BTNMT
VKTTVMT
BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ MÔI TRƯỜNG
23/62 Nguyễn Chí Thanh, Đống Đa, Hà Nội
******** BÁO CÁO
TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ
ĐỀ TÀI:
NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM DỰ BÁO MƯA LỚN
Ở VIỆT NAM BẰNG MÔ HÌNH MM5
Chủ nhiệm Đề tài: TS. Hoàng Đức Cường
Cộng tác viên chính:
TS. Đặng Thị Hồng Nga, Ths. Mai Văn Khiêm, CN. Nguyễn Thị Thanh,
CN. Nguyễn Đình Dũng, CN. Lã Thị Tuyết, CN. Trần Thị Thảo,
CN. Nguyễn Ngọc Bích Phượng, CN. Vũ Dư Tiến
Hà Nội, ngày tháng năm 2008 Hà Nội, ngày tháng năm 2008 Hà Nội, ngày tháng năm 2008
CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI
ĐƠN VỊ THỰC HIỆN
ĐỀ TÀI
CƠ QUAN CHỦ TRÌ ĐỀ TÀI Hoàng Đức Cường Nguyễn Văn Thắng
Hà Nội, ngày tháng năm 2008 Hà Nội, ngày tháng năm 2008
HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ CHÍNH THỨC
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG
TS. Lê Kim Sơn
JMA: Cơ quan khí tợng Nhật Bản
(Japan Meteorological Agency)
HRM: Mô hình khu vực phân giải cao
(High-resolution Regional Model)
MAE: Sai số tuyệt đối trung bình
(Mean Absolute Error)
ME: Sai số trung bình
(Mean Error)
MSE: Sai số bình phơng trung bình
(Mean Square Error)
NCEP: Trung tâm dự báo môi trờng quốc gia Mỹ
(National Center for Environmental prediction)
NOAA: Cơ quan đại dơng và khí quyển Mỹ
(National Oceanic and Atmospheric Administration)
NWP: Dự báo thời tiết số trị
(Numerical Weather Prediction)
RMSE: Sai số bình phơng trung bình quân phơng
(Root Mean Square Error)
TLAPS: Hệ thống dự báo cho khu vực nhiệt đới
(Tropical Limited Area Prediction System)
SREF: Hệ thống dự báo tổ hợp hạn ngắn
(Short Range Ensemble Forecast )
WMO: Tổ chức Khí tợng thế giới
(Weather Meteorology Organization)
Danh mục các bảng Số thứ tự
bảng
45
2.10 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h đầu
với các sơ đồ bức xạ khác nhau
45
2.11 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h sau
với các sơ đồ bức xạ khác nhau
45
2.12 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 48h với
các sơ đồ bức xạ khác nhau
46
2.13 Các đặc trng đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo ma với các
sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
46
2.14 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h đầu
với các sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
47
2.15 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h sau
với các sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
47
2.16 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 48h với
các sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
47
2.17 Các chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo nhiệt độ với các lựa chọn sơ
đồ tham số hóa vật lý khác nhau
48
2.18 Các chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo độ ẩm tơng đối (%) với các
lựa chọn sơ đồ tham số hóa vật lý khác nhau
49
3.1 Danh sách các dự báo thành phần trong dự báo tổ hợp ở Đài Loan
trên cơ sở mô hình MM5
dự báo và thực tế của bão, ATNĐ trong năm 2006 với các hạn dự
báo khác nhau
99 Danh mục các Hình
Số thứ tự
hình
Tên hình Trang
1.1 Sơ đồ cấu trúc các mô đun chính của mô hình MM5 3
1.2 Sơ đồ cấu trúc đầy đủ các mô đun của mô hình MM5 4
1.3 Cấu trúc thẳng đứng của MM5 4
1.4 Cấu trúc ngang theo lới xen kẽ Arakawa B của MM5 5
1.5 Miền tính thứ nhất cho khu vực Đông Nam á 9
1.6 Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của
miền tính thứ nhất
9
1.7 Sơ đồ lồng ghép hai miền tính cho MM5 10
1.8 Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của
miền tính thứ hai
10
1.9 Sơ đồ các miền tính cho từng khu vực của Việt Nam 11
1.10 Sơ đồ biểu diễn các chỉ số phục vụ đánh giá chất lợng dự báo
ma
15
2.1 Lợng ma dự báo ngày 16/09/2005 với sơ đồ tham số hóa đối
62
3.9 Sản phẩm dự báo lợng ma tích lũy trong 24h với hạn dự báo
24h (a), 48h (b) và lợng ma thực tế (c) ngày 16 tháng 9 năm
2005 (miền tính thứ hai)
63
3.10 Sản phẩm dự báo lợng ma tích lũy trong 24h với hạn dự báo
48h (a), 72h (b) và lợng ma thực tế (c) ngày 18 tháng 9 năm
63
2005 (miền tính thứ hai)
3.11 Lợng ma thực tế ngày 02/12/2005 64
3.12 Dự báo ma ngày 02/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) với các phơng án KW (a), KS (b), KM (c), GW (d),
GS (e), GM (f), BW (g), BS (h) và BM (i)
65
3.13 Dự báo ma ngày 02/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) bằng phơng pháp dự báo tổ hợp không trọng số (a)
và có trọng số (b)
66
3.14 Lợng ma thực tế ngày 03/12/2005 67
3.15 Dự báo ma ngày 03/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) với các phơng án KW (a), KS (b), KM (c), GW (d),
GS (e), GM (f), BW (g), BS (h) và BM (i)
68
3.16 Dự báo ma ngày 03/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) bằng phơng pháp dự báo tổ hợp không trọng số (a)
và có trọng số (b)
69
3.17 Lợng ma thực tế ngày 04/12/2005 69
3.18 Dự báo ma ngày 04/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
trọng số - TH2 (dự báo 48h)
76
3.26 Chỉ số BIAS với các ngỡng lợng ma khác nhau của 9 phơng
án dự báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số - TH1 và có
trọng số - TH2 (dự báo 72h)
76
4.1 Trờng khí áp mực biển phân tích từ hai mô hình GSM và GFS
vào 00UTC ngày 03/11/2007.
82
4.2 Dự báo ma tích lũy 24h (ngày 03/11/2007) khi sử dụng số liệu
khí tợng của mô hình GSM (a) và mô hình GFS (b)
83
4.3 Vị trí của mô đun Little_R trong mô hình MM5 84
4.4 Các dạng vùng ảnh hởng 87
4.5 Sơ đồ phơng pháp Cressman 87
4.6 Trờng khí áp mực biển (a), nhiệt độ bề mặt (b), nhiệt độ mực
500Hpa (c) và độ ẩm mực 500Hpa khi có điều chỉnh và khi
không điều chỉnh bởi số liệu quan trắc địa phơng
88
4.7 Trờng nhiệt độ bề mặt (a) và độ ẩm tơng đối bề mặt (b) trong
hai trờng hợp, có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu và không sử
dụng sơ đồ đồng hóa số liệu
89
4.8 Trờng độ cao địa thế vị (a), nhiệt độ (b), độ ẩm tơng đối (c)
mực 850 Hpa (a1,b1,c1) và 500Hpa (a2,b2,c2) trong hai trờng
hợp, có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu và không sử dụng sơ đồ
đồng hóa số liệu
90
4.9 Kết quả dự báo ma 24h trong hai trờng hợp, có sử dụng sơ đồ
phân tích xoáy; CBOG - có sử dụng sơ đồ phân tích xoáy
95
4.16 Tốc độ gió mạnh nhất (m/s) theo số liệu thám sát (OBJMA) và mô
phỏng bằng mô hình MM5
96
4.17 Diễn biến từng giờ của khí áp (hPa), tốc độ gió (m/s) và lợng
ma tích lũy (mm) trạm Đông Hà
96
4.18 Phân bố trờng gió (m/s) vào thời điểm bão đổ bộ (a) và lợng
ma tích lũy (mm) của miền tính thứ nhất (b) và miền tính thứ hai
(c) của MM5 trong ba ngày
97 Mục lục
Trang
Mở đầu 1
Chơng 1. mô hình mm5 áp dụng cho việt nam và các
chỉ số đánh giá chất lợng sản phẩm dự
báo của mô hình số trị
3
1.1. Giới thiệu mô hình 3
1.2. Hệ toạ độ theo phơng ngang và đứng 4
1.3. Hệ các phơng trình thủy nhiệt động lực học của MM5 5
1.4. Tham số hoá vật lý 8
1.5. Xây dựng các miền tính của MM5 cho Việt Nam 8
1.5.1.
chơng 3. xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp cho mô
hình mm5
50
3.1. Phơng pháp dự báo tổ hợp 50
3.1.1. Cơ sở lý thuyết của phơng pháp dự báo tổ hợp 50
3.1.2. Tổng quan về dự báo tổ hợp ở trong và ngoài nớc 54
3.2. Kết quả thử nghiệm dự báo tổ hợp đối với mô hình MM5 57
3.2.1. Các phơng án dự báo tổ hợp 57
3.2.2. Kết quả dự báo tổ hợp đối với khí áp mực biển và độ cao địa
thế vị
57
3.2.3. Kết quả dự báo tổ hợp đối với một số trờng hợp ma vừa,
lớn trong năm 2005
62
3.3. Bớc đầu đánh giá chất lợng dự báo ma bằng phơng
pháp dự báo tổ hợp
71
chơng 4. nghiên cứu cảI tiến trờng đầu vào cho
mm5
77
4.1. Nghiên cứu sử dụng các trờng phân tích và dự báo từ các
mô hình toàn cầu khác nhau cho mô hình MM5
77
4.1.1. Mô tả số liệu lới làm đầu vào cho mô hình MM5 77
4.1.2. Mô tả số liệu của mô hình GSM 78
4.1.3. Tạo trờng số liệu đầu vào cho mô hình MM5 từ số liệu mô
hình GSM và GFS
80
4.1.4. Kết quả thử nghiệm 82
4.2. Thử nghiệm điều chỉnh trờng khí tợng đầu vào bằng số
nớc ta là một hớng đi nhằm tăng cờng chất lợng dự báo. Phơng pháp dự
báo số trị có quy mô toàn cầu, khu vực đợc phát triển và ứng dụng mạnh mẽ
trong dự báo thời tiết ở Mỹ, úc, Nhật Bản, Liên Bang Nga, các nớc Châu Âu,
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin là động lực thúc đẩy và
tạo nên những thành quả to lớn hiện nay của hầu hết các ngành khoa học. Hàng
loạt vấn đề trong nghiên cứu dự báo khí tợng, khí hậu đ
ợc thực hiện với chất
lợng ngày càng cao với những điều kiện:
- Các phơng pháp quan trắc khí tợng mới;
- Phơng tiện tính toán hiện đại cùng với các phơng pháp phân tích và
xử lý số liệu mới;
- Các phơng tiện và hình thức truyền tải thông tin hiện đại.
Công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ đã mở ra những khả năng mới
trong lĩnh vực nghiên cứu dự báo khí tợng ở Việt Nam. Tuy nhiên, ở Việt Nam
hiện nay, cha có thể chạy mô hình dự báo toàn cầu do tính phức tạp về chuyên
môn và kỹ thuật tính toán. Vì vậy, trớc mắt phải thông qua hợp tác quốc tế với
các Trung tâm khí tợng lớn trên thế giới và sử dụng đờng truyền Internet tốc
độ cao để tải thờng xuyên các trờng phân tích, dự báo toàn cầu làm điều kiện
ban đầu và điều kiện biên cho các mô hình khu vực phân giải cao. Nhiều mô
hình khu vực đang đợc nghiên cứu thử nghiệm hoặc sử dụng trong nghiệp vụ ở
nớc ta nh HRM ở Trung tâm KTTV Quốc gia; ETA, RAMS ở Trờng Đại học
Khoa học Tự nhiên,
Song song với việc áp dụng các mô hình trên đây, đã có hàng loạt nghiên
cứu nhằm đa mô hình khí tợng động lực quy mô vừa thế hệ 5 (MM5) vào dự
báo thời tiết ở nớc ta và hiện nay mô hình này đang đợc sử dụng trong chế dộ
dự báo nghiệp vụ ở Viện Khoa học Khí tợng Thủy văn và Môi trờng. Mô hình
khí tợng quy mô vừa thế hệ 5 (MM5) do Trờng đại học Tổng hợp
Pennsylvania (PSU) và Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển (NCAR), Mỹ
2
Phụ lục
Thay mặt đội ngũ cán bộ thực hiện đề tài, chúng tôi xin chân thành cảm
ơn Viện Khoa học Khí tợng Thuỷ văn và Môi trờng và các đơn vị trong Viện,
đặc biệt là Trung tâm Nghiên cứu Khí tợng - Khí hậu đã tạo mọi điều kiện
thuận lợi cho công tác triển khai đề tài nghiên cứu. Chúng tôi xin chân thành
cảm ơn sự tham gia tích cực vào các hoạt động nghiên cứu của các chuyên gia và
các cộng tác viên thuộc Trung tâm Khí tợng Thuỷ văn Quốc gia, Trờng Đại
học Khoa học Tự nhiên, Viện Khoa học Khí tợng Thuỷ văn và Môi trờng.
Hà Nội, 7-2008
3
Chơng 1. mô hình mm5 áp dụng cho việt nam và các chỉ số
đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của mô hình số trị
1.1. Giới thiệu mô hình
Mô hình khí tợng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 (MM5) của Trung
tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển Mỹ (NCAR) và Trờng Đại học Tổng hợp
Pennsylvania Mỹ (PSU) là thế hệ mới nhất trong một loạt các mô hình dự báo
đợc Anthes phát triển từ những năm 1970. Qua quá trình thử nghiệm, mô hình đã
đợc điều chỉnh và cải tiến nhiều lần nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý
quy mô vừa và có thể áp dụng đối với nhiều đối tợng sử dụng khác nhau. Phiên
bản 3.5 (MM5V3.5) của mô hình ra đời năm 2001 đã đợc điều chỉnh, cải tiến
thêm so với các phiên bản trớc trong các mảng: Kỹ thuật lồng ghép nhiều mực;
Động lực học bất thuỷ tĩnh; Đồng hoá số liệu 4 chiều; Bổ sung lựa chọn các sơ
đồ tham số hoá vật lý; Kỹ thuật tính toán. Hiện nay, chúng tôi đang sử dụng
phiên bản mới nhất và cũng là phiên bản cuối cùng của hệ thống mô hình MM5 -
phiên bản 3.7.2 trong các nghiên cứu áp dụng ở Viện KHKTTV&MT.
Mô hình MM5 sử dụng hệ thống lới lồng (nesting grid) nhằm mô phỏng
tốt hơn các quá trình vật lý có quy mô nhỏ hơn bớc lới của miền tính ban đầu.
mô hình bổ sung mô đun
NESTDOWN với mục đích làm
trơn lới thô hơn ở miền ngoài. Mô
đun INTERPB có chức năng
chuyển các trờng khí tợng từ
mực sigma của mô hình về mực khí
áp (Hình 1.2).
1.2. Hệ toạ độ theo phơng
ngang và đứng
Theo phơng thẳng đứng,
mô hình MM5 sử dụng hệ toạ độ
sigma (
):
(1.1)
trong đó, p khí áp; p
s
khí áp mặt đất, p
t
khí áp trên đỉnh khí quyển mô hình.
Các mực theo phơng đứng trong hệ
toạ độ
có đặc điểm uốn sát địa hình ở lớp
dới và gần sát với các mực khí áp ở lớp trên
(Hình 1.3). Theo (1.1) ta có thể thấy
=1 và điều kiện biên
(1)=0, chính xác hơn điều kiện biên
(1)=0 khi sử
dụng hệ toạ độ khí áp (vì mặt 1000mb không trùng với mặt đất nên điều kiện
cuối cùng này chỉ là gần đúng).
Mô hình MM5 sử dụng luới tọa độ so le Arakawa B theo phơng ngang có
dạng nh trên hình 1.4. Tại các điểm gạch chéo (x) mô hình thực hiện việc tích
phân cho các biến vô hớng nh áp suất, độ ẩm riêng, nhiệt độ, Tại các điểm
có ký hiệu (.), mô hình thực hiện việc tích phân cho các thành phần gió ngang.
Sơ đồ cấu trúc mô hình MM5
TErrain
Regri
d
interpf
Mm5
Graph/rip
Output Anal
y
sis
interpb
Rawin
s
/Little_r
nestdown
Hình 1.2. Sơ đồ cấu trúc đầy đủ các mô đun
của mô hình MM5
Hình 1.3. Cấu trúc thẳng đứng của
- độ cao địa
thế vị; m - nhân tố bản đồ;
dt
d
=
&
;
- mật độ không khí; f - tham số Coriolis; D
u
và D
v
- biểu diễn hiệu ứng khuếch tán ngang và đứng; p*=p
s
- p
t
.
Phơng trình nhiệt động lực học:
(1.4)
trong đó, c
p
= c
pd
(1+0.8q
v
p
mp
up
y
mvup
x
muup
m
t
up
f ++
+
x
muvp
m
t
p
fu
v
++
+
x
mTp
m
t
Tp
u
+++
+
=
&
&
**
****
//
2
v
x
p
um
t
p
t
p
****
+
=
&
**** //
là biến hình thức của tích phân và
&
(
=0)=0.
Phơng trình thuỷ tĩnh xác định độ cao địa thế vị từ nhiệt độ ảo T
v
:
(1.10)
trong đó, R - hằng số khí khô; T
v
=T(1+0.608q
v
); q
c
và q
r
là tỷ số xáo trộn nớc
mây hoặc băng và nớc ma hoặc tuyết.
Đối với động lực học bất thuỷ tĩnh, các biến đợc phân tích thành tổng của
trạng thái nền và nhiễu động nh sau:
(
)
(
)
(
)
của trạng thái nền:
ts
t
pp
pp
=
0
trong đó, p
s
, p
t
là khí áp trạng thái nền tại bề mặt và tại đỉnh khí quyển, chúng
không phụ thuộc thời gian. áp suất tổng cộng tại mỗi nút lới đợc tính nh sau:
'* pppp
t
+
+
=
(1.11)
trong đó, p là nhiễu động rối; p*(x,y) = p
s
(x,y) - p
t
.
Khi đó, hệ phơng trình của mô hình MM5 với động lực học bất thuỷ tĩnh
m
t
p
'
//1
0
2
***
*
d
y
mvp
x
mup
m
t
p
p
c
rc
v
t
q
qq
RT
pp
7
u
Dvp
p
x
p
px
pmp
uDIV
up
y
mvup
x
muup
m
t
up
f ++
∂
∂
*
*
*
*
****
''
//
2
σ
σ
ρ
σ
σ
&
(1.12)
v
Dp
p
y
p
py
pmp
vDIV
vp
y
mvvp
x
muvp
+
∂
∂
−=
∂
∂
*
*
*
*
****
''
//
2
σ
σ
ρ
σ
σ
&
(1.13)
[]
ω
σρ
ρ
ω
σ
σωωω
ω
Dqqgp
∂
−
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
+
∂
∂
−=
∂
∂
)(*
'''
*
1
*
//
0
00
2
****
&
(1.14)
• Ph−¬ng tr×nh xu thÕ khÝ ¸p:
p
pp
00
2
2
*
//
*
'
/'/'
*
*
*
*
'***'*
+
∂
∂
+
+
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
∂
∂
&
(1.15)
• Ph−¬ng tr×nh xu thÕ nhiÖt ®é:
T
p
p
p
D
c
Q
pDgp
Dt
Dp
p
c
TDIV
Tp
y
mvTp
x
mTp
m
t
Tp
u
++
⎥
⎦
⎤
*
1
//
ωρ
ρ
σ
σ
(1.16)
trong ®ã
σ
σ
∂
∂
+
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
+
∂
∂
−=
&
*** //
2
p
ω
ρ
σ
&
(1.18) 8
1.4. Tham số hoá vật lý
Trong các mô hình toàn cầu không thể mô phỏng hết các quá trình có quy
mô dới lới.nh bức xạ, lớp biên hành tinh, đối lu, các quá trình vi mô trong
mây, bởi hàng loạt nguyên nhân. Thứ nhất là khả năng tính toán của máy tính
(ngay cả đối với máy tính hiện đại) do phải giảm bớt lới xuống dới quy mô
đặc trng của quá trình xem xét dẫn đến tăng số lợng điểm tính. Thứ hai là
không phải tất cả các quá trình có quy mô dới lới đều có thể mô tả bằng các
phơng trình vi phân.
Trong những năm gần đây, các mô hình số trị dự báo thời tiết đợc xây
dựng theo một hớng mới, đợc gọi là tham số hoá các quy trình vật lý, nghĩa là
các tham số hoặc các đặc trng cấu trúc của mô hình khí quyển đợc tính toán
trong khi tích phân các phơng trình dự báo và mối quan hệ giữa những tham số
hoặc đặc trng của mô hình với những đặc trng phản ánh hiệu ứng cuối cùng
hoặc hiệu ứng tổng hợp của các quá trình quy mô dới lới đến các quá trình
quy mô lớn.
Kết quả gián tiếp của tham số hoá các quá trình vật lý quy mô dới lới là
phơng pháp tính các đại lợng phản ánh tác động của độ nhớt đến gia tốc hạt
(Fx và Fy), dòng nhiệt và dòng ẩm ( và
P
), các thành phần của cân bằng nhiệt
(R, H, Q) và những đại lợng khác tham gia vào phơng trình dự báo. Kết quả
của tham số hoá có thể là phơng pháp tính các đại lợng khác, chẳng hạn nh
O
E với 65x95 điểm tính và độ phân giải ngang
45km. Về phơng đứng, chúng tôi lựa chọn phơng án khuyến cáo của nhóm tác
giả mô hình với 23 mực sigma phân bố không đều từ mặt đất đến mực xấp xỉ
100mb. Sản phẩm dự báo trên miền tính này có thể tham khảo đối với các quá
trình nh không khí lạnh bắt đầu ảnh hởng đến Việt Nam, diễn biến của xoáy
thuận nhiệt đới (XTNĐ) trên Biển Đông, hoạt động của gió mùa tây nam, dải hội
tụ nhiệt đới, và các quá trình có quy mô nhỏ hơn trong giới hạn miền tính. Số
liệu về độ cao địa hình (Hình 1.6a) của khu vực trong miền tính này đợc trích từ
nguồn dữ liệu toàn cầu của USGS với độ phân giải ngang 2 (xấp xỉ 4km). Loại
hình đất sử dụng (Hình 1.6b) cũng đợc trích từ nguồn dữ liệu trên với 25 cấp
phân loại. Hình 1.5. Miền tính thứ nhất cho khu vực Đông Nam á
Hình 1.6. Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của miền tính thứ nhất
a) b)
10
Miền tính thứ hai cho Việt
Nam đợc lồng vào miền tính thứ
nhất có độ phân giải ngang 15km
với 127x63 điểm tính (Hình 1.7).
Miền tính này bao trùm lãnh thổ
mô phỏng trên các miền tính này hoàn toàn đáp ứng các bài toán ứng dụng khác
nh dự báo thuỷ văn, dự báo lan truyền ô nhiễm, về phạm vi miền tính và độ
phân giải ngang. Tuy nhiên, do khả năng tính toán có hạn nên các miền tính nói
trên không đợc sử dụng trong chế độ dự báo nghiệp vụ.
Hình 1.8. Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của miền tính thứ hai
a) b)
Hình 1.7. Sơ đồ lồng ghép hai miền tính cho MM5
11
a) b)
c) d)
Hình 1.9. Sơ đồ các miền tính cho từng khu vực của Việt Nam
trong ngày vào các thời điểm 00Z và 12Z. Chúng ta có thể tải các trờng dự báo
này làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho mô hình MM5 từ địa chỉ
Internet:
Chúng tôi cũng đã thử nghiệm sử dụng sản phẩm dự báo của mô hình
GSM của cơ quan khí tợng Nhất Bản (JMA) làm số liệu đầu vào cho mô hình
MM5 với hạn dự báo đến 48h. Do không đủ các yếu tố khí tợng cần thiết nh
SST, các yếu tố khí tợng ở mực thấp và định dạng các file số liệu khác với các
định dạng sẵn có của MM5 nên việc sử dụng chúng trong nghiệp vụ đòi hỏi một
khối lợng công việc khá lớn nhằm giải quyết các hạn chế trên đây. Một số thử
nghiệm sử dụng nguồn số liệu này sẽ đợc trình bày trong chơng 4. Ngoài ra, ở
Việt Nam hiện nay cũng có thể sử dụng nguồn số liệu dự báo của mô hình GME
của Cơ quan Khí tợng Đức (DWD), tuy nhiên, một số vấn đề liên quan đến kỹ
thuật nh chuyển định dạng các file số liệu, bổ sung các yếu tố thiếu, cũng sẽ
gặp phải nh trờng hợp của GSM.
Đối với bài toán dự báo hạn vừa, hạn dài ở Việt Nam, nguồn số liệu tin
cậy và đáp ứng đợc các yêu cầu về thời gian, các yếu tố khí tợng cần thiết, là
các sản phẩm của mô hình AVN và MRF. Đối với mô hình AVN, từ hạn dự báo
180h đến 384h chỉ có các file số liệu cách nhau 12h một và các yếu tố dự báo
cũng ít hơn so với các hạn dự báo trớc đó nên dung lợng mỗi file số liệu cũng
nhỏ hơn (khoảng 4Mb so với khoảng 26Mb).
1.7. Phơng pháp đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của mô hình số trị
và số liệu sử dụng
1.7.1. Phơng pháp đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của mô hình số trị
Để ứng dụng đợc một mô hình khu vực hạn chế kiểu nh MM5 vào trong
nghiệp vụ dự báo thời tiết đòi hỏi trớc hết là phải đánh giá đợc sai số dự báo
của mô hình so với thực tế. Các nguyên nhân có thể đa đến dự báo sai của mô
hình số trị có thể tóm tắt nh sau:
- Các công thức toán học để mô tả các quá trình vật lý xảy ra trong khí
quyển là cha hoàn chỉnh;
1
)(
(1.19)
ở đây, N là dung lợng mẫu, ký hiệu f và 0 để chỉ các giá trị dự báo và quan trắc.
Giá trị ME dơng thể hiện xu thế dự báo vợt giá trị thực của mô hình và ngợc
lại giá trị âm của ME thể hiện xu thế dự báo thấp hơn giá trị thực.
Sai số bình phơng trung bình (RMSE) là căn bậc hai của trung bình bình
phơng sai số giữa giá trị dự báo và thám sát, đợc xác định theo công thức:
()
2/1
1
2
1
)(
=
=
N
i
of
xx
N
xRMSE (1.20)
RMSE giữ lại đơn vị của biến dự báo và xác định sai số về độ lớn của biến
i
ii
OF
N
MAE
1
1
()
=
=
N
i
i
ee
N
1
2
1
1
14
(1.23)
trong đó, M là giá trị trung bình mẫu hoặc trung bình khí hậu, RMSEc là sai số
bình phơng trung bình trên cơ sở khí hậu, RMSE là sai số bình phơng trung
bình của dự báo.
)
()
c
c
i
ii
RMSE
RMSERMSE
OM
OF
RV
=
=
2
2
1
15
Các chỉ số trên đây có tính toán một cách đơn giản thông qua bảng liên
kết (Bảng 1.1). Một cách hình tợng, chúng ta có thể mô tả phân bố của chỉ số
trong bảng 1.1 thông qua sơ đồ trên hình 1.10.
Bảng 1.1. Bảng liên kết giữa dự báo và thực tế
Thực tế
Có Không
M
Miền dự báo
Copyright: Tài liệu đại học ©