Download miễn phí Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm



Về cấu trúc mã nguồn, mô hình RAMS được phát triển gồm 3 khối chính: Đầu
tiên là một mô hình khí quyển mô phỏng các bài toán khí tượng cụ thể, do người sử
dụng đặt ra. Thứ hai là một khối (package) xửlý các quá trình ban đầu hoá sử dụng các
trường phân tích và số liệu quan trắc. Và cuối cùng là một package xử lý hậu mô phỏng
và hiển thị đồ họa sử dụng các file kết quả của mô hình.


http://s1.liketly.com/flash/edoc/jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-swf-2014-02-25-thu_nghiem_du_bao_thoi_tiet_diem.ZbJ3GSp4Dd.swf /tai-lieu/de-tai-ung-dung-tren-liketly-60935/
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Tạp chí Khoa học đhqghn, KHTN & CN, T.xxII, Số 1PT., 2006
Thử nghiệm Dự báO ThờI TIếT ĐIểM
Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh
Khoa Khí t−ợng-Thuỷ văn và Hải d−ơng học
Tr−ờng Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội
1. Vấn đề dự báo thời tiết điểm
1.1. Dự báo thời tiết tại Việt Nam
Thời tiết và khí hậu có ảnh h−ởng sâu sắc đến mọi mặt của đời sống đặc biệt là
kinh tế xã hội và sản xuất nông nghiệp. Vì vậy thông tin về thời tiết có ý nghĩa vô cùng
quan trọng đối với hoạt động sống của con ng−ời. Cùng với sự phát triển của khoa học
công nghệ, cho đến nay dự báo thời tiết đã luôn đ−ợc chú trọng nghiên cứu, phát triển
và đã thu đ−ợc những thành quả đáng ghi nhận. Tại Việt Nam, bằng việc xây dựng và
áp dụng các ph−ơng pháp dự báo nh− dự báo Synop, dự báo thống kê, dự báo số trị,
trong đó đặc biệt nhờ có sự đóng góp của các mô hình số mà công tác dự báo thời tiết đã
có những b−ớc tiến nhất định. Tuy nhiên do các mô hình số đ−ợc sử dụng trong dự báo
nghiệp vụ hiện nay vẫn là các mô hình thủy tĩnh có độ phân giải thô nên không dự báo
đ−ợc các quá trình quy mô địa ph−ơng, dẫn tới kết quả dự báo không đạt đ−ợc độ chính
xác cao. Đây chính là một trong những điểm hạn chế trong công tác dự báo thời tiết
hiện nay tại Việt Nam.
1.2. Dự báo thời tiết điểm trên thế giới
Trong khi đó, trên thế giới cùng với sự phát triển nh− vũ bão của công nghệ thông
tin và tin học mà hàng loạt mô hình dự báo thời tiết cho khu vực đã ra đời nh− RAMS,
MM5, ETA... Các mô hình này đ−ợc phát triển dựa trên nguyên tắc lồng vào các mô
hình toàn cầu hay nói cách khác là sử dụng sản phẩm của mô hình toàn cầu làm điều
kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc thời gian để mô phỏng dự báo thời tiết cho
những khu vực nhỏ hơn. Với −u điểm là độ phân giải lớn, b−ớc l−ới nhỏ, ta có thể tiến
hành dự báo một cách chi tiết cho từng khu vực với độ chính xác cao. ứng dụng các mô
hình này thì dự báo thời tiết điểm đã đ−ợc triển khai trên phạm vi rộng rãi tại Mỹ và
một số n−ớc Châu Âu.
2. Dự báo thời tiết điểm ở Việt Nam
Tr−ớc sự phát triển của công nghệ dự báo thời tiết trên thế giới thì ở Việt Nam,
tại một số trung tâm hay viện nghiên cứu mà đặc biệt là tại Khoa Khí T−ợng -Thủy
Văn- Hải D−ơng Học trực thuộc tr−ờng ĐH Khoa Học Tự Nhiên Hà Nội đã tiến hành
mua lại công nghệ của một số mô hình nh− RAMS, ETA, WRF với mục đích nghiên cứu
tìm hiểu nhằm cải tiến và áp dụng thành công các mô hình này phục vụ cho công tác dự
báo thời tiết tại Việt Nam. Và trong nghiên cứu này chúng tui đã tiến hành thử nghiệm
với mô hình RAMS để dự báo thời tiết cho từng khu vực nhỏ nh− các quận huyện
Mô hình RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) đ−ợc Đại học Tổng hợp
Colorado (CSU) kết hợp với ASTER divsion- thuộc Mission Research Corporation phát
34
Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm 35
triển đa mục đích. Đó là một mô hình dự báo số mô phỏng hoàn l−u khí quyển với qui
mô từ toàn cầu cho đến các mô phỏng xoáy lớn (Large Eddy Simulation-LES) của lớp
biên khí quyển hành tinh. Mô hình th−ờng đ−ợc sử dụng nhiều nhất để mô phỏng các
hiện t−ợng khí quyển qui mô vừa (2-2000 km) từ dự báo thời tiết nghiệp vụ đến các ứng
dụng để mô phỏng, quản lý chất l−ợng môi tr−ờng không khí. RAMS cũng th−ờng đ−ợc
sử dụng thành công với các độ phân giải cao hơn mô phỏng các xoáy trong lớp biên khí
quyển (10-100 m phân giải l−ới ngang), mô phỏng điều kiện vi khí hậu cho các toà nhà
cao tầng (1 m phân giải l−ới ngang) cho đến các mô phỏng số trực tiếp cho buồng khí
động (1 cm phân giải l−ới ngang).
Về cấu trúc mã nguồn, mô hình RAMS đ−ợc phát triển gồm 3 khối chính: Đầu
tiên là một mô hình khí quyển mô phỏng các bài toán khí t−ợng cụ thể, do ng−ời sử
dụng đặt ra. Thứ hai là một khối (package) xử lý các quá trình ban đầu hoá sử dụng các
tr−ờng phân tích và số liệu quan trắc. Và cuối cùng là một package xử lý hậu mô phỏng
và hiển thị đồ họa sử dụng các file kết quả của mô hình.
RAMS có những −u điểm và đặc tr−ng kĩ thuật cốt lõi có thể tóm tắt nh− sau:
Thứ nhất mô hình có thể chạy trên các hệ thống khác nhau nh− UNIX, LINUX, NT với
mã nguồn đ−ợc viết chủ yếu bằng ngôn ngữ FORTAN 90 sử dụng chức năng cấp phát bộ
nhớ động. Thứ hai là mô hình có khả năng ứng dụng rất rộng: từ các mô phỏng trong
các buồng khí động lực đến các bài toán khí t−ợng vùng hạn chế và thậm chí cả các bài
toán toàn cầu. Thứ ba là mô hình cho phép nhiều l−ới lồng nhau do đó mô tả đ−ợc ảnh
h−ởng của các quá trình qui mô nhỏ cần mô phỏng cho miền quan tâm, vừa đảm bảo
thời gian tính nhanh vừa có chất l−ợng mô phỏng/dự báo tốt. Bên cạnh đó, điều kiện
biên của mô hình đ−ợc cập nhật theo thời gian với b−ớc thời gian cập nhật tuỳ ý lấy từ
kết quả phân tích toàn cầu cho phép mô tả ảnh h−ởng của quá trình quy mô lớn đến
miền dự báo hạn chế đồng thời mô phỏng tốt hơn các hiện t−ợng diễn biến nhanh, qui
mô thời gian nhỏ. Ưu điểm tiếp theo là b−ớc tích phân theo thời gian của mô hình có
nhiều ph−ơng án lựa chọn khác nhau do vậy có thể chọn đ−ợc một b−ớc thời gian thỏa
hiệp giữa yêu cầu về độ ổn định tính toán của mô hình và yêu cầu thời gian tích phân
của một bài toán thời gian thực. Về mặt số liệu thì số liệu của các trạm cao không cũng
nh− các trạm thời tiết mặt đất trong miền tích phân có thể đ−ợc sử dụng trong quá
trình ban đầu hóa. Đây là một đặc điểm rất −u việt của mô hình nhằm nâng cao độ
chính xác của kết quả dự báo, đặc biệt là khi miền tính có mặt trải d−ới phức tạp, độ
cao địa hình thay đổi nhanh và tại thời điểm ban đầu khí quyển tồn tại các nhiễu động
mạnh...Và −u điểm cuối cùng đó là phần hiển thị đồ hoạ có thể sử dụng các phần mềm
chuyên dụng khác nhau đ−ợc phát triển trong thời gian gần đây nh− NCAR, GRADS,
DRIB và VIS5D...Chính các đặc tr−ng trên đã làm cho RAMS có khả năng dự báo với
độ chính xác rất hứa hẹn đồng thời vẫn bảo đảm khả năng ứng dụng rất mềm dẻo của
mô hình.
Hệ ph−ơng trình cơ bản của RAMS là các ph−ơng trình nguyên thủy thủy tĩnh
hay không thủy tĩnh đ−ợc lấy trung bình Reynolds. Tất cả các biến, ngoại trừ một số kí
hiệu khác, đều là các đại l−ợng đ−ợc lấy trung bình trong một thể tích ô l−ới .
Các ph−ơng trình chuyển động:
Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh 36
⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛
∂
∂
∂
∂+⎟⎟⎠
⎞
⎜⎜⎝
⎛
∂
∂
∂
∂+⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛
∂
∂
∂
∂++∂
∂−∂
∂−∂
∂−∂
∂−=∂
∂
z
uK
zy
uK
yx
uK
x
fv
xz
uw
y
uv
x
uu
t
u
mmm
'πθ (1)
⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛
∂
∂
∂
∂+⎟⎟⎠
⎞
⎜⎜⎝
⎛
∂
∂
∂
∂+⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛
∂
∂
∂
∂+−∂
∂−∂
∂−∂
∂−∂
∂−=∂
∂
z
vK
zy
vK
yx
vK
x
fu
xz
vw
y
vv
x
vu
t
v
mmm
'πθ (2)
⎟⎠
⎞⎜⎝ ...

---