Chương 1: Tổng quan. Trong chương này sẽ trình bày về các công trình nghiên cứu trong nước và nước ngoài về mưa lớn, trên cơ sở các tài liệu tham khảo thu thập được. Chương 2: Số liệu và phương pháp. Trong chương này trình bày các khái niệm cơ bản và chỉ tiêu về mưa lớn, sử dụng số liệu quan trắc tại trạm.
Nguồn số liệu đo mưa từ các trạm đo khí tượng, nguồn số liệu tái phân tích JRA25. Chương 3: Kết quả và phân tích. Trong chương này học viên đưa ra các kết quả tính toán và phân tích K- mean, để phân loại các nhóm hình thế gây mưa lớn ở miền Trung và Tây Nguyên Việt Nam. 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU MƢA LỚN Ở VIỆT NAM VÀ TRÊN THẾ GIỚI.
Hiện tượng mưa lớn trên khu vực miền Trung luôn được ghi nhận hàng năm với tần xuất trung bình 10 đợt/năm kéo dài từ tháng 5 cho đến tháng 12, với mức độ thiệt hại rất lớn kèm theo. Cho đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu trong nước tập trung cho hiện tượng này từ các thống kê hình thế synop, mô tả cơ chế sinh mưa lớn hoặc mô phỏng hay dự báo dựa trên mô hình. Mặc dù các kết quả nghiên cứu nói trên đã ít nhiều mang lại hiệu quả cho dự báo mưa nghiệp vụ, nhưng các nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở dự báo định tính cho trường hoặc định lượng cho điểm.Tình hình nghiên cứu trên thế giới. Trên thế giới mưa lớn đã được nghiên cứu từ rất lâu, Cavazos T (1999) cũng đã nghiên cứu về tình hình mưa tuyết lớn ở khu vực Nam Mỹ.
Nơi các cơn mưa tuyết lớn tại các khu vực miền núi thường gây ra các trận tuyết lở. Các trạng thái khí quyển qui mô Synop đặc biệt là nguyên nhân của các hiện tượng mưa tuyết cực trị này, và điều này cũng đúng cho trường hợp của vùng Andorra, một nước nhỏ tại Pyrenees, nằm giữa Pháp và Tây Ban Nha. Trên cơ sở những ngày lượng tuyết có cường độ ít nhất là 30cm trong khoảng 24h, các nghiên cứu hiện tại sử dụng các phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis) và các phép phân tích xếp nhóm để mô tả đặc điểm của các hình thế hoàn lưu qui mô synop cho những ngày này trong suốt thời kỳ mùa đông. Khu vực nghiên cứu nằm trong khoảng 30 - 60°N; 30°W - 15°E và khoảng thời gian là thời kỳ mùa đông các năm từ 1986 - 1987 tới 2000 - 2001.
Phương pháp được đưa ra với mục đích bao gồm cả phương pháp xử lý trước có chứa cả các dữ liệu đạt chuẩn về không gian được sử dụng cho phép phân tích PCA, một phương pháp xấp xỉ luân phiên để quyết định trọng tâm và số lượng các nhóm cho việc xếp nhóm K-means và việc loại bỏ tính lặp đi lặp lại cho thuật toán này. Phương pháp này có thể phân loại hình thế synop cho các ngày có lượng mưa tuyết lớn và xây dựng các bản đồ cho khí áp mực biển, độ cao địa thế vị 500hPa, độ dày 1000-5000m (các đường dòng 5270m, 5400m, 5520m). Các kết quả đưa ra là những hình thế hoàn lưu, hầu hết là về thành phần gió khu vực Đại Tây Dương. Các kết quả, như các bản đồ thời tiết, 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com có thể trở thành một công cụ hữu ích trong việc giúp các mô hình khí tượng dự báo các cơn mưa tuyết lớn, và việc phân loại những ngày xảy ra hiện tượng này có thể mở ra một tương lai trong việc phân tích khí hậu và khí tượng một cách chi tiết.
Nishiyama K vcs (2007) cũng đã tiến hành nghiên cứu các hệ thống Synop và mối liên hệ giữa các trường Synop và các trường hợp mưa lớn tại đảo Kyushu, thuộc tây nam Nhật Bản, trong suốt thời kỳ mùa mưa Baiu, các trường synop này đã được phân loại sử dụng bản đồ tự thiết lập (SOM – self- organizing map), để có thể biến đổi các đặc tính phi tuyến phức tạp thành các mối liên quan 2 chiều đơn giản. Giả thiết rằng các hình thế synop có thể được biểu diễn một cách đơn giản bằng sự phân bố không gian của các thành phần gió ở mực 850hPa, mưa tiềm năng (PW) được định nghĩa là lượng hơi nước được chứa trong một cột thẳng đứng của khí quyển. Bằng thuật toán SOM và phương pháp xếp nhóm của ma trận U (U-matrix) và K-means, các trường synop được chia thành 8 loại hình thế (nhóm). Một trong những nhóm có các đặc điểm không gian nổi bật được tính bởi lượng mưa tiềm năng (PW) đi kèm với các thành phần gió mạnh được gọi là dòng xiết mực thấp (LLJ).
Các đặc tính của nhóm này chỉ ra một hình thế Synop điển hình thường gây ra lượng mưa lớn tại Kyushu trong suốt thời kỳ mùa mưa. Seibert vcs (2007), đã tiến hành nghiên cứu mô hình gây ra mưa lớn ở Áo, và đã xác định được 7 hình thế qui mô synop gây ra đợt giáng thủy lớn tại Áo được xác định với phương pháp chùm quĩ đạo. Quĩ đạo phản hồi (back tracjectories) ở các mực khác nhau, tại các thời điểm khác nhau trong mỗi ngày, và tại các vị trí khác nhau tại Áo được sử dụng cùng với một giá trị xoáy thế. Thêm vào đó, 7 vùng tại Áo với lượng giáng thủy ngày tương tự nhau cũng được xác định.
Mối quan hệ của lượng giáng thủy lớn tại mỗi vùng này với các hình thế synop cũng đã được nghiên cứu. Kết quả tương ứng các thực nghiệm về hình thế synop và phản ánh các tình hình khí tượng đã được biết đến. Các phân tích này dựa trên số liệu tái phân tích trong 15 năm của ECMWF (1979-1993), sử dụng để tính toán các quĩ đạo phản hồi (back trajectories) và tổng lượng giáng thủy ngày của 131 trạm khí tượng tại Áo. Điều này đã mở đường cho các ứng dụng trong tương lai trong việc nghiên cứu về biến đổi khí hậu, các dữ liệu đầu vào cần thiết cũng có thể được sử 15 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com dụng từ các mô hình khí hậu toàn cầu.
Cách tiếp cận xếp nhóm cũng đã được tiến hành với một phương pháp mới đầy hứa hẹn, sự phối hợp của nhóm theo thứ bậc và nhóm được lặp đi lặp lại (K-means). Đặc biệt, với lượng mưa lớn kỷ lục như lượng mưa tại Huế (Việt Nam) năm 1999, gần đây, hiện tượng này cũng bắt đầu nhận được quan tâm nghiên cứu của một số tác giả trên thế giới, Jun Matsumoto vcs (2008) đã tiến hành nghiên cứu về sóng lạnh và dị thường gió Nam tại khu vực giữa biển Đông kết hợp với một áp thấp nhiệt đới gây mưa lớn ở khu vực Trung Bộ; Với tác giả, khi nghiên cứu về mưa lớn miền Trung, Jun Matsumoto vcs đã sử dụng bộ số liệu tái phân tích và bộ số liệu về lượng giáng thủy bề mặt trong 24 năm (1972-2002). Cùng với đó là bộ số liệu với trường hoàn lưu khí quyển sử dụng trong nghiên cứu này là bộ số liệu tái phân tích trong 25 năm của Nhật Bản cung cấp bởi cơ quan khí tượng Nhật Bản (JMA) và trung tập nghiên cứu về công nghiệp điện năng (CRIEPI). Độ phân giải theo phương ngang với kinh độ và vĩ độ là 1,25 độ, khoảng thời gian là 6h, với 12 mực tại tầng đối lưu (1000, 925, 850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200, 150, và 100 hPa).
Nghiên cứu này cũng sử dụng số liệu lượng mưa hàng ngày tại các trạm của khu vực phía đông miền Trung Việt Nam với số liệu được thu thập liên tục bởi phòng khí tượng thủy văn Lào (8 trạm), phòng khí tượng Campuchia (4 trạm) và Trung tâm khí tượng - Thủy văn quốc gia Việt Nam (52 trạm). Thêm vào đó, giá trị nội suy trung bình ngày của số liệu bức xạ sóng dài phát ra (OLR) được cung cấp bởi Trung tâm Khí quyển và Hải dương Quốc gia Hoa Kỳ (NOAA) và số liệu thám sát khí quyển được quan trắc liên tục bởi trạm khí tượng Hoàng Sa. Tác giả đã tìm thấy sự cùng tồn tại của sóng lạnh và áp thấp nhiệt đới là khá quan trọng đối với sự xuất hiện của mưa lớn tại miền trung Việt Nam. Thêm vào đó, các quan trắc cho thấy các sóng lạnh không có áp thấp nhiệt đới không dẫn đến lượng mưa lớn.
Tác giả tìm các nhiễu động qui mô synop và qui mô lớn gây ra những biến đổi về giáng thủy tại miền Trung trong suốt mùa gió mùa mùa hè với một khoảng thời gian dài từ vài ngày cho tới vài tuần. Các nhiễu động cũng đóng vai trò quan trọng đối với những biến đổi về giáng thủy tại các khu vực 16 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ven biển phía đông trong suốt pha chuyển tiếp gió mùa có 2 dạng nhiễu động khí quyển đóng vai trò quan trong trong trận mưa lớn này. Thứ nhất: Sóng lạnh (Cold surge) dị thường gió phía bắc tại mực thấp của tầng đối lưu, hình thành tại bắc Trung Quốc gần 400N, lan truyền theo hướng nam tiến về phía bắc biển Đông và sau đó tĩnh lại tại đó trong khoảng 2 ngày, gây ra gió đông bắc mạnh thổi liên tục về phía bán đảo Đông Dương, bị cản lại bởi dãy Trường Sơn (Annam Range). Thứ hai: Dị thường gió nam tại khu vực giữa biển Đông kết hợp với một áp thấp nhiệt đới (Tropical Depression – Type Disturbance), ở miền nam Việt Nam đã ngăn cản sóng lạnh lan truyền về phía nam.
Tại phía bắc biển Đông, dị thường gió nam hình thành một hội tụ mạnh ở mực thấp kết hợp với dị thường gió đông bắc trong sóng lạnh, đã cung cấp một lượng không khí nhiệt đới ẩm, ấm. Các điều kiện này gây ra bởi sóng lạnh và áp thấp nhiệt đới khá thuận lợi cho việc xuất hiện lượng mưa lớn do địa hình tại miền trung Việt Nam. Áp thấp nhiệt đới có thể được xem là kết quả của sóng Rossby phản ứng lại dị thường đối lưu qui mô lớn tại khu vực bao gồm khu vực Đông Nam Á, Indonesia và Philippines, kết hợp với những biến đổi trong từng mùa khu vực xích đạo. Chen vcs (2008) đã nghiên cứu mưa lớn miền Trung bằng cách xem xét ảnh hưởng của hiện tượng ENSO đến mưa ở miền Trung.
Thông qua lượng mưa 29 năm (1979-2007) theo dạng lưới từ bộ số liệu tích hợp quan trắc phân giải cao Châu Á để đánh giá nguồn nước (APHRODITE) được sử dụng để mô tả khí hậu mưa ở Việt Nam.