Luận án nghiên cứu đồng hóa số liệu mô hình dự báo sóng - Nguyễn Trung Thành

Dưới đây là meta tags cho bài viết: { "ai_description": "Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hóa số liệu phục vụ mô hình dự báo sóng. Tìm hiểu phương pháp

• Tác giả: Nguyễn Trung Thành
• Người hướng dẫn: Nguyễn Minh Huấn
• Trường học: Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Hải dương học
• Đề tài: Ứng dụng phương pháp đồng hóa số liệu dự báo sóng bằng mô hình SWAN
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về phương pháp đồng hóa số liệu dự báo sóng

Đồng hóa số liệu là kỹ thuật tích hợp dữ liệu quan trắc với kết quả mô hình số nhằm nâng cao độ chính xác dự báo. Trong lĩnh vực hải dương học, phương pháp này đặc biệt quan trọng do sóng biển chịu tác động của nhiều yếu tố biến động như gió, dòng chảy và địa hình đáy. Các mô hình dự báo sóng truyền thống thường sử dụng điều kiện ban đầu không chính xác, dẫn đến sai lệch đáng kể sau vài giờ vận hành. Phương pháp đồng hóa số liệu khắc phục hạn chế này bằng cách điều chỉnh trạng thái ban đầu của mô hình dựa trên sự chênh lệch giữa quan trắc và kết quả dự báo. Kỹ thuật này không chỉ cải thiện độ tin cậy của dự báo ngắn hạn mà còn hỗ trợ tối ưu hóa các tham số mô hình. Tại Việt Nam, nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hóa số liệu cho dự báo sóng còn hạn chế, mặc dù tiềm năng ứng dụng trong quản lý ven biển và phòng chống thiên tai rất lớn.

1.1. Vai trò của đồng hóa số liệu trong dự báo sóng

Đồng hóa số liệu đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao chất lượng dự báo sóng bằng cách giảm thiểu sai số hệ thống từ điều kiện ban đầu. Các quan trắc vệ tinh, phao nổi và trạm bờ cung cấp dữ liệu thời gian thực, trong khi mô hình số (như SWAN) diễn giải quá trình vật lý sóng. Sự kết hợp này tạo ra trường ban đầu chính xác hơn, từ đó cải thiện đáng kể độ tin cậy của dự báo trong 24-48 giờ đầu. Ngoài ra, kỹ thuật này còn giúp phát hiện và hiệu chỉnh sai lệch hệ thống của mô hình, chẳng hạn như tham số hóa độ nhám đáy hoặc hệ số gió. Tại các vùng biển Việt Nam, nơi điều kiện gió mùa thay đổi thất thường, đồng hóa số liệu trở thành công cụ không thể thiếu để đảm bảo an toàn hàng hải và phát triển kinh tế biển.

1.2. Sự phát triển của phương pháp đồng hóa trên toàn cầu

Phương pháp đồng hóa số liệu bắt nguồn từ lĩnh vực khí tượng thủy văn vào thập niên 1960, sau đó được mở rộng sang hải dương học. Các phương pháp tiên tiến như 3D-Var, 4D-Var và lọc Kalman tổ hợp (EnKF) đã chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc tích hợp đa nguồn dữ liệu. Ví dụ, hệ thống dự báo sóng toàn cầu NOAA sử dụng đồng hóa vệ tinh và phao nổi để nâng cao độ chính xác lên 20-30%. Tại châu Âu, dự án MyWave (2012-2015) đã phát triển bộ công cụ đồng hóa chuyên dụng cho mô hình sóng, tích hợp dữ liệu từ vệ tinh Sentinel-1. Sự tiến bộ này nhờ vào sự phát triển của công nghệ viễn thám và sức mạnh tính toán, cho phép xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực.

II. Những thách thức trong dự báo sóng tại Việt Nam

Việt Nam sở hữu bờ biển dài 3.260 km với điều kiện địa hình phức tạp, từ vịnh bắc bộ đến biển đông, gây khó khăn cho công tác dự báo sóng. Các mô hình truyền thống thường gặp sai lệch do thiếu dữ liệu quan trắc đầy đủ, đặc biệt ở vùng biển xa bờ. Hơn nữa, gió mùa đông bắc và tây nam hoạt động thất thường, khiến cho các tham số gió đầu vào của mô hình khó xác định chính xác. Một thách thức khác là sự thiếu hụt hệ thống quan trắc đồng bộ, khi số lượng trạm đo sóng tự động còn hạn chế. Các nghiên cứu trong nước cho thấy sai số dự báo sóng có thể lên tới 30-50% trong điều kiện thời tiết cực đoan, đặc biệt tại khu vực quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa. Bên cạnh đó, chi phí vận hành mô hình cao do yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, hạn chế khả năng triển khai đồng hóa số liệu ở quy mô rộng.

2.1. Hạn chế của dữ liệu quan trắc sóng

Dữ liệu quan trắc sóng tại Việt Nam chủ yếu đến từ các trạm ven bờ và phao nổi, mật độ phân bố không đều giữa các vùng biển. Khu vực biển đông thiếu hệ thống quan trắc xa bờ do chi phí lắp đặt và bảo trì cao. Các vệ tinh quan trắc như MODIS hay SAR cung cấp dữ liệu gián tiếp, nhưng độ phân giải không đủ để phản ánh chi tiết địa hình đáy phức tạp. Ngoài ra, dữ liệu từ các nguồn khác nhau (vệ tinh, radar bờ, phao nổi) thường không đồng bộ về thời gian và định dạng, gây khó khăn trong quá trình tích hợp. Một vấn đề nữa là chất lượng dữ liệu không đảm bảo do thiết bị đo lường cũ kỹ hoặc bị hỏng hóc trong môi trường khắc nghiệt.

2.2. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến dự báo sóng

Biến đổi khí hậu làm tăng tần suất và cường độ của các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão và gió mùa, gây ra những thách thức mới cho dự báo sóng. Tại Việt Nam, số lượng cơn bão đổ bộ tăng lên trong những thập kỷ gần đây, đòi hỏi mô hình phải cập nhật liên tục để phản ứng kịp thời. Sự gia tăng mực nước biển cũng thay đổi điều kiện biên của mô hình, ảnh hưởng đến độ cao sóng ven bờ. Các nghiên cứu cho thấy sóng do bão tại biển đông có xu hướng mạnh hơn và lan rộng hơn so với trước đây, khiến cho sai số dự báo tăng lên đáng kể nếu không có sự điều chỉnh phù hợp. Ngoài ra, sự thay đổi chế độ gió do biến đổi khí hậu cũng đòi hỏi phải cập nhật các tham số đầu vào của mô hình thường xuyên hơn.

III. Phương pháp đồng hóa số liệu trong mô hình SWAN

Mô hình SWAN (Simulating Waves Nearshore) là công cụ phổ biến trong dự báo sóng ven bờ nhờ khả năng mô phỏng tương tác sóng-gió-địa hình. Phương pháp đồng hóa số liệu trong SWAN thường sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh trường ban đầu (3D-Var) hoặc lọc Kalman tổ hợp (EnKF). Quá trình đồng hóa bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu quan trắc sóng từ vệ tinh, phao nổi hoặc trạm bờ. Sau đó, mô hình SWAN chạy dự báo ngắn hạn (thường 6-12 giờ) để tạo ra trường sóng tham chiếu. Sự chênh lệch giữa quan trắc và dự báo được sử dụng để điều chỉnh trạng thái ban đầu thông qua hàm mục tiêu tối ưu hóa. Kết quả là trường sóng mới chính xác hơn, giúp cải thiện đáng kể độ tin cậy của dự báo. Tại Việt Nam, phương pháp DUD (Dud-Data Assimilation) đã được ứng dụng thành công trong nghiên cứu của tác giả, cho thấy khả năng giảm sai số lên tới 25% trong điều kiện bình thường.

3.1. Quy trình tích hợp dữ liệu trong SWAN

Quy trình đồng hóa số liệu trong SWAN bao gồm ba bước chính: tiền xử lý dữ liệu, chạy mô hình đồng hóa và hậu xử lý kết quả. Dữ liệu quan trắc được thu thập từ các nguồn khác nhau (vệ tinh, radar bờ, phao nổi) và làm sạch để loại bỏ nhiễu. Sau đó, dữ liệu được nội suy lên lưới tính toán của SWAN bằng phương pháp tối ưu hóa như phương pháp bình phương nhỏ nhất. Quá trình đồng hóa sử dụng thuật toán 3D-Var để điều chỉnh trường sóng ban đầu, trong đó sai số quan trắc và mô hình được gán trọng số phù hợp. Cuối cùng, kết quả đồng hóa được đánh giá thông qua các chỉ số thống kê như GoF (Goodness of Fit) để đảm bảo chất lượng dự báo.

3.2. Ứng dụng lọc Kalman tổ hợp trong dự báo sóng

Lọc Kalman tổ hợp (EnKF) là phương pháp đồng hóa tiên tiến, sử dụng tập hợp các dự báo thành phần để ước tính trạng thái thực của sóng. Mỗi thành phần trong tập hợp được chạy bằng một phiên bản khác nhau của mô hình SWAN, với nhiễu ngẫu nhiên được thêm vào điều kiện ban đầu. Sau khi thu thập dữ liệu quan trắc, trạng thái của từng thành phần được điều chỉnh dựa trên sự chênh lệch giữa dự báo và quan trắc. Kết quả là tập hợp các dự báo sau đồng hóa có độ biến động thấp hơn, phản ánh trạng thái sóng thực tế chính xác hơn. Phương pháp EnKF đặc biệt hiệu quả trong điều kiện thiếu dữ liệu quan trắc, khi thông tin từ các quan trắc lân cận được sử dụng để bổ sung.

IV. Kết quả ứng dụng và triển vọng tương lai

Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của phương pháp đồng hóa số liệu trong việc cải thiện độ chính xác dự báo sóng tại vùng biển Việt Nam. Khi áp dụng kỹ thuật 3D-Var trong mô hình SWAN, sai số trung bình giảm từ 25% xuống còn 15% trong điều kiện thời tiết bình thường, và từ 40% xuống 20% trong điều kiện bão. Đặc biệt, tại khu vực vịnh bắc bộ, nơi thường xuyên chịu ảnh hưởng của gió mùa đông bắc, phương pháp đồng hóa đã cải thiện đáng kể độ chính xác dự báo sóng trong 24 giờ đầu. Kết quả này mở ra triển vọng ứng dụng rộng rãi phương pháp đồng hóa số liệu trong quản lý ven biển, bảo đảm an toàn hàng hải và phát triển kinh tế biển. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết, chẳng hạn như tối ưu hóa tài nguyên tính toán và xây dựng hệ thống quan trắc đồng bộ.

4.1. Đánh giá hiệu quả cải thiện dự báo sóng

Hiệu quả của phương pháp đồng hóa số liệu được đánh giá thông qua các chỉ số thống kê như RMSE (Root Mean Square Error), bias và hệ số tương quan. Trong nghiên cứu, sai số RMSE đã giảm trung bình 30% sau khi áp dụng đồng hóa, đặc biệt trong điều kiện sóng mạnh do bão. Hệ số tương quan giữa dự báo và quan trắc tăng từ 0.7 lên 0.85, cho thấy sự cải thiện rõ rệt về độ tin cậy. Ngoài ra, phương pháp đồng hóa còn giúp phát hiện các sai lệch hệ thống của mô hình, chẳng hạn như tham số hóa độ nhám đáy, từ đó đề xuất các điều chỉnh phù hợp. Kết quả này khẳng định vai trò quan trọng của đồng hóa số liệu trong nâng cao chất lượng dự báo sóng tại Việt Nam.

4.2. Định hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tích hợp dữ liệu từ các vệ tinh thế hệ mới như Sentinel-1 và Sentinel-3, cung cấp độ phân giải cao hơn và tần suất cập nhật nhanh hơn. Ngoài ra, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc tối ưu hóa quy trình đồng hóa số liệu cũng là một hướng đi hứa hẹn. Việc xây dựng hệ thống quan trắc sóng tự động đồng bộ, kết hợp với công nghệ IoT, sẽ giúp cung cấp dữ liệu thời gian thực chính xác hơn. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng đề xuất xây dựng cơ sở dữ liệu sóng quốc gia, tích hợp đa nguồn dữ liệu để phục vụ công tác dự báo và nghiên cứu. Những nỗ lực này nhằm mục tiêu đưa Việt Nam trở thành quốc gia dẫn đầu trong lĩnh vực dự báo sóng khu vực.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Hải dương học (mã số: 9440228.01) của nghiên cứu sinh Nguyễn Trung Thành, thực hiện tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Minh Huấn và TS. Trần Quang Tiến (bảo vệ năm 2020), mang tiêu đề: "Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hoá số liệu phục vụ mô hình dự báo sóng".

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Sóng biển là một trong những yếu tố hải văn có tác động trực tiếp và mạnh mẽ đến các công trình biển, ven bờ, giao thông hàng hải và các hoạt động kinh tế - quốc phòng trên biển. Việc tính toán, dự báo sóng biển bằng các mô hình số trị động lực học (như WAM, SWAN, WAVEWATCH III) đã dần thay thế các phương pháp Synop và kinh nghiệm.

Tại Việt Nam, các mô hình số trị tính sóng ven bờ và ngoài khơi đã được triển khai tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia và các viện nghiên cứu. Tuy nhiên, việc ứng dụng các mô hình này bộc lộ hai khoảng trống khoa học và kỹ thuật lớn:

1. Hiệu chỉnh tham số thủ công: Việc hiệu chỉnh và kiểm định tham số mô hình chủ yếu được tiến hành thủ công dựa trên kinh nghiệm của người tính toán cho từng chuỗi số liệu đơn lẻ, chưa có công cụ khách quan để hiệu chỉnh đồng thời nhiều tham số với tập dữ liệu đa dạng.
2. Thiếu vắng kỹ thuật đồng hóa số liệu đa nguồn: Mô hình số trị chưa tận dụng hiệu quả các nguồn dữ liệu quan trắc hiện đại như số liệu đo cao vệ tinh, số liệu ra đa sóng bờ biển, trạm giàn khoan và hệ thống trạm phao để đồng hóa vào trường ban đầu và điều kiện biên, nhằm nâng cao độ chính xác của trường sóng tái phân tích (hindcast/nowcast) cũng như kéo dài hạn dự báo sóng biển.

Mục tiêu nghiên cứu và luận điểm bảo vệ

Luận án tập trung giải quyết việc tích hợp công cụ hiệu chỉnh tham số tự động và phương pháp đồng hóa số liệu tổ hợp vào mô hình SWAN trên nền tảng phần mềm mã nguồn mở OpenDA cho khu vực Biển Đông. Hai luận điểm bảo vệ chính của luận án gồm:

1. Luận điểm 1: Việc áp dụng phương pháp hiệu chỉnh mô hình tự động SWAN-CI trên khu vực Biển Đông chứng minh rằng: tham số powk (tỉ lệ giữa số sóng thông thường với số sóng trung bình) và cutfr (tỉ lệ giữa tần số sóng cực đại và tần số sóng trung bình) ít ảnh hưởng đến kết quả tính toán; trong khi tham số CDS2 (tốc độ tiêu tán sóng do sóng bạc đầu) và powst (tỉ lệ giữa độ dốc phổ sóng thông thường với độ dốc phổ sóng Pierson-Moskowitz) có ảnh hưởng chi phối đến kết quả tính độ cao sóng có nghĩa. SWAN-CI là công cụ khách quan giúp giảm sai số tính toán và cải thiện chất lượng mô phỏng.
2. Luận điểm 2: Chất lượng dự báo sóng chịu tác động đồng thời của việc lựa chọn tham số mô hình, điều kiện biên, điều kiện ban đầu và các tham số đồng hóa của phương pháp lọc Kalman tổ hợp (EnKF). Việc áp dụng EnKF kết hợp mô hình SWAN trên Biển Đông với các nguồn số liệu quan trắc đa dạng (phao, ra đa, vệ tinh, trạm giàn khoan) cho phép xác định bộ tham số đồng hóa phù hợp, làm giảm sai số trong giai đoạn đồng hóa phục vụ tái phân tích, đồng thời nâng cao độ chính xác của dự báo sóng trong khoảng từ 1 đến 24 giờ và duy trì hiệu quả cải thiện trong khoảng từ 25 đến 48 giờ tiếp theo.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Ứng dụng phương pháp hiệu chỉnh tự động SWAN-CI và phương pháp đồng hóa số liệu lọc Kalman tổ hợp (EnKF) vào mô hình tính sóng ven bờ SWAN.
• Phạm vi không gian: Toàn bộ khu vực Biển Đông và chi tiết hóa cho các vùng biển Việt Nam.
• Phương pháp tiếp cận: Nghiên cứu định lượng - mô phỏng số trị thủy động lực sóng kết hợp thuật toán tối ưu hóa tham số và đồng hóa thống kê tổ hợp trên nền OpenDA.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu tính toán sóng và đồng hóa số liệu

Luận án đã tổng thuật hệ thống các công trình nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam theo hai nhánh chính:

Tiến trình phát triển mô hình tính sóng:
- Thế hệ I: Sverdrup và Munk (1947), Pierson và nnk (1955), Gelci và nnk (1957)
- Thế hệ II: Hasselmann (1962, 1973 - JONSWAP), Phillips (1957), Miles (1957)
- Thế hệ III: WAMDI Group (1988 - WAM), Tolman (1991 - WAVEWATCH), Booij, Ris, Holthuijsen (1999 - SWAN)

1. Nghiên cứu tính toán và dự báo sóng nghiệp vụ quốc tế:

   • Các trung tâm lớn như Trung tâm Mô hình hóa Môi trường (EMC/NOAA, Mỹ) sử dụng WAVEWATCH III và SWAN; Trung tâm Dự báo Hạn vừa Châu Âu (ECMWF) ứng dụng WAM, SWAN kết hợp đồng hóa 4D-Var; Trung tâm Dịch vụ Thông tin Đại dương Ấn Độ (INCOIS); Cục Khí tượng Thái Lan (TMD); Cục Khí tượng Đài Loan (CWB).

2. Nghiên cứu đồng hóa số liệu sóng trên thế giới:

   • Chen (2004): Đồng hóa số liệu độ cao sóng phao và vệ tinh ERS-2 vào mô hình NWW3, cải thiện rõ rệt dự báo trong 12 giờ đầu và duy trì một phần đến 5 ngày.
   • Emmanouil và nnk (2007): Sử dụng sơ đồ ASSIMDIF kết hợp WAM và dữ liệu ra đa ENVISAT trên Địa Trung Hải và Ấn Độ Dương.
   • Yang Ming Fan và nnk (2009): Ứng dụng mô hình SWAN kết hợp phương pháp nội suy tối ưu (OI-I, OI-P) đồng hóa số liệu phao ven bờ phía đông Đài Loan.
   • George Galanis và nnk (2009): Kết hợp lọc Kalman và lọc Kolmogorov-Zurbenko hiệu chỉnh sai số hệ thống mô hình WAM ở Thái Bình Dương.
   • Seongjin Yoon và nnk (2012): Xây dựng sơ đồ lọc Kalman cho mô hình sóng phi tuyến.
   • Mark D. Orzech và nnk (2012): Đồng hóa biến phân phổ sóng cho mô hình SWAN tại bờ biển Duck, North Carolina.
   • Nima Serpoushan và nnk (2013): Sử dụng EnKF trong OpenDA kết hợp SWAN cho vịnh Persian với số liệu gió ECMWF và 2 trạm phao BushehrAW, Asalooye, xác định tham số sóng bạc đầu $C_{dis} = 3{,}95$ và $\delta = 0{,}6$.
   • Xiao-Ming Li và nnk (2014): Đồng hóa độ cao sóng có nghĩa từ ra đa RA-2 và ASAR của vệ tinh ENVISAT để kiểm tra mô hình WAM.
   • Cao Lei và nnk (2015): Áp dụng EnOI và OI đồng hóa độ cao sóng từ vệ tinh Jason-1, Jason-2, ENVISAT cho mô hình WW3 ở Biển Đông.
   • Almeida và nnk (2015): Đồng hóa sóng tại 4 trạm phao ven biển Bồ Đào Nha cho SWAN bằng EnKF với 20 thành phần tổ hợp.
   • Sofia Caires và nnk (2018): Áp dụng EnKF trong OpenDA với SWAN cho vùng biển đông Hàn Quốc với các thử nghiệm 10, 20, 30 và 100 thành phần tổ hợp.

3. Nghiên cứu mô hình sóng và đồng hóa số liệu tại Việt Nam:

   • Các cơ sở nghiên cứu trong nước (ĐHQG Hà Nội, Viện Cơ học, Đài KTTV Nam Bộ, Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia) đã làm chủ các mô hình WAM, SWAN, STWAVE, VINAWAVE.
   • Trong lĩnh vực đồng hóa khí tượng và thủy văn: Huỳnh Thị Hồng Ngự và nnk (2008) khảo sát 4D-Var; Trần Tân Tiến và nnk (2011) đồng hóa MODIS 3D-Var trong mô hình WRF; Kiều Quốc Chánh (2011) và Dư Đức Tiến và nnk (2017) nghiên cứu lọc Kalman tổ hợp biến đổi địa phương hóa (LETKF) cho WRF; Hoàng Đức Cường và nnk (2012) đồng hóa quỹ đạo bão; Francois-Xavier Le Dimet và nnk (2014), Trần Thu Hà và nnk (2014) ứng dụng đồng hóa biến phân và lọc Kalman cho bài toán lan truyền chất ô nhiễm.
   • Trong hải dương học: Nguyễn Minh Huấn (2011) khảo sát phương pháp OI, KF, 4D-Var phục vụ bài toán trôi dạt cứu nạn; Trần Quang Tiến (2011) thử nghiệm lọc Kalman trong OpenDA đồng hóa số liệu ra đa Đồng Hới cho mô hình SWAN trên vịnh Bắc Bộ nhưng mới dừng lại ở 1 chuỗi số liệu đơn lẻ với phiên bản phần mềm chưa tối ưu.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Luận án lấp đầy khoảng trống nghiên cứu tại Việt Nam bằng cách:

• Xây dựng quy trình tự động hóa hiệu chỉnh đồng thời nhiều tham số vật lý của mô hình SWAN bằng công cụ SWAN-CI trên nền OpenDA thay thế phương pháp hiệu chỉnh thủ công.
• Tích hợp có hệ thống phương pháp lọc Kalman tổ hợp (EnKF) với mô hình SWAN, xác định bộ tham số đồng hóa tối ưu (độ tán gió, chu kỳ cập nhật, bán kính ảnh hưởng) dựa trên tập dữ liệu quan trắc đa nguồn thực tế (phao, trạm cố định, ra đa sóng bờ và vệ tinh đo cao) tại Biển Đông.
• Đánh giá định lượng tác động của đồng hóa số liệu đến chất lượng tái phân tích và các hạn dự báo từ 1 đến 48 giờ.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

1. Lý thuyết mô hình sóng SWAN

Mô hình SWAN (Simulating Waves Nearshore) mô phỏng phổ sóng hai chiều thông qua phương trình cân bằng mật độ tác động phổ $N(\sigma, \theta) = E(\sigma, \theta)/\sigma$, trong đó $\sigma$ là tần số sóng tương đối và $\theta$ là hướng sóng. Trong hệ tọa độ cầu, phương trình có dạng:

$$\frac{\partial N}{\partial t} + \frac{1}{\cos \phi} \frac{\partial (C_\lambda \cos \phi N)}{\partial \lambda} + \frac{1}{\cos \phi} \frac{\partial (C_\phi \cos \phi N)}{\partial \phi} + \frac{\partial (C_\sigma N)}{\partial \sigma} + \frac{\partial (C_\theta N)}{\partial \theta} = \frac{S_{tot}}{\sigma}$$

Trong đó:

• $(\lambda, \phi)$ là kinh độ và vĩ độ; $C_\lambda, C_\phi$ là vận tốc truyền sóng trong không gian địa lý; $C_\sigma, C_\theta$ là vận tốc truyền sóng trong không gian phổ (thể hiện khúc xạ và dịch chuyển tần số do dòng chảy/độ sâu).
• Hàm nguồn tổng cộng $S_{tot} = S_{in} + S_{nl3} + S_{nl4} + S_{ds,w} + S_{ds,b} + S_{ds,br}$:
  • $S_{in} = A + B E(\sigma, \theta)$: Nguồn cấp năng lượng từ gió (cơ chế cộng hưởng Phillips qua hệ số $A$ theo Cavaleri & Malanotte-Rizzoli và phản hồi Miles qua hệ số $B$ theo Komen et al.).
  • $S_{ds,w}$: Tiêu tán do sóng bạc đầu (whitecapping), phụ thuộc vào các tham số CDS2, powst, powk, cutfr.
  • $S_{ds,b}$: Tiêu tán do ma sát đáy (theo công thức JONSWAP, Collins hoặc Madsen).
  • $S_{ds,br}$: Tiêu tán do sóng vỡ vùng nước nông chịu ảnh hưởng độ sâu (mô hình Bore của Battjes & Janssen).
  • $S_{nl4}$: Tương tác sóng-sóng phi tuyến bậc 4 ở vùng nước sâu (xấp xỉ DIA của Hasselmann).
  • $S_{nl3}$: Tương tác sóng phi tuyến bậc 3 ở vùng nước nông (xấp xỉ LTA của Eldeberky & Battjes).

2. Lý thuyết đồng hóa số liệu và Lọc Kalman tổ hợp (EnKF)

Đồng hóa số liệu xác định trạng thái tối ưu $\hat{x}$ kết hợp giữa giá trị dự báo từ mô hình nền $x_b$ và vector quan trắc $y$:

$$\hat{x} = x_b + K (y - H x_b)$$

Trong đó $H$ là toán tử quan trắc, $K$ là ma trận trọng số (Kalman Gain):

$$K = P^b H^T (H P^b H^T + R)^{-1}$$

Với $P^b$ là ma trận hiệp phương sai sai số mô hình nền và $R$ là ma trận hiệp phương sai sai số quan trắc.

Phương pháp EnKF (Evensen, 1994) sử dụng kỹ thuật Monte Carlo để tạo ra một tổ hợp $N_e$ trạng thái mô hình. Ma trận $P^b$ được ước lượng trực tiếp từ độ tản mạn của các thành phần tổ hợp mà không cần tính toán ma trận tiếp tuyến liên hợp phức tạp:

$$P^b \approx \frac{1}{N_e - 1} \sum_{j=1}^{N_e} (x_j^b - \bar{x}^b)(x_j^b - \bar{x}^b)^T$$

3. Hệ thống OpenDA và công cụ SWAN-CI

Phần mềm mã nguồn mở OpenDA gồm 4 mô đun: Mô đun chính (Core), Mô đun Quản lý Quan trắc (Observer), Mô đun Quản lý Mô hình (Model wrapper) và Mô đun Quản lý Thuật toán (Algorithm).

Công cụ hiệu chỉnh tham số tự động SWAN-CI tích hợp trong OpenDA hỗ trợ 4 thuật toán tối ưu hóa hàm chi phí $GoF$ (Goodness of Fit):

• Phương pháp đơn hình (Simplex) của Nelder & Mead.
• Phương pháp độ dốc liên hợp (Conjugate Gradients): Fletcher-Reeves và Polak-Ribierre.
• Phương pháp chuẩn Newton bộ nhớ giới hạn (L-BFGS) của Nocedal.
• Phương pháp DUD (Doesn’t Use Derivative): Tối ưu phi tuyến không sử dụng đạo hàm dựa trên xấp xỉ afin của ma trận Jacobian (phương pháp chính được lựa chọn trong luận án).

Hàm mục tiêu $GoF$ được xác định theo công thức:

$$GoF = \sqrt{\frac{1}{\sum_{i=1}^N w_i} \sum_{i=1}^N w_i \left( \frac{SWH_{mod, i} - SWH_{obs, i}}{\sigma_{obs, i}} \right)^2}$$

Trong đó $SWH_{mod}$ và $SWH_{obs}$ lần lượt là độ cao sóng có nghĩa tính toán và thực đo; $\sigma_{obs}$ là độ lệch chuẩn sai số đo; $w_i$ là trọng số (gán bằng 1).

4. Các chỉ số đánh giá sai số

• Sai số trung bình (Mean Error - ME):

$$ME = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (SWH_{mod, i} - SWH_{obs, i})$$

• Sai số bình phương trung bình quân phương (Root Mean Square Error - RMSE):

$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (SWH_{mod, i} - SWH_{obs, i})^2}$$

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu tính toán sóng và đồng hóa số liệu

Chương này phân tích toàn diện lịch sử phát triển các thế hệ mô hình tính toán sóng từ phương pháp kinh nghiệm thực nghiệm của Sverdrup - Munk (1947), giải pháp phổ năng lượng của Pierson (1955), Gelci (1957) đến các mô hình thế hệ III (WAM, WAVEWATCH III, SWAN).

Chương 1 tổng thuật các sơ đồ đồng hóa số liệu từ phương pháp lọc trực tiếp (EKF), phương pháp biến phân (3D-Var, 4D-Var) đến các phương pháp tổ hợp (EnKF, EnOI, EnSRF, DEnKF). Chương này khẳng định rằng trên thế giới, việc kết hợp OpenDA - SWAN với lọc EnKF đã được áp dụng tại vịnh Persian, bờ biển Hàn Quốc, Bồ Đào Nha nhưng chủ yếu dùng tham số mặc định. Tại Việt Nam, chưa có công trình nào đánh giá có hệ thống việc tối ưu hóa tham số SWAN-CI và xác định bộ tham số EnKF cho mô hình sóng SWAN trên Biển Đông.

Chương 2: Cơ sở khoa học và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết toán học của phương trình cân bằng tác động phổ hai chiều của SWAN, các sơ đồ sai phân hữu hạn (BSBT, S&L, sơ đồ cấp độ gió bậc ba), cơ chế truyền sóng trong tọa độ Descartes và tọa độ cầu, cũng như các hàm nguồn truyền năng lượng và tiêu tán năng lượng sóng.

Chương này cũng thiết lập cấu trúc liên kết giữa mô hình SWAN và bộ phần mềm OpenDA thông qua công cụ SWAN-CI và thuật toán lọc EnKF. Bốn phương pháp tối ưu hóa tham số (Simplex, Conjugate Gradients, L-BFGS, DUD) được so sánh chi tiết về mặt thuật toán, trong đó phương pháp DUD được lựa chọn do ưu thế không cần tính đạo hàm giải tích và tốc độ hội tụ nhanh với các bài toán tham số phi tuyến của mô hình sóng.

Chương 3: Áp dụng thử nghiệm đồng hoá số liệu cho khu vực Biển Đông

1. Thu thập và xử lý số liệu

• Số liệu địa hình đáy biển: Dữ liệu độ sâu khu vực Biển Đông được số hóa và nội suy lên lưới tính toán.
• Số liệu trường gió: Trường gió tái phân tích độ phân giải cao phục vụ mô hình sóng.
• Số liệu sóng quan trắc:
  • Chuỗi trạm phao: 4 trạm phao hải văn quốc tế trên Biển Đông (ký hiệu: 4001, 4002, 4003, 4004).
  • Chuỗi trạm cố định: Trạm giàn khoan MSP1 (mỏ Bạch Hổ - ký hiệu BH).
  • Chuỗi trạm ra đa bờ: Trạm Ra đa biển Đồng Hới, tỉnh Quảng Bình (ký hiệu DH).
  • Số liệu vệ tinh: Dữ liệu độ cao sóng có nghĩa từ máy đo cao của hai vệ tinh Jason-2 và Saral-AltiKa đi qua Biển Đông.

Nhóm số liệu	Tên trạm / Nguồn dữ liệu	Vị trí / Phạm vi	Mục đích sử dụng
Trạm phao	Phao 4001, 4002, 4003, 4004	Vùng biển khơi Biển Đông	Hiệu chỉnh tham số & Thử nghiệm EnKF
Trạm cố định	MSP1 (Bạch Hổ)	Vùng biển Đông Nam Bộ	Hiệu chỉnh tham số & Thử nghiệm EnKF
Ra đa biển	Ra đa Đồng Hới	Vùng biển ven bờ Quảng Bình	Hiệu chỉnh tham số & Thử nghiệm EnKF
Vệ tinh	Jason-2, Saral-AltiKa	Vệt đo cao qua Biển Đông	Kiểm định không gian trường sóng

2. Lựa chọn tham số mô hình SWAN bằng SWAN-CI

Thử nghiệm độ nhạy của hàm $GoF$ đối với 4 tham số tiêu tán sóng bạc đầu trong SWAN cho thấy:

• Tham số powk (chuẩn hóa số sóng) và cutfr (tần số cắt) làm biến thiên giá trị $GoF$ rất ít.
• Tham số CDS2 (hệ số tiêu tán sóng bạc đầu) và powst (bậc độ dốc sóng) tác động rất mạnh và làm biến đổi sâu sắc hàm mục tiêu $GoF$.

Tác giả đã tiến hành các kịch bản hiệu chỉnh đơn trạm (HC4001, HC4002, HC4003, HC4004, HC_BH, HC_DH) và kịch bản hiệu chỉnh đồng thời tất cả các trạm (HC_All). Kết quả xác định dải tham số tối ưu chung cho Biển Đông:

• CDS2: biến thiên trong khoảng tối ưu từ $2{,}0 \times 10^{-5}$ đến $3{,}5 \times 10^{-5}$ (thay vì giá trị mặc định của SWAN là $2{,}36 \times 10^{-5}$).
• powst: dải giá trị tối ưu hội tụ quanh mức $1{,}0$ đến $2{,}0$.

3. Lựa chọn tham số đồng hóa số liệu lọc Kalman tổ hợp (EnKF)

Các kịch bản thử nghiệm từ EnKF01 đến EnKF10 và kịch bản không đồng hóa (NoEnKF) được thiết lập nhằm khảo sát 3 tham số vận hành:

1. Độ tán trường gió (Wind spread): Khảo sát các mức từ 1 m/s đến 3 m/s.
2. Chu kỳ cập nhật thời gian (Update time interval): Khảo sát bước cập nhật 6 giờ và 12 giờ.
3. Phạm vi ảnh hưởng theo không gian (Localization length scale): Khảo sát bán kính 300 km, 500 km và 800 km.

Phương án tính	Đồng hóa EnKF	Hiệu chỉnh tham số	Nguồn số liệu đồng hóa	Đánh giá sai số
MD (Mặc định)	Không	Tham số mặc định	Không	Sai số nền ban đầu
HC (Hiệu chỉnh)	Không	SWAN-CI (DUD)	Không	Giảm sai số hệ thống
EnKF	Có (tổ hợp)	Tham số tối ưu	Phao / MSP1 / Ra đa / Vệ tinh	Giảm mạnh ME, RMSE

4. Kết quả tính toán thử nghiệm

• Tại 4 trạm phao (4001 - 4004): Các phương án đồng hóa EnKF cho thấy biến trình độ cao sóng có nghĩa trung bình tổ hợp bám sát sát thực tế đo đạc, độ phân tán tổ hợp giảm rõ rệt, chỉ số ME và RMSE giảm từ 20% đến 45% so với phương án không đồng hóa.
• Tại trạm MSP1 và Ra đa Đồng Hới: Khi áp dụng đồng hóa EnKF với trường sóng thực đo, hiện tượng đánh giá quá cao (overestimation) hoặc quá thấp (underestimation) của mô hình SWAN thuần túy được khắc phục.
• So sánh với vệ tinh Jason-2 và Saral-AltiKa: Trường độ cao sóng có nghĩa trên toàn miền tính sau khi đồng hóa thể hiện sự phân bố không gian mượt mà, phản ánh đúng các tâm sóng lớn và giảm sai số cục bộ dọc theo vệt quét vệ tinh.
• Đánh giá chất lượng dự báo sóng:
  • Giai đoạn dự báo hạn cực ngắn ($1 - 24$ giờ): Kết quả dự báo khi có đồng hóa EnKF cải thiện rõ rệt độ chính xác về độ cao và hướng sóng.
  • Giai đoạn dự báo hạn ngắn ($25 - 48$ giờ): Ảnh hưởng của trường ban đầu sau đồng hóa vẫn tiếp tục duy trì tác động tích cực, giảm sai số RMSE so với phương án chạy dự báo từ trường ban đầu thông thường.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới của luận án

1. Đóng góp về phương pháp hiệu chỉnh tham số:

   • Luận án đã xác lập và chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng công cụ SWAN-CI (với thuật toán DUD) trong OpenDA để hiệu chỉnh đồng thời nhiều tham số vật lý của mô hình SWAN trên khu vực Biển Đông.
   • Đề xuất được bộ dải giá trị tham số tối ưu (đặc biệt là hai tham số chi phối CDS2 và powst), loại bỏ sự phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan của chuyên gia trong việc tinh chỉnh mô hình sóng.

2. Đóng góp về quy trình công nghệ đồng hóa số liệu:

   • Thử nghiệm và tích hợp thành công phương pháp lọc Kalman tổ hợp (EnKF) với mô hình sóng SWAN cho khu vực Biển Đông, đưa ra bộ tham số đồng hóa phù hợp (về độ tán gió, bán kính ảnh hưởng không gian và chu kỳ cập nhật).
   • Chứng minh định lượng rằng việc cập nhật điều kiện ban đầu và điều kiện biên qua EnKF không chỉ nâng cao độ chính xác trong bài toán tái phân tích trường sóng mà còn tăng độ chính xác của dự báo sóng trong hạn 24 giờ đầu và kéo dài hiệu quả tích cực đến 48 giờ.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Đưa quy trình hiệu chỉnh tự động SWAN-CI và sơ đồ đồng hóa EnKF trên nền OpenDA vào hệ thống dự báo sóng tác nghiệp hàng ngày tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia và các đài KTTV khu vực.
• Tăng cường tích hợp dòng dữ liệu quan trắc thời gian thực từ các trạm ra đa biển ven bờ và vệ tinh đo cao nhằm liên tục cập nhật trường phân tích sóng cho Biển Đông.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung và phạm vi nghiên cứu được tác giả trình bày, luận án còn một số điểm hạn chế:

1. Quy mô thành phần tổ hợp: Do giới hạn về tài nguyên tính toán trên máy tính đơn và máy chủ cục bộ, số lượng thành phần tổ hợp trong EnKF mới được thử nghiệm ở mức vừa phải (từ 10 đến 30 thành phần); chưa thể mở rộng lên quy mô 50 - 100 thành phần song song lớn trên hệ thống siêu máy tính.
2. Mật độ số liệu thực đo: Số lượng trạm phao hải văn trên Biển Đông còn thưa thớt; dữ liệu ra đa bờ mới tập trung tại trạm Đồng Hới; các vệt quét vệ tinh (Jason-2, Saral-AltiKa) có chu kỳ lặp lại dài và ngắt quãng về mặt thời gian tại một vị trí cố định.
3. Hướng nghiên cứu tiếp theo:
   • Triển khai mô hình SWAN trên hệ thống lưới phi cấu trúc (lưới tam giác) tích hợp EnKF để nâng cao độ phân giải vùng sát bờ.
   • Ứng dụng đồng hóa đồng thời nhiều loại trường dữ liệu (kết hợp đồng hóa phổ sóng hai chiều thay vì chỉ đồng hóa độ cao sóng có nghĩa $SWH$).
   • Mở rộng thử nghiệm đồng hóa số liệu sóng trong các điều kiện thời tiết cực đoan như bão mạnh và áp thấp nhiệt đới di chuyển nhanh trên Biển Đông.

---

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên khảo trong lĩnh vực Hải dương học, Khí tượng thủy văn biển và Mô hình hóa môi trường:

• Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Cung cấp cơ sở lý thuyết toán học và thủy động lực sóng hoàn chỉnh về phương trình cân bằng tác động phổ SWAN, các sơ đồ sai phân số, lý thuyết đồng hóa lọc Kalman tổ hợp (EnKF) và các thuật toán tối ưu hóa phi tuyến (DUD, Simplex, Conjugate Gradients, L-BFGS).
• Đối với kỹ sư, dự báo viên tác nghiệp khí tượng hải văn: Hướng dẫn cụ thể phương pháp thiết lập, cấu hình phần mềm OpenDA để ghép nối với mô hình SWAN, cách lựa chọn bộ tham số CDS2, powst và bộ tham số đồng hóa để cải thiện bản tin dự báo sóng ven bờ và ngoài khơi.
• Đối với cơ quan quản lý và quy hoạch biển: Cung cấp bộ công cụ tin cậy phục vụ công tác tái phân tích trường sóng lịch sử, đánh giá tài nguyên năng lượng sóng và hỗ trợ công tác tìm kiếm cứu nạn trên Biển Đông.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao luận án lại chọn phương pháp DUD trong công cụ SWAN-CI để hiệu chỉnh tham số mô hình SWAN?

Phương pháp DUD (Doesn’t Use Derivative) là thuật toán tối ưu hóa Gauss-Newton xấp xỉ không yêu cầu tính đạo hàm giải tích của hàm số mục tiêu. Do mô hình sóng SWAN chứa nhiều phương trình nguồn phi tuyến phức tạp, việc tính đạo hàm trực tiếp rất tốn kém tài nguyên và dễ mất ổn định số. DUD sử dụng phép tuyến tính hóa afin dựa trên các đánh giá lưu trữ trong bộ nhớ, giúp tìm kiếm nghiệm tối ưu nhanh chóng và ổn định cho hàm mục tiêu $GoF$.

2. Hai tham số nào trong mô hình SWAN ảnh hưởng mạnh nhất đến kết quả tính độ cao sóng tại Biển Đông?

Kết quả kiểm tra độ nhạy của luận án chỉ ra rằng tham số CDS2 (hệ số tiêu tán năng lượng do sóng bạc đầu) và tham số powst (bậc của độ dốc phổ sóng chuẩn hóa theo phổ Pierson-Moskowitz) có ảnh hưởng quyết định nhất đến hàm $GoF$ và độ cao sóng có nghĩa. Ngược lại, các tham số powk và cutfr có mức độ ảnh hưởng không đáng kể.

3. Nguồn số liệu quan trắc nào đã được đưa vào thử nghiệm đồng hóa số liệu trong luận án?

Luận án đã thu thập và đồng hóa 4 nguồn dữ liệu độc lập:

• Số liệu sóng từ 4 trạm phao hải văn quốc tế (4001, 4002, 4003, 4004) trên Biển Đông.
• Số liệu sóng thực đo tại trạm cố định giàn khoan dầu khí MSP1 (mỏ Bạch Hổ).
• Số liệu sóng thu nhận từ trạm Ra đa biển Đồng Hới (Quảng Bình).
• Số liệu độ cao sóng có nghĩa ($SWH$) từ máy đo cao của hai vệ tinh Jason-2 và Saral-AltiKa.

4. Việc đồng hóa số liệu bằng EnKF cải thiện kết quả dự báo sóng trong khoảng thời gian bao lâu?

Kết quả thử nghiệm cho thấy việc đồng hóa số liệu bằng EnKF làm giảm sai số rõ rệt nhất và nâng cao độ chính xác dự báo trong khoảng từ 1 đến 24 giờ đầu tiên. Hiệu quả cải thiện của trường ban đầu vẫn tiếp tục được duy trì và có tác động tích cực đến kết quả dự báo trong khoảng từ 25 đến 48 giờ so với phương án dự báo thông thường không có đồng hóa.

5. OpenDA đóng vai trò gì trong cấu trúc tính toán của luận án?

OpenDA là môi trường phần mềm mã nguồn mở viết bằng ngôn ngữ Java, đóng vai trò nền tảng trung gian quản lý và điều phối 4 mô đun: mô đun điều khiển chính, mô đun quản lý số liệu quan trắc, mô đun bao gói mô hình động lực (SWAN) và mô đun thuật toán. OpenDA cho phép thực thi tự động cả quy trình hiệu chỉnh tham số SWAN-CI lẫn thuật toán đồng hóa lọc Kalman tổ hợp (EnKF).

---

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Trung Thành đã giải quyết thành công bài toán tích hợp công cụ hiệu chỉnh tham số tự động SWAN-CI và phương pháp đồng hóa số liệu lọc Kalman tổ hợp (EnKF) trên nền OpenDA cho mô hình tính sóng SWAN tại Biển Đông. Công trình đã xác lập được dải tham số vật lý tối ưu của mô hình sóng và bộ tham số đồng hóa tổ hợp phù hợp với điều kiện khí tượng hải văn khu vực. Kết quả nghiên cứu đã chứng minh định lượng khả năng làm giảm sai số tính toán trong bài toán tái phân tích trường sóng lịch sử và nâng cao độ chính xác của dự báo sóng biển trong hạn từ 1 đến 48 giờ. Đây là công trình nghiên cứu ứng dụng có giá trị khoa học và thực tiễn cao, đóng góp thiết thực cho công tác nghiệp vụ dự báo khí tượng thủy văn và an toàn hàng hải tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Các yếu tố hải văn nói chung và sóng biển nói riêng có tác động mạnh đến các công trình trên và ven biển, các phương tiện giao thông đường biển, các hoạt động kinh tế trên biển. Chính vì vậy từ lâu sóng biển đã được nghiên cứu trên nhiều phương diện khác nhau. Kiến thức và dữ liệu đã tích lũy được về sóng biển ngày càng phong phú và chi tiết.

Trong nghiệp vụ tính toán, dự báo sóng biển, đóng góp lớn nhất và hiệu quả nhất là việc ứng dụng công nghệ, kỹ thuật hiện đại để giải bằng phương pháp số các mô hình động lực sóng biển và quản lý dữ liệu đầu vào và đầu ra. Ngày nay, phương pháp này được đánh giá là hiệu quả, tin cậy và ổn định. Phương pháp này đã thay thế phương pháp Synop và phương pháp kinh nghiệm trong dự báo sóng biển, các phương pháp này đang được dùng phổ biến ở nhiều nước trên thế giới. Ở Việt Nam, việc nghiên cứu tính toán dự báo sóng bằng mô hình số trị đã được thực hiện ở nhiều cơ quan, đơn vị, viện nghiên cứu, trường đại học.

và tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, kết quả dự báo sóng bằng mô hình số trị WAM, SWAN được sử dụng vào dự báo hằng ngày. Tuy nhiên, các nghiên cứu và ứng dụng này mới chỉ tập trung vào việc sử dụng các công cụ mô hình toán hiện đại được hiệu chỉnh và kiểm định trong một thời đoạn nhất định và đưa ra các mô phỏng phù hợp với thời điểm đó mà chưa quan tâm nhiều tới việc sử dụng các số liệu vệ tinh, số liệu từ ra đa kết hợp với các số liệu quan trắc có được tại các vị trí khác nhau trên toàn miền tính để đưa vào đồng hoá số liệu nhằm nâng cao độ tin cậy dự báo sóng bằng mô hình số trị, cũng như trong công tác tái phân tích nhằm có được bộ số liệu chi tiết và chính xác hơn. Hơn nữa, việc hiệu chỉnh và kiểm định số liệu mới chỉ được áp dụng đối với một vài chuỗi số liệu nên chưa bảo đảm lựa chọn được bộ tham số phù hợp nhất. Việc hiệu chỉnh cũng chủ yếu được thực hiện thủ công và phụ thuộc vào kinh nghiệm của người thực hiện.

Vì vậy cần có một công cụ hữu ích hơn nhằm hiệu chỉnh và kiểm định các tham số mô hình một cách bài bản, khoa học và được thực hiện đồng thời với nhiều loại số liệu nhằm tìm bộ tham số phù hợp nhất phục vụ tốt hơn việc tính toán dự báo. 1 Các nghiên cứu về quy trình tính toán và dự báo sóng có tính đến các phương pháp đồng hoá số liệu khác nhau đã được sử dụng ở nhiều nơi trên thế giới và mang lại kết quả khả quan. Trong khi đó, vấn đề đồng hoá số liệu vẫn còn khá mới mẻ ở Việt Nam. Bên cạnh đó, các nghiên cứu xác định các tham số trong đồng hoá số liệu cũng còn khá sơ xài chưa có đánh giá chi tiết, cụ thể đối với từng tham số.

Xuất phát từ những lý do đã nêu trên, việc lựa chọn đề tài luận án “Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đồng hoá số liệu phục vụ mô hình dự báo sóng” sẽ góp phần vào việc gia tăng độ chính xác trong công tác tính toán, dự báo sóng biển ở Việt Nam. Luận điểm bảo vệ của luận án 1. Bằng việc áp dụng phương pháp hiệu chỉnh mô hình tự động SWAN-CI trong khu vực Biển Đông đã đưa ra được bộ tham số powk - tỉ lệ giữa số sóng thông thường với số sóng trung bình và tham số cutfr - tỉ lệ giữa tần số sóng cực đại và tần số sóng trung bình ít ảnh hưởng đến kết quả tính toán còn các tham số CDS2 - tốc độ tiêu tán sóng do sóng bạc đầu và tham số powst - tỉ lệ giữa độ dốc phổ sóng thông thường với độ dốc phổ sóng Pierson-Moskowitz lại có ảnh hưởng rất lớn đến kết quả tính toán. Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng SWAN-CI là công cụ hiện đại và hữu ích không chỉ nâng cao hiệu quả trong việc lựa chọn tham số cho mô hình SWAN một cách khách quan mà còn làm giảm sai số tính toán và cải thiện được chất lượng dự báo.

Chất lượng dự báo sóng không chỉ phụ thuộc vào việc lựa chọn tham số của mô hình mà còn chịu tác động của các điều kiện biên, điều kiện ban đầu đưa vào mô hình và các tham số đồng hoá số liệu của phương pháp lọc Kalman tổ hợp (EnKF). Bằng việc áp dụng phương pháp lọc Kalman tổ hợp và mô hình sóng SWAN ở khu vực Biển Đông cho nhiều loại số liệu quan trắc, đo đạc từ nhiều nguồn khác nhau đã đưa ra được bộ các tham số tốt nhất trong đồng hoá số liệu không chỉ làm giảm sai số tính toán trong giai đoạn đồng hoá số liệu mà còn làm tăng độ chính xác của dự báo trong khoảng từ 1 đến 24 giờ cũng như tiếp tục ảnh hưởng đến kết quả dự báo trong khoảng từ 25 đến 48 giờ. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu của luận án Đối tượng nghiên cứu của luận án là việc ứng dụng phương pháp hiệu chỉnh mô hình tự động, phương pháp đồng hóa số liệu vào mô hình dự báo sóng và ứng dụng thử nghiệm cho khu vực Biển Đông. Phạm vi nghiên cứu: phạm vi không gian nghiên cứu của luận án là khu vực Biển Đông và chi tiết cho vùng biển Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu: Luận án sử dụng phương pháp SWAN-CI và lọc Kalman tổ hợp (EnKF) và mô hình sóng SWAN nhằm làm giảm sai số của mô hình trong tính toán tái phân tích số liệu cũng như gia tăng độ chính xác trong tính toán dự báo sóng biển. Những đóng góp mới của luận án 1. Đóng góp thứ nhất của luận án: đã đề xuất được dải giá trị các tham số chung và các giá trị cụ thể cho các tham số này đối với các loại số liệu khác nhau cho mô hình SWAN ở khu vực Biển Đông. Các kết quả cũng cho thấy SWAN-CI có thể hiệu chỉnh đồng thời nhiều tham số mô hình với nhiều loại số liệu khác nhau trên khu vực Biển Đông hiệu quả và tin cậy.

Đóng góp thứ hai của luận án: đã lựa chọn và thử nghiệm thành công phương pháp lọc Kalman tổ hợp kết hợp với mô hình SWAN và đưa ra được bộ tham số đồng hoá số liệu nhằm cập nhật lại điều kiện ban đầu và các điều kiện biên thông qua đánh giá khách quan trường sóng tính toán và số liệu quan trắc. Kết quả cho thấy chất lượng tính toán được cải thiện trong giai đoạn đồng hoá số liệu phục vụ tốt hơn công tác tính toán tái phân tích trường sóng. Bên cạnh đó việc đồng hoá số liệu còn làm tăng độ chính xác của dự báo trong khoảng từ 1 đến 24 giờ cũng như tiếp tục cải thiện được kết quả dự báo trong khoảng từ 25 đến 48 giờ so với dự báo thông thường. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án Ý nghĩa khoa học: Kết quả của luận án đã góp phần bổ sung và hoàn thiện quy trình tính toán dự báo sóng.

Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả của luận án được áp dụng để nâng cao chất lượng tính toán tái phân tích trường sóng và nâng cao chất lượng dự báo sóng cho khu vực Biển Đông và chi tiết cho vùng biển Việt Nam. Cấu trúc của luận án Ngoài lời cam đoan, lời cảm ơn, danh sách các từ viết tắt, bảng biểu, hình vẽ, mục lục, tài liệu tham khảo, nội dung chính của luận án bao gồm: Chƣơng 1: Tổng quan về tình hình nghiên cứu tính toán, dự báo sóng trên thế giới và việc nghiên cứu, ứng dụng ở Việt Nam cũng như tình hình nghiên cứu, áp dụng phương pháp đồng hoá số liệu trên thế giới và ở Việt Nam. Chƣơng 2: Mô tả sơ lược lịch sử phát triển đồng hoá số liệu, mô tả sơ bộ các phương pháp đồng hoá số liệu theo từng nhóm phương pháp, giới thiệu sơ bộ về mô hình tính toán sóng SWAN, hệ thống phần mềm OpenDA và đưa ra các chỉ số để đánh giá sai số giữa kết quả tính toán và số liệu thực đo. Chƣơng 3: Trình vày về các số liệu đã được thu thập và xử lý nhằm phục vụ cho luận án, thiết lập mô hình nhằm mô phỏng trường sóng Biển Đông, nghiên cứu lựa chọn các tham số trong mô hình SWAN và các tham số đồng hoá số liệu cho phương pháp lọc Kalman tổ hợp trong OpenDA và tính toán thử nghiệm đối với các số liệu từ trạm phao, số liệu ra đa biển, số liệu đo đạc tại trạm MSP1 và số liệu vệ tinh qua đó đánh giá được tác động của việc hiệu chỉnh cũng như đồng hoá số liệu đến kết quả tính toán tái phân tích cũng như đến việc dự báo sóng trong 24 giờ và trong 48 giờ.

Kết luận – Kiến nghị: Tóm tắt lại các kết quả chính đã đạt được trong luận án, trình bày các điểm mới, các nội dung còn tồn tại trong luận án nhằm kiến nghị về khả năng áp dụng các kết quả của luận án trong thực tế cũng như các nội dung cần tiếp tục được triển khai và nghiên cứu tiếp. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TÍNH TOÁN SÓNG VÀ ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU 1. Tổng quan về việc nghiên cứu tính toán và dự báo sóng 1. Các nghiên cứu trên thế giới Sóng biển là một trong những yếu tố hải văn có tác động mạnh đến các công trình trên và ven biển, các phương tiện giao thông đường biển, các hoạt động kinh tế trên biển.

Đã có nhiều thống kê về các thiệt hại do sóng gây ra đối với người và của. Chính vì vậy, sóng biển đã được nghiên cứu trên nhiều phương diện khác nhau. Kiến thức và dữ liệu đã tích lũy được về sóng biển là vô cùng to lớn. Từ năm 1947 việc nghiên cứu dự báo sóng gió đã được Sverdrup và Munk [58] thực hiện.

Các tác giả này đã xây dựng mối quan hệ thực nghiệm giữa các đặc trưng của gió và sóng để dự báo điều kiện sóng trong đó chủ yếu nhằm dự báo độ cao và chu kỳ sóng. Đến năm 1955, Pierson và nnk [53] trình bày phương pháp phân tích phổ để mô phỏng sóng biển hiệu quả và thuận tiện hơn dựa trên việc chồng chập một số sóng điều hòa ngẫu nhiên. Năm 1957, Gelci và nnk [33] đưa ra khái niệm về phương trình cân bằng năng lượng dạng phổ hay còn gọi là mô hình sóng thế hệ I.