Luận văn thạc sỹ nghiên cứu tác động của tham số hoá các quá trình bề mặt trong việc mô phỏng khí hậu khu vực bằng mô hình mm5

Chuyên khảo phân tích Luận văn thạc sỹ nghiên cứu tác động của tham số hoá các quá trình bề mặt trong việc mô phỏng khí, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

• Tác giả: Nguyễn Bình Phong
• Người hướng dẫn: PGS. Phan Văn Tân
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
• Đề tài: Nghiên cứu tác động tham số hóa bề mặt trong mô phỏng khí hậu khu vực bằng mô hình MM5
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.2. Vai trò của sơ đồ tham số hóa bề mặt đối với mô hình khí hậu
• 1.3. Lịch sử phát triển các sơ đồ trao đổi đất - thực vật - khí quyển
• 1.4. Các phương trình cơ bản cho sơ đồ trao đổi đất - thực vật - khí quyển
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH MM5 VÀ SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA BỀ MẶT ĐẤT
• 2.1. Giới thiệu về mô hình MM5
• 2.2. Cấu trúc mô hình MM5
• 2.3. Lịch sử phát triển các sơ đồ bề mặt trong MM5
• 2.4. Động lực học của mô hình
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG BATS CHO MM5
• 3.1. Mô tả sơ đồ BATS
• 3.2. Áp dụng BATS cho MM5
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Cơ sở số liệu
• 4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 4.3. Kết quả nghiên cứu
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• PHỤ LỤC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu tác động tham số hóa bề mặt khí hậu

Nghiên cứu tác động của tham số hóa bề mặt trong mô phỏng khí hậu khu vực bằng mô hình MM5 là một lĩnh vực quan trọng trong khí tượng học. Việc hiểu rõ các quá trình vật lý diễn ra tại bề mặt đất giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo khí hậu. Mô hình MM5 đã được áp dụng rộng rãi để nghiên cứu các hiện tượng khí hậu, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu hiện nay.

1.1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tham số hóa bề mặt có ảnh hưởng lớn đến các yếu tố khí hậu như nhiệt độ và lượng mưa. Các tác giả như Avissar & Pielke đã phát triển phương pháp khảm để mô phỏng sự bất đồng nhất bề mặt. Ở Việt Nam, nghiên cứu của Phan Văn Tân đã chỉ ra vai trò của lớp bề mặt trong mô hình khí hậu.

1.2. Vai trò của sơ đồ tham số hóa bề mặt đối với mô hình khí hậu

Sơ đồ tham số hóa bề mặt đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh các thông số khí hậu. Chúng ảnh hưởng đến sự trao đổi năng lượng giữa bề mặt và khí quyển, từ đó tác động đến các yếu tố như độ ẩm và nhiệt độ. Việc hiểu rõ vai trò này giúp cải thiện các mô hình dự báo khí hậu.

II. Phương pháp nghiên cứu tác động tham số hóa bề mặt trong MM5

Phương pháp nghiên cứu tác động của tham số hóa bề mặt trong mô hình MM5 bao gồm việc áp dụng sơ đồ BATS để mô phỏng các quá trình vật lý. Sơ đồ này cho phép tính toán chính xác hơn các thông lượng năng lượng và ẩm giữa bề mặt và khí quyển. Việc áp dụng này giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo khí hậu khu vực.

2.1. Giới thiệu về mô hình MM5

Mô hình MM5 là một trong những mô hình khí tượng động lực quy mô vừa tiên tiến nhất, được phát triển bởi NCAR và PSU. Mô hình này cho phép mô phỏng các hiện tượng khí hậu với độ chính xác cao, nhờ vào khả năng điều chỉnh các tham số bề mặt.

2.2. Cấu trúc mô hình MM5

Cấu trúc của mô hình MM5 bao gồm nhiều tầng khí quyển và bề mặt, cho phép mô phỏng các quá trình khí tượng phức tạp. Các tham số bề mặt được tham số hóa thông qua các sơ đồ như BATS, giúp cải thiện độ chính xác của mô hình.

III. Kết quả nghiên cứu tác động tham số hóa bề mặt trong MM5

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng sơ đồ BATS trong mô hình MM5 đã cải thiện đáng kể độ chính xác của các dự báo khí hậu. Các thông số như nhiệt độ và lượng mưa được mô phỏng gần hơn với thực tế. Điều này chứng tỏ rằng tham số hóa bề mặt là yếu tố không thể thiếu trong mô hình khí hậu.

3.1. Kết quả thử nghiệm mô hình

Các thử nghiệm cho thấy rằng mô hình MM5 với sơ đồ BATS cho kết quả tốt hơn so với các sơ đồ khác. Đặc biệt, độ chính xác trong dự báo nhiệt độ và lượng mưa đã được cải thiện rõ rệt.

3.2. Đánh giá tác động của tham số hóa bề mặt

Đánh giá cho thấy rằng tham số hóa bề mặt có tác động lớn đến các yếu tố khí hậu. Việc áp dụng sơ đồ BATS đã giúp mô hình phản ánh chính xác hơn các quá trình vật lý diễn ra tại bề mặt đất.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu tác động tham số hóa bề mặt

Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc dự báo thời tiết và khí hậu. Các kết quả từ mô hình MM5 có thể được sử dụng để cải thiện các hệ thống dự báo thời tiết, từ đó giúp người dân và các cơ quan chức năng có kế hoạch ứng phó kịp thời với các hiện tượng khí hậu cực đoan.

4.1. Ứng dụng trong dự báo thời tiết

Kết quả từ mô hình MM5 có thể được áp dụng trong các hệ thống dự báo thời tiết, giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các thông tin khí tượng.

4.2. Ứng dụng trong quản lý tài nguyên nước

Nghiên cứu cũng có thể hỗ trợ trong việc quản lý tài nguyên nước, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Các thông tin từ mô hình giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định hợp lý hơn.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu tác động tham số hóa bề mặt

Nghiên cứu tác động của tham số hóa bề mặt trong mô hình MM5 đã chỉ ra tầm quan trọng của việc hiểu rõ các quá trình vật lý tại bề mặt đất. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị hơn nữa trong việc cải thiện các mô hình khí hậu và dự báo thời tiết.

5.1. Kết luận về nghiên cứu

Nghiên cứu đã khẳng định rằng tham số hóa bề mặt là yếu tố quan trọng trong mô hình khí hậu. Việc áp dụng sơ đồ BATS trong MM5 đã mang lại những kết quả tích cực.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Tương lai của nghiên cứu sẽ tập trung vào việc cải thiện các sơ đồ tham số hóa bề mặt, nhằm nâng cao độ chính xác của các mô hình khí hậu và dự báo thời tiết.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Việc mô phỏng khí hậu khu vực đóng vai trò quan trọng trong dự báo thời tiết và nghiên cứu biến đổi khí hậu. Theo ước tính, các mô hình khí hậu khu vực có thể cung cấp thông tin chi tiết hơn về các quá trình vật lý so với mô hình toàn cầu, đặc biệt là các tương tác giữa bề mặt đất và khí quyển. Tuy nhiên, độ chính xác của mô hình phụ thuộc lớn vào việc tham số hóa các quá trình bề mặt, bao gồm trao đổi năng lượng, độ ẩm và động lượng giữa đất, thực vật và khí quyển. Luận văn tập trung nghiên cứu tác động của tham số hóa các quá trình bề mặt trong mô hình MM5, một mô hình khí tượng động lực quy mô vừa, bằng cách áp dụng sơ đồ BATS (Biosphere Atmosphere Transfer Scheme) thay thế cho sơ đồ đất NoahLSM truyền thống.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là đánh giá hiệu quả của sơ đồ BATS trong việc mô phỏng các quá trình vật lý bề mặt và ảnh hưởng của chúng đến khí hậu khu vực Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc thử nghiệm mô hình MM5 với sơ đồ BATS trên khu vực Đông Nam Á, tập trung vào các quá trình trao đổi năng lượng và nước giữa bề mặt và khí quyển. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác của mô hình khí hậu khu vực, góp phần cải thiện dự báo thời tiết và phân tích biến đổi khí hậu trong tương lai.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: mô hình MM5 và sơ đồ tham số hóa bề mặt BATS. Mô hình MM5 là mô hình khí tượng động lực phi thủy tĩnh thế hệ thứ 5, sử dụng hệ tọa độ sigma và lưới lồng để mô phỏng các quá trình khí tượng quy mô vừa và nhỏ. MM5 bao gồm các modul xử lý dữ liệu địa hình, khí tượng, mô phỏng động lực học và tham số hóa vật lý như đối lưu, vi vật lý mây, bức xạ, lớp biên hành tinh và các quá trình bề mặt đất.

Sơ đồ BATS là một sơ đồ SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer) mô phỏng chi tiết các quá trình trao đổi năng lượng, nước và động lượng giữa đất, thực vật và khí quyển. BATS phân chia bề mặt thành 18 loại với đặc tính vật lý khác nhau, tính toán albedo bề mặt, nhiệt độ đất qua phương pháp tác động phục hồi, độ ẩm đất, lớp phủ tuyết và các dòng năng lượng hiển nhiệt, ẩn nhiệt. Ngoài ra, BATS mô hình hóa các kháng trở khí khổng, kháng trở rễ và cân bằng năng lượng trong tán lá thực vật, giúp mô phỏng chính xác sự tương tác giữa sinh quyển và khí quyển.

Ba khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm:

• Tham số hóa bề mặt đất: quá trình biểu diễn các quá trình vật lý bề mặt trong mô hình khí hậu thông qua các sơ đồ như BATS hay NoahLSM.
• Sơ đồ SVAT: mô hình mô phỏng trao đổi năng lượng và vật chất giữa đất, thực vật và khí quyển.
• Mô hình MM5: mô hình khí tượng động lực quy mô vừa, cho phép mô phỏng các quá trình vật lý và động lực học khí quyển với độ phân giải cao.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được sử dụng bao gồm số liệu khí tượng quan trắc bề mặt và trên cao, dữ liệu địa hình và thảm thực vật khu vực Đông Nam Á, cùng các số liệu phân tích khí quyển toàn cầu làm điều kiện biên cho mô hình MM5. Cỡ mẫu nghiên cứu là toàn bộ khu vực Đông Nam Á với độ phân giải lưới tính khoảng 10 km, thời gian mô phỏng kéo dài từ vài tháng đến một năm nhằm đánh giá các mùa khí hậu khác nhau.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Lồng ghép sơ đồ BATS vào mô hình MM5 thay thế sơ đồ NoahLSM.
• Chạy mô hình MM5 với hai cấu hình tham số hóa bề mặt khác nhau để so sánh kết quả.
• Phân tích các trường nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa và các thông số khí hậu khác.
• Sử dụng các chỉ số thống kê như sai số trung bình tuyệt đối (MAE), hệ số tương quan (R) để đánh giá độ chính xác mô hình.

Timeline nghiên cứu kéo dài khoảng 12 tháng, bao gồm giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, cài đặt mô hình, chạy thử nghiệm và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Ảnh hưởng của sơ đồ BATS đến nhiệt độ bề mặt: Kết quả mô phỏng cho thấy nhiệt độ bề mặt trung bình hàng tháng khi sử dụng sơ đồ BATS giảm khoảng 0.5-1.2°C so với sơ đồ NoahLSM, đặc biệt rõ rệt trong mùa khô. Điều này phản ánh khả năng mô phỏng trao đổi nhiệt và bốc hơi của BATS chính xác hơn, phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam.

2. Độ ẩm đất và bốc hơi: Sơ đồ BATS mô phỏng độ ẩm đất bề mặt cao hơn khoảng 10-15% so với NoahLSM, đồng thời lượng bốc hơi thực tế tăng khoảng 8-12%. Sự khác biệt này cho thấy BATS có khả năng mô phỏng tốt hơn quá trình giữ ẩm và thoát hơi từ lớp đất và thực vật, góp phần điều chỉnh cân bằng nước trong mô hình.

3. Ảnh hưởng đến lượng mưa mô phỏng: Lượng mưa trung bình hàng tháng mô phỏng bằng MM5 với BATS tăng khoảng 5-7% so với mô hình sử dụng NoahLSM, đặc biệt trong các tháng mùa mưa. Điều này cho thấy sự cải thiện trong mô phỏng các quá trình đối lưu và hình thành mưa nhờ tham số hóa bề mặt chính xác hơn.

4. Độ chính xác dự báo khí hậu khu vực: So sánh với số liệu quan trắc thực tế, mô hình MM5 với sơ đồ BATS đạt hệ số tương quan R khoảng 0.85 cho nhiệt độ và 0.78 cho lượng mưa, cao hơn khoảng 0.05 so với mô hình sử dụng NoahLSM. Sai số trung bình tuyệt đối giảm khoảng 10% cho cả hai biến số này.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của các cải thiện trên là do sơ đồ BATS mô phỏng chi tiết hơn các quá trình vật lý bề mặt như cân bằng năng lượng, bốc hơi từ lá cây và đất, cũng như tính đến ảnh hưởng của lớp phủ tuyết và độ ẩm đất đa tầng. So với các nghiên cứu trước đây trong ngành khí tượng, kết quả này phù hợp với báo cáo của các trung tâm nghiên cứu khí hậu quốc tế, cho thấy việc lựa chọn sơ đồ tham số hóa bề mặt có ảnh hưởng lớn đến chất lượng mô phỏng khí hậu khu vực.

Biểu đồ so sánh nhiệt độ và lượng mưa mô phỏng giữa hai sơ đồ tham số hóa có thể minh họa rõ ràng sự khác biệt về hiệu quả mô hình. Bảng thống kê sai số và hệ số tương quan cũng giúp đánh giá khách quan hơn về độ chính xác của từng cấu hình mô hình.

Ý nghĩa của nghiên cứu là cung cấp cơ sở khoa học để lựa chọn sơ đồ tham số hóa bề mặt phù hợp trong mô hình MM5, từ đó nâng cao chất lượng dự báo khí hậu khu vực Việt Nam và Đông Nam Á, góp phần hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên và ứng phó biến đổi khí hậu.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai sử dụng sơ đồ BATS trong các mô hình khí hậu khu vực: Khuyến nghị các trung tâm dự báo khí tượng và nghiên cứu khí hậu áp dụng sơ đồ BATS trong mô hình MM5 để nâng cao độ chính xác dự báo nhiệt độ và lượng mưa, đặc biệt trong các khu vực có đa dạng loại hình bề mặt.

2. Tăng cường thu thập số liệu quan trắc bề mặt: Đề xuất các cơ quan liên quan đầu tư mở rộng mạng lưới quan trắc độ ẩm đất, nhiệt độ bề mặt và các thông số sinh quyển nhằm cung cấp dữ liệu đầu vào và kiểm định mô hình chính xác hơn trong vòng 2-3 năm tới.

3. Phát triển mô hình kết hợp đa sơ đồ tham số hóa: Khuyến khích nghiên cứu phát triển mô hình MM5 kết hợp nhiều sơ đồ tham số hóa bề mặt khác nhau theo từng vùng sinh thái nhằm tối ưu hóa mô phỏng các quá trình vật lý bề mặt trong vòng 5 năm tới.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mô hình MM5 và sơ đồ BATS cho cán bộ kỹ thuật và nhà khoa học khí tượng trong nước, nhằm nâng cao khả năng vận hành và phân tích mô hình trong 1-2 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu khí tượng và khí hậu: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về tham số hóa bề mặt và ứng dụng mô hình MM5, giúp nghiên cứu viên nâng cao chất lượng mô hình khí hậu khu vực.

2. Cơ quan dự báo thời tiết và khí hậu: Các trung tâm dự báo có thể áp dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến mô hình dự báo, nâng cao độ chính xác dự báo nhiệt độ, lượng mưa và các yếu tố khí hậu khác.

3. Nhà quản lý tài nguyên và môi trường: Thông tin mô phỏng khí hậu chính xác hỗ trợ hoạch định chính sách quản lý tài nguyên nước, nông nghiệp và ứng phó biến đổi khí hậu hiệu quả hơn.

4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành khí tượng thủy văn: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về mô hình khí tượng, tham số hóa bề mặt và phương pháp nghiên cứu mô hình khí hậu, giúp nâng cao kiến thức và kỹ năng nghiên cứu.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao cần thay thế sơ đồ NoahLSM bằng BATS trong mô hình MM5?
   BATS mô phỏng chi tiết hơn các quá trình vật lý bề mặt như cân bằng năng lượng, bốc hơi từ thực vật và đất, giúp cải thiện độ chính xác mô hình khí hậu khu vực so với NoahLSM.

2. Sơ đồ BATS có thể áp dụng cho những khu vực nào?
   BATS phù hợp với đa dạng loại hình bề mặt và khí hậu, đặc biệt hiệu quả ở các khu vực có sự biến đổi phức tạp của lớp phủ thực vật và độ ẩm đất như Đông Nam Á.

3. Phương pháp nào được sử dụng để đánh giá hiệu quả mô hình?
   Nghiên cứu sử dụng các chỉ số thống kê như sai số trung bình tuyệt đối (MAE), hệ số tương quan (R) so sánh kết quả mô phỏng với số liệu quan trắc thực tế.

4. Mô hình MM5 có thể mô phỏng những quá trình vật lý nào?
   MM5 mô phỏng các quá trình động lực học khí quyển, đối lưu, vi vật lý mây, bức xạ, lớp biên hành tinh và các quá trình bề mặt đất thông qua các sơ đồ tham số hóa vật lý.

5. Làm thế nào để nâng cao độ chính xác mô hình khí hậu khu vực?
   Ngoài việc lựa chọn sơ đồ tham số hóa phù hợp như BATS, cần tăng cường thu thập số liệu quan trắc, cải tiến phương pháp phân tích và đào tạo chuyên môn cho cán bộ vận hành mô hình.

Kết luận

• Luận văn đã thành công trong việc lồng ghép sơ đồ BATS vào mô hình MM5 để mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam, thay thế sơ đồ NoahLSM truyền thống.
• Kết quả mô phỏng cho thấy BATS cải thiện đáng kể độ chính xác dự báo nhiệt độ bề mặt, độ ẩm đất và lượng mưa, với sai số giảm khoảng 10% và hệ số tương quan tăng 0.05 so với mô hình cũ.
• Nghiên cứu khẳng định vai trò quan trọng của tham số hóa các quá trình vật lý bề mặt trong mô hình khí hậu khu vực, đặc biệt là trao đổi năng lượng và nước giữa đất, thực vật và khí quyển.
• Đề xuất triển khai sử dụng sơ đồ BATS trong các mô hình khí hậu khu vực, đồng thời tăng cường thu thập số liệu và đào tạo chuyên môn để nâng cao hiệu quả mô hình.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng phạm vi mô phỏng, phát triển mô hình kết hợp đa sơ đồ tham số hóa và ứng dụng kết quả nghiên cứu vào dự báo khí hậu thực tiễn.

Hãy áp dụng những kết quả nghiên cứu này để nâng cao chất lượng dự báo khí hậu và hỗ trợ quản lý tài nguyên hiệu quả hơn trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

mở đầu trong việc đưa vào hầu hết các quá trình xảy ra tại bề mặt vào trong các sơ đồ SVAT áp dụng cho các mô hình khí tượng và khí hậu.4 Các phương trình cơ bản cho sơ đồ trao đổi đất - thực vật - khí quyển Năng lượng bức xạ thuần Rn hấp thụ tại bề mặt tính bởi: RS(1 )L T4 (1.1) n w g 13 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG trong đó S là độ chiếu nắng hay năng lượng bức xạ mặt trời tới bề mặt, là albedo bề mặt, Lw là thông lượng sóng dài tới bề mặt (của khí quyển, mây), là hằng số Stefan-Boltzmann và Tg là nhiệt độ bề mặt. Phương trình cân bằng nhiệt tại bề mặt: Rn G SH LE (1.2) trong đó G là thông lượng nhiệt truyền xuống lớp đất dưới bề mặt, SH là thông lượng hiển nhiệt, E là tốc độ bốc thoát hơi nước và L là ẩn nhiệt hoá hơi. Trong phương trình (1.2) ta đã bỏ qua năng lượng dành cho các phản ứng sinh hoá.4: Sù ph©n bè l¹i n¨ng lîng mÆt trêi t¹i bÒ mÆt (tr¸i) vµ c¸c dßng Èn nhiÖt vµ hiÓn nhiÖt truyÒn vµo trong líp biªn khÝ quyÓn (ph¶i) Coi các quá trình truyền nhiệt rối ( SH ), bốc thoát hơi ( E) và truyền động lượng (ứng suất bề mặt ) là tựa khuếch tán. Theo lý thuyết tương tự của Monin- Obukhov, thông lượng khuếch tán F của một lượng từ bề mặt vào khí quyển có thể tính theo công thức xấp xỉ: F C D u( s a) (1.3) 14 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG trong đó là mật độ không khí, u là độ lớn của vận tốc gió, s và a tương ứng là tại bề mặt và trong không khí, và CD là hệ số trao đổi không thứ nguyên.

Nếu ta ký hiệu kháng trở khí động học (độ chống chịu) bề mặt: r 1 (1.4) a CDu thì thông lượng F được viết lại dưới dạng: F ( s a) (1.5) ra Theo công thức (1.5) ta thấy thông lượng truyền từ bề mặt vào trong khí quyển do sự chênh lệch lượng giữa bề mặt và khí quyển, và quá trình truyền này chịu một độ cản ra. Áp dụng cách tính các thông lượng như trên, xét sự chênh lêch giữa nhiệt độ không khí tại bề mặt đang xét Tc và nhiệt độ không khí của khí quyển Ta , chênh lệch giữa độ ẩm riêng qc qa , vận tốc ur tại độ cao r ta có thể viết lại công thức cho thông lượng hiển nhiệt (SH), tốc độ bốc hơi (E) và ứng suất bề mặt ( ): T T E qa q c u (1.6) c SH c p a r ra ra ra m ở đây ra là kháng trở khí động học đối với trao đổi mômen động lượng, vận tốc m tại độ cao z0 (hệ số gồ ghề) là bằng không và xem hai quá trình truyền nhiệt và khuếch tán ẩm có sự tương tự hoàn toàn. Phương trình truyền nhiệt xuống các lớp đất sâu: Ts ] S ( cT) [k (1.7) s tsss z z s 15 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG trong đó Ts là nhiệt độ của lớp đất, ks là hệ số khuếch tán nhiệt của đất, s cs tương ứng là mật độ, nhiệt dung riêng của đất, Ss là nguồn nhiệt phát sinh hoặc tiêu hao do chuyển pha của nước hoặc do trao đổi rối. Phương trình nhập lượng nước (budget) tại bề mặt: w t Gi¸ng thuû-Bèc tho¸t h¬i Dßng ch¶y bÒ mÆt Si , w (1.8) trong đó w là lượng nước tại bề mặt, tính bằng m hoặc kg tuỳ thuộc theo đổi thứ nguyên bên vế phải.

Si , w là lượng nước sinh ra hoặc mất đi do tan hoặc đóng băng. Phương trình truyền nước xuống sâu do lắng đọng trọng lực: q Sr (1.9) t z trong đó là lượng nước trong đất ( m 3 m 3 ) , q là thông lượng nước truyền xuống và Sr là nguồn sinh hoặc tiêu hao nước dưới đất do rễ thực vật. Thông lượng nước có thể tính theo công thức của Darcy: ( h z) q K(h) (1.10) z trong đó K ( h ) h tương ứng là hệ số dẫn thuỷ lực và độ cao cột nước trong đất. Đối với các vùng đất trống, các kháng trở hay nghịch đảo của hệ số trao đổi rối có thể được tính theo lý thuyết rối tại lớp biên hành tinh khí quyển [5].

Khi bề mặt là thực vật, do lá cây thoát hơi nước thông qua các lỗ khí khổng nên vấn đề quan trọng cho việc tham số hoá quá trình bốc thoát hơi chính là tham số hoá kháng trở khí khổng rs của lá cây. Kháng trở khí khổng đặc trưng cho khả năng thích hợp trao đổi giữa thực vật và môi trường bên ngoài, khi rs đạt giá trị 16 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG nhỏ nhất nghĩa là khả năng bốc thoát hơi là tốt nhất. Một công thức tính rs hay được sử dụng là của Jarvis (1976) [6], trong đó rs có thể được phân tách thành tích các hàm phụ thuộc từng yếu tố nhiệt độ T không khí tại bề mặt, chênh lệch giữa sức trương hơi nước của không khí trong vòm phủ thực vật và sức trương hơi nước trong các tế bào của lá cây e , bức xạ quang hợp PAR , nồng độ CO2 trong không khí CCO2 , chênh lệch thế năng nước trong đất và rễ cây cùng một số yếu tố khác (thuộc về thực vật học).11) 2 2 Độ chống chịu của tán lá lớn rc được tính bởi: rs (1.12) rc LAI trong đó LAI là chỉ số diện tích lá cây tương đối so với diện tích bề mặt. Khi đó lượng bốc hơi sẽ tính theo công thức: qq (1.13) a c E r rc a Trong các sơ đồ SVAT phức tạp hơn sẽ thêm hai phương trình nhập lượng nước và nhiệt trong vòm phủ thực vật với giả thiết rằng không khí trong tán lá thực vật không có khả năng tích trữ nhiệt và ẩm.

Ngoài ra phải tính đến sự ngăn chặn giáng thủy, sự suy yếu bức xạ và suy yếu động lượng (gió) do tán lá của thực vật mà sẽ liên hệ trực tiếp tới các tham số albedo và độ gồ ghề của bề mặt và quá trình bốc thoát hơi của thực vật. Hiện nay, với những hiểu biết về các cơ chế sinh lý của thực vật và đặc tính vật lý của đất cho phép chúng ta nghiên cứu và mô phỏng các quá trình trao đổi nhiệt, ẩm tại bề mặt một cách khá chính xác và đã được kiểm chứng bởi một số quan trắc riêng biệt [10]. 17 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH MM5 VÀ SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA BỀ MẶT ĐẤT 2.1 Giới thiệu về mô hình MM5 Mô hình khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 (MM5) của Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển Hoa Kỳ (NCAR) và Trường Đại học Tổng hợp Pennsylvania Hoa Kỳ (PSU), là thế hệ mới nhất trong một loạt các mô hình dự báo được Anthes phát triển từ những năm 1970. Qua quá trình thử nghiệm, mô hình đã được điều chỉnh và cải tiến nhiều lần nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý quy mô vừa và có thể áp dụng đối với nhiều đối tượng sử dụng khác nhau.5) của mô hình ra đời năm 2001 đã được điều chỉnh, cải tiến thêm so với các phiên bản trước trong các mảng: + Kỹ thuật lồng ghép nhiều mực + Động lực học bất thuỷ tĩnh + Đồng hoá số liệu 4 chiều + Bổ xung lựa chọn các sơ đồ tham hoá vật lý + Kỹ thuật tính toán Mô hình MM5 sử dụng hệ thống lưới lồng (nesting grid) nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý có quy mô nhỏ hơn bước lưới của miền tính ban đầu.

Về lý thuyết, MM5 cho phép lồng tối đa 9 khu vực. Tỷ lệ của độ phân giải theo phương ngang của miền tính trong với miền tính ngoài luôn là 3:1 MM5 là mô hình số trị tương đối phức tạp và đòi hỏi khối lượng tính toán lớn nên hiện nay chương trình nguồn chỉ chạy trên hệ các máy tính mạnh như: SUN, IBM, CRAY, DEC (Alpha), hay PC-cluster với hệ điều hành Linux. Kèm 18 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG theo phần mềm mô hình còn có các phần mềm hỗ trợ khác như phần mềm biên dịch Porland Group Fortran (PGI) hay phần mềm đồ hoạ của NCAR (NCAR Graphics).2 Cấu trúc mô hình MM5 Sơ đồ trong hình 2.1 biểu diễn hệ thống các modul chính của mô hình MM5. Có thể chia mô hình thành hai bộ phận chính: + Bộ phận xử lý và bộ phận mô phỏng Đầu tiên, số liệu địa hình, các thông số của miền tính và số liệu khí tượng được nội suy theo phương ngang, phương thẳng đứng thông qua các modul thuộc bộ phận xử lý TERRAIN, REGRID và INTERPF.

Bộ phận mô phỏng MM5 nhập dữ liệu đã được xử lý từ các modul trên, mô phỏng các quá trình vật lý và đưa ra dự báo số của mô hình. Sản phẩm dự báo của MM5 được chuyển đến bộ phận xử lý cuối cùng là modul đồ hoạ (GRAPH/RIP, GRADS) và phân tích dữ liệu (Output Analyis). TERAIN REGRID Bộ phận tiền xử lý INTERPF MM5 Bộ phận mô phỏng GRAPH/RIP Bộ phận hậu xử lý Output Analysis 19 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc các modul chính của mô hình MM5. Do phép nội suy theo sơ đồ hình 2.1 không thể mô tả chi tiết về địa hình khu vực và các trường khí tượng khu vực cần dự báo cho nên quá trình nội suy có thể được tăng cường trong modul RAWINS/Litter_r, đây là modul xử lý các nguồn số liệu quan trọng được cung cấp từ mạng lưới trạm quan trắc bề mặt tiêu chuẩn và các trạm thám không địa phương.

Trong trường hợp lồng ghép nhiều mực đối với các khu vực khác nhau, mô hình bổ xung modul NESTDOWN với mục đích làm trơn hơn lưới thô ở miền ngoài. Modul INTERPB có chức năng chuyển các trường khí tượng từ mực sigma của mô hình về mực khí áp (hình 2.2) TERAIN REGRID RAWINS/Little_R INTERPF NESTDOWN MM5 INTERPB GRAPH/RIP Output Analysis Hình 2.2: Sơ đố cấu trúc đầy đủ các modul của mô hình MM5. Sau đây, chúng tôi trình bày một cách sơ lược một số vấn đề liên quan đến các modul chính của mô hình MM5 2.1 Modul TERRAIN 20 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN BÌNH PHONG Là modul đầu tiên của hệ thống mô hình dự báo MM5, dùng để nội suy theo phương ngang các dữ liệu về độ cao địa hình và thảm thực vật, loại hình bề mặt, ranh giới đất-nước,…cho các miền tính.