ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
HỒ THỊ MINH HÀ

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG
MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN
LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG
PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC HÀ NỘI - 2008 2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN


Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số
liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công
bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả luận án
Hồ Thị Minh Hà

2

Lời cảm ơn
Luận án được hoàn thành tại Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học,
Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.
TS. Nguyễn Hướng Điền, Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học và GS. TS.
Nguyễn Văn Hữu, Khoa Toán-Cơ-Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Hà
Nội. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới hai nhà khoa học
đã hết lòng
động viên, tận tình giúp đỡ và quan tâm tới từng bước nghiên cứu của luận án.
Để thực hiện luận án, tác giả đã được giúp đỡ về thời gian và điều kiện
nghiên cứu thuận lợi từ Ban Chủ nhiệm Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học
và Bộ môn Khí tượng, nơi tác giả được hỗ trợ về trang thiết bị tính toán và lưu trữ
số li
ệu.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS. TSKH. Kiều Thị Xin đã chỉ
dẫn những bước đi đầu tiên của tác giả đến với bài toán mô hình hóa khí hậu khu

Mục lục 3
Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt 5
Danh mục hình ảnh 7
Danh mục các bảng 13
Mở đầu 15
Chương 1 CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO KHÍ HẬU KHU VỰC BẰNG
MÔ HÌNH SỐ TRỊ
18
1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới 21
1.1.1. Tại sao cần dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình RCM? 21
1.1.2. Những nghiên cứu ứng dụng RCM vào dự báo khí hậu khu vực 26
1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước 32
1.3. Những nghiên cứu về thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số 35
Chương 2 PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA KHÍ HẬU KHU VỰC VÀ
PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ SẢN PHẨM MÔ HÌNH SỐ (MOS)
38
2.1. Phương pháp mô hình hóa khí hậu khu vực ứng dụng vào mô hình
RegCM3
39
2.1.1. Động lực học 39
2.1.2. Các thành phần vật lý trong RegCM3 45
2.2. Phương pháp thống kê sản phẩm mô hình số 66
2.2.1. Các phương pháp đánh giá thống kê mô hình khí hậu 66
2.2.2. Phương pháp luyện mạng thần kinh nhân tạo ANN 70
2.3. Nguồn số liệu sử dụng 74 4

Chương 3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÁC TRƯỜNG KHÍ TƯỢNG TRÊN

AGCM Atmosphere Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu nhánh
khí quyển
ANN Artificial Neural Network - Mạng thần kinh nhân tạo.
AS Arakawa-Schubert – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
BATS Bio-Atmospheric Transfer Scheme - Sơ đồ tương tác khí quyển - bề mặt
BTBộ Bắc Trung Bộ
BMJ Betts-Miller-Janjic – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
CCM Community Climate Model – Mô hình Khí hậu cộng đồng
CGCM Couple Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu phối hợp
CRU Climatic Research Units – Trung tâm nghiên cứu khí hậu (Anh)
DBKH Dự báo khí hậu
DBKHKV Dự báo khí hậu khu vực
ĐNA Đông Nam Á
ĐBB
Đông Bắc Bộ
ĐBBB Đồng bằng Bắc Bộ
ECHAM4 Mô hình khí hậu toàn cầu thuộc Viện Max Planck (Đức)
ECMWF European Center for Medium Range Weather Forecasts - Trung tâm dự
báo thời tiết hạn vừa Châu Âu.
ENSO El Nino-Southern Oscillation – El Nino-Dao động Nam
EOF Empirical Orthogonal Function – Hàm trực giao kinh nghiệm
ERA40 Số liệu tái phân tích kết hợp sản phẩm mô hình số của ECMWF
FC Fritsch-Chappell – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
GAB Grell_AS + Bats
GCM Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu
GCM Global Circulation Model – Mô hình hoàn lưu chung khí quyển
HK Biệt thức Hanssen và Kuipers
HQTT Hồi quy tuyến tính
HRM High Resolution Model - Mô hình (dự báo thờ
i tiết) độ phân giải cao

TBNN Trung bình nhiều năm
TieB Tiedtke + Bats
TieZ Tiedtke + Zeng
TrTrBộ Trung Trung Bộ
XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới
V.Bắc Vi
ệt Bắc
vcs. và cộng sự 7

Danh mục hình ảnh
Hình 1.1: Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Phần giới hạn trong
hình chữ nhật tô đậm là khu vực gió mùa ĐNA theo số liệu của
Ramage (1971);
19
Hình 1.2: Sai số hệ thống của nhiệt độ không khí bề mặt (
o
C) và giáng thủy
(%) trong giai đoạn 1961-1990 của các thử nghiệm sử dụng mô hình
AOGCM của CSIRO Mk2, CCSR/NIES, ECHAM/OPYC, CGCM1
(tổ hợp 3 thành phần) và HadCM2 (4 thành phần).
22
Hình 1.3: Dòng chảy mùa hè ở Thụy Điển, (a) tính toán từ mô hình thủy văn,
sử dụng quan trắc mưa và dòng chảy tại trạm [Raab và Vedin,
1995]; (b) mô phỏng của GCM; (c) mô phỏng của RCM độ phân
giải 55km; (d) mô phỏng của RCM độ phân giải 18km. Đơn vị dòng
chảy mặt là mm. (Trích dẫn từ Christensen vcs., 1998)
25

sai số tổng cộng nhỏ nhất
72
Hình 2.9: Các dạng hàm truyền cơ bản của ANN, (a) hàm Log-sigma, (b) tan-
sigma, (c) tuyến tính [Demuth vcs., 2000].
72
Hình 2.10: Mạng thần kinh 3 lớp theo phương pháp Levenberg-Marquardt 73
Hình 2.11: Dạng vectơ của mạng 3 lớp trong Hình 2.10. 73
Hình 3.1 : Dòng gió mùa chính trong 3 tháng mùa hè (6, 7, 8) ở Châu Á. 80
Hình 3.2: Đường dòng và độ ẩm trung bình tháng 8/1996 mực 850mb của (a)
ERA40 và (b) RegCM3. Đơn vị độ ẩm là kg/kg.
81
Hình 3.3: Tương tự Hình 3.2b nhưng miền tích phân rộng hơn về phía bắc,
hẹp hơn về 3 phía còn lại.
82
Hình 3.4: Lượng mưa mô phỏng bởi (a) GCM_300km, (b) RCM_50km, (c)
RCM_25km và (d) Quan trắc [Giorgi, 2006]. Đơn vị mm/ngày
83
Hình 3.5: Lượng mưa trung bình tháng 8 của 3 năm 1996-1998 mô phỏng bởi
(a)RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày.
84
Hình 3.6: Sai số RMSE của lượng mưa trung bình tháng 6-8/1996-1998 của
(a) RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày.
84
Hình 3.7: Nhiệt độ tại độ cao 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b)
Reg+GAS, (c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị độ C
87
Hình 3.8: Lượng mưa trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b) Reg+GAS,
(c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị mm/ngày
88
Hình 3.9: Profile (a) nhiệt độ và (b) độ ẩm trung bình tháng 8/1996 lấy trung

(b)Reg+GAZ. Đơn vị độ C.
99
Hình 3.16: Áp suất mực biển trung bình 3 tháng 6-8/1991-2000 của (a) ERA40
và (b) Reg+GAB. Đơn vị mb
100
Hình 3.17: Lượng mưa trung bình mùa hè trong 10 năm của (a) CRU và (b)
Reg+GAB. Đơn vị mm/ngày
100
Hình 3.18: Hiệu nhiệt độ 2m trung bình mùa hè trong 10 năm (91-00) giữa
Reg+GAB và CRU. Đơn vị độ C
102
Hình 3.19: Sai số RMSE của nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 6-8 của 10 năm
(91-00) của Reg+GAB so với CRU. Đơn vị độ C.
102 10

Hình 3.20: Lát cắt thời gian - độ cao của hiệu (a) nhiệt độ và (b) độ ẩm của
phiên bản Reg+GAB so với ERA40 trong 10 năm, từ 1991-2000.
Đơn vị nhiệt độ là độ C, đơn vị độ ẩm g/kg.
103
Hình 3.21: Sai số RMSE của lượng mưa trung bình tháng 6-8 của 10 năm (91-
00) của Reg+GAB so với CRU. Đơn vị mm/ngày
104
Hình 4.1: Tương tự Hình 3.16 nhưng là phiên bản Reg+TieB 110
Hình 4.2: Tương tự Hình 3.20a nhưng là phiên bản Reg+TieB. Đơn vị độ C. 111
Hình 4.3: Hiệu nhiệt độ tại 2m trung bình 30 tháng của Reg+TieB so với
CRU. Đơn vị độ C. Màu sẫm chỉ sai số âm lớn.
111

Hình 4.13: Nhiệt độ trung bình 30 tháng mùa hè của các khu vực trên Việt
Nam. Đơn vị độ C. Ghi chú: Theo phân vùng khí hậu của Phạm
Ngọc Toàn, Phan Tất Đắc, (1997), Việt Nam được phân chia thành
10 khu vực khí hậu nhưng do ít số liệu và một số khu vực có khí hậu
tương đối giống nhau trong mùa gió mùa mùa hè nên ghép thành 5
khu vực
119
Hình 4.14: (a) HSTQ và (b) RMSE của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng
trong 10 năm giữa mô hình và quan trắc, đánh giá cho từng khu vực
trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là độ C
120
Hình 4.15: Chuỗi thời gian nhiệt độ tối cao trung bình các tháng 6-8 của 10
năm. Đơn vị độ C
121
Hình 4.16: Dị thường nhiệt độ tối cao trung bình các tháng 6-8 của 10 năm so
với trung bình 10 năm của mỗi chuỗi. Đơn vị độ C
121
Hình 4.17: Lượng mưa trung bình tháng 6-8/1991-2000 của (a) CRU, (b)
Reg+GAB, (c) Reg+TieB, (d) Reg+TieZ và (e) Reg+Tổ hợp. Đơn vị
mm/ngày.
123
Hình 4.18: Dị thường lượng mưa trung bình các tháng mùa hè của 10 năm
(1991-2000) so với trung bình 10 năm của quan trắc, tính trên toàn
Việt Nam. Đơn vị mm/ngày.
124
Hình 4.19: (a) HSTQ và (b) RMSE của lượng mưa trung bình tháng của 3
tháng trong 10 năm giữa mô hình và quan trắc, đánh giá cho từng
khu vực trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là mm/ngày
125
Hình 4.20: Phân bố độ lệch (ME) của (a) nhiệt độ và (b) lượng mưa trung

Hình 4.26: Nhiệt độ trung bình 18 tháng của 6 năm số liệu phụ thuộc (1992,
1993, 1994, 1997, 1999, 2000) của (a) Quan trắc, (b) Reg+TieB và
(c) Reg+ANN. Đơn vị độ C.
131
Hình 4.27: Tương tự Hình 4.26 nhưng của 4 năm số liệu độc lập
(1991,1995,1996,1998).
131
Hình 4.28: Chuỗi thời gian của nhiệt độ trung bình tháng của (a) Việt Nam và
(b) Tây Bắc+Việt Bắc trong 6 năm, số liệu phụ thuộc. Đơn vị độ C
132
Hình 4.29: Chuỗi thời gian của nhiệt độ của (a) Việt Nam, (b) Tây Nguyên và
(c) Tây Bắc và Việt Bắc trong 4 năm số liệu độc lập sau khi hiệu
chỉnh bằng ANN. Đơn vị độ C
133 13

Hình 4.30: (a) HSTQ và (b) RMSE của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng
trong 4 năm số liệu độc lập (98, 96, 91, 95) giữa mô hình và quan
trắc, đánh giá cho từng khu vực trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là độ
C.
135
Hình 4.31: Lượng mưa trung bình tháng của 6 năm số liệu phụ thuộc của (a)
Quan trắc, (b) Reg+GAB, (c) Reg+Tổ hợp và (d) Reg+ANN. Đơn vị
mm/ngày.
136
Hình 4.32: Tương tự Hình 4.31 nhưng của 4 năm số liệu độc lập
(1991,1995,1996,1998).
136

Bảng 3.8: Các chỉ số đánh giá lượng mưa trung bình tháng của Reg+GAB so
với CRU tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị mm/ngày
105
Bảng 4.1: Các chỉ số đánh giá nhiệt độ trung bình tháng của Reg+TieB so
với CRU tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị độ C
112
Bảng 4.2: Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với nhiệt độ trung bình
tháng của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên bản Reg+GAB,
Reg+TieB, Reg+TieZ. Đơn vị độ C
119
Bảng 4.3: Tương tự như Bảng 4.2 nhưng của các khu vực trên Việt Nam 119
Bảng 4.4: Tương tự như Bảng 4.2 nhưng là lượng mưa trung bình tháng và
thêm phiên bản Reg+Tổ hợp. Đơn vị mm/ngày.
124
Bảng 4.5 : Tương tự như Bảng 4.4 nhưng của các khu vực trên Việt Nam 124
Bảng 4.6: Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với nhiệt độ trung bình
tháng của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên bản Reg+GAB,
Reg+TieB, Reg+TieZ, 4 năm (98, 96, 91, 95). Đơn vị độ C
133
Bảng 4.7 : Tương tự như Bảng 4.6 nhưng của các khu vực trên Việt Nam 134
Bảng 4.8 : Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với lượng mưa trung
bình tháng, từng trạm của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên
bản Reg+GAB, Reg+TieB, Reg+TieZ, 4 năm (98, 96, 91, 95). Đơn
vị mm/ngày
138
Bảng 4.9 : Tương tự như Bảng 4.8 nhưng của các khu vực trên Việt Nam 138


• Tính cấp thiết của đề tài
Mô hình số dự báo khí hậu hạn mùa là vấn đề “nóng” hiện nay. Tuy nhiên,
mô hình toàn cầu không thể dự báo chi tiết cho khu vực Châu Á do hạn chế về độ
phân giải. Vì vậy, xây dựng mô hình khí hậu khu vực phù hợp là mối quan tâm của
hầu hết các quốc gia trên châu lục này, trong đó có Việt Nam. Nhưng trước khi đưa
một mô hình số vào dự báo khí hậu, cần kiểm tra kỹ năng của mô hình đó thông qua
mô phỏng trên số liệu nhiều nă
m và đánh giá bằng các chỉ số thống kê. Đứng trước
yêu cầu cấp thiết đó, chúng tôi đã chọn và thực hiện đề tài: “Nghiên cứu khả năng
mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp 16

thủy động và thống kê”. Trong khuôn khổ luận án, chúng tôi thực hiện mô phỏng
hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa trung bình tháng thời hạn 3 tháng trong
mùa hè trên khu vực Đông Nam Á bằng mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên
bản 3, sau đó đánh giá và hiệu chỉnh kết quả mô phỏng bằng phương pháp thống kê.
•
Mục đích của luận án
Luận án đặt ra nhằm đạt được các mục đích sau:
- Đánh giá được khả năng mô phỏng khí hậu hạn mùa cho khu vực Đông Nam Á và
Việt Nam của mô hình khí hậu khu vực RegCM3.
- Cải tiến mô hình RegCM3 bằng cách đưa thêm vào một sơ đồ tham số hóa đối
lưu mới nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng của mô hình.
- Xây dựng được phương pháp hiệu chỉnh sản phẩm đầu ra của mô hình bằng công
cụ
thống kê nhằm chính xác hóa kết quả mô phỏng.
•
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đã khảo sát và thử nghiệm các sơ đồ tham số hóa đối lưu Kuo, BMJ, Grell_AS,
Grell_FC, Tiedtke, thử nghiệm các sơ đồ tính toán thông lượng đại dương BATS và
Zeng và chọn được sơ đồ đối lưu Tiedtke, sơ đồ thông lượng đại dương BATS là tốt
nh
ất để mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam.
- Kết hợp kết quả động lực và phương pháp thống kê (mạng thần kinh nhân tạo) để
đưa ra kết quả mô phỏng trường nhiệt độ 2m và lượng mưa mùa hè trên lãnh thổ
Việt Nam phù hợp với thực tiễn hơn.
+ Ý nghĩa thực tiễn
: Kết quả nghiên cứu của luận án có thể sử dụng trong nghiên
cứu và tìm ra một số đặc điểm khí hậu (lượng mưa, nhiệt độ) mùa hè của Việt Nam.

• Cấu trúc luận án
Ngoài các mục mở đầu, tài liệu tham khảo, phụ lục, v.v. nội dung chính của luận án
bao gồm:
Chương 1 – Trình bày những nghiên cứu trong nước và ngoài nước về dự báo và
mô phỏng khí hậu khu vực hạn mùa bằng phương pháp số;
Chương 2 – Phương pháp động lực-thống kê bao gồm (1) mô hình hóa khí hậu khu
vực và (2) thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số, và các phương pháp đánh giá;
Chương 3 – Các thử nghiệ
m độ nhạy và kết quả mô phỏng nhiều năm các đặc điểm
hoàn lưu, nhiệt độ và mưa trong mùa gió mùa mùa hè trên khu vực ĐNA bằng mô
hình RegCM3;
Chương 4 – Cải thiện kết quả mô phỏng nhiệt độ bề mặt nhờ cài đặt sơ đồ tham số
hóa đối lưu mới và hiệu chỉnh nhiệt độ và lượng mưa của mô hình RegCM3 về gần
với thực tế b
ằng phương pháp ANN và đánh giá kết quả.
Kết luận và kiến nghị : Trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận án, những
điểm mới đã đạt được; nêu những tồn tại và kiến nghị việc sử dụng kết quả luận án
cũng như các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu.

Các khu vực gió mùa trên Trái đất được trình bày trên
Hình 1.1, trên đó cho thấy gió mùa Châu Á là một khu vực gió mùa điển hình của
thế giới.
19Hình 1.1:
Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Phần giới hạn trong hình chữ
nhật tô đậm là khu vực gió mùa ĐNA theo số liệu của Ramage (1971);
1: Khu vực có xu thế gió mùa; 2: Khu vực gió mùa; 3: Khu vực gió mùa điển hình.
Gió mùa Châu Á bao gồm ít nhất 2 hệ thống con là gió mùa Nam Á (hay gió
mùa Ấn Độ) và gió mùa Đông Á, hoạt động độc lập với nhau vào cùng một thời
gian nhưng có tương tác với nhau [Chen và Jin, 1984; Tao và Chen, 1987]. Trong
khi gió mùa Ấn Độ đã được tập trung nghiên cứu từ rất lâu, hệ thống gió mùa Đông
Á chỉ mới được quan tâm trong khoảng hai thập kỷ gần đây [Liu vcs., 2005]. Gió
mùa Đông Á có thể được chia nhỏ thêm thành gió mùa Đông Nam Á [Lau và Yang,
1997] thịnh hành trên bán đảo Đông Dương, Nam Trung Quốc và bi
ển Đông (Nam
Trung Hoa), và gió mùa Bắc Thái Bình Dương [Wang và Wu, 1997] cùng với gió
mùa cận nhiệt đới lục địa Đông Á-Nhật Bản.
Gió mùa mùa đông ở ĐNA thể hiện ở sự xâm nhập của các khối không khí
lạnh cực đới xuống các vĩ độ thấp vào mùa đông thành từng đợt khoảng 5-7 ngày,
chủ yếu làm cho thời tiết trở nên lạnh và khô, ít mưa, ngoại trừ những khu vực ven
biển, nơi thườ
ng xảy ra mưa phùn giá rét vào mùa đông do không khí cực đới biến
tính qua biển và trở nên ẩm hơn. Những đợt rét đậm, rét hại và khô hạn trong mùa
đông ảnh hưởng rất nhiều đến mùa màng. Tuy nhiên, hoạt động của gió mùa mùa

c biển, giáng thủy và một số yếu tố của hoàn lưu khí
quyển, các phương pháp dự báo thống kê đã phát triển đáng kể trong suốt thế kỷ
XX. Các mô hình hồi quy, bao gồm cả phân tích tương quan Canon, được sử dụng
hầu như chủ yếu để dự báo các dị thường khí hậu. Tuy nhiên, do không biểu diễn
trực tiếp quan hệ vật lý giữa nhân tố dự báo và yếu tố dự báo mà chỉ là x
ấp xỉ bằng
quan hệ toán học giữa chúng nên các mô hình thống kê không tránh khỏi sai số so
với quan trắc thực. Để biểu diễn các quan hệ vật lý giữa các biến, người ta xây dựng
các mô hình số dựa trên hệ phương trình đầy đủ của chuyển động khí quyển và giải
hệ bằng phương pháp sai phân trên lưới điểm hoặc bằng phương pháp phổ. Những
mô hình đầu tiên theo hướng này được gọi là mô hình hoàn lưu chung khí quy
ển 21

(General Circulation Model
− GCM). Nhưng các mô hình số cũng không thoát ly
hoàn toàn các giả thiết thống kê. Do độ phân giải tương đối thô của GCM, các quá
trình vật lý xảy ra trên các quy mô nhỏ hơn khoảng cách lưới, như đối lưu, bức
xạ,… vẫn cần được tham số hóa theo kinh nghiệm.
Lợi thế của các mô hình số so với các mô hình thống kê là không đòi hỏi cơ
sở dữ liệu làm nhân tố dự báo. Tuy nhiên, để tạo ra dự báo có độ tin cậy, số liệ
u
quan trắc là thiết yếu vừa để thẩm định các mô phỏng hoặc dự báo quá khứ của mô
hình, vừa để đánh giá các dự báo nghiệp vụ hiện thời. Hơn nữa, các mô hình số
không bị hạn chế bởi sự không ổn định của khí hậu, các cực trị hoặc những hiện
tượng bất thường có thể xuất hiện trong khí hậu lịch sử. Tuy nhiên, việc giải mô
hình số rất phức tạp và tốn kém. Quan trọng nhất là kỹ năng của các mô hình số
biến đổi theo mùa và tùy thuộc từng yếu tố khí tượng trên từng khu vực. Việc lựa

C. Sai số lượng mưa ở Đông
Nam Á, Nam Á và Trung Á thấp hơn -10%, sai số lớn hơn ở Bắc Á và Đông Á,
khoảng +23% và rất lớn ở cao nguyên Tây Tạng (+110%). Cần lưu ý là ở đây sai số
là độ lệch giữa nhiệt độ hoặc lượng mưa trung bình trên toàn khu vực của mô hình
và số liệu tái phân tích, trong khi đó độ phân giải của GCM thô nên có rất ít các nút
lưới trong mỗi khu vực dẫn đến làm trơn các trường và sai số
không lớn. Nếu xét ở
quy mô địa phương hơn thì sai số sẽ lớn hơn.
Hình 1.2: Sai số hệ thống của nhiệt độ không khí bề mặt (
o
C) và giáng thủy (%) trong
giai đoạn 1961-1990 của các thử nghiệm sử dụng mô hình AOGCM của CSIRO Mk2,
CCSR/NIES, ECHAM/OPYC, CGCM1 (tổ hợp 3 thành phần) và HadCM2 (4 thành phần).
Số liệu quan trắc từ New vcs. (1999a, b). (Trích dẫn từ Giorgi và Francisco, 2000). 23

Mặc dù sản phẩm của GCM không đủ chi tiết và chính xác đối với DBKH
khu vực nhưng có thể được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình khí hậu khu vực.
Do đó, trong thập kỷ 90 của thế kỷ XX, các mô hình khu vực hạn chế (LAM) đã
được áp dụng vào nghiên cứu khí hậu khu vực thông qua kỹ thuật “lồng ghép” một
chiều [Giorgi và Mearns, 1991; McGregor, 1997] trong đó các điều kiện ban đầu và
điều kiện biên xung quanh (LBC) cần để
chạy LAM được cung cấp bởi số liệu tái
phân tích toàn cầu hoặc từ sản phẩm dự báo của GCM [Giorgi và Bi, 2000]. Khi
được sử dụng để DBKH, LAM thường chỉ các mô hình khí hậu khu vực.