Tổng quan nghiên cứu

Dự báo mưa do bão là một trong những thách thức lớn trong lĩnh vực khí tượng thủy văn, đặc biệt tại khu vực miền Trung Việt Nam, nơi thường xuyên chịu ảnh hưởng của các cơn bão mạnh gây mưa lớn và lũ lụt nghiêm trọng. Theo số liệu năm 2022, cơn bão Noru đã gây ra lượng mưa phổ biến từ 100-200mm, có nơi lên đến trên 450mm, với các điểm đo như Bạch Mã (597,6mm) và Đầu Mối Hồ Việt An (699,6mm). Việc nâng cao chất lượng dự báo mưa do bão có ý nghĩa quan trọng trong công tác phòng chống thiên tai và giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.

Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp đồng hóa số liệu trong mô hình dự báo thời tiết số trị (NWP) nhằm cải thiện trường ban đầu của mô hình, từ đó nâng cao độ chính xác dự báo mưa do bão tại miền Trung. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào cơn bão Noru năm 2022, sử dụng mô hình WRF phiên bản 4.3 với độ phân giải 18km, áp dụng các phương pháp đồng hóa biến phân ba chiều (3DVAR) và bốn chiều (4DVAR) trong cửa sổ đồng hóa khác nhau (1h, 3h, 6h). Mục tiêu chính là đánh giá hiệu quả của các phương pháp đồng hóa này trong việc cải thiện trường ban đầu và kết quả dự báo mưa, đồng thời làm rõ vai trò của cửa sổ đồng hóa và các loại số liệu quan trắc được sử dụng.

Nghiên cứu có ý nghĩa thiết thực trong việc ứng dụng các kỹ thuật đồng hóa số liệu tiên tiến để nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn do bão, góp phần hỗ trợ công tác dự báo, cảnh báo và giảm nhẹ thiên tai tại khu vực miền Trung, nơi có mật độ dân cư cao và kinh tế phát triển đa dạng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai phương pháp đồng hóa số liệu chủ đạo là đồng hóa biến phân ba chiều (3DVAR) và đồng hóa biến phân bốn chiều (4DVAR).

  • 3DVAR là phương pháp tìm trường phân tích tối ưu tại một thời điểm nhất định bằng cách cực tiểu hóa hàm giá thể hiện sai số giữa trường nền mô hình và số liệu quan trắc, sử dụng ma trận hiệp phương sai sai số nền (B) và ma trận sai số quan trắc (R). Phương pháp này không tích hợp thông tin thời gian trong cửa sổ đồng hóa, do đó chỉ tối ưu trường ban đầu tại thời điểm phân tích.

  • 4DVAR mở rộng 3DVAR bằng cách đồng hóa các quan trắc phân bố trong một cửa sổ thời gian, sử dụng mô hình liên hợp và mô hình tuyến tính tiếp tuyến để lan truyền trạng thái mô hình, từ đó tìm trường ban đầu tối ưu nhất phù hợp với toàn bộ quan trắc trong cửa sổ đồng hóa. Phương pháp này giúp cải thiện dự báo bằng cách tận dụng thông tin động lực học và vật lý trong quá trình đồng hóa.

Ba khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: hàm giá (cost function) trong đồng hóa, ma trận hiệp phương sai sai số nền (B), và cửa sổ đồng hóa (assimilation window). Hệ thống đồng hóa WRFDA 4DVAR được sử dụng, bao gồm các thành phần như toán tử quan trắc, kiểm soát chất lượng, và thuật toán cực tiểu hóa vòng lặp bên trong và bên ngoài.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm số liệu dự báo toàn cầu GFS với độ phân giải 0.25 độ dùng làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hình WRF. Số liệu quan trắc đồng hóa gồm nhiều loại: SYNOP (trạm bề mặt), METAR (sân bay), GEOAMV (gió vệ tinh), SHIPS (bề mặt biển), SOUND (cao không), PILOT (khinh khí cầu), QSCAT (gió bề mặt biển), v.v. Số liệu mưa GPM (phiên bản Final Run) được sử dụng để đánh giá kết quả dự báo.

Mô hình WRF phiên bản 4.3 được thiết lập với miền tính 18km, 169x169 điểm lưới, sử dụng các tham số vật lý như WRF single-moment 3-class cho vi vật lý, Dudhia cho sóng ngắn, RRTM cho sóng dài, Grell 3D Ensemble cho đối lưu, và Yonsei University cho lớp biên.

Thiết kế thí nghiệm gồm các trường hợp: không đồng hóa (NODA), đồng hóa 3DVAR, và đồng hóa 4DVAR với cửa sổ đồng hóa 1h, 3h, 6h. Thời điểm khởi đầu mô hình là 00z ngày 27/09/2022, tập trung vào dự báo mưa do bão Noru. Phương pháp đánh giá sai số sử dụng RMSE cho các biến khí tượng và các chỉ số thống kê POD, FAR cho dự báo mưa.

Cỡ mẫu dữ liệu quan trắc được sử dụng trong đồng hóa dao động từ vài trăm đến vài nghìn điểm, đặc biệt số liệu gió vệ tinh AMV lên đến 6294 điểm trong 6h đồng hóa 4DVAR, cho thấy khả năng đồng hóa nhiều dữ liệu hơn của 4DVAR so với 3DVAR.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Số lượng dữ liệu đồng hóa tăng theo cửa sổ đồng hóa 4DVAR: Với cửa sổ 3h và 6h, số lượng dữ liệu SYNOP tăng từ 316 lên 322 và 648 điểm; số liệu gió vệ tinh AMV tăng từ 1746 lên 3775 và 6294 điểm; xuất hiện thêm số liệu QSCAT (1780-2007 điểm) chỉ có trong 4DVAR. Điều này cho thấy 4DVAR tận dụng được nhiều nguồn dữ liệu hơn, góp phần cải thiện trường ban đầu.

  2. Giảm sai số RMSE của trường phân tích so với trường nền: Sai số RMSE trung bình giữa trường phân tích và quan trắc (o-a) thấp hơn đáng kể so với sai số giữa trường nền và quan trắc (o-g) cho tất cả các biến gió, nhiệt độ, độ ẩm và áp suất. Ví dụ, sai số RMSE gió U giảm từ khoảng 2.77 m/s (o-g) xuống còn khoảng 2.16 m/s (o-a) trong 3DVAR và thấp hơn trong 4DVAR.

  3. Sự cải thiện trường ban đầu rõ nét hơn ở 4DVAR với cửa sổ đồng hóa dài hơn: Hiệu trường phân tích trừ trường nền cho thấy sự thay đổi lớn hơn về nhiệt độ và độ ẩm khi cửa sổ đồng hóa tăng từ 1h lên 3h và 6h, đặc biệt độ ẩm tăng lên đến 2 g/kg ở Bắc Trung Bộ trong 4DVAR_6h, giúp mô hình mô phỏng chính xác hơn môi trường tiền đối lưu.

  4. Dự báo mưa cải thiện rõ rệt khi sử dụng đồng hóa số liệu: Kết quả dự báo mưa 1 giờ đầu cho thấy trường hợp không đồng hóa và 3DVAR có phân bố mưa tương tự, trong khi 4DVAR thể hiện sự phù hợp tốt hơn với số liệu mưa GPM, đặc biệt khi sử dụng cửa sổ đồng hóa dài hơn. Các chỉ số POD và FAR cũng cải thiện rõ rệt trong 4DVAR so với 3DVAR và không đồng hóa.

Thảo luận kết quả

Sự gia tăng số lượng dữ liệu đồng hóa trong 4DVAR nhờ cửa sổ đồng hóa mở rộng giúp mô hình tận dụng được nhiều thông tin quan trắc hơn, đặc biệt là số liệu gió vệ tinh AMV và gió bề mặt biển QSCAT, góp phần làm giảm sai số trường ban đầu. Việc sử dụng mô hình liên hợp và mô hình tuyến tính tiếp tuyến trong 4DVAR giúp lan truyền thông tin quan trắc trong thời gian, tạo ra trường ban đầu cân bằng và phù hợp hơn với thực tế khí quyển.

So với 3DVAR, 4DVAR thể hiện ưu thế vượt trội trong việc cải thiện dự báo mưa do bão, nhất là trong các cửa sổ đồng hóa dài hơn 3 giờ. Điều này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế cho thấy 4DVAR giúp cải thiện dự báo định lượng mưa và cấu trúc bão nhờ sử dụng ràng buộc động lực học và vật lý trong quá trình đồng hóa.

Kết quả cũng cho thấy sự thay đổi rõ rệt về độ ẩm và nhiệt độ trong trường phân tích 4DVAR, điều này rất quan trọng trong việc mô phỏng quá trình hình thành và phát triển mưa lớn do bão. Các biểu đồ phân bố sai số RMSE và chỉ số POD, FAR có thể được trình bày để minh họa sự cải thiện chất lượng dự báo giữa các phương pháp.

Tuy nhiên, 4DVAR đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn hơn đáng kể so với 3DVAR, đây là hạn chế cần cân nhắc khi triển khai trong thực tế. Việc lựa chọn cửa sổ đồng hóa phù hợp cũng cần được tối ưu để cân bằng giữa hiệu quả dự báo và chi phí tính toán.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai rộng rãi phương pháp đồng hóa 4DVAR trong dự báo mưa do bão: Các trung tâm dự báo khí tượng nên đầu tư nâng cấp hệ thống tính toán để áp dụng 4DVAR, nhằm nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn, đặc biệt tại khu vực miền Trung. Thời gian thực hiện trong vòng 1-2 năm.

  2. Tăng cường thu thập và tích hợp đa dạng số liệu quan trắc: Khuyến khích sử dụng số liệu gió vệ tinh AMV, gió bề mặt biển QSCAT và các loại số liệu radar, vệ tinh khác để đồng hóa, giúp cải thiện trường ban đầu và dự báo. Chủ thể thực hiện là các cơ quan khí tượng và hải dương học.

  3. Tối ưu hóa cửa sổ đồng hóa 4DVAR: Nghiên cứu tiếp tục để xác định cửa sổ đồng hóa tối ưu (khoảng 3-6 giờ) nhằm cân bằng giữa độ chính xác dự báo và chi phí tính toán, áp dụng linh hoạt theo từng trường hợp bão và điều kiện khí tượng.

  4. Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn cho cán bộ khí tượng: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về kỹ thuật đồng hóa số liệu, mô hình WRF và hệ thống WRFDA 4DVAR để nâng cao năng lực vận hành và phát triển mô hình dự báo.

  5. Phát triển hệ thống đánh giá và giám sát chất lượng dự báo: Xây dựng hệ thống đánh giá liên tục dựa trên các chỉ số thống kê như RMSE, POD, FAR để theo dõi hiệu quả các phương pháp đồng hóa và điều chỉnh kịp thời.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và chuyên gia khí tượng thủy văn: Luận văn cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về đồng hóa số liệu 3DVAR và 4DVAR, giúp nâng cao hiểu biết và phát triển các phương pháp dự báo thời tiết chính xác hơn.

  2. Cơ quan dự báo khí tượng thủy văn quốc gia và địa phương: Thông tin về hiệu quả các phương pháp đồng hóa và ứng dụng trong dự báo mưa do bão giúp cải thiện quy trình dự báo, phục vụ công tác cảnh báo thiên tai.

  3. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách phòng chống thiên tai: Kết quả nghiên cứu hỗ trợ xây dựng các chiến lược ứng phó thiên tai dựa trên dự báo chính xác, giảm thiểu thiệt hại do mưa bão gây ra.

  4. Các tổ chức đào tạo và giảng dạy về khí tượng: Tài liệu tham khảo quý giá cho giảng viên và sinh viên trong lĩnh vực khí tượng học, giúp cập nhật kiến thức về kỹ thuật đồng hóa số liệu hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phương pháp 4DVAR khác gì so với 3DVAR trong đồng hóa số liệu?
    4DVAR mở rộng 3DVAR bằng cách đồng hóa các quan trắc trong một cửa sổ thời gian, sử dụng mô hình liên hợp để lan truyền trạng thái mô hình, giúp tìm trường ban đầu tối ưu hơn và cải thiện dự báo so với 3DVAR chỉ đồng hóa tại một thời điểm.

  2. Tại sao đồng hóa số liệu lại quan trọng trong dự báo mưa do bão?
    Đồng hóa số liệu giúp cải thiện trường ban đầu của mô hình dự báo, làm cho mô hình phản ánh chính xác hơn trạng thái khí quyển thực tế, từ đó nâng cao độ chính xác dự báo mưa lớn do bão, giảm sai số và tăng khả năng cảnh báo sớm.

  3. Cửa sổ đồng hóa 4DVAR ảnh hưởng thế nào đến kết quả dự báo?
    Cửa sổ đồng hóa dài hơn (3-6 giờ) cho phép sử dụng nhiều dữ liệu quan trắc hơn, cải thiện trường ban đầu và dự báo mưa chính xác hơn. Tuy nhiên, cửa sổ quá dài có thể tăng chi phí tính toán và phức tạp trong xử lý.

  4. Loại số liệu nào có vai trò quan trọng trong đồng hóa 4DVAR?
    Số liệu gió vệ tinh AMV và gió bề mặt biển QSCAT đóng vai trò quan trọng do số lượng lớn và cập nhật thường xuyên, giúp cải thiện trường gió và độ ẩm, từ đó nâng cao chất lượng dự báo mưa do bão.

  5. Những hạn chế của phương pháp 4DVAR là gì?
    4DVAR đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn hơn nhiều so với 3DVAR, cần mô hình liên hợp và tuyến tính tiếp tuyến phức tạp, đồng thời yêu cầu dữ liệu quan trắc phân bố đều trong cửa sổ đồng hóa để đạt hiệu quả tối ưu.

Kết luận

  • Phương pháp đồng hóa biến phân bốn chiều (4DVAR) thể hiện ưu thế vượt trội so với 3DVAR trong việc cải thiện trường ban đầu và dự báo mưa do bão tại miền Trung Việt Nam.
  • Cửa sổ đồng hóa mở rộng (3-6 giờ) giúp tận dụng nhiều dữ liệu quan trắc hơn, đặc biệt là số liệu gió vệ tinh AMV và gió bề mặt biển QSCAT, góp phần nâng cao độ chính xác dự báo.
  • Sai số RMSE giảm rõ rệt và các chỉ số thống kê POD, FAR cải thiện khi áp dụng 4DVAR, chứng minh hiệu quả của phương pháp trong thực tế.
  • Hạn chế lớn nhất của 4DVAR là yêu cầu tài nguyên tính toán cao, đòi hỏi đầu tư hạ tầng và tối ưu hóa quy trình vận hành.
  • Đề xuất triển khai áp dụng 4DVAR rộng rãi, tăng cường thu thập số liệu quan trắc đa dạng, đào tạo nhân lực và phát triển hệ thống đánh giá chất lượng dự báo trong thời gian tới.

Luận văn mở ra hướng nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật đồng hóa số liệu tiên tiến nhằm nâng cao chất lượng dự báo mưa do bão, góp phần giảm thiểu thiệt hại thiên tai và phát triển bền vững khu vực miền Trung. Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu với các trường hợp bão khác và tích hợp thêm các loại số liệu quan trắc mới. Độc giả và các cơ quan liên quan được khuyến khích áp dụng và phát triển các kết quả nghiên cứu này trong thực tiễn dự báo khí tượng.