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

Chuyên ngành: Khí tượng học
Mã số: 62.44.87.01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC
- Trung tâm Thông tin Thư viện,
Đại học Quốc gia Hà Nội DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ
LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Kieu Thi Xin, Le Duc and Vu Thanh Hang (2004), Heavy
rainfall forecast using the higher resolution regional model
in Vietnam and improving initialization problem,
International Symposium on Extreme Weather and Climate
Events, Their Dynamics and Predictions, Beijing, China,
152-153.
2. Kiều Thị Xin, Lê Đức, Vũ Thanh Hằng (2005), Cải tiến mô
hình dự báo thời tiết phân giải cao HRM cho dự báo mưa lớn
gây lũ lụt trên lãnh thổ Việt Nam, Hội nghị khoa học công
nghệ dự báo và phục vụ dự báo KTTV lần thứ VI, Trung tâm
Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, 1, 1-14.
3. Kiều Thị Xin, Vũ Thanh Hằng (2005), “Thử nghiệm áp dụng
sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke cải tiến trong mô hình khu
vực phân giải cao HRM”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 538,
19-28.
4. Vũ Thanh Hằng, Kiều Thị Xin (2007), “Dự báo mưa lớn khu
vực Trung Bộ sử dụng sơ đồ tham số hóa đối lưu Heise trong
mô hình HRM”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 560, 49-54.
5. Vu Thanh Hang, Kieu Thi Xin (2007), “Using Betts-Miller-
Janjic convective parameterization scheme in H14-31 model
to forecast heavy rainfall in Vietnam”,
Vietnam Journal of
Mechanics, Vol. 29, No. 2, 83-97.

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 giữa
trường khối lượng và trường gió ở những vĩ độ rấ
t thấp nên không
tạo ra được sự cân bằng tốt trong trạng thái ban đầu. Khó khăn thứ
hai 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 và hiện nay con người hiểu biết còn chưa đầy đủ về quá
trình này. 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. Như vậy, trước khi áp
dụng một mô hình số có nguồn gốc từ vùng vĩ độ cao vào vùng nhiệt
đới trước hết cần khu vực hóa mô hình về động lực và về vật lý để
mô tả tốt hơn các quá trình ở nhiệt đới. Trong khuôn khổ luận án,
chúng tôi quan tâm đến một trong nh
ững vấn đề của nhiệt đới hóa vật
lý mô hình là tham số hóa đối lưu (TSHĐL) được coi là đặc biệt quan
trọng đối với mô phỏng mưa nhiệt đới bằng mô hình dự báo thời tiết
khu vực, khu vực hạn chế.
Ở các nước phát triển, dự báo thời tiết-khí hậu hiện nay bằng
phương pháp số là thống trị nên đã đáp ứng cao những yêu cầu của
xã h
ội, trong khi ở Việt Nam mãi đến năm 2000 mới bắt đầu tiếp thu

2
mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao đầu tiên là HRM để
nghiên cứu áp dụng vào khu vực ta. Song, chất lượng dự báo mưa
của mô hình HRM nguyên bản còn nhiều hạn chế do sự chưa thích
hợp của nó đối với khu vực Việt Nam-Đông Nam Á, trong khi đòi

vị trí 46,1%, sai số thể tích 7,8% và sai số kiểu dáng 46,1% là có kỹ
năng dự báo gần tương đương với mô hình LAPS của Úc. Trong khi
đó, phiên bản H14-31/TK không có kỹ năng dự báo mưa vì với sai số
thể tích 11,3% là lớn hơn so với sai số cho phép 10%, thể hiện cân
bằng ẩm trong phiên bản này chưa tốt. Sự thích hợp của sơ đồ BMJ
để TSHĐL khu vực này thể hiện sự phát triển đối lưu sâu gây mưa
lớn vùng nghiên cứu không chỉ do hội tụ ẩm mực thấp và bất ổn định
khí quyển mà còn bởi nhiều quá trình phức tạp khác chưa được tính
đến do sự hiểu biết hạn chế của chúng ta hiện nay.
c) Trong các hình thế thời tiết gây mưa lớn, phiên bản sử dụng sơ
đồ BMJ có HSTQ luôn cao nhất và tương đối ổn định. Cả bốn sơ đồ
TSHĐL đều cho kết quả
dự báo thấp trong trường hợp ATNĐ - bão
bởi vì đối lưu trong bão là rất phức tạp mà trong các sơ đồ chưa thể
mô tả đầy đủ, kể cả với sơ đồ điều chỉnh BMJ.
d) Sự tăng dự báo khống của H14-31/BMJ đối với mưa nhỏ và
vừa chủ yếu ở khu vực Bắc Bộ thể hiện cấu trúc nhiệt ẩm sinh mưa
nhỏ và vừa khu vực này không thật thích hợp với cấu trúc nhiệt ẩm
quy chiếu của sơ đồ. Nói cách khác, mưa nhỏ và vừa ở Bắc Bộ không
phải là mưa nhiệt đới điển hình.
e) Đối với mô hình khu vực phân giải càng cao, sự thích hợp của
sơ đồ TSHĐL dựa vào hội tụ ẩm mực thấp kiểu như sơ đồ TK càng
giảm.
3. Lần
đầu tiên ở Việt Nam chúng tôi 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 24h trong luận án. Kết quả kiểm
nghiệm cho thấy tính ổn định cao của các điểm số đánh giá (FBI, TS,
POD, TSS, HSS) đối với cả bốn phiên bản với bốn sơ đồ TSHĐL.
Điều đó khẳng đị

TSHĐL BMJ. Điểm số kỹ năng dự báo mưa TSS ở ngưỡng mư
a
50mm/ngày của phiên bản gốc H14-31/TK là 15% và của H14-
31/BMJ đạt 20%. Phiên bản H14-31/BMJ cho dự báo mưa với sai số

3
Kết quả của luận án đã giúp khẳng định khả năng sử dụng mô
hình HRM với sơ đồ BMJ trong dự báo nghiệp vụ.
4. Các kết quả mới 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 lập 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 tỏ ra thích
hợp hơn so với ba sơ đồ còn lại: kỹ năng d
ự 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 bất ổn định khí quyển mà còn bởi nhiều quá trình phức tạp
khác chư
a 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

lượng giải phóng do đối lưu qua số hạng của các biến qui mô lưới
(bài toán khép kín). Thứ hai, sơ đồ
đối lưu phải tính được phân bố
năng lượng được giải phóng theo phương thẳng đứng sao cho gần với
thực cùng với các tham số hóa vật lý khác như bức xạ, mưa qui mô
lưới và lớp biên để duy trì một cấu trúc khí quyển thực theo phương
thẳng đứng (Gregory và Rowntree, 1990). Hai câu hỏi cần nêu ra để
đánh giá một sơ đồ nào đó là: (1) đối lưu được hình thành như thế
nào trong sơ đồ và (2) trong trường h
ợp các sơ đồ kiểu dòng khối,
thông lượng khối lượng đối lưu được xác định như thế nào. Theo
Arakawa và Chen (1987), hầu hết các sơ đồ TSHĐL sử dụng trong

21
TS rất ít có sự khác biệt giữa các sơ đồ TSHĐL. Khi ngưỡng mưa
tăng từ 5, 20 và 50mm/ngày thì TS giảm tương ứng là ~30%, 20% và
10%. Tuy nhiên, phiên bản H14-31/BMJ có kết quả tốt hơn chút ít so
với các phiên bản còn lại.
Ở ngưỡng 5mm/ngày, POD của H14-31/BMJ cao nhất đạt 70%.
Với ngưỡng 20mm/ngày thì POD của cả bốn phiên bản đều giảm,
BMJ vẫn cao nhất đạt ~40%. Với ngưỡng 50mm/ngày thì sự khác
biệt giữa các sơ đồ đối lư
u không thể hiện rõ, POD ~ 20%.
TSS và HSS cho thấy giữa các phiên bản rất ít có sự khác biệt
cũng như kỹ năng dự báo ở các ngưỡng mưa cũng ít biến đổi. Tuy
nhiên, phiên bản sử dụng sơ đồ BMJ có kết quả tốt hơn nhưng không
nhiều so với các phiên bản còn lại.
Với toàn bộ những kết quả đánh giá trong chương này có thể thấy
sơ đồ BMJ thể hiện sự
ưu việt và ổn định trên nhiều điểm số thống kê

CRA)
Gốc
Sau
trôi
Gốc
Sau
trôi
Sai số
vị trí
(%)
Sai số
thể
tích
(%)
Sai số
kiểu
dáng
(%)
1(90) 36.88 25.97 0.166 0.359 44.16 10.33 45.51
2(90) 37.07 26.05 0.161 0.360 44.32 10.52 45.16
5(87) 37.67 27.04 0.142 0.355 43.02 11.31 45.67
10(77) 39.89 28.87 0.104 0.339 41.64 11.33 46.03
20(45) 51.99 38.82 0.042 0.325 39.14 14.83 46.03
H14-
31/TK
TB
(389)
39.45 28.29 0.133 0.350 42.86 11.31 45.83
1(106) 45.04 27.60 0.138 0.285 57.09 8.90 34.01
2(104) 45.54 28.25 0.129 0.283 56.23 9.21 34.56

Trung tâm 41±1 7±1 52±1
Toàn bộ Australia 50±1 5±0.3 45±1

5
mô hình dự 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), Fritsch và Chappell (1980), Frank và Cohen (1987), và Kain
và Fritsch (1989).
1.2. Về các sơ đồ tham số hóa đối lưu áp d
ụng trong mô hình
HRM
1.2.1. Sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke
Tiedtke (1989) đã xây dựng một sơ đồ TSHĐL mây tích dựa trên
cơ sở gần đúng các dòng khối. Ông đã chia động lực của mây tích
thành hai phần, một phần dòng thăng và một phần dòng giáng. Trong
sơ đồ phân biệt ba loại đối lưu: nông, sâu và mực giữa. Hệ các
phương trình viết cho dòng thăng và dòng giáng trong mây có tính
đến dòng cuốn vào và dòng cuốn ra do dòng rối và do dòng có tổ
chức. Có tham số hóa quá trình v
ận chuyển động lượng. Dòng cuốn
vào và dòng cuốn ra do rối được coi là bằng nhau và bằng một hằng
số đối với từng loại mây. Dòng cuốn vào có tổ chức xác định nhờ độ
hội tụ ẩm trong điều kiện dừng.
Giả thiết khép kín cho đối lưu sâu phụ thuộc vào hội tụ ẩm mực

vào hội tụ ẩm qui mô lớn và sau đó được hiệu chỉnh bằng biểu thức
phụ thuộc lực nổi ở những bước tích phân tiếp theo.
1.2.3. Sơ đồ Heise
Điểm khác biệt duy nhất so vớ
i sơ đồ Tiedtke (1989) là giả thiết
khép kín cho đối lưu sâu. Thông lượng khối lượng tại chân mây được
tính đơn giản hơn, phụ thuộc vào mật độ của môi trường, CAPE và
một hằng số thực nghiệm.
19
trung bình theo từng ngưỡng cũng như trung bình theo tất cả các
ngưỡng là 7,81% nhỏ nhất so với H14-31/HS là 9,87% và H14-
31/TK là 11,31%. Mặt khác, quan hệ giữa ba loại sai số phần trăm di
chuyển, thể tích và kiểu dáng của H14-31/BMJ là 46,1%, 7,81% và
46,09% tương ứng dao động trong giới hạn cho phép trong đó sai số
thể tích phải nhỏ nhất và <10% thể hiện H14-31/BMJ có kỹ năng dự
báo mưa ổn định. So sánh với các sai số tương ứng trong Bảng 3.10
của th
ẩm định dự báo mưa mô hình LAPS của Úc ta thấy sai số phần
trăm thống kê CRA của dự báo mưa bằng H14-31 với sơ đồ BMJ có
thể coi gần như tương đương với sai số tương ứng của mô hình
LAPS. Điểm quan trọng có thể suy ra từ so sánh này là sai số thể tích
trung bình của H14-31/BMJ là 7,81% (<10%) gần tương đương với
sai số thể tích của LAPS lấy trung bình toàn vùng là 5%, tuy nhiên ở
vùng nhiệt đới thì sai số thể
tích của LAPS khá nhỏ, chỉ là 3%. Với
giá trị này của sai số thể tích hoàn toàn có thể coi chu trình ẩm trong
phiên bản H14-31/BMJ là cân bằng.

n nhất của H14-31/HS (25,443mm/ngày) và nhỏ nhất
của H14-31/BMJ (20,104mm/ngày).
HSTQ đều có giá trị dương đối với tất cả các miền và H14-
31/BMJ thể hiện kết quả tốt nhất ở cả ba khu vực và toàn Việt Nam.
HSTQ có giá trị cao nhất ở khu vực Bắc Bộ và kém nhất là khu vực
Nam Bộ.
3.4. Kết quả đánh giá sử dụng phương pháp CRA (thẩm định
CRA)
Từ Bảng 3.9 ta thấy trong cùng những tình huống thời ti
ết tổng số
CRA của H14-31/BMJ lớn nhất, nghĩa là vùng mưa dự báo gần với
vùng mưa thám sát hơn so với các sơ đồ đối lưu còn lại.
Trên hai điểm số RMSE và HSTQ, H14-31/BMJ thể hiện tốt nhất.
Sai số phần trăm theo thể tích trung bình cho ba mùa mưa cũng
tăng theo ngưỡng mưa thể hiện mưa càng lớn thì sự cân bằng ẩm
trong mô hình càng yếu, trong đó H14-31/BMJ có sai số thể tích

7
1.2.4. Sơ đồ Betts-Miller-Janjic
Cấu trúc nhiệt ẩm khí quyển mô hình được điều chỉnh về một cấu
trúc nhiệt động tựa cân bằng quy chiếu (nhận được từ quan trắc trong
khí quyển nhiệt đới) cùng tồn tại với các quá trình bình lưu và bức xạ
quy mô lớn. Trong sơ đồ sử dụng hai cấu trúc nhiệt động quy chiếu
khác nhau đối với đối lưu sâu và đối lưu nông. Đối v
ới đối lưu nông,
profin quy chiếu là đường xáo trộn còn với đối lưu sâu thì profin này
là đường đoạn nhiệt ẩm.
Đối với đối lưu sâu các profin nhiệt, ẩm quy chiếu phải được thiết
lập sao cho thoả mãn điều kiện bảo toàn enthalpy tổng. Profin quy
chiếu của đối lưu nông thỏa mãn hai ép buộc năng lượng riêng biệt

cao chất lượng QPF.
Cách tiếp cận trong dự báo thời tiết và khí hậu theo hướng mô
hình số trị cũng bắt đầu được phát triển mạnh ở Việt Nam từ năm
2000 trở lại đây. Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải HRM do
đề tài ĐTĐL 2002/02 của PGS. TSKH Kiều Thị Xin tiếp thu từ Tổng
cục Thời tiết CHLB Đức (DWD) đã được phát triển, áp dụng ở
Việt
Nam và được sử dụng nghiệp vụ hiệu quả ở TTDBKTTVTW. Đề tài
KHCN KC09-04 do GS. TS Trần Tân Tiến làm chủ nhiệm đã tiếp
thu, áp dụng thành công mô hình RAMS từ Đại học Tổng hợp
Colorado (Mỹ) và mô hình số trị phi thủy tĩnh Eta từ Đại học Tổng
hợp Athens (Hy Lạp) vào “Xây dựng mô hình dự báo các trường Khí
tượng Thủy văn trên Biển Đông”. TS. Hoàng Đức Cường & CS đã
tiếp thu mô hình số trị
qui mô vừa thế hệ 5 của Mỹ (MM5) với đề tài
“Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mô hình khí tượng động lực quy
mô vừa MM5 trong dự báo hạn ngắn ở Việt Nam”. Luận án Tiến sỹ
của Đỗ Ngọc Thắng với đề tài “Nghiên cứu cải tiến sơ đồ tham số
hóa đối lưu áp dụng vào mô hình dự báo thời tiết số trị Eta cho Việt
Nam”. Trong mô hình Eta tác giả đã thử nghiệ
m hai sơ đồ đối lưu là
BMJ và Kain Fristch.
17
hơn so với những tháng còn lại. Tuy nhiên, trong các tháng 9-12 thì
sự khác biệt giữa ba sơ đồ TK, ET và HS là không nhiều.
3.3.2 Kết quả đánh giá theo các khu vực và toàn Việt Nam
FBI cho thấy dự báo khống nhiều nhất ở Bắc Bộ còn ở Nam Bộ

hơn so với H14-31 ở ngưỡng mưa lớn, thể hiện tính ưu việt của mô
hình khu vực với độ phân giải tinh hơn đã mô phỏng tốt hơn những
quá trình qui mô vừa và nhỏ hơn, đặc biệt là đối lưu.
TSS vào các tháng 6-8 của cả bốn phiên bản ở ngưỡng
<2mm/ngày rất thấp, chỉ ~15%. Hai phiên bản H14-31/BMJ và TK
thể hiện kết quả tốt hơn ở những ngưỡng này trong đó BMJ đặc biệt
tốt hơn ở ngưỡng từ 10-30mm/ngày và TSS cao nhất ~35% ở ngưỡng
20mm/ngày. Với ngưỡng 50mm/ngày, BMJ vẫn thể hiện ưu việt hơn
so với ba phiên bản còn lại. Thời kỳ các tháng 9-12, cả bốn phiên bản
có kỹ năng dự báo ở những ngưỡng mưa nhỏ cao hơn hẳn so với các
tháng 6-8 vớ
i TSS trung bình đạt 30-35% sau đó giảm dần theo
ngưỡng mưa. Hai phiên bản BMJ và HS có giá trị TSS đạt đến 20%
trong khi hai phiên bản còn lại đạt ~15% ở ngưỡng 50mm/ngày. Với
các mô hình toàn cầu, TSS gần như ít biến động trong khoảng
ngưỡng ≤ 5mm/ngày, dao động trong ~50-60% đối với cả hai thời kỳ.
Tuy nhiên, với tăng ngưỡng mưa TSS của mô hình toàn cầu giảm rất
nhanh chỉ còn ~15% vào các tháng mùa hè và <10% vào các tháng
mùa đông ở ngưỡng 50mm/ngày. Kết quả này cho thấy mô hình toàn
cầu mô ph
ỏng tốt mưa nhỏ và vừa nhưng không tốt mưa lớn.
HSS ít khác biệt giữa các phiên bản cũng như giữa các ngưỡng và
các tháng. HSS thể hiện tốt hơn vào các tháng 9-12 và H14-31/BMJ
có giá trị cao hơn ở tất cả các ngưỡng mưa trong cả hai thời đoạn.
Tất cả các phiên bản đều có HSTQ dương và của H14-31/BMJ
luôn cao hơn so với ba phiên bản còn lại. Trong các tháng 6-8 thì
phiên bản sử dụng sơ đồ TK và BMJ có HSTQ lớn hơ
n so với các
tháng 9-12 còn với sơ đồ HS và ET thì kết quả của tháng 6-8 lại thấp


2.1.2. Điều kiện biên và ban đầu hóa
Biên trên: sử dụng điều kiện biên trên phát xạ.
Biên xung quanh: lấy từ mô hình GME có làm trơn.
Ban đầu hóa mode chuẩn ẩn phi tuyến (INMI): thực hiện ban đầu
hóa bằng phương pháp INMI. Phương pháp này được áp dụng vào
các trường
Tvu ,, và
s
p . Từ tháng 3/2005 sau khi mô hình GME
tăng độ phân giải ngang đến 40km, trong HRM đã phát triển thêm
phương pháp ban đầu hóa lọc số (DFI) để thích hợp với sử dụng
trường ban đầu từ GME mới.
Địa hình: độ cao trung bình trên mực biển và vị trí của ô trên đất
liền được xác định theo tập số liệu của Mỹ. Loại đất chủ yếu trong ô
lưới xác định theo các bản đồ của FAO/UNESCO.
2.1.3. Tham số hóa vật lý trong mô hình
•
Tham số hóa bức xạ và mây dựa theo Ritter (1992)

10
• Sơ đồ vi vật lý mây dựa trên ba biến dự báo q, q
c
, q
i
và hai
đại lượng giáng thủy cơ bản là mưa và tuyết
• Sơ đồ tham số hóa đối lưu của Tiedtke (1989)
• Tham số hóa vận chuyển rối thẳng đứng trong lớp Prandtl
dựa theo Louis (1979), trong lớp biên dựa theo Mellor (1974)
• Mô hình đất theo Jacobsen (1982) gồm hai lớp xác định các

cách nội suy các giá trị dự báo mưa của mô hình tại các điểm nút lưới
về các điểm trạm quan trắc theo phương pháp Barnes, chúng tôi tiến
hành tính toán các điểm số đánh giá theo không gian và thời gian.

15
phiên bản còn lại không khác nhau nhiều và trong từng tình huống
thời tiết lại bộc lộ ở mức độ khác nhau.
Kết quả đánh giá dự báo mưa của H14-31 với bốn sơ đồ TSHĐL
đối với các hệ thống thời tiết gây mưa điển hình cho thấy tính ưu việt
hệ thống của sơ đồ BMJ so với ba sơ đồ còn lại. Tuy nhiên, cần lưu ý
khả
năng dự báo khống của sơ đồ BMJ ở ngưỡng mưa vừa và mưa
nhỏ. Với sơ đồ ET mô hình cho dự báo kém nhất.
3.3. Kết quả đánh giá thống kê cho các tháng từ năm 2003 đến
năm 2005
3.3.1 Kết quả đánh giá cho các tháng 6-8 và 9-12
Đối với cả hai thời đoạn, cả bốn phiên bản đều cho dự báo diện
mưa thiên lớn hơn thám sát, đặc biệt với ngưỡng mư
a ≤ 20mm/ngày,
trong đó sơ đồ BMJ bộc lộ sự khác biệt lớn nhất. Trong các tháng 6-8
độ thiên lớn mạnh hơn so với các tháng 9-12. So sánh với FBI nhận
được từ các mô hình nước ngoài tính cho lục địa Úc cũng cho thấy
trong các tháng mùa hè, các mô hình thường có diện mưa thiên lớn
và xu thế ngược lại vào mùa đông. Kết quả này cho thấy đặc tính
phức tạp của mưa mùa hè vùng nhiệt đới. Đây đang là bài toán nan
giải trên tầm quốc tế
.
TS gần như không khác nhau nhiều giữa các sơ đồ. TS có giá trị
lớn hơn đối với ngưỡng mưa nhỏ và vào các tháng 6-8. Từ những đặc
điểm này ta thấy sai số dự báo vị trí vùng mưa gây nên chủ yếu bởi

cho dự báo thấp hơn thát sát trong mọi trường hợp. Sai số MAE
không khác nhau nhiều giữa các phiên bả
n. MAE nhỏ nhất trong các
trường hợp mưa do KKL và lớn nhất trong trường hợp mưa lớn do
ATNĐ-bão. H14-31/BMJ có RMSE nhỏ nhất là 27,767mm/ngày và
lớn nhất là 33,460mm/ngày của H14-31/HS, tức là với sơ đồ HS có
những trạm cho dự báo ngược pha so với thám sát.
Trong tất cả các trường hợp, HSTQ của H14-31/BMJ luôn có giá
trị cao nhất và ít thay đổi giữa các hình thế thời tiết. HSTQ của ba

11
2.3. Một số điểm số thường sử dụng để đánh giá dự báo mưa
trong nghiệp vụ
Các điểm số đánh giá dựa theo bảng ngẫu nhiên gồm: FBI, TS,
POD, FAR, ETS, OR, HSS, TSS, PC. Các điểm số đánh giá thống kê
gồm: ME, MAE, RMSE và hệ số tương quan (HSTQ).
2.4. Phương pháp đánh giá dự báo mưa trong nghiên cứu:
phương pháp CRA
Phương pháp CRA cho phép phân tách sai số dự báo mưa thành
ba loại: sai số vị trí, sai số kiể
u dáng và sai số thể tích. Ngoài ra, dựa
trên nguyên tắc cực đại hóa HSTQ và cực tiểu hóa sai số RMSE, cho
phép hiệu chỉnh kết quả dự báo bằng dịch chuyển vùng mưa dự báo
về phía vùng mưa thám sát, nhờ đó làm giảm sai số dự báo là cơ sở
cho hiệu chỉnh.
2.5. Kiểm nghiệm độ ổn định thống kê của các kết quả đánh giá:
phương pháp Bootstrap
Bootstrap là một phương pháp mô phỏng dựa trên cơ sở
số liệu
nhằm rút ra những suy luận mang tính thống kê. Phương pháp này

(H14-31/TK), Tiedtke cải tiến (H14-31/ET), Heise (H14-31/HS) và
Betts-Miller-Janjic (H14-31/BMJ) với trường ban đầu và biên biến
đổi theo thời gian là phân tích và dự báo của mô hình toàn cầu GME
tại 00Z. Thời gian chạy th
ử nghiệm từ tháng 6 đến tháng 12 của năm
2003, 2004 và từ tháng 6 đến tháng 8 của năm 2005 (17 tháng).
3.1. Kết quả dự báo mưa của một số trường hợp điển hình
Trong phần này phân tích chi tiết 3 đợt mưa lớn là 25-27/8/2003,
24-25/9/2004 và 13-17/8/2006. Kết quả cho thấy trường dòng của các
phiên bản ít có sự khác biệt và trường mưa dự báo của mô hình với 4
sơ đồ TSHĐL khá phù hợp với quan trắc và ảnh mây vệ tinh, tuy
nhiên l
ượng mưa thường thấp hơn thực tế. Phân bố diện mưa và
lượng mưa, đặc biệt là các tâm mưa lớn của sơ đồ BMJ thể hiện tốt
hơn. Sai số RMSE của BMJ là nhỏ nhất, trung bình là 27.7mm/ngày
và của các phiên bản H14-31/TK, H14-31/ET, H14-31/HS tương ứng
là 32.3, 34.5, 35.2mm/ngày.
Bên cạnh việc phân tích cụ thể một số đợt mưa lớn, chúng tôi
phân tích thêm mưa dự báo của toàn tháng 7/2005. Kết quả dự báo

13
của các phiên bản biểu diễn trên toán đồ tụ điểm cho thấy phân bố
mưa dự báo của H14-31/BMJ tập trung xung quanh đường lý tưởng
nhất, tức là phù hợp với thám sát hơn trong khi đó ba phiên bản còn
lại có xu thế cho lượng mưa thấp hơn nhiều so với quan trắc ở những
ngưỡng mưa lớn.
3.2. Kết quả đánh giá thống kê trên các đợt mưa lớn từ năm 2003
đến n
ăm 2005
Bản chất của đối lưu trong các hình thế thời tiết khác nhau sẽ rất