Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm

Tạp chí Khoa học đhqghn, KHTN & CN, T.xxII, Số 1PT., 2006 Thử nghiệm Dự báO ThờI TIếT ĐIểM Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh Khoa Khí t−ợng-Thuỷ văn và Hải d−ơng học Tr−ờng Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội 1. Vấn đề dự báo thời tiết điểm 1.1. Dự báo thời tiết tại Việt Nam Thời tiết và khí hậu có ảnh h−ởng sâu sắc đến mọi mặt của đời sống đặc biệt là kinh tế xã hội và sản xuất nông nghiệp. Vì vậy thông tin về thời tiết có ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với hoạt động sống của con ng−ời. Cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ, cho đến nay dự báo thời tiết đã luôn đ−ợc chú trọng nghiên cứu, phát triển và đã thu đ−ợc những thành quả đáng ghi nhận. Tại Việt Nam, bằng việc xây dựng và áp dụng các ph−ơng pháp dự báo nh− dự báo Synop, dự báo thống kê, dự báo số trị, trong đó đặc biệt nhờ có sự đóng góp của các mô hình số mà công tác dự báo thời tiết đã có những b−ớc tiến nhất định. Tuy nhiên do các mô hình số đ−ợc sử dụng trong dự báo nghiệp vụ hiện nay vẫn là các mô hình thủy tĩnh có độ phân giải thô nên không dự báo đ−ợc các quá trình quy mô địa ph−ơng, dẫn tới kết quả dự báo không đạt đ−ợc độ chính xác cao. Đây chính là một trong những điểm hạn chế trong công tác dự báo thời tiết hiện nay tại Việt Nam. 1.2. Dự báo thời tiết điểm trên thế giới Trong khi đó, trên thế giới cùng với sự phát triển nh− vũ bão của công nghệ thông tin và tin học mà hàng loạt mô hình dự báo thời tiết cho khu vực đã ra đời nh− RAMS, MM5, ETA... Các mô hình này đ−ợc phát triển dựa trên nguyên tắc lồng vào các mô hình toàn cầu hay nói cách khác là sử dụng sản phẩm của mô hình toàn cầu làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc thời gian để mô phỏng dự báo thời tiết cho những khu vực nhỏ hơn. Với −u điểm là độ phân giải lớn, b−ớc l−ới nhỏ, ta có thể tiến hành dự báo một cách chi tiết cho từng khu vực với độ chính xác cao. ứng dụng các mô hình này thì dự báo thời tiết điểm đã đ−ợc triển khai trên phạm vi rộng rãi tại Mỹ và một số n−ớc Châu Âu. 2. Dự báo thời tiết điểm ở Việt Nam Tr−ớc sự phát triển của công nghệ dự báo thời tiết trên thế giới thì ở Việt Nam, tại một số trung tâm hay viện nghiên cứu mà đặc biệt là tại Khoa Khí T−ợng -Thủy Văn- Hải D−ơng Học trực thuộc tr−ờng ĐH Khoa Học Tự Nhiên Hà Nội đã tiến hành mua lại công nghệ của một số mô hình nh− RAMS, ETA, WRF với mục đích nghiên cứu tìm hiểu nhằm cải tiến và áp dụng thành công các mô hình này phục vụ cho công tác dự báo thời tiết tại Việt Nam. Và trong nghiên cứu này chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm với mô hình RAMS để dự báo thời tiết cho từng khu vực nhỏ nh− các quận huyện Mô hình RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) đ−ợc Đại học Tổng hợp Colorado (CSU) kết hợp với ASTER divsion- thuộc Mission Research Corporation phát 34 Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm 35 triển đa mục đích. Đó là một mô hình dự báo số mô phỏng hoàn l−u 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 th−ờng đ−ợc sử dụng nhiều nhất để mô phỏng các hiện t−ợng 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 l−ợng môi tr−ờng không khí. RAMS cũng th−ờng đ−ợc sử dụng thành công với các độ phân giải cao hơn mô phỏng các xoáy trong lớp biên khí quyển (10-100 m phân giải l−ới ngang), mô phỏng điều kiện vi khí hậu cho các toà nhà cao tầng (1 m phân giải l−ới ngang) cho đến các mô phỏng số trực tiếp cho buồng khí động (1 cm phân giải l−ới ngang). Về cấu trúc mã nguồn, mô hình RAMS đ−ợc phát triển gồm 3 khối chính: Đầu tiên là một mô hình khí quyển mô phỏng các bài toán khí t−ợng cụ thể, do ng−ời sử dụng đặt ra. Thứ hai là một khối (package) xử lý các quá trình ban đầu hoá sử dụng các tr−ờng phân tích và số liệu quan trắc. Và cuối cùng là một package xử lý hậu mô phỏng và hiển thị đồ họa sử dụng các file kết quả của mô hình. RAMS có những −u điểm và đặc tr−ng kĩ thuật cốt lõi có thể tóm tắt nh− sau: Thứ nhất mô hình có thể chạy trên các hệ thống khác nhau nh− UNIX, LINUX, NT với mã nguồn đ−ợc viết chủ yếu bằng ngôn ngữ FORTAN 90 sử dụng tính năng cấp phát bộ nhớ động. Thứ hai là mô hình có khả năng ứng dụng rất rộng: từ các mô phỏng trong các buồng khí động lực đến các bài toán khí t−ợng vùng hạn chế và thậm chí cả các bài toán toàn cầu. Thứ ba là mô hình cho phép nhiều l−ới lồng nhau do đó mô tả đ−ợc ảnh h−ởng của các quá trình qui mô nhỏ cần mô phỏng cho miền quan tâm, vừa đảm bảo thời gian tính nhanh vừa có chất l−ợng mô phỏng/dự báo tốt. Bên cạnh đó, điều kiện biên của mô hình đ−ợc cập nhật theo thời gian với b−ớc thời gian cập nhật tuỳ ý lấy từ kết quả phân tích toàn cầu cho phép mô tả ảnh h−ởng của quá trình quy mô lớn đến miền dự báo hạn chế đồng thời mô phỏng tốt hơn các hiện t−ợng diễn biến nhanh, qui mô thời gian nhỏ. Ưu điểm tiếp theo là b−ớc tích phân theo thời gian của mô hình có nhiều ph−ơng án lựa chọn khác nhau do vậy có thể chọn đ−ợc một b−ớc thời gian thỏa hiệp giữa yêu cầu về độ ổn định tính toán của mô hình và yêu cầu thời gian tích phân của một bài toán thời gian thực. Về mặt số liệu thì số liệu của các trạm cao không cũng nh− các trạm thời tiết mặt đất trong miền tích phân có thể đ−ợc sử dụng trong quá trình ban đầu hóa. Đây là một đặc điểm rất −u việt của mô hình nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả dự báo, đặc biệt là khi miền tính có mặt trải d−ới phức tạp, độ cao địa hình thay đổi nhanh và tại thời điểm ban đầu khí quyển tồn tại các nhiễu động mạnh...Và −u điểm cuối cùng đó là phần hiển thị đồ hoạ có thể sử dụng các phần mềm chuyên dụng khác nhau đ−ợc phát triển trong thời gian gần đây nh− NCAR, GRADS, DRIB và VIS5D...Chính các đặc tr−ng trên đã làm cho RAMS có khả năng dự báo với độ chính xác rất hứa hẹn đồng thời vẫn bảo đảm khả năng ứng dụng rất mềm dẻo của mô hình. Hệ ph−ơng trình cơ bản của RAMS là các ph−ơng trình nguyên thủy thủy tĩnh hoặc không thủy tĩnh đ−ợc lấy trung bình Reynolds. Tất cả các biến, ngoại trừ một số kí hiệu khác, đều là các đại l−ợng đ−ợc lấy trung bình trong một thể tích ô l−ới . Các ph−ơng trình chuyển động: Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh 36 ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂++∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−=∂ ∂ z uK zy uK yx uK x fv xz uw y uv x uu t u mmm 'πθ (1) ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+−∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−=∂ ∂ z vK zy vK yx vK x fu xz vw y vv x vu t v mmm 'πθ (2) ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+−∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−=∂ ∂ z wK zy wK yx wK x g xz ww y wv x wu t w mmm o v θ θπθ '' (3) Ph−ơng trình nhiệt động lực: rad ilil h il h il h ilililil tz K zy K yx K xz w y v x u t ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−=∂ ∂ θθθθθθθθ (4) Ph−ơng trình liên tục đối với tỷ hỗn hợp của các thực thể n−ớc: ⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+⎟⎠ ⎞⎜⎝ ⎛ ∂ ∂ ∂ ∂+∂ ∂−∂ ∂−∂ ∂−=∂ ∂ z rK zy rK yx rK xz rw y rv x ru t r n h n h n h nnnn (5) Ph−ơng trình liên tục khối l−ợng: ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ ∂ ∂+∂ ∂+∂ ∂−=∂ ∂ z w y v x u c R t oooooo oov o θρθρθρ θρ ππ ' (6) Lựa chọn thủy tĩnh của RAMS sẽ thay thế ph−ơng trình chuyển động thẳng đứng và ph−ơng trình liên tục khối l−ợng bằng ph−ơng trình thủy tĩnh nh− sau: ( vT v rrgg z −+−=∂ ∂ θ ) π (7) 0=∂ ∂+∂ ∂+∂ ∂ z w y v x u ρρρ (8) Với các kí hiệu chính đ−ợc sử dụng trong mô hình. Kí hiệu Định nghĩa U Thành phần gió theo h−ớng đông-tây V Thành phần gió theo h−ớng bắc-nam W Thành phần gió thẳng đứng F Tham số coriolis Km Hệ số nhớt rối động l−ợng Kh Hệ số nhớt rối nhiệt và ẩm θil Nhiệt độ thế vị của n−ớc lỏng-băng rn Tỷ hỗn hợp của n−ớc tổng cộng, m−a, tinh thể băng, và tuyết ρ Mật độ Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm 37 Con Chỉ số kí hiệu khuynh h−ớng do tham số hoá đối l−u Rad Chỉ số kí hiệu khuynh h−ớng do tham số hoá bức xạ Res Chỉ số kí hiệu khuynh h−ớng do tham số hoá các quá trình vật lý vi mô qui mô d−ới l−ới G Trọng lực rt Tỷ hỗn hợp của n−ớc tổng cộng rv Tỷ hỗn hợp của hơi n−ớc π Hàm Exner tổng cộng π' Hàm Exner nhiễu θv Nhiệt độ thế vị ảo P Khí áp … 3. Một số kết quả thử nghiệm: 3.1. Miền dự báo Mô hình RAMS sử dụng phép chiếu cực (PolarStereoGraphics), áp dụng trong điều kiện Việt Nam chúng tôi chọn tâm chiếu tại 160N – 1060E. Sử dụng công nghệ l−ới lồng (3 l−ới lồng nhau) + L−ới 1: Độ phân giải ngang có kích th−ớc b−ớc l−ới 40 km cho miền dự báo gồm 94ì90 điểm l−ới theo ph−ơng ngang, tạo ra miền tính có kích th−ớc 3760ì3600 km. Miền tính này bao phủ toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và miền bắc của nó là một phần lục địa Trung Quốc, vừa bảo đảm hạn chế sai số khuếch tán vào tâm miền tính vừa tính đến ảnh h−ởng của hoàn l−u gió mùa đông bắc, xuất phát từ cao áp Xibia và các trung tâm cực đới khác vào mùa đông. Biên phía nam của miền tính ở vào khoảng 50S, với mục tiêu mô tả tốt hơn hoàn l−u gió mùa tây nam vào mùa hè, thổi từ nam bán cầu v−ợt qua xích đạo vào khu vực Đông Nam á. + L−ới 2: Độ phân giải ngang có kích th−ớc b−ớc l−ới 10 km cho miền dự báo gồm 90 ì 90 điểm l−ới theo ph−ơng ngang, tạo ra miền tính có kích th−ớc 900ì900 km. Tâm miền tính đ−ợc đặt 200 vĩ bắc, 1070 kinh Đông, mục đích để bao phủ toàn bộ khu vực phía bắc Việt Nam. + L−ới 3: Độ phân giải ngang có kích th−ớc b−ớc l−ới 2 km cho miền dự báo gồm 47ì47 điểm l−ới theo ph−ơng ngang, tạo ra miền tính có kích th−ớc 94ì94 km. Tâm miền tính đ−ợc đặt 210 vĩ bắc, 105,50 kinh Đông, mục đích để bao phủ toàn bộ khu vực Hà Nội. 3.2. Số liệu thử nghiệm Số liệu dùng trong thử nghiệm đ−ợc lấy từ số liệu toàn cầu do NOAA phát báo, số liệu cao không và mặt đất ở Việt Nam. Để đánh giá kết quả dự báo thu đ−ợc từ mô hình thì chúng tôi đã tiến hành so sánh với số liệu đo đ−ợc của hai ngày 9 và 10/8/05 tại hai trạm là trạm Láng và trạm đo tại Tr−ờng Đại học Khoa học Tự nhiên Hà Nội . Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh 38 3.3. Kết quả thử nghiệm Sử dụng phần mềm Surfer để hiển thị thành đồ họa kết quả dự báo của mô hình: vùng kẻ trắng là vùng không có m−a và giá trị hiển thị trên các đ−ờng viền trắng chính là giá trị dự báo của mô hình cho l−ợng m−a của các khu vực t−ơng ứng. Kết quả mô hình sau khi hiển thị d−ới dạng đồ họa đ−ợc đem so sánh với các đồ thị biểu diễn l−ợng m−a đo đạc đ−ợc tại hai trạm là trạm Láng và trạm Khoa KT-TV tr−ờng ĐH KHTN HN. Hình 1 biểu diễn l−ợng m−a dự báo từ 7h - 13h ngày 9/8/05. Theo kết quả mô hình thì xuất hiện 1 tâm m−a lớn, m−a trên diện hẹp là 3 quận: Quận Đống Đa, Quận Ba Đình và Quận Hoàn Kiếm. Tại trạm Láng l−ợng m−a do mô hình dự báo là 25 mm trong khi số liệu thực tế đo đạc tại đây là 29 mm. Còn tại trạm đo Khoa KT-TV ĐH KHTN HN nằm ngoài tâm m−a và l−ợng m−a dự báo nhỏ hơn 5 mm theo số liệu thực đo tại đây là 3 mm. Nh− vậy giữa kết quả dự báo và số liệu đo đạc thực tế khá phù hợp. Hình 2 ứng với khoảng thời gian dự báo từ 13h đến 19h. Hình vẽ cho thấy tâm m−a đã dịch chuyển sang khu vực Cầu Giấy, tại đây l−ợng m−a do mô hình dự báo là nhỏ chừng 6 - 7 mm. Còn tại 2 trạm Láng và trạm Khoa KT-TV thì m−a chỉ chừng 1mm và gần nh− là không m−a. Hình 3 ứng với khoảng thời gian dự báo từ 19h - 24h , lúc này m−a đã giảm đáng kể, xuất hiện 2 tâm m−a nhỏ tại 2 khu vực là Bạch Đằng và Nghĩa Tân, Nghĩa Đô- Cầu Giấy với l−ợng m−a là 4 mm. Tại khu vực 2 trạm quan trắc thì l−ợng m−a rất nhỏ là từ 0 - 2 mm. Nh− vậy dự báo l−ợng m−a ngày 9/8/05 cho thấy kết quả mô hình là khá phù hợp với thực tế đo đạc tại hai trạm về thời gian và c−ờng độ m−a. Qua đến ngày mùng 10, vào khoảng thời gian từ 1h - 7h (hình 4) mô hình dự báo tâm m−a tại khu vực Nghĩa Tân, Nghĩa Đô vẫn tồn tại và l−ợng m−a có tăng lên đến 14 mm. Hai trạm quan trắc của ta nằm trong vùng không co m−a. Điều này phù hợp với thực tế đo đạc. Tới khoảng thời gian từ 7h -13h trong ngày (hình 5), tâm m−a dịch chuyển về khu vực Yên Hòa- Cầu Giấy với l−ợng m−a lớn nhất là 11 mm. Tại trạm Láng không có m−a, đúng với đo đạc. Trong khi tại tr−ờng ĐH KHTN l−ợng m−a cũng rất nhỏ chỉ chừng 2 - 5 mm và thực tế đo đạc là không có m−a. Vào khoảng thời gian tiếp theo từ 13-19h (hình 6), tâm m−a mở rộng. Tại 2 trạm quan trắc mô hình dự báo là không m−a trong khi thực tế đo đạc lại 2 nơi này có m−a nhỏ khoảng từ 5 - 8 mm. Đến tối và đêm ngày mùng 10 từ 19h - 24h (hình 7) có m−a lớn trên diện rộng gồm cả khu vực Hà Nội và ngoại thành Hà Nội, l−ợng m−a lớn nhất đ−ợc mô hình dự báo là 30 – 34 mm tại khu vực huyện Gia Lâm. Còn tại trạm Láng và trạm Khoa KT- TV thì mô hình đ−a ra l−ợng m−a dự báo là từ 18 - 23 mm trong khi thực tế đo đạc cho thấy l−ợng m−a cao nhất chỉ khoảng 5 - 8 mm. Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm 39 Nh− vậy trong ngày mùng 10 dự báo 48 giờ ta thấy có một chút sai khác giữa l−ợng m−a dự báo với l−ợng m−a thực đo, tuy nhiên về thời gian có m−a là chính xác. Tóm lại qua phân tích và so sánh kết quả dự báo của mô hình với thực tế đo đạc tại 2 trạm là trạm Láng và trạm Khoa KT-TV ĐH KHTN HN cho thấy kết quả dự báo mô hình đ−a ra tại 2 khu vực này là t−ơng đối chính xác về thời gian, không gian xảy ra m−a và cả c−ờng độ m−a. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra khả năng dự báo chi tiết thời tiết cho các thành phố hoặc bất kỳ khu vực nào ta quan tâm. Kết quả dự báo m−a ngày 9/8/2005 Tr−ờng m−a tích luỹ từ 7h ngày 9/8/2005 đến 13h ngày 9/8/2005 Tr−ờng m−a tích luỹ từ 13h ngày 9/8/2005 đến 19h ngày 9/8/2005 Tr−ờng m−a tích luỹ từ 19h ngày 9/8/2005 đến 24h ngày 9/8/2005 Hình 1 Hình 2 Hình 3 Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh 40 NGAY 09/08/2005 02 46 810 1214 1618 2022 2426 2830 0 6 12 18 24 LU O N G M U A (M M ) Số liệu thực đo trạm khí t−ợng Láng NGAY 09/08/2005 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0 22.0 24.0 26.0 28.0 30.0 0 6 12 18 24 LU O NG M U A (M M ) Số liệu thực đo trạm khí t−ợng tr−ờng ĐHKHTN Tr−ờng m−a tích luỹ từ 1h ngày 10/8/2005 đến 7h ngày 10/8/2005 Tr−ờng m−a tích luỹ từ 7h ngày 10/8/2005 đến 13h ngày 10/8/2005 Tr−ờng m−a tích luỹ từ 13h ngày 10/8/2005 đến 19h ngày 10/8/2005 Tr−ờng m−a tích luỹ từ 19h ngày 10/8/2005 đến 24h ngày 10/8/2005 Hình 5Hình 4 Hình 7Hình 6 Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm 41 NGAY 10 / 0 8 / 2 0 0 5 02 46 810 1214 1618 2022 2426 2830 0 6 12 18 24 Số liệu thực đo trạm khí t−ợng Láng NGAY 10/08/2005 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0 22.0 24.0 26.0 28.0 30.0 0 6 12 18 24 LU ON G MU A (M M) Số liệu thực đo trạm khí t−ợng tr−ờng ĐHKHTN Tài liệu tham khảo 1. Báo cáo đề tài KC09-04 2004: Dự báo tr−ờng khí t−ợng thủy văn biển Đông 2. Tremback, C.J. and R. Kessler, A surface temperature and moisture parameterization for use in rnesoscale numerical models. Preprints, 7th Conference on Numerical Weather Prediction, 17-20 June 1985, Montreal, Canada, AMS. 3. Tremback, C.J., J. Powell, W.R. Cotton, and R.A. Pielke, The forward in time upstream advection scheme, Extension to higher orders, Mon. Wea. Rev., 115, 1987, 540-555. 4. Tripoli, G.J., and W.R. Cotton, The Colorado State University three-dimensional cloud/mesoscale model – 1982, Part I: General theoretical framework and sensitivity experiments, J. de Rech. Atmos., 16, 1982, 185-220. VNU. JOURNAL OF SCIENCE, Nat., Sci., & Tech., T.xXII, n01AP., 2006 The experiment point weather forecast Tran Tan Tien, Cong Thanh, Tran Thao Linh Department of Hydro-Meteorology & Oceanography College of Science, VNU Point weather forecast is advanced technology that had been applied in the world. Special in USA, they had forecasted for cities and towns with grid scale are 1 km2. In VIETNAM, we have research and test them in HANOI capital and HOCHIMINH City with grid scale is 4 km2. We can predict elements : rain, temperature, humidity, pressure, cloud, wind, … by RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) every hour. Thus weather change at small location may be predict. Results of predict has realizable and they are basis research and prediction in the future. Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh 42