ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
------------------------------------------------------------

NGUYỄN VĂN HỒNG

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN
CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG
HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Hà Nội, năm 2013


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
------------------------------------------------------------

NGUYỄN VĂN HỒNG

THỬ NGHIỆM DỰ BÁO TẦM NHÌN
CHO CÁC SÂN BAY THUỘC CỤM CẢNG
HÀNG KHÔNG MIỀN BẮC BẰNG MÔ HÌNH WRF

Chuyên ngành

: Khí tƣợng và Khí hậu học

Mã số


2.2. Cấu trúc chương trình WRF ...................................................................................... 26
2.3. Các bước chạy mô hình ............................................................................................. 28
2.4. Cấu hình miền tính, số liệu ........................................................................................ 29
2.5. Số liệu METAR ........................................................................................................ 32
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ PHÂN TÍCH ................................................... 34
3.1. Kết quả dự báo cho sân bay Nội Bài .......................................................................... 34
3.1.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ........................................................ 34
3.1.1.1. Đợt 1: ngày 17/12/2010 ....................................................................................... 35
3.1.1.2. Đợt 2: Ngày 19/12/2010 ...................................................................................... 37
3.1.1.3. Đợt 3: Ngày 05/12/2011 ...................................................................................... 39
3.1.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương sân bay Nội Bài ................ 41
3.2. Kết quả dự báo cho sân bay Cát Bi ............................................................................ 44
3.2.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ........................................................... 44
3.2.1.1. Đợt 1: Ngày 05/12/2011 ...................................................................................... 44
3.2.1.2. Đợt 2: Ngày 28/01/2012 ...................................................................................... 46
3.2.1.3. Đợt 3: Ngày 29/01/2012 ...................................................................................... 48
3.2.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương cho sân bay Cát Bi ........... 51
3.3 Kết quả dự báo cho sân bay Vinh ............................................................................... 53
3.3.1. Kết quả dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ............................................................. 53
3.3.1.1 Đợt 1: Ngày 15/12/2011 ....................................................................................... 53
3.3.1.2 Đợt 2: Ngày 30/12/2011 ....................................................................................... 56
3.3.1.3 Đợt 3: Ngày 29/01/2012 ....................................................................................... 57
3.3.2. Kết quả dự báo trường nhiệt độ và nhiệt độ điểm sương cho sân bay Vinh.............. 60
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................................................ 63
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 66
PHỤ LỤC ....................................................................................................................... 72


DANH MỤC BẢNG BIỂU


Bi, Vinh
Bảng 3.1

Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay

42

Nội Bài
Bảng 3.2

Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay

52

Cát Bi
Bảng 3.3

Tóm tắt kết quả dự báo tầm nhìn đối với sân bay
Vinh

62


DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

Số hiệu

Tên hình vẽ

Trang


Miền tính cho sân bay Nội Bài

29

Hình 2.3

Miền tính cho sân bay Cát Bi

30

Hình 2.4

Miền tính cho sân bay Vinh

31

Hình 3.1

Bản đồ hình thế Synop lúc 00Z ngày 18/12/2010

36

Hình 3.2

Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 18/12/2010

36

Hình 3.3


39

Hình 3.8

Giản đồ cao không T-Skew lúc 00Z ngày 06/12/2011

39

Hình 3.9

Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Nội Bài ngày

40

05/12/2011 với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km,
09km, 03km và 01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z.
Hình 3.10

Kết quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương các

44


ngày 17/12/2010, 19/12/2010 và ngày 05/12/2011 cho sân
bay Nội Bài
Hình 3.11

Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 06/12/2011


Hình 3.16

Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Cát Bi ngày 29/01/2012

50

với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z
Hình 3.17

Kết quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương ngày

53

05/12/2011, 28/01/2012 và ngày 29/01/2012 cho sân bay
Cát Bi
Hình 3.18

Bản đồ Synop lúc 00Z ngày 16/12/2011

55

Hình 3.19

Đồ thị dự báo tầm nhìn cho sân bay Vinh ngày 15/12/2011

55

với hạn dự báo 24h cho 4 miền tính 27km, 09km, 03km và
01km. Thời điểm bắt đầu dự báo 18Z

Kết quả quả dự báo trường nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương
các ngày 05/12/2011, 28/01/2012 và ngày 29/01/2012

63


H-PL1

Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 18/12/2010

73

H-PL2

Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 20/12/2010

73

H-PL3

Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 16/12/2011

73

H-PL4

Bản đồ dự báo khí áp mực biển lúc 00Z ngày 06/12/2011

73



HIRLAM (High Resolution Limited Area Model): Mô hình khu vực hạn chế có độ phân giải
cao.
HRM (High Resolution regional Model): Mô hình khu vực có độ phân giải cao.

INM (Instituto Nacional de Meteorología): Viện khí tượng quốc gia Tây Ban Nha.
LM (Local Model): Mô hình dự báo địa phương.

MM5 (Mesoscale Model version 5): Mô hình quy mô vừa phiên bản thứ 5.
MOS (Model Output Statistics): Thống kê sau mô hình.
METAR (Meteorological Aerodrome Report): Bản tin báo cáo thời tiết tại sân bay 30
phút hoặc 1 tiếng/lần.
NWP (Numerical Weather Prediction): Dự báo thời tiết bằng phương pháp số trị.
NCAR (National Center for Atmospheric Research): Trung tâm nghiên cứu khí quyển Hoa
Kỳ.

NCEP (National Centers for Environmental Prediction): Trung tâm dự báo môi trường
quốc gia Hoa Kỳ.
NCL: (NCAR Command Language): Ngôn ngữ lập trình bằng dòng lệnh của NCAR.


NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration): Cơ quan khí quyển và
đại dương Hoa Kỳ.
RUC (Rapid Update Cycle): Dự báo tầm nhìn bằng phương pháp RUC.
RAMS (Regional Atmospheric Modeling System): Hệ thống mô hình khí quyển khu
vực.
WRF (Weather Research and Forecast): Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết.


PHẦN MỞ ĐẦU


cao, nhiệt độ điểm sương, v.v.. để phục vụ cho các chuyến bay an toàn, hiệu quả kinh
tế cao nhất.
Tầm nhìn ngang khí tượng, tầm nhìn đường cất hạ cánh là vô cùng quan trọng đối
với an toàn hàng không cũng như hiệu quả kinh tế. Phụ thuộc vào hệ thống trang thiết
bị dẫn đường của từng sân bay, mỗi sân bay có các ngưỡng giá trị tầm nhìn ngang khí
tượng, tầm nhìn đường cất hạ cánh khai thác tối thiểu khác nhau. Nếu tầm nhìn dưới
giá trị khai thác tối thiểu, các chuyến bay phải hoãn việc cất cánh, hoặc phải bay chờ
trong khoảng thời gian nhất định đợi tầm nhìn đạt hoặc vượt ngưỡng khai thác tối
thiểu để hạ cánh, hoặc quyết định đi sân bay dự bị. Do đó, việc dự báo tầm nhìn đường
cất hạ cánh, tầm nhìn ngang khí tượng luôn được chú trọng. Yêu cầu đặt ra đối với các
dự báo khí tượng Hàng không là dự báo chính xác giá trị tầm nhìn, diễn biến tầm nhìn
là vô cùng cấp thiết, từ đó cung cấp nhanh chóng, kịp thời cho tổ bay, cho các nhà lập
kế hoạch bay, nhà khai thác, góp phần đảm bảo an toàn cho các chuyến bay, nâng cao
hiệu quả kinh tế.
Cụm cảng Hàng không Miền Bắc gồm 6 sân bay: Điện Biên, Nà Sản (đang ngừng
hoạt động bay), Nội Bài, Cát Bi, Vinh, Đồng Hới. Các tháng cuối mùa đông, khi khối
không khí lạnh lục địa di chuyển lệch đông ra biển rồi ảnh hưởng đến thời tiết nước ta,
các tỉnh Miền Bắc nói chung trong đó sân bay Nội Bài, Cát Bi và Vinh nói riêng
thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi mù, sương mù, mưa phùn nên ảnh hưởng không nhỏ
đến hoạt động bay. Theo báo Dân Trí có địa chỉ www.dantri.com.vn, ngày 05/03/2012
có ít nhất 26 chuyến bay quốc tế và nội địa không thể cất và hạ cánh được tại sân bay
quốc tế Nội Bài do sương mù dày đặc làm giảm tầm nhìn. Theo số liệu của phòng điều
hành bay - trung tâm Hiệp đồng Điều hành bay - Tổng công ty Quản lý bay Việt Nam,
sương mù dày đặc ngày 15/02/2012 tại sân bay Quốc tế Nội Bài làm 6 chuyến bay
không hạ cánh được phải đi sân bay dự bị, trong đó rất nhiều chuyến bay chịu ảnh
hưởng khác như: đổi lịch bay, giờ bay, đổi sân bay đến không được thống kê.
Ở Việt Nam, trong thời gian vừa qua đã có nhiều cố gắng để áp dụng các mô hình
số trị hiện đại phục vụ dự báo thời tiết nói chung và các hiện tượng cực đoan nói riêng
như hạn hán, mưa lớn, bão, áp thấp nhiệt đới,... Tuy mới được bắt đầu, nhưng việc ứng

không. Để giảm những thiệt hại do chúng gây ra, nhiều nhà khoa học, dự báo viên khí
tượng trong nước cũng như trên thế giới đã và đang nghiên cứu, áp dụng nhiều phương
pháp khác nhau để từ đó dự báo chính xác sự xuất hiện cũng như diễn biến của các
hiện tượng mù, sương mù, mây thấp, mưa nhỏ, mưa phùn, giá trị tầm nhìn do các yếu
tố thời tiết trên gây ra. Trong chương này, bên cạnh những thông tin trong và ngoài
nước về nghiên cứu, dự báo mù, sương mù, mây thấp, tầm nhìn, và tránh những nhầm
lẫn về các hiện tượng trên, luận văn đề cập đến một số khái niệm sau:
1.1. Những khái niệm và định nghĩa
Kết quả ngưng kết và thăng hoa hơi nước trong khí quyển tạo thành những giọt
nước nhỏ li ti hoặc những tinh thể băng có kích thước vô cùng bé (đường kính từ
5×10-4 - 5×10-2mm) bay lơ lửng trong lớp không khí ngay sát mặt đất, hàm lượng nước
gây giảm tầm nhìn ngang dưới 1km gọi là sương mù, và trên 1km nhưng dưới 10km
gọi là mù, nếu chân của lớp sương mù cao hơn quan trắc viên khoảng 15m trở lên
được gọi là mây [5].
Theo tài liệu hướng dẫn mã hoá bản tin dự báo và quan trắc các yếu tố khí tượng
trong ngành Hàng không [31], mù là sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các
phần tử ẩm trong khí quyển làm giảm tầm nhìn từ 1000 - 5000m và độ ẩm tương đối
lớn hơn 95%; khi sự ngưng kết của các hạt nước siêu nhỏ hoặc các phần tử ẩm làm
giảm tầm nhìn ngang dưới 1km thì gọi là sương mù. Mưa phùn là các hạt nước đồng
nhất có kích thước nhỏ hơn 0.5mm, các hạt nước được hình thành từ mây thấp hoặc từ
mưa không tới mặt đất. Thông thường, mưa phùn cường độ mạnh do ảnh hưởng của
mây thấp, phụ thuộc vào cường độ kết tủa và số hạt nước. Mưa phùn mạnh có thể đạt
>1mm/giờ. Vì vậy, khái niệm mù trong luận văn này được áp dụng theo quy định báo
cáo thời tiết trong ngành hàng Không.


1.2. Tổng quan về dự báo sương mù, mây thấp và tầm nhìn
1.2.1 Kinh nghiệm dự báo trên thế giới
Do những ảnh hưởng to lớn do thời tiết gây ra nên các bản tin dự báo thời tiết
ngày càng được xã hội chú trọng đặc biệt là chất lượng bản tin dự báo thời gian xuất

Khí tƣợng Anh bằng mô hình SSFM (Site-Specific Forecast Model)
(Nguồn: Golding, 2005)
Hình 1.1 là kết quả dự báo tầm nhìn, sương mù và mây thấp ngày 20/03/2000
bằng mô hình 1D của cơ quan khí tượng Anh. Các yếu tố khí tượng theo quy mô thẳng
đứng được mô hình 1D xử lý. Trên đồ thị, trục tung chỉ độ cao được tính bằng feet (1
feet = 0,305 m), trục hoành chỉ thời gian và giá trị tầm nhìn dự báo được tính bằng km
thể hiện bởi dải màu nằm song song với trục thời gian. Mô hình 1D đã cho kết quả dự
báo tầm nhìn và mây thấp làm suy giảm tầm nhìn rõ rệt.
Trong báo cáo của Petersen và Neulsen (2005) [30], viện khí tượng Đan Mạch,
mô hình khu vực hạn chế phân giải cao HIRLAM (High Resolution Limited Area Model)
đã được áp dụng để dự báo tầm nhìn tại độ cao 2m từ tháng 02/2001 đến 10/2003, kết
quả dự báo được kiểm kiểm chứng lại bằng số liệu quan trắc của 30 trạm Synop của
Đan Mạch.
Theo Petersen và Neulsen, giá trị tầm nhìn phụ thuộc vào thành phần của Sol khí,
lượng nước trong mây và thành phần giáng thủy. Tuy nhiên, mô hình dự báo HIRLAM
không tính toán được sự ảnh hưởng của các thành phần sol khí, do đó tính toán tầm
nhìn chỉ phụ thuộc vào kích thước các hạt nước trong mây. Lượng nước trong mây
(Cw) được tính từ mô hình HIRLAM cho các mực. Giá trị lượng nước trong mây (Cw)


tại bề mặt bằng 0, giá trị lượng nước trong mây thấp nhất của mô hình tại độ cao 2m,
do đó sương mù được dự báo tại độ cao 2m.

B

A

Hình 1.2 Kết quả dự báo tầm nhìn hạn 6h bằng mô hình HIRLAM
và số liệu tầm nhìn quan trắc lúc 6Z ngày 19/2/2003
(Nguồn: Petersen and Nielsen, 2005)

phương pháp thống kê cũng được áp dụng. Theo kinh nghiệm dự báo của Viện khí
tượng Phần Lan (FMI: Finnish Meteorological Institute), nếu nhiệt độ bề mặt trừ nhiệt
độ tại 2m lớn hơn 0,3ºC và tốc độ gió tại độ cao 10m nhỏ hơn 5m/s thì sương mù hình
thành. Bên cạnh đó, mô hình số ECMWF (European Centre for Medium-Range
Weather Forecasts) và HIRLAM cũng được FMI áp dụng để dự báo sương mù tuy
nhiên độ chính xác của dự báo vẫn chưa cao [27].
Trong báo cáo của Zhou và cộng sự tại hội nghị quốc tế lần thứ 5 về sương mù và
tầm nhìn tại Đức từ ngày 25 - 30/06/2010 [36], trung tâm dự báo môi trường quốc gia
Hoa Kỳ NCEP (National Centers for Environmental Prediction) đã thực hiện dự báo
sương mù và tầm nhìn dựa trên mô hình số trị cho khu vực Bắc Mỹ, kết quả còn nhiều
hạn chế nên trong các tài liệu hướng dẫn của NCEP đã không nói chi tiết. Tuy nhiên,
giá trị tầm nhìn được dự báo dựa trên các biến đầu ra của mô hình (phương pháp
MOS). Cũng theo báo cáo này, trong dự án B08RDP Trung tâm dự báo môi trường
quốc gia Hoa kỳ (NCEP) đã dự báo thành công phục vụ Olyimpic Bắc Kinh 2008 cho
khu vực Trung Quốc với độ phân giải 15km. Hiện nay, NCEP đã áp dụng và thử
nghiệm dự báo cho toàn bộ khu vực bắc Mỹ với độ phân giải 32km.
Để nghiên cứu năng lực dự báo sương mù và tầm nhìn của mô hình WRF
(Weather Research and Forecasting Model), Han Bang và cộng sự (2008) thuộc Trung
tâm nghiên cứu môi trường toàn cầu - Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia Hàn


Quốc (2008) đã thử nghiệm dự báo sương mù và tầm nhìn cho các sân bay quốc tế và
nội địa của Hàn Quốc [20]. Kết quả được đánh giá với bộ số liệu quan trắc giai đoạn
2003 - 2006. Mô hình WRF phiên bản 2.1.2 được sử dụng với điều kiện biên và điều
kiện ban đầu từ mô hình toàn cầu (GDAS: Global Data Assimilation System) độ phân
giải 1º x 1º của NCEP, sử dụng kỹ thuật lồng 3 lưới 54km - 18km - 6km, với 40 mực
độ cao, mực cao nhất là 50mb. Số liệu đầu ra từ lưới 6km dùng để dự báo sương mù và
tầm

nhìn

và tầm nhìn cho khu vực Bắc Bộ.


Theo Phan Văn Tân (1994) [5], công trình đầu tiên ở Việt Nam trong những thập
kỷ 60 do Đặng Trần Duy và cộng sự thực hiện. Trên cơ sở chuỗi số liệu từ 1960 - 1966
của trạm Cô Tô, tác giả đã xây dựng những đặc trưng thống kê về sự xuất hiện sương
mù, mù với các yếu tố như nhiệt độ, điểm sương, độ ẩm, hướng gió và tốc độ gió ....
Trong đề tài cấp nhà nước 52-02-02 (1981 - 1985), Kiều Thị Xin đã sử dụng chuỗi
số liệu 20 năm (1961 - 1981) của 3 trạm khí tượng ven biển Bắc Bộ để xác định các
đặc trưng thống kê để dự báo mù và sương mù. Qua công trình này, tác giả đã chỉ ra
thời gian sương mù ảnh hưởng nhiều nhất đối với khu vực là các tháng XII, I, II, III.
Trong đề tài cấp nhà nước 42A-05-02 (1986 - 1989), Trần Tân Tiến đã xây dựng
phương pháp dự báo sương mù bức xạ - bình lưu trên cơ sở phương trình nhập nhiệt và
vận chuyển nước và hơi nước. Sau khi áp dụng dự báo thử nghiệm cho sân bay Nội
Bài, theo tác giả thì có thể áp dụng vào dự báo nghiệp vụ. Cũng trong đề tài này, khi
nghiên cứu phương pháp dự báo sương mù cho một số sân bay chính, Phan Văn Tân
đã nhận được những kết quả tính toán thống kê về đặc điểm mù và sương mù, tầm
nhìn xa dưới 4km tại một số sân bay thuộc khu vực Bắc Bộ.
Trong luận án phó tiến sỹ (1994), Phan Văn Tân đã nghiên cứu “đặc điểm chế độ
và phương pháp thống kê vật lý dự báo sương mù khu vực biển và ven bờ khu vực
Vịnh Bắc Bộ” và đưa ra bộ chỉ tiêu, theo tác giả có thể ứng dụng vào trong nghiệp vụ
dự báo mù và sương mù.
Bên cạnh đó, với mục đích phục vụ giao thông hàng hải và các hoạt động thám
hiểm trên biển, số liệu dự báo tầm nhìn bằng mô hình GFS (Global Forecast System)
của NCEP với độ phân giải 0,5º, miền dự báo 8N - 24N, 91E - 130E, hạn dự báo 180
giờ

(7,5

ngày),

được dự báo dựa trên phương pháp thống kê sau mô hình (MOS). Cơ sở lý thuyết như
sau:
y là yếu tố dự báo, x1, x2 , .. xp là các nhân tố dự báo. Với sai số ε, thì y sẽ là
hàm của x1, x2 , .. xp
y = f(x1, x2 , .. xp) + ε

(1)

  f (x , x ,... x )
y
1
2
p

với

(2)

trong đó yếu tố x 1 , x 2 ,... x p là các biến được tính từ mô hình dự báo thời tiết
(NWP). Giả thiết dự báo từ mô hình là hoàn hảo, từ (1) và (2) có phương trình dự báo
cho nhân tố y:





 , x
 ,... x

y  f x

Trong tài liệu hướng dẫn về dự báo của cơ quan thời tiết không lực Hoa Kỳ (Air
Force Weather Agency) [26], chỉ số FSI được áp dụng như sau:
FSIA = 4T2m - 2(T850 + Td 2m) + W850

(6)

Từ chỉ số FSI, việc tính toán tầm nhìn thường được dựa trên một mối quan hệ
thống kê. Theo cơ quan khí tượng Hungarry, công thức tính được là:
Vis = -1.33 + 0.45×FSI

(7)

1.3.2 Phương pháp Steolinga và Warner (SW99)
Theo Steolinga và Warner (1999) [20], tầm nhìn được tính dựa trên kết quả dự
báo lượng nước trong mây (Cw), hạt băng trong mây (Ci), lượng mưa (rw), lượng
tuyết (sn)

Vis sw 99  

ln(0.02)


(km)

(8)

Trong đó: β=βcw +β rw +βci +βsn với:
Lượng nước trong mây

cw  144.7C


Trong đó: RH: độ ẩm tương đối (%)

(km)

(9)


1.3.4 Phương pháp dự báo FSL
Phương pháp FSL (Forecast System Laboratory) là phương pháp dự báo với
mục đích phục vụ cho hoạt động hàng không và được phát triển bởi NOAA. Giá trị
tầm nhìn bề mặt được tính dựa vào độ ẩm và độ hụt điểm sương.

Vis fsl  6000 

T2m  Td 2m
RH1.75

 1.609 (km)

(10)
Trong đó: T2m : Nhiệt độ tại 2m (0C) ; Td 2m: Nhiệt độ điểm sương tại 2m (0C)
RH: Độ ẩm tương đối (%)
1.3.5 Phương pháp kết hợp CVIS
Phương pháp CVIS là phương pháp kết hợp của 2 phương pháp SW99 và FSL.
Giá trị tầm nhìn là giá trị nhỏ nhất của 2 phương pháp trên.
Viscvis = min (SW99,FSL)×1.609 (km)

(11)


trị khu vực cho mục đích dự báo chuyển động của bão trên vùng biển Việt Nam” do
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHKHTN) chủ trì, Kiều Thị Xin (2002) làm chủ
nhiệm và Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Trung ương (DBKTTVTW) phối
hợp thực hiện [2]. Mô hình công nghệ cao HRM do đề tài này tiếp thu từ Tổng cục
Thời tiết CHLB Đức đã được phát triển, áp dụng ở Việt Nam và được sử dụng trong
nghiệp vụ dự báo thời tiết ở Trung tâm DBKTTVTW từ năm 2002.
Từ đó các mô hình số trị khu vực đã được nghiên cứu áp dụng nhằm dự báo thời
tiết, đặc biệt là dự báo các hiện tượng cực đoan như mưa lớn, bão, áp thấp nhiệt đới…
Mô hình khu vực hạn chế RAMS (Regional Area Model System) đã được nghiên cứu
và đang được thử nghiệm trong dự báo thực tế tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
(ĐHKHTN), v.v.. Nói như vậy, tùy theo mục đích khác nhau mà việc nghiên cứu, lựa
chọn, cải tiến trong các mô hình cũng khác nhau. Và như đã đề cập trong chương 1,
với mục tiêu thử nghiệm dự báo tầm nhìn cho 3 sân bay Nội Bài, Cát Bi, Vinh, luận
văn đã nghiên cứu và sử dụng mô hình WRF. Dưới đây là những nét chính sơ lược về
lịch sử phát triển, các lựa chọn vật lý, miền tính, v.v.. của mô hình được sử dụng cho
mục tiêu của bài toán.
2.1 Giới thiệu mô hình dự báo thời tiết WRF
Mô hình WRF (Weather Reseach and Forecast) là một trong những mô hình khí
tượng tân tiến và đang được các nhà nghiên cứu, nhà khoa học ở Việt Nam và trên thế


giới sử dụng phổ biến hiện nay. Mô hình được phát triển dựa trên nền của mô hình
MM5 (Mesoscale Model version 5) với sự cộng tác của nhiều cơ quan tổ chức lớn trên
thế giới như: 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,...