Hệ thống nghiệp vụ dự báo hạn ngắn các yếu tố khí tượng thủy văn biển trên biển Đông

ion storage systems combined with regional weather forecast model HRM, MM5, WRF, RAMS; the oceanographic forecast models MDEC3D, ROMS; the depth and shallow waves forecast models WAM, WW3, SWAN and WABED. Forecast precision allows serve for economic , national defense and protection sovereignty activities on the sea. This system is completely meet the current requirements of professional marine weather forecasts, of information, reports distribution and provide data through the Internet. I. MỞ ĐẦU Trong điều kiện nước ta hiện nay, việc dự báo hạn ngắn các trường yếu tố thủy văn biển phục vụ các hoạt động kinh tế và an ninh quốc phòng trên biển có thể tiến hành theo hai phương thức: - Xây dựng hệ thống thu nhận thông tin các trường khí tượng thủy văn dự báo của các nước trên thế giới và khu vực; - Xây dựng và phát triển hệ thống các mô hình dự báo các trường khí tượng thủy văn biển. Theo phương thức đầu tiên chúng ta chỉ nhận được các thông tin trên qui mô lớn với độ phân giải số liệu thấp, theo phương thức thứ hai chúng ta sẽ phải đầu tư nhân lực, vật lực nhiều hơn nhưng sẽ có tính chủ động cao trong công tác dự báo, các thông tin kết quả của hệ thống dự báo nhận được sẽ đầy đủ, chi tiết và chính xác kịp thời đáp ứng được yêu cầu của các hoạt động kinh tế, an ninh quốc phòng và nghiên cứu. Vì vậy việc nghiên cứu phát triển quy trình công nghệ dự báo hạn ngắn về trường các yếu tố thủy văn biển là mục tiêu của phương thức thứ hai và cũng chính là sự lựa chọn hướng nghiên cứu của nhóm tác giả trong đề tài KC.09.16/06-10. Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển Trong những năm gần đây, nghiên cứu các trường yếu tố thủy văn đối với Biển Đông bằng phương pháp mô hình hóa theo hướng hệ thống đã được áp dụng để khắc phục những khó khăn trong việc tìm kiếm nguồn số liệu dự báo khí tượng phục vụ đầu vào cho các mô hình hải văn. Tuy nhiên cho đến nay chúng ta chưa có một quy trình công nghệ dự báo đầy đủ các yếu tố khí tượng, thủy văn biển: các yếu tố khí tượng, dòng chảy, sóng, mực nước, nhiệt độ và độ muối. Các kết quả nghiên cứu của tập thể cán bộ khoa học thực hiện đề tài trong giai đoạn trước còn dựa trên một số phần mềm thương mại, phải mua bản quyền sử dụng với giá thành cao, khó khăn trong việc chuyển giao, hơn nữa hệ thống chạy trên nhiều hệ điều hành bao gồm Linux và Windows phải xử lý phức tạp trong việc trao đổi dữ liệu giữa các hệ điều hành, trong giai đoạn nghiên cứu này Đề tài đặt ra nhiệm vụ xây dựng hệ thống liên hoàn kết nối giữa các mô hình khí tượng và hải văn, hệ thống được xây dựng dựa trên các phần mềm mã nguồn mở đã được các cộng đồng nghiên cứu khoa học khí tượng thuỷ văn thế giới sử dụng và hoàn thiện. II. QUY TRÌNH DỰ BÁO HẠN NGẮN TRƯỜNG CÁC YẾU TỐ THỦY VĂN BIỂN KHU VỰC BIỂN ĐÔNG 1. Hệ thống các phần mềm nghiệp vụ dự báo khí tượng thủy văn biển 1.1 Các mô hình số trị dự báo khí tượng biển Mô hình dự báo số trị luôn luôn có mặt trong các dự báo thời tiết hiện đại. Cơ sở lý thuyết của dự báo thời tiết số trị (NWP) là động lực học khí tượng cơ sở lý thuyết cung cấp các phương trình mô tả sự tiến triển của khí quyển. Dự báo động lực sẽ dự đoán trạng thái tương lai của hoàn lưu sử dụng các xấp xỉ toán học của hệ phương trình động lực với các quy mô như sau: Quy mô (nhỏ - micro; vừa – meso; Synốp và toàn cầu) Ứng dụng (mô hình hoàn lưu chung, mô hình phân tán và truyền tải) Chiều không gian (1D, 2D, 3D,...) Giả thiết vật lý (thủy tĩnh hoặc bất thủy tĩnh). Các mô hình dự báo khí tượng được sử dụng trong hệ thống bao gồm: Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM là một mô hình số, công cụ linh hoạt cho nghiệp vụ dự báo thời tiết ngày nay. Mô hình HRM được cơ quan Khí tượng Đức (DWD) tạo ra và phát triển, cơ quan này sẽ cung cấp các số liệu cần thiết cho mục đích nghiên cứu cũng như chạy mô hình dự báo thời tiết. Mô hình HRM chạy dự báo cho ra kết quả của áp suất bề mặt ps, nhiệt độ T, hơi nước qv, lượng nước mây qc, lượng băng mây qi, các thành phần gió ngang u,v và một vài thông số bề mặt đất. Ngoài ra mô hình còn cho ra các kết quả cảnh báo với các biến tốc độ thẳng đứng ω, địa thế vị Φ, độ phủ mây clc, độ khuyếch tán tkvm/h. Các biến số này có trong hệ phương trình của mô hình. Mô hình khí tượng động lực quy mô vừa MM5 thế hệ thứ 5 của Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển Hoa Kỳ (NCAR) và Trường Đại học Tổng hợp Pennsylvania Hoa Kỳ (PSU). MM5 là thế hệ mới nhất trong một loạt các mô hình dự báo được Anthes phát triển từ những năm 1970. Mô hình đã được điều chỉnh và cải tiến nhiều lần nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý quy mô vừa và có thể áp dụng đối với nhiều đối tượng sử dụng khác nhau: dự báo thời tiết thời gian thực, dự báo xoáy thuận nhiệt đới, v.v. Dữ liệu đầu ra của MM5 có thể chia thành các trường 3 chiều đầy đủ và các trường bề mặt 2 chiều. Với mục tiêu sử dụng làm đầu vào và điều kiện biên trên của mô hình hải dương, các trường bề mặt được chọn để trích xuất bao gồm: áp suất mực biển (PSLV), các thành phần gió 10m (U10, V10), nhiệt độ 2m (T2M), tỉ số xáo trộn ẩm 2m (Q2M), thông lượng bức xạ xuống bề mặt (LWD, SWD) và giáng thủy tích lũy (RC, RN). 20 Mô hình dự báo thời tiết WRF (Weather Research and Forecast model), là sản phẩm của sự hợp tác phát triển của nhiều trung tâm nghiên cứu và dự báo khí tượng ở Hoa Kỳ như Trung tâm Quốc gia về nghiên cứu khí quyển (NCAR), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (NCEP),…và đội ngũ đông đảo các nhà khoa học làm việc tại các trường đại học trên thế giới. Mô hình WRF được thiết kế linh động, có độ tùy biến cao và có khả năng vận hành trên những hệ thống máy tính lớn, WRF có thể dễ dàng tùy biến cho công việc nghiên cứu và dự báo, mô hình bao gồm nhiều tùy chọn và hệ thống đồng hóa dữ liệu tiên tiến. Quy mô dự báo của mô hình rất đa dạng, có thể từ hàng mét đến hàng nghìn km bao gồm các nghiên cứu và thực hành dự báo số (NWP), đồng hóa dữ liệu và tham số hóa các yếu tố vật lý, mô phỏng khí hậu bằng phương pháp downscaling (downscaling climate simulations), nghiên cứu và đánh giá chất lượng không khí, mô hình kết hợp đại dương - khí quyển và các mô phỏng lý tưởng (như xoáy lớp biên, đối lưu, sóng tà áp,…). Mô hình RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) được Đại học Tổng hợp Colorado (CSU) kết hợp với ASTER divsion- thuộc Mission Research Corporation phát triển đa mục đích. Đó là một mô hình dự báo số mô phỏng hoàn lưu 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 thường được sử dụng nhiều nhất để mô phỏng các hiện tượng 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 lượng môi trường không khí. Có nhiều nguồn gốc gây ra sai số dự báo trong các mô hình dự báo thời tiết bằng phương pháp số đó là sự thiếu sót trong việc xác định chính xác trạng thái ban đầu, điều kiện biên, tham số hóa các quá trình vật lý của bầu khí quyển và tính kỹ thuật xấp xỉ số trị. Một mô hình số trị đơn lẻ tạo ra các kết quả dự báo cụ thể từ một cấu hình cụ thể (đặc điểm không gian lưới, điều kiện biên, các quá trình vật lý, v.v.) với sai số hệ thống của nó. Một tổ hợp của các dự báo số thể sử dụng để dự đoán tính bất định trong các kết quả dự báo. Do đó, bản chất chưa hoàn thiện của điều kiện ban đầu và mô hình NWP có thể sử dụng một cách chiến lược trong một hệ thống dự báo tổ hợp EPS để xác định một dải kết quả dự báo có thể tồn tại từ các thành phần của tổ hợp, xác định xác suất của kết quả dự báo riêng lẻ bất kỳ và hỗ trợ xác định kết quả dự báo giống nhất. Để đảm bảo thời gian nghiệp vụ thực hiện tính toán của các mô hình hải văn, chúng tôi đã thực hiện tổ hợp với trọng số tính toán bằng phương pháp trung bình đối với các kết quả dự báo từ các mô hình khí tượng HRM, MM5, WRF và RAMS. 1.2 Các mô hình số dự báo hạn ngắn trường các yếu tố nhiệt độ, độ muối và dòng chảy Hoàn lưu trong biển và đại dương là một đối tượng nghiên cứu rất phức tạp, dòng chảy ở đây được hình thành và tồn tại do nhiều nguyên nhân tác động khác nhau như thủy triều, gió, áp suất không khí trên bề mặt thoáng, sự biến động của mật độ nước, ảnh hưởng của địa hình và biến động theo phương ngang của động lượng sóng trọng lực trên bề mặt do hiện tượng biến dạng khi sóng lan truyền. Trong nghiên cứu này chúng tôi lựa chọn sử dụng các mô hình số trị MDEC3D và ROMS mô phỏng và dự báo các quá trình thủy động lực và nhiệt muối của khu vực Biển Đông. Mô hình 3D thuỷ động lực học của Trung tâm Động lực và Môi trường Biển MDEC3D có khả năng dự báo các trường hoàn lưu, nhiệt, muối trên các khu vực phức tạp và có nhiều biên hở, với lưới tính có độ phân giải lựa chọn khác nhau tùy thuộc yêu cầu của các bài toán thủy động lực học. Mô hình được xây dựng trên cơ sở sử dụng hệ các phương trình thuỷ nhiệt động học nguyên thuỷ, sử dụng phương pháp chuyển đổi sang hệ tọa độ Z (x3) tựa cong theo σ đã được nghiên cứu và sử dụng trong mô hình MDEC3D, các phương trình được khép kín rối đối với mật độ động năng rối k và tản mát ε, các thành phần Qy (y : k hay ε) thể hiện các nguồn phát sinh và tiêu hủy. ROMS là mô hình hoàn lưu đại dương, sử dụng hệ phương trình nguyên thủy (primitive). Là mô hình mã nguồn mở nên ROMS mang tính cộng đồng cao, được Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển nhiều các nhà nghiên cứu sử dụng với nhiều qui mô không gian và thời gian khác nhau: từ dải ven bờ tới các đại dương thế giới; mô phỏng cho vài ngày, vài tháng và tới hàng chục năm. Mô hình sử dụng hệ toạ độ thích ứng địa hình theo phương thẳng đứng (lưới s hoặc s) xấp xỉ địa hình đáy biển và bề mặt tự do, hệ toạ độ cong trực giao theo phương ngang. Sai phân theo không gian sử dụng sai phân trung tâm bậc hai trên lưới Arakawa C áp dụng cho phương ngang (x,h) với các điều kiện biên trượt tự do (toàn phần), trượt một phần, hoặc điều kiện dính. Theo phương thẳng đứng (trục s) sử dụng sai phân xen kẽ bậc hai. Sai phân theo thời gian sử dụng tách thời gian cho hai chế độ barotrop: giải hệ phương trình động lượng hai chiều “trung bình theo độ sâu” với bước thời gian ngắn thoả mãn điều kiện Courant-Friedrichs-Lewy và chế độ barocline: giải hệ phương trình động lượng ba chiều với bước thời gian tương đối dài. ROMS sử dụng sơ đồ Mellor-Yamada bậc 2,5 để tham số hoá các hệ số khuyếch tán động lượng KM và nhiệt KH theo phương thẳng đứng. Hình 1. So sánh kết quả dự báo và số liệu phân tích ngày 18 – 19/10/2010 trường dòng chảy và nhiệt độ bề mặt của hệ thống dự báo và mô hình NLOM của Hải quân Mỹ Trên hình 1. thể hiện các kết quả dự báo đối với trường nhiệt độ và dòng chảy, so sánh với số liệu phân tích của mô hình toàn cầu NCOM của Hải quân Mỹ tại các ngày 18 – 19 - 20 – 21/10/2010 là những ngày hoạt động của cơn bão Meji, kết quả cho thấy tác động rõ rệt của 22 trường khí áp và gió trong bão lên phân bố không gian của trường dòng chảy và nhiệt độ bề mặt và sự tương đồng về mặt định tính với kết quả dự báo của Hải quân Mỹ. 1.3 Các mô hình số trị dự báo trường sóng nước sâu và nước nông WAM là mô hình sóng đại dương dự báo sóng gió thế hệ 3, mô hình giải phương trình truyền sóng theo phương pháp hiện và không có bất kỳ ràng buộc nào về dạng phổ sóng. Mô hình biểu thị tính vật lý của tiến triển sóng đối với một tập hợp đầy đủ của phổ sóng 2 chiều tự do, phù hợp với kiến thức cho đến nay. Là mô hình sóng đại dương nhưng nó cho phép tính đến ảnh hưởng của dòng chảy và nước nông, nên có thể chạy cho nước nông và sâu có xét đến khúc xạ do biến đổi độ sâu và khúc xạ do dòng chảy. Mô hình chạy cho bất kỳ lưới địa phương hoặc toàn cầu nào với tập hợp dữ liệu địa hình đã cho. Có thể chạy trong kiểu lưới lồng. Trong một lưới thô, có thể truy xuất phổ tại ranh giới của lưới tinh, nội suy theo không gian và thời gian cho những điểm biên của lưới tinh và mô hình có thể chạy lại trên lưới tinh. Độ phân giải lưới có thể tuỳ ý theo không gian và thời gian. Tính toán lan truyền sóng có thể thực hiện trên lưới kinh vĩ hoặc lưới carthesian. Mô hình truy xuất chiều cao sóng có nghĩa, hướng và tần số sóng trung bình, chiều cao và hướng sóng lừng trung bình. Trường ứng suất gió được hiệu chỉnh do xét đến ứng suất sóng và hệ số cản, phổ sóng 2 chiều tại những thời điểm và điểm lưới được chọn. Tính toán có thể ngắt và khởi động lại ở thời điểm bất kỳ. Những số hạng nguồn và sự lan truyền của chúng có thể tính toán với những phương pháp và bước thời gian khác nhau. Tích phân số hạng nguồn thực hiện bằng một sơ đồ ẩn, trong khi sơ đồ lan truyền là sơ đồ tiến bậc nhất. Bước thời gian số liệu gió có thể chọn tùy ý. Mô hình WAVEWATCH-III (Tolman, 1991) là mô hình sóng cho phép tính năng lượng phổ trực tiếp bằng cách tích phân phương trình cân bằng năng lượng phổ sóng mà không phụ thuộc vào các dạng cho trước của phổ sóng cả ở vùng nước sâu và nước nông. Trong phạm vi WWATCH phổ cơ bản là phổ số sóng-hướng sóng F(k, ), nó được chọn bởi vì đặc điểm bất biến của nó đối với sự tăng trưởng vật lý và tiêu huỷ sóng đối với sự biến đổi của độ sâu nước. Tuy nhiên, đầu ra của WWATCH bao gồm nhiều phổ hướng-tần số F(fr, ) truyền thống. Các phổ khác có thể tính từ F(k, ) sử dụng trực tiếp các phép biến đổi Jacobian. Số hạng nguồn S thường gồm - là: S=Sin+Snl+Sds+Sbot. Tương tác phi tuyến trong WWATCH là lý thuyết Webb- Resio-Tracy (WRT), dựa trên công thức tích phân Boltzmann sáu chiều của Hassenmann (1962,1963 a,b), và bổ sung sự lưu ý của Resio và Perrie (1991). Mô hình sóng cung cấp đầu ra theo các trường lưới của các tham số sóng trung bình. Một vài tham số trong đó có thể trích xuất đối với các điểm được chọn. Mô hình WABED dự báo sóng nước nông tại khu vực ven bờ, Sóng gió quan trắc được trên thực địa là kết quả tương tác của quá trình hình thành, tiêu tán, lan truyền và tương tác phi tuyến giữa các sóng. Do sóng trọng lực trong tự nhiên thường xuất hiện trong dạng bất đồng nhất và lan truyền phân tán trên nhiều hướng. Phổ hướng của sóng lan truyền bao gồm các hiệu ứng cạn sóng và khúc xạ của sóng tuyến tính đã được phát triển hoàn thiện trong thời gian qua. Mô hình WABED có cơ sở lý thuyết mô tả hiện tượng nhiễu xạ, phản xạ và các quá trình hình thành và phát triển sóng từ gió. Hiện tượng phản xạ và nhiễu xạ sóng đóng vai trò quan trọng đối với trường sóng vùng ven bờ, đặc biệt là đối với các dạng công trình dài và phản xạ bảo vệ các cửa biển hoặc các kênh hàng hải. Mô hình WABED có thể chạy trên lưới bất đồng nhất để tiết kiệm thời gian tính đối với vùng tính lớn, đặc điểm này cho phép người sử dụng dùng một lưới với độ phân giải khác nhau trên các phần khác nhau của lưới tính, như vậy người sử dụng có thể tính toán sóng lan truyền từ vùng có độ sâu lớn tới vùng gần bờ, WABED còn có khả năng sử dụng lưới lồng là phương pháp tương tự để tính toán lan truyền sóng vào các vùng có độ phân giải cao hơn. 2. Hệ thống máy tính cluster phục vụ dự báo nghiệp vụ Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển Hệ thống tính toán song song phân cụm (Cluster) là các hệ thống máy tính song song được xây dựng từ các nút tính toán và thiết bị mạng thông dụng, mỗi nút tính toán hay các nút đóng vai trò điều khiển vào/ra là một hệ thống hoàn chỉnh, có khả năng làm việc độc lập. Trong đó các tài nguyên tính toán là bộ vi xử lý và bộ nhớ trong tại mỗi máy tính, các tài nguyên tính toán này có khả năng truyền thông và kết hợp với nhau thông qua cáp mạng. Thường thì quy mô của hệ thống chỉ giới hạn trong một mạng cục bộ (LAN), trong đó có một máy tính đóng vai trò máy chủ (server), các máy tính còn lại đóng vai trò nút tính toán (computing node) Hiện tại, tài nguyên tính toán của hệ thống dự báo nghiệp vụ bao gồm tổng cộng là 32 nhân tính là 04 máy server mỗi máy có 2 CPU 4 nhân tính tốc độ 2,44Ghz, sử dụng hệ điều hành Linux 2.6.18-8.el5PAE (x86), cấu hình thành một Cluster với thư viện xử lý song song MPITCH2 và Bộ quản lý chương trình PBS Torque. Trên bảng 1 thể hiện các đặc điểm vật lý và quá trình hoạt động của các nút máy tính trong hệ thống và hình vẽ 2 thể hiện sơ đồ cấu trúc của hệ thống tính toán. Hệ thống còn trang bị thiết bị lưu trữ NAS có khả năng lưu giữ 4TB dữ liệu, dùng để chứa dữ liệu, chương trình của người sử dụng (/home/NAS). Thư mục này được chia sẻ cho tất cả các nút tính toán thông qua NFS. Hình 2. Kiến trúc tổng quan về phần cứng của hệ thống máy tính toán Người sử dụng có thể truy cập và khai thác các tài nguyên hệ thống từ các máy tính cá nhân sử dụng chương trình Xmanager thông qua Internet với giao thức ssh. Hệ thống đã cài đặt các trình biên dịch cho các ngôn ngữ lập trình thông dụng như C, C++, java, Fortran, matlab, v.v. Có 2 cách thực hiện chương trình trên hệ thống cluster: thực hiện chạy trực tiếp tương tác trên nền hệ điều hành và thực hiện chạy thông qua Bộ quản lý chương trình PBS Torque. Bảng 5.1.3 thể hiện các dòng lệnh thực thi cho các phương án này, nếu chương trình của bạn nhỏ (yêu cầu 1 bộ xử lý, chạy trong thời gian ngắn, và yêu cầu ít bộ nhớ) thì có thể chạy trực tiếp trên hệ điều hành, nếu chương trình lớn, đòi hỏi nhiều bộ xử lý, thời gian thực hiện dài thì phải thực hiện thông qua bộ quản lý chương trình PBS Torque. Ngoài ra hệ thống còn có khả năng cho phép người điều hành kiểm tra trạng thái hoạt động của hệ thống từ xa thông qua Internet tại các địa chỉ: hoặc 24 Bảng 1. Các kiểu hàng đợi thực thi chương trình  devel_q  FC5 & Q9450 – very small job, high priority  serial_q  Max CPU: 1  small_q  Max Nodes: 10  Max Cput: 5h  medium_q  Max Nodes: 5  Max Cput: 120h  long_q  Max Nodes: 3  Max Cput: 720h 3. Hệ thống nghiệp vụ liên hoàn quy trình dự báo các trường khí tượng và thủy văn biển Hệ thống nghiệp vụ liên hoàn dự báo hạn ngắn các trường yếu tố thủy văn biển được xây dựng từ các kết quả nghiên cứu của đề tài KC09.16/06-10 bao gồm các mô đun: + Môđun đảm bảo số liệu đầu vào cho các mô hình khí tượng, hải dương; + Môđun các mô hình dự báo các trường khí tượng biển đáp ứng yêu cầu thông tin đầy đủ, nhanh, chi tiết và chính xác làm đầu vào cho các mô hình thủy văn biển; + Mô đun các mô hình thủy văn biển dự báo các trường: dòng chảy, mực nước tổng cộng, nhiệt độ và độ muối; + Mô đun các mô hình thủy văn biển dự báo các trường sóng biển vùng nước sâu và ven bờ + Môđun phát báo các kết quả của hệ thống dự báo qua trang web: + Mô đun lưu giữ và cung cấp số liệu phục vụ cho các yêu cầu tính toán và của người sử dụng. Sơ đồ khối tổng quát của hệ thống được thể hiện trên hình 3. Hệ thống này được hoàn thành với sự đóng góp của các thành phần cụ thể như sau: + Hệ thống máy tính bao gồm 4 máy server 2 chip Pentium Xeon Quad tốc độ 2.44Ghz, 01 máy tính Pentium core i7 được kết nối mạng tốc độ cao thông qua GigaSwich. + Hệ điều hành được sử dụng là Linux 2.6.18-8.el5PAE (x86) và Microsoft Windows XP SP3. + Hệ thống các chương trình dự báo khí tượng khu vực: HRM, MM5, WRF và RAMS + Hệ thống các chương trình dự báo thủy văn biển các yếu tố dòng chảy, nhiệt độ, độ muối và mực nước tổng cộng: MDEC3D, ROMS; các yếu tố sóng nước sâu: WAM, WAVEWATCH3, SWAN và các yếu tố sóng nước nông WABED. + Đường truyền mạng thông tin ADSL + Trang web phát báo thông tin và cung cấp số liệu dự báo khí tượng thủy văn biển tại địa chỉ: Quy trình hoạt động của hệ thống liên hoàn trong mỗi chu kỳ dự báo sẽ được thực hiện theo hai phương án như sau: 1. Phương án tối đa: thực thi toàn bộ các mô hình trong hệ thống với 4 mô hình khí tượng: HRM, MM5, WRF và RAMS; 2 mô hình thủy văn MDEC3D, ROMS; 3 mô hình dự báo sóng nước sâu: WAM, WW3, SWAN; 1 mô hình dự báo sóng nước nông WABED, các kết quả từ các mô hình cùng loại được trích xuất trên cùng một lưới và tổ hợp bằng phương pháp tổ hợp trung bình trọng số. Phương án này được thực thi với các bước cụ thể như sau: Nhận số liệu phân tích và dự báo khí tượng từ các mô hình toàn cầu AVN/GFS và GME. Nhận số liệu phân tích và dự báo hải văn từ mô hình toàn cầu ECCO Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển Xây dựng điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho các mô hình dự báo thời tiết khí tượng và hải văn bằng các công cụ nội suy vào các lưới của các mô hình. Hình 3. Hệ thống nghiệp vụ liên hoàn dự báo hạn ngắn trường các yếu tố thủy văn biển. Dự báo các trường khí tượng, xử lý các kết quả, trích xuất và tổ hợp số liệu cho các mô hình hải văn. Dự báo các trường hải văn sử dụng số liệu đầu vào là kết quả từ các mô hình khí tượng và điều kiện đầu và điều kiện biên từ mô hình toàn cầu ECCO, xử lý kết quả, trích xuất và tổ hợp số liệu cho các mô hình dự báo sóng nước sâu. Dự báo trường sóng nước sâu sử dụng kết quả trích xuất từ mô hình khí tượng và mô hình hải văn, xử lý kết quả, trích xuất và tổ hợp số liệu cho mô hình dự báo sóng nước nông. Dự báo trường sóng nước nông cho các vùng nước ven bờ Xử lý, tập hợp, lưu giữ các kết quả dự báo của toàn bộ hệ thống và tự động phát báo lên trang web, cung cấp số liệu trực tuyến nếu có yêu cầu. 26 Hình 4. Giao diện của trang web – mục Dự báo hải văn hiển thị kết quả dự báo nhiệt muối, dòng chảy. Hình 5. Giao diện của trang web – mục Dự báo hải văn hiển thị kết quả dự báo trường sóng. Hình 6. Giao diện của trang web – mục Dự báo Khí tượng hiển thị kết quả dự báo trường các yếu tố khí tượng. Hình 7. Giao diện của trang web – mục Chia sẻ số liệu cung cấp khả năng tự truy cập thu nhận số liệu dự báo . 2. Phương án tối ưu: thực thi các mô hình được lựa chọn trong hệ thống với số liệu dự báo khí tượng lấy trực tiếp từ số liệu AVN/GFS hoặc GME; 1 mô hình thủy văn: ROMS; 1 mô hình dự báo sóng nước sâu: SWAN; 1 mô hình dự báo sóng nước nông WABED. Phương án này được thực thi với các bước cụ thể như sau: Nhận số liệu phân tích và dự báo khí tượng từ các mô hình toàn cầu AVN/GFS và GME. Nhận số liệu phân tích và dự báo hải văn từ mô hình hải văn toàn cầu ECCO Xây dựng điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hình dự báo hải văn bằng các công cụ nội suy vào các lưới của các mô hình. Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển Dự báo các trường hải văn sử dụng số liệu đầu vào là kết quả từ các mô hình khí tượng toàn cầu và điều kiện đầu và điều kiện biên từ mô hình hải văn toàn cầu ECCO, xử lý kết quả, trích xuất số liệu cho các mô hình dự báo sóng nước sâu. Dự báo trường sóng nước sâu sử dụng kết quả trích xuất từ mô hình khí tượng và mô hình hải văn, xử lý kết quả, trích xuất số liệu cho mô hình dự báo sóng nước nông. Dự báo trường sóng nước nông cho các vùng nước ven bờ. Xử lý, tập hợp, lưu giữ các kết quả dự báo của toàn bộ hệ thống và tự động phát báo lên trang web, cung cấp số liệu trực tuyến nếu có yêu cầu. 4. Hệ thống phát báo thông tin và cung cấp số liệu khí tượng thủy văn biển Để tạo ra khả năng tra cứu thông tin liên tục được cập nhật và tận dụng khả năng tiếp cận dễ dàng của hệ thống Internet toàn cầu trong giai đoạn hiện nay đối với mọi đối tượng cần những thông tin dự báo về thời tiết biển, đề tài đã xây dựng hệ thống phát báo thông tin và cung cấp số liệu trực tuyến dựa trên trang web với địa chỉ Giao diện trang web bao gồm 6 thành phần chính được thể hiện trên hình vẽ 4 bao gồm: Trang chủ, Giới thiệu chung, Dự báo biển, Ảnh vệ tinh, Chia sẻ dữ liệu, Thông tin và Kiến thức, trong đó các mục quan trọng là Dự báo biển và Chia sẻ dữ liệu. Mục Dự báo biển sẽ cung cấp thông tin dự báo của hệ thống bao gồm phần Hải văn cung cấp thông tin dự báo nhiệt muối - dòng chảy và dự báo sóng nước sâu; phần Khí tượng cung cấp thông tin dự báo khí tượng. Mục Chia sẻ dữ liệu sẽ cung cấp số liệu dự báo lưu giữ dưới dạng NetCDF cho người sử dụng có thể trực tiếp xử lý các thông tin, trích xuất số liệu phục vụ cho yêu cầu riêng. III. KẾT LUẬN Đã xây dựng được quy trình công nghệ tự động dự báo hạn ngắn trường các yếu tố khí tượng, trường các yếu tố thủy văn biển dựa trên hệ thống bó máy tính (cluster) tính toán song song và hệ thống lưu trữ thông tin kết hợp với các mô hình số trị dự báo thời tiết khu vực HRM, MM5, WRF, RAMS; các mô hình dự báo hải văn MDEC3D, ROMS; các mô hình dự báo sóng nước sâu và sóng nước nông WAM, WW3, SWAN và WABED với độ chính xác cho phép phục vụ các hoạt động kinh tế, quốc phòng trên các vùng biển. Quy trình này hoàn toàn đáp ứng yêu cầu hiện tại của nghiệp vụ dự báo thời tiết biển về các yếu tố khí tượng, hải văn, phát báo thông tin và c