ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
Đào Thị Hồng Vân
NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF-CHEM
VÀO KHU VỰC VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
Mã số: 62.44.87 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
GS. TS. Phan Văn Tân
Hà Nội - 2013
2
LỜI CẢM ƠN
1.2 Các nghiên cứu trong nước 21
Chương 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24
2.1 Sơ lược về mô hình WRF/Chem 24
2.1.1 Mô hình WRF 24
2.1.2 Mô đun CHEM 27
2.2 Thiết kế thí nghiệm 29
2.2.1 Miền tính và thời gian thí nghiệm 29
2.2.2 Các thí nghiệm 30
2.2.3 Nguồn số liệu 33
2.4 Tạo bộ số liệu phát thải cho WRF/Chem 34
Chương 3 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 36
3.1 Đánh giá kết quả của thí nghiệm I 36
3.1.1 Hoàn lưu, nhiệt độ và lượng mưa từ đầu ra của WRF/Chem 36
3.1.2 Mô phỏng nồng độ bụi từ WRF/Chem 43
3.2 Đánh giá kết quả của thí nghiệm II 49
3.2.1 Trường nhiệt độ và lượng mưa với các tùy chọn của WRF/Chem 49
3.2.2 Mô phỏng các chất phát thải từ WRF/Chem 58
KẾT LUẬN 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO 66
PHỤ LỤC 69
4
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 So sánh sự thay đổi lượng mưa của các tháng 6,7,8 trong thí nghiệm A
(hình trên) khi có tính đến ảnh hưởng của BC và thí nghiệm B (hình dưới) khi
không tính đến ảnh hưởng của BC (Menon ccs., 2002) 12
Hình 1.2 Sự thay đổi lượng phát thải NOx ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á từ năm
1970 đến 2000 (Akimoto, 2003) 13
Hình 2.1. Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF 25
WRF_C011 (từ trái qua phải) trừ đi số liệu APHRODITE của các ngày từ 01 đến
04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 56
Hình 3.12 Profile nhiệt độ từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 so
sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 57
Hình 3.13 Profile của tỉ số xáo trộn hơi nước từ đầu ra của WRF_C300,
WRF_C301, WRF_C011 so sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến
04/01/2006 58
Hình 3.14 Profile của bụi PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 59
Hình 3.15 Profile của bụi PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 60
Hình 3.16 Profile của nồng độ SO
2
từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 61
Hình 3.17 Phân bố của nồng độ PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 62
Hình 3.18 Phân bố của nồng độ PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 63
Hình 3.19 Phân bố của nồng độ SO
2
từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 (trái qua phải) mực 850 (trên) và 500 mb (dưới) ngày 04/01/2006 64
Hình P.1 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 500 mb từ đầu ra của WRF
(bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 70
6
Hình P.2 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 200 mb từ đầu ra của WRF
(bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 71
Hình P.3 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 1000 mb lúc 00, 06,
BC
Các bon đen (Black Carbon )
EDGAR
Số liệu phát thải cho nghiên cứu khí quyển toàn cầu (Emission
Database for Global Atmospheric Research)
GOCART
Vận chuyển bức xạ xon khí hóa học Ozon toàn cầu (Global
Ozone Chemistry Aerosol Radiation Transport)
MADE/SORGAM
Mô hình động lực xon khí chuẩn cho khu vực Châu Âu kết hợp
với mô hình xon khí hữu cơ thứ cấp (Modal Aerosol Dynamics
Model for Europe with the Secondary Organic Aerosol Model)
MAPS
Đo đạc ô nhiễm không khí từ vệ tinh
RADM
Cơ chế mô hình lắng đọng axit khu vực (Regional Acid
Deposition Model Mechanism)
RETRO
Số liệu tái phân tích cho tầng đối lưu (REanalysis of the
TROpospheric)
WRF/Chem
Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết với môđun hóa học
(The Weather Research and Forecasting – Chemistry)
9
MỞ ĐẦU
10
Chương 1
TỔNG QUAN
Chương này sẽ đề cập đến ảnh hưởng của các thành phần hóa học (xon khí)
tới hệ thống khí hậu đồng thời chỉ ra những biến đổi của chúng trong thập kỷ gần
đây. Bên cạnh đó, những ứng dụng (trên thế giới và trong nước) của mô hình hóa
trong bài toán mô phỏng các thành phần hóa học khí quyển cũng được chỉ ra, đặc
biệt nhấn mạnh tới các ứng dụng của mô hình WRF/Chem. Bức tranh tổng quan ban
đầu đó sẽ cho ta thấy sự cần thiết và ý nghĩa của việc ứng dụng mô hình
WRF/Chem cho khu vực Việt Nam.
1.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Ô nhiễm không khí và sự biến đổi các thành phần hóa học khí quyển có ảnh
hưởng lớn đến hệ thống khí hậu và môi trường đang là một trọng tâm mới trong
khoa học khí quyển hiện nay. Sự vận chuyển xuyên lục địa của các chất ô nhiễm
không khí đang gây nguy hiểm cho hệ sinh thái trên toàn thế giới và có tác động
mạnh đến toàn bộ hệ thống khí hậu [8]. Xon khí trong khí quyển là các hạt rắn hoặc
lỏng tồn tại lơ lửng trong không khí có nguồn gốc tự nhiên hoặc nhân tạo. Loại có
nguồn gốc tự nhiên bao gồm: các hạt muối (từ đại dương), các bụi khoáng do gió
đưa lên, từ núi lửa, từ thực vật và các sản phẩm của các phản ứng khí tự nhiên. Loại
có nguồn gốc nhân tạo do chất thải công nghiệp (khói, bụi,…), nông nghiệp, sản
phẩm của các phản ứng khí. Xon khí có ảnh hưởng lớn tới môi trường nói chung,
chất lượng không khí nói riêng và cả sức khỏe con người [4],[11]. Xon khí đã và
đang lan ra trên quy mô toàn cầu nhưng sự bất đồng nhất về mức độ tập trung giữa
các khu vực là khá lớn, nó góp phần gây biến đổi khí hậu toàn cầu qua các tác động
lên bức xạ một cách trực tiếp, bán trực tiếp và cả gián tiếp [13]. Theo Lau K.M, [13]
các phần tử xon khí tán xạ và hấp thụ bức xạ làm cho lớp khí quyển ấm lên và bề
mặt trái đất lạnh đi (ảnh hưởng trực tiếp). Khi bề mặt trái đất lạnh hơn khí quyển
phía trên, khí quyển trở nên ổn định (ảnh hưởng bán trực tiếp). Các phần tử xon khí
xạ mặt trời tới mặt đất có thể làm giảm 50% sự nóng lên toàn cầu do tăng các khí
nhà kính.
Nhìn chung, xon khí làm thay đổi phân bố năng lượng của khí quyển và bề
mặt, thay đổi gradient khí áp theo phương ngang, tác động tới hoàn lưu gió mùa và
làm thay đổi lượng mưa của một số nơi trên Trái Ðất [13],[17],[28]. Ngược lại, dị
thường hoàn lưu quy mô lớn có tác động đến sự thay đổi vận chuyển xon khí, điều
chỉnh quá trình sa lắng, thay đổi môi trường vật lý và hoá học của hỗn hợp xon khí.
Bụi có thể được hoàn lưu quy mô lớn vận chuyển từ vùng sa mạc lân cận tới Ấn Ðộ
[13]. Những trận mưa rào mạnh trong mùa khô ảnh hưởng tới phổ độ dày quang học
và đặc trưng kích thước của xon khí [18]. Menon ccs., (2002) [21] đã đánh giá được
tác động của cácbon đen (BC) lên các yếu tố khí tượng. Trong đó, sự ảnh hưởng của
BC lên sự biến đổi lượng mưa là khá rõ rệt (Hình 1.1), đặc biệt khi chú ý tới khu
vực Đông Nam Á. Nếu xét riêng cho khu vực Việt Nam, phía Bắc có lượng mưa
12
tăng khoảng 1 – 4mm/ngày còn ở phía Nam lượng mưa lại giảm đi (cũng khoảng 1
– 4mm/ngày). Hình 1.1 So sánh sự thay đổi lượng mưa của các tháng 6,7,8 trong thí nghiệm A
(hình trên) khi có tính đến ảnh hưởng của BC và thí nghiệm B (hình dưới) khi không
tính đến ảnh hưởng của BC (Menon ccs., 2002) [21]
Một điểm đáng lưu ý là trong những thập kỷ gần đây, mức độ phát thải các
chất ô nhiễm vào khí quyển ngày càng tăng do quá trình phát triển công nghiệp của
các quốc gia trên thế giới. Đồng thời, nguồn phát thải rất khác nhau và việc định
lượng chúng cũng khá khó khăn. Năm 1981, sự xuất hiện của MAPS cho phép
chúng ta có được những số liệu đầu tiên về nồng độ đáng báo động của CO trên
vùng nhiệt đới châu Á, châu Phi và Nam Mỹ [8] khiến các nhà khoa học nhận thức
rõ hơn rằng ô nhiễm môi trường không khí đã trở thành một vấn đề quốc tế. Quan
xác định (ví dụ từng giờ), mô hình “không đồng thời” sử dụng các trường khí tượng
được lấy từ quan trắc hoặc mô hình để làm đầu vào cho mô hình hóa học. Các mô
hình “không đồng thời” thường tích hợp gió vào vận chuyển, đôi khi các mô hình
này cũng đưa các trường như độ cao lớp biên và năng lượng rối động lực vào tính
toán để mô phỏng các quá trình qui mô vừa và nhỏ [19][20]. Các trường khí tượng
được nội suy sao cho phù hợp với đầu vào của thành phần mô phỏng hóa học trong
mô hình, cả về không gian và thời gian. Mô hình “không đồng thời” thường có hiệu
quả tính toán cao, tuy nhiên hạn chế của các mô hình này là chỉ cho ta thấy các ảnh
hưởng một chiều nên không thể tính toán đầy đủ những tác động ngược trở lại hệ
thống khí hậu của các chất hóa học (ví dụ như lượng bức xạ bị hấp thụ bởi xon khí
hay ẩn nhiệt giải phóng từ các chất hóa học). Thực tế trong khí quyển thực, các quá
trình khí tượng và hóa học tương tác với nhau rất chặt chẽ thông qua các tác động
hồi tiếp giữa khí hậu - hóa học - xon khí – mây- bức xạ [28]. Trong khi đó, các mô
hình “đồng thời” tuy yêu cầu khoảng thời gian tích phân dài hơn nhưng lại giải
quyết được bài toán hồi tiếp của xon khí tới hệ thống khí hậu. Chúng có thể mô
phỏng đồng thời thành phần hóa học và thành phần khí tượng trên cùng một quy mô
không gian, thời gian, do đó ta có thể bỏ qua các bước nội suy phức tạp (Bảng 1.1).
Martilli ccs., (2002) [15] đã chỉ ra rằng nếu mô hình khí tượng và mô hình hóa học
không được tích phân đồng thời với nhau, sẽ dễ đưa đến những sai số lớn do bước
cập nhật đầu vào khí tượng thấp nên mô hình có thể không nắm bắt được những quá
trình khí tượng xảy ra trong quy mô thời gian nhỏ. Mô hình Nghiên cứu và dự báo
thời tiết có tích hợp môđun hóa học WRF/Chem (The Weather Research and
Forecasting Model with Chemistry) [7] là một trong những mô hình “đồng thời”,
tính toán đến những tác động hồi tiếp giữa bức xạ và hóa học tại bước tích phân.
WRF/Chem có sự kết hợp của các môđun tham số hóa động lực và vật lý giống như
trong mô hình WRF. Hiện nay, WRF/Chem đã và đang được phát triển, ứng dụng
trong cả nghiệp vụ dự báo và nghiên cứu [7]. Với nhiều ưu điểm, WRF/Chem đã
được các tác giả ứng dụng trong những nghiên cứu đa dạng trên thế giới.
15
điểm
Không nắm bắt được các quá
trình khí tượng với quy mô thời
gian ngắn (như rối hay đối lưu ẩm)
Việc nội suy từ lưới của mô hình
khí tượng về lưới của mô hình hóa
học có thể gây ra sai số lớn
Không mô phỏng được các tác
động ngược lại hệ thống khí hậu
của các thành phần hóa học
Chiếm dung lượng bộ nhớ lớn để
lưu trữ số liệu khí tượng
Yêu cầu khối lượng tính toán lớn
hơn do mô hình cần phải tính toán
đồng thời cả các thành phần động
lực và thành phần hóa học 16
Xueyuan Wang ccs., (2010) [25] đã sử dụng WRF/Chem phiên bản 2.2 để
nghiên cứu mô phỏng chất lượng không khí cho khu vực Đông Á. Tác giả đề cập
đến 2 đặc điểm còn tồn tại của công cụ kiểm kê phát thải để mô hình hóa chất lượng
không khí là tổng lượng phát thải ô nhiễm thực và sự phân bố của chúng theo thời
gian và không gian. Một số nghiên cứu mô hình hóa cho khu vực Mỹ, Châu Âu và
Mexico đã cho thấy vai trò nhạy cảm của sự phân bố theo thời gian của phát thải,
tác động đáng kể đến dự đoán chất lượng không khí. Ở khu vực Đông Á, REAS
v1.1 (Kiểm kê phát thải khu vực phiên bản 1.1) và TRACE-P (Kiểm kê sự vận
chuyển và phát triển các chất hóa học ở khu vực Thái Bình Dương) hiện tại là 2
công cụ chính cho kiểm kê phát thải. Theo tác giả, REAS không thích hợp để sử
(NEMCC) được sử dụng để so sánh, với chỉ số đánh giá như hệ số tương quan, sai
số trung bình, sai số trung bình tuyệt đối, dị thường tuyệt đối. Trong đó, kiểm kê
phát thải được chia thành 4 loại nguồn khác biệt: do con người, đốt sinh khối, nguồn
gốc sinh vật và phát thải núi lửa. Vì lấy tổng theo tháng và theo cột thẳng đứng,
tổng lượng phát thải cho từng loại là đồng nhất cho tất cả các giả định trong từng ô
lưới. Do vậy, kết quả khác biệt giữa các giả định là do sự tái phân bố theo chiều
thẳng đứng và theo thời gian của phát thải. Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự tập
trung ô nhiễm ở bề mặt phụ thuộc lớn vào phát thải ở mực đầu tiên của mô hình. Ở
mực này, sự tổng hợp của phát thải từng ngày, trong mỗi ngày và phân bố theo
chiều thẳng đứng kết hợp phát thải trung bình thời gian trong ngày thấp hơn 41%
với SO
2
nhưng cao hơn 11% với NOx. Mặt khác, phát thải trung bình ban đêm đều
giảm, với 70% cho SO
2
và 44% cho NOx. Sự tái phân bố thẳng đứng riêng lẻ làm
giảm phát thải SO
2
và NO
x
xuống 56% và 19% tương ứng. Đối với các chất ô
nhiễm cơ bản NO
2
và SO
2
, sự tái cấu trúc theo chiều thẳng đứng và theo thời gian
trong ngày đóng vai trò quan trọng, trong khi dao động quy mô tuần ít quan trọng
hơn. Đặc biệt với O
3
18
như trung tâm thành phố, công viên lớn nhất của thành phố và ngoại ô thành phố.
Kết quả cho thấy các tính toán sự thay đổi về lượng và dao động ngày của O
3
cho
giá trị khá gần với quan trắc ở khu vực nội thành nhưng bị thấp hơn thực tế ở các
vùng nông thôn ven khu công nghiệp dầu mỏ. Qua đó có thể thấy rằng sự phát thải
của các nhà máy dầu mỏ trong khu vực đã bị đánh giá thấp rõ rệt và cần phải cải
thiện. Kết quả tính toán cho thấy rằng mô hình khá phù hợp để mô phỏng sự biến
động lớn về mật độ của O
3
và xon khí. Mật độ O
3
khá cao trong giai đoạn đầu 02-
05/08/2007 (trung bình khoảng 80 ppbv) và giảm rõ rệt trong giai đoạn sau 06-
11/08/2007 (chỉ còn khoảng 30 ppbv). Sự suy giảm này xảy ra ở cả 5 điểm quan
trắc cho thấy đây là hiện tượng có quy mô khu vực, không phải chỉ ở quy mô địa
phương. Một điểm đáng lưu ý khác, phân tích mô hình cho thấy điều kiện thời tiết
đóng vai trò khá quan trọng đối với O
3
bề mặt ở khu vực Thượng Hải. Vào mùa hè,
hệ thống áp cao cận nhiệt đới tồn tại trên khu vực biển Thái Bình Dương, phía Đông
Nam Thượng Hải. Trong những ngày đầu (02-05/08/2007), hệ thống áp cao chưa
phát triển mạnh nên gió bề mặt yếu, gió từ biển vào đất liền khá yếu vào ban ngày,
làm cho lượng O
3
tĩnh lại trong khu vực Thượng Hải (100 – 130 ppbv). Nhưng đến
giai đoạn từ 06-11/08/2007, áp cao mạnh lên, làm cho gió bề mặt cũng tăng lên.
Lượng O
thực hiện cho hiện tượng bụi khắc nghiệt ở Châu Á xảy ra từ 30/03 đến 01/04/2007.
Kết quả cho thấy sự phân tán của các thông lượng bụi thẳng đứng từ các tham số
hóa khác nhau, mặc dù cùng điều kiện về dòng cát theo phương ngang. Sơ đồ MB
nhìn chung sản sinh ra lượng phát thải bụi cao hơn LS và S04 và sự khác biệt lớn
nhất là đối với đất sét bởi vì MB có xét đến thành phần đất sét trong thông lượng
bụi thẳng đứng, trong khi LS và S04 lại coi nó tỉ lệ nghịch với độ rắn của bề mặt.
Kết quả mô phỏng tái tạo lại sự bùng nổ và chuyển biến hình thế của cột bụi khá tốt.
Tuy nhiên, tổng lượng phát thải bụi định lượng trong mỗi sơ đồ lại khác biệt lớn, cụ
thể là trong đất mùn. Tổng lượng bụi phát thải trung bình cho khu vực nguồn bụi
chính trong hiện tượng bụi ở Châu Á trong 5 ngày liên tục là 84 Tg, 149 Tg và 532
Tg tương ứng với LS, S04 và MB.
Yegorova ccs., (2011) [27] đã mô phỏng giai đoạn từ 08/07 đến 11/07/2007
ở miền đông nước Mỹ bằng mô hình WRF/Chem (với RADM2) và so sánh với
quan trắc. Đây là giai đoạn xảy ra đợt nóng khắc nghiệt và hiện tượng khói mù với
nhiệt độ cực đại lên đến 38
o
C, tỉ lệ ozone trung bình 8h tối đa lên đến 125 ppbv. Sự
di chuyển của front lạnh được mô phỏng tốt trong mô hình tuy vậy, WRF/Chem dự
báo thiên thấp lượng ozone tối đa (khoảng 5-8 ppbv) nơi chất lượng không khí thấp
(phía đông bắc) và dự báo thiên dương (lên đến 16 ppbv) nơi tổng lượng ozone thấp
(phía đông nam). Profile thẳng đứng của O
3
ở Beltsville, Maryland cho thấy sự
tương đồng của mô phỏng với quan trắc nhưng lớp biên của mô hình quá dày vào
20
ngày 09/07 đã góp phần cho sai lệch nhỏ trên khu vực này. Tác giả chỉ ra rằng sự
tồn tại của NO
x
trong RADM2 có thể dẫn đến định lượng thiên thấp của thời gian
o
. Tác giả đã đánh giá các
kết quả về trường khí tượng (nhiệt độ giờ, tốc độ gió, hướng gió và độ ẩm tương
đối) và số liệu hóa học (O
3
theo giờ và trung bình ngày của NO
2
, PM10, PM2.5).
Mô hình mô phỏng tốt trường khí tượng, đặc biệt với sơ đồ Goddard. Cả hai thí
nghiệm đều cho hệ số tương quan nhiệt độ là 0,86 và cho độ lệch thiên âm. Thí
nghiệm sử dụng sơ đồ Goddard cho sai số quân phương RMSE nhỏ hơn (khoảng
3
o
C). Dự báo tốc độ gió lớn hơn so với quan trắc (khoảng xấp xỉ 50%). Hệ số tương
quan cao nhất là 0.55 (sơ đồ Goddard) và RMSE lớn nhất là 2.17 m/s (sơ đồ
Dudhia). Dự báo độ ẩm tương đối cho giá trị độ lệch dương. Đối với biến hóa học,
khác biệt giữa hai sơ đồ là không đáng kể. Hệ số tương quan và sai số quân phương
của nồng độ O
3
ngày tối đa là 0,81 và 23 μg/m
3
. Mô hình cho mô phỏng NO
2
cao
hơn so với quan trắc với hệ số tương quan là 0,47. Hệ số tương quan của các loại
bụi tổng số giữa mô hình và quan trắc là khá thấp, tuy nhiên mô hình nắm bắt được
những khu vực có nồng độ PM2.5 cao (RMSE=7 μg/m
3
). Việc mô phỏng PM10 khá
phức tạp vì bị ảnh hưởng bởi các nguồn thải bụi địa phương mạnh trên các khu vực
là 173 ppb và cho tháng 01/2005 là 157 ppb. Số liệu phát thải với độ phân giải 0.5
o
x 0.5
o
từ Trung Tâm Nghiên Cứu Môi Trường Vùng và Toàn Cầu (CGRER) của
Đại Học Iowa được sử dụng để cập nhật vào mô hình. Kết quả mô phỏng dưới dạng
bản đồ ô nhiễm ozone mặt đất cho thấy nồng độ ozone cao tại các khu vực dưới
hướng gió của các thành phố lớn như Băng Cốc và thành phố Hồ Chí Minh. Trong
trường hợp tháng 03/2004, vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Đông
Bắc do ảnh hưởng của gió mùa Tây Nam và chiều rộng của vệt khói với nồng độ
ozone lớn hơn 100 ppb là 70 km (khu vực Băng Cốc). Đối với thành phố Hồ Chí
Minh vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Bắc và chiều rộng của vệt
khói với nồng độ ozone lớn hơn 50 ppb là 40 km. Trong trường hợp tháng 01/2005,
22
vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Tây Nam do ảnh hưởng của gió
mùa Đông Bắc và chiều rộng của vệt khói với nồng độ ozone lớn hơn 100 ppb là 50
km cho khu vực Băng Cốc, trong khi đó đối với thành phố Hồ Chí Minh vệt khói
khuếch tán với nồng độ ozone lớn hơn 50 ppb có chiều rộng là 30 km. Tác giả cũng
so sánh kết quả mô phỏng với số liệu ozone đo đạc được tại các trạm quan trắc.
Đánh giá cho thấy hệ thống mô hình có thể mô phỏng các nồng độ ozone cực đại
xảy ra trong các giai đoạn trên cũng như mô phỏng được tiến trình dao động nồng
độ ozone trong những ngày của giai đoạn lựa chọn. Các chỉ số thống kê đánh giá kết
quả mô hình như MNBE, NGE và UPA nằm trong giới hạn cho phép theo hướng
dẫn của USEPA và phù hợp với các nghiên cứu khác cho các khu vực khác nhau
trên thế giới.
Năm 2009, Hồ Thị Minh Hà ccs., [2] đã sử dụng mô hình RegCM3 để mô
phỏng ảnh hưởng của carbon đen (BC) lên khí hậu khu vực Ðông Nam Á và Việt
Nam. Các tác giả đã thực hiện mô phỏng cho một năm (từ ngày 01/01/2000 đến
thí nghiệm ban đầu. Chương 2 của luận văn sẽ trình bày chi tiết về mô hình
WRF/Chem cũng như việc cấu hình các thí nghiệm ban đầu. Lưu ý là những điểm
mới và đáng quan tâm khi khai thác và làm quen với WRF/Chem cũng được chỉ ra
cụ thể trong chương này. 24
Chương 2
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 1 đã trình bày các nghiên cứu trên thế giới và trong nước về bài toán
mô hình hóa các thành phần hóa học kết hợp với mô hình dự báo các trường khí
tượng. Trong đó đặc biệt nhấn mạnh đến mô hình WRF/Chem, một mô hình có khả
năng dự báo và tính toán các biến khí tượng quy mô địa phương hay khu vực, đồng
thời kết hợp với các mô hình khuếch tán để tính toán sự phát thải và vận chuyển của
các thành phần hóa học. Trong chương này, sơ lược về mô hình WRF/Chem với
những chú ý khi thử nghiệm sẽ được đề cập đến. Thiết kế của 2 thí nghiệm sẽ được
trình bày chi tiết.
2.1 Sơ lược về mô hình WRF/Chem
2.1.1 Mô hình WRF
được chạy ở chế độ tuần hoàn. Kỹ thuật đồng hóa số liệu biến phân bao gồm
cả biến phân ba chiều 3DVAR và biến phân 4 chiều 4DVAR
Môđun mô phỏng (ARW): Đây là mođun chính của hệ thống mô hình WRF,
bao gồm các chương trình khởi tạo đối với trường hợp mô phỏng lý tưởng, mô
phỏng dữ liệu thực và chương trình tích phân. Các chức năng chính của mô
hình WRF là:
Copyright: Tài liệu đại học ©