Tổng quan nghiên cứu

Mưa lớn là hiện tượng thời tiết cực đoan có ảnh hưởng sâu rộng đến đời sống con người, kinh tế - xã hội và môi trường, đặc biệt tại khu vực Nam Bộ Việt Nam. Theo thống kê từ năm 2012 đến 2016, khu vực này đã ghi nhận khoảng 33 đợt mưa lớn diện rộng, trong đó có nhiều đợt mưa trái mùa gây thiệt hại nghiêm trọng. Nam Bộ là vùng đồng bằng châu thổ thấp với tốc độ đô thị hóa nhanh nhưng cơ sở hạ tầng thoát nước chưa đáp ứng kịp, dẫn đến nguy cơ ngập úng cao khi xảy ra mưa lớn kết hợp triều cường và lũ. Mưa lớn ở Nam Bộ thường liên quan đến các hình thế thời tiết phức tạp như gió mùa Tây Nam, áp thấp nhiệt đới, rãnh áp thấp, dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ) và đặc biệt là nhiễu động trong đới gió Đông.

Mục tiêu nghiên cứu là phân tích cơ chế gây mưa lớn trái mùa do ảnh hưởng của nhiễu động trong đới gió Đông, đồng thời đánh giá khả năng dự báo mưa lớn bằng mô hình số trị WRF (Weather Research and Forecasting) cho khu vực Nam Bộ. Nghiên cứu tập trung vào giai đoạn 2012-2021, sử dụng số liệu quan trắc từ 17 trạm khí tượng và dữ liệu tái phân tích ERA Interim, nhằm nâng cao độ chính xác dự báo mưa lớn, góp phần giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện công tác dự báo, cảnh báo mưa lớn trái mùa, hỗ trợ công tác phòng chống thiên tai và phát triển kinh tế - xã hội bền vững tại Nam Bộ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết về nhiễu động trong đới gió Đông, một dạng sóng đông di chuyển từ đông sang tây trong phần rìa phía nam của áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương. Sóng đông có phạm vi khoảng 200-300 km, gây mưa lớn không kéo dài quá 2 ngày, thường xuất hiện vào mùa gió mùa Tây Nam. Các khái niệm chính bao gồm:

  • Nhiễu động sóng đông (Eastward wave disturbances): Sóng di chuyển theo trường gió đông nhiệt đới, tạo ra khu vực thời tiết xấu phía sau trục sóng.
  • Hình thế synop: Các cấu trúc khí quyển như áp thấp nhiệt đới, rãnh áp thấp, gió mùa Tây Nam, ITCZ, và sự kết hợp của chúng ảnh hưởng đến cơ chế gây mưa lớn.
  • Mô hình WRF: Mô hình số trị dự báo thời tiết với khả năng mô phỏng chi tiết các quá trình vật lý khí quyển, bao gồm các sơ đồ tham số hóa đối lưu, vi vật lý mây và lớp biên hành tinh.
  • Chỉ số đánh giá dự báo: ME, MAE, RMSE, FBI, POD, FAR, CSI được sử dụng để đánh giá độ chính xác và kỹ năng dự báo của mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính gồm số liệu lượng mưa tích lũy 24h từ 17 trạm khí tượng Nam Bộ giai đoạn 2012-2021, dữ liệu mô hình toàn cầu GFS và FNL làm điều kiện ban đầu và biên cho mô hình WRF, cùng số liệu tái phân tích ERA Interim phục vụ phân tích hình thế synop.

Phương pháp nghiên cứu gồm:

  • Mô hình số trị WRF: Phiên bản 3.9 được cấu hình với hai miền lưới lồng nhau, độ phân giải 18-6 km cho thí nghiệm 1 và 9-3 km cho thí nghiệm 2. Các sơ đồ vật lý được thử nghiệm đa dạng gồm sơ đồ đối lưu Kain-Fritsch (với ba cơ chế kích hoạt), Betts-Miller-Janjic, Grell-Devenyi; sơ đồ vi vật lý mây Lin, Thompson, WSM5, WSM6; sơ đồ lớp biên hành tinh MYJ và YSU.
  • Phân tích synop: Sử dụng bản đồ synop các mực áp khác nhau kết hợp ảnh vệ tinh, radar và sản phẩm mô hình để xác định cơ chế gây mưa lớn.
  • Đánh giá chất lượng dự báo: Áp dụng các chỉ số ME, MAE, RMSE để đánh giá sai số trung bình; FBI, POD, FAR, CSI để đánh giá kỹ năng dự báo pha và diện mưa.
  • Thiết kế thí nghiệm: Thí nghiệm 1 đánh giá 40 cấu hình vật lý khác nhau trên 4 đợt mưa lớn giai đoạn 2012-2016; thí nghiệm 2 mô phỏng chi tiết đợt mưa lớn trái mùa 29-30/11/2021 với độ phân giải cao hơn để phân tích cơ chế gây mưa.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ 2012 đến 2021, tập trung phân tích các đợt mưa lớn điển hình và trái mùa, nhằm đánh giá khả năng dự báo và cơ chế gây mưa do nhiễu động trong đới gió Đông.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Khả năng dự báo mưa lớn của mô hình WRF: Qua đánh giá 40 cấu hình vật lý, mô hình WRF có xu hướng dự báo lượng mưa lớn hơn thực tế, với chỉ số FBI khoảng 1 hoặc cao hơn cho ngưỡng mưa 16-25 mm/24h trong hạn dự báo 24-48h. Sai số MAE dao động trong khoảng 7-15 mm, RMSE từ 10-20 mm, cho thấy độ chính xác tương đối nhưng vẫn còn sai số đáng kể.

  2. Ảnh hưởng của sơ đồ đối lưu: Sơ đồ Kain-Fritsch (KF) cho điểm kỹ năng dự báo cao nhất với POD đạt 0,5-0,7 ở ngưỡng 16 mm, CSI khoảng 0,3-0,4 cho hạn dự báo 24h, vượt trội hơn so với Betts-Miller-Janjic (BMJ) và Grell-Devenyi (GD). BMJ có điểm kỹ năng thấp nhất, chỉ khoảng 20% thành công ở ngưỡng mưa vừa.

  3. Ảnh hưởng của sơ đồ lớp biên hành tinh và vi vật lý mây: Sơ đồ MYJ kết hợp với KF và GD cải thiện điểm CSI lên 5-10% so với YSU. Sơ đồ vi vật lý mây Thompson (THP) cho kết quả dự báo khéo léo hơn, nâng cao điểm kỹ năng dự báo mưa lớn.

  4. Cơ chế gây mưa lớn trái mùa 29-30/11/2021: Mưa lớn do tương tác giữa rãnh thấp xích đạo và nhiễu động gió Đông, với lượng mưa đo được tại các trạm như Gành Hào (Bạc Liêu) 163 mm, Vị Thanh (Hậu Giang) 122 mm. Mô hình WRF tái tạo tốt các trường gió và hoàn lưu synop, phản ánh chính xác quá trình hình thành mưa lớn.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình WRF có khả năng mô phỏng và dự báo mưa lớn do nhiễu động trong đới gió Đông ở Nam Bộ với độ chính xác tương đối, tuy nhiên vẫn tồn tại xu hướng dự báo dư lượng mưa và diện mưa lớn hơn thực tế, đặc biệt ở hạn dự báo dài hơn 48 giờ. Điều này có thể do tính chất phức tạp của nhiễu động sóng đông và sự biến động mạnh của mưa lớn theo quy mô địa phương.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, mô hình WRF cũng được đánh giá cao trong việc mô phỏng các đợt mưa lớn liên quan đến gió mùa và bão, nhưng vẫn cần cải tiến các tham số vật lý để nâng cao độ chính xác. Việc lựa chọn sơ đồ đối lưu và lớp biên hành tinh phù hợp là yếu tố then chốt để cải thiện dự báo mưa lớn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh các chỉ số FBI, POD, FAR, CSI giữa các cấu hình sơ đồ vật lý, cũng như bảng thống kê sai số ME, MAE, RMSE cho từng hạn dự báo và ngưỡng mưa. Bản đồ phân bố lượng mưa quan trắc và mô phỏng cũng minh họa rõ nét khả năng tái tạo hiện tượng mưa lớn của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tối ưu hóa cấu hình mô hình WRF: Khuyến nghị sử dụng sơ đồ đối lưu Kain-Fritsch kết hợp với sơ đồ lớp biên hành tinh MYJ và vi vật lý mây Thompson để nâng cao độ chính xác dự báo mưa lớn trong phạm vi hạn dự báo 24-48 giờ. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng, chủ thể: Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu.

  2. Phát triển hệ thống dự báo tổ hợp: Áp dụng phương pháp dự báo tổ hợp dựa trên nhiều cấu hình vật lý để giảm thiểu sai số và tăng độ tin cậy dự báo. Thời gian thực hiện: 1-2 năm, chủ thể: Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia.

  3. Tăng cường đồng hóa số liệu: Kết hợp đồng hóa số liệu quan trắc truyền thống và phi truyền thống (vệ tinh, radar) để cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình, giảm sai số dự báo. Thời gian thực hiện: 1 năm, chủ thể: Các trung tâm quan trắc và nghiên cứu khí tượng.

  4. Nâng cao năng lực dự báo viên: Tổ chức đào tạo chuyên sâu về phân tích synop và vận hành mô hình số trị cho dự báo viên nhằm nâng cao kỹ năng dự báo mưa lớn trái mùa. Thời gian thực hiện: liên tục, chủ thể: Bộ môn Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, các trung tâm dự báo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Dự báo viên khí tượng thủy văn: Nâng cao kiến thức về cơ chế gây mưa lớn trái mùa và kỹ năng vận hành mô hình WRF, hỗ trợ cải thiện chất lượng dự báo mưa lớn tại Nam Bộ.

  2. Nhà nghiên cứu khí tượng: Cung cấp cơ sở dữ liệu, phương pháp và kết quả phân tích chi tiết về nhiễu động trong đới gió Đông, làm nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về dự báo mưa lớn.

  3. Cơ quan quản lý thiên tai và phòng chống lụt bão: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng các kịch bản cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại do mưa lớn gây ra, đặc biệt trong các đợt mưa trái mùa.

  4. Các nhà hoạch định chính sách phát triển đô thị và hạ tầng: Tham khảo để đánh giá rủi ro ngập úng do mưa lớn, từ đó thiết kế các giải pháp hạ tầng phù hợp với điều kiện khí hậu và biến đổi thời tiết tại Nam Bộ.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình WRF có ưu điểm gì trong dự báo mưa lớn?
    Mô hình WRF có tính tùy biến cao, cho phép mô phỏng chi tiết các quá trình vật lý khí quyển với nhiều sơ đồ tham số hóa khác nhau, giúp dự báo định lượng mưa lớn theo không gian và thời gian chính xác hơn so với phương pháp truyền thống.

  2. Tại sao dự báo mưa lớn ở Nam Bộ lại khó khăn?
    Do mưa lớn có tính ngẫu nhiên, biến động mạnh theo quy mô địa phương, kết hợp với đặc điểm địa hình đồng bằng châu thổ thấp và sự tương tác phức tạp của nhiều hình thế thời tiết như gió mùa, áp thấp nhiệt đới, nhiễu động sóng đông.

  3. Các chỉ số đánh giá dự báo như FBI, POD, FAR có ý nghĩa gì?
    FBI đánh giá tỷ lệ dự báo so với quan trắc, POD đo khả năng phát hiện đúng hiện tượng, FAR phản ánh tỷ lệ dự báo sai. Các chỉ số này giúp đánh giá kỹ năng và độ tin cậy của mô hình dự báo.

  4. Làm thế nào để cải thiện độ chính xác dự báo mưa lớn?
    Cải thiện bằng cách tối ưu cấu hình mô hình, sử dụng phương pháp dự báo tổ hợp, đồng hóa số liệu quan trắc đa nguồn và đào tạo dự báo viên nâng cao kỹ năng phân tích synop và vận hành mô hình.

  5. Nghiên cứu này có thể ứng dụng như thế nào trong thực tế?
    Kết quả giúp nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn trái mùa, hỗ trợ cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại thiên tai, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học cho các chính sách phát triển hạ tầng và quản lý rủi ro thiên tai tại Nam Bộ.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã phân tích và làm rõ cơ chế gây mưa lớn trái mùa do nhiễu động trong đới gió Đông kết hợp với các hình thế synop khác tại Nam Bộ trong giai đoạn 2012-2021.
  • Mô hình WRF với cấu hình phù hợp có khả năng dự báo mưa lớn với độ chính xác tương đối, tuy nhiên vẫn tồn tại xu hướng dự báo dư lượng mưa và diện mưa lớn hơn thực tế.
  • Sơ đồ đối lưu Kain-Fritsch, lớp biên hành tinh MYJ và vi vật lý mây Thompson được xác định là tổ hợp vật lý tối ưu cho dự báo mưa lớn tại khu vực nghiên cứu.
  • Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho việc nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn trái mùa, góp phần giảm thiểu thiệt hại thiên tai và hỗ trợ phát triển kinh tế - xã hội bền vững.
  • Các bước tiếp theo bao gồm tối ưu hóa mô hình, phát triển hệ thống dự báo tổ hợp, đồng hóa số liệu đa nguồn và đào tạo dự báo viên, nhằm nâng cao hiệu quả dự báo mưa lớn tại Nam Bộ.

Hành động tiếp theo: Các cơ quan khí tượng và phòng chống thiên tai nên áp dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến hệ thống dự báo, đồng thời tăng cường hợp tác nghiên cứu nhằm phát triển các giải pháp dự báo mưa lớn chính xác và kịp thời hơn.