ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
***
VŨ THANH HẰNG
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM SỐ
HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI DỰ BÁO MƯA
BẰNG MÔ HÌNH HRM Ở VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHÍ TƯỢNG

Hà Nội – 2008



3
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố
trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả Vũ Thanh Hằng

4
LỜI CẢM ƠN

Tôi xin trân trọng bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS. TSKH Kiều Thị Xin,
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, người hướng dẫn khoa học đồng
thời là chủ nhiệm Đề tài Khoa học ĐTĐL 2002/02 đã giúp đỡ tôi rất nhiều cả về
mặt khoa học cũng như tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất, h
ợp tác quốc tế
trong thời gian tôi thực hiện luận án.
Tôi cũng xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải
dương học, nơi tôi học tập, giảng dạy và nghiên cứu, đã tạo điều kiện về thời gian
cũng như tổ chức các buổi sinh hoạt khoa học để giúp đỡ tôi hoàn thiện luận án.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các nhà khoa h
ọc của Khoa Khí
tượng Thủy văn và Hải dương học cũng như các nhà khoa học thuộc Trung tâm Dự
báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn & Môi

18
1.1 Tổng quan về vấn đề tham số hóa
đối lưu trong mô
hình dự báo số
16
1.2 Về các sơ đồ tham số hóa đối lưu áp dụng trong mô
hình HRM
30
1.3 Về dự báo mưa bằng mô hình dự báo số trên thế giới
và ở Việt Nam
54
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH DỰ BÁO THỜI TIẾT KHU VỰC
PHÂN GIẢI CAO HRM VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG
PHÁP ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO MƯA CỦA MÔ
HÌNH
64
2.1 Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao 62
2.2 Về đ
ánh giá dự báo mưa mô hình và xử lý số liệu
mưa
76
2.3 Một số điểm số thường sử dụng để đánh giá dự báo
mưa trong nghiệp vụ
79
2.4 Phương pháp đánh giá dự báo mưa trong nghiên cứu 81

6
- thẩm định CRA
2.5 Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả đánh
giá - phương pháp bootstrap


7
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
ATNĐ Áp thấp nhiệt đới
BMJ sơ đồ Betts-Miller-Janjic
CAPE Thế năng đối lưu khả năng
Convective Available Potential Energy
CS Cộng sự
DFI Ban đầu hóa lọc số
Digital Filter Initialization
DWD Tổng cục Thời tiết CHLB Đức
Deutscher WetterDienst
ECMWF Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu
European Center for Medium-range Weather Forecast
EF Dự báo tổ hợp
Ensemble Forecast
ET sơ đồ Tiedtke cải tiến
GATE Thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu Đại Tây Dương
Global Atlantic Tropical Experiments
GME Mô hình toàn c
ầu của CHLB Đức
Global Model for Europe
HRM Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao
High resolution Regional Model
HS sơ đồ Heise
HSTQ Hệ số tương quan
INMI Ban đầu hóa mode chuẩn ẩn phi tuyến
Implicit Nonlinear Mode Initialization
ITCZ Dải hội tụ nhiệt đới
Inter-Tropical Convergence Zone
9
DANH MỤC CÁC BẢNG

Trang
Bảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui
mô vừa (Molinari và Dudek, 1992)
20
Bảng 3.1 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của đợt mưa 25-
27/8/2003
93
Bảng 3.2 Tổng lượng mưa đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển
hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ
TSHĐL của đợt mưa 25-27/08/2003
94
Bảng 3.3 Sai số ME, MAE, RMSE (mm/ngày) của đợt mưa 24-
25/9/2003
96
Bảng 3.4 Tổng lượng mư
a đo 24h (mm/ngày) tại một số trạm điển
hình và lượng mưa dự báo tương ứng bằng các sơ đồ
TSHĐL, đợt mưa 24-25/09/2003
97
Bảng 3.5 Bảng tổng hợp các hình thế gây mưa lớn từ năm 2003
đến năm 2005
103
Bảng 3.6 Điểm số ME, MAE, và RMSE (mm/ngày) của H14-31
với bốn sơ đồ TSHĐL trong các hình thế gây mưa lớn
109

Hình 1.1 Các dạng hàm được đề xuất để TSHĐL trong các mô
hình qui mô vừa khu vực là một hàm của khoảng cách
lưới. Qui mô dưới 10km có dạng loga và trên 10km có
dạng tuyến tính. Dấu “?” cho thấy sự thiếu hụt nghiệm
một cách rõ ràng và các dấu “ ” biểu diễn khu vực
chuyển tiếp giữa các cách tiếp cận. Giả thiết rằng mô
hình bao phủ một diện tích đủ lớn để cách tiếp cận phải
mô phỏ
ng được các hiệu ứng đối lưu trên một khoảng
các chế độ nhiệt động lực và ổn định quán tính
(Molinari và Dudek, 1992)
22
Hình 1.2 Mô hình mây đối lưu nông (Tiedtke, 1989) 35
Hình 1.3 Mô hình mây đối lưu sâu (Tiedtke, 1989) 35
Hình 2.1 Miền dự báo lớn (L) và độ cao địa hình (m) bao giữa
5
o
S-35
o
N, 80
o
E-130
o
E của H28-20/L (K. T. Xin, 2005)
73
Hình 2.2 Miền dự báo nhỏ (S) và độ cao địa hình (m) bao giữa
7
o
N-27
o

12
R., 1993)
Hình 3.1 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu
00Z25082003, của bốn phiên bản: a) H14-31/TK; b)
H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa
phân tích; g) Ảnh mây vệ tinh lúc 12Z25082003
92
Hình 3.2 Trường đường dòng và trường mưa dự báo 24h, bắt đầu
00Z24092003. a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-
31/HS; d) H14-31/BMJ; e) Mưa phân tích; g) Ảnh mây
vệ tinh lúc 06Z24092003
95
Hình 3.3 Dự báo mưa 48h của H14-31, bắt đầu lúc 00Z13082006
với hai sơ đồ đối lưu: a) H14-31/TK; b) H14-31/BMJ;
c) trường thám sát
98
Hình 3.4 Tương tự như Hình 3.3, bắt đầu lúc 00Z15082006 99
Hình 3.5 Toán đồ tụ đ
iểm biểu diễn quan hệ giữa mưa thám sát
(trục hoành) và mưa dự báo (trục tung) của bốn phiên
bản: hình vuông, đỏ (H14-31/TK), hình tam giác, xanh
lá cây (H14-31/ET), hình tròn, vàng (H14-31/HS), hình
tròn, xanh lam (H14-31/BMJ) và đường chéo (đường lý
tưởng) cho tháng 7/2005. a) Toàn Việt Nam, b) Bắc Bộ,
c) Trung Bộ và d) Nam Bộ
101
Hình 3.6 Điểm số FBI của H14-31 với 4 sơ đồ TSHĐL tính cho
các đợt mưa lớn. a) do KKL; b) do ITCZ; c) do SW; d)
do ATNĐ-bão
104

với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu
117
Hình 3.21 Điểm số FBI trung bình không gian-thời gian cho các
tháng từ năm 2003-2005: a) Bắc Bộ; b) Trung Bộ; c)
Nam Bộ; d) Việt Nam
119
Hình 3.22 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TS 121
Hình 3.23 Tương tự như Hình 3.21, điểm số POD 121
Hình 3.24 Phân bố điểm s
ố POD theo không gian cho các tháng từ
năm 2003-2005, ngưỡng mưa >20mm/ngày. a) H14-
31/TK; b) H14-31/ET; c) H14-31/HS; d) H14-31/BMJ
122
Hình 3.25 Tương tự như Hình 3.24, ngưỡng mưa >50mm/ngày 122
Hình 3.26 Tương tự như Hình 3.21, điểm số TSS 123
Hình 3.27 Tương tự như Hình 3.21, điểm số HSS 124
Hình 3.28 Tương tự như Hình 3.24, điểm số ME 125
Hình 3.29 Hệ số tương quan theo các khu vực và toàn Việt Nam 126

14
của H14-31 với bốn sơ đồ tham số hóa đối lưu
Hình 3.30 Phân bố không gian của HSTQ trung bình các tháng từ
năm 2003 – 2005. a) H14-31/TK; b) H14-31/ET; c)
H14-31/HS; d) H14-31/BMJ
126
Hình 3.31 Kết quả thẩm định CRA cho dự báo mưa tích lũy 24h,
bắt đầu từ 00Z19072004 với ngưỡng mưa ≥ 10mm/ngày
(a) H14-31/TK; (b) H14-31/ET; (c) H14-31/HS; (d)
H14-31/BMJ
128

mưa nói riêng bằng mô hình số càng phức tạp hơn so với ngoại nhiệt đới. Sự phức
tạp trước hết vì chưa có lý thuyết cho một quan hệ giữ
a trường khối lượng và
trường gió ở những vĩ độ rất thấp (kiểu như quan hệ địa chuyển cho vĩ độ cao) nên
không tạo ra được sự cân bằng tốt trong trạng thái ban đầu và do đó sự điều chỉnh
thường chỉ theo chiều thẳng đứng, trong khi gió vùng nhiệt đới rất yếu nên một sai
số tuyệt đối nhỏ trong tính toán trường gió sẽ tác động đến sự phân b
ố đốt nóng đối
lưu và do đó có thể dẫn tới sai số tương đối kết cục lớn trong dự báo mưa… Khó
khăn thứ hai không kém phần quan trọng là mưa nhiệt đới sinh ra chủ yếu bởi đối
lưu sâu mà trong một mô hình số thuỷ tĩnh với độ phân giải còn rất hạn chế thì đối
lưu lại được tham số hóa trong khi hiện nay con người hiểu biết còn chưa đầ
y đủ về
quá trình hình thành và phát triển của nó. Ở vùng nhiệt đới, việc xác định đúng phân
bố ẩm là nguồn gốc của mưa còn vô cùng phức tạp do thám sát quá nghèo nàn sẽ
tác động rất lớn đến chất lượng mưa mô hình. Từ những đặc điểm trên ta thấy, trước
khi muốn áp dụng một mô hình số có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt
đới trước hết cần cải ti
ến mô hình, còn gọi là khu vực hóa mô hình về động lực để

16
có thể tương thích hơn với động lực học nhiệt đới và khu vực hóa mô hình về vật lý
để mô tả tốt hơn các quá trình ở nhiệt đới. Đây là những bài toán lớn và phức tạp
trên tầm quốc tế.
Trong khuôn khổ luận án này, chúng tôi chỉ có thể quan tâm đến một trong
những vấn đề của nhiệt đới hóa vật lý mô hình là tham số hóa đối lưu (TSHĐL)
được coi là đặc biệt quan trọng đố
i với mô phỏng mưa nhiệt đới bằng mô hình dự
báo thời tiết khu vực, khu vực hạn chế.
Tính cấp thiết của đề tài

Phạm vi nghiên cứu: Dự báo mưa định lượng (QPF) khu vực Việt Nam -
Đông Nam Á.
Những đóng góp mới chính của luận án
• Hệ thống hóa lý thuyết TSHĐL trong mô hình dự báo thời tiết khu vực và
đưa thêm ba sơ đồ mới vào mô hình HRM, trong đó sơ đồ Betts-Miller-
Janjic (BMJ) thiết l
ập trên nguyên tắc điều chỉnh cấu trúc nhiệt ẩm mô hình
về cấu trúc nhiệt ẩm thám sát thực ở khí quyển nhiệt đới, hai sơ đồ mới
Tiedtke cải tiến (ET) và Heise (HS) cùng với sơ đồ gốc (TK) dựa vào giả
thuyết coi đối lưu sinh ra từ hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định khí quyển.
• Để dự báo mưa trên khu vực nghiên cứu, sơ đồ BMJ t
ỏ ra thích hợp hơn so
với ba sơ đồ còn lại: kỹ năng dự báo mưa tăng rõ rệt, cân bằng ẩm trong mô
hình được đảm bảo và có thể coi là có kỹ năng dự báo tương đương với mô
hình LAPS của Úc.
- Sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ kia thể hiện sự phát triển
đối lưu sâu vùng nghiên cứu không chỉ do hội tụ ẩm mực thấp và bấ
t ổn định
khí quyển mà còn bởi nhiều quá trình phức tạp khác chưa được tính đến.
- Sự thích hợp của sơ đồ TSHĐL dựa vào hội tụ ẩm mực thấp kiểu như sơ đồ
TK càng giảm khi độ phân giải mô hình càng cao.
• Lần đầu tiên ở Việt Nam luận án đã áp dụng thành công phương pháp
bootstrap để kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của kết quả
đánh giá chất
lượng dự báo mưa mô hình và những kết luận nêu ra trong luận án được đảm
bảo ổn định và đáng tin cậy.
Ý nghĩa khoa học của luận án
• Luận án đã chỉ ra sự thích hợp hơn của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ còn lại
trong kết quả dự báo mưa của mô hình HRM thể hiện mưa lớn ở nhiệt đới
sinh ra chủ

ới và Việt Nam về dự báo mưa bằng mô hình số.

1.1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU TRONG MÔ HÌNH DỰ
BÁO SỐ
Đối lưu mây tích đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hoàn lưu qui
mô lớn trong khí quyển, đặc biệt đối lưu ẩm được xem là một quá trình quan trọng
trung tâm trong sự phát triển các áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) và bão (Smith, 2000).
Tuy nhiên, khi mô phỏng các quá trình này trong mô hình số, kích thước lưới của
mô hình thường lớn hơn rất nhiều so với qui mô của các yếu tố mây riêng biệt. Do
đó, cần thiết phải biểu diễn được hiệu ứng của m
ột quần thể các đám mây đối lưu
trong khí quyển qua số hạng của các biến qui mô lưới. Kỹ thuật này được gọi là
TSHĐL mây tích. Tuy nhiên, trong khí quyển bất ổn định điều kiện để các đám mây
đối lưu xuất hiện thì vấn đề tham số hóa trở nên rất phức tạp. Những chuyển động
thẳng đứng qui mô dưới lưới liên quan tới sự giải phóng ẩn nhiệt, các xoáy r
ối mở
rộng trên những khoảng cách thẳng đứng lớn và thường có các đặc trưng rất ít liên
quan với các đặc trưng qui mô lớn tại mực đó (Frank, 1983).
Công trình nghiên cứu tiên phong của Riehl và Malkus (1958) cho thấy trong
các khu vực bất ổn định đối lưu, vận chuyển thẳng đứng của khối lượng và năng
lượng tĩnh ẩm không được thực hiện bởi hoàn lưu qui mô synôp mà bởi các đám
mây tích riêng biệt. Nhữ
ng phát triển tiếp theo được thực hiện rất nhiều, chẳng hạn
như một loạt công trình của các tác giả như Ooyama (1982), Frank (1983), Arakawa

20
và Chen (1987), Tiedtke (1988), Cotton và Anthes (1989). Các tác giả này nhất trí
rằng TSHĐL là cần thiết trong các mô hình số qui mô lớn (bước lưới >50-100km)
tại các điểm lưới xuất hiện bất ổn định đối lưu.
Khi năng lực máy tính tiếp tục phát triển, các mô hình số qui mô vừa với độ

Các cách tiếp cận hiện nay đối với vấn đề biểu diễn đối lưu mây tích trong
các mô hình số qui mô vừa được chia thành 3 nhóm (Molinari và Dudek, 1992)
(Bảng 1.1). Cách tiếp cận truyền thống sử dụng TSHĐL tại các điểm bất ổn định
đối lưu và ngưng kết hiển (tức không tham số hóa) tại các điểm ổn định đối lưu.
Cách tiếp cận hiển tổng thể sử dụ
ng các phương pháp hiển mà không chú ý tới sự
ổn định. Cách tiếp cận lai tham số hóa dòng thăng và dòng giáng qui mô đối lưu,
tuy nhiên “sự cuốn ra” một phần mây được tham số hóa và mưa vào qui mô lưới.
Điều này cho phép sự chuyển hướng và chuyển pha của các hạt thành dạng được dự
báo hiển trong các bước thời gian tiếp theo.
Bảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa
(Molinari và Dudek, 1992)
Cách tiếp cận Điểm bất ổn định đối lưu Điểm ổn định đối lưu
Truyền thống Ẩn Hiển
Hiển tổng thể Hiển Hiển
Lai Lai Hiển
Cách tiếp cận truyền thống chỉ dùng trong các mô hình số với bước lưới quá
lớn (kích thước lưới >50-60km) (Hình 1.1). Khi bước lưới giảm xuống dưới 50km,
cách tiếp cận truyền thống bắt đầu gặp phải những yêu cầu phân tách qui mô cơ bản
của bài toán tham số hóa, đặc biệt nếu các tổ chức đối lưu qui mô vừa cũng được
tham số hóa. Cách tiếp cận truyền thống sử dụng ph
ương pháp ẩn hoặc hiển phụ
thuộc vào độ ổn định đối lưu địa phương.
Cách tiếp cận hiển tổng thể không có những hạn chế như trên, tuy nhiên cách
tiếp cận này cũng lại không thành công trong các mô hình qui mô vừa khi có bất ổn
định đối lưu lớn. Mặc dù cách này thích hợp trong một vài trường hợp đặc biệt
nhưng cách tiếp cận hiển tổng thể không thể cho một nghi
ệm tổng quát đối với các
mô hình có bước lưới trên 5-10km. Cách tiếp cận hiển tổng thể chỉ sử dụng công
thức hiển, không chú ý tới độ ổn định đối lưu. Với các mô hình có kích thước lưới

50km.
Mô phỏng tổ chức đối lưu qui mô vừa đ
ã cho thấy một thách thức chủ yếu
đối với các mô hình dự báo thời tiết bằng phương pháp số qui mô vừa. Một lượng
nước lớn trong các hoàn lưu qui mô vừa bắt nguồn từ các dòng thăng đối lưu qui
mô dưới lưới nhưng các dòng thăng và dòng giáng qui mô vừa không phải là các
quá trình dưới lưới trong không gian và thời gian do vậy chúng bắt buộc phải được
giải hiển. Hướng tiếp cận lai chỉ tham số hóa các qui mô đối l
ưu trong khi cho phép

23
các cấu trúc qui mô vừa gây ra bởi các sản phẩm ngưng kết bị thổi ra phát triển
chậm và tách biệt khỏi các phương trình qui mô lưới. Do vậy, mặc dù các đám mây
được giải ẩn và giải hiển đồng thời tồn tại nhưng chúng khác nhau căn bản trong
tính chất. Arakawa và Chen (1987) cho rằng tối thiểu phải có một phần nào đó của
tổ chức qui mô vừa phải được tham số hóa bởi vì có khoảng trống ph
ổ giữa qui mô
vừa và qui mô mây. Người ta cho rằng hướng tiếp cận lai đã loại bỏ sự cần thiết
phải tham số hóa hơn nữa quá trình qui mô vừa bằng cách phân chia các cơ chế
cưỡng bức cho thành phần qui mô vừa. Đặc điểm này có thể cho phép tiếp cận lai
được sử dụng cho các kích thước lưới nhỏ hơn so với cách tiếp cận truyền thống mà
không gặp phải vấn đề về
phân tách qui mô.

Hình 1.1 Các dạng hàm được đề xuất để TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa khu vực là
một hàm của khoảng cách lưới. Qui mô dưới 10km có dạng loga và trên 10km có dạng
tuyến tính. Dấu “?” cho thấy sự thiếu hụt nghiệm một cách rõ ràng và các dấu “ ” biểu

Tru
y
ề
n th
ố
n
g

?

24
TSHĐL mây tích cũng có những vấn đề đối với bước lưới nằm trong khoảng
từ 3 đến 25km, thậm chí với cả tiếp cận lai. Khả năng mà các đám mây đối lưu sẽ
phát triển trực tiếp trên qui mô lưới tăng lên khi độ phân giải tăng. Chính vì điều
này nên rất khó để nhận biết các quá trình vật lý riêng biệt với các đám mây qui mô
lưới và qui mô dưới lưới. Trong tình huống này, những mô phỏng thành công ch
ỉ có
khả năng nếu các đám mây được tham số hóa nhanh chóng trở thành thứ yếu so với
các đám mây đối lưu qui mô lưới. Vấn đề TSHĐL vẫn còn những nghiên cứu chưa
đầy đủ đối với các mô hình có độ phân giải tinh (Molinari và Dudek, 1992).
Khi không có sự quay lớn, những giả thiết cơ bản của TSHĐL bắt đầu bị phá
vỡ khi bước lưới giảm xuống dưới 20-25km. Đối với các mô hình có độ
phân giải
như vậy, qui mô thời gian của đối lưu được tham số hóa tiến tới qui mô thời gian
đặc trưng của lưới, tham số hóa và không tham số hóa các đám mây đối lưu thường
tồn tại đồng thời trong một nút lưới. Điều quan trọng là cần phải hiểu được sự tương
tác giữa các đám mây ẩn và hiển tạo ra sự chuyển hóa này và cách biểu diễn các quá
trình vật lý trong tự nhiên tr
ước khi TSHĐL được sử dụng rộng rãi trong các mô
hình độ phân giải cao.

báo thời tiết số có thể được chia thành bốn nhóm với một số sơ đồ đại diện như sau:
1) Các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm như Manabe & CS (1965), Krishnamurti & CS
(1980), Betts (1986), Mueler & CS (1987), và Betts và Miller (1993)
2) Các sơ đồ kiểu Kuo như Kuo (1965, 1974), Anthes (1977a), Molinari (1982), và
Geleyn (1985)
3) Các sơ đồ dòng khối như Arakawa và Schubert (1974), Geleyn & CS (1982), và
Tiedtke (1989)
4) Các sơ đồ
được thiết lập cho các mô hình qui mô vừa như Kreitzberg và Perkey
(1976), Fristch và Chappell (1980), Frank và Cohen (1987), và Kain và Fristch
(1989)
Những giả thiết khép kín trong các sơ đồ này là sự kết hợp của bốn kiểu khép
kín cơ bản, như được xác định bởi Arakawa và Chen (1987). Sự phân loại một trong
hai họ đầu tiên một cách ẩn đưa ra các thông tin về những giả thiết khép kín được
sử dụng. Các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm ép buộc trạ
ng thái nhiệt động lực của khí
quyển là tựa cân bằng. Các sơ đồ kiểu Kuo kết hợp trực tiếp nguồn sinh nhiệt hiển
Q
1
và nguồn mất ẩm hiển Q
2
(Yanai & CS, 1973) với các quá trình qui mô lớn.
Trong các sơ đồ dòng khối, hiệu ứng của các đám mây đối với những biến qui mô