Luận văn Nghiên cứu dự tính tổ hợp một số yếu tố và hiện tượng khí hậu liên quan đến nhiệt độ ở Việt Nam

Danh mục hình. 4

Danh mục bảng . 6

Danh mục viết tắt. 7

Mở đầu. 8

Chương 1- TỔNG QUAN. 9

1.1. Các nghiên cứu ngoài nước .9

1.2. Các nghiên cứu trong nước.11

Chương 2- PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU . 15

2.1. Hệ thống tổ hợp các kết quả mô hình .16

2.2.1. Trung bình tổ hợp đơn giản (Simple Ensemble Mean) .16

2.1.2. Hồi quy tuyến tính nhiều biến.16

2.2. Các chỉ số thống kê dùng để đánh giá .17

2.3. Nguồn số liệu .18

2.3.1. Số liệu quan trắc .18

2.3.2. Số liệu từ đầu ra các mô hình.19

Chương 3- KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH . 23

3.1. Kết quả mô phỏng của các mô hình và đánh giá cho thời kỳ chuẩn.23

3.2. Kết quả tổ hợp cho các yếu tố liên quan đến nhiệt độ cho thời kỳ chuẩn .38

3.3. Kết quả dự tính tổ hợp cho thời kỳ tương lai (giai đoạn 2020-2039) .45

Tài liệu tham khảo . 51

pdf57 trang | Chia sẻ: mimhthuy20 | Lượt xem: 467 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Nghiên cứu dự tính tổ hợp một số yếu tố và hiện tượng khí hậu liên quan đến nhiệt độ ở Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
vực PRECIS (Providing REgional Climates for Impacts Studies) phát triển tại Trung tâm Hadley, Vương quốc Anh và kết quả của mô hình toàn cầu MRI của Viện nghiên cứu Khí tượng Nhật Bản. Gần đây hơn, Phan Văn Tân và CS. (2010) [6] trong Dự án Danida “Đánh giá tác động của Biến đổi khí hậu đến điều kiện tự nhiên, môi trường và phát triển kinh tế - xã hội ở Trung Trung Bộ Việt Nam” do Mai Trọng Thông làm chủ nhiệm, đã tiến hành xây dựng kịch bản BĐKH chi tiết đến 2050 cho khu vực Trung Trung Bộ bằng phương pháp hạ thấp quy mô động lực. Hai mô hình khí hậu khu vực là RegCM3 (Regional Climate Model phiên bản 3.0) và CCAM (Cubic Conformal Amostpheric Model) đã được sử dụng để dự tính một số yếu tố và hiện tượng liên 14 quan đến trường mưa và nhiệt độ. Phan Văn Tân và CS. (2011) [7] cũng đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu đến các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan ở Việt Nam, khả năng dự báo và giải pháp chiến lược ứng phó” trong khuôn khổ Chương trình KC.08/0610 (“Khoa học và công nghệ phục vụ phòng tránh thiên tai, bảo vệ môi trường và sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên”). Trong đề tài này đã đề cập đến các dự tính BĐKH từ một số mô hình khu vực. Tuy nhiên các dự tính mới chỉ được thực hiện riêng lẻ cho từng mô hình và cũng chỉ đến 2050. Qua những nội dung tổng quan ở trên có thể thấy rằng việc sử dụng các phương pháp tổ hợp các kết quả từ các mô hình khác nhau đã cho những kết quả khả quan để cải thiện chất lượng các bản tin dự báo/dự tính. Vì vậy trong luận văn này tác giả tiến hành thử nghiệm một số phương pháp tổ hợp để dự tính cho một số các yếu tố, hiện tượng liên quan đến nhiệt độ ở Việt Nam. 15 Chương 2- PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU Trong luận văn này, tác giả sử dụng kết quả từ 5 mô hình khí hậu khu vực để nghiên cứu hệ thống tổ hợp gồm: RegCM, MM5, MRI, CCAM và REMO. Mô hình RegCM là mô hình khí hậu khu vực đã được ứng dụng để nghiên cứu khí hậu quá khứ, hiện tại và tương lai tại nhiều nơi khác nhau trên thế giới, từ Châu Mỹ, Châu Âu đến Châu Á, Châu Phi [27], [22], [10], [23]. Mô hình MM5 vốn là mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết nhưng do nhu cầu nghiên cứu khoa học và sự phát triển của công nghệ nên đã được cải tiến để phục vụ cả bài toán nghiên cứu khí hậu. Mô hình MM5 có khả năng lồng nhiều lưới; Động lực phi thủy tĩnh; Cho phép mô hình sử dụng được ở quy mô vài cây số; Khả năng chạy trên nhiều máy tính phối hợp bộ nhớ; Mô tả được nhiều quá trình vật lí; Khả năng đồng hóa dữ liệu 4 chiều. Với mô hình khí hậu khu vực REMO, REMO có thể ứng dụng được cho cả dự báo thời tiết và nghiên cứu khí hậu. Tuy nhiên, viện khí tượng Max Planck - MPIfM và trung tâm tính toán mô hình hóa phục vụ dự báo khí hậu - DKRZ đã phát triển REMO theo hướng một mô hình khí hậu khu vực với mục đích là mô hình khí quyển trong hệ thống couple mô hình khí quyển – đại dương phục vụ cho dự án BALTEX cũng như là một mô hình độc lập nghiên cứu và mô phỏng khí hậu. Mô hình CCAM là một mô hình còn mới ở Việt Nam, nó phục vụ cho cả dự báo toàn cầu lẫn khu vực. Mô hình này có nhiều ưu điểm là tính toán sao cho các vùng khác nhau trên toàn cầu đều có chung độ phân giải đồng nhất hoặc chênh lệch giữa các vùng là không lớn (khoảng cách từ xích đạo về cực chênh nhau đáng kể) [39]. Mô hình MRI được biết đến là mô hình khí hậu khu vực cho kết quả gần với quan trắc nhất hiện nay của Nhật Bản. Dựa vào những ưu điểm trên của các mô hình, luận văn này tác giả đã đề xuất sử dụng kết quả từ 5 mô hình. Mỗi mô hình được tiến hành chạy với 2 kịch bản phát thải khí nhà kính là A1B và A2 cho giai đoạn 2000 – 2039 và đồng thời chạy với bộ số liệu chuẩn thời kỳ 1980 -1999. Số liệu đầu ra của 5 mô hình sử dụng trong luận văn này là kết quả thừa kế từ các nghiên cứu trước. 16 2.1. Hệ thống tổ hợp các kết quả mô hình 2.2.1. Trung bình tổ hợp đơn giản (Simple Ensemble Mean) Giả sử M là tổng số mô hình dự báo. Fi là giá trị dự báo của mô hình thứ i. Giả sử M là tổng số mô hình dự báo. Fi là giá trị dự báo của mô hình thứ i, là giá trị trung bình theo thời gian của dự báo từ mô hình thứ i. thì trung bình tổ hợp (Ensemble Mean) được tính bởi công thức: = 1 ( − ) là trọng số của mô hình thứ i. Khi đó, trung bình tổ hợp đơn giản SEM (Simple ensemble mean) được tính bởi công thức: = ∑ Với phương pháp này các trung bình trọng số được coi là bằng nhau. 2.1.2. Hồi quy tuyến tính nhiều biến Phương pháp dự báo sử dụng ở đây là hồi qui tuyến tính, chuỗi số liệu quan trắc Y được biểu diễn bởi tổ hợp tuyến tính của các mô hình khí hậu khu vực X1, X2,..., Xm trên mỗi trạm hoặc trên một vùng bằng hệ thức: 0 1 m j j j Y a a X    trong đó a0, a1,..., am là các hệ số hồi qui, được xác định bởi:    m 1j jj0 xaya 1 , 1,2,..., m j jk yk j a R R k m    (2.2) (2.1) (2.3) 17 Với Rjk là mômen tương quan giữa các nhân tố Xj và Xk (j,k=1,2,...,m), Ryk là mômen tương quan giữa yếu tố dự báo Y và nhân tố Xk (k=1,2,...,m); jx,y là giá trị trung bình của Y và các Xj. 2.2. Các chỉ số thống kê dùng để đánh giá Trong các công thức dưới đây, Fi và Oi tương ứng là giá trị mô hình và giá trị quan trắc của một biến nào đó (nhiệt độ, lượng mưa), i=1,2,, N, N là dung lượng mẫu. 1. Sai số trung bình (ME - Mean Error)    N 1i ii )OF( N 1 ME Giá trị của ME nằm trong khoảng (-∞, +∞). ME cho biết xu hướng lệch trung bình của giá trị dự báo so với giá trị quan trắc, nhưng không phản ánh độ lớn của sai số. ME dương cho biết giá trị dự báo vượt quá giá trị quan trắc và ngược lại. Mô hình được xem là “hoàn hảo” (không thiên lệch về một phía nào cả) nếu ME=0. 2. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE-Mean Absolute Error)    N 1i iOiF N 1 MAE Giá trị MAE nằm trong khoảng (0,+∞). MAE biểu thị biên độ trung bình của sai số mô hình nhưng không nói lên xu hướng lệch của giá trị dự báo và quan trắc. Khi MAE = 0, giá trị của mô hình hoàn toàn trùng khớp với giá trị quan trắc, mô hình được xem là “lý tưởng”. Thông thường MAE được sử dụng cùng với ME để đánh giá độ tin cậy. Chẳng hạn, nếu MAE của sản phẩm khác biệt hẳn so với ME thì việc hiệu chỉnh là hết sức mạo hiểm. Trong trường hợp ngược lại, khi mà MAE và ME tương đối “sát” với nhau thì có thể dùng ME để hiệu chỉnh sản phẩm dự báo một cách đáng tin cậy. 3. Hệ số tương quan (Correlation coefficient) (2.4) (2.5) 18        N i i N i i N i ii OOFF OOFF r 1 2 1 2 1 )()( ))(( Hệ số tương quan (r) cho phép đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa tập giá trị dự báo và tập giá trị quan trắc. Giá trị của nó biến thiên trong khoảng -1 đến 1, giá trị hoàn hảo bằng 1. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn thì mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ. Hệ số tương quan dương phản ánh mối quan hệ cùng chiều (đồng biến), ngược lại, hệ số tương quan âm biểu thị mối quan hệ ngược chiều (nghịch biến) giữa dự báo và quan trắc. 2.3. Nguồn số liệu 2.3.1. Số liệu quan trắc Số liệu quan trắc trên 80 trạm (bảng 2.1) của các yếu tố nhiệt độ trung bình 2m (T2m), nhiệt độ cực đại tháng (Tx), nhiệt độ cực tiểu tháng (Tm), nhiệt độ cực tiểu của cực tiểu tháng (TNn), cực đại tháng của cực đại tháng (TXx), được xử lý là các file số liệu dạng TEXT chứa T2m, Tx, Tm, TXx, TNn cho từng tháng và năm của các trạm trên bảy vùng khí hậu trong giai đoạn 1980-1999 Các trạm không có số liệu hoặc khuyết nhiều số liệu sẽ bị loại bỏ trong quá trình tính toán. Nội dung các file số liệu cụ thể như sau: (2.6) 19 2.3.2. Số liệu từ đầu ra các mô hình Kết quả từ 5 mô hình với miền tính tương đối giống nhau, cụ thể: mô hình CCAM với 82 x 82 điểm lưới và chạy từ 5N– 25N, 100E–120E; mô hình MM5 với 105 x 144 điểm lưới chạy từ 5S – 27N, 85E – 131E; mô hình REMO với 98 x 146 điểm lưới và chạy từ 5S – 27N, 84E – 132E; mô hình MRI với 88 x 45 điểm lưới và chạy từ 8N – 24N, 102E – 110E; mô hình RegCM với 104 x 143 điểm lưới và chạy từ 5S–27N, 85E–131E. Từ bộ số liệu trung bình của từng tháng cho 20 năm giai đoạn 1980-1999 của thời kì chuẩn và bộ số liệu cho thời kì tương lai chạy với kịch bản phát thải khí nhà kính A1B, giai đoạn 2020-2035 mà 5 mô hình mô phỏng, tác giả nội suy các giá trị từ lưới về 80 điểm trạm ứng với giá trị quan trắc thực tế. Bảng 2.1. Danh sách các trạm được sử dụng. STT Tên Trạm Kinh độ Vĩ độ Vùng 1 MUONGTE 102.83 22.37 1 2 SONLA 103.9 21.33 1 3 DIENBIEN 103 21.37 1 4 DIENBIEN 104.03 21.52 1 5 LAICHAU 103.57 21.85 1 6 MUONGTE 104.15 21.13 1 # TXx at HANAM,105.55E, 20.31N, 2.83m # YEAR VAL_YR JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC 1980 37.30 31.20 24.60 37.30 33.60 37.10 33.10 36.20 34.80 31.60 31.50 29.00 29.00 1981 36.90 25.60 27.90 29.60 31.90 35.40 35.10 35.90 36.90 32.90 32.20 30.50 25.40 1982 38.30 26.00 27.50 27.00 31.60 37.10 38.30 37.50 36.40 32.90 31.30 30.40 27.60 1983 39.40 25.70 28.50 30.60 36.60 37.40 39.40 39.20 34.60 34.80 31.40 28.90 27.40 1984 36.90 25.20 21.50 27.50 31.40 35.30 35.90 36.90 35.00 32.80 30.90 29.70 27.70 1985 37.20 23.30 27.00 27.00 29.60 35.90 37.10 37.20 34.30 34.40 31.80 30.40 29.40 1986 39.10 -99.00 27.30 31.90 30.40 36.20 37.40 39.10 34.40 33.40 32.40 30.20 26.80 1987 38.90 27.30 28.90 33.90 33.20 37.60 38.90 36.80 35.40 32.90 33.20 32.30 26.30 1988 37.70 25.40 25.50 29.90 33.10 37.70 37.70 36.90 34.80 36.00 30.80 27.60 26.50 1989 37.30 28.90 26.80 27.00 33.00 34.00 37.30 36.30 34.30 34.40 32.40 31.20 25.00 1990 38.40 25.90 28.10 32.40 37.10 32.40 38.40 35.90 36.40 34.30 30.60 30.70 27.70 1991 36.40 26.50 30.40 27.00 31.30 35.90 36.40 36.40 34.10 34.80 32.90 30.40 27.90 1992 37.90 25.00 27.40 28.10 32.70 36.40 36.90 37.90 34.00 34.10 31.90 29.80 28.80 1993 38.60 26.50 27.80 33.10 31.60 33.10 38.60 36.60 36.90 33.00 31.90 30.50 27.20 1994 37.70 27.50 28.20 26.50 32.40 37.70 36.00 35.90 35.40 32.50 32.00 28.20 28.90 1995 38.50 26.00 24.50 27.00 30.90 36.00 38.50 36.50 33.60 33.20 33.60 28.20 27.00 1996 36.90 26.00 28.20 36.00 29.50 36.90 34.70 36.80 35.60 33.00 32.10 29.60 25.70 1997 39.60 27.30 25.10 27.10 31.10 34.50 39.60 35.60 36.70 32.10 32.80 34.10 28.20 1998 38.70 32.80 31.30 30.10 37.10 37.10 38.70 37.50 36.10 32.90 32.30 30.30 30.40 1999 37.50 27.10 27.10 31.10 33.80 35.10 36.50 37.50 34.10 33.50 33.10 31.00 23.90 20 7 SONLA 103 21.37 1 8 YENCHAU 104.3 21.05 1 9 BACGIANG 104.05 21.87 2 10 BACQUANG 104.47 22.23 2 11 BAICHAY 105.23 21.45 2 12 CAOBANG 106.85 21.33 2 13 COTO 103.82 22.35 2 14 HAGIANG 105.22 21.82 2 15 LANGSON 107.77 20.98 2 16 PHUHO 105.27 22.15 2 17 SAPA 105.63 21.92 2 18 TAMDAO 106.57 22.83 2 19 TUYENQUANG 107.1 21.53 2 20 THAINGUYEN 106.35 21.5 2 21 VANCHAN 103.97 22.5 2 22 YENBAI 106.95 21.85 2 23 BACHLONGVI 105.75 20.97 3 24 BAVI 106.38 21.08 3 25 CHILINH 105.5 21.13 3 26 HAIDUONG 106.05 20.65 3 27 HANAM 105.05 20.65 3 28 HANOI 106.15 20.39 3 29 HOABINH 105.97 20.23 3 30 HUNGYEN 106.3 20.12 3 31 MAICHAU 107.72 20.13 3 32 NAMDINH 105.42 21.3 3 33 NINHBINH 105.78 20.48 3 34 NHOQUAN 105.45 20.45 3 35 PHULIEN 105.53 20.33 3 36 SONTAY 105.42 21.15 3 37 THAIBINH 105.72 20.25 3 38 VANLY 106.63 20.8 3 39 VIETTRI 105.75 21.07 3 40 VINHYEN 105.75 20.97 3 41 ALUOI 105.67 19.98 4 42 DONGHA 105.72 18.18 4 43 DONGHOI 106.28 18.07 4 44 HATINH 106.02 17.88 4 45 HOIXUAN 107.33 17.17 4 46 HUE 107.28 16.22 4 47 HUONGKHE 107.72 16.17 4 48 KYANH 105.3 18.89 4 21 49 NAMDONG 105.78 19.75 4 50 TINHGIA 106.6 17.48 4 51 TUONGDUONG 105.9 19.75 4 52 TUYENHOA 105.38 19.9 4 53 THANHHOA 105.57 19.63 4 54 VINH 105.4 19.32 4 55 BATO 108.47 15.57 5 56 DANANG 108.73 14.77 5 57 NHATRANG 109.28 13.08 5 58 PHANRANG 109.2 12.22 5 59 PHANTHIET 109.15 11.92 5 60 QUANGNGAI 108.98 11.58 5 61 QUYNHON 108.2 16.03 5 62 TUYHOA 108.1 10.93 5 63 TRAMY 109.12 13.9 5 64 AYUNPA 107.83 14.65 6 65 BAOLOC 108 14.33 6 66 BMTHUOT 108.02 13.97 6 67 DAKNONG 108.45 11.95 6 68 DALAT 106.98 11.83 6 69 KONTUM 108.45 13.38 6 70 MDRAK 108.27 12.92 6 71 PLEIKU 107.62 12.45 6 72 PHUOCLONG 108.13 12.68 6 73 CAMAU 114.33 11.42 7 74 CANTHO 106.12 11.33 7 75 CONDAO 107.08 10.37 7 76 PHUQUOC 106.4 10.35 7 77 PHUQUY 105.97 9.6 7 78 RACHGIA 105.15 9.18 7 79 TAYNINH 111.92 8.65 7 80 TRUONGSA 107 11.08 7 81 VUNGTAU 105.7 10.08 7 22 Hình 2.1. Phân bố vị trí các trạm 23 Chương 3- KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH 3.1. Kết quả mô phỏng của các mô hình và đánh giá cho thời kỳ chuẩn Trong phần này sử dụng kết quả từ 5 mô hình khu vực MM5, MRI, REMO, RegCM, và CCAM. Khi so sánh với quan trắc các giá trị từ mô hình sẽ được nội suy về các trạm. Số liệu của các mô hình và số liệu quan trắc là số liệu trong thời kỳ chuẩn 1980-1999. a) Nhiệt độ T2m Hình 3.1. Nhiệt độ trung bình T2m thời kỳ 1980-1999 của 5 mô hình Như hình 3.1, thể hiện nhiệt độ 2m trung bình năm của giai đoạn nghiên cứu (1980-1999) so sánh giữa 5 mô hình. Có thể nhận thấy sự mô phỏng cao hơn hẳn của REMO, thấp hơn cả của MM5 và RegCM. Sự khác biệt mang tính hệ thống trên toàn khu vực Việt Nam, và đặc biệt rõ nét ở khu vực Nam Bộ. Nhiệt độ mô phỏng nằm trong khoảng từ 150C đến 300C. 24 Hình 3.2. T2m của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả giai đoạn Điều đầu tiên dễ dàng nhận thấy là các mô hình mô phỏng tương đối tốt hình thế của nhiệt độ T2m. Khi so sánh với số liệu quan trắc như trên hình 3.2 ta có thể nhận thấy rõ ràng xu hướng thiên dương của CCAM và REMO, đồng thời ta cũng thấy RegCm và MM5 có xu hướng mô tả nhiệt độ T2m thiên âm so với quan trắc. Do các trạm được sắp xếp theo thứ tự từ bắc vào nam nên ta có thể thấy các mô hình mô phỏng nhiệt độ T2m cho khu vực miền Nam tốt hơn và gần với quan trắc hơn so với các khu vực còn lại. Điều này thể hiện rõ hơn xu hướng thiên âm hay thiên dương của các mô hình và khả năng mô phỏng của các mô hình khi xét đến các giá trị sai số trung bình ME, MAE, hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc. Bảng 3.1. Sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc cho yếu tố T2m 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 0 10 20 30 40 50 60 70 trạm T 2 m OBS CCAM MM5 MRI RegCM REMO 25 Rõ ràng mô hình MRI cho sai số ME và MAE nhỏ nhất phù hợp với nhận xét ở trên rằng MRI cho kết quả mô phỏng gần với quan trắc nhất. Hệ số tương quan của tất cả các mô hình với quan trắc đều lớn hơn 0.7 chứng tỏ sự nắm bắt tương đối tốt sự biển đổi của T2m theo không gian trạm của các mô hình với quan trắc. b) Nhiệt độ cực đại ngày Tx Hình 3.3. Nhiệt độ cực đại trung bình của thời kỳ 1980-1999 cho 5 mô hình Nhiệt độ cực đại cho thời kỳ 1980-2000, được mô phỏng bởi các mô hình khác nhau cho kết quả khác nhau rõ rệt. Từ hình 3.3, có thể nhận thấy rõ mô hình MM5 cho kết quả thấp nhất; phân bố gần như bao phủ khắp cả nước. Trong khi đó, mô hình CCAM, lại cho kết quả tương đối cao trên toàn bộ vùng lãnh thổ. Mô hình MRI và REMO dường như thể hiện được sự phân biệt nhiệt độ rõ rệt giữa 2 miền Nam – Bắc. 26 Hình 3.4. Tx của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả giai đoạn Khi so sánh với quan trắc, rõ ràng các mô hình CCAM, MM5 và RegCM cho mô phỏng nhiệt độ cực đại chênh lệch rất lớn, xấp xỉ khoảng 5oC cho các trạm khu vực miền Bắc và miền Trung trong đó CCAM cho mô phỏng thiên dương so với quan trắc và MM5, RegCM cho mô phỏng thiên âm so với quan trắc. Hai mô hình còn lại, MRI và REMO cho mô phỏng gần với quan trắc hơn trong đó MRI nắm bắt tốt hơn xu thế biến đổi của Tx, REMo cũng cho xu hướng thiên âm nhẹ. Một điều nữa ta có thể nhận thấy đó là mô phỏng cho các trạm khu vực miền Nam tốt hơn so với các khu vực còn lại đối với tất cả các mô hình. Bảng3.2. Sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc cho yếu tố Tx 10 15 20 25 30 35 40 0 10 20 30 40 50 60 70 80 trạm T x OBS CCAM MM5 MRI RegCM REMO 27 Ngoại trừ mô hình MRI cho sai số ME và MAE tương đối nhỏ thì các mô hình còn lại đều cho sai số rất lớn. Khi xét đến hệ số tương quan thì mô hình CCAM là mô hình có sự tương quan với quan trắc là kém nhất, cao nhất là mô hình MRI nhưng hệ số tương quan cũng chỉ là 0.662. Các sai số một lần nữa chỉ ra sự chênh lệch rất lớn khi mô phỏng Tx của ba mô hình CCAM, RegCM và MM5. c) Nhiệt độ cực tiểu ngày Tn Hình 3.5. Nhiệt độ cực tiểu của cực tiểu thời kỳ 1980-1999 Có sự khác biệt về phân bố so với nhiệt độ cực đại, nhiệt độ cực tiểu lại cho thấy một biến thiên nhiệt độ từ Bắc vào Nam khá tương đồng. Ba mô hình CCAM, MM5 và MRI cho kết quả thiên thấp hơn so với hai mô hình RegCM và REMO trên toàn bộ khu vực. Mô hình REMO trong trường hợp này lại cho kết quả cao hơn các mô hình khác, giá trị nhiệt độ cực tiểu của cực tiểu khoảng 260C - 280C. 28 Hình 3.6. Tn của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả giai đoạn Các mô hình Mô phỏng tương đối đồng bộ nhiệt độ cực tiểu ngày Tn so với quan trắc. Nhiệt độ cực tiểu ngày nhìn chung tăng dần từ bắc vào nam. Mô hình Remo mô phỏng có xu hướng thiên dương, MM5 xu hướng thiên âm. Hai mô hình MRI và RegCM cho mô phỏng gần với quan trắc hơn. Riêng đối với CCAM có một số trạm thuộc khu vực Bắc Trung Bộ mô hình này cho mô phỏng chênh lệch lớn với quan trắc. Để tìm hiểu rõ hơn ta so sánh, đánh giá bằng các chỉ số ME, MAE, hẹo số tương quan của các mô hình với quan trắc. Bảng 3.3. Sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc cho yếu tố Tn Ngoại trừ mô hình REMO cho mô phỏng Tn thiên dương các mô hình còn lại đều mô phỏng Tn thiên âm, REMO cho sai số ME, MAE lớn nhất so với các mô 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 0 10 20 30 40 50 60 70 80 trạm T n OBS CCAM MM5 MRI RegCM REMO 29 hình còn lại nhưng hệ số tương quan so với quan trắc thì lại lớn nhất so với các mô hình khác chứng tỏ rằng mô hình này mô phỏng hình thế nhiệt độ tốt hơn các mô hình còn lại nhưng thấp hơn nhiệt độ quan trắc khá nhiều. Hệ số tương quan của cả năm mô hình với quan trắc đều khá lớn, chứng tỏ các mô hình mô phỏng Tn tốt hơn so với Tx và T2m. d) Nhiệt độ cực đại tháng của Tx (TXx) Hình 3.7. Nhiệt độ cực đại tháng của Tx (TXx) giai đoạn 1980-1999 từ 5 mô hình Với nhiệt độ cực đại của cực đại trung bình cả thời kì chuẩn, mô hình CCAM nổi bật lên với giá trị rất lớn. Đặc biệt, khu vực phía Bắc, mô hình mô phỏng cho kết quả trên 380C trên một diện tương đối rộng. Mô hình MRI, gần như ổn định trong việc mô phỏng ở mọi yếu tố. Với các giá trị đạt xấp xỉ 32-350C, được phân bố đồng đều trên cả nước, mô hình có thể được coi là ổn định nhất trong số các mô hình được xem xét trong luận văn này. Với mô hình MM5 và RegCM, TXx trung 30 bình cho cả thời kỳ chuẩn chỉ khoảng 26oC cho khu vực phía Bắc, 30oC cho khu vực phía Nam. Để so sánh, đánh giá các mô hình khi mô phỏng TXx với quan trắc, ta tiến hành nội suy từ các mô hình về trạm và so sánh với số liệu quan trắc trên các trạm và biểu diễn trên đồ thị. Các mô hình được sắp xếp theo thứ tự từ bắc vào nam. Hình 3.8. TXx của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả giai đoạn Khi tính trung bình cho cả giai đoạn, mô hình CCAM cho mô phỏng TXx cao hơn quan trắc ở hầu hết các trạm, đặc biệt ở các trạm thuộc khu vực miền bắc và miền trung, chênh lệch giữa mô phỏng của mô hình và quan trắc lên tới 5-8 độ C. Mô phỏng TXx bởi 2 mô hình MRI và REMO chệnh lệch so với quan trắc ít nhất. Hai mô hình MM5 và RegCM cho mô phỏng TXx trên các trạm thấp hơn hẳn so với quan trắc khoảng 5 độ C. Mô phỏng TXx của các mô hình cho các trạm thuộc khu vực miền nam tốt hơn so với miền bắc và miền trung. 20 25 30 35 40 45 0 10 20 30 40 50 60 70 80 n h iệ t đ ộ trạm OBS CCAM MM5 MRI REMO RegCM 31 Bảng 3.4. Sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc cho yếu tố TXx Từ bảng sai số ME, MAE, hệ số tương quan cho thấy tất cả các mô hình đều cho sai số lớn và hệ số tương quan thấp khi mô phỏng TXx. Sai số nhỏ nhất và có hệ số tương quan lớn nhất với quan trắc là MRI. Hai mô hình MM5 và REMO cho mô phỏng TXx nhỏ hơn hẳn so với thực tế quan trắc trên các trạm. 32 e) Nhiệt độ cực tiểu tháng của Tn (TNn) Hình 3.9. Nhiệt độ cực tiểu tháng của Tn (TNn) giai đoạn 1980-1999 của 5 mô hình Từ các giá trị nhiệt độ cực tiểu ngày của mỗi mô hình, tác giả tiếp tục đưa ra đánh giá về nhiệt độ cực tiểu của cực tiểu trong thời kỳ chuẩn. Có thể nhận thấy ngay, mô hình REMO mô phỏng luôn cao hơn các mô hình khác, dao động từ khoảng 120C ở khu vực Tây Bắc đến khoảng 260C ở khu vực Nam bộ. Mô hình RegCM lại cho giá trị nhỏ nhất (khoảng 12 đến 160C) từ Bắc tới dọc các tỉnh miền Trung. Các mô hình khác cho mô phỏng khác nhau nhưng không có sự chênh lệch nhau nhiều như với REMO. 33 Hình 3.10. TNn của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả giai đoạn Nhìn chung các mô hình mô phỏng tương đối tốt hình thế của TNn. Trên đồ thị ta có thể thấy được rằng kết quả cho ra bởi các mô hình có sự chênh lệch tương đối lớn so với quan trắc trên các trạm. Mô hình REMO thường cho kết quả lớn hơn so với quan trắc, ngược lại MM5 cho kết quả nhỏ hơn quan trắc. Mô hình CCAM và mô hình MRI cho kết quả mô phỏng TNn trên một số trạm chênh lệch rất lớn so với quan trắc. Mô hình MRI và RegCM cho kết quả mô phỏng gần với quan trắc nhất. Bảng 3.5. Sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc cho yếu tố TNn 0 5 10 15 20 25 30 0 10 20 30 40 50 60 70 80 n h iệ t đ ộ trạm obs CCAM MM5 MRI REMO RegCM 34 Sai số ME và MAE của hai mô hình MM5 và RegCM là lớn nhất khi mô phỏng cho yếu tố TNn. Hầu hết các mô hình đều có xu hướng mô phỏng thiên âm, ngoại trừ mô hình RegCM. Hệ số tương quan của các mô hình đều trên 0.6 cho thấy khả năng nắm bắt hình thế biến đổi của TNn. f) Số ngày có T2m nhỏ hơn 150C (T2m15) Hình 3.11. Trung bình số ngày có nhiệt độ trung bình dưới 150C thời kỳ 1980-1999 Ngoài việc xem xét các trường trung bình nhiệt độ, tác giác còn đánh giá sơ bộ về số ngày có nhiệt độ trung bình dưới 150C mà mỗi mô hình mô phỏng để xem xét rõ hơn khả năng bất định của mô hình. Từ hình 3.4 cho thấy mô hình CCAM và REMO cho trung bình số ngày có T2m15 trong cả thời kỳ chuẩn (1980-2000) rất thấp, hầu như dưới 10 ngày trên hầu hầu hết các tỉnh ven biển Đồng bằng Bắc bộ và Bắc Trung bộ. Trung bình số ngày có T2m15 lại khá cao tại khu vực Tây Bắc ở hai mô hình MM5 và RegCM, có nơi lên đến gần 90 ngày. Mô hình MRI cho kết quả tương đối khả quan hơn so với các mô hình khác. Mô hình MM5, MRI và RegCM bên cạnh việc mô phỏng số ngày vượt đáng kể mà còn đưa ra một số ngày có nhiệt 35 độ T2m15 tại một số tỉnh khu vực Nam Trung Bộ. Điều này không được mô phỏng bởi hai mô hình CCAM và REMO. Dưới đây là đồ thị so sánh giữa các mô hình và các mô hình với quan trắc cho yếu tố T2m15 Hình 3.12. T2m15 của các mô hình và quan trắc trên các trạm tính trung bình cho cả giai đoạn Ta có thể nhận thấy các mô hình mô phỏng cho yếu tố T2m15 có sự chênh lệch rất lớn so với quan trắc. Ba mô hình cho mô phỏng lớn hơn hẳn là RegCM, MM5 và MRI đặc biệt là RegCM và MM5. Hai mô hình cho mô phỏng thiên âm là CCAM và REMO. Các trạm ở khu vực miền nam hầu như không có ngày nào có T2m dưới 15 độ cả với mô hình và quan trắc, điều này là phù hợp với nền nhiệt cao quan năm ở khu vực miền nam. Chúng ta xem xét tiếp đến sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 trạm T 2 m 1 5 OBS CCAM MM5 MRI REMO RegCM 36 Bảng 3.6. Sai số trung bình ME, sai số trung bình tuyệt đối MAE và hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc cho yếu tố T2m15 Thông qua sai số trung bình ME và sai số trung bình tuyệt đối MAE ta có thể nhận thấy mức độ chênh lệch rất lớn của các mô hình so với quan trắc đặc biệt là MM5 và RegCM. Hệ số tương quan giữa các mô hình và quan trắc cũng không cao. i) Số ngày có nhiệt độ cực đại trên 35C (Tx35) Hình 3.13. Trung bình số ngày có nhiệt độ cực đại trên 350C thời kỳ 1980-1999 Nhận thấy ngay, nếu xét về quy mô không gian, mỗi mô hình cho một kết quả mô phỏng khác nhau. Ngoại trừ, mô hình CCAM mô phỏng trung bình số ngày 37 có nhiệt độ cực đại trên 350C (Tx35) là nhiều nhất trong tất cả các mô hình được xem xét thì mô hình REMO và RegCM lại chỉ thể hiện được một số ngày tại khu vực Đồng bằn

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfluanvanthacsi_chuaphanloai_298_5821_1870184.pdf
Tài liệu liên quan