Ảnh hưởng của độ phân giải đến kết quả dự báo quĩ đạo bão trên Biển Đông bằng mô hình WRF

Luận văn thạc sỹ

Ảnh hưởng của độ phân giải
đến kết quả dự báo quĩ đạo
bão trên Biển Đông bằng mô
hình WRF
LỜI CẢM ƠN
Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS. TS. Trần Tân Tiến, là
người đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập,
nghiên cứu và hoàn thành luận văn này.
Tôi xin cảm ơn các Thủ trưởng phòng Bảo đảm hàng hải và các đồng chí trong
phòng đã quan tâm động viên và tạo điều kiện về mọi mặt để tôi được học tập và
nghiên cứu tại Khoa Khí tượng – Thủy văn – Hải dương học, Trường Đại học Khoa
học Tự nhiên - Đại học Quốc Gia Hà Nội.
Tôi xin cảm ơn các Thầy, các Cô và các cán bộ trong khoa Khí tượng - Thủy
văn - Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá, giúp đỡ
và tạo điều kiện thuận lợi để tôi học tập và làm việc tại Khoa.
Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã
quan tâm giúp đỡ để tôi có thời gian hoàn thành luận văn.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn bè,
những người đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tôi
trong suốt thời gian học tập tại trường.

Nguyễn Xuân Yên

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU 1
CHƯƠNG 1 3
TỔNG QUAN VỀ BÃO NHIỆT ĐỚI VÀ VAI TRÒ CỦA ĐỘ PHÂN GIẢI TRONG CÁC
MÔ HÌNH SỐ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO 3
1.1. Bão và dự báo quỹ đạo bão 3
1.1.1. Một số khái niệm và đặc trưng cơ bản về bão 3
1.1.2. Dự báo quỹ đạo bão bằng các mô hình số 7
1.1.3. Ứng dụng mô hình số dự báo quỹ đạo bão 10
1.2. Vai trò của độ phân giải trong các mô hình số dự báo quỹ đạo bão 7
CHƯƠNG 2 22
MÔ HÌNH WRF VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO 29
2.1. Mô hình WRF trong nghiên cứu và dự báo thời tiết 29
2.1.1. Hệ tọa độ thẳng đứng và các biến thông lượng 31
2.1.2. Sơ đồ tích phân theo thời gian 32
2.1.3. Tham số hóa vật lý 32
2.1.4. Lưới lồng 36
2.2. Áp dụng mô hình WRF trong dự báo quỹ đạo bão 41
2.2.1. Cấu hình miền tính và nguồn số liệu 41
2.2.2. Lựa chọn cấu hình cho WRF để dự báo quỹ đạo bão 42
2.2.3. Hiển thị trường kết quả mô phỏng 43
2.2.4. Xác định tâm bão 43
2.2.5. Chỉ tiêu đánh giá 44
CHƯƠNG 3 31
PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA ĐỘ PHÂN GIẢI ĐẾN KẾT QUẢ DỰ BÁO
QUỸ ĐẠO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG 46
3.1. Phương án thử nghiệm ảnh hưởng của độ phân giải trong mô hình WRF đến kết quả dự
báo quỹ đạo bão 46
3.1.1. Tập số liệu nghiên cứu 46

3.1.2. Các trường hợp thử nghiệm 47
3.2. Đánh giá ảnhh hưởng của độ phân giải đến kết quả dự báo quỹ đạo bão 48
3.2.1. Đánh giá trên một số cơn bão điển hình 48
3.2.2. Đánh giá các cơn bão mạnh và các cơn bão yếu tại thời điểm dự báo 62
3.2.3. Đánh giá các cơn bão theo thời gian hoạt động 67
3.2.4. Đánh giá trên toàn bộ tập mẫu lựa chọn 71
3.3. Sai số hệ thống 74
KẾT LUẬN 76
TÀI LIỆU THAM KHẢO 78


Page 1



MỞ ĐẦU
Bão từ lâu đã là nỗi khiếp sợ đối với người dân vùng biển cũng như các ngư dân
trên biển, và đặc biệt là các chiến sỹ Hải quân thường xuyên phải hoạt động trên biển
vì mức độ nguy hiểm của bão cũng như sức mạnh và qui mô của nó. Mặc dù, bão đã
được quan tâm nghiên cứu từ nhiều thập kỷ qua, nhưng cho đến nay vẫn chưa có một
lý thuyết đầy đủ về các cơ chế chuyển động của bão. Thêm vào đó, dưới tác động của
biến đổi khí hậu toàn cầu hiện nay thì cường độ bão mạnh và phạm vi ảnh hưởng của
bão đều có xu hướng tăng, đặc biệt là các cơn bão có quỹ đạo phức tạp cũng tăng lên
gây nhiều khó khăn cho công tác dự báo. Vì thế, dự báo bão nói chung, dự báo quỹ đạo
bão nói riêng luôn là đề tài được rất nhiều nhà dự báo và nghiên cứu khí tượng quan
tâm.
Trong nhiều thập kỷ qua, các nhà khí tượng đã có rất nhiều nghiên cứu về bão
dựa trên việc quan trắc thực nhiệm, nghiên cứu lý thuyết, nghiên cứu mô hình số và đã
có những hiểu biết đầy đủ hơn về bão, dẫn tới những cải thiện đáng kể trong công tác
dự báo. Những năm gần đây, cùng với sự phát triển của khoa học kĩ thuật, nhiều mô

hình số khu vực đã được đưa vào nghiên cứu, thử nghiệm dự báo và bước đầu đã thu
được một số kết quả nhất định góp phần quan trọng trong công tác dự báo thời tiết, đặc
biệt là dự báo bão với độ chính xác được nâng lên rõ rệt. Một số mô hình số hiện đại có
hỗ trợ nhiều ‘module’ cho các mục đích như cài xoáy giả, cập nhật số liệu địa phương,
đồng hóa số liệu, tăng độ phân giải,… nhằm cải thiện sai số dự báo. WRF là một hệ
thống bao gồm nhiều module khác nhau, linh hoạt và tối ưu cho cả mục đích nghiên
cứu cũng như chạy nghiệp vụ. Ngoài ra, mô hình còn thường xuyên được cập nhật các
phiên bản mới và có mã nguồn mở để người sử dụng, cũng như các nhà nghiên cứu có
thể đưa thêm vào mô hình các sơ đồ tham số hóa vật lý khác nhau, điều kiện biên di
động, hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR, hệ thống ban đầu hóa xoáy giả, và cấu hình
miền lưới lồng ghép. Trong luận văn này, với mục đích khảo sát, đánh giá ảnh hưởng


Page 2



của độ phân giải trong mô hình WRF đến kết quả dự báo quỹ đạo bão trên biển Đông.
Tôi đã lựa chọn cài đặt lưới lồng trong mô hình WRF với một miền thô có độ phân giải
ngang 27km và một miền lồng nằm bên trong có độ phân giải ngang 9km. Việc tăng độ
phân giải của mô hình WRF trong miền lồng với hy vọng mô hình có khả năng mô
phỏng tốt hơn các quá trình vật lý có quy mô nhỏ mà với độ phân giải thô hơn khó có
thể mô phỏng hết được. Nội dung của luận văn gồm các phần:
Mở đầu
Chương 1: Tổng quan về bão nhiệt đới và vai trò của độ phân giải trong các mô
hình số dự báo quỹ đạo bão.
Trong phần này, tôi trình bày khái quát một số đặc trưng về bão nhiệt đới và
nghiên cứu gần đây về dự báo quỹ đạo bão của các mô hình số. Đưa ra một số nghiên
cứu tiêu biểu về vai trò của độ phân giải trong các mô hình số dự báo quỹ đạo bão.
Chương 2: Mô hình WRF và áp dụng để dự báo quỹ đạo bão.

Trong phần này, tôi trình bày các đặc trưng cơ bản của mô hình WRF. Thiết lập
cấu hình lưới lồng để thử nghiệm đánh giá ảnh hưởng của độ phân giải đến kết quả dự
báo quỹ đạo bão, đưa ra các công cụ hỗ trợ xử lý kết quả dự báo của mô hình.
Chương 3: Phân tích và đánh giá vai trò của độ phân giải đến kết quả dự báo
quỹ đạo bão trên biển Đông.
Trong phần này, tôi trình bày các kết quả nghiên cứu thu được, phân tích hình
thế synốp của một số cơn bão điển hình, và chỉ ra khả năng dự báo bão của mô hình
WRF. So sánh và đánh giá sai số dự báo quỹ đạo bão khi có sử dụng lưới lồng và khi
không sử dụng lưới lồng.
Kết luận
Tài liệu tham khảo



Page 3



CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ BÃO NHIỆT ĐỚI VÀ VAI TRÒ CỦA ĐỘ PHÂN GIẢI
TRONG CÁC MÔ HÌNH SỐ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO BÃO
1.1. Bão và dự báo quỹ đạo bão
1.1.1. Một số khái niệm và đặc trưng cơ bản về bão
Định nghĩa: Bão ở nhiều nơi trên thế giới cũng có nhiều cách gọi khác nhau: ở
vùng châu Á Thái Bình Dương bão được gọi là “Typhoon”; ở vùng Ấn Độ Dương
người ta gọi bão là “Cyclone”; ở vùng Đại Tây Dương người ta gọi bão là “Uragan” hay
“Hurricane”; ở châu Úc người ta gọi bão là “Villy-Villy”. Tất cả những tên gọi đó được
quy tụ lại dưới một tên cơ bản chung là “Tropical Cyclone” – xoáy thuận nhiệt đới
(XTNĐ).
XTNĐ là một vùng gió xoáy, có đường kính tới hàng trăm ki-lô-mét, hình thành

trên vùng biển nhiệt đới, gió thổi xoáy vào trung tâm theo hướng ngược chiều kim
đồng hồ ở Bắc bán cầu và theo chiều kim đồng hồ ở Nam bán cầu, áp suất khí quyển
(khí áp) trong XTNĐ thấp hơn nhiều so với xung quanh và thường là dưới 1000mb.
Chuyển động xoáy vào tâm làm đối lưu phát triển mạnh, gây mưa to trên một khu vực
rộng lớn, đôi khi còn kèm theo các hiện tượng thời tiết quy mô nhỏ khác như tố, lốc,
vòi rồng.
Theo Atkinson : “Bão là xoáy thuận qui mô synốp không có front, phát triển trên
miền biển nhiệt đới hay cận nhiệt đới ở mực bất kỳ và có hoàn lưu xác định”.
Phân loại bão: Tùy theo tốc độ gió mạnh nhất ở vùng gần trung tâm mà Tổ
chức Khí tượng thế giới quy định phân loại XTNĐ thành: áp thấp nhiệt đới (Tropical
Depression – viết tắt là TD); bão nhiệt đới (Tropical Storm – TS); bão mạnh (Severe
Tropical Storm – STS); bão rất mạnh (Typhoon/Hurricane). Phân loại bão theo cấp gió
được cho trong Bảng 1.1.



Page 4



Bảng 1.1. Phân loại bão theo cấp gió
STT Cấp bão Gió cực đại (m/s) Cấp gió (cấp Beaufort)
1 Áp thấp Nhiệt đới 1.17

6-7
2 Bão 17.2-24.4 8-9
3 Bão mạnh 24.5 – 32.6 10-11
4 Bão rất mạnh 7.32


12


Đối với bão rất mạnh, có thể phân chia thành 5 cấp theo thang Saffir –
Simpson. Tuy nhiên, giữa Hurricane và Typhoon có sự phân chia 5 cấp với tốc độ
gió duy trì cực đại hơi khác nhau như trong Bảng 1.2.
Bảng 1.2. Thang Saffir

Simpson
Cấp
Gió duy trì cực đại
(m/s)
Thiệt hại khả năng
Hurricane Typhoon
1
3342 3037
Không thiệt hại đáng kể về các công
trình. Các thiệt hại chủ yếu đối với tàu bè không
neo đậu, cây cối và có thể gây lụt ở gần bờ.
2
4349 3843
Thiệt hại đáng kể đối với tàu bè nhỏ, hoa
màu. Lụt lội có thể gây thiệt hại đối với các bến
cảng và tàu thuyền không neo đậu chắc chắn.
3
5058 4451
Gây một số thiệt hại đối với các nhà và
công trình nhỏ, có thể một số công trình lớn
hơn. Lụt gần bờ, có thể gây lụt ở trong đất liền.
4

5969 5261
Các công trình bị thiệt hại nặng nề, ven
biển bị xói lở. Có thể gây lụt ở trong đất liền.
5 ≥70 ≥62
Nhiều công trình công nghiệp và nhà ở bị
phá hủy hoàn toàn. Các công trình nhỏ có thể bị
thổi bay. Lụt lội gây thiệt hại nặng nề đối với
các vùng ven bờ và có thể cần di tản dân cư.


Page 5



Tất cả những phân loại hệ thống XTNĐ trên đây chủ yếu dựa vào tốc độ gió cực
đại, không nêu được bản chất vật lý của quá trình. Mặt khác, những thông tin về gió ở
vùng gần tâm bão không phải lúc nào cũng nhận được một cách chính xác. Để có được
nhận thức tương đối đầy đủ về bão nhiệt đới cần phải nắm được quy luật hình thành,
bản chất về cấu trúc và các đặc trưng của bão.
Sự di chuyển của bão
Sự di chuyển của bão nhiệt đới là kết quả tương tác phức tạp giữa những tác
nhân bên trong và bên ngoài trên quy mô ngang khác nhau. Ảnh hưởng bên trong bao
gồm quy mô bão và tương tác phi tuyến giữa hoàn lưu xoáy và môi trường. Tốc độ
quay của bão càng lớn thì phạm vi của bão và nội lực của bão càng lớn, bão cũng có
khả năng di chuyển theo tác động của nội lực. Có trường hợp bão cắt ngang qua áp cao
cận nhiệt, nghĩa là cắt ngang qua dòng dẫn đường và di chuyển về phía cực. Michael
Fiorino và Russell L. Elsberry (1988) khi nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc xoáy có
liên quan tới sự di chuyển của xoáy thuận nhiệt đới, kết quả cho thấy sự di chuyển của
xoáy có liên quan với dòng khí nằm giữa khoảng cách 300km và 1000km từ tâm xoáy.
Nếu các dòng khí trong vùng này trở nên xoáy hơn thì quỹ đạo xoáy có xu hướng

chuyển dịch về phía tây hơn trong bán cầu bắc [21].
Ảnh hưởng bên ngoài quan trọng nhất là dòng dẫn đường. Ở miền nhiệt đới,
dòng dẫn đường đối với bão chủ yếu là dòng khí ở rìa phía nam, phía tây và tây bắc
của áp cao cận nhiệt. Tuy nhiên, dòng dẫn này thay đổi theo không gian và thời gian.
Những biến đổi trong hoàn lưu quy mô lớn và các hệ thống synop gần kề cũng ảnh
hưởng tới dòng dẫn. Một vấn đề quan trọng cần giải quyết đầu tiên là xác định mực
dòng dẫn đường phù hợp nhất đối với bão. Kết quả nghiên cứu của nhiều chuyên gia đã
chỉ ra rằng do trọng tâm của bão nằm ở gần mặt đất nên dòng dẫn đường không thể
nằm ở quá cao. Các kết quả tính toán mối tương quan giữa đường đi của bão và dòng
dẫn mực 300 mb đều không cho kết quả tốt.


Page 6



Theo Car, Elsberry, về mặt định lượng dòng dẫn đường được lấy trung bình
trong một số lớp có quan hệ chặt chẽ nhất với chuyển động của bão, mực dòng dẫn
đường phụ thuộc vào cường độ bão thông qua tốc độ gió cực đại như bảng dưới đây:
Bảng 1.3. Mối quan hệ giữa mực dòng dẫn đường với cường độ bão
Cường độ bão Tốc độ gió cực đại
(m/s)
Mực dòng dẫn đường
(mb)
Xoáy mực thấp
Áp thấp nhiệt đới
Bão
Bão mạnh
Bão rất mạnh
< 12,5 m/s

12,5- 15 m/s
17,5- 30 m/s
32,5- 62,5 m/s
65- 90 m/s
850 mb
700 mb
700 mb
500 mb
400 mb
Như vậy là bão càng mạnh, mực dòng dẫn đường phù hợp càng nằm ở độ cao
lớn hơn. Đối với các cơn bão rất mạnh do không thường xuyên thiết lập bản đồ AT400
nên có thể dùng bản đồ AT500 để xác định mực dòng dẫn đường cho bão.
Đường đi của bão khu vực tây bắc Thái Bình Dương dịch xuống phía nam cùng
với dải hội tụ nhiệt đới và dòng dẫn đường ở rìa phía nam của cao áp cận nhiệt Tây
Thái Bình Dương như minh hoạ bằng các quỹ đạo trung bình của bão trên Hình 1.1.

Hình 1.1. Quỹ đạo bão trung bình nhiều năm ở Biển Đông và ven biển Việt Nam
và vị trí trung bình của dải hội tụ nhiệt đới (Alat khí tượng thuỷ văn Việt Nam, 1994).


Page 7



Từ Hình 1.1 ta thấy quỹ đạo ở vị trí nam nhất là vào tháng 5 với tần suất bão rất
nhỏ vào thời điểm bắt đầu mùa gió mùa tây nam và hoạt động của dải hội tụ nhiệt đới.
Quỹ đạo trung bình của bão và dải hội tụ nhiệt đới đều liên quan với dòng tín phong
phía nam và cực tây của áp cao cận nhiệt Tây Thái Bình Dương nên hai đường này có
xu thế trùng nhau, nhất là vào tháng 9 khi bão có tần suất cực đại [7].
Một số khái niệm cơ bản về bão được trình bày ở đây nhằm phục vụ việc phân

loại và định hướng khảo sát, đánh giá khả năng dự báo quỹ đạo bão của mô hình WRF
đối với từng loại bão trong chương sau.
1.1.2. Dự báo quỹ đạo bão bằng các mô hình số
Trước đây, dự báo quỹ đạo xoáy thuận nhiệt đới ở hầu hết các trung tâm dự báo
trên thế giới đều dựa trên kinh nghiệm dự báo và sự đánh giá hình thế synop của họ. Từ
những năm 1990, cùng với sự cải tiến đáng kể kỹ xảo dự báo số, đặc biệt với công
nghệ dự báo tổ hợp được xây dựng dựa trên nhiều mô hình động lực đã minh chứng sự
tiến bộ đáng kể việc dự báo chủ quan quỹ đạo xoáy thuận nhiệt đới và sai số dự báo đã
giảm đáng kể. Theo nghiên cứu của Bangzhong Wang, Yinglong Xu và Baogui Bi
(2007) [31] thì đến nay sai số dự báo quỹ đạo xoáy thuận nhiệt đới trong 24 giờ, 48
giờ, 72 giờ tương ứng là 140 km, 250 km, 380 km như được biểu diễn trong Hình 1.2.

Hình 1.2. Trung bình sai số dự báo quỹ đạo xoáy thuận nhiệt đới tại cơ quan khí tượng
Trung Quốc với hạn dự báo 24h, 48h, 72h từ năm 1991 đến năm 2005 (đơn vị km).


Page 8



Theo các tài liệu đã công bố trên thế giới thì mức sai số trung bình về dự
báo quỹ đạo của một số trung tâm trên thế giới như Bảng 1.4 sau:
Bảng 1.4. Sai số dự báo của một số trung tâm dự báo trên Thế giới
(nguồn từ JMA )
Khu vực
Sai số vị trí theo thời gian (hải lý) Thời gian
lấy số liệu
thống kê

0h 12h 24h 36h 48h 72h 96h 120h

Bắc Đại
Tây Dương

7.9 38.8 68 96.4 125.9

186.5

235.7
*

310.2
*

2000-2004
Đông bắc
Thái Bình
Dương
9.6 35.4 62.1 86.2 107.6

154.4

210.8
*

273.7
*

2000-2004
Tây bắc

Thái Bình
Dương
14 42 72 100 126 182 241
*
326
*
2000-2004
Bắc Ấn Độ 15 49 78 104 129 192 N/A N/A 2000-2004
Nam bán
cầu
14 42 77 107 137 204 N/A N/A 2000-2004
Hiện nay, dự báo quỹ đạo bão gồm các phương pháp chính: Phương pháp
synốp, phương pháp thống kê, phương pháp số trị. Ngoài ra, các sản phẩm thu được từ
vệ tinh và radar cũng được sử dụng để dự báo quỹ đạo bão.
- Phương pháp dự báo synốp: chủ yếu dựa vào việc phân tích các bản đồ hình
thế thời tiết, dựa trên khái niệm dòng dẫn đường với giả thiết xoáy bão được đặt vào
trường môi trường (dòng nền) và di chuyển với dòng nền này. Phương pháp này cho
kết quả dự báo tốt đối với hạn dự báo ngắn 12h-24h, song lại có nhược điểm là mang
tính chủ quan, phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm của các dự báo viên.
- Phương pháp dự báo thống kê: dựa trên mối quan hệ thống kê giữa tốc độ và
hướng di chuyển của xoáy bão với các tham số khí tượng khác nhau, người ta đã xây
dựng được các phương trình dự báo quỹ đạo bão. Hiện nay, phương pháp này cho kết
quả có thể chấp nhận được đối với các cơn bão ở khu vực có tần suất bão tương đối


Page 9



cao.

- Phương pháp dự báo số trị: là phương pháp dựa trên việc giải các phương trình
toán học mô tả trạng thái của khí quyển để đưa ra các yếu tố thời tiết trong khoảng thời
gian cần dự báo. Phương pháp này có ưu điểm là cho phép tích phân các phương trình
mô tả động lực học khí quyển một cách khách quan, tính được các biến khí tượng một
cách định lượng. Các mô hình thủy động lực học được xây dựng từ đơn giản đến phức
tạp dựa trên việc tích phân theo thời gian hệ các phương trình thủy động lực học trong
môi trường khí quyển và lý thuyết về cấu trúc và chuyển động của bão. Đặc điểm của
các mô hình loại này là mô tả đầy đủ các quá trình vật lý tác động đến chuyển động của
bão trong quá trình tương tác và phát triển của chúng, song lại đòi hỏi về điều kiện số
liệu và phương tiện tính toán.
Mặc dù, các mô hình số đã được cải tiến đáng kể nhưng chất lượng dự báo vẫn
còn hạn chế. Một trong những nguyên nhân hạn chế xuất phát từ việc các mô hình dự
báo khu vực thường sử dụng kết quả phân tích và dự báo của mô hình toàn cầu làm
điều kiện ban đầu và điều kiện biên. Hơn nữa, do mạng lưới quan trắc trên vùng biển
nhiệt đới rất thưa thớt và do chính cấu trúc toán lý, cũng như độ phân giải rất thô nên
trong các mô hình toàn cầu tâm xoáy bão ban đầu thường bị sai lệch vị trí và có cường
độ yếu hơn so với xoáy bão thực tế. Để khắc phục những hạn chế này nhằm nâng cao
chất lượng dự báo bão, người ta có thể tập trung vào một số hướng nghiên cứu chính
như sau:
- Thay đổi các phương pháp tham số hóa vật lý của mô hình nhằm đưa ra những
bộ tham số phù hợp nhất.
- Cải thiện trường số liệu ban đầu bằng việc sử dụng những mô hình có module
đồng hóa số liệu. Trong đó, trường số liệu ban đầu được hiệu chỉnh bởi các số liệu
quan trắc từ các số liệu quan trắc bề mặt, số liệu quan trắc thám không vô tuyến, số liệu
quan trắc radar và số liệu đo đạc bằng các vệ tinh khí tượng.
- Sử dụng phương pháp ban đầu hóa xoáy, tức là thay thế xoáy phân tích không


Page 10

chính xác trong trường ban đầu bằng một xoáy nhân tạo mới sao cho có thể mô tả gần
đúng nhất với xoáy bão thực về cấu trúc, vị trí và cường độ.
- Tăng độ phân giải của mô hình bằng việc sử dụng lưới lồng.
Cho đến nay, trên thế giới cũng như ở Việt Nam, rất nhiều mô hình số dự báo
bão đã được phát triển và đạt được những thành tựu đáng kể trong dự báo quỹ đạo bão
như đưa thời hạn dự báo bão và ATNĐ lên tới 72h hoặc 96h [15]. Nhưng do con người
vẫn chưa hiểu thấu đáo được những vấn đề liên quan đến hoạt động của bão, vì tính
phức tạp của nó, cho nên thời hạn dự báo càng dài thì độ chính xác càng thấp. Hạn dự
báo có thể tin cậy được là dự báo hạn ngắn trong vòng 24h đến 48h.
1.1.3. Ứng dụng mô hình số dự báo quỹ đạo bão
Trên thế giới, việc xây dựng và phát triển các mô hình dự báo thời tiết nói
chung và các mô hình dự báo quỹ đạo bão nói riêng đã và đang được quan tâm nhiều
hơn nhằm nâng cao chất lượng dự báo. Cùng với sự phát triển và hỗ trợ của công nghệ
thì nhiều mô hình hiện đại được hình thành. Xét về phương pháp xây dựng có thể phân
loại các mô hình số thành ba nhóm lớn: các mô hình lọc; các mô hình nước nông; và
các mô hình dùng hệ phương trình nguyên thủy đầy đủ. Xét về mục đích ứng dụng
cũng có thể phân loại các mô hình số thành ba loại khác nhau: mô hình toàn cầu có độ
phân giải không đổi; mô hình toàn cầu có độ phân giải biến đổi và bộ các mô hình; và
mô hình khu vực hạn chế lồng ghép vào mô hình toàn cầu. Mỗi loại mô hình đều có
những ưu điểm và nhược điểm riêng. Ngày nay phần lớn các nước ưa thích sử dụng
loại mô hình khu vực hạn chế lồng ghép vào mô hình toàn cầu, trong đó điều kiện ban
đầu và điều kiện biên xung quanh biến đổi theo thời gian lấy từ phân tích và sản phẩm
dự báo của mô hình toàn cầu.
Mô hình chính áp đầu tiên chạy nghiệp vụ dự báo quỹ đạo bão được phát triển
trong suốt những thập niên 50 và đầu thập niên 60 (Tracy, 1966). Do giới hạn của máy
tính nên các mô hình này đã không thành công với việc chia dự báo môi trường bão

Page 11



thành các hoàn lưu xoáy quy mô nhỏ hơn. Vì vậy, sai số dự báo của chúng có xu
hướng lớn hơn các mô hình dự báo thống kê có giá trị ở cùng thời điểm.
Mô hình chính áp thành công hơn (SANBAR) được phát triển trong những năm
cuối thập niên 60 và chạy nghiệp vụ dự báo quỹ đạo bão tại Trung tâm Bão Quốc gia
Hoa Kỳ (NHC) ở Miami đến năm 1989. SANBAR được phát triển bởi Sanders và
Burpee (1968) dựa trên quan điểm truyền thống là bão nhiệt đới di chuyển theo dòng
dẫn. Dòng dẫn ở đây được xác định là trường trung bình lớp sâu (DLM – Deep Layer
Mean: được xác định bởi trung bình có trọng số thẳng đứng của các biến khí tượng).
Quỹ đạo bão được dự báo bằng cách tích phân phương trình xoáy chính áp sử dụng
phân bố độ xoáy và hàm dòng trung bình lớp. Các cơn bão được biểu diễn bởi các xoáy
đối xứng nhân tạo và một phân bố hàm dòng phi đối xứng để xác định vận tốc trôi tại
tâm bão. Mặc dù, với độ phân giải rất thô (154 km) và số liệu quan trắc khí tượng rất
thưa thớt nhưng SANBAR đã đưa ra những dự báo quỹ đạo bão rất tốt so với những
mô hình khí hậu và quán tính.
Một mô hình chính áp rất thành công sau SANBAR là mô hình phổ lồng của
Vic Ooyama (VICBAR, DeMaria và nnk 1992). VICBAR sử dụng biểu diễn spline-B
cho tất cả các biến và giải phương trình nước nông trên tọa độ khi sử dụng phép chiếu
Mercator. Bốn lưới lồng liên tiếp có độ phân giải lần lượt là: 4.8, 2.4, 1.2 và 0.6 độ
kinh vĩ. Số liệu phân tích 800hPa-200hPa của một mô hình phổ toàn cầu của NCEP
được sử dụng để tính trung bình lớp cho điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc
thời gian của VICBAR. Ngoài ra, mô hình còn sử dụng thêm các số liệu từ quan trắc
máy bay, ảnh mây vệ tinh và bóng thám không trong quá trình ban đầu hóa. Dựa trên
các chỉ thị bão nghiệp vụ, một xoáy đối xứng nhân tạo và một thành phần vận tốc gió
hằng số (dựa trên tốc độ di chuyển quan trắc) được xây dựng và kết hợp với phân tích
khách quan của mô hình toàn cầu. Năm 1996, VICBAR được phát triển thành phiên
bản chạy nghiệp vụ bằng cách thay biểu diễn spline-B bằng biểu diễn dạng chuỗi hàm

Page 12



sin trở thành mô hình dự báo quĩ đạo bão LBAR (Limited_Area Sine Transform
Barotropic Track Model) (Horsfall và nnk 1997).
Gần đây là các mô hình MUDBAR (Fulton, 2001) và WBAR (Weber, 2001).
MUDBAR sử dụng phương pháp nhiều lưới thích ứng để cải thiện mạng lưới xung
quanh xoáy với mục đích tính toán ít nhất nhưng cho độ chính xác cao nhất. MUDBAR
cũng có thể chạy với trạng thái lưới lồng di động có kích thước cố định. WBAR gồm 2
phần chính: (1) ban đầu hóa xoáy nhằm loại bỏ xoáy thiếu chính xác trên trường phân
tích toàn cầu và xây dựng xoáy nhân tạo làm đầu vào cho mô hình; (2) mô hình số tích
phân hệ phương trình nước nông trên tọa độ địa lý sử dụng các biến trung bình lớp.
WBAR đã được thử nghiệm cho 167 trường hợp bão Đại Tây Dương và đã khẳng định
được kỹ năng dự báo quỹ đạo bão tương đối tốt. Tuy nhiên, nó cũng thể hiện nhược
điểm của mô hình chính áp là sự tăng lên của sai số vị trí khi các hệ thống tà áp phát
triển [32].
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ máy tính là sự phát triển của
những mô hình dùng hệ phương trình nguyên thủy như: mô hình bão GFDL, AVN,
NOGAPS của Hoa Kỳ; ECMWF của Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu; mô
hình UKMET của khí tượng Anh; mô hình GSM của Nhật; TC-LAPS (Davidson và
Weber 2000) của Australia và một số mô hình như MM5, HRM, ETA và WRF, đã
dẫn tới chất lượng dự báo quĩ đạo bão được cải thiện đáng kể.
Một nghiên cứu tiêu biểu của Guo và đồng sự (2006) chỉ ra sự thành công của
đồng hóa số liệu xoáy giả kết hợp với tác động đến thành phần thống kê sai số nền
(BES) là một thành phần quan trọng trong hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR của mô
hình WRF. Việc đồng hóa số liệu xoáy giả không chỉ cho những cải thiện đáng kể
trong vị trí và cường độ bão mà còn cả với trường phân tích của hoàn lưu synop quy

mô lớn khi kết hợp những hiệu chỉnh BES khác nhau với hệ thống đồng hóa này [23].
Để so sánh khả năng dự báo quỹ đạo bão giữa mô hình WRF và MM5, Sujata


Page 13



Pattanayak và đồng sự (2008) đã thực hiện nghiên cứu với ba cơn bão đổ bộ vào khu
vực vịnh Bengal và vùng biển Ả-Rập bao gồm cơn bão Mala (2006), Gonu (2007) và
Sidr (2007). Cả hai mô hình đã được tính toán với 15 điều kiện ban đầu khác nhau đối
với các trường gió, áp và lượng mưa. Kết quả nghiên cứu cho thấy WRF cho dự báo tốt
hơn mô hình MM5 khi so sánh với kết quả được cung cấp bởi Trung tâm khí tượng Ấn
Độ [26].
Ngoài ra, dự báo tổ hợp cũng được một số tác giả nghiên cứu trong những năm
gần đây. Harry C. Weber (2004), lựa chọn dự báo tổ hợp để hỗ trợ nghiệp vụ dự báo vị
trí xoáy thuận nhiệt đới. Phương pháp này dựa trên sự phân tích quá trình thực thi của
các mô hình số trong suốt một giai đoạn chuẩn bị. Trong giai đoạn dự báo, các kết quả
phân tích ở giai đoạn trước đó được sử dụng để cung cấp xác suất dự báo vị trí bão cho
tất cả thời điểm tới 120 giờ. Thử nghiệm được tiến hành cho năm 2001 và 2002 với
giai đoạn dự báo chuẩn bị tương ứng là năm 2000 và 2001. Kết quả cho thấy sai số vị
trí trung bình và độ lệch chuẩn tương ứng là thấp hơn hầu hết các mô hình thống kê và
động lực dùng để dự báo nghiệp vụ [33].
Ở Việt Nam, việc nghiên cứu phát triển và ứng dụng các mô hình số đã được
bắt đầu từ những năm 70 của thế kỷ trước. Song vì nhiều lý do khác nhau mà chủ yếu
là sự hạn chế của phương tiện tính toán, cho đến những năm gần đây các mô hình số
mới thực sự được nghiên cứu ứng dụng một cách hiệu quả. Trịnh Văn Thư và
Kinsnamurti (1992) đã nghiên cứu ban đầu hóa xoáy bão cho một mô hình nước nông
một mực để dự bão quỹ đạo hai cơn bão Betty (1987) và Dan (1989) trên khu vực biển
Đông. Tuy nhiên, vì nhiều lý do khách quan về phương tiện tính toán nên mô hình

không được áp dụng rộng rãi ở Việt Nam. Ngoài ra, mô hình nước nông 3 lớp Dengler
cũng được một số tác giả nghiên cứu và cho thấy nó có khả năng dự báo quỹ đạo bão
khu vực biển Đông (Lê Công Thành và Kiều Thị Xin, 2003) [1].
TS. Nguyễn Thị Minh Phương (2007), sử dụng mô hình chính áp có sơ đồ xoáy
cải tiến (viết tắt là BARO_PH) dự báo các cơn bão hoạt động trên biển Đông và có


Page 14



cường độ cấp tropical storm trở lên (cấp gió 17m/s trở lên). Mô hình được lựa chọn là
mô hình lưới lồng gồm hai lưới có độ phân giải tương ứng là 1.25x1.25 độ và
0.25x0.25 độ, với sơ đồ ban đầu hóa xoáy được xây dựng dựa trên lý thuyết phân tích
của Smith và Ulrich. Khi áp dụng sơ đồ ban đầu hóa, tác giả tiến hành một số cải tiến:
lựa chọn “bán kính hiệu chỉnh lớn nhất” RNMAX bằng bốn lần bán kính của vùng gió
30kts của bão tại thời điểm xuất phát dự báo thay cho đặt tham số này cố định bằng
200km; hiệu chỉnh công thức tính thành phần xoáy bất đối xứng nhằm khắc phục thiên
hướng lệch bắc trong các dự báo quỹ đạo bão. Kết quả dự báo được so sánh với kết quả
dự báo của một số trung tâm dự báo bão khác và cho thấy sai số trung bình của các dự
báo 24 giờ và 48 giờ của mô hình BARO_PH là các giá trị tương đối khả quan và tốt
hơn các giá trị tương ứng của mô hình TCLAPS. Đồng thời tác giả khẳng định tính ổn
định của mô hình đối với các trường hợp bão có các dạng quỹ đạo phức tạp, rất khác
nhau như các cơn bão năm 2005 [9].
Một trong những mô hình đã được nghiên cứu ứng dụng và được nhiều tác giả
trong nước quan tâm là mô hình WBAR. Phan Văn Tân và cộng sự, (2002) [10] sau khi
thực hiện kỹ thuật phân tích xoáy tạo trường ban đầu cho mô hình chính áp WBAR thì
trường ban đầu hóa đã thể hiện một cách rõ nét hơn cấu trúc của xoáy và trường nền so
với trường phân tích toàn cầu. Việc xác định chính xác trường môi trường là rất quan
trọng, vì nó quyết định vai trò của dòng dẫn đường trong mô hình dự báo. Đồng thời,

tác giả cho rằng mô hình này có khả năng dự báo quỹ đạo bão cho khu vực Tây Bắc
Thái Bình Dương và Biển Đông. Mô hình này cũng đã được nhiều tác giả trong nước
nghiên cứu cải tiến, như Bùi Hoàng Hải và Phan Văn Tân (2002), Võ Văn Hòa (2004),
Nguyễn Thị Minh Phương (2003).
Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), đã khảo sát ảnh hưởng của quá trình ban
đầu hóa tới quỹ đạo dự báo bằng việc chạy mô hình dự báo WBAR ứng với 9 trường
hợp ban đầu hóa cho 3 cơn bão Durian (2001), Kajiki (2001), Wukong (2000). Kết quả
cho thấy việc xây dựng trường ban đầu bằng các phương pháp khác nhau có ảnh hưởng


Page 15



rõ rệt đến quỹ đạo dự báo. Mặc dù số các cơn bão được chọn thử nghiệm còn ít, song
đánh giá chung mà tác giả đưa ra là việc loại bỏ những nhiễu động trong trường F
ES

(thành phần môi trường có quy mô nhỏ hơn hoặc bằng xoáy bão) đã góp phần làm
giảm sai số vị trí của quỹ đạo dự báo. Tuy nhiên, không thể sử dụng một phương pháp
ban đầu hóa duy nhất cho tất cả các trường hợp dự báo mà cần phải căn cứ vào đặc
điểm, tính chất và vị trí của bão. Đối với những cơn bão mạnh, xa bờ thì trong quá
trình ban đầu hóa cần thiết loại bỏ thành phần phi đối xứng phân tích và những nhiễu
động quy mô nhỏ trong trường F
ES
. Còn với những cơn bão yếu, di chuyển sát bờ thì
thành phần phi đối xứng phân tích nên được duy trì trong trường ban đầu hóa [2].
Phan Văn Tân, Kiều Thị Xin, Nguyễn Văn Sáng, (2002), sử dụng mô hình chính
áp WBAR để dự báo quỹ đạo bão trong 3 trường hợp: Trường độ dày trung bình lớp
DLM (Deep Layer Mean) theo các mực 850, 700, 500, 300, 200mb; Trường mực đơn

700mb; và Trường mực đơn 500mb. Và 4 cơn bão được lựa chọn là cơn bão Wukong
(2000), Saomai (2000), Jelewat (2000) và Durian (2001). Kết quả cho thấy, trong đa số
trường hợp dự báo theo trường độ dày trung bình lớp (DLM) tốt hơn nhiều so với khi
sử dụng trường mực đơn (700mb và 500mb). Tuy nhiên, cũng có những trường hợp
ngược lại. Sai số dự báo quỹ đạo là tương đối nhỏ nên có thể là một nguồn thông tin bổ
sung cho các dự báo viên trong nghiệp vụ dự báo quỹ đạo bão. Để có thể đưa vào chạy
nghiệp vụ cần phải có những nghiên cứu sâu hơn, cần thử nghiệm mô hình trên nhiều
trường hợp khác nhau như nguồn gốc phát sinh bão, khu vực hoạt động (nhân tố vĩ độ
địa lý), cường độ bão, dạng quỹ đạo của bão,… trên cơ sở đó xác định các tùy chọn
cho mô hình một cách hợp lý [14].
Ngoài các mô hình chính áp, một số mô hình ba chiều đầy đủ cũng được các tác
giả nghiên cứu khả năng dự báo quỹ đạo bão. Mô hình đầu tiên cần được nhắc đến là
mô hình khu vực phân giải cao HRM, hiện đang được chạy nghiệp vụ tại Trung tâm dự
báo khí tượng thủy văn Trung ương. Sản phẩm dự báo của HRM được dùng như một
nguồn thông tin tham khảo chính cho các bản tin dự báo, trong đó có thông tin dự báo


Page 16



đường đi của bão. Kiều Thị Xin và cộng sự (2000,2001), lựa chọn mô hình HRM với
độ phân giải ngang là 28km, độ phân giải đứng từ mặt đất đến độ cao 50 mb được chia
không đồng đều thành 20 mực thẳng đứng, với 8 mực trong độ dày lớp biên khí quyển
trong khi tầng bình lưu chỉ bao gồm 4 mực. Kết quả thử nghiệm cho thấy, dự báo tâm
bão bằng HRM hoàn toàn so sánh được với dự báo số hiện đại của Mỹ và Úc, tốt hơn
so với một số mô hình phân giải thô hơn của Mỹ. Về trung bình dự báo 48 giờ là khá
tốt và tốc độ tăng sai số theo thời gian chậm hơn nhiều so với các mô hình khác. So với
mô hình dự báo nghiệp vụ bão TCLAPS của Úc thì dự báo quỹ đạo là tương đương
nhưng cường độ có xu hướng tốt hơn. HRM phản ánh khá tốt cơ chế của những quá

trình quy mô vừa, nghĩa là phản ánh được một phần quan trọng của tính phi tuyến của
diễn biến thời tiết. Do đó, HRM có khả năng kéo dài hạn dự báo lên đến 72 giờ [19].
Những nghiên cứu của Lê Công Thành (2004) cho thấy HRM có kỹ năng dự báo cao
hơn các mô hình WBAR và Dengler và có thể nắm bắt được những trường hợp bão có
quỹ đạo phức tạp mà các mô hình chính áp không nắm bắt được [16]. Phan Văn Tân và
Bùi Hoàng Hải (2008), sử dụng HRM_TC nghiên cứu thử nghiệm độ nhạy của các
tham số trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy để dự báo sự chuyển động bóo khu vực biển
Đông. Những kết quả nhận được từ 13 phương án của 4 nhóm thí nghiệm thực hiện
trên 11 trường hợp bóo thời kỳ 2003-2006 đó cho phộp lựa chọn được bộ tham số thích
hợp nhất cho sơ đồ ban đầu hóa xoáy của mô hỡnh. Với bộ tham số này, HRM_TC đó
được chạy dự báo độc lập trên 20 trường hợp bóo khỏc nhau trong cựng thời kỳ núi
trờn, với hạn dự bỏo 48h. Kết quả cho thấy, HRM_TC đó cải thiện đáng kể độ chính
xác của quỹ đạo bóo dự bỏo. So với trường hợp không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa
xoáy, HRM_TC đó làm giảm sai số vị trớ trung bỡnh (khoảng 40km), sai số tốc độ
(gần 40 km) và sai số về hướng di chuyển của bóo dự bỏo (gần 10 km). Tuy nhiờn, bóo
dự bỏo của HRM_TC vẫn cú xu hướng di chuyển nhanh hơn và lệch phải so với thực
tế. Mặc dù vậy, HRM_TC vẫn có thể được đưa vào áp dụng thử nghiệm dự báo nghiệp
vụ [13].


Page 17



Mô hình qui mô vừa MM5 cũng được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu khả
năng dự báo quỹ đạo bão. Hoàng Đức Cường (2004) trong khuôn khổ đề tài cấp Bộ về
khả năng áp dụng mô hình MM5 cho dự báo hạn ngắn ở Việt Nam đã có nhận định là
“khi trong miền tính có sự hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới nhất thiết phải sử dụng
chức năng cài xoáy của mô hình” và cần có những nghiên cứu chuyên sâu về các sơ đồ
ban đầu hóa xoáy để áp dụng vào dự báo quỹ đạo bão. Phan Văn Tân và Bùi Hoàng

Hải (2004), thực hiện ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình MM5 để dự báo quỹ đạo
bão và đưa ra một số kết luận rất đáng chú ý [12]. Đặng Thị Hồng Nga và cộng sự
(2006) đã nghiên cứu áp dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy của TC-LAPS vào mô hình
MM5 và đạt được những kết quả khả quan [8].
Mô hình khu vực hạn chế ETA do trường Đại học Belgrade và Viện Khí tượng
Thủy văn Federal-Belgrade (thuộc Nam Tư) cùng với Cơ quan thời tiết Hoa Kỳ xây
dựng, mô hình liên tục được thay đổi thông qua các hội thảo hàng năm của các chuyên
gia về mô hình trên thế giới đang sử dụng ETA. Mô hình ETA hiện nay được Trung
tâm Quốc gia Dự báo Hoa Kỳ NCEP cải tiến trở thành một trong các mô hình số trị
chạy nghiệp vụ dự báo ngắn hạn tại Hoa Kỳ. Trên thế giới có nhiều nước sử dụng mô
hình này như Nam Tư, Hy Lạp, Rumani, Nam Phi, ấn Độ, Italy và các nước Nam Mỹ.
Ở nước ta, Trần Tân Tiến và nnk (2004) cũng đã nghiên cứu thử nghiệm mô hình ETA
không thủy tĩnh vào dự báo một số hiện tượng thời tiết ở Việt Nam, trong đó có dự báo
quỹ đạo bão. Mô hình ETA có khả năng ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ ở Việt Nam.
Mô hình có thể dự báo được quỹ đạo bão và có thể cho kết quả khả quan [17]. Đến
năm 2008, GS.TS Trần Tân Tiến (ĐH Khoa Học Tự Nhiên-ĐH Quốc Gia Hà Nội) và
cộng sự đã sử dụng các mô hình như WBAR, HRM, ETA, WRF, RAMS để dự báo
quỹ đạo bão trên biển Đông và kết quả bước đầu cho thấy được mô hình HRM cho kết
quả dự báo tốt nhất và sai số lớn nhất thuộc về WBAR. Mô hình ETA cũng đã được
dùng cho dự báo nghiệp vụ ở Trung tâm dự báo quốc gia hiện nay.


Page 18



Gần đây, mô hình WRF cũng được nhiều nhà dự báo quan tâm bởi tính linh hoạt
và tối ưu cho cả mục đích nghiên cứu cũng như chạy nghiệp vụ. Trong đề tài nghiên
cứu khoa học và công nghệ “Nghiên cứu cấu trúc và sự di chuyển của xoáy thuận nhiệt
đới lí tưởng hóa bằng mô hình WRF”, tác giả Nguyễn Minh Trường (2004) đã khảo sát

ảnh hưởng của số hạng nhớt giả xuất hiện khi sai phân hóa các phương trình vi phân
đến sự suy yếu của xoáy thuận nhiệt đới lí tưởng và khảo sát ảnh hưởng trường nền đến
cấu trúc và di chuyển của xoáy trong miền tính [18]. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân và
Nguyễn Minh Trường (2005), xây dựng một module ban đầu hóa cho mô hình WRF
2.1 với cấu hình độ phân giải ngang 20 km, 21 mực thẳng đứng. Nghiên cứu thử
nghiệm với ba trường hợp khác nhau, trong đó ban đầu hóa với các tham số ẩm và vật
lý khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình WRF có thể được sử dụng để nghiên cứu, mô
phỏng các quá trình thời tiết nói chung và mô phỏng xoáy thuận nhiệt đới nói riêng.
Nhấn mạnh vai trò quan trọng của quá trình đối lưu và giải phóng ẩn nhiệt đối với sự
tăng cường xoáy [3]. Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng (2008), sử dụng hệ thống
WRF-VAR kết hợp với một module ban đầu hóa xoáy tạo nguồn số liệu quan trắc
“giả” cho việc đồng hóa số liệu. Thử nghiệm được tiến hành theo hai phương án: có
đồng hóa số liệu với nguồn số liệu “giả” bổ sung và không đồng hóa số liệu với thời
hạn dự báo 48h. Thử nghiệm lựa chọn 10 cơn bão hoạt động trên biển Đông từ 2006-
2008. Kết quả cho thấy, việc sử dụng nguồn số liệu “giả” đã cải thiện đáng kể chất
lượng dự báo quỹ đạo bão, nhất là đối với các cơn bão mạnh [11]. Võ Văn Hòa
(2007,2008) đã áp dụng mô hình WRF để dự báo bão trên khu vực biển Đông và chú
trọng đến độ nhạy của các sơ đồ tham số hóa đối lưu. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng kĩ
năng dự báo quỹ đạo bão bằng mô hình WRF là tương đối tốt, đặc biệt là trong trường
hợp những cơn bão có quỹ đạo phức tạp [4], [5], [6]. Hoàng Đức Cường (2011), trong
khuôn khổ đề tài cấp bộ “Nghiên cứu ứng dụng mô hình WRF phục vụ dự báo thời tiết
và bão ở Việt Nam” đã đưa ra một cách nhìn tổng quát trong các ứng dụng của mô hình
WRF. Đối với dự báo bão, tác giả sử dụng mô hình WRF với lưới lồng ghép di động


Page 19



cho kết quả tích kiệm thời gian tích phân của mô hình, dự báo quỹ đạo tương đối tốt

trong thời gian đầu, còn dự báo cường độ thì ngược lại [1].
Ngoài các nghiên cứu dự báo thành phần (dự báo của các mô hình đơn lẻ) thì dự
báo tổ hợp cũng đang rất được quan tâm hiện nay ở nước ta. Đã có một số công trình
nghiên cứu về dự báo tổ hợp của Nguyễn Chi Mai, Võ Văn Hòa, Công Thanh đối với
dự báo quỹ đạo bão, Trần Tân Tiến đối với dự báo các trường khí tượng biển Đông
trên cơ sở các mô hình RAMS và ETA,.
Hiện nay, nước ta sử dụng các mô hình HRM và ETA để dự báo nghiệp vụ với
hạn dự báo 3 ngày. Hạn dự báo 5 ngày hiện nay đang trong quá trình nghiên cứu, điển
hình là đề tài cấp nhà nước (mã số KC-08.01/06-10) “Xây dựng quy trình dự báo quỹ
đạo và cường độ bão Tây Thái Bình Dương và biển Đông hạn 5 ngày’’ do GS.TS Trần
Tân Ti ến thuộc ĐH Khoa Học Tự Nhiên-ĐH Quốc Gia Hà Nội chủ trỡ.
1.2. Vai trò của độ phân giải trong các mô hình số dự báo quỹ đạo bão
Hoàn lưu khí quyển đặc trưng bởi sự tương tác mạnh đa quy mô từ vài chục m
đến hàng nghìn km. Xoáy thuận nhiệt đới cũng là hệ thống phức hợp bao gồm nhiều
quy mô động lực, tương tác vật lý phức tạp và nhiều tương tác với đại dương, đất liền
và môi trường xung quanh. Chính vì vậy, yêu cầu cơ bản của một mô hình dự báo thời
tiết nói chung và dự báo bão nói riêng cần phải có độ phân giải không gian cao và miền
tính đủ lớn. Tuy nhiên, với điều kiện và công nghệ ngày nay rất khó để có thể vận hành
được mô hình dự báo nghiệp vụ ở quy mô khu vực hoặc lớn hơn với độ phân giải cao
từ 1-10km bao phủ trên một miền tính rộng. Do đó, cùng với sự phát triển của công
nghệ, các nhà dự báo đang từng bước nâng cao độ phân giải của các mô hình số và kỹ
thuật lưới lồng được ứng dụng trong các mô hình hiện nay được xem như một công cụ
hữu ích để giải quyết những thách thức trên. Để tính đến miền đủ rộng cho dự báo môi
trường của xoáy mà vẫn chưa giải quyết sự di chuyển với quy mô nhỏ gần mắt bão thì


Page 20

các mô hình dự báo xoáy thuận nhiệt đới thường sử dụng các lưới có độ phân giải thay
đổi (Kurihara et al, 1998).
Theo nghiên cứu của Elsberry (1979) [25] đã tổng kết các ứng dụng của các mô
hình dự báo bão từ vài thập kỷ trước đó. Tác giả đưa ra nhận xét rằng trong những mô
hình có khả năng dự báo thì các mô hình sử dụng hệ thống lưới quy mô mịn hơn
giường như được quan tâm nhiều nhất. Lý do tác giả đưa ra và cũng được chấp nhận
rộng rãi gồm:
- Khả năng tính toán: Độ tăng thời gian tính toán xấp xỉ bằng lũy thừa bậc ba
của độ giảm quy mô. Chính vì vậy, việc tăng độ phân giải của mô hình đơn thuần có
thể gặp vấn đề về thời gian tính toán. Và với khu vực rộng lớn thì không thể tích phân
được mô hình với độ phân giải cao.
- Giá trị dữ liệu: Một số vùng biển dữ liệu thưa thớt, tiện ích của lưới mịn là
không chắc chắn. Vì vậy, việc tăng độ phân giải của mô hình có thể dẫn đến sai số rất
lớn ở những ô lưới có ít số liệu hoặc gần như không có số liệu.
- Sự di chuyển của lưới: Mô hình lưới lồng có thể được thiết kế với lưới mịn vẫn
giữ nguyên vị trí trung tâm bão. Nếu mặt phân cách giữa lưới mịn và lưới thô được giải
quyết một cách đúng đắn thì sẽ không tạo ra vấn đề gì trong tính toán.
- Tương tác hai chiều: Các phương trình của mô hình có khả năng giải quyết cả
hai lưới cùng lúc. Mỗi lưới sẽ cung cấp giá trị biên cho lưới còn lại tại mỗi bước thời
gian. Theo cách này, bão có thể ảnh hưởng tới môi trường xung quanh.
Trên thế giới, lưới lồng đã được sử dụng rộng rãi trong mô hình hóa khí quyển
cho phạm vi ứng dụng rộng, bao gồm dự báo thời tiết số (Mass et al, 2002), khí tượng
quy mô vừa, mô hình khí hậu khu vực (Giorgi and Mearns, 1999), và mô hình chất
lượng không khí (Krol et al, 2005). Hầu hết các mô hình quy mô vừa có thể chạy với
lưới lồng tương tác một chiều hoặc lưới lồng tương tác hai chiều. Theo nghiên cứu của


Page 21

Lucas M. Harris và Dale R. Durran (2009) [24], việc sử dụng lưới lồng đúng cách đòi
hỏi chú ý đến sự trao đổi giữa các lưới và có thể được chia thành hai vấn đề khác nhau:
- Vấn đề đầu tiên là sự trao đổi từ miền lưới thô đến miền lưới lồng được thực
hiện thông qua đặc trưng của các điều kiện biên (BCs) của lưới lồng. Điều kiện tại lớp
biên của lưới lồng phải thỏa mãn điều kiện bức xạ là nhiễu động đi ra khỏi lưới lồng sẽ
không truyền trở lại nhưng cũng cho phép nhiễu động từ miền thô truyền vào lưới lồng
mà không thay đổi. Một số điều kiện biên như vậy được nghiên cứu bởi Zhang et al
(1986) và Staniforth (1997).
- Vấn đề thứ hai là sự trao đổi từ miền lồng tới miền thô, miền thô cũng được
cập nhật từ miền lồng. Nhiều mô hình quy mô vừa cho lựa chọn hoặc lồng tương tác
một chiều hoặc lồng tương tác hai chiều. Sự lựa chọn lồng tương tác một chiều không
có trao đổi giữa miền lồng và miền thô, việc tính toán trên miền lồng là hoàn toàn độc
lập với việc tính toán trên miền thô. Trong khi đó, sự lựa chọn lồng tương tác hai chiều
đòi hỏi việc tính toán trên miền thô luôn được thay thế (hoặc cập nhật) bởi việc tính
toán trên miền lồng tại bất kỳ điểm nào hai lưới trùng khớp. Các thuật toán mới được
đưa ra bởi Zhang et al (1986) và Skamarock and Klemp (1993).
Sử dụng lưới lồng trong các mô hình số cũng có nhiều cách thiết lập khác nhau
như: lưới lồng tương tác một chiều; lưới lồng tương tác hai chiều; lưới lồng cố định;
lưới lồng di chuyển; lưới lồng đa mực. Tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu mà người
ta có thể lựa chọn những phương thức lồng cụ thể. Mỗi một phương thức đều có những
ưu điểm và nhược điểm riêng. Các khuyến cáo đối với việc sử dụng lưới lồng tương tác
hai chiều đôi khi gặp trong các tài liệu (Warner et al, 1997; Clark and Farley, 1984;
Phillips and Shukla, 1973), nhưng số ít thí dụ ủng hộ cho quan điểm đó không chỉ ra sự
khác biệt đáng kể giữa lưới lồng tương tác một chiều và lưới lồng tương tác hai chiều.
Vì vậy, lưới lồng tương tác một chiều vẫn được sử dụng trong một số ứng dụng (Mass
et al, 2002; Colle et al, 2005; Deng and Stull, 2005) và một số dự báo nghiệp vụ.


Page 22

Warner et al (1997) chú thích rằng khả năng cải tiến tiềm ẩn của lưới lồng tương tác
hai chiều chưa được chứng thực bằng nghiên cứu. Elsberry (1978) đã thảo luận vấn đề
này với lưới lồng tương tác một chiều nhưng không kiểm nghiệm mà cũng không xác
định số lượng vấn đề tiềm ẩn với các thử nghiệm số. Sundstrom và Elvius (1979)
khẳng định rằng lưới lồng tương tác hai chiều có thể cho sai số lớn hơn lưới lồng tương
tác một chiều do những phản xạ gây ra bởi sự thay đổi tốc độ pha giữa các lưới lồng và
lưới thô. Tuy nhiên, họ cũng không đưa ra được bất kỳ thí dụ nào ủng hộ cho quan
điểm đó, và hơn nữa cũng không tính đến tác động tương tự với lưới lồng tương tác
một chiều.
Edward J. Harrison (1980) sử dụng mô hình phương trình nguyên thủy lưới lồng
tương tác hai chiều đã minh chứng cho tất cả lý do mà Esberry đưa ra năm 1979, với
khả năng đáng kể trong dự báo vị trí bão. Thay vì những giới hạn trong dự báo synop
và hạn chế tính toán của máy tính, phương pháp lưới lồng chỉ ra sự hứa hẹn lớn. Tác
giả sử dụng mô hình lưới lồng với khoảng cách lưới cho miền thô và miền mịn tương
ứng là 200km và 40km. Điều kiện ban đầu được lấy từ Trung tâm Montery, các trường
phân tích và dự báo dải nhiệt đới toàn cầu. Dữ liệu được tích phân cho miền thô trước,
sau đó đến miền mịn. Hoàn lưu xoáy giả dựa trên profiles gió đặc trưng được gắn vào
miền mịn.

Hình 1.3. So sánh kết
quả phân tích giữa "best
track" (BTRK) với mô hình
lưới lồng (FCST) cho bão
Thelma (1977) (12h đến 72h).