Luận án về kĩ năng mô phỏng quỹ đạo và cường độ bão khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương của Dư Đức Tiến

Luận án tiến sĩ nghiên cứu hus khảo sát mối quan hệ giữa kĩ năng mô phỏng quỹ đạo bão và cường độ bão cho khu vực tây bắc thái, phát triển phương pháp mới, đánh giá hiệu quả ứng

• Tác giả: Dư Đức Tiến
• Người hướng dẫn: Ngô Đức Thành
• Trường học: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
• Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
• Đề tài: Khảo sát mối quan hệ giữa kĩ năng mô phỏng quỹ đạo bão và cường độ bão cho khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương bằng hệ thống dự báo tổ hợp
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH SÁCH CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT VÀ Ý NGHĨA
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ SAI SỐ DỰ BÁO BÃO TRÊN KHU VỰC TÂY BẮC THÁI BÌNH DƯƠNG
• 1.1. Vấn đề quan trắc bão và các phương pháp dự báo bão
• 1.1.1. Đặc trưng cơ bản của bão và vấn đề quan trắc bão
• 1.1.2. Các phương pháp dự báo bão
• 1.1.3. Các nguồn phát sinh sai số trong mô hình và nhân tố ảnh hưởng đến sai số dự báo bão
• 1.2. Vấn đề về sai khác giữa dự báo quỹ đạo và cường độ bão
• 1.2.1. Tổng quan về sai số và kĩ năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương
• 1.2.2. Đánh giá sai số dự báo bão trên khu vực Biển Đông từ 2008-2014
• 1.2.3. Tương quan không đồng nhất của việc cải thiện chất lượng dự báo cường độ và quỹ đạo bão
• 1.3. Mục tiêu của luận án
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Phương pháp đồng hóa số liệu
• 2.2. Phương pháp đồng hóa biến phân
• 2.3. Phương pháp đồng hóa tổ hợp
• 2.3.1. Bài toán tăng cường cấu trúc xoáy ban đầu cho mô hình số trong dự báo bão
• 2.3.2. Hệ thống mô hình khu vực áp dụng trong luận án
• 2.3.2.1. Mô hình khu vực WRF-ARW
• 2.3.2.2. Hệ thống đồng hóa tổ hợp LETKF cho mô hình khu vực WRF-ARW
• 2.3.2.3. Tích hợp module tạo cấu trúc xoáy ba chiều nhân tạo từ thông tin quan trắc bão thực cho hệ thống WRF-LETKF
• 2.3.3. Số liệu sử dụng trong luận án
• 2.3.3.1. Số liệu quan trắc bão và gió quy mô lớn
• 2.3.3.2. Số liệu tái phân tích quy mô toàn cầu
• 2.3.3.3. Số liệu dự báo quy mô toàn cầu
• 2.4. Phương pháp đánh giá
• 2.4.1. Đánh giá sai số dự báo quỹ đạo và cường độ
• 2.4.2. Đánh giá kĩ năng dự báo xác suất tổ hợp
• 3. CHƯƠNG 3: KHẢO SÁT TƯƠNG QUAN GIỮA SAI SỐ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNG HỆ THỐNG TỔ HỢP ĐA VẬT LÝ
• 3.1. Mục đích nghiên cứu
• 3.2. Thiết lập thử nghiệm
• 3.2.1. Cấu hình tổ hợp đa vật lý dựa trên mô hình khu vực WRF-ARW
• 3.2.2. Điều kiện biên và các cơn bão được lựa chọn mô phỏng trong thí nghiệm
• 3.2.3. Tiêu chuẩn phân loại các tập mẫu mô phỏng bão
• 3.3. Kết quả thử nghiệm
• 3.4. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNG HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA TỔ HỢP
• 4.1. Mục đích nghiên cứu
• 4.2. Thiết lập thử nghiệm
• 4.2.1. Cấu hình hệ thống đồng hóa tổ hợp WRF-LETKF
• 4.2.2. Điều kiện biên và các cơn bão được lựa chọn dự báo
• 4.2.3. Dữ liệu quan trắc đồng thời quy mô lớn và quy mô bão cho sơ đồ LETKF
• 4.2.4. Các trường hợp dự báo trong thí nghiệm
• 4.3. Kết quả thử nghiệm
• 4.3.1. Tác động của phương pháp đồng hóa tổ hợp đến trường phân tích
• 4.3.2. Tác động của phương pháp đồng hóa tổ hợp đến kết quả dự báo
• 4.4. Kết luận chương 4
• KIẾN NGHỊ VỀ CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về mối quan hệ giữa kỹ năng mô phỏng bão và cường độ bão

Nghiên cứu mối quan hệ giữa kỹ năng mô phỏng bão và cường độ bão tại khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương là một lĩnh vực quan trọng trong khí tượng học. Việc hiểu rõ mối quan hệ này không chỉ giúp cải thiện chất lượng dự báo mà còn hỗ trợ trong việc giảm thiểu thiệt hại do bão gây ra. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng, kỹ năng mô phỏng bão có thể ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của dự báo cường độ bão. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu, khi mà tần suất và cường độ bão có xu hướng gia tăng.

1.1. Đặc điểm của bão tại Tây Bắc Thái Bình Dương

Khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương là nơi có nhiều cơn bão nhiệt đới xảy ra, với đặc điểm khí hậu và địa hình đa dạng. Các cơn bão ở đây thường có cường độ mạnh và gây ra nhiều thiệt hại. Việc nghiên cứu các đặc điểm này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ bão và từ đó cải thiện kỹ năng mô phỏng.

1.2. Tầm quan trọng của kỹ năng mô phỏng bão

Kỹ năng mô phỏng bão là khả năng của các mô hình dự báo trong việc tái hiện chính xác quỹ đạo và cường độ của bão. Việc nâng cao kỹ năng này không chỉ giúp dự báo chính xác hơn mà còn hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc lên kế hoạch ứng phó với bão, giảm thiểu thiệt hại cho người dân.

II. Vấn đề và thách thức trong dự báo cường độ bão

Dự báo cường độ bão gặp nhiều thách thức do sự phức tạp của các yếu tố khí tượng. Các mô hình dự báo hiện tại vẫn còn tồn tại nhiều sai số, đặc biệt là trong việc dự đoán cường độ bão. Các yếu tố như biến đổi khí hậu, tác động của môi trường xung quanh, và sai số trong mô hình đều có thể ảnh hưởng đến kết quả dự báo.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ bão

Cường độ bão phụ thuộc vào nhiều yếu tố như nhiệt độ mặt nước biển, độ ẩm không khí, và các điều kiện khí quyển khác. Việc hiểu rõ các yếu tố này giúp cải thiện khả năng dự đoán cường độ bão.

2.2. Sai số trong dự báo cường độ bão

Sai số trong dự báo cường độ bão có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm sai số trong dữ liệu đầu vào và trong các mô hình dự báo. Việc phân tích các nguồn sai số này là cần thiết để nâng cao độ chính xác của dự báo.

III. Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa kỹ năng mô phỏng và cường độ bão

Để nghiên cứu mối quan hệ giữa kỹ năng mô phỏng bão và cường độ bão, nhiều phương pháp đã được áp dụng. Các phương pháp này bao gồm phân tích dữ liệu lịch sử, mô phỏng số, và các kỹ thuật thống kê. Việc áp dụng các phương pháp này giúp xác định rõ hơn mối quan hệ giữa các yếu tố và cải thiện kỹ năng dự báo.

3.1. Phân tích dữ liệu lịch sử

Phân tích dữ liệu lịch sử về các cơn bão đã xảy ra giúp xác định các xu hướng và mẫu trong cường độ bão. Điều này cung cấp thông tin quý giá cho việc cải thiện kỹ năng mô phỏng.

3.2. Mô phỏng số và kỹ thuật thống kê

Mô phỏng số sử dụng các mô hình khí tượng để tái hiện các cơn bão, trong khi kỹ thuật thống kê giúp phân tích và đánh giá độ chính xác của các mô hình này. Sự kết hợp giữa hai phương pháp này có thể mang lại kết quả tốt hơn trong dự báo.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu trong dự báo bão

Nghiên cứu mối quan hệ giữa kỹ năng mô phỏng bão và cường độ bão có nhiều ứng dụng thực tiễn. Các kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng để cải thiện các hệ thống dự báo bão, từ đó giúp các cơ quan chức năng có kế hoạch ứng phó hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu, khi mà tần suất và cường độ bão có xu hướng gia tăng.

4.1. Cải thiện hệ thống dự báo bão

Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để cải thiện các mô hình dự báo hiện tại, giúp nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán cường độ và quỹ đạo bão.

4.2. Hỗ trợ ứng phó với bão

Việc hiểu rõ mối quan hệ giữa kỹ năng mô phỏng và cường độ bão giúp các cơ quan chức năng có kế hoạch ứng phó hiệu quả hơn, giảm thiểu thiệt hại cho người dân và tài sản.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu về bão

Nghiên cứu mối quan hệ giữa kỹ năng mô phỏng bão và cường độ bão tại khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương là một lĩnh vực quan trọng và cần thiết. Các kết quả nghiên cứu không chỉ giúp cải thiện chất lượng dự báo mà còn hỗ trợ trong việc ứng phó với các cơn bão. Tương lai của nghiên cứu này sẽ tiếp tục tập trung vào việc phát triển các mô hình dự báo chính xác hơn và ứng dụng công nghệ mới trong khí tượng học.

5.1. Xu hướng nghiên cứu trong tương lai

Tương lai của nghiên cứu về bão sẽ tập trung vào việc phát triển các mô hình dự báo mới, sử dụng công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao độ chính xác trong dự báo.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu liên ngành

Nghiên cứu về bão cần sự hợp tác giữa các lĩnh vực khác nhau như khí tượng học, môi trường và công nghệ thông tin để đạt được kết quả tốt nhất trong việc dự báo và ứng phó với bão.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ "Khảo sát mối quan hệ giữa kĩ năng mô phỏng quỹ đạo bão và cường độ bão cho khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương bằng hệ thống dự báo tổ hợp" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Dư Đức Tiến, thuộc chuyên ngành Khí tượng và khí hậu học (mã số 62440222) tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội năm 2017, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Ngô Đức Thành và TS. Kiều Quốc Chánh.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Dự báo quỹ đạo và cường độ bão từ các mô hình động lực đóng vai trò trọng tâm trong công tác nghiệp vụ khí tượng thủy văn tại Việt Nam cũng như trên thế giới. Đánh giá sai số từ các trung tâm dự báo quốc tế và các hệ số thống kê cho thấy chất lượng dự báo quỹ đạo bão có xu thế tăng lên rõ rệt qua từng năm, song chất lượng dự báo cường độ bão lại không tăng trưởng tương ứng. Ở hạn ngắn (khoảng 24 giờ), dự báo cường độ bão trong thực tế chủ yếu dựa vào tính quán tính thay vì khai thác trực tiếp từ sản phẩm mô hình số; ở các hạn dài hơn (2 đến 3 ngày), mức độ tin cậy chỉ dừng lại ở việc nhận định xu thế tăng hoặc giảm cấp.

Khoảng trống nghiên cứu then chốt mà tác giả xác định là việc thiếu các khảo sát định lượng bằng mô hình động lực học đầy đủ để làm rõ mối quan hệ tương quan giữa sai số dự báo quỹ đạo và sai số cường độ bão. Trước đây, một số nghiên cứu thống kê giả định mối quan hệ tuyến tính lý tưởng khi cho sai số quỹ đạo bằng 0, nhưng cách tiếp cận này không phản ánh bản chất tương tác phi tuyến và sự bất định của hệ thống khí quyển thực.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định hai mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Đánh giá mối quan hệ định lượng giữa sai số mô phỏng quỹ đạo và sai số cường độ bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương dựa trên kết quả của hệ thống tổ hợp đa vật lý sử dụng mô hình WRF-ARW.
2. Thử nghiệm tăng cường thông tin cấu trúc xoáy ban đầu từ các phân tích thời gian thực và đồng hóa đồng thời với thông tin quy mô lớn bằng phương pháp đồng hóa tổ hợp lọc Kalman chuyển dạng địa phương (LETKF) cho mô hình WRF-ARW nhằm đánh giá tác động đối với chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ bão.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Các đặc trưng chuyển động và cấu trúc của bão bao gồm quỹ đạo, cường độ bão (thông qua tốc độ gió bề mặt cực đại $V_{max}$ và áp suất cực tiểu tại tâm $P_{min}$), sản phẩm dự báo trung bình tổ hợp và dự báo xác suất, cùng các nguồn phát sinh sai số trong mô hình số trị.
• Phạm vi không gian: Khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông Việt Nam (định giới hạn các cơn bão đi qua kinh tuyến $120^\circ\text{E}$).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2008–2014 đối với đánh giá thực tế nghiệp vụ Biển Đông; giai đoạn 2007–2010 đối với thử nghiệm 92 trường hợp mô phỏng tổ hợp đa vật lý; và các mùa bão 2013–2014 đối với các thử nghiệm đồng hóa số liệu tổ hợp chuyên sâu.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước được tổng quan

Tác giả hệ thống hóa các thành tựu và công trình quốc tế theo bốn nhóm vấn đề chính:

1. Cơ chế phát sinh và cấu trúc bão: Các nghiên cứu của Montgomery và Smith (2010, 2011) cùng Emanuel (1989, 2005) chỉ ra rằng cơ chế hình thành bão từ các nhiễu động nhiệt đới có tỷ lệ chuyển hóa rất thấp (toàn cầu chỉ có khoảng $10^2$ cơn bão trên tổng số $10^4 - 10^5$ nhiễu động mỗi năm). Về quan trắc, Elsberry (1995) xác định sai số định vị tâm bão từ vệ tinh dao động từ 20 đến 40 km, sai số thường lớn hơn 20 km ở giai đoạn bão mới hình thành hoặc cường độ yếu.
2. Các phương pháp dự báo truyền thống: Phương pháp Synop phân tích các dòng dẫn đường, áp cao cận nhiệt đới và tương tác xoáy-beta (Wang và cộng sự, 1998; Roger và Carleton, 2001). Phương pháp thống kê khí hậu kết hợp quán tính (CLIPER) được chuẩn hóa qua các công trình của DeMaria (2005, 2009). Điển hình có mô hình STIPS (Knaff và cộng sự, 2005) dùng tại JTWC và mô hình SHIPS (DeMaria và cộng sự, 2005) dùng tại NHC.
3. Nguồn gốc phát sinh sai số trong mô hình số trị: Dựa trên các nghiên cứu của Lorenz (1960s, 1970s), ba nguồn bất định cơ bản gồm: sai số trường ban đầu, sai số mô hình (sơ đồ sai phân và tham số hóa quy mô dưới lưới) và bản chất bất định phi tuyến của khí quyển. Ba nhóm nhân tố chi phối sai số cường độ bão gồm: thiếu cấu trúc xoáy ban đầu (Bender và cộng sự, 1993; Kurihara và cộng sự, 1993; Davidson và cộng sự, 2000; Nguyen và Chen, 2011); sự không thích hợp của các sơ đồ tham số hóa vật lý và độ phân giải (Liu và cộng sự, 1997; Pu và Braun, 2001; Pattnaik và Krishnamurti, 2007; Meng và Zhang, 2007; Osuri và cộng sự, 2011; Cangialosi và cộng sự, 2006; Kieu và cộng sự, 2013); và sai số điều kiện môi trường xung quanh do quỹ đạo mô phỏng bị lệch (Chan, 1984, 2005).
4. Sai biệt giữa tốc độ cải thiện dự báo quỹ đạo và cường độ: Báo cáo từ NHC, JTWC, RSMC-Tokyo và các công trình của Goerss và cộng sự (2004), Hui và cộng sự (2012) xác nhận kỹ năng dự báo quỹ đạo bão tăng liên tục sau năm 2000 nhờ sự nâng cấp của các mô hình toàn cầu (GFS, IFS, GSM, NAVGEM). DeMaria và cộng sự (2007, 2014) chứng minh tốc độ giảm sai số trung bình tuyệt đối (MAE) của cường độ bão chỉ đạt 0,3–0,5%/năm, chậm hơn gần một bậc đại lượng so với tốc độ giảm sai số quỹ đạo (3–5%/năm). Để giải quyết tình trạng này, Cơ quan Quản trị Khí quyển và Đại dương Hoa Kỳ (NOAA) đã thành lập Chương trình Cải thiện Dự báo Bão HFIP (Gall và cộng sự, 2013).

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

DeMaria (2009, 2014) từng sử dụng mô hình hồi quy Logistic (LGEM) kết hợp quỹ đạo chuẩn hậu kiểm để kết luận rằng giảm 50% sai số quỹ đạo có thể giúp giảm 17% sai số cường độ. Tuy nhiên, giả định này dựa trên phương pháp thống kê thuần túy và xem xét quỹ đạo là hoàn hảo. Luận án chọn giải quyết bài toán:

• Sử dụng mô hình động lực học khu vực WRF-ARW để cô lập ảnh hưởng của môi trường xung quanh thông qua các tập lọc quỹ đạo, từ đó xác định định lượng sai số quỹ đạo tác động như thế nào đến sai số cường độ ở các hạn dự báo từ 24 đến 72 giờ.
• Xử lý bài toán thiếu hụt thông tin trường ban đầu của xoáy bão bằng cách phát triển sơ đồ đồng hóa tổ hợp đa quy mô, kết hợp đồng thời cấu trúc xoáy bão nhân tạo cân bằng giải tích và dữ liệu gió vệ tinh quy mô lớn.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và công thức toán học

1. Lý thuyết đồng hóa biến phân và lọc Kalman: Thuật toán đồng hóa số liệu dựa trên lý thuyết xác suất Bayes với giả thiết sai số quan trắc và sai số trường nền tuân theo phân bố chuẩn Gauss và không tương quan. Hàm mục tiêu biến phân $J(x)$ có dạng: $$J(x) = \frac{1}{2} (x - x_b)^T B^{-1} (x - x_b) + \frac{1}{2} (y_o - \mathbb{H}(x))^T R^{-1} (y_o - \mathbb{H}(x))$$ Trong đó $x_b$ là véctơ trường nền kích thước $N$, $y_o$ là véctơ quan trắc kích thước $M$, $B$ là ma trận hiệp phương sai sai số trường nền ($N \times N$), $R$ là ma trận hiệp phương sai sai số quan trắc ($M \times M$), và $\mathbb{H}$ là toán tử chuyển đổi từ biến mô hình sang biến quan trắc. Trạng thái phân tích tối ưu $x_a$ đạt được khi triệt tiêu đạo hàm $\nabla_x J(x_a) = 0$: $$x_a = x_b + W (y_o - \mathbb{H}(x_b))$$ Với ma trận trọng số (Kalman Gain): $$W = B H^T (R + H B H^T)^{-1}$$

2. Phương pháp lọc Kalman chuyển dạng tổ hợp địa phương (LETKF): Thay vì sử dụng ma trận sai số nền tĩnh $B$ như trong phương pháp biến phân (3DVAR/4DVAR), sơ đồ LETKF (Hunt và cộng sự, 2007; Kalnay và cộng sự, 2007) tính toán ma trận sai số phụ thuộc vào dòng chảy thực tế (flow-dependent) dựa trên độ tán của tập hợp các thành phần dự báo trong một không gian thể tích địa phương ($n_{xl} \times n_{yl}$).

3. Cấu trúc xoáy ba chiều nhân tạo cân bằng giải tích (vinit): Module vinit được xây dựng dựa trên nghiệm giải tích của Kiều Quốc Chánh và Zhang (2009). Cấu trúc xoáy đối xứng được thiết lập thỏa mãn phương trình cân bằng gradient và cân bằng thủy tĩnh trong hệ tọa độ trụ, tạo ra trường gió tiếp tuyến, trường nhiễu động áp suất và nhiệt độ thế vị ba chiều từ các tham số bề mặt thời gian thực.

Mô hình số trị và thiết lập công cụ

• Mô hình WRF-ARW: Sử dụng nhân động lực phi thủy tĩnh ARW phiên bản 3.2.1. Cấu hình hệ lưới lồng 3 cấp di động theo tâm bão: miền ngoài cùng $d01$ độ phân giải 36 km, miền trung gian $d02$ độ phân giải 12 km, và miền trong cùng $d03$ độ phân giải 4 km với 31 mực thẳng đứng theo tọa độ áp suất địa thế vị ($\eta$).
• Kỹ thuật Blending đa quy mô: Luận án tích hợp module vinit vào hệ thống WRF-LETKF. Quan trắc đồng thời bao gồm thông tin quy mô bão (trường gió nhân tạo từ vinit tạo ra dựa trên thông tin thời gian thực TCVital của JTWC) và thông tin quy mô lớn (gió chuyển động từ mây vệ tinh AMV/CMV do CIMSS xử lý).

Nguồn tư liệu và dữ liệu

• Dữ liệu phân tích và biên: Dữ liệu tái phân tích FNL của NCEP độ phân giải $1^\circ \times 1^\circ$ (cho Chương 3) và dữ liệu dự báo toàn cầu GFS hạn 0,5 ngày (cho Chương 4).
• Dữ liệu bão: Số liệu quỹ đạo chuẩn Best-track và các tệp phân tích thời gian thực TCVital cung cấp bởi Trung tâm Cảnh báo Bão Liên hợp Hải quân Hoa Kỳ (JTWC).
• Dữ liệu nghiệp vụ Biển Đông: Dữ liệu dự báo chính thức của Việt Nam (Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương), Nhật Bản (RSMC-Tokyo) và Hoa Kỳ (JTWC) giai đoạn 2008–2014.

Phương pháp đánh giá sai số và kỹ năng

• Sai số khoảng cách tâm (DPE): Khoảng cách hình học giữa tâm bão mô phỏng và vị trí Best-track (đơn vị: km hoặc hải lý - nm).
• Sai số cường độ: Sai số trung bình tuyệt đối (MAE) của tốc độ gió bề mặt cực đại $V_{max}$ (đơn vị: m/s hoặc hải lý - kt) và áp suất cực tiểu mực biển $P_{min}$ (đơn vị: hPa).
• Đánh giá hệ thống tổ hợp: Điểm Brier (Brier Score - BS) đánh giá xác suất vượt ngưỡng vị trí tâm bão, kết hợp biểu đồ hạng (Rank Histogram) để kiểm tra độ phân tán và độ tin cậy của tập tổ hợp.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về sai số dự báo bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương

Chương 1 phân tích bức tranh toàn cảnh về độ chính xác của các phương pháp dự báo bão trên thế giới và tại khu vực Biển Đông. Tác giả chỉ ra sự bất đối xứng sâu sắc giữa tốc độ tiến bộ của dự báo quỹ đạo và dự báo cường độ qua số liệu tổng kết nhiều năm của NHC, JTWC và RSMC-Tokyo.

Số liệu đánh giá từ nghiên cứu của DeMaria và cộng sự (2007) được tổng hợp chi tiết nhằm minh chứng sự chênh lệch hệ số dốc suy giảm sai số:

Vùng biển và hạn dự báo	Hệ số dốc dự báo cường độ (%/năm)	Hệ số dốc dự báo quỹ đạo (%/năm)
Đại Tây Dương - hạn 24h	-1,0	-2,7
Đại Tây Dương - hạn 48h	-0,9	-3,4
Đại Tây Dương - hạn 72h	-0,6	-4,0
Đông Thái Bình Dương - hạn 24h	-0,1	-2,1
Đông Thái Bình Dương - hạn 48h	-0,4	-2,5
Đông Thái Bình Dương - hạn 72h	-0,8	-2,8
Tây Thái Bình Dương - hạn 24h	-0,2	-2,8
Tây Thái Bình Dương - hạn 48h	-0,3	-3,6
Tây Thái Bình Dương - hạn 72h	-0,5	-3,9

Cập nhật từ DeMaria và cộng sự (2014) cho thấy giai đoạn 1989–2012, tỷ lệ cải thiện chất lượng dự báo quỹ đạo chính thức của các trung tâm luôn đạt 2,2–3,1%/năm ở hạn 1–3 ngày và lên tới 3,8–4,2%/năm ở hạn 4–5 ngày. Ngược lại, chất lượng dự báo cường độ chính thức chỉ tăng từ 0,0–1,5%/năm, thậm chí tại Tây Thái Bình Dương ở hạn 24h giá trị này là -0,6%/năm (sai số gia tăng).

Khảo sát 62 cơn bão trên khu vực Biển Đông giai đoạn 2008–2014 ở hạn 48h cho thấy kỹ năng dự báo quỹ đạo của Việt Nam, Nhật Bản, Hoa Kỳ và các mô hình GFS, GSM đạt 50–60% so với phương pháp chuẩn CLIPER. Tuy nhiên, kỹ năng dự báo cường độ của các nguồn này chỉ dao động quanh mức 10–12%; riêng mùa bão năm 2013, hầu hết các trung tâm đều có giá trị kỹ năng cường độ âm.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương này trình bày chi tiết cơ sở toán học và quy trình xây dựng công cụ thử nghiệm của luận án:

• Thiết lập toán học cho hệ thống LETKF: Mô tả thuật toán chuyển dạng ma trận hiệp phương sai trong không gian mẫu tổ hợp địa phương nhằm giảm thiểu chi phí tính toán nghịch đảo ma trận kích thước lớn, đồng thời bảo đảm trường phân tích tối ưu phản ánh đúng cấu trúc động lực địa phương.
• Phát triển chương trình vinit: Tác giả lập trình module tạo xoáy nhân tạo ba chiều dựa trên các tham số từ tệp TCVital (tọa độ tâm, áp suất tâm $P_{min}$, tốc độ gió cực đại $V_{max}$, bán kính gió cực đại RMW và bán kính các ngưỡng gió 15 m/s, 25 m/s). Cấu trúc xoáy được cân bằng nhiệt động lực học giải tích, hạn chế tối đa hiện tượng sóng trọng trường giả khi đưa vào mô hình.
• Quy trình kết hợp (Blending) đa quy mô: Xây dựng sơ đồ ghép nối dữ liệu: số liệu gió AMV thám sát từ vệ tinh địa tĩnh ở các mực trên cao cung cấp bức tranh hoàn lưu dẫn đường quy mô lớn; số liệu xoáy từ vinit cung cấp hoàn lưu đối xứng quy mô bão ở tầng thấp và trung. Cả hai luồng dữ liệu được đồng hóa đồng thời qua bộ lọc LETKF để cập nhật vào trường phân tích ban đầu của WRF-ARW.

Chương 3: Khảo sát tương quan giữa sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bão bằng hệ thống tổ hợp đa vật lý

Chương 3 thực hiện thử nghiệm số trị trên 92 trường hợp bão giai đoạn 2007–2010 tại Tây Bắc Thái Bình Dương bằng mô hình WRF-ARW sử dụng tổ hợp đa vật lý (kết hợp các sơ đồ vi vật lý WSM6, Lin, Ferrier; các sơ đồ đối lưu Kain-Fritsch, BMJ, Grell-Devenyi; và các sơ đồ lớp biên YSU, MYJ).

Để cô lập tác động của sai số quỹ đạo đến sai số cường độ, tác giả phân chia 92 trường hợp thành ba tập mẫu:

1. Tập toàn bộ: Gồm đầy đủ 92 trường hợp mô phỏng.
2. Tập tiêu chuẩn I (30 trường hợp): Lọc các trường hợp có sai số khoảng cách tâm nhỏ đồng thời ở cả ba hạn 24h, 48h và 72h.
3. Tập tiêu chuẩn II (16 trường hợp): Lọc khắt khe hơn, chỉ giữ lại các trường hợp có quỹ đạo mô phỏng bám rất sát Best-track.

Kết quả sai số tuyệt đối trung bình của cường độ bão giữa các tập mẫu được tổng hợp như sau:

Tập mẫu phân loại	Số ca	Hạn dự báo	MAE $V_{max}$ (m/s)	MAE $P_{min}$ (hPa)
Toàn bộ tập mẫu	92	24h	9,8	18,2
		48h	11,5	22,4
		72h	13,2	25,1
Tiêu chuẩn I	30	24h	8,6	16,1
		48h	9,1	17,5
		72h	9,8	18,9
Tiêu chuẩn II	16	24h	8,2	15,4
		48h	8,4	15,9
		72h	8,9	16,8

Phân tích số liệu chứng minh:

• Khi sai số quỹ đạo giảm xuống (từ tập toàn bộ sang Tiêu chuẩn I và Tiêu chuẩn II), sai số cường độ ($V_{max}$ và $P_{min}$) giảm rõ rệt.
• Mức độ cải thiện sai số cường độ thể hiện mạnh nhất ở các hạn dài (48h và 72h), trong khi ở hạn 24h mức độ cải thiện thấp hơn. Nguyên nhân do ở hạn 24h, mô hình chịu ảnh hưởng chi phối bởi sai số phân tích ban đầu từ số liệu thô FNL và đòi hỏi thời gian thích ứng động lực (spin-up time). Ở các hạn sau 48h, sai số môi trường tích lũy do lệch quỹ đạo trở thành nhân tố chính làm sai lệch cường độ.

Chương 4: Dự báo quỹ đạo và cường độ bão bằng hệ thống đồng hóa tổ hợp

Chương 4 kiểm chứng hệ thống WRF-LETKF kết hợp module vinit và gió vệ tinh AMV (thử nghiệm DABV - Data Assimilation Blending Vinit) so với cấu hình đối chứng không đồng hóa cấu trúc xoáy (thử nghiệm CTRL). Đối tượng khảo sát là 6 cơn bão mạnh có diễn biến phức tạp trên Tây Bắc Thái Bình Dương giai đoạn 2013–2014: Usagi (2013), Nari (2013), Krosa (2013), Rammasun (2014), Neoguri (2014) và Vongfong (2014).

Các phát hiện chính của chương gồm:

• Tác động lên trường phân tích ban đầu: Cấu trúc phân tích tối ưu của DABV bổ sung thành công trường gió tiếp tuyến mạnh mẽ và đối xứng ở mực 850 hPa, đồng thời duy trì hoàn lưu phân kỳ ở mực 200 hPa. Đại lượng gia số phân tích (analysis increments) của thành phần gió $u$ và $v$ thể hiện sự liên kết hài hòa giữa lõi bão nhân tạo và trường dòng dẫn môi trường, khắc phục hoàn toàn hiện tượng suy yếu xoáy ban đầu của trường phân tích GFS thô.
• Tác động lên chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ:
  • Đối với bão Usagi (2013) và Nari (2013), DABV giảm sai số vị trí tâm từ 30 đến 70 km ở các hạn từ 48h đến 96h; sai số $V_{max}$ giảm từ 2–4 m/s so với CTRL.
  • Trường hợp bão Krosa (2013), hệ thống DABV nắm bắt được quá trình bão tái tăng cường độ khi di chuyển qua vùng biển phía bắc đảo Luzon, điều mà phương án CTRL mô phỏng sai lệch hoàn toàn.
  • Đánh giá tổng hợp trên toàn bộ các ốp dự báo của 6 cơn bão: Sai số trung bình khoảng cách tâm của DABV thấp hơn CTRL ở mọi hạn từ 24h đến 120h. Độ tán tổ hợp (spread) của quỹ đạo và cường độ trong DABV bám sát đường sai số trung bình thực tế hơn.
• Đánh giá thống kê xác suất: Điểm Brier Score (BS) của DABV cho dự báo xác suất tâm bão trong các bán kính 100 km, 150 km và 200 km đều thấp hơn CTRL (chất lượng dự báo xác suất cao hơn). Biểu đồ hạng (Rank Histogram) của DABV ở các khoảng hạn 00h–24h, 24h–48h và 48h–72h có dạng phẳng đồng đều hơn, trong khi CTRL có dạng chữ U lệch rõ rệt (thể hiện độ phân tán của hệ tổ hợp bị thiếu hụt nghiêm trọng).

---

Kết quả và những đóng góp mới

Các đóng góp mới của luận án

1. Về mặt học thuật và định lượng tương quan: Luận án đã thiết lập thử nghiệm bằng mô hình số trị khu vực WRF-ARW để khảo sát một cách định lượng quan hệ giữa sai số quỹ đạo và sai số cường độ bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương. Kết quả khẳng định việc cải thiện chất lượng dự báo quỹ đạo đem lại hiệu ứng tích cực trực tiếp giúp giảm sai số dự báo cường độ, đặc biệt ở các hạn dự báo 48h và 72h. Đồng thời, nghiên cứu chỉ rõ mức độ tương quan giữa hai loại sai số là không đồng nhất và thay đổi theo từng hạn dự báo cụ thể do chi phối bởi thời gian thích ứng mô hình và sai số trường ban đầu.
2. Về mặt phương pháp và công nghệ dự báo: Luận án đã xây dựng thành công chương trình vinit có khả năng tự động thiết lập cấu trúc xoáy ba chiều cân bằng giải tích từ các thông tin thám sát thời gian thực TCVital của JTWC. Đề xuất quy trình đồng hóa kết hợp (blending) đồng thời dữ liệu cấu trúc xoáy quy mô bão (vinit) và dữ liệu gió vệ tinh quy mô lớn (AMV) thông qua bộ lọc tổ hợp LETKF cho mô hình WRF-ARW. Phương pháp này tạo ra trường phân tích xoáy ban đầu phù hợp với phương trình động lực của mô hình khu vực một cách khách quan mà không cần can thiệp nhân tạo vào quá trình tích phân.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Đề xuất đưa quy trình đồng hóa tổ hợp WRF-LETKF kết hợp module vinit và dữ liệu gió vệ tinh AMV vào thử nghiệm nghiệp vụ tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia để phục vụ dự báo bão hạn 2–3 ngày trên khu vực Biển Đông.
• Chuyển đổi dần cách tiếp cận từ dự báo hạn định đơn lẻ (deterministic forecast) sang khai thác các sản phẩm dự báo tổ hợp xác suất (probabilistic forecast) nhằm định lượng hóa mức độ rủi ro và độ bất định trong các bản tin cảnh báo thiên tai bão.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận từ văn bản

• Cấu trúc xoáy ba chiều tạo ra từ chương trình vinit vẫn dựa trên giả thiết nghiệm giải tích đối xứng trục, chưa mô phỏng được tính bất đối xứng thực tế của hoàn lưu bão do tương tác với độ đứt gió môi trường hoặc địa hình.
• Thử nghiệm đồng hóa tổ hợp trong Chương 4 mới thực hiện trên tập mẫu gồm 6 cơn bão mạnh giai đoạn 2013–2014, chưa bao quát toàn bộ các dạng quỹ đạo dị thường hoặc các cơn bão có cường độ yếu/áp thấp nhiệt đới.
• Độ phân giải của lưới lồng trong cùng (4 km) dù đã giải đoán được mắt bão nhưng vẫn chưa đủ tinh mịn để mô phỏng hoàn toàn các quá trình vi vật lý đối lưu sâu bên trong thành mắt bão mà không cần dùng đến các tham số hóa bổ trợ.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Bổ sung và đồng hóa thêm các nguồn dữ liệu viễn thám độ phân giải cao như số liệu phản hồi và vận tốc xuyên tâm từ mạng lưới radar thời tiết ven biển Việt Nam, cùng số liệu thám sát bức xạ vi sóng trên các vệ tinh cực.
• Nghiên cứu cải tiến sơ đồ vinit để tích hợp cấu trúc xoáy bất đối xứng ban đầu dựa trên trường độ đứt gió thẳng đứng quy mô lớn.
• Mở rộng số lượng ca dự báo thử nghiệm thời gian thực để hoàn thiện bộ thông số tối ưu cho ma trận sai số tổ hợp trong điều kiện khí hậu cụ thể của Biển Đông.

---

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo rõ ràng cho các nhóm đối tượng học thuật và ứng dụng:

• Nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Khí tượng, Khí hậu học: Tài liệu cung cấp cơ sở toán học tường minh về phương pháp đồng hóa biến phân và lọc Kalman tổ hợp (LETKF), cùng phương pháp luận đánh giá hệ thống dự báo tổ hợp bằng các chỉ số xác suất (Brier Score, Rank Histogram).
• Dự báo viên và cán bộ kỹ thuật tại các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn: Phần phân tích sai số thực tế tại Biển Đông (2008–2014) và quy trình ghép nối dữ liệu đa quy mô (blending) giữa gió vệ tinh AMV và xoáy vinit là cẩm nang hữu ích cho việc tối ưu hóa trường ban đầu trong các mô hình nghiệp vụ như WRF hay HWRF.
• Các nhà hoạch định chính sách phòng chống thiên tai: Luận án cung cấp căn cứ khoa học giải thích lý do vì sao dự báo cường độ bão có độ tin cậy thấp hơn dự báo quỹ đạo, từ đó hỗ trợ việc xây dựng kịch bản ứng phó bão linh hoạt dựa trên dự báo xác suất thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào một giá trị cường độ duy nhất.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tốc độ cải thiện chất lượng dự báo cường độ bão lại diễn ra chậm hơn rất nhiều so với dự báo quỹ đạo trong nhiều thập kỷ qua?

Theo các số liệu của NHC, JTWC và nghiên cứu của DeMaria (2007, 2014), dự báo quỹ đạo bão chủ yếu phụ thuộc vào hoàn lưu dẫn đường quy mô lớn (quy mô Synop) – yếu tố đã được các mô hình toàn cầu phân giải cao nắm bắt rất tốt thông qua mạng lưới viễn thám hiện đại. Ngược lại, cường độ bão chịu sự chi phối phức tạp của các quá trình vật lý quy mô nhỏ bên trong bão (vi vật lý mây, tương tác trao đổi nhiệt ẩm bề mặt biển, rối lớp biên), sự thiếu hụt nghiêm trọng của thám sát cấu trúc lõi bão và các sai số do môi trường tích lũy khi dự báo quỹ đạo bị lệch.

2. Module vinit giải quyết bài toán thiếu hụt thông tin xoáy ban đầu của mô hình số trị bằng cách nào?

Chương trình vinit trích xuất các thông số phân tích thời gian thực từ thông báo bão TCVital (tâm bão, $P_{min}$, $V_{max}$, RMW và bán kính các cấp gió) rồi áp dụng nghiệm giải tích của Kiều Quốc Chánh và Zhang (2009) để tái tạo cấu trúc xoáy ba chiều cân bằng gradient và thủy tĩnh. Trường xoáy nhân tạo này sau đó được đồng hóa vào mô hình WRF-ARW bằng thuật toán LETKF, giúp mô hình có ngay cấu trúc bão thực tế mà không bị hiện tượng tiêu tán xoáy hoặc sốc động lực ban đầu.

3. Việc giảm sai số dự báo quỹ đạo tác động như thế nào đến sai số dự báo cường độ bão trong thử nghiệm tại Chương 3?

Thử nghiệm trên 92 ca bão giai đoạn 2007–2010 cho thấy khi lọc các tập mẫu có sai số quỹ đạo nhỏ (Tiêu chuẩn I và Tiêu chuẩn II), sai số tuyệt đối của tốc độ gió cực đại ($V_{max}$) và áp suất tâm ($P_{min}$) đều giảm rõ rệt. Tuy nhiên, mức độ tương quan là không đồng nhất: ở hạn 24h, sai số cường độ chỉ giảm nhẹ (từ 9,8 m/s xuống 8,2 m/s đối với $V_{max}$) do chi phối bởi sai số trường ban đầu và thời gian thích ứng mô hình; ở các hạn 48h và 72h, mức giảm diễn ra mạnh hơn (hạn 72h giảm từ 13,2 m/s xuống 8,9 m/s đối với $V_{max}$).

4. Kết quả thử nghiệm đồng hóa đa quy mô DABV trong Chương 4 vượt trội hơn phương án đối chứng CTRL ở những điểm cụ thể nào?

Hệ thống DABV (kết hợp đồng hóa gió AMV và xoáy vinit) tạo ra trường phân tích có dòng xiết tiếp tuyến sắc nét ở tầng thấp và phân kỳ mạnh ở tầng cao. Về dự báo, DABV làm giảm sai số vị trí tâm và sai số cường độ ở hầu hết các hạn từ 24h đến 120h đối với 6 cơn bão thử nghiệm (2013–2014), đồng thời nâng cao kỹ năng dự báo xác suất thể hiện qua điểm Brier Score thấp hơn và biểu đồ hạng Rank Histogram phẳng hơn đáng kể so với CTRL.

5. Đánh giá kỹ năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 48h tại Biển Đông giai đoạn 2008–2014 cho thấy thực trạng gì?

Khảo sát 62 cơn bão đi qua kinh tuyến $120^\circ\text{E}$ trong giai đoạn 2008–2014 cho thấy kỹ năng dự báo quỹ đạo của Việt Nam và các trung tâm quốc tế đạt từ 50% đến 60% so với mô hình khí hậu thống kê CLIPER. Trong khi đó, kỹ năng dự báo cường độ chỉ đạt khoảng 10% đến 12%, cá biệt trong mùa bão năm 2013 nhiều nguồn dự báo ghi nhận kỹ năng âm, phản ánh chất lượng dự báo cường độ nghiệp vụ tại khu vực này còn rất nhiều hạn chế.

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Dư Đức Tiến là công trình nghiên cứu chuyên sâu về mối quan hệ giữa sai số mô phỏng quỹ đạo và cường độ bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông bằng công cụ mô hình số trị tổ hợp. Tác giả đã làm rõ bản chất phi tuyến và sự không đồng nhất trong tương quan sai số giữa hai đặc trưng này ở các hạn dự báo khác nhau, đồng thời khẳng định việc cải thiện quỹ đạo là điều kiện cần thiết nhưng chưa đủ để nâng cao chất lượng dự báo cường độ. Đóng góp nổi bật của luận án là phát triển thành công module tạo xoáy ba chiều cân bằng giải tích vinit và sơ đồ đồng hóa tổ hợp đa quy mô WRF-LETKF, mở ra hướng ứng dụng thiết thực nhằm nâng cao năng lực dự báo nghiệp vụ bão tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

mở đầu, tài liệu tham khảo và phụ lục, nội dung chính của luận án bao gồm: Chƣơng 1: Tổng quan về sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bão khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và sự khác biệt giữa chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ bão. Chƣơng 2: Mô tả phương pháp nghiên cứu gồm xây dựng chương trình vinit tăng cường cấu trúc xoáy từ thông tin phân tích xoáy thực tế, giới thiệu về mô hình số trị khu vực (WRF-ARW), phương pháp tổ hợp (đa vật lý và đồng hóa lọc Kalman - LETKF) và phương pháp đánh giá kết quả. Chƣơng 3: Khảo sát tương quan giữa sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bằng hệ thống tổ hợp đa vật lý khu vực trên vùng biển Tây Bắc Thái Bình Dương: thử nghiệm 92 trường hợp trong năm 2007-2010 và đánh giá sai số của các tập dự báo với các tiêu chuẩn sai số dự báo quỹ đạo khác nhau. Chƣơng 4: Dự báo quỹ đạo và cường độ bão bằng hệ thống đồng hóa tổ hợp: quan trắc quy mô lớn và thông tin xoáy bão thực tế (cung cấp thông qua 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] chương trình vinit thiết lập cấu trúc xoáy từ thông tin phân tích bão) được đồng hóa đồng thời bằng phương pháp LETKF cho mô hình WRF-ARW, qua đó đánh giá tác động của quá trình bổ sung thông tin quan trắc đến kĩ năng dự báo xác suất của quỹ đạo và cường độ bão.

Kết luận và kiến nghị: Tóm tắt những kết quả chính đã đạt được của luận án, điểm mới và các vấn đề còn tồn tại, qua đó kiến nghị về khả năng ứng dụng kết quả của luận án và những vấn đề cần tiếp tục triển khai nghiên cứu tiếp theo. 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ SAI SỐ DỰ BÁO BÃO TRÊN KHU VỰC TÂY BẮC THÁI BÌNH DƢƠNG 1.1 Vấn đề quan trắc bão và các phƣơng pháp dự báo bão 1.1 Đặc trưng cơ bản của bão và vấn đề quan trắc bão Nghiên cứu mô hình hóa và quan trắc về bão/xoáy thuận nhiệt đới (trong luận án sẽ gọi chung là bão) trong nhiều năm qua cho thấy vẫn chưa tìm ra được một cơ chế rõ ràng về việc hình thành bão. Một số công trình nghiên cứu gần đây đã mang tính đột phá trong bài toán phát sinh bão như Montgomery và Smith (2010, 2011) [80, 81] và Emanuel (1989, 2005) [42, 43], tuy nhiên kết quả thực tế cho thấy chỉ tập trung cải thiện được chất lượng dự báo, mô phỏng trong thời kì các nhiễu động nhiệt đới đã hình thành có tổ chức và có thể giám sát được từ số liệu vệ tinh. Đánh giá chung ở quy mô toàn cầu, tỉ lệ phát triển thành bão từ các nhiễu động nhiệt đới rất thấp, trung bình toàn cầu có khoảng 102 cơn bão trong một năm trong khi có trên 104-105 các dạng nhiễu động nhiệt đới tồn tại cho thấy mức độ phức tạp của bài toán dự báo hình thành bão [46, 80, 81].

Về chu kì phát triển, trong Hình 1.1 minh họa vòng đời của một cơn bão được phát triển từ các nhiễu động nhiệt đới đến áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), giai đoạn chín muồi (mature) dưới dạng bão và bão mạnh1 đặc trưng bởi quá trình giảm khí áp (gọi tắt là áp suất) tại tâm bão và tăng tốc độ gió sát bề mặt gần tâm [40, 41].1: Minh họa giai đoạn phát triển từ nhiễu động nhiệt đới (trái) đến áp thấp nhiệt đới (giữa) và bão (phải) của cơn bão BONIE năm 1998. Nguồn: số liệu vệ tinh địa tĩnh GOES 8 kênh phổ hồng ngoại kèm tăng cường màu 1 Bão mạnh có cấp trên 12 theo bảng cấp gió Beaufort, ứng với vận tốc sát bề mặt cực đại từ 32,7-36,9 m/s 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Sau pha cường độ đạt cực đại, bão suy yếu (decay) và có thể tan ngay trên biển hoặc đất liền khi đổ bộ vào bờ. Khi đang di chuyển hoặc ở một giai đoạn có cường độ ổn định, bão có thể tăng cấp một cách đột ngột (rapid intensifying) trong thời gian ngắn. Một số cơn bão sau khi suy yếu về ATNĐ vẫn có thể mạnh trở lại thành bão nếu gặp điều kiện thuận lợi (bề mặt, hoàn lưu).

Xét về quy mô, hiện tượng bão được xếp trong lớp quy mô Synop với kích thước ngang cỡ 103 km và quy mô thời gian từ vài ngày đến tuần. Tuy nhiên những cơ chế tương tác bên trong bão tồn tại từ quy mô vi mô (tương tác vật lý mây), quy mô vừa (ổ đối lưu có tổ chức) đến quy mô lớn (các dòng hoàn lưu, dịch chuyển tịnh tiến tương tác với các hệ thống quy mô lớn khác). Những đặc tính này đòi hỏi các mô hình phải đủ tinh (độ phân giải cao, các sơ đồ vật lý phức tạp) để nắm bắt được đầy đủ các quy mô trong khí quyển, qua đó cho phép mô phỏng và dự báo được hiện tượng bão. Hai đặc trưng bão được quan tâm nhất trong công tác dự báo nghiệp vụ1 bao gồm quỹ đạo và cường độ bão.

Quỹ đạo bão được xem là đường đi của tâm bão trong suốt quá trình hình thành phát triển và suy yếu đi của cơn bão. Quỹ đạo bão có thể được hiểu đơn giản là các địa điểm, thời gian mà bão dịch chuyển tới, hoặc được đặc trưng bởi vị trí trung tâm hoặc vùng trung tâm hoàn lưu sơ cấp (hoàn lưu ngang với đặc trưng là đường đẳng áp khép kín). Đặc trưng thứ hai là cường độ bão có mức độ phức tạp hơn đại lượng quỹ đạo bởi tính trực quan của đặc trưng quỹ đạo bão được thể hiện khá rõ. Do bản chất của bão là dạng chuyển động xoáy nên có nhiều đại lượng được dùng để đặc trưng cho cường độ của bão như tốc độ gió cực đại, bán kính gió cực đại hoặc bán kính của một số tốc độ gió bề mặt đạt được nhất định như bán kính gió 15 m/s, bán kính gió 25 m/s.

Ngoài đại lượng gió cực đại bề mặt thì áp suất cực tiểu tại vùng tâm bão đóng vai trò xác định mức độ nông/sâu ứng với tính yếu/mạnh của bão. Hiện nay hai đại lượng cơ bản được dùng cho đặc 1 Thông tin nghiệp vụ: là các thông tin được cung cấp thời gian thực và được đưa ra từ các cơ quan/ tổ chức chính thống có trách nhiệm theo các mức độ khác nhau đối với đối tượng được cung cấp thông tin. 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] trưng cường độ bão là gió bề mặt cực đại sát mực biển (10 mét) và áp suất cực tiểu tại vùng tâm bão. Trong quan trắc các yếu tố đặc trưng cho quỹ đạo và cường độ bão thời gian thực, vị trí tâm bão là đại lượng được xác định có độ chính xác và tin cậy khá cao thông qua các số liệu vệ tinh địa tĩnh và cực bởi bản chất tồn tại mẫu dạng cơ bản với các đới/dải mây xoắn vào hướng vào tâm của bão.

Một số trường hợp các mây ti (Ci) trên cao có thể che phủ mắt bão sẽ được xác định tăng cường bổ sung bằng các số liệu vi sóng (microwave) trên vệ tinh cực. Tùy thuộc vào giai đoạn phát triển của cơn bão, sai số trung bình của việc xác định vị trí tâm bão theo đánh giá của Elsberry (1995) [41] khoảng 20-40 km. Sai số lớn (trên 20 km) thường gặp chủ yếu ở các thời kì bão phát triển yếu, ở các giai đoạn phát triển ban đầu (cấp 7-8 phân theo cấp bão của Việt Nam). Các sai số này được hiệu chỉnh lại trong quá trình xây dựng bộ số liệu quỹ đạo chuẩn (best track) thông qua các số liệu tham sát bổ sung như vi sóng và gió bề mặt tính toán từ số liệu vệ tinh cực (Atmospheric Motion Wind – AMV) [62].

Hai phương pháp chính cung cấp thông số về cường độ bão gồm: i) đo đạc trực tiếp từ các máy bay chuyên dụng hoặc máy bay không người lái bay qua bão và thả những đầu đo vào vùng gần tâm bão và ii) xác định từ ảnh mây vệ tinh (phổ biến nhất và được sử dụng tại tất cả các trung tâm dự báo nghiệp vụ trên thế giới hiện nay là phương pháp Dvorak1).2 Các phương pháp dự báo bão Các phương pháp cơ bản trong dự báo bão gồm: i) phương pháp Synop với bản chất dựa trên phân tích cơ chế động lực và tương tác giữa các trung tâm tác động đến bão, ii) phương pháp thống kê sử dụng số liệu quỹ đạo chuẩn nhiều năm để xây dựng phương trình thống kê trong dự báo quỹ đạo và cường độ bão (ví dụ 1 Phương pháp Dvorak là phương pháp thống kê thực nghiệm, trong đó tương quan giữa các giá trị cường độ và mẫu dạng mây bão được thực hiện từ các tập số liệu cho Đại Tây dương và Thái Bình dương [40]. 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính với nhân tố quan trắc bão) và iii) phương pháp động lực sử dụng sản phẩm dự báo trường khí quyển từ các mô hình số.1 Phương pháp Synop Phương pháp Synop dựa trên số liệu quan trắc truyền thống để thiết lập bản đồ bề mặt và trên cao, qua đó phân tích ảnh hưởng của các trung tâm tác động của quy mô lớn. Ví dụ như các hệ thống dòng dẫn đường liên quan tới sự phát triển của cao áp cận nhiệt TBTBD khi phân tích và dự báo bão ở khu vực TBTBD, ảnh hưởng của không khí lạnh phía bắc đến cường độ và quỹ đạo bão, sự thay đổi của tốc độ di chuyển của bão khi đi vào các khu vực trường yên. Ngoài ra có thể kể đến những hiệu ứng khác nhau như hiệu ứng động lực xoáy-beta (gyre-beta), ảnh hưởng của độ đứt môi trường đến sự dịch chuyển beta đến quỹ đạo và cường độ của bão (tham khảo Wang và cộng sự (1998) [92]).

Việc áp dụng phương pháp Synop đòi hỏi dự báo viên có sự hiểu biết về mặt cơ chế động lực của các trung tâm tác động khí quyển, sự tương tác giữa chúng và ảnh hưởng của chúng đến quá trình thay đổi cường độ và quỹ đạo. Ngoài ra dự báo viên cần có kinh nghiệm đúc kết dự báo cho vùng biển mình được đảm nhiệm do quá trình dịch chuyển của bão và sự ảnh hưởng của bão lúc sát bờ biển và lúc đổ bộ cần nhiều thám sát địa phương, điều mà các trung tâm dự báo quốc tế không cung cấp được.