Luận văn Đánh giá khả năng dự báo qũy đạo và cƣờng độ bão trên biển đông hạn 5 ngày bằng mô hình wrf với sơ đồ đồng hóa letkf

m lưới ngang và miền lưới 2 là 181x181 với tâm miền tính cố định ở 120 o E và 18 o N sử dụng trong mô hình WRF phiên bản 3.2. Các thành phần tổ hợp đa vật lý được sử dụng trong các thử nghiệm, gồm: (1) sử dụng 3 sơ đồ vi vật lý bao gồm: sơ đồ Kessler, sơ đồ Lin và cộng sự, và sơ đồ WSM3; (2) sử dụng 2 sơ đồ PBL: sơ đồ YSU và sơ đồ Mellor-Yamada-JanJic 13 (MYJ); (3) sử dụng 2 sơ đồ tham số hóa đối lưu (mây tích): sơ đồ Kain-Fritsch và sơ đồ Betts-Miller-JanJic; và (4) sử dụng 2 sơ đồ bức xạ sóng dài: sơ đồ RRTM và sơ đồ sóng dài Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL). Tổng là 24 sự kết hợp khác nhau của các sơ đồ vật lý này được thực hiện và được ấn định cho mỗi thành phần tổ hợp tương ứng. Nếu số thành phần tổ hợp lớn hơn các kết hợp trên, thì sự ấn định này sẽ lặp lại các kết hợp trên cho các thành phần tiếp theo. Số thành phần tổ hợp dùng dùng để khảo sát số thành phần tổ hợp thông qua thử nghiệm dự báo cơn bão CONSON 2010 sẽ biến đổi từ 10 đến 50 thành phần. Còn trong các thử nghiệm nhằm xem xét khả năng dự báo bão hạn 5 ngày của sơ đồ LETKF ứng dụng trong mô hình WRF sẽ sử dụng số thành phần tổ hợp tối ưu được đưa ra trong thành phần khảo sát. Danh sách các trường hợp thử nghiệm được đưa ra trong bảng 2.1. Bảng 2.1. Danh sách các trường hợp thử nghiệm Ký hiệu Mô tả CTL Thử nghiệm dự báo bão với mô hình WRF không đồng hóa CIMSS Thử nghiệm dự báo bão với WRF-LETKF đồng hóa số liệu vệ tinh với 21 thành phần tổ hợp MIX Thử nghiệm dự báo bão với WRF-LETKF đồng hóa số liệu hỗn hợp (vệ tinh+cao không) với 21 thành phần tổ hợp 2.4 Nguồn số liệu Điều kiện biên bên và điều kiện ban đầu của mô hình trong các dự báo tổ hợp và dự báo tất định là các dự báo nghiệp vụ của Hệ thống Dự báo Toàn cầu (GFS) thuộc Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc Gia Hoa Kỳ (NCEP) với độ phân giải 10x10. Khoảng thời gian được dự báo là từ 0000 UTC ngày 15 đến 0000 UTC ngày 19 tháng 10 năm 2010 là thời gian cơn bão Megi hoạt động. Điều kiện biên được cập nhật 6 giờ một lần không cài xoáy giả. Đối với số liệu sử dụng trong các thử nghiệm CIMSS và MIX, số liệu gió vệ tinh được tiền xử lý bởi CIMSS-UW trong cùng khoảng thời gian đã chọn. Một số các nghiên cứu với số liệu AMV-CIMSS đã chỉ ra số liệu này có thể giúp cải thiện 14 chất lượng dự báo của các hệ thống qui mô trung bình khác nhau [38][11][8][21. Ưu điểm của số liệu AMV-CIMSS là sai số đã được kiểm định chất lượng cao và được xác định bằng thuật toán lọc đệ qui. Mỗi một số liệu được kiểm tra sao cho phù hợp hầu hết với số liệu xung quanh bằng kỹ thuật chỉ số chất lượng. Nếu số liệu gió ở bất kỳ vị trí nào có điểm phân tích chỉ số chất lượng thấp (<65), thì số liệu này bị loại bỏ trong quá trình kiểm định chất lượng. Đối với những số liệu có điểm chỉ số chất lượng thỏa mãn tiêu chuẩn được chọn, ngoại trừ những sai số sẵn có trong dữ liệu được ấn định ở biên một cách phù hợp. Hầu hết số liệu AMV – CIMSS phân bố trong các vùng khác nhau và hiện tại được lưu trữ trong nhiều định dạng bao gồm ASCII và/hoặc BUFR. Trong nghiên cứu này, chỉ có số liệu ở khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương được sử dụng trong các thử nghiệm tổ hợp vì độ bao phủ của khu vực này đủ rộng để xác định ảnh hưởng của môi trường lên quĩ đạo bão Megi. Đối với số liệu cao không, được lấy từ các trạm cao không trên khu vực Châu Á (hình 2.1) trong thời gian dự báo cơn bão Megi. Số liệu cao không này được đưa vào chương trình kiểm tra chất lượng số liệu quan trắc trong module WRFDA trước khi đồng hóa, nhằm loại bỏ các số liệu không hợp lệ với tiêu chuẩn sai số dựa vào sai số thống kê do NCEP cung cấp (WRFDA/var/obsproc/obserr.txt). Số liệu quan trắc cao không được lưu trữ dưới dạng ASCII. Đối với các thử nghiệm khảo sát số thành phần tổ hợp, điều kiện biên và điều kiện ban đầu cũng được lấy từ mô hình toàn cầu trong thời gian hoạt động của cơn bão CONSON. Tuy nhiên, số liệu quan trắc được lấy từ số liệu phân tích của NCEP (NCEP Final Operational Global Analysis - FNL). Vì số liệu FNL mô tả trạng thái thật của khí quyển nên được xem như số liệu quan trắc. Có 6 biến phân tích, trong đó các biến được đồng hóa trực tiếp bởi LETKF là gió ngang, nhiệt độ địa thế vị, và độ ẩm tương đối và hai biến dẫn xuất bao gồm vận tốc thẳng đứng và địa thế vị được hiệu chỉnh ở mọi chu kỳ thông qua tương quan chéo với các biến quan trắc. Để đảm bảo mỗi thành phần tổ hợp có điều kiện biên bên phù hợp với giá trị phân tích cập nhật, thì chương trình cập nhật biên WRFDA được sử dụng để tạo ra các biên cho mỗi thành phần tổ hợp sau khi bước phân tích tổ hợp kết thúc trong mỗi 15 chu kỳ đồng hóa. Do các dự báo GFS (dự báo toàn cầu) được lấy 6 h một lần, nên điều kiện biên bên cũng được cập nhật trong khoảng thời gian tương tự. Hình 2.3. Bản đồ phân bố các trạm quan trắc cao không trên khu vực Châu Á. (Nguồn từ internet [42]) 2.5 Phƣơng pháp đánh giá kết quả dự báo quỹ đạo và cƣờng độ bão Theo Simon và cộng sự (2003) [34], việc đánh giá các dự báo xác suất là rất phức tạp. Thông thường, các nghiên cứu đánh giá sử dụng mối quan hệ giữa một chuỗi giá trị dự báo và một chuỗi các giá trị quan trắc tương ứng [40]. Còn theo Buizza và Palmer (1998) [10], định lượng cơ bản nhất sử dụng để đánh giá hệ thống dự báo tổ hợp là kỹ năng dự báo trung bình tổ hợp. Mà kỹ năng dự báo trung bình tổ hợp có thể dựa vào các chỉ số thống kê, ví dụ như sai số trung bình tuyệt đối (MAE). MAE là thước đo sai số dự báo của các biến khí quyển liên tục, và Wilks sử dụng MAE để kiểm định các dự báo nhiệt độ ở Hoa Kỳ [39]. Ngoài ra, Eric P. Grimit và Clifford F. Mass (2006) [18] cho rằng một trong những cách để xác định khả năng thực hiện của hệ thống dự báo tổ hợp là mối quan hệ giữa độ tán tổ hợp và độ chính xác của dự báo. Mối quan hệ này thường đặc trưng bởi tương quan tuyến 16 tính giữa sai số dự báo và độ tán tổ hợp. Còn tác giả Kiều và cộng sự (2013) [23] lại đánh giá khả năng thực hiện của hệ thống dự báo tổ hợp dựa theo tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số trung bình tuyệt đối (ký hiệu tỷ số là η). Nếu η>1 tương ứng với hệ thống tổ hợp dự báo hiệu quả (đây là trường hợp lý tưởng được mong đợi ở tất cả các hệ thống dự báo tổ hợp), ngược lại nếu η<1, tương ứng với hệ thống tổ hợp dự báo chưa hiệu quả. Cách đánh giá hệ thống tổ hợp của tác giả Kiều và cộng sự (2013) [23], phù hợp với cách xác định “tổ hợp tốt” và “tổ hợp xấu” của Kalnay và cộng sự (2006) [45]. Vì theo Kalnay, một “tổ hợp tốt” là một tổ hợp bao phủ được giá trị thật hoặc giá trị thật chính là một thành phần tổ hợp. Trong trường hợp này giá trị trung bình gần với giá trị thật hơn so với kết quả của dự báo tất định (η>1) (hình 1.3) và độ tán tổ hợp chính là sai số dự báo. Còn một “tổ hợp xấu” là một tổ hợp được tạo ra do sự lựa chọn nhiễu ban đầu kém hoặc/và do sự thiếu chính xác của mô hình, nên các dự báo không thể xác định được giá trị thật, và các giá trị dự báo gần nhau hơn so với giá trị thật hay nói một cách khác “tổ hợp xấu” là độ tán tổ hợp không phủ được giá trị thật. Vì vậy trong luận văn này, tác giả sử dụng sai số trung bình tuyệt đối và tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số trung bình tuyệt đối để đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão của hệ thống WRF-LETKF. Các phương pháp đánh giá được giới thiệu dưới đây. Hình 2.4. Sơ đồ các thành phần của một “tổ hợp dự báo tốt” (hình trái) và ” tổ hợp dự báo xấu” (hình phải) trong hệ thống dự báo tổ hợp (nguồn Kalnay và cộng sự 2006 [45]) 17 2.5.1 Phương pháp đánh giá dựa vào MAE Theo Wilks (1995) [39], sai số trung bình tuyệt đối (MAE) được sử dụng để đánh giá các dự báo của biến khí quyển liên tục. Do vậy, MAE được áp dụng như một chỉ số để đánh giá sai số cường độ bão (áp suất mực biển cực tiểu tại tâm - PMIN và tốc độ gió cực đại gần tâm - VMAX). Với MAE - sai số trung bình tuyệt đối được tính bằng công thức sau: 𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 𝑦𝑖 − 𝑂𝑖 𝑛 𝑖=1 (2.1) Trong đó, MAE là sai số trung bình tuyệt đối; 𝑦𝑖 là giá trị dự báo; 𝑂𝑖 là giá trị quan trắc; n là độ dài chuỗi số liệu. 2.5.2 Phương pháp đánh giá dựa vào tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số tuyệt đối. Như đã đề cập ở phần đầu, phương pháp đánh giá hệ thống tổ hợp dựa trên tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số trung bình tuyệt đối của tác giả Kiều và cộng sự (2013) [23] là phù hợp với cách xác định “tổ hợp tốt” và “tổ hợp xấu” của tác giả Kalnay và cộng sự (2006) [45]. Do vậy, tác giả sẽ dùng chỉ tiêu này để đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày của hệ thống WRF-LETKF. Trong phần 2.1 đã giới thiệu về sai số trung bình tuyệt đối, trong phần này tác giả sẽ giới thiệu về độ tán tổ hợp. Theo Theo Simon C. Scherrer và cộng sự (2003) [34], không có một định nghĩa chính xác nào về độ tán tổ hợp. Trên thực tế nhiều tác giả đã đưa ra các định nghĩa khác nhau về độ tán tổ hợp [12][27][33][32], nhưng một định nghĩa dễ hiểu nhất về độ tán tổ hợp chính là độ lệch chuẩn so với dự báo trung bình tổ hợp. Ngoài ra, tác giả Kiều và cộng sự (2013) [23], cũng định nghĩa độ tán tổ hợp là độ lệch chuẩn so với trung bình tổ hợp. Vì vậy, trong luận văn này tác giả cũng xác định độ tán tổ hợp theo cách xác định của Kiều và cộng sự (2013) [23]. Với độ lệch chuẩn là căn bậc 2 của phương sai, mà phương sai là đại lượng đặc trưng cho sự phân tán, tản mạn của của các đại lượng ngẫu nhiên quanh kỳ vọng toán học. Độ lệch chuẩn xác định theo biểu thức sau [40]: Độ 𝑡á𝑛 = 𝑅𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 (𝑦𝑖 − 𝑦 )2 𝑛 𝑖=1 (2.2) 18 Trong đó, RMSE là độ lệch căn quân phương trung bình – độ lệch chuẩn; 𝑦𝑖 là giá trị của các thành phần tổ hợp ở các hạn dự báo cụ thể; 𝑦 là giá trị trung bình tổ hợp; n là số thành phần tổ hợp. Do đó, nếu ta giả thiết η là tỷ số giữa độ tán tổ hợp và sai số tuyệt đối, khi đó ta có biểu thức: 𝜂 = 𝑅𝑀𝑆𝐸 𝐴𝐸 (2.3) Với 𝐴𝐸 = 𝑦 − 𝑂 , O là giá trị quan trắc. Nếu η>1, hệ thống dự báo tổ hợp hiệu quả, tương ứng với độ tán tổ hợp phủ được “giá trị thật”. Đây là trường hợp mong đợi của tất cả các hệ thống dự báo tổ hợp. Nếu η<1, hệ thống dự báo tổ hợp kém hiệu quả, ứng với độ tán tổ hợp không phủ được “giá trị thật”. Trường hợp này xảy ra ở hầu hết các hệ thống dự báo tổ hợp. Còn các định nghĩa khác về độ tán có thể xem trong [17] [32][39][ 37]. Như vậy, khi so sánh tính hiệu quả cả 2 hệ thống tổ hợp, chúng ta có thể tính 2 tỷ số η (η1 và η2). Khi đó: Nếu η1 > η2, thì hệ thống dự báo tổ hợp 1 hiệu quả hơn hệ thống dự báo tổ hợp 2; Ngược lại, hệ thống dự báo tổ hợp 1 kém hiệu quả hơn hệ thống dự báo tổ hợp 2. Trong luận văn, tác giả áp dụng tỷ số η để đánh giá khả năng dự báo cường độ (PMIN và VMAX) và quỹ đạo bão của hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF. Trong đó sai số quỹ đạo được tính theo công thức (2.4): 𝑃𝐸 = 𝑅𝑒 ∗ arccos⁡[sin 𝛼1 ∗ sin 𝛼2 + cos 𝛼1 ∗ cos 𝛼2 ∗ cos 𝛽1 − 𝛽2 ] (2.4) Trong đó, Re là bán kính trái đất có giá trị 6378.16 km; α1, α2 là vĩ độ của tâm bão thực tế và tâm bão do mô hình dự báo (đơn vị radian); β1, β2 là kinh độ của tâm bão thực tế và tâm bão do mô hình dự báo (đơn vị radian). Và giá trị trung bình sai số khoảng cách MPE được tính như sau: 𝑀𝑃𝐸𝑗 = 𝑃𝐸𝑖 ,𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2.5) 19 Trong đó, PE là sai số khảng cách của từng trường hợp dự báo; n là số trường hợp thử nghiệm; j là hạn dự báo. Chuỗi số liệu được sử dụng để đánh giá trong luận văn là 9 trường hợp dự báo cơn bão Megi hạn 5 ngày tại các thời điểm bắt đầu dự báo khác nhau với hệ thống WRF-LETKF đồng hóa số liệu vệ tinh và số liệu hỗn hợp (cao không+vệ tinh). Ngoài ra, trong thử nghiệm khảo sát số thành phần tổ hợp, tác giả sử dụng sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích để đánh giá tính hiệu quả của hệ thống dự báo tổ hợp với số thành phần tổ hợp biến đổi từ 10 đến 50 thành phần, nhằm xác định số thành phần tổ hợp tối ưu nhất. Chỉ số này được giới thiệu chi tiết trong phần dưới đây 2.5.3 Phương pháp đánh giá dựa vào sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích. Để có thể đánh giá một cách toàn diện về tính hiệu quả của hệ thống tổ hợp WRF-LETKF với số thành phần tổ hợp khác nhau, tác giả sử dụng sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích (volume-averaged energy root mean squared errors-EME), công thức 2.6 [23]: 2/1)( 2 1 TT T C VVUUEME p  (2.6) Trong đó chữ cái U’, V’ ký hiệu sự chênh lệch giữa giá trị thực và giá trị dự báo ở cùng thời điểm (U, V thành phần gió vĩ hướng và gió kinh hướng, T là nhiệt độ), Cp là nhiệt dung đẳng áp, 𝑇 = 273 𝐾 là nhiệt độ trung bình, và trung bình trên toàn miền lưới. 20 Chƣơng 3 KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VỚI CƠN BÃO MEGI 2010 Trong chương này, tác giả đưa ra một số kết quả tính toán thử nghiệm với cơn bão Megi 2010. Trong đó, ngoài kết quả đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày của mô hình WRF với sơ đồ đồng hóa số liệu LETKF, tác giả còn đưa ra kết quả khảo sát số thành phần tổ hợp và vai trò của bộ số liệu hỗn hợp (vệ tinh + cao không) trong dự báo quỹ đạo và cường độ bão hạn 5 ngày. 3.1 Khảo sát số thành phần tổ hợp Trong phần này tác giả sử dụng mô hình WRF với sơ đồ LETKF và các thành phần tổ hợp đa vật lý để khảo sát số thành phần tổ hợp trong sơ đồ LETKF thông qua thử nghiệm dự báo cơn bão Conson (2010) hạn 3 ngày (1200 UTC ngày 12 tháng 7 đến 1200 UTC ngày 15 tháng 7 năm 2010) với số các thành phần tổ hợp biến đổi từ 10 đến 50. Do thử nghiệm dự báo cơn bão Conson với độ phân giải 36 km, nên nếu xem xét sai số dựa trên kết quả dự báo quỹ đạo bão giữa các thử nghiệm với số thành phần tổ hợp khác nhau có thể dẫn đến các sai số khống. Vì vậy, trong phần này tác giả sử dụng sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích (volume- averaged energy root mean squared errors-EME) tính trung bình trên toàn miền (công thức 2.6) để đánh giá sai số của các thử nghiệm với số thành phần tổ hợp khác nhau. Hình 3.1 đưa ra EME trong thử nghiệm đa vật lý với số các thành phần tổ hợp khác nhau (từ 10 đến 50). Những tổ hợp có 10 đến 15 thành phần có kỹ năng dự báo không tốt bằng tổ hợp có 20 thành phần trở lên. Nhìn chung, thêm các thành phần tổ hợp sẽ tạo ra sự thực hiện tốt trong các thử nghiệm. Tuy nhiên, đối với các thành phần tổ hợp > 30, chúng ta thấy sai số EME dường như không giảm thêm được nữa. Điều này có thể liên quan đến số lượng lớn nhất của các kết hợp vật lý khác nhau được sử dụng trong các thử nghiệm trên là 24. Khi các thành phần tổ hợp lớn hơn 24, thì các lựa 21 chọn vật lý lặp lại. Vì độ tán trong các thành phần trùng các lựa chọn vật lý nhìn chung là nhỏ, nên số thành phần tối thiểu biến đổi quanh 25 thành phần. Hình 3.1. Sai số căn quân phương năng lượng trung bình thể tích (EME) trong thí nghiệm độ nhạy của phương pháp đa vật lý với số thành phân tổ hợp khác nhau: 10 (dấu nhân), 15 (tam giác), 20 (hình vuông), 25 (hình tròn), 30 (vòng tròn hở), 35 (dấu hoa thị), 40 (dấu cộng), và 50 (kim cương). Như vậy, số thành phần tổ hợp dao động quanh 25 thành phần tổ hợp thì sơ đồ LETKF phát huy tác dụng. Mặt khác, do khả năng tính toán bị giới hạn, nên các thử nghiệm tiếp theo tác giả sử dụng 21 thành phần tổ hợp đa vật lý. 3.2 Khảo sát vai trò của bộ số liệu hỗn hợp (vệ tinh + cao không) trong dự báo bão hạn 5 ngày Trong phần này tác giả sẽ khảo sát vai trò của bộ số liệu hỗn hợp (vệ tinh+ cao không) được đồng hóa bởi sơ đồ LETKF ứng dụng trong mô hình WRF dự báo bão hạn 5 ngày với 21 thành phần tổ hợp. 3.2.1 Dự báo tất định 22 Trong dự báo tất định, tác giả tiến hành dự báo cơn bão Megi hạn 5 ngày với các thời điểm bắt đầu dự báo là 12 giờ ngày 15, 00 giờ và 12 giờ ngày 16 và ngày 17, 00 giờ ngày 18 tháng 10 năm 2010. Trong chuỗi thử nghiệm trên, sai số quỹ đạo bão hạn 5 ngày trong trường hợp lúc 00 giờ ngày 18 là 340 km trường hợp có sai số lớn nhất (Hình 3.2) và lệch đông so với quỹ đạo thực. Sai số dự báo lớn trong trường hợp CTL là do dòng môi trường qui mô lớn không được mô phỏng tốt trong mô hình dự báo và một phần do sai số nội tại của mô hình như đã chỉ ra trong nghiên cứu của tác giả Kiều và cộng sự 2012 [22]. Còn độ lệch đông của quỹ đạo dự báo so với quỹ đạo thực là đặc điểm chung của sản phẩm dự báo trong hầu hết các mô hình dự báo toàn cầu [33]. Hình 3.2. Quỹ đạo cơn bão Megi quan trắc (màu đen ) và dự báo tất định với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 12z15 ( màu đỏ); 00z16 (xanh lá cây); 12z16 (xanh dương); 00z17 (xanh da trời); 12z17 (màu hồng); và 00z18 (màu vàng). Như vậy, để giảm sai số dự báo quỹ đạo bão cần hiệu chỉnh lại dòng môi trường qui mô lớn thông qua việc bổ sung các thông tin quan trắc vào trường ban đầu của mô hình. Vấn đề này sẽ được thực hiện được trong việc đồng hóa đồng thời số liệu vệ tinh và số liệu cao không. 23 Về cường độ bão của trường hợp CTL được thể hiện qua giá trị áp suất cực tiểu tại tâm bão (PMIN) và tốc độ gió bề mặt cực đại (VMAX) trên hình 3.3. Từ hình 3.3 cho thấy khoảng 12 giờ đầu tiên, chênh lệch giữa giá trị PMIN dự báo và quan trắc lớn. Đối với giá trị VMAX cũng tương tự, điều này là do xoáy ban đầu được dự báo từ mô hình toàn cầu là thiên thấp khá nhiều so với quan trắc, cụ thể ở Biển Tây Bắc Thái Bình Dương kết quả dự báo cường độ trung bình của mô hình toàn cầu thấp hơn từ 30% đến 35% so với quan trắc [16]. Từ hạn dự báo 2 ngày đến các hạn dự báo dài hơn, thì kết quả dự báo cường độ của trường hợp CTL phản ánh sự mạnh lên cũng như yếu đi của bão không rõ, cụ thể ở hình 3.3 trong thời điểm bão đổi hướng và mạnh lên nhưng biến trình của PMIN giảm nhẹ còn VMAX tăng lên không đáng kể. Kỹ năng dự báo cường độ kém trong trường hợp CTL đã được khắc phục phần nào khi đồng hóa số liệu vệ tinh (CIMSS) bằng lọc Kalman tổ hợp ở hạn dự báo 3 ngày [22]. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của tác giả Kiều và cộng sự 2012 cho rằng kết quả dự báo cường độ được cải thiện dường như liên quan nhiều đến việc sử dụng các thành phần tổ hợp đa vật lý [22]. Do vậy trong luân văn này tác giả xem xét việc bổ sung số liệu cao không vào quá trình đồng hóa số liệu vệ tinh bằng Kalman tổ hợp có giúp ích gì cho kỹ năng dự báo cường độ cơn bão Megi. 24 Hình 3.3. Biến trình PMIN (a) và VMAX (b), quan trắc (OBS-màu đỏ) và dự báo tất định (CTL-màu xanh dương), với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 00 giờ (UTC) ngày 18 tháng 10 năm 2010. 3.2.2 Các thử nghiệm dự báo với sơ đồ đồng hóa LETKF Hình 3.4 chỉ ra kết quả dự báo quỹ đạo cơn bão Megi từ thử nghiệm CIMSS và thử nghiệm MIX với thời điểm bắt đầu dự báo lúc 00 giờ (UTC) ngày 18/10/2010. Qua đó cho thấy trong cả 2 trường hợp quỹ đạo bão đều giảm độ lệch đông và có sai số nhỏ hơn so với thử nghiệm CTL. Trong đó thử nghiệm CIMSS sau hạn dự báo 3 ngày, quỹ đạo bão lệch về phía tây so với quỹ đạo thực và có sai số quỹ đạo hạn dự báo 5 ngày là 259 km. Còn quỹ đạo bão trong thử nghiệm MIX sau khi đổi hướng, quỹ đạo bão gần như song song với quỹ đạo thực với sai số quỹ đạo hạn 5 ngày là 179 km. Tuy nhiên, ở hạn dự báo 3 ngày sai số quỹ đạo trong thử nghiệm CIMSS nhỏ hơn so với sai số quỹ đạo trong thử nghiệm MIX. Như vậy, với số liệu vệ tinh được đồng hóa trong hệ thống LETKF có thể giúp cải thiện kỹ năng dự báo quỹ đạo ở hạn 3 ngày, kết quả này phù hợp với nghiên cứu trước đây [22]. Hơn nữa, số liệu quan trắc ở ngoài rìa xa tâm bão cũng tác động tích cực đến kỹ năng dự báo bão [22]. Do vậy số liệu cao không tuy chỉ phân bố trên đất liền nhưng ngoài trường gió còn có trường nhiệt và ẩm, nên việc bổ sung thêm số liệu cao không vào quá trình đồng hóa số liệu vệ tinh có thể tác động đến kết quả dự báo quỹ đạo bão ở 25 hạn 5 ngày. Để làm sáng tỏ điều này, tác giả so sánh sự khác biệt trong dòng môi trường quy mô lớn giữa thử nghiệm CIMSS và thử nghiệm MIX. Do phần lớn quỹ đạo bão trong vùng Tây Bắc Thái Bình Dương được quyết định bởi sự tranh chấp giữa rãnh vĩ độ trung bình trên miền trung Trung Quốc đến phía đông của cao nguyên Tây Tạng và áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương nên trong phần này tác giả xem xét sự khác biệt của áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương cũng như rãnh ở miền trung của Trung Quốc trong 2 thử nghiệm CIMSS và MIX. Ngoài ra, do quỹ đạo bão trong thử nghiệm CIMSS lệch tây so với quỹ đạo thực sau hạn dự báo 3 ngày, trong khi quỹ đạo bão trong thử nghiệm MIX vẫn lệch đông so với quỹ đạo thực. Vì vậy, sự khác biệt về dòng môi trường giữa 2 thử nghiệm CIMSS và MIX sẽ thấy rõ nhất ở hạn dự báo dài hơn 3 ngày. Hình 3.5 biểu diễn trường độ cao địa thế vị mực 500 hPa trong thử nghiệm CIMSS và MIX tại các thời điểm dự báo từ hạn 3 ngày trở đi. Từ hình 3.5 cho thấy, thử nghiệm CIMSS mô phỏng ảnh hưởng của áp cao cận nhiệt đới Tây Thái Bình Dương lấn về phía tây nhiều hơn so áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương trong thử nghiệm MIX. Cụ thể, lúc 12 UTC 22 và 00 UTC 23 sống của đường đẳng cao 580 đạt tới kinh tuyến 1270E ở thử nghiệm CIMSS, trong khi đó sống của đường đẳng cao này chỉ đạt tới kinh tuyến 1300E trong thử nghiệm MIX. Như vậy sự mở rộng hoạt động của áp cao Tây Thái Bình Dương sang phía tây trong thử nghiệm CIMSS tác động trực tiếp đến hướng di chuyển và tốc độ di chuyển của bão làm cho quỹ đạo bão trong thử nghiệm CIMSS lệch về phía tây so với quỹ đạo thực. Ngược lại, trong thử nghiệm MIX, áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương không lấn nhiều về phía tây so với thử nghiệm CIMSS, nên quỹ đạo của bão vẫn giữ được độ lệch đông so với quỹ đạo thực. Còn trong thử nghiệm CTL, thì từ hạn dự báo 3 ngày trở đi không còn thể hiện ảnh hưởng của áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương (không chỉ ra ở đây). Điều này giải thích cho độ lệch đông lớn của quỹ đạo bão trong thử nghiệm CTL (hình 3.4). Ngoài ra, hoạt động của áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương còn được thể hiện rõ hơn ở mực 200 hPa (hình 3.6). 26 Hình 3.4. Kết quả dự báo quỹ đạo (a) và cường độ cơn bão Megi (PMIN - b,VMAX - c) trong thử nghiệm MIX (hình phải) và thử nghiệm CIMSS (hình trái); với trung bình tổ hợp (màu tím), quan trắc (màu đen), các thành phần tổ hợp (đường mảnh màu tím). Bắt đầu dự báo lúc 00 giờ ngày 18/10/2010. a) b) c) 27 Hình 3.5. Trường độ cao địa thế vị mực 500 hPa, CIMSS (hình trái) và MIX (hình phải), với (a) 00 UTC 22; (b) 12 UTC 22; và (e) 00 UTC 23. Và trường gió ở mực tương ứng. 28 Hình 3.6. Bản đồ đường dòng mực 200 hPa trong thử nghiệm CIMSS (hình trái) và thử nghiệm MIX (hình phải), với (a) 00 UTC 22, (b) 12 UTC 22, và (c) 00 UTC 23. Và độ lớn tốc độ gió ở mực tương ứng 29 Ở mực 200 hPa, áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương trong thử nghiệm CIMSS mạnh và lấn sang phía tây nhiều so với thử nghiệm MIX tương tự như ở mực 500 hPa, thể hiện qua đường dòng dày xít và sự mở rộng của áp cao (hình 3.6). Đồng thời, ở mực 200 hPa chúng ta thấy rõ ảnh hưởng của rãnh gió tây đang lấn sâu về phía nam trong cả thử nghiệm CIMSS và MIX. Tuy nhiên, rãnh gió tây trong thử nghiệm MIX lấn về phía đông nam nhiều hơn so với thử nghiệm CIMSS, cụ thể từ lúc 00 UTC 22, rãnh gió tây trong thử nghiệm MIX liên tục lấn về phía đông nam, xuống gần vĩ độ 150N và kinh tuyến 1100E, trong khi rãnh gió tây trong thử nghiệm CIMSS chỉ đạt tới vĩ độ 180N và kinh tuyến 1070E. Đến thời điểm 12 UTC 22 và 00 UTC 23, rãnh gió tây này dường như rút lui lên phía bắc, trong thử nghiệm MIX sự rút lui này chậm hơn và vẫn còn ảnh hưởng đến vĩ độ 170N, còn thử nghiệm CIMSS rãnh gió tây rút lui về phía bắc nhiều hơn đến tận vĩ độ 200N (hình 3.6). Chính vì sự ảnh hưởng của rãnh gió tây trên cao này dường như góp phần làm giảm độ lệch tây của quỹ đạo dự báo so với quỹ đạo thực trong thử nghiệm MIX. Trong dự báo cường độ, hình 3.4b, 3.4c cho thấy cường độ dự báo trung bình tổ hợp mạnh lên đáng kể trong cả 2 thử nghiệm CIMSS và MIX so với thử nghiệm CTL. Một điều dễ thấy là các dự báo thành phần được phân đôi (cường độ mạnh và yếu) bắt đầu sau 24 giờ dự báo đầu tiên. Trong đó các thành phần tổ hợp cho kết quả dự báo cường độ cao hơn có điểm chung là sự tham gia của sơ đồ tham số hóa đối lưu Kain-Fritsch (kết hợp với các sơ đồ vi vật lý, bức xạ khác nhau), còn ½ thành phần tổ hợp cho dự báo cường độ yếu hơn là có sự hiện diện của sơ đồ tham số hóa đối lưu BMJ. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của tác giả Kiều và cộng sự 2012 [22] và các nghiên cứu trước đây về độ nhạy dự báo cường độ xoáy thuận nhiệt đới và dự báo mưa lớn [14]. Ngoài ra, ta có thể thấy cường độ trung bình tổ hợp trong thử nghiệm MIX mạnh lên đáng kể so với thử nghiệm CIMSS từ lúc 12 UTC ngày 20 trở đi. Sự tăng lên đáng kể trong dự báo cường độ của thử nghiệm MIX sẽ được thấy rõ hơn ở hình 3.7. Trên hình 3.7, biến trình của PMIN cũng như VMAX trong các thử nghiệm tổ hợp thể hiện được sự mạnh lên và yếu đi của bão rõ hơn so với thử nghiệm CTL. 30 Đối với VMAX cũng có biến trình tương