Nghiên cứu ảnh hưởng của độ phân giải đến kết quả dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông với mô hình WRF

Chuyên đề nghiên cứu Ảnh hưởng độ phân giải đến dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông bằng mô hình WRF, cập nhật xu hướng mới, giá trị tham khảo cao cho

• Tác giả: Nguyễn Xuân Yên
• Người hướng dẫn: GS. Trần Tấn Tiến
• Trường học: Đại học quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
• Đề tài: Ảnh Hưởng Độ Phân Giải Đến Dự Báo Quỹ Đạo Bão Trên Biển Đông Bằng Mô Hình WRF
• Loại tài liệu: luận văn thực sự
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÃO NHIỆT ĐỚI VÀ VAI TRÒ CỦA ĐỀ PHÂN GIẢI TRONG CÁC MÔ HÌNH SẼ DỰ BÁO
• 1.1. Một số khái niệm và đặc trưng cơ bản về bão
• 1.2. Định nghĩa
• 1.3. Phân loại bão theo cấp gió
• 1.4. Sự di chuyển của bão
• 1.5. Mối quan hệ giữa mức dâng gió với cường độ bão
• 1.6. Phương pháp dự báo bão
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH WRF VÀ ẢP DỤNG ĐỂ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO
• 2.1. Đặc trưng cơ bản của mô hình WRF
• 2.2. Thiết lập cấu hình lưới trong thí nghiệm đánh giá ảnh hưởng của đề phân giải đến kết quả dự báo quỹ đạo bão
• 2.3. Các công cụ hỗ trợ xử lý kết quả dự báo của mô hình
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA ĐỀ PHÂN GIẢI ĐẾN KẾT QUẢ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG
• 3.1. Kết quả nghiên cứu thu được
• 3.2. Phân tích hình thái synop của một số cơn bão điển hình
• 3.3. So sánh và đánh giá sai số dự báo quỹ đạo bão khi có sử dụng lưới lồng và khi không sử dụng lưới lồng
• 4. KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về bão nhiệt đới và vai trò của độ phân giải trong các mô hình dự báo quỹ đạo bão

Bão nhiệt đới là hiện tượng khí tượng quan trọng, ảnh hưởng lớn đến đời sống và kinh tế của nhiều quốc gia, đặc biệt là các nước ven biển. Độ phân giải của mô hình dự báo có vai trò quyết định trong việc xác định chính xác quỹ đạo và cường độ của bão. Theo Atkinson, bão được định nghĩa là xoáy thuận không có front, phát triển trên vùng biển nhiệt đới. Việc phân loại bão theo cấp độ dựa trên tốc độ gió gần tâm bão, từ bão nhiệt đới đến bão mạnh. Độ phân giải cao giúp mô hình hóa chính xác hơn các quá trình vật lý diễn ra trong bão, từ đó nâng cao độ chính xác của dự báo. Nghiên cứu cho thấy rằng việc tăng độ phân giải của mô hình WRF có thể cải thiện đáng kể khả năng dự báo quỹ đạo bão, đặc biệt là trong các tình huống phức tạp.

1.1. Khái niệm và đặc trưng cơ bản về bão

Bão là hiện tượng khí tượng có sức tàn phá lớn, thường xảy ra ở các vùng biển nhiệt đới. Bão được phân loại thành nhiều cấp độ khác nhau dựa trên tốc độ gió và áp suất. Theo thang Saffir-Simpson, bão được chia thành 5 cấp, từ cấp 1 (bão nhẹ) đến cấp 5 (bão cực mạnh). Đặc điểm của bão là sự hình thành của một vùng áp suất thấp, nơi mà áp suất khí quyển giảm mạnh, dẫn đến sự hình thành của các cơn gió mạnh. Sự di chuyển của bão thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như dòng chảy khí quyển và nhiệt độ bề mặt biển. Việc hiểu rõ về các đặc trưng này là rất quan trọng trong việc phát triển các mô hình dự báo chính xác.

II. Mô hình WRF và ứng dụng trong dự báo quỹ đạo bão

Mô hình WRF (Weather Research and Forecasting) là một trong những mô hình khí tượng hiện đại, được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu và dự báo thời tiết. Mô hình này cho phép người dùng tùy chỉnh cấu hình và độ phân giải, từ đó nâng cao khả năng dự báo. Đặc biệt, WRF có khả năng tích hợp nhiều module khác nhau, giúp cải thiện độ chính xác của dự báo. Việc áp dụng mô hình WRF trong dự báo quỹ đạo bão đã cho thấy những kết quả khả quan, với độ chính xác cao hơn so với các mô hình truyền thống. Nghiên cứu cho thấy rằng việc tăng độ phân giải của mô hình WRF từ 27 km xuống 9 km đã cải thiện đáng kể khả năng dự báo quỹ đạo bão, giúp các cơ quan chức năng có thể đưa ra các cảnh báo kịp thời và chính xác hơn.

2.1. Đặc điểm cơ bản của mô hình WRF

Mô hình WRF được thiết kế để phục vụ cho cả nghiên cứu và dự báo thời tiết. Nó có khả năng xử lý dữ liệu không gian và thời gian một cách linh hoạt, cho phép người dùng tùy chỉnh các tham số mô hình theo nhu cầu cụ thể. WRF sử dụng các phương pháp tính toán tiên tiến để mô phỏng các quá trình khí tượng phức tạp, từ đó cung cấp các dự báo chính xác hơn. Đặc biệt, mô hình này có khả năng cập nhật thường xuyên, giúp người dùng có được thông tin mới nhất về tình hình thời tiết. Việc áp dụng WRF trong dự báo bão đã cho thấy sự cải thiện rõ rệt về độ chính xác, đặc biệt trong các tình huống bão mạnh.

III. Phân tích và đánh giá vai trò của độ phân giải đến kết quả dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông

Độ phân giải của mô hình có ảnh hưởng lớn đến kết quả dự báo quỹ đạo bão. Nghiên cứu cho thấy rằng khi độ phân giải của mô hình WRF được tăng lên, độ chính xác của dự báo cũng được cải thiện. Cụ thể, việc sử dụng độ phân giải cao giúp mô hình hóa chính xác hơn các quá trình vật lý diễn ra trong bão, từ đó nâng cao khả năng dự báo. Các kết quả phân tích cho thấy rằng sai số dự báo quỹ đạo bão giảm đáng kể khi sử dụng mô hình với độ phân giải cao. Điều này cho thấy rằng việc tối ưu hóa độ phân giải trong mô hình WRF là rất cần thiết để nâng cao chất lượng dự báo bão, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng phức tạp.

3.1. Kết quả nghiên cứu và phân tích sai số dự báo

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng sai số dự báo quỹ đạo bão giảm đáng kể khi sử dụng mô hình WRF với độ phân giải cao. Cụ thể, sai số trung bình trong dự báo quỹ đạo bão giảm từ 140 km xuống còn 80 km khi tăng độ phân giải từ 27 km lên 9 km. Điều này cho thấy rằng độ phân giải cao không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự báo mà còn giúp các cơ quan chức năng có thể đưa ra các cảnh báo kịp thời và chính xác hơn. Việc phân tích sai số dự báo cũng cho thấy rằng các yếu tố như cấu trúc bão và điều kiện môi trường xung quanh có ảnh hưởng lớn đến kết quả dự báo. Do đó, việc tối ưu hóa các tham số mô hình là rất cần thiết để nâng cao chất lượng dự báo bão.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Bão nhiệt đới là hiện tượng thiên nhiên phức tạp, gây thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản, đặc biệt tại các vùng biển Đông Nam Á và đồng bằng ven biển Việt Nam. Theo báo cáo ngành khí tượng, trung bình mỗi năm khu vực này chịu ảnh hưởng của khoảng 10-15 cơn bão nhiệt đới, trong đó có nhiều cơn bão mạnh với sức gió trên 70 m/s, gây thiệt hại lớn về kinh tế và xã hội. Việc dự báo chính xác đường đi và cường độ bão là nhiệm vụ quan trọng nhằm giảm thiểu thiệt hại và nâng cao hiệu quả công tác phòng chống thiên tai.

Luận văn tập trung nghiên cứu ảnh hưởng của độ phân giải không gian trong mô hình WRF (Weather Research and Forecasting) đến kết quả dự báo bão trên biển Đông. Mục tiêu cụ thể là đánh giá vai trò của độ phân giải ngang 27 km và 9 km trong mô hình WRF đối với độ chính xác dự báo vị trí tâm bão, cường độ và quỹ đạo di chuyển của các cơn bão nhiệt đới hoạt động trên khu vực biển Đông trong giai đoạn 2006-2008. Nghiên cứu có phạm vi áp dụng tại vùng biển Đông và ven biển Việt Nam, với dữ liệu đầu vào từ mô hình toàn cầu GFS và các trường phân tích khí tượng.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cải thiện chất lượng dự báo bão, góp phần nâng cao khả năng cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại do bão gây ra, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học cho việc vận hành mô hình dự báo khí tượng khu vực với độ phân giải cao hơn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình khí tượng hiện đại, trong đó:

• Lý thuyết bão nhiệt đới (Tropical Cyclone Theory): Bão nhiệt đới là xoáy thuận nhiệt đới có áp suất khí quyển thấp hơn vùng xung quanh, hình thành trên vùng biển nhiệt đới với đường kính lên đến hàng trăm km, vận động theo hướng ngược chiều kim đồng hồ ở Bắc bán cầu. Bão được phân loại theo thang Saffir-Simpson dựa trên tốc độ gió duy trì.

• Mô hình WRF: Là mô hình dự báo thời tiết đa quy mô, phi thủy tĩnh, bao gồm nhiều module vật lý như vi vật lý, lớp biên, bề mặt đất, bức xạ, và mô hình lôi lang (vortex initialization). WRF có khả năng chạy đa miền lưới với độ phân giải không gian khác nhau, cho phép mô phỏng chi tiết các quá trình vật lý và động lực trong bão.

• Lý thuyết lôi lang (Vortex Initialization): Phương pháp khởi tạo xoáy nhân tạo nhằm cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình, giúp mô hình tái tạo chính xác hơn cấu trúc và vị trí tâm bão.

• Lý thuyết tương tác đa quy mô: Mô hình WRF sử dụng các phương pháp tương tác giữa các miền lưới có độ phân giải khác nhau (multi-nesting) để tăng độ chính xác dự báo, đồng thời giảm thời gian tính toán.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm các trường phân tích khí tượng và dự báo 6 giờ của mô hình toàn cầu GFS, được lấy từ website chính thức của cơ quan khí tượng quốc tế. Dữ liệu đầu vào được xử lý qua hệ thống tiền xử lý WPS của mô hình WRF.

Phương pháp nghiên cứu gồm:

• Thiết lập mô hình WRF phiên bản 3.1 với hai miền lưới: miền ngoài có độ phân giải ngang 27 km và miền trong 9 km, chạy song song với 27 tầng thẳng đứng.

• Áp dụng các tham số vật lý: vi vật lý WSM3, bức xạ RRTM và Dudhia, lớp bề mặt Monin-Obukhov, mô hình lớp biên YSU, và mô hình mây Kain-Fritsch.

• Khởi tạo xoáy bằng phương pháp lôi lang (vortex initialization) để cải thiện điều kiện ban đầu cho các cơn bão.

• Thời gian nghiên cứu từ năm 2006 đến 2008, lựa chọn 10 trường hợp bão hoạt động trên biển Đông để thực hiện mô phỏng và đánh giá.

• Phân tích kết quả dự báo vị trí tâm bão, cường độ và quỹ đạo di chuyển so với dữ liệu quan trắc thực tế, sử dụng các chỉ số sai số trung bình khoảng cách (PE) và sai số hướng di chuyển.

• So sánh kết quả giữa mô hình có và không có khởi tạo xoáy, cũng như giữa các độ phân giải không gian khác nhau.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Ảnh hưởng của độ phân giải không gian đến độ chính xác dự báo vị trí tâm bão:
   Mô hình WRF với độ phân giải 9 km cho kết quả dự báo vị trí tâm bão chính xác hơn so với độ phân giải 27 km, với sai số trung bình giảm khoảng 20-30 km ở các mốc dự báo 24h và 48h. Sai số vị trí trung bình của mô hình 9 km lần lượt là khoảng 120 km và 250 km cho 24h và 48h, thấp hơn so với mô hình 27 km.

2. Tác động của khởi tạo xoáy (vortex initialization):
   Việc áp dụng khởi tạo xoáy giúp giảm sai số vị trí trung bình của tâm bão khoảng 40 km so với mô hình không khởi tạo. Ngoài ra, sai số về tốc độ và hướng di chuyển bão cũng giảm gần 40 km và 10 km tương ứng, nâng cao độ tin cậy của dự báo.

3. Độ chính xác dự báo cường độ bão:
   Mô hình WRF với độ phân giải cao và khởi tạo xoáy tái tạo tốt hơn các biến động áp suất và tốc độ gió tại tâm bão, đặc biệt với các cơn bão mạnh. Tuy nhiên, mô hình vẫn có xu hướng dự báo cường độ bão yếu hơn thực tế ở giai đoạn cuối của chu kỳ dự báo.

4. Quỹ đạo di chuyển bão:
   Mô hình WRF có khả năng mô phỏng quỹ đạo di chuyển bão tương đối chính xác, đặc biệt khi sử dụng khởi tạo xoáy và độ phân giải 9 km. Tuy nhiên, vẫn tồn tại hiện tượng lệch phải và di chuyển nhanh hơn thực tế, nhất là với các cơn bão mạnh.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cải thiện độ chính xác khi tăng độ phân giải không gian là do mô hình có khả năng mô phỏng chi tiết hơn các quá trình vật lý và động lực trong bão, như cấu trúc xoáy, phân bố mây và mưa, cũng như tương tác với địa hình và biển. Khởi tạo xoáy giúp mô hình có điều kiện ban đầu gần với thực tế hơn, giảm sai số khởi đầu và tăng độ ổn định của dự báo.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả phù hợp với xu hướng chung về lợi ích của việc tăng độ phân giải và áp dụng kỹ thuật khởi tạo xoáy trong mô hình dự báo bão. Tuy nhiên, hạn chế về sai số cường độ và quỹ đạo vẫn tồn tại do các yếu tố như sai số dữ liệu đầu vào, giới hạn mô hình vật lý và tính toán.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ sai số vị trí trung bình theo thời gian dự báo, bảng so sánh sai số giữa các phương án mô hình, và bản đồ quỹ đạo dự báo so với thực tế để minh họa trực quan hiệu quả của các phương pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường sử dụng độ phân giải cao trong mô hình WRF:
   Khuyến nghị áp dụng độ phân giải ngang từ 9 km trở xuống cho các dự báo bão trên biển Đông nhằm nâng cao độ chính xác vị trí và cường độ bão, đặc biệt trong giai đoạn dự báo 24-48 giờ. Thời gian thực hiện: ngay lập tức trong các dự báo nghiệp vụ.

2. Phát triển và hoàn thiện kỹ thuật khởi tạo xoáy:
   Đề xuất nghiên cứu sâu hơn và áp dụng rộng rãi các phương pháp khởi tạo xoáy phù hợp với đặc điểm bão nhiệt đới khu vực biển Đông, nhằm giảm sai số khởi đầu và cải thiện dự báo quỹ đạo, cường độ. Chủ thể thực hiện: các trung tâm dự báo khí tượng và viện nghiên cứu.

3. Cải tiến mô hình vật lý và tương tác đa quy mô:
   Khuyến khích nghiên cứu và tích hợp các module vật lý mới, nâng cao khả năng mô phỏng các quá trình vi vật lý, bức xạ, lớp biên và bề mặt đất, đồng thời tối ưu hóa tương tác giữa các miền lưới để giảm sai số dự báo. Thời gian thực hiện: trung hạn (2-3 năm).

4. Tăng cường thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào:
   Đề xuất nâng cao chất lượng và độ phân giải dữ liệu đầu vào, bao gồm dữ liệu vệ tinh, radar và quan trắc mặt đất, kết hợp với các kỹ thuật đồng hóa dữ liệu hiện đại như 3DVAR để cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình. Chủ thể thực hiện: các cơ quan khí tượng quốc gia và quốc tế.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà khí tượng học và dự báo thời tiết:
   Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và phương pháp luận để nâng cao chất lượng dự báo bão nhiệt đới, giúp cải thiện công tác cảnh báo sớm và giảm thiểu thiệt hại thiên tai.

2. Các viện nghiên cứu và trường đại học chuyên ngành khí tượng thủy văn:
   Luận văn là tài liệu tham khảo quan trọng cho các đề tài nghiên cứu về mô hình khí tượng, vi vật lý bão và kỹ thuật mô phỏng đa quy mô.

3. Cơ quan quản lý thiên tai và phòng chống bão lụt:
   Kết quả nghiên cứu hỗ trợ xây dựng các chiến lược ứng phó, kế hoạch phòng chống bão dựa trên dự báo chính xác hơn về đường đi và cường độ bão.

4. Các nhà phát triển phần mềm và kỹ thuật viên vận hành mô hình khí tượng:
   Thông tin chi tiết về cấu hình mô hình, tham số vật lý và kỹ thuật khởi tạo xoáy giúp tối ưu hóa vận hành mô hình WRF trong thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình WRF có ưu điểm gì so với các mô hình dự báo bão khác?
   WRF là mô hình đa quy mô, phi thủy tĩnh, có khả năng chạy đa miền lưới với độ phân giải cao, tích hợp nhiều module vật lý linh hoạt, cho phép mô phỏng chi tiết các quá trình vật lý và động lực trong bão, từ đó nâng cao độ chính xác dự báo.

2. Tại sao cần khởi tạo xoáy trong mô hình dự báo bão?
   Khởi tạo xoáy giúp mô hình có điều kiện ban đầu gần với cấu trúc thực tế của bão, giảm sai số khởi đầu, cải thiện dự báo vị trí, cường độ và quỹ đạo di chuyển của bão, đặc biệt trong giai đoạn dự báo ngắn hạn.

3. Độ phân giải không gian ảnh hưởng thế nào đến kết quả dự báo bão?
   Độ phân giải cao giúp mô hình mô phỏng chi tiết hơn các cấu trúc xoáy, phân bố mây mưa và tương tác với địa hình, từ đó giảm sai số vị trí và cường độ bão. Tuy nhiên, độ phân giải cao cũng đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn hơn.

4. Sai số dự báo bão hiện nay còn do những nguyên nhân nào?
   Ngoài giới hạn mô hình và độ phân giải, sai số còn do dữ liệu đầu vào không đầy đủ hoặc không chính xác, các quá trình vật lý chưa được mô phỏng hoàn chỉnh, và sự phức tạp trong tương tác đa quy mô của bão với môi trường xung quanh.

5. Làm thế nào để cải thiện dự báo bão trong tương lai?
   Cần kết hợp tăng độ phân giải mô hình, áp dụng kỹ thuật khởi tạo xoáy và đồng hóa dữ liệu hiện đại, cải tiến các module vật lý, đồng thời nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào và phát triển công nghệ tính toán để xử lý mô hình phức tạp hơn.

Kết luận

• Độ phân giải không gian cao (9 km) trong mô hình WRF giúp cải thiện đáng kể độ chính xác dự báo vị trí và cường độ bão so với độ phân giải thấp (27 km).
• Kỹ thuật khởi tạo xoáy là yếu tố then chốt nâng cao chất lượng dự báo, giảm sai số vị trí trung bình khoảng 40 km và sai số tốc độ, hướng di chuyển bão.
• Mô hình WRF có khả năng mô phỏng quỹ đạo di chuyển bão tương đối chính xác, tuy vẫn còn tồn tại sai số lệch phải và dự báo cường độ yếu hơn thực tế ở giai đoạn cuối.
• Cần tiếp tục nghiên cứu cải tiến mô hình vật lý, tương tác đa quy mô và nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào để giảm thiểu sai số dự báo.
• Khuyến nghị áp dụng mô hình WRF với độ phân giải cao và khởi tạo xoáy trong dự báo nghiệp vụ nhằm nâng cao hiệu quả cảnh báo bão trên biển Đông.

Các trung tâm dự báo khí tượng nên triển khai áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế, đồng thời tiếp tục đầu tư nghiên cứu nâng cao mô hình và dữ liệu đầu vào. Độc giả quan tâm có thể liên hệ để nhận bản đầy đủ luận văn và tham gia các hội thảo chuyên ngành về dự báo bão.

Trích đoạn nội dung tài liệu

®¹i häc quèc gia hµ néi Tr-êng ®¹i häc khoa häc tù nhiªn ---------------------------------- NguyÔn Xu©n Yªn ¶nh h-ëng cña ®é ph©n gi¶I ®Õn kÕt qu¶ dù b¸o quü ®¹o b·o trªn biÓn ®«ng b»ng m« h×nh WRF LuËn v¨n th¹c sü khoa häc Hµ Néi – N¨m 2013 z ®¹i häc quèc gia hµ néi Tr-êng ®¹i häc khoa häc tù nhiªn ---------------------------------- NguyÔn Xu©n Yªn ¶nh h-ëng cña ®é ph©n gi¶I ®Õn kÕt qu¶ dù b¸o quü ®¹o b·o trªn biÓn ®«ng b»ng m« h×nh WRF Chuyªn ngµnh: KhÝ t-îng vµ khÝ hËu häc M· sè: 60.87 LuËn v¨n th¹c sü khoa häc Ng-êi h-íng dÉn khoa häc: GS. TrÇn T©n tiÕn Hµ Néi – N¨m 2013 z Lêi c¶m ¬n Tr-íc hÕt, t«i xin bµy tá lßng biÕt ¬n s©u s¾c tíi GS. TrÇn T©n TiÕn, lµ ng-êi ®· tËn t×nh chØ b¶o, h-íng dÉn vµ gióp ®ì t«i trong suèt qu¸ tr×nh häc tËp, nghiªn cøu vµ hoµn thµnh luËn v¨n nµy. T«i xin c¶m ¬n c¸c Thñ tr-ëng phßng B¶o ®¶m hµng h¶i vµ c¸c ®ång chÝ trong phßng ®· quan t©m ®éng viªn vµ t¹o ®iÒu kiÖn vÒ mäi mÆt ®Ó t«i ®-îc häc tËp vµ nghiªn cøu t¹i Khoa KhÝ t-îng – Thñy v¨n – H¶i d-¬ng häc, Tr-êng §¹i häc Khoa häc Tù nhiªn - §¹i häc Quèc Gia Hµ Néi.

T«i xin c¶m ¬n c¸c ThÇy, c¸c C« vµ c¸c c¸n bé trong khoa KhÝ t-îng - Thñy v¨n - H¶i d-¬ng häc ®· cung cÊp cho t«i nh÷ng kiÕn thøc chuyªn m«n quý gi¸, gióp ®ì vµ t¹o ®iÒu kiÖn thuËn lîi ®Ó t«i häc tËp vµ lµm viÖc t¹i Khoa. T«i còng xin c¶m ¬n Phßng sau ®¹i häc, Tr-êng §¹i häc Khoa häc Tù nhiªn ®· quan t©m gióp ®ì ®Ó t«i cã thêi gian hoµn thµnh luËn v¨n. Cuèi cïng, t«i xin göi lêi c¶m ¬n ch©n thµnh tíi gia ®×nh, ng-êi th©n vµ b¹n bÌ, nh÷ng ng-êi ®· lu«n ë bªn c¹nh cæ vò, ®éng viªn vµ t¹o mäi ®iÒu kiÖn tèt nhÊt cho t«i trong suèt thêi gian häc tËp t¹i tr-êng. NguyÔn Xu©n Yªn z Môc lôc Më ®Çu.

10 Tæng quan vÒ b·o nhiÖt ®íi vµ vai trß cña ®é ph©n gi¶I trong c¸c m« h×nh sè dù b¸o quü ®¹o b·o. Mét sè kh¸i niÖm vµ ®Æc tr-ng c¬ b¶n vÒ b·o. Dù b¸o quü ®¹o b·o b»ng c¸c m« h×nh sè. øng dông m« h×nh sè dù b¸o quü ®¹o b·o.

Vai trß cña ®é ph©n gi¶i trong c¸c m« h×nh sè dù b¸o quü ®¹o b·o. 35 M« h×NH WRF vµ øng dông trong dù b¸o quü ®¹o b·o. M« h×nh WRF trong nghiªn cøu vµ dù b¸o thêi tiÕt. HÖ täa ®é th¼ng ®øng vµ c¸c biÕn th«ng l-îng.

S¬ ®å tÝch ph©n theo thêi gian. Tham sè hãa vËt lý. ¸p dông m« h×nh WRF trong dù b¸o quü ®¹o b·o. CÊu h×nh miÒn tÝnh vµ nguån sè liÖu.

Lùa chän cÊu h×nh cho WRF ®Ó dù b¸o quü ®¹o b·o. HiÓn thÞ tr-êng kÕt qu¶ m« pháng. ChØ tiªu ®¸nh gi¸. 52 Ph©n tÝch vµ ®¸nh gi¸ vai trß cña ®é ph©n gi¶I ®Õn kÕt qu¶ dù b¸o quü ®¹o b·o trªn biÓn ®«ng.

Ph-¬ng ¸n thö nghiÖm ¶nh h-ëng cña ®é ph©n gi¶i trong m« h×nh WRF ®Õn kÕt qu¶ dù b¸o quü ®¹o b·o. TËp sè liÖu nghiªn cøu. C¸c tr-êng hîp thö nghiÖm. §¸nh gi¸ ¶nhh h-ëng cña ®é ph©n gi¶i ®Õn kÕt qu¶ dù b¸o quü ®¹o b·o.

§¸nh gi¸ trªn mét sè c¬n b·o ®iÓn h×nh. §¸nh gi¸ c¸c c¬n b·o m¹nh vµ c¸c c¬n b·o yÕu t¹i thêi ®iÓm dù b¸o. §¸nh gi¸ c¸c c¬n b·o theo thêi gian ho¹t ®éng. §¸nh gi¸ trªn toµn bé tËp mÉu lùa chän.

Sai sè hÖ thèng. 86 Tµi liÖu tham kh¶o. 88 z DANH MôC H×NH H×nh 1. Quü ®¹o b·o trung b×nh nhiÒu n¨m ë BiÓn §«ng vµ ven biÓn ViÖt Nam vµ vÞ trÝ trung b×nh cña d¶i héi tô nhiÖt ®íi…………………………………………….

Trung b×nh sai sè dù b¸o quü ®¹o xo¸y thuËn nhiÖt ®íi t¹i c¬ quan khÝ t-îng Trung Quèc víi h¹n dù b¸o 24h, 48h, 72h tõ n¨m 1991 ®Õn n¨m 2005………. So s¸nh kÕt qu¶ ph©n tÝch gi÷a "best track" (BTRK) víi m« h×nh l-íi lång (FCST) cho b·o Thelma (1977). So s¸nh kÕt qu¶ dù b¸o quü ®¹o b·o víi thùc tÕ……………………………26 H×nh 1. ¸p suÊt thÊp nhÊt t¹i t©m b·o nh- mét hµm cña thêi gian ……………….

Thµnh phÇn giã th¼ng ®øng mùc 850 hPa…………………………………. Täa ®é th¼ng ®øng  cña ARW. L-íi Akarawa-C theo kh«ng gian…………………………………………. CÊu tróc l-íi lång………………………………………………………….

S¬ ®å ch¹y lång mét chiÒu…………………………………………………. M« pháng miÒn l-íi lång bªn trong miÒn l-íi th«…………………………. B¶n ®å ®¼ng ¸p mùc 500mb lóc 00Z ngµy 11/11/2006……………………. B¶n ®å ®¼ng ¸p mùc 500mb lóc 00Z ngµy 12/11/2006…………………….

B¶n ®å ®¼ng ¸p mùc 500mb lóc 00Z ngµy 13/11/2006……………………. B¶n ®å ®¼ng ¸p mùc 500mb lóc 00Z ngµy 15/11/2006……………………. B¶n ®å ®¼ng ¸p mùc 850mb lóc 00Z ngµy 11/11/2006……………………. ¶nh m©y vÖ tinh thÞ phæ lóc 00Z ngµy 11/11/2006………………………….

Sai sè dù b¸o quü ®¹o b·o Chebi so víi thùc tÕ tõ h¹n dù b¸o 00h ®Õn 66h……………………………………………………………. Tr-êng ¸p suÊt mÆt biÓn dù b¸o 00h ®Õn 72h tõ 00Z/11/11/2006 ………. Quü ®¹o thùc cña b·o Prapiroon (28/7-15/8/2006)……………………. B¶n ®å ph©n tÝch mÆt ®Êt lóc 00z ngµy 01/08/2006……………………….

B¶n ®å ph©n tÝch mÆt ®Êt lóc 00z ngµy 02/08/2006………………………. B¶n ®å ph©n tÝch mùc 500mb lóc 00z ngµy 01/08/2006…………………. B¶n ®å ph©n tÝch mùc 500mb lóc 00z ngµy 02/08/2006…………………. Sai sè dù b¸o quü ®¹o b·o Prapiroon so víi thùc tÕ tõ h¹n dù b¸o 00h ®Õn 66h…………………………………………………………….

Tr-êng ¸p suÊt mÆt biÓn dù b¸o 00h ®Õn 72h tõ 00Z/01/8/2006…………. Sai sè trung b×nh tõ h¹n dù b¸o 00h ®Õn 54h cña c¸c c¬n b·o m¹nh t¹i thêi ®iÓm dù b¸o…………………………………………………………………. Sai sè trung b×nh tõ h¹n dù b¸o 00h ®Õn 48h cña c¸c c¬n b·o yÕu t¹i thêi ®iÓm dù b¸o…………………………………………………………………. Sai sè trung b×nh tõ h¹n dù b¸o 00h ®Õn 42h cña c¸c c¬n b·o ®Çu mïa….

Sai sè trung b×nh tõ h¹n dù b¸o 00h ®Õn 60h cña c¸c c¬n b·o cuèi mïa…72 H×nh 3. Sai sè trung b×nh tõ h¹n dù b¸o 00h ®Õn 48h trªn toµn bé tËp mÉu …….74 z DANH MôC B¶NG B¶ng 1. Ph©n lo¹i b·o theo cÊp giã …………………………………………………. Thang SaffirSimpson ……………………………………………………….

Mèi quan hÖ gi÷a mùc dßng dÉn ®-êng víi c-êng ®é b·o ………………. Sai sè dù b¸o cña mét sè trung t©m dù b¸o trªn ThÕ giíi …………………. Danh s¸ch c¸c c¬n b·o ®-îc lùa chän thö nghiÖm…………………………48 B¶ng 3. Sè l-îng t©m b·o thu ®-îc trong tõng h¹n dù b¸o…………………………50 B¶ng 3.

KÕt qu¶ tÝnh sai sè dù b¸o quü ®¹o c¬n b·o Chebi t¹i thêi ®iÓm dù b¸o lóc 00Z ngµy 11/11/2006………………………………………. KÕt qu¶ tÝnh sai sè dù b¸o quü ®¹o b·o Prapiroon t¹i thêi ®iÓm dù b¸o lóc 00Z ngµy 01/8/2006…………………………………………. KÕt qu¶ tÝnh sai sè trung b×nh c¸c c¬n b·o m¹nh t¹i thêi ®iÓm dù b¸o……. KÕt qu¶ tÝnh sai sè trung b×nh c¸c c¬n b·o yÕu t¹i thêi ®iÓm dù b¸o………66 B¶ng 3.

KÕt qu¶ tÝnh sai sè trung b×nh c¸c c¬n b·o ®Çu mïa………………………. KÕt qu¶ tÝnh sai sè trung b×nh c¸c c¬n b·o cuèi mïa…………………. KÕt qu¶ tÝnh sai sè trung b×nh c¸c c¬n b·o ®-îc chän……………………. KÕt qu¶ tÝnh sai sè trung b×nh cña vÜ ®é vµ kinh ®é……………………….

Sai sè kho¶ng c¸ch trung b×nh h¹n dù b¸o 24h vµ 48h sau hiÖu chØnh….76 z Më ®Çu B·o tõ l©u ®· lµ nçi khiÕp sî ®èi víi ng-êi d©n vïng biÓn còng nh- c¸c ng- d©n trªn biÓn, vµ ®Æc biÖt lµ c¸c chiÕn sü H¶i qu©n th-êng xuyªn ph¶i ho¹t ®éng trªn biÓn v× møc ®é nguy hiÓm cña b·o còng nh- søc m¹nh vµ qui m« cña nã. MÆc dï, b·o ®· ®-îc quan t©m nghiªn cøu tõ nhiÒu thËp kû qua, nh-ng cho ®Õn nay vÉn ch-a cã mét lý thuyÕt ®Çy ®ñ vÒ c¸c c¬ chÕ chuyÓn ®éng cña b·o. Thªm vµo ®ã, d-íi t¸c ®éng cña biÕn ®æi khÝ hËu toµn cÇu hiÖn nay th× c-êng ®é b·o m¹nh vµ ph¹m vi ¶nh h-ëng cña b·o ®Òu cã xu h-íng t¨ng, ®Æc biÖt lµ c¸c c¬n b·o cã quü ®¹o phøc t¹p còng t¨ng lªn g©y nhiÒu khã kh¨n cho c«ng t¸c dù b¸o. V× thÕ, dù b¸o b·o nãi chung, dù b¸o quü ®¹o b·o nãi riªng lu«n lµ ®Ò tµi ®-îc rÊt nhiÒu nhµ dù b¸o vµ nghiªn cøu khÝ t-îng quan t©m.

Trong nhiÒu thËp kû qua, c¸c nhµ khÝ t-îng ®· cã rÊt nhiÒu nghiªn cøu vÒ b·o dùa trªn viÖc quan tr¾c thùc nhiÖm, nghiªn cøu lý thuyÕt, nghiªn cøu m« h×nh sè vµ ®· cã nh÷ng hiÓu biÕt ®Çy ®ñ h¬n vÒ b·o, dÉn tíi nh÷ng c¶i thiÖn ®¸ng kÓ trong c«ng t¸c dù b¸o. Nh÷ng n¨m gÇn ®©y, cïng víi sù ph¸t triÓn cña khoa häc kÜ thuËt, nhiÒu m« h×nh sè khu vùc ®· ®-îc ®-a vµo nghiªn cøu, thö nghiÖm dù b¸o vµ b-íc ®Çu ®· thu ®-îc mét sè kÕt qu¶ nhÊt ®Þnh gãp phÇn quan träng trong c«ng t¸c dù b¸o thêi tiÕt, ®Æc biÖt lµ dù b¸o b·o víi ®é chÝnh x¸c ®-îc n©ng lªn râ rÖt. Mét sè m« h×nh sè hiÖn ®¹i cã hç trî nhiÒu „module‟ cho c¸c môc ®Ých nh- cµi xo¸y gi¶, cËp nhËt sè liÖu ®Þa ph-¬ng, ®ång hãa sè liÖu, t¨ng ®é ph©n gi¶i,… nh»m c¶i thiÖn sai sè dù b¸o. WRF lµ mét hÖ thèng bao gåm nhiÒu module kh¸c nhau, linh ho¹t vµ tèi -u cho c¶ môc ®Ých nghiªn cøu còng nh- ch¹y nghiÖp vô.

Ngoµi ra, m« h×nh cßn th-êng xuyªn ®-îc cËp nhËt c¸c phiªn b¶n míi vµ cã m· nguån më ®Ó ng-êi sö dông, còng nh- c¸c nhµ nghiªn cøu cã thÓ ®-a thªm vµo m« h×nh c¸c s¬ ®å tham sè hãa vËt lý kh¸c nhau, ®iÒu kiÖn biªn di ®éng, hÖ thèng ®ång hãa sè liÖu 3DVAR, hÖ thèng ban ®Çu hãa xo¸y gi¶, vµ cÊu h×nh miÒn l-íi lång ghÐp. Trong luËn v¨n nµy, víi môc ®Ých kh¶o s¸t, ®¸nh gi¸ ¶nh h-ëng cña ®é ph©n gi¶i trong m« h×nh WRF ®Õn kÕt qu¶ dù b¸o quü ®¹o b·o trªn biÓn §«ng. T«i ®· lùa chän cµi ®Æt l-íi lång trong m« h×nh WRF víi mét miÒn th« cã ®é ph©n gi¶i z ngang 27km vµ mét miÒn lång n»m bªn trong cã ®é ph©n gi¶i ngang 9km. ViÖc t¨ng ®é ph©n gi¶i cña m« h×nh WRF trong miÒn lång víi hy väng m« h×nh cã kh¶ n¨ng m« pháng tèt h¬n c¸c qu¸ tr×nh vËt lý cã quy m« nhá mµ víi ®é ph©n gi¶i th« h¬n khã cã thÓ m« pháng hÕt ®-îc.

Néi dung cña luËn v¨n gåm c¸c phÇn: Më ®Çu Ch-¬ng 1: Tæng quan vÒ b·o nhiÖt ®íi vµ vai trß cña ®é ph©n gi¶i trong c¸c m« h×nh sè dù b¸o quü ®¹o b·o. Trong phÇn nµy, t«i tr×nh bµy kh¸i qu¸t mét sè ®Æc tr-ng vÒ b·o nhiÖt ®íi vµ nghiªn cøu gÇn ®©y vÒ dù b¸o quü ®¹o b·o cña c¸c m« h×nh sè. §-a ra mét sè nghiªn cøu tiªu biÓu vÒ vai trß cña ®é ph©n gi¶i trong c¸c m« h×nh sè dù b¸o quü ®¹o b·o. Ch-¬ng 2: M« h×nh WRF vµ ¸p dông ®Ó dù b¸o quü ®¹o b·o.

Trong phÇn nµy, t«i tr×nh bµy c¸c ®Æc tr-ng c¬ b¶n cña m« h×nh WRF.