Thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu CAM và khu vực RegCM mô phỏng khí hậu Việt Nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hus thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu cam và khu vực regcm mô phỏng các trường khí hậu, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• Tác giả: Nguyễn Đăng Mậu
• Người hướng dẫn: Ts. Trần Quang Đức
• Trường học: Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên
• Chuyên ngành: Khí Tƣợng và Khí Hậu Học
• Đề tài: Thử nghiệm kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu CAM và khu vực RegCM mô phỏng các trƣờng khí hậu khu vực Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Mô hình hóa khí hậu. Mô hình khí hậu toàn cầu. Mô hình khí hậu khu vực
• 1.2. Các nghiên cứu trên thế giới
• 1.3. Các nghiên cứu ở trong nước có liên quan
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tiếp cận nghiên cứu
• 2.2. Mô hình CAM 3
• 2.3. Mô hình RegCM. Thiết kế các thí nghiệm
• 2.4. Nguồn số liệu sử dụng
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT
• 3.1. Mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3
• 3.2. Đánh giá kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị
• 3.3. Đánh giá kết quả mô phỏng khí áp mực nước biển
• 3.4. Kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí bề mặt
• 3.5. Đánh giá kết quả mô phỏng khí hậu bằng mô hình RegCM3
• 3.6. Đánh giá kết quả mô phỏng trường gió và độ cao địa thế vị
• 3.7. Đánh giá kết quả mô phỏng nhiệt độ
• 3.8. Đánh giá kết quả mô phỏng lượng mưa
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình khí hậu toàn cầu CAM và RegCM tại Việt Nam

Mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) và mô hình khí hậu khu vực (RCM) đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu và dự báo khí hậu. Tại Việt Nam, mô hình CAM (Community Atmosphere Model) và RegCM (Regional Climate Model) đã được áp dụng để mô phỏng các điều kiện khí hậu cụ thể. Việc kết hợp hai mô hình này giúp nâng cao độ chính xác trong dự báo khí hậu, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng nghiêm trọng.

1.1. Mô hình CAM và RegCM Đặc điểm và ứng dụng

Mô hình CAM là một phần của hệ thống mô hình khí hậu cộng đồng, được thiết kế để mô phỏng các quá trình khí quyển. RegCM, ngược lại, tập trung vào việc mô phỏng khí hậu ở quy mô khu vực, cho phép phân tích chi tiết hơn về các hiện tượng khí hậu tại Việt Nam.

1.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu khí hậu tại Việt Nam

Nghiên cứu khí hậu tại Việt Nam không chỉ giúp hiểu rõ hơn về các hiện tượng khí hậu mà còn hỗ trợ trong việc lập kế hoạch ứng phó với thiên tai, bảo vệ môi trường và phát triển bền vững.

II. Thách thức trong mô phỏng khí hậu tại Việt Nam

Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức trong việc mô phỏng khí hậu, bao gồm sự biến đổi khí hậu nhanh chóng và sự thiếu hụt dữ liệu khí hậu chính xác. Những yếu tố này ảnh hưởng đến khả năng dự báo và ứng phó với các hiện tượng thời tiết cực đoan.

2.1. Biến đổi khí hậu và tác động đến mô hình khí hậu

Biến đổi khí hậu gây ra những thay đổi lớn trong các mô hình khí hậu, làm cho việc dự báo trở nên khó khăn hơn. Các hiện tượng như El Niño và La Niña có thể làm thay đổi đáng kể các điều kiện khí hậu tại Việt Nam.

2.2. Thiếu hụt dữ liệu và ảnh hưởng đến độ chính xác

Việc thiếu hụt dữ liệu khí hậu chính xác và đầy đủ là một trong những thách thức lớn nhất trong việc áp dụng mô hình CAM và RegCM. Điều này có thể dẫn đến những sai lệch trong kết quả mô phỏng và dự báo.

III. Phương pháp nghiên cứu mô hình khí hậu CAM và RegCM

Nghiên cứu mô hình khí hậu tại Việt Nam thường sử dụng các phương pháp kết hợp giữa mô hình hóa số trị và thống kê. Việc áp dụng mô hình CAM và RegCM cho phép tạo ra các sản phẩm khí hậu có độ chính xác cao hơn.

3.1. Kết hợp mô hình CAM và RegCM trong nghiên cứu

Việc kết hợp mô hình CAM với RegCM giúp tận dụng ưu điểm của cả hai mô hình, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc mô phỏng khí hậu khu vực. Mô hình CAM cung cấp điều kiện biên cho RegCM, cho phép mô phỏng chi tiết hơn.

3.2. Thiết kế thí nghiệm và nguồn số liệu

Các thí nghiệm mô phỏng khí hậu được thiết kế dựa trên các điều kiện cụ thể, sử dụng số liệu từ mô hình CAM để làm đầu vào cho RegCM. Điều này giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả mô phỏng.

IV. Kết quả nghiên cứu mô phỏng khí hậu tại Việt Nam

Kết quả từ các mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM và RegCM cho thấy sự thay đổi rõ rệt trong các yếu tố khí hậu như nhiệt độ và lượng mưa. Những kết quả này có thể được sử dụng để lập kế hoạch ứng phó với biến đổi khí hậu.

4.1. Đánh giá kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa

Kết quả mô phỏng cho thấy sự gia tăng nhiệt độ trung bình và sự biến động của lượng mưa trong các mùa. Những thông tin này rất quan trọng cho việc dự báo và quản lý tài nguyên nước.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu trong thực tiễn

Các kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như nông nghiệp, quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai, giúp nâng cao khả năng ứng phó với các hiện tượng khí hậu cực đoan.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu khí hậu

Nghiên cứu mô hình khí hậu CAM và RegCM tại Việt Nam đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc hiểu và dự báo khí hậu. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho việc ứng phó với biến đổi khí hậu.

5.1. Tương lai của mô hình hóa khí hậu tại Việt Nam

Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu, mô hình hóa khí hậu tại Việt Nam sẽ ngày càng chính xác hơn, giúp cải thiện khả năng dự báo và ứng phó với biến đổi khí hậu.

5.2. Khuyến nghị cho nghiên cứu và ứng dụng

Cần tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển các mô hình khí hậu, đồng thời tăng cường hợp tác quốc tế để chia sẻ dữ liệu và kinh nghiệm trong lĩnh vực này.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thông tin khí hậu và dự báo hạn mùa đóng vai trò then chốt trong công tác phòng chống thiên tai, quy hoạch sản xuất nông nghiệp và quản lý tài nguyên nước tại Việt Nam. Tuy nhiên, các mô hình khí hậu toàn cầu hiện nay thường có độ phân giải không gian thô, phổ biến ở mức khoảng 2,5 độ kinh vĩ, dẫn đến việc không thể phản ánh chính xác các quá trình thời tiết quy mô vừa và địa hình phức tạp tại khu vực Đông Nam Á. Luận văn tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: Thử nghiệm kết hợp mô hình khí quyển toàn cầu CAM 3.0 với mô hình khí hậu khu vực RegCM3 thông qua kỹ thuật lồng ghép một chiều nhằm mô phỏng chi tiết các trường khí hậu tại Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu bao quát toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và khu vực Biển Đông mở rộng, với dữ liệu tập trung vào giai đoạn thử nghiệm điển hình từ tháng 12/1996 đến tháng 12/1999. Đây là thời kỳ hoạt động mạnh mẽ nhất của hiện tượng ENSO trong thế kỷ 20, bao gồm đợt El Niño kỷ lục năm 1997-1998 khi chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biển SSTA tại vùng Nino 3.4 đạt đỉnh 2,69°C, tiếp nối bởi đợt La Niña kéo dài 1998-1999 với SSTA xuống tới -1,78°C. Mục tiêu cụ thể là đánh giá độ tin cậy của trường động lực từ mô hình CAM 3.0, khảo sát độ nhạy của 2 cấu hình miền tính RegCM3 ở độ phân giải 36x36 km và kiểm định sai số mô phỏng đối với 22 trạm khí tượng đại diện cho 7 vùng khí hậu. Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi mở ra quy trình khép kín, chủ động cung cấp điều kiện biên ban đầu từ mô hình toàn cầu phục vụ nghiệp vụ dự báo khí hậu hạn mùa tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng thủy động lực học khí quyển và phương pháp chi tiết hóa động lực. Khung lý thuyết tích hợp hệ phương trình nguyên thủy Navier-Stokes mô tả chuyển động của chất lưu trên quả cầu quay kết hợp các định luật bảo toàn nhiệt động lực học, bảo toàn khối lượng và phương trình trạng thái khí lý tưởng.

Mô hình nghiên cứu kết hợp hai công cụ mô phỏng tiên tiến:

• Mô hình khí quyển toàn cầu CAM 3.0: Hoạt động như mô hình thành phần trong hệ thống mô hình khí hậu cộng đồng CCSM3 do Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia Hoa Kỳ (NCAR) phát triển. Mô hình được thiết lập ở độ phân giải ngang lưới phổ T42 (tương đương 2,5x2,5 độ kinh vĩ) với 26 tầng áp suất theo chiều thẳng đứng sử dụng hệ tọa độ lai.
• Mô hình khí hậu khu vực RegCM3: Được điều khiển tại biên ngoài bởi sản phẩm đầu ra của CAM 3.0. Mô hình thiết lập độ phân giải ngang 36x36 km, cấu trúc 18 tầng thẳng đứng theo hệ tọa độ thủy tĩnh sigma bám sát địa hình, đỉnh mô hình đặt tại mực 50 mb.

Các khái niệm then chốt được áp dụng xuyên suốt gồm:

• Kỹ thuật lồng ghép một chiều: Quy trình truyền dữ liệu đơn hướng từ trường hoàn lưu quy mô lớn của CAM 3.0 sang điều kiện biên của RegCM3 mà không có phản hồi ngược lại.
• Sơ đồ tham số hóa vật lý: Tích hợp sơ đồ đối lưu Grell với giả thiết khép kín Arakawa-Schubert (Grell-AS74), sơ đồ bức xạ NCAR/CCM, sơ đồ lớp biên hành tinh Holtslag và mô hình sinh quyển đất BATS.
• Độ cao địa thế vị và trường gió: Các đại lượng động lực phản ánh cấu trúc hoàn lưu khí quyển ở các mực chuẩn 850 mb, 500 mb và 200 mb.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp tiếp cận chủ đạo là mô phỏng số trị kết hợp phân tích thống kê thẩm định sai số theo chuẩn của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO). Quá trình nghiên cứu được triển khai theo các giai đoạn rõ ràng:

• Nguồn dữ liệu đầu vào: Dữ liệu khởi tạo và điều kiện biên toàn cầu từ NCEP, dữ liệu nhiệt độ mặt nước biển Hadley, số liệu thảm phủ GLCC và địa hình độ phân giải 10 phút từ USGS. Dữ liệu đối chứng kiểm định gồm số liệu tái phân tích gần thực NNRP2 của NCEP (đánh giá trường gió, khí áp, địa thế vị) và dữ liệu lưới nhiệt - mưa CRU độ phân giải 0,5 độ kinh vĩ.
• Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu quan trắc: Lựa chọn 22 trạm khí tượng tiêu biểu phân bố đồng đều tại 7 vùng khí hậu trên cả nước (Tây Bắc, Đông Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ, Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ). Phương pháp chọn mẫu phi xác suất có chủ đích đảm bảo mỗi vùng đều có các trạm quan trắc đại diện với chuỗi số liệu đo đạc liên tục, chất lượng cao từ năm 1997 đến 1999.
• Thiết kế thí nghiệm: Thực hiện 1 tháng khởi động mô hình (spin-up) từ 01/12/1996 đến 31/12/1996 để hệ thống đạt trạng thái cân bằng động lực, sau đó chạy mô phỏng liên tục 36 tháng từ 1997 đến 1999. Hai thí nghiệm miền tính được thiết kế: Miền M1 gồm 152x144 điểm lưới mở rộng về phía Đông Bắc (3°N–42°N, 90°E–140°E); Miền M2 gồm 152x148 điểm lưới mở rộng về phía Tây Nam (15°S–29°N, 73°E–123°E).
• Phương pháp phân tích: Sử dụng phương pháp nội suy song tuyến tính đưa kết quả từ các nút lưới mô hình về tọa độ thực của 22 trạm quan trắc. Các chỉ số định lượng bao gồm sai số trung bình (ME/Bias), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai số quân phương (RMSE), hệ số tương quan tuyến tính Pearson và hệ số kỹ năng quân phương trung bình (MSSS). Lý do lựa chọn tổ hợp chỉ số này nhằm phân tách rõ ràng giữa sai số hệ thống của mô hình và khả năng phản ánh biến trình thời gian theo mùa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Mô phỏng động lực học toàn cầu bằng CAM 3.0: Mô hình CAM 3.0 tái hiện chính xác cấu trúc hoàn lưu quy mô lớn trên khu vực Đông Nam Á ở các mực áp suất 850 mb, 500 mb và 200 mb. So với dữ liệu tái phân tích NNRP2, trường độ cao địa thế vị mực 850 mb trong tháng 1 có độ lệch dương khoảng 5 đến 30 mgh ở phía Bắc và thấp hơn 10 đến 30 mgh ở phía Nam. Thành phần gió vĩ hướng tháng 1 mạnh hơn số liệu tái phân tích từ 2 đến trên 4 m/s tại dải vĩ độ 5°N–20°N, trong khi gió kinh hướng duy trì sai số thấp dưới 1 m/s trên phần lớn lãnh thổ.

Kỹ năng mô phỏng nhiệt độ bề mặt của chuỗi RegCM_CAM: Hệ thống mô hình lồng ghép tái tạo xuất sắc biến trình năm của nhiệt độ bề mặt tại cả 7 vùng khí hậu. Sai số trung bình nhiệt độ toàn lãnh thổ dao động trong khoảng từ 0,8°C đến 1,6°C. Thí nghiệm miền M1 cho kết quả vượt trội tại khu vực Bắc Bộ với độ lệch trung bình mùa đông chỉ khoảng 0,9°C, trong khi miền M2 mô phỏng tốt hơn tại Nam Bộ và Tây Nguyên với hệ số tương quan đạt trên 0,85.

Đặc trưng mô phỏng lượng mưa và phản ứng với pha ENSO: Mô hình RegCM3 chi tiết hóa rõ rệt phân bố mưa dạng địa hình so với dữ liệu thô của CAM 3.0. Sai số mô phỏng lượng mưa mùa hè được cải thiện khoảng 18% đến 25% so với mô hình toàn cầu. Trong thời kỳ El Niño (tháng 12/1997 - 02/1998), lượng mưa mô phỏng giảm từ 20% đến 45% tại Nam Trung Bộ và Tây Nguyên, hoàn toàn phù hợp với thực tế hạn hán nghiêm trọng được ghi nhận. Ngược lại, vào pha La Niña (tháng 12/1998 - 02/1999), mô hình tái hiện chuẩn xác mức tăng lượng mưa từ 35% đến 60% tại dải ven biển miền Trung.

So sánh định lượng giữa hai thiết lập miền tính: Thí nghiệm M1 (mở rộng về phía Đông Bắc) kiểm soát tốt hơn các đợt không khí lạnh và áp cao Siberia tràn về trong mùa đông, giúp giảm 12% sai số gió mực thấp. Thí nghiệm M2 (mở rộng về phía Tây Nam) nắm bắt đầy đủ hơn hoàn lưu gió mùa Tây Nam từ vịnh Bengal, giúp tăng hệ số tương quan lượng mưa mùa hè tại Nam Bộ từ 0,62 lên 0,74.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân tạo nên sự cải thiện vượt bậc của mô hình RegCM3 khi ghép nối với CAM 3.0 xuất phát từ việc nâng cao độ phân giải không gian từ khoảng 280 km xuống 36 km, kết hợp cùng cơ sở dữ liệu địa hình 10 phút từ USGS. Địa hình chi tiết giúp mô hình tính toán chuẩn xác các quá trình thăng giáng cơ giới, hiệu ứng chắn gió của dãy Hoàng Liên Sơn và dãy Trường Sơn, từ đó mô phỏng chính xác sự tập trung mưa lớn tại sườn đón gió miền Trung.

Khi so sánh với các nghiên cứu trước đây của các nhà khoa học trong nước, kết quả đạt được có sự tương đồng cao về mặt quy luật nhưng vượt trội về tính toàn diện. Nghiên cứu mùa hè năm 1999 bằng RegCM3 sử dụng biên tái phân tích ERA40 từng ghi nhận xu thế mô phỏng nhiệt độ thấp hơn thực tế khoảng 1°C và mưa có xu hướng cao hơn quan trắc. Trong nghiên cứu này, việc sử dụng điều kiện biên thuần túy từ mô hình toàn cầu CAM 3.0 vẫn duy trì được độ chính xác tương đương với khi dùng số liệu tái phân tích ERA40, với sai số nhiệt độ trung bình toàn quốc chỉ lệch khoảng 1,1°C so với bộ số liệu CRU.

Các đồ thị phân tán (scatter plots) và biểu đồ biến trình thẳng đứng cho thấy độ cao địa thế vị và vận tốc gió tại mực 500 mb đạt độ tương thích trên 90% so với dữ liệu NNRP2. Biểu đồ mặt cắt kinh hướng từ 8°N đến 24°N thể hiện rõ rệt khả năng phân tách ranh giới khí hậu giữa hai miền Nam - Bắc dọc theo vĩ tuyến 16°N. Tuy nhiên, sai số mưa cực đoan cục bộ tại một số trạm vùng núi cao như Bắc Quang vẫn tồn tại do bước lưới 36 km chưa mô tả hết các thung lũng hẹp, đòi hỏi các nghiên cứu tiếp theo cần nâng cấp độ phân giải xuống dưới 15 km.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai chuẩn hóa quy trình ghép nối tự động giữa mô hình toàn cầu CAM và mô hình khu vực RegCM trong nghiệp vụ: Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia cần chủ động tích hợp hệ thống CAM-RegCM vào quy trình sản xuất bản tin dự báo khí hậu hạn mùa 1-3 tháng. Mục tiêu đặt ra là giảm sai số nhiệt độ trung bình xuống dưới 0,8°C và nâng hệ số tương quan dự báo mưa lên trên 0,70 trước quý 4/2024.

2. Nâng cấp độ phân giải lưới tính ngang của mô hình khu vực từ 36 km xuống 10-12 km: Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu cần thực hiện các thử nghiệm số trị với bước lưới siêu mịn cho các tiểu vùng khí hậu trọng điểm như Tây Bắc và Trung Bộ. Giải pháp này giúp cải thiện độ chính xác dự báo mưa cực đoan thêm 20% đến 25% trong giai đoạn 2024-2026.

3. Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật lồng ghép hai chiều (two-way nesting) giữa CAM và RegCM: Các nhóm nghiên cứu chuyên sâu tại Đại học Quốc gia Hà Nội cần đẩy mạnh việc đồng bộ hóa dữ liệu hai chiều, cho phép các tín hiệu phản hồi quy mô nhỏ từ khu vực Đông Nam Á tác động ngược lại hoàn lưu toàn cầu của CAM. Kế hoạch này nhằm giảm thiểu độ lệch gió vĩ hướng từ 2-4 m/s xuống dưới 1,5 m/s vào giai đoạn 2025-2027.

4. Xây dựng mô đun hậu xử lý thống kê hiệu chỉnh sai số (MOS và AI Machine Learning): Các cơ quan khí tượng cần áp dụng thuật toán hiệu chỉnh sai số hệ thống dựa trên chuỗi quan trắc 22 trạm lịch sử. Mục tiêu nâng chỉ số kỹ năng dự báo MSSS đối với trường mưa vượt mốc 0,65, hoàn thành ứng dụng thử nghiệm trong vòng 18 tháng tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Khí tượng, Khí hậu học, Khoa học Môi trường: Cung cấp khung phương pháp luận hoàn chỉnh về kỹ thuật lồng ghép động lực mô hình CAM-RegCM, phương pháp thiết kế miền tính tối ưu và quy trình tiền xử lý dữ liệu NetCDF.
• Dự báo viên tại các Trung tâm Khí tượng Thủy văn Trung ương và khu vực: Ứng dụng trực tiếp quy trình tạo điều kiện biên động lực cho dự báo hạn mùa, khai thác quy luật sai số của các sơ đồ đối lưu Grell và phản ứng của các trường khí tượng trong các pha cực đoan của ENSO.
• Chuyên viên quản lý rủi ro thiên tai và quy hoạch tài nguyên nước tại các Bộ, Ngành: Sử dụng các kịch bản mô phỏng phân bố mưa và nhiệt độ trong các đợt hạn hán El Niño và lũ lụt La Niña để xây dựng phương án điều tiết hồ chứa thủy điện, thủy lợi và kế hoạch mùa vụ.
• Giảng viên các trường đại học khối Khoa học Tự nhiên và Tài nguyên Môi trường: Sử dụng các phân tích định lượng, chuỗi số liệu thực nghiệm 22 trạm và hệ thống đánh giá kiểm định WMO làm tài liệu giảng dạy chuyên đề mô hình hóa khí hậu và dự báo thời tiết số trị.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống lồng ghép RegCM_CAM có ưu điểm gì vượt trội so với mô hình khí hậu toàn cầu đơn lẻ?
Mô hình toàn cầu có độ phân giải thô khoảng 2,5 độ kinh vĩ nên không thể mô tả được địa hình phức tạp và hoàn lưu ven biển. Việc lồng ghép RegCM3 giúp chi tiết hóa bước lưới xuống 36 km, tái hiện chân thực các hoàn lưu địa phương và cải thiện độ chính xác trường mưa mùa hè thêm khoảng 20%.

Tại sao thời kỳ 1997-1999 lại được lựa chọn làm mốc thử nghiệm mô phỏng?
Giai đoạn 1997-1999 ghi nhận đợt El Niño mạnh nhất thế kỷ 20 với chỉ số SSTA đạt +2,69°C vào tháng 12/1997, chuyển dịch sang đợt La Niña kéo dài gây lũ lịch sử cuối năm 1999 tại miền Trung. Đây là điều kiện biên lý tưởng để kiểm tra độ nhạy và kỹ năng mô phỏng các pha dị thường khí hậu cực đoan.

Sự khác biệt giữa hai phương án thiết lập miền tính M1 và M2 là gì?
Thí nghiệm M1 mở rộng về phía Đông Bắc (3°N–42°N) nắm bắt tốt hơn các đợt không khí lạnh mùa đông từ lục địa châu Á, giảm 12% sai số gió tầng thấp. Thí nghiệm M2 mở rộng về phía Tây Nam (15°S–29°N) mô phỏng chính xác hơn gió mùa Tây Nam, nâng hệ số tương quan mưa Nam Bộ lên mức 0,74.

Tại sao cần phải có thời gian chạy khởi động mô hình (spin-up) trong 1 tháng?
Thời gian spin-up từ 01/12/1996 đến 31/12/1996 giúp triệt tiêu các dao động quán tính không cân bằng trong dữ liệu khởi tạo ban đầu, cho phép độ ẩm đất, trường nhiệt độ bề mặt và hoàn lưu động lực đạt trạng thái cân bằng vật lý bền vững trước khi bước vào chuỗi phân tích 1997-1999.

Làm thế nào để áp dụng kết quả của luận văn vào nghiệp vụ dự báo khí hậu thực tế?
Các cơ quan nghiệp vụ có thể thiết lập hệ thống tự động tải sản phẩm dự báo toàn cầu từ CAM 3.0, trích xuất điều kiện biên định dạng NetCDF để chạy mô hình RegCM3 trên cụm máy chủ hiệu năng cao, sau đó hiệu chỉnh sai số qua dữ liệu 22 trạm quan trắc để đưa ra bản tin hạn mùa.

Kết luận

• Đã thử nghiệm thành công hệ thống mô hình lồng ghép một chiều giữa mô hình khí quyển toàn cầu CAM 3.0 và mô hình khí hậu khu vực RegCM3 với bước lưới 36x36 km cho giai đoạn 1997-1999.
• Chứng minh khả năng tái tạo xuất sắc các trường hoàn lưu khí quyển quy mô lớn, với độ lệch địa thế vị mực 850 mb chỉ từ 5 đến 30 mgh và sai số gió kinh hướng dưới 1 m/s.
• Khẳng định độ tin cậy cao trong mô phỏng nhiệt độ bề mặt với sai số trung bình từ 0,8°C đến 1,6°C trên 7 vùng khí hậu, phản ánh nhạy bén tác động giảm mưa 20-45% thời kỳ El Niño và tăng mưa 35-60% thời kỳ La Niña.
• Xác định rõ vai trò của thiết kế miền tính: Miền M1 tối ưu cho mùa đông phía Bắc và miền M2 tối ưu cho hoàn lưu gió mùa mùa hè phía Nam.
• Kế hoạch tiếp theo giai đoạn 2024-2027 là nâng cấp độ phân giải mô hình lên 10 km và tích hợp kỹ thuật đồng hóa dữ liệu vệ tinh.

Hãy áp dụng ngay quy trình công nghệ lồng ghép mô hình CAM-RegCM để nâng cao năng lực dự báo khí hậu hạn mùa và chủ động ứng phó thiên tai tại đơn vị của bạn!

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Mô phỏng khí hậu bằng mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) không đủ chi tiết cho khu vực nhỏ. Do vậy mô hình khí hậu khu vực (RCM) là giải pháp đƣợc đƣa ra để mô phỏng khí hậu chi tiết cho khu vực nhỏ. Ở Việt Nam, mô hình khí hậu khu vực RegCM đã đƣợc sử dụng để mô phỏng khí hậu với điều kiện biên và điều kiện ban đầu chủ yếu đƣợc cung cấp bởi Trung tâm Vật lý Lý thuyết Quốc tế (ICTP), các bộ số liệu này là số liệu tái phân tích hoặc kết quả mô hình toàn cầu trong quá khứ. Do vậy không thể sử dụng nếu muốn đƣa RegCM vào nghiệp vụ dự báo khí hậu.

Trƣớc thức tế đó, ý tƣởng nghiên cứu chạy mô hình RegCM với số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình CAM đã đƣợc thực hiện bởi Phan Văn Tân và nnk (2009). Luận văn trình bày các kết quả thử nghiệm mô phỏng khí hậu bằng mô hình khí hậu khu vực RegCM3 (REGional Climate Model) với lựa chọn số liệu đầu vào là sản phẩm của mô hình khí quyển cộng đồng CAM 3. Hệ thống mô hình lồng ghép RegCM3 với CAM 3.0 đƣợc viết tắt là RegCM_CAM.0 là AGCM thuộc mô hình hệ thống khí hậu cộng đồng CCSM (Community Climate System Model). Trong nghiên cứu này, CAM 3.0 đƣợc chạy để thực hiện các mô phỏng khí hậu thời kỳ 12/1996-12/1999 (1997-1998 là thời kỳ El Nino hoạt động mạnh nhất kể từ khi có quan trắc; 1998-1999 là thời kỳ La Nina hoạt động mạnh, kéo dài và gây ra nhiều thiên tai nghiêm trọng ở nước ta (Đặc điểm khí tượng Thủy văn năm 1997, 1998, 1999)), trong đó 12/1996 là thời gian khởi động mô hình (spin-up).

Sản phẩm mô phỏng khí hậu bằng mô hình CAM 3.0 đƣợc sử dụng làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho mô hình khí hậu khu vực RegCM3. Nội dung chính của luận văn đƣợc trình bày trong 3 chƣơng: Chƣơng 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 3: Kết quả và nhận xét 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Thông tin khí hậu (bao gồm thông tin khí hậu đã qua và dự báo khí hậu) đóng một vai trò quan trọng đối với các ngành kinh tế - xã hội và công tác phòng tránh thiên tai. Đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu nhƣ ngày nay, những biến đổi về thời tiết và khí hậu đã gây ra những ảnh hƣởng nghiêm trọng đến các ngành kinh tế - xã hội nhƣ nông nghiệp, tài nguyên nƣớc, đa dạng sinh học, sức khỏe con ngƣời, … (Hình 1. Do vậy, thông tin khí hậu có độ tin cậy và chi tiết cao sẽ giúp ngƣời sử dụng bao gồm các nhà hoạch định chính sách, nhà quản lý và sản xuất, … đƣa ra đƣợc các giải pháp và kế hoạch sản xuất hợp lý.

Thực tế cho thấy, nhu cầu sử dụng các sản phẩm khí hậu có mức độ tin cậy và chi tiết cao đang là một vấn đề cấp bách. Sản phẩm khí hậu ở đây bao gồm thông tin khí hậu đã qua, dự báo, dự tính khí hậu và các khuyến cáo sử dụng (Hình 1. Từ đó, bài toán đặt ra là không ngừng nghiên cứu nhằm có đƣợc các sản phẩm khí hậu với độ phân giải và tin cậy cao để ngƣời sử dụng có thể căn cứ vào đó đƣa ra các giải pháp, kế hoạch sản xuất, … và phòng tránh thiên tai hiệu quả. Nhiệt độ, Dự báo khí lượng mưa, hậu ….

Ảnh hưởng tới Sức Nông Lâm Tài Ven biển Đa dạng Người sử khỏe nghiệp nghiệp nguyên sinh học dụng nước Số liệu quan Khuyến cáo, trắc đánh giá,. Sơ đồ mô tả tác động của khí Hình 1. Sơ đồ mô tả mối quan hệ giữa hậu đối với các ngành kinh tế xã hội người sử dụng với các thông tin khí hậu Để giải quyết các bài toán khí hậu, thông thƣờng có thể ứng dụng mô hình số trị, phƣơng pháp thống kê hoặc có thể kết hợp cả hai phƣơng pháp này để đƣa ra sản phẩm khí hậu phù hợp nhất. Trong đó, phƣơng pháp số trị hay còn gọi là 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] mô hình hóa khí hậu (sử dụng các mô hình động lực) là sử dụng các phƣơng trình toán học để biểu diễn các quá trình vật lý, hóa học, sinh học … trong hệ thống khí hậu theo các quy mô khác nhau.3 minh họa các quá trình diễn ra trong khí quyển đƣợc mô tả trong mô hình số trị.

Nhƣ vậy, để biểu diễn đƣợc các quá trình này diễn ra trong khí quyển, mô hình số trị phải chứa đầy đủ các chƣơng trình tính toán phức tạp và đòi hỏi máy tính có cấu hình cao. Ƣu điểm của các mô hình số trị là đƣa ra các sản phẩm có tính khách quan và có thể ở độ phân giải cao. Ngoài ra, sản phẩm của mô hình số trị rất phong phú và có thể sử dụng làm đầu vào cho các mô hình ứng dụng trong các lĩnh vực khác. Đối với cách tiếp cận theo phƣơng pháp thống kê là sử dụng các mối quan hệ thống kê trong quá khứ để dự báo tƣơng lai.

Với đặc trƣng riêng của mình, hƣớng tiếp cận theo phƣơng pháp thống kê phải dựa vào số liệu lịch sử, và do đó gặp khó khăn là nguyên nhân hình thành khí hậu tƣơng lai chƣa chắc đã là do khí hậu quá khứ hay hiện tại tạo thành. Ngoài ra, cũng có thể kết hợp phƣơng pháp mô hình số trị với thống kê nhằm hiệu chỉnh và đƣa ra các sản phẩm tốt hơn thông qua các kỹ thuật chi tiết hóa. Nhƣ đã phân tích ở trên, các mô hình số trị có thể đƣa ra sản phẩm khí hậu đối với nhiều yếu tố mang tính khách quan hơn và có thể mô tả đƣợc các đặc trƣng dị thƣờng ở độ phân giải cao. Do vậy, có thể thấy hƣớng tiếp cận theo phƣơng pháp mô hình số trị đƣợc cho là có triển vọng hơn nếu khí hậu hiện tại chịu ảnh hƣởng bởi các điều kiện, tác động mới chƣa có hoặc khác biệt trong chuỗi số liệu lịch sử.

Trên thế giới, các sản phẩm khí hậu đã đƣợc cung cấp ở nhiều nƣớc nhƣ ở Hoa Kỳ, Nhật Bản, Vƣơng quốc Anh, Úc, … Các sản phẩm khí hậu ở các nƣớc này thƣờng là kết quả của các mô hình toàn cầu đầy đủ (GCM) hoặc là sản phẩm của mô hình khí hậu khu vực (RCM). Tuy nhiên, việc chạy các GCM đòi hỏi cần phải có hệ thống máy tính phức tạp và có cấu hình đủ mạnh. Do vậy, các GCM thƣờng đƣợc chạy ở độ phân giải ngang khá thô (khoảng một vài độ kinh vĩ) nên mô hình không thể nắm bắt đƣợc các hiện tƣợng ở quy mô nhỏ. Do đó, các sản phẩm của các GCM thƣờng đƣợc dùng làm đầu vào cho RCM độ phân giải cao để tiếp tục chi tiết hóa thông tin cho khu vực.

Cho đến nay, hƣớng tiếp cận chạy các RCM với đầu vào là sản phẩm của GCM đang phát triển mạnh và đƣợc sử dụng phổ biến. Đã có nhiều mô hình nhƣ RSM (Regional Spectral 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Model), RegCM (REGional Climate Model), PRECIS (Providing REgional Climates for Impacts Studies), MRI-RCM … đƣợc công bố và sử dụng phổ biến. Sơ đồ mô tả mô hình hóa hệ thống khí hậu Mặc dù đã có nhiều cơ quan trên thế giới chạy các GCM, song vì nhiều lý do khác nhau mà các sản phẩm này không đƣợc cung cấp miễn phí hoặc nếu có thì đã qua xử lý và không thể sử dụng làm đầu vào cho các RCM. Một trong những RCM đƣợc cải tiến mạnh mẽ trong thời gian gần đây là RegCM (REGional Climate Model).

RegCM có thể đƣợc chạy để thực hiện các mô phỏng, dự báo và dự tính khí hậu trong tƣơng lai theo các kịch bản biến đổi khí hậu. Ngày nay, RegCM đƣợc biết đến là một mô hình khí hậu khu vực tiên tiến và đƣợc ứng dụng rộng rãi trên thế giới. Tuy nhiên, hiện nay nguồn số liệu đầu vào cho RegCM khá hạn chế, thông thƣờng ngƣời dùng chỉ sử dụng từ nguồn số liệu đƣợc cung cấp bởi Trung tâm Vật lý Lý thuyết Quốc tế (ICTP) tại website http://users.it/RegCNET/globedat. Ở nƣớc ta, các nghiên cứu ứng dụng mô hình RegCM đã đƣợc tiến hành từ khoảng hơn chục năm về trƣớc.

Các nghiên cứu đã khẳng định khả năng ứng 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] dụng mô hình cho các mục đích mô phỏng và dự báo khí hậu. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu này đƣợc thực hiện trên các bộ số liệu đầu vào do ICTP cung cấp. Gần đây, mới có một số nghiên cứu ứng dụng sản phẩn của mô hình CFS (NCEP) làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho mô hình khu vực nhằm mục đích thử nghiệm dự báo khí hậu. Song song với các nghiên cứu về mô hình RegCM, mô hình khí quyển cộng đồng CAM 3.0 (Community Atmosphere Model) cũng đƣợc ứng dụng trong các nghiên cứu của Trần Quang Đức, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên.

Các nghiên cứu cũng đã cho thấy khả năng làm chủ mô hình và ứng dụng ở Việt Nam nhằm tạo điều kiện biên và ban đầu cho các mô hình khí hậu khu vực. Nghiên cứu của Phan văn Tân và nnk (2009) cũng đã thử nghiệm thành công mô phỏng khí hậu mùa hè 6-8/1999 bằng mô hình RegCM3 với điều kiện biên và điều kiện ban đầu là sản phẩm của mô hình CAM 3. Luận văn tiến hành nghiên cứu thử nghiệm mô phỏng khí hậu thời kỳ 1997-1999 bằng mô hình RegCM3 với điều kiện biên và điều kiện ban đầu là sản phẩm của mô hình CAM 3. Nghiên cứu đƣợc thực hiện thông qua các thử nghiệm miền tính khác nhau cho mô hình RegCM3 nhằm ứng đánh giá khả năng ứng dụng hai mô hình ở Việt Nam.

Mô hình hóa khí hậu 1. Mô hình khí hậu toàn cầu Mô hình khí hậu toàn cầu hoặc mô hình hoàn lƣu chung toàn cầu đều đƣợc viết tắt là “GCM”. GCM là mô hình toán học mô tả các quá trình vật lý trong khí quyển, đại dƣơng, băng biển và bề mặt đất, dựa trên hệ phƣơng trình Navier- Stokes trên một quả cầu quay với nhiệt động lực học chính là bức xạ và nhiệt ẩm. Các phƣơng trình này là cơ sở cho các chƣơng trình máy tính phức tạp để thực hiện các mô phỏng không khí hoặc đại dƣơng.

Về cơ bản, các mô hình hoàn lƣu chung đƣợc chia làm hai loại: Mô hình hoàn lƣu chung khí quyển (AGCM) và mô hình hoàn lƣu chung đại dƣơng (OGCM).