NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF-CHEM VÀO KHU VỰC VIỆT NAM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN




Đào Thị Hồng Vân



NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH WRF-CHEM
VÀO KHU VỰC VIỆT NAM


Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học
Mã số: 62.44.87


LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
GS. TS. Phan Văn Tân




Hà Nội - 2013
2

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian qua, việc nghiên cứu các nội dung luận văn luôn được thuận
lợi và đúng hướng ngoài sự nỗ lực của cá nhân, học viên còn nhận được sự chỉ bảo,
giúp đỡ nhiệt tình và sâu sắc của thầy cô, bạn bè và đồng nghiệp.
Học viên xin gửi lời cảm ơn đến thầy giáo hướng dẫn, GS.TS. Phan Văn Tân
đã có những chỉ bảo, định hướng quan trọng trong toàn bộ quá trình thực hiện. Học
viên xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy, người đã hết lòng quan tâm cũng
như kiên trì giúp đỡ từng bước nghiên cứu của học viên.
Học viên cũng xin gửi lời cảm ơn đến các Thầy, Cô trong Bộ môn khí tượng
nói riêng và Khoa Khí tượng Thủy Văn và Hải dương học nói chung đã truyền đạt
các kiến thức bổ ích cho học viên trong toàn bộ khóa học.
Ngoài ra, học viên cũng xin chân thành cảm ơn tập thể Trung tâm Nghiên
cứu Quan trắc và Mô hình hóa Môi trường đã luôn giúp đỡ, động viên và tạo điều
kiện để học viên hoàn thành luận văn, hơn thế nữa còn mang lại một môi trường
làm việc hiếm có cho học viên.


Học viên



Đào Thị Hồng Vân

3

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH 4
Chương 1 TỔNG QUAN 10
1.1 Các nghiên cứu trên thế giới 10

1.2 Các nghiên cứu trong nước 21
Chương 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24
2.1 Sơ lược về mô hình WRF/Chem 24
2.1.1 Mô hình WRF 24
2.1.2 Mô đun CHEM 27
2.2 Thiết kế thí nghiệm 29
2.2.1 Miền tính và thời gian thí nghiệm 29
2.2.2 Các thí nghiệm 30
2.2.3 Nguồn số liệu 33
2.4 Tạo bộ số liệu phát thải cho WRF/Chem 34
Chương 3 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT 36
3.1 Đánh giá kết quả của thí nghiệm I 36
3.1.1 Hoàn lưu, nhiệt độ và lượng mưa từ đầu ra của WRF/Chem 36
3.1.2 Mô phỏng nồng độ bụi từ WRF/Chem 43
3.2 Đánh giá kết quả của thí nghiệm II 49
3.2.1 Trường nhiệt độ và lượng mưa với các tùy chọn của WRF/Chem 49
3.2.2 Mô phỏng các chất phát thải từ WRF/Chem 58
KẾT LUẬN 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO 66
PHỤ LỤC 69
4

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 So sánh sự thay đổi lượng mưa của các tháng 6,7,8 trong thí nghiệm A
(hình trên) khi có tính đến ảnh hưởng của BC và thí nghiệm B (hình dưới) khi
không tính đến ảnh hưởng của BC (Menon ccs., 2002) 12
Hình 1.2 Sự thay đổi lượng phát thải NOx ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á từ năm
1970 đến 2000 (Akimoto, 2003) 13
Hình 2.1. Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF 25

Hình 2.2. Sơ đồ hệ thống mô hình WRF/Chem phiên bản 3.4. 28
Hình 2.3 Miền tính của WRF trong các thí nghiệm. Độ phân giải ngang 30 km 29
Hình 3.1 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_DUST (trái) và
WRF_NOCHEM (phải) của các ngày 02 và 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 37
Hình 3.2 Trường nhiệt độ không khí trung bình mực 2m từ đầu ra của WRF_DUST
(trái) và WRF_NOCHEM (phải) của ngày 02 và 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 38
Hình 3.3 Trường nhiệt độ không khí trung bình mực 2m từ đầu ra của WRF_DUST
(trái), số liệu APHRODITE (giữa) và hiệu giữa chúng (phải) của các ngày từ 01 đến
04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 39
Hình 3.4 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_DUST (trái), số
liệu APHRODITE (giữa) và hiệu giữa chúng (phải) của các ngày từ 01 đến
04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 41
Hình 3.5 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 850 mb từ đầu ra của
WRF/Chem (bên trái) so sánh với NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 43
Hình 3.6 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 850 mb lúc 00, 06,
12, 18h từ 02/01/2006 đến 04/01/2006 mô phỏng bởi WRF/Chem 46
Hình 3.7 Mặt cắt kinh hướng phân bố bụi loại 1 (DUST_01) nhân với gió kinh
hướng (trung bình từ 102 đến 110E) lúc 00, 12h từ 01/01/2006 đến 04/01/2006 48
Hình 3.8 Trường nhiệt độ mực 2m từ đầu ra của WRF với các tùy chọn hóa học
300, 301, 11 (từ trái qua phải) trừ đi WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến
04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 50
5

Hình 3.9 Trường lượng mưa từ đầu ra của WRF với các tùy chọn hóa học 300, 301,
11 (từ trái qua phải) trừ đi WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ
trên xuống dưới) 52
Hình 3.10 Trường lượng mưa trung bình mực từ đầu ra của WRF_C300,
WRF_C301, WRF_C011 (từ trái qua phải) trừ đi số liệu APHRODITE của các
ngày từ 01 đến 04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 54
Hình 3.11 Trường nhiệt độ mực 2m từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,

WRF_C011 (từ trái qua phải) trừ đi số liệu APHRODITE của các ngày từ 01 đến
04/01/2006 (từ trên xuống dưới) 56
Hình 3.12 Profile nhiệt độ từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301, WRF_C011 so
sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 57
Hình 3.13 Profile của tỉ số xáo trộn hơi nước từ đầu ra của WRF_C300,
WRF_C301, WRF_C011 so sánh với WRF_NOCHEM của các ngày từ 01 đến
04/01/2006 58
Hình 3.14 Profile của bụi PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 59
Hình 3.15 Profile của bụi PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 60
Hình 3.16 Profile của nồng độ SO
2
từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 của các ngày từ 01 đến 04/01/2006 61
Hình 3.17 Phân bố của nồng độ PM2.5 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 62
Hình 3.18 Phân bố của nồng độ PM10 từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 (trái qua phải) mực 1000 (trên) và 850 mb (dưới) ngày 04/01/2006 63
Hình 3.19 Phân bố của nồng độ SO
2
từ đầu ra của WRF_C300, WRF_C301,
WRF_C011 (trái qua phải) mực 850 (trên) và 500 mb (dưới) ngày 04/01/2006 64
Hình P.1 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 500 mb từ đầu ra của WRF
(bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 70
6

Hình P.2 Trường độ cao địa thế vị và trường gió tại mực 200 mb từ đầu ra của WRF
(bên trái) so sánh với số liệu NNRP (bên phải) từ 01 đến 04/01/2006 71
Hình P.3 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 1000 mb lúc 00, 06,

12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 74
Hình P.4 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 500 mb lúc 00, 06,
12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 75
Hình P.5 Phân bố bụi loại 1 (DUST_01) và trường gió tại mực 200 mb lúc 00, 06,
12, 18h từ ngày 02/01/2006 đến ngày 04/01/2006 77
Hình P.6 Mặt cắt vĩ hướng phân bố bụi loại 1 (DUST_01) nhân với gió vĩ hướng
(trung bình từ 8 đến 24N) lúc 00, 12h từ ngày 01/01/2006 đến ngày 04/01/2006 79



7

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1. So sánh hai loại mô hình “đồng thời” và “không đồng thời” 15
Bảng 2.1 Cấu hình động lực của mô hình WRF/Chem 29
Bảng 2.2 Các tùy chọn hóa học được lựa chọn sử dụng 31
Bảng 2.3 Danh sách các thông số khác biệt cơ bản về hóa họctrong namelist của thí
nghiệm 02 (WRF_DUST) 33
Bảng 3.1 Ký hiệu 5 loại bụi và kích thước bán kính tương ứng trong sản phẩm của
WRF_DUST 44



8

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

AOD
Độ dày quang học của khí quyển (Aerosol Optical Depth)

BC
Các bon đen (Black Carbon )
EDGAR
Số liệu phát thải cho nghiên cứu khí quyển toàn cầu (Emission
Database for Global Atmospheric Research)
GOCART
Vận chuyển bức xạ xon khí hóa học Ozon toàn cầu (Global
Ozone Chemistry Aerosol Radiation Transport)
MADE/SORGAM
Mô hình động lực xon khí chuẩn cho khu vực Châu Âu kết hợp
với mô hình xon khí hữu cơ thứ cấp (Modal Aerosol Dynamics
Model for Europe with the Secondary Organic Aerosol Model)
MAPS
Đo đạc ô nhiễm không khí từ vệ tinh
RADM
Cơ chế mô hình lắng đọng axit khu vực (Regional Acid
Deposition Model Mechanism)
RETRO
Số liệu tái phân tích cho tầng đối lưu (REanalysis of the
TROpospheric)
WRF/Chem
Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết với môđun hóa học
(The Weather Research and Forecasting – Chemistry)




9

MỞ ĐẦU

Hiện nay, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới khí hậu nói chung và biến
đổi khí hậu nói riêng, đang là một trong những vấn đề quan trọng và ngày càng
được nhiều nhà khoa học quan tâm. Trong đó, nhiều nghiên cứu đã đề cập đến sự
thay đổi của các thành phần hóa học trong khí quyển cùng với mối liên hệ trực tiếp
và gián tiếp tới các điều kiện thời tiết, khí hậu ở quy mô toàn cầu và khu vực. Xon
khí là một trong những tác nhân quan trọng gây nên biến đổi hóa học khí quyển,
chúng tác động tới quá trình hình thành mây, phản xạ và hấp thụ năng lượng bức xạ
gây nên những biến đổi trong hệ thống thời tiết – khí hậu. Từ đó, chúng gián tiếp
ảnh hưởng tới các lĩnh vực khác trong đời sống như kinh tế, xã hội, môi truờng, sức
khỏe con người
Một trong những hướng nghiên cứu để tìm hiểu và đánh giá rõ ràng hơn các
tác động của xon khí là kết hợp mô phỏng các quá trình hóa học vào các mô hình
thời tiết, khí hậu. Được phát triển từ năm 2005, mô hình WRF/Chem (The Weather
Research and Forecasting - Chemistry) là một trong những mô hình thời tiết có khả
năng mô phỏng một cách hiệu quả sự phát thải, vận chuyển, xáo trộn và chuyển hóa
các chất khí đồng thời với các quá trình khí tượng. Trong luận văn này, học viên đã
lựa chọn đề tài “Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình WRF/Chem vào khu vực
Việt Nam” để nghiên cứu. Bố cục của luận văn (ngoài phần mở đầu, kết luận, tài
liệu tham khảo và phụ lục) gồm 3 chương với các nội dung chính như sau:
Chương 1: Tổng quan
Trong chương này, tác giả trình bày những nghiên cứu trong nước và ngoài
nước về việc ứng dụng mô hình số trong giải quyết bài toán tác động hồi tiếp giữa
các chất hóa học khí quyển và các yếu tố khí hậu.
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
Chi tiết về mô hình được chọn để ứng dụng chạy thử nghiệm, thiết kế thi
nghiệm và các phương pháp đánh giá.
Chương 3: Kết quả và nhận xét
Trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận văn, những điểm mới đã đạt
được và kiến nghị về hướng nghiên cứu trong tương lai.

10

Chương 1
TỔNG QUAN

Chương này sẽ đề cập đến ảnh hưởng của các thành phần hóa học (xon khí)
tới hệ thống khí hậu đồng thời chỉ ra những biến đổi của chúng trong thập kỷ gần
đây. Bên cạnh đó, những ứng dụng (trên thế giới và trong nước) của mô hình hóa
trong bài toán mô phỏng các thành phần hóa học khí quyển cũng được chỉ ra, đặc
biệt nhấn mạnh tới các ứng dụng của mô hình WRF/Chem. Bức tranh tổng quan ban
đầu đó sẽ cho ta thấy sự cần thiết và ý nghĩa của việc ứng dụng mô hình
WRF/Chem cho khu vực Việt Nam.
1.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Ô nhiễm không khí và sự biến đổi các thành phần hóa học khí quyển có ảnh
hưởng lớn đến hệ thống khí hậu và môi trường đang là một trọng tâm mới trong
khoa học khí quyển hiện nay. Sự vận chuyển xuyên lục địa của các chất ô nhiễm
không khí đang gây nguy hiểm cho hệ sinh thái trên toàn thế giới và có tác động
mạnh đến toàn bộ hệ thống khí hậu [8]. Xon khí trong khí quyển là các hạt rắn hoặc
lỏng tồn tại lơ lửng trong không khí có nguồn gốc tự nhiên hoặc nhân tạo. Loại có
nguồn gốc tự nhiên bao gồm: các hạt muối (từ đại dương), các bụi khoáng do gió
đưa lên, từ núi lửa, từ thực vật và các sản phẩm của các phản ứng khí tự nhiên. Loại
có nguồn gốc nhân tạo do chất thải công nghiệp (khói, bụi,…), nông nghiệp, sản
phẩm của các phản ứng khí. Xon khí có ảnh hưởng lớn tới môi trường nói chung,
chất lượng không khí nói riêng và cả sức khỏe con người [4],[11]. Xon khí đã và
đang lan ra trên quy mô toàn cầu nhưng sự bất đồng nhất về mức độ tập trung giữa
các khu vực là khá lớn, nó góp phần gây biến đổi khí hậu toàn cầu qua các tác động
lên bức xạ một cách trực tiếp, bán trực tiếp và cả gián tiếp [13]. Theo Lau K.M, [13]
các phần tử xon khí tán xạ và hấp thụ bức xạ làm cho lớp khí quyển ấm lên và bề
mặt trái đất lạnh đi (ảnh hưởng trực tiếp). Khi bề mặt trái đất lạnh hơn khí quyển
phía trên, khí quyển trở nên ổn định (ảnh hưởng bán trực tiếp). Các phần tử xon khí

làm tăng số hạt nhân ngưng kết nên hình thành nhiều hạt nước hơn nhưng lại có
11

kích thước nhỏ hơn, dẫn đến tăng tán xạ và phản xạ của mây. Các hạt nuớc nhỏ làm
hạn chế sự va chạm và liên kết, kéo dài thời gian tồn tại của mây và ngăn cản sự lớn
lên của hạt nước trong mây để tạo mưa (ảnh hưởng gián tiếp). Chung C.E. ccs.,
(2005) [5] đã chỉ ra rằng ảnh hưởng trực tiếp của xon khí có thể làm giảm năng
lượng bức xạ trung bình toàn cầu, giảm 0.35 W/m
2
tại giới hạn trên của khí quyển,
tăng khoảng 3.0 W/m
2
trong lớp khí quyển và giảm 3.4 W/m
2
tại bề mặt trái đất.
Trong khu vực gió mùa châu Á, trung bình năm, năng lượng bức xạ trong khí quyển
(mặt đất) có thể tăng (giảm) 10-20W/m
2
. Hơn thế nữa, nghiên cứu của Mark Z.
Jacobson [14] cho thấy trạng thái tồn tại của các loại xon khí cũng có mức độ ảnh
hưởng khác nhau. Nếu tính riêng tác động của các loại sun phát hữu cơ (Sulfate
Organics) và cácbon đen (BC) thì chúng chỉ làm lượng bức xạ trung bình giảm đi
0,31 W/m
2
nhưng nếu chúng tồn tại dưới dạng hỗn hợp thì tác động của chúng sẽ
làm lượng bức xạ giảm đi 0,62 W/m
2
. Theo Ramanathan ccs., (2005) [17] mây nâu
ABCs (Atmospheric Brown Clouds) được cấu thành từ các chất ô nhiễm như
cácbon đen, cácbon hữu cơ, tro, bụi và các chất hấp thụ như sun fat, ngăn cản bức

xạ mặt trời tới mặt đất có thể làm giảm 50% sự nóng lên toàn cầu do tăng các khí
nhà kính.
Nhìn chung, xon khí làm thay đổi phân bố năng lượng của khí quyển và bề
mặt, thay đổi gradient khí áp theo phương ngang, tác động tới hoàn lưu gió mùa và
làm thay đổi lượng mưa của một số nơi trên Trái Ðất [13],[17],[28]. Ngược lại, dị
thường hoàn lưu quy mô lớn có tác động đến sự thay đổi vận chuyển xon khí, điều
chỉnh quá trình sa lắng, thay đổi môi trường vật lý và hoá học của hỗn hợp xon khí.
Bụi có thể được hoàn lưu quy mô lớn vận chuyển từ vùng sa mạc lân cận tới Ấn Ðộ
[13]. Những trận mưa rào mạnh trong mùa khô ảnh hưởng tới phổ độ dày quang học
và đặc trưng kích thước của xon khí [18]. Menon ccs., (2002) [21] đã đánh giá được
tác động của cácbon đen (BC) lên các yếu tố khí tượng. Trong đó, sự ảnh hưởng của
BC lên sự biến đổi lượng mưa là khá rõ rệt (Hình 1.1), đặc biệt khi chú ý tới khu
vực Đông Nam Á. Nếu xét riêng cho khu vực Việt Nam, phía Bắc có lượng mưa
12

tăng khoảng 1 – 4mm/ngày còn ở phía Nam lượng mưa lại giảm đi (cũng khoảng 1
– 4mm/ngày).


Hình 1.1 So sánh sự thay đổi lượng mưa của các tháng 6,7,8 trong thí nghiệm A
(hình trên) khi có tính đến ảnh hưởng của BC và thí nghiệm B (hình dưới) khi không
tính đến ảnh hưởng của BC (Menon ccs., 2002) [21]

Một điểm đáng lưu ý là trong những thập kỷ gần đây, mức độ phát thải các
chất ô nhiễm vào khí quyển ngày càng tăng do quá trình phát triển công nghiệp của
các quốc gia trên thế giới. Đồng thời, nguồn phát thải rất khác nhau và việc định
lượng chúng cũng khá khó khăn. Năm 1981, sự xuất hiện của MAPS cho phép
chúng ta có được những số liệu đầu tiên về nồng độ đáng báo động của CO trên
vùng nhiệt đới châu Á, châu Phi và Nam Mỹ [8] khiến các nhà khoa học nhận thức
rõ hơn rằng ô nhiễm môi trường không khí đã trở thành một vấn đề quốc tế. Quan

trắc này cũng cho thấy chất lượng không khí của các khu vực và toàn cầu bị ô
nhiễm không chỉ bởi đốt nhiên liệu hóa thạch trong công nghiệp mà còn do phát thải
13

từ đốt sinh khối (cháy rừng, đốt chất thải nông nghiệp, và đốt nhiên liệu thực vật).
Những năm 1990 trở lại đây, lượng phát thải NO2 ở Châu Á đã vượt qua cả Bắc
Mỹ, Châu Âu và được dự đoán là sẽ tiếp tục tăng trong những thập kỷ tới[8]. Hình
1.2 minh chứng cho sự gia tăng không ngừng của phát thải NOx do con người, đặc
biệt là khu vực Châu Á, nơi tập trung nhiều nước đang phát triển. Theo đó, phát thải
NOx ở hai khu vực Châu Mỹ và Châu Âu gần như giữ nguyên không đổi ở mức cao
trong những năm 1980 (khoảng 25 - 28 Tg/năm). Từ sau năm 1990, do áp dụng các
biện pháp kiểm soát phát thải nên nồng độ NOx ở Châu Âu có xu hướng giảm nhẹ
ngược lại với tốc độ phát thải NOx tăng chóng mặt ở khu vực Châu Á. Z. Janusz
Cofala ccs. (2007) [9] cũng chỉ ra rằng xu thế này có thể sẽ tiếp tục giữ như vậy
trong ít nhất hai thập kỉ tiếp theo. Đến đây, có thể nhận thấy yêu cầu cần thiết của
việc nghiên cứu, xem xét tác động của các thành phần hóa học, các chất xon khí lên
hệ thống thời tiết, khí hậu.

Hình 1.2 Sự thay đổi lượng phát thải NOx ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á từ năm
1970 đến 2000 (Akimoto, 2003) [8]

Để giải quyết bài toán trên, mô hình hóa các quá trình hóa học trong khí
quyển hiện nay đang là một trong những công cụ hiệu quả và mở ra nhiều tiềm năng
ứng dụng. Về chức năng, có thể chia các mô hình vận chuyển hóa học động lực
thành hai loại: mô hình “đồng thời” (online) và mô hình “không đồng thời”
14

(offline), cách phân chia này phụ thuộc vào bước tích phân kết hợp với mô hình khí
tượng [20]. Trong các mô hình “không đồng thời”, việc mô phỏng các yếu tố khí
tượng được tiến hành trước việc mô phỏng các chất hóa học. Tại mỗi bước thời gian

xác định (ví dụ từng giờ), mô hình “không đồng thời” sử dụng các trường khí tượng
được lấy từ quan trắc hoặc mô hình để làm đầu vào cho mô hình hóa học. Các mô
hình “không đồng thời” thường tích hợp gió vào vận chuyển, đôi khi các mô hình
này cũng đưa các trường như độ cao lớp biên và năng lượng rối động lực vào tính
toán để mô phỏng các quá trình qui mô vừa và nhỏ [19][20]. Các trường khí tượng
được nội suy sao cho phù hợp với đầu vào của thành phần mô phỏng hóa học trong
mô hình, cả về không gian và thời gian. Mô hình “không đồng thời” thường có hiệu
quả tính toán cao, tuy nhiên hạn chế của các mô hình này là chỉ cho ta thấy các ảnh
hưởng một chiều nên không thể tính toán đầy đủ những tác động ngược trở lại hệ
thống khí hậu của các chất hóa học (ví dụ như lượng bức xạ bị hấp thụ bởi xon khí
hay ẩn nhiệt giải phóng từ các chất hóa học). Thực tế trong khí quyển thực, các quá
trình khí tượng và hóa học tương tác với nhau rất chặt chẽ thông qua các tác động
hồi tiếp giữa khí hậu - hóa học - xon khí – mây- bức xạ [28]. Trong khi đó, các mô
hình “đồng thời” tuy yêu cầu khoảng thời gian tích phân dài hơn nhưng lại giải
quyết được bài toán hồi tiếp của xon khí tới hệ thống khí hậu. Chúng có thể mô
phỏng đồng thời thành phần hóa học và thành phần khí tượng trên cùng một quy mô
không gian, thời gian, do đó ta có thể bỏ qua các bước nội suy phức tạp (Bảng 1.1).
Martilli ccs., (2002) [15] đã chỉ ra rằng nếu mô hình khí tượng và mô hình hóa học
không được tích phân đồng thời với nhau, sẽ dễ đưa đến những sai số lớn do bước
cập nhật đầu vào khí tượng thấp nên mô hình có thể không nắm bắt được những quá
trình khí tượng xảy ra trong quy mô thời gian nhỏ. Mô hình Nghiên cứu và dự báo
thời tiết có tích hợp môđun hóa học WRF/Chem (The Weather Research and
Forecasting Model with Chemistry) [7] là một trong những mô hình “đồng thời”,
tính toán đến những tác động hồi tiếp giữa bức xạ và hóa học tại bước tích phân.
WRF/Chem có sự kết hợp của các môđun tham số hóa động lực và vật lý giống như
trong mô hình WRF. Hiện nay, WRF/Chem đã và đang được phát triển, ứng dụng
trong cả nghiệp vụ dự báo và nghiên cứu [7]. Với nhiều ưu điểm, WRF/Chem đã
được các tác giả ứng dụng trong những nghiên cứu đa dạng trên thế giới.
15

Bảng 1.1. So sánh hai loại mô hình “đồng thời” và “không đồng thời”
[7],[12],[29].

Mô hình “không đồng thời”
Mô hình “đồng thời”
Ưu
điểm
 Hiệu quả tính toán cao (một bộ số
liệu khí tượng có thể dùng cho
nhiều mô phỏng hóa học)
 Việc đánh giá độ nhạy của mô
hình đối với các sơ đồ hóa học có
thể tách biệt một cách dễ dàng và
thuận lợi (do các điều kiện của
trường khí tượng là cố định)
 Quá trình hóa học được mô
phỏng đồng thời với các thành phần
khí tượng
 Mô phỏng được các tác động
ngược trở lại hệ thống khí hậu của
xon khí
 Các tác động hồi tiếp có thể được
chi tiết thậm chí đến từng phút (do
đầu vào khí tượng được cập nhật
liên tục)
 Có thể bỏ qua các bước nội suy
(do các thành phần hóa học và khí
tượng được mô phỏng trên cùng
một lưới tính)
Nhược

điểm
 Không nắm bắt được các quá
trình khí tượng với quy mô thời
gian ngắn (như rối hay đối lưu ẩm)
 Việc nội suy từ lưới của mô hình
khí tượng về lưới của mô hình hóa
học có thể gây ra sai số lớn
 Không mô phỏng được các tác
động ngược lại hệ thống khí hậu
của các thành phần hóa học
 Chiếm dung lượng bộ nhớ lớn để
lưu trữ số liệu khí tượng
 Yêu cầu khối lượng tính toán lớn
hơn do mô hình cần phải tính toán
đồng thời cả các thành phần động
lực và thành phần hóa học


16

Xueyuan Wang ccs., (2010) [25] đã sử dụng WRF/Chem phiên bản 2.2 để
nghiên cứu mô phỏng chất lượng không khí cho khu vực Đông Á. Tác giả đề cập
đến 2 đặc điểm còn tồn tại của công cụ kiểm kê phát thải để mô hình hóa chất lượng
không khí là tổng lượng phát thải ô nhiễm thực và sự phân bố của chúng theo thời
gian và không gian. Một số nghiên cứu mô hình hóa cho khu vực Mỹ, Châu Âu và
Mexico đã cho thấy vai trò nhạy cảm của sự phân bố theo thời gian của phát thải,
tác động đáng kể đến dự đoán chất lượng không khí. Ở khu vực Đông Á, REAS
v1.1 (Kiểm kê phát thải khu vực phiên bản 1.1) và TRACE-P (Kiểm kê sự vận
chuyển và phát triển các chất hóa học ở khu vực Thái Bình Dương) hiện tại là 2
công cụ chính cho kiểm kê phát thải. Theo tác giả, REAS không thích hợp để sử

dụng cho khu vực này vì chỉ tính đến tổng lượng phát thải từng năm mà không tính
đến sự biến đổi theo thời gian cho từng nguồn loại riêng biệt. Bên cạnh đó,
TRACE-P chú ý đến sự phụ thuộc theo mùa của các nguồn loại phát thải tuy vậy
vẫn còn những thiếu sót về sự phân bố theo thời gian ở quy mô nhỏ (ngày, trong
ngày). Từ đó, nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu với độ phân giải tốt hơn theo
thời gian (mùa, ngày và trong ngày) và sự phân bố thẳng đứng đặc trưng theo nguồn
loại và các chất hóa học cho kiểm kê TRACE-P để đánh giá các hiệu ứng riêng lẻ và
tổng hợp đến kết quả dự báo. Sau đó, WRF/Chem được chạy với 6 giả định độ nhạy
cho tháng 07/2001 và so sánh kết quả với quan trắc NO
2
, SO
2
và O
3
để đánh giá sự
phân bố tương đối theo thời gian và không gian của phát thải do con người. Mô
hình cũng cho dự báo sự biến đổi đồng thời các yếu tố khí tượng (gió, nhiệt độ, độ
ẩm, giáng thủy, …), bình lưu, đối lưu và sự vận chuyển khuếch tán, bức xạ và tỉ lệ
quang phân, phát thải nguồn gốc sinh vật, tái phân bố ẩm và khô, cũng như là các
pha khí và hóa tính xon khí. Thành phần hóa học của WRF/Chem sử dụng sơ đồ
quang phân Fast-J, tổng hợp các loại băng ngưng, xon khí và mây để tính toán 24
phản ứng quang hóa. Tác giả lựa chọn miền tính 232 x 172 ô lưới với độ phân giải
ngang 30 km (lưới Lambert) có tâm tại 35.18
o
N; 111
o
E. Mô hình có 28 mực thẳng
đứng với đỉnh ở 50 hPa. Số liệu quan trắc từ Mạng lưới theo dõi phân bố Axit ở
Đông Á (EANET) và Trung tâm quản lý môi trường quốc gia của Trung Quốc
17

(NEMCC) được sử dụng để so sánh, với chỉ số đánh giá như hệ số tương quan, sai
số trung bình, sai số trung bình tuyệt đối, dị thường tuyệt đối. Trong đó, kiểm kê
phát thải được chia thành 4 loại nguồn khác biệt: do con người, đốt sinh khối, nguồn
gốc sinh vật và phát thải núi lửa. Vì lấy tổng theo tháng và theo cột thẳng đứng,
tổng lượng phát thải cho từng loại là đồng nhất cho tất cả các giả định trong từng ô
lưới. Do vậy, kết quả khác biệt giữa các giả định là do sự tái phân bố theo chiều
thẳng đứng và theo thời gian của phát thải. Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự tập
trung ô nhiễm ở bề mặt phụ thuộc lớn vào phát thải ở mực đầu tiên của mô hình. Ở
mực này, sự tổng hợp của phát thải từng ngày, trong mỗi ngày và phân bố theo
chiều thẳng đứng kết hợp phát thải trung bình thời gian trong ngày thấp hơn 41%
với SO
2
nhưng cao hơn 11% với NOx. Mặt khác, phát thải trung bình ban đêm đều
giảm, với 70% cho SO
2
và 44% cho NOx. Sự tái phân bố thẳng đứng riêng lẻ làm
giảm phát thải SO
2
và NO
x
xuống 56% và 19% tương ứng. Đối với các chất ô
nhiễm cơ bản NO
2
và SO
2
, sự tái cấu trúc theo chiều thẳng đứng và theo thời gian
trong ngày đóng vai trò quan trọng, trong khi dao động quy mô tuần ít quan trọng
hơn. Đặc biệt với O
3

, đặc tính theo không thời gian của mức độ tập trung ở bề mặt
được mô phỏng sát thực ở khu vực Nhật Bản. Sự phát triển của mức độ tập trung
cực đại 1h O
3
hàng ngày ở Bắc Kinh cũng được mô phỏng tốt, với mức độ phát
triển nhẹ vì bao gồm các phân bố phát thải mới.
Cùng mối quan tâm đến sự biến đổi của nồng độ O
3
trong không khí, Xuexi
Tie ccs., (2009) [22] đã sử dụng mô hình WRF/Chem để mô phỏng cho giai đoạn
10 ngày từ 01/08 đến 10/08/2007. Quan trắc của cục khí tượng Thượng Hải đã phát
hiện sự thay đổi khá nhanh của O
3
trong khoảng thời gian này, tính vào thời gian
buổi trưa lượng O
3
cực đại giảm từ 100 – 300 ppbv xuống còn 20 - 30ppbv. Mô
hình được tác giả đặt chạy với độ phân giải 6 x 6 km, miền tính 600 x 600 km với
tâm là Thượng Hải. Điều kiện biên hóa học được lấy từ Mô hình vận chuyển hóa
học toàn cầu MOZART. Số liệu phát thải theo giờ của khu vực Thượng Hải với độ
phân giải là 0,16
o
được đo đạc và phân tích với các chất O
3
, NO
x
, CO và xon khí.
Mật độ O
3
được đo tại 5 điểm chịu ảnh hưởng của phát thải khí ô nhiễm khác nhau

18

như trung tâm thành phố, công viên lớn nhất của thành phố và ngoại ô thành phố.
Kết quả cho thấy các tính toán sự thay đổi về lượng và dao động ngày của O
3
cho
giá trị khá gần với quan trắc ở khu vực nội thành nhưng bị thấp hơn thực tế ở các
vùng nông thôn ven khu công nghiệp dầu mỏ. Qua đó có thể thấy rằng sự phát thải
của các nhà máy dầu mỏ trong khu vực đã bị đánh giá thấp rõ rệt và cần phải cải
thiện. Kết quả tính toán cho thấy rằng mô hình khá phù hợp để mô phỏng sự biến
động lớn về mật độ của O
3
và xon khí. Mật độ O
3
khá cao trong giai đoạn đầu 02-
05/08/2007 (trung bình khoảng 80 ppbv) và giảm rõ rệt trong giai đoạn sau 06-
11/08/2007 (chỉ còn khoảng 30 ppbv). Sự suy giảm này xảy ra ở cả 5 điểm quan
trắc cho thấy đây là hiện tượng có quy mô khu vực, không phải chỉ ở quy mô địa
phương. Một điểm đáng lưu ý khác, phân tích mô hình cho thấy điều kiện thời tiết
đóng vai trò khá quan trọng đối với O
3
bề mặt ở khu vực Thượng Hải. Vào mùa hè,
hệ thống áp cao cận nhiệt đới tồn tại trên khu vực biển Thái Bình Dương, phía Đông
Nam Thượng Hải. Trong những ngày đầu (02-05/08/2007), hệ thống áp cao chưa
phát triển mạnh nên gió bề mặt yếu, gió từ biển vào đất liền khá yếu vào ban ngày,
làm cho lượng O
3
tĩnh lại trong khu vực Thượng Hải (100 – 130 ppbv). Nhưng đến
giai đoạn từ 06-11/08/2007, áp cao mạnh lên, làm cho gió bề mặt cũng tăng lên.
Lượng O

3
tập trung trong nội thành nhanh chóng bị vận chuyển và lan truyền theo
hướng gió, làm giảm đáng kể lượng O
3
trong không khí. Nghiên cứu này đã cho
thấy mô hình WRF/Chem là một công cụ hữu ích trong việc xem xét sự biến động
lớn về mật độ của O
3
ở Thượng Hải, làm tiền đề quan trọng cho việc dự báo mức độ
tập trung O
3
trong thành phố.
Ở một nghiên cứu khác, Y. Zhang ccs., (2009) [26] đã so sánh kết quả mô
phỏng bằng WRF/Chem cho thành phố Mexico với số liệu quan trắc tại bề mặt
RAMA (thuộc dự án MCMA-2006/MILAGRO). WRF/Chem được cấu hình với độ
phân giải ngang 3km để tính toán các yếu tố nhiệt độ, độ ẩm, gió và một số chất khí
(CO, O3, NO, NO2 và NOy). Tác giả đã chỉ ra tương quan khá tốt giữa mô hình và
quan trắc với hệ số tương quan cao (với nhiệt độ là 0,94 và với độ ẩm tương đối là
0,82) và sai số trung bình thấp. Mặt khác, tác giả đánh giá kết quả theo hướng so
19

sánh khác biệt mô phỏng ngày và đêm, so sánh cho thấy mô hình có xu hướng mô
phỏng thấp hơn quan trắc vào ban ngày (cả nhiệt độ và độ ẩm) và kết quả độ ẩm
tương đối bề mặt cao hơn quan trắc vào ban đêm. Theo tác giả, hệ số tương quan
của các yếu tố khí tượng và cả các chất hóa học có giá trị thấp hơn vào ban đêm là
do dao động của các biến khí tượng và nồng độ các chất hóa học khá nhỏ.
Kang ccs., (2011) [11] đã sử dụng WRF/Chem để tham số hóa thông lượng
bụi thẳng đứng đánh giá với 3 sơ đồ phát thải bụi khác nhau (MB, LS và S04). Miền
tính cho thí nghiệm bao gồm sa mạc Gobi và Mông Cổ với độ phân giải ngang 30
km, cập nhật điều kiện biên và ban đầu từ số liệu FNL (NCEP). Nghiên cứu được

thực hiện cho hiện tượng bụi khắc nghiệt ở Châu Á xảy ra từ 30/03 đến 01/04/2007.
Kết quả cho thấy sự phân tán của các thông lượng bụi thẳng đứng từ các tham số
hóa khác nhau, mặc dù cùng điều kiện về dòng cát theo phương ngang. Sơ đồ MB
nhìn chung sản sinh ra lượng phát thải bụi cao hơn LS và S04 và sự khác biệt lớn
nhất là đối với đất sét bởi vì MB có xét đến thành phần đất sét trong thông lượng
bụi thẳng đứng, trong khi LS và S04 lại coi nó tỉ lệ nghịch với độ rắn của bề mặt.
Kết quả mô phỏng tái tạo lại sự bùng nổ và chuyển biến hình thế của cột bụi khá tốt.
Tuy nhiên, tổng lượng phát thải bụi định lượng trong mỗi sơ đồ lại khác biệt lớn, cụ
thể là trong đất mùn. Tổng lượng bụi phát thải trung bình cho khu vực nguồn bụi
chính trong hiện tượng bụi ở Châu Á trong 5 ngày liên tục là 84 Tg, 149 Tg và 532
Tg tương ứng với LS, S04 và MB.
Yegorova ccs., (2011) [27] đã mô phỏng giai đoạn từ 08/07 đến 11/07/2007
ở miền đông nước Mỹ bằng mô hình WRF/Chem (với RADM2) và so sánh với
quan trắc. Đây là giai đoạn xảy ra đợt nóng khắc nghiệt và hiện tượng khói mù với
nhiệt độ cực đại lên đến 38
o
C, tỉ lệ ozone trung bình 8h tối đa lên đến 125 ppbv. Sự
di chuyển của front lạnh được mô phỏng tốt trong mô hình tuy vậy, WRF/Chem dự
báo thiên thấp lượng ozone tối đa (khoảng 5-8 ppbv) nơi chất lượng không khí thấp
(phía đông bắc) và dự báo thiên dương (lên đến 16 ppbv) nơi tổng lượng ozone thấp
(phía đông nam). Profile thẳng đứng của O
3
ở Beltsville, Maryland cho thấy sự
tương đồng của mô phỏng với quan trắc nhưng lớp biên của mô hình quá dày vào
20

ngày 09/07 đã góp phần cho sai lệch nhỏ trên khu vực này. Tác giả chỉ ra rằng sự
tồn tại của NO
x
trong RADM2 có thể dẫn đến định lượng thiên thấp của thời gian

tồn tại NO
x
và dường như cụ thể có tác động đến sai số O
3
thấp ở những vùng ô
nhiễm nhất phía đông bắc. Để mô phỏng tác động cực đại của sự mất đi ban đêm
của NO
y
nhiều pha, tác giả để N
2
O
5
phản ứng bằng không, làm tăng rõ rệt O
3
và
NO
y
trên hầu hết miền, đặc biệt là vùng khói mù như ngoại ô.
Cũng với bước đầu thử nghiệm ứng dụng WRF/Chem vào nghiên cứu tác
động của xon khí lên hệ thống khí hậu, Paolo Tuccella ccs., (2012) [16] đã mô
phỏng cho khu vực Châu Âu và so sánh với số liệu quan trắc trên bề mặt. Số liệu
phát thải được lấy từ cơ sở dữ liệu EMEP. Tác giả đã nghiên cứu độ nhạy của hai sơ
đồ bức xạ sóng ngắn Dudhia và Goddard trong giai đoạn tháng 06/2007 trên miền
tính từ 15
o
W đến 27
o
E, độ phân giải ngang 30km và độ phân giải thẳng đứng 28
mực (lên tới gần 20km). Điều kiện ban đầu và điều kiện biên được lấy từ số liệu tái
phân tích ECMWF, cập nhật 6h/1lần với độ phân giải 0.5

o
. Tác giả đã đánh giá các
kết quả về trường khí tượng (nhiệt độ giờ, tốc độ gió, hướng gió và độ ẩm tương
đối) và số liệu hóa học (O
3
theo giờ và trung bình ngày của NO
2
, PM10, PM2.5).
Mô hình mô phỏng tốt trường khí tượng, đặc biệt với sơ đồ Goddard. Cả hai thí
nghiệm đều cho hệ số tương quan nhiệt độ là 0,86 và cho độ lệch thiên âm. Thí
nghiệm sử dụng sơ đồ Goddard cho sai số quân phương RMSE nhỏ hơn (khoảng
3
o
C). Dự báo tốc độ gió lớn hơn so với quan trắc (khoảng xấp xỉ 50%). Hệ số tương
quan cao nhất là 0.55 (sơ đồ Goddard) và RMSE lớn nhất là 2.17 m/s (sơ đồ
Dudhia). Dự báo độ ẩm tương đối cho giá trị độ lệch dương. Đối với biến hóa học,
khác biệt giữa hai sơ đồ là không đáng kể. Hệ số tương quan và sai số quân phương
của nồng độ O
3
ngày tối đa là 0,81 và 23 μg/m
3
. Mô hình cho mô phỏng NO
2
cao
hơn so với quan trắc với hệ số tương quan là 0,47. Hệ số tương quan của các loại
bụi tổng số giữa mô hình và quan trắc là khá thấp, tuy nhiên mô hình nắm bắt được
những khu vực có nồng độ PM2.5 cao (RMSE=7 μg/m
3
). Việc mô phỏng PM10 khá
phức tạp vì bị ảnh hưởng bởi các nguồn thải bụi địa phương mạnh trên các khu vực

khô.
21

1.2 Các nghiên cứu trong nước
Mục trước đã chỉ ra vai trò của việc nghiên cứu ảnh hưởng của các thành
phần hóa học đến hệ thống khí hậu, cũng như sự phát triển ứng dụng của việc mô
hình hóa các quá trình hóa học. Trong đó, đặc biệt là sự kết hợp mô phỏng các
trường khí tượng với các biến hóa học trong loại mô hình “đồng thời”. Các nghiên
cứu trên thế giới đã được chỉ ra, chú ý xoay quanh ứng dụng của mô hình
WRF/Chem, một công cụ hiệu quả hiện nay. Trong mục này, những nghiên cứu
trong nước sẽ được đề cập đến.
Lê Hoàng Nghiêm ccs., (2009) [3] đã ứng dụng hệ thống mô hình CMAQ -
MM5 để mô hình hóa chất lượng không khí (nồng độ ozone mặt đất) cho khu vực
lục địa Đông Nam Á (bao gồm Thái Lan, Miến Điện, Campuchia, Lào và Việt
Nam). Miền tính được tác giả lựa chọn từ 91
o
E đến 111
o
E và từ 5
o
N đến 25
o
N. Hai
trường hợp ô nhiễm ozone nồng độ cao từ 24/03 đến 26/03/2004 và từ 02/01 đến
05/01/2005 với điều kiện khí tượng điển hình của khu vực Đông Nam Á được lựa
chọn để mô hình hóa. Tác giả lựa chọn 2 trường hợp này dựa trên phân tích số liệu
quan trắc chất lượng không khí từ 10 trạm ở Băng Cốc và 4 trạm ở Hồ Chí Minh.
Nồng độ ozone trung bình giờ ở các trạm quan trắc của 2 giai đoạn này vượt quá giá
trị cho phép 100 ppb (so với tiêu chuẩn chất lượng không khí xung quanh của Thái
Lan và Việt Nam). Nồng độ ozone mặt đất lớn nhất cho trường hợp tháng 03/2004

là 173 ppb và cho tháng 01/2005 là 157 ppb. Số liệu phát thải với độ phân giải 0.5
o

x 0.5
o
từ Trung Tâm Nghiên Cứu Môi Trường Vùng và Toàn Cầu (CGRER) của
Đại Học Iowa được sử dụng để cập nhật vào mô hình. Kết quả mô phỏng dưới dạng
bản đồ ô nhiễm ozone mặt đất cho thấy nồng độ ozone cao tại các khu vực dưới
hướng gió của các thành phố lớn như Băng Cốc và thành phố Hồ Chí Minh. Trong
trường hợp tháng 03/2004, vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Đông
Bắc do ảnh hưởng của gió mùa Tây Nam và chiều rộng của vệt khói với nồng độ
ozone lớn hơn 100 ppb là 70 km (khu vực Băng Cốc). Đối với thành phố Hồ Chí
Minh vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Bắc và chiều rộng của vệt
khói với nồng độ ozone lớn hơn 50 ppb là 40 km. Trong trường hợp tháng 01/2005,
22

vệt khói khuếch tán ozone di chuyển theo hướng Tây Nam do ảnh hưởng của gió
mùa Đông Bắc và chiều rộng của vệt khói với nồng độ ozone lớn hơn 100 ppb là 50
km cho khu vực Băng Cốc, trong khi đó đối với thành phố Hồ Chí Minh vệt khói
khuếch tán với nồng độ ozone lớn hơn 50 ppb có chiều rộng là 30 km. Tác giả cũng
so sánh kết quả mô phỏng với số liệu ozone đo đạc được tại các trạm quan trắc.
Đánh giá cho thấy hệ thống mô hình có thể mô phỏng các nồng độ ozone cực đại
xảy ra trong các giai đoạn trên cũng như mô phỏng được tiến trình dao động nồng
độ ozone trong những ngày của giai đoạn lựa chọn. Các chỉ số thống kê đánh giá kết
quả mô hình như MNBE, NGE và UPA nằm trong giới hạn cho phép theo hướng
dẫn của USEPA và phù hợp với các nghiên cứu khác cho các khu vực khác nhau
trên thế giới.
Năm 2009, Hồ Thị Minh Hà ccs., [2] đã sử dụng mô hình RegCM3 để mô
phỏng ảnh hưởng của carbon đen (BC) lên khí hậu khu vực Ðông Nam Á và Việt
Nam. Các tác giả đã thực hiện mô phỏng cho một năm (từ ngày 01/01/2000 đến

01/01/2001) với miền tích phân bao phủ khu vực Đông Nam Á (15S-42N và 75E-
135E) có độ phân giải ngang 54km. RegCM3 được chạy với hai thí nghiệm không
và có tính đến ảnh hưởng của BC. Khả năng truyền bức xạ trong khí quyển, nhiệt độ
và lượng mưa mô phỏng của RegCM3 được phân tích để thấy được tác động của
BC lên các yếu tố khí hậu này. Tác giả chỉ ra sự có mặt của BC làm tăng tác động
của bức xạ tại đỉnh khí quyển nhưng làm giảm bức xạ tại bề mặt. Hệ quả là nhiệt độ
bề mặt tại các khu vực có nồng độ BC cao giảm đi. Kết quả cho thấy tác động của
BC lên lượng mưa thể hiện ở hệ số tương quan (HSTQ) âm trên khu vực bán đảo
Đông Dương trong khi trên phía đông của Ấn Độ và Trung quốc, HSTQ dương.
Đây là các khu vực có nồng độ BC cao hơn xung quanh. Khi phân tách ảnh hưởng
của BC do đốt sinh khối và BC do hoạt động của con người thì thấy rằng BC do
hoạt động con người có xu thế làm ấm nhiệt độ bề mặt so với trường hợp chỉ có BC
sinh khối.
Bên cạnh đó phải nói thêm, ở Việt Nam hướng nghiên cứu về các ảnh hưởng
của xon khí mới chỉ thực sự bắt đầu năm 2003, khi chúng ta có hai trạm quan trắc
23

xon khí đầu tiên trong mạng trạm AERONET của NASA, đặt tại Bạc Liêu và Bắc
Giang. Nguyễn Xuân Anh ccs, (2008) [1] đã đánh giá những kết quả ban đầu thu
được từ hoạt động của các trạm này.
Như vậy, qua tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về bài toán đánh
giá tác động của các thành phần hóa học (như xon khí) lên hệ thống khí hậu có thể
nhận thấy vai trò và nhu cầu cần thiết của hướng nghiên cứu này. Đồng thời, cũng
dễ dàng nhận thấy xu thế của việc ứng dụng các mô hình số trị vào việc mô hình
hóa các quá trình hóa học kết hợp với mô phỏng các trường khí tượng. Trong đó nổi
bật lên là ứng dụng của mô hình WRF/Chem, một công cụ hiệu quả cho việc mô
phỏng và dự báo các thành phần hóa học khí quyển. Đặc biệt hơn là việc ứng dụng
thử nghiệm mô hình WRF/Chem cho khu vực Việt Nam còn rất mới mẻ, nếu không
muốn nói là một bài toán còn nguyên sơ. Xuất phát từ thực tế đó, luận văn sẽ tiến
hành thử nghiệm ứng dụng mô hình WRF/Chem cho khu vực Việt Nam với những

thí nghiệm ban đầu. Chương 2 của luận văn sẽ trình bày chi tiết về mô hình
WRF/Chem cũng như việc cấu hình các thí nghiệm ban đầu. Lưu ý là những điểm
mới và đáng quan tâm khi khai thác và làm quen với WRF/Chem cũng được chỉ ra
cụ thể trong chương này.











24

Chương 2
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 1 đã trình bày các nghiên cứu trên thế giới và trong nước về bài toán
mô hình hóa các thành phần hóa học kết hợp với mô hình dự báo các trường khí
tượng. Trong đó đặc biệt nhấn mạnh đến mô hình WRF/Chem, một mô hình có khả
năng dự báo và tính toán các biến khí tượng quy mô địa phương hay khu vực, đồng
thời kết hợp với các mô hình khuếch tán để tính toán sự phát thải và vận chuyển của
các thành phần hóa học. Trong chương này, sơ lược về mô hình WRF/Chem với
những chú ý khi thử nghiệm sẽ được đề cập đến. Thiết kế của 2 thí nghiệm sẽ được
trình bày chi tiết.
2.1 Sơ lược về mô hình WRF/Chem
2.1.1 Mô hình WRF

Mô hình Nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Weather Research and
Forecast) là mô hình được phát triển từ những đặc tính ưu việt nhất của mô hình
MM5 với sự cộng tác của nhiều cơ quan tổ chức lớn trên thế giới như Phòng nghiên
cứu Khí tượng qui mô vừa và nhỏ của Trung tâm quốc gia nghiên cứu Khí quyển
Hoa Kỳ (NCAR/MMM), Trung tâm quốc gia dự báo môi trường (NOAA/NCEP),
Phòng thí nghiệm phương pháp dự báo (NOAA /FSL), Trung tâm phân tích và dự
báo bão của trường đại học Oklahoma (CAPS)… Hiện nay, mô hình WRF đang
được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết nghiệp vụ cũng như trong nghiên cứu ở
nhiều quốc gia trên thế giới. Tại Mỹ, mô hình WRF đang được chạy nghiệp vụ ở
NCEP (từ năm 2004) và Cơ quan thời tiết hàng không Hoa kỳ AFWA (từ tháng
07/2006). Mô hình này cũng đang được chạy nghiệp vụ tại Cơ quan khí tượng Hàn
Quốc KMA (2006), tại Ấn Độ, Đài Loan và Israel (từ năm 2007). Ngoài ra một số
nước khác đang sử dụng WRF trong nghiên cứu và dự định sử dụng mô hình này
trong nghiệp vụ như Trung Quốc, New Zealand, Braxin Đến tháng 04/2012, mô
hình WRF đã ra đời đến phiên bản 4.3 với hệ phương trình động lực học bất thuỷ
25

tĩnh và các sơ đồ vật lý được tích hợp cho những ứng dụng ở quy mô từ mét đến
hàng nghìn km.

Hình 2.1. Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF
Các thành phần chính của mô hình WRF gồm có:
 Hệ thống tiền xử lý của mô hình WRF (The WRF Pre-processing System,
WPS): là chương trình được sử dụng chủ yếu để mô phỏng các dữ liệu thực,
bao gồm: xác định miền mô phỏng, nội suy các dữ liệu địa hình, loại đất sử
dụng, đọc và nội suy các trường khí tượng từ các mô hình khác (mô hình toàn
cầu, mô hình khu vực có độ phân giải thấp) về miền mô phỏng.
 Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA): là chương trình đồng hóa số liệu quan
trắc vào trường phân tích được tạo ra bởi chương trình WPS. Chương trình
này cũng cho phép cập nhật điều kiện ban đầu trong trường hợp mô hình WRF

được chạy ở chế độ tuần hoàn. Kỹ thuật đồng hóa số liệu biến phân bao gồm
cả biến phân ba chiều 3DVAR và biến phân 4 chiều 4DVAR
 Môđun mô phỏng (ARW): Đây là mođun chính của hệ thống mô hình WRF,
bao gồm các chương trình khởi tạo đối với trường hợp mô phỏng lý tưởng, mô
phỏng dữ liệu thực và chương trình tích phân. Các chức năng chính của mô
hình WRF là: