ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
TRƯƠNG BÁ KIÊN
NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA TƯƠNG TÁC ĐẠI DƯƠNG
KHÍ QUYỂN ĐẾN CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO
BẰNG MÔ HÌNH HWRF
Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
Mã số: 60 44 87
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. HOÀNG ĐỨC CƯỜNG
Hà Nội - 2012
MỤC LỤC
DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT 1
DANH MỤC HÌNH 4
DANH MỤC BẢNG 6
3.1 Nhiệt độ và áp suất bề mặt biển 43
3.1.1 Bão Mindulle 43
3.1.2 Bão Nock-ten 45
3.1.3 Bão Nalgae 47
3.2 Profile nhiệt độ tại tâm bão 49
3.3 Gió và áp suất nhiễu động 51
3.4 Thông lượng nhiệt và ẩm bề mặt 55
3.4.1 Bão Mindulle 55
3.4.1 Bão Nock-ten 56
3.4.1 Bão Nalgae 57
3.5 Đánh giá chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ bão 58
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO 66
PHỤ LỤC 69
1
DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT
AFWAM : Air Force WWMCCS ADP Modernization
ATE : Along Track Error (Sai số ngang)
ATNĐ : Áp thấp nhiệt đới
AVN : Aviation Mode (Mô hình Hàng không)
COADS : Comprehensive Ocean-Atmospheric Data Set (Dữ liệu phức hợp
khía quyển đại dương)
COAMPS : The Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System
(Hệ thống dự báo kết hợp quy mô vừa khí quyển đại dương)
COAWST : Coupled-Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment Transport (Mô hình
kết hợp vạn chuyển bùn cát-sóng-khí quyển-đại dương)
CSTMS : Community Sediment Transport Modeling Systems (Hệ thống mô
LH : Latent Heat (Ẩn nhiệt)
MCT : Model Coupling Toolkit (Công cụ kết hợp mô hình)
MM5 : Mesoscale Model-5 (Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5)
MRF : Medium Range Forecast (Dự báo hạn vừa)
NCAR : The National Center for Atmospheric Research (Trung tâm nghiên
cứu khí quyển quốc gia, Mỹ)
NCEP : National Centers for Environmental Prediction (Trung tâm dự báo
môi trường quốc gia, Mỹ)
NOAA : National Oceanic and Atmospheric Administration
(Cơ quan quản
lý khí quyển đại dương quốc gia, Mỹ)
NOGAPS : Navy Operational Global Atmospheric Prediction System (Hệ
thống dự báo nghiệp vụ khí quyển toàn cầu của hải quân Mỹ)
POM : Princeton Ocean Model (Mô hình đại dương Princeton )
QFX : Moisture flux upward from surface (Thông lượng ẩm gửi qua bề
mặt)
RAMS : Regional Atmospheric Modeling System (Mô hình khí quyển khu
vực)
ROMS : Regional Ocean Model System (Mô hình đại dương khu vực)
SANBAR : Sanders Barotropic Hurricane Track Forcast Model (Mô hình dự
báo quỹ đạo bão tà áp Sander)
3
SLP : Sea Level Pressure (Áp suất mực biển)
SSI : Static Spectrum Interpolate (Nội suy phổ thống kê)
SST : Sea surface Temprature (Nhiệt độ bề mặt nước biển)
SWAN : Simulating Waves Nearshore (Mô hình mô phỏng sóng ven bờ)
TC-LAPS : Tropical-Cyclone Limited Area Prediction System (Mô hình dự
báo giới hạn khu vực cho bão nhiệt dới)
UCAR : University Corporation for Atmospheric Research (Liên hiệp các
Hình 3.7. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo
12h (a), 24h (b), 48h (c) và 72h (d) 48
Hình 3.8. Profile nhiệt độ tại tâm bão Mindulle giữa WRF-ROMS và WRF tại
hạn dự báo 00h (a), 12h (b), 24h (c) và 48h (d) 49
Hình 3.9. Profile nhiệt độ tại tâm bão Nock-ten giữa WRF-ROMS và WRF tại
hạn dự báo 00h (a), 12h (b), 24h (c) và 48h (d) 50
Hình 3.10. Profile nhiệt độ tại tâm bão Nalgae giữa WRF-ROMS và WRF tại
hạn dự báo 00h (a), 24h (b), 48h (c) và 72h (d). 51
Hình 3.11. Vận tốc gió ngang và nhiễu động áp suất tại thời điểm 00h và 12h
với 2 phương án WRF-ROMS (a) và WRF (b). 52
Hình 3.12. Vận tốc gió ngang và nhiễu động áp suất tại thời điểm 12h và 24h
với 2 phương án WRF-ROMS và WRF tương ứng (a), (b), (c), (d). 53
Hình 3.13. Vận tốc gió ngang và nhiễu động áp suất tại thời điểm 48h và 72h
54
5
với 2 phương án WRF-ROMS và WRF tương ứng (a), (b), (c), (d). 54
Hình 3.14. Bảng và đồ thị biểu diễn thông lượng trung bình cho một ô lưới
tâm bão của 2 phương án WRF-ROMS và WRF. 56
Hình 3.15. Bảng và đồ thị biểu diễn thông lượng trung bình cho một ô lưới
tâm bão của 2 phương án WRF-ROMS và WRF. 57
6
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF 25
Bảng 2.2: Một số tùy chọn tham số hóa đối lưu mây tích trong mô hình WRF 26
Bảng 2.3: Tùy chọn bề mặt đất trong WRF 27
Bảng 2.4. Tùy chọn sơ đồ bức xạ trong WRF 28
Bảng 2.5 Ranh giới các lớp nước (m) tại các độ sâu khác nhau 38
7
MỞ ĐẦU
Hàng năm, Việt Nam chịu thiệt hại rất nặng nề do thiên tai như lũ lụt, hạn hán,
rét đậm, rét hại… và trong đó phải kể đến thiên tai do bão-áp thấp nhiệt đới gây
thiệt hại lớn về người và của cho nước ta. Chính vì vậy, yêu cầu về dự báo và cảnh
báo bão chính xác, kịp thời cường độ và quỹ đạo bão là một trong những nhiệm vụ
quan trọng hàng đầu
đối với cơ quan dự báo nghiệp vụ nhằm đưa ra các cảnh báo
cho nhân dân và các cấp, các ngành liên quan.
Hiện nay việc dự báo quỹ đạo và cường độ bão chính xác là khá khó khăn, đặc
biệt là cường độ bão. Có nhiều phương pháp dự báo bão như: phương pháp synốp,
phương pháp thống kê, phương pháp dự báo số trị. Trong những năm gần đây, nhờ
những tiến bộ về khoa học máy tính và sự phát triển mãnh mẽ của mô hình s
ố trị
trên thế giới nên các mô hình số trị ngày càng hoàn thiện và dự báo chính xác hơn.
Phương pháp dự báo số trị có ưu điểm vượt trội do đưa ra được kết quả dự báo
khách quan, định lượng… so với phương pháp synốp và phương pháp thống kê.
Hiện nay, trên thế giới có rất nhiều loại mô hình số trị khác nhau chuyên dự báo quỹ
đạo và cường độ bão như AFWAM, AVN, COAMPS, UKM, GFDL, GSM, JTYM,
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO
BÃO BẰNG MÔ HÌNH KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG
1.1. Tổng quan về tình hình dự báo bão bằng mô hình số trị trên thế giới
1.1.1 Lịch sử phát triển dự báo số trị đối với dự báo thời tiết và bão
Hiện nay, ở các nước phát triển phương pháp số là phương pháp dự báo thời
tiết chính thống. Ở Châu Âu, Mỹ và các nước phát triể
n phương pháp này bắt đầu
phát triển từ những năm 50 của thế kỷ XX, trong đó sự đầu tư cao nhất cho hướng
nghiên cứu phát triển này của Liên minh Châu Âu được tập trung ở Trung tâm Dự
báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF). Tuy nhiên, cho đến trước những năm 80
của thế kỷ XX, các nghiên cứu phát triển về lý thuyết cũng như ứng dụng chủ yếu
vẫn chỉ quan tâm đến các khu vự
c ngoại nhiệt đới của Châu Âu và Mỹ. Trong
những thập niên 1980-1990 cùng với sự phát triển của khoa học máy tính và sự đầu
tư phối hợp phát triển các mô hình số trị từ các nước có ngành dự báo số phát triển
như Châu Âu, Mỹ và tiếp theo đó là sự ra đời và phân loại riêng rẽ mô hình dự báo
số trị toàn cầu và mô hình số trị khu vực.
1.1.2 Mô hình số trị toàn cầu
Mô hình số trị toàn cầu hi
ện nay chủ yếu là mô hình của các Trung tâm dự
báo số trị lớn từ các nước phát triển trên thế giới, một số mô hình số trị toàn cầu
trên thế giới là:
GFS (Global Forecast System) là mô hình số trị toàn cầu được phát triển và
chạy nghiệp vụ bởi NOAA. Tiền thân của GFS là mô hình AVN. Hiện nay, trong
dự báo nghiệp vụ, GFS chạy bốn lần trong ngày ở các thời điểm: 00Z, 06Z, 12Z,
18Z. Mô hình GFS có hạn dự báo tối đa tới 16 ngày v
ới 8 ngày đầu ở độ phân giải
cao và 8 ngày sau thì ở độ phân giải thấp hơn. Hiện tại mô hình GFS có tổng số 22
thành phần dự báo được tổ hợp lại được biết với cái tên là GEFS (Global Ensemble
1.1.3 Mô hình dự báo số trị khu vực có thể dự báo bão
Một số mô hình dự báo số trị khu vực như:
Mô hình ETA là mô hình dự báo khu vực với độ phân giải cao từ vài chục
đến vài km. Chính vì vậy, mô hình này có khả năng dự báo chi tiết đến từng khu
vực nhỏ. Tên gọi của mô hình ETA gắn liền với hệ toạ độ thẳng đứng của nó-hệ toạ
độ eta (
). Hệ toạ độ này được xây dựng cho mục đích chính là tính ảnh hưởng của
các tác động địa hình ở những khu vực núi tới kết quả mô phỏng của mô hình.
Mô hình khu vực phân giải cao HRM (High Resolution Regional Model)
là mô hình số thuỷ tĩnh, dự báo thời tiết khu vực quy mô vừa -, -. HRM dùng toạ
độ lai theo trục đứng, hệ toạ độ ngang quay (’, ’) và do đó cần phải chuyển đổi
qua lại giữ
a toạ độ địa lý (, ) và toạ độ quay (’, ’). Hệ phương trình nguyên
thuỷ của mô hình bao gồm sáu phương trình dự báo với sáu biến tương ứng: p
s
, u, v,
T, q
v
, q
c
. Đối với tất cả những bước thời gian nằm trong khoảng 6h hay 3h thì giá trị
các biến trên vùng biên nhận được bằng cách nội suy tuyến tính. HRM có khả năng
ứng dụng với độ phân giải ngang khoảng 28km đến 7km. Với độ phân giải này,
HRM không thể mô tả trực tiếp các quá trình vật lý quy mô dưới lưới (Sub grid
scale) như bức xạ, đối lưu, khuếch tán rối ngang, đứng hay vật lý đất. Tất cả những
quá trình này gi
ữ vai trò quan trọng đối với động lực học khí quyển, đối với sự hình
thành và phát triển các hiện tượng thời tiết.
trên các địa hình phức tạp, các hoàn lưu nhiệt bề mặt Lưới thô hơn bên ngoài sử
dụng để mô phỏng các quá trình quy mô lớn và cung cấp điều kiện biên phụ
thuộc
thời gian cho các lưới tinh bên trong. Hệ phương trình của mô hình RAMS là hệ
phương trình bất thuỷ tĩnh gồm các biến dự báo là u, v, w, nhiệt độ thế, tỉ số xáo
trộn. Một số lựa chọn cho việc tham số vật lý trong mô hình như mô hình đất của
Tremback và Kessler (1985), tham số hoá bức xạ theo sơ đồ của Mahrer và Pielke
(1977) và tham số hoá đối lưu theo sơ đồ Kuo (1974) và một số sơ đồ khác.
Mô hình WRF (Weather Research and Forecast) là mô hình đ
ang 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 Mỹ
(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 Mỹ (AFWA) và các
trung tâm khí t
ượng quốc tế như: Học viện khoa học khí tượng của Trung Quốc
13
CAMS, Cơ quan thời tiết trung ương của Đài Loan, Cơ quan khí tượng Hàn Quốc
(KMA).
Hiện nay, mô hình WRF đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết
nghiệp vụ cũng như trong nghiên cứu 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 tạ
i 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, Niu-di-
lân, Bra-xin,
một thành phần vận tốc gió hằng số (dựa trên tốc độ di chuyển quan trắc) được xây
dựng và kết hợp với phân tích khách quan của mô hình toàn cầu. Năm 1996,
VICBAR được phát triển thành phiên bản chạy nghiệp vụ bằng cách thay biểu diễn
spline-B bằng biểu diễn dạng chuỗi hàm sin trở thành mô hình dự báo quĩ đạo bão
LBAR (Limited_Area Sine Transform Barotropic Track Model) (Horsfall và cộng
sự. 1997) [10].
Một mô hình chính áp dự
báo quĩ đạo bão khá thành công gần đây được phát
triển bởi Weber (2001) WBAR. WBAR gồm 2 phần chính: (1) ban đầu hóa xoáy
nhằm loại bỏ xoáy thiếu chính xác trên trường phân tích toàn cầu và xây dựng xoáy
nhân tạo làm đầu vào cho mô hình; (2) mô hình số tích phân hệ phương trình nước
nông trên tọa độ địa lý sử dụng các biến trung bình lớp. WBAR đã được thử nghiệm
cho 167 trường hợp bão Đại Tây Dương và đã khẳng định được kỹ năng dự báo quĩ
đạo bão tươ
ng đối tốt, tuy thế cũng thể hiện nhược điểm của mô hình chính áp là sự
tăng lên của sai số vị trí khi các hệ thống tà áp phát triển [10].
Có thể nói, các mô hình chính áp với cấu trúc đơn giản, gọn nhẹ, dễ dàng cài
xoáy hai chiều tương ứng với xoáy bão quan trắc đã cho được những kết quả dự báo
khá tốt. Tuy nhiên, khi khí quyển có tính tà áp mạnh như ảnh hưởng của front lạnh
hay sự phát triển bấ
t đối xứng của nhiệt động lực do đối lưu thì mô hình chính áp sẽ
bộc lộ những mặt bất cập của mình. Hơn nữa, các vấn đề quan tâm trong dự báo bão
không chỉ là dự báo quỹ đạo mà còn những yếu tố khác cũng rất quan trọng như
cường độ bão, mưa trong bão, tốc độ gió mạnh trong bão, hiện tượng nước dâng do
bão, Chính vì vậy, hiện nay các trung tâm dự báo bão lớn trên thế giới đều phát
15
triển hệ thống mô hình tà áp cho mục đích dự báo cường độ và quỹ đạo bão cũng
như các yếu tố liên quan.
Một số mô hình đang được sử dụng dự báo nghiệp vụ cường độ và quỹ đạo
Kerry Emanuel và Lars R.Schade (1999): Đã dùng mô hình liên hoàn khí
quyển-đại dương nghiên cứu bão và thấy rằng cường độ của bão bị ảnh hưởng mạnh
mẽ bởi các điều kiện đại dương và đã chỉ ra hiệu hứng phản hồi âm (ngược) của
SST, đối với những cơn bão di chuyển nhanh thì bị ảnh hưởng lớn từ hiệu ứng phản
hồi SST và bão di chuyển chậm ít chịu ảnh h
ưởng này [22]
Hong và cộng sự (2000) nghiên cứu tương tác giữa bão Opal với tâm nóng của
vịnh Mexico thông qua mô hình khí quyển-đại dương (COAMPS) phi thủy tĩnh,
trong mô hình này có tính toán tới ẩn, hiển nhiệt, độ mặn, mô-men trong tương tác
giữa biển và khí quyển, kết quả cho thấy rằng bão Opal di chuyển chậm hơn và lệch
Đông hơn, cường độ mạnh lên khi vào vùng nước ấm vịnh Mêxico [14].
Wiexing và I.Ginis (2003) nghiên cứu ảnh hưởng của thông lượng nhiệt b
ề
mặt cung cấp bởi SST tới sự thay đổi cường độ của bão nhiệt đới tại các vùng nước
nông (bão sắp đổ bộ) thấy ảnh hưởng mãnh mẽ của SST đối với cường độ bão [24].
Chun-Chieh Wu và cộng sự (2007) nghiên cứu ảnh hưởng của dị thường SST
tới tâm và cường độ bão bằng mô hình kết hợp khí quyển-đại dương, kết quả thấy
rằng quỹ
đạo của bão thay đổi khá nhỏ trong trường hợp có và không sử dụng mô
hình liên hoàn biển khí quyển. Tuy nhiên, thành phần đối xứng trong sự lạnh đi của
SST làm yếu bão và có xu hướng làm bão lệch Bắc theo mặt beta, mặt khác thành
phần bất đối xứng ít tác động ở rìa nhưng mạnh ở phía trước của bão và tăng nén
đoạn nhiệt lên mặt phía nam của bão di chuyển hướng tây, có xu hướng làm bão
lệch Nam. Trong các trường hợp liên hoàn thấy bão di chuyển hướ
ng Tây với xoáy
tương tối phía ngoài yếu (mạnh) làm cho bão có xu hướng di chuyển lệch Bắc
(Nam) hơn so với trường hợp không chạy mô hình liên hoàn.
Chau-Ron Wu, Yu-Lin Chang và cộng sự (2008) nghiên cứu tương tác của
bão Nari khi di chuyển vào dòng biển Kuroshio thấy rằng tại vùng nước lạnh (SST
làm giảm SST [17].
Isacc Ginis và Yablonsky (2011) sử dụng mô hình kết hợp khí quyển-đại
dương (GFDL) và kết quả thấy rằng khi bão di chuyển qua vùng biển nóng hơn
thường lệch trái cùng với cường độ thay đổi nhưng không phải thay đổi một cách
tuyến tính [27].
18
1.2.2 Trong nước
Mở đầu cho việc nghiên cứu tương tác đại dương- khí quyển là kết quả của
đề tài “Nghiên cứu tương tác biển – khí quyển vùng biển Thuận Hải - Minh Hải”
trong chương trình Nhà nước” điều tra tổng hợp điều kiện tự nhiên vùng biển Thuận
Hải - Minh Hải” thời kỳ 1978 – 1981. Đề tài đã nêu ra “mô hình lý thuyết của sự
tương tác các lớp biên tà áp biển - khí quyển”.
Ở mô hình này chưa đề cập đến các
tính toán cụ thể các đặc trưng tương tác của biển - khí quyển [4].
Lê Đình Quang (1982), đã nghiên cứu “về một cách tham số hoá lớp biên tà
áp dừng của khí quyển” đã xây dựng mô hình lớp biên tà áp của khí quyển. Trước
hết tác giả đã nêu “vài nét tổng quát của động lực khí quyển nhiệt đới”. Khi đánh
giá bậc đại lượng của một s
ố tham số khí tượng đến vĩ độ 50
0
N (theo hướng về xích
đạo). Các quy mô đặc trưng chọn lựa mô tả hình thế synốp ở vĩ độ thấp, kể cả
những XTNĐ trong thời kỳ phát triển cực đại của chúng. Khi tăng theo vĩ độ (chẳng
hạn từ 10
0
N đến 40
0
N) các đặc trưng rối như: tốc độ động lực, góc quay của gió
theo độ cao, độ cao của lớp biên và hệ số rối giảm đi rõ rệt. Đặc biệt hệ số rối ở
0
C; thế
nhiệt Q
*
> 0,2. 10
-6
jun/m
2
), cộng với các điều kiện động lực trên cao thuận lợi, bão
nhanh chóng mạnh lên xuống, vận tốc gió cực đại tăng lên (V
max
~ 28 m/s) và di
chuyển chậm về phía Tây. Do cơ chế nước trồi và xáo trộn, nhiệt độ nước biển hạ đi
nhanh chóng (T
0
< 26
0
C), dự trữ nhiệt của lớp tựa đồng nhất giảm xuống gần giá trị
0. Mối quan hệ ngược bắt đầu phát huy tác dụng, bão tiếp tục di chuyển lên trên
vùng có nhiệt độ nước biển thấp hơn từ 1,5 - 2
0
C so với phần phía đông của Biển
Đông. Điều này làm bão yế đi, tuy rằng trên cao còn điều kiện thuận lợi cho sự phát
triển của bão.
Nghiên cứu tương tác đại dương-khí quyển trong sự nảy sinh, tiến triển của XTNĐ
trên Biển Đông và mối quan hệ ngược, lần đầu tiên ở Việt Nam đã được đề cập đến
trong đề tài hợp tác Việt Xô về khí t
ượng nhiệt đới và bão thời kỳ 1981 - 1985;
1986 - 1990 và tiếp tục trong thời kỳ 1991 - 1995 bởi Lê Đình Quang và các cộng
tác viên của đề tài. Khi nghiên cứu và tính toán các đặc trưng nhiệt động lực của
điều kiện các nhân tố động lực thuận lợi cho sự phát triển của XTNĐ.
- Hiện tượng nước trồi ở ven biển Việt Nam không phải tồn tại nhất
thời mà nó trùng với tâm lạnh của SST, nó cản trở sinh ra XTNĐ hoặc
làm giảm cường độ bão khi di chuyển qua.
- Sau khi bão di chuyển qua để lại “vết nước lạnh” trên vùng nó qua
[4].
Trần Tân Tiến và cộng sự trong đề tài cấp Nhà nước “Xây dựng công nghệ
dự báo liên hoàn bão, nước dâng và sóng ở Việt Nam bằng mô hình số với thời gian
dự báo trước 3 ngày” đã xây dựng được tổ hợp các mô hình dự báo liên hoàn bão,
nước dâng cho Việt Nam [9].
Đinh Văn Ưu và cộng sự có nhiều nghiên cứu về tương tác khí quyển đại
dương như
: Trao đổi năng lượng cơ học ở lớp biên khí quyển trên biển (1980), giáo
trình tương tác biển khí quyển (2003), xây dựng mô hình tính toán và dự báo vận
21
chuyển và bồi, xói bùn cát đáy tại đới ven bờ trong điều kiện tác động của bão
(2008).
Nghiên cứu về tương tác biển-khí quyển ảnh hưởng tới cường độ và quỹ đạo
XTNĐ bằng mô hình đại dương-khí quyển còn chưa nhiều và chưa thực sự tương
xứng với vai trò của chúng ở nước ta.
22
CHƯƠNG II. MÔ HÌNH TƯƠNG TÁC KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG TỚI DỰ BÁO
CƯỜNG ĐỘ, QUỸ ĐẠO BÃO VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
2.1 Mô hình WRF
2.1.1 Tổng quan về mô hình WRF
Mô hình Nghiên cứu và Dự báo WRF (Weather Research and Forecast) là
mô hình đang 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
Các thành phần chính của mô hình WRF gồm có:
• Hệ thống tiền xử lý của mô hình WRF (The WRF Pre-processing System
,WPS)
• Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA)
• Môđun mô phỏng ARW (ARW MODEL)
• Chương trình đồ họa và xử lý sản phẩm của mô hình (Post-processing &
Visualization tools)
WPS: là chương trình được sử dụng chủ yếu để mô phỏng các dữ liệu thực
(real data), bao gồm: xác định miền mô phỏng; nội suy các dữ liệu
địa hình, sử dụng
đất (land use), các loại đất về miền mô phỏng; đọc và nội suy các trường khí tượng
từ các mô hình khác (mô hình toàn cầu, mô hình khu vực có độ phân giải thấp) về
miền mô phỏng.
Copyright: Tài liệu đại học ©