình 4.2 là kết quả giả lập áp suất cực tiểu tại tâm. Nhìn chung, quá trình giả

lập phản ánh được các quá trình mạnh lên trên biển Đông và suy yếu sau đó của cơn

bão. Áp suất cực tiểu tại tâm bão của quá trình giả lập khí quyển là xấp xỉ 960 mb,

trong thực tế, giá trị này là 954 mb. Sự khác biệt ngày có nguyên nhân một phần từ

độ phân giải thô 17km mà mô phỏng sử dụng. Để có thể mô phỏng tôt hơn cường

độ bão, một độ phân giải cao hơn cần được sử dụng.

Hình 4.2 Cường độ giả lập của cơn bão Sơn Tinh

4.2 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh

Hình 4.3 là kết quả dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh tại thời điểm 19h ngày 25

tháng 10 năm 2012. Trong hình vẽ, quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh được thể hiện

bằng đường màu xanh với ký hiệu là NR – Nature Run. Dự báo của quá trình điều

khiển (dự báo tham chiếu) được thể hiện bằng đường màu đen với ký hiểu là CR –

Control Run. Các dự báo của thử nghiệm 1 và 2 lần lượt được thể hiện bằng đường

màu đỏ (ký hiệu EXP1) và màu da cam (ký hiệu EXP2).

35

Hình 4.3 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 19 giờ 25/10/2012.

Từ hình 4.3 có thể thấy đường màu đen bám khá sát đường màu xanh, hay

dự báo của quá trình điều khiển khá gần với quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh. Tuy

nhiên, sau 36 giờ dự báo đầu tiên, quỹ đạo dự báo điểu khiển lại đổi hướng và đi lên

phía bắc nhiều hơn so với quỹ đạo giả lập (NR). Nhưng nhìn chung, đây là một dự

báo khá tốt, đặc biệt là trong 36 giờ đầu tiên. Trong thử nghiệm 1, (EXP1) khi có

thêm sự đồng hóa số liệu thám không tại hai vị trí Trường Sa và Hoàng Sa, quỹ đạo

dự báo đã được cải thiện rõ rệt. Sự cải thiện này được thể hiện thông qua việc

đường quỹ đạo dự báo của thử nghiệm 1 luôn nằm giữa đường dự báo của điều

khiển và đường quỹ đạo bão mô phỏng. Nếu sau 36 giờ dự báo đầu tiên, quỹ đạo dự

báo điều khiển đi lệch lên phía bắc nhiều hơn, thì việc đồng hóa thêm số liệu tại hai

trạm Trường Sa và Hoàng Sa đã giúp giảm độ lệch này rõ rệt. Khi chỉ có số liệu

thám không tại Trường Sa được đồng hóa, thì dự báo đã không còn thể hiện được sử

cải thiện như trong thử nghiệm 1. Sự cải thiện chỉ được thể hiện trong 36 giờ dự báo

đầu tiên, đường màu da cam nằm giữa hai đường xanh và đen, nhưng không thể đạt

được đến kết quả như trong thử nghiệm 1. Từ sau 36 giờ dự báo, sự khác biệt giữa

quỹ đạo dự báo của thử nghiệm 2 và của điều khiển không còn rõ ràng. Hai đường

đen và da cam bám khá sát nhau. Nếu hình 4.3 cung cấp tổng quan về tác động của

36

số liệu thám không thì các kết quả tính toán cụ thể sai số vị trí tâm bão sẽ được thể

hiện trong hình 4.4 dưới đây.


điểm 19 giờ ngày 25/10/2012.

Sai số vị trí của quỹ đạo của điều khiển so với quỹ đạo mô phỏng được thể

hiện bằng cột màu đen; của thử nghiệm 1 là màu đỏ và của thử nghiệm 2 là màu da

cam. Với sai số của quá trình điều khiển, trong vòng 24 giờ đầu tiên đều nhỏ hơn

40km. Với hạn dự báo từ 30 đến 72 giờ sai số 50 đến 100km. Khi có đồng hóa thêm

số liệu thám không tại Trường Sa và Hoàng Sa, sai số dự báo vị trí bão đã giảm

đáng kể. Trong mọi hạn dự báo, sai số của thử nghiệm 1 luôn nhỏ hơn của điều

khiển. Trong 30 giờ dự báo đầu, sai số chỉ xấp xỉ trong khoảng 20km. Từ hạn dự

báo 36 giờ đến 72 giờ, sai số 50 đến 70km.

Khi chỉ có thêm số liệu tại Trường Sa, sai số trong 48 giờ dự báo đầu tiên đã

nhỏ hơn so với sai số của điều khiển. Tuy nhiên, khi so với thử nghiệm 1, các sai số

này lớn hơn. Từ hạn dự báo 42 giờ, có thể thấy giá trị sai số của thử nghiệm 2 và

điều khiển là không có nhiều khác biệt. Như vậy, có thể nhận thấy, tại thời điểm dự

báo 19h ngày 25/10/2012, kết quả của thử nghiệm 1 là tốt nhất trong mọi hạn dự

báo. Trong khi đó, với thử nghiệm 2, kết quả chỉ được cải thiện trong khoảng 48 giờ

đầu. Lý giải cho việc thử nghiệm 1 có dự báo tốt nhất là vì quỹ đạo bão đi khá gần

vị trí của quần đảo Hoàng Sa. Trong khi đó, tại thử nghiệm hai, vị trí của trạm tại

quần đảo Trường Sa lại khá xa so với vị trí tâm bão đi qua nên tác động của số liệu

quan trắc mới chưa được rõ ràng như trong thử nghiệm trước.

37

Hình 4.5 tương tự như 4.3 là bản đồ dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh tại thời

điểm 01 giờ 26/10/2012. Các quy ước và ký hiệu tương tự như trên. Dự báo của

điều khiển vẫn là một dự báo tương đối tốt. Điều này có thể dễ dàng nhận thấy,

trong khoảng 30 giờ đầu, đường màu đen và màu xanh khá sát nhau. Tuy nhiên,

cũng như trong thời điểm dự báo trước, trong những hạn dự báo sau, quỹ đạo điều

khiển đã lệch lên phía bắc hơn. Quá trình đồng hóa thêm hai số liệu Hoàng Sa và

Trường Sa đã cải thiện được quỹ đạo dự báo. Ta có thể nhận thấy, đường quỹ đạo

dự báo của thử nghiệm 1 rất sát với đường quỹ đạo mô phỏng. Đặc biệt từ hạn dự

báo 36 tiếng, nếu dự báo của điều khiển cho cơn bão đi lên phía bắc, thì việc đồng

hóa đã giúp cho quỹ dạo dự báo trong thử nghiệm 1 không lệch nhiều lên phía bắc

và rất sát với quỹ đạo mô phỏng. Với trường hợp thử nghiệm 2, quỹ đạo dự báo lại

có xu hướng tương tự như dự báo của điều khiển. Cụ thể hơn, hình 4.6 sẽ cung cấp

chi tiết hơn về sai số khoảng cách giữa tâm bão dự báo với tâm bão mô phỏng.

Hình 4.5 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 01 giờ 26/10/2012.

Hình 4.6 là sai số khoảng cách giữa tâm bão giả lập với lần lượt tâm bão dự

báo của điều khiển và các thử nghiệm. Trong 30 giờ đầu dự báo, sai số của điều

khiển rất thấp nhỏ hơn 40 km. Từ thời điểm dự báo 36 giờ, khi quỹ đạo dự báo của

điều khiển có lệch lên phía bắc nhiều hơn so với quỹ đạo mô phỏng thì sai số

38

khoảng cách lúc này đẵ tăng lên trong các hạn dự báo tiếp theo, sai số của điều

khiển tăng từ 60 - 100km. Khi có thêm số liệu thám không tại Hoàng Sa và trường

Sa, các dự báo đã được cải thiện tốt hơn, đặc biệt từ hạn dự báo từ 24 – 72 giờ. Sai

số khoảng cách của dự báo thử nghiệm 1 trong lần dự báo này không vượt quá

40km. Trong thử nghiệm 2, sai số khoảng cách giữa tâm bão dự báo và mô phỏng

chỉ cải thiện được trong các hạn dự báo từ 24 đến 48 giờ. Ngoài khoảng thời gian

này, thì sai số của thử nghiệm hai và điều khiển là xấp xỉ nhau.


điểm 01 giờ ngày 26/10/2012.

Như vậy, trong hai thời điểm dự báo đầu tiên là 19 giờ ngày 25/10/2012 và

01 giờ ngày 26/10/2012 có thể nhận thấy, các dự báo của quá trình điều khiển (mô

phỏng lại trạng thái dự báo hiện thời của ta) khá sát với quỹ đạo mô phỏng của Sơn

Tinh. Khi có thêm số liệu thám không tại hai trạm đảo Hoàng Sa và Trường Sa, dự

báo quỹ đạo bão đã được cải thiện rõ rệt. Quỹ đạo dự báo của thử nghiệm 1 tiến sát

với quỹ đạo mô phỏng Sơn Tinh và sai số khoảng cách giữa tâm bão dự báo và tâm

bão mô phỏng của thử nghiệm 1 nhỏ hơn của quá trình dự báo điều khiển tại hầu hết

các hạn dự báo. Tuy nhiên, trong thử nghiệm 2, khi chỉ có một số liệu thám không

tại Trường Sa được đồng hóa thêm, thì sự cải thiện không thật sự rõ ràng. Chất

lượng hầu như không khác biệt với dự báo của điều khiển.

Hình 4.7 là các dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 7 giờ ngày

26/10/2012. Có thể thấy, sau khoảng 24 giờ dự báo, quỹ đạo bão dự báo của điều

khiển đã đi lệch lên phía bắc khá rõ. Điều này được thể hiện qua việc đường màu

39

đen chỉ bám sát với đường màu xanh trong khoảng 24 giờ đầu. Trong lần dự báo

này, thử nghiệm 1 tiếp tục cho thấy vai trò của số liệu thám không tại Hoàng Sa và

Trường Sa.

Hình 4.7 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 07 giờ 26/10/2012

Khi có thêm hai quan trắc từ hai trạm đảo này, quỹ đạo dự báo đã ít lệch lên

phía bắc hơn và sát hơn với quỹ đạo mô phỏng bão Sơn Tinh. Quỹ đạo dự báo của

thử nghiệm 1 luôn nằm giữa quỹ đạo mô phỏng và dự báo điều khiển (Đường màu

đỏ luôn nằm giữa đường màu xanh và màu đen). Khi không có số liệu trạm Hoàng

Sa, nếu như trong hai lần dự báo trước, thử nghiệm 2 không thể hiện rõ sự cải thiện

thì trong lần này, đã cho thấy tác động của số liệu thám không Trường Sa. Quỹ đạo

dự báo bão Sơn Tinh của thử nghiệm 2 luôn nằm gần quỹ đạo mô phỏng hơn so với

quỹ đạo điều khiển tại mọi hạn dự báo tuy vậy vẫn có sai số lớn hơn so với quỹ đạo

trong thử nghiệm 1.

Hình 4.8 thể hiện kết quả tính toán sai số khoảng cách giữa tâm bão mô

phỏng và dự báo thực hiện lúc 07 giờ ngày 26/10/2012. Sai số của quá trình điều

khiển trong 24 giờ dự báo đầu khá nhỏ, tương ứng với quỹ đạo của điều khiển nằm

khá sát so với quỹ đạo mô phỏng. Sai số trong khoảng thời gian này không vượt quá

40

60km, trong đó phần lớn sai số tại các hạn dự báo chỉ từ 20 đến 40km. Từ hạn dự

báo 30 giờ, khi quỹ đạo dự báo của điều khiển có xu hướng đi lệch lên phía bắc. Sai

số tăng dần trong khoảng từ 60 đến xấp xỉ 140km tại hạn dự báo 60h, sau đó có xu

hướng giảm nhẹ.Với dự báo có đồng hóa số liệu Hoàng Sa và Trường Sa, cũng như

trong hai thời điểm dự báo trước, sai số dự báo trong thử nghiệm một đã giảm đáng

kể và luôn nhỏ hơn của điều khiển. Trong dự báo 18 giờ đầu, sai số dự báo nhỏ hơn

20km, và quỹ đạo cũng có sự lệch lên phía bắc tương ứng với sai số trong các hạn

dự báo sau cũng tăng lên. Nhưng có thể thấy sự lệch lên không nhiều khi so sánh

với quỹ đạo mô phỏng. Độ lệch lớn nhất trong cả quá trình dự báo chỉ khoảng

90km. Với trường hợp chỉ có số liệu thám không tại Trường Sa được đồng hóa, nếu

như trong hai thử nghiệm trước (khi quỹ đạo dự báo cơn bão của điều khiển không

lệch nhiều) không có nhiều sự khác biệt giữa điều khiển và thử nghiệm hai thì trong

lần dự báo này, có thể thấy được hiệu ứng tích cực của số liệu thám không tại

Trường Sa. Tuy không đạt được đến giá trị sai số nhỏ như trong thử nghiệm 1, số

liệu thám không tại Trường Sa cũng đã giúp cho quỹ đạo bão thử nghiệm 2 sát hơn

với quỹ đạo mô phỏng. Sai số của thử nghiệm hai luôn nhỏ hơn của điều khiển. Sai

số lớn nhất cũng chỉ xấp xỉ 120 km.


điểm 07 giờ ngày 26/10/2012.

Có thể thấy rằng, khi quỹ đạo dự báo của điều khiển có xu hướng bám sát

với quỹ đạo mô phỏng thì việc đồng hóa số liệu thám không tại Trường Sa không

phát huy nhiều tác dụng, tuy nhiên, với một dự báo lệch rõ như dự báo tại 07 giờ

ngày 26/10/2012 thì số liệu Trường Sa đã cho thấy tác động tích cực, giúp quỹ đạo

41

dự báo ít lệch hơn. Các kết quả này một lần nữa được thể hiện qua lần dự báo lúc 13

giờ ngày 26/10/2012 được thể hiện trong hình 4.9. Trong lần dự báo này, quỹ đạo

dự báo của điều khiển tiếp tục lệch lên phía bắc khá nhiều so với quỹ đạo mô

phỏng. Việc đồng hóa số liệu Hoàng Sa và Trường Sa tiếp tục mang lại những hiệu

quả tích cực. Quỹ đạo dự báo trong thử nghiệm một sát với quỹ đạo mô phỏng hơn

nhiều so với quỹ đạo điều khiển. Với thử nghiệm 2, trong 24 giờ dự báo đầu, sai số

khoảng cách của thử nghiệm 2 và điều khiển khá sát nhau.Tuy nhiên, khi dự báo

điều khiển cho quỹ đạo bão Sơn Tinh đi lệch lên phía bắc, đồng hóa số liệu Trường

Sa đã giúp quỹ đạo dự báo bớt lệch kể từ các hạn dự báo tiếp theo, việc đồng hóa số

liệu Trường Sa đã giúp dự báo của thử nghiệm hai bớt lệch hơn.

Hình 4.9 Dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh tại thời điểm 13h 26/10/2012.

Các kết quả này được cụ thể hơn trong hình 4.10. Trong 24 giờ dự báo đầu

tiên, quỹ đạo của điều khiển và của quỹ đạo mô phỏng không lệch nhau nhiều, sai

số khoảng cách chỉ biến đổi từ 18 đến 70km. Trong các hạn dự báo sau, khi quỹ đạo

dự báo lệch nhiều hơn phía bắc, sai số đã tăng nhanh lên xấp xỉ 150 km tại hạn dự

báo 54 giờ. Khi có đồng hóa số liệu thám không Hoàng Sa và Trường Sa thì sai số

khoảng cách đã được giảm rõ rệt. Sai số của thử nghiệm 1 trong khoảng 48 giờ dự

báo đầu không vượt quá 40km. Và trong các hạn dự báo cuối sai số từ 60 đến 100

km. Khi chỉ có một số liệu thám không tại Trường Sa được đồng hóa, trong khoảng

42

24 giờ đầu, sai số khoảng cách của thử nghiệm 2 và điều khiển xấp xỉ nhau, tuy

nhiên từ hạn 30 giờ số liệu thám không Trường Sa đã cho thấy tác động tích cực của

mình. Sai số khoảng cách của thử nghiệm 2 nhỏ hơn của điều khiển trong các hạn

dự báo sau này.


điểm 13h ngày 26/10/2012.

4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh

Yếu tố khí tượng thường được sử dụng trong việc xác định bão là áp suất cực

tiểu tại tâm bão. Cơn bão càng mạnh thì áp suất cực tiểu càng xuống thấp. Do vậy,

để nghiên cứu về tác động của số liệu thám không tới dự báo cường độ bão, luận

văn sẽ thực hiện kiểm nghiệm các tác động của thám không tại Trường Sa và Hoàng

Sa tới dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão. Các kết quả thu được trình bày dưới đây.

Trong dự báo quỹ đạo bão, việc đồng hóa thêm số liệu thám không tại hai vị

trí Hoàng Sa và Trường Sa đã mang lại những tín hiệu tích cực cho các dự báo. Cụ

thể, quỹ đạo dự báo bão đã tiến sát hơn với quỹ đạo cơn bão mô phỏng. Khi chỉ có

một mình số liệu thám không tại Trường Sa, tuy không thể có những kết quả tích

cực như có cả số liệu thám không tại hai trạm đảo nhưng cũng đã có những cải thiện

quỹ đạo đặc biệt trong trường hợp quỹ đạo dự báo bão lệch nhiều. Với dự báo

cường độ bão, việc đồng hóa thêm số liệu thám không tại hai trạm đảo Hoàng Sa và

Trường Sa không đem lại nhiều tác động tích cực. Các hình 4.11 đến 4.14 lần lượt

là kết quả thử nghiệm trong các thời điểm dự báo:

19 giờ ngày 25/10/2012

01 giờ ngày 26/10/2012

43

07 giờ ngày 26/12/2012

13 giờ ngày 26/12/2012

Tương tự quy ước trong 4.2, đường màu xanh là áp suất cực tiểu tại tâm bão

của quá trình giả lập khí quyển. Đường màu đen là dự báo áp suất cực tiểu tại tâm

bão của quá trình điều khiển. Hai đường màu đỏ và da cam lần lượt là các dự báo áp

suất cực tiểu của thử nghiệm 1 và 2. Tại thời điểm dự báo 19 giờ 25/10/2012, dự

báo áp suất cực tiểu tại tâm bão của điều khiển khá sát với áp suất cực tiểu mô

phỏng. Tuy nhiên trong khoảng 54 giờ dự báo đầu tiên, dự báo này thiên cao hơn và

từ hạn dự báo 54 đến 72 giờ thì thiên thấp hơn áp suất cức tiểu mô phỏng. Khi có sự

đồng hóa thêm quan trắc thám không từ Hoàng Sa và Trường Sa, thì dự báo được

cải thiện hơn trong 12 giờ dự báo đầu tiên và từ hạn dự báo 42 đến 54 giờ. Điều này

được thể hiện bằng việc đường màu đỏ trong các hạn dự báo này nằm giữa đường

màu xanh và màu đen. Trong các hạn dự báo còn lại, việc đồng hóa thêm số liệu

thám không tại Hoàng Sa và Trường Sa không cải thiện được dự báo. Với trường

hợp đồng hóa thêm số liệu tại Trường Sa, các kết quả thu được cũng tương tự như

trong thử nghiệm 1.

Hình 4.11 Dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão thời điểm 19 giờ 25/10/2012 so

sánh với áp suất cực tiểu mô phỏng

Hình 4.12 là các dự báo điều khiển và thử nghiệm đồng hóa được thực hiện

tại thời điểm 01 giờ sáng ngày 26/10/2012. Ta có thể nhận thấy, các dự báo của cả

điều khiển và các thử nghiệm cho cơn bão yếu hơn thực tế trong các hạn dự báo từ

06 đến 48 giờ (Các đường đen, đỏ và da cam ở phía trên đường màu xanh). Từ các

hạn dự báo 54 đến 72 giờ, các dự báo này lại cho cơn bão mạnh hơn so với cường

độ mô của quá trình khí quyển giả lập (các đường màu đen, đỏ và da cam ở dưới

44

đường màu xanh). Trong 18 giờ đầu, quá trình đồng hóa số liệu thám không tại

Hoàng Sa và Trường Sa không cải thiện được dự báo, từ hạn dự báo 24 giờ, quá

trình đồng hóa này mới có những tác động rõ rệt hơn, đường dự báo áp suất cực tiểu

tại tâm bão của thử nghiệm 1 đã sát với áp suất mô phỏng hơn so với dự báo của

điều khiển. Khi chỉ có một mình số liệu thám không tại Trường Sa được đồng hóa

thêm, thì sự cải thiện chỉ được thể hiện từ hạn dự báo 42 giờ trở đi.



Nếu như trong hai thời điểm dự báo đầu tiên, tác động của số liệu thám

không tại hai trạm đảo Hoàng Sa và Trường Sa không thật sự rõ rệt thì trong hai

thời điểm dự báo sau, các cải thiện đã trở nên rõ hơn.

Hình 4.13 là kết quả thực hiện dự báo vào 07 giờ ngày 26/101/2012. Các dự

báo của điều khiển và thử nghiệm đều thiên cao hơn so với áp suất mô phỏng trước

thời điểm 7 giờ sáng ngày 28/10/2012 tương ứng với hạn dự báo 48 giờ (các đường

dự báo nằm phía trên đường áp suất mô phỏng) và từ hạn dự báo 48 giờ thì các dư

báo lại cho cơn bão mạnh hơn so với mô phỏng. Tuy nhiên, trong lần này ta có thể

nhận thấy các tác động của số liệu thám không tại Hoàng Sa và Trường Sa. Từ hạn

dự báo 18 giờ, dự báo thử nghiệm 1 đã có những cải thiện so với của điều khiển.

Đường dự báo của thử nghiệm 1 luôn nằm sát đường áp suất cực tiểu mô phỏng

hơn. Khi chỉ có một số liệu thám không Trường Sa thì phải từ hạn dự báo 48 giờ trở

đi, ta mới nhận được thấy được những cải thiện trong dự báo.

45





Hình 4.14, ta có thể nhận thấy tác động của số liệu thám không tại Hoàng Sa

và Trường Sa tới dự báo được thực hiện vào 13 giờ ngày 26/10/2014. Từ hạn dự

báo 18 giờ đến 66 giờ, đường màu đỏ (dự báo thử nghiệm 1) luôn nằm sát đường

màu xanh (áp suất mô phỏng) hơn soi với đương màu đen (dự báo điều khiển). Khi

bớt đi số liệu thám không tại Hoàng Sa, thì tác động số liệu thám không tại Trường

Sa phải đến hạn dự báo 42 mới có thể nhận thấy được cải thiện trong dự báo. Tuy

nhiên khác biệt này là do địa điểm đổ bộ khác nhau giữa hai dự báo

46

KẾT LUẬN

Các cơn bão được hình thành và phát triển trên các vùng biển rộng lớn. Tại

những nơi này số liệu quan trắc rất thưa thớt. Vì vậy, việc dự báo bão bằng các mô

hình số trị sẽ gặp nhiều khó khăn. Việc bổ sung số liệu quan trắc mà đặc biệt là các

số liệu thám sát bão là điều cần thiết. Việt Nam là một quốc gia với trên 3000km bờ

biển, trung bình hàng năm phải gánh chịu khoảng hơn 6 cơn bão ảnh hưởng từ nước

ta, các cơn bão này di chuyển từ biển Đông và ảnh hưởng tới đất liền. Tuy nhiên, số

liệu quan trắc tại biển Đông là rất ít, việc đưa thêm trạm quan trắc thám không dựa

trên vị trí các đảo tại biển Đông là cần thiết. Để biết tác động của số liệu này khi

chúng chưa được xây dựng, luận văn đã tiến hành xây dựng hệ thống thử nghiệm

mô phỏng hệ thống giả lập quan trắc. Bằng việc tiến hành xây dựng khí quyển giả

lập và đồng hóa số liệu thám không giả lập tại hai vị trí Hoàng Sa và Trường Sa.

Các kết quả thu được đã cho thấy những tín hiệu tích cực:

Về dự báo quỹ đạo:

Với thử nghiệm một, có sự tham gia của cả số liệu Hoàng Sa và Trường Sa,

quỹ đạo dự báo bão đã được cải thiện rõ rệt, sát với quỹ đạo bão mô phỏng

hơn khi chưa có đồng hóa.

Với thử nghiệm hai, chỉ có một mình số liệu Trường Sa được đồng hóa, có

hai nhận xét có thể rút ra:

o Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển không quá lệch so với quỹ đạo bão

mô phỏng, thì tác động của số liệu tại Trường Sa không rõ ràng.

o Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển lệch nhiều so với quỹ đạo bão mô

phỏng, thì khi đồng hóa số liệu Trường Sa đã có tác dụng làm giảm sự

lệch của quỹ đạo bão.

Những kết luận về tác động của số liệu thám không mới tại Hoàng Sa và

Trường Sa tới dự báo quỹ đạo bão được đưa ra trong luận văn dựa trên trường hợp

nghiên cứu cơn bão Sơn Tinh. Những kết quả này có thể sẽ thay đổi với cơn bão

khác và cần phải có thêm thử nghiệm với nhiều cơn bão khác để có thể đưa ra

những kết luận chắc chắn hơn.

Về dự báo cường độ:

Việc đồng hóa số liệu thám không tại hai quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa đã

đem lại những cải thiện trong dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão. Tuy nhiên, sự cải

thiện này chưa được rõ ràng như với những cải thiện trong dự báo quỹ đạo bão. Cần

47

thực hiện thử nghiệm với nhiều cơn bão hơn, kết hợp với những mô hình có độ phân

giải tinh hơn để có thể xác định tác động của số liệu mới tới dự báo cường độ bão.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Hoàng Đức Cường, Nguyễn ThịThanh, Trần ThịThảo (2013), “Nghiên cứu

ứng dụng sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR cho mô hình WRF nhằm dự báo quỹ đạo

bão trên biển Đông”, Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi

trường và Biến đổi Khí hậu

2. Kiều Thị Xin, Lê Đức (2003), “Nâng cao chất lượng dự báo mưa bằng mô

hình khu vực phân giải cao HRM nhờ tăng độ phân giải và điều chỉnh trường

ban đầu bằng phương pháp đồng hoá số liệu ba chiều”. Tuyển tập hội nghị

khoa học, Viện Khoa học khí tượng thuỷ văn và Môi trường.

3. Kiều Quốc Chánh(2011), “Tổng quan hệ thống đồng hóa lọc Kalman tổ hợp

và ứng dụng cho mô hình dự báo thời tiết WRF ”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN,

Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) Tr17-28

4. Nguyễn Lê Dũng, Phan Văn Tân (2008), “Thử nghiệm ứng dụng hệ thống

WRF-VAR kết hợp ban đầu hóa xoáy dự báo quỹ đạo bão trên khu vực biển Đông”,

Tuyển tập báo cáo Hội nghị dự báo viên toàn quốc lần thứ III, Tr 36-46

5. Trần Tân Tiến, Lê Thị Hồng Vân (2009), “Nghiên cứu ảnh hưởng của các

yếu tốcấu thành xoáy nhân tạo trong đồng hóa số liệu xoáy giả bằng mô hình WRF

đối với cơn bão Lêkima”, tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công

nghệ, Số 3S (2009), tr508-516

6. Trần Tân Tiến, Nguyễn Thị Thanh (2011), “Đồng hóa dữ liệu vệ tinh modis

trong mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực Trung Bộ”, Tạp chí Khoa học

ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S tr.90-95.

Tiếng Anh

7. Alane. Lipton (1989), “Observing Systems Simulation Experiments:Their

Role in Meteorology”, Environmental Research Papers, No1028

8. Arnold, C.P,Jr., and C.H. Dey (1986), “Observingsystem simulation

experiments: Past, present, and future”. Bull. Amer. Meteor. Soc., 67, pp 687-695

9. Atlas, R., E. Kalnay and M. Halem (1985), “The impact of satellite

temperature sounding and wind data on numerical weather prediction”. Optical

Engineering, 24, pp.341-346

48

10. Atlas, R. (1990), “Simulation studies of the impact of satellite temperature

and humidity retrievals”. GEWEX Workshop Report on Retrievals of Temperature

and Humidity Retrievals from Space.

11. Atlas, R. and G.D. Emmitt (1991), “Implications of several orbit inclinations

for the impact of LAWS on global climate studies”. Second Symposium on Global

Change Studies, New Orleans, pp.28-32

12. Atlas, R.(1997), “Atmospheric observations and experiments to assess their

usefulness in data assimilation”. J. Meteor. Soc. Japan, 75, No. 1B, pp.111-130.

13. Baker,W.E., G.D. Emmitt, F. Robertson, R.M. Atlas, J.E. Molinari, D.A.

Bowdle, J. Paegle, R.M.Hardesty , R.T. Menzies, T.N. Krishnamurti, R.A. Brown,

M.J. Post, J.R. Anderson, A.C. Lorenc, and J. McElroy (1995), “Lidar measured

winds from space: A key component for weather and climate prediction”. Bull.

Amer. Meteor. Soc., 76(6), pp.869-888

14. Charney , J., M. Halem, and R. Jastrow (1969), “Use of incomplete

historical data to infer the present state of the atmosphere”. J. Atmos. Sci., 26,

pp1160-1163.

15. David S. Nolan, Robert Atlas, Kieran T. Bhatia, and Lisa R. Bucci (2013),

“Development and validation of a hurricane nature run using the joint

OSSE nature run and the WRF model”, Journal of advances in modeling earth

systems, vol.5, pp 382–405

16. Gordon, C.T., L. Umscheid, Jr. and K. Miyakoda (1972), “Simulation

experiments for determining wind data requirements in the tropics”. J. Atmos. Sci.,

29, 1064-1075

17. Jastrow, R. and M. Halem (1970), “Simulation studies related to GARP” .

Bull. Amer. Meteor. Soc., 51, pp.490-513.

18. Kasahara (1972), “Simulation experiments for meteorological observing

systems for GARP”. Bull. Amer. Meteor. Soc., 53, 252-264

19. Lei Zhang and Zhaoxia Pu (2009), “An Observing System Simulation

Experiment (OSSE) to Assess the Impact of Doppler Wind Lidar (DWL)

Measurements on the Numerical Simulation of a Tropical Cyclone”, Advances in

Meteorology

20. Michiko Masutani, John S. Woollen,Stephen J. Lord,G. David Emmitt,

Thomas J. Kleespies, Sidney A. Wood, Steven Greco, Haibing Sun, Joseph Terry,

Vaishali Kapoor, Russ Treadon and Kenneth A. Campana (2010), “Observing

49

system simulation experiments at the National Centers for Environmental

Prediction”, Journal Of Geographical Research, Vol. 115

21. Rohaly , G.D. and T.N. Krishnamurti, (1993) “An observing system

siumulation experiment for the Laser Atmospheric Wind Sounder (LAWS)”. J.

Applied Meteor., 32, pp.1453-1471

22. S. Nolan, Robert Atlas, Kieran T. Bhatia,and Lisa R. Bucci (2013),

“Development and validation of a hurricane nature run using the joint OSSE nature

run and the WRF model”, Journal Of Advances In Modeling Earth system

Research, Vol5, pp.382-405.

23. Williamson, D. and A. Kasahara (1971), “Adaptation of meteorological

variables forced by updating”. J.Atmos. Sci., 28, pp.1313-1324

24. Xiang-Yu Huang, Hongli Wang, Yongsheng Chen, Xin Zhang, Stephen A.

Tjemkes, Rolf Stuhlmann (2013), “An Observing System Simulation Experiment

using both MM5 and WRF: experiment configuration and preliminary results”,

Volume 2013 (2013), Article ID 971501.

25. Z.Pu, L.Zhang, B.Gentry,and B.Demoz (2009), “Potential impactof lidar

wind measurements on high-impact weather forecasting: a regional OSSEs study”

in Proceedings of the 13th AMS Conference on Integrated Observing Systems for

Atmosphere, Ocean, and Land Surface (IOAS-AOLS ’09),

26. William C. Skamarock, etc, 2005: A description of the advanced research

WRF version 2.

Documents

ĐẠI HỌC QUỐ ỘI (259).pdfviệc kiểm chứng tác động của số liệu này tới dự báo bão là không đơn giản khi các trạm quan trắc chưa được xây