phần mở đầu và kết luận, nội dung luận văn gồm những phần sau: Chƣơng I : Tổng quan Chƣơng II : Cơ sở lý thuyết về đồng hóa số liệu và mô hình dự báo Chƣơng III : Kết quả dự báo thử nghiệm. 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG I.1 Tổng quan về dự báo mƣa lớn Trên thế giới Dự báo mƣa lớn vẫn là một thử thách lớn đối với bài toán nghiệp vụ trên thế giới. Các nghiên cứu mô phỏng số với độ phân giải cao bằng các mô hình bất thuỷ tĩnh trên thế giới trong thời gian qua đã liên tục chỉ ra rằng các dự báo bằng mô hình số có tính dự báo thấp, mang tính cá biệt thậm chí ngay cả đối với hạn rất ngắn cho đến 2 ngày (Bougeault et al. 2003; Milelli et al.
2005; Elementi et al. 2005; Kieu and Zhang 2010; Schumacher and Davis 2010) [8]. Điều này là do tính dự báo của khí quyển bị chi phối rất mạnh bởi các nhiễu động có quy mô không gian và thời gian rất nhỏ. Một kích thích đối lƣu nhỏ hay sai lệch của tâm hội tụ ẩm mực thấp cũng có thể dẫn đến các thay đổi rất nhanh của các bất ổn định trong khí quyển và tạo nên các phân bố đối lƣu sâu khác nhau.
Điều này đặc biệt dễ nhận thấy trong các vùng có tƣơng tác địa hình và các hình thế gió mùa phức tạp, ví dụ các vùng chịu ảnh hƣởng gió mùa châu Á mà ở đó độ ẩm mực thấp đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành các hệ thống thời tiết gây mƣa lớn (Kato and Goda 2001; Kato et al. Do tính chất bất ổn định mạnh của khí quyển trong các bài toán dự báo mƣa lớn, điều quan tâm tiên quyết đối với các dự báo mô hình dự báo tại thời điểm này là phải tính đƣợc sự bất định của điều kiện ban đầu cũng nhƣ các sai số nội tại của các sơ đồ tham số hóa đối lƣu. Các nghiên cứu gần đây nhất cho thấy khả nằng dự báo mƣa lớn thời hạn 72-h hoặc lớn hơn một cách thống kê đều liên quan nhiều đến các hình thế mƣa do bão (Schumacher and Davis 2010; Lin et al. Với độ chính xác của dự báo vị trí đổ bộ của bão ngày càng đƣợc nâng cao thì hình thế mƣa lớn đi kèm theo cũng đƣợc cải thiện đáng kể.
Tuy nhiên do dự báo cƣờng độ bão là không chính xác, dự báo về cƣờng độ của lƣợng mƣa là không đủ tin cậy (Kehoe et al. 2007; Payne et al. Mặc dù các dự báo tổ hợp cho các hình thế mƣa lớn do sự bất ổn định tà áp vùng ngoại nhiệt đới có thể cho đƣợc các bản tin tin cậy với hạn dự báo lên đến 96-h (Schumacher and Davis 2010) [21], khả năng dự báo trƣớc 48-h và 72-h đối với các hình thế gây mƣa lớn điển hình do tƣơng tác gió mùa với địa hình phức tạp là một bài toán rất thách thức, ngay cả đối với các trung tâm nghiệp vụ lớn. Sử dụng một mô hình 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com khu vực bất thuỷ tĩnh với 2 lƣới lồng có độ phân giải là 7 km và 2.8 km, Elementi et al.
(2005) [13] đã chỉ ra rằng các lực cƣỡng bức do địa hình đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và phân bố của các thời điểm mƣa lớn. Bằng cách cập nhật số liệu biên liên tục từng 3-h một từ mô hình toàn cầu ECMWF của trung tâm dự báo châu Âu với các độ phân giải khác nhau, Elemeti et al. đã dự báo đƣợc lƣợng mƣa tích luỹ 24-h cho một vài hình thế mƣa điển hình do tƣơng tác địa hình và trƣờng quy mô lớn. Các phân bố mƣa dự báo tất định của họ tuy nhiên có những sai lệch rất đáng kể, ngay cả khi với độ phân giải rất cao.
Trong nghiên cứu tƣơng tự của Kato và Aranami (2010) [16], mô hình quy mô meso của trung tâm khí tƣợng Nhật Bản với độ phân giải 1.5 km cũng đã đƣợc sử dụng để dự báo cho hai đợt mƣa lớn thử nghiệm cho Nhật Bản với hạn dự báo chỉ giới hạn trong khoảng 3-h. Các kết quả chỉ ra rằng ngay cả với hạn dự báo 3-h, các dự báo cũng chỉ cho đƣợc ghi nhận với một trƣờng hợp duy nhất, các trƣờng hợp còn lại không mô phỏng đƣợc do trƣờng ẩm ban đầu không đƣợc đặc trƣng. Cùng với phƣơng pháp dự báo mƣa lớn bằng phƣơng pháp số trị, một số các phƣơng pháp khác cũng đƣợc sử dụng cho các mục đích dự báo ở hạn ngắn. Trong một nghiên cứu đã sử dụng số liệu vệ tinh viễn thám để phát triển quá trình trích giá trị điểm ảnh, Yaiprasert và nnk (2007) [10] đã sử dụng quá trình khai thác tự động số liệu giá trị điểm ảnh từ chuỗi ảnh vệ tinh.
Sau đó, quá trình xử lý sẽ tính toán sự tƣơng quan giữa giá trị pixel ảnh và giá trị lƣợng mƣa có thể xảy ra. Kết quả là khi giá trị điểm ảnh trung bình cao của dữ liệu hơi nƣớc hàng ngày, lƣợng mƣa hàng ngày có thể đƣợc dự báo là mƣa lớn. Điều này chỉ ra rằng giá trị điểm ảnh trung bình có thể đƣợc sử dụng để dự báo mƣa. Sử dụng bộ số liệu vận tốc xuyên tâm ra đa, Lee và nnk (2007) [18] đã sử dụng một phiên bản với độ phân dải cao của mô hình WRF để nghiên cứu về khả năng xuất hiện mƣa lớn trên bán đảo Triều Tiên nơi mà hệ thống đối lƣu quy mô vừa có tƣơng tác mạnh với môi trƣờng quy mô synop.
Trong nghiên cứu, đã tiến hành thí nghiệm chạy mô hình với 4 lƣới lồng nhau với độ phân giải theo phƣơng ngang 30 -1,1 km để mô phỏng một trƣờng hợp mƣa lớn trên Hàn Quốc vào tháng 6 năm 2003. Trong thí nghiệm, họ đã đánh giá đƣợc sự ảnh hƣởng của độ phân giải cao theo phƣơng ngang, sự khác biệt về thời gian ban đầu chạy mô hình, và sự đồng hóa vận tốc xuyên tâm ra đa tới lƣợng mƣa đƣợc mô phỏng. 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ở Việt Nam Dự báo mƣa lớn tại Việt Nam cũng đƣợc quan tâm từ rất lâu và cũng có rất nhiều tác giả đã nghiên cứu về vấn đề này. Trong những thập kỷ trƣớc, dự báo mƣa lớn chủ yếu đƣợc nghiên cứu và thực hiện thông qua các phƣơng pháp nhƣ Synop hay thống kê.
Trong công trình nghiên cứu dự báo trƣớc 3 – 4 ngày mƣa lớn trên lƣu vực sông Hồng – Thái Bình bằng phƣơng pháp thống kê của TS. Nguyễn Đức Hậu, tác giả đã xây dựng đƣợc các mô hình mô phỏng hình thế synop ở hai mực này trƣớc 3 – 4 ngày mƣa lớn trên lƣu vực sông Hồng – Thái Bình. Trên cơ sở xác định các dấu hiệu và những đặc trƣng synop cơ bản gây mƣa lớn ở mực 850 mb và 500 mb, các dấu hiệu và các đặc trƣng của các mô hình đƣợc tiến hành xây dựng trên máy tính chƣơng trình dự báo khách quan về mƣa lớn trƣớc từ 3 đến 4 ngày. Chƣơng trình phần mềm khách quan có kết hợp với sản phẩm số trị và tự động cập nhật kết quả đo lƣợng mƣa đã qua trên toàn quốc.
Đây là phƣơng pháp dự báo mƣa rất có hiệu quả và đã đƣợc sử dụng dự báo thử nghiệm cho hai mùa mƣa (1999 – 2000) và kết quả cho thấy là có thể sử dụng đƣợc trong nghiệp vụ dự báo. Tại Phòng dự báo hạn vừa, hạn dài – Trung tâm Dự báo Khí tƣợng Thủy văn trung ƣơng, Phạm Đức Thi và các cộng tác viên đã nghiên cứu đƣợc các giới hạn trong việc xác định khả năng có hay không có mƣa vừa, mƣa to trong thời kỳ 10 ngày (đặc biệt là 5 ngày đầu của thời kỳ dự báo 10 ngày) bằng phƣơng pháp bản đồ. Bản đồ đƣợc sử dụng là bản đồ chuẩn sai trung bình 10 ngày và bản đồ biến cao trung bình 5 ngày H 5 của bản đồ Âu Á mực 500 mb, các bản đồ này đƣợc xây dựng cho mỗi thời kỳ dự báo. Xuất phát từ một số đặc điểm của các quá trình mƣa vừa, mƣa to trong 2 tháng V và VI, tác giả đã chọn 2 khu vực: Khu vực phía Bắc nằm trong phạm vi từ vĩ độ 35 – 50 0N và kinh độ 80 – 1000E, và khu vực phía đông, trong phạm vi từ vĩ độ 15-300N và kinh độ 120 -1400E để xét dấu chuẩn sai (∆H), thực chất là sự biến đổi của trƣờng độ cao địa thế vị của thời kỳ hiện tại so sánh với giá trị trƣờng độ cao địa thế vị trung bình nhiều năm (TBNN), chuẩn sai âm hoặc dƣơng thể hiện sự hoạt động mạnh mẽ (sâu xuống) hoặc suy yếu (đầy lên) của rãnh trên đới gió Tây (W), gắn liền với quá trình xâm nhập KKL xuống miền Bắc nƣớc ta, và bản đồ biến cao trung bình 5 ngày H 5 với biến cao dƣơng hoặc âm biểu hiện sự biến đổi cƣờng độ của hệ thống.
Phạm vi phía đông đặc trƣng cho sự hoạt động của lƣỡi áp cao tây Thái Bình Dƣơng. 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phƣơng pháp phổ biến thứ hai ở Việt Nam là phƣơng pháp synop. Trong báo cáo công trình nghiên cứu về “Các dạng hình thế thời tiết gây mƣa lớn ở miền Trung”, Vũ Đình Hải (2000) và nnk đã sử dụng phƣơng pháp thống kê synop để dự báo mƣa lớn với số liệu đƣợc lấy từ năm 1997 đến năm 1999. Trên cơ sở tổng hợp và phân tích toàn bộ các dạng mƣa, tác giả đƣa ra kết quả tổng quát về lƣợng mƣa trung bình và thời gian, cũng nhƣ lƣợng mƣa lớn nhất có thể có… ứng với từng loại hình thời tiết.
Tác giả đã chia ra 6 dạng hình thế synop gây ra mƣa lớn nhƣ sau: 1) mƣa do bão hoặc áp thấp nhiệt đới đơn thuần ảnh hƣởng đến khu vực; 2) mƣa do bão, áp thấp nhiệt đới ảnh hƣởng đến khu vực, tiếp sau là sự xâm nhập về phía tây của áp cao Thái Bình Dƣơng; 3) mƣa do hai cơn bão liên tiếp, hay bão sau đó là áp thấp nhiệt đới khác; 4) mƣa do bão hoặc áp thấp nhiệt đới hoạt động ở Nam Biển Đông hay đổ bộ trực tiếp vào phía nam khu vực, trong khi đó phía bắc có sự xâm nhập về phía nam của không khí lạnh hoặc ở phía bắc của bão; 5) gió mùa đông bắc xâm nhập xuống phía nam theo hƣớng đông đông nam. Trong bài này, ngoài việc phân tích đầy đủ các dạng hình thế synop gây mƣa lớn ở Trung Trung Bộ, tác giả đã đƣa ra đƣợc chỉ tiêu để đánh giá và dự báo mƣa.