Đề tài Mô hình ETA và tính toán các chỉ số dông theo mô hình ETA

Mô hình khu vực hạn chế ETA do Trường đại học Belgrade và viện Khí tượng Thuỷ văn Federal-Belgrade cùng với Trung tâm Khí tượng Quốc gia Mỹ xây dựng, nó được áp dụng cho đối tượng đặc biệt là khu vực có địa hình núi. Mô hình liên tục được thay đổi thông qua các hội thảo hàng năm của các chuyên gia về mô hình trên thế giới đang sử dụng ETA. Mô hình ETA hiện nay được NCEP cải tiến trở thành một trong các mô hình số trị chạy nghiệp vụ dự báo ngắn hạn tại Mỹ. Trên thế giới có nhiều nước sử dụng như Nam Tư, Hy Lạp, Rumani, Nam Phi, Ấn Độ, Italy, các nước Nam Mỹ. Phiên bản mới nhất của mô hình ETA không thủy tĩnh được hoàn thiện và sử dụng tại Đại học Tổng hợp Hy Lạp đứng đầu là giáo s G.Kaloss.

doc28 trang | Chia sẻ: maiphuongdc | Ngày: 20/01/2014 | Lượt xem: 915 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Đề tài Mô hình ETA và tính toán các chỉ số dông theo mô hình ETA, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
chế quy mô vừa) cơ chế thúc đẩy này có thể chính là chuyển động đối lưu. Trong giai đoạn này có sự tập trung mưa hay băng (hoặc cả hai) trong dòng thăng phía trên mực băng kết. Nhiễu rada đầu tiên xuất hiện gần mực băng kết. ít khi thấy chớp trong giai đoạn này. 2. Giai đoạn trưởng thành - đặc trưng bởi sự phát triển của cả hai dòng thăng và dòng giáng ít nhất là trong phần dưới của ổ dông. Giai đoạn này bắt đầu khi mưa bắt đầu rơi từ chân mây. Dòng thăng có thể phát triển tiếp và đạt cường độ cực đại ở phần trên mây với tốc độ vượt quá 25m/s. Vượt quá mực cân bằng dòng thăng phân kỳ và toả ra trong phần mây hình đe. Tuỳ thuộc vào cường độ dòng thăng đỉnh mây do chuyển động quán tính có thể xuất hiện vượt quá đỉnh mây hình đe. Mưa được xác định bởi cỡ của hạt nước hay hạt băng, chúng có thể lớn lên và nhiều đến mức dòng thăng không giữ được chúng lơ lửng trong mây. Tuy nhiên, mưa không thể hình thành trong dòng thăng và rơi xuống đất mà là trong dòng giáng. Dòng giáng cùng với mưa xảy ra theo hai hướng: ma sát do các hạt mưa và lạnh đi của không khí chưa bão hoà do bốc hơi các hạt mây và hạt mưa. Dòng thăng và dòng giáng đạt cường độ cực đại chớp thường có tần suất lớn nhất trong suốt ổ dông, mưa mạnh nhất, cường độ nhiễu rada cực đại và đỉnh mây ở cao nhất. 3. Giai đoạn tan rã - giai đoạn trưởng thành của dông thường không kéo dài vì môi trường của loại dông này không có khả năng duy trì dòng thăng của dông hay phát triển nhanh một dòng thăng mới. Dòng giáng đi ra ở mực dưới mở rộng và cắt chân dòng thăng, cắt nguồn không khí nóng ẩm. Điều đó là do dông không di chuyển kịp front gió giật của nó và giữ không khí lớp biên nóng ẩm mà không có nguồn cung cấp ẩm và lực nổi, dòng thăng không thể duy trì và nhanh chóng giảm yếu. Mưa trong dông giảm, mặc dù mưa vẫn còn duy trì dòng giáng yếu dần. Sau đó, giai đoạn tan rã của dông được thống trị bởi dòng giáng. Các hạt mưa còn sót lại có thể bổ sung thêm những phần tử mây trong dòng giáng. Sau khi mưa tạnh phần mây hình đe còn giữ lại dấu vết của ổ mây dông sau đó cũng mất đi do quá trình thăng hoa. 1.4. Những điều kiện hình thành và phát triển của mây dông. Một vài điều kiện cho sự phát triển của mây dông: – Hội tụ của không khí mực thấp. – Các đới gió thổi vào địa hình. – Sự phân kỳ khối lượng trên cao. – Độ đứt gió theo chiều thẳng đứng cũng là một nhân tố động lực quan trọng giúp cho sự phát triển mạnh mẽ của khối mây dông. Khi độ đứt theo chiều thẳng đứng không lớn thì mây dông thường không phát triển mạnh hoặc không thể thành các dông đa ổ có sắp xếp hoặc dông mạnh siêu ổ. Những điều kiện phù hợp tạo thành độ bất ổn định lớn trong khí quyển thuận lợi cho sự hình thành và phát triển của mây dông thường là tổ hợp phức tạp của nhiều nhân tố cùng tác động. Nếu tách biệt riêng ra từng nhân tố thì có thể xếp chúng thành hai loại: những nhân tố nhiệt lực và những nhân tố động lực. Tuy nhiên, chúng ta phải nhấn mạnh rằng, các nhân tố đó không khi nào tác động một cách độc lập và không phải lúc nào ta cũng có thể dễ dàng xếp chúng vào loại nhân tố nhiệt lực hay nhân tố động lực. 1.4.1. Những điều kiện nhiệt lực. Trong khí quyển, nhiệt và ẩm là hai đại lượng vật lý có quan hệ mật thiết với nhau: nhiệt càng cao thì khả năng tàng trữ hơi nước trong không khí càng lớn, ngược lại không khí càng giàu hơi ẩm thì lượng nhiệt tiềm ẩn trong nó (tiềm nhiệt) càng nhiều. Tiềm nhiệt này sẽ được giải phóng khi hơi nước chuyển pha sang thể lỏng hay từ thể lỏng sang thể rắn và ngược lại. Vì vậy, khi xem xét các điều kiện nhiệt lực của khí quyển thì cả nhiệt và ẩm đều phải được xem xét đồng thời trong mối quan hệ hữu cơ với nhau vì tiềm nhiệt của nước lớn hơn nhiều so với hiển nhiệt nên không khí ẩm tàng trữ một nguồn năng lượng nhiều hơn hẳn không khí khô. Nói khác đi, ẩm bao giờ cũng có vai trò đặc biệt quan trọng trong các vấn đề nhiệt lực khí quyển. Những điều kiện nhiệt lực thuận lợi cho sự hình thành và phát triển của mây dông: – Lớp ẩm dày trong không khí sát mặt đất: trong lớp khí quyển sát mặt đất có một lượng hơi nước cần thiết, đủ để cho độ cao mực ngưng kết (LCL) và mực đối lưu tự do (LFC) tương đối thấp. Có như vậy thì thế năng ngăn cản đối lưu (CIN) mới không lớn. Trong điều kiện nước ta, độ cao thích hợp của LCL khoảng 300 á 600 m, của LFC khoảng 1000 á 1800 m, trên bề mặt lúc 7h sáng Td ³ 200C, e ³ 15g/kg. – Lớp ẩm phải có bề dày cần thiết, đảm bảo một trữ lượng hơi nước với tiềm nhiệt đủ lớn cho quá trình phát triển của mây dông. Thông thường, bề dày lớp ẩm cần thiết là 500 á 1000 m hoặc tốt hơn là 1000 á 1500 m. Khi mây dông hình thành và phát triển, lớp ẩm tầng thấp dày sẽ bảo đảm cho dòng siết cuốn hút không khí nóng ẩm vào đám mây dông được mạnh mẽ và liên tục. Như vậy, dòng thăng trong mây dông mới được nuôi dưỡng để phát triển không ngừng và duy trì bền vững. Nói cách khác, tiềm nhiệt của lớp ẩm tầng thấp này chính là nguồn năng lượng chủ yếu để khối mây dông có thể hình thành. Cần nhớ rằng, lớp ẩm chủ yếu phải nằm trong khí quyển tầng thấp. Nếu các lớp khí quyển cao hơn mà ẩm hơn khí quyển tầng thấp thì đối lưu ban đầu dù có thể được hình thành vì một nguyên nhân nào đó rồi cũng sẽ không thể duy trì và phát triển được. Bởi vì như chúng ta đã biết, không khí ẩm thăng lên đoạn nhiệt, nhiệt độ của nó sẽ giảm ít hơn so với không khí khô gd < gw. – Lớp ổn định ngăn chặn nằm trên lớp ẩm mực thấp có tác dụng tạo sự ổn định ban đầu, ngăn cản sự phát tán của hơi nước lên các lớp trên cao. Đó là lớp khí quyển có tầng kết ổn định ẩm. Nếu lớp ngăn chặn yếu dễ bị phá vỡ thì hơi ẩm chưa tích luỹ được đủ đã bị phá tan dần lên các tầng cao. – Tầng kết của khí quyển phải đảm bảo độ bất ổn định ẩm gd < g < gw tồn tại một lớp dày, từ bên trên mực LFC, để cho giá trị của thế năng gây đối lưu CAPE luôn dương và đủ lớn, thúc đẩy dòng thăng phát triển tới độ cao lớn. 1.4.2. Những điều kiện động lực. Những nguyên nhân động lực được tạo ra do kết quả chuyển động của không khí. Các nguyên nhân động lực tác động đến quá trình hình thành và phát triển của mây dông thông qua ảnh hưởng của nó tới chuyển động thăng giáng trong đám mây dông và tới việc làm thay đổi điều kiện nhiệt ẩm liên quan đến hoạt động của dông. 1.5. Sử dụng chỉ số bất ổn định của khí quyển để dự báo dông. Khả năng đối lưu của môi trường có thể được biểu diễn bằng số đơn trị được gọi là chỉ số bất ổn định. Chỉ tiêu bất ổn định của khí quyển có thể được dùng để dự báo dông. Một số chỉ số dự báo dông được xác định bằng cách dùng tổ hợp các đại trưng T, Td, q, qe , qw , r , v.v... tại các mực áp suất khác nhau. Xây dựng các chỉ số và tổ hợp các chỉ số để dự báo dông mang lại kết quả dự báo cao, các chỉ số có thể tính toán từ kết quả của các mô hình dự báo thời tiết như ETA… Sau đây chúng ta bàn về 3 chỉ số để dự báo dông đó là: chỉ số TT , chỉ số KI , chỉ số Boyd. 1.5.1 Chi số Boyd Công thức toán học của chỉ số Boyd: Boyd = 0.1(Z700 –Z1000)- T700-200 Trong đó: Z700 là độ cao địa thế vị ở mực 700 mb Z100 là độ cao địa thế vị ở mực 1000 mb T700 là nhiệt độ tại mục 700 Chỉ số Boyd mô tả profile nhiệt độ thẳng đứng giữa mực 1000 và mực 700mb 1.5.2. Chỉ số KI: Công thức toán học của chỉ số KI: KI = (T850-T500)+Td850-(T700 –Td700) Trong đó: T850 là nhiệt độ tại mực 850 mb T500 là nhiệt độ tại mực 500 mb T700 là nhiệt độ tại mực 700 mb Td850 là nhiệt độ điểm xương tại mực 850 mb Td700 là nhiệt độ điểm xương tại mực 700 mb 1.5.3. Chỉ số TT: Công thức toán học của chỉ số TT: TT = T850 –T500+Td850-T500 Trong đó: T850 là nhiệt độ tại mực 850 mb T500 là nhiệt độ tại mực 500 mb Td850 là nhiệt độ điểm xương tại mực 850 mb CHƯƠNG II. mô hình eta và tính toán các chỉ số dông theo mô hình eta Mô hình khu vực hạn chế ETA do Trường đại học Belgrade và viện Khí tượng Thuỷ văn Federal-Belgrade cùng với Trung tâm Khí tượng Quốc gia Mỹ xây dựng, nó được áp dụng cho đối tượng đặc biệt là khu vực có địa hình núi. Mô hình liên tục được thay đổi thông qua các hội thảo hàng năm của các chuyên gia về mô hình trên thế giới đang sử dụng ETA. Mô hình ETA hiện nay được NCEP cải tiến trở thành một trong các mô hình số trị chạy nghiệp vụ dự báo ngắn hạn tại Mỹ. Trên thế giới có nhiều nước sử dụng như Nam Tư, Hy Lạp, Rumani, Nam Phi, ấn Độ, Italy, các nước Nam Mỹ.... Phiên bản mới nhất của mô hình ETA không thủy tĩnh được hoàn thiện và sử dụng tại Đại học Tổng hợp Hy Lạp đứng đầu là giáo s G.Kaloss. Hiện nay nhóm nghiên cứu dự báo khí tượng Trường đại học KHTN – ĐHQGHN với sự giúp đỡ của GS. G.Kaloss đã áp dụng thành công mô hình này vào thử nghiệm dự báo thời tiết ở Việt Nam. Trong phạm vi báo cáo niên luận, chúng tôi không trình bày chi tiết về mô hình ETA. Chúng tôi chỉ nghiên cứu kết quả của mô hình ETA sử dụng để dự báo dông có tốt hay không. 2.1. Hệ phương trình thuỷ nhiệt động lực học của mô hình ETA không thuỷ tĩnh. 2.1.1. Hệ phương trình cơ bản. Trước hết ta xét hệ tọa độ thẳng đứng sigma: (2.1.1) Trong đó: p là áp suất thủy tĩnh, m là hiệu số giữa áp suất thủy tĩnh bề mặt và đỉnh mô hình, tức là: m = ps – pt (2.1.2) với: ps và pt là áp suất thủy tĩnh tại bề mặt và đỉnh của mô hình. Với hệ tọa độ này thì hệ phương trình nhiệt động lực bất thủy tĩnh có dạng sau (Janjic và nnk, 2001): 1. Phương trình cho xu thế khí áp: (2.1.3) 2. Phương trình trạng thái: (2.1.4) 3. Phương trình của độ cao địa thế vị: (2.1.5) 4. Phương trình của các thành phần gió ngang: (2.1.6) 5. Phương trình của xu thế nhiệt độ: (2.1.7) (2.1.8) 6. Phương trình của tốc độ thẳng đứng: (2.1.9) (2.1.10) 7. Phương trình đối với tỷ số hỗn hợp phương trình dự báo có dạng: (2.1.11) Với: S là nguồn ẩm, v là vector gió ngang, p là áp suất không thủy tĩnh, R là hằng số khí của không khí khô, T là nhiệt độ, F là địa thế vị, Fs là địa thế vị tại bề mặt đất. Hệ phương trình (2.1.3) á (2.1.11) là hệ phương trình thuỷ nhiệt động lực học cho khí quyển không thuỷ tĩnh. Trường hợp e = 0, mô hình trở về trường hợp thuỷ tĩnh. Trong khí quyển rối, thì các phương trình chuyển động, nhập nhiệt, ẩm có thêm các thành phần mô tả xáo trộn rối thẳng đứng. Ta chuyển đổi hệ phương trình trên trong hệ tọa độ h , Trong đó: PT là áp suất tại đỉnh của mô hình, Ps là áp suất bề mặt với: Prf(0) = 1013.25, T = 288, G1 = 6.50, R = 287.04 Để chuyển đổi hệ phương trình trong hệ tọa độ (x, y, s, t) sang hệ tọa độ (x, y, h, t) ta sử dụng các công thức chuyển đổi sau: (Trần Tân Tiến - 1997) Khi đó hệ phương trình có dạng: , (2.1.3b) (2.1.4b) . (2.1.5b) , (2.1.6b) (2.1.7b) , (2.1.8b) , (2.1.9b) . (2.1.10b) (2.1.11b) Chi tiết về phương pháp chuyển đổi từ tọa độ s sang tọa độ h có thể tham khảo trong (Janjic và nnk, 1994, 2001). 2.1.2. Lới tính của mô hình ETA. Theo phương ngang mô hình sử dụng lới toạ độ bán so le E có dạng như trên hình 2.1. Điểm h thực hiện việc tích phân cho các biến áp suất, nhiệt độ, độ ẩm riêng, nước mây, tốc độ thẳng đứng, năng lượng rối. Trên các điểm v thực hiện tích phân các cho các thành phần gió ngang. Qua nghiên cứu thực tế cho thấy, lới E mô phỏng các quá trình quy mô nhỏ tốt hơn các loại lới khác. Đạo hàm theo thời gian trong ETA được sai phân theo sơ đồ sai phân thời gian hiển A. Đối với các quá trình quy mô nhỏ thì sử dụng sơ đồ sai phân hiển tiến – lùi. Các số hạng bình lu đợc sai phân hóa bằng cách áp dụng kỹ thuật tách (Janjic, Z. I., F. Mesinger and T. L. Black, 1995), kỹ thuật này cho phép sử dụng bước thời gian lớn, do đó cho hiệu suất tính toán của mô hình cao hơn so với các phương pháp khác. Hình 2.1: Hệ toạ độ lới ngang và phân bố các biến sử dụng trong mô hình Eta. Trong mô hình sử dụng hệ toạ độ thẳng đứng địa hình h nh mô tả trên hình 2.2 (Mesinger, 1987) : Hình 2.2: Hệ thống tọa độ thẳng đứng và phân bố các biến trong Eta Hệ tọa độ eta được sử dụng để loại bỏ hoặc giảm thiểu sai số của mô hình sinh ra trong tính toán lực gradient khí áp ngang, bình lu, khuếch tán ngang dọc địa hình dốc. Khi bề mặt là dốc thì sự thay đổi nhiệt độ trên bề mặt sigma chịu sự chi phối chủ yếu bởi sự thay đổi nhiệt độ thủy tĩnh do biến đổi độ cao, còn gradient ngang của nhiệt độ chỉ đóng vai trò thứ cấp. Bởi vì gradient nhiệt độ theo phương thẳng đứng lớn hơn rất nhiều so với phương ngang nên nó có ảnh hưởng lớn đến tính toán lực gradient khí áp ngang và theo đó dẫn đến sai số của nhiệt độ. Sai số này có bậc tương đối lớn ở những khu vực có địa hình phức tạp. Hình 2.3 cung cấp những mô tả về mặt hình ảnh của những ảnh hưởng này, T1, T2, T3 là nhiệt độ tại ba vị trí trong một hộp lới của mô hình. Ta thấy gradient nhiệt độ thẳng đứng (thay đổi giữa T1, T2) là lớn, T3 (có cùng độ cao với T2) sẽ lạnh hơn T1 do thay đổi độ cao. Trong mô hình sẽ giả thiết là thay đổi nhiệt độ giữa T1 và T3 là do gradient ngang của nhiệt độ, nhưng thực tế nó phụ thuộc chủ yếu bởi gradient thẳng đứng của nhiệt độ (biến đổi độ cao). Sai số tính toán này dẫn đến gradient khí áp ngang mạnh hơn trong thực tế. Đây chính là lý do tại sao mô hình với tọa độ sigma thường dự báo gradient khí áp ngang phi thực tế ở gần vùng địa hình dốc phức tạp. Hình 2.3: Địa hình theo hệ tọa độ sigma Trong hệ tọa độ eta, độ cao địa hình được chia thành từng cấp bậc, cấp bậc này phụ thuộc vào độ phân giải thẳng đứng của mô hình và độ cao của núi. Do vậy, địa hình ở đây không phải trơn tru và liên tục như trong hệ tọa độ sigma. Hình 2.4 mô tả địa hình trong hệ tọa độ eta. Hệ tọa độ eta cho phép địa hình tồn tại hơn một mặt eta trong khi trên tọa độ sigma chỉ có một. Điều này cho phép tính toán gradient khí áp ngang chính xác hơn do ta không đa vào sai số do biến đổi độ cao địa hình giữa các điểm lới. Hình 2.2 Địa hình theo hệ tọa độ eta 2.1.3. Biểu diễn địa hình trong mô hình. Thông thường, địa hình trong mô hình trơn tru hơn trong thực tế ngay cả trong hệ tọa độ eta. Việc làm trơn địa hình có thể là một nguyên nhân gây ra những sai số lớn. Việc làm trơn này phải được thực hiện cho từng khu vực một, bởi vì dòng không khí thổi trên địa hình phức tạp sẽ gây ra nhiễu quy mô nhỏ trong mô hình, những nhiễu này sẽ ảnh hưởng tới dòng quy mô lớn. Ví dụ, những thay đổi về chuyển động theo phương thẳng đứng do tác động của địa hình có thể ảnh hưởng lớn đến trường chuyển động thẳng đứng quy mô lớn. Mô hình eta sử dụng địa hình phân cấp theo phương thẳng đứng, trong đó sau khi nội suy về lới mô hình thì những mực của núi tăng lên hoặc giảm đi để tiến tới bề mặt gần nhất theo phương thẳng đứng. Hình 2.5 mô tả địa hình được xác định như thế nào trong hệ tọa độ eta. Điểm (1) được tăng lên và điểm (2) được giảm xuống tương ứng với mặt eta - 0.9 đồng thời điểm (3) được tăng lên để đạt đến mực eta - 0.8. Hình 2.5: Biểu diễn địa hình trong mô hình Eta 2.2. Điều kiện biên và ban đầu hoá. 2.2.1. Điều kiện biên trên và biên dưới. Trong mô hình thừa nhận không có sự trao đổi khối lượng giữa vũ trụ và khí quyển cũng như không có thông lượng khí quyển xuyên qua mặt đất và do đó điều kiện biên đối với tốc độ thẳng đứng có thể viết dưới dạng sau: khi và và p = pT tại 2.2.2. Điều kiện biên xung quanh Điều kiện biên xung quanh được cập nhật 6h một lần từ sản phẩm dự báo của các mô hình toàn cầu như AVN, RUC, MRF, GME… có làm trơn ít nhiều để tránh hiện tượng “sốc” khi các hệ thống quy mô nhỏ và các sóng chuyển từ lới thô toàn cầu sang lới tinh hơn của mô hình khu vực cũng như không phản xạ nhiều trên biên xung quanh. 2.2.3. Ban đầu hoá. Khả năng dự báo của một mô hình dự báo số để đặt ra được những dự báo hữu ích không chỉ phụ thuộc độ phân giải mô hình và độ chính xác của biểu diễn các quá trình động lực học và vật lý trong mô hình, nó còn phụ thuộc rất nhiều vào các điều kiện ban đầu được sử dụng để tích phân mô hình. Richardson đó cho ta thấy rằng không thể sử dụng thám sát trực tiếp để ban đầu hoá dự báo số; mà số liệu thám sát phải được biến đổi bằng một kiểu thích hợp động lực học để nhận được một tập hợp số liệu thích hợp cho ban đầu hoá mô hình. Quá trình này được gọi là đồng hoá số liệu. Thông thường, đồng hoá số liệu được chia làm hai quá trình là: phân tích khách quan số liệu thám sát và ban đầu hoá số liệu. Bước thứ nhất đối với ETA thì phân tích khách quan là phân tích của AVN trên lới tam giác trong không gian của 26 mực thẳng đứng, phân giải ngang 10 x 10 cho toàn cầu. Phân tích này được nội suy ngang và thẳng đứng về 39 mực thẳng đứng với phân giải ngang 0.250 x 0.250 của không gian ETA bằng phương pháp nội suy tối ưu khu vực IO (regional Optimum Interpolation). Đương nhiên trường nội suy này sẽ chứa đựng những nhiễu sóng trọng trường đối với độ phân giải cao của ETA, và cần được ban đầu hoá để hòa hợp các trường trước khi dựng làm số liệu ban đầu cho tích phân ETA. Quá trình ban đầu hoá số liệu phân tích được biến đổi nhằm tối thiểu hoá sóng trọng trường trở nên có giá trị lớn khi độ phân giải trở nên cao, và trong ETA thực hiện ban đầu hoá bằng chương trình INIT.F. 2.2.4. Địa hình và đặc điểm vật lý bề mặt trong ETA. Trên từng ô lới có kích thớc 0.25 x 0.25 cần xác định các tham số: độ cao trung bình trên mực biển và vị trí của ô trên đất được xác định từ tập số liệu USG của Mỹ có độ phân giải là 30 giây. Loại đất chủ yếu trong ô lới xác định theo các bản đồ của FAO/ UNESCO với độ phân giải 2 phút và độ phủ thực vật được chọn với độ phân giải 10 phút, độ cao gồ ghề trên đất phụ thuộc vào đất sử dụng cũng như sự biến đổi quy mô dưới lới của địa hình. Albedo phụ thuộc vào loại đất, độ phủ tuyết và độ ẩm đất. 2.2.5. Sai phân thời gian. Trong mô hình quy mô vừa bất thuỷ tĩnh ETA, phần thủy tĩnh được tách thành hai hệ thống con để sai phân hóa thời gian như sau. (Janjic, 1979; Janjic và nnk, 2001). (2.2.1) (2.2.2) (2.2.3) (2.2.4) (2.2.5) Đạo hàm theo thời gian của hai hệ con được ký hiệu tương ứng bằng các chỉ số i và ii. Hệ từ (2.2.1) á (2.2.3) và hệ (2.2.4) á (2.2.5) được giải bằng phương pháp sai phân thời gian từng bước. Chú ý rằng quá trình phân tách không được thực hiện tự động cho tất cả các số hạng bình lưu (Janjic, Z. I., F. Mesinger and T. L. Black, 1995), Hệ thống với chỉ số i chứa phần bình lưu của áp suất trong khoảng omega – alpha của phương trình nhiệt động lực. Đóng góp của thành phần này bù lại phần tạo ra năng lượng nhịêt lực do lực gradien áp suất trong phương trình năng lượng tổng cộng. Bởi vì thành phần này có thể biến đổi rất nhanh nên hệ từ (2.2.1) á (2.2.3) có thể đảm bảo tính bảo toàn về năng lượng. Hệ (2.2.4) á (2.2.5) cũng bảo toàn năng lượng, trừ khi có thay đổi do quá trình phân bố lại khối lượng. Sử dụng sơ đồ tiến - lùi tiết kiệm (Ames, 1969; Gadd, 1974) với sơ đồ hình thang đối với các thành phần Coriolis (Janjic and Wiin–Nielsen, 1977) đối với hệ (2.2.1) á (2.2.3) (Janjic, 1979). Các đặc tính của sơ đồ sử dụng trong mô hình đó được Janjic và Wiin–Nielsen (1977) và Janjic (1979) kiểm nghiệm đối với trường hợp hệ phương trình nước nông tuyến tính. Để xét vai trò của các thành phần bình lưu trong (2.2.4) á (2.2.5), ta sử dụng sơ đồ sai phân thời gian trung tâm sau khi thực hiện sai phân tiến, phân tách, lặp với bước thời gian gấp hai lần so với bước thời gian sử dụng trong việc giải hệ phương trình con (2.2.1) á (2.2.3) (Janjic, 1979). Việc kết hợp này đó hoạt động khá tốt đối với các quá trình quy mô synop trong mô hình thuỷ tĩnh (Janjic và nnk, 1995). Tuy nhiên, đối với mô hình phi thuỷ tĩnh, độ phân giải cao xảy ra một vài khó khăn mới. Do lý do này, ta sử dụng phương pháp lặp hai bước với sơ đồ Adams – Bashforth với bước thời gian ngắn, và loại bỏ việc phân tách theo hướng (ngang và thẳng đứng). Sơ đồ Adams – Bashforth cho hiệu quả tính toán tương đương với phương pháp lặp hai bước (sử dụng bước thời gian lớn gấp hai lần) và độ chính xác được cải tiến nhờ giảm đi hoặc loại bỏ quá trình phân tách theo tổng. Tuy nhiên, lại cần tăng bộ nhớ máy để lưu các biến ở mức thời gian thứ ba và dạng vật lý của sơ đồ Adams – Bashforth là bất ổn định yếu. Theo thử nghiệm thì quá trình bất ổn định này có thể chấp nhận được nếu bước thời gian không quá dài. Chú ý rằng các bước thời gian sử dụng trong các ứng dụng dự báo số phải đảm bảo tỉ số giữa bước thời gian cho các thành phần bình lưu và bước thời gian cho các thành phần còn lại phải không quá lớn. Tỉ số này giới hạn là 2 trên lới bán so le E, lới này cho phép sử dụng bước thời gian ngắn hơn lới so le C nhưng vẫn đảm bảo tiêu chuẩn ổn định CFL. Sơ đồ hình thang đối với các thành phần lực Coriolis gần đây cũng được thay bằng sơ đồ Adams – Bashforth. Lý do của việc lựa chọn này là do sự vượt quá về độ lớn của thành phần phân kỳ trong sơ đồ hình thang (Janjic and Wiin-Nielsen, 1977). Phương pháp sai phân thời gian đặt ra trên đây chỉ thực hiện cho thành phần liên quan động lực thuỷ tĩnh của mô hình. Quá trình xử lý động lực phi thuỷ tĩnh phức tạp hơn nhiều và chi tiết về quy trình trong mỗi bước thời gian có thể tham khảo trong các tài liệu của Janjic và nnk, 2001. Có một cái mới trong xử lý gần đây đối với các thành phần phi thuỷ tĩnh là phương pháp giải ẩn theo phương thẳng đứng phương trình áp suất của Janjic và nnk, 2001 đợc thay bởi phương pháp giải trực tiếp. Quá trình biến đổi này đã cải thiện hiệu quả tính toán của mô hình. 2.3 tính toán các chỉ số để dự báo dông theo mô hình eta Số liệu cho mô hình ETA được cập nhật từ mô hình AVN hàng ngày vào lúc khoảng 10h 30 tới 11h 30, trường số liệu của mô hình AVN có độ phân giải ngang 10x10 kinh vĩ (tương đương 111 km ) trên 26 mực theo chiều thẳng đứng những tệp số liệu này đợc cung cấp miễn phí trên INTERNET ở các thời điểm 00Z, 06Z,12Z và18Z trường số liệu của mô hình AVN chưa phù hợp với trường số liệu của mô hình ETA lên đựơc nội suy về trường số liệu phù hợp với mô hình ETA bằng một trương trình fortran . Quá trình chạy và hiển thị kết quả của mô hình là khoảng 1h 30’, kết quả dự báo các trường khí tượng như áp , nhiệt độ, gió độ ẩm ,… được dự báo vào in ra từng tiếng một. Sau đó, chúng tôi đã lập trình tính toán các chỉ số dông TT, KI, Boyd tương ứng với số liệu in ra của mô hình, các chỉ số này lại được tiếp tục nội suy về các trạm để nhận được các chỉ số dông tại các trạm quan trắc, cụ thể ở đây là 7 trạm quan trắc là Nội Bài, Cát Bi, Đà Nẵng, Điên Biên………. 2.4. phương pháp phân lớp để dự báo dông trong dự báo thời tiết ta thường gặp bài toán dự báo sự suất hiện hay không suất hiện hiện tượng như là có dông hay không có dông; có ma, không có ma; co sương mù không có sương mù… vv . Các bài toán này ta giải bằng phương pháp phân lớp. Giả sử có hai pha thời tiết f1 và f2 cùng với véc tơ nhân tố ảnh hưởng được chia làm hai lớp tương ứng. Như vậy, mỗi véc tơ nhân tố ảnh hưởng ở trong bộ lưu trữ X=(x1,x2,xn) ta đã biết nó thuộc lớp nào trong hai lớp f1 và f2 . Nhiệm vụ đặt ra là phải tìm quy tắc để khi có bất kì véc tơ lưu trữ nào không lằm trong bộ lưu trữ, ta có thể chỉ ra được thời tiết thuộc f1 hay f2 . Xây dựng hai hàm mật độ sác suất trong lớp f1 và f2 là f1(w), f2(w), với bất kì w nào ta cũng tính được tỉ số f1(w)/ f2(w) ta có thể xác định được một hằng số b sao cho f(w), f2(w)-b>0 Pha thời tiết thuộc lớp 1 f1(w), f2(w)-b>0 Pha thời tiết thuộc lớp 2 Trong trường hợp w thỏa mãn phân bố chuẩn ta có: f1(w) =2) f2(w) =2) ở đây ta lấy =thì tìm được : ln (f1(w)/ f2(w)) =((1-2)w+22-12) Biến đổi biểu thức trên ta có: I = ln (f1(w)/ f2(w)) – ln =KW Tương tự với nhiều nhân tố ảnh hưởng và mỗi nhân tố ứng với véc tơ n chiều I =CiXi + const (2.3.1) Trong đó Ci = - () Biết nhân tố ảnh hưởng X ta có thể thay vào phương trình (2.3.1) ta tìm được giá trị của I nếu I > 0 thời tiết là pha 1(có dông) nếu I < 0 thời tiết là pha 2 (không có dông). Chương III. Xây dựng phương trình dự báo dông cho khu vực Việt Nam 3.1. nguồn số liệu - Để xây dựng phương trình dự báo dông cho khu vực Việt Nam, chúng tôi tiến hành khai thác kết quả của mô hình ETA bất thuỷ tĩnh 2003 (phiên bản mới nhất được hoàn thiện và sử dụng tại Đại học Tổng hợp Hy-Lạp) để tính các chỉ số dông tại các nút lưới sau đó nội suy về các điểm trạm. - Chúng tôi xử lý kết quả của mô hình và tính chỉ số dông cho từng điểm trạm vào tất cả các giờ 00h,01h,02h,.., 24h…48h chúng tôi thu được chỉ số dông hai ngày một tại 7 trạm tại mỗi giờ. Tương ứng với các chỉ số này thành lập tập số liệu dựa trên kết quả phát báo của 7 trạm tại các sân bay cứ 30 phút một lần phát báo dông. Trong khoá luận này, chúng tôi tính 3 chỉ số dông TT, KI, Boyd. Sau một thời gian chạy mô hình ETA, chúng tôi thu được một tập số liệu mang tập số liệu này để vào chương trình phân lớp thu được các hàm phân lớp. Chúng tôi so sánh và tìm ra kết quả tốt nhất mà tổ hợp các chỉ số mang lại. 3.2. xây dựng phương trình phân lớp dự báo dông Để tính toán hàm phân lớp ta chia số liệu làm hai lớp ứng với hai pha thời tiết. Số trường hợp trong mỗi lớp là N1

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docDLy (18).DOC
Tài liệu liên quan