Đánh Giá Vai Trò Ban Đầu Hóa Xoáy Trong Mô Hình HWRF Đối Với Dự Báo Bão Trên Biển Đông

Luận văn thạc sĩ đánh giá vai trò ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên biển Đông, cung cấp cái nhìn sâu sắc về khí tượng.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2013

67
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY

1.1. Khái niệm ban đầu hóa xoáy

1.2. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình

1.3. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng hàm thực nghiệm

1.4. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu

1.5. Tổng quan các nghiên cứu trong nước

2. CHƯƠNG 2: BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH HWRF, SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ

2.1. Sơ lược về mô hình HWRF

2.2. Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF

2.3. Phân tích xoáy nhằm loại bỏ xoáy thô từ phân tích toàn cầu trong HWRF

2.4. Xoáy giả tạo ra trong mô hình HWRF đối với trường hợp bão yếu

2.5. Hiệu chỉnh xoáy bão trước 6 giờ dự báo

2.6. Thiết kế thí nghiệm

2.7. Số liệu sử dụng

2.8. Các chỉ tiêu đánh giá

3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH HWRF

3.1. Thử nghiệm đối với cơn bão Ketsana

3.2. Thông tin về cơn bão Ketsana (2009)

3.3. Thiết kế thí nghiệm

3.4. Một số kết quả thử nghiệm bão Ketsana

3.5. Thử nghiệm cho mùa bão 2009

3.6. Thiết kế thí nghiệm

3.7. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông

3.8. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo cường độ bão trên Biển Đông

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Vai Trò Ban Đầu Hóa Xoáy Trong Mô Hình HWRF

Đánh giá vai trò của ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF là một chủ đề quan trọng trong nghiên cứu khí tượng. Mô hình HWRF được sử dụng để dự báo bão trên Biển Đông, nơi có nhiều cơn bão mạnh. Việc hiểu rõ về vai trò của hóa xoáy giúp cải thiện độ chính xác của dự báo. Nghiên cứu này sẽ phân tích các phương pháp và kết quả đạt được từ việc áp dụng mô hình HWRF trong dự báo bão.

1.1. Khái Niệm Về Ban Đầu Hóa Xoáy

Ban đầu hóa xoáy là quá trình tái tạo cấu trúc và cường độ của xoáy bão dựa trên các thông tin quan trắc. Quá trình này bao gồm việc loại bỏ các sai số từ mô hình toàn cầu và xây dựng một xoáy giả có cấu trúc gần với thực tế.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Mô Hình HWRF Trong Dự Báo Bão

Mô hình HWRF là công cụ chính trong việc dự báo bão, đặc biệt là trên Biển Đông. Mô hình này cho phép dự báo với độ chính xác cao hơn nhờ vào việc sử dụng các phương pháp ban đầu hóa xoáy.

II. Vấn Đề Trong Dự Báo Bão Trên Biển Đông

Dự báo bão trên Biển Đông gặp nhiều thách thức do sự phức tạp của quỹ đạo bão và điều kiện khí tượng. Các yếu tố như tác động của bão đến môi trường và con người cần được xem xét kỹ lưỡng. Việc cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình dự báo là rất cần thiết để giảm thiểu sai số trong dự báo.

2.1. Thách Thức Trong Dự Báo Quỹ Đạo Bão

Quỹ đạo bão trên Biển Đông thường thay đổi nhanh chóng, gây khó khăn cho việc dự báo chính xác. Các yếu tố như gió, áp suất và nhiệt độ đều ảnh hưởng đến sự di chuyển của bão.

2.2. Sai Số Trong Dự Báo Cường Độ Bão

Sai số trong dự báo cường độ bão có thể dẫn đến những thiệt hại nghiêm trọng. Việc cải thiện ban đầu hóa xoáy giúp giảm thiểu sai số này và nâng cao độ chính xác của dự báo.

III. Phương Pháp Ban Đầu Hóa Xoáy Trong Mô Hình HWRF

Có nhiều phương pháp để thực hiện ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng hàm thực nghiệm, tích phân mô hình và đồng hóa số liệu. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, ảnh hưởng đến kết quả dự báo.

3.1. Phương Pháp Tích Phân Mô Hình

Phương pháp tích phân mô hình giúp tạo ra các thành phần đối xứng của xoáy giả. Điều này cho phép mô hình HWRF có được cấu trúc gần với thực tế hơn.

3.2. Phương Pháp Đồng Hóa Số Liệu

Đồng hóa số liệu là một kỹ thuật quan trọng trong việc cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình. Phương pháp này kết hợp thông tin từ các quan trắc và mô hình để tạo ra một xoáy bão chính xác hơn.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Vai Trò Của Ban Đầu Hóa Xoáy

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đã cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo bão. Các thử nghiệm với cơn bão Ketsana cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong dự báo quỹ đạo và cường độ bão.

4.1. Thử Nghiệm Với Cơn Bão Ketsana

Cơn bão Ketsana là một ví dụ điển hình cho việc áp dụng mô hình HWRF. Kết quả cho thấy mô hình đã dự báo chính xác hơn về quỹ đạo và cường độ của bão khi sử dụng ban đầu hóa xoáy.

4.2. So Sánh Kết Quả Dự Báo

So sánh giữa các phương pháp dự báo cho thấy rằng việc sử dụng ban đầu hóa xoáy giúp giảm thiểu sai số và nâng cao độ chính xác trong dự báo bão.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đã chỉ ra rằng việc cải thiện điều kiện ban đầu là rất quan trọng. Tương lai của nghiên cứu này sẽ tiếp tục tập trung vào việc phát triển các phương pháp mới để nâng cao độ chính xác của dự báo bão.

5.1. Định Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Các nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc cải thiện các phương pháp ban đầu hóa xoáy và áp dụng công nghệ mới trong dự báo bão.

5.2. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong thực tiễn để nâng cao khả năng dự báo bão, từ đó giảm thiểu thiệt hại do bão gây ra cho cộng đồng.

18/07/2025
Luận văn thạc sĩ hus đánh giá vai trò ban đầu hóa xoáy trong mô hình hwrf đối với dự báo bão trên biển đông

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY 1. Khái niệm ban đầu hóa xoáy Ban đầu hóa xoáy là bài toán được đặt ra để nâng cao chất lượng điều kiện ban đầu của mô hình dự báo bão. Cho đến nay, ban đầu hóa xoáy không còn là bài toán xa lạ trong các nghiên cứu ở Việt Nam cũng như trên thế giới, tuy nhiên đây vẫn là một bài toán lớn với nhiều thách thức và thu hút nhiều nhà nghiên cứu.

Bản chất của ban đầu hóa xoáy là xây dựng môt xoáy giả có cấu trúc gần với xoáy thực bằng cách bổ sung thông tin chỉ thị về cơn bão như vị trí tâm quan trắc, tốc độ gió cực đại, thông tin kích thước bão,… Xoáy giả này có cấu trúc, cường độ gần với thực hơn. Theo Nguyễn Văn Hiệp và Yi-leng Chen (2011), kĩ thuật ban đầu hóa xoáy có thể chia làm ba nhóm bao gồm: (1) xây dựng xoáy giả bằng hàm thực nghiệm; (2) xây dựng xoáy giảbằng tích phân mô hình và (3) xây dựng xoáy bằng phương pháp đồng hóa số liệu 3 và 4 chiều với số liệu quan trắc kết hợp với số liệu quan trắc giả (Nguyễn Văn Hiệp và Yi-leng Chen, 2011). Trên cơ sở này, phần tổng quan về ban đầu hóa xoáy trong luận văn sẽ được trình bày theo các cách thực thực hiện ban đầu hóa xoáy như vậy. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình Trên thế giới đã có nhiều tác giả nghiên cứu về vấn đề ban đầu hóa xoáy bằng mô hình số trị.

Trong đó, công trình của Kurihara và cộng sự (1993) là một công trình điển hình và đáng chú ý về ban đầu hóa xoáy bằng cách tích phân mô hình. Các tác giả đã tích phân mô hình dự báo bão GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) phiên bản đối xứng để tạo ra thành phần đối xứng của xoáy giả. Trong đó, thành phần xoáy đối xứng được tạo ra bằng cách tích phân mô hình dự báo bão GFDL phiên bản đối xứng trục (Kurihara và cộng sự 1990, 1993) và xoáy giả cần phải thỏa mãn 3 điều kiện là có cấu trúc đồng nhất và tương tự với xoáy bão thật, cộng thêm khả năng tương thích với mô hình (Kurihara và cộng sự, 1993). Để thực hiện tách bỏ xoáy yếu, nghèo thông tin, sai vị trí, giả thiết được đặt ra rằng phần giá trị của trường bất kỳ gây ra bởi xoáy là giá trị lệch của trường phân tích (chứa xoáy) so với trường môi trường không có xoáy.

Xoáy được tách ra khỏi trường phân tích nhờ sử dụng một phương pháp lọc thích hợp. Phương pháp lọc được chọn sao cho trường môi trường thu được chứa trong nó ít nhất các đặc điểm của trường xoáy. Sau khi tách xoáy yếu, thực hiện xây dựng xoáy nhân tạo. Để phù hợp với cấu 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com trúc xoáy trong thực tế, xoáy nhân tạo phải gồm hai thành phần: thành phần đối xứng và thành phần phi đối xứng, các thành phần này được tạo ra nhờ sự kết hợp dữ liệu trong tập số liệu chỉ thị của bão và các thông tin của xoáy yếu tách được từ trường phân tích.

Để đảm bảo quy luật động lực, xoáy nhân tạo được thực hiện thích ứng giữa trường gió và trường độ cao, thực hiện đồng hoá số liệu để hòa hợp giữa các trường động và nhiệt lực cũng như hoà hợp xoáy với trường môi trường. Cuối cùng cài xoáy nhân tạo thu được vào vị trí chính xác của xoáy thực, thu được trường ban đầu của mô hình. Sơ đồ của quá trình tạo xoáy giả có dạng như sau theo nghiên cứu của Kurrihara và cộng sự (Kurihara và cộng sự, 1993). Trong suốt quá trình tích phân, gió tiếp tuyến nhất thiết phải điều chỉnh từ 0 ở thời điểm ban đầu tới một giá trị gió tiếp tuyến thực nghiệm vào thời điểm cuối của quá trình tích phân, thời điểm này thường được lựa chọn là khoảng sau 60h.

Thành phần phi đối xứng có vai trò quan trọng trong việc di chuyển của bão, được giả thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên lý thuyết về hiệu ứng β- β effect và xoắn β- β gyre) được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993). Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng (Ross, 1992). Sau đó thành phần gió phi đối xứng này được xây dựng từ các thành phần phi đối xứng của xoáy bao gồm cả phương vị của sóng số 1 và sóng số 2. Sau khi các trường gió được xây dựng cho xoáy giả gồm cả thành phần đối xứng và phi đối xứng thì các biến khác được điều chỉnh sao cho phù hợp với cấu trúc của trường gió.

Ví dụ minh họa việc tách trường phân tích khách quan ban đầu thành trường môi trường hE và và trường xoáy hav. Trường môi trường hE là tổng hợp của trường 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com nền quy mô lớn nhận được sau phép lọc không gian và trường nhiễu không xoáy hd - hav, nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993). Khi đã có được trường gió, thì áp suất bề mặt và độ cao địa thế vị được ước tính bằng cách sử dụng phương trình phân kì. Nhiệt độ sau đó được tính toán từ một mặt cắt thẳng đứng của độ cao địa thế vị sử dụng mối quan hệ thủy tĩnh (Kurihara và cộng sự, 1993).

Theo sơ đồ này, một trường h vô hướng bất kì sẽ tách ra thành hai phần là trường nền hay trường môi trường quy mô lớn hB và trường nhiễu động hD. Tiếp đến, trường nhiễu động hD được tách ra thành hai phần nhiễu động gây ra do xoáy hav và nhiễu động phi xoáy, hay trường mô trường quy mô nhỏ (hD – hav). Tổng của trường môi trường quy mô lớn và trường môi trường quy mô nhỏ là trường môi trường hE. Trường nền được tách ra bằng phép lặp thông qua hàm làm trơn trên lưới kinh vĩ.

Trước tiên, trường h được làm trơn theo chiều vĩ hướng bằng công thức: h λ ,ϕ = hλ ,ϕ + K ( hλ −1,ϕ + hλ +1,ϕ − 2hλ ,ϕ ) (1.1) Trong đó: h là trường cần được làm trơn, λ, ϕ lần lượt là kinh độ, vĩ độ. K là tham số lọc có dạng như sau: 1 2π K= (1 − cos ) −1 (1.2) 2 m Với m là tham số sẽ mang các giá trị khác nhau tương ứng với các bước lặp khác nhau, để áp dụng cho việc làm trơn trường theo công thức (1.1), m lần lượt nhận đúng các giá trị là: 2, 3, 4, 2, 5, 6, 7, 2, 8, 9. Sau khi đã làm trơn và thu được trường h λ ,ϕ. Tiếp theo, trường này được làm trơn theo chiều kinh hướng để xác định trường nền h Bλ ,ϕ : hBλ ,ϕ = h λ ,ϕ + K ( h λ ,ϕ −1 + h λ ,ϕ +1 − 2h λ ,ϕ ) (1.3) Như đã trình bày ở trên Hình 1.1: trường nhiễu động hD được xác định là hiệu của trường ban đầu h và trường nền hB.

Xoáy phân tích được tách ra khỏi hD thông qua phép lọc trên hệ tọa độ cực (r,θ) với gốc tọa độ tại tâm xoáy phân tích. Phép lọc này được biểu diễn như sau: { } hav ( r, θ ) = hD ( r, θ ) − hD ( r0 , θ ) E ( r ) + h D ( r 0 )[1 − E ( r )] (1.4) Trong đó, r0 là bán kính của miền lọc có độ lớn tùy theo mỗi cơn bão, r là bán kính (0 ≤ r ≤ r0) và E(r) là hàm trọng số làm trơn có dạng: 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.5) 1 − e −r0 / l 2 2 Trong đó: l là tham số của phép lọc, quy ước l=1/5r0. Thấy rằng khi r=r0, E(r) tiến đến đơn vị, do đó trường xoáy phân tích không tồn tại ngoài bán kính này (hình 1.2a biểu diễn tỉ lệ giữa độ nhạy của phép lọc đối với bước sóng cho thấy các sóng có độ dài sóng nhỏ hơn 9o sẽ được lọc hoàn toàn, những sóng có độ dài sóng càng lớn thì khả năng lọc sẽ giảm đi, tương ứng với khả năng lọc chỉ còn khoảng 82%, 60%, 32% lần lượt đối với các sóng bước sóng là 15o, 20o,30o. Ở đây những sóng dài tương ứng với trường nền, sóng ngắn hơn ứng với trường nhiều động.2b biểu diễn biến đổi của của hàm trọng số E(r) theo bán kính r trong công thức (1.

Đường thẳng đứng trong hình này biểu diễn độ nhạy của bán kính ảnh hưởng đến phép lọc, với bán kính nằm trong khoảng từ r = r0 – l tới r = r0 phép lọc được thực hiện nhiều nhất, do đây là khoảng bán kính mà nhiễu động phi xoáy tồn tại nhiều nhất. Trường nhiễu động hD được biểu diễn trong công thức 1.4 được coi là nhiễu do xoáy gây ra nên xoáy chỉ tồn tại trong phạm vi chứa nhiễu động. Do đó, trường nhiễu động trung bình được xác định bằng công thức: 1 2π ∫ h D ( r0 ) = hD ( r0 , θ )dθ (1.6) Trong nghiên cứu đối với mô hình GFDL, Kurihara và cộng sự (1993) được xây dựng với cả hai thành phân đối xứng và phi đối xứng. Thành phần xoáy đối xứng được tạo ra bằng cách tích phân mô hình dự báo bão GFDL phiên bản đối xứng trục.

Thành phần phi đối xứng có vai trò quan trọng trong việc di chuyển của bão, được giả thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên lý thuyết về hiệu ứngβ và xoắn β) 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993). Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng trong nghiên cứu của Kurihara và của Ross (1992). Đối với thành phần gió đối xứng, một phân bố gió theo bán kính và mực mô hình (r,σ) được gọi là phân bố gió mục tiêu được sử dụng để tính toán các trường còn lại có dạng: V ( r, σ ) = F (σ ) Vd ( r ) (1.7) Trong đó: F là một hàm kinh nghiệm thể hiện trọng số của gió tiếp tuyến phương thẳng đứng và Vd là phân bố gió tiếp tuyến tại đỉnh lớp biên có dạng: r r −r B Vd ( r ) = V ( ra )( a ) A ( a ) (1.8) r rb − ra Với ra, rb, A, B là các tham số thực nghiệm.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ