Tạp chí Khoa học đhqghn, KHTN & CN, T.xxII, Số 1PT., 2006

ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma
mô phỏng
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
Phòng TN Nghiên cứu Dự báo Thời tiết và Khí hậu, ĐHKHTN
334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà nội

Tóm tắt. Trong nghiên cứu này một phơng trình mới đã đợc xây dựng thành
công để tính tốc độ dòng thăng trong sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-Fritsch,
trong đó gradient thẳng đứng của nhiễu động áp suất đã đợc đa vào. Phơng
trình đã cho thấy khả năng của nó trong việc mô phỏng các đợt ma lớn trên địa
hình phức tạp, bao gồm lợng ma, phân bố không gian và phát triển theo thời
gian của ma mô phỏng. Ngoài ra các kết quả nghiên cứu cũng chỉ rõ sự cần
thiết sử dụng lới tính đủ mịn để mô phỏng và dự báo ma lớn trên các địa hình
phức tạp.

1. Giới thiệu
Việt Nam đã từ lâu đợc biết đến nh là một khu vực có chế độ thời tiết nhiệt đới
gió mùa điển hình trong khu vực Đông Nam á. Sự tơng tác của hoàn lu miền nhiệt
đới với địa hình và hoàn lu miền ngoại nhiệt đới đem lại những hậu quả thời tiết phức
tạp và hết sức nguy hiểm. Sự dịch chuyển kinh hớng theo mùa của các hệ thống hoàn
lu nhiệt đới, đặc biệt là khi chúng đợc kích hoạt với sự hiện diện của hệ thống miền
ôn đới, vào các tháng chuyển tiếp dờng nh đã trở thành định mệnh từ năm này qua
năm khác của thời tiết Miền Trung Việt Nam. Mặc dù vậy việc dự báo cho khu vực lãnh
thổ không lớn này lại gặp phải những khó khăn rất lớn. Cụ thể hơn, trong những năm
gần đây, và cả trong tháng 10 năm 2005 này, các phơng tiện thông tin đại chúng liên
tục đa ra các con số thống kê thiệt hại rất lớn do các hình thế thời tiết nguy hiểm gây
ra cho vùng đất này. ảnh hởng của chúng không chỉ tác động đến đời sống sinh hoạt
của c dân địa phơng mà còn làm ảnh hởng tới kế hoạch phát triển kinh tế xã hội
của trung ơng và địa phơng.

Bên cạnh đó các hiệu ứng meso-

của địa hình đến cấu trúc động lực của dòng
vợt địa hình núi qui mô meso cũng đã đợc nghiên cứu nhiều (Doyle và Durran, 2002).
Leutbecher và Volkert (2000) sử dụng mô hình không thuỷ tĩnh mô phỏng sóng núi với
độ phân giải ngang là 12, 4 và 1,3 km. Các kết quả thu đợc cho thấy độ phân giải cao
nhất cho kết quả tốt nhất khi mô phỏng biên độ của các cỡng bức vợt địa hình, dị
thờng nhiệt độ và tốc độ của các dòng thăng và giáng. Mặc dù vậy, tồn tại giữa các
hớng nghiên cứu có một yếu tố quan trọng ảnh hởng tới cách tính dòng thăng trong
các mô hình mây vẫn cha đợc tính đến, đó là gradient nhiễu động áp suất, mặc dù đã
có nhiều bằng chứng cho thấy vai trò quan trọng của nó (Klemp và Wilhemson 1978
a,b; Finley và các ĐTG 2001; Cai và Wakimoto 2001). Nguyên nhân là do các nhà khí
tợng cha xây dựng đợc phơng trình tính tốc độ dòng thăng có tính đến vai trò của
gradient nhiễu động áp suất một cách tờng minh. Đây cũng chính là lý do mà trong
nghiên cứu này sẽ giới thiệu một phơng trình mới tính tốc độ dòng thăng, sử dụng
gradient của nhiễu động áp suất, cụ thể của phơng pháp đợc đa ra trong phần dới
đây (Trờng và các ĐTG 2005).
2. Phơng pháp
Trong sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-Fritsch tốc độ dòng thăng đợc tính theo
phơng trình











không rối nh sau

z
g
z
w
w





=






0
0
(2)
trong đó

,

là nhiệt độ thế vị và hàm Exner, dấu gạch trên chỉ trung bình ô lới. Để
thuận tiện khi tính toán dòng thăng cần biểu diễn qua nhiệt độ tuyệt đối thay cho nhiệt
độ thế vị, dựa trên mối quan hệ giữa thể tích riêng với các đặc trng nhiệt động lực
khác (Pielke, 1984)

sẽ thu đợc













=

p
v
C
C
p
p
T
T
1
000


(3)
trong đó Cv, Cp,











=




0
00
1 (4)
Theo định nghĩa trung bình ô lới, và nhiễu động qui mô vừa (Pielke, 1984) có thể
suy diễn phơng trình (4) nh sau
()
()
()()
()() ()()
z
B
z
A
C
C


















+













(5)
trong đó A, B là tỷ lệ diện tích dòng thăng và diện tích ngoài dòng thăng trên diện tích
ô lới và A + B =1. Chỉ số u chỉ dòng thăng, r chỉ các đặc trng ngoài dòng thăng.
Trong quá trình suy diễn phơng trình (5) đã sử dụng các quan hệ
0
=

,
ru
BA +=
, với

là biến bất kỳ. Lu ý rằng thành phần thứ nhất và
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
45
thứ ba trong vế phải của phơng trình (5) là lực nổi và lực gây ra bởi gradient thẳng
đứng của nhiễu động áp suất trong dòng thăng (tạm gọi là lực dòng thăng). Thành
phần thứ hai và thứ t là lực nổi và lực gây ra bởi gradient thẳng đứng của nhiễu động
áp suất ngoài dòng thăng (tạm gọi là lực hệ thống). Vế trái của phơng trình (5) có thể
viết

()
()
z
Bw
Bw
z
Bw
Aw
z


+
+
(6)
trong đó thành phần thứ nhất bên vế phải của phơng trình trên mô tả tốc độ biến đổi
động lợng của dòng thăng theo chiều thẳng đứng. Thành phần thứ t mô tả tốc độ
biến đổi động lợng ngoài dòng thăng theo chiều thẳng đứng. Về mặt ý nghĩa vật lý
chúng phải đợc gây ra bởi các lực tơng ứng. So sánh với phơng trình (29) và (30)
trong Lappen và Randall (2001) thành phần thứ hai và thứ ba tơng ứng với dòng thổi
vào và thổi ra, do vậy phơng trình (6) có thể tách làm hai thành phần tơng ứng,
trong đó cho dòng thăng có thể viết
()() ()
Ent
z
A
C
C
p
ppA
T
TTA
g
z
Aw
Aw
u
p
vuuu
u
+

0
0
1


(7)
Trong đó Ent là dòng thổi vào đã đợc tham số hoá trong sơ đồ gốc, dòng thổi ra
đợc xem là ít ảnh hởng đến vận tốc dòng thăng. Nếu giả thiết rằng áp suất của dòng
thăng thích ứng ngay với áp suất ô lới (Anthes, 1977) sẽ có
()
(
)
(
)
Ent
z
A
C
C
p
ppA
T
TTA
g
z
Aw
Aw
p
vuu
u

0
0
0
1


(8)
Với vế phải đã biết, có thể viết lại (8) dới dạng một phơng trình đạo hàm
thờng dới dạng quen thuộc
()
(
)
(
)
Ent
z
A
C
C
p
ppA
T
TTA
g
dz
wdA
p
vuu
+


22
1
2
1


(9)
So sánh phơng trình (1) và phơng trình (9) có thể thấy sự khác biệt rất lớn, bao
gồm:
1. Đáng lu ý nhất là gradient thẳng đứng của nhiễu động áp suất đã đợc đa
vào phơng trình tính tốc độ dòng thăng một cách tờng minh, điều mà trớc đây cha
xây dựng đợc.
2. Ngoài ra cần chú ý là thành phần lực nổi đã đợc hiệu chỉnh đi một lợng tỷ lệ
với sự chênh lệch nhiệt độ giữa nhiệt độ qui mô lới và qui mô synốp. Điều này là phù
hợp về mặt vật lý vì lực nổi trong dòng thăng sẽ phụ thuộc vào nhiệt độ môi trờng nơi
mà nó tồn tại (tức là nhiệt độ ô lới).
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
46
3. Mô hình và thực nghiệm số
Trong nghiên cứu này mô hình dự báo qui mô vừa RAMS (The Regional
Atmospheric Modeling System) đợc sử dụng để thử nghiệm dự báo ma cho đợt ma
lớn từ 24 đến 26 tháng 11 năm 2004. Các đặc điểm toán lý cơ bản của mô hình đợc mô
tả chi tiết trong Pielke và các ĐTG (1992) và Cotton và các ĐTG (2003). Cấu hình lới
đợc xây dựng để đối chiếu kết quả dự báo đợc đa ra trong Bảng 1. Lu ý rằng trong
trờng hợp sử dụng ba lới lồng thì sơ đồ đối lu trong lới thứ ba đã đợc tắt, vì lới
thứ ba có kích thớc lới 2 km chỉ để mô tả chi tiết dòng vợt địa hình. Tuy nhiên lới
này cũng bao phủ hầu hết khu vực cần quan tâm.
Điều kiện ban đầu là các trờng phân tích toàn cầu AVN lúc 00Z đợc cung cấp
bởi Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trờng (NCEP), Hoa Kỳ, bao gồm hai thành phần
gió ngang, nhiệt độ, độ ẩm tơng đối và độ cao địa thế vị cho 26 mặt đẳng áp. Độ phân

E 10 km Bật
II
III: 147 x 152 15.5
0
N-108.5
0
E 2 km Tắt
4. Kết quả tính toán
Cho đến 00Z ngày 24 tháng 11 năm 2004 bão Muifa đang di chuyển về phía nam
trong khi không khí lạnh lục địa Châu á đang lấn xuống phía bắc Việt Nam, kết quả là
tạo ra một vùng hội tụ gió mạnh dọc bờ biển Miền Trung Việt Nam (Hình 1a) nơi có địa
hình núi cao thuộc dãy Trờng Sơn chạy song song với đờng bờ (Hình 1b).
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
47
a

b

Hình 1: Trờng gió tại 48.25m lúc 00Z ngày 24 tháng 11 năm 2004 (a), và độ cao địa hình lới 2 (b).
Kết quả của sự tơng tác giữa hoàn lu gió với địa hình đã tạo ra một hệ thống
mây đối lu cỡng bức phát triển mạnh có thể quan sát thấy rõ trên ảnh mây vệ tinh từ
ngày 24 cho đến 1125Z ngày 25, sau đó hệ thống mây này dần dần tan rã thành màn
mây Ci nh có thể thấy trên Hình 2. Điều đáng lu ý là từ ngày 24 sang ngày 25 đã có
sự mở rộng rõ rệt về phía bắc của hệ thống mây đối lu. Sự xuất hiện và phân bố trong
không gian của hệ thống mây nói chung đều bị giới hạn trong miền lới 2, trong đó sơ
đồ đối lu đợc kích hoạt, và do vậy các kết quả tiếp theo đây chỉ đa ra cho lới 2. a


584 mm (Hiệp Đức, 15.58
0
N-108.12
0
E), và 520 mm (Sơn Giang, 15.13
0
N-108.52
0
E).
Trong đó có 18 trạm có lợng ma tích luỹ 48 h đạt trên 200 mm. Trong nghiên cứu này
sử dụng số liệu ma đo đạc tại 51 trạm thời tiết mặt đất, kết quả phân tích lợng ma
tích luỹ đợc chỉ ra trong Hình 3, trong đó thấy rõ sự mở rộng về phía bắc của vùng
ma lớn.
a

b
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
49
c

d
Hình 3: Phân tích trong không gian lợng ma tích luỹ sau 12 h (a); 24 h (b); 36 h (c); và 48 h (d).
4.1. Tổng lợng ma (trờng hợp I)
Tổng lợng ma tích luỹ dự báo (TASR) sử dụng sơ đồ đối lu gốc đợc đa ra
trong Hình 4 cho 12, 24, 36 và 48 giờ dự báo, trong đó phần lớn là ma đối lu. Phân bố
không gian của TASR trong trờng hợp này là có thể chấp nhận đợc khi so sánh với
ảnh mây vệ tinh. Tuy nhiên, cực đại 48 h của TASR chỉ đạt khoảng 180 mm, thấp hơn
nhiều so với cực đại ma quan trắc, mặc dù lới 2 có độ phân giải ngang 10 km tơng
đơng với qui mô của các tổ chức đối lu. Điều đáng lu ý là vùng ma cực đại nằm dọc
theo bờ biển và không quan sát thấy có sự mở rộng về phía bắc của vùng ma lớn, kết

Hình 5: Giống Hình 4, nhng sử dụng sơ đồ đối lu cải tiến.
4.2. Tổng lợng ma (trờng hợp II)
Nh đã chỉ ra trong Bảng 1, sơ đồ đối lu cho lới 3 trong trờng hợp này đợc tắt
để đảm bảo rằng sơ đồ đối lu là tơng tự nhau cho cả hai trờng hợp. Mặc dù vậy
trong trờng hợp sử dụng sơ đồ đối lu gốc, TASR đã lớn hơn rất nhiều so với trờng
hợp thứ nhất, gấp khoảng 1,5 lần, đạt cực đại khoảng 270 mm (Hình 6). Kết quả này
chỉ rõ sự cần thiết phải sử dụng lới có độ phân giải đủ mịn để mô phỏng và dự báo tốt
hơn những trờng hợp ma lớn trên địa hình phức tạp. Ngoài ra với cấu hình lới nh
vậy, vùng ma lớn của TASR đã di chuyển sâu vào trong lục địa, nhng rất thú vị là sự
mở rộng về phía bắc là không quan sát thấy rõ.
a

b
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
52
c

d
Hình 6: Giống Hình 4, nhng sử dụng 3 lới lồng.
Cũng với cấu hình 3 lới lồng nhng sử dụng sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-
Fritsch cải tiến, kết quả mô phỏng ma tích luỹ đợc chỉ ra trong Hình 7. So sánh với
Hình 3 có thể thấy ngay từ hình vẽ là đây là trờng hợp cho kết quả mô phỏng tốt nhất
trong số các thực nghiệm: lợng ma mô phỏng gần với thực tế nhất, vùng ma cực đại
nằm sâu trong đất liền, và có sự dịch chuyển về phía bắc của dải ma lớn của TASR.
Đây là diễn biến rất sát với thực tế quan trắc đợc tại các trạm thời tiết mặt đất trong
những ngày này.
a

b
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng

Atmos. Sci., 58, 2001, 1597-1629.
7. Frank, W. M., and C. Cohen, Properties of tropical cloud ensembles estimated using a cloud
model and an observed updraft population. J. Atmos. Sci., 42, 1985, 1911-1928.
8. Fritsch, J. M., and C. F. Chappell, Numerical prediction of convectively driven mesoscale
pressure systems. Part I: Convective parameterization. J. Atmos. Sci., 37, 1980, 1722-1733.
9. Kain, J. S., and J. M. Fritsch, A one-dimensional entraining/detraining plume model and its
application in convective parameterization. J. Atmos. Sci., 47, 1990, 2784-2802.
10. Klemp, J. B., and R. B. Wilhelmson, The simulation of three-dimensional convective storm
dynamics. J. Atmos. Sci., 35, 1978a, 1070-1096.
11. Klemp, J. B., and R. B. Wilhelmson, Simulations of right- and left-moving storms produced
through storm splitting. J. Atmos. Sci., 35, 1978b, 1097-1110.
12. Kuo, H. L., Further studies of the parameterization of the influence of cumulus convection
on large scale flow. J. Atmos. Sci., 31, 1974, 1232-1240.
13. Lappen, Cara-Lyn, and D. A. Randall, Toward a unified parameterization of the boundary
layer and moist convection. Part I: A new type of mass-flux model. J. Atmos. Sci., 58, 2001,
2021-2036.
14. Leutbecher, M., and H. Volkert, The propagation of mountain waves in to the stratosphere:
Quantitative evaluation of three-dimensional simulations. J. Atmos. Sci., 57, 2000, 3090-
3108.
15. Mapes, B. E., Convective inhibition, subgrid-scale triggering energy, and stratiform
instability in a toy tropical wave model. J. Atmos. Sci., 57, 2000, 1515-1535.
16. Pielke, R. A., Mesoscale Meteorological Modeling. Academic Press, 1984, 612pp.
17. Pielke, R. A., W. R. Cotton, R. L. Walko, C. J. Tremback, W. A. Lyons, L. D. Grasso, M. E.
Nicholls, M. D. Moran, D. A. Wesley, T. J. Lee, and J. H. Copeland, 1992: A comprehensive
meteorological modeling system RAMS. Meteorol. Atmos. Phys., 49, 69-91.
18. Raymond, D. J., and A. M. Blyth, A stochastic mixing model for nonprecipitating cumulus
clouds. J. Atmos. Sci., 43, 1986, 2708-2718.
19. Tiedtke, M., A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-
scale model. Mon. Wea. Rev., 117, 1989, 1779-1800.
20.