Chương 1: Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn Chương 2: Mô hình WRF và ứng dụng dự báo tầm nhìn cho các sân bay Cụm cảng Hàng không miền Bắc Chương 3: Kết quả thử nghiệm dự báo tầm nhìn bằng mô hình WRF Kết luận, kiến nghị Tài liệu tham khảo LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO SƢƠNG MÙ, MÂY THẤP VÀ TẦM NHÌN Mù, sương mù, mây thấp, mưa nhỏ, mưa phùn, v. là những hiện tượng thời tiết nguy hiểm làm giảm tầm nhìn, ảnh hưởng không nhỏ tới hoạt động kinh tế xã hội, giao thông đường bộ, đường sắt, đường thủy, đường sông và đặc biệt tới đường hàng không. Để giảm những thiệt hại do chúng gây ra, nhiều nhà khoa học, dự báo viên khí tượng trong nước cũng như trên thế giới đã và đang nghiên cứu, áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để từ đó dự báo chính xác sự xuất hiện cũng như diễn biến của các hiện tượng mù, sương mù, mây thấp, mưa nhỏ, mưa phùn, giá trị tầm nhìn do các yếu tố thời tiết trên gây ra. Trong chương này, bên cạnh những thông tin trong và ngoài nước về nghiên cứu, dự báo mù, sương mù, mây thấp, tầm nhìn, và tránh những nhầm lẫn về các hiện tượng trên, luận văn đề cập đến một số khái niệm sau: 1.
Những khái niệm và định nghĩa Kết quả ngưng kết và thăng hoa hơi nước trong khí quyển tạo thành những giọt nước nhỏ li ti hoặc những tinh thể băng có kích thước vô cùng bé (đường kính từ 5×10-4 - 5×10-2mm) bay lơ lửng trong lớp không khí ngay sát mặt đất, hàm lượng nước gây giảm tầm nhìn ngang dưới 1km gọi là sương mù, và trên 1km nhưng dưới 10km gọi là mù, nếu chân của lớp sương mù cao hơn quan trắc viên khoảng 15m trở lên được gọi là mây [5]. Theo tài liệu hướng dẫn mã hoá bản tin dự báo và quan trắc các yếu tố khí tượng trong ngành Hàng không [31], mù là sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các phần tử ẩm trong khí quyển làm giảm tầm nhìn từ 1000 - 5000m và độ ẩm tương đối lớn hơn 95%; khi sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các phần tử ẩm làm giảm tầm nhìn ngang dưới 1km thì gọi là sương mù. Mưa phùn là các hạt nước đồng nhất có kích thước nhỏ hơn 0.5mm, các hạt nước được hình thành từ mây thấp hoặc từ mưa không tới mặt đất. Thông thường, mưa phùn cường độ mạnh do ảnh hưởng của mây thấp, phụ thuộc vào cường độ kết tủa và số hạt nước.
Mưa phùn mạnh có thể đạt >1mm/giờ. Vì vậy, khái niệm mù trong luận văn này được áp dụng theo quy định báo cáo thời tiết trong ngành hàng Không. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn 1.1 Kinh nghiệm dự báo trên thế giới Do những ảnh hưởng to lớn do thời tiết gây ra nên các bản tin dự báo thời tiết ngày càng được xã hội chú trọng đặc biệt là chất lượng bản tin dự báo thời gian xuất hiện sương mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn.
Bên cạnh các phương pháp dự báo thời tiết truyền thống, các mô hình số trị đã và đang được áp dụng vào trong nghiệp vụ dự báo. Tuy nhiên, dự báo sương mù lại chịu ảnh hưởng rất nhiều bởi yếu tố địa phương và lớp biên bề mặt. Các yếu tố quan trắc và đo đạc trực tiếp trong không gian là nhân tố cơ bản trong việc dự báo sương mù và mây thấp. Bên cạnh đó, các thông tin từ vệ tinh, với độ chính xác ngày càng được cải thiện, ngày càng được sử dụng phổ biến làm yếu tố đầu vào cho mô hình dự báo sương mù và mây thấp.
Trong đề án hợp tác khoa học và công nghệ châu Âu COST - 722 (European Cooperation in Science and Technology) [23] gồm 13 quốc gia ở Châu Âu đã nghiên cứu dự báo sương mù mây thấp trong hai năm rưỡi (2001 - 2003) tuy nhiên kết quả dự báo chưa bao phủ toàn bộ các quốc gia Châu Âu. Trong báo cáo của Golding (2005) [19], sương mù, mây thấp ảnh hưởng rất nhiều tới hoạt động hàng không bao gồm cả quân sự và dân sự tại nước Anh. Yêu cầu cấp thiết đòi hỏi dự báo các ngưỡng giá trị tầm nhìn khai thác cho các sân bay để phục vụ máy bay cất và hạ cánh an toàn. Bên cạnh đó, sương mù mây thấp cũng ảnh hưởng tới các phương tiện tham gia giao thông đường thủy và đường bộ.
Phương pháp dự báo sương mù bình lưu truyền thống cho các vùng ven biển là dựa vào hướng gió. Tuy nhiên, phương pháp dự báo này khi áp dụng vào dự báo cho sương mù bức xạ, sương mù địa hình thì lại gặp nhiều hạn chế. Sương mù hình thành và phát triển là do sự tương tác lớp đất bề mặt, mặt biển và lớp không khí gần bề mặt. Các mô hình số trị NWP (Numerical Weather Prediction) được áp dụng để giải bài toán ảnh hưởng của các yếu tố quy mô lớn.
Các số liệu quan trắc đặc biệt là thám sát thẳng đứng là phương pháp chính cho ta biết ảnh hưởng của các yếu tố địa phương. Hiện nay, phương pháp dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn tại Anh chủ yếu là phương pháp thống kê sau mô hình MOS (Model Output Statistics) dựa trên phương pháp mạng thần kinh, phương pháp rẽ nhánh và phương pháp dự báo hoàn hảo trên mô hình quy mô vừa 3 chiều (3D) sau đó được xử lý bởi mô hình 1 chiều (1D). LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 Dự báo sƣơng mù, mây thấp và giá trị tầm nhìn của cơ quan Khí tƣợng Anh bằng mô hình SSFM (Site-Specific Forecast Model) (Nguồn: Golding, 2005) Hình 1.1 là kết quả dự báo tầm nhìn, sương mù và mây thấp ngày 20/03/2000 bằng mô hình 1D của cơ quan khí tượng Anh. Các yếu tố khí tượng theo quy mô thẳng đứng được mô hình 1D xử lý.
Trên đồ thị, trục tung chỉ độ cao được tính bằng feet (1 feet = 0,305 m), trục hoành chỉ thời gian và giá trị tầm nhìn dự báo được tính bằng km thể hiện bởi dải màu nằm song song với trục thời gian. Mô hình 1D đã cho kết quả dự báo tầm nhìn và mây thấp làm suy giảm tầm nhìn rõ rệt. Trong báo cáo của Petersen và Neulsen (2005) [30], viện khí tượng Đan Mạch, mô hình khu vực hạn chế phân giải cao HIRLAM (High Resolution Limited Area Model) đã được áp dụng để dự báo tầm nhìn tại độ cao 2m từ tháng 02/2001 đến 10/2003, kết quả dự báo được kiểm kiểm chứng lại bằng số liệu quan trắc của 30 trạm Synop của Đan Mạch. Theo Petersen và Neulsen, giá trị tầm nhìn phụ thuộc vào thành phần của Sol khí, lượng nước trong mây và thành phần giáng thủy.
Tuy nhiên, mô hình dự báo HIRLAM không tính toán được sự ảnh hưởng của các thành phần sol khí, do đó tính toán tầm nhìn chỉ phụ thuộc vào kích thước các hạt nước trong mây. Lượng nước trong mây (Cw) được tính từ mô hình HIRLAM cho các mực. Giá trị lượng nước trong mây (Cw) LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com tại bề mặt bằng 0, giá trị lượng nước trong mây thấp nhất của mô hình tại độ cao 2m, do đó sương mù được dự báo tại độ cao 2m.2 Kết quả dự báo tầm nhìn hạn 6h bằng mô hình HIRLAM và số liệu tầm nhìn quan trắc lúc 6Z ngày 19/2/2003 (Nguồn: Petersen and Nielsen, 2005) Từ hình 1.2 ta thấy, mô hình HIRLAM với độ phân giải 0.15º cho kết quả dự báo tầm nhìn khá tốt so với tầm nhìn quan trắc thực tế. Cano và Terradellas (2005) [17] cũng đưa ra kết quả dự báo sương mù cho Tây Ban Nha.
Khí hậu và địa hình ở Tây Ban Nha gần giống với khí hậu và địa hình các quốc gia cận nhiệt đới phía tây của Châu Âu. Sương mù thường hình thành và rất khó trong việc dự báo nên ảnh hưởng rất nhiều tới hoạt động kinh tế, giao thông bề mặt. Cano và Terradellas cũng đã áp dụng mô hình HIRLAM, độ phân giải 0.5º chạy 4lần/ngày để dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn. Kết quả dự báo được kiểm chứng với chỉ số dự báo sương mù FSI (Foggy Stability Index), đây là chỉ số được phát triển bởi cơ quan dự báo thời tiết Hoa Kỳ đã được nhiều viện khí tượng trên thế giới áp dụng.
Terradellas và Cano (2005) [33] đề cập đến phiên bản dự báo 1 chiều (H1D) từ mô hình HIRLAM đã được cơ quan Khí tượng Tây Ban Nha áp dụng dự báo sương mù cho sân bay Madrid từ tháng 11 năm 2002. Mô hình HIRLAM (H3D) được chạy 4 lần trong ngày, với bước dự báo 3 tiếng và độ trễ khoảng 4,5 tiếng. Kết quả từ H3D sẽ LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com được H1D xử lý và dự báo sương mù. Ưu điểm của mô hình H1D là thời gian xử lý nhanh.
Phương pháp này khắc phục được hạn chế là cấu trúc ngang của các yếu tố đã bị bỏ qua trong mô hình dự báo 1D truyền thống do viện khí tượng Tây Ban Nha sử dụng. Tại Phần Lan, hệ thống quan trắc khí tượng đã thay đổi đáng kể trong 10 năm qua đặc biệt là hệ thống quan trắc Synop tự động và hệ thống quan trắc phục vụ hàng không. Các hệ thống này đóng góp đáng kể trong việc phát hiện sương mù, tuy nhiên kết quả dự báo vẫn còn nhiều hạn chế. Việc sử dụng hệ thống Radar cũng gặp nhiều khó khăn trong việc phát hiện sương mù, mây thấp do độ dày của lớp mù rất mỏng.
Tuy nhiên, trong một số trường hợp thì việc sử dụng Radar cũng cho kết quả dự báo sương mù, mây thấp nhất định. Ảnh mây vệ tinh quỹ đạo cực của cơ quan Đại Dương Khí Quyển Mỹ NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) cũng cho kết quả khả quan trong việc phát hiện sương mù, mây thấp. Dự báo sương mù bằng phương pháp thống kê cũng được áp dụng. Theo kinh nghiệm dự báo của Viện khí tượng Phần Lan (FMI: Finnish Meteorological Institute), nếu nhiệt độ bề mặt trừ nhiệt độ tại 2m lớn hơn 0,3ºC và tốc độ gió tại độ cao 10m nhỏ hơn 5m/s thì sương mù hình thành.
Bên cạnh đó, mô hình số ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) và HIRLAM cũng được FMI áp dụng để dự báo sương mù tuy nhiên độ chính xác của dự báo vẫn chưa cao [27].