Tổng quan nghiên cứu

Khu vực Bắc Trung Bộ (BTB) của Việt Nam, bao gồm ba tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An và Hà Tĩnh, có lượng mưa trung bình năm dao động từ 1478 đến 2676 mm, cao hơn mức trung bình cả nước do đặc điểm địa hình và khí hậu nhiệt đới gió mùa. Lượng mưa phân bố không đồng đều theo không gian và thời gian, với sự chênh lệch lượng mưa theo chiều đông - tây lên đến 48% tại một số khu vực như Nghệ An và Hà Tĩnh. Mưa lớn và mưa rất to thường gây ra lũ lụt nghiêm trọng, ảnh hưởng lớn đến đời sống và sản xuất của người dân. Trong 6 năm từ 2012 đến 2017, số liệu quan trắc từ 20 trạm khí tượng đã được thu thập để đánh giá khả năng dự báo mưa hạn ngắn của mô hình Integrated Forecasting System (IFS) do Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF) phát triển.

Mục tiêu nghiên cứu nhằm đánh giá chất lượng dự báo mưa 24 giờ của mô hình IFS cho khu vực BTB, xác định ưu nhược điểm trong dự báo các cấp mưa từ nhỏ đến rất to, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng dự báo phục vụ công tác phòng chống thiên tai. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu dự báo và quan trắc mưa trong khoảng thời gian 2012-2017 tại 20 trạm thuộc ba tỉnh BTB. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác dự báo mưa, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra, đồng thời hỗ trợ các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn nâng cao hiệu quả công tác dự báo và cảnh báo.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình dự báo khí tượng thủy văn hiện đại, trong đó mô hình Integrated Forecasting System (IFS) của ECMWF là trung tâm. IFS là hệ thống dự báo số toàn cầu tích hợp mô hình hoàn lưu khí quyển, mô hình sóng biển, mô hình đại dương và mô hình bề mặt đất, sử dụng phương pháp đồng hóa số liệu 4DVAR để cải thiện độ chính xác dự báo. Mô hình này chạy với độ phân giải ngang cao nhất 9 km, dự báo đến 10 ngày, cung cấp dữ liệu dự báo định lượng các yếu tố khí tượng như lượng mưa, nhiệt độ, gió.

Các khái niệm chính trong nghiên cứu bao gồm:

  • Dự báo mưa hạn ngắn: dự báo lượng mưa tích lũy trong 24 giờ, 48 giờ và 72 giờ.
  • Chỉ số đánh giá dự báo: bao gồm sai số trung bình (ME), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), chỉ số kỹ năng dự báo (TS, POD, FAR, ETS), giúp đánh giá độ chính xác và khả năng dự báo các cấp mưa khác nhau.
  • Phân cấp mưa: theo Quyết định số 46/2014/QĐ-TTg và WMO, mưa nhỏ (<16 mm/24h), mưa vừa (16-50 mm/24h), mưa to (51-100 mm/24h), mưa rất to (>100 mm/24h).
  • Phương pháp nội suy điểm gần nhất: dùng để chuyển đổi dữ liệu dự báo trên lưới sang điểm trạm quan trắc nhằm so sánh trực tiếp.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính gồm số liệu quan trắc lượng mưa 24 giờ từ 20 trạm khí tượng thuộc ba tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh trong giai đoạn 2012-2017 và số liệu dự báo từ mô hình IFS. Số liệu quan trắc được kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt, sử dụng đồng thời hai thiết bị đo mưa để đảm bảo sai số không vượt quá 4%. Dữ liệu dự báo được thu thập từ phiên dự báo 00 giờ GMT, với phạm vi không gian từ 20°S đến 40°N và 80°E đến 140°E.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Nội suy dữ liệu dự báo IFS về vị trí các trạm quan trắc bằng phương pháp điểm gần nhất để đảm bảo tính tương thích không gian.
  • Tính toán các chỉ số đánh giá định lượng và phân loại dự báo mưa theo các cấp độ khác nhau.
  • Sử dụng các công cụ thống kê như ME, MAE, RMSE, TS, POD, FAR để đánh giá kỹ năng dự báo.
  • Phân tích kết quả theo từng trạm, từng tỉnh và tổng hợp toàn khu vực để so sánh và rút ra kết luận.
  • Thời gian nghiên cứu kéo dài 6 năm, đủ để đánh giá xu hướng và độ ổn định của mô hình trong dự báo mưa hạn ngắn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Khả năng dự báo tổng lượng mưa 24 giờ của mô hình IFS có kỹ năng tốt: Sai số trung bình (ME) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) ở mức thấp, với ME dao động trong khoảng ±1-2 mm/ngày và MAE khoảng 5-7 mm/ngày, cho thấy mô hình có độ chính xác cao trong dự báo tổng lượng mưa hàng ngày cho khu vực BTB.

  2. Khả năng dự báo các cấp mưa nhỏ và vừa đạt tỷ lệ chính xác cao: Chỉ số POD (Probability of Detection) cho mưa nhỏ và vừa đạt trên 70%, trong khi chỉ số FAR (False Alarm Ratio) duy trì dưới 30%, thể hiện mô hình dự báo tốt các hiện tượng mưa phổ biến.

  3. Khả năng dự báo mưa to và mưa rất to còn hạn chế: Tỷ lệ POD cho mưa to và rất to chỉ đạt khoảng 40-50%, trong khi FAR tăng lên trên 50%, cho thấy mô hình thường bỏ sót hoặc dự báo sai các đợt mưa lớn, điều này gây khó khăn trong công tác cảnh báo thiên tai.

  4. Sai số dự báo có sự phân hóa rõ theo không gian và thời gian: Các trạm ven biển phía nam Hà Tĩnh có sai số dự báo thấp hơn so với các trạm miền núi phía tây Thanh Hóa và Nghệ An, do ảnh hưởng của địa hình phức tạp. Sai số cũng tăng lên trong các tháng mưa nhiều như tháng 7 và tháng 10.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sai số dự báo mưa lớn là do mô hình IFS chưa mô phỏng chính xác các hình thế thời tiết phức tạp như sự kết hợp của không khí lạnh, áp thấp nhiệt đới, dải hội tụ nhiệt đới và xoáy thuận nhiệt đới, vốn là nguyên nhân chủ yếu gây ra các đợt mưa lớn diện rộng ở BTB. Đặc điểm địa hình hẹp ngang và không đồng nhất của khu vực cũng làm tăng sai số nội suy và dự báo.

So sánh với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, kết quả cho thấy mô hình IFS có kỹ năng dự báo tổng lượng mưa tốt hơn các mô hình toàn cầu khác như GFS, GSM, tuy nhiên vẫn chưa đạt yêu cầu đối với các hiện tượng mưa cực đoan. Các chỉ số kỹ năng như TS, ETS thấp hơn đáng kể khi đánh giá ở ngưỡng mưa to và rất to, tương tự với các nghiên cứu đánh giá mô hình NWP tại các quốc gia có điều kiện địa hình phức tạp.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ sai số ME, MAE theo từng trạm và từng tháng, biểu đồ POD và FAR phân theo cấp mưa, cũng như bảng tổng hợp chỉ số kỹ năng dự báo cho từng loại mưa. Các biểu đồ này giúp minh họa rõ ràng sự phân hóa về chất lượng dự báo và hỗ trợ việc phân tích nguyên nhân sai số.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Cải tiến mô hình dự báo bằng cách tích hợp dữ liệu địa hình chi tiết hơn: Đề xuất các cơ quan khí tượng phối hợp với các viện nghiên cứu để nâng cấp mô hình IFS hoặc mô hình khu vực có độ phân giải cao hơn, nhằm giảm sai số do địa hình gây ra. Thời gian thực hiện trong 2-3 năm, chủ thể là Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia và các viện nghiên cứu khí tượng.

  2. Phát triển hệ thống hiệu chỉnh số liệu dự báo dựa trên phương pháp thống kê thích ứng (MOS): Áp dụng các kỹ thuật hiệu chỉnh dựa trên dữ liệu quan trắc lịch sử để giảm sai số dự báo mưa lớn, nâng cao độ tin cậy trong dự báo hạn ngắn. Thời gian triển khai 1-2 năm, do Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia chủ trì.

  3. Tăng cường đào tạo và nâng cao năng lực dự báo viên trong việc sử dụng mô hình IFS và các sản phẩm dự báo tổ hợp: Giúp dự báo viên hiểu rõ ưu nhược điểm của mô hình, từ đó đưa ra các nhận định dự báo chính xác hơn, đặc biệt trong các trường hợp mưa lớn phức tạp. Thời gian liên tục, chủ thể là các cơ sở đào tạo và Trung tâm Dự báo KTTV.

  4. Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm dựa trên kết hợp mô hình IFS và dữ liệu viễn thám, radar: Tích hợp đa nguồn dữ liệu để nâng cao khả năng phát hiện và cảnh báo các đợt mưa lớn, phục vụ công tác phòng chống thiên tai hiệu quả hơn. Thời gian thực hiện 2-3 năm, do Bộ Tài nguyên và Môi trường phối hợp với các đơn vị liên quan.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà dự báo khí tượng thủy văn: Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để nâng cao kỹ năng sử dụng mô hình IFS trong dự báo mưa hạn ngắn, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả công tác dự báo.

  2. Các nhà nghiên cứu khí tượng và môi trường: Tham khảo phương pháp đánh giá mô hình dự báo, các chỉ số kỹ năng và phân tích sai số, từ đó phát triển các nghiên cứu tiếp theo về mô hình dự báo và biến đổi khí hậu.

  3. Cơ quan quản lý thiên tai và phòng chống thiên tai: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng các phương án ứng phó kịp thời với các đợt mưa lớn, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra tại khu vực Bắc Trung Bộ.

  4. Các nhà hoạch định chính sách và phát triển kinh tế xã hội: Tham khảo để hiểu rõ tác động của dự báo khí tượng đến phát triển bền vững, từ đó đưa ra các chính sách phù hợp về quản lý rủi ro thiên tai và phát triển vùng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình IFS là gì và tại sao được chọn để nghiên cứu?
    Mô hình IFS là hệ thống dự báo thời tiết số toàn cầu do ECMWF phát triển, có độ phân giải cao và kỹ năng dự báo tốt nhất hiện nay. Nó được chọn vì cung cấp dữ liệu dự báo chất lượng cao, phục vụ công tác dự báo hạn ngắn tại Việt Nam.

  2. Phạm vi dữ liệu nghiên cứu bao gồm những gì?
    Nghiên cứu sử dụng số liệu quan trắc lượng mưa 24 giờ từ 20 trạm khí tượng tại Bắc Trung Bộ trong 6 năm (2012-2017) và dữ liệu dự báo từ mô hình IFS cùng thời gian, đảm bảo tính đồng bộ và độ tin cậy cao.

  3. Chỉ số đánh giá dự báo nào được sử dụng phổ biến?
    Các chỉ số như sai số trung bình (ME), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), chỉ số POD (Probability of Detection), FAR (False Alarm Ratio), TS (Threat Score) và ETS (Equitable Threat Score) được dùng để đánh giá độ chính xác và kỹ năng dự báo các cấp mưa.

  4. Mô hình IFS dự báo mưa lớn có chính xác không?
    Mô hình có kỹ năng tốt trong dự báo tổng lượng mưa và các cấp mưa nhỏ, vừa, nhưng khả năng dự báo mưa to và rất to còn hạn chế, với tỷ lệ phát hiện thấp và nhiều cảnh báo sai, cần thận trọng khi sử dụng kết quả dự báo trong các trường hợp này.

  5. Làm thế nào để nâng cao chất lượng dự báo mưa hạn ngắn?
    Cần cải tiến mô hình bằng cách nâng độ phân giải, tích hợp dữ liệu địa hình chi tiết, áp dụng phương pháp hiệu chỉnh thống kê, tăng cường đào tạo dự báo viên và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm đa nguồn dữ liệu.

Kết luận

  • Mô hình IFS có kỹ năng dự báo tổng lượng mưa 24 giờ cho khu vực Bắc Trung Bộ với sai số trung bình thấp và độ chính xác cao đối với mưa nhỏ và vừa.
  • Khả năng dự báo mưa to và rất to còn hạn chế, với tỷ lệ phát hiện thấp và nhiều cảnh báo sai, ảnh hưởng đến hiệu quả công tác phòng chống thiên tai.
  • Sai số dự báo phân hóa rõ theo không gian và thời gian, chịu ảnh hưởng lớn bởi địa hình phức tạp và các hình thế thời tiết tổ hợp.
  • Cần áp dụng các giải pháp cải tiến mô hình, hiệu chỉnh số liệu và nâng cao năng lực dự báo viên để nâng cao chất lượng dự báo mưa hạn ngắn.
  • Kết quả nghiên cứu là cơ sở khoa học quan trọng cho các cơ quan dự báo và quản lý thiên tai trong việc nâng cao hiệu quả dự báo và giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra.

Hành động tiếp theo: Các cơ quan liên quan nên triển khai các đề xuất cải tiến mô hình và đào tạo dự báo viên, đồng thời tăng cường hợp tác nghiên cứu để phát triển các công cụ dự báo mưa chính xác hơn cho khu vực Bắc Trung Bộ.