Luận văn Nghiên cứu ảnh hưởng của số liệu thám không giả lập trên quần đảo Trường sa và Hoàng sa đến dự báo bão trên biển đông

1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE 1.1 Tổng quan các nghiên cứu về OSSE trên thế giới và tại Việt Nam Trong giai đoạn đầu phát triển từ năm 1960 đến 1980, phương pháp OSSE gắn liền với các nghiên cứu trong chương trình nghiên cứu khí quyển toàn cầu. Với mục tiêu là đưa ra được một mạng lưới quan trắc toàn cầu có độ chính xác cao, GARP là tập hợp các nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE để thực hiện các thử nghiệm để giúp các nhà khoa học có thể đưa ra được mạng lưới quan trắc tối ưu. Các kết quả đạt được trong giai đoạn này có thể cung cấp được trường phân tích đáp ứng được yêu cầu về số liệu của GARP, chỉ ra được mối liên hệ giữa các biến quan trọng của khí quyển là nhiệt độ và gió. Sử dụng thám sát nhiệt độ từ vệ tinh trong thời gian dài và liên tục đưa vào mô hình toàn cầu có thể tạo ra số liệu quan trắc trường gió quy mô lớn, vì vậy các quan trắc gió bổ sung là không cần thiết. Một trong những hướng nghiên cứu cũng tập trung nhiều sự quan tâm của các nhà khoa là đưa ra một hệ thống đồng hóa số liệu phù hợp với những quan trắc mới. Phương pháp OSSE sẽ giúp các nhà khoa học có thể thử nghiệm các phương pháp đồng hóa mới trước khi số liệu quan mới được đưa vào sử dụng. Điều này sẽ giúp tiết kiệm thời gian đưa số liệu quan trắc mới vào nghiệp vụ. Trong những năm từ 1980 đến 2000, những nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE dần chuyển hướng sang các nghiên cứu liên quan tới tác động của số liệu gió từ vệ tinh. Đặc biệt là các tập hợp các nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà khoa học tại trung tâm đồng hóa số liệu NASA DAO nhằm xác định tác động tiềm năng của profile gió vệ tinh LiDAR tới hệ thống đồng hóa và dự báo số lúc bấy giờ và từ đó có thể đưa ra những điều chỉnh trong thiết kế thiết bị đo gió. Trong giai đoạn này, các nghiên cứu sử dụng mô hình tích phân hoàn lưu chung khí quyển có độ phân giải 5o, hệ thống đồng hóa và dự báo GEOS3 có độ phận giải 1o và đã đạt được những kết quả đáng ghi nhận: cải thiện rõ rệt độ chính xác của dự báo khi số liệu gió vệ tinh lidar được đồng hóa. Cụ thể, kỹ năng dự báo trung bình đã được kéo dài thêm từ 12 – 18 giờ tại Nam Bán Cầu và từ 3 - 6 giờ tại Bắc Bán Cầu. Tăng độ chính xác trong dự báo quỹ đạo bão, sai số vị trí tâm bão dự báo giảm xấp xỉ 10% tính trung bình toàn cầu. Đặc biệt với các cơn bão có cường độ mạnh (áp suất cực tiểu tại tâm nhỏ hơn 945hPa), thì sai số khoảng cách giảm trung bình hơn 200km. Không chỉ vậy, các nhà khoa học còn chỉ ra được tác động của gió Lidar này đã cải thiện được dự báo vị trí đổ bộ của các cơn bão, giảm sai số xấp xỉ 250km. Trước năm 2000, phương pháp OSSE thường được sử dụng trong các nghiên cứu có quy mô lớn, các mô hình được sử dụng để thực hiện các giả lập thử nghiệm là mô hình toàn cầu. Từ những năm đầu thế kỷ 21 cho đến nay, sự phát triển nhảy vọt của khoa học kỹ thuật và năng lực tính toán của máy tính đã tạo điều kiện cho các hệ thống mô hình khu vực cũng ra đời và hoàn thiện. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE đã tập trung hơn vào nghiên cứu quy mô vừa, đặc biệt là tác động tiềm năng của số liệu viễn thám tới các loại thời tiết có tác động lớn như bão, xoáy thuận nhiệt đới. Các kết quả đạt được trong giai đoạn này đã cho thấy tác động tiềm năng của số liệu gió Lidar Doppler tới việc dự báo các hiện quy mô vừa như bão tuyết, xoáy thuận nhiệt đới. Các kết quả cho thấy việc đồng hóa các quan trắc gió vào các mô hình quy mô vừa sẽ có những tác động tiềm năng rõ rệt trong việc cải thiển chất lượng dự báo quỹ đạo và cường độ bão. Sai số giữa quỹ đạo dự báo khi có sử dụng số liệu gió nhỏ hơn quỹ đạo của dự báo khi không đồng hóa số liệu này trong dự báo hạn 48 tiếng. Cường độ bão được phản ánh chính xác thay vì cho dự báo cường độ quá lớn. Các nghiên cứu sử dụng mô hình khu vực và phương pháp OSSE làm công cụ để nghiên cứu những tác động của các loại quan trăc dự kiến khác nhau tới dự báo các hiện tượng thời tiết có tác động lớn nói chung và bão nó riêng đã được nhiều nhà khoa học trên thế giới thực hiện và đã thu được những kết quả tích cực trong dự báo bão. Tại Việt Nam, OSSE vẫn là phương pháp mới. Theo hiểu biết của tác giả, chưa có các nghiên cứu sử dụng OSSE, tuy nhiên một số nghiên cứu có sử dụng mô hình khu vực và sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR để nghiên cứu tác động của các loại số liệu quan trắc tới các hiện tương thời tiết có ảnh hưởng lớn đã được thực hiện. Kết quả nghiên cứu trong nước cho thấy, sai số dự báo bão đã giảm, đặc biệt là trong 42 giờ đầu khi sử dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR, phản ánh tốt hơn cấu trúc và hoàn lưu bão. Qua các nghiên cứu trên thế giới, có thể nhận thấy phương pháp OSSE là một công cụ hữu ích cho các nhà khoa học trong việc nghiên cứu tác động của các loại số liệu quan trắc tương lai tới hệ thống dự báo số hiện tại. Các nghiên cứu trong nước đã cho thấy hoàn toàn có cơ sở áp dụng phương pháp OSSE cho khu vực Việt Nam dựa trên các mô hình khu vực. Đây cũng là cơ sở để tác giả lựa chọn mô hình WRF và hệ thống đồng hóa số liệu biến phân ba chiều (3DVAR) để thực hiện nội dung luận văn là nghiên cứu tác động của số liệu thám không giả lập tại Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão tại biển Đông 1.2 Phương pháp OSSE 1) Giả lập (mô phỏng) khí quyển Để biết tác động của số liệu quan trắc tới dự báo số, các nhà khoa học thường so sánh các dự báo có và không có đồng hóa số liệu quan trắc với nhau. Số liệu quan trắc là thước đo trạng thái khí quyển tại vị trí đặt trạm quan trắc hay có thiết bị quan trắc, đo đạc. Tuy nhiên, tại những nơi chưa có trạm quan trắc, hay chưa có các thiết bị quan trắc ta không thể biết được trạng thái khí quyển, do vậy không thể có được số liệu quan trắc và cũng không thể xác định được tác động của số những số liệu quan trắc chưa tồn tại tới hệ thống dự báo số. Do vậy, cần có một khí quyển giả lập mà các nhà khoa học biết rõ để từ đó họ có thể có bất cứ số liệu quan trắc cần thiết. Một tích phân đủ dài và không bị gián đoạn của một mô hình số sẽ có nhiệm vụ cung cấp một trạng thái của khí quyển trong một khoảng thời gian cần nghiên cứu được gọi tên là Nature run - tạm dịch là khí quyển giả lập. Mô hình thực hiện giả lập khí quyển có thể là mô hình toàn cầu hoặc mô hình khu vực tùy vào quy mô của hiện tượng. Với những hiện tượng quy mô lớn, khí quyển giả lập được tạo bởi các mô hình toàn cầu, độ dài của khí quyển giả lập từ có thể kéo dài vài tháng đến một năm. Với những hiện tượng quy mô vừa như bão hay xoáy thuận nhiệt đới thì các khí quyển giả lập được tạo bởi mô hình toàn cầu không phản ánh được cấu trúc bên trong của các hiện tượng này vì vậy cần có những khí quyển giả lập quy mô khu vực (regional nature run) được tạo bởi các mô hình khu vực với thời gian ngắn hơn, từ vài ngày đến một tuần và độ phân giải tinh hơn. Do trong thực tế, khí quyển có nhiều quy mô khác nhau, cũng như các mô hình số trị là chưa hoàn hảo nên khí quyển giả lập không thể giống chính xách hoàn toàn với khí quyển thực tế. Tuy nhiên, để phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc có thể ước lượng được chính xác tác động của quan trắc mới thì khí quyển giả lập nên có những đặc điểm của khí quyển thực tế trong thời đoạn cần nghiên cứu. 2) Giả lập số liệu quan trắc (Observation simulation) Nếu như số liệu quan trắc thật có được thông qua các công cụ đo đạc thì ở đây, số liệu quan trắc giả lập sẽ được mô phỏng từ khí quyển giả lập. Hiện nay có hai cách tiếp cận để mô phỏng số liệu quan trắc [9]. Cách đơn giản nhất là nội suy dữ liệu trên lưới mô hình của khí quyển giả lập về vị trí cần có số liệu quan trắc, quá trình này bao gồm cả sai số của từng loại số liệu quan trắc. Một cách khác phức tạp hơn và đắt hơn đó là sẽ giả lập cách thu thập số liệu quan trắc như trong thực tế. Một điểm cần nói thêm, quá trình mô phỏng số liệu quan trắc bao gồm quá trình mô phỏng lại các loại quan trắc đã có và mô phỏng, giả lập các loại quan trắc chưa có. Việc lựa chọn đồng hóa loại số liệu quan trắc mô phỏng giả lập nào sẽ dẫn đến các quá trình điều khiển hoặc thử nghiệm được trình bày trong bước 3 dưới đây. 3) Các quá điều khiển (Control Run), thử nghiệm (Experiments) và ước lượng tác động của quan trắc mới Để xem xét được tác động một loại số liệu, thì phương pháp phổ biến nhất là so sánh, phân tích kỹ năng dự báo khi chưa có và có đồng hóa số liệu mới. Đối với phương pháp OSSE cũng vậy, để biết tác động của số liệu quan trắc tương lai tới chất lượng dự báo, ta cần có một quá trình chạy dự báo của mô hình khi chưa đồng hóa số liệu quan trắc mới này. Quá trình này được gọi tên là Control Run (CR) tạm dịch là quá trình điều khiển. Bản chất của CR là sự mô phỏng các dự báo của hệ thống dự báo số hiện tại. Các số liệu quan trắc được đồng hóa trong quá trình điều khiển là các quan trắc hiện thời giả lập (hệ thống quan trắc đang có), dự báo của quá trình điều khiển được gọi là dự báo tham chiếu. CR = dự báo + số liệu quan trắc hiện thời giả lập (1.1) Các dự báo có đồng hóa thêm số liệu quan trắc mới được gọi là Experiments (EXP) tạm dịch là các thử nghiệm. Một cách đơn giản, các thử nghiệm có thể được hiểu như sau: EXP = CR + số liệu quan trắc tương lai giả lập (1.2) Các kết quả dự báo của EXP sẽ được đánh giá, so sánh với khí quyển giả lập (NR) và kết quả dự báo của CR từ đó rút ra được tác động của số liệu quan trắc tới dự báo số trong OSSE để đưa ra được những kết luận tương tự trong khí quyển thực. Các thành phần chính của OSSE được thể hiện thông qua sơ đồ trong hình 1.1 dưới đây. Hình 1.1 Sơ đồ hoạt động của một hệ thống OSSE. Có thể thấy rõ ràng, phương pháp OSSE được xây dựng dựa trên ý tưởng của một hệ thống đồng hóa số liệu. So sánh giữa hai hệ thống này được thể hiện qua hình 1.2. Khí quyển thực Quá trình đo đạc Số liệu quan trắc hiện thời có thật Đồng hóa số liệu Mô hình dự báo số trị Khí quyển giả lập Quá trình mô phỏng Đồng hóa số liệu Mô hình dự báo số trị Số liệu quan trắc (hiện thời và tương lai giả lập) a) Hệ thống đồng hóa số liệu b) OSSE Hình 1.2 So sánh hệ hoạt động của hệ thống đồng hóa số liệu và OSSE Từ hình 1.2 ta có thể thấy, sự khác biệt giữa hai hệ thống này chỉ đến từ ba quá trình đầu tiên. Nếu với hệ thống đồng hóa số liệu, các số liệu quan trắc thật thu thập được thông qua quá trình đo đạc từ khí quyển thực thì với quá hệ thống OSSE tất cả cá quá trình trên đều được giả lập. Khí quyển được giả lập, các số liệu quan trắc giả lập có được không phải do đo đạc mà là mô phỏng. Các quá trình khác của hai hệ thống này là hoàn toàn giống nhau. Hình 1.3 dưới đây sẽ minh họa rõ hơn sự tương đồng của OSSE và hệ thống đồng hóa số liệu. Hình 1.3 Minh họa phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc Hệ thống đồng hóa số liệu sử dụng số liệu quan trắc thật (có được nhờ đo đạc từ khí quyển thực) để cải thiện dự báo với mong muốn dự báo tiến tới sát được trạng thái khí quyển thực. Hệ thống OSSE sẽ sử dụng số liệu quan trắc giả lập (có được nhờ quá trình nội suy từ khí quyển giả lập) để cải thiện các dự báo với mong muốn các dự báo tiến dần tới khí quyển giả lập. Tác động của các loại số liệu quan trắc giả lập với dự báo số trong hệ thống OSSE sẽ được cho như là tác động của loại số liệu quan trắc này khi nó được đưa vào sử dụng trong thực tế. Như vậy, cơ sở lý thuyết của hệ thống OSSE là chính là quá trình đồng hóa số liệu. Hiện nay có nhiều phương pháp đồng hóa số liệu, tuy nhiên để phù hợp với nội dung và quy mô của một luận văn, tác giả sử dụng phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR cùng mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết (Weather Research and Forecast - WRF) để thực hiện nội dung của luận văn Chương 2 HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU 2.1 Phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR Đồng hóa số liệu là quá trình tạo trường ban đầu tốt nhất có thể cho mô hình dự báo. Hiện nay, trên thế giới có hai phương pháp hiện đại được sử dụng trong nghiên cứu cũng như trong nghiệp vụ là phương pháp đồng hóa biến phân (variational assimilation) và phương pháp lọc Kalman tổ hợp. Đồng hóa biến phân được chia thành đồng hóa biến phân ba chiều (3DVAR) và đồng hóa biến phân bốn chiều (4DVAR). Trong khuôn khổ của luận văn này, tác giả chỉ áp dụng đồng hóa biến phân ba chiều. Phương pháp 3DVAR sẽ tìm trạng thái khí quyển x phù hợp nhất với quan trắc y hay chính là việc tìm trạng thái khí quyển x có xác suất cực đại khi biết quan trắc. Theo công thức Bayes, xác suất có điều kiện của x khi biết trước y được tính như sau: (2.1) Vì P(y) không phụ thuộc vào x nên: P(x/y) ~ P(x)P(y/x) (2.2) Trong đó, x được giả định có phân bố Gauss: (2.3) với B là ma trận tương quan sai số nền (gọi tắt là ma trận sai số nền), xb là giá trị trường nền. Tương tự ta có (2.4) với R là ma trận tương quan sai số quan trắc (gọi tắt là ma trận sai số quan trắc), y là giá trị trường thám sát. Thay thế P(x) và P(y|x) trở lại vào (2.2) ta được: P(x/y)~ (2.5) Hay P(x/y) ~ với (2.6) Xác suất P(x/y) cực đại khi J(x) cực tiểu. Trường phân tích mà ở đó hàm J đạt giá trị cực tiểu sẽ được xem là trường phân tích tối ưu nhất. Về mặt tính toán thực tế, việc cực tiểu hóa hàm J gặp hết sức khó khăn do B có kích thước rất lớn nên người ta thường cực tiểu hóa hàm J bằng phương pháp lặp. 2.2 Mô hình dự báo thời tiết WRF và hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR a) Mô hình dự báo thời tiết WRF Mô hình WRF là kết quả 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. Bên cạnh mục đích dự báo nghiệp vụ, WRF còn có thể khả năng áp dụng trong nghiên cứu mô phỏng các điều kiện thời tiết thực. Nó bao gồm nhiều tùy chọn và có hệ thống đồng hóa số liệu tiên tiến. Xuất phát từ những tính năng trên mà mô hình WRF đã được lựa chọn làm công cụ nghiên cứu trong luận văn. Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF có thế chia làm năm loại chính, trong đó mỗi loại bao gồm một số sơ đồ khác nhau. Chúng bao gồm: Các quá trình vi vật lý Tham số hóa đối lưu Lớp biên hành tinh (PBL) Mô hình đất Bức xạ Quá trình tham số hóa cho các thành phần vật lý được ưu tiên thực hiện ở bước đầu tiên của mô hình. Quá trình này có thể bao gồm việc đọc file số liệu trong đó người sử dụng sẽ tùy chọn sử dụng thành phần vật lý nào. Mỗi sơ đồ tham số hóa vật lý được đóng gói sẵn thành một module riêng biệt trong đó chứa bản thân sơ đồ tham số hóa và các hằng số của riêng chúng, bên cạnh các hằng số sử dụng chung. Thông tin chi tiết về các sơ đồ tham số hóa có thể tham khảo tại [26]. b) Hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR Để tiến hành thử nghiệm trong luận văn này, tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF phiên bản 3.2 kết hợp với hệ thống đồng hóa số liệu được gọi là mô hình WRF-3DVAR. Mô hình WRF-3DVAR được thiết kế và phát triển theo quy trình ứng dụng nghiệp vụ chuẩn với cập nhật số liệu, xử lý đồng hóa, và dự báo một cách tự động. Sơ đồ thiết kế hệ thống được minh họa trong hình 2.1 Hình 2.1 Hệ thống đồng WRF – 3DVAR chu kỳ 6h. Kết quả dự báo của mô hình sau sáu giờ được sử dụng như trường nền kết hợp với trường thám sát tạo thành trường phân tích nhờ phương pháp phân tích khách quan 3DVAR. Trường phân tích này lại được sử dụng là trường ban đầu cho lần chạy dự báo tiếp sau. Mô hình WRF sẽ không cần phải sử dụng kết quả phân tích từ mô hình toàn cầu làm trường ban đầu. Như vậy, hệ thống WRF-3DVAR được xây dựng sẽ bao gồm những đặc điểm sau: Phương pháp phân tích khách quan: 3DVAR Mô hình dự báo: WRF Chu kỳ: 6h Thám sát: mọi thám sát (cũ và mới) có được trên khu vực Việt Nam Điều kiện ban đầu cho mô hình WRF: trường phân tích được tạo bởi chính hệ thống WRF – 3DVAR. Điều kiện biên: dự báo từ mô hình toàn cầu GFS Chương 3 SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP 3.1 Tổng quan về cơn bão Sơn Tinh (2012) Để có thể thực hiện các thử nghiệm đánh giá được tác động tiềm năng của số liệu thám không trên quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão, tác giả đã lựa chọn trường hợp nghiên cứu là cơn bão Sơn Tinh diễn ra vào tháng 10 năm 2012. Đây là một cơn bão di chuyển khá đặc biệt khi qua quần đảo Hoàng Sa đi vào vịnh Bắc Bộ cơn bão di chuyển lệch về phía Bắc và đi vào khu vực Hải Phòng – Quảng Ninh. Theo quy luật hoạt động hàng năm của bão thì thời điểm cuối tháng 10, các cơn bão hoặc ATNĐ trên biển Đông có xu hướng đổ bộ và các tỉnh Trung Trung Bộ. Tuy nhiên, cơn bão Sơn Tinh đã đi lên phía bắc và đổ bộ vào duyên hải Bắc Bộ, trái với quy luật hàng năm. Hình 3.1 và 3.2 lần lượt là quỹ đạo và cường độ (áp suất thấp nhất tại tâm bão) của cơn bão Sơn Tinh kể từ khi hành thành đến khi độ bộ và suy yếu. Hình 3.1 Quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh Hình 3.2 Cường độ cơn bão Sơn Tinh – áp suất thấp nhất tại tâm bão 3.2 Số liệu Để thực hiện nội dung luận văn, tác giả sử dụng hai nguồn số liệu là số liệu phân tích cuối cùng FNL (Final Operational Global) và số liệu dự báo toàn cầu GFS (Global Forecast System) của Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (National Centers for Environmental Prediction - NCEP). GFS: Số liệu dự báo toàn cầu với độ phân giải 1 độ kinh vĩ và cập nhật 6 tiếng/lần với hạn dự báo tối đa lên tới 16 ngày (384 giờ). Số liệu bao gồm các trường khí tượng cơ bản là áp suất bề mặt, áp suất mực nước biển, độ cao địa thế vị, nhiệt độ, nhiệt độ bề mặt biển, giá trị biến đất, lớp băng bao phủ, độ ẩm tương đối, các trường gió kinh hướng và vĩ hướng, chuyển động thẳng đứng, độ xoáy và ozone tại mực bề mặt và 26 mực khí áp từ 1000mb đến 10mb, trong lớp biên bề mặt và trên một số mực sigma, tấng đối lưu hạn và một vài mực phụ khác trong lớp bề mặt để khởi tạo các mô hình đất bề mặt (land-surface models). FNL: Số liệu phân tích cuối cùng có độ phân giải 1 độ kinh vĩ và được cập nhật 6 tiếng/lần. Đây là sản phẩm của hệ thống đồng hóa số liệu toàn cầu Global Data Assimilation System (GDAS). Hệ thống này liên tục thu nhận số liệu quan trắc thông qua hệ thống thông tin toàn cầu Global Telecommunications System (GTS) từ nhiều nguồn và các phân tích khác nhau. Số liệu FNL được tạo ra bởi cùng mô hình được NCEP dùng trong hệ thống dự báo toàn cầu. Số liệu FNL cập nhật chậm hơn khoảng một giờ so với phân tích của GFS. Sự chậm trễ này là do có nhiều số liệu quan trắc được sử dụng. Số liệu bao gồm các quan trắc bề mặt và 26 mực áp suất từ 1000 mb đến 10mb. Với độ chính xác cao hơn, số liệu FNL sẽ được sử dụng trong quá trình mô phỏng khí quyển. Số liệu GFS sẽ được sử dụng trong các quá trình dự báo thử nghiệm. 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng 3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng a) Cấu hình miền tính Để thực hiện thử nghiệm tác động của số liệu thám không tại quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão trên biển Đông, tác giả lựa chọn miền dự báo và cấu hình lưới như sau: Miền lưới tính bao gồm 221 x 161 điểm lưới theo phương ngang với bước lưới là 17 km, và 26 mực thẳng đứng, tạo ra miền lưới bao phủ từ 95oE đến 126.5oE và từ 5oN đến 26.5oN gồm trọn vẹn khu vực biển Đông và một phần của quần đảo Philipine. Bước thời gian tích phân 90 giây. Miền tính của mô hình được thể hiện qua hình 3.6 Hình 3.6 Miền tính của mô hình sử dụng trong luận văn Các sơ đồ tham số hóa vật lý được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm: Sơ đồ vi vật lý: Kain - Fritsch Sơ đồ phát xạ sóng dài: RRTM Sơ đồ phát xạ sóng ngắn: Dudhia Tham số hóa lớp biên hành tinh: Yonsei Sơ đồ lớp sát đất: Monin - Obukhov b) Thiết kế thí nghiệm Để ước lượng tác động của số liệu thám không giả lập tại quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự bão trên biển Đông dựa trên phương pháp OSSE, nghiên cứu sẽ thực hiện xây dựng các bước của một hệ thống OSSE 1) Giả lập khí quyển Như đã nói trong mục 1.2, khí quyển mô phỏng là một tích phân liên tục của mô hình toàn cầu hay khu vực. Trong nghiên cứu này, để phản ánh được quá trình cơn bão Sơn Tinh hoạt động trên biển Đông, mô hình WRF đã thực hiện tích phân 4.5 ngày từ 19h ngày 24/10/2012 tới 7h ngày 29/10/2012. Điều kiện biên và ban đầu của quá trình này được cập nhật từ số liệu FNL. 2) Giả lập số liệu quan trắc Số liệu quan trắc được trích tại vị trí các trạm được lấy từ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương bao gồm 575 trạm Synop, 47 trạm thám không chưa bao gồm hai trạm thám không giả lập, 5 trạm pilot và thêm hai trạm thám không mới tại Hoàng Sa và Trường Sa có tọa độ như trong bảng 3.1. Hình 3.6 là bản đồ phân bố các trạm thám sát truyền thống được mô phỏng trong luận văn. Hình 3.7 Vị trí các trạm quan trắc, thám không và pilot được mô phỏng Bảng 3.1 Vị trí đặt trạm thám không mới tại Hoàng Sa và Trường Sa Danh sách trạm Vĩ độ Kinh độ Trạm tại Hoàng Sa 16.82oN 112.33oE Trạm tại Trường Sa 8.65oN 111.92oE Phương pháp trích số liệu tại các điểm trạm quan trắc được sử dụng trong luận văn là phương pháp nội suy điểm gần nhất, trong đó giá trị quan trắc tại điểm trạm được gán bằng giá trị của điểm nút lưới gần nhất. Số liệu các trạm thám không và pilot được giả lập phát báo 12 giờ một lần. Riêng hai trạm thám không thêm mới là Hoàng Sa và Trường Sa trong điều kiện có bão sẽ được phát báo 6 giờ một lần (thêm hai phiên quan trắc tăng cường). Số liệu quan trắc giả lập bao gồm các áp suất, nhiệt độ, nhiệt độ điểm sương, hướng gió, tốc độ gió, độ cao địa thế vị và độ ẩm tại 26 mực áp suất. Số liệu quan trắc được giả lập sẽ được cộng thêm các sai số quan trắc với giả định phân bố Gaussian. Các sai số này được cho trong bảng 2.1 và 2.2. 3) Thiết lập điều khiển và các thử nghiệm để ước lượng tác động của số liệu thám không mới. Như đã trình bày trong mục 1.2, quá trình điều khiển (CR) là quá trình mô phỏng lại hệ thống dự báo hiện thời. Do vậy các số liệu quan trắc được đồng hóa là những số liệu quan trắc được giả lập tại những điểm trạm đã tồn tại Thử nghiệm 1 (EXP1) là thử nghiệm có đưa thêm số liệu thám không giả lập tại hai quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa vào đồng hóa. Một cách đơn giản, có thể hiểu: EXP1 = CR + thám không giả lập tại Hoàng Sa + thám không giả lập tại Trường Sa Thử nghiệm 2 (EXP2) là thử nghiệm chỉ đưa thêm số liệu thám không giả lập tại quần đảo Trường Sa. Một cách đơn giản có thể hiểu rằng EXP2 = CR + thám không giả lập tại Trường Sa Như vậy, sự khác nhau giữa CR, EXP1 và EXP2 chính là số liệu quan trắc. Điều nay được tóm tắt thông qua bảng 3.2 Bảng 3.2 Tóm tắt thông tin của quá trình điều khiển và các thử nghiệm Quá trình Số liệu quan trắc sử dụng đồng hóa Điều kiện biên Trường nền Điều khiển (CR) 575 trạm Synop 47 trạm thám không 5 trạm Pilot Cập nhật 6 tiếng từ số liệu GFS Từ dự báo 6 tiếng của chu kỳ trước Thử nghiệm 1 (EXP1) Điều khiển + Thám không tại Hoàng Sa và Trường Sa Cập nhật 6 tiếng từ số liệu GFS Từ dự báo 6 tiếng của chu kỳ trước Thử nghiệm 2 (EXP2) Điều khiển + Thám không tại Trường Sa Cập nhật 6 tiếng từ số liệu GFS Từ dự báo 6 tiếng của chu kỳ trước Trong luận văn, tác giả lựa chọn 4 thời điểm khác nhau để thực hiện thử nghiệm tác động của số liệu là: 19 giờ ngày 25/10/2012 01 giờ ngày 26/10/2012 07 giờ ngày 26/12/2012 13 giờ ngày 26/12/2012 Đây là 4 thời điểm liên tiếp từ lúc cơn bão Sơn Tinh tiến vào biển Đông. Từ những thời điểm này, các dự báo 72 giờ được thực hiện, riêng tại thời điểm cuối cùng, dự báo sẽ chỉ đến hạn 66h. Trước khi thực hiện dự báo tại các thởi điểm nói trên, các số liệu quan trắc sẽ được đồng hóa với các chu kỳ cách nhau 6 tiếng từ 19h ngày 24/10/2012. Hình 3.7 là minh họa cho chu trình đồng hóa 6 tiếng. Hình 3.8 Minh họa quá trình đồng hóa số liệu được thực hiện trong thử nghiệm Chương 4 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 4.1 Mô phỏng khí quyển Hình 4.1 là kết quả mô phỏng quỹ đạo bão Sơn Tinh từ 19 giờ ngày 24/10/2012 tới 7 giờ ngày 29/10/2012. Điều kiện biên và ban đầu của quá trình này được cập nhật từ số liệu phân tích FNL. Quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh được thể hiện bằng đường màu xanh trong hình vẽ. Hình 4.1 Quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh Hình 4.2 Cường độ giả lập của cơn bão Sơn Tinh Có thể thấy quỹ đạo giả lập này đã phản ánh được khá chính xác với quỹ đạo thực sự của cơn bão trong thực tế. Cơn bão di chuyển theo hướng giữa Tây và Tây Bắc với vị trí khá sát so với thực tế. Tại thời điểm 19 giờ ngày 26/10/2012 cơn bão có vị trí gần quần đảo Trường Sa, sau đó một ngày thì cơn bão có sự đổi hướng nhẹ lên phía Bắc. Tuy nhiên, như đã nói trong các phần trên, do khí quyển chứa nhiều các quá trình quy mô khác nhau, bên cạnh đó, các phương trình động học và động lực học của mô hình còn chứa nhiều tham số vì vậy, quỹ đạo bão giả lập không thể chính xác hoàn toàn như quỹ đạo bão trong thực tế. Tuy nhiên, quỹ đạo bão giả lập đã phản ánh được những nét chính của quỹ đạo bão trong thực tế. Hình 4.2 là kết quả giả lập áp suất cực tiểu tại tâm. Nhìn chung, quá trình giả lập phản ánh được các quá trình mạnh lên trên biển Đông và suy yếu sau đó của cơn bão. Áp suất cực tiểu tại tâm bão của quá trình giả lập khí quyển là xấp xỉ 960 mb, trong thực tế, giá trị này là 954 mb. Sự khác biệt ngày có nguyên nhân một phần từ độ phân giải thô 17 km mà mô phỏng sử dụng. Để có thể mô phỏng tôt hơn cường độ bão, một độ phân giải cao hơn cần được sử dụng 4.2 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh Từ trên xuống dưới là dự