Chương 1 – TỔNG QUAN 1. Tổng quan về độ phân giải lưới trong mô hình số Độ chính xác của các mô hình số (NWP) phụ thuộc vào cả điều kiện ban đầu và điều kiện biên cũng như mô hình. Như đã biết, điều kiện ban đầu có tác động quan trọng đến dự báo thời tiết trong thời gian ngắn và quá trình đồng hoá dữ liệu được sử dụng rộng rãi để trích xuất thông tin từ các quan trắc (Kalnay (2003); Lahoz và cộng sự, (2010)). Trong khi đó, độ chính xác của mô hình phụ thuộc vào một số yếu tố như độ phân giải, miền tính, các quá trình vật lý và các yếu tố động lực học.
Khoảng cách lưới tốt hơn góp phần cải thiện sự biểu diễn của đối lưu sâu, giảm sai số tuỳ chỉnh hữu hạn và mô phỏng địa hình thực tế hơn. Vì vậy mà một số nghiên cứu đã tập trung vào tác động của các độ phân giải khác nhau đến kết quả của mô hình NWP. Sun và Hsu (1988) đã nghiên cứu sự bùng phát không khí lạnh trên Biển Hoa Đông, được mô phỏng bằng cách sử dụng mô hình lớp biên hành tinh quy mô vừa có độ phân giải cao được phát triển tại Đại học Purdue. Kết quả chỉ ra rằng, sự phân bố độ ẩm riêng trong quá trình đi qua mặt trước cho thấy độ ẩm được đẩy lên dọc theo bề mặt phía trước của front.
Không khí khô lạnh phía sau front lạnh nhanh chóng bị biến đổi bởi sự đối lưu mạnh bên trên bề mặt nước ấm. Nghiên cứu về ảnh hưởng của khoảng cách lưới ngang từ thô (12 km) đến độ phân giải cao (1 km) được thực hiện bởi Weisman và cộng sự (1997). Trong nghiên cứu của họ, những khác biệt đáng kể đã được mô phỏng trong cấu trúc đối lưu và hoàn lưu quy mô vừa khi độ phân giải theo chiều ngang có sự thay đổi. Đặc biệt, các trường hợp lưới thô hơn thể hiện chậm trễ đáng kể trong quá trình bắt đầu đối lưu.
Điều này là do các trường hợp khoảng cách lưới thô hơn không thể mô phỏng lại các hiện tượng phi thuỷ tĩnh một cách đúng đắn. Wang JJ và cộng sự (1998) đã chứng minh rằng mô hình NCEP RSM có thể mô phỏng hợp lý sự tương tác giữa các khối không khí trong môi trường và địa hình phức tạp tại đảo Hawaii. Kết quả là dự báo thời tiết quy mô vừa ở Hawaii đã được Trang - 2 Luận văn Thạc sĩ – Đỗ Thị Ánh Huyền cải thiện từ khi triển khai mô hình lưới lồng NCEP RSM. Fang Chuan Lu và cộng sự (2007) đã sử dụng mô hình lưới lồng MSM của NCEP để nghiên cứu về đợt lạnh xảy ra từ ngày 19 đến 23/12/2001 trên khu vực Đài Loan.
Kết quả mô phỏng đã chứng minh rằng mô hình lưới lồng MSM đã nắm bắt được các đặc điểm nổi bật của trường hợp xâm nhập lạnh đã chọn. Đặc biệt, các thí nghiệm cho thấy việc sử dụng mô hình có độ phân giải cao cũng làm thay đổi đến cường độ của không khí lạnh, cụ thể trong trường hợp này là làm suy yếu cường độ của nó trên đại dương nhưng tăng cường trong đất liền. Độ phân giải ngang rất quan trọng trong việc mô phỏng các cấu trúc quy mô nhỏ và xác định cường độ bão. Trong nghiên cứu của Fierro và cộng sự (2009) đã chỉ ra rằng việc thay đổi khoảng cách lưới ngang từ 5 km đến 1 km không dẫn đến những thay đổi đáng kể về cường độ cực đại (được định nghĩa là tốc độ gió cực đại 10 m và áp suất mực biển cực tiểu) nhưng sẽ dẫn đến sự khác biệt đáng chú ý trong mô phỏng động học và vi vật lý của cơn bão.
Những khác biệt về cấu trúc đó nhất quán qua cả giai đoạn tăng cường và giai đoạn ổn định. Cấu trúc thẳng đứng của các biến vi mô và động học ở các khoảng cách lưới mịn hơn thường mỏng hơn. Khi khoảng cách lưới tăng lên, mô hình tạo ra một thành mắt bão rộng hơn, nghiêng hơn, bán kính gió cực đại lớn hơn và sự bất đối xứng của thành mắt bão có biên độ cao hơn. Việc biểu diễn các quá trình đối lưu trong các mô hình quy mô vừa với kích thước lưới ngang nhỏ hơn 20 km đã trở thành mối quan tâm chính đối với việc mô phỏng các hệ thống thời tiết quy mô vừa.
Kết quả từ mô phỏng phân giải ngang cho các môi trường vĩ độ trung bình cho thấy rằng độ phân giải 4 km là đủ để tái tạo phần lớn cấu trúc và sự phát triển của một hệ thống đối lưu theo phương ngang được tạo ra trong mô phỏng 1 km. Mô phỏng quy mô vừa có độ phân giải cao có thể mang lại kết quả tốt hơn để mô tả lượng mưa. Các mô phỏng của Salerno (2005) trên khu vực Alpine cho thấy kết quả lượng mưa khá phù hợp với các quan sát khi độ phân giải ngang giảm xuống dưới 10 km. Do đó, độ phân giải cao hơn là rất quan trọng để cải thiện vị trí và giá Trang - 3 Luận văn Thạc sĩ – Đỗ Thị Ánh Huyền trị của lượng mưa dự báo.
Việc sử dụng các mô hình quy mô vừa đã mang lại sự cải tiến hơn nữa trong việc mô tả các quá trình động lực học và nhiệt động lực học (Selarno, 2006). Do đó, nhiều thiếu sót được tìm thấy trong các mô hình quy mô toàn cầu hiện nay cũng có thể được giảm thiểu trong các mô hình quy mô vừa và địa phương. Độ phân giải cao mang lại những mô phỏng chính xác hơn cho các mô hình NWP, tuy nhiên, độ phân giải tăng lên không nhất thiết đi kèm với kỹ năng mô hình tăng lên hoặc giảm sai số mô hình (Wang và cộng sự (2004)) và nó cũng đi kèm với chi phí tính toán đáng kể (Mass và cộng sự (2002)). Hơn nữa, ngay cả các mô phỏng với một mô hình giống hệt nhau chạy ở các độ phân giải khác nhau cũng có thể dẫn đến các kết quả dự báo khác nhau do tính phi tuyến trong các tham số hoá.
Ví dụ, một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tăng độ phân giải ngang dẫn đến tăng dự báo định lượng mưa (QPF), đặc biệt là trên địa hình phức tạp (Wang (2016)). Zangl (2007) đã xem xét hai trường hợp mưa lớn ở phía bắc dãy Alps để nghiên cứu sự phụ thuộc của kỹ năng mô hình đối với độ phân giải. Các mô phỏng được thực hiện với mô hình quy mô vừa Penn State/NCAR MM5. Số lượng miền lưới lồng khác nhau dẫn đến các độ phân giải lưới tốt nhất lần lượt là 9km, 3km và 1km.
Kỹ năng mô hình ở quy mô nhỏ được cho là tốt sơn khi cho kết quả lượng mưa địa hình ổn định. Tuy nhiên, ở vùng đất liền Alpine, tác động của việc nâng cao độ phân giải là nhỏ và không nhất thiết có lợi, nguyên nhân là do sự biến đổi lượng mưa ở đó không bị chi phối bởi các hiệu ứng địa hình cũng như các yếu tố khác. Độ phân giải theo chiều ngang của mô hình số có liên quan đến khoảng cách giữa các điểm lưới đối với mô hình điểm lưới (Giunta và công sự (2019)). Việc một mô hình được xem xét ở độ phân giải cao hay thấp phụ thuộc vào kích thước của miền và quy mô của hiện tượng thời tiết mà mô hình đang cố gắng để dự báo.
Độ phân giải ở mức 10 đến 20 km có thể được coi là cao đối với mô hình toàn cầu, trong khi đối với mô hình quy mô bão, độ phân giải cao hơn có thể được cho cần thiết. Độ phân giải ngang có tác động trực tiếp đến một số đặc điểm như chuyển động thẳng Trang - 4 Luận văn Thạc sĩ – Đỗ Thị Ánh Huyền đứng, vị trí và cường độ mưa, … cùng nhiều đặc điểm khác. Các ô lưới khá lớn không thể giải quyết được một số đặc điểm của hoàn lưu do vậy mà mô phỏng quy mô vừa có độ phân giải cao có thể mang lại kết quả tốt hơn. Khoảng cách giữa các lưới của mô hình bị hạn chế rất nhiều (Klaver và cộng sự (2019)) và điều này làm ảnh hưởng đến trạng thái trung bình của mô hình.
Để giảm bớt những vấn đề này, việc sử dụng các mô hình lưới lồng trong dự báo đã trở nên phổ biến. Các mô hình này chỉ mô phỏng một phần nhỏ của miền tính toàn cầu, cho phép các tài nguyên tính toán có sẵn chỉ tập trung nghiên cứu đến một khu vực cụ thể được quan tâm. Trong vài thập kỷ qua, bằng việc sử dụng phương pháp này mà kỹ năng dự báo đường đi của các mô hình NWP đã được cải thiện rõ rệt. Dự báo mưa lớn bằng phương pháp số 1.
Tình hình nghiên cứu ngoài nước Dự báo kịp thời và chính xác về mưa lớn là một thử thách lớn đối với bài toán nghiệp vụ trong nước cũng như trên thế giới. Hiện nay, có ba phương pháp chính được sử dụng để dự báo mưa lớn, đó là phương pháp synop truyền thống, phương pháp số trị và phương pháp thống kê. Trong đó, phương pháp số trị là phương pháp được quan tâm đặc biệt do có khả năng dự báo mưa định lượng chi tiết về cả không gian và thời gian. Các mô hình số trị quy mô vừa, đặc biệt là mô hình có độ phân giải cao được sử dụng các trong nghiên cứu và công tác dự báo thời tiết hàng ngày nhằm cải thiện dự báo mưa cả về lượng mưa và diện mưa thay cho phương pháp dự báo truyền thống chỉ dựa trên kinh nghiệm.
Mô hình số bao gồm các tham số vật lý của lớp biên, các quá trình mưa ẩm, vi vật lý băng (Koeing và Murray (1976)), và nhiễu loạn quy mô dưới lưới (Lilly (1962); Smagorinsky (1963)). Các mô hình dự báo thời tiết số với những tiến bộ đáng kể trong nhiều thập kỷ qua đã góp phần rất lớn trong việc cải thiện dự báo định lượng mưa, đặc biệt là mưa lớn. Tại các trung tâm dự báo trên thế giới và dự báo khu vực, các mô hình số và mô hình dự báo tổ hợp được sử dụng để dự báo định lượng Trang - 5 Luận văn Thạc sĩ – Đỗ Thị Ánh Huyền mưa với thời hạn 2 – 3 ngày. Nghiên cứu của Tiedtke và cộng sự (1988) đã đánh giá tác động của việc tăng độ phân giải ngang đối với sai số hệ thống trong dự báo nghiệp vụ ở khu vực nhiệt đới của ECMWF.