Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186

179
Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực
Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS
Nguyễn Minh Trường*, Bùi Minh Tuân
Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN,
334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam
Nhận ngày 01 tháng 4 năm 2013
Chấp nhận xuất bản ngày 29 tháng 4 năm 2013
Tóm tắt. Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS được sử dụng với số liệu GFS để thử nghiệm dự
báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012. Kết quả cho thấy RAMS đã dự
báo thành công những đặc trưng chính của quá trình bùng nổ gió mùa ở khu vực này như sự xuất
hiện của hệ thống mưa quy mô lớn, sự xuất hiện sớm của gió tây nam nhiệt đới cũng như sự đảo
ngược của gradient nhiệt độ khí quyển mực cao. Tuy nhiên RAMS cho dự báo lượng mưa thiên
cao so với giá trị quan trắc tại nhiều trạm và dự báo giá trị gradient nhiệt độ mực cao thấp hơn so
với số liệu tái phân tích. Điều này cho thấy kết quả dự báo đã phản ánh sai số hệ thống dưới tác
động của dao động nam (ENSO) tới quá trình bùng nổ gió mùa tại Nam Bộ, giống như kết quả mô
phỏng được nói đến trong một bài báo khác được đăng trong cùng số.
Từ khóa: Bùng nổ gió mùa, mô hình RAMS, dự báo bùng nổ gió mùa.
1. Mở đầu


Thời tiết và khí hậu khu vực Tây Nguyên và
Nam Bộ được phân hóa thành hai mùa là mùa
khô và mùa mưa gắn liền với hoạt động của gió
mùa mùa hè. Đối với các hoạt động nông
nghiệp, nuôi trồng thủy sản, chống cháy rừng,
xâm nhập mặn … thì mưa gió mùa có ý nghĩa
cực kỳ to lớn. Vì thế, dự báo ngày bùng nổ gió
mùa mùa hè cho khu vực này có ý nghĩa thực

của trường mưa và hệ thống hoàn lưu. Nghiên
cứu cũng cho thấy số liệu này thường cho dự
báo hoàn lưu gió mùa yếu hơn so với quan trắc.
Tuy nhiên, trong các trường dự báo, việc dự
báo chính xác trường mưa, đặc biệt trong phạm
vi thời gian dài hơn vài ngày vẫn còn là một
thách thức rất lớn đối với các mô hình số. Điều
này có nghĩa là khả năng dự báo ngày bùng nổ
gió mùa mùa hè có thể sẽ rất thiếu chính xác
khi sử dụng trường gió cũng như là trường mưa
dự báo. Moron (2006) [5] cho rằng lí do của sự
dự báo rất kém của trường mưa là do các nhiễu
quy mô synốp trong trường ban đầu. Đối với
những biến dự báo ở quy mô dài hơn (ví dụ như
dự báo lượng mưa trung bình tháng), mô hình
có khả dự báo tốt hơn do các nhiễu này có vai
trò kém quan trọng hơn trong các quá trình quy
trên mô lớn.
Có rất nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, bùng
nổ gió mùa mùa hè Châu Á liên quan đến sự
tương tác của rất nhiều quá trình diễn ra ở các
quy mô khác nhau và cuối cùng dẫn đến sự
bùng phát đột ngột của đối lưu sâu và sự đảo
ngược mạnh mẽ của hoàn lưu khí quyển mô lớn
(Rao, 1976 [6]; Wang và LinHo 2002 [7];
Pearce và Mohanty 1984 [8]). Do đó, như đã đề
cập ở trên, tuy khả năng dự báo chính xác
trường mưa bùng nổ gió mùa là rất thấp, tuy
nhiên mô hình lại có khả năng dự báo cao hơn
đối với những sự chuyển tiếp của hoàn lưu gió

hiện của mưa bùng nổ gió mùa là do sự chuyển
tiếp của quá trình quy mô lớn, bỏ qua mối liên
hệ của mưa với các biến động quy mô synốp
(trong khi vấn đề này vẫn rất ít được nghiên
cứu). Kết quả dự báo ngày bùng nổ gió mùa
cho khu vực Ấn Độ của Gowasmi và Gouda
(2010) [9] cho sai số trung bình là 4 ngày và
đây có thể coi là một kết quả đáng khích lệ.
Ở Việt Nam, có thể nói là chưa có nghiên
cứu nào về dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa
hè sử dụng mô hình số. Vì vậy, để đưa ra những
nhận định bước đầu về khả năng dự báo của mô
hình khu vực cho giai đoạn bùng nổ gió mùa
mùa hè tại Nam Bộ, nghiên cứu này tiến hành
thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa cho
năm 2012 với mô hình RAMS. Mục 2 tiếp theo
sẽ trình bày về số liệu và cấu hình miền tính.
Mục 3 phân tích kết quả và cuối cùng là phần
kết luận.
N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186

181
2. Số liệu và cấu hình thực nghiệm
Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS
được sử dụng để dự báo ngày bùng nổ gió mùa
năm 2012 từ ngày 04/05/2012 đến ngày
10/05/2012. Đây là giai đoạn La Nina đang suy
yếu trở về trạng thái trung tính. Tâm miền tính
đặt tại 19
o

Hình 2. Lượng mưa tích lũy ngày trung bình từ (5
o
N – 15
o
N, 100
o
E – 110
o
E ), đơn vị mm.ngày.

Nguồn: CPC (Gauge – Based) Unified Precipitation.

N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186

182
3. Kết quả và thảo luận
3.1. Mưa quan trắc giai đoạn bùng nổ gió mùa
năm 2012
Giá trị mưa quan trắc của các trạm Nam Bộ
trong giai đoạn bùng nổ gió mùa mùa hè năm
2012 được biểu diễn trong Hình 1. Có thể nhận
thấy là trước ngày 07 tháng Năm, mưa đã xuất
hiện tại một số trạm như Cà Mau, Bảo Lộc, Đà
Lạt, Buôn Ma Thuột, tuy nhiên chỉ đến ngày 07
tháng Năm, lượng mưa trên 5 mm.ngày
-1
mới
xuất hiện ở hầu hết các trạm tại Nam Bộ. Các
ngày tiếp theo, mưa được duy trì rõ ràng tại một
số trạm như Daknong, Phú Quốc, Rạch Giá, Cà

-1
chỉ được duy trì trong khoảng hai
ngày, sau đó mưa giảm hẳn, các ngày sau đó
N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186

183
lượng mưa gần như không đáng kể. Vì vậy có
thể nhận định mưa giai đoạn đầu tháng Tư này
không phải là mưa gió mùa. Trong giai đoạn
thứ hai, lượng mưa bắt đầu vào ngày 07 tháng
Năm và được duy trì liên tục ngưỡng 5
mm.ngày
-1
trong 4 ngày liên tiếp. Đến ngày 15
tháng Năm, mưa tiếp tục xuất hiện lại với lượng
mưa đạt 5 mm.ngày
-1
. Do đó, ngày 07 tháng
Năm đã chính thức đánh dấu giai đoạn bắt đầu
mùa mưa tại Đông Dương năm 2012.
3.2. Trường mưa và trường hoàn lưu dự báo
Trường mưa dự báo được biểu diễn trong
Hình 3 cho thấy từ ngày 04 tới ngày 07 tháng
Năm diễn ra sự di chuyển rất nhanh của dải
mưa quy mô lớn từ khu vực nam Bengal lên
phía bắc. Ngày 04 tháng Năm, vị trí của dải
mưa vẫn ở Malaysia thì sang ngày 05 tháng
Năm, dải mưa đã bao phủ hầu khắp Thái Lan và
một phần bắc Lào. Ngày 06 tháng Năm cho
thấy rõ sự mở rộng của gió mùa mùa hè tại bán

3.4. Chỉ số gió vĩ hướng dự báo
Chỉ số gió tây cho ngày bùng nổ gió mùa
mùa hè khu vực Nam Bộ được định nghĩa như
sau: Ngày bùng nổ gió mùa là ngày giá trị trung
bình của trường gió vĩ hướng mực 850 hPa
trong miền (10
o
N – 15
o
N; 100
o
E – 110
o
E) đạt
trên 0,5 m.s
-1
và duy trì liên tục trong ít nhất ba
ngày tiếp theo. Giá trị trung bình gió vĩ hướng
mực 850 hPa khu vực (10
o
N – 15
o
N, 100
o
E –
110
o
E) được biểu diễn trong Hình 5 cho thấy,
về hình thế chung, chỉ số gió vĩ hướng dự báo
đã nắm bắt tốt những thay đổi của trường gió

o
N, 100
o
E –110
o
E) số liệu dự báo (trái)
và số liệu tái phân tích NCAR/NCEP (phải).
N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186

185
3.5. Chỉ số gradient nhiệt độ
Chỉ số gradient nhiệt độ cho ngày bùng nổ
gió mùa được định nghĩa: Giá trị nhiệt độ trung
bình 500 hPa – 200 hPa tại hai khu vực (100
o
E
– 110
o
E; 15
o
N – 25
o
N) lớn hơn khu vực (100
o
E – 110
o
E; 5
o
S – 5
o

chuyển của dải mưa này là sự phát triển của đới
gió tây nam từ vịnh Belgan thổi tới Việt Nam.
Sử dụng các chỉ số có được từ mô hình
RAMS với số liệu tái phân tích NCAR/NCEP
trong bài báo khác đăng cùng số cho thấy kết
quả nhất quán đó là: 1) chỉ số mưa trạm dự báo
ngày bùng nổ gió mùa sớm hơn 2 ngày so với
số liệu quan trắc trong năm La Nina đang suy
yếu. Đây là con số rất khả quan trong bối cảnh
dự báo nghiệp vụ, tuy nhiên RAMS cho mưa dự
báo thiên cao ở nhiều trạm. 2) Các chỉ số gió
tây và gradient nhiệt độ dự báo đều khá tương
đồng với số liệu tái phân tích và đều cho ngày
bùng nổ sớm hơn so với chỉ số mưa trong năm
La Nina, tuy nhiên chỉ số gradient nhiệt độ
tương đối yếu hơn một chút so với số liệu tái
phân tích.
Tuy nhiên, để có thể rút ra những qui luật
về sai số mang tính hệ thống thì cần có thêm
nhiều trường hợp nghiên cứu nữa. Ngoài ra,
cũng cần thử nghiệm cho dự báo tổ hợp cũng
như dự báo hạn dài hơn sử dụng số liệu CFS
với độ phân giải mô hình cao hơn.
Tài liệu tham khảo
[1] Phạm Thị Thanh Hương và Trần Trung Trực
(1999), “Nghiên cứu mở đầu gió mùa mùa hè trên
khu vực Tây Nguyên – Nam bộ và quan hệ của nó
với hoạt động ENSO”, Báo cáo tổng kết Đề tài
Khoa học, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn, 80
trang.

Forecasting of the Date of Onset of Monsoon
Rainfall over India”, Mon. Wea. Rev., 138, 3120–
3141.A case study on summer monsoon onset prediction for
southern Vietnam in 2012 using the RAMS model
Nguyen Minh Truong, Bui Minh TuanNguyễn Minh Trường, Bùi Minh Tuân
Faculty of Hydro-Meteorology and Oceanography, VNU University of Science,
334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam

In this study, the RAMS (the Regional Atmospheric ModelingModelling System) model is
implemented to predict the onset date of summer monsoon over southern Vietnam in 2012, using GFS
data. The results indicate that the model successfully forecasts major features of the Southeast Asia
monsoon onset, including the evolution of large-scale rainfall pattern, early establishing of tropical
westerly, and the reversal of upper-level temperature gradient. However, RAMS predicts the rainfall
intensity higher than observed data at almost all of stations and depicts the upper-level temperature
gradient lower than reanalysis data. These imply systematic errors in monsoon onset forecast by
RAMS under the effect of El Nino-Southern Oscillation (ENSO) to the whole onset process over
southern Vietnam, which is already illustrated in another article issued in the same volume.
Keywords: Monsoon onset, RAMS model, monsoon onset prediction.