CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ĐẾN NGHIÊN CỨU 1. Tổng quan những vấn đề đánh giá về mưa lớn từ mô hình 1. Ở trên thế giới Mưa lớn là một hiện tượng thời tiết gây ra nhiều thiệt hại nặng nề đến tính mạng và tài sản nên có khá nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu đánh giá về mưa lớn từ mô hình, tiểu biểu như là Các tác giả N.Casaioli (2005) [18], đã áp dụng phương pháp phân tích diện tích mưa tiếp giáp (CRA) để Đánh giá giữa mưa mô phỏng với mưa quan trắc thông qua hệ thống thùng đo mưa bố trí dày đặc đặt trên đảo Síp. Kết quả cho thấy phương pháp CRA bị ảnh hưởng khi xem xét miền con khác nhau và các loại tương quan cùng sai số bình phương trung bình được sử dụng để so sánh.
Nhìn chung, việc nghiên cứu thử nghiệm lượng mưa mô hình cho một miền nhỏ hơn so với mô hình thì cần phải hết sức lưu ý. Nghiên cứu về đánh giá mô phỏng mưa lớn của mô hình, Tác giả FT Cruz và GT Narisma (2016) [15] đã dùng mô hình WRF để dự báo lượng mưa lớn cho thủ đô Manila của Philippines áp dụng cho trường hợp cơn bão Ketsana thông qua việc nghiên cứu về độ nhạy. Bằng việc thử nghiệm các sơ đồ tham số vật lý: WSM6, lớp biên hành tinh và vi vật lý ACM2 PBL nhận thấy chúng có ảnh hưởng đến kết quả mô phỏng mưa lớn. Hay nghiên cứu của Swati Bhomia, Neeru Jaiswal, CM Kishtawal, (2017) [22] với việc: Đánh giá độ chính xác dự báo lượng mưa bằng bảy mô hình toàn cầu áp dụng với chín cơn XTNĐ đổ bộ vào Bắc Ấn Độ Dương.
Tác giả đã so sánh lượng mưa dự báo của mô hình với thời hạn 72 giờ với số liệu lượng mưa từ vệ tinh TRMM_3B42 trong giai đoạn 2010 - 2013. Từ việc tính toán các chỉ số thống kê tổng lượng mưa, tương quan mẫu, điểm đe dọa thành công (ETS) và sai số bình phương trung bình (RMSE), kết quả cho thấy rằng các mô hình khác nhau có kỹ năng dự báo sát với thực tế quan trắc là khác nhau ở cả quy mô không gian và thời gian. Các ngưỡng mưa khác nhau mô hình dự báo độ chính xác là khác nhau. 9 Theo tác giả Channa Rodrigo, Sangil Kim và Il Hyo Jung (2018) [19], Nghiên cứu độ nhạy của mô hình số WRF để dự báo lượng mưa lớn ở Sri Lanka.
Từ việc đánh giá kết qủa đầu ra của mô hình so với quan trắc cho các ngưỡng mưa 50mm, 100mm, 125mm và 150mm với các tham số vật lý khác nhau được chọn thí nghiệm trong mô hình thì độ nhạy của sơ đồ mây tích cao hơn sơ đồ vi vật lý; sơ đồ vi vật lý WSM6 và mây tích BMJ được sử dụng thì mô phỏng mưa tốt trong trường hợp này song trường hợp khác lại không tốt. Độ nhạy của các sơ đồ tham số hóa vật lý không phù hợp tốt cho mọi trường hợp. Để Đánh giá khả năng dự báo lượng mưa với các loại mưa lớn, tác giả Hwan-Jin Song và cộng sự (2019) [21] đã sử dụng mô hình dự báo có đồng hóa Dữ liệu địa phương (LDAPS) trên đất liền Hàn Quốc. Kết quả cho thấy đối với ngưỡng mưa lớn kiểu ẩm dự báo thiên thấp và kiểu lạnh xu hướng cao hơn so với thực tế.
Độ chính xác của mô hình phụ thuộc khá nhiều vào quá trình tham số hóa vật lý khác nhau trong đó là sơ đồ vi vật lý. Năm 2020 [16], Nhóm tác giả José C.Fernández - Alvarez, Albenis Pérez - Alarcon, Alfo J.Batista - Leyva and Oscar Díaz-Rodríguez qua nghiên cứu đánh giá dự báo lượng mưa của hệ thống: Các công cụ số để dự báo bão (NTHF) và chỉ ra rằng công cụ số cho hệ số tương quan lớn hơn so với mô hình khí hậu và độ bền với lượng mưa (R - CLIPER) với hệ số tương quan r ≥ 0,6 cho các khoảng dự báo từ 06 - 72 giờ; điểm số ETS (ETS= 0,4) tốt hơn ở ngưỡng mưa 6,4 - 51,0; bên cạnh đó công cụ số đánh giá quá cao lượng mưa lớn ở vùng trung tâm cơn bão (dải 0 - 100km), đánh giá thấp lượng mưa trong vùng 100 - 200km và đánh giá quá cao ở vùng ngoài XTNĐ cho dự báo 24 giờ, trong hạn dự báo 48 giờ và 72 giờ ngưỡng mưa ở bên ngoài XTNĐ được đánh giá thấp. Bằng cách so sánh giá trị ngưỡng phân vị thứ 95 trong quan sát so với phân vị tương ứng với giá trị này trong dự báo thì NTHF có thể dự báo chính xác mưa cực lớn hạn dự báo 24 giờ, đối với hạn 48 giờ và 72 giờ mức độ dự báo chính xác các giá trị mưa cực đoan của mô hình là 9- 11%. Theo các tác giả Ronald Opio, GeofreySabiiti, Alex Nimusiima, Isaac Mugume, Julianne Sansa - Otim (2020) [20], dùng WRF mô phỏng về lượng mưa 10 cực lớn trên lưu vực hồ Victoria của Uganda: Độ nhạy đối với tham số hóa, độ phân giải mô hình và kích thước miền.
Mô hình có kỹ năng mô phỏng lượng mưa cực lớn ở mức chấp nhận khi dùng sơ đồ tích 3D Grell kết hợp với sơ đồ vật lý vi mô SBU_Ylin ở phía tây của hồ, còn các khu vực khác hiệu suất mô hình kém. Việc xác định một cách khách quan sự kết hợp tham số hóa tốt nhất là rất khó khăn. Theo nhóm tác giả Yakob Umer, Janneke Ettema, Victor Jetten, Gert-Jan Steeneveld, Reinder Ronda (2021) [23], với nghiên cứu Đánh giá Mô hình WRF để mô phỏng sự kiện lượng mưa có cường độ lớn ở Kampala, Uganda, 2021 đã sử dụng mô hình WRF được thiết kế bốn miền tính chạy kết hợp của tám tham số vi vật lý, bốn sơ đồ đối lưu và ba lớp ranh giới hành tinh để mô phỏng đợt mưa lớn với cường độ lớn ở thành phố Kampala, Uganda ngày 25/6/2012. Nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng hiệu suất của mô hình WRF phụ thuộc mạnh mẽ vào sự lựa chọn thích hợp của các tổ hợp tham số; tuy nhiên hiệu suất của các chương trình tham số WRF phụ thuộc nhiều vào các quá trình khí tượng liên quan đến sự kiện đối lưu.
Hay nhóm tác giả Ma Yun qi, Ren Fu min, JTa Li, Ding Chen-Chen (2022) [17] trong nghiên cứu: Thử nghiệm với cải thiện mô hình dự báo tổng hợp động lực, thống kê, tương tự (DSAEF_LTP) cho lượng mưa bão đổ bộ trên đất liền ở Nam Trung Quốc. Mô hình DSAEF_LTP với các vùng tương tự mới và các sơ đồ tổng hợp mới đã chạy thử nghiệm dự báo mưa bằng bốn cấu hình khác nhau: DSAEF_LTP_1, theo dõi bão, cường độ và mưa bão đổ bộ; DSAEF_LTP_2 được tạo ra từ việc thêm năm sơ đồ dự báo tổng hợp mới vào DSAEF_LTP_1; DSAEF_LTP_3, năm vùng tương tự mới được thêm vào; DSAEF_LTP_4, các lược đồ dự báo tổng hợp và các vùng tương tự được thêm vào. Kết quả đối với lượng mưa tích lũy ≥100mm, hiệu suất dự báo của mô hình DSAEF_LTP cao hơn hoặc thấp hơn một chút so với lượng mưa dự báo từ mô hình động lực toàn cầu ECMWF, GFS, CMA - GFS và mô hình trung bình CMA-SH9; với việc bổ sung các vùng tương tự mới vào mô hình (tức là DSAEF_LTP_3) dự báo hiệu suất của mô hình DSAEF_LTP cho lượng mưa tích lũy ≥250mm, ≥100mm được cải thiện, điểm đe dọa lượng mưa ≥250mm, ≥100mm tăng từ 0,30 lên 0,34. Ở Việt Nam Vấn đề về đánh giá dự báo mưa lớn từ mô hình ở Việt Nam cũng được một số tác giả quan tâm, tiêu biểu là Nghiên cứu của tác giả Đỗ Huy Dương (2005) [5], về Đánh giá mô hình WRF trong việc mô phỏng mưa lớn ở Việt Nam.
Bằng việc phân tích các chỉ số: khả năng hiện tượng được phát hiện, độ lệch tần suất và độ chính xác diện mưa cho thấy mô hình mô phỏng được hiện tượng xuất hiện với xác suất trên 80% trong khoảng thời gian dự báo từ 02 đến 04 ngày cho tất cả các ngưỡng mưa; dự báo có chất lượng tốt ở ngưỡng mưa từ 10-30mm (tương ứng cấp mưa vừa, mưa lớn) đối với thời gian dự báo từ 03 tới 04 ngày. Theo tác giả Chu Thị Thu Hường (2006) [6], với việc lựa chọn mô hình thời tiết phân giải cao WRF để dự báo thử nghiệm mưa lớn ở Trung bộ với thời gian đến 03 ngày. Các sơ đồ tham số hóa được lựa chọn và thiết lập độc lập là tham số Kain Fritsch (KF) và Betts Miller Janjic (BMJ) dùng làm thông số cho ba lưới lồng trong mô hình và chạy thử nghiệm mô phỏng đối với 05 đợt mưa lớn vào các năm 2004, 2005 đặc trưng cho một số dạng hình thế thời tiết ảnh hưởng khác nhau. Kết quả đạt được là cả hai sơ đồ lượng mưa dự báo của mô hình đều thấp hơn quan trắc; sơ đồ KF thường cho diện mưa lớn hơn quan trắc và sơ đồ BMJ, song về vùng mưa lại có hướng lệch ra phía biển; đối với sơ đồ BMJ cho kết quả dự báo tốt hơn về diện mưa, vùng mưa so với dùng sơ đồ KF.
Hoàng Đức Cường và cộng sự (2008) [4], đã nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa lớn ở Việt Nam bằng mô hình MM5 với việc chạy ba sơ đồ tham số hóa đối lưu khác nhau: Grell, Kuo và Betts Miller để dự báo mưa lớn cho Việt Nam. Từ việc đánh giá mô hình thông qua tính toán các chỉ số: CSI (điểm số thành công), RMSE (sai số bình phương trung bình), ME (sai số trung bình) và MAE (sai số trung bình tuyệt đối), nhóm tác giả chỉ ra rằng mô hình chạy với sơ đồ tham số hóa đối lưu Grell và Betts Miller thì cho kết quả không tốt bằng sơ đồ Kuo. Mô hình MM5 dự báo thiên cao với sơ đồ đối lưu Kuo và Betts Miller; ngược lại thiên thấp với sơ đồ đối lưu Grell. Hệ số tương quan đạt mức khá (0.
Mô hình MM5 12 thuộc phiên bản đầu nên còn có nhược điểm và hiện nay đã được thay thế bằng phiên bản mô hình WRF với nhiều cải tiến, nhiều tham số hóa vật lý được lựa chọn trong mô hình. Theo Nguyễn Thị Thanh (2010) [12], với Nghiên cứu đồng hóa số liệu vệ tinh MODIS bằng phương pháp biến phân ba chiều dùng làm số liệu đầu vào cho mô hình WRF để dự báo mưa lớn ở khu vực trung bộ. Mô hình WRF chạy thử nghiệm cho các đợt mưa lớn trong năm 2007 và 2008 với hai miền tính. Qua phân tích, đánh giá tác giả kết luận việc đồng hóa số liệu vệ tinh MODIS đã cải thiện đáng kể độ chính xác về lượng mưa và tâm mưa ở hạn dự báo 30 giờ đầu so với không đồng hóa số liệu.