Lựa chọn sơ đồ vi vật lý tối ưu trong mô hình WRF phục vụ dự báo nhiệt độ ở khu vực Nam Bộ

Mô hình WRF (Weather Research and Forecasting) là một hệ thống mô hình hóa thời tiết hiện… 64 trang · Trường Trung học Phổ thông Chuyên Lê Hồng Phong · 2017.

• Tác giả: Âu Thị Thanh Tâm
• Người hướng dẫn: ThS. Phạm Thị Minh
• Trường học: Trường Trung học Phổ thông Chuyên Lê Hồng Phong
• Chuyên ngành: Khí Tượng Thủy Văn
• Đề tài: Tối ưu hóa mô hình WRF để dự báo nhiệt độ khu vực Nam Bộ trong giai đoạn gió mùa
• Loại tài liệu: Đề án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Tp Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ MÔ HÌNH WRF VÀ CÁC SƠ ĐỒ VI VẬT LÝ
• 1.1. Mô hình WRF
• 1.2. Giới thiệu mô hình WRF
• 1.3. Các bước chạy mô hình WRF
• 1.4. Sơ đồ hệ thống của mô hình WRF
• 1.5. Tóm tắt các sơ đồ vi vật lý
• 2. CHƯƠNG 2: ĐẶC ĐIỂM THÁI TIẾT GIAI ĐOẠN BÙNG NỔ GIÓ MÙA TẠI NAM BỘ VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
• 2.1. Đặc điểm thái tiết giai đoạn bùng nổ gió mùa tại Nam Bộ
• 2.2. Giai đoạn bùng nổ gió mùa
• 2.3. Các trung tâm tác động trong giai đoạn bùng nổ gió mùa
• 2.4. Phương pháp đánh giá
• 2.5. Phương pháp thống kê
• 2.6. Phương pháp đánh giá dựa vào sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM
• 3.1. Thiết kế thí nghiệm
• 3.2. Giai đoạn thử nghiệm
• 3.3. Các trạng hợp thử nghiệm
• 3.4. Kết quả thí nghiệm
• 3.5. Các mô phỏng hoàn lưu qui mô lớn
• 3.6. Trường nhiệt độ
• LỜI MỞ ĐẦU
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Mô Hình WRF Dự Báo Nhiệt Độ Nam Bộ Khái Niệm

Mô hình WRF (Weather Research and Forecasting) là một hệ thống mô hình hóa thời tiết hiện đại, linh hoạt, và được tối ưu hóa cho cả mục đích nghiên cứu lẫn dự báo nghiệp vụ. Mô hình này cho phép tùy chỉnh các tham số hóa các quá trình vật lý như bức xạ, lớp biên hành tinh, đối lưu mây tích, khuếch tán xoáy rối quy mô dưới lưới hay các quá trình vi vật lý. Hiện nay, mô hình WRF có hai phiên bản chính: NMM (Nonhydrostatic Meso Model) và ARW (Advanced Research WRF). Các mô hình WRF hoàn toàn chịu nén và phi thủy tĩnh, sử dụng lưới so le Arakawa C và hệ tọa độ thẳng đứng theo địa hình. Các mã số mô hình WRF bao gồm chương trình khởi tạo (real.exe hoặc ideal.exe), chương trình tích hợp số (wrf.exe), chương trình tạo tổ một chiều (ndown.exe) và chương trình tạo cơn bão nhiệt đới giả (tc.exe).

1.1. Lịch Sử Phát Triển Mô Hình Dự Báo Thời Tiết WRF

Mô hình WRF là kết quả hợp tác nghiên cứu giữa nhiều trung tâm nghiên cứu của Mỹ và các trung tâm khí tượng quốc tế. Ngoài các thành viên sáng lập, còn có nhiều học viện, trường đại học và nhà nghiên cứu khí tượng tham gia phát triển mô hình này. Đây là minh chứng cho sự hợp tác quốc tế trong lĩnh vực dự báo thời tiết.

1.2. Ưu Điểm Vượt Trội Của Mô Hình Số Trị WRF Hiện Đại

Mô hình WRF có nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng mô phỏng dữ liệu thực và lý tưởng hóa, tùy chọn điều kiện biên khác nhau, lựa chọn vật lý đầy đủ, chương trình bình lưu dương định, khả năng chạy phi thủy tĩnh và thủy tĩnh, lồng ghép miền tính một chiều và hai chiều, ứng dụng cho khu vực và toàn cầu. Các tính năng này giúp mô hình dự báo thời tiết trở nên linh hoạt và hiệu quả.

II. Gió Mùa Dự Báo Nhiệt Độ Nam Bộ Thách Thức Khí Hậu

Giai đoạn gió mùa có ảnh hưởng lớn đến khí hậu Nam Bộ, đặc biệt là nhiệt độ. Dự báo chính xác nhiệt độ trong giai đoạn này rất quan trọng cho các hoạt động kinh tế, xã hội và phòng chống thiên tai. Tuy nhiên, việc dự báo này gặp nhiều thách thức do sự phức tạp của các yếu tố khí tượng và địa hình. Ảnh hưởng của gió mùa đến nhiệt độ là một vấn đề cần được nghiên cứu kỹ lưỡng để cải thiện độ chính xác của dự báo thời tiết.

2.1. Đặc Điểm Thời Tiết Giai Đoạn Bùng Nổ Gió Mùa Nam Bộ

Giai đoạn bùng nổ gió mùa tại Nam Bộ có những đặc điểm riêng biệt. Thời kỳ này có sự thay đổi nhanh chóng về hướng gió, lượng mưa và nhiệt độ. Sự biến động này gây khó khăn cho việc dự báo thời tiết, đòi hỏi các mô hình phải có độ chính xác cao.

2.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Dự Báo Khí Tượng Nam Bộ

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến dự báo khí tượng ở Nam Bộ, bao gồm hoàn lưu khí quyển, tương tác giữa biển và khí quyển, và đặc điểm địa hình. Các yếu tố này cần được xem xét kỹ lưỡng khi xây dựng và tối ưu hóa mô hình dự báo.

2.3. Tác Động Biến Đổi Khí Hậu Đến Nhiệt Độ Giai Đoạn Gió Mùa

Biến đổi khí hậu gia tăng thách thức cho việc dự báo nhiệt độ. Nhiệt độ trung bình tăng, tần suất và cường độ của các hiện tượng thời tiết cực đoan có thể thay đổi. Vì vậy cần tối ưu hóa mô hình để có độ chính xác cao.

III. Cách Tối Ưu Hóa Mô Hình WRF Dự Báo Nhiệt Độ Gió Mùa Nam Bộ

Để cải thiện độ chính xác dự báo nhiệt độ ở Nam Bộ trong giai đoạn gió mùa, việc tối ưu hóa mô hình WRF là cần thiết. Điều này bao gồm lựa chọn sơ đồ vi vật lý phù hợp, điều chỉnh các tham số vật lý và động lực, và sử dụng dữ liệu quan trắc chất lượng cao. Áp dụng phương pháp tối ưu hóa phù hợp sẽ giúp giảm sai số dự báo và nâng cao độ tin cậy của dự báo khí tượng.

3.1. Lựa Chọn Sơ Đồ Vi Vật Lý Tối Ưu Cho Mô Hình WRF

Sơ đồ vi vật lý đóng vai trò quan trọng trong việc mô phỏng các quá trình hình thành mây và mưa. Việc lựa chọn sơ đồ vi vật lý phù hợp với điều kiện khí hậu của Nam Bộ sẽ cải thiện độ chính xác dự báo lượng mưa và nhiệt độ.

3.2. Điều Chỉnh Tham Số Vật Lý Tham Số Động Lực Mô Hình WRF

Các tham số vật lý và động lực trong mô hình WRF cần được điều chỉnh để phù hợp với đặc điểm địa phương. Việc điều chỉnh này có thể dựa trên dữ liệu quan trắc và kết quả nghiên cứu trước đây. Điều này rất quan trọng cho dự báo nhiệt độ.

3.3. Sử Dụng Dữ Liệu Quan Trắc Chất Lượng Cao Điều Kiện Biên

Dữ liệu quan trắc là nguồn thông tin quan trọng để khởi tạo và xác thực mô hình. Việc sử dụng dữ liệu quan trắc chất lượng cao từ các trạm khí tượng thủy văn, ra đa thời tiết và vệ tinh sẽ cải thiện độ chính xác dự báo.

IV. Ứng Dụng Mô Hình WRF Kết Quả Dự Báo Nhiệt Độ Nam Bộ

Nghiên cứu sử dụng mô hình WRF để dự báo nhiệt độ tại Nam Bộ trong giai đoạn gió mùa. Kết quả cho thấy việc lựa chọn sơ đồ vi vật lý phù hợp có thể cải thiện đáng kể độ chính xác dự báo. Kết quả nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao khả năng dự báo thời tiết và phục vụ các hoạt động kinh tế xã hội. Các mô hình mô phỏng hoàn lưu quy mô lớn và đánh giá trường nhiệt độ.

4.1. Đánh Giá Sai Số Dự Báo Của Mô Hình WRF Phân Tích Sai Số

Việc đánh giá sai số dự báo là bước quan trọng để xác định hiệu quả của mô hình. Các phương pháp thống kê như sai số căn quân phương (RMSE) và độ lệch chuẩn (Bias) được sử dụng để đánh giá độ chính xác dự báo.

4.2. So Sánh Kết Quả Dự Báo Với Dữ Liệu Quan Trắc Thực Tế

Kết quả dự báo từ mô hình WRF được so sánh với dữ liệu quan trắc thực tế để đánh giá khả năng mô phỏng của mô hình. Sự khác biệt giữa dự báo và quan trắc cho thấy những hạn chế của mô hình và cần được cải thiện.

4.3. Xác Thực Mô Hình Độ Chính Xác Dự Báo Thời Tiết

Sự xác thực mô hình giúp đánh giá khả năng chính xác. Việc cải thiện độ chính xác sẽ phục vụ việc dự báo khí tượng cho khu vực.

V. Kết Luận Triển Vọng Tối Ưu Hóa WRF Dự Báo Nhiệt Độ

Việc tối ưu hóa mô hình WRF để dự báo nhiệt độ tại Nam Bộ trong giai đoạn gió mùa là một hướng nghiên cứu đầy tiềm năng. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc kết hợp các phương pháp tối ưu hóa khác nhau, sử dụng dữ liệu quan trắc đa nguồn, và phát triển các mô hình dự báo tổ hợp. Triển vọng của việc nâng cao độ chính xác dự báo thời tiết là rất lớn, góp phần vào sự phát triển bền vững của khu vực.

5.1. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Dự Báo Khí Tượng

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc sử dụng các mô hình học máy để tối ưu hóa các tham số trong mô hình WRF, phát triển các phương pháp hiệu chỉnh sai số dự báo, và tích hợp các nguồn dữ liệu mới như dữ liệu từ các cảm biến IoT.

5.2. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu Kịch Bản Biến Đổi Khí Hậu

Kết quả nghiên cứu về tối ưu hóa mô hình WRF có thể được ứng dụng để xây dựng các kịch bản biến đổi khí hậu và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến Nam Bộ. Điều này giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định phù hợp để ứng phó với biến đổi khí hậu.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong công tác dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị, mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Weather Research and Forecasting) là một công cụ hiện đại được ứng dụng rộng rãi tại các cơ quan nghiên cứu và cơ quan khí tượng nghiệp vụ. Trong mô hình WRF, các quá trình tham số hóa vật lý—đặc biệt là các sơ đồ vi vật lý mô phỏng quá trình tạo mây, giáng thủy và bốc hơi—đóng vai trò quyết định đến độ chính xác của các bản tin dự báo. Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng ngay cả khi sử dụng cùng một điều kiện ban đầu, việc thay đổi sơ đồ vi vật lý có thể dẫn đến những sai khác đáng kể trong kết quả mô phỏng các hiện tượng thời tiết như mưa lớn, xoáy thuận nhiệt đới và trường nhiệt độ bề mặt.

Mặc dù giải pháp kết hợp nhiều sơ đồ vi vật lý để thiết lập hệ thống dự báo tổ hợp mang lại hiệu quả cao, việc triển khai hệ thống này đòi hỏi năng lực tính toán và nguồn kinh phí rất lớn, tạo nên rào cản kỹ thuật đối với các đài khí tượng thủy văn khu vực. Do đó, việc xác định một sơ đồ vi vật lý đơn lẻ tối ưu để ứng dụng trực tiếp vào quy trình dự báo nghiệp vụ là một nhu cầu cấp thiết. Xuất phát từ thực tế đó, đồ án tốt nghiệp kỹ sư ngành Khí tượng học với đề tài "Lựa chọn sơ đồ vi vật lý tối ưu trong mô hình WRF phục vụ dự báo trường nhiệt độ ở khu vực Nam Bộ trong giai đoạn bùng nổ gió mùa" đã được thực hiện nhằm giải quyết bài toán dự báo trường nhiệt độ tại khu vực Nam Bộ.

Nhiệm vụ nghiên cứu của đồ án được xác định cụ thể gồm 5 nội dung chính:

1. Sơ lược về hoàn lưu chung khí quyển trong giai đoạn bùng nổ gió mùa.
2. Tìm hiểu về mô hình WRF và 6 sơ đồ vi vật lý tham số hóa mây - giáng thủy.
3. Khảo sát từng sơ đồ vi vật lý trong việc dự báo trường nhiệt độ ở khu vực Nam Bộ trong giai đoạn bùng nổ gió mùa.
4. Phân tích kết quả trường nhiệt độ thu được qua 6 sơ đồ vi vật lý tại khu vực Nam Bộ.
5. Đánh giá kết quả sai số dự báo của 6 sơ đồ vi vật lý so với số liệu quan trắc trong hạn dự báo 3 ngày.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là trường nhiệt độ bề mặt và cấu trúc hoàn lưu khí quyển quy mô lớn liên quan tại khu vực Nam Bộ. Phạm vi không gian nghiên cứu bao trùm khu vực Nam Bộ và lân cận thông qua miền tính lồng ghép. Phạm vi thời gian nghiên cứu tập trung vào giai đoạn bùng nổ gió mùa chuyển mùa từ cuối tháng 4 đến đầu tháng 5 năm 2009 (từ ngày 29/04/2009 đến ngày 02/05/2009).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng trên nền tảng lý thuyết động lực học khí quyển vùng nhiệt đới và hệ thống mô hình dự báo số trị WRF phiên bản ARW (Advanced Research WRF). Mô hình ARW là hệ phương trình khí quyển hoàn toàn chịu nén, phi thủy tĩnh, sử dụng hệ tọa độ ngang lưới so le Arakawa C và hệ tọa độ thẳng đứng theo địa hình (địa thế vị quy chuẩn). Việc tích phân số trị theo thời gian sử dụng sơ đồ sai phân Runge-Kutta bậc 3, kết hợp với các bước thời gian phân chia nhỏ cho sóng âm thanh và sóng trọng trường.

Quy trình chuẩn bị dữ liệu đầu vào và khởi tạo mô hình được vận hành thông qua hệ thống tiền xử lý WPS (WRF Preprocessing System) bao gồm 3 chương trình chính: geogrid.exe (xác định phạm vi miền tính, nội suy dữ liệu tĩnh về địa hình, loại đất và sử dụng đất theo chuẩn USGS/MODIS), ungrib.exe (giải nén dữ liệu khí tượng định dạng GRIB), và metgrib.exe (nội suy các trường khí tượng lên lưới tính toán). Hệ thống lõi wrf.exe nhận điều kiện ban đầu và điều kiện biên từ chương trình real.exe để tiến hành tích phân phương trình dự báo.

Nghiên cứu tiến hành khảo sát và đánh giá so sánh 6 sơ đồ vi vật lý được tích hợp trong mô hình WRF:

• Sơ đồ Kessler (mp_physics = 1): Sơ đồ vi vật lý mây ẩm đơn giản, dự đoán 3 biến thủy vĩ (hơi nước, nước mây, nước mưa), không xét pha băng.
• Sơ đồ Lin/Purdue Lin (mp_physics = 2): Sơ đồ vi vật lý tinh vi gồm 6 biến thủy vĩ (hơi nước, nước mây, nước mưa, mây băng, tuyết và graupel), tính toán đầy đủ các quá trình pha băng và pha hỗn hợp.
• Sơ đồ WSM3 (mp_physics = 3): Sơ đồ 3 cấp WSM đơn giản có xét pha băng chẩn đoán theo nhiệt độ đóng băng, dự đoán 3 biến thủy vĩ.
• Sơ đồ WSM5 (mp_physics = 4): Sơ đồ 5 cấp WSM dự đoán hơi nước, nước mây, nước mưa, mây băng và tuyết; cho phép tồn tại nước siêu lạnh.
• Sơ đồ Ferrier/Eta (mp_physics = 5): Sơ đồ vận hành nghiệp vụ của NCEP, dự đoán biến tổng phần ngưng tụ kết hợp với chẩn đoán phân chia pha rắn và lỏng.
• Sơ đồ WSM6 (mp_physics = 6): Sơ đồ 6 cấp WSM mở rộng từ WSM5, bổ sung biến graupel và tham số hóa vận tốc rơi riêng biệt cho hỗn hợp pha rắn.

Sơ đồ vi vật lý	Ký hiệu thử nghiệm	Số lượng biến	Quá trình pha băng	Quá trình pha hỗn hợp
Kessler	TN1	3	Không (N)	Không (N)
Purdue Lin	TN2	6	Có (Y)	Có (Y)
WSM3	TN3	3	Có (Y)	Không (N)
WSM5	TN4	5	Có (Y)	Không (N)
Eta (Ferrier)	TN5	2	Có (Y)	Có (Y)
WSM6	TN6	6	Có (Y)	Có (Y)

Phương pháp đánh giá định lượng sử dụng các chỉ số thống kê sai số chuẩn bao gồm:

• Sai số tuyệt đối trung bình (MAE - Mean Absolute Error): $$\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |F_i - O_i|$$
• Sai số quân phương (RMSE - Root Mean Squared Error): $$\text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (F_i - O_i)^2}$$
• Sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích (EME - Volume-averaged Energy Root Mean Squared Errors): $$\text{EME} = \left[ \frac{1}{2} \left( U'^2 + V'^2 + \frac{C_p}{\bar{T}} T'^2 \right) \right]^{1/2}$$ Trong đó $F_i$ là giá trị dự báo, $O_i$ là giá trị quan trắc, $U', V', T'$ là độ lệch giữa dự báo và thực tế của các thành phần gió vĩ tuyến, gió kinh tuyến và nhiệt độ, $C_p$ là nhiệt dung đẳng áp, $\bar{T}$ là nhiệt độ trung bình.

Nguồn dữ liệu sử dụng bao gồm: dữ liệu tái phân tích khí quyển từ Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trường Hoa Kỳ (NCEP) đóng vai trò số liệu phân tích kiểm chứng (ANA), dữ liệu điều kiện biên toàn cầu GFS cập nhật định kỳ 6 giờ/lần, và số liệu thực đo nhiệt độ tại mạng lưới các trạm khí tượng bề mặt khu vực Nam Bộ.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về mô hình WRF và các sơ đồ vi vật lý

Chương 1 hệ thống hóa cấu trúc tổng thể và nguyên lý vận hành của hệ thống mô hình WRF (WRFV3) cùng hệ thống tiền xử lý WPS. Tác giả phân tích chi tiết cơ chế động lực học phi thủy tĩnh, phương pháp chia lưới Arakawa C và quy trình tích hợp các sơ đồ tham số hóa vật lý bức xạ, lớp biên hành tinh (PBL), đối lưu mây tích và vi vật lý.

Nội dung trọng tâm của chương là phân loại và làm rõ bản chất nhiệt động lực học của 6 sơ đồ vi vật lý tham số hóa mây và giáng thủy (Kessler, Lin, WSM3, WSM5, Eta, WSM6). Tác giả làm rõ sự khác biệt giữa các sơ đồ đơn giản không chứa pha rắn (Kessler) và các sơ đồ phức tạp mô phỏng chi tiết 6 dạng hạt thủy khí cùng pha hỗn hợp (Lin, WSM6), chỉ ra tầm ảnh hưởng của việc mô phỏng graupel và nước siêu lạnh đối với cân bằng bức xạ nhiệt và phân bố nhiệt độ lớp biên bề mặt.

Chương 2: Đặc điểm thời tiết giai đoạn bùng nổ gió mùa tại Nam Bộ và phương pháp đánh giá

Chương 2 phân tích quy luật khí hậu và hình thái synop trong giai đoạn chuyển mùa và bùng nổ gió mùa Tây Nam tại Nam Bộ. Hoàn lưu khí quyển Nam Bộ chịu sự khống chế sâu sắc của chu kỳ gió mùa nội chí tuyến: mùa khô thịnh hành gió đông bắc do tác động của áp cao lục địa và đới tín phong; mùa mưa thịnh hành gió tây nam do sự mở rộng của áp thấp nóng Ấn Miến và dòng khí vượt xích đạo từ Nam bán cầu.

Giai đoạn bùng nổ gió mùa (thường từ cuối tháng 4 đến đầu tháng 5) là thời điểm chuyển pha đột ngột với sự tranh chấp quyết liệt giữa lưỡi áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương và rãnh thấp kinh tuyến vịnh Bengal, đi kèm sự dịch chuyển lên phía bắc của dòng xiết cận chí tuyến trên mực 200hPa. Chương 2 cũng trình bày chi tiết cơ sở toán học của các chỉ tiêu thống kê đánh giá dự báo (MAE, RMSE) và công thức sai số năng lượng tổng hợp EME nhằm phục vụ việc kiểm định kết quả mô phỏng.

Chương 3: Kết quả thí nghiệm

Chương 3 trình bày toàn bộ kết quả thực nghiệm dự báo số trị cho đợt bùng nổ gió mùa từ 29/04/2009 đến 02/05/2009. Cấu hình thử nghiệm được thiết lập trên hệ tọa độ Mercator với tâm miền tính tại $12^\circ\text{N} - 106.5^\circ\text{E}$, cấu trúc 2 miền lưới lồng nhau:

• Miền lưới 1 (D01): $103 \times 103$ điểm lưới, độ phân giải không gian $54\text{ km}$, bao phủ phạm vi $13^\circ\text{S} - 37^\circ\text{N}$ và $81.5^\circ\text{E}$.
• Miền lưới 2 (D02): $91 \times 91$ điểm lưới, độ phân giải không gian $18\text{ km}$, bao trùm khu vực Nam Bộ và lân cận. Đỉnh mô hình đặt ở mực áp suất $10\text{ hPa}$.

Tác giả tiến hành phân tích chi tiết kết quả mô phỏng trên các trường khí tượng:

• Hoàn lưu quy mô lớn mực 850hPa: Ngày 30/04/2009, số liệu phân tích ANA phản ánh lưỡi áp cao cận nhiệt bao trùm miền Bắc và vùng áp thấp yếu tại Biển Đông ($12^\circ\text{N} - 118^\circ\text{E}$). Thử nghiệm TN2 (Lin) và TN5 (Eta) mô phỏng chính xác cấu trúc áp cao cận nhiệt; TN2 và TN6 (WSM6) tái hiện đúng vị trí yên khí áp tại $4^\circ\text{N} - 106^\circ\text{E}$. Đến ngày 01/05/2009, TN2 tiếp tục mô phỏng sát nhất sự suy yếu của yên khí áp và dịch chuyển của tâm áp thấp Biển Đông.
• Hoàn lưu mực 500hPa và 200hPa: Ở mực 500hPa, TN1 và TN2 tái hiện tốt rãnh gió tây phía bắc và dòng gió vượt xích đạo tây nam. Ở mực 200hPa, các sơ đồ TN1, TN2, TN5 mô phỏng tương đồng đới gió tây với vận tốc dòng xiết đạt 50–80 m/s quanh vĩ tuyến $30^\circ\text{N}$.
• Cấu trúc thẳng đứng của gió qua trạm Tân Sơn Hòa: Mặt cắt gió vĩ tuyến ($U$) dọc kinh tuyến $106.7^\circ\text{E}$ và gió kinh tuyến ($V$) dọc vĩ tuyến $10.8^\circ\text{N}$ cho thấy TN5 và TN6 mô phỏng chuẩn xác đới gió tây đạt 8 m/s tại các mực 900hPa và 400hPa, trong khi TN1 có xu hướng khuếch đại cường độ gió so với quan trắc.
• Sai số tốc độ gió và địa thế vị mực 500hPa: Tại khu vực Nam Bộ, TN3 và TN5 đạt sai số tốc độ gió nhỏ nhất ngày 30/04, trong khi TN2, TN4, TN5 duy trì sai số nhỏ nhất ($\pm 1\text{ m/s}$) vào ngày 01/05. Đối với sai số độ cao địa thế vị, TN2, TN4, TN5 đạt độ lệch thấp nhất trong khoảng $\pm 100\text{ m}^2/\text{s}^2$.

Kết quả và đóng góp

Qua việc so sánh định tính các bản đồ synop và định lượng các chỉ số sai số đối với trường gió, địa thế vị và trường nhiệt độ bề mặt 2m, đồ án rút ra các kết quả đánh giá thực nghiệm tổng hợp giữa 6 phương án thử nghiệm:

Sơ đồ thử nghiệm	Mô phỏng hoàn lưu 850hPa	Mô phỏng dòng xiết 200hPa	Sai số vận tốc gió 500hPa	Sai số địa thế vị 500hPa	Hiệu quả dự báo trường nhiệt độ
TN1 (Kessler)	Xuất hiện sai lệch lớn ở vùng biển	Mô phỏng được đới gió tây	Cao hơn thực tế	Thấp hơn thực tế	Sai số lớn
TN2 (Lin)	Tương đồng cao với ANA	Tương đồng cao với ANA	Nhỏ ($\pm 1\text{ m/s}$)	Nhỏ ($\pm 100\text{ m}^2/\text{s}^2$)	Tối ưu cao
TN3 (WSM3)	Vùng thấp Biển Đông bị yếu	Tương đồng trung bình	Trung bình	Lệch âm so với thực tế	Trung bình
TN4 (WSM5)	Vùng thấp Biển Đông bị yếu	Tương đồng trung bình	Nhỏ vào hạn 24h	Nhỏ ($\pm 100\text{ m}^2/\text{s}^2$)	Trung bình
TN5 (Eta)	Tương đồng cao với ANA	Tương đồng cao với ANA	Nhỏ ($\pm 1\text{ m/s}$)	Nhỏ ($\pm 100\text{ m}^2/\text{s}^2$)	Tối ưu cao
TN6 (WSM6)	Tái hiện được yên khí áp xích đạo	Tương đồng trung bình	Trung bình	Nhỏ ($\pm 100\text{ m}^2/\text{s}^2$)	Tối ưu cao

Kết quả nghiên cứu kết luận rằng trong giai đoạn bùng nổ gió mùa năm 2009 tại Nam Bộ, các sơ đồ vi vật lý Lin (mp_physics = 2), Eta (mp_physics = 5) và WSM6 (mp_physics = 6) cho chất lượng dự báo trường nhiệt độ và các trường hoàn lưu khí quyển liên quan đạt độ chính xác cao nhất so với các sơ đồ còn lại.

Về mặt đóng góp khoa học và thực tiễn, đồ án cung cấp tài liệu kiểm nghiệm thực tế đầu tiên về việc đánh giá độ nhạy của các sơ đồ vi vật lý chuyên biệt cho bài toán dự báo trường nhiệt độ tại Nam Bộ trong thời kỳ bùng nổ gió mùa. Nghiên cứu đưa ra khuyến nghị thực tế cho các đài dự báo khí tượng thủy văn khu vực trong việc lựa chọn cấu hình vi vật lý tối ưu (Lin, Eta hoặc WSM6) khi vận hành mô hình dự báo đơn lẻ WRF nhằm tiết kiệm chi phí tính toán mà vẫn đảm bảo độ tin cậy của bản tin thời tiết.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Đồ án tồn tại một số hạn chế gắn liền với phạm vi và điều kiện nghiên cứu:

• Dữ liệu thực nghiệm mới chỉ tập trung vào một đợt bùng nổ gió mùa cụ thể (đợt chuyển mùa cuối tháng 4 - đầu tháng 5 năm 2009), chưa thực hiện khảo nghiệm trên chuỗi số liệu nhiều năm để tăng tính khái quát hóa thống kê.
• Nghiên cứu tập trung đánh giá độ nhạy của tham số hóa vi vật lý mà chưa khảo sát tương tác đồng thời giữa vi vật lý với các sơ đồ tham số hóa lớp biên hành tinh (PBL) và tham số hóa đối lưu mây tích khác nhau.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được định hướng:

• Mở rộng phạm vi thử nghiệm cho nhiều đợt bùng nổ gió mùa trong các năm có điều kiện khí hậu đối nghịch (El Niño và La Niña).
• Nghiên cứu phối hợp đa tham số (kết hợp sơ đồ vi vật lý Lin/WSM6 với các sơ đồ đối lưu Kain-Fritsch, Betts-Miller-Janjic và các sơ đồ PBL khác nhau) để xây dựng bộ tổ hợp vật lý tối ưu cho khu vực Nam Bộ.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo hữu ích đối với:

• Sinh viên, học viên cao học và cán bộ nghiên cứu chuyên ngành Khí tượng học, Thủy văn học và Khoa học Môi trường trong việc tiếp cận phương pháp cài đặt, thiết lập miền tính và cấu hình các gói vật lý trong mô hình WRF.
• Các dự báo viên tại Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ và các trung tâm dự báo thời tiết trong việc lựa chọn sơ đồ tham số hóa vi vật lý tối ưu khi lập quy trình công nghệ dự báo trường nhiệt độ và hoàn lưu gió mùa.
• Các nhà nghiên cứu mô hình hóa khí quyển tham khảo cấu trúc thiết lập miền tính lồng Mercator ($54\text{ km} / 18\text{ km}$) và phương pháp đánh giá sai số năng lượng thể tích EME kết hợp đối chiếu trạm thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Mục tiêu cốt lõi của đồ án là gì?
Đồ án nhằm khảo sát, so sánh và lựa chọn sơ đồ vi vật lý tối ưu nhất trong số 6 sơ đồ tích hợp trong mô hình WRF để phục vụ công tác dự báo trường nhiệt độ tại khu vực Nam Bộ trong giai đoạn bùng nổ gió mùa.

2. Sáu sơ đồ vi vật lý được đưa vào thử nghiệm gồm những sơ đồ nào?
Sáu sơ đồ được thử nghiệm bao gồm: Kessler (TN1), Purdue Lin (TN2), WSM3 (TN3), WSM5 (TN4), Ferrier/Eta (TN5), và WSM6 (TN6).

3. Miền tính và độ phân giải không gian của mô hình WRF trong đồ án được thiết lập ra sao?
Mô hình sử dụng phép chiếu Mercator với tâm miền tính tại $12^\circ\text{N} - 106.5^\circ\text{E}$, đỉnh mô hình $10\text{ hPa}$, gồm 2 miền lưới lồng nhau: miền ngoài (D01) có $103 \times 103$ điểm lưới với độ phân giải $54\text{ km}$; miền trong (D02) có $91 \times 91$ điểm lưới với độ phân giải $18\text{ km}$ bao trùm Nam Bộ. Điều kiện biên được cập nhật 6 giờ/lần từ dữ liệu GFS.

4. Tác giả sử dụng các phương pháp và chỉ số nào để đánh giá sai số dự báo?
Tác giả sử dụng các chỉ số thống kê sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai số quân phương (RMSE), sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích (EME), kết hợp phương pháp đối chiếu hình thái synop với số liệu tái phân tích NCEP (ANA) và so sánh trực tiếp với số liệu đo đạc tại các trạm khí tượng bề mặt Nam Bộ trong hạn dự báo 3 ngày.

5. Kết quả thực nghiệm xác định những sơ đồ vi vật lý nào đạt hiệu quả dự báo tốt nhất?
Kết quả phân tích hoàn lưu và trường nhiệt độ khẳng định ba sơ đồ vi vật lý Lin (TN2), Eta (TN5) và WSM6 (TN6) cho kết quả mô phỏng trường nhiệt độ, trường gió và độ cao địa thế vị chính xác nhất, có sai số nhỏ nhất so với số liệu quan trắc thực tế.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của tác giả Âu Thị Thanh Tâm đã thực hiện thành công việc đánh giá so sánh 6 sơ đồ vi vật lý trong mô hình WRF đối với trường nhiệt độ khu vực Nam Bộ trong đợt bùng nổ gió mùa năm 2009. Thông qua quy trình mô phỏng số trị bài bản và các phương pháp thống kê sai số chặt chẽ, nghiên cứu đã chỉ ra các sơ đồ Lin, Eta và WSM6 mang lại hiệu quả dự báo vượt trội về cả trường hoàn lưu quy mô lớn lẫn trường nhiệt độ bề mặt. Kết quả này cung cấp luận cứ kỹ thuật quan trọng giúp các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn khu vực tối ưu hóa cấu hình mô hình số trị đơn lẻ trong điều kiện tài nguyên tính toán còn hạn chế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

lOMoARcPSD|22258090 Lựa chọn sơ đồ vi vật lý tối ưu trong mô hình WRF phục vụ dự báo trường nhiệt độ ở khu vực Nam Bộ trong giai đoạn bùng nổ gió mùa DATA engineering (Trường Trung học Phổ thông Chuyên Lê Hồng Phong) Studocu is not sponsored or endorsed by any college or university Downloaded by Ha DUng (gamecock.com) lOMoARcPSD|22258090 TR£àNG Đ¾I HàC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TR£àNG KHOA: KHÍ T£þNG THĂY VN ÂU THÞ THANH TÂM LþA CHàN S¡ Đâ VI VÀT LÝ TàI £U TRONG MÔ HÌNH WRF PHĀC VĀ Dþ BÁO TR£àNG NHIÞT ĐÞ â KHU VþC NAM BÞ TRONG GIAI ĐO¾N BÙNG Nä GIÓ MÙA. Đâ ÁN TàT NGHIÞP KỸ S£ KHÍ T£þNG HàC Mã ngành: 52410221 Tp Hã Chí Minh - 11/2017 Downloaded by Ha DUng (gamecock.com) lOMoARcPSD|22258090 TR£àNG Đ¾I HàC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TR£àNG KHOA: KHÍ T£þNG THĂY VN Đâ ÁN TàT NGHIÞP LþA CHàN S¡ Đâ VI VÀT LÝ TàI £U TRONG MÔ HÌNH WRF PHĀC VĀ Dþ BÁO TR£àNG NHIÞT ĐÞ â KHU VþC NAM BÞ TRONG GIAI ĐO¾N BÙNG Nä GIÓ MÙA. Sinh viên thÿc hißn: Âu Thß Thanh Tâm MSSV: 0250010033 Khóa: 2013 – 2017 GiÁng viên h¤ßng d¿n: ThS. Ph¿m Thß Minh Tp Hã Chí Minh - 11/2017 2 Downloaded by Ha DUng (gamecock.com) lOMoARcPSD|22258090 TR£àNG ĐH TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TR£àNG CÞNG HÒA Xà HÞI CHĂ NGH)A VIÞT NAM THÀNH PHà Hâ CHÍ MINH Đßc lÁp - Tÿ do - H¿nh phúc KHOA KHÍ T£þNG THĂY VN Tp.

Hã Chí Minh, ngày 05 tháng 11 năm 2017 NHIÞM VĀ CĂA Đâ ÁN TàT NGHIÞP Khoa: KHÍ T£þNG THĂY VN Bá môn: KHÍ T£þNG Há và tên: ÂU THÞ THANH TÂM MSSV: 0250010033 Ngành: KHÍ T£ĀNG HàC Lßp: 02DHKT 1. Tên đã án: Lựa chán s¢ đã vi vÁt lý tái ¤u trong mô hình WRF phăc vă dự báo tr¤áng nhiát đá ã khu vực Nam Bá trong giai đo¿n bùng nå gió mùa. Nhiám vă: - S¢ l¤āc và hoàn l¤u chung khí quyÅn trong giai đo¿n bùng nå gió mùa. - Tìm hiÅu và mô hình WRF và 6 s¢ đã vi vÁt lý.

- KhÁo sát từng s¢ đã vi vÁt lý dự báo tr¤áng nhiát đá ã khu vực Nam Bá trong giai đo¿n bùng nå gió mùa. - Phân tích kÁt quÁ tr¤áng nhiát đá thu đ¤āc qua 6 s¢ đã vi vÁt lý ã khu vực Nam Bá. - Đánh giá kÁt quÁ sai sá dự báo của 6 s¢ đã vi vÁt lý so vßi sá liáu quan trÃc trong h¿n 3 ngày. Ngày giao nhiám vă đã án: 10/07/2017.

Ngày hoàn thành nhiám vă: 05/11/2017. Há và tên ng¤ái h¤ßng d¿n: ThS. Ph¿m Thß Minh. Ng¤ái h¤ßng d¿n 1 Ng¤ái h¤ßng d¿n 2 (Ký và ghi rõ há tên) (Ký và ghi rõ há tên) Nái dung và yêu cÅu đã đ¤āc thông qua bá môn Ngày tháng năm 2017 Tr¤ãng bá môn (Ký và ghi rõ há tên) 3 Downloaded by Ha DUng (gamecock.com) lOMoARcPSD|22258090 LàI CÀM ¡N Tr¤ßc hÁt, tôi xin bày tß lòng biÁt ¢n sâu sÃc tßi ThS.

Ph¿m Thß Minh, là ng¤ái đã tÁn tình chỉ bÁo và h¤ßng d¿n tôi hoàn thành đã án này. Tôi xin cÁm ¢n các thÅy cô và các cán bá trong Khoa Khí t¤āng Thủy văn đã cung cÃp cho tôi nhāng kiÁn thức chuyên môn quý giá, giúp đÿ và t¿o điÃu kián thuÁn lāi và c¢ sã vÁt chÃt trong suát thái gian tôi hác tÁp và thực hành ã Khoa. Tôi cũng xin cÁm ¢n Phòng Dự Báo Khí t¤āng, Tr¤áng Đ¿i hác Tài Nguyên và Môi Tr¤áng thành phá Hã Chí Minh đã t¿o điÃu kián cho tôi trong thái gian hoành thành đã án. Cuái cùng, tôi xin gÿi lái cÁm ¢n chân thành tßi gia đình, ng¤ái thân và b¿n bè, nhāng ng¤ái đã luôn ã bên c¿nh cå vũ, đáng viên và t¿o mái điÃu kián tát nhÃt cho tôi trong suát thái gian hác tÁp t¿i tr¤áng.