LUẬN VĂN THẠC SỸ
MÔ HÌNH WRF VÀ QUY
TRÌNH ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU
XOÁY GIẢ PHỤC VỤ DỰ
BÁO BÃO i
Lời cảm ơn
Trớc hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS. TS. Trần Tân Tiến, là
ngời đã tận tình chỉ bảo, hớng dẫn và giúp đỡ tôi trong quá trình học tập và hoàn
thành luận văn này.
Tôi xin cảm ơn các Thầy cô và các cán bộ trong khoa Khí tợng - Thủy văn -
Hải dơng học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá, giúp đỡ và
tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi học tập và làm việc
ở Khoa.
Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trờng Đại học Khoa học Tự nhiên
đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, ngời thân và bạn
bè, những ngời đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất
cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trờng.
Lê Thị Hồng Vân
2.2.1. Cơ sở lý thuyết 23
2.2.2. Xây dựng xoáy giả 26
2.3. Đồng hóa số liệu trờng cài xoáy giả trong mô hình WRF 27
2.4. Chỉ tiêu đánh giá 32
CHƯƠNG 3: ĐáNH GIá KếT QUả Dự BáO BãO Đổ Bộ 34
CủA MÔ HìNH WRF 34
3.1. Tập số liệu nghiên cứu 34
3.2. Đánh giá vai trò của đồng hóa số liệu trờng cài xoáy giả trong dự báo bão
bằng mô hình WRF. 38
3.2.1. Lựa chọn yếu tố cấu thành xoáy giả trong đồng hóa số liệu trờng cài
xoáy giả 38
3.2.2. Vai trò của đồng hóa số liệu xoáy giả đối với lựa chọn TH2 44
3.3 Đánh giá kết quả trên bộ mẫu số liệu các cơn bão đổ bộ đợc lựa chọn 57
3.3.1. Đánh giá về quỹ đạo 57
3.3.2. Đánh giá về cờng độ 60
3.4 Đánh giá vị trí và thời điểm đổ bộ 61
3.4.1. Phơng pháp xác định vị trí và thời điểm đổ bộ 61
3.4.2. Đánh giá kết quả 63
3.4.2.1. Đánh giá kết quả dự báo vị trí đổ bộ 64
3.4.2.2. Đánh giá kết quả dự báo xu hớng đổ bộ 71
Kết luận 80
Tài liệu tham khảo 83
1
Mở đầu
Bão là một hiện tợng thời tiết phức tạp bao gồm nhiều quá trình từ qui mô
synop đến qui mô nhỏ tơng tác với nhau. Mặc dù bão đã đợc quan tâm nghiên cứu
từ nhiều thập kỷ, nhng cho đến nay cha có một lý thuyết đầy đủ về các cơ chế
trong bão. Vì thế, bão và dự báo bão vẫn còn là một bài toán lớn thu hút sự chú ý
báo bão.
Chơng 3: Đánh giá kết quả dự báo bão đổ bộ của mô hình WRF.
Kết luận.
3
CHƯƠNG 1: TổNG QUAN Về BãO Đổ Bộ Và ĐồNG HóA Số
LIệU XOáY GIả
1.1. Tổng quan về bão đổ bộ
1.1.1. Các nghiên cứu về bão đổ bộ
Theo quy chế về bão, lũ và thông t của Việt Nam do Tổng cục Khí tợng
đợc dùng để dự báo sự đổ bộ và cấu trúc của bão nhiệt đới và chỉ ra ba vùng nhạy
của mô hình trong việc dự báo các cơn bão đổ bộ là: Độ phân giải ngang - đặc trng
cho địa hình đồi núi; tác động của phân bố độ ẩm đất bề mặt đối với vấn đề đổ bộ và
độ nhạy của cơn bão đối với các điều kiện biên [12].
Tuleva (1984) đã mô tả sự đổ bộ của các cơn bão nhiệt đới sử dụng mô hình
lới tinh có thể di chuyển và đa ra một vài kết luận đáng quan tâm trong suốt thời
kì đổ bộ: có sự thay đổi đáng kể trong quỹ đạo của cơn bão; sự giảm rõ rệt trong dải
ma một vài giờ sau đổ bộ và bão mô hình có cờng độ nhỏ hơn nên di chuyển
chậm hơn. Nghiên cứu của ông năm 1994 về độ nhạy của sự phát triển và tan rã của
cơn bão đến các điều kiện biên bề mặt và nhận thấy: sự giảm lợng bốc hơi qua bề
mặt đất, gây ra chủ yếu bởi sự giảm nhiệt độ bề mặt đất gần lõi bão, làm bão không
thể phát triển mạnh thêm [20], [21].
Jone (1987) đã sử dụng mô hình bão lới tinh và nhận thấy rằng lợng ma
vùng lõi bên trong, trong suốt thời gian đổ bộ lớn hơn trờng hợp không đổ bộ. Ông
cũng đề xuất rằng điều này là do những thay đổi trong các quá trình lớp biên và
trong dòng đi vào theo phơng bán kính khi bão đổ bộ [20].
Sự tiếp cận của cơn bão đến vùng có địa hình phức tạp cũng mang lại những
thay đổi về cấu trúc và chuyển động. Trạng thái của các cơn bão dới ảnh hởng của
các địa hình núi đợc chứng minh trong một vài nghiên cứu, phần lớn sử dụng số
liệu quan trắc và các mô tả mô hình. Chẳng hạn, Brand và Blelloch (1974) và Chang
(1982) đã đánh giá trạng thái và ảnh hởng của các cơn bão đã gần Taiwan. Địa
hình núi mô tả trờng hợp này là vùng đất liền có quy mô ngang 300km và có các
độ cao cực đại trên 2000m. Trong số đó các kết quả đáng chú ý nhất đã nhận đợc
từ nghiên cứu này đã chứng minh về các dao động quỹ đạo và cờng độ khi hoàn lu
bão tiếp cận gần bờ đến vùng đất liền. Nhìn chung, có sự suy giảm của cơn bão về
cờng độ, sự gia tốc của chuyển động tịnh tiến và độ lệch quỹ đạo bắt đầu từ vùng
phía xa vùng đổ bộ [32]. Bender (1987) đã nghiên cứu ảnh hởng của địa hình đảo
5
đến các cơn bão và nhận thấy những thay đổi về cờng độ liên quan rất lớn đến dự
6
đồng những ngời làm mô hình đang đa ra những hiểu biết sâu sắc, mới mẻ về vai
trò của các quá trình đối lu trong sự tổ chức và tiến triển của cơn bão. Sử dụng các
mô hình có độ phân giải quy mô mây theo phơng ngang hiện tại cũng có thể phân
tích đợc các yếu tố đối lu đơn lẻ trong môi trờng bão của chúng [16], [17].
Về việc đánh giá sai số đổ bộ, khi nghiên cứu sự đổ bộ của các cơn bão ở
vùng biển Đại Tây Dơng, Mark D. Powell và Sim D. Aberson cũng đa ra định
nghĩa các cơn bão đợc coi là đổ bộ nếu vị trí tâm nội suy của mô hình đi qua đờng
bờ biển hoặc trong phạm vi bờ biển 75km. Đối với quỹ đạo dự báo song song với
đờng bờ biển nhng có thể chứa một vài vị trí thỏa mãn điều kiện đổ bộ thì vị trí
gần nhất với bờ biển đợc chọn. Nếu các vị trí tại các khoảng cách với đờng bờ
biển gần giống nhau thì vị trí sớm nhất đợc chọn. Một vài cơn bão không đổ bộ
nhng đi qua với khoảng cách đủ gần (bằng một lần bán kính gió cực đại bên trái
hoặc hai lần bán kính gió cực đại bên phải so với tâm bão) với đất liền cũng thỏa
mãn định nghĩa đổ bộ của NHC.
Để đánh giá vị trí và thời điểm đổ bộ của các cơn đổ bộ vào bờ biển Hoa Kỳ,
Powell và Aberson đã chia theo các ảnh hởng sau :
ảnh hởng của hớng quỹ đạo liên quan đến đờng bờ biển : Những
quỹ đạo đợc phân thành hai loại là những quỹ đạo di chuyển so với đờng bờ biển
góc từ 45 - 90 và những quỹ đạo có hớng di chuyển so với đờng bờ biển góc
nhỏ hơn 45.
Số liệu đợc phân thành các dự báo đối với các cơn bão di chuyển
chậm và các cơn bão di chuyển nhanh : liên quan đến tốc độ quan trắc trung bình
tại thời điểm đổ bộ (5.2 m/s).
Các cơn bão cũng đợc phân loại theo cờng độ tại thời điểm đổ bộ
theo bảng gió Saffir Simpson. Các sai số đối với cơn bão yếu (cấp 1) và các cơn
bão mạnh (cấp 2 -4) tại thời điểm đổ bộ cũng đợc chỉ ra.
Các sai số liên quan đến đờng bờ biển (Các sai số theo từng vùng) :
Để hiển thị các sai số và sai số hệ thống sao cho chúng hiệu quả nhất đối với các dự
báo viên và các cơ quan phòng chống bão lụt thì đờng bờ biển đợc chia thành các
các sai số thời điểm và cũng không cho phép xem xét các trờng hợp có khả năng
8
xảy ra đổ bộ nhng không dự báo. Tuy nhiên, định nghĩa này cũng bao gồm các
trờng hợp dự báo vị trí đổ bộ nhng không xảy ra.
Các sai số vị trí và thời điểm đổ bộ giữa quan trắc và dự báo (định
nghĩa 4): Các sai số vị trí và thời điểm có thể đợc tính toán dựa vào các vị trí và
thời điểm đổ bộ đã quan trắc và đã dự báo. Tuy nhiên, định nghĩa này không cho
phép xem xét các trờng hợp dự báo đổ bộ nhng không xảy ra [24].
Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả sử dụng định nghĩa 4 để đánh giá sai
số vị trí và thời điểm đổ bộ của các cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam trong các
mùa bão từ năm 2004 đến 2007.
1.2 Tổng quan về đồng hóa số liệu xoáy giả.
Do bão hình thành và hoạt động trên các vùng đại dơng nhiệt đới, nơi có
mạng lới quan trắc truyền thống hết sức tha thớt, nên hầu hết các cơn bão đợc
biểu diễn không rõ và sai lệch vị trí trên trờng phân tích (Weber và Smith, 1995).
Những sai lệch ban đầu về vị trí và cấu trúc sẽ dẫn đến những sai số lớn hơn trong
các bớc thời gian tích phân tiếp theo. Để nâng cao chất lợng dự bão báo, trờng
ban đầu cần biểu diễn tốt hơn vị trí, cấu trúc và cờng độ. Bài toán thực hiện quá
trình này đợc gọi là ban đầu hóa xoáy bão (hay ban đầu hóa xoáy).
Ban đầu hóa xoáy là một bài toán phức tạp, và có thể sử dụng nhiều phơng
pháp khác nhau. Hình 1.1 là mô tả tổng quát bài toán ban đầu hóa xoáy bão. Nói
chung, tất cả các bài toán ban đầu hóa xoáy bão cần có thêm thông tin bổ sung về
cơn bão (nh vị trí tâm quan trắc, tốc độ gió cực đại, thông tin về kích thớc bão,
v.v.) đợc gọi là thông tin chỉ thị bão để có thể xây dựng một xoáy có cấu trúc,
cờng độ gần với thực hơn, đợc gọi là xoáy giả hay xoáy nhân tạo. Xoáy nhân tạo
có thể đợc xây dựng bằng phơng pháp động lực, hoặc bằng phơng pháp kinh
nghiệm. Phơng pháp động lực thờng đợc thực hiện bằng cách sử dụng một phiên
bản đối xứng trục của mô hình dự báo và tích phân để nhận đợc một xoáy nhân tạo
đối xứng với các trờng cân bằng động lực với nhau. Phơng pháp kinh nghiệm dựa
Hình 1.1: Sơ đồ mô tả
bài toán ban đầu hóa
xoáy bão
Để nhận đợc xoáy đã ban đầu hóa, xoáy nhân tạo đợc kết hợp với trờng
môi trờng bằng phơng pháp cài xoáy hoặc đồng hóa số liệu. Xoáy nhân tạo có thể
đợc cài trực tiếp vào trờng môi trờng một cách hài hòa sao cho không có sự bất
liên tục giữa trờng xoáy và trờng môi trờng [33]. Để làm đợc điều này, các
thành phần xoáy nhân tạo phải có cân bằng động lực tốt, tránh những chấn động
trong quá trình tích phân ban đầu của mô hình. Quá trình này cũng có thể thực hiện
bằng phơng pháp đồng hóa số liệu, qua đó, một hoặc một số thành phần của xoáy
nhân tạo đợc đa vào sơ đồ đồng hóa số liệu dới dạng các quan trắc giả [4], [27].
Baker cùng đồng sự (2006) đã sử dụng mô hình MM5 thử nghiệm sơ đồ đồng
hóa số liệu đầu hóa số liệu giả từ một sơ đồ xoáy lý thuyết để mô tả thành công sự
thay đổi cờng độ và cấu trúc bên trong của cơn bão Rusa (2002). Xoáy nhân tạo
bao gồm trờng khí áp mặt biển và trờng gió tại các mực khác nhau. Trong đó
trờng khí áp mặt biển đợc tính toán theo công thức Fujita (1952):
10
2/1
2
0
max
)(
2
1
1
)(
RR
PP
PP
B
CB
C
+
+=
(1.3)
Trong đó r là khoảng cách từ tâm bão (km).
R
0
là bán kính gió cực đại
P
C
là khí áp mặt biển quan trắc tại tâm bão.
P
B
là khí áp mặt biển trung bình trong vùng xoáy bão.
ở đây bán kính vùng xoáy bão đợc xác định bởi công thức thực nghiệm sau:
15
2/1
15
15
.
2
1 R
rV
+
=
(1.5)
Trờng gió này đợc tạo ra trên 7 mực: mực biển, 1000, 925, 850, 700, 600
và 500 hPa. Sau khi xây dựng đợc các trờng xoáy giả, số liệu này đợc đa vào hệ
thống đồng hóa số liệu của mô hình MM5. Hàm mục tiêu trong trờng hợp đóng
góp của trờng khí áp mực biển:
( ) ( ) ( ) ( )
1
B
T
bogus bogus
P P
r R
J P r P r O P r P r
bogus
(r)
và V
bogus
(r,k) là trờng gió và áp suất mực biển giả, O
P
và O
V
là các ma trận đờng
chéo phơng sai, r là bán kính và R
B
là bán kính vùng xoáy bão giả, k là các mực
thẳng đứng [19], [29].
Cũng với lý thuyết xây dựng xoáy nh trên nhng Qingnong Xiao và nhóm
nghiên cứu (2006) lại xây dựng trờng gió giả trên 13 mực: mực biển, 1000, 925,
850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200, 150 và 100 hPa. Sơ đồ đợc áp dụng cho mô
hình MM5 với số liệu trờng nền của hệ thống đồng hóa 3DVAR là mode cycling
(nghĩa là các dự báo trờng nền là các dự báo hạn ngắn của mô hình MM5 từ chu kỳ
phân tích 3DVAR trớc đó). Kết quả thử nghiệm cũng chỉ ra rằng sơ đồ đồng hóa số
liệu xoáy giả đã cho những cải thiện đáng kể về cả quỹ đạo và cờng độ bão [28].
Sơ đồ đồng hóa số liệu xoáy giả với lý thuyết xây dựng xoáy ở trên còn đợc
Liqiang Chen và Qingnong Xiao thử nghiệm cho mô hình WRF. Họ nhận thấy rằng
ngoài việc khôi phục lại cấu trúc ban đầu của xoáy bão hiệu quả thì sơ đồ này còn
sinh ra trờng phân tích của cơn bão cân bằng với mô hình hơn khi chỉ đợc nội suy
với WPS [22].
Y R Guo và đồng sự chỉ ra sự thành công của đồng hóa số liệu xoáy giả kết
hợp với tác động đến thành phần thống kê sai số nền (BES)- là một thành phần quan
trọng trong hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR của mô hình WRF. Thử nghiệm với
cơn bão Haitang (2005) không chỉ cho những cải thiện đáng kể trong vị trí và cờng
độ bão mà còn cả với trờng phân tích của hoàn lu synop quy mô lớn khi kết hợp
tạo. Và đối với các trờng hợp bão yếu hơn (Tropical Storm) tác giả chỉ sử dụng hai
mực 1000mb và 850mb [2].
1.3 Các mô hình dự báo bão trong và ngoài nớc
Bão là một loại hình thời tiết đặc biệt, vì thế về nguyên tắc, một mô hình dự
báo thời tiết có thể dự báo bão. Tuy nhiên, trong ứng dụng thực tế, tùy vào tình
huống cụ thể ngời ta có thể xây dựng những mô hình dành riêng cho dự báo bão
hay một phiên bản dành riêng cho dự báo bão. Trong mục này sẽ chỉ trình bày
những mô hình nghiệp vụ đợc xây dựng với mục đích chính để dự báo bão hoặc có
những cải tiến nhằm đa ra dự báo bão tốt hơn.
13
Mô hình đầu tiên đợc đa vào dự báo quĩ đạo bão nhiệt đới nghiệp vụ là mô
hình chính áp SANBAR (Sanders Barotropic Hurricane Track Forcast Model).
SANBAR đợc phát triển bởi Sanders và Burpee (1968) và đợc đa vào dự báo
nghiệp vụ tại Trung tâm Bão Quốc gia Hoa Kỳ ở Miami vào cuối thập kỷ 60. Mô
hình dựa trên quan điểm truyền thống là bão nhiệt đới di chuyển theo dòng dẫn.
Dòng dẫn ở đây đợc xác định là trờng trung bình lớp sâu (DLM - Deep Layer
Mean: đợc xác định bởi trung bình có trọng số thẳng đứng của các biến khí tợng).
Quĩ đạo bão đợc dự báo bằng cách tích phân phơng trình xoáy chính áp sử dụng
phân bố độ xoáy và hàm dòng trung bình lớp. Các cơn bão đợc biểu diễn bởi các
xoáy đối xứng nhân tạo và một phân bố hàm dòng phi đối xứng để xác định vận tốc
trôi tại tâm bão. Mặc dù với độ phân giải rất thô (154 km) và số liệu quan trắc khí
tợng rất tha thớt nhng SANBAR đã đa ra những dự báo quĩ đạo rất tốt so với
những mô hình khí hậu và quán tính.
Một mô hình chính áp rất thành công sau SANBAR là mô hình phổ lồng của
Vic Ooyama (VICBAR; DeMaria và nnk. 1992). VICBAR sử dụng biểu diễn spline-
B cho tất cả các biến và giải phơng trình nớc nông trên tọa độ sử dụng phép chiếu
Mercator. Bốn lới lồng liên tiếp có độ phân giải lần lợt là: 4.8, 2.4, 1.2, 0.6 độ
kinh vĩ. Số liệu phân tích 800-200 hPa của một mô hình phổ toàn cầu của NCEP
bắt đầu từ những năm 70 của thế kỷ trớc. Song vì nhiều lý do khác nhau mà chủ
yếu là sự hạn chế của phơng tiện tính toán, cho đến những năm gần đây các mô
hình số mới thực sự đợc nghiên cứu ứng dụng một cách hiệu quả. Trịnh Văn Th
và Kinsnamurti (1992) đã nghiên cứu ban đầu hóa xoáy bão cho một mô hình nớc
nông một mực để dự báo quĩ đạo hai cơn bão Betty (1987) và Dan (1989) trên khu
vực Biển Đông. Về cơ bản, xoáy nhân tạo là một xoáy Rankine sử đổi với số mũ là
-0.6, trờng độ cao nhận đợc bằng cách giải phơng trình gió gradient. Tuy nhiên,
vì nhiều lí do khách quan về phơng tiện tính toán nên mô hình không đợc áp dụng
rộng rãi ở Việt Nam.
Một trong những mô hình đã đợc nghiên cứu ứng dụng và đợc nhiều tác
giả trong nớc quan tâm là mô hình WBAR. Phan Văn Tân và nnk (2002) đã khảo
sát WBAR và thấy rằng mô hình này có khả năng dự báo quĩ đạo bão cho khu vực
Tây Bắc Thái Bình Dơng và Biển Đông. Vì thế, nó đã đợc nhiều tác giả trong
nớc nghiên cứu cải tiến, nh Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), Võ Văn Hòa
(2004) [7]. Hầu hết các tác giả đã nghiên cứu điều chỉnh các phơng án ban đầu
15
hóa, cách tính trung bình lớp sâu, v.v để rút ra đợc những bộ tham số tối u cho dự
báo quĩ đạo bão ở Việt Nam. Ngoài ra, mô hình nớc nông 3 lớp Dengler cũng đợc
một số tác giả nghiên cứu và cho thấy nó có khả năng dự báo quĩ đạo bão cho khu
vực Biển Đông (Lê Công Thành và Kiều Thị Xin, 2003).
Ngoài các mô chính áp, một số mô hình ba chiều đầy đủ cũng đợc các tác
giả nghiên cứu khả năng dự báo quĩ đạo bão. Mô hình đầu tiên cần đợc nhắc đến là
mô hình khu vực phân giải cao HRM, hiện đang đợc chạy nghiệp vụ tại Trung tâm
dự báo khí tợng thủy văn Trung ơng. Sản phẩm dự báo của HRM đợc dùng nh
một nguồn thông tin tham khảo chính cho các bản tin dự báo, trong đó có thông tin
dự báo đờng đi của bão. Những nghiên cứu của Lê Công Thành, 2004 cho thấy
HRM có kỹ năng dự báo cao hơn các mô hình WBAR và Dengler và có thể nắm bắt
đợc những trờng hợp bão có quĩ đạo phức tạp mà các mô hình chính áp không
công cụ nghiên cứu các quá trình qui mô vừa. WRF ra đời và phát triển dựa trên sự
kế thừa những thành tựu trong lĩnh vực mô hình hóa thời tiết và khí hậu, mặt khác
nó cũng đợc thiết kế để có thể áp dụng và hớng tới các phơng pháp hiện đại
trong phân tích, xử lý và đồng hóa số liệu. Mô hình WRF cho phép sử dụng các tùy
chọn khác nhau đối với tham số hóa các quá trình vật lý, nh tham số hóa bức xạ,
tham số hoá lớp biên hành tinh, tham số hoá đối lu mây tích, khuếch tán xoáy rối
qui mô dới lới hay các quá trình vi vật lý khác.
Hiện tại WRF có hai phiên bản là phiên bản nghiên cứu nâng cao ARW
(Advanced Research WRF) và phiên bản mô hình qui mô vừa phi thủy tĩnh NMM
(Nonhydrostatic Meso Model). Trong luận văn này tác giả đã sử dụng phiên bản
ARW làm công cụ nghiên cứu.
Trong những năm gần đây, mô hình WRF đã đợc sử dụng khá phổ biến trên
thế giới và Việt Nam. Theo thống kê gần đây (cho đến ngày 13/09/2006) thì đã có
hơn 4000 cơ quan và cá nhân đăng ký làm thành viên và sử dụng mô hình WRF
trong nghiên cứu cũng nh chạy nghiệp vụ. Cụ thể, tại Mỹ mô hình WRF đang đợc
chạy nghiệp vụ tại Trung tâm dự báo môi trờng quốc gia NCEP (từ năm 2004) và
Cơ quan Khí tợng Không lực Hoa Kỳ AFwa (từ tháng 7 năm 2006). Trên thế giới,
mô hình WRF đợc chạy nghiệp vụ tại KMA (từ năm 2006), tại ấn độ, Israel và Đài
Loan (từ năm 2007) Hơn nữa, mô hình WRF là một trong rất ít mô hình dự báo số
trị trên thế giới có hỗ trợ cả hệ thống đồng hóa số liệu cũng nh các công cụ hiển thị
và đánh giá kết quả. Bên cạnh đó, sự tối u hóa trong mã nguồn tính toán của WRF
17
cho phép ngời sử dụng có thể chạy mô hình trên rất nhiều loại máy tính với các hệ
điều hành khác nhau cũng nh chạy song song với bộ nhớ chia sẻ OpenMP hay bộ
nhớ phân tán MPI. Chính vì những tính năng u việt trên, trong luận văn này tác giả
đã lựa chọn mô hình WRF làm công cụ cho nghiên cứu về bài toán dự báo bão [6].
2.1.1. Hệ tọa độ thẳng đứng và các biến thông lợng
là các giá trị dọc theo bề mặt
và biên trên tơng ứng. Bởi
(
)
yx,
à
thể hiện
khối lợng của cột khí quyển có diện tích đơn
vị tại ô lới (x,y) của miền tính, nên ARW sử
dụng các biểu thức ở dạng thông lợng có
dạng:
(
)
à
à
à
=
=
=
=
, ,,,
&
WVUvV
(2.2)
=
+
+
V
(2.3)
(
)
(
)
(
)
Vvvt
FppvV
=
+
=
+
F
t
V
(2.6)
0
1
0.5
0.25
0.75
P
ht
=const
P
hs
Hình 2.2: Tọa độ thẳng
đứng
của ARW.
Phơng trình thủy tĩnh:
à
=
(2.9)
Phơng trình trạng thái:
(
)
00
pRpp
d
=
(2.10)
Trong đó, các chỉ số dới x, y,
trong các phơng trình từ (2.3) (2.23) là
chỉ ký hiệu vi phân, và:
(
)
(
)
Trong đó a biểu diễn một biến bất kỳ,
=c
p
/c
v
=1.4 là tỷ số của nhiệt dung
đẳng áp và nhiệt dung đẳng tích cho không khí khô, R
d
là hằng số khí khô, p
0
là khí
áp tham chiếu (1000hPa), các số hạng vế phải F
A
để chỉ các ngoại lực.
Đối với trờng hợp không khí ẩm các phơng trình trên đợc viết nh sau:
Hệ tọa độ thẳng đứng:
(
)
d
dhtdh
pp
à
=(2.13)
+
à
V
(2.15)
(
)
(
)
Vydydt
FppvV
=
+
+
+
(2.17)19
(
)
=
+
F
t
V
(2.18)
(
)
0
=
+
V
dt
Phơng trình thủy tĩnh có dạng:
dd
à
=
(2.22)
Phơng trình cảnh báo cho khí áp toàn phần (không khí khô và hơi nớc)
(
)
dmd
pRpp
00
=
(2.23)
Trong đó,
d
là thể tích riêng của không khí khô;
là thể tích riêng của
không khí đầy đủ:
(
Các phơng trình (2.15)(2.21) cha phải là dạng cuối cùng của ARW mà
chúng còn đợc chuyển về dạng có sử dụng phép chiếu bản đồ. ARW có thể sử
dụng ba kiểu phép chiếu: phép chiếu Mercator cho vùng xích đạo, phép chiếu
Lambert cho vùng vĩ độ trung bình và phép chiếu cực. Trong miền tích toán của
ARW, các bớc lới x, y là hằng số, để biến đổi hệ phơng trình sang miền tính
cần sử dụng một hệ số bản đồ m đợc định nghĩa là tỷ số của các khoảng cách trên
miền tính chia cho khoảng cách tơng ứng trên bề mặt trái đất.
( , )
x y
m
=
khoảng cách thực trên trái đất
(2.24)
Trờng gió với hệ số bản đồ đợc định nghĩa lại nh sau:
/
D
U u m
à
=
,
/
D
V v m
à
=
,
+ + + + + =(2.25)
1
( ) [( / ) ][ ( ) ( )]
d d
t x y
W
W w m g p
m Uw Vw F
à
=
+ + + (2.26)
( )
[ ( ) ( )] ( / )
t x y y y
V
d
V v
m Uv Vv p p F
t x y
d
m U V m gW
à
+ + + =(2.30)
2
[ ( ) ( )] ( )
m
t m x m y m m
Q
Q m Uq Vq m q F
+ + + =
(2.31)
cùng với quan hệ của địa thế vị và thể tích không khí khô
d d
à
=
(2.32)
và biểu thức của áp suất toàn phần (hơi nớc cộng với không khí khô)
0 0
( / )
e
m m vW
F f u v U eW
y x r
= + + (2.35)
21
( cos sin ) ( )
cor
r rW
e
uU vV
F e U V
r
+
= + +
(2.36)
với
r
là góc quay địa phơng giữa trục
y
Tham số hóa đối lu
(Cumulus parameterization) nhằm nắm bắt đợc các
hiệu ứng dới lới của mây đối lu sâu và/hoặc đối lu nông, bao gồm: Sơ đồ Kain-
Fritsh, sơ đồ Betts-Miller-Janjic, sơ đồ tổ hợp Grell-Devenji.
Tham số hóa lớp sát đất
(Surface layer) nhằm tính toán tốc độ ma sát và các
hệ số trao đổi để tính các thông lợng nhiệt và ẩm trong sơ đồ bề mặt đất và ứng
suất bề mặt trong sơ đồ lớp biên hành tinh. Trên bề mặt nớc, các thông lợng này
đợc tính bởi chính các sơ đồ tham số hóa lớp sát đất. Trong ARW sử dụng 2 sở đồ
lớp sát đất: Sơ đồ lớp sát đất MM5, sơ đồ lớp sát đất Eta.
Các mô hình bề mặt đất đất
(Land-Surface Model, LSM) sử dụng các thông
tin khí quyển từ sơ đồ lớp sát đất, giáng thủy từ các sơ đồ vi vật lý và tham số hóa
đối lu, cùng với các biến trạng thái đất và đặc tính bề mặt đất để tính toán các
thông lợng ẩm và nhiệt từ bề mặt. Các mô hình đất xử lý thông lợng ẩm, nhiệt
trong các lớp đất, các hiệu ứng liên quan đến thực vật, rễ, tán cây và độ phủ tuyết.
Các mô hình bề mặt đất là một chiều và không có tơng tác giữa các ô lới kề nhau.
Các mô hình đất trong ARW bao gồm: Mô hình khuếch tán nhiệt 5 lớp, mô hình
Noah 4 lớp, mô hình chu trình cập nhật nhanh.
22
Tham số hóa lớp biên hành tinh
(Planetary Boundary Layer, PBL) tính đến
các thông lợng thẳng đứng qui mô dới lới do vận chuyển rối không phải chỉ
trong lớp biên mà cho toàn bộ cột khí quyển.Trong ARW bao gồm các sơ đồ lớp
biên hành tinh: Sơ đồ MRF, sơ đồ YSU, sơ đồ MYJ.
Tham số hóa bức xạ khí quyển
nhằm cung cấp đốt nóng bức xạ do các quá
trình hấp thụ, phản xạ và tán xạ bức xạ sóng ngắn từ mặt trời và bức xạ sóng dài từ
E. Miền tính này bao phủ toàn bộ lãnh thổ
Việt Nam và một phần lục địa Trung Quốc. Biên phía nam của miền tính ở 5
S, với
mục tiêu mô tả tốt hơn hoàn lu gió mùa tây nam vào mùa hè, thổi từ nam bán cầu
vợt qua xích đạo vào khu vực Đông Nam
á
. Bớc thời gian tích phân là 80s và hạn
dự báo 72h. Điều kiện biên đợc cập nhật 6h/1 lần.
Copyright: Tài liệu đại học ©