VIỆN KHOA HỌC
KHÍ TƯỢNG THUỶ VĂN VÀ MÔI TRƯỜNG
TRUNG TÂM NGHIÊN CỨU KHÍ TƯỢNG - KHÍ HẬU
((

BÁO CÁO TỔNG HỢP KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

ĐỀ TÀI:

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF
PHỤC VỤ DỰ BÁO THỜI TIẾT VÀ BÃO
Ở VIỆT NAM

1.2.2. Xây dựng miền tính và cấu hình 28
1.3. Các phương pháp đánh giá chất lượng sản phẩm dự báo 29
CHƯƠNG 2 33
LỰA CHỌN CÁC SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA VẬT LÝ TRONG MÔ HÌNH WRF
DỰ BÁO THỜI TIẾT CHO VIỆT NAM 33
2.1. Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF 33
2.1.1. Sơ đồ tham số hóa đố
i lưu 33
2.1.2. Sơ đồ vi vật lý mây 37
2.2. Kết quả thử nghiệm nhằm lựa chọn sơ đồ tham số hóa vật lý 39
2.2.1. Các phương án thử nghiệm 39
2.2.2. Kết quả thử nghiệm 39
CHƯƠNG 3 49
ỨNG DỤNG SƠ ĐỒ ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU 3DVAR CHO MÔ HÌNH WRF
NHẰM DỰ BÁO THỜI TIẾT 49
3.1.Cơ chế đồng hóa dữ liệu của WRF-VAR 49
3.2.Thử nghiệm đồng hoá số liệu thám sát 50
3.2.1. Lý thuyết về đồng hóa số liệu 3DVAR trong mô hình WRF 50
3.2.2. Cấu hình thử nghiệm 52

3.2.3. Kết quả thử nghiệm. 53
3.3. Thử nghiệm ứng dụng số liệu vệ tinh MTSAT-1R. 57
CHƯƠNG 4 63
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG 63
4.1. Cấu hình tính toán 63
4.2. Ứng dụng đồng hóa số liệu 3DVAR 63
4.2.1. Thử nghiệm đồng hoá số liệu mặt đất và cao không 63
4.2.2. Thử nghiệm đồng hoá số liệu v
ệ tinh MTSAT-1R 66
4.2.3. Thử nghiệm đồng hoá số liệu vệ tinh Quickscat 68

Hình 1.4. Hướng và tốc độ gió 10m trên bề mặt biển từ vệ tinh Quickscat tại thời
điểm 22:48Z ngày 09/07/2009 1
Hình 1.5. Hình ảnh lưới con hệ tọa độ E với tỉ lệ 3:1 với miền mẹ wb và sb là
biên phía tây và biên phía nam 1

Hình 1.6. Các miền tính của mô hình WRF được lựa chọn cho Việt Nam phục
vụ dự báo thời tiết 1
Hình 2.1. Các sơ đồ tham số hóa vật lí của mô hình 1
Hình 2.2. Chỉ số ME ứng với các hạn dự báo 1
Hình 2.3. Chỉ số RMSE ứng với các hạn dự báo 1
Hình 2.4. Chỉ số CR ứng với các hạn dự báo 1
Hình 2.5. Chỉ số
ME ứng với các 1
hạn dự báo 1
Hình 2.6. Chỉ số RMSE ứng với các hạn dự báo cho độ ẩm 1
Hình 2.7. Hệ số tương tương quan (CR) ứng với các hạn dự báo cho độ ẩm 1
Hình 2.8. Chỉ số TS ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa 1
Hình 2.9. Chỉ số POD ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa(1mm) 1
Hình 2.11. Ch
ỉ số FAR ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa(15mm) 1
Hình 2.12. Chỉ số TS ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa(15mm) 1
Hình 2.13. Chỉ số POD ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa (15mm) 1
Hình 2.15. Chỉ số PFR ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa(30mm) 1
Hình 2.14.Chỉ số POD ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa(30mm) 1
Hình 2.17. Chỉ số TS ứng với các hạn dự
báo cho lượng mưa(50mm) 1
Hình 2.16. Chỉ số FAR ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa(50mm) 1
Hình 2.18. Chỉ số POD ứng với các hạn dự báo cho lượng mưa(50mm) 1
Hình 2.19. Dự báo trường lượng mưa ngày 3 (4h-72h dự báo) của 9 phương án
tại thời điểm dự báo 00Z05/07/2009 1

Hình 4. 3. Sai số dự báo quỹ đạo bão khi không và có sử dụng đồng hóa số liệu
cao không và synốp của các cơn bão năm 2008, 2009 1
Hình 4.4. Quỹ đạo bão thực (màu xanh) của cơn bão Koppu, quỹ đạo bão dự báo
trong trường hợp đồng hóa số liệu (màu đỏ), và trường hợ
p không đồng hóa số
liệu (màu vàng) tại thời điểm dự báo 00Z ngày 13/09/2009 1
Hình 4.5. Sai số dự báo quỹ đạo bão khi không đồng hóa và đồng hóa số liệu tại
thời điểm dự báo 00Z ngày 13/09/2009 1
Hình 4.6. Quỹ đạo bão thực (màu xanh) của cơn bão Soudulor, quỹ đạo bão dự
báo trong trường hợp đồng hóa số liệu (màu đỏ), và trường hợp không đồng hóa
số liệu (màu vàng) tại thời đi
ểm dự báo 00Z ngày 10/07/2009 1
Hình 4.7. Sai số dự báo quỹ đạo bão khi không đồng hóa số liệu và đồng hóa số
liệu tại thời điểm dự báo 00Z ngày 10/07/2009 1
Hình 4.8. Sai số dự báo quỹ đạo bão khi không đồng hóa và đồng hóa số liệu
cập nhật số liệu vệ tinh Quickscat 1
Hình 4.9. Quy trình đồng hóa cài xoáy giả 1
Hình 4.10. Quỹ đạo bão các trường hợp không đồng hóa số liệu xoáy giả 1
( kí hiệu BT-Best Track, WRF-Var-có sử dụng sơ đồ đồng hóa, WRF-không sử
dụng sơ đồ đồng hóa) 1
Hình 4.11. Sai số vị trí trung bình MPE 1
Hình 4.12. Quỹ đạo thực của các cơn bão được chọn để phân tích 1
Hình 4.13b. Đường dòng dự báo bão Parma của lưới lồng di động 1
Hình 4.13a. Đường dòng dự báo bão Neoguri của lưới lồng di động 1
Hình 4.13d. Đường dòng dự báo bão Chanhom của lưới lồng di độ
ng 1
Hình 4.13c. Đường dòng dự báo bão Mirinae của lưới lồng ghép di động 1
Hình 4.15. Sai số dự báo đường đi bão Neoguri 1
Hình 4.14. Quỹ đạo dự báo bão bằng phương pháp lưới lồng ghép di động và
quỹ đạo thực của bốn cơn bão Neoguri, Parma, Mirinae, Chanhom 1


MỤC LỤC BẢNG

Bảng 1.1. Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF 15
Bảng 1.2. Một số tùy chọn tham số hóa đối lưu mây tích trong mô hình WRF. 16
Bảng 1.3. Các sơ đồ đất – bề mặt trong WRF 16
Bảng 1.4. Các sơ đồ bức xạ trong WRF 16
Bảng 1.5. Danh mục các sản phẩm của mô hình WRF (trích dẫn) 17
Bảng 2.1. Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF 37
Bảng 2.2. Các phương án dự báo sử dụng những sơ đồ d
ự báo khác nhau 39
Bảng 2.3 Các chỉ số ME, RMSE ứng với các hạn dự báo cho nhiệt độ 40
Bảng 2.4. Các chỉ số ME. RMSE ứng với các hạn dự báo cho độ ẩm 41
Bảng 2.5. Hệ số tương quan lượng mưa với các hạn dự báo 42
Bảng 2.6. Các chỉ số thống kê TS, POD, FAR với ngưỡng 1mm với các hạn dự
báo 43
Bảng 2.7. Các chỉ số thống kê TS, POD, FAR v
ới ngưỡng 15mm với các hạn dự
báo 44
Bảng 2.8. Các chỉ số thống kê TS, POD, FAR với ngưỡng 30mm với các hạn dự
báo 45
Bảng 2.9 Các chỉ số thống kê TS, POD, FAR với ngưỡng 50mm với các hạn dự
báo 46
Bảng 2.10. chỉ số FBI ứng với các hạn dự báo 24h. 48h và 72h. 47
Bảng 3.1. Độ lệch chuẩn thám sát vớ
i trạm synốp 51
Bảng 3.2. Độ lệch chuẩn thám sát với trạm cao không phân bố theo mực khí áp
51
Bảng 3.3. Sai số dự báo của trường độ ẩm tương đối trung bình ngày 53
Bảng 3.4. Sai số dự báo của trường nhiệt độ trung bình ngày 53

Bảng 5.9. Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo mưa CSI và BIAS trong 48h 98



6 DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT 3DVAR
Sơ đồ đồng hóa số liệu 3 chiều (3 –Dimensional VARiation

European)
JMA
Cơ quan khí tượng Nhật Bản (Japan Meteorological Agency)
KDH
Không sử dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR cập nhật số liệu vệ tinh
hoặc là synốp cho trường ban đầu)
KTTV
Khí Tượng Thủy Văn
MAE
Sai số tuyệt đố
i trung bình (Mean Absolute Error)
ME
Sai số trung bình (Mean Error)
7

MM5
Mô hình qui mô vừa của Trung tâm Nghiên cứu khí tượng Quốc
Gia Hoa Kỳ và Đại học bang Pennsylvania thế hệ thứ 5 (The
NCAR/PSU 5th Generation Mesoscale Model)
NCEP
Trung tâm quốc gia dự báo môi trường Mỹ (National Centers
for Envionmental Prediction)
NOAA
Cơ quan đại dương và khí quyển Hoa Kỳ (National Oceanic and
Atmospheric Administration)
POD
Xu hướng xuất hiện hiện tượng (Probability Of Detection of
Event)
RIP
Chương trình Fortran kết hợp đồ họa (Read/I

- Nghiên cứu lựa chọn các sơ đồ tham số hoá vật lý trong mô hình số trị WRF
cho mục đích dự báo thời tiết
- Nghiên cứu lựa chọn các sơ đồ tham số hoá vật lý trong mô hình số trị WRF
cho mục đích dự báo bão
- Xây dựng phần mềm khai thác sản phẩm và dự báo tổ hợp
- Thử nghiệm dự báo và bước đầu đánh giá chất lượ
ng sản phẩm dự báo thời
tiết, bão
- Tổng hợp kết quả nghiên cứu và viết báo cáo tổng kết đề tài
3. Phương pháp nghiên cứu:
- Phương pháp số trị dự báo thời tiết và bão;
- Phương pháp đồng hoá số liệu biến phân ba chiều 3DVAR;
- Phương pháp ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình số trị;
- Phương pháp dự báo tổ hợp;
- Phương pháp thống kê đánh giá khách quan các sản phẩm dự báo của mô hình số
trị
;
- Phương pháp đồ hoạ.
4. Kết quả nghiên cứu của đề tài:
- Bộ số liệu chuẩn phục vụ nghiên cứu đề tài;
- Các chuyên đề tổng quan;
- Trường ban đầu đã được cập nhật cho dự báo thời tiết và bão ở Việt Nam;
9

- Miền tính dịch chuyển lồng ghép cho khu vực mô hình WRF phù hợp với di
chuyển của tâm bão ở Việt Nam;
- Mô hình WRF đã được chọn các phương án cho mục đích dự báo thời tiết;
- Mô hình WRF đã được chọn các phương án cho mục đích dự báo cường độ và quỹ
đạo bão;
- Các phần mền khai thác sản phẩm của mô hình WRF dự báo thời tiết, bão và dự báo tổ

thể hiện rõ khả năng tiết kiệm được khoảng một nửa thời gian chạy chương trình so
với sử dụng l
ưới đơn có độ phân giải cao hay lưới lồng cố định có miền tính lớn hơn.
Khi sử dụng phương pháp này, khả năng mô phỏng quỹ đạo bão thời điểm đầu tốt hơn
thời điểm sau tuy nhiên khả năng mô phỏng cường độ bão thì ngược lại. Mô phỏng
cường độ bão thường cho kết quả bão yếu hơn so với thực tế.
- Trong dự báo tổ hợ
p, với phương án tổ hợp 10 thành phần khác nhau từ 2 mô
hình số trị MM5 và WRF cho ta kết quả dự báo đối với các trường khí tượng nói
chung là tốt hơn nhiều so với các các dự báo thành phần. Khả năng áp dụng vào thực
tế rất cao và tính hiệu quả sẽ lớn.
- Mô hình dự báo tốt nhiệt độ và độ ẩm tương đối cho khu vực Việt Nam.
10

PROJECT SUMMARY: “APPLIED RESEARCH OF WRF MODEL FOR
WEATHER AND TYPHOON FORECAST IN VIETNAM”
Purpose of this project include:
Application of 3DVAR data assimilation and moving - nest the technology in WRF
model for weather and typhoon forecasts due 72 hours in Vietnam and contribute to
improving the quality of weather and typhoon forecast in Vietnam.
Study methodology is used in this project: Weather and storm forecasting Numerical
Methods, 3DVAR data assimilation method, diagram bogus vortex in structure of storm,
Ensemble forecast method, graphical method,…
Based on research and testing we have obtained the following results:
- The model predicted well the temperature and relative humidity for the area of
Vietnam.
- The study of selected diagrams parameterized physics has significantly improved
accuracy in weather forecasting and storm in Vietnam.
- The use of 3DVAR assimilation scheme updating airborne and Synop data for the
initial field has improved considerably in temperature, humidity and rain in the forecast 48


CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ

1.1. Tổng quan về mô hình WRF
1.1.1. Lịch sử
Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Weather Research and
Forecasting) là mô hình được phát triển từ những đặc tính ưu việt nhất của mô
hình MM5 với sự cộng tác của nhiều cơ quan tổ chức lớn trên thế giới, chủ yếu
là: Phòng nghiên cứu Khí tượng qui mô nhỏ và qui mô vừa của trung tâm quốc
gia nghiên cứu Khí quyển Hoa Kỳ (NCAR/MMM), trung tâm quốc gia dự
báo
môi trường (NOAA/NCEP), phòng thí nghiệm phương pháp dự báo
(NOAA/FSL), trung tâm phân tích và dự báo bão của trường đại học Oklahoma
(CAPS), cơ quan thời tiết hàng không Hoa kỳ (AFWA) và các trung tâm khí
tượng quốc tế như Học viện khoa học khí tượng của Trung Quốc CAMS, Cơ
quan thời tiết trung ương của Đài Loan, Cơ quan khí tượng Hàn Quốc
KMA, [19,21,61].
Hiện nay, mô hình WRF đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết
nghiệp vụ cũng như trong nghiên c
ứu ở nhiều quốc gia trên thế giới, cụ thể: Tại
Mỹ, mô hình WRF đang được chạy nghiệp vụ tại NCEP (từ năm 2004) và AFWA
(từ tháng 7/2006). Mô hình này cũng đang được chạy nghiệp vụ tại KMA (2006),
tại Ấn Độ, Đài Loan và Israel (từ năm 2007). Ngoài ra một số nước khác đang sử
dụng WRF trong nghiên cứu và dự định sử dụng mô hình này trong nghiệp vụ như
Trung Quốc, New Zealand, Braxin,
WRF là mộ
t hệ thống bao gồm nhiều module khác nhau, linh hoạt và tối
ưu cho cả mục đích nghiên cứu cũng như chạy nghiệp vụ, cho phép sử dụng các
tùy chọn khác nhau đối với tham số hóa các quá trình vật lý và thường xuyên

WRF-Var là chương trình đồng hóa số liệu đầu vào c
ủa mô hình, kiểm
tra các quá trình phân tích nội suy đã được tạo bởi chương trình WPS, có thể
được sử dụng để cập nhật điều kiện ban đầu.
Bộ phận tiền xử lý Bộ phận mô phỏng Bộ phận hậu xử lý

Hình 1.1. Cấu trúc mô hình WRF

WPS
OBSGIRD
WRFVar
REAL
ARW
Model
Grads
Vis5D
NCAR
Graphic
RIP4
13

ARW solver là chương trình chính của mô hình, bao gồm các chương
trình khởi tạo đối với việc lý tưởng hóa, các mô phỏng dữ liệu thực; chương
trình tích phân và chương trình thực hiện lồng lưới.
Post-processing & Visualization tools gồm một số chương trình phần
mềm phụ để hỗ trợ khai thác sản phẩm dự báo của mô hình như RIP4 , NCL
(NCAR), GrADS và Vis5D,…
1.1.3. Động lực học và phương pháp số
a) Hệ phương trình động lực củ
a mô hình

(,,W), = ,VUV
µν µη µθ
== Ω Θ=

(1.3)
v = (u, ν, w) là vận tốc theo hai hướng nằm ngang và thẳng đứng, trong
khi w= η’ chỉ là vận tốc thẳng đứng. θ là nhiệt độ thế vị. Cũng xuất hiện trong
các phương trình WRF là các biến không bảo toàn
φ
= gz (địa thế vị, p (áp
suất), và α = 1/ρ (nghịch đảo mật độ).
Sử dụng các biến đã được xác định ở trên, các phương trình Euler dạng
thông lượng có thể viết lại như sau:
(. ) ( ) ( )
txxxU
UVu p pF
η
φφ
∂+∇−∂+∂=

(. ) ( ) ( )
tyyyV
VV p pF
η
νφ φ
∂+∇ −∂ +∂ =

w
w(. ) ( )
t

(1.6)

(1.7)

(1.8)

(1.9)
Cùng với quan hệ cảnh báo cho nghịch đảo khối lượng:
14

Hình 1.2. Hệ tọa độ thẳng đứng
của mô hình WRF
n
φαµ
∂=−

(1.10)
Và phương trình trạng thái:
00
(/)
d
ppR p
γ
θα
=

(1.11)
Trong đó a kí hiệu thay cho các biến chung, γ = c
p
/c

điểm vì nó chứa một thành phần phân k
ỳ khối lượng được nhân với một hệ số
lớn (tương ứng với tốc độ âm thanh) mà do đó sẽ làm cho việc rời rạc hóa theo
không gian và thời gian gặp nhiều khó khăn.
b) Hệ toạ độ thẳng đứng và các biến thông lượng
Cũng giống như trong mô hình
ETA, mô hình WRF sử dụng hệ toạ độ
thẳng đứng địa hình η (hình 1.2). Hệ
toạ độ η được s
ử dụng để loại bỏ hoặc
giảm thiểu sai số của mô hình sinh ra
trong tính toán lực gradient khí áp
ngang, bình lưu, khuếch tán ngang,
dọc, địa hình dốc.
Trong hệ toạ độ η, độ cao địa
hình được chia thành từng cấp bậc,
phụ thuộc vào độ phân giải thẳng đứng
của mô hình và độ cao của núi và cho
phép địa hình tồn tại hơn một mặt η (hệ
toạ độ σ
chỉ cho phép tồn tại một mặt). Điều
này cho phép tính toán gradient khí áp ngang chính xác hơn.
c) Sơ đồ tích phân theo thời gian
Mô hình WRF sử dụng sơ đồ tích phân thời gian Runge-Kutta. Tích phân
thời gian Runge-Kutta được đưa ra gồm 3 bước để giải
()
t
Φ
và
()

(1.12)

(1.13)

(1.14)

d)Mô tả vật lí
Các sơ đồ tham số hoá vật lí trong mô hình WRF rất phong phú, bao gồm:
Các quá trình vật lí vi mô, tham số hoá đối lưu mây tích, lớp biên hành tinh, mô
hình bề mặt, các quá trình đất - bề mặt (mô hình đất), bức xạ, khuếch tán.
Vật lí vi mô

Bao gồm các quá trình xử lý hơi nước, mây và quá trình giáng thủy. Các
sơ đồ vi vật lí dùng để tính toán xu thế của nhiệt độ, độ ẩm khí quyển và mưa bề
mặt, mỗi sơ đồ có độ phức tạp và các biến ẩm riêng khác nhau (bảng 1.1).
Bảng 1.1. Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF
Loại sơ đồ Số lượng biến Pha băng Pha hỗn hợp
Kessler
3 Không Không
Purdue Lin
6 Có Có
WSM 3
3 Có Không
WSM 5
5 Có Không
WSM 6
6 Có Có
EtaGCP
2 Có Có
Thompson

phép tính dòng nhiệt và ẩm bề mặt bởi mô hình đất - bề mặt và sơ đồ lớp biên
hành tinh (bảng 1.3).
Bảng 1.3. Các sơ đồ đất – bề mặt trong WRF
Sơ đồ Quá trình
thực vật
Biến thay đổi trong đất
(các tầng)
Tuyết
5 lớp
Không Nhiệt độ Không có
Noah
Có Nhiệt độ, nước +băng, nước 1-lớp, nhỏ
RUC
Có Nhiệt độ, băng, nước + băng Nhiều lớp

Lớp biên hành tinh

Lớp biên hành tinh (PBL) có nhiệm vụ tính toán thông lượng xoáy quy
mô dưới lưới. Khi PBL được kích hoạt thì khuếch tán theo chiều thẳng đứng
cũng được kích hoạt, khuếch tán ngang hầu như không đổi (K
k
=const). Ngoài ra
sơ đồ PBL cho phép xác định các profile thông lượng giữa lớp biên và trạng thái
của lớp biên và hầu hết các sơ đồ PBL xét sự xáo trộn khô, nhưng cũng bao gồm
hiệu ứng bão hòa trong sự ổn định thẳng.
Bức xạ khí quyển

Các sơ đồ bức xạ khí quyển cho thấy sự đốt nóng bề mặt khí quyển bởi
thông lượng bức xạ sóng ngắn của mặt trời và sóng dài của bề mặt đất.
Bảng 1.4. Các sơ đồ bức xạ trong WRF

U: Thành phần gió Vĩ hướng (m/s)
V: Thành phần gió Kinh hướng (m/s)
T: Nhiệt độ (K)
QVAPOR: Tỉ số xáo trộn hơi nước (kg/kg)
QCLOUD: Tỉ số xáo trộn nước mây (kg/kg)
QRAIN: Tỉ số xáo trộn nước mưa (kg/kg)
QICE: Tỉ số xáo trộn băng mây (kg/kg)
QSNOW: Tỉ số xáo trộn tuyết (kg/kg)
VI VẬT LÍ MÂY TÍCH
BỨC XẠ PLB
BỀ MẶT
Ảnh hưởng
của
m
â
y
Một phần
mâ
y
Tương tác giữa các quá trình vật lí
Thông lượng
nhiệt
ẩ
m b
ề
mặt
Sóng ngắn, dài
Phát xạ bề mặt
Albedo b
ề

IVGTYP: Loại hoa màu
ISLTYP: Loại đất
LU_INDEX: Hạng đất sử dụng
QFX: Thông lượng ẩm đi lên từ bề mặt
RAINC: Tổng lượng mưa đối lưu được tích luỹ
RAINCV: Lượng mưa đối lưu theo từng bước thời gian
RAINNC: Tổng lượng mưa quy mô lưới được tích luỹ
SFROFF: dòng chảy mặt
Slvl: áp suất mực mặt biển
SST: Nhiệt độ mực nước biển
T2: Nhiệt độ ở 2m
TMN: Nhiệt độ đất ở lớp biên dưới
U10: Gió vĩ hướng ở 10 m
V10: Gió kinh hướng V ở 10 m
UDROFF: dòng chảy đất gầm
XLAT: Vĩ độ
XLONG: Kinh độ
XLAND: LAND MASK (1: Đất, 2: nước)

19

1.2. Tổng quan về các công trình nghiên cứu
1.2.1. Tổng quan các nghiên cứu về thời tiết và bão
Để đánh giá khả năng mô phỏng của WRF đối với những biến đổi theo
thời gian và không gian của các yếu tố nhiệt động lực, gió, mưa bề mặt, nhiệt độ
đỉnh mây, tác giả Anthony E. Morrison đã sử dụng 5 miền tính trên toàn nước
Úc với độ phân giải tinh (1 km) trên khu vực miền Tây và Trung Tasma với 64
mực áp suất lên tới m
ực 50 hPa. Kết quả cho thấy có sự chênh lệch nhỏ giữa dự
báo và quan trắc [31].

m
ặc định trong mô hình nên cho kết quả mô phỏng gần với quan trắc [26].
Tác giả Claire Louise Vincent và đồng sự (2010) sử dụng mô hình WRF
với mục đích dự báo năng lượng gió, kết quả cho thấy mô phỏng thường dao
động lệch 1 giờ so với các số liệu quan trắc trong mỗi thời kì mô phỏng 2 ngày.
Ngoài ra tác giả đã cải tiến trường đầu vào bằng cách mô phỏng khuếch tán liên
tục và sử dụng hệ thống hai l
ưới lồng. Kết quả cho thấy có sự giảm đáng kể sự
lệch pha giữa dự báo và quan trắc [29].
20

Tác giả Brandon Storm và đồng sự (2010) nghiên cứu khả năng ứng dụng
WRF trong việc ước tính tài nguyên gió. Theo đó, các hệ số độ đứt gió thẳng
đứng từ đầu ra của mô hình khi sử dụng kết hợp với sơ đồ tham số hóa lớp biên
có thể được ứng dụng trong việc thiết kế các tua-bin gió. Bên cạnh đó, kết quả
nghiên cứu cũng cho thấy rằng hệ số độ đứ
t gió thẳng đứng phụ thuộc vào sơ đồ
tham số hóa lớp biên sử dụng và phụ thuộc rất ít vào điều kiện ban đầu và điều
kiện biên của mô hình [13].
Theo hướng nghiên cứu khác, hai tác giả Song You Hong và Ji Woo Lee
(2008), sử dụng mô hình WRF để xem xét khả năng giải quyết, tính toán về mây
đối lưu, nghiên cứu và dự báo để tái tạo các phần tử đối lưu kết hợp với lũ lụt
độ
t ngột xảy ra do mưa lớn gần Seoul, Hàn Quốc ngày 12/7/2006. Nghiên cứu
sử bộ ba lưới lồng nhau với độ phân giải cao nhất 3km, khoảng cách giữa các
lưới ngang được tích hợp với các phân tích dữ liệu thông thường. Kết quả tính
toán cho thấy, mô phỏng lượng mưa tương ứng là hợp lý so với thực tế, mặc dù
ở những thời điểm ban đầu bị đánh giá là thấp hơn.
Năm 2006 tác gi
ả Douglas K. Miller đã nghiên cứu khả năng mô phỏng

21

liệu gió Quickscat với độ phân giải ngang 12.5 km được đồng hóa vào mô hình
để nghiên cứu tác động của dữ liệu Quickscat khi mô phỏng trường gió và gió
biển. Mô hình được thiết lập với độ phân giải 10 km và 235x136 điểm lưới. Kết
quả sơ bộ cho thấy mô hình WRF kết hợp với số liệu Quickscat có khả năng mô
phỏng trường gió rất tốt khi so sánh với các quan trắc tại trạm.
Rakesh (2009) [24] đã sử dụng s
ơ đồ 3DVAR để đồng hoá dữ liệu tốc độ
gió và hướng gió gần bề mặt biển từ vệ tinh QSCAT (Quick Scatterometer), tốc
độ gió và TPW từ vệ tinh SSM/I (Spectral Sensor Microwave Imager) cho cả hai
mô hình MM5 và WRF để dự báo thời tiết hạn ngắn ở Ấn Độ. Kết quả nghiên
cứu cho thấy dự báo trường gió từ hai mô hình MM5 và WRF được cải thiện
đáng kể trong trường hợp đồng hoá dữ liệu gió từ QSCAT và SSM/I, trong khi
trường nhiệ
t độ và độ ẩm cho hiệu quả kém hơn. Trường dự báo mưa tốt nhất
trong trường hợp đồng hoá dữ liệu TPW. Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng
sai số dự báo các trường gió, nhiệt độ và độ ẩm ở các mực khác nhau bằng mô
hình WRF nhỏ hơn khi dự báo bằng mô hình MM5.
Về dự báo mưa lớn có sử dụng đồng hóa số liệu tác giả Xavier (2006)
[37] đồng hoá profile nhiệt độ và độ
ẩm từ vệ tinh MODIS cùng với số liệu thám
không vô tuyến để cải thiện trường đầu ban đầu của mô hình MM5. Nghiên cứu
chỉ ra rằng việc sử dụng dữ liệu vệ tinh MODIS đã cải thiện đáng kể diễn biến
mưa lớn kết hợp với áp thấp nhiệt đới.
Tác giả Routray (2008) [25] đã đồng hoá các số liệu quan trắc bề mặt,
ship, bouy, cao không và vệ tinh đị
a tĩnh Kapanal-1 để dự báo mưa lớn ở Ấn độ
bằng việc sử dụng hệ thống đồng hoá số liệu 3DVAR cho mô hình WRF. Kết
quả tính toán cho thấy, việc đồng hoá số liệu đã cải thiện đáng kể chất lượng mô

liệu SYNOP và vô tuyến thám không để nâng cao chất lượng dự báo thời tiết
bằng mô hình MM5. Nghiên cứu cho thấy việc sử dụng số liệu SYNOP và thám
không vô tuyến để điều chỉnh trường ban đầu của mô hình MM5 bước đầu cho
kết quả khả quan.
Chu Thị Thu Hường (2007) [9] đã nghiên cứu thử nghiệ
m dự báo mưa
thời hạn từ 1 đến 3 ngày cho khu vực Trung bộ bằng mô hình WRF.
Trong đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ “Nghiên cứu cấu trúc và
sự di chuyển của xoáy thuận nhiệt đới lí tưởng hoá bằng mô hình WRF”,
Nguyễn Minh Trường đã khảo sát ảnh hưởng của số hạng nhớt giả xuất hiện khi
sai phân hoá các phương trình vi phân đến sự suy yếu của xoáy thuận nhiệt đới lí
tưởng và khảo sát
ảnh hưởng của trường nền đến cấu trúc và di chuyển của xoáy
trong miền tính [15].
Võ Văn Hoà (2007, 2008) [7,8] đã áp dụng mô hình WRF để dự báo bão
trên khu vực Biển Đông và chú trọng đến độ nhạy của các sơ đồ tham số hoá đối
lưu. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng kĩ năng dự báo quỹ đạo bão bằng mô hình WRF
là tương đối tốt, đặc biệt là trong trường hợp những cơn bão có quỹ
đạo phức
tạp.
Kiều Thị Xin và Lê Đức (2003) [11] đã nghiên cứu áp dụng mô hình đồng
hoá số liệu 3DVAR cho mô hình HRM. Kết quả tính toán dự báo thời tiết bằng
cách sử dụng các số liệu tại các trạm cao không và SYNOP cho thấy lượng mưa
dự báo gần với thực tế hơn so với trường hợp không sử dụng đồng hoá số liệu.
Lê Đức và đồng sự (2007) [5] đã xây dựng trường
ẩm cho mô hình HRM
từ số liệu vệ tinh địa tĩnh MTSAT dựa trên phương pháp 3DVAR.
Nguyễn Lê Dũng và Phan Văn Tân (2008) [4] đã ban đầu hóa xoáy, kết
hợp sử dụng hệ thống 3DVAR trong mô hình WRF để dự báo quỹ đạo bão trên
khu vực Biển Đông. Kết quả thử nghiệm cho thấy việc sử dụng nguồn số liệu