NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG DỰ BÁO MƯA LỚN Ở NAM BỘ DO ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỄU ĐỘNG GIÓ ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH WRF

Nghiên cứu dự báo mưa lớn Nam Bộ sử dụng mô hình WRF, tập trung vào ảnh hưởng của nhiễu động gió đông. Phân tích chuyên sâu, kết quả và ứng dụng.

• Tác giả: Phùng Thị Mỹ Linh
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Văn Thăng
• Trường học: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
• Chuyên ngành: Khí tượng học
• Đề tài: Nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn ở Nam Bộ do ảnh hưởng của nhiễu động gió Đông bằng mô hình WRF
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung về nhiễu động trong đới gió Đông
• 1.2. Các nghiên cứu về nhiễu động trong đới gió đông cho khu vực Nam bộ
• 1.3. Tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về dự báo mưa định lượng
• 1.4. Nghiên cứu về các hình thế gây mưa lớn
• 1.5. Nghiên cứu đánh giá khả năng dự báo mưa lớn bằng mô hình số trị
• 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Phương pháp
• 2.2. Phương pháp sử dụng mô hình số trị
• 2.3. Phương pháp phân tích synop
• 2.4. Phương pháp đánh giá chất lượng dự báo
• 2.4.1. Đánh giá sai số trung bình
• 2.4.2. Đánh giá dự báo pha
• 2.5. Phương pháp tính vận tải ẩm trong khí quyển
• 2.6. Thiết kế thí nghiệm
• 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Kết quả đánh giá kỹ năng dự báo của 40 phương án
• 3.2. Kết quả đánh giá kỹ năng dự báo cho các đợt mưa lớn do nhiễu động trong đới gió Đông cho khu vực Nam Bộ
• 3.3. Đánh giá sai số trung bình
• 3.4. Đánh giá dự báo pha
• 3.5. Phân tích cơ chế gây mưa lớn 29-30/11/2021 ở Nam Bộ
• 3.5.1. Cơ chế gây mưa lớn theo trường tái phân tích
• 3.5.2. Hình thế dưới mực thấp
• 3.5.3. Hình thế các mực tầng cao
• 3.5.4. Cơ chế gây mưa lớn theo kết quả mô phỏng của WRF
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Dự Báo Mưa Lớn Nam Bộ 55 ký tự

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và đô thị hóa nhanh chóng, việc dự báo mưa lớn ở khu vực Nam Bộ trở nên vô cùng quan trọng. Mưa lớn gây ra nhiều tác động tiêu cực đến đời sống, kinh tế - xã hội và môi trường. Việc dự báo định lượng mưa bằng các mô hình số trị vẫn là một thách thức, đặc biệt là ở khu vực có địa hình phức tạp như Nam Bộ. Nam Bộ, với đặc thù là vùng đồng bằng châu thổ thấp, dễ bị ngập úng khi mưa lớn kết hợp với triều cường và lũ. Các hồ thủy lợi lớn như Dầu Tiếng, Trị An và Phước Hòa đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết lũ, nhưng cũng đòi hỏi dự báo chính xác để vận hành hiệu quả. Các hình thế synop gây mưa lớn ở Nam Bộ bao gồm Bão, áp thấp nhiệt đới, Gió mùa tây nam, Rãnh áp thấp và các tổ hợp của chúng. Nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn trái mùa, do ảnh hưởng của nhiễu động gió Đông, là một bài toán khó, đòi hỏi sự đầu tư và nghiên cứu sâu rộng. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn ở Nam Bộ, do ảnh hưởng của nhiễu động gió Đông, sử dụng mô hình WRF, nhằm góp phần nâng cao khả năng cảnh báo và giảm thiểu tác hại do mưa lớn gây ra.

1.1. Vai trò của dự báo mưa lớn trong phòng chống thiên tai

Dự báo mưa lớn đóng vai trò then chốt trong việc phòng chống thiên tai ở Nam Bộ. Dự báo chính xác giúp chính quyền và người dân có thời gian chuẩn bị, ứng phó và giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Dự báo cũng giúp các nhà quản lý vận hành các hồ chứa một cách an toàn và hiệu quả, điều tiết lũ và cung cấp nước cho sản xuất và sinh hoạt. Bên cạnh đó, dự báo mưa còn hỗ trợ trong các quyết định quy hoạch và xây dựng cơ sở hạ tầng, đảm bảo khả năng chống chịu với các hiện tượng thời tiết cực đoan.

1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến mưa lớn tại khu vực Nam Bộ

Mưa lớn ở Nam Bộ chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm Gió mùa, Rãnh áp thấp, và đặc biệt là nhiễu động gió Đông. Nhiễu động gió Đông có thể tương tác với các hệ thống thời tiết khác, làm tăng cường lượng mưa và mở rộng phạm vi ảnh hưởng. Ngoài ra, địa hình đồng bằng thấp và mạng lưới sông ngòi chằng chịt cũng góp phần làm tăng nguy cơ ngập úng khi có mưa lớn. Biến đổi khí hậu cũng làm gia tăng tần suất và cường độ của các đợt mưa lớn, đặt ra những thách thức mới cho công tác dự báo và phòng chống.

II. Thách Thức Dự Báo Mưa Lớn Do Nhiễu Động Gió Đông 59 ký tự

Việc dự báo mưa lớn do ảnh hưởng của nhiễu động gió Đông ở Nam Bộ là một thách thức lớn. Các nghiên cứu về hình thế thời tiết gây mưa lớn trái mùa còn hạn chế. Mô hình WRF, mặc dù là một công cụ mạnh mẽ, vẫn có những hạn chế trong việc mô phỏng chính xác các quá trình vật lý và động lực học phức tạp liên quan đến nhiễu động gió Đông. Sai số dự báo có thể phát sinh từ nhiều nguồn, bao gồm độ phân giải của mô hình, chất lượng dữ liệu đầu vào và sự không chắc chắn trong các tham số vật lý. Để cải thiện độ chính xác của dự báo, cần có sự kết hợp giữa các phương pháp dự báo synop, dự báo số trị và dự báo thống kê. Ngoài ra, cần tăng cường hợp tác giữa các nhà khoa học, dự báo viên và các nhà quản lý để chia sẻ thông tin và kinh nghiệm, nâng cao năng lực dự báo và ứng phó với mưa lớn.

2.1. Hạn chế của mô hình WRF trong dự báo mưa lớn cục bộ

Mặc dù mô hình WRF là một công cụ dự báo mạnh mẽ, nó vẫn có những hạn chế nhất định trong việc dự báo mưa lớn cục bộ, đặc biệt là ở khu vực có địa hình phức tạp. Độ phân giải của mô hình có thể không đủ để mô phỏng chính xác các quá trình đối lưu và tương tác giữa địa hình và dòng chảy. Sai số trong các tham số vật lý và sơ đồ tham số hóa cũng có thể dẫn đến sai số dự báo. Do đó, cần có các nghiên cứu sâu hơn để cải thiện khả năng mô phỏng của mô hình WRF đối với các hiện tượng mưa lớn cục bộ.

2.2. Thiếu dữ liệu quan trắc chi tiết về nhiễu động gió Đông

Việc thiếu dữ liệu quan trắc chi tiết về nhiễu động gió Đông là một trở ngại lớn trong việc dự báo mưa lớn do ảnh hưởng của hiện tượng này. Các trạm quan trắc khí tượng hiện tại có thể không đủ dày đặc để ghi nhận đầy đủ các đặc điểm của nhiễu động gió Đông, đặc biệt là ở các khu vực xa bờ. Việc sử dụng dữ liệu vệ tinh và radar thời tiết có thể giúp bổ sung thông tin, nhưng cần có các phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả để trích xuất thông tin hữu ích. Đầu tư vào việc nâng cấp và mở rộng mạng lưới quan trắc là cần thiết để cải thiện khả năng theo dõi và dự báo nhiễu động gió Đông.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Dự Báo Mưa Lớn Bằng WRF 54 ký tự

Nghiên cứu này sử dụng mô hình WRF để mô phỏng thời tiết và dự báo mưa lớn ở Nam Bộ. Dữ liệu đầu vào cho mô hình bao gồm dữ liệu thời tiết từ các trạm quan trắc và dữ liệu tái phân tích từ các trung tâm dự báo toàn cầu. Các thí nghiệm mô phỏng được thiết kế để đánh giá ảnh hưởng của nhiễu động gió Đông đến sự hình thành mưa lớn. Phương pháp phân tích synop được sử dụng để xác định các hình thế thời tiết liên quan đến các đợt mưa lớn. Phương pháp đánh giá chất lượng dự báo được sử dụng để so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu quan trắc và đánh giá độ chính xác dự báo của mô hình WRF. Các chỉ số đánh giá bao gồm sai số trung bình, đánh giá dự báo pha và phương pháp tính vận tải ẩm trong khí quyển. Thiết kế thí nghiệm bao gồm việc lựa chọn các sơ đồ vật lý phù hợp và cấu hình mô hình tối ưu.

3.1. Thiết lập và cấu hình mô hình WRF cho khu vực Nam Bộ

Việc thiết lập và cấu hình mô hình WRF cho khu vực Nam Bộ đòi hỏi sự lựa chọn cẩn thận các tham số và sơ đồ vật lý phù hợp với điều kiện địa phương. Cần xem xét các yếu tố như độ phân giải của mô hình, miền tính toán, sơ đồ tham số hóa đối lưu, sơ đồ lớp biên và sơ đồ vi vật lý mây. Việc tối ưu hóa cấu hình mô hình có thể cải thiện đáng kể độ chính xác dự báo và khả năng mô phỏng thời tiết.

3.2. Phương pháp đánh giá độ tin cậy của dự báo mưa lớn WRF

Để đánh giá độ tin cậy của dự báo mưa lớn từ mô hình WRF, cần sử dụng các phương pháp đánh giá phù hợp. Các chỉ số thống kê như sai số trung bình (ME), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) và sai số căn quân phương (RMSE) có thể được sử dụng để đánh giá độ lệch giữa dự báo và quan trắc. Ngoài ra, cần đánh giá khả năng của mô hình trong việc dự báo đúng thời điểm và vị trí xảy ra mưa lớn (đánh giá dự báo pha). Việc sử dụng các biểu đồ phân tán và các phương pháp trực quan hóa dữ liệu khác cũng có thể giúp đánh giá chất lượng dự báo.

3.3. Phân tích synop các hình thế thời tiết gây mưa lớn

Phân tích synop là một phương pháp quan trọng để hiểu rõ các hình thế thời tiết gây mưa lớn ở Nam Bộ. Bằng cách phân tích các bản đồ thời tiết, dữ liệu quan trắc và dữ liệu vệ tinh, có thể xác định được các yếu tố synop quan trọng như vị trí và cường độ của các rãnh áp thấp, gió mùa và nhiễu động gió Đông. Phân tích synop giúp cung cấp thông tin bối cảnh cho việc giải thích kết quả mô phỏng từ mô hình WRF và cải thiện khả năng dự báo thời tiết.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Dự Báo Mưa Lớn Từ Mô Hình WRF 58 ký tự

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình WRF có khả năng dự báo mưa lớn ở Nam Bộ, nhưng độ chính xác dự báo còn hạn chế. Mô hình có xu hướng đánh giá thấp lượng mưa trong các đợt mưa lớn cục bộ. Nhiễu động gió Đông có tác động đáng kể đến sự hình thành mưa lớn, nhưng việc mô phỏng chính xác tác động này vẫn là một thách thức. Phân tích cơ chế gây mưa lớn cho thấy sự tương tác giữa nhiễu động gió Đông và các hệ thống thời tiết khác đóng vai trò quan trọng. Cần có các nghiên cứu sâu hơn để cải thiện khả năng của mô hình WRF trong việc mô phỏng các quá trình vật lý và động lực học liên quan đến nhiễu động gió Đông và mưa lớn.

4.1. Đánh giá sai số dự báo mưa lớn của mô hình WRF

Việc đánh giá sai số trong dự báo mưa lớn của mô hình WRF rất quan trọng để hiểu rõ các hạn chế của mô hình và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Các sai số có thể phát sinh từ nhiều nguồn, bao gồm sai số trong dữ liệu đầu vào, sai số trong các tham số vật lý và sai số do độ phân giải của mô hình. Việc phân tích các sai số theo không gian và thời gian có thể giúp xác định các vùng và thời điểm mà mô hình có xu hướng hoạt động kém hiệu quả nhất.

4.2. Phân tích cơ chế gây mưa lớn do nhiễu động gió Đông

Phân tích cơ chế gây mưa lớn do nhiễu động gió Đông giúp hiểu rõ vai trò của hiện tượng này trong hệ thống thời tiết của Nam Bộ. Nhiễu động gió Đông có thể tạo ra các vùng hội tụ và nâng ẩm, tạo điều kiện cho sự phát triển của mây và mưa. Sự tương tác giữa nhiễu động gió Đông và các hệ thống thời tiết khác, chẳng hạn như rãnh áp thấp hoặc gió mùa, có thể làm tăng cường lượng mưa và mở rộng phạm vi ảnh hưởng.

V. Ứng Dụng Dự Báo WRF vào Phòng Chống Thiên Tai 51 ký tự

Ứng dụng dự báo mưa từ mô hình WRF có vai trò quan trọng trong công tác phòng chống thiên tai ở Nam Bộ. Dự báo chính xác và kịp thời giúp các nhà quản lý và cộng đồng có thời gian chuẩn bị và ứng phó với các tình huống khẩn cấp. Thông tin dự báo có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định về việc sơ tán dân cư, đóng cửa các tuyến đường và chuẩn bị các nguồn lực cứu trợ. Ngoài ra, dự báo mưa cũng có thể được sử dụng để vận hành các hồ chứa một cách an toàn và hiệu quả, giảm thiểu nguy cơ ngập lụt.

5.1. Cung cấp thông tin dự báo mưa chi tiết cho cộng đồng

Việc cung cấp thông tin dự báo mưa chi tiết và dễ hiểu cho cộng đồng là rất quan trọng để nâng cao nhận thức và khả năng ứng phó với thiên tai. Thông tin dự báo cần bao gồm thời gian, địa điểm và cường độ mưa dự kiến, cũng như các khuyến cáo về các biện pháp phòng ngừa và ứng phó. Thông tin có thể được truyền tải thông qua nhiều kênh khác nhau, bao gồm các phương tiện truyền thông, trang web của chính phủ và các ứng dụng di động.

5.2. Hỗ trợ ra quyết định trong quản lý hồ chứa và phòng lũ

Thông tin dự báo mưa từ mô hình WRF có thể hỗ trợ ra quyết định trong việc quản lý các hồ chứa và phòng lũ. Các nhà quản lý hồ chứa có thể sử dụng thông tin dự báo để điều chỉnh mực nước trong hồ và xả lũ một cách an toàn, giảm thiểu nguy cơ ngập lụt ở hạ lưu. Các cơ quan phòng chống thiên tai có thể sử dụng thông tin dự báo để chuẩn bị các nguồn lực và triển khai các biện pháp ứng phó khẩn cấp.

VI. Tương Lai Nghiên Cứu và Cải Tiến Mô Hình WRF 50 ký tự

Nghiên cứu về dự báo mưa lớn bằng mô hình WRF ở Nam Bộ cần tiếp tục được đầu tư và phát triển. Cần có các nghiên cứu sâu hơn để cải thiện khả năng mô phỏng của mô hình đối với các quá trình vật lý và động lực học liên quan đến nhiễu động gió Đông và mưa lớn. Việc sử dụng các kỹ thuật máy học và trí tuệ nhân tạo có thể giúp cải thiện độ chính xác dự báo và phát hiện các mẫu hình thời tiết phức tạp. Ngoài ra, cần tăng cường hợp tác giữa các nhà khoa học, dự báo viên và các nhà quản lý để chia sẻ thông tin và kinh nghiệm, nâng cao năng lực phòng chống thiên tai.

6.1. Phát triển các thuật toán máy học để cải thiện độ chính xác

Sử dụng các thuật toán máy học có tiềm năng lớn trong việc cải thiện độ chính xác dự báo mưa lớn. Các thuật toán này có thể học hỏi từ dữ liệu quan trắc và dữ liệu mô phỏng để phát hiện các mối quan hệ phức tạp và cải thiện khả năng dự đoán. Các thuật toán máy học có thể được sử dụng để điều chỉnh các tham số vật lý trong mô hình WRF hoặc để xây dựng các mô hình thống kê để hiệu chỉnh kết quả dự báo.

6.2. Tăng cường hợp tác và chia sẻ dữ liệu giữa các bên liên quan

Sự hợp tác và chia sẻ dữ liệu giữa các nhà khoa học, dự báo viên và các nhà quản lý là rất quan trọng để thúc đẩy sự tiến bộ trong nghiên cứu và dự báo mưa lớn. Việc chia sẻ dữ liệu quan trắc, dữ liệu mô phỏng và kinh nghiệm có thể giúp cải thiện hiểu biết về các quá trình thời tiết phức tạp và nâng cao hiệu quả của công tác phòng chống thiên tai.

Nội dung chính

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.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1. Tổng quan chung về nhiễu động trong đới gió Đông 1. Nhiễu động trong đới gió Đông là gì Trong mùa gió mùa tây nam, trên các tầng cao từ 5000 m trở lên, thậm chí có lúc từ 3000m, là lớp gió đông khống chế (của áp cao cận nhiệt đới), trong phần phía Nam của đới gió đông này có nhiễu động dạng sóng, khi dạng sóng rõ rệt, các nhiễu động này có độ xoáy càng rõ nét, cường độ tăng lên, với phạm vi nhiễu động khoảng 200-300km, theo đới gió đông di chuyển từ phía biển vào đất liền. Sóng đông này di chuyển từ đông sang tây, theo dòng dẫn (Áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương) của trường đường dòng trên cao, tốc độ sóng đông tùy vào dòng dẫn này.

Khi vào đất liền thường gây nên thời tiết xấu phía trước trục rãnh, mưa không kể ngày đêm, có khi mưa to đến rất to và thời gian mưa không kéo dài quá 2 ngày [Lê Thị Xuân Lan, 2004]. Theo Nguyễn Thị Hiền Thuận, 2011 [17] Mùa hè, trên khu vực Đông Nam Á, tầng thấp của khí quyển do gió Tây xích đạo hoặc gió Tây Nam khống chế, lớp gió này có thể lên đến độ cao khoảng 5000m. Ở bên trên của lớp gió Tây này là lớp gió Đông nhiệt đới. Cũng giống như trong đới gió Tây ở vùng vĩ độ trung bình, trong lớp gió Đông nhiệt đới khống chế khu vực Đông Nam Á có thể xuất hiện các nhiễu động sóng ảnh hưởng đến thời tiết khu vực.

Các nhiễu động sóng trong đới gió Đông được gọi là sóng Đông. Sóng Đông di chuyển từ Đông sang Tây theo trường gió Đông nhiệt đới, ở phía trước trục sóng Đông là khu vực thời tiết tốt, khu vực ở sau trục là thời tiết xấu. Khi trục sóng Đông đi qua thời tiết xấu cũng kết thúc nhanh chóng. Nói chung, thời gian kéo dài của 1 đợt sóng Đông thường chỉ vài giờ.

Ở khu vực Nam Bộ, thời tiết của sóng Đông thường là mưa vào gần sáng, lượng mưa khoảng 15-30mm Theo Trần Gia Khánh [5]. Về mùa hè, khi áp cao Tây Thái Bình Dương di chuyển lên phía bắc, trục áp cap ở khoảng 25°-27°N, toàn bộ vùng phía bắc Biển Đông là đới gió đông nhiệt đới thuộc dìa phía Nam của áp cao cận nhiệt đới tây Thái Bình Dương, khi áp cao Thái Bình Dương có cường độ mạnh lên, trên đới gió đông xuất hiện nhiễu động dạng sóng, khi nhiễu động này trong quá trình di chuyển về phía tây thì mạnh lên và sóng đông hình thành. 8 Như vậy, có thể hiểu rằng, nhiễu động trong đới gió đông là nhiễu động trong phần rìa phía nam của áp cao cận nhiệt Thái Bình Dương, khi nhiễu động này mạnh lên dị thường xuất hiện các nhiễu động dạng sóng được gọi là sóng Đông. Sóng đông là nhiễu động trong đới gió đông.

Sóng đông dịch chuyển chậm từ từ phía đông về phía tây, tạo nên khu vực thời tiết tốt phía đầu sóng (phía tây trục sóng và khu vực tăng cường đối lưu gây nên thời tiết xấu ở đuôi sóng (phía đông trục sóng). Riehl (1954) là người đầu tiên phát hiện ra sự dịch chuyển của nhiễu động này với ảnh hưởng đối với hoạt động của đối lưu và đối với độ dày của lớp ẩm. Trên hình là sơ đồ trường đường dòng vào thời kỳ sóng đông đi qua ở Portorico nơi lần đầu tiên phát hiện ra loại hình thời tiết này [Trần Công Minh, 2003]. Nếu coi đầu sóng là ở phía tây và đuôi sóng ở phía đông (theo hướng dịch chuyển từ đông sang tây) thì khi đầu sóng tới biến áp âm, khí áp giảm, sau khi trục sống đi qua địa phương biến áp dương, khí áp tăng lên.

Theo hướng di chuyển từ đông sang tây ở phía đầu sóng (phía tây) thời tiết tốt, ở phía đuôi sóng (phía đông) thời tiết xấu. Trên mô hình sóng đông với biên độ khoảng 15° kinh độ, tốc độ di chuyển sang phía tây là 6m/s, trên trục sóng gió mặt đất yếu, lên trên cao khoảng 3000 – 6000m, tốc độ di chuyển lớn hơn, sự khác biệt khí áp giữa sống và rãnh khoảng 2 mb. 1: Mô hình sóng đông với đường dòng ở mực 3-5km (đường liền), đường đẳng áp mặt đất và trục rãnh trên cao và trục rãnh tại mặt đất (Riehl, 1948) 9 Trên hình 1.1 là mặt cắt ngang qua sóng đông trong đó các đường đẳng áp mặt đất với dạng sóng và trục ở phía tây hơn là sóng và trục ở phía đông như vậy là theo chiều cao sóng đông nghiêng về phía đông với trục sóng ở mặt đất đi trước và trục sóng ở trên cao chuyển động tới sau. Sóng đông ở Nam Bộ trên bản đồ đường dòng trên bản đồ hình thế khí áp tuyệt đối AT500 (mực 5km) ngày 16-18/12/2000 (b); ảnh mây vệ tinh ngày 17/12/2000 (a) [7].

Sóng đông đôi khi quan trắc được ở miền Bắc Việt Nam và ở miền Trung và Nam Việt Nam thấy thường xuyên hơn. Mùa thu (tháng 9) sóng đông hình thành ở rìa cao áp cận nhiệt đới có trục ở 25 – 27°N khi áp cao mạnh trong đới gió đông có nhiễu động dạng sóng. Tốc độ di chuyển của sóng đông ở Bắc Biển Đông khoảng 20km/h. Trong tháng 12/2000 sóng đông hoạt động trong các ngày từ 16 – 18 gây lượng mưa lớn (200 – 300mm).

Trên ảnh mây vệ tinh thị phổ hoạt động đối lưu mạnh thể hiện là một khối mây tích gần tròn không tạo thành dải nên có thể phân biệt với mây trong bão. Từ các phân tích trên, trong khuôn khổ luận văn này coi nhiễu động trong đới gió đông là nhiễu động dạng sóng từ rìa phía Nam của Áp cao cận nhiệt đới tây Thái Bình Dương. Các nghiên cứu về nhiễu động trong đới gió đông cho khu vực Nam bộ Trong khuôn khổ luận văn, kế thừa bộ số liệu các mưa lớn trong thời kỳ 2012-2016, cụ thể trên khu vực Nam Bộ đã xảy ra 33 đợt mưa vừa, mưa to diện rộng (mưa lớn diện rộng) trong đó bao gồm cả các đợt mưa trái mùa (Bảng 1. Đặc trưng các đợt mưa điển hình và trái mùa ở Nam Bộ thời kỳ 2012-2016 [16].

Ngày Khu vực Cấp mưa Nguyên nhân TT Tháng mưa Bão số 1 (Pakhar - 1201) suy Đông Nam Mưa to đến 1 1 – 2/4/2012 yếu thành áp thấp nhiệt đới Bộ rất to (ATNĐ) đổ bộ Vũng Tàu Mưa vừa, 2 11-12/7/2012 Nam Bộ Gió mùa Tây Nam (SW) mưa to Mưa vừa, Bão số 7 (Gaeni - 1220) suy mưa to, có 3 5 - 6/10/2012 Nam Bộ yếu thành ATNĐ đổ bộ vào nơi mưa rất Phú Yên + Gió mùa Tây Nam to Rãnh áp thấp qua Trung Trung Mưa vừa, 4 12 - 17/6/2013 Nam Bộ Bộ nối với vùng thấp ở Hoàng mưa to Sa + Gió mùa Tây Nam mạnh Đông Nam Mưa vừa, 5 15 - 17/7/2013 Gió mùa SW mạnh Bộ mưa to Rãnh áp thấp chạy dọc ven Đông Mưa vừa, biển Trung Bộ nối với ATNĐ 6 19 - 24/7/2013 Nam Bộ mưa to (18-20/7) trên khu vực Hoàng Sa + Gió mùa SW mạnh Đông Nam Mưa vừa, Gió mùa SW mạnh + Hoạt 9 - 13/8/2013 7 Bộ mưa to, có động của ATNĐ ở giữa Biển 11 - 13/8/2013 Tây Nam Bộ nơi rất to Đông (10-12/8) Mưa vừa, ITCZ qua Trung Trung Bộ + 8 9 – 14/9/2013 Nam Bộ mưa to Gió mùa SW mạnh Mưa vừa, 9 20 – 23/9/2013 Nam Bộ Gió mùa SW mạnh. mưa to Đông Nam Mưa vừa, ITCZ qua Trung Trung Bộ + 10 26 – 28/9/2013 Bộ mưa to Gió mùa SW mạnh Mưa vừa, 11 6– 7/11/2013 Nam Bộ có nơi mưa ATNĐ + Nhiễu động gió Đông to Mưa vừa, Đông Nam mưa to, có 12 21 – 24/6/2014 Gió mùa Tây Nam mạnh Bộ nơi mưa rất to Đông Nam Mưa vừa, 13 28 - 30/6/2014 Gió mùa Tây Nam mạnh Bộ mưa to 11 Ngày Khu vực Cấp mưa Nguyên nhân TT Tháng mưa Mưa vừa, Đông Nam 14 4 - 8/7/2014 mưa to, có Gió mùa Tây Nam mạnh Bộ nơi rất to Mưa vừa, ITCZ qua Nam Trung Bộ + 15 13 – 14/7/2014 Nam Bộ mưa to Gió SW mạnh Mưa vừa, Đông Nam 16 21 – 23/7/2014 mưa to, có Gió mùa Tây Nam mạnh Bộ nơi rất to Đông Nam Mưa vừa, ITCZ + vùng áp thấp ở Hoàng 17 28 – 31/7/2014 Bộ mưa to Sa+ gió mùa Tây Nam mạnh ITCZ qua khu vực giữa Biển Đông Nam Mưa to, có Đông nối với vùng áp thấp 18 10 – 14/9/2014 Bộ nơi rất to phía Nam Hoàng Sa + Gió mùa SW mạnh. Mưa vừa, 19 15 – 16/9/2014 Tây Nam Bộ có nơi mưa Gió mùa SW mạnh. to Mưa vừa, Rãnh áp thấp qua phía Nam Cà 20 3 – 4/11/2014 Tây Nam Bộ mưa to Mau + Nhiễu động gió Đông Mưa vừa, 21 15-16/6/2015 Nam Bộ có nơi mưa Rãnh áp thấp qua Nam Bộ to Gió mùa Tây Nam mạnh + Mưa vừa, 22 20 – 21/6/2015 Nam Bộ Bão số 1-Kujira (1508) ở Nam mưa to Hoàng Sa Đông Nam Mưa vừa, 23 7 – 10/7/2015 Gió mùa SW mạnh Bộ mưa to Mưa vừa, Đông Nam 24 8 – 9/8/2015 có nơi mưa Gió mùa SW mạnh Bộ to Mưa vừa, Rãnh thấp qua Nam Trung Bộ 25 8 – 9/9/2015 Nam Bộ mưa to + Gió mùa SW mạnh Bão số 3-Vamco (1519) đổ bộ Mưa vừa, 26 12 – 17/9/2015 Nam Bộ Q.Ngãi (13-15/9) + mưa to Gió mùa SW mạnh Mưa vừa, Nhiễu động gió Đông + xoáy 27 5 -6/11/2015 Tây Nam Bộ mưa to thấp ở vịnh Thái Lan Mưa vừa, Đông Nam Rãnh áp thấp qua Trung Trung 28 26 – 27/6/2016 có nơi mưa Bộ Bộ + Gió mùa Tây Nam mạnh to 12 Ngày Khu vực Cấp mưa Nguyên nhân TT Tháng mưa Đông Nam Mưa vừa, 29 1 - 3/8/2016 Gió mùa SW hoạt động mạnh Bộ mưa to Mưa vừa, Gió mùa Tây Nam mạnh + 30 11-12/9/2016 Nam Bộ có nơi mưa Bão số 4 – Rai (1615) đổ bộ to Q.