Luận văn Dự báo bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam bằng mô hình ETA

ộ cao, còn gradient ngang của nhiệt độ chỉ đóng vai trò thứ cấp. Bởi vì gradient nhiệt độ theo ph−ơng thẳng đứng lớn hơn rất nhiều so với ph−ơng ngang nên nó có ảnh h−ởng lớn 23 đến tính toán lực gradient khí áp ngang và theo đó dẫn đến sai số của nhiệt độ. Sai số này có bậc t−ơng đối lớn ở những khu vực có địa hình phức tạp. Hình 2.2 Hệ thống toạ độ thẳng đứng và phân bố các biến trong ETA. 2.4.2 Điều kiện biên trong mô hình ETA Cũng nh− tất cả hệ thống các mô hình dự báo số khác, mô hình ETA cần có các điều kiện biên để thực hiện dự báo, có điều kiện biên đ−ợc cập nhật ở tất cả các b−ớc thời gian, trong khi có điều kiện biên lại không thay đổi theo thời gian. Điều kiện biên trên và điều kiện biên d−ới: Trong mô hình thừa nhận không có sự trao đổi khối l−ợng giữa vũ trụ và khí quyển cũng nh− không có thông l−ợng khí quyển xuyên qua mặt đất và do đó điều kiện biên đối với tốc độ thẳng đứng có thể viết d−ới dạng sau: 0=•η khi 0=η và srfηη = và p=pT tại 0=η Điều kiện biên xung quanh: Đ−ợc cập nhật 6h một lần từ sản phẩm dự báo của các mô hình toàn cầu nh− AVN, RUC, MRF, GME… có làm trơn ít nhiều để tránh hiện t−ợng “sốc” khi các hệ thống quy mô nhỏ và các sóng chuyển từ l−ới thô toàn cầu sang l−ới tinh hơn của mô hình khu vực, cũng nh− không phản xạ nhiều trên biên xung quanh. 24 2.5. Tham số hóa vật lý trong ETA Với độ phân giải từ vài chục đến vài km, mô hình ETA không thể mô phỏng trực tiếp các quá trình vật lý quy mô d−ới l−ới nh− đối l−u, bức xạ, khuếch tán rối ngang và thẳng đứng và các quá trình bề mặt. Các quá trình này có vai trò rất quan trọng đối với động lực học khí quyển, đặc biệt là đối l−u - một trong những nhân tố quyết định gây nên sự hình thành và phát triển m−a lớn trong các hiện t−ợng thời tiết nguy hiểm nh− áp thấp nhiệt đới, bão, dải hội tụ nhiệt đới... Chính vì vậy chúng cần đ−ợc tham số hoá trong mô hình dự báo thời tiết số. 2.5.1. Tham số hoá bức xạ Bức xạ là nhân tố quan trọng số một đối với sự phát triển thời tiết và đ−ợc tham số hóa theo hai sơ đồ riêng biệt đối với bức xạ sóng dài và sóng ngắn t−ơng ứng trong khí quyển và trên mặt đất. Hiệu ứng hồi tiếp của bức xạ và mây đ−ợc tính đầy đủ. Trong mỗi lớp mô hình ETA, sự phát xạ và hấp thụ bức xạ mặt trời đi xuống đ−ợc tính bằng sơ đồ GFDL, có tính đến ảnh h−ởng ngẫu nhiên giữa các đám mây. Sơ đồ này cho kết quả t−ơng đối tốt vì nó sử dụng lại các tham số tính toán tr−ớc đó mà không ảnh h−ởng đến độ chính xác của mô hình. 2.5.2. Sơ đồ tham số hóa đối l−u của Betts-Miller-Janjic (BMJ) Trong ETA, đối l−u cumulus đ−ợc tham số hoá theo sơ đồ Betts-Miller- Janjic (BMJ) do Janjic cải tiến từ sơ đồ Betts-Miller (BM) tr−ớc đây. Sơ đồ BM dựa trên cơ sở từ rất nhiều thám sát của Betts ở vùng nhiệt đới, theo đó đối l−u đ−ợc xem nh− một quá trình làm giảm dần các nhiễu động trong khí quyển h−ớng tới một trạng thái cân bằng vốn có với các profile đặc tr−ng của nhiệt độ và độ ẩm mà ta th−ờng gọi là các profile quy chiếu hay là chuẩn của khí quyển. Khái niệm “cân bằng ” ở đây đ−ợc hiểu là gần đúng vì thực tế chỉ có thể đạt đến trạng thái tựa cân bằng khi ta hiệu chỉnh proflie mô hình về 25 proflie quy chiếu. T− t−ởng chủ đạo của Betts tr−ớc đây vẫn đ−ợc giữ nguyên, nghĩa là hiệu chỉnh sao cho các profile thẳng đứng của nhiệt độ và độ ẩm trong cột khí quyển đang xét tới các profile quy chiếu. Quá trình này đ−ợc diễn tả bằng công thức làm lạnh Newton: )/- T (TdtTT oldrefoldnew τ⋅+= (2.12) và t−ơng tự cho độ ẩm riêng: τ)/- q (qdtqq oldrefoldnew ⋅+= (2.13) trong đó Told và qold là giá trị hiện thời của nhiệt độ và độ ẩm riêng khi ch−a chịu tác động của đối l−u, Tref và qref là các giá trị quy chiếu, dt là b−ớc thời gian tính đối l−u, τ là khoảng thời gian “phục hồi”. Profile quy chiếu của nhiệt độ (Temperature reference profile): Các profile hiện thời đ−ợc tính toán ở mỗi b−ớc thời gian và cho mỗi cột l−ới. Sự thay đổi của nhiệt độ và độ ẩm xuất hiện trong phạm vi mô hình “mây”. Mây mô hình trải dọc từ chân mây đến đỉnh mây. Thuật toán thực tế áp dụng trong mô hình ETA bắt đầu với việc tìm đỉnh mây và đáy mây. Từ mực thấp nhất của mô hình, phần tử khí đi lên theo đ−ờng đoạn nhiệt khô cho đến khi nó trở nên bão hoà. Tại mực ng−ng kết ta có: ( )SatppE ThqExp /θθ = (2.14) trong đó h là hằng số thực nghiệm, h lớn hơn tỉ số ẩn nhiệt chuyển đổi hơi n−ớc Lwv và Cp, qp là độ ẩm riêng của phần tử khí (bằng độ ẩm riêng bão hòa tại mực ng−ng kết) pθ là nhiệt độ thế của phần tử tại điểm bắt đầu đi lên theo đoạn nhiệt khô, và Tsat là nhiệt độ phần tử tại mực ng−ng kết. Quá trình này đ−ợc lặp lại cho một số mực thấp nhất, và phần tử có pθ lớn nhất đ−ợc chọn để tính cho các điểm tiếp theo. Đáy mây xác định là mực ngay d−ới mực ng−ng kết, tuy nhiên nó không thấp hơn mực thứ hai của mô hình. 26 Đỉnh mây là mực mà theo đ−ờng đoạn nhiệt ẩm ở đó nhiệt độ của nó lạnh hơn môi tr−ờng một gia số δT, trong đó δT có bậc cỡ một vài độ. Khi đỉnh mây và đáy mây đã xác định, tùy thuộc vào độ sâu của mây (khoảng cách giữa đáy mây và đỉnh mây), ta xác định đ−ợc tại cột l−ới xuất hiện đối l−u sâu, đối l−u nông hay không có đối l−u (khi độ dày mây là quá mỏng). Nếu độ dầy của mây lớn hơn một ng−ỡng cho tr−ớc thì ta sẽ xác định profile quy chiếu của đối l−u sâu. Nếu mực đóng băng tồn tại ở đâu đó trong mây thì profile quy chiếu của cả nhiệt độ và độ ẩm riêng đều có hai phần riêng biệt. Phần thấp hơn trải dài từ đáy mây tới mực đóng băng (Lzero) và phần thứ hai từ mực đóng băng tới đỉnh mây. Profile nhiệt độ quy chiếu ban đầu phía d−ới mực đóng băng xác định nh− sau:               ∂ ∂ = ∂ ∂ pcR Edeep ref p pT p S p 0 1θ (2.15) hay d−ới dạng sai phân: ( ) ( )[ ]111,111 +++− −+⋅= LLdeepLLrefLref SAPETAPET θθ (2.16) trong đó pcR p p APE       = 0 (2.17) và Sdeep là nhân tố bất ổn định (nhỏ hơn 1), còn ở trên mực đóng băng profile của nó đ−ợc tính bằng cách nội suy tuyến tính của nhiệt độ tại mực ng−ng kết và tại đỉnh mây nh− sau: ( ) ( )      ⋅−      − − −= − 00, 1 0 0 1 , 1 LLrefL LTOPL LTOPL LLLref APETpp ppAPET θθ (2.18) Profile quy chiếu của độ ẩm: Để xây dựng profile quy chiếu của độ ẩm riêng, Betts và Miller (1986) đã biểu diễn độ ẩm d−ới dạng độ hụt áp suất bão hòa DSP “Deficit Saturation Pressure”. Tại mỗi nút l−ới DSP chính là gia số 27 giữa áp suất thực tế và áp suất cần thiết để đạt trạng thái bão hòa trong quá trình đi lên đoạn nhiệt. Nh− vậy phần tử khí sẽ bão hòa tại mực có DSP bằng không. DSP tính đ−ợc tại ba điểm là đáy mây, mực đóng băng và đỉnh mây. Giả thiết rằng có sự biến đổi tuyến tính của DSP, vì vậy phía trên mực đóng băng ta có (L tăng theo chiều đi xuống ): ( ) ( ) ( ) 0,0 0 LL pp DSPppDSPpp DSP LTOPL frzLTOPLTopLL L < − ⋅−+⋅− = (2.19) và ở phía d−ới mực đóng băng: ( ) ( ) ( ) 0,0 0 LL pp DSPppDSPpp DSP LLBot BotLLFrzLLBot L ≥ − ⋅−+⋅− = (2.20) Qua nhiều mô phỏng cho thấy những cải tiến của Janijc trong sơ đồ này đã cho những kết qủa thành công hơn so với sơ đồ cũ của Betts và Miller (1986). Tuy nhiên cho tới nay trong sơ đồ vẫn còn tồn tại một vài tr−ờng hợp khó giải thích là có nơi tồn tại bất ổn định nh−ng lại không có đối l−u sâu. 2.5.3. Sơ đồ tham số hoá đối l−u Kain-Fritsh (KF) Sơ đồ KF đ−ợc xây dựng trên cơ sở một sơ đồ tr−ớc đó của Frisch- Chappell (FC). Các biến qui mô l−ới bị biến đổi bởi đối l−u sâu theo sơ đồ KF là: nhiệt độ T và độ ẩm riêng qv. Các đại l−ợng này đ−ợc tính bởi sơ đồ KF theo hai ph−ơng trình sau đây: cCONV TT t T τ 0 ˆ − =      ∂ ∂ (2.21) c vv CONV v qq t q τ 0ˆ − =      ∂ ∂ (2.22) Từ hai ph−ơng trình trên suy ra rằng sơ đồ tham số hoá đối l−u KF cần tính ba đại l−ợng Tˆ , v qˆ , và c τ . Để thực hiện sự điều khiển này, sơ đồ KF dựa 28 trên giả thiết coi rằng ảnh h−ởng của đối l−u sâu lên các biến qui mô l−ới lệ thuộc trực tiếp vào năng l−ợng CAPE (tức ABE), đ−ợc định nghĩa theo công thức sau: ( ) ( ) ( ) dzzT zTzT gABE ETL LFC u∫       − = (2.23) Trong công thức trên, chỉ số d−ới u thể hiện dòng đi lên từ mực LCL cho đến mực cân bằng nhiệt độ ETL, còn T(z) là nhiệt độ môi tr−ờng. Năng l−ợng ABE đ−ợc lấy tích phân từ mực LFC đến mực cân bằng nhiệt độ ETL. Trong sơ đồ KF, đối với mỗi nút l−ới, ảnh h−ởng của tính toán đối l−u lên dòng qui mô l−ới sẽ kết thúc khi điều kiện sau đây đối với ABE đ−ợc thoả mãn: ( ) ( ) ( ) 0ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ =      − = ∫ dz zT zTzTgEBA LTE CFL u (2.24) trong đó dấu mũ (^) ký hiệu các đại l−ợng bị hiệu chỉnh tại mỗi b−ớc lặp, bởi vì quá trình tính đối l−u là một quá trình lặp. Nh− vậy, dấu bằng trong ph−ơng trình trên đ−ợc hiểu là dần tiến tới 0. Nếu gọi c τ là chu kỳ thời gian tính đối l−u, thuật toán của sơ đồ đ−ợc xây dựng sao cho giá trị này nằm trong khoảng 30 đến 60 phút. Ph−ơng trình trên là giả thiết cơ bản của sơ đồ KF, coi rằng ảnh h−ởng của đối l−u sâu của qui mô d−ới l−ới lên các biến qui mô l−ới lệ thuộc trực tiếp vào năng l−ợng đối l−u ABE. Đó cũng chính là quá trình làm cho khí quyển trở lại ổn định, mà tr−ớc đó cột khí quyển có thuộc tính bất ổn định, gây ra bởi dòng qui mô lớn. Sai số cho phép khi thực hiện quá trình lặp trên máy tính, chỉ đòi hỏi giả thiết khép kín đ−ợc thoả mãn khi năng l−ợng bất ổn định ABE còn lại d−ới 10% so với năng l−ợng ABE tr−ớc khi kích hoạt đối l−u 0 < ABE EBA ˆ <0,1 (2.25) 29 Nhiệt độ và độ ẩm tại nút l−ới đ−ợc tính lại căn cứ vào 3 nhiệt độ: của dòng thăng, của dòng giáng và nhiệt độ môi tr−ờng (ch−a hiệu chỉnh), bằng công thức tính trọng số theo tỷ lệ của diện tích đại diện ô l−ới của 3 phần t−ơng ứng so với diện tích toàn bộ A: ( ) ( ) ( )zAzAzAA edu ++= (2.26) Công thức tính nhiệt độ và độ ẩm bằng giá trị trung bình theo 3 trọng số của tỷ lệ các diện tích Au, Ad, Ae t−ơng ứng là: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) A zAzTzAzTzAzT zT eedduu u ++ =ˆ (2.27) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) A zAzqzAzqzAzq zq eevddvuvu u ++ =ˆ (2.28) Trong hai công thức trên, nhiệt độ, độ ẩm thành phần đ−ợc tính bởi mô hình mây. Mô hình mây một chiều: Mô hình này có tính đến dòng cuốn hút vào và dòng thổi ra. Trong mô hình mây, các quá trình phức tạp xảy ra trong mây thực đ−ợc khái quát ,chỉ còn giữ lại một số nội dung sau: Dòng thăng đi lên từ mực xuất phát (ch−a tham gia xáo trộn) u Mδ và tỷ phần xáo trộn từ môi tr−ờng vào phần tử khí dâng lên e Mδ đ−ợc tính theo công thức: ( )RpMM uoe /03,0 δδ −= (2.29) trong đó: e Mδ (đơn vị kg/s) là phần thông l−ợng khối l−ợng không khí môi tr−ờng xáo trộn vào mây trong khoảng áp suất pδ , R là bán kính mây, Muo là thông l−ợng khối l−ợng tại chân mây; 0,03 là hằng số tỷ lệ. Dòng đi vào dòng thăng do lực nổi d−ơng, do phần tử khí nhẹ hơn so với môi tr−ờng, tồn tại một xu thế vật chất đi từ phần tử khí vào dòng thăng. 30 Dòng đi ra do lực nổi âm. Lúc này phần tử khí nặng hơn môi tr−ờng, do đó tồn tại xu thế vật chất từ phần tử khí đi ra môi tr−ờng. Dòng thăng đối l−u: Ký hiệu tMδ là thông khối l−ợng toàn phần tại mực đang xét theo ph−ơng thẳng đứng, ta có: eut MMM δδδ += (2.30) Nh− vậy, dòng thăng đối l−u là dòng đi lên sau khi đã xảy ra xáo trộn ở mực đang xét. Sử dụng hệ số cuốn hút λ : Đối với sơ đồ KF trong mô hình ETA, λ =6,5 x 10-5m-1. Mối quan hệ giữa λ và tốc độ thẳng đứng trong đối l−u đ−ợc cho bởi ph−ơng trình sau: 2 2 1 2 w gB dz wd λβ −+=       (2.31) trong đó ( ) vevu TTB −= là hạng tử nổi, Tvu, Tve là nhiệt độ ảo của dòng thăng và của môi tr−ờng, 5,0=β là hằng số. 2.5.4. Sơ đồ tham số hoá đối l−u Kain-Fritsh với thông l−ợng động l−ợng (KFMX) Sơ đồ này là sơ đồ kế thừa của sơ đồ Kain-Fritsh. Sơ đồ đ−a thêm thuật toán tính trao đổi động l−ợng giữa các lớp không khí, nghĩa là tính toán ảnh h−ởng đối l−u trực tiếp lên biến u; v. Trong sơ đồ này, thông khối l−ợng đáy mây, tốc độ dòng cuốn vào, dòng cuốn ra biến đổi theo thông l−ợng nhiệt và ẩm. Phân bố tuyến tính của thông l−ợng từ đáy mây đ−ợc đ−a vào. Tại đỉnh mây thông l−ợng giảm tuyến tính tới tầng tiếp theo. Thông khối l−ợng chỉ tính toán đối với mây đối l−u sâu. 31 2.6. Những điểm mới chủ yếu của phiên bản ICTP 2008 so với phiên bản NCEP 2002 - Mô hình ETA phiên bản 2008 kế thừa rất nhiều các ph−ơng pháp và mã nguồn tr−ớc đó của phiên bản 2002, và đã đ−a thêm nhiều cải tiến. Tr−ớc hết có thể thấy điểm mới nổi bật là: nếu phiên bản cũ 2002 chỉ có 2 sơ đồ tham số hóa đối l−u là BMJ và KF, thì phiên bản mới 2008 có 3 sơ đồ đối l−u: + BMJ (Betts-Miller-Janjic) + KF (Kain-Fritsch ) + KFMX (Kain-Fritsch scheme with Momentum Flux) Nh− đã biết, 2 sơ đồ BMJ và KF đã có tr−ớc đây chỉ tính toán hiệu ứng đối l−u để gây ảnh h−ởng lên 2 biến là nhiệt độ T và độ ẩm q. Sau khi 2 biến T và q đ−ợc hiệu chỉnh bởi đối l−u, ảnh h−ởng này tiếp tục đ−ợc tính đến thông qua hệ ph−ơng trình cơ bản, trong đó T và q có quan hệ với các đại l−ợng khác nh− gió, địa thế vị … Thực ra, sự trao đổi giữa các lớp của khí quyển không chỉ xảy ra với năng l−ợng (thể hiện bởi T và q), mà còn xảy ra đối với động l−ợng, tức là sự t−ơng tác, “va chạm” trực tiếp giữa các phần tử khí của lớp này với lớp khác. Đặc biệt rõ rệt cho sự t−ơng tác này là hiện t−ợng xảy ra trong xoáy thuận nhiệt đới và bão. Tuy nhiên, vì các sơ đồ BMJ và KF tr−ớc đây gặp khó khăn trong việc nghiên cứu thuật toán cho sự trao đổi “động l−ợng” giữa các lớp của khí quyển, vì vậy các nhà nghiên cứu tạm bằng lòng với sự tác động trực tiếp vào T và q. Lần này, những nghiên cứu mới của các nhà khoa học của ICTP, có thể nói đã thành công cả đối với thuật toán tính ảnh h−ởng của thông l−ợng rối cho động l−ợng, thể hiện bởi gió kinh h−ớng và vĩ h−ớng (u ; v). Nhờ vậy, hiệu ứng đối l−u sẽ đ−ợc thể hiện đầy đủ hơn, do đó dự báo thời tiết sẽ tốt hơn. Cũng cần l−u ý rằng, về mặt ý t−ởng thì sơ đồ KFMX là tiên tiến nhất, thứ đến là sơ đồ KF, cuối cùng là BMJ. Tuy nhiên sơ đồ BMJ có “thâm niên” 32 dự báo nhiều hơn so với KF và KFmx, do vậy các sơ đồ này cần đ−ợc theo dõi và đánh giá lại khi ứng dụng tại Việt Nam. 2.7 áp dụng mô hình ETA để dự báo bão ở Việt Nam 2.7.1 Miền dự báo và cấu hình l−ới Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm dự báo bão cho khu vực Biển Đông bằng mô hình ETA với miền dự báo và cấu hình l−ới nh− sau: - Để có thể nắm bắt đ−ợc những cơn bão hình thành từ phía đông Phi- lip-pin và di chuyển vào Biển Đông, chúng tôi lựa chọn miền dự báo gồm 161 x 161 điểm l−ới theo ph−ơng ngang, với b−ớc l−ới là 28 km, tạo ra miền tính có kích th−ớc 4480 x 4480 km2. Tâm miền tính đ−ợc đặt ở 150N và 1100E. Miền tính này bao phủ toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và một phần lục địa Trung Quốc, vừa đảm bảo hạn chế sai số khuếch tán vào tâm miền tính, vừa tính đến ảnh h−ởng của hoàn l−u gió mùa đông bắc, xuất phát từ cao áp Siberi và các trung tâm cực đới khác. Biên phía nam của miền tính ở vào khoảng -50S, với mục tiêu mô tả tốt hơn hoàn l−u gió mùa tây nam vào mùa hè, thổi từ nam bán cầu v−ợt qua xích đạo vào khu vực Đông Nam á. - Số mực theo chiều thẳng đứng là 26 mực - B−ớc thời gian tích phân đ−ợc đặt là 90 giây. 33 Hình 2.3 Miền dự báo đ−ợc lựa chọn trong nghiên cứu. 2.7.2. Mô tả tập số liệu nghiên cứu Số liệu đầu vào - Số liệu không thay đổi theo thời gian: Đó là các file số liệu địa hình, độ nhám bề mặt, độ nghiêng của bề mặt, kiểu thực vật, số liệu về độ phản xạ (albeđô), theo mùa. - Số liệu thay đổi theo thời gian: nhiệt độ n−ớc biển, số liệu về tuyết, các tr−ờng phân tích và dự báo 6 giờ một của mô hình toàn cầu GFS với độ phân giải ngang 1x1 độ kinh vĩ sẽ đ−ợc sử dụng làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hình ETA. - Số liệu này đ−ợc Trung tâm Dự báo Quốc gia Môi tr−ờng của Mỹ (NCEP) cung cấp hàng ngày với 4 obs dự báo (00Z, 06Z, 12Z, 18Z) trên địa chỉ 34 trang web: collection.pl?model_sys=gfs-hi&model_name=gfs&grid_name=3. - Các dự báo đ−ợc thực hiện với hạn dự báo 1 ngày, 2 ngày, 3 ngày và tích phân mô hình t−ơng ứng là 24, 48 và 72 giờ tr−ớc thời diểm bão đổ bộ, tâm bão dự báo cách nhau 6 giờ đ−ợc đ−a ra đánh giá với tâm bão quan trắc. - Tâm bão quan trắc đ−ợc lấy từ số liệu tâm bão thực tế của trang web trang web của Viện thông tin Quốc gia Kitamoto Asanobu của Nhật Bản. Với miền tính toán nh− trong Hình 3.1, 33 tr−ờng hợp ứng với 12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới (xoáy thuận nhiệt đới) hoạt động trên biển Đông trong 5 mùa bão từ năm 2004 đến 2007 và năm 2009 sẽ đ−ợc sử dụng trong nghiên cứu này. Mục tiêu của luận án là đánh giá khả năng dự báo bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam. Vì vậy số tr−ờng hợp thử nghiệm đ−ợc lựa chọn là những cơn bão đổ bộ trực tiếp vào bờ biển Việt Nam, những tr−ờng hợp này đ−ợc liệt kê trong Bảng 2.1 sau đây. Bảng 2.1. Danh sách các tr−ờng hợp bão và áp thấp nhiệt đới đ−ợc lựa chọn thực hiện thử nghiệm. Tên bão SST Thời điểm dự báo Kinh độ Vĩ độ Chanthu 1 12Z ngày 09/06/2004 122,4 11 2 12Z ngày 10/06/2004 118,5 12,1 3 12Z ngày 11/06/2004 113,8 13 Washi 7 06Z ngày 29/07/2005 112,0 18,6 8 06Z ngày 30/07/2005 109,4 19,5 Vicenti 9 12Z ngày 16/09/2005 113,25 10,98 10 12Z ngày 17/09/2005 111,77 15,38 Damrey 11 06Z ngày 24/09/2005 114,8 19,7 35 12 06Z ngày 25/09/2005 112,4 19,1 13 06Z ngày 26/09/2005 108,9 18,8 Kaitak 14 06Z ngày 30/10/2005 112,3 14,1 15 06Z ngày 31/10/2005 111,5 14,8 16 06Z ngày 01/11/2005 109,2 15,8 Xangsane 17 00Z ngày 28/09/2006 121,7 13,9 18 00Z ngày 29/09/2006 116,8 15,3 19 00Z ngày 30/09/2006 112,5 15,6 Durian 20 06Z ngày 02/12/2006 117,0 13,7 21 06Z ngày 03/12/2006 114,0 13,9 22 06Z ngày 04/12/2006 111,3 12,5 06W 23 18Z ngày 03/08/2007 112,2 13,6 24 18Z ngày 04/08/2007 109,8 14,2 25 18Z ngày 05/08/2007 109,1 15,0 Lekima 26 12Z ngày 30/09/2007 113,9 14,2 27 12Z ngày 01/10/2007 112,7 15,9 28 12Z ngày 02/10/2007 109,9 17,6 Mujigae 29 00Z ngày 09/09/2009 114,9 19 30 00Z ngày 10/09/2009 109,7 19,8 Ketsana 31 12Z ngày 26/09/2009 119,5 15,3 32 12Z ngày 27/09/2009 114,4 15,8 33 12Z ngày 28/09/2009 111,1 16 Mirinae 34 12Z ngày 30/10/2009 123,5 14,7 35 12Z ngày 31/10/2009 117,8 14,2 36 12Z ngày 01/11/2009 113,6 13,6 36 Tùy theo thời gian tồn tại của bão trên Biển Đông mà ở các hạn dự báo khác nhau sẽ có số tr−ờng hợp nghiên cứu khác nhau. Cụ thể, các hạn dự báo 24 h và 48 h đều có 12 tr−ờng hợp và hạn dự báo 72 giờ có 9 tr−ờng hợp. 2.7.3. Các ph−ơng án thử nghiệm Với bộ số liệu gồm 33 tr−ờng hợp, ứng với 12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới nh− đã nêu trong Bảng 2.1, chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm dự báo bằng mô hình ETA theo 3 ph−ơng án nh− sau: - Ph−ơng án 1: Dự báo bão và áp thấp nhiệt đới bằng sơ đồ Betts-Miller- Janjic của mô hình ETA (kí hiệu là BMJ). - Ph−ơng án 2: Dự báo bão và áp thấp nhiệt đới bằng sơ đồ Kain-Fritsch của mô hình ETA (kí hiệu là KF). - Ph−ơng án 3: Dự báo bão và áp thấp nhiệt đới bằng sơ đồ Kain-Fritsch với thông l−ợng động l−ợng của mô hình ETA (kí hiệu là KFMX). Nh− vậy tổng số tr−ờng hợp tác giả đã tiến hành chạy thử nghiệm trong luận văn này là: 33 x 3 =99 tr−ờng hợp. 2.7.4. Ph−ơng pháp xác định tâm bão Từ sản phẩm đầu ra của mô hình ETA là giá trị 6 tiếng một của các tr−ờng khí t−ợng nh− áp suất, nhiệt độ, độ ẩm, độ cao địa thế vị, gió,... với hạn dự báo lên đến 72 giờ, để xác định vị trí tâm bão dự báo, chúng tôi đã sử dụng ph−ơng pháp tìm tâm Downhill. Bài toán tìm tâm bão ở cho tr−ờng ban đầu hoặc tr−ờng dự báo của mô hình số là một bài toán tìm cực trị: giá trị áp suất cực tiểu hoặc độ xoáy cực đại. Có nhiều ph−ơng pháp có thể sử dụng nh−ng đều phải thoả mãn yêu cầu là bảo đảm độ chính xác và tính toán nhanh. Ph−ơng pháp Downhill th−ờng đ−ợc sử dụng trong bài toán 2 chiều để thỏa mãn các yêu cầu này. 37 Về cơ bản, ph−ơng pháp downhill sử dụng việc so sánh các giá trị của 3 đỉnh của một tam giác và một chuỗi các phép biến hình để dò tìm vị trí của điểm cực tiểu. Giả sử chúng ta cần tìm vị trí cực đại của một hàm nào đó, Z0 là vị trí điểm cực đại phỏng đoán đầu tiên, quá trình dò tìm đ−ợc thực hiện nh− sau: 1) B−ớc đầu tiên của thuật toán downhill là so sánh giá trị của hàm tại 3 điểm Z1, Z2, Z3 với Z0. Ba điểm này lập thành một tam giác đều nội tiếp đ−ờng tròn với bán kính R là b−ớc tìm kiếm ban đầu và tâm là Z0. 2) Nếu điểm có giá trị lớn nhất là Zn (n=1,2,3): Tâm đ−ờng tròn đ−ợc chuyển thành Zn, và quay trở lại b−ớc 1). 3) Nếu điểm có giá trị lớn nhất là Z0: 3a) Tạm thời giảm bán kính đ−ờng tròn 4 lần và quay lại b−ớc 1) 3b) Nếu sau b−ớc 3a) Z0 vẫn tiếp tục có giá trị lớn nhất, phục hồi lại giá trị bán kính R nh− cũ (bằng cách nhân 4) và quay tam giác nội tiếp mỗi lần 15o (tối đa 7 lần) và quay trở lại b−ớc 1). 3c) Nếu sau 3a) và 3b), Z0 vẫn có giá trị lớn nhất, bán kính đ−ờng tròn giảm đi 4 lần và quay trở lại b−ớc 1). Quá trình tìm kiếm thành công khi bán kính đ−ờng tròn nhỏ hơn một giá trị tiêu chuẩn đủ nhỏ hoặc thất bại nếu số b−ớc lặp v−ợt quá một giới hạn cho tr−ớc. 2.7.5. Các chỉ tiêu đánh giá a. Sai số vị trí (PE): Đặc tr−ng cho mức độ sai lệch về mặt không gian giữa vị trí tâm bão dự báo và vị trí tâm bão quan trắc. Giả sử xét một ph−ơng án dự báo cho N tr−ờng hợp bão, tại hạn dự báo t (t = 6h, 12h,..., 72h) của tr−ờng hợp bão thứ 1 3 38 n, sai số vị trí đ−ợc định nghĩa là khoảng cách địa lý giữa tâm xoáy dự báo và tâm xoáy quan trắc. ( ) ( ) ( )tttPE onpnn xx −= (2.32) trong đó, ( )tpnx là vị trí tâm bão dự báo tại thời điểm t của tr−ờng hợp bão thứ n, còn ( )tonx là vị trí tâm bão quan trắc t−ơng ứng. Thực tế, khoảng cách địa lý giữa 2 điểm bất kỳ A(λ1,ϕ1) và B(λ2,ϕ2) là độ dài cung của đ−ờng tròn lớn đi qua hai điểm đó và đ−ợc tính theo công thức: ( )1 1 2 1 2 2 1cos sin sin cos cos cosAB ed R ϕ ϕ ϕ ϕ λ λ−= + −   (2.33) trong đó Re là bán kính trái đất, lấy giá trị bằng 6378.161 km. ϕ, λ lần l−ợt là vĩ độ và kinh độ của vị trí tâm bão tính bằng radian. b. Sai số CT và AT Chúng tôi sẽ sử dụng thêm sai số vị trí dọc với h−ớng di chuyển của bão AT (ATE: Along Track Error) và sai số vị trí ngang so với h−ớng di chuyển của bão CT (CTE: Cross Track Error) (Hình 2.4). ATE nhận dấu d−ơng nếu tâm bão dự báo nằm phía tr−ớc tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi tâm bão dự báo nằm phía sau tâm bão quan trắc. CTE nhận dấu d−ơng khi tâm bão nằm phía phải so với tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi nằm về trái. Với qui −ớc này, nếu sai số ATE trung bình (MATE) nhận giá trị d−ơng có nghĩa tâm bão dự báo có xu thế di chuyển nhanh hơn so với thực và ng−ợc lại, MATE nhận giá trị âm thì tâm bão dự báo cho xu thế di chuyển chậm hơn. Sai số CTE trung bình (MCTE) d−ơng cho thấy quĩ đạo bão có xu thế lệch phải còn MCTE âm cho thấy xu thế lệch trái so với quĩ đạo thực. n ATE MATE n i ji j ∑ = = 1 , (2.34) 39 n CTE MCTE n i ji j ∑ = = 1 , (2.35) trong đó i là dung l−ợng mẫu (i=1…n), j là hạn dự báo (j =0, 6, 12…..72). Tõm bóo dự bỏo PECTE ATE Tõm bóo quan trắc Tõm bóo quan trắc 6h trước Hình 2.4 Sơ đồ sai số ATE, CTE và PE. Trong Ch−ơng 3, luận văn sẽ sử dụng những chỉ tiêu đánh giá trên để đánh giá kêt quả dự báo quĩ đạo bão và dự báo vị trí đổ bộ của bão vào bờ biển Việt Nam bằng mô hình ETA. 40 CHƯƠNG III Dự BáO BãO Đổ Bộ VàO Bờ BIểN VIệT NAM BằNG MÔ HìNH ETA 3.1 Đánh giá kết quả dự báo quĩ đạo bão bằng mô hình ETA 3.1.1 Đánh giá kết quả dự báo cơn bão Mirinae a) Khảo sát quĩ đạo dự báo Sau khi tìm tâm bằng ph−ơng pháp Downhill, nối các tâm bão dự báo, ta sẽ có quỹ đạo dự báo của bão. Sau đây, tác giả sẽ khảo sát kết quả dự báo quỹ đạo cơn bão Mirinae với ba tr−ờng hợp 12Z ngày 30/10/2009, 12Z ngày 31/10/2009, 12Z ngày 01/11/2009. * Diễn biến cơn bão Mirinae: Tr−a ngày 27/10, một áp thấp nhiệt đới ở khu vực Tây Bắc Thái Bình D−ơng đã mạnh lên thành bão có tên quốc tế là Mirinae đây là cơn bão thứ 21 hoạt động ở khu vực này trong năm 2009. Sau khi hình thành, bão Mirinae di chuyển chủ yếu theo h−ớng tây trung bình khoảng 25 - 30 km/h. Sáng ngày 31/10, bão Mirinae v−ợt qua đảo Lu Dông (Philippin) và sau đó đi vào phía đông khu vực bắc và giữa Biển Đông, thành cơn bão số 11 hoạt động trên khu vực này với c−ờng độ mạnh cấp 11, giật cấp 12, cấp 13. Sau khi vào Biển Đông, bão số 11 di chuyển chủ yếu theo h−ớng Tây với tốc độ trung bình khoảng 20 - 25 km/h (có thời điểm di chuyển với tốc độ khoảng 25 - 30 km/h) và c−ờng độ giảm dần xuống cấp 9. Từ tr−a ngày 01/11, bão lại mạnh dần lên cấp 10, giật cấp 11, cấp 12, tiếp tục di chuyển chủ yếu theo h−ớng tây trung bình khoảng 20 km/h. Rạng sáng ngày 02/11, khi cách bờ biển Bình