Chương I: TỔNG QUAN Chương II: SỐ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP Chương III: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1 - TỔNG QUAN 1.1 Vấn đề dự báo xoáy thuận nhiệt đới Trên thế giới c ng như trong khu vực, vấn đề dự báo xoáy thuận nhiệt đới XTNĐ đang là một trong những bài toán được đặc biệt quan tâm bởi những ứng dụng thiết thực đối với đời sống xã hội. Thông tin dự báo XTNĐ là căn cứ khoa học cho việc đưa ra kế hoạch sản xuất, ứng phó với thiên tai. Hiện nay, trong nghiệp vụ dự báo thời tiết, khí hậu, người ta chia dự báo XTNĐ ra hai lớp bài toán dự báo là: Dự báo thời tiết Dự báo mùa 1.1 Dự báo xoáy thuận nhiệt đới quy mô thời tiết Dự báo xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) quy mô thời tiết nhấn mạnh vào quy mô thời gian dự báo khoảng 1-3-5 ngày hạn ngắn - short range forcast và tối đa khoảng 5-10 ngày hạn vừa - medium range forecast); độ phân giải thời gian đòi hỏi chi tiết 30 phút, 1h, 3h, 6h, 12h, lớn nhất là 1 ngày. Yếu tố dự báo gồm quỹ đạo, tọa độ, cường độ, thời gian….
Dự báo thời tiết phục vụ cho những hoạt động ứng phó khẩn cấp. Loại dự báo này đã được thực hiện nhiều.2 Dự báo xoáy thuận nhiệt đới quy mô mùa và nội mùa Dự báo xoáy thuận nhiệt đới XTNĐ quy mô mùa nhấn mạnh vào quy mô thời gian từ trên 10 ngày đến hơn một tháng (quy mô nội mùa) hoặc vài ba tháng đến dưới một năm quy mô mùa. Độ phân giải thời gian theo từng tháng, 3 tháng, 1 mùa, 1 năm và không dự báo được quỹ đạo cường độ của các cơn bão một cách cụ thể. Khác với dự báo thời tiết, dự báo mùa không chỉ ra được trạng thái khí quyển vào những thời điểm cụ thể đến từng ngày như quỹ đạo, tọa độ, cường độ, ….
Thay vào đó, nó chỉ ra thông tin chung về điều kiện khí quyển trong từng khoảng thời gian nhất định như số lượng bão, số ngày hoạt động, vùng hoạt động, … nhằm phục vụ cho những hoạt động dài ngày trên biển, cứu hộ, hàng hải, tuần tra,… Do nhiều nguyên nhân khác nhau, cả khách quan và chủ quan, công tác dự báo hạn mùa ở Việt Nam hầu như chưa có gì đáng ghi nhận. 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Trước tình hình đó, đòi hỏi phải nghiên cứu, xây dựng phương pháp dự báo mùa cho XTNĐ trên biển Đông, tạo tiền đề cho việc xây dựng các giải pháp giảm nhẹ và hạn chế những tác hại của chúng, cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn cho các nhà quản lý, các nhà hoạch định chính sách xác định chiến lược phát triển kinh tế bền vững và bảo đảm an sinh xã hội của đất nước.2 Phƣơng pháp tiếp cận dự báo mùa Hiện nay, có 2 cách tiếp cận dự báo mùa là dự báo bằng kê và dự báo ộng lực, bao gồm cả mô hình khí hậu toàn cầu và mô hình khí hậu khu vực. P ng kê là phương pháp sử dụng các bộ số liệu đã có trong nhiều năm, hoặc các sản phẩm dự báo từ các mô hình số, kể cả mô hình toàn cầu và mô hình khu vực, sau đó áp dụng các công cụ thống kê, như phương pháp hồi quy, … để xây dựng các phương trình dự báo dưới dạng các mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến tính, từ đó áp dụng để dự báo cho các trạng thái trung bình trong tương lai. Ưu điểm của phương pháp này là dễ thực hiện, không phụ thuộc nhiều vào các quá trình vật lý, các quá trình động học khí quyển.
Nhược điểm của phương pháp này là cần có chu i số liệu chính xác đủ dài và khó dự báo được sự chuyển pha của các dao động khí hậu như các hiện tượng ENSO). P ộng lực là một cách tiếp cận dựa trên các định luật vật lý để xem xét sự biến đổi của hệ thống khí hậu. Các mô hình hoàn lưu chung khí quyển hoặc sự kết hợp giữa mô hình khí quyển và đại dương được thiết lập trên bản chất vật lý của hiện tượng. Số liệu thu thập được tại thời điểm đự báo sẽ được đưa vào các phương trình động lực, sau đó các phương trình động lực sẽ được giải quyết bằng các máy tính hoặc hệ thống máy tính.
Ưu điểm của phương pháp này là thể hiện được các mối quan hệ vật lý giữa các yếu tố khí tượng và không cần phải thu thập một chu i số liệu quá dài. Trước đây, việc áp dụng phương pháp này gặp khá nhiều khó khăn do khả năng tính toán của các máy tính còn kém. Tuy nhiên, ngày nay, cùng với sự phát triển của khoa 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com học công nghệ, các hệ thống máy tính ngày nay hoàn toàn đủ khả năng để giải các hệ phương trình động lực. Do vậy, trong nhiều năm trở lại đây, phương pháp này ngày càng được phổ biến và được áp dụng rộng rãi.
Nhược điểm của phương pháp này là cần có sự hiểu biết và mô tả được đầy đủ các quá trình tương tác giữa các yếu tố trong khí quyển, c ng như khí quyển và đại dương.3 Các nghiên cứu trong và ngoài nƣớc. Cá nghi n ứu tr n thế giới Năm 1992, Gray W. và CS [6] đã sử dụng phương pháp Jackknife để dự báo sự hoạt động của mùa bão Đại Tây Dương trước 6-11 tháng. Tác giả đã sử dụng bộ số liệu từ năm1950-1991, gồm hai đại lượng là lượng mưa Tây Phi trong năm trước và dao động tựa hai năm tầng bình lưu của gió mực 30mb và 50mb, ngoại suy trước 10 tháng.
Cả hai nhân tố dự báo này đều có s n trước ngày 1/12, có thể được sử dụng để đưa ra những dự báo tốt về hoạt động của XTNĐ ở Đại Tây Dương trong mùa bão từ tháng 6-11 tiếp theo.1 ự ự ă 1950 -1991 [6] 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Kết quả cho thấy, những nhân tố này có thể dự đoán được gần một nửa sự biến đổi theo mùa đối với hoạt động bão nhiệt đới theo mùa ở Đại Tây Dương ngay từ cuối tháng 11 năm trước. và CS [2] chỉ ra rằng, biến động hàng năm của sự di chuyển của các xoáy thuận nhiệt đới (TCs) là khá lớn ở một số vùng trên Tây Bắc Thái ình Dương WNP. TCs di chuyển về hướng Tây và Tây Bắc xuất hiện hầu như tại các vĩ độ thấp và có biến động hàng năm lớn trong khu vực ngay phía đông Philippines và phần phía bắc Biển Ðông. TCs di chuyển theo hướng Bắc có biến động hàng năm lớn ở khu vực phía Đông của quần đảo Ryukyu và phía Nam Nhật Bản.
Tác giả đã tính tương quan giữa số TCs xuất hiện hàng năm trong các vùng này và các thành phần chính của gió vĩ hướng trung bình tháng các mực 850hPa và 500hPa trên khu vực WNP (cho các tháng từ tháng 11 năm trước đến tháng 4 cùng năm. Theo tác giả, TCs di chuyển về hướng Tây có tương quan tốt với gió vĩ hướng mực 850 hPa tháng 1 và 3. Khi sử dụng các thành phần chính (PCs) của các nhân tố này, tác giả đã xây dựng được các phương trình dự báo. Kết quả cho thấy các dự báo đánh giá trên các mẫu phụ thuộc và độc lập đều rất tốt.
Ðối với các TCs di chuyển về hướng Tây Bắc, các PCs của gió vĩ hướng 850 và 500 hPa chỉ có thể giải thích được dưới 30% tổng phương sai nên không xây dựng các phương trình dự báo. Tuy nhiên, gió vĩ hướng tháng 2 mực 500 hPa có tương quan tốt với các TCs di chuyển về hướng Bắc ở khu vực phía đông quần đảo Ryukyu và phía Nam Nhật Bản. Khi sử dụng các PCs của nhân tố này xây dựng phương trình dự báo, kết quả cho thấy khá tốt. và CS [3] đã nghiên cứu khảo sát mối liên hệ giữa sự phân bố không gian nhiệt độ mặt biển (SST) và hoạt động của XTNĐ TC hàng năm qua Tây ắc Thái ình Dương và biển Đông.
Phân bố SST hàng tháng được thể hiện bằng một tập các hàm số trực giao thực nghiệm EOFs. Sau khi tìm được các thành phần chính (PC) của SST tháng, tác giả tính tương quan thống kê giữa PC với số lượng TC hàng năm xuất hiện trên Tây ắc Thái ình Dương và biển Đông. Kết quả nhận được cho thấy 4PCs của phân bố SST tháng giải thích 89% tổng 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com phương sai của số TCs hàng năm trên Tây ắc Thái ình Dương. Các dự báo số lượng TC này từ cả các tập mẫu phụ thuộc và độc lập có sai số nhỏ hơn một nửa độ lệch chuẩn của số bão thực.
Hai trong số các PCs là từ SST tháng 9 trong khi đó hai PCs khác là từ SST tháng 5 và tháng 6. Nếu chỉ sử dụng 2 PCs SST tháng 5 - 6 thì độ chính xác của dự báo giảm đi chút ít. Do đó, việc dự báo ban đầu có thể thực hiện khi sử dụng 2 PCs này và dự báo hiệu chỉnh có thể thực hiện vào cuối tháng 9. Năm 2007, theo Camargo và CS [1], dự báo XTNĐ hạn mùa bằng phương pháp thống kê đã trải qua một thời kỳ dài từ đầu những năm 1980.
Cùng với việc dự báo tổng lượng mùa XTNĐ, ngày nay một số dự báo được thực hiện như dự báo từng tháng riêng biệt và dự báo xác suất đổ bộ. Hiện nay có nhiều nguồn số liệu s n có, và thậm chí là miễn phí, nên chất lượng dự báo thống kê XTNĐ đã được cải thiện đáng kể. Số liệu bão quan trắc toàn cầu cập nhật và đồng nhất c ng góp phần làm cải thiện kỹ năng dự báo. Việc cải thiện hơn nữa dự báo mùa phụ thuộc mạnh vào việc cải thiện dự báo ENSO, bao gồm dự báo chi tiết hơn về các đặc trưng của ENSO như cường độ, vị trí và phân bố không gian của dị thường SST.
Nói chung, cả dự báo thống kê và dự báo động lực đều phụ thuộc vào chất lượng dự báo ENSO. và CS [7] đã sử dụng hai mô hình thống kê là hồi quy độ lệch tuyệt đối ít nhất (LAD) và hồi quy Poisson để dự đoán hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới vào mùa hè (tháng 7-9) trên biển Đông Trung Quốc.