Chương 1 – Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF và dự báo bão hạn 5 ngày. Chương 2 – Thiết kế thí nghiệm và phương pháp đánh giá. Chương 3 – Kết quả tính toán với cơn bão Megi 2010. 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO BÃO HẠN 5 NGÀY VÀ SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA LETKF 1.1 Tình hình dự báo bão hạn 5 ngày trên Thế giới và Việt Nam Trên Thế giới, dự báo bão hạn 5 ngày đã được nghiên cứu và ứng dụng vào nghiệp vụ ở một số trung tâm lớn như Trung tâm dự báo Bão Quốc gia Hoa Kỳ, cơ quan khí tượng Nhật Bản, Hàn Quốc, Úc và Trung tâm Dự báo Hạn vừa Châu Âu.
Đặc biệt trong những năm gần đây, khi công nghệ thông tin không ngừng phát triển đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các hệ thống dự báo tổ hợp. Cụ thể như Cơ quan Khí tượng Nhật Bản đã áp dụng dự báo bão bằng hệ thống dự báo tổ hợp với hạn 5 ngày, sai số dự báo 5 ngày của năm 2007 là 451 km [41]. Còn tại Trung tâm Dự báo Bão Quốc Gia Hoa Kỳ, dự báo hạn 5 ngày được đưa vào nghiệp vụ từ năm 2003, với sai số dự báo 5 ngày vào khoảng 265 nmi (nauticle mile – 1.852 km) tương ứng với 491 km cho giai đoạn 2000 – 2008 [47]. Ngoài ra, tại Hàn Quốc (KMA), Úc, và Trung Tâm Châu Âu (ECMWF), cũng phát triển các hệ thống dự báo tổ hợp cho dự báo từ 5 đến 7 ngày với kết quả dự bão quỹ đạo bão hạn 5 ngày rất khả quan.
Đối với dự báo cường độ, trong khoảng 10 năm trở lại đây, mặc dù sai số dự báo quỹ đạo bão bằng mô hình số đã giảm được khoảng 50% nhờ cải tiến các mô hình, các thám sát xung quanh được tăng cường liên tục và kỹ năng được cải thiện của người dự báo [47]. Tuy nhiên, hầu như không có cải thiện nhiều về kỹ năng dự báo cường độ bão trong suốt thời gian này [15][47]. Một trong những khó khăn chính của việc dự báo cường độ bão là do xoáy bão trong mô hình thường yếu hơn và có cấu trúc sai lệch rất nhiều so với bão thực tại thời điểm mô hình bắt đầu tích phân dự báo. Ngoài ra còn do các quá trình vật lý trong mô hình không được biểu diễn đầy đủ.
Như vậy có thể thấy, dự báo cường độ bão đang là thách thức lớn đối với các nhà khí tượng trên thế giới. 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ở Việt Nam, đối với dự báo bão hạn 5 ngày trên Biển Đông đã có một số tác tác giả nghiên cứu và thu được một số kết quả đáng chú ý. Ví dụ như, tác giả Công Thanh và Trần Tân Tiến 2013 đã xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp trên mô hình RAM bằng phương pháp nuôi nhiễu môi trường kết hợp nhiễu xoáy với các sơ đồ vật lý khác nhau và thử nghiệm dự báo cơn bão Washi 2011 [3]. Kết quả thử nghiệm cho thấy quỹ đạo dự báo khá sát với quỹ đạo thực.
Ngoài ra tác giả Công Thanh và Trần Tân Tiến cũng tiến hành đánh giá hệ thống dự báo trên thông qua thử nghiệm dự báo các cơn bão trong 3 mùa bão (2009, 2010 và 2011) [2]. Kết quả đánh giá bước đầu cho thấy hệ thống dự báo tổ hợp bằng phương pháp nuôi nhiễu môi trường kết hợp nhiễu xoáy với các sơ đồ vật lý khác nhau cho kết quả dự báo quỹ đạo bão có độ chính xác tương đương với kết quả dự báo của Trung tâm Khí tượng Nhật Bản. Còn tác giả Trần Tân Tiến và ccs 2013 đã sử dụng mô hình WRF với 3 sơ đồ đối lưu Betts-Miller-Janjic (BMJ), Kain-Fritsch (KF), Grell-Devenyi (GD) và số liệu dự báo tổ hợp của NCEP để dự báo lại cho các cơn bão trên khu vực Biển Đông trong các năm 2009-2011 gồm 90 trường hợp [4]. Tác giả và css xây dựng các phương trình dự báo tổ hợp quỹ đạo bão (kinh độ và vĩ độ của tâm bão) ở các hạn dự báo 6, 12,…,120 giờ cho khu vực Biển Đông.
Trong đó, các nhân tố được chọn bằng phương pháp siêu tổ hợp với 90 trường hợp. Kết quả đánh giá trên bộ số liệu phụ thuộc và độc lập cho thấy các phương trình trên có thể sử dụng để dự báo bão ở Việt Nam. Mặt khác, thời gian gần đây mạng lưới quan trắc khí tượng được phát triển rộng khắp cả về số lượng lẫn loại hình quan trắc. Đặc biệt là số liệu vệ tinh hiện đang là nguồn số liệu khí tượng đáng tin cậy và hữu ích để bổ sung cho đầu vào của mô hình số trị.
Do những thám sát trên biển rất thưa thớt và khó quan trắc trong điều kiện thời tiết có bão. Ngoài ra số liệu quan trắc cao không cũng là một nguồn số liệu bổ sung các thông tin đầu vào cho mô hình dự báo số trị nhằm hiểu chỉnh lại trường đầu vào của mô hình gần với trạng thái khí quyển thực thông qua quá trình đồng hóa số liệu. 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Do vậy trong khuôn khổ luận văn này tác giả sẽ đồng hóa số liệu quan trắc vệ tinh và cao không bằng sơ đồ LETKF vào trường đầu vào của mô hình WRF để dự báo bão hạn 5 ngày trên Biển Đông. Phần tiếp theo tác giả sẽ tổng quan sơ lược về sơ đồ đồng hóa LETKF.2 Tổng quan về sơ đồ đồng hóa LETKF 1.1 Một số nghiên cứu về sơ đồ LETKF LETKF (Lọc Kalman Tổ hợp Biến đổi Địa phương hóa) được đề xuất năm 2005 bởi Hunt và các cộng sự (ccs) [19].
Thuật toán LETKF không phải là một phương pháp mới cho đồng hóa số liệu, mà nó được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa lọc Kalman tổ hợp địa phương (LEKF) và lọc Kalman biến đổi tổ hợp (ETKF). Kết quả nghiên cứu của Hunt và ccs (2005) cho thấy LETKF có khả năng ứng dụng trong mô hình dự báo toàn cầu đồng hóa các số liệu quan trắc thực với 40 thành phần tổ hợp và sai số mô hình được xác định bằng phương pháp tăng cấp nhân. Đến năm 2007 tác giả Miyoshi và Yamane [28] cũng ứng dụng thành công sơ đồ LETKF trong mô hình dự báo toàn cầu AGCM tại Trung tâm Khí tượng Nhật Bản với 40 thành phần tổ hợp đồng hóa hầu hết các dữ liệu quan trắc đã sử dụng trong đồng hóa nghiệp vụ 3DVAR. Trường phân tích thu được từ LETKF có độ chính xác tương tự như trường phân tích thu được từ hệ thống đồng hóa biến phân nghiệp vụ 3DVAR.
Ngoài ra kết quả nghiên cứu của Miyoshi và Yamane cho thấy LETKF có thể nắm bắt tốt các loại dữ liệu có tính bất đồng nhất cao như số liệu vệ tinh. Vì vậy Miyoshi và Yamane cho rằng LETKF là hướng phát triển mới có thể ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ. Còn tác giả Szunyogh và ccs 2008 [35] đã sử dụng LETKF để đồng hóa số liệu cho mô hình toàn cầu NCEP với 60 thành phần tổ hợp và áp dụng phương pháp tăng cấp hiệp biến (covariance inflation) xác định sai số mô hình, trong đó ứng với mỗi khu vực sẽ có một hệ số tăng cấp tương ứng. Szunyogh và cộng sự đưa ra kết quả phân tích của LETKF chính xác hơn so với phân tích của các phương pháp khác, nhất là tác giả và các cộng sự đã đồng hóa thành công một số lượng lớn các quan trắc của khí quyển thực trong một khoảng thời gian dài.
4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đối với các mô hình dự báo khu vực, sơ đồ đồng hóa số liệu LETKF cũng được nghiên cứu và ứng dụng, ví dụ như tác giả Miyoshi và Kunii (2012), đã thử nghiệm LETKF với mô hình WRF (Mô hình dự báo và nghiên cứu thời tiết) để đồng hóa các quan trắc thực [30]. Trong các thử nghiệm này tác giả Miyoshi và Kunii sử dụng sơ đồ tăng cấp hiệp biến thích ứng (adaptive covariance inflation) để xác định sai số của mô hình cho LETKF. Kết quả nghiên cứu cho thấy LETKF có khả năng đồng hóa dữ liệu quan trắc thực và phương pháp tăng cấp thích ứng là lựa chọn tốt cho sơ đồ LETKF. Ngoài ra kết quả nghiên cứu với các thử nghiệm có cỡ tổ hợp khác nhau, tác giả Miyoshi và Kunii đưa ra nhận định rằng khi số thành phần tổ hợp tăng lên thì trường phân tích sẽ tốt hơn [30].
Một nghiên cứu khác về sơ đồ LETKF ứng dụng trong mô hình WRF là do tác giả Kiều và ccs 2012 [22], tác giả và ccs đã khảo sát độ nhạy của gió vệ tinh được đồng hóa bởi LETKF trong dự báo cơn bão Megi 2010 và chứng minh được việc đồng hóa số liệu gió vệ tinh bằng LETKF trong mô hình WRF giúp nâng cao chất lượng dự báo quỹ đạo bão và cải thiện đáng kể kỹ năng dự báo cường độ hạn 3 ngày, đồng thời đưa ra nhận định về sự ảnh hưởng của số liệu quan trắc ngoài rìa xa tâm bão đến kỹ năng dự báo bão. Tuy nhiên, trong các thử nghiệm LETKF của tác giả Kiều và cộng sự luôn ấn định số thành phần tổ hợp là 21 và sai số của mô hình được xác định bằng phương pháp đa vật lý. Với phương pháp đa vật lý đã được chứng minh về khả năng nắm bắt sai số của mô hình do các quá trình vật lý không được biểu diễn đầy đủ [23], phương pháp này giúp LETKF nắm bắt tốt hơn các thông tin quan trắc được đưa vào đồng hóa. 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Như vậy chúng ta có thể thấy, sơ đồ đồng hóa LETKF hiện tại chưa có một khuyến cáo nào cho người sử dụng dùng bao nhiều thành phần tổ hợp để có thể thu được kết quả dự báo hiệu quả nhất.
Mặt khác như đã biết dự báo tổ hợp cung cấp một ước lượng phân bố xác suất dự báo cho trạng thái khí quyển, nên khoảng tin cậy của ước lượng này phụ thuộc vào cỡ của tổ hợp (số thành phần tổ hợp). Ngoài ra, do tài nguyên tính toán bị giới hạn, nên cỡ tổ hợp phải nhỏ hơn nhiều so với chiều của không gian mô hình dự báo thời tiết sử dụng để thực hiện tích phân [10]. Hoặc theo kết quả nghiên cứu của Herschel L. Nhưng nghiên cứu này tác giả Herschel L.
Houtekamer đã giả thiết mô hình là hoàn hảo và sai số mô hình xác định bằng cách cộng thêm vào tổ hợp các nhiễu mô hình xấp xỉ cân bằng với một cấu trúc thống kê (phương pháp tăng cấp cộng).