Embed Size (px)
Citation preview
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------
Nguyễn Đăng Mậu
Thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu CAM và khu vực RegCM
mô phỏng các trường khí hậu khu vực Việt Nam
Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
Mã số: 60 44 87
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN QUANG ĐỨC
Hà Nội - 2012
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------
Nguyễn Đăng Mậu
Thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu CAM và khu vực RegCM mô phỏng các trường khí hậu khu vực Việt Nam
Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
Mã số: 60 44 87
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRẦN QUANG ĐỨC
Hà Nội - 2012
i
LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất đến TS. Trần Quang Đức, người đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất để tôi hoàn thành luận văn này.
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức quý báu, những lời khuyên chân thành và niềm say mê nghiên cứu khoa học trong quá trình học tập.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến khoa Khí tượng Thủy Văn và Hải dương học, phòng Sau Đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất và tổ chức những hoạt động học tập một cách tận tình.
Cuối cùng, luận văn này không thể thực hiện được nếu thiếu nguồn giúp đỡ và động viên vô cùng to lớn từ gia đình, bạn bè và các bạn đồng nghiệp, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành vì những góp ý hữu ích trong chuyên môn cũng như những chia sẻ trong cuộc sống.
Tác giả
Nguyễn Đăng Mậu
ii
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................. iii DANH MỤC HÌNH VẼ ....................................................................................... iv DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................ viii MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ...................................... 2 1.1. Mô hình hóa khí hậu....................................................................................... 5
1.1.1. Mô hình khí hậu toàn cầu ......................................................................... 5 1.1.2. Mô hình khí hậu khu vực ......................................................................... 7
1.2. Các nghiên cứu trên thế giới ........................................................................ 10 1.3. Các nghiên cứu ở trong nước có liên quan .................................................. 14 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................ 23 2.1. Tiếp cận nghiên cứu ..................................................................................... 23 2.2. Mô hình CAM 3.0 ........................................................................................ 24 2.3. Mô hình RegCM ........................................................................................... 29 2.4. Thiết kế các thí nghiệm ................................................................................ 31 2.5. Nguồn số liệu sử dụng .................................................................................. 34 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT ......................................................... 39 3.1. Mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3.0 ................................................. 39
3.1.1. Đánh giá kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị ................. 39 3.1.2. Đánh giá kết quả mô phỏng khí áp mực nước biển ............................... 43 3.1.3. Kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí bề mặt ....................................... 44
3.2. Đánh giá kết quả mô phỏng khí hậu bằng mô hình RegCM3 ...................... 45 3.2.1. Đánh giá kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị ................. 45 3.2.2. Đánh giá kết quả mô phỏng nhiệt độ ..................................................... 50 3.2.3. Đánh giá kết quả mô phỏng lượng mưa ................................................. 63
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................. 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 77 PHỤ LỤC ............................................................................................................ 80
iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1. Mô tả khối số liệu đầu vào mô hình CAM 3.0 ................................... 27 Bảng 2.2. Điều kiện ban đầu của mô hình CAM 3.0 .......................................... 27 Bảng 2.3. Mô tả khối mô hình CAM 3.0 ............................................................ 28 Bảng 2.4. Sản phẩm đầu ra mô hình CAM 3.0 ................................................... 28 Bảng 2.5. Danh mục các trạm quan trắc số liệu được lựa chọn ......................... 38 Bảng 3.1. Sai số trung bình (ME) nhiệt độ mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 và M2 với số liệu quan trắc ........................................................ 55 Bảng 3.2. Hệ số tương quan giữa nhiệt độ mô phỏng và số liệu quan trắc trong các thời kỳ ........................................................................................................... 58 Bảng 3.3. Sai số mô phỏng nhiệt độ trung bình thời kỳ El Nino và La Nina trong các thí nghiệm ..................................................................................................... 62 Bảng 3.4. Sai số trung bình mô phỏng lượng mưa (mm) trong các thí nghiệm . 66 Bảng 3.5. Hệ số tương quan giữa lượng mưa mô phỏng trong các thí nghiệm với số liệu quan trắc trong các thời kỳ ...................................................................... 70 Bảng 3.6. Sai số trung bình (ME) lượng mưa (mm) mô phỏng trong các thí nghiệm thời kỳ El Nino và La Nina .................................................................... 73
iv
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Sơ đồ mô tả tác động của khí hậu đối với các ngành kinh tế xã hội .... 2 Hình 1.2. Sơ đồ mô tả mối quan hệ giữa người sử dụng với các thông tin khí hậu ......................................................................................................................... 2 Hình 1.3. Sơ đồ mô tả mô hình hóa hệ thống khí hậu .......................................... 4 Hình 1.4. Mô tả lưới ba chiều của GCM .............................................................. 6 Hình 1.5. Minh họa sơ đồ lồng ghép RCM vào GCM ......................................... 8 Hình 1.6. Sơ đồ mô tả lồng ghép hai chiều mô hình khu vực REMO vào mô hình toàn cầu ECHAM4 trong nghiên cứu của Philip Lorenz ............................ 10 Hình 1.7. Minh họa miền tính mô hình MM4 trong nghiên cứu của Dickinson năm 1989 [17] ..................................................................................................... 11 Hình 1.8. Minh họa miền tính mô hình MM4 trong nghiên cứu của Giorgi 1990 [18] ...................................................................................................................... 11 Hình 1.9. Minh họa miền tính mô hình RegCM1 và kết quả đánh giá mô phỏng trong nghiên cứu của Giorgi và Marinucci năm 1991 [19]................................. 11 Hình 1.10. Minh họa miền tính và độ cao địa hình trong nghiên cứu của Rosmeri Forfírio Da Rocha năm 2006 [29] ........................................................ 12 Hình 1.11. Minh họa so sánh kết quả mô phỏng lượng mưa mùa hè năm 1999 với số liệu thực trong nghiên cứu của Noah S. Diffenbaugh năm 2006 [23] ..... 12 Hình 1.12. Minh họa phương pháp tiếp cận nghiên cứu của Deng Weitao trong nghiên cứu dự báo mưa mùa hè trên lãnh thổ Trung Quốc bằng hệ thống mô hình CAM 3.0 kết hợp với RegCM3 [25, 26] ..................................................... 13 Hình 1.13. Minh họa các kết quả đánh giá trong nghiên cứu của Deng Weitao [25, 26] ................................................................................................................ 14 Hình 1.14. Minh họa kết quả thử nghiệm mô phỏng đường dòng và lượng mưa trong nghiên cứu của Kiều Thị Xin năm 2000 [15] ............................................ 15 Hình 1.15. Minh họa nghiên cứu lựa chọn miền tính cho mô hình RegCM3 trong công trình nghiên cứu của Lương Mạnh Thắng [12] ................................ 18 Hình 1.16. Minh họa kết quả thử nghiệm mô phỏng khí áp mực nước biển trong nghiên cứu của Trần Quang Đức [2] ................................................................... 20 Hình 1.17. Minh họa kết quả đánh giá mô hình trong nghiên cứu của Phan Văn Tân năm 2009-2010 [11] ..................................................................................... 21 Hình 2.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu .......................................................... 24
v
Hình 2.2. Minh họa mô hình CAM 3.0 trong hệ thống mô hình CCSM3 [30] .. 26 Hình 2.3. Sơ đồ khối cấu trúc mô hình CAM 3.0 .............................................. 26 Hình 2.4. Hệ tọa độ thẳng đứng Lai trong CAM 3.0 ......................................... 29 Hình 2.5. Hệ tọa độ thẳng đứng của mô hình RegCM ....................................... 31 Hình 2.6. Lưới ngang dạng xen kẽ dạng B - Arakawa - Lamb .......................... 31 Hình 2.7. Diễn biến chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biển SSTA tại khu vực Nino 3.4 (Nguồn: CPC/NOAA) ................................................................................... 32 Hình 2.8. Miền tính mô hình RegCM_CAM trong các thí nghiệm M1 và M2 . 33 Hình 2.9. Bản đồ phân bố vị trí trạm quan trắc được lựa chọn .......................... 38 Hình 3.1. Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 1 thời kỳ 1997-1999 mực 850mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b) .................................. 40 Hình 3.2. Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 7 thời kỳ 1997-1999 mực 850mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b) .................................. 40 Hình 3.3. Chênh lệch độ cao địa thế vị mực 850 giữa mô phỏng bằng CAM 3.0 và NNRP2: a- tháng 1, b-tháng 7 ........................................................................ 41 Hình 3.4. Chênh lệch gió vĩ hướng (a) và kinh hướng (b) tháng 1 mực 850mb mô phỏng bằng CAM 3.0 giữa với số liệu NNRP2 ............................................ 42 Hình 3.5. Chênh lệch gió vĩ hướng (a) và kinh hướng (b) tháng 7 mực 850mb mô phỏng bằng CAM 3.0 giữa với số liệu NNRP2 ............................................ 42 Hình 3.6. Phân bố khí áp mực nước biển (mb) trung bình các tháng mùa đông mô phỏng bằng CAM 3.0 (a), số liệu NNRP2 (b) và độ lệch giữa mô phỏng bằng CAM 3.0 với NNRP2 (c) ............................................................................ 43 Hình 3.7. Phân bố khí áp mực nước biển (mb) trung bình các tháng mùa hè mô phỏng bằng CAM 3.0 (a), số liệu NNRP2 (b) và độ lệch giữa mô phỏng bằng CAM 3.0 với NNRP2 (c) .................................................................................... 44 Hình 3.8. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các tháng 3, 4, 5 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) .......... 44 Hình 3.9. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các tháng 6, 7, 8 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) .......... 44 Hình 3.10. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các 9, 10, 11 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) .......... 45 Hình 3.11. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các 12, 1, 2 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b) ................... 45 Hình 3.12. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 850mb thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 46
vi
Hình 3.13. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 850mb thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 47 Hình 3.14. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 500mb thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 47 Hình 3.15. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 500mb thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 48 Hình 3.16. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 500mb thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 48 Hình 3.17. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 500mb thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c) ............................................................................. 48 Hình 3.18. Profile thẳng đứng độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 (a), 4 (b), 7 (c) và 10 (d) (mgh) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM ............ 49 Hình 3.19. Profile thẳng đứng trung bình gió vĩ hướng (u) (m/s) tháng 1 (a), 4 (b), 7 (c) và 10 (d) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM .............. 49 Hình 3.20. Profile thẳng đứng trung bình gió kinh hướng (v) (m/s) tháng 1 (a), 4 (b), 7 (c) và 10 (d) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM .............. 49 Hình 3.21. Nhiệt độ trung bình (oC) tháng 6 (trên), 7 (giữa), 8 (dưới) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a1, a2, a3), M2 (b1, b2, b3) và CRU (c1, c2, c3) ......................................................................... 51 Hình 3.22. Nhiệt độ trung bình (oC) tháng 12 (trên), 1 (giữa), 2 (dưới) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a1, a2, a3), M2 (b1, b2, b3) và CRU (c1, c2, c3) ......................................................................... 52 Hình 3.23. Profile nhiệt độ độ trung bình (oC) các tháng 3/4/5 (a), 6/7/8 (b), 9/10/11 (c) và 12/1/2 (d) thời kỳ 1997-1999 ....................................................... 53 Hình 3.24. Sai số trung bình nhiệt độ trung bình mô phỏng bằng RegCM_CAM với số liệu quan trắc: mùa xuân (a), hạ (b), thu (c), đông (d) ............................. 54 Hình 3.26. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng nhiệt độ (oC) trên khu vực Tây Bắc (TB), Đông Bắc Bộ (DBB), Đồng Bằng Bắc Bộ (DBBB), Bắc Trung Bộ (BTB), Nam Trung Bộ (NTB), Tây Nguyên (TN) và Nam Bộ (NB) trong hai thí nghiệm M1 và M2 .................................................................................... 56 Hình 3.25. Biến trình nhiệt độ trung bình (oC) mô phỏng bằng RegCM_CAM (M1, M2) và quan trắc (Ob) trong năm thời kỳ 1997-1999 ................................ 57
vii
Hình 3.27. Chênh lệch nhiệt độ trung bình mùa đông (oC) phân bố từ 8oN tới 24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2 ..................................................................................................... 59 Hình 3.28. Chênh lệch nhiệt độ trung bình mùa hè (oC) phân bố từ 8oN tới 24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2 .......................................................................................................... 60 Hình 3.29. Chênh lệch nhiệt độ (oC) trung bình mùa đông thời kỳ El Nino (12/1997-2/1998) so với mùa đông thời kỳ La Nina (12/1998-2/1999) trong thí nghiệm M1, M2 và quan trắc (Ob) ...................................................................... 61 Hình 3.30. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng nhiệt độ (oC) mùa đông thời kỳ El Nino (trái) và La Nina (phải) trong các thí nghiệm M1 và M2 ................. 62 Hình 3.30. Lượng mưa (mm) tháng 6 (1), 7 (2), 8 (3) trung bình thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU ..................... 64 Hình 3.31. Lượng mưa (mm) tháng 12 (1), 1 (2), 2 (3) trung bình thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU ..................... 65 Hình 3.32. Sai số trung bình mô phỏng mưa mùa trong hai thí nghiệm so với số liệu quan trắc, các mùa: mùa xuân (a), hè (b), thu (c) và mùa đông (d) ............. 67 Hình 3.33. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng lượng mưa (mm) trên khu vực TB, DBB, DBBB, BTB, NTB, TN. NB trong hai thí nghiệm M1 và M2 .. 68 Hình 3.35. Biến trình lượng mưa (mm) tháng trong năm mô phỏng bằng RegCM_CAM (M1, M2) và quan trắc (Ob) ....................................................... 69 Hình 3.36. Chênh lệch lượng mưa các tháng mùa đông (mm) phân bố từ 8oN tới 24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2 ..................................................................................................... 71 Hình 3.37. Chênh lệch lượng mưa các tháng mùa hè (mm) phân bố từ 8oN tới 24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2 ..................................................................................................... 72 Hình 3.38. Chênh lệch lượng mưa (mm) trung bình các tháng 12/1998-2/1999 (La Nina) so với các tháng 12/1997-2/1998 (El Nino) ....................................... 73 Hình 3.39. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng lượng mưa (mm) các tháng mùa đông trong thời kỳ El Nino (trái) và La Nina (phải) trong các thí nghiệm M1 và M2 ............................................................................................................ 74
viii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
AGCM Mô hình hoàn lưu chung khí quyển BTB Bắc Trung Bộ CLM Mô hình đất cộng đồng CAM Mô hình khí quyển cộng đồng CCM Mô hình khí hậu cộng đồng CCSM Mô hình hệ thống khí hậu cộng đồng CSIM5 Mô hình băng biển cộng đồng DBB Đông Bắc Bộ DBBB Đồng Bằng Bắc Bộ ECHAM4 Mô hình khí hậu toàn cầu của Viện Max Planck, Đức ECMWF Trung tâm Dự báo Thời tiết hạn vừa châu Âu ENSO Dao động Nam về El Niño/La Nina EOF Hàm trực giao tự nhiên ERA40 Số liệu tái phân tích 40 năm của ECMWF GCM Mô hình khí hậu toàn cầu MM4 Mô hình Khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 4 MM5 Mô hình Khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 M1 Thí nghiệm thứ nhất M2 Thí nghiệm thứ hai NB Nam Bộ NCAR Trung tâm Quốc gia về Nghiên cứu Khí quyển (Hoa Kỳ) NCEP Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trường (Hoa Kỳ) nnk Những người khác NOAA Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương (Hoa Kỳ) NTB Nam Trung Bộ OGCM Mô hình hoàn lưu chung đại dương POP Mô hình đại dương song song RCM Mô hình khí hậu khu vực RegCM Mô hình khí hậu khu vực của NCAR RegCM3 Mô hình khí hậu khu vực của NCAR phiên bản 3 RegCM_CAM Mô hình RegCM3 được chạy với đầu vào là sản phẩm
của mô hình CAM 3.0 SOM Mô hình đại dương lớp mỏng SST Nhiệt độ mặt nước biển TB Tây Bắc TN Tây Nguyên
1
MỞ ĐẦU
Mô phỏng khí hậu bằng mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) không đủ chi tiết cho khu vực nhỏ. Do vậy mô hình khí hậu khu vực (RCM) là giải pháp được đưa ra để mô phỏng khí hậu chi tiết cho khu vực nhỏ. Ở Việt Nam, mô hình khí hậu khu vực RegCM đã được sử dụng để mô phỏng khí hậu với điều kiện biên và điều kiện ban đầu chủ yếu được cung cấp bởi Trung tâm Vật lý Lý thuyết Quốc tế (ICTP), các bộ số liệu này là số liệu tái phân tích hoặc kết quả mô hình toàn cầu trong quá khứ. Do vậy không thể sử dụng nếu muốn đưa RegCM vào nghiệp vụ dự báo khí hậu. Trước thức tế đó, ý tưởng nghiên cứu chạy mô hình RegCM với số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM đã được thực hiện bởi Phan Văn Tân và nnk (2009).
Luận văn trình bày các kết quả thử nghiệm mô phỏng khí hậu bằng mô hình khí hậu khu vực RegCM3 (REGional Climate Model) với lựa chọn số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình khí quyển cộng đồng CAM 3.0 (Community Atmosphere Model) của Trung tâm Quốc gia Mỹ về Nghiên cứu Khí quyển (NCAR - The National Center for Atmospheric Research). Hệ thống mô hình lồng ghép RegCM3 với CAM 3.0 được viết tắt là RegCM_CAM. Trong đó, CAM 3.0 là AGCM thuộc mô hình hệ thống khí hậu cộng đồng CCSM (Community Climate System Model). Trong nghiên cứu này, CAM 3.0 được chạy để thực hiện các mô phỏng khí hậu thời kỳ 12/1996-12/1999 (1997-1998 là thời kỳ El Nino hoạt động mạnh nhất kể từ khi có quan trắc; 1998-1999 là thời kỳ La Nina hoạt động mạnh, kéo dài và gây ra nhiều thiên tai nghiêm trọng ở nước ta (Đặc điểm khí tượng Thủy văn năm 1997, 1998, 1999)), trong đó 12/1996 là thời gian khởi động mô hình (spin-up). Sản phẩm mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3.0 được sử dụng làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho mô hình khí hậu khu vực RegCM3.
Nội dung chính của luận văn được trình bày trong 3 chương: Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu Chương 2: Phương pháp nghiên cứu Chương 3: Kết quả và nhận xét
2
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Thông tin khí hậu (bao gồm thông tin khí hậu đã qua và dự báo khí hậu)
đóng một vai trò quan trọng đối với các ngành kinh tế - xã hội và công tác phòng tránh thiên tai. Đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu như ngày nay, những biến đổi về thời tiết và khí hậu đã gây ra những ảnh hưởng nghiêm trọng đến các ngành kinh tế - xã hội như nông nghiệp, tài nguyên nước, đa dạng sinh học, sức khỏe con người, … (Hình 1.1). Do vậy, thông tin khí hậu có độ tin cậy và chi tiết cao sẽ giúp người sử dụng bao gồm các nhà hoạch định chính sách, nhà quản lý và sản xuất, … đưa ra được các giải pháp và kế hoạch sản xuất hợp lý. Thực tế cho thấy, nhu cầu sử dụng các sản phẩm khí hậu có mức độ tin cậy và chi tiết cao đang là một vấn đề cấp bách. Sản phẩm khí hậu ở đây bao gồm thông tin khí hậu đã qua, dự báo, dự tính khí hậu và các khuyến cáo sử dụng (Hình 1.2). Từ đó, bài toán đặt ra là không ngừng nghiên cứu nhằm có được các sản phẩm khí hậu với độ phân giải và tin cậy cao để người sử dụng có thể căn cứ vào đó đưa ra các giải pháp, kế hoạch sản xuất, … và phòng tránh thiên tai hiệu quả.
Hình 1.1. Sơ đồ mô tả tác động của khí hậu đối với các ngành kinh tế xã hội
Hình 1.2. Sơ đồ mô tả mối quan hệ giữa người sử dụng với các thông tin khí hậu
Để giải quyết các bài toán khí hậu, thông thường có thể ứng dụng mô hình
số trị, phương pháp thống kê hoặc có thể kết hợp cả hai phương pháp này để đưa ra sản phẩm khí hậu phù hợp nhất. Trong đó, phương pháp số trị hay còn gọi là
Nhiệt độ, lượng mưa, ….
Ảnh hưởng tới Sức khỏe
Nông nghiệp
Lâm nghiệp
Tài nguyên
Ven biển Đa dạng sinh học
Người sử dụng
Dự báo khí hậu
Số liệu quan trắc
Khuyến cáo, đánh giá, ..
3
mô hình hóa khí hậu (sử dụng các mô hình động lực) là sử dụng các phương trình toán học để biểu diễn các quá trình vật lý, hóa học, sinh học … trong hệ thống khí hậu theo các quy mô khác nhau. Hình 1.3 minh họa các quá trình diễn ra trong khí quyển được mô tả trong mô hình số trị. Như vậy, để biểu diễn được các quá trình này diễn ra trong khí quyển, mô hình số trị phải chứa đầy đủ các chương trình tính toán phức tạp và đòi hỏi máy tính có cấu hình cao. Ưu điểm của các mô hình số trị là đưa ra các sản phẩm có tính khách quan và có thể ở độ phân giải cao. Ngoài ra, sản phẩm của mô hình số trị rất phong phú và có thể sử dụng làm đầu vào cho các mô hình ứng dụng trong các lĩnh vực khác. Đối với cách tiếp cận theo phương pháp thống kê là sử dụng các mối quan hệ thống kê trong quá khứ để dự báo tương lai. Với đặc trưng riêng của mình, hướng tiếp cận theo phương pháp thống kê phải dựa vào số liệu lịch sử, và do đó gặp khó khăn là nguyên nhân hình thành khí hậu tương lai chưa chắc đã là do khí hậu quá khứ hay hiện tại tạo thành. Ngoài ra, cũng có thể kết hợp phương pháp mô hình số trị với thống kê nhằm hiệu chỉnh và đưa ra các sản phẩm tốt hơn thông qua các kỹ thuật chi tiết hóa.
Như đã phân tích ở trên, các mô hình số trị có thể đưa ra sản phẩm khí hậu đối với nhiều yếu tố mang tính khách quan hơn và có thể mô tả được các đặc trưng dị thường ở độ phân giải cao. Do vậy, có thể thấy hướng tiếp cận theo phương pháp mô hình số trị được cho là có triển vọng hơn nếu khí hậu hiện tại chịu ảnh hưởng bởi các điều kiện, tác động mới chưa có hoặc khác biệt trong chuỗi số liệu lịch sử. Trên thế giới, các sản phẩm khí hậu đã được cung cấp ở nhiều nước như ở Hoa Kỳ, Nhật Bản, Vương quốc Anh, Úc, … Các sản phẩm khí hậu ở các nước này thường là kết quả của các mô hình toàn cầu đầy đủ (GCM) hoặc là sản phẩm của mô hình khí hậu khu vực (RCM). Tuy nhiên, việc chạy các GCM đòi hỏi cần phải có hệ thống máy tính phức tạp và có cấu hình đủ mạnh. Do vậy, các GCM thường được chạy ở độ phân giải ngang khá thô (khoảng một vài độ kinh vĩ) nên mô hình không thể nắm bắt được các hiện tượng ở quy mô nhỏ. Do đó, các sản phẩm của các GCM thường được dùng làm đầu vào cho RCM độ phân giải cao để tiếp tục chi tiết hóa thông tin cho khu vực. Cho đến nay, hướng tiếp cận chạy các RCM với đầu vào là sản phẩm của GCM đang phát triển mạnh và được sử dụng phổ biến. Đã có nhiều mô hình như RSM (Regional Spectral
4
Model), RegCM (REGional Climate Model), PRECIS (Providing REgional Climates for Impacts Studies), MRI-RCM … được công bố và sử dụng phổ biến.
Hình 1.3. Sơ đồ mô tả mô hình hóa hệ thống khí hậu
Mặc dù đã có nhiều cơ quan trên thế giới chạy các GCM, song vì nhiều lý
do khác nhau mà các sản phẩm này không được cung cấp miễn phí hoặc nếu có thì đã qua xử lý và không thể sử dụng làm đầu vào cho các RCM.
Một trong những RCM được cải tiến mạnh mẽ trong thời gian gần đây là RegCM (REGional Climate Model). RegCM có thể được chạy để thực hiện các mô phỏng, dự báo và dự tính khí hậu trong tương lai theo các kịch bản biến đổi khí hậu. Ngày nay, RegCM được biết đến là một mô hình khí hậu khu vực tiên tiến và được ứng dụng rộng rãi trên thế giới. Tuy nhiên, hiện nay nguồn số liệu đầu vào cho RegCM khá hạn chế, thông thường người dùng chỉ sử dụng từ nguồn số liệu được cung cấp bởi Trung tâm Vật lý Lý thuyết Quốc tế (ICTP) tại website http://users.ictp.it/RegCNET/globedat.html#nnrp1.
Ở nước ta, các nghiên cứu ứng dụng mô hình RegCM đã được tiến hành từ khoảng hơn chục năm về trước. Các nghiên cứu đã khẳng định khả năng ứng
5
dụng mô hình cho các mục đích mô phỏng và dự báo khí hậu. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu này được thực hiện trên các bộ số liệu đầu vào do ICTP cung cấp. Gần đây, mới có một số nghiên cứu ứng dụng sản phẩn của mô hình CFS (NCEP) làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho mô hình khu vực nhằm mục đích thử nghiệm dự báo khí hậu.
Song song với các nghiên cứu về mô hình RegCM, mô hình khí quyển cộng đồng CAM 3.0 (Community Atmosphere Model) cũng được ứng dụng trong các nghiên cứu của Trần Quang Đức, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên. Các nghiên cứu cũng đã cho thấy khả năng làm chủ mô hình và ứng dụng ở Việt Nam nhằm tạo điều kiện biên và ban đầu cho các mô hình khí hậu khu vực. Nghiên cứu của Phan văn Tân và nnk (2009) cũng đã thử nghiệm thành công mô phỏng khí hậu mùa hè 6-8/1999 bằng mô hình RegCM3 với điều kiện biên và điều kiện ban đầu là sản phẩm của mô hình CAM 3.0.
Luận văn tiến hành nghiên cứu thử nghiệm mô phỏng khí hậu thời kỳ 1997-1999 bằng mô hình RegCM3 với điều kiện biên và điều kiện ban đầu là sản phẩm của mô hình CAM 3.0. Nghiên cứu được thực hiện thông qua các thử nghiệm miền tính khác nhau cho mô hình RegCM3 nhằm ứng đánh giá khả năng ứng dụng hai mô hình ở Việt Nam.
1.1. Mô hình hóa khí hậu 1.1.1. Mô hình khí hậu toàn cầu
Mô hình khí hậu toàn cầu hoặc mô hình hoàn lưu chung toàn cầu đều được viết tắt là “GCM”. GCM là mô hình toán học mô tả các quá trình vật lý trong khí quyển, đại dương, băng biển và bề mặt đất, dựa trên hệ phương trình Navier-Stokes trên một quả cầu quay với nhiệt động lực học chính là bức xạ và nhiệt ẩm. Các phương trình này là cơ sở cho các chương trình máy tính phức tạp để thực hiện các mô phỏng không khí hoặc đại dương. Về cơ bản, các mô hình hoàn lưu chung được chia làm hai loại: Mô hình hoàn lưu chung khí quyển (AGCM) và mô hình hoàn lưu chung đại dương (OGCM). Cho đến nay, xu hướng tích hợp các mô hình hoàn lưu này thành một mô hình khí hậu chung đang phát triển mạnh mẽ. Cụ thể là với bộ phận chính là mô hình AGCM, các phần còn lại của hệ thống khí hậu (đại dương, băng biển, các quá trình trao đổi thông lượng bề mặt, chuyển hóa hóa học và tương tác đại dương-khí quyển) sẽ
6
được ghép nối vào AGCM dựa theo các giả thiết thích hợp (Sun và Hansen, 2003). Ngày nay, với các mô hình GCM hiện đại có thể thực hiện các mô phỏng, dự báo và dự tính các quá trình diễn ra trong khí quyển, đại dương cũng như các quá trình tại bề mặt đất.
Các GCM mô tả khí hậu bằng cách sử dụng lưới ba chiều trên toàn cầu (Hình 1.4), thường được chạy với độ phân giải khá thô khoảng vài độ kinh vĩ, 10 đến 20 lớp thẳng đứng trong khí quyển và 30 lớp trong đại dương. Do đó, khả năng nắm bắt các hiện tượng thời tiết khí hậu quy mô nhỏ hơn quy mô synop là không thể, nhất là đối với các khu vực có địa hình phức tạp, tại đó những thay đổi ở quy mô dưới lưới mô hình toàn cầu (Sub-GCM) như địa hình, thảm thực vật, bề mặt đất và đường bờ biển đóng một vai trò rất quan trọng ảnh hưởng đến khí hậu. Ngoài ra, với độ phân giải thô, các mô hình GCM thường không mô phỏng được các hiện tượng thời tiết cực đoan như xoáy thuận nhiệt đới, mưa lớn, nếu nắm bắt được thì tính chính xác là không cao. Như vậy, các mô hình hoàn lưu chung hoàn toàn có thể đáp ứng được các nghiên cứu khí hậu quy mô toàn cầu nhưng chưa thỏa mãn được các nghiên cứu khí hậu trên quy mô khu vực.
Hình 1.4. Mô tả lưới ba chiều của GCM Năm 1956, Norman Phillips đã xây dựng và phát triển một mô hình toán
học đầu tiên cho phép tính toán mô phỏng hoàn lưu chung hàng tháng và mùa các quá trình diễn ra trong tầng đối lưu, đây được coi là một mô hình khí hậu
7
toàn cầu (GCM) đầu tiên trên thế giới. Đến cuối những năm 1960, mô hình toàn cầu lồng ghép khí quyển và đại dương đầu tiên được xây dựng bởi phòng thí nghiệm động lực học chất lỏng Ðịa Vật lý Hoa Kỳ (GFDL/NOAA). Vào đầu những năm 1980, Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia (National Center for Atmospheric Research – NCAR, Hoa Kỳ) đã phát triển mô hình khí quyển cộng đồng và mô hình này đã được cải tiến liên tục vào những năm 2000. Năm 1996, đã có nhiều nỗ lực nhằm đưa ra các kết quả mô phỏng và dự báo thực tế hơn, bằng việc cải tiến trường khởi tạo, mô hình đất và thảm thực vật. Trong các mô hình GCM, một thành phần rất quan trọng đó là sóng trọng trường (gravity waves) đã bị lãng quên cho tới tận giữa những năm 1980. Và ngày nay, trong các GCM hiện đại, thành phần sóng trọng trường phải được tính đến, mặc dù nó làm cho mô hình trở nên phức tạp hơn rất nhiều.
Xu thế mô hình hóa khí hậu toàn cầu trong những năm gần đây là lồng ghép vào GCM đầy đủ các thành phần của hệ thống trái đất, ví dụ như lồng ghép các mô hình băng (Greenland và Nam Cực), một hoặc nhiều mô hình chuyển hóa hóa chất (CTM - chemical transport model). Điều này cho phép các GCM có thể mô phỏng được những thay đổi về nồng độ khí Đioxit Cacbon và các khí nhà kính khác trong khí quyển. Ngoài ra, với việc lồng ghép đầy đủ các thành phần của hệ thống trái đất vào GCM cho phép mô hình thể hiện được những phản hồi khí hậu do thay đổi các thành phần này gây ra.
1.1.2. Mô hình khí hậu khu vực Về mặt lý thuyết, các GCM được coi là công cụ thích hợp nhất để thực hiện
các mô phỏng, dự báo và dự tính khí hậu. Tuy nhiên, theo như phân tích ở trên, các GCM rất khó nắm bắt được các hiện tượng khí hậu ở quy mô nhỏ. Trước thực tế đó, một giải pháp được đưa ra, đó là sử dụng các mô hình khu vực (RCM) độ phân giải cao lồng ghép (nesting) vào GCM để thực hiện chi tiết hóa thông tin từ GCM về khu vực nghiên cứu. Dựa trên ý tưởng này, đã có một loạt các mô hình khu vực tiên tiến được phát triển như: RegCM, PRECIS, RSM, MM5, CCAM, REMO, WRF,...
Phương pháp lồng ghép một mô hình khu vực với mô hình toàn cầu được thực hiện với điều kiện tiên quyết là RCM phải được điều khiển ở biên xung quanh bởi GCM. Một yêu cầu đối với trường điều khiển ở quy mô lớn đối với
8
RCM là phải bao phủ toàn miền (Kida và nnk, 1991;. Cocke và LaRow, 2000; Storch và nnk, 2000.). Để làm được điều này có 2 phương pháp lồng ghép được thực hiện: lồng ghép 2 chiều (two way nesting - TWN) và lồng ghép một chiều (one way nesting). Sơ đồ Hình 1.5 minh họa cho quá trình lồng ghép RCM vào GCM để thực hiện hạ thấp quy mô từ lưới toàn cầu về khu vực. Một cách đơn giản có thể hiểu kỹ thuật này như sau: Đầu tiên GCM được chạy với độ phân giải thô trên lưới toàn cầu, sau đó sản phẩm mô hình này sẽ được làm đầu vào cho RCM để thực hiện mô phỏng và dự báo khí hậu ở độ phân giải cao hơn.
Hình 1.5. Minh họa sơ đồ lồng ghép RCM vào GCM Kỹ thuật lồng ghép một mô hình RCM vào GCM có nguồn gốc từ phương
pháp dự báo thời tiết số trị, việc sử dụng các RCM cho ứng dụng mô phỏng khí hậu được khởi xướng bởi Dickinson và nnk (1989), Giorgi (1990). Cơ sở của ý tưởng này là sử dụng kỹ thuật lồng ghép một chiều (one way nesting), các quá trình vật lý quy mô lớn được mô phỏng và dự báo bởi mô hình hoàn lưu chung toàn cầu (GCM) và các trường khí tượng của GCM là điều kiện ban đầu, điều kiện biên của mô hình khí hậu khu vực (RCM). Thông tin trong quá trình mô phỏng RCM không được phản hồi đến GCM. Ngày nay, các RCM được ứng dụng rộng rãi trong các mô phỏng, dự báo và dự tính khí hậu (Hostetler et al, 1994, 2000). Các RCM có thể được chạy với độ phân giải ngang có thế đến 10km hoặc nhỏ hơn. Ngoài ra, nhiều kết quả nghiên cứu gần đây cho thấy RCM cho kết quả mô phỏng khá tốt khí hậu khu vực trong nhiều năm. Trong những
9
năm gần đây, các RCM liên tục được cải tiến, phát triển và bổ sung nhiều sơ đồ thành phần nhằm cải tiến chất lượng mô hình.
Tuy nhiên, kỹ thuật lồng ghép này cũng tồn tại những hạn chế, đó là sai số mô phỏng RCM phụ thuộc vào chất lượng trường toàn cầu của GCM và thiếu sự tương tác hai chiều giữa kết quả mô hình RCM và GCM. Ngoài ra, thực tế cho thấy, đối với một ứng dụng mô hình RCM nhất định chất lượng mô phỏng phù thuộc khá nhiều vào các lựa chọn tham số hóa vật lý, độ phân giải và miền tính, phương pháp đồng hóa số liệu, phương pháp xử lý vùng đệm (Giorgi và Mearns, 1991, 1999; Ji và Vernekar 1997).
Bên cạnh kỹ thuật lồng ghép một chiều, chúng ta còn biết đến kỹ thuật lồng ghép hai chiều (two way nesting) một RCM vào GCM. Theo Philip Lorenz và Daniela Jacob (2005, 2008), hệ thống mô hình lồng ghép hai chiều bao gồm GCM và RCM được chạy đồng thời song song với nhau trong cùng một hệ thống (Hình 1.6). Chúng ta có thể lồng ghép đồng thời một hoặc nhiều miền tính khu vực vào trong miền tính toàn cầu. GCM cung cấp điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho RCM, sau đó RCM sẽ thực hiện các tính toán và gửi dòng phản hồi (feedback) lại GCM quá trình này cứ tiếp diễn cho đến khi hoàn thành tính toán. Theo các tác giả nêu trên, chất lượng mô phỏng khí hậu của GCM được cải tiến đáng kể khi chạy lồng ghép hai chiều với một RCM mà không cần tăng độ phân giải ngang.
Điều kiện tiên quyết khi lồng ghép RCM vào GCM đó là RCM phải được điều khiển ở biên xung quanh bởi GCM. Có thể hiểu đơn giản hai kỹ thuật này như sau: Đối với lồng ghép một chiều, các mô hình được chạy hoàn toàn riêng biệt với nhau, RCM chỉ sử dụng sản phẩm của GCM sau khi đã chạy xong. Với lồng ghép hai chiều, khi đó RCM và GCM sẽ được thiết kế chạy song song với nhau trên cùng một hệ thống và các tính toán giữa hai mô hình được phản hồi lại cho nhau. Do vậy, khi thực hiện lồng ghép hai chiều, chất lượng mô phỏng và dự báo khí hậu của GCM sẽ bị thay đổi. Tuy nhiên, đối với lồng ghép một chiều thì không xảy ra điều này.
10
Hình 1.6. Sơ đồ mô tả lồng ghép hai chiều mô hình khu vực REMO vào mô hình toàn cầu ECHAM4 trong nghiên cứu của Philip Lorenz
1.2. Các nghiên cứu trên thế giới Năm 1989, trong nghiên cứu của Dickinson “Mô hình hóa khí hậu khu
vực cho miền Tây nước Mỹ” đã sử dụng phương pháp tiếp cận bằng mô hình số trị để mô phỏng khí hậu khu vực, bằng việc sử dụng mô hình MM4 lồng ghép một chiều với mô hình toàn cầu CCM1. Miền tính cho mô hình MM4 trong nghiên cứu được minh họa trên Hình 1.7. Trong nghiên cứu này, CCM1 được chạy với độ phân giải ngang 500x500km để cung cấp đầu vào cho mô hình MM4 ở độ phân giải 60x60km. Khi sử dụng mô hình MM4 lồng ghép một chiều với mô hình CCM1 cho kết quả cải thiện hơn nhiều đối với mô phỏng mưa, nhiệt và bão so với khi chỉ sử dụng mô hình CCM1 (Chỉ duy nhất kết quả mô phỏng lượng mưa tháng 1 là sai lệch nhiều so với thực tế) [17].
Năm 1990, trong nghiên cứu “Mô phỏng khí hậu khu vực bằng mô hình khí hậu khu vực hạn chế (LAM) lồng ghép với mô hình chung toàn cầu (GCM)” của Giorgi (1990), GCM được sử dụng để mô phỏng các trường khí tượng quy mô lớn và sau đó LAM sẽ mô phỏng ảnh hưởng của khu vực đến các biến khí tượng ở quy mô khu vực, các cưỡng bức quy mô dưới lưới mô hình toàn cầu để mô phỏng khí hậu tháng 1 của nước Mỹ. GCM/CCM1 được chạy với các bộ số liệu 4.5X7.5o (T15) và 2.89X2.89 (T42) để cung cấp điều kiện biên cho mô hình MM4 (Hình 1.8) [18].
11
Hình 1.7. Minh họa miền tính mô hình MM4 trong nghiên cứu của Dickinson
năm 1989 [17]
Hình 1.8. Minh họa miền tính mô hình MM4 trong nghiên cứu của Giorgi 1990
[18]
Năm 1991, các kết quả nghiên cứu của Giorgi và Marinucci về mô phỏng cho khu vực châu Âu vào tháng 1 và tháng 7 năm 1979 bằng RegCM1 đã được chọn làm kết quả mẫu. Qua nhiều kết quả thí nghiệm mô phỏng cho khu vực châu Âu và Mỹ (Giorgi 1990; Giorgi 1991; Hostetler-Giorgi 1992; Marinucci-Giorgi 1992; Giorgi 1992, 1993) đã khẳng định khả năng sử dụng mô hình RegCM lồng ghép vào trong một GCM trong nghiên cứu khí hậu (Hình 1.9) [19].
Hình 1.9. Minh họa miền tính mô hình RegCM1 và kết quả đánh giá mô phỏng trong nghiên cứu của Giorgi và Marinucci năm 1991 [19]
12
Rosmeri Forfírio Da Rocha và nnk (2006) đã nghiên cứu thử nghiệm chạy lồng ghép một chiều mô hình RegCM với mô hình toàn cầu HadCM3 của Trung tâm Hadley, Vương quốc Anh để thực hiện các mô phỏng khí hậu thời kỳ 1960-1971 cho khu vực Nam Mỹ (Hình 1.10) [29].
Năm 2006, Noah S. Diffenbaugh và nnk trong nghiên cứu của mình đã chạy thử nghiệm mô hình RegCM3 với số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM 3.0 (RegCM_CAM) để đánh giá khả năng mô phỏng lượng mưa mùa hè 1999 trên toàn nước Mỹ dưới tác động của thay đổi bức xạ và nhiệt độ mặt nước biển (SST). Trong thí nghiệm này, các tác giả chạy mô hình CAM3 với độ phân giải T42, 26 mực thẳng đứng. Các kết quả nghiên cứu cho thấy, các mô phỏng đối với lượng mưa mùa hè chịu tác động lớn bởi sự thay đổi thành phần bức xạ mặt trời, tuy nhiên tác động của sự thay đổi SST là không đáng kể (Hình 1.11) [23].
Hình 1.10. Minh họa miền tính và độ cao địa hình trong nghiên cứu của
Rosmeri Forfírio Da Rocha năm 2006 [29]
Hình 1.11. Minh họa so sánh kết quả mô phỏng lượng mưa mùa hè năm 1999 với số
liệu thực trong nghiên cứu của Noah S. Diffenbaugh năm 2006 [23]
Deng Weitao (2008, 2009) đã thử nghiệm chạy mô hình RegCM3 với số
liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM 3.0 để nghiên cứu khả năng dự báo mưa mùa hè trên lãnh thổ Trung Quốc (Hình 1.12). Trong nghiên cứu này, thời kỳ 1984-2000 được lựa chọn làm thời kỳ kiểm nghiệm mô hình (Hindcast) và thời kỳ 2003-2007 được lựa chọn làm thời kỳ dự báo thực (Real time forecast). Kết quả cho thấy, RegCM3 được chạy với số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM 3.0 cho các kết quả dự báo khá tốt. Trong đó, dự báo cho khu vực
13
phía Đông tốt hơn phía Tây, mức độ tin cậy của các dự báo cho khu vực phía Tây – Bắc Trung Quốc là thấp nhất. Bên cạnh đó, trong nghiên cứu này tác giả cũng giới thiệu các phương pháp và kết quả hiệu chỉnh sai số dự báo bằng mô hình [25, 26]. Hình 1.13 minh họa kết quả đánh giá sai số dự báo lượng mưa trong nghiên cứu của tác giả.
Gần đây, Ju Lixia và Lang Xianmei (2011) đã công bố công trình nghiên cứu thử nghiệm dự báo khí hậu mùa hè ở Trung Quốc bằng cách lồng ghép mô hình RegCM3 với mô hình IAP9L-AGCM, các kết quả cho thấy mô hình dự báo khá tốt ở Trung Quốc [28].
Hình 1.12. Minh họa phương pháp tiếp cận nghiên cứu của Deng Weitao trong nghiên cứu dự báo mưa mùa hè trên lãnh thổ Trung Quốc bằng hệ thống mô hình CAM 3.0
kết hợp với RegCM3 [25, 26]
14
Hình 1.13. Minh họa các kết quả đánh giá trong nghiên cứu của Deng Weitao [25, 26]
1.3. Các nghiên cứu ở trong nước có liên quan
Ở nước ta, ứng dụng các mô hình số trị trong nghiên cứu khí hậu được thực hiện từ đầu những năm 2000, đã nhiều công trình nghiên cứu được công bố và có ý nghĩa khoa học cao. Đi đầu trong hướng nghiên cứu này phải kể đến các tác giả Kiều Thị Xin, Phan Văn Tân, Trần Quang Đức, Hồ Thị Minh Hà (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên), Nguyễn Văn Thắng (Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường),… Trong đó, các công trình nghiên cứu được công bố chủ yếu về mô hình RegCM3. Số lượng công trình nghiên cứu về mô hình CAM, cũng như mô hình lồng ghép RegCM_CAM chưa nhiều.
Nghiên cứu đầu tiên về mô hình RegCM ở Việt Nam được công bố vào năm 2000 của Kiều Thị Xin. Trong nghiên cứu này, các tác giả giới thiệu về hệ thống mô hình RegCM và một số kết quả mô phỏng khí hậu nhằm chứng minh khả năng áp dụng RegCM vào nghiên cứu khí hậu và biến đổi khí hậu khu vực Đông Nam Á-Việt Nam. Hình 1.14 minh họa một số kết quả mô phỏng bằng mô hình RegCM trong nghiên cứu [15].
Tiếp theo nghiên cứu thử nghiệm thành công mô hình RegCM ở Việt Nam vào năm 2000, các nghiên cứu thử nghiệm của tác giả Kiều Thị Xin bằng mô hình RegCM3 tiếp tục được thực hiện trong đề tài cấp Nhà nước năm 2004-2005 “Nghiên cứu mô phỏng các hiện tượng khí hậu bất thường hạn mùa trên khu vực bán đảo Đông Dương – biển Đông bằng mô hình thủy động”.
15
Hình 1.14. Minh họa kết quả thử nghiệm mô phỏng đường dòng và lượng mưa trong nghiên cứu của Kiều Thị Xin năm 2000 [15]
Năm 2004, nhóm tác giả thuộc Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường (Nguyễn Văn Thắng, Lê Văn Thiện) đã chạy thử nghiệm mô hình RegCM mô phỏng cho 2 tháng xảy ra lũ lụt lịch sử ở Trung Trung Bộ, Việt Nam (tháng 11 năm 1999, tháng 10 năm 2003) [13].
Trong nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính bất đồng nhất bề mặt đệm đến các trường nhiệt độ và lượng mưa mô phỏng bằng mô hình RegCM trên khu vực Đông Dương và Việt Nam” của Phan Văn Tân và nnk (2005) đã chỉ ra rằng, dòng năng lượng ẩn nhiệt, hiển nhiệt, lượng mưa, cường độ mưa và tỷ lệ giáng thủy sinh ra do đối lưu và không đối lưu trong mô hình rất nhạy với những thay đổi mặt đệm [6].
Năm 2008, Phan Văn Tân và nnk trong công trình “Nghiên cứu độ nhạy của mô hình khí hậu khu vực RegCM3. Phần I: Ảnh hưởng của điều kiện biên đến kết quả mô phỏng khí hậu hạn mùa khu vực Việt Nam và Đông Nam Á” đã trình bày kết quả thực hiện 5 thí nghiệm số đối với mô hình RegCM3 để mô phỏng khí hậu Việt Nam – Đông Nam Á cho các mùa đông, mùa hè các năm 1996-1998 khi sử dụng 3 loại số liệu tái phân tích toàn cầu (ERA40, NNRP1 và NNRP2) và 2 loại số liệu SST (OISST và sst_mnmean) khác nhau. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, ảnh hưởng của các loại số liệu tái phân tích toàn cầu khác nhau đối với nhiệt độ và lượng mưa là không rõ rệt. Sự khác biệt giữa các mô phỏng
16
là khá nhỏ, tuy vậy về mùa đông thể hiện rõ hơn về mùa hè, nhất là đối với lượng mưa. Trên lãnh thổ Việt Nam, RegCM3 cho mô phỏng nhiệt độ thấp hơn quan trắc, còn lượng mưa mô phỏng cao hơn quan trắc. Xét tổng thể, các tác giả cho rằng so với NNRP1 và NNRP2, số liệu ERA40 cho kết quả mô phỏng của RegCM3 phù hợp nhất điều kiện khí hậu bề mặt khu vực Việt Nam và Đông Nam Á [7].
Cũng trong năm 2008, Phan Văn Tân và nnk tiếp tục công bố kết quả nghiên cứu về mô hình RegCM3 trong công trình “Nghiên cứu độ nhạy của mô hình khí hậu khu vực RegCM3. Phần II: Ảnh hưởng của các sơ đồ tham số hóa đối lưu đến kết quả mô phỏng khí hậu hạn mùa khu vực Đông Nam Á”. Các tác giả đã thử nghiệm chạy mô phỏng khí hậu năm 1996-1998 bằng mô hình RegCM3 với bốn tùy chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu Kuo, Grell-AS74. Grell-FC80 và MIT-Emanuel. Nghiên cứu nhằm mục đích thử nghiệm độ nhạy của RegCM3 đối với các sơ đồ tham số hóa đối lưu này, qua đó chỉ ra được sơ đồ thích hợp nhất cho khu vực Việt Nam. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng, thí nghiệm với sơ đồ MIT-Emanuel cho kết quả mô phỏng nhiệt độ phù hợp nhất và thí nghiệm với sơ đồ Grell-AS74 cho kết quả mô phỏng mưa phù hợp với thực tế nhất [8].
Năm 2008, Hồ Thị Minh Hà đã sử dụng mô hình khí hậu khu vực RegCM3 làm công cụ trong công trình “Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp thủy động và thống kê”. Các thử nghiệm về các sơ đồ tham số hóa đối lưu khác nhau cho thấy tham số hóa đối lưu ảnh hưởng lớn đến nhiệt độ và lượng mưa mô phỏng của RegCM3. Trong số các sơ đồ tham số hóa vật lý của RegCM3, sơ đồ Grell (1993) với giả thiết khép kín mô hình mây của Arakawa-Schubert (GAS) cho kết quả mô phỏng hợp lý hơn cả. Tác giả cũng đã thử nghiệm đưa sơ đồ tham số hóa Teidke vào mô hình nhằm cải thiện kết quả mô phỏng khu vực Việt Nam [3].
Kiều Thị Xin và nnk (2009) trong công trình “Mô hình Khí hậu khu vực RegCM3 và khả năng dự báo khí hậu mùa khu vực Đông Nam Á-Việt Nam” đã chỉ ra rằng RegCM3 hoàn toàn có thể sử dụng cho mục đích dự báo khí hậu mùa khu vực Đông Nam Á khi có phân tích và dự báo tốt từ một mô hình dự báo khí
17
hậu toàn cầu hạn mùa dùng làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên biến đổi theo thời gian cho RegCM3 cùng với dự báo nhiệt độ mặt nước biển biến đổi theo thời gian từ một mô hình đại dương hay mô hình lồng ghép khí quyển – đại dương [16].
Thái Thị Thanh Minh và nnk (2009) trong công trình “Nghiên cứu ảnh hưởng của sơ đồ tham số hóa đối lưu đến kết quả mô phỏng trường nhiệt-mưa trên khu vực Việt Nam và lân cận bằng mô hình khí hậu khu vực (RegCM3)” đã thử nghiệm chạy mô hình RegCM3 với các lựa chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu Kuo (1997) và Grell (1993, với các lựa chọn AS (GAS) và FC (GFC)) cho đợt El Nino 1997-1998. Các kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng sơ đồ Grell-GAS cho kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa tốt hơn so với các sơ đồ Kuo và GFC [5].
Lương Mạnh Thắng (2010) với công trình “Nghiên cứu ảnh hưởng của vùng đệm và độ phân giải đến sự mô phỏng khí hậu Việt Nam và phụ cận” đã tập trung vào giải quyết ba vấn đề. Chọn kích cỡ miền tính thích hợp sao cho biên không quá gần, đảm bảo cho RCM tự do tạo ra các quá trình quy mô nhỏ, hay không quá xa khiến RCM mất đi điều khiển từ các trường quy mô lớn bên ngoài. Chọn độ phân giải thích hợp để nắm bắt được các quá trình quy mô vừa. Xử lý vùng đệm bằng phương pháp thích hợp sao cho sai số do sai lệch giữa trường quy mô lớn từ bên ngoài và trường quy mô vừa bên trong miền tính không làm hỏng kết quả mô phỏng của RCM. Kết quả nghiên cứu của tác giả cho rằng kích cỡ miền ảnh hưởng nhiều đến kết quả mô phỏng lượng mưa cả mùa hè, mùa đông và các tháng chuyển tiếp từ hè sang đông. Miền càng lớn mô phỏng mưa mùa đông càng chính xác. Nhiệt độ tính toán tại mực 2m có kết quả gần với thực tế hơn khi vị trí biên sát với vùng nghiên cứu; nói cách khác, miền tính nhỏ cho dự báo nhiệt độ tốt hơn miền lớn. Độ phân giải tinh hơn không có vai trò cải thiện mô phỏng mưa trên khu vực Việt Nam, thậm chí trong vài trường hợp cụ thể còn cho kết quả không tốt. Nhiệt độ mực 2m phụ thuộc lớn vào độ tinh của địa hình nên việc chi tiết hóa với độ phân giải tinh hơn cho kết quả khác biệt trông thấy đối với những vùng có địa hình phức tạp. Ở những vùng còn lại yếu tố này làm thay đổi nhiệt độ một cách không đáng kể. Hình
18
1.15 minh họa cho các miền tính được lựa chọn trong nghiên cứu của tác giả [12].
Hình 1.15. Minh họa nghiên cứu lựa chọn miền tính cho mô hình RegCM3 trong công trình nghiên cứu của Lương Mạnh Thắng [12]
Năm 2012, trong nghiên cứu “Khả năng mô phỏng hạn mùa của mô hình RegCM3 với các sơ đồ tham số hóa đối lưu khác nhau” của Nguyễn Quang Trung, Phan Văn Tân và Ngô Đức Thành đã thử nghiệm chạy mô hình RegCM3 với các lựa chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu Kuo, MIT Emanuel và Grell (Giả thiết khép kín Arakawa và Schubert). Các trường khí hậu mô phỏng của RegCM3 đã được đánh giá bằng cách so sánh với số liệu CRU và số liệu quan trắc từ mạng lưới trạm khí tượng Việt Nam. Các tác giả cho rằng, RegCM3 đã tái tạo tương đối hợp lý các trường độ cao địa thế vị, trường gió và nhiệt độ 2m trung bình. Phân bố của nhiệt độ mô phỏng nhìn chung khá phù hợp với phân bố nhiệt độ quan trắc trên khu vực Việt Nam với sai số hệ thống vào khoảng 1oC khi so sánh với CRU. Sự khác biệt giữa các thí nghiệm thể hiện khá rõ ràng, đặc biệt là trường lượng mưa. Trong ba sơ đồ tham số hóa đối lưu, sơ đồ Grell cho kết quả mô phỏng hợp lý hơn cả [14].
Như vậy, trong những năm gần đây việc nghiên cứu ứng dụng mô hình RegCM ở nước ta được nhiều tác giả quan tâm. Trong đó, có nhiều công trình có ý nghĩa khoa học cao, đã chỉ ra những điểm mạnh, yếu của mô hình và cũng có
19
nhiều công trình đưa ra các khuyến nghị khi áp dụng mô hình ở nước ta dựa trên các kết quả thực nghiệm.
Bên cạnh các kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình khí hậu khu vực RegCM đã được thực hiện, nhóm tác giả thuộc trường Đại học Khoa học Tự nhiên cũng đã tiến hành các nghiên cứu về mô hình toàn cầu CAM. Các kết quả nghiên cứu tiêu biểu về mô hình CAM được thể hiện trong các nghiên cứu của Trần Quang Đức (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội). Cụ thể, một số nghiên cứu tiêu biểu của tác giả (2005-2006) thuộc đề tài “Nghiên cứu khả năng khai thác bộ mô hình khí hậu CAM3.0” và sau đó là đề tài “Nghiên cứu khả năng mô phỏng khí hậu của mô hình CAM” năm 2007-2008.
Năm 2007, nghiên cứu “Mô hình khí hậu khí quyển CAM3.0” của Trần Quang Đức, là công trình nghiên cứu đầu tiên về mô hình CAM3.0 ở Việt Nam được công bố. Trong nghiên cứu này, tác giả giới thiệu chi tiết về hệ thống mô hình CAM 3.0, một số kết quả nghiên cứu thử nghiệm mô phỏng khí hậu đối với trường áp suất mực biển và nhiệt độ bề mặt năm 1980. Tác giả cho rằng, mô phỏng một tháng mùa đông và mùa hè cho thấy trường áp suất bề mặt tương đối tương đồng với trường thực, đối với trường nhiệt độ bề mặt sự tương đồng với trường thực còn đặc biệt tốt hơn và kết quả mô phỏng tốt hơn ở Nam Bán Cầu [1].
Đến năm 2008, tác giả Trần Quang Đức tiếp tục công bố công trình nghiên cứu “Tham số hóa bức xạ trong mô hình khí hậu khí quyển CAM3.0”. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành chạy thử nghiệm mô phỏng khí hậu 2 năm 1975 và 1980, với bước thời gian 1200 giây, miền tính toàn cầu với lưới 64x129 (64 điểm theo kinh hướng và 128 điểm theo vĩ hướng), điều kiện biên và điều kiện ban đầu từ nguồn số liệu của NCEP. Kết quả nghiên cứu cho thấy, trường áp suất mực biển tương đối tương đồng với trường thực, đặc biệt là dải áp thấp xích đạo, áp cao cận nhiệt đới, dải áp vĩ độ trung bình và sự dịch chuyển theo mùa khá rõ ràng của các trung tâm tác động này. Các tâm áp cao và thấp mô phỏng có hình dạng và vị trí gần với thực tế, ở Nam Bán Cầu có kết quả mô phỏng tốt hơn [2].
20
Hình 1.16. Minh họa kết quả thử nghiệm mô phỏng khí áp mực nước biển trong nghiên cứu của Trần Quang Đức [2]
Cũng với những thành công trong nghiên cứu mô hình khu vực RegCM và mô hình toàn cầu AGCM/CAM 3.0 ở Việt Nam, nhóm tác giả thuộc trường Đại học Khoa học Tự nhiên- Hà Nội cũng đã công bố một số công trình nghiên cứu về khả năng lồng ghép RegCM với CAM 3.0 trong các thí nghiệm mô phỏng và dự báo khí hậu ở Việt Nam. Có thể kể ra một số công trình tiêu biểu như sau:
Phan Văn Tân và nnk (2009) trong nghiên cứu “Về khả năng ứng dụng mô hình RegCM vào dự báo hạn mùa các trường khí hậu bề mặt ở Việt Nam đã thử nghiệm mô phỏng khí hậu bằng mô hình RegCM3 cho 3 tháng mùa hè 6-8/1999 với số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM 3.0. Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng trường nhiệt độ và lượng mưa mô phỏng của RegCM3 khi sử dụng điều kiện ban đầu và điều kiện biên từ sản phẩm của mô hình CAM và số liệu ERA40 (RegCM−ERA) khá phù hợp với nhau. Việc kết hợp mô hình CAM với mô hình RegCM tạo thành một qui trình khép kín cho mục đích dự báo mùa các trường khí hậu Việt Nam là hoàn toàn có thể thực hiện được. Việc sử dụng sản phẩm của mô hình CAM làm đầu vào cho RegCM đã chứng minh được khả năng ứng dụng vào nghiệp vụ hệ thống hai mô hình này [9].
21
Trong đề tài khoa học cấp Nhà nước của Phan Văn Tân (2009-2010) “Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phó” đã thử nghiệm đánh giá chất lượng dự báo khí hậu bằng mô hình CAM-SOM cho hai năm 1975 và 1980. Các tác giả cho rằng, hệ thống mô hình này có thể dự báo được về cơ bản phân bố theo không gian của các trường khí áp bề mặt trung bình và nhiệt độ mặt nước biển. Bên cạnh đó, trong đề tài này, nhóm tác giả chạy dự báo bằng mô hình CAM-SOM cho thời kỳ 12/2000-12/2005, sau đó sử dụng số liệu dự báo này làm đầu vào cho mô hình RegCM (RegCM_CAM-SOM). Kết quả thử nghiệm cho 5 lần dự báo với thời hạn 1 năm và thời điểm bắt đầu dự báo là 1/1 hàng năm (2001-2005) đã được đánh giá sai số dựa trên hai chỉ số thống kê ME và RMSE khi sử dụng số liệu quan trắc thực tế ở Việt Nam [11].
Hình 1.17. Minh họa kết quả đánh giá mô hình trong nghiên cứu của Phan Văn Tân
năm 2009-2010 [11] Như vậy, qua phần tổng quan các nghiên cứu ở trong và ngoài nước như
phân tích ở trên có thể nhận thấy rằng, hướng nghiên cứu ứng dụng các mô hình số trị đã và đang phát triển rất mạnh trên thế giới và ở Việt Nam. Nhiều công trình nghiên cứu về mô hình RegCM và CAM3.0 đã được thực hiện và các kết
22
quả nghiên cứu này có ý nghĩa khoa học cao. Hướng nghiên cứu kết hợp mô hình RegCM và mô hình CAM cũng đã được thực hiện ở trong và ngoài nước. Tuy nhiên, số lượng các công trình nghiên cứu theo hướng kết hợp RegCM3 với CAM 3.0 ở trong nước còn hạn chế và mới dừng lại ở một số trường hợp thử nghiệm mô phỏng, thời gian mô phỏng ngắn và chưa có thử nghiệm nào tính đến ảnh hưởng của miền tính mô hình khu vực, tác động của ENSO, … Trong nghiên cứu của này của luận văn, mô hình CAM 3.0 được thiết lập chạy mô phỏng khí hậu trong 3 năm từ 1997-1999, sản phẩm mô phỏng này sẽ được dùng làm đầu vào cho mô hình RegCM3. Ở đây, RegCM3 sẽ được chạy mô phỏng thời kỳ 1997-1999 với các lựa chọn miền tính khác nhau và có tính đến khả năng mô phỏng tác động của ENSO đến khí hậu nước ta.
23
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nội dung chính của chương này trình bày về phương pháp tiếp cận nghiên cứu, hai mô hình RegCM3 và CAM 3.0, số liệu sử dụng và phương pháp đánh giá mô phỏng.
2.1. Tiếp cận nghiên cứu Cách tiếp cận nghiên cứu trong luận văn là ứng dụng mô hình số trị, ở đây
mô hình RegCM3 được lồng ghép một chiều (one way nesting) vào mô hình toàn cầu CAM 3.0. Trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu đã có ở trong và ngoài nước, mô hình CAM 3.0 được thiết kế chạy mô phỏng khí hậu và cung cấp đầu vào cho RegCM3.
Hình 2.1 trình bày quy trình thực hiện nghiên cứu của luận văn. Trước tiên, mô hình CAM 3.0 sẽ được thiết lập để thực hiện các mô phỏng khí hậu toàn cầu thời kỳ 12/1996-12/1999, với thời gian chạy 1 tháng khởi động mô hình (spin-up) từ 1/12-31/12/1996. Số liệu đầu vào bao gồm các điều kiện biên, điều kiện ban đầu và số liệu bề mặt, địa hình được cung cấp bởi NCEP. Sau khi chạy mô phỏng khí hậu xong, tiến hành các so sánh đánh giá mô phỏng với số liệu tái phân tích toàn cầu “gần thực” NNRP2. Sau đó, sử dụng các trường số liệu cần thiết làm đầu vào cho mô hình RegCM3.
Mô hình RegCM3 sẽ được chạy theo các thiết kế thí nghiệm khác nhau để thực hiện mô phỏng khí hậu thời kỳ 12/1996-12/1999. Số liệu đầu vào cho mô hình RegCM3 bao gồm số liệu bề mặt, địa hình và các điều kiện biên, ban đầu được cung cấp bởi mô hình CAM 3.0. Sản phẩm mô phỏng khí hậu của CAM 3.0 và RegCM_CAM được lựa chọn đánh giá bao gồm trường gió và độ cao địa thế vị các mực 850, 500, 200mb, nhiệt độ và lượng mưa. Các kết quả mô phỏng độ cao địa thế vị và trường gió sẽ được đánh giá theo số liệu tái phân tích NNRP2. Mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa sẽ được đánh giá theo số liệu CRU và số liệu quan trắc tại một số trạm tiêu biểu của Việt Nam.
24
Hình 2.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu
2.2. Mô hình CAM 3.0 CAM 3.0 (Cummunity Atmosphere Model) là mô hình khí quyển cộng
đồng và là một trong bốn mô hình thành phần thuộc hệ thống mô hình CCSM. Cũng như các phiên bản trước, CAM 3.0 được thiết kế là một mô hình thuộc hệ thống mô hình hoàn lưu chung GCM của NCAR phù hợp cho các nghiên cứu khí hậu (Collins và nnk. 2004). CAM 3.0 có thể được chạy như là một AGCM độc lập hoặc như là một thành phần thuộc hệ thống mô hình khí hậu cộng đồng (CCSM; Collins et al. 2006a). Khi chạy CAM 3.0 độc lập như là một AGCM, mô hình được tích hợp với mô hình đất cộng đồng (Community Land Model -CLM; Bonan và nnk 2002; Oleson và nnk 2004), mô hình băng biển nhiệt động lực (Thermodynamic sea ice model) và dữ liệu đại dương hoặc tùy chọn mô hình đại dương lớp mỏng (Slab ocean model – SOM). Trong chế độ chạy lồng
25
ghép, CAM 3.0 được tích hợp cùng với CLM, mô hình băng biển cộng đồng (CSIM5; Briegleb và nnk 2004) và chương trình đại dương song song (POP; Smith and Gent 2002). Mô hình băng biển nhiệt động lực học được sử dụng cho việc chạy độc lập là một thành phần thuộc CSIM5. Chế độ chạy độc lập phù hợp cho các nghiên cứu về hoàn lưu khí quyển và nhiệt độ mặt nước biển, cũng có thể được sử dụng cho các tính toán ước lượng các cưỡng bức khí hậu ví dụ như sự gia tăng khí CO2 trong khí quyển do hoạt động của con người. Mô hình hoàn lưu chung đầy đủ CCSM phù hợp cho các nghiên cứu tương tác khí quyển, đại dương, băng biển và bề mặt ở các qui mô thời gian mùa và năm.
Thế hệ đầu tiên của mô hình khí quyển cộng đồng (CAM) là các mô hình khí hậu cộng đồng (CCMs). Phiên bản đầu tiên là CCM0 (Washington 1982; Williamson 1983), tiếp theo là CCM1 (Williamson và nnk. 1987) và CCM2 (Hack và nnk. 1993) và cuối cùng là CCM3 (Kiehl và nnk. 1998). CCM3 là phiên bản đầu tiên trong các CCMs được thiết kế giúp người sử dụng có thể linh động trong việc chạy mô hình độc lập như một AGCM hoặc là một thành phần thuộc hệ thống mô hình hệ thống khí hậu đầy đủ (CSM1; Boville và Gent 1998). Việc cải tiến mô hình đã dẫn tới thay đổi thuật ngữ chỉ tên của các mô hình. Sau khi CCM3 và CSM1 được công bố, nhóm nghiên cứu thuộc NCAR đã quyết định đổi tên AGCM thành mô hình khí quyển cộng đồng (CAM) và là một mô hình thành phần của CCSM. CAM2 và CCSM2 được công bố vào tháng 5 năm 2002 (Kiehl và Gent 2004). Ngay sau khi được công bố, CAM2 và CCSM2 thể hiện sai số mang tính hệ thống và cần được cải thiện kỹ năng mô phỏng khí hậu. Những sai số đáng kể như nhiệt độ bề mặt mô phỏng lớn hơn thực tế, nhiệt độ thấp hơn ở tầng đối lưu hạn trên khu vực nhiệt đới, sai số về thông lượng bề mặt ở các khu vực ven biển, mô phỏng yếu các xoáy thuận nhiệt đới và mô phỏng sai về cấu trúc của dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ). Qua nhiều nghiên cứu cải tiến, CCSM3 và CAM3.0 được công bố vào tháng 6 năm 2004. Mã nguồn, tài liệu hướng dẫn, các bộ số liệu đầu vào … cho mô hình CAM 3.0 được công bố trên trang web http://www.ccsm.ucar.edu/models/atm-cam. Sơ đồ Hình 2.2 mô tả các thành phần chính của mô hình CCSM3.
Sau khi CAM 3.0 được công bố, đã có nhiều nghiên cứu nhằm đánh giá kỹ năng mô phỏng và dự báo của mô hình. Các kết quả đánh giá kỹ năng mô
26
phỏng hoàn lưu thủy văn bằng mô hình CAM 3.0 được thể hiện trong nghiên cứu của Hack và nnk (2006) và Rasch (2006b), các đánh giá về động lực được thể hiện trong nghiên cứu của Hurrell và nnk (2006). Các đánh giá khác về mô phỏng khí quyển và các cải tiến của mô hình được trình bày trong nghiên cứu tổng quan CCSM3 của Collins và nnk (2006a). Một điều đáng lưu ý đó là những cải tiến trong mô phỏng khí hậu có liên quan đến việc cải tiến mô hình bề mặt đất. Những cải tiến về mô hình CLM được trình bày trong nghiên cứu của Bonan và nnk (2002). Nhiều thay đổi về vật lý và động lực học của mô hình CAM 3.0 được đưa ra trong nghiên cứu của Collins và nnk (2004).
Hình 2.2. Minh họa mô hình CAM 3.0 trong hệ thống mô hình CCSM3 [30]
Mô hình CAM 3.0 có thể được mô tả bởi ba khối chính: (i) khối số liệu đầu vào, (ii) khối tính toán xử lý CAM 3.0, (iii) khối kết quả đầu ra (Hình 2.3).
Hình 2.3. Sơ đồ khối cấu trúc mô hình CAM 3.0
27
Khối số liệu đầu vào gồm số liệu khí nhà kính, khối số liệu điều kiện ban đầu, số liệu ozon, … được mô tả trên Bảng 2.1. Các loại số liệu điều kiện ban đầu được liệt kê trong Bảng 2.2.
Bảng 2.1. Số liệu đầu vào mô hình CAM 3.0 STT Số liệu đầu vào
1 Số liệu khí nhà kính 2 Khối số liệu điều kiện ban đầu 3 Số liệu Ozon 4 Số liệu bức xạ 5 Số liệu khí Sulfat 6 Số liệu nhiệt độ mặt nước biển SST 7 Số liệu thực vật 8 Số liệu điều kiện ban đầu cho mô hình đất 9 Số liệu địa hình
10 Số liệu bề mặt độ phân giải cao
Bảng 2.2. Điều kiện ban đầu của mô hình CAM 3.0 STT Loại số liệu điều kiện ban đầu
1 Nhiệt độ 2 Thành phần gió kinh/vĩ hướng 3 Độ ẩm riêng hơi nước 4 Thế vị bề mặt 5 Dấu phân biệt đất/đại dương 6 Nhiệt độ bề mặt 7 Nhiệt độ bề mặt tuyết/băng 8 Độ dầy tuyết 9 Loại đất
CAM3.0 có thể chạy được với số liệu mô hình đại dương hoặc với số liệu
dự báo mô hình đại dương lớp mỏng. Số liệu mô hình đại dương đơn giản là đọc và nội suy số liệu nhiệt độ bề mặt biển (SST). Chạy thành phần số liệu đại dương cần phải có bộ số liệu SST thay đổi theo thời gian. Số liệu thành phần băng biển bao gồm số liệu độ bao phủ băng tuyết.
Khối tính toán xử lý CAM 3.0 gồm nhiều các chương trình con xử lý số liệu và tính toán: chương trình lập cấu hình, chương trình đọc số liệu, khối tính toán động lực, …được mô tả trên Bảng 2.3. Khối số liệu đầu ra gồm gần 300 biến. Giá trị của các biến được cho tại các nút lưới với độ phân giải của lưới là 2,5 độ kinh, vĩ và 26 mực theo chiều thẳng đứng (Bảng 2.4).
28
Những file kết quả sản sinh bởi CAM 3.0 đều ở định dang NetCDF chứa đựng số liệu khí quyển tại nút lưới. CAM 3.0 cũng tạo ra một loạt các file khởi động lại gồm những thông tin cần thiết để tiếp tục chạy nối tiếp, và một loạt các file điều kiện ban đầu được tạo ra đều đặn theo chu kỳ chứa đựng giá trị tức thời đối với những trường mà cần để chạy mô hình với kiểu chạy điều kiện ban đầu.
Bảng 2.3. Mô tả khối mô hình CAM 3.0 STT Khối tính toán xử lý trong CAM 3.0
1 Các chương trình lập cấu hình và thực thi 2 Chương trình đọc số liệu 3 Khối động lực 4 Mô hình số liệu đại dương 5 Mô hình đại dương lớp mỏng 6 Các sơ đồ tham số hóa vật lý 7 Chương trình so sánh kết quả 8 Mô hình cột đơn 9 Chương trình kiểm soát lưới 10 Mô hình băng biển 11 Mô hình đất 12 Chương trình kết nối các thành phần
Bảng 2.4. Sản phẩm đầu ra mô hình CAM 3.0
STT Sản phẩm đầu ra mô hình 1 Áp suất bề mặt PS (Pa)
2 Áp suất mực nước biển PSL (Pa)
3 Nhiệt độ T (K)
4 Độ ẩm riêng Q (kg/kg)
5 ….. (gần 300 biến)
Hệ tọa độ thẳng đứng được sử dụng trong mô hình là hệ tọa độ Lai (Hybrid) (Hình 2.4). Hệ tọa độ thẳng đứng Lai được phát triển vào năm 1981 với mục đích cung cấp khung áp dụng chung cho trục tọa độ thẳng đứng, trong đó bám sát theo địa hình ở gần bề mặt Trái đất và trở thành hệ tọa độ áp suất ở những lớp trên.
29
Hình 2.4. Hệ tọa độ thẳng đứng Lai trong CAM 3.0
2.3. Mô hình RegCM RegCM (Regional Climate Model) là một mô hình khí hậu khu vực được
cải tiến, phát triển qua nhiều năm và được sử dụng rộng rãi. Phiên bản đầu tiên của mô hình được phát triển vào cuối những năm 1980 (RegCM1, Dickinson và nnk, 1989; Giorgi, 1990), phiên bản thứ hai được công bố vào đầu những năm 1990 (RegCM2, Giorgi và nnk, 1993b; Giorgi và nnk, 1993c), cuối những năm 1990 là phiên bản RegCM2.5 (Giorgi và Mearns, 1999) và phiên bản thứ RegCM3 vào những năm 2000 (RegCM3, Pal và nnk, 2000).
RegCM là mô hình khu vực hạn chế đầu tiên được phát triển cho mục đích mô phỏng khí hậu hạn dài, dự tính khí hậu và được ứng dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khí hậu khu vực, từ các nghiên cứu về khí hậu quá khứ và dự tính khí hậu trong tương lai (Giorgi và Mearns, 1999; Giorgi và nnk, 2006).
Hệ thống RegCM là một mô hình cộng đồng, được xây dựng và cải tiến bởi cộng đồng những nhà khoa học từ nhiều nước trên thế giới, bao gồm các nhà khoa học ở các nước phát triển, cũng như ở các nước đang phát triển (Pal và nnk, 2007).
RegCM được thiết kế với mã nguồn mở, thân thiện với người sử dụng và có thể được áp dụng ở mọi khu vực trên thế giới. RegCM nhận được sự ủng hộ
30
của cộng đồng sử dụng mô hình khí hậu khu vực, hay RegCNET, một mạng lưới rộng rãi các nhà khoa học được điều phối bởi nhóm nghiên cứu về Vật lý Hệ thống Trái Đất thuộc Trung tâm quốc tế Abdus Salam về Vật lý Lý thuyết (ICTP), đang được cải tiến trong các nghiên cứu nâng cao và nghiên cứu ở các nước phát triển là một trong những mục đích chính của ICTP.
Động lực học của RegCM thế hệ thứ nhất dựa trên nền của MM4 chuẩn; mô hình coi khí quyển là nén được, vi phân toàn phần với cân bằng thủy tĩnh và hệ tọa độ Sigma.
MM4 là một phần trong hệ thống mô hình phức tạp được phát triển bởi các nhà khoa học tại NCAR-Pennsylvania State University (PSU) vào đầu những năm 1971. Mô hình MM4 là thế hệ mô hình thứ tư của mô hình gốc do Anthest và Warner (1978) xây dựng (thường gọi tắt là mô hình gốc AW). Các thành phần động lực chính trong mô hình MM4 bao gồm: hệ các phương trình cơ bản, tham số hóa các quá trình vật lý, các thuật toán số trị và điều kiện biên.
Phần vật lý của mô hình được tham số hóa bao gồm sơ đồ vận chuyển bức xạ NCAR CCM1 của Kiehl (1978), sơ đồ tính toán vật lý đất BATS 1A (Dickinson, 1986), sơ đồ vật lý lớp biên hành tinh [Deardoff, 1972] và sơ đồ tham số hóa đối lưu Kuo (Anthest, 1977).
Các kết quả thực nghiệm mô phỏng cho khu vực châu Âu vào tháng 1 và tháng 7 năm 1979 của Giorgi và Marinucci (1991) theo phiên bản thứ nhất RegCM1 đã được chọn làm kết quả mẫu. Qua nhiều kết quả thí nghiệm mô phỏng cho khu vực châu Âu và Mỹ (Giorgi 1990; Giorgi 1991; Hostetler-Giorgi 1992; Marinucci-Giorgi 1992; Giorgi 1992, 1993) đã khẳng định khả năng sử dụng một RegCM lồng vào trong một GCM cho nghiên cứu khí hậu.
Hệ tọa độ thẳng đứng của mô hình RegCM3 là hệ tọa độ thẳng đứng thủy tĩnh theo địa hình, ký hiệu là σ (Hình 2.5), được định nghĩa bởi
( ) /( )σ = − −t s tp p p p trong đó p là áp suất, pt là áp suất tại đỉnh mô hình, được
cho bằng hằng số và ps là áp suất tại bề mặt. σ bằng 0 tại đỉnh và bằng 1 tại mặt đất, mỗi mực mô hình được xác định bởi một giá trị của σ. Độ phân giải thẳng đứng trong lớp biên tinh hơn các lớp trên; và số các mực thay đổi tùy yêu cầu người sử dụng.
Trong RegCM3, lưới ngang có dạng xen kẽ - B Arakawa-Lamb đối với các biến vận tốc và các biến vô hướng (Hình 2.6). Các biến vô hướng (T, q, p,…) được xác định tại trung tâm các ô lưới trong khi các thành phần tốc độ gió
31
hướng đông (u) và hướng bắc (v) được xác định tại các góc. Điểm trung tâm ký
hiệu là dấu nhân (x), điểm góc ký hiệu là dấu tròn (.). Tất cả các biến này được
xác định tại trung tâm của mỗi lớp thẳng đứng, gọi là các mực phân. Vận tốc thẳng đứng được thực hiện trên mực nguyên.
Hình 2.5. Hệ tọa độ thẳng đứng của mô hình RegCM
Hình 2.6. Lưới ngang dạng xen kẽ dạng B - Arakawa - Lamb
2.4. Thiết kế các thí nghiệm
Lựa chọn thời kỳ thử nghiệm mô phỏng:
Thời kỳ thử nghiệm mô phỏng được lựa chọn là 1997-1999, là thời kỳ hoạt động tiêu biểu của ENSO. Theo Trung tâm Dự báo Khí hậu (CPC) của NOAA, từ 5/1997-5/1998 là thời kỳ El Nino hoạt động mạnh với chỉ số SSTA tại khu vực Nino 3.4 khoảng 2,69oC vào tháng 12/1997; và thời kỳ 6/1998-12/1999 là thời kỳ La Nina hoạt động mạnh thuộc chu kỳ La Nina từ năm 1998-2000, với chỉ số SSTA tại khu vực Nino 3.4 đạt giá trị thấp nhất khoảng -1,78 vào 12/1998 và -1,67 oC vào tháng 12/1999 (Hình 2.5). Trong các năm này, hoạt động của ENSO đã gây ra nhiều thiên tai với hậu quả nặng nề ở nước ta, như hạn hán năm 1997 và nửa đầu năm 1998, lũ lụt lịch sử vào nửa cuối năm 1998 và năm 1999, đặc biệt là trận lụt lịch sử vào cuối năm 1999 ở khu vực Trung Trung Bộ. Bên cạnh đó, việc lựa chọn thời kỳ mô phỏng 1997-1998 (ENSO hoạt động mạnh) nhằm đánh giá mô phỏng tác động của ENSO đến một số yếu tố khí hậu cơ bản (Hình 2.7).
32
Để thực hiện mô phỏng khí hậu cho thời kỳ 1997-1999, mô hình CAM 3.0 và RegCM_CAM được thiết lập chạy từ 1/12/1996-31/12/1999. Trong đó thời kỳ từ 1/12/1996-31/12/1996 là thời gian chạy khởi động mô hình (spin-up), thời kỳ 1/1/1997-31/12/1999 là thời kỳ mô phỏng.
Hình 2.7. Diễn biến chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biển SSTA tại khu vực Nino 3.4 (Nguồn: CPC/NOAA)
Lựa chọn các tham số hóa vật lý của mô hình RegCM_CAM: Các sơ đồ tham số hóa các quá trình vật lý có ý nghĩa rất quan trọng đến
kết quả mô phỏng. Việc khảo sát độ nhạy và vai trò của các sơ đồ này là hết sức cần thiết trong quá trình nghiên cứu, đánh giá khả năng ứng dụng của mô hình. Như đã đề cập trong chương 2, mô hình khí hậu khu vực RegCM3 đã đưa vào một loạt các sơ đồ tham số hóa. Tuy nhiên, trong khuôn khổ của luận văn việc kế thừa các nghiên cứu của các tác giả ở trong nước là tất yếu (phân tích trong chương 1). Do vậy, mô hình RegCM3 được chạy trong nghiên cứu của luận văn với các lựa chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu Grell-AS74 (Arakawa-Schubert), sơ đồ tham số hóa bức xạ NCAR/CCM, sơ đồ lớp biên của Hotlslag và sơ đồ trao đổi bề mặt đất BATS.
Lựa chọn độ phân giải của mô hình RegCM_CAM: Độ phân giải của mô hình: Độ phân giải theo phương ngang là 36x36km,
độ phân giải theo phương thẳng đứng bao gồm 18 mực sigma với đỉnh tại mực 50mb.
Thiết lập chạy mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3.0: Như đã trình bày ở trên, mô hình CAM 3.0 được thiết lập chạy từ
1/12/1996-31/12/1999. Trong đó thời kỳ từ 1/12/1996-31/12/1996 là thời gian
33
chạy khởi động mô hình (spin-up), thời kỳ 1/1/1997-31/12/1999 là thời kỳ mô phỏng.
Thiết lập các thí nghiệm chạy mô phỏng khí hậu bằng RegCM_CAM: Để đánh giá khả năng lồng ghép RegCM3 vào CAM 3.0, mô hình
RegCM3 được thiết kế chạy với các lựa chọn miền tính khác nhau. Thí nghiệm 1 (M1): Miền tính được lựa chọn mở rộng về phía Đông –
Bắc so với lãnh thổ Việt Nam sao cho biên phía Nam và phía Tây không quá hẹp. Cụ thể kích thước miền tính được khống chế bởi 152x144 điểm lưới theo phương kinh/vĩ, độ phân giải ngang 36x36km, giới hạn miền tính từ khoảng 3-42oN và 90-140oE (Hình 2.6).
Thí nghiệm 2 (M2): Miền tính được lựa chọn mở rộng hơn về phía Tây – Nam sao cho biên phía Bắc và Đông không quá hẹp. Cụ thể kích thước miền tính được khống chế bởi 152x148 điểm lưới theo phương kinh/vĩ, độ phân giải ngang 36x36km, giới hạn miền tính từ khoảng 15S-29oN và 73-123oE (Hình 2.8).
Hình 2.8. Miền tính mô hình RegCM_CAM trong các thí nghiệm M1 và M2
34
2.5. Nguồn số liệu sử dụng Số liệu đầu vào cho mô hình CAM 3.0:
Toàn bộ số liệu đầu vào cho mô hình CAM 3.0 được cung cấp miễn phí và có thể tải về tại trang web http://www.cesm.ucar.edu/models/atm-cam/download/. Số liệu cần thiết để chạy CAM 3.0 bao gồm có thành phần khí quyển, đại dương, băng biển và bề mặt.
Các file số liệu đầu vào bao gồm:
- Điều kiện ban đầu: cami_0000-09-01_64x128_T42_L26_c020514.nc;
- Ozon: pcmdio3.r8.64x1_L60_clim_c970515.nc;
- Hơi nước và bức xạ: abs_ems_factors_fastvx.052001.nc;
- Nhiệt độ mặt nước biển: sst_HadOIBl_bc_64x128_clim_c020411.nc;
- Băng biển: sst_HadOIBl_bc_64x128_clim_c020411.nc;
- Số liệu bề mặt: clms_64x128_c020514.nc.
Số liệu đầu vào cho mô hình RegCM3:
Số liệu cung cấp cho mô hình RegCM bao gồm số liệu về độ cao địa hình, các loại bề mặt, nhiệt độ mặt nước biển và các biến khí tượng cơ bản được cung cấp bởi mô hình CAM 3.0 làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên cập nhật theo thời gian.
Bộ số liệu đặc trưng đất phủ toàn cầu (Global Landuse Cover Characteric: GLCC) cung cấp thông tin về thực vật/mặt đệm, nhận được từ số liệu Bức xạ phân giải rất cao tiên tiến (Advanced Very High Resolution Radiation: AVHRR) và được chia thành 18 loại đất phủ/thực vật được định nghĩa trong sơ đồ tương tác sinh quyển-khí quyển BATS. Mặt đệm của mỗi ô lưới của mô hình được xác định thuộc 1 trong số 18 loại này.
Số liệu độ cao địa hình được lấy từ USGS. Các file số liệu mặt đệm và độ cao địa hình có độ phân giải 10 phút.
Số liệu đầu ra của hệ thống mô hình CAM để sử dụng đối với các điều kiện ban đầu và biên được lấy từ 1/12/1996 đến 31/12/1999. Số liệu này được định dạng netcdf với các biến chính: độ cao địa thế vị, tốc độ gió kinh vĩ hướng,
35
độ ẩm tuyệt đối, nhiệt độ các mực, khí áp bề mặt, nhiệt độ mặt nước biển. Mô hình CAM 3.0 cho phép người sử dụng có thể đưa ra các tùy chọn biến đầu ra khác nhau. Đối với các biến được sử dụng làm đầu vào cho mô hình RegCM3 được lưu trong các file số liệu có định dạng như sau:
- YYYY_rmr.cam2.h0.YYYY-MM.nc (địa thế vị bề mặt);
- YYYY_rmr.cam2.h1.YYYY-12-01-21600.nc (tốc độ gió kinh, vĩ hướng);
- YYYY_rmr.cam2.h2.YYYY-12-01-21600.nc (độ ẩm tuyệtđối, nhiệtđộ các mực, nhiệt độ bề mặt và SST);
- YYYY_rmr.cam2.h3.YYYY-12-01-21600.nc (khí áp bề mặt và độ cao địa thế vị);
Trong đó, YYYY chỉ năm (YYYY nhỏ hơn YYYY 1 năm) và MM chỉ tháng của số liệu chứa trong tập tin.
Số liệu đánh giá các mô phỏng
Số liệu tái phân tích toàn cầu: Số liệu CRU của Trung tâm Nghiên cứu Khí hậu của Vương quốc Anh với độ phân giải ngang 0,5 độ kinh vĩ và số liệu tái phân tích toàn cầu NNRP2 của NCEP. Các bộ số liệu tái phân tích toàn cầu NNRP2 và CRU được coi là “gần thực” và được sử dụng trong các đánh giá đối với mô phỏng mưa và nhiệt độ (CRU) và trường gió, độ cao địa thế vị ở các mực (NNRP2).
Số liệu quan trắc thực tế ở Việt Nam: Số liệu nhiệt độ và lượng mưa được quan trắc tại các trạm được lựa chọn (Bảng 2.5 và Hình 2.9).
Việc đánh giá chất lượng mô phỏng với số liệu quan trắc được thực hiện bằng cách nội suy số liệu mô phỏng về trạm, sau đó tiến hành các biện pháp so sánh và sử dụng các chỉ số thống kê. Đây là một nội dung quan trọng vì thực tế cho thấy số liệu tái phân tích toàn cầu được sử dụng (NNRP2 và CRU) tồn tại những sai số nhất định, do số lượng trạm phát báo quốc tế ở nước ta chưa nhiều dẫn tới khuyết thiếu và sai lệch ở một số khu vực, đặc biệt là các vùng núi cao. Mặc dù số lượng trạm được lựa chọn để so sánh là không nhiều, nhưng các trạm được lựa chọn nằm trên 7 vùng khí hậu trải dài trên lãnh thổ nước ta và hầu hết là các trạm đại diện cho vùng khí hậu tương ứng.
36
Phương pháp đánh giá mô phỏng
Theo tài liệu số 1023 của WMO năm 2000 về “Hướng dẫn thực hiện đánh giá nghiệp vụ dự báo” đã đề xuất “Hệ thống thực hiện đánh giá dự báo” và “Hệ thống thẩm tra dự báo”, đồng thời nêu ra các chỉ tiêu để đánh giá, thẩm định mô hình dự báo thời tiết, khí hậu. Có thể nêu ra một số thông tin như sau:
Độ chính xác (accuracy) của một mô hình dự báo được định nghĩa là mức độ phù hợp của dự báo thời tiết (khí hậu) với thời tiết (khí hậu) thực đã xảy ra, được quan trắc khí tượng ghi lại. Mức độ sai lệch giữa trị số quan trắc và trị số dự báo được gọi là sai số (error).
Độ tinh xảo (skill) hay độ chính xác tương đối (relative accuracy) được xác định như là độ chính xác của một mô hình dự báo so với độ chính xác của dự báo theo một chuẩn (standard) nào đó. Chuẩn được coi là cách dự báo không có độ tinh xảo (là cách dự báo chỉ dựa vào kết quả quan trắc mà không có tác động của một phương pháp nào). Có 3 "chuẩn" thường được sử dụng để so sánh: khí hậu (climatology), tồn lưu (persistence) và ngẫu nhiên (chance). Các khái niệm này được định nghĩa như sau: "chuẩn ngẫu nhiên" là dự báo chỉ dựa vào sự suy đoán thuần túy không đòi hỏi trước kiến thức nào; "chuẩn tồn lưu" là dự báo chỉ dựa vào điều kiện thời tiết ban đầu còn "chuẩn khí hậu" là dự báo dựa vào quan trắc nhiều năm, cần có những kiến thức về lịch sử của thời tiết, khí hậu.
Ðộ tin cậy (reliability) là khía cạnh khác của Ðộ chính xác dự báo (nó không hàm chứa việc so sánh với dự báo kiểm tra). Đó là xem xét dự báo "được tin cậy" đến mức độ nào so với trung bình. Mức độ tin cậy có thể được coi là hiệu giữa trung bình của giá trị dự báo với trung bình của giá trị quan trắc. Hay cũng thường được sử dụng để đánh giá xem các dự báo thể hiện chặt chẽ thế nào trong thành phần xác suất trên thực tế.
Có thể nêu một số chỉ tiêu chính sau đây:
+ Sai số trung bình ME hay độ lệch (Bias) dùng để đo độ tin cậy:
)1
(1∑=
−==N
i iOiFN
MEBias
37
+ Sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai số bình phương trung bình (MSE) hay sai số quân phương (RMSE) dùng để đo độ chính xác:
[ ]∑=
−=N
i iOiFN
MAE1
1
( )∑
=
−=N
i
OiFiN
MSE1
21
( )∑
=−==
N
i iOiFN
MSERMSE1
21
+ Hệ số kỹ năng quân phương trung bình (Mean Squared Skill Score - MSSS) được xác định:
ClMSEMSEMSSS −= 1
Với MSEcl là sai số bình phương trung bình khí hậu:
( )∑
=
−=N
iCl OOi
NMSE
1
1
Trong đó: Fi là kết quả dự báo ứng với giá trị quan trắc Oi của dãy N số
liệu và O là giá trị trung bình của Oi.
Trong nghiên cứu này, luận văn chủ yếu sử dụng chỉ số Bias (ME) để đánh giá độ lệch để đánh giá độ tin cậy của các mô phỏng khí hậu. Bên cạnh đó, các đánh giá về định tính về phân bố theo không gian, biến trình theo thời gian và quy luật vật lý cũng được sử dụng.
38
Bảng 2.5. Danh mục các trạm quan trắc số liệu được lựa chọn STT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ STT Tên trạm Kinh độ Vĩ độ
1 Lai Châu 103,15 22,07 12 Vinh 105,67 18,67 2 Điện Biên 103 21,37 13 Đồng Hới 106,6 17,47 3 Sơn La 103,9 21,33 14 Huế 107,68 16,4 4 Bắc Quang 104,87 22,48 15 Đà Nẵng 108,15 16,03 5 Cao Bằng 106,25 22,67 16 Quy Nhơn 109,1 13,78 6 Bắc Cạn 105,83 22,15 17 Nha Trang 109,1 12,25 7 Lạng Sơn 106,77 21,83 18 Plâycu 108 13,98 8 Móng Cái 107,91 21,57 19 Buôn Ma Thuột 108,05 12,68 9 Hà Nội 105,8 21,3 20 Đà Lạt 108,47 11,98 10 Nam Định 106,15 20,43 21 Cần Thơ 105,78 10,3 11 Thanh Hóa 105,7 19,8 22 Cà Mau 105,17 9,17
Hình 2.9. Bản đồ phân bố vị trí trạm quan trắc được lựa chọn
39
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
Trong chương này, các kết quả mô phỏng khí hậu thời kỳ 1997-1999 bằng
CAM 3.0 và RegCM_CAM sẽ được trình bày, so sánh với số liệu tái phân tích và số liệu quan trắc ở Việt Nam. Các nội dung đánh giá mô phỏng bao gồm:
- Trước tiên là các đánh giá các kết quả mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3.0;
- Đánh giá các mô phỏng khí hậu bằng mô hình RegCM_CAM.
3.1. Mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3.0 Theo Kiều Thị Xin (2009), RegCM3 hoàn toàn có thể sử dụng cho mục
đích dự báo khí hậu mùa khu vực Đông Nam Á –Việt Nam khi ta có phân tích và dự báo tốt từ một mô hình dự báo khí hậu toàn cầu hạn mùa làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên [16]. Do vậy, việc đánh giá mức độ tin cậy của các mô phỏng khí hậu bằng CAM 3.0 trước khi sử dụng làm đầu vào cho mô hình RegCM3 là cần thiết. Miền phân tích sản phẩm mô hình CAM 3.0 được giới hạn trên một miền sao cho bao quanh lãnh thổ nước ta giúp cho việc đánh giá tập trung hơn. Số liệu tái phân tích NNRP2 được sử dụng để đánh giá chất lượng mô hình.
3.1.1. Đánh giá kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị
Số liệu tái phân tích NNRP2 (được coi là số liệu thực) được sử dụng để đánh giá kết quả mô phỏng độ cao địa thế vị và trường gió ở các mực 850mb, 500mb và 200mb. Trong đó, độ dài véc tơ gió mực 850mb là 7m/s, 500mb là 10m/s và mực 200mb là 15m/s được biểu diễn bằng véc tơ trên nền độ cao địa thế vị (mgh).
Hình 3.1-Hình 3.2 trình bày kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị tháng 1 (tháng chính đông), tháng 7 (tháng chính hè) mực 850 bằng mô hình CAM 3.0 và số liệu thực (NNRP2). Từ các kết quả này cho thấy mô hình CAM 3.0 mô phỏng hướng gió và phân bố theo không gian của độ cao địa thế vị khá tương đồng với số liệu NNRP2. Tuy nhiên, so với số liệu NNRP2, tốc độ gió mô phỏng có thiên hướng lớn hơn trong tháng 1 và nhỏ hơn trong tháng 7.
40
Các kết quả mô phỏng vào tháng 4 và tháng 10 tương đồng với số liệu NNRP2 hơn (Phụ lục 1).
Hình 3.1. Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 1 thời kỳ 1997-1999 mực 850mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b)
Hình 3.2. Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 7 thời kỳ 1997-1999 mực 850mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b)
Mô phỏng độ cao địa thế vị bằng CAM 3.0 khá tương đồng với số liệu NNRP2 (Hình 3.2). Tuy nhiên, giá trị độ cao địa thế vị tháng 1 cao hơn khoảng 5-30mgh ở phía Bắc, sai khác lớn nhất ở phía Tây Bắc; bên cạnh đó giá trị mô phỏng thấp hơn 10-30mgh ở phía Nam miền phân tích (Hình 3.3 a). Đối với trường hợp mô phỏng độ cao địa thế vị tháng 7, sai khác đáng chú ý nhất xảy ra ở khu vực phía Bắc miền phân tích, với giá trị khoảng 20-30mgh cao hơn NNRP2. Khu vực phía Nam miền phân tích, độ cao địa thế vị tháng 7 mô phỏng bằng CAM 3.0 lớn hơn chỉ vào khoảng 5-10mgh (Hình 3.3 b).
a b
a b
41
Hình 3.3. Chênh lệch độ cao địa thế vị mực 850 giữa mô phỏng bằng CAM 3.0 và NNRP2: a- tháng 1, b-tháng 7
Sai lệch về tốc độ gió trong các mô phỏng bằng CAM 3.0 với số liệu
NNRP2 là khá rõ ràng, đặc biệt là thành phần gió vĩ hướng (u). Trong tháng 1, tốc độ gió vĩ hướng (u) mô phỏng bằng CAM 3.0 mạnh hơn so với số liệu NNRP2 khoảng 2 đến trên 4m/s trên dải Đông - Tây phân bố từ vĩ độ 5oN -20oN. Trên hầu hết lãnh thổ nước ta, tốc độ gió vĩ hướng mạnh hơn so với NNRP2 khoảng trên 4m/s (Hình 3.4 a). Tuy nhiên, sai lệch về tốc độ gió kinh hướng là không nhiều, phổ biến từ khoảng 1m/s. Trên lãnh thổ nước ta, gió kinh hướng mạnh hơn khoảng 1m/s ở khu vực phía Nam (từ Quảng Bình trở vào) và yếu hơn khoảng 1m/s ở phía Bắc (từ Hà Tĩnh trở ra) (Hình 3.4 b).
Sai lệch của tốc độ gió vĩ hướng tháng 7 mô phỏng bằng CAM 3.0 với số liệu NNRP2 cũng khá lớn, đặc biệt trên dải từ phía Tây đến trung tâm miền phân tích và từ xích đạo đến 20oN có tốc độ gió mô phỏng yếu hơn NNRP2 khoảng 3-4m/s. Ngược lại, tốc độ gió vĩ hướng mô phỏng bằng CAM 3.0 mạnh hơn khoảng 1-3m/s trên khu vực phía Đông-Nam miền phân tích. Đối với khu vực phía Bắc miền phân tích, sai lệch giữa mô phỏng với NNRP2 chủ yếu khoảng từ 1-2m/s, trong đó đa phần tốc độ gió mô phỏng là yếu hơn (Hình 3.5 a). Tốc độ gió kinh hướng (v) mô phỏng bằng CAM 3.0 yếu hơn so với số liệu NNRP2 trên hầu hết miền phân tích, đặc biệt ở phía Tây-Nam và Đông Bắc miền phân tích, riêng một phần diện tích Nam Trung Quốc và Tây-Bắc miền phân tích có tốc độ gió mạnh hơn (Hình 3.5 b).
a b
42
Hình 3.4. Chênh lệch gió vĩ hướng (a) và kinh hướng (b) tháng 1 mực 850mb mô phỏng bằng CAM 3.0 giữa với số liệu NNRP2
Hình 3.5. Chênh lệch gió vĩ hướng (a) và kinh hướng (b) tháng 7 mực 850mb mô phỏng bằng CAM 3.0 giữa với số liệu NNRP2
Như vậy, có thể thấy các mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị mực
850mb mặc dù khá tương đồng với NNRP2 về mặt phân bố theo không gian. Nhưng sai khác giữa mô phỏng với NNRP2 là khá rõ ràng, với trường gió là những sai khác về gió vĩ hướng (u), mạnh hơn vào tháng chính đông và yếu hơn trong tháng chính hè; với độ cao địa thế vị sai khác là cao hơn ở phía Bắc và thấp hơn ở phía Nam miền phân tích, đặc biệt sai khác xuất hiện vào tháng chính đông.
Kết quả mô phỏng gió và độ cao địa thế vị các mực 500mb và 200mb bằng mô hình CAM 3.0 được trình bày trong Phụ lục 1. Các kết quả cũng cho thấy sự tương đồng tốt với số liệu NNRP2. So với mực 850mb, các kết quả mô
a b
a b
43
phỏng ở hai mực 500mb và 200mb có mức độ phù hợp hơn, đặc biệt là mực 200mb. 3.1.2. Đánh giá kết quả mô phỏng khí áp mực nước biển
Các kết quả mô phỏng khí áp mực nước biển bằng CAM 3.0 được trình bày trên Hình 3.6-3.7 và Phụ lục 2. Nhìn chung, các kết quả mô phỏng có phân bố theo không gian khá tương đồng với số liệu NNRP2. Sai lệch về mô phỏng khí áp mực nước biển so với số liệu NNRP2 chủ yếu ở phía Bắc và phía Nam miền phân tích.
Đối với kết quả mô phỏng các tháng mùa đông, chênh lệch khí áp giữa mô phỏng và số liệu NNRP2 khá rõ ràng, lớn hơn khoảng 1-3mb ở phía Bắc đặc biệt trên khu vực đất liền và nhỏ hơn khoảng 1-3 mb ở phía Nam miền phân tích. Sự chênh lệch này dẫn tới gradient khí áp trong mô phỏng bằng CAM 3.0 lớn hơn so với NNRP2, khiến cho tốc độ gió mô phỏng lớn hơn (Hình 3.6).
Trong tháng mùa hè, chênh lêch khí áp mực nước biển mô phỏng bằng CAM 3.0 với NNRP2 thể hiện rõ ràng nhất ở phía Bắc miền phân tích, trong đó mô phỏng bằng CAM 3.0 cho thấy khí áp lớn hơn so với NNRP2 khoảng từ 2 đến trên 3mb. Ở phía Nam miền phân tích, khí áp mô phỏng nhỏ hơn khoảng 1-2mb (Hình 3.7).
Kết quả mô phỏng khi áp mực nước biển đối với mùa xuân và mùa thu được trình bày trong Phụ lục 2 cũng cho thấy sự tương đồng giữa mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 với số liệu tái phân tích NNRP2.
Hình 3.6. Phân bố khí áp mực nước biển (mb) trung bình các tháng mùa đông mô
phỏng bằng CAM 3.0 (a), số liệu NNRP2 (b) và độ lệch giữa mô phỏng bằng CAM 3.0 với NNRP2 (c)
a b c
44
Hình 3.7. Phân bố khí áp mực nước biển (mb) trung bình các tháng mùa hè mô phỏng
bằng CAM 3.0 (a), số liệu NNRP2 (b) và độ lệch giữa mô phỏng bằng CAM 3.0 với NNRP2 (c)
3.1.3. Kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí bề mặt Từ các kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí bề mặt bằng mô hình CAM
3.0 được trình bày trên Hình 3.8-3.11 cho thấy rằng, các mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 có phân bố theo không gian khá phù hợp với NNRP2 và sai lệch là không lớn, giá trị sai lệch phổ biến dưới 1oC. Trên lãnh thổ nước ta, mô phỏng nhiệt độ bằng CAM 3.0 có thiên hướng thấp hơn so với NNRP2 phổ biến trên khu vực Bắc Bộ.
Hình 3.8. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các tháng 3, 4, 5 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b)
Hình 3.9. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các tháng 6, 7, 8 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b)
a b c
a b
a b
45
Hình 3.10. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các 9, 10, 11 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b)
Hình 3.11. Nhiệt độ không khí bề mặt (oC) trung bình các 12, 1, 2 thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b)
Nhận xét chung, các kết quả mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 là khá tương đồng với NNRP2, đặc biệt là hướng gió và nhiệt độ không khí bề mặt. Càng lên cao, mức độ tương đồng về trường gió và độ cao địa thế vị so với số liệu tái phân tích càng rõ ràng hơn. Sai số đáng kể về độ cao địa thế vị, khí áp mực nước biển so với số liệu NNRP2 ở phía Bắc và Nam miền phân tích. Trong đó, lớn hơn ở phía Bắc và nhỏ hơn ở phía Nam. Tốc độ gió mô phỏng bằng CAM 3.0 lớn hơn trong tháng đông và yếu hơn trong tháng chính hè.
3.2. Đánh giá kết quả mô phỏng khí hậu bằng mô hình RegCM3 Nội dung chính của phần này trình bày đánh giá các kết quả mô phỏng khí
hậu bằng mô hình RegCM3 sử dụng số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM 3.0 theo các thí nghiệm M1 và M2 được trình bày trong chương 2. Các đánh giá được thực hiện đối với các yếu tố khí hậu cơ bản như gió và độ cao địa thế vị các mực (850mb, 500mb và 200mb), nhiệt độ mực 2m và lượng mưa. 3.2.1. Đánh giá kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị
Các mực được lựa chọn để đánh giá bao gồm 850mb, 500mb và 200mb. Việc đánh giá mô hình sẽ được thực hiện trong phạm vi “miền phân tích” được giới hạn trong khoảng từ 5oN đến 25oN và 100oE đến 120oE. Miền phân tích này nhỏ hơn so với miền tích trong 2 thí nghiệm M1 và M2. Để đánh giá khả năng
a b
a b
46
mô phỏng độ cao địa thế vị và trường gió, các kết quả mô hình sẽ được so sánh với số liệu tái phân tích NNRP2. Các kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị bằng RegCM_CAM và số liệu NNRP2 được trình bày trên Hình 3.12-Hình 3.20 và Phụ lục 3.
Về cơ bản, các kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị bằng mô hình RegCM_CAM trong cả hai thí nghiệm là khá tương đồng nhau và tương đồng với số liệu thực ở các mực đánh giá. Chênh lệch giữa các kết quả mô phỏng trong thí nghiệm M1 và M2 thể hiện rõ ràng nhất trong tháng chính đông và tháng chính hè.
Kết quả mô phỏng cho tháng 1 mực 850mb cho thấy, độ cao địa thế vị mô phỏng bằng RegCM_CAM trong cả hai thí nghiệm đều lớn hơn so với số liệu NNRP2 trên khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ; và mô phỏng tốt hơn trên khu vực Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, Nam Bộ. Hướng gió và tốc độ gió mô phỏng trong cả hai thí nghiệm là khá tốt Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ. Việc thay đổi miền tính cho kết quả mô phỏng hướng gió khác nhau ở phía Bắc miền phân tích, Bắc Bộ nước ta và đều sai lệch so với số liệu thực. Trong thí nghiệm M1, hướng gió được mô phỏng là hướng Đông-Bắc khi đến miền Bắc nước ta, trong khí đó hướng gió Đông được mô phỏng trong thí nghiệm M2 (Hình 3.12).
Hình 3.12. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 850mb thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c)
Kết quả mô phỏng cho tháng chính hè ở mực 850mb cho thấy sự tương đồng tốt về hướng gió trong các thí nghiệm với số liệu thực. Tuy nhiên, tốc độ gió trong các mô phỏng là yếu hơn so với số liệu thực. Khi so sánh hai thí nghiệm với nhau, tốc độ gió trong thí nghiệm M1 mạnh hơn so với thí nghiệm M2 ở phía Nam và yếu hơn ở phía Bắc miền phân tích (Hình 3.13).
a b c
47
Hình 3.13. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 850mb thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c)
Các kết quả mô phỏng cho tháng 10 và tháng 4 (Phụ lục 3) cho thấy rằng, có sự tương đồng nhau và khá tương đồng với số liệu NNRP2. Tuy nhiên, tốc độ gió tháng 4 ở phía Nam miền phân tích trong hai thí nghiệm là mạnh hơn so với số liệu NNRP2.
Các kết quả mô phỏng trong hai thí nghiệm có phân bố theo không gian tương đồng nhau hơn và gần với số liệu NNRP2 hơn khi so sánh ở các mực 500 và 200mb. Chênh lệch giữa các thí nghiệm là không nhiều cả về hướng, tốc độ gió và độ cao địa thế vị. Sai lệch đáng chú ý nhất là tốc độ gió tháng 7, trong hai thí nghiệm tốc độ gió lớn hơn đáng kể so với số liệu NNRP2 ở phía Nam miền phân tích (Hình 3.14-Hình 3.17).
Hình 3.14. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 500mb thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c)
a b c
a b c
48
Hình 3.15. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 500mb thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c)
Hình 3.16. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 mực 500mb thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c)
Hình 3.17. Trường gió và độ cao địa thế vị trung bình tháng 7 mực 500mb thời kỳ
1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a), thí nghiệm M2 (b) và NNRP2 (c)
Kết quả tính profile đối với độ cao địa thế vị, tốc độ gió vĩ hướng và kinh hướng các tháng 1, 4, 7, 10 giai đoạn 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình
a b c
a b c
a b c
49
RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 và M2 được trình bày trên Hình 3.24-3.26. Giá trị được lấy trung bình cho miền từ 8oN đến 24oN và 102oE đến 110oE. Về cơ bản, sự khác biệt về độ cao địa thế vị giữa các thí nghiệm là không đáng kể. Các mô phỏng trong thí nghiệm M1 và M2 có sự tương đồng tốt về hướng gió ở các mực. Sai lệch xuất hiện ở các mực trên 400mb và vào các tháng 7 và 10 đối với gió vĩ hướng (u) và tháng 4, tháng 7 đối với gió kinh hướng (v) (Hình 3.18-3.19).
Hình 3.18. Profile thẳng đứng độ cao địa thế vị trung bình tháng 1 (a), 4 (b), 7 (c) và
10 (d) (mgh) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM Thí nghiệm M1 Thí nghiệm M2
Hình 3.19. Profile thẳng đứng trung bình gió vĩ hướng (u) (m/s) tháng 1 (a), 4 (b), 7 (c) và 10 (d) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM
Thí nghiệm M1 Thí nghiệm M2
Hình 3.20. Profile thẳng đứng trung bình gió kinh hướng (v) (m/s) tháng 1 (a), 4 (b), 7
(c) và 10 (d) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM Thí nghiệm M1 Thí nghiệm M2
a b c d
a b c d
a b c d
50
Từ các phân tích trên cho thấy, RegCM_CAM cho các kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị mực 850mb, 500mb và 200mb khá tương đồng với số liệu NNRP2. Chênh lệch giữa các mô phỏng bằng RegCM_CAM trong hai thí nghiệm M1 và M2 là không nhiều. Các mực trên cao, mô hình RegCM_CAM mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị tương đồng hơn với số liệu NNRP2. Sai số về độ cao địa thế vị và trường gió trong các mô phỏng xảy ra đáng kể nhất ở phía Bắc miền phân tích, chủ yếu xuất hiện vào tháng 1, 4, 7.
3.2.2. Đánh giá kết quả mô phỏng nhiệt độ Việc đánh giá chất lượng mô phỏng nhiệt độ được thực hiện thông qua so
sánh kết quả mô hình với số liệu CRU và quan trắc ở nước ta thời kỳ 1997-1999. Trước tiên, các so sánh với số liệu CRU được thực hiện và sau đó là so sánh với số liệu quan trắc. Các kết quả so sánh mô phỏng bằng RegCM_CAM được trình bày trên Hình 3.21 đến Hình 3.28 và trong Phụ lục 4 đến Phụ lục 7.
Đối với các tháng mùa hè, các mô phỏng trong thí nghiệm M1 và M2 khá tương đồng nhau và phân bố theo không gian khá tương đồng với số liệu CRU. Tuy nhiên, nhiệt độ mô phỏng trong các thí nghiệm thấp hơn so với số liệu CRU. Chênh lệch mô phỏng nhiệt độ trong các thí nghiệm là không lớn, chủ yếu xảy ra ở Bắc Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ (Hình 3.21).
Kết quả mô phỏng nhiệt độ tháng 6 trong thí nghiệm M1 gần với số liệu CRU hơn thí nghiệm M2 ở khu vực Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ và Tây Nguyên. Có thể thấy điều này thông qua sự mở rộng hơn của nhiệt độ ấm hơn trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2. Chênh lệch mô phỏng giữa hai thí nghiệm khá rõ ràng trên khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ với nhiệt độ mô phỏng trong thí nghiệm M1 cao hơn so với M2 khoảng 1oC (Hình 3.28 a1, b1, c1).
Đối với tháng 7, các mô phỏng trong hai thí nghiệm cũng khá tương đồng nhau và đều thấp hơn so với số liệu CRU. Chênh lệch giữa hai thí nghiệm thể hiện qua sự thu hẹp vùng nhiệt độ thấp trong và mở rộng vùng có nhiệt độ cao trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2 với giá trị sai khác khoảng 1oC. Ngoài ra, vùng nhiệt độ ấm mở rộng trong thí nghiệm M2 so với thí nghiệm M1 ở Bắc Bộ (Hình 3.28 a2, b2, c2).
Tương tự như các kết quả mô phỏng trong tháng 6 và tháng 7, các kết quả mô phỏng nhiệt độ tháng 8 trong hai thí nghiệm cũng khá tương đồng nhau và đều thấp hơn so với số liệu CRU. Trong đó, thí nghiệm M2 cho kết quả gần với
51
CRU hơn ở Bắc Bộ và thí nghiệm M1 cho kết quả gần với CRU hơn ở Tây Nguyên và Nam Bộ (Hình 3.28 a3, b3, c3).
M1 M2 CRU
Hình 3.21. Nhiệt độ trung bình (oC) tháng 6 (trên), 7 (giữa), 8 (dưới) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a1, a2, a3), M2 (b1, b2,
b3) và CRU (c1, c2, c3)
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3
52
M1 M2 CRU
Hình 3.22. Nhiệt độ trung bình (oC) tháng 12 (trên), 1 (giữa), 2 (dưới) thời kỳ 1997-
1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 (a1, a2, a3), M2 (b1, b2, b3) và CRU (c1, c2, c3)
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3
53
Kết quả mô phỏng nhiệt độ các tháng mùa đông cho thấy sự tương đồng trong các thí nghiệm và phân bố theo không gian khá tương đồng với số liệu CRU. Tuy nhiên, nhiệt độ mô phỏng trong cả hai thí nghiệm đều thấp hơn đáng kể so với số liệu CRU, đặc biệt trên khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ. Mô hình mô phỏng nhiệt độ các tháng mùa đông trên khu vực Bắc Bộ phổ biến thấp hơn 15oC, trong khi đó theo số liệu CRU nhiệt độ khu vực này phổ biển từ 19-22oC. Mức độ chênh lệch này có thể do tác động của hoàn lưu từ phía Bắc xuống mạnh hơn thực tế. Chênh lệch mô phỏng nhiệt độ trong hai thí nghiệm thể hiện chủ yếu trên khu vực Bắc Bộ, trong thí nghiệm M2 cho nhiệt độ cao hơn so với thí nghiệm M1 và nhỏ hơn ở Nam Bộ (Hình 3.22).
Hình 3.23. Profile nhiệt độ độ trung bình (oC) các tháng 3/4/5 (a), 6/7/8 (b), 9/10/11
(c) và 12/1/2 (d) thời kỳ 1997-1999 Kết quả tính toán profile nhiệt độ trung bình từ kinh độ 102oE đến 110oE
phân bố dọc từ vĩ độ 8oN -24oN sao cho bao phủ toàn bộ lãnh thổ nước ta trong hai thí nghiệm M1 và M2 được trình bày trên Hình 3.23. Từ kết quả này cho thấy, mức độ chênh lệch giữa hai thí nghiệm là không nhiều, thể hiện rõ nhất vào mùa đông từ mực 1000mb đến 850mb. Trong đó, thí nghiệm M2 cho kết quả mô phỏng nhiệt độ lớn hơn.
Hình 3.24 trình bày các kết quả tính toán độ lệch (bias) giữa nhiệt độ trung bình mùa mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 và M2 với số liệu quan trắc tại các trạm. Trong đó, trục hoành biểu diễn các trạm và trục tung biểu diễn giá trị bias. Độ lệch giữa kết quả mô phỏng trong thí nghiệm M1 với quan trắc (M1-Ob) được biểu diễn bằng cột màu xanh và độ lệch giữa thí nghiệm M2 với quan trắc (M2-Ob) được biểu diễn bằng cột màu đỏ. Từ kết quả tính toán cho thấy, sai số mô phỏng nhiệt độ mùa lớn nhất là vào mùa thu và
a b c d
54
mùa đông, đặc biệt là vào mùa đông. Các trạm có sai số lớn nhất là các trạm thuộc khu vực thuộc Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ.
Hình 3.24. Sai số trung bình nhiệt độ trung bình mô phỏng bằng RegCM_CAM với số liệu quan trắc: mùa xuân (a), hè (b), thu (c), đông (d)
Đối với các tháng mùa xuân, mô phỏng trong các thí nghiệm đều thấp hơn
so với số liệu thực, giá trị sai lệch phổ biến nhỏ hơn 4oC, trừ trạm Đà Lạt có mô phỏng nhiệt độ lớn hơn so với số liệu thực. Các trạm thuộc khu vực Đông Bắc, Đồng Bằng Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ Tây Nguyên và Nam Bộ có sai số nhỏ nhất, với giá trị phổ biển nhỏ hơn 2oC. Thí nghiệm M2 cho sai số với số liệu quan trắc nhỏ hơn so với thí nghiệm M1 ở các trạm phía Bắc (từ Thừa Thiên Huế trở ra) và lớn hơn ở phía Nam (từ Đà Nẵng trở vào) (Hình 3.24 a).
Các mô phỏng nhiệt độ mùa hè trong cả hai thí nghiệm đều thấp hơn so với quan trắc tại các trạm, trừ một số trạm thuộc khu vực Tây Nguyên. Sai số mô phỏng trong các thí nghiệm phổ biến nhỏ hơn 4oC. Tương tự như các tháng mùa xuân, thí nghiệm M2 cho kết quả mô phỏng với sai số nhỏ hơn thí nghiệm M1 đối với các trạm thuộc khu vực phía Bắc (từ Thừa Thiên Huế trở ra) và lớn hơn ở các trạm còn lại (Hình 3.24 b).
a b
c d
55
Sai số mô phỏng nhiệt độ mùa thu trong hai thí nghiệm là khá lớn so với quan trắc tại các trạm, đặc biệt là các trạm thuộc khu vực Bắc Bộ và Trung Bộ, sai số lớn nhất ở trạm Lai Châu và Bắc Quang trong thí nghiệm M1 (khoảng 7oC). Sai số mô phỏng ở các trạm thuộc khu vực Nam Bộ thấp hơn, khoảng dưới 1oC. Nhìn chung, các mô phỏng nhiệt độ mùa thu đều thấp hơn đáng kể so với quan trắc, trừ một số trạm thuộc khu vực Tây Nguyên có nhiệt độ cao hơn (Hình 3.24 c).
Sai số mô phỏng nhiệt độ mùa đông lớn hơn so với các mùa khác, với mức độ sai số phổ biến lớn hớn 4oC tại các trạm phía Bắc (từ trạm Vinh trở ra). Mặc dù, nhiệt độ mô phỏng trên hầu hết các trạm đều thấp hơn số liệu quan trắc, nhưng nhiệt độ mô phỏng tại trạm Đà Lạt vẫn lớn hơn so với số liệu quan trắc khoảng dưới 1oC trong cả hai thí nghiệm (Hình 3.24 d).
Từ Bảng 3.1 cho thấy rằng, sai số mô phỏng nhiệt độ trung bình mùa so với số liệu quan trắc trong các mùa là khá lớn, đặc biệt vào mùa đông và mùa thu. Trong đó thí nghiệm M2 cho kết quả mô phỏng với sai số trung bình khoảng -4,73oC, thí nghiệm M1 cho sai số khoảng -3,8oC vào mùa đông. Sai số mô phỏng nhỏ nhất là vào mùa hè, với sai số khoảng -1,51oC trong thí nghiệm M1 và -1,73oC trong thí nghiệm M2.
Bảng 3.1. Sai số trung bình (ME) nhiệt độ mô phỏng bằng RegCM_CAM trong thí nghiệm M1 và M2 với số liệu quan trắc
Thí nghiệm Mùa đông Mùa xuân Mùa hè Mùa thu
M1 -4,73 -2,08 -1,51 -3,46
M2 -3,82 -1,72 -1,73 -2,75 Sai số mô phỏng trong hai thí nghiệm cũng được thể hiện khá rõ ràng
thông qua đồ thị tụ điểm trên Hình 3.26, trục hoành biểu diễn giá trị quan trắc (Ob), trục tung biểu diễn giá trị mô phỏng tại trạm. Trong đó, sai số lớn nhất xảy ra đối với trường hợp mô phỏng nhiệt độ thấp ở khu vực Tây Bắc với giá trị có thể đến 6oC. Thí nghiệm M2 cho kết quả mô phỏng với các điểm biểu diễn gần đường 1:1 hơn ở Tây Bắc, Đông Bắc, Đồng Bằng Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ và Tây Nguyên cho thấy mô phỏng “gần” với quan trắc hơn. Thí nghiệm M1 cho các điểm gần với đường 1:1 hơn ở khu vực Nam Trung Bộ và Nam Bộ.
56
Hình 3.26. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng nhiệt độ (oC) trên khu vực Tây Bắc (TB), Đông Bắc Bộ (DBB), Đồng Bằng Bắc Bộ (DBBB), Bắc Trung Bộ (BTB),
Nam Trung Bộ (NTB), Tây Nguyên (TN) và Nam Bộ (NB) trong hai thí nghiệm M1 và M2
Thí nghiệm M1: Thí nghiệm M2:
Xem xét về biến trình năm của nhiệt độ mô phỏng trong thí nghiệm M1 và M2 cho thấy các kết quả mô phỏng thể hiện tốt biến trình nhiệt độ trên các trạm được lựa chọn. Trong đó, thí nghiệm M2 thể hiện đường biến trình tương đồng với đường biến trình của nhiệt độ quan trắc hơn, đặc biệt trên các trạm thuộc khu vực Bắc Bộ và Trung Bộ. Mặc dù vậy, có thể nhận thấy sai số mô phỏng qua so sánh đường biến trình năm của mô phỏng và quan trắc là khá lớn, đặc biệt trong các tháng mùa đông với chênh lệch có thể đến gần 10oC ở các trạm thuộc khu vực Bắc Bộ (thí nghiệm M1) (Hình 3.25).
57
Hình 3.25. Biến trình nhiệt độ trung bình (oC) mô phỏng bằng RegCM_CAM (M1, M2) và quan
trắc (Ob) trong năm thời kỳ 1997-1999
58
Kết quả tính toán hệ số tương quan giữa nhiệt độ mô phỏng với số liệu quan trắc tại các trạm được trình bày trên Bảng 3.2. Từ các kết quả này cho thấy, nhiệt độ mô phỏng tại các trạm trong cả hai thí nghiệm có hệ số tương quan tốt với số liệu quan trắc. Các trạm thuộc Bắc Bộ và Trung Bộ có hệ số tương quan cao nhất được đánh dấu bằng các ô mầu đỏ, hồng và vàng (lớn hơn 0,9), các trạm thuộc khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ có hệ số tương quan kém hơn (phổ biến nhỏ hơn 0,9). Trong thí nghiệm M2 có nhiều trạm có hệ số tương quan tốt giữa mô phỏng và quan trắc hơn thí nghiệm M1.
Bảng 3.2. Hệ số tương quan giữa nhiệt độ mô phỏng và số liệu quan trắc trong các thời kỳ
Miền tính
Tên trạm
Miền tính M1 Miền tính M2
1/97-12/99 12/97-2/98 (El Nino)
12/98-2/99 (La Nina) 1-97-12/99 12/97-2/98
(El Nino) 12/98-2/99 (La Nina)
Lai Châu 0,95 0,97 0,94 0,97 0,98 0,96 Điện Biên 0,94 0,94 0,95 0,96 0,96 0,96
Sơn La 0,93 0,95 0,95 0,96 0,97 0,96 Bắc Quang 0,81 0,80 0,83 0,82 0,80 0,81 Cao Bằng 0,95 0,95 0,97 0,97 0,97 0,97 Bắc Cạn 0,96 0,96 0,97 0,97 0,97 0,97 Lạng Sơn 0,96 0,96 0,98 0,96 0,97 0,97 Móng Cái 0,94 0,93 0,96 0,97 0,97 0,98
Hà Nội 0,93 0,93 0,95 0,94 0,94 0,96 Nam Định 0,93 0,92 0,96 0,94 0,94 0,95 Thanh Hoá 0,92 0,91 0,95 0,93 0,93 0,95
Vinh 0,93 0,92 0,96 0,96 0,96 0,97 Đồng Hới 0,94 0,90 0,96 0,96 0,95 0,98
Huế 0,96 0,96 0,96 0,97 0,98 0,97 Đà Nẵng 0,96 0,96 0,97 0,96 0,98 0,96
Quy Nhơn 0,96 0,97 0,96 0,96 0,94 0,97 Nha Trang 0,89 0,91 0,92 0,95 0,95 0,95
Plâycu 0,72 0,63 0,89 0,71 0,59 0,88 Buôn Ma
Thuột 0,80 0,59 0,91 0,76 0,53 0,88
Đà Lạt 0,84 0,85 0,92 0,90 0,88 0,94 Cần Thơ 0,74 0,53 0,88 0,75 0,56 0,89 Cà Mau 0,65 0,44 0,80 0,64 0,44 0,78
59
Để thấy rõ hơn ảnh hưởng của việc thay đổi miền tính đến kết quả mô phỏng nhiệt độ trên lãnh thổ nước ta, các so sánh nhiệt độ mô phỏng trong hai thí nghiệm trên khu vực được giới hạn từ 102oE đến 100oE và 8oN đến 24oN được thực hiện. Trong đó, nhiệt độ được tính trung bình từ 102oE-100oE và phân bố dọc từ vĩ độ 8oN đến 24oN (Hình 3.27 và Hình 3.28). Trục hoành biểu diễn phân bố vĩ độ từ 8oN đến 24oN và trục tung biểu diễn độ chênh lệch (oC) giữa thí nghiệm M1 với thí nghiệm M2.
Từ Hình 3.27 cho thấy rằng, nhiệt độ mùa đông mô phỏng trong thí nghiệm M1 nhỏ hơn so với thí nghiệm M2 trên đa số các vĩ độ được lựa chọn. Cụ thể, nhiệt độ mùa đông mô phỏng trong thí nghiệm M1 thấp khoảng khoảng từ 0oC đến 1,5oC trên khu vực phía Bắc (từ vĩ độ 12,5oN-24oN) và mức độ thấp hơn tăng dần khi càng lên phía Bắc. Chênh lệch này có thể là do việc mô hình mô phỏng hoàn lưu từ phía Bắc trong tháng mùa đông mạnh hơn so với thực tế, mạnh hơn trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2. Ngược lại, nhiệt độ mùa đông mô phỏng trong thí nghiệm M1 lại cao hơn so với thí nghiệm M2 khoảng từ 0 đến 0,5oC trên khu vực phía Nam (từ vĩ độ 8oN đến 12oN).
Hình 3.27. Chênh lệch nhiệt độ trung bình mùa đông (oC) phân bố từ 8oN tới 24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm
M2
Đối với các mô phỏng nhiệt độ mùa hè, thí nghiệm M1 cho kết quả mô phỏng lớn hơn so với thí nghiệm M2 trên hầu hết diện tích miền phân tích, trừ khu vực từ vĩ độ từ 23oN-24oN. Tuy nhiên, mức độ chênh lệch giữa thí nghiệm M1 và M2 là không lớn, trên toàn bộ miền phân tích có mức độ chênh lệch nhỏ hơn 1oC (Hình 3.28).
60
Hình 3.28. Chênh lệch nhiệt độ trung bình mùa hè (oC) phân bố từ 8oN tới 24oN trung
bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2 Như vậy, việc mở rộng miền tính trong thí nghiệm M1 và M2 có ảnh
hưởng khá rõ ràng đến kết quả mô phỏng nhiệt độ mùa đông và mùa hè trên lãnh thổ nước ta. Miền tính được mở rộng lệch về phía Đông-Bắc trong thí nghiệm M1 cho kết quả mô phỏng nhiệt độ thấp hơn thí nghiệm M2 với giá trị phổ biến nhỏ hơn 1oC, sai lệch lớn nhất xảy ra ở khu vực phía Bắc (từ vĩ độ 12,5oN). Ngược lại đối với mô phỏng nhiệt độ mùa hè, thí nghiệm M1 lại cho kết quả mô phỏng cao hơn thí nghiệm M2 trên hầu hết diện tích. Tuy nhiên, mức độ sai lệch trong mùa đông lớn hơn so với mùa hè.
Tiếp theo, các đánh giá mô phỏng nhiệt độ được tập trung vào thời kỳ El Nino và La Nina. Theo Nguyễn Đức Ngữ (2000), tác động của ENSO đến nhiệt độ thể hiện rõ rệt nhất vào các tháng mùa đông, trong đó mùa đông El Nino có nhiệt độ ấm hơn trung bình và mùa đông La Nina có nhiệt độ lạnh hơn trung bình trên đa số các trạm quan trắc.
Để thấy rõ được khả năng mô phỏng nhiệt độ trong thời kỳ El Nino và La Nina, luận văn lựa chọn đánh giá nhiệt độ trung bình mùa đông 12/1997-2/1998 (El Nino) và 12/1998-2/1999 (La Nina). Hình 3.29 trình bày các kết quả tính toán độ chênh lệch nhiệt độ mùa đông 12/1997-2/1998 so với 12/1998-2/1999 trong các thí nghiệm và số liệu quan trắc. Các ký hiệu M1(El Nino-La Nina), M2(El Nino-La Nina) và Ob(El Nino-La Nina) là chênh lệch nhiệt độ mùa đông thời kỳ El Nino so với mùa đông thời kỳ La Nina trong thí nghiệm M1, M2 và quan trắc (Ob). Trục hoành biểu diễn tên các trạm và trục tung biểu diễn độ chênh lệch (oC).
61
Hình 3.29. Chênh lệch nhiệt độ (oC) trung bình mùa đông thời kỳ El Nino (12/1997-2/1998) so với mùa đông thời kỳ La Nina (12/1998-2/1999) trong thí nghiệm M1, M2
và quan trắc (Ob)
Theo kết quả tính toán trên Hình 3.29 cho thấy, nhiệt độ quan trắc trong các tháng mùa đông thời kỳ El Nino lớn hơn so với thời kỳ La Nina trên hều hết các trạm, đặc biệt là các trạm thuộc khu vực phía Nam (từ Thanh Hóa trở vào) với độ chênh lệch từ 0 đến gần 2oC.
Kết quả mô phỏng cho thấy, mô hình RegCM_CAM đã thể hiện được sự chênh lệch nhiệt độ mùa đông thời kỳ El Nino so với nhiệt độ mùa đông thời kỳ La Nina trên đa số các trạm. Tuy nhiên, mức độ chênh lệch nhỏ hơn trên các trạm thuộc khu vực Trung Bộ, Tây Nguyên, Nam Bộ và lớn hơn ở một số trạm thuộc Đông Bắc Bộ. Nhìn chung, thí nghiệm M2 thể hiện chênh lệch nhiệt độ mùa đông thời kỳ El Nino với thời kỳ La Nina tốt hơn thí nghiệm M1 (Hình 3.29).
Từ Bảng 3.3 cho thất, sai số trung bình mô phỏng nhiệt độ mùa đông thời kỳ El Nino và La Nina trong thí nghiệm M2 nhỏ hơn so với thí nghiệm M1. Các kết quả mô phỏng nhiệt độ mùa đông thời kỳ El Nino và La Nina trong hai thí nghiệm đều có hệ số tương quan tốt với số liệu quan trắc. Tương quan tốt hơn ở khu vực Bắc Bộ và Trung Bộ và tương quan yếu hơn ở khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ. Trong thí, thí nghiệm M2 cho tương quan tốt ở nhiều trạm hơn so với thí nghiệm M1 (Bảng 3.2).
62
Bảng 3.3. Sai số mô phỏng nhiệt độ trung bình (oC) thời kỳ El Nino và La Nina trong các thí nghiệm
EL Nino La Nina M1 -5,04 -4,35 M2 -4,03 -3,51
Đồ thị tụ điểm trên Hình 3.30 cũng cho thấy rõ sai số mô phỏng nhiệt độ
mùa đông thời kỳ El Nino và La Nina trong hai thí nghiệm. Trong đó, sai số mô phỏng nhiệt độ lớn nhất xảy ra ở khoảng nhiệt độ dưới 20oC và sai số mô phỏng nhỏ hơn với khoảng nhiệt độ trên 20oC trong cả hai thí nghiệm.
Hình 3.30. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng nhiệt độ (oC) mùa đông thời kỳ El Nino (trái) và La Nina (phải) trong các thí nghiệm M1 và M2
Tóm lại, bằng các cánh biểu diễn và đánh giá khác nhau cho nhiệt độ mô phỏng bằng mô hình RegCM_CAM, ta có thể nhận thấy sai số mô phỏng nhiệt độ mùa đông lớn hơn mùa hè trong cả hai thí nghiệm. Sự khác biệt giữa kết quả mô phỏng nhiệt độ trong hai thí nghiệm (lựa chọn miền tính khác nhau) là có thể nhận thấy. Xét theo các mực thẳng đứng khác nhau, cũng như xét theo sự tiến triển theo mùa trên dải vĩ độ của Việt Nam, sự khác biệt và đặc tính của các thí nghiệm được làm rõ hơn. Trong đó, thí nghiệm M2 mô phỏng nhiệt độ với trạng thái “ôn hòa” hơn và đánh giá tổng quan chung là tốt hơn.
63
3.2.3. Đánh giá kết quả mô phỏng lượng mưa Các đánh giá đối với mô phỏng lượng mưa được thực hiện thông qua việc
so sánh với số liệu CRU và số liệu quan trắc tại các trạm. Các kết quả đánh giá được trình bày trên các Hình 3.31 đến Hình 3.37 và Phụ lục 8 đến Phụ lục 11.
Hình 3.31 trình bày kết quả mô phỏng lượng mưa các tháng mùa hè trong thí nghiệm M1, M2 và số liệu CRU. Về cơ bản, các kết quả mô phỏng giữa hai thí nghiệm là khá tương đồng nhau, thí nghiệm M2 có thiên hướng mô phỏng lượng mưa lớn và diện mở rộng hơn. Điều này có thể do mô hình mô phỏng hoàn lưu từ phía Nam trong các tháng mùa hè mạnh hơn trong thí nghiệm M2 (miền tính về phía Tây-Nam) so với thí nghiệm M1 (miền tính về phía Đông Bắc).
Tuy nhiên, khi so sánh với số liệu CRU, các mô phỏng trong hai thí nghiệm có phân bố theo không gian có sai lệch đáng kể. Đặc biệt, trong cả hai thí nghiệm đều không mô phỏng được tâm mưa ở khu vực Bắc Trung Bộ, nhưng lại mô phỏng mưa lớn hơn so với CRU ở Nam Trung Bộ và Tây Nguyên. Thực tế, theo số liệu CRU lượng mưa ở khu vực Bắc Trung Bộ khoảng 300-500mm, trong khi đó mô hình chỉ mô phỏng được lượng mưa khoảng 100-200mm; và khoảng 50-150mm theo CRU ở khu vực Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, trong khi đó các mô phỏng lại cho lượng mưa lớn hơn đáng kể, khoảng 400-500mm (Hình 3.31).
Đối với các tháng mùa đông, mô hình RegCM_CAM mô phỏng lượng mưa với phân bố theo không gian khá tương đồng nhau trong hai thí nghiệm. Tuy nhiên, thí nghiệm M2 có thiên hướng mô phỏng diện mưa mở rộng hơn ở Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ; nhưng lại hẹp hơn ở Bắc Bộ. So sánh với số liệu CRU, lượng mưa trong cả 2 thí nghiệm có thiên hướng lớn hơn đáng kể và diện mưa cũng mở rộng hơn, đặc biệt là trên khu vực Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ (Hình 3.32).
64
M1 M2 CRU
Hình 3.31. Lượng mưa (mm) tháng 6 (1), 7 (2), 8 (3) trung bình thời kỳ 1997-1999 mô
phỏng bằng mô hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3
65
M1 M2 CRU
Hình 3.32. Lượng mưa (mm) tháng 12 (1), 1 (2), 2 (3) trung bình thời kỳ 1997-1999
mô phỏng bằng mô hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3
66
Như vậy, có thể nhận thấy chênh lệch lượng mưa trong hai thí nghiệm. Trong đó, thí nghiệm M2 cho các kết quả mô phỏng mưa có thiên hướng lớn hơn về lượng và diện mở rộng hơn so với thí nghiệm M1 trên khu vực Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ.
Bảng 3.4. Sai số trung bình mô phỏng lượng mưa (mm) trong các thí nghiệm
Thí nghiệm Mùa đông Mùa xuân Mùa hè Mùa thu
M1 99,2 5,2 -160,1 -11,5
M2 114,0 20,3 -70,8 35,4
So sánh với số liệu quan trắc tại các trạm cho thấy rằng, sai số mô phỏng lượng mưa lớn nhất trong các tháng mùa hè và mùa đông, các mùa xuân và thu có sai số thấp hơn. Thí nghiệm M2 có sai số lớn hơn thí nghiệm M1 trong hầu hết các mùa, lớn nhất vào mùa đông với giá trị khoảng 114mm (khoảng 99mm trong thí nghiệm M1). Ngược lại, thí nghiệm M1 có sai số lớn hơn thí nghiệm M2 trong mô phỏng lượng mưa mùa hè, với sai số trung bình khoảng -160mm (khoảng -70mm trong thí nghiệm M2). Như vậy, thí nghiệm M1 cho kết quả mô phỏng với sai số nhỏ hơn và mùa đông, lớn hơn vào mùa hè so với thí nghiệm M2 (Bảng 3.4).
Các đánh giá sai số mô phỏng tại từng trạm được trình bày trên Hình 3.33. Từ các kết quả này cho thấy, sai số mô phỏng lượng mưa trong cả hai thí nghiệm là khá lớn ở một số trạm thuộc khu vực Bắc Bộ và Nam Trung Bộ. Trong đó, sai số sai số mô phỏng lượng mưa mùa hè lớn nhất xảy ra ở trạm Bắc Quang (hơn 800mm) và Móng Cái (khoảng 400mm), sai số lớn chủ yếu trong thí nghiệm M1 (Hình 3.33 b). Đối với các trạm thuộc khu vực Nam Trung Bộ, sai số mô phỏng lượng mưa lớn nhất xảy ra vào mùa thu và mùa đông, với sai số khoảng 300mm đến 600mm, sai số lớn chủ yếu trong thí nghiệm M2 (Hình 3.33 c, d). Sai số mô phỏng lượng mưa nhỏ nhất xảy ra vào các tháng mùa xuân ở trạm Bắc Quang, các trạm thuộc Nam Trung Bộ và trạm Đà Lạt với sai số khoảng 200mm, trong đó sai số lớn chủ yếu xuất hiện trong thí nghiệm M2 (Hình 3.33 a).
67
Hình 3.33. Sai số trung bình mô phỏng mưa mùa trong hai thí nghiệm so với số liệu
quan trắc, các mùa: mùa xuân (a), hè (b), thu (c) và mùa đông (d)
Sai số trong các mô phỏng lượng mưa cũng được thể hiện khá rõ rệt trên các biểu đồ tụ điểm trên Hình 3.34. Trong đó, trục hoành biểu diễn lượng mưa quan trắc, trục tung biểu diễn lượng mưa mô phỏng bằng mô hình RegCM_CAM. Lượng mưa mô phỏng trong hai thí nghiệm thấp hơn đáng kể so với số liệu qaun trắc tại các trạm thuộc khu vực Bắc Bộ, Nam Trung Bộ và Tây Nguyên. Tại các trạm trên các khu vực này, sai số lớn chủ yếu xảy ra đố với khoảng mưa lớn quan trắc được, với sai số phổ biến trên 100mm. Sai số mô phỏng lượng mưa nhỏ hơn xả ra đối với các trạm thuộc khu vực Bắc Trung Bộ và Nam Bộ.
a b
c d
68
Hình 3.34. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng lượng mưa (mm) trên khu vực TB, DBB, DBBB, BTB, NTB, TN. NB trong hai thí nghiệm M1 và M2
Thí nghiệm M1: Thí nghiệm M2:
Các kết quả tính toán thể hiện biến trình lượng mưa tháng trong năm cho thấy rằng, mô hình RegCM_CAM thể hiện khá tương đồng biến trình này so với số liệu quan trắc tại các trạm, đặc biệt là các trạm thuộc khu vực Trung Bộ. Đối với các trạm thuộc khu vực Bắc Bộ và trạm Thanh Hóa, mô phỏng trong các tháng mùa mưa thấp hơn đáng kể so với quan trắc. Đối với các trạm thuộc khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ, kết quả mô phỏng trong cả hai thí nghiệm thể hiện sự lệch pha đáng kể về mùa mưa, mùa ít mưa và lượng mưa. Kết quả tính toàn biến trình lượng mưa trong năm cũng cho thấy, sai số mô phỏng lượng mưa là khá lớn, nhất là vào các tháng mùa mưa. Ngoài ra, trên đường biến trình lượng
69
mưa cũng cho thấy sự chênh lệch lượng mưa giữa hai thí nghiệm, M2 cho lượng mưa lớn hơn so với M1 trên đa số các trường hợp mô phỏng (Hình 3.35).
Hình 3.35. Biến trình lượng mưa (mm) tháng trong năm mô phỏng bằng RegCM_CAM (M1, M2) và quan trắc (Ob)
70
Kết quả tính toán trên Bảng 3.5 cho thấy, lượng mưa mô phỏng trong cả hai thí nghiệm có hệ số tương quan với số liệu quan trắc tại các trạm là khá nhỏ, nhất là tại các trạm thuộc khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ. Các trạm thuộc khu vực Tây Bắc, Đông Bắc Bộ và Trung Bộ có hệ số tương quan tốt hơn, với hệ số tương quan phổ biến khoảng từ 0,4-0,8.
Bảng 3.5. Hệ số tương quan giữa lượng mưa mô phỏng trong các thí nghiệm với số liệu quan trắc trong các thời kỳ
Miền tính Tên trạm
Miền tính M1 Miền tính M2 1/97-12/99 12/97-2/98
(El Nino) 12/98-2/99 (La Nina) 1-97-12/99 12/97-2/98
(El Nino) 12/98-2/99(La Nina)
Lai Châu 0,44 0,60 0,54 0,60 0,56 0,60
Điện Biên 0,53 0,49 0,76 0,66 0,47 0,87
Sơn La 0,51 0,44 0,58 0,76 0,73 0,83
Bắc Quang 0,48 0,44 0,60 0,68 0,39 0,75
Cao Bằng 0,52 0,45 0,66 0,58 0,83 0,59
Bắc Cạn 0,50 0,46 0,56 0,54 0,69 0,50
Lạng Sơn 0,60 0,65 0,64 0,26 0,58 0,25
Móng Cái 0,28 0,27 0,27 0,58 0,79 0,48
Hà Nội 0,20 0,23 0,13 0,39 0,60 0,20
Nam Định 0,26 0,34 0,17 0,35 0,32 0,37
Thanh Hoá 0,33 0,48 0,16 0,13 0,12 0,11
Vinh 0,44 0,79 0,64 0,31 0,77 0,33
Đồng Hới 0,73 0,60 0,84 0,56 0,50 0,70
Huế 0,69 0,64 0,74 0,60 0,68 0,61
Đà Nẵng 0,77 0,82 0,76 0,71 0,87 0,68
Quy Nhơn 0,64 0,27 0,72 0,72 0,34 0,84
Nha Trang 0,47 -0,03 0,56 0,51 0,15 0,60
Plâycu 0,40 0,57 0,10 0,18 0,28 0,02
BuônMaThuột -0,03 -0,31 -0,07 0,09 -0,29 0,18
Đà Lạt 0,14 0,32 -0,07 0,45 0,50 0,45
Cần Thơ 0,20 0,09 0,31 -0,01 -0,01 -0,17
Cà Mau -0,08 -0,13 0,02 0,06 0,01 -0,14
71
Kết quả so sánh chênh lệch lượng mưa phân bố từ 8oN tới 24oN, trung bình từ 102oE đến 110oE được trình bày trên Hình 3.36 và Hình 3.37. Trục hoành biểu diễn các vĩ độ và trục tung là độ lệch lượng mưa mô phỏng trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2.
Từ Hình 3.36 cho thấy, lượng mưa mùa đông trong thí nghiệm M2 lớn hơn đáng kể so với thí nghiệm M1 trên khu vực phía Nam (từ vĩ độ 8oN đến 12,5oN), với mức độ chênh lệch phổ biến trong khoảng từ 40-100mm. Khu vực từ vĩ độ 14.5oN -24oN, thí nghiệm M1 cho kết quả mô phỏng lượng mưa lớn hơn so với thí nghiệm M2, tuy nhiên mức độ chênh lệch là không lớn với giá trị phổ biến nhỏ hơn 30mm. Như vậy, với miền tính được mở rộng về phía Đông-Bắc (trong thí nghiệm M1), mô hình RegCM_CAM mô phỏng lượng mưa mùa đông lớn hơn ở phía Nam (8oN - 12,5oN) và nhỏ hơn ở phía Bắc (14.5oN -24oN).
Hình 3.36. Chênh lệch lượng mưa các tháng mùa đông (mm) phân bố từ 8oN tới 24oN
trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm M2
Chênh lệch về lượng mưa mùa hè giữa hai thí nghiệm khá rõ ràng. Trong đó, mô hình cho kết quả mô phỏng lượng mưa lớn hơn trong thí nghiệm M2 (miền tính mở rộng về phía Tây-Nam) so với thí nghiệm M1 (miền tính mở rộng về phía Đông-Bắc) đáng kể trên hầu hết diện tích miền phân tích, đặc biệt trên khu vực Trung Trung Bộ, với mức độ chênh lệch có thể đến 100mm (ở vĩ độ 16oN) (Hình 3.36). Như vậy, với miền tính được mở rộng về phía Tây-Nam, mô hình cho mô phỏng lượng mưa lớn hơn đáng kể so với miền tính được mở rộng về phía Đông-Bắc. Điều này có thể do việc mô hình mô phỏng hoàn lưu ở phía
72
Nam mạnh hơn khi miền tính được mở rộng về phía Tây-Nam trong các tháng mùa hè.
Hình 3.37. Chênh lệch lượng mưa các tháng mùa hè (mm) phân bố từ 8oN tới 24oN trung bình cho dải kinh độ 102oE đến 110oE trong thí nghiệm M1 so với thí nghiệm
M2
Các tính toán mô phỏng thể hiện chênh lệch giữa lượng mưa mùa đông thời kỳ La Nina (12/1998-2/1999) với thời kỳ El Nino (12/1997-2/1998) và hệ số tương quan giữa lượng mưa các thời kỳ này với số liệu quan trắc được trình bày trên Hình 3.38 và Bảng 3.5. Trên Hình 3.38, trục hoành biểu diễn tên các trạm, trục tung biểu diễn chênh lệch lượng mưa mùa đông.
Kết quả tính toán từ số liệu quan trắc co thấy, chênh lệch giữa lượng mưa mùa đông thời kỳ La Nina với El Nino thể hiện rõ ràng nhất trên các trạm thuộc khu vực phía Nam (từ Quảng Bình đến Cà Mau), với giá trị chênh lệch phổ biển lớn hơn 50mm. Đối với các trạm phía Bắc (từ Vinh trở ra), mức độ chênh lệch giữa hai thời kỳ này là không lớn (Hình 3.38).
Kết quả mô phỏng cho thấy, mô hình thể hiện khá tốt chênh lệch lượng mưa tại các trạm thuộc khu vực Nam Trung Bộ. Trong đó, thí nghiệm M1 thể hiện tốt hơn, nhưng mức độ chênh lệch phổ biến lớn hơn số liệu thực. Đối với các trạm thuộc khu vực Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ, mô hình thể hiện không tốt mức độ chênh lệch này, đặc biệt là các kết quả trong thí nghiệm M2. Hầu hết các mô phỏng đều cho thấy lượng mưa mùa đông thời kỳ La Nina thấp hơn so với thời kỳ El Nino, trong khi mức độ chênh lệch là không đáng kể hoạc cao hơn theo số liệu quan trắc (Hình 3.37).
73
Hình 3.38. Chênh lệch lượng mưa (mm) trung bình các tháng 12/1998-2/1999 (La Nina) so với các tháng 12/1997-2/1998 (El Nino)
Lượng mưa trung bình mùa đông trong thời kỳ El Nino và La Nina theo các mô phỏng đều lớn hơn so với số liệu quan trắc. Sai số mô phỏng thời kỳ El Nino lớn hơn so với thời kỳ La Nina trong cả hai thí nghiệm. Trong đó sai số mô phỏng trong thí nghiệm M2 là lớn hơn thí nghiệm M1 (Bảng 3.6).
Bảng 3.6. Sai số trung bình (ME) lượng mưa (mm) mô phỏng trong các thí nghiệm thời kỳ El Nino và La Nina
EL Nino La Nina M1 151,17 124,82 M2 154,24 156,14
Sai số mô phỏng lượng mưa mùa đông thời kỳ El Nino và La Nina cũng được thể hiện trên đồ thị tụ điểm trên Hình 3.39. Lượng mưa mô phỏng trong thời kỳ El Nino và La Nina đều lớn hơn đáng kể so với số liệu quan trắc. Hệ số tương quan bội trong các mô phỏng với số liệu quan trắc là không lớn. Trong đó, thí nghiệm M1 có hệ số tương quan với số liệu quan trắc là 0,46 và 0,7 lần lượt tương ứng với thời lỳ El Nino và La Nina; Thí nghiệm M2 có hệ số tương quan bội với số liệu quan trắc là 0,2 và 0,5 lần lượt tương ứng với thời lỳ El Nino và La Nina. Như vậy, mặc dù sai số mô phỏng là khá lớn, nhưng thí nghiệm M1 cho kết quả có tương quan tốt hơn với số liệu quan trắc so với thí nghiệm M2. Thời kỳ El Nino, các kết quả mô phỏng có hệ số tương quan với số liệu quan trắc thấp hơn so với thời kỳ La Nina.
74
Hình 3.39. Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô phỏng lượng mưa (mm) các tháng mùa đông trong thời kỳ El Nino (trái) và La Nina (phải) trong các thí nghiệm M1 và M2
Tóm lại, qua các kết quả phân tích và so sánh cho thấy rằng, mô hình
RegCM_CAM cho các kết quả mô phỏng có sai số lớn về lượng mưa trong cả hai thí nghiệm, đặc biệt vào các tháng mùa mưa và trên khu vực Nam Trung Bộ và một số trạm thuộc khu vực Bắc Bộ. Các kết quả mô phỏng có hệ số tương quan khá tốt với số liệu quan trắc tại các trạm thuộc khu vực Tây Bắc, Đông Bắc Bộ và Trung Bộ. Các trạm thuộc khu vực Tây Nguyên và Nam Bộ, mô hình cho kết quả mô phỏng thể hiện tương quan rất yếu với số liệu quan trắc. Chênh lệch giữa các thí nghiệm (lựa chọn miền tính) là khá rõ ràng. Với miền tính mở rộng về phía Đông-Bắc (trong thí nghiệm M1), mô hình mô phỏng lượng mưa mùa đông thấp hơn đáng kể ở phía Nam (từ 8-13,5oN) và lớn hơn ở phía Bắc (từ 14-24oN). Đối với các tháng mùa hè, mô hình cho kết quả mô phỏng lượng mưa lớn hơn đáng kể trong thí nghiệm M2 so với thí nghiệm M1 trên đa phần diện tích cả nước, đặc biệt là khu vực Trung Bộ. Trong các thời kỳ El Nino và La Nina, thí nghiệm M1 cho kết quả mô phỏng lượng mưa mùa đông phù hợp hơn thí nghiệm M2.
75
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Trong khuôn khổ nghiên cứu của luận văn, chúng tôi đã thử nghiệm chạy
thành công mô hình toàn cầu CAM 3.0 và mô hình lồng ghép RegCM_CAM mô phỏng các trường khí hậu thời kỳ 1997-1999. Trên cơ sở đó, một số kết luận và kiến nghị được đưa ra như sau: Kết luận
1) Các mô phỏng khí hậu thời kỳ 1997-1999 bằng mô hình CAM 3.0 mặc dù tồn tại sai số so với số liệu tái phân tích NNRP2. Tuy nhiên, việc chạy thành công cô mình toàn cầu CAM 3.0 và mô hình lồng ghép RegCM_CAM cho thấy khả năng chủ động xây dựng các bộ số liệu đầu vào cho mô hình khí hậu khu vực nhằm mục đích mô phỏng và dự báo khí hậu. Sai số trong mô phỏng bằng CAM 3.0 có thể do mô hình chưa nắm bắt được tốt các hoàn lưu toàn cầu trong thời ENSO hoạt động mạnh. Do vậy, cần phải có nhiều nghiên cứu cải tiến chất lượng mô hình hơn nữa, có thể là các thử nghiệm chạy CAM 3.0 với các lựa chọn khác nhau nhằm tìm ra phương án phù hợp nhất cho khu vực dùng làm đầu vào cho mô hình RCM khi ứng dụng ở Việt Nam.
2) Sai số mô phỏng nhiệt độ bằng mô hình RegCM_CAM đối với thời kỳ 1997-1999 là khá lớn, đặc biệt đối với các khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ vào mùa đông. Tuy nhiên, về mặt biến trình nhiệt độ trung bình trong năm, mô hình đã thể hiện khá tốt khi so sánh với số liệu quan trắc. Việc thay đổi miền tính trong hai thí nghiệm cho kết quả mô phỏng nhiệt độ khác nhau khá rõ ràng. Trong đó, thí nghiệm M1 cho nhiệt độ mùa đông mô phỏng thấp hơn thí nghiệm M2 (với giá trị thấp hơn phổ biến từ 0,5 đến 1,5oC). Ngược lại, trong các tháng mùa hè, thí nghiệm M1 lại cho kết quả mô phỏng nhiệt độ cao hơn thí nghiệm M2. Tuy nhiên, mức độ chênh lệch nhiệt độ giữa hai thí nghiệm trong các tháng mùa đông và mùa hè là không lớn, với giá trị phổ biến thấp hơn 1oC . Nhìn chung, thí nghiệm M2 cho kết quả mô phỏng nhiệt độ phù hợp hơn thí nghiệm M1. Như vậy, có thể thấy mô hình RegCM_CAM đã thể hiện được tác động của các yếu tố hoàn lưu đến chế độ nhiệt ở nước ta khi mở rộng miền tính trong thí nghiệm M1 và M2.
3) Sai số mô phỏng lượng mưa bằng mô hình RegCM_CAM trong hai thí nghiệm M1 và M2 là khá lớn, biến trình lượng mưa trung bình trong năm được
76
thể hiện không rõ ràng. Sai số mô phỏng lượng mưa là khá lớn, đặc biệt ở khu vực Việt Bắc, Trung Bộ và Tây Nguyên, nhất là trong các tháng mùa mưa. Việc thay đổi miền tính trong hai thí nghiệm có ảnh hưởng khá rõ ràng đến kết quả mô phỏng lượng mưa. Trong đó, thí nghiệm M2 mô phỏng lượng mưa mùa hè lớn hơn thí nghiệm M2. Ngược lại, lượng mưa mô phỏng trong các tháng mùa đông trong thí nghiệm M1 lớn hơn so với thí nghiệm M2 ở Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ. Như vậy, RegCM_CAM đã mô phỏng được các yếu tố hoàn lưu ở phía Bắc và phía Nam ảnh hưởng đến chế độ mưa ở nước ta.
4) Kết quả thử nghiệm đánh giá mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa các tháng mùa đông thời kỳ El Nino và La Nina cho thấy rằng mô hình RegCM_CAM đã phần nào thể hiện được ảnh hưởng của hoạt động ENSO đến khí hậu nước ta, đặc biệt là tại các trạm thuộc khu vực Nam Trung Bộ. Tuy nhiên, sai số trong các mô phỏng là khá rõ ràng. Kiến nghị
1) Cần có những nghiên cứu đánh giá mức độ tin cậy của các bộ số liệu tái phân tích toàn cầu trước đối với khu vực nước ta trước khi sử dụng;
2) Cần có những nghiên cứu sâu hơn về mô hình CAM 3.0, chạy mô phỏng với thời gian dài hơn, với nhiều thí nghiệm lựa chọn tham số khác nhau, hoặc chạy mô hình CAM 3.0 lồng ghép với mô hình đại dương bề mặt (SOM) nhằm đưa ra các kết quả phù hợp hơn;
3) Việc mô hình RegCM_CAM mô phỏng khá tốt biến trình nhiệt độ và biến trình mưa tương đối tương đồng với số liệu quan trắc cho thấy có khả năng hiệu chỉnh các sai số mô phỏng. Do vậy, nếu mở rộng các nghiên cứu ứng dụng hai mô hình này nhằm mục đích dự báo kí hậu, cần thiết phải thực hiện chạy mô phỏng khí hậu trong thời gian dài hơn để xác định được sai số hệ thống của mô hình. Từ đó, xây dựng các hệ số hiệu chỉnh áp dụng cho việc hiệu chỉnh sai số dự báo. Vấn đề này cũng đã được đề cập đến trong nghiên cứu của Deng Weitao trong nghiên cứu dự báo mưa mùa hè ở Trung Quốc. Trong nghiên cứu của Deng Weitao, dựa trên kết quả mô phỏng khí hậu nhiều năm trong quá khứ để xây dựng hệ số hiệu chỉnh trong các thời kỳ El Nino, La Nina và thời kỳ trung gian của ENSO. Sau đó các hệ số này được áp dụng để cải tiến chất lượng dự báo thực [25, 26].
77
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt:
1 Trần Quang Đức, Mô hình khí hậu khí quyển CAM3.0, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, N0 555, Tr. 33-41, 2007.
2 Trần Quang Đức, Tham số hóa bức xạ trong mô hình khí hậu khí quyển CAM3.0, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, N0 568, Tr. 19-24, 2007.
3 Hồ Thị Minh Hà, Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp thủy động và thống kê, luận án Tiến sỹ, 2008.
4 Hồ Thị Minh Hà, Thái Thị Thanh Minh, Một số vấn đề tham số hóa đối lưu trên vùng nhiệt đới trong mô hình khí hậu khu vực, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, số 587, tr.14-22, 2009.
5 Thái Thị Thanh Minh, Nguyễn Viết Lành, Hồ Thị Minh Hà, Nguyễn Văn Thắng, Nghiên cứu ảnh hưởng của sơ đồ tham số hóa đối lưu đến kết quả mô phỏng trường nhiệt-mưa trên khu vực Việt Nam và lân cận bằng mô hình khí hậu khu vực (RegCM3), Tạp chí Khí tượng Thủy văn, số 583, tr 15-23, 2009.
6 Phan Văn Tân, Dư Đức Tiến, Ảnh hưởng của tính bất đồng nhất bề mặt đệm đến các trường nhiệt độ và lượng mưa mô phỏng bằng mô hình RegCM trên khu vực Đông Dương và Việt Nam, Tạp chí khoa học, Đại học Quốc gia Hà Nội, T.XXI, số 4, tr. 57-68, 2005.
7 Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Nghiên cứu độ nhạy của mô hình khí hậu khu vực RegCM3. Phần I: Ảnh hưởng của điều kiện biên đến kết quả mô phỏng khí hậu hạn mùa khu vực Việt Nam và Đông Nam Á, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Hà Nội, 9(573), tr. 1-12, 2008.
8 Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Nghiên cứu độ nhạy của mô hình khí hậu khu vực RegCM3. Phần II: Ảnh hưởng của các sơ đồ tham số hóa đối lưu đến kết quả mô phỏng khí hậu hạn mùa khu vực Đông Nam Á, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Hà Nội, 10(574), tr. 1-11, 2008.
9 Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Lương Mạnh Thắng, Trần Quang Đức, Về khả năng ứng dụng mô hình RegCM vào dự báo hạn mùa các trường khí hậu bề mặt ở Việt Nam, Tạp chí ĐHQG Hà Nội, 8-2009.
10 Phan Văn Tân, Nghiên cứu ứng dụng mô hình khí hậu khu vực mô phỏng/dự báo mùa các trường khí hậu bề mặt phục vụ qui hoạch phát triển và phòng tránh thiên tai, Đề tài NCKH Trọng điểm cấp ĐHQG Hà Nội, mã số QGTĐ.06.05, 2008.
11 Phan Văn Tân, Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo
78
và giải pháp chiến lược ứng phó, Đề tài cấp Nhà nước, mã số KC08.29/06-10, 2010.
12 Lương Mạnh Thắng, Nghiên cứu ảnh hưởng của vùng đệm và độ phân giải đến sự mô phỏng khí hậu Việt Nam và phụ cận, luận văn Thạc sỹ, 2010.
13 Nguyễn Văn Thắng, Lê Văn Thiện, Thử nghiệm chạy mô hình khí hậu khu vực RegCM ở Việt Nam, Tuyển tập Báo cáo khoa học Viện KTTV, 2004.
14 Nguyễn Quang Trung, Phan Văn Tân và Ngô Đức Thành, Khả năng mô phỏng hạn mùa của mô hình RegCM3 với các sơ đồ tham số hóa đối lưu khác nhau, Tạp chí Khoa học, 2012.
15 Kiều Thị Xin, Trần Ngọc Anh, Lê Công Thành, Phan Văn Tân, Về thử nghiệm mô phỏng mưa trên lãnh thổ Việt Nam bằng mô hình dự báo khí hậu khu vực RegCM, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7 (475), tr. 10-18, 2000.
16 Kiều Thị Xin, Hồ Thị Minh Hà, Mô hình khí hậu khu vực RegCM3 và khả năng dự báo khí hậu mùa khu vực Đông Nam Á – Việt Nam, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 4 (580), tr. 1-8, 2009. Tiếng Anh:
17 Robert E. Dickinson, và nnk, A Regional Climate Model for Western United States, Climatic Change 15: 383~22, 1989.
18 Fillippo Giorgi, Simulation of Regional Climate Using a Limited Area Model Nested in a General Circulation Model, Journal of Climate, 1990.
19 Fillippo Giorgi và Maria Rosaria Marinucci, Validation of a regional atmospheric model over Europe: Sensitivity of wintertime and summertime simulations to selected physics parametrizations and lower boundary conditions, Q. J. R. Meteorol. SOC. (1991), 117, pp. 1171-1206.
20 M. R. Marinucci, F. Giorgi, A 2XCO2 Climate Change Scenario Over Europe Generated Using a Limited Area Model Nested in a General Circulation Model 1. Present Day Seasonal Climate Simulation, JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL. 97, NO. D9, P. 9989, 1992.
21 F. Giorgi, M. R. Marinucci, G. Visconti, A 2XCO2 Climate Change Scenario Over Europe Generated Using a Limited Area Model Nested in a General Circulation Model 2. Climate Change Scenario, JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL. 97, NO. D9, P. 9989, 1992.
79
22 Giorgi, F, Mearns LO, Shields C, McDaniel L, Regional nested model simulations of present day and 2 x CO2 climate over the central plains of the US, Journal of Climatic Change, 1998.
23 Noah S. Diffenbaugh, Moetasim Ashfaq, Bryan Shuman, John W. Williams, and Patrick J. Bartlein. Summer aridity in the United States: Response to mid-Holocene changes in insolation and sea surface temperature, GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS, VOL. 33, L22712, 5 PP., 2006.
24 Noah S. Diffenbaugh and Moetasim Ashfaq. Intensification of hot extremes in the United States, GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS, VOL. 37, L15701, 5 PP., 2010.
25 Deng Weitao, Use of CAM-RegCM nested models to predict summer rainfall anomaly in China, Ph.D.thesis, Nanjing University of Information Science &Technology, 116 pp, 2008.
26 Deng Weitao, Zhaobo Sun, Xueliang Deng, Lingling Wu, Prediction of Summer Precipitation Anomalies over China by CAM-RegCM Nested Model., 2009.
27 SHI Ying, GAO Xue-Jie, WANG Yong-Guang, and Filippo GIORGI, Simulation and Projection of Monso on Rainfall and Rain Patterns over Eastern China under Global Warming by RegCM3, Atmospheric and oceanic Science Letters, 2009.
28 JU Lixi, LANG Xianmei, Hindcast Experiment of Extraseasonal Short-Term Summer Climate Prediction over China with RegCM3_IAP9L-AGCM, 2011.
29 ROSMERI PORFÍRIO DA ROCHA, RegCM3 simulations nested in the Hadley Center Model over South America: The Present Day Climate, 2006.
80
PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG TRƯỜNG GIÓ VÀ ĐỘ CAO ĐỊA THẾ VỊ
CÁC MỰC BẰNG MÔ HÌNH CAM 3.0
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 4 thời kỳ 1997-1999 mực 850mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b)
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 10 thời kỳ 1997-1999 mực 850mb mô phỏng
bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b)
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 4 thời kỳ 1997-1999 mực 500mb mô phỏng
bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b)
a b
a b
a b
81
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 7 thời kỳ 1997-1999 mực 500mb mô phỏng bằng mô hình CAM (a) và NNRP2 (b)
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 10 thời kỳ 1997-1999 mực 500mb mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và NNRP2 (b)
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 1 thời kỳ 1997-1999 mực 200mb mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và NNRP2 (b)
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 4 thời kỳ 1997-1999 mực 200mb mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và NNRP2 (b)
a b
a b
a b
a b
82
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 7 thời kỳ 1997-1999 mực 200mb mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và NNRP2 (b)
Độ cao địa thế vị và trường gió tháng 10 thời kỳ 1997-1999 mực 200mb mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và NNRP2 (b)
a b
a b
83
PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG KHÍ ÁP MỰC BIỂN BẰNG CAM 3.0 VÀ NNRP2
Khí áp mực nước biển trung bình tháng 3, 4, 5 (mb) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b)
Khí áp mực nước biển trung bình tháng 9, 10, 11 (mb) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô hình CAM 3.0 (a) và số liệu NNRP2 (b)
a b
a b
84
PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG TRƯỜNG GIÓ VÀ ĐỘ CAO ĐỊA THẾ VỊ CÁC MỰC 850mb BẰNG REGCM_CAM
M1 M2 NNRP2
Độ cao địa thế vị và trường gió mực 850mb tháng 4(trên), 10 (dưới) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM (M1, M2) và NNRP2
M1 M2 NNRP2 Độ cao địa thế vị và trường gió mực 500mb tháng 4(trên), 10 (dưới) thời kỳ 1997-
1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM (M1, M2) và NNRP2
85
M1 M2 NNRP2 Độ cao địa thế vị và trường gió mực 200mb tháng 4(trên), 10 (dưới) thời kỳ 1997-
1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM (M1, M2) và NNRP2
86
PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ BẰNG REGCM_CAM VÀ CRU
M1 M2 CRU
Nhiệt độ tháng 3(trên), 4(giữa), 5(dưới) (oC) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng RegCM_CAM(M1, M2) và CRU
87
M1 M2 CRU
Nhiệt độ tháng 9(trên), 10(giữa), 11(dưới)(oC) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng
RegCM_CAM(M1, M2) và CRU
88
PHỤ LỤC 5: SỐ LIỆU QUAN TRẮC NHIỆT ĐỘ TRUNG BÌNH THÁNG (oC) THỜI KỲ 1997-1999
Lai
Châu Điện Biên
Sơn La
Bắc Quang
Cao Bằng
Bắc Cạn
Lạng Sơn
Móng Cái
Hà Nội
Nam Định
Thanh Hóa
Vinh
Đồng Hới
Huế
Đà Nẵng
Quy Nhơn
Nha Trang
Plâycu
BM Thuột
Đà Lạt
TPHCM
Cần Thơ
Cà Mau
T1 17.7 17.5 16.2 17.2 14.9 16.0 14.3 15.7 18.1 17.7 18.3 18.8 19.9 20.4 22.1 24.1 24.4 19.4 21.8 15.7 26.2 25.6 26.1
T2 19.4 19.1 17.6 18.0 16.4 17.3 15.6 16.8 18.7 18.1 18.4 18.5 20.1 21.2 22.9 24.8 25.2 20.8 23.0 17.0 26.8 26.1 26.7
T3 22.9 21.6 21.6 21.3 19.4 20.1 18.5 19.5 21.0 20.6 20.7 21.6 22.8 24.1 25.0 26.6 26.3 22.8 25.2 18.1 28.0 27.4 28.0
T4 24.9 23.6 23.3 24.8 23.7 24.1 23.4 24.2 25.4 24.9 24.8 25.4 25.9 26.2 26.9 28.5 28.0 24.5 25.9 18.8 29.1 28.7 28.6
T5 26.1 25.6 24.7 26.6 25.5 26.1 25.2 26.1 27.8 27.2 27.2 27.8 27.9 27.8 27.9 29.3 28.5 24.2 25.6 19.0 29.2 28.0 28.7
T6 27.1 26.8 25.8 28.3 27.4 27.9 27.2 28.2 29.8 29.5 29.6 30.3 30.8 29.2 29.5 30.6 29.1 23.2 25.2 19.2 28.7 27.3 27.9
T7 26.1 26.1 25.2 27.9 27.3 27.6 27.4 28.4 29.8 29.8 29.6 30.2 30.2 29.2 29.4 30.3 28.7 22.7 24.7 18.8 28.0 26.9 27.5
T8 26.7 25.8 24.9 27.9 26.9 27.4 26.8 28.1 29.2 28.8 28.5 29.3 29.7 29.0 29.3 30.3 28.6 22.5 24.3 18.5 27.9 26.8 27.5
T9 25.1 24.4 23.4 26.3 25.1 25.6 24.9 26.6 27.6 26.9 26.6 26.9 26.8 26.6 27.4 29.0 27.9 22.5 24.2 18.6 27.8 26.9 27.5
T10 24.2 23.6 22.4 24.4 23.1 23.7 22.8 24.9 26.0 25.1 25.3 25.3 25.7 25.
4 26.1 27.0 27.0 22.0 23.9 18.3 27.6 26.8 27.0
T11 20.9 20.3 19.0 24.4 19.6 20.3 19.2 21.1 22.9 22.4 22.8 22.7 23.2 23.
7 24.9 25.9 25.9 21.2 23.0 17.6 27.2 26.8 27.1
T12 17.6 17.3 15.8 24.4 16.1 16.4 14.9 16.8 18.6 17.9 18.5 18.6 19.5 20.
2 21.8 24.1 24.8 19.9 21.4 16.5 26.3 26.0 26.0
89
PHỤ LỤC 5: MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ TRUNG BÌNH THÁNG (oC) THỜI KỲ 1997-1999 THÍ NGHIỆM M1
Lai Châu
Điện Biên
Sơn La
Bắc Quang
Cao Bằng
Bắc Cạn
Lạng Sơn
Móng Cái
Hà Nội
Nam Định
Thanh Hóa
Vinh
Đồng Hới
Huế
Đà Nẵng
Quy Nhơn
Nha Trang
Plâycu
BuônMaThuột
Đà Lạt
TPHCM
Cần Thơ
Cà Mau
T1 7.7 7.5 6.8 8.1 6.6 7.7 7.7 9.0 9.9 10.7 10.2 10.5 15.3 16.
7 19.0 21.3 21.8 19.5 18.6 17.6 24.5 24.0 23.9
T2 12.8 13.6 12.9 12.3 12.5 13.2 13.1 14.5 15.0 15.6 15.4 16.1 18.8 19.
1 19.4 20.6 19.7 18.9 19.4 16.3 24.9 24.9 24.6
T3 17.1 18.2 17.5 16.5 16.8 17.4 17.5 19.4 19.6 19.9 19.7 20.1 22.0 21.
9 22.1 22.7 21.7 21.1 21.6 18.4 26.6 26.6 26.1
T4 19.3 20.2 19.6 20.7 19.7 21.0 21.7 22.0 23.1 23.6 23.1 22.9 23.7 24.
0 25.4 25.6 25.2 23.8 23.5 21.2 26.8 26.9 26.6
T5 21.9 22.6 22.3 23.3 22.8 23.7 24.8 25.0 26.2 26.5 25.9 25.7 25.6 25.
7 27.3 26.9 26.1 25.1 25.0 22.0 27.3 27.6 27.2
T6 25.1 25.3 25.8 25.9 26.4 26.6 26.9 28.0 29.2 29.2 29.2 28.9 28.7 27.
4 27.6 26.9 25.1 24.2 25.5 22.5 27.8 27.9 28.0
T7 23.2 24.1 23.7 24.6 24.1 24.9 26.3 25.7 27.3 27.5 27.1 26.8 26.3 26.
1 27.9 27.7 27.0 25.1 24.9 22.3 27.1 27.4 27.1
T8 22.1 23.0 22.7 23.8 23.5 24.3 25.3 25.4 26.6 26.9 26.3 26.2 25.6 25.
3 27.4 27.4 27.0 24.8 24.6 22.1 26.8 27.1 26.7
T9 20.7 20.8 19.9 22.1 21.2 22.6 23.4 24.0 24.5 25.1 24.3 23.6 24.4 24.
0 25.8 25.8 26.2 23.8 23.8 21.6 26.8 27.0 26.7
T10 16.7 16.7 16.7 18.1 18.4 18.9 19.2 21.0 20.9 21.3 21.1 22.
0 24.4 23.8 23.8 24.3 22.9 22.1 22.9 20.1 26.7 26.7 26.5
T11 11.8 12.2 12.2 13.2 12.7 13.5 13.5 15.4 15.3 15.8 15.6 17.
1 20.6 20.6 20.9 22.4 21.4 19.9 20.5 18.3 25.4 25.3 25.1
T12 8.4 8.8 8.7 9.7 9.0 9.9 9.5 11.0 11.3 11.7 11.6 13.
3 17.1 17.5 18.0 20.3 19.6 18.0 18.6 16.4 24.0 23.8 23.8
90
PHỤ LỤC 6: MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ TRUNG BÌNH THÁNG (oC) THỜI KỲ 1997-1999 THÍ NGHIỆM M2
Lai Châu
Điện Biên
Sơn La
Bắc Quang
Cao Bằng
Bắc Cạn
Lạng Sơn
Móng Cái
Hà Nội
Nam Định
Thanh Hóa
Vinh
Đồng Hới
Huế
Đà Nẵng
Quy Nhơn
Nha Trang
Plâycu
BuônMaThuột
Đà Lạt
TPHCM
Cần Thơ
Cà Mau
T1 9.8 10.8 9.9 9.4 9.5 11.0 10.1 14.2 12.1 12.5 12.4 14.1 19.3 19.0 18.0 20.2 20.7 18.3 19.3 17.8 24.3 24.1 23.8
T2 12.8 14.0 13.0 12.0 12.2 13.8 12.8 15.8 14.8 15.1 15.1 16.2 20.1 19.7 18.6 20.3 20.9 18.4 19.5 17.5 24.2 24.4 24.1
T3 17.3 18.7 17.7 16.4 17.0 18.8 17.3 20.0 19.3 19.7 19.6 20.2 22.9 22.6 21.6 22.6 22.7 20.7 21.7 19.9 25.6 25.7 25.2
T4 21.0 22.0 21.4 20.2 20.9 22.6 21.9 23.5 23.8 23.9 23.8 24.4 25.6 25.3 24.4 24.5 23.6 22.5 23.4 21.3 26.6 26.8 26.5
T5 23.4 23.8 23.3 23.3 24.0 25.6 24.8 26.3 26.8 26.8 26.7 26.9 27.3 27.0 26.2 25.8 24.3 24.0 24.9 22.5 27.2 27.5 27.3
T6 24.8 24.6 24.5 24.9 25.3 26.7 26.1 27.2 28.0 27.9 27.7 27.9 27.9 27.5 26.5 26.2 24.4 24.1 24.8 22.7 27.0 27.3 27.2
T7 23.6 23.7 23.4 24.0 24.6 25.8 25.9 27.2 27.7 27.7 27.5 27.8 27.7 27.4 26.6 26.3 24.4 24.0 25.0 22.3 26.8 26.9 26.8
T8 23.2 23.2 22.9 23.6 24.1 25.4 25.6 26.9 27.3 27.2 26.8 27.0 27.3 26.7 25.7 25.7 23.9 23.3 24.3 22.0 26.7 26.8 26.7
T9 21.7 22.2 21.2 22.3 22.6 24.1 24.1 26.6 25.6 25.8 25.3 25.4 26.6 25.8 24.8 25.3 23.8 23.3 24.2 22.0 26.5 26.7 26.6
T10 18.3 19.2 18.1 18.9 19.2 20.9 19.3 24.0 21.2 21.4 21.2 22.7 25.5 24.
2 22.8 23.8 23.3 22.3 23.0 21.3 26.0 26.2 26.1
T11 12.6 13.6 13.2 13.5 14.0 15.7 13.7 18.8 15.7 15.8 15.7 17.8 22.5 21.
6 20.5 22.7 22.5 20.8 21.5 20.0 25.0 24.9 24.9
T12 9.7 10.3 9.9 10.2 10.4 12.1 9.7 14.7 11.8 11.9 11.8 13.9 19.5 18.
9 17.8 20.3 21.0 18.8 19.6 17.9 24.1 23.8 23.7
91
PHỤ LỤC 7: MÔ PHỎNG LƯỢNG MƯA BẰNG REGCM_CAM VÀ CRU
M1 M2 CRU
Lượng mưa tháng 3 (trên), 4(giữa), 5(dưới) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô
hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU
92
M1 M2 CRU
Lượng mưa tháng 9 (trên), 10(giữa), 11(dưới) thời kỳ 1997-1999 mô phỏng bằng mô
hình RegCM_CAM (M1, M2) và CRU
93
PHỤ LỤC 8: SỐ LIỆU QUAN TRẮC LƯỢNG MƯA THÁNG (mm) THỜI KỲ 1997-1999 Lai Châu
Điện Biên
Sơn La
Bắc Quang
Cao Bằng
Bắc Cạn
Lạng Sơn
Móng Cái
Hà Nội
Nam Định
Thanh Hóa
Vinh
Đồng Hới
Huế
Đà Nẵng
Quy Nhơn
Nha Trang
Plâycu
BuônMaThuột
Đà Lạt
TPHCM
Cần Thơ
Cà Mau
T1 31 15 10 71 38 34 53 48 24 27 14 87 62 175 127 48 44 0 7 6 4 21 39
T2 13 4 5 45 9 8 11 17 8 17 13 52 54 85 30 37 14 14 25 41 0 9 40
T3 100 83 78 94 70 86 78 72 45 48 35 54 56 85 44 14 8 35 22 91 0 13 35
T4 151 120 108 478 150 164 119 195 80 117 161 93 70 89 58 68 38 101 97 232 38 70 200
T5 267 190 198 712 137 165 185 169 183 217 153 186 121 173 80 116 47 207 301 288 214 152 202
T6 559 228 242 1092 270 321 142 373 359 194 169 75 25 68 34 30 23 183 156 239 169 194 373
T7 525 395 218 1574 302 247 130 817 283 131 141 63 22 59 87 27 41 313 210 184 262 255 373
T8 364 312 242 852 278 242 181 473 226 281 295 127 52 86 104 40 55 430 295 249 262 266 359
T9 136 171 118 331 105 102 111 187 181 215 181 259 736 506 448 260 236 358 332 230 269 251 343
T10 80 40 38 553 80 94 52 60 162 277 361 512 503
620 551 626 383 207 194 225 321 324 516
T11 40 22 32 96 24 19 30 106 36 34 70 101 329
1333 761 708 511 125 205 162 146 217 297
T12 20 25 18 69 17 24 33 34 46 35 24 49 130
676 428 385 285 23 55 72 40 75 125
94
PHỤ LỤC 9: MÔ PHỎNG LƯỢNG MƯA THÁNG (mm) THỜI KỲ 1997-1999 THÍ NGHIỆM M1
Lai Châu
Điện Biên
Sơn La
Bắc Quang
Cao Bằng
Bắc Cạn
Lạng Sơn
Móng Cái
Hà Nội
Nam Định
Thanh Hóa
Vinh
Đồng Hới
Huế
Đà Nẵng
Quy Nhơn
Nha Trang
Plâycu
BuônMaThuột
Đà Lạt
TPHCM
Cần Thơ
Cà Mau
T1 74 58 72 73 70 65 58 48 92 34 62 134 375 579 385 602 580 59 166 337 158 213 222
T2 28 17 17 53 30 28 25 21 34 34 33 101 117 238 235 254 251 30 88 183 23 27 22
T3 82 58 45 129 61 72 41 32 53 29 30 93 120 244 252 258 283 35 104 180 34 18 31
T4 94 59 58 150 117 127 85 119 77 55 66 97 215 441 249 243 285 112 122 296 54 153 285
T5 139 110 153 213 154 149 104 180 118 70 82 122 145 159 106 123 209 109 102 291 81 169 235
T6 87 75 80 116 88 93 70 67 50 50 106 27 24 86 69 212 130 120 81 133 42 46 19
T7 147 100 69 231 134 141 135 101 90 29 58 59 136 90 82 97 91 146 114 438 62 131 228
T8 111 101 110 181 100 150 131 87 95 38 86 62 61 127 57 90 20 127 105 306 39 112 50
T9 71 56 63 73 70 60 83 75 84 60 93 434 558 449 585 277 119 180 98 559 48 81 90
T10 39 48 63 52 42 39 37 37 53 66 141 599 757 12
82 1372 479 317 119 148 201 105 137 86
T11 7 8 11 8 9 6 9 11 15 14 25 229 703 12
89 1429 945 662 195 371 335 77 82 61
T12 14 19 16 21 20 28 29 37 39 40 41 116 368 71
0 831 585 668 149 284 370 47 57 59
95
PHỤ LỤC 10: MÔ PHỎNG LƯỢNG MƯA THÁNG (mm) THỜI KỲ 1997-1999 THÍ NGHIỆM M2 Lai Châu
Điện Biên
Sơn La
Bắc Quang
Cao Bằng
Bắc Cạn
Lạng Sơn
Móng Cái
Hà Nội
Nam Định
Thanh Hóa
Vinh
Đồng Hới
Huế
Đà Nẵng
Quy Nhơn
Nha Trang
Plâycu
BuônMaThuột
Đà Lạt
TPHCM
Cần Thơ
Cà Mau
T1 33 17 21 50 37 30 25 42 38 41 45 102 260 321 622 552 574 63 150 237 163 223 248
T2 44 30 26 72 50 39 30 20 41 35 44 76 115 163 290 273 279 36 95 107 62 79 131
T3 45 29 26 94 43 37 25 26 34 22 29 70 118 151 342 437 408 55 138 192 80 126 163
T4 123 71 77 173 187 109 76 66 112 43 38 69 105 90 180 283 307 113 104 303 75 102 140
T5 89 131 121 171 100 136 68 146 103 107 86 103 111 89 227 202 294 236 242 1098 104 236 415
T6 118 158 104 229 133 143 45 80 51 66 75 112 93 100 248 276 251 100 65 530 116 117 95
T7 158 130 152 347 375 185 131 156 209 105 98 124 219 78 184 178 315 261 125 772 124 179 181
T8 160 111 123 423 223 276 271 99 120 149 183 151 181 109 227 338 392 120 92 688 92 170 419
T9 58 45 72 87 110 99 111 121 96 120 119 182 381 354 706 222 296 368 121 513 91 56 158
T10 5 6 12 14 18 16 19 33 24 34 41 262 562
847 2024 1194 466 617 407 554 179 96 113
T11 18 10 10 13 13 10 9 12 12 23 34 136 443
685 1474 1757 1364 418 623 582 305 216 227
T12 7 8 18 20 21 15 26 15 26 21 35 102 337
455 929 1048 1337 167 444 518 250 207 143
