CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MƯA VÀ DỰ BÁO LŨ HẠN VỪA 1. Tổng quan nghiên cứu về dự báo mưa, dự báo lũ hạn vừa trên thế giới 1. Nghiên cứu về dự báo mưa trên thế giới Hiện nay, dự báo hạn vừa là một phần không thể thiếu đối với tất cả các trung tâm dự báo lớn trên thế giới. Hầu hết cách tiếp cận đối với dự báo hạn vừa đều dựa trên phương pháp dự báo tổ hợp nhằm nắm bắt được các nguồn bất định do trường ban đầu gây ra.
Từ những năm đầu của thập kỷ 90, một số trung tâm dự báo khí tượng lớn trên thế giới, các hệ thống dự báo tổ hợp (EPS - Ensemble Prediction System) nghiệp vụ đã được đưa vào hoạt động phục vụ công tác dự báo hạn vừa hạn dài và được chạy trên các hệ thống siêu máy tính. Các EPS này được phát triển dựa trên các mô hình toàn cầu với mục đích chính là nâng cao chất lượng dự báo và tăng cường khả năng dự báo dài hạn. EPS nghiệp vụ đầu tiên tại Trung tâm quốc gia dự báo môi trường của Mỹ (NCEP-National Center for Enviromental Prediction) được sử dụng từ năm 1992 dựa trên phương pháp BGM (Breeding of Growing Mode) để tạo tập hợp các trường ban đầu khác nhau cho mô hình toàn cầu T126 với 28 mực thẳng đứng và tích phân tới 180 giờ (Toth và Kalnay, 1997) [42]. Hiện tại, EPS cho dự báo hạn vừa của NCEP (GEFS) bao gồm 21 thành phần dựa theo phương pháp mới ET (Ensemble Transform) độ phân giải T190L28 (khoảng 0.70, 28 mực), hạn dự báo 15 ngày (Zhu và cộng sự, 2016) [53].
Năm 1992, Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF - European Center for Medium-range Weather Forecasts), EPS cũng sử dụng phương pháp SV (Singular Vector) để tạo nhiễu động ban đầu (Palmer và cộng sự, 1992) [47]. EPS này hiện nay có 51 dự báo thành phần, thực hiện dự báo hàng ngày và cung cấp kết quả cho các nước trong Cộng đồng Châu Âu là thành viên của ECMWF. Hệ thống EPS này có tên gọi VAREPS (Variable Resolution EPS) hạn dự báo 15 ngày, trong đó 9 ngày đầu hệ thống chạy với độ phân giải TL399L62 (khoảng 50 km, 62 mực) và 6 ngày sau với độ phân giải TL255L62 (khoảng 80 km, 62 mực). Đây là EPS hạn vừa có độ phân giải cao nhất hiện nay trên thế giới.
6 luan an Độc lập với NCEP và ECMWF nhưng muộn hơn vài năm, Trung tâm Khí tượng Canada (JMA-Canadian Meteorological Center) cũng bắt đầu đưa vào chạy nghiệp vụ EPS theo phương pháp EnKF (Ensemble Kalman Filter) theo Houtekamer và cộng sự (1996). EPS của CMC cho thấy một sự kết hợp chặt chẽ giữa EF và đồng hóa số liệu. Hiện tại, EPS của CMC (CEFS) bao gồm 21 thành phần tương tự như EPS của NCEP với độ phân giải 0.90, 28 mực và hạn dự báo 16 ngày. Tiếp sau các trung tâm trên, các trung tâm khí tượng khác như MeteoFrance, BoM, JMA, KMA, CMA cũng bắt đầu phát triển và sử dụng EPS cho các mô hình toàn cầu trong dự báo hạn vừa và hạn dài.
Với rất nhiều EPS từ các trung tâm dự báo khác nhau như trên, cộng đồng khí tượng đang hướng đến một dự báo siêu tổ hợp, kết hợp tất cả thông tin dự báo từ các EPS thông qua chương trình TIGGE (THORPEX Interactive Grand Global Ensemble) (Philippe Bougeault và cộng sự, 2009) [48]. Thành công bước đầu của TIGGE được thể hiện qua hệ thống dự báo tổ hợp Bắc Mỹ NAEFS kết hợp hai hệ thống GEFS của NCEP và CEFS của CMC (Zhu và cộng sự, 2009) [52]. Tiếp sau thành công của EPS từ mô hình toàn cầu, Molteni và cộng sự (2001) [45], Marsigli và cộng sự (2001) [44] bắt đầu những nghiên cứu lý thuyết cho phép thực hiện EF trên các mô hình khu vực với độ phân giải cao hơn so với mô hình toàn cầu với tên gọi LEPS (Limited-area Ensemble Prediction System). Tuy nhiên, LEPS lại hướng đến dự báo từ 2 cho đến 5 ngày (trước hạn vừa).
Với mục tiêu như vậy, nhiễu động điều kiện biên sẽ trở nên quan trọng hơn so với nhiễu động điều kiện ban đầu. Hệ thống được thực hiện đơn giản bằng cách tích phân mô hình LM lồng trong các thành phần của EPS toàn cầu tại ECMWF. Sau những thử nghiệm đầu tiên tại ARPA-SIM, hệ thống với tên gọi COSMO-LEPS đã được thực hiện tại ECMWF vào năm 2003 (Montani và cộng sự 2003b) [46]. Đánh giá của Marsigli và cộng sự (2005) [35] cho thấy kỹ năng dự báo từ hệ thống này cao hơn so với kỹ năng tương ứng từ hệ thống dự báo tổ hợp toàn cầu mà LM chạy lồng trong đó.
Như vậy, từ các phân tích trên có thể thấy EPS hạn vừa đã được triển khai vào dự báo nghiệp vụ tại rất nhiều trung tâm dự báo lớn trên thế giới và dựa trên các mô hình toàn cầu. Tuy nhiên, để tăng khả năng nắm bắt các quy mô vừa chuyển tiếp giữa hạn ngắn và hạn vừa, cách tiếp cận sử dụng mô hình một mô hình khu vực để tăng độ phân giải và 7 luan an chạy với các đầu vào từ các thành phần dự báo của EPS toàn cầu được thực hiện cho hạn dự báo 3-15 ngày. Bên cạnh sự phát triển của các hệ thống EPS kể trên, bản thân các trung tâm lớn trên thế giới cũng đã tiến hành dự báo tất định với hạn 1-15 ngày dựa trên các mô hình toàn cầu tự phát triển. Tại Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu, mô hình IFS (Intergrated Forecast System) được chạy một ngày 2 lần, dự báo đến 10 ngày với độ phân giải 0.
Trường mưa dự báo với thời đoạn 3 tiếng với 5 ngày đầu trong khi 5 ngày sau thời đoạn dự báo là 6 tiếng. Tại NCEP, mô hình GFS được chạy 4 phiên trong ngày, cách nhau 06 tiếng với các tùy chọn độ phân giải là 0. Thời hạn dự báo của mô hình lên đến 384h (15 ngày) hoàn toàn có thể đáp ứng được nhu cầu dự báo mưa hạn vừa, làm đầu vào cho các mô hình thủy văn hiện nay. Tại Cơ quan khí tượng Nhật Bản (JMA), mô hình GSM đang chạy với độ phân giải 0.25 độ với hạn dự báo lên đến 10 ngày.
Trong đó, mô hình chạy mỗi ngày 04 phiên dự báo 84h đầu tiên, riêng dự báo từ 84h đến 240h (10 ngày) được chạy duy nhất 1 lần vào phiên 12Z. Năm 2015, dữ liệu mưa cực trị hạn vừa đến hạn dài (bao gồm cực trị ngày, cực trị tuần và cực trị mùa) cũng được nhóm các tác giả C. White và cộng sự [34] tại Đại học Tasmania sử dụng để nghiên cứu dự báo lũ tại Úc. Nghiên cứu về dự báo lũ hạn vừa trên thế giới B.T Gouweleeuw và cộng sự [32] đã sử dụng mô hình LISFLOOD dự báo lũ hạn vừa với đầu vào dự báo mưa tổ hợp 51 thành phần của Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF), nghiên cứu cho 2 trường hợp lũ trên sông Meuse (tháng 01/1995) và Odra (tháng 07/1997).
Các kết quả cho thấy mô hình LISFLOOD đã cảnh báo được lũ sớm trước từ 2-3 ngày, đặc biệt là thời điểm xảy ra đỉnh lũ. Mặc dù vậy đối với trường hợp lũ trên sông Odra, mô phỏng đỉnh lũ từ mô hình thiên thấp hơn so với thực tế. Kết quả đỉnh lũ thấp hơn so với thực tế cũng đã phản ánh phần nào việc dự báo mưa đầu vào của mô hình ECMWF chưa cho kết quả dự báo mưa như mong muốn, độ phân giải của dự báo mưa còn quá thưa chưa phản ánh hết thực tế, tính chất của mưa trên lưu vực được dự báo. 8 luan an Trong một nghiên cứu khác của F.
Pappenberger và cộng sự [39] vào năm 2008, mô hình LISFLOOD cũng đã được sử dụng để nghiên cứu trận lũ năm 2007 tại Romania, sử dụng đầu vào là lượng mưa dự báo từ các dự báo tổ hợp của nhiều trung tâm lớn trên thế giới như ECMWF, UKMO, JMA, NCEP, CMA, CMC, BOM. Các kết quả đưa ra có thể cảnh báo được trận lũ trước 8 ngày. Kết quả cũng cho thấy dự báo tổ hợp theo cách tiếp cận đa mô hình có đặc tính trung bình tốt nhất là của ECMWF và UKMO, các kết quả mô phỏng rất tốt phần đuôi của hàm phân bố tức là các giá trị cực trị có thể xảy ra. và nnk (2007) [33] đã sử dụng mô hình thủy văn thông số phân bố MGB-IPH để sự báo dòng chảy trung hạn cho sông Paranafba ở Brazil.
Mô hình này được cải tiến từ mô hình LARSIM với một số thay đổi trong các modul tính bốc thoát hơi, tính thấm. Ô lưới tính toán của mô hình thường là 10km x 10km và chúng được kết nối với mạng sông suối với mỗi ô được coi như ‘một đơn vị phản ứng thủy văn’ với giá trị phụ thuộc vào loại đất và hiện trạng sử dụng đất trên từng ô lưới. Mô hình này sử dụng mưa dự báo từ mô hình ETA của Trung tâm dự báo mưa của Brazil (BCWP). Mô hình dự báo mưa ETA là mô hình số trị với domain bao phủ toàn bộ khu vực Nam Mỹ và một phần của vùng phụ cận; mô hình dự báo thời tiết này được đưa vào dự báo tác nghiệp từ năm 1996, chủ yếu cho dự báo hạn ngắn.
Kết quả dự báo của mô hình thủy văn phân bố MGB-IPH cho kết quả khả quan hơn nhiều trong cả mùa mưa và mùa khô với thời gian dự kiến từ 3, 5 đến 12 ngày, đặc biệt là khi dự báo mưa tốt. Walter Collischonn và nnk (2007) [36] đã sử dụng dự báo mưa định lượng làm đầu vào cho mô hình thủy văn thông số tập trung để dự báo dòng chảy đến hồ với thời đoạn đến vài tháng trên lưu vực sông giữa hồ chứa Itumbiara và São Simão (75. Nghiên cứu sử dụng số liệu dự báo lượng mưa từ mô hình ETA khu vực do Trung tâm Dự báo thời tiết Brazil (CPTEC điều hành). Kết quả được so sánh với kết quả từ mô hình ARMA hiện đang được sử dụng và cho sai số dự báo có thể giảm đáng kể, trong cả mùa khô và mùa mưa.
Việc giảm thêm các sai số dự báo có thể được thu được từ việc cải thiện dự báo lượng mưa và chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình thủy văn.Thiemig và nnk (2015) [51] đã sử dụng hệ thống dự báo lũ tổ hợp (AFFS) cho các sông có quy mô vừa đến lớn ở Châu phi với thời đoạn dự báo 15 ngày. Thành phần chính của hệ thống dự báo là mô hình thủy văn thông số phân bố LISFLOOD với số liệu GIS và 9 luan an số liệu mưa dự báo từ trung tâm ECMWF.