Tài liệu Luận văn thạc sĩ " NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA TƯƠNG TÁC ĐẠI DƯƠNG KHÍ QUYỂN ĐẾN CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG MÔ HÌNH HWRF " ppt

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




TRƯƠNG BÁ KIÊN



NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA TƯƠNG TÁC ĐẠI DƯƠNG
KHÍ QUYỂN ĐẾN CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO BẰNG MÔ
HÌNH HWRF

Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
Mã số: 60 44 87
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. HOÀNG ĐỨC CƯỜNG






Hà Nội - 2012

LỜI CẢM ƠN


Người đầu tiên tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc, đó là TS. Hoàng
Đức Cường. Thầy Cường đã hướng dẫn tôi khóa luận tốt nghiệp đại học, nay Thầy
tiếp tục tận tình giúp đỡ và hướng dẫn khoa học để tôi có thể hoàn thành luận văn
Thạc sỹ.
Xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các Thầy, Cô ở Khoa khí tượng Thủy văn
và Hải dương học, Tr
ường Đại học Khoa học Tự nhiên, những người luôn tạo điều
kiện và cho tôi kiến thức để tôi có thể học hỏi vươn lên trong sự nghiệp.
Xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự
nhiên, đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình tôi học tập tại trường.
Xin cảm ơn những bạn bè đồng nghiệp tại Trung tâm Nghiên cứ
u Khí tượng
Khí hậu, các bạn đồng nghiệp tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy Văn Trung
ương đã giúp đỡ tôi trong quá trình tôi thực hiện luận văn.
Xin gửi lời cảm ơn đến lãnh đạo Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi
trường, lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng Khí hậu, đã tạo điều kiện thời
gian và cơ sở vật chất cho tôi được học tập trong quá trình công tác.
Cuối cùng là lờ
i cảm ơn dành cho gia đình tôi.

Trương Bá Kiên


MỤC LỤC
DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT 1
DANH MỤC HÌNH 3

DANH MỤC BẢNG 5
MỞ ĐẦU 6
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO
BẰNG MÔ HÌNH KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG 8

1.1. Tổng quan về tình hình dự báo bão bằng mô hình số trị trên thế giới 8
1.1.1 Lịch sử phát triển dự báo số trị đối với dự báo thời tiết và bão. 8
1.1.2 Mô hình số trị toàn cầu 8
1.1.3 Mô hình dự báo số trị khu vực có thể dự báo bão 10
1.1.4 Một số mô hình số trị chuyên dự báo bão 11
1.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu ảnh hưởng của tương tác khí quyển đại
dương tới cường độ và quỹ đạo bão 14

1.2.1 Trên thế giới 14
1.2.2 Trong nước 17
CHƯƠNG II. MÔ HÌNH TƯƠNG TÁC KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG TỚI DỰ
BÁO CƯỜNG ĐỘ, QUỸ ĐẠO BÃO VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ 20

2.1 Mô hình WRF 20
2.1.1 Tổng quan về mô hình WRF 20
2.1.2 Cấu trúc của mô hình WRF 21
2.1.3 Các quá trình vật lý trong mô hình 22
2.2. Mô hình ROMS 28
2.2.1 Hệ toạ độ thích ứng địa hình

29
2.2.2 Phương pháp tính 30
a) Sai phân theo không gian 30
b) Sai phân theo thời gian 31
2.2.3 Tham số hoá 31

2.3 Mô hình COASWT 34
2.4 Xây dựng miền tính và nguồn số liệu thử nghiệm 37
2.5 Chỉ tiêu đánh giá dự báo bão 39
CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG TƯƠNG TÁC BIỂN KHÍ QUYỂN
TỚI CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO 41

3.1 Nhiệt độ bề mặt biển 42
3.1.1 Bão Mindulle 42
3.1.2 Bão Nock-ten 43
3.1.3 Bão Nalgae 44
3.2 Áp suất bề mặt biển 46
3.2.1 Bão Mindulle 46
3.2.2 Bão Nock-ten 47
3.2.3 Bão Nalgae 49
3.3 Gió bề mặt 51
3.3.1 Bão Mindulle 51
3.3.2 Bão Nock-ten 52
3.3.3 Bão Nalgae 53
3.4 Thông lượng nhiệt và ẩm bề mặt 54


3.4.1 Bão Mindulle 54

3.4.1 Bão Nock-ten 55
3.4.1 Bão Nalgae 56
3.5 Đánh giá quỹ đạo và cường độ bão 58
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 63
TÀI LIỆU THAM KHẢO 65

1

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

AFWAM: Air Force WWMCCS ADP Modernization
ATE: Along Track Error
ATNĐ: Áp thấp nhiệt đới
AVN: Aviation Model
COADS: Comprehensive Ocean-Atmospheric Data Set
COAMPS: The Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System
COAWST: Coupled-Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment Transport
CSTMS: Community Sediment Transport Modeling Systems
CTE: Cross Track Error.
ECMWF: The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
ETA: Mô hình Ê-ta
GDAS: Global Data Assimilation System
GEFS: Global Ensemble Forecast System
GEM: Global Environmental Multiscale Model
GEM: Global Environmental Multiscale Model
GFDL: Geophysical Fluid Dynamics Laboratory
GFDN: The US Navy version of GFDL
GFS : Global Forecast System
GME: Global Model Europe
GSM: Global System Model
HRM: High Resolution Regional Model
HWRF: Hurricane Weather Research and Forecast
JTYM: Japan Typhoon Model
KMA: Korea Meteorological Administration
KTTV: Khí tượng thủy văn
LBAR :Limited_Area Sine Transform Barotropic Track Model
MCT: Model Coupling Toolkit

2

MM5: Mesoscale Model-5
MRF: Medium Range Forecast
NCAR: The National Center for Atmospheric Research
NCEP: National Centers for Environmental Prediction
NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration
NOGAPS: Navy Operational Global Atmospheric Prediction System
POM: Princeton Ocean Model
RAMS: Regional Atmospheric Modeling System
ROMS: Regional Ocean Model System
SANBAR: Sanders Barotropic Hurricane Track Forcast Model
SLP: Sea Level Pressure
SSI: Satatic Spectrum Interpolate
SST: Sea surface Temprature
SWAN: Simulating Waves Nearshore
TC-LAPS: Tropical-Cyclone Limited Area Prediction System
UKM: United Kingdom Models
UM: Unified Model
VICBAR: VICBAR
XTNĐ: Xoáy thuận nhiệt đới
3

DANH MỤC HÌNH


Hình 2.1. Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF 21
Hình 2.2. Hệ tọa độ thẳng đứng của mô hình WRF Error! Bookmark not defined.
Hình 2.3. Sơ đồ tương tác của các thành phần trong mô hình WRF 27
Hình 2.4. Sơ đồ cấu truc mô hình COAWST 35

Hình 2.5. Miền tính dự báo 38
Hình 3.1. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 00h,
12h và 24h 42
Hình 3.2. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 36h và
48h
43
Hình 3.3. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 00h,
12h và 24h 43
Hình 3.4. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 36h,
48h và 72h 44
Hình 3.5. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 00h,
12h và 24h 45
Hình 3.6. Độ chênh lệch SST giữa WRF-ROMS và WRF ứng với hạn dự báo 36h,
48h và 72h 45
Hình 3.7. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm 00Z 46

Hình 3.8. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và 24h
46
Hình 3.9. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 36h và 48h
47
Hình 3.10. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm 00Z 47
Hình 3.11. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và
24h 48
Hình 3.12. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và
24h 49
Hình 3.13. Độ chênh lệ
ch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại thời điểm 00Z 49
Hình 3.14. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 12h và
24h 50
Hình 3.15. Độ chênh lệch SLP giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn dự báo 48h và

72h 50
4

Hình 3.16. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn
dự báo 00h và 12h 51
Hình 3.17. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn
dự báo 24h và 48h 52
Hình 3.18. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn
dự báo 00h và 12h 52
Hình 3.19. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn
dự báo 24h, 48h và 72h 53
Hình 3.20. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình gi
ữa WRF-ROMS và WRF tại thời
điểm 00Z và sau 12h dự báo 53
Hình 3.21. Độ chênh lệch vận tốc gió trung bình giữa WRF-ROMS và WRF tại hạn
dự báo 24, 48h và 72h 54
Hình 3.22. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và
WRF tại thời điểm ban đầu và sau 12h 54
Hình 3.23. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và
WRF tại hạn dự báo 48h và 72h 55
Hình 3.24. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩ
m (phải) WRF-ROMS và WRF tại
thời điểm ban đầu và sau 24h 56
Hình 3.25. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và
WRF tại hạn dự báo 48h và 72h 56
Hình 3.26. Độ chênh thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS và
WRF tại thời điểm ban đầu và sau 24h 57
Hình 3.27. Độ chênh lệch thông lượng nhiệt (trái) và ẩm (phải) giữa WRF-ROMS
và WRF sau 48h và 72h 57
Hình 3.28 .Sai số khoảng cách (a), dọc (b) , ngang (c) trung bình bão Mindulle

(2010082300Z). 59
Hình 3.29. Sai số khoảng cách (a), dọc (c) , ngang (d) trung bình và quỹ đạo (b)
bão Nock-ten (2011072700Z). 60
Hình 3.30. Sai số khoảng cách (a), dọc (c) , ngang (d) trung bình và quỹ đạo (b)
bão Nalgae (2011100200Z). 61
Hình 3.31. Sai số khoảng cách (a), dọc (b) , ngang (c) trung bình. 62
Hình 3.32 SLP min trung bình và ME của SLP min 62

5

DANH MỤC BẢNG


Bảng 1.1: Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF 23
Bảng 1.2: Một số tùy chọn tham số hóa đối lưu mây tích trong mô hình WRF 24
Bảng 1.3: Tùy chọn bề mặt đất trong WRF 24
Bảng 1.4. Tùy chọn sơ đồ bức xạ trong WRF 26
Bảng 2.1 Gianh giới các lớp nước (m) tại các độ sâu khác nhau 38


6

MỞ ĐẦU

Hàng năm Việt Nam chịu thiệt hại rất nặng nề do thiên tai như lũ lụt, hạn hạn,
rét đậm, rét hại… và trong đó phải kể đến thiên tai do bão-áp thấp nhiệt đới gây
thiệt hại lớn về người và của cho nước ta. Chính vì vậy, yêu cầu về dự báo và cảnh
báo bão chính xác, kịp thời cường độ và quỹ đạo bão là một trong những nhiệm vụ
quan trọng hàng
đầu đối với cơ quan dự báo nghiệp vụ nhằm đưa ra các cảnh báo

cho nhân dân và các cấp, các nghành liên quan.
Hiện nay việc dự báo quỹ đạo và cường độ bão chính xác là rất khó đặc biệt là
cường độ bão. Có nhiều phương pháp dự báo bão như: phương pháp synop,
phương pháp thống kê, phương pháp dự báo số trị. Trong những năm gần đây nhờ
những tiến bộ về khoa học máy tính và sự phát triển mãnh mẽ của mô hình s
ố trị
trên thế giới nên các mô hình số trị ngày càng hoàn thiện và dự báo chính xác hơn .
Chính vì vậy pháp dự báo số trị có ưu điểm vượt trội do đưa ra được kết quả dự báo
khách quan, định lượng… so với hai phương pháp trên. Hiện nay trên thế giới có
rất nhiều loại mô hình số trị khác nhau chuyên dự báo quỹ đạo và cường độ bão như
AFWAM, AVN, COAMPS, UKM, GFDL, GSM, JTYM, NOGAPS, TC-LAPS…
và mô hình HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting). Mô hình HWRF
là mô hình khí quyển đại dương dự báo nghiệp v
ụ bão tại Hoa Kỳ từ năm 2007, mô
hình này được phát triển với mã nguồn mở và cộng đồng khoa học hợp tác phát
triển lớn. HWRF là phương án lựa chọn cho các nước không tự xây dựng được mô
hình nghiệp vụ dự báo bão như nước ta. Hiện tại Việt Nam cũng đã sử dụng một số
mô hình số trị dự báo bão như ETA, MM5, HRM, WRF, RAMS… Tuy nhiên các
mô hình trên mới chỉ chạy mảng khí quyển. Các tương tác của
đại dương - khí
quyển không tính tới sự biến đổi của điều kiện đại dương trong suốt khoảng thời
gian dự báo do đó các ảnh hưởng của tương tác vật lí từ đại dượng có thể làm cho
dự báo cường độ và quỹ đão không được tốt.


7

Trong khuôn khổ luận văn này, sẽ tập trung “ Nghiên cứu ảnh hưởng của
tương tác đại dương khí quyển đến cường độ và quỹ đạo bão bằng mô hình HWRF
” và

hướng tới thử nghiệm dự báo quỹ đạo và cường độ bão cho Việt Nam.

Nội dung của luận văn gồm có:
Mở đầu
Chương I. Tổng quan về dự báo quỹ đạo và cường độ bão bằng mô hình khí
quyển đại dương
Chương II. Hệ thống mô hình tương tác khí quyển đại dương tới quỹ đạo và
cường độ bão và phương pháp đánh giá.
Chương III. Đánh giá ảnh hưởng tương tác khí quyển đại dương tới quỹ đạo
và cường độ bão
K
ết luận, kiến nghị và tài liệu tham khảo.
8


CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO CƯỜNG ĐỘ VÀ QUỸ ĐẠO BÃO
BẰNG MÔ HÌNH KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG
1.1. Tổng quan về tình hình dự báo bão bằng mô hình số trị trên thế giới
1.1.1 Lịch sử phát triển dự báo số trị đối với dự báo thời tiết và bão.
Hiện nay, ở các nước phát triển phương pháp số là phương pháp dự báo thời
tiết chính thống. Ở Châu Âu, Mỹ và các nước phát tri
ển phương pháp này bắt đầu
phát triển từ những năm 50 của thế kỷ XX, trong đó sự đầu tư cao nhất cho hướng
nghiên cứu phát triển này của Liên minh Châu Âu được tập trung ở Trung tâm Dự
báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF). Tuy nhiên, cho đến trước những năm 80
của thế kỷ XX, các nghiên cứu phát triển về lý thuyết cũng như ứng dụng chủ yếu
vẫn chỉ quan tâm đến các khu v
ực ngoại nhiệt đới của Châu Âu và Mỹ. Trong
những thập niên 1980-1990 cùng với sự phát triển của khoa học máy tính và sự đầu
tư phối hợp phát triển các mô hình số trị từ các nước có ngành dự báo số phất triển

như Châu Âu, Hoa Kỳ và tiếp theo đó là sự ra đời và phân loại riêng rẽ mô hình dự
báo số trị toàn cầu và mô hình số trị khu vực.
1.1.2 Mô hình số trị toàn cầu
Mô hình số trị
toàn cầu hiện nay chủ yếu là mô hình của các Trung tâm dự
báo số trị lớn từ các nước phát triển trên thế giới, một số mô hình số trị toàn cầu
trên thế giới là:
GFS (Global Forecast System) là mô hình số trị toàn cầu được phát triển và
chạy nghiệp vụ bởi NOAA. Tiền thân của GFS là mô hình AVN. Hiện nay, trong
dự báo nghiệp vụ GFS chạy bốn lần trong ngày ở các thời điểm: 00Z, 06Z, 16Z,
18Z. Mô hình GFS có hạn dự báo tối đ
a tới 16 ngày tuy nhiên 8 ngày đầu ở độ phân
giải cao và 8 ngày sau thì ở độ phân giải thấp hơn. Hiện nay mô hình GFS có tổng
số 22 thành phần dự báo được tổ hợp lại được biết với cái tên là GEFS (Global
Ensemble Forecast System) hay MRF (Medium Range Forecast). Điều kiện ban
9

đầu cho mô hình lấy từ hệ thống đồng hoá số liệu toàn cầu (GDAS-Global Data
Assimilation System). Số liệu phân tích này sẽ đưa thêm thông tin từ số liệu thám
sát của phân tích trước đó nhờ phương pháp phân tích nội suy phổ thống kê (SSI-
Satatic Spectrum Interpolate). Hiện nay, có rất nhiều mô hình dự báo khu vực sử
dụng điều kiện biên phụ thuộc thời gian từ sản phẩm dự báo của mô hình toàn cầu
GFS như: MM5, ETA, RAMS, WRF…
NOGAPS (Navy Operational Global Atmospheric Prediction System) cũng
là mô hình dự báo s
ố trị toàn cầu được phát triển bởi Hải Quân Hoa Ky nhằm so
sánh với mô hình GFS với bước lưới ngang là 0.5 độ kinh vĩ và chạy nghiệp vụ 4
lần một ngày.
GEM (Global Environmental Multiscale Model) là mô hình toàn cầu được
phát triển bởi cơ quan khí tượng Ca-na-da với hạn dự báo 10 ngày và là mô hình có

hệ tọa độ áp suất theo địa hình và chủ yếu là giaiar các phương trình bằng phương
pháp ước lượng phi thủy tĩnh.
IFS (Integrated Forecast System) được phát triển bở
i Trung tâm Dự báo
thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) hay được gọi là mô hình Châu Âu. IFS là mô
hình toàn cầu dự báo nghiệp vụ có hạn dự báo 10 ngày với khoảng 51 thành phần
dự báo được tổ hợp.
UM (Unified Model) là mô hình toàn cầu được phát triển bởi Cơ quan Khí
tượng Anh Quốc.
GME (Global Model Europe) được phát triển bởi Cục khí tượng Đức và là
mô hình thuỷ tĩnh được xây dựng trên sáu phương trình nguyên thuỷ với sáu biến.
ARPEGE là mô hình số trị toàn cầ
u được phát triển bởi Cơ quan Khí tượng
Pháp …

10

1.1.3 Mô hình dự báo số trị khu vực có thể dự báo bão
Một số mô hình dự báo số trị khu vực như:
Mô hình ETA là mô hình dự báo khu vực với độ phân giải cao từ vài chục
đến vài km. Chính vì vậy, mô hình này có khả năng dự báo chi tiết đến từng khu
vực nhỏ. Tên gọi của mô hình ETA gắn liền với hệ toạ độ thẳng đứng của nó-hệ toạ
độ ETA (

). Hệ toạ độ này được xây dựng cho mục đích chính là tính ảnh hưởng
của các tác động địa hình ở những khu vực núi tới mô hình.
Mô hình khu vực phân giải cao HRM (High Resolution Regional Model)
là mô hình số thuỷ tĩnh, dự báo thời tiết khu vực quy mô vừa -, -. HRM dùng toạ
độ lai theo trục đứng, hệ toạ độ ngang quay (’, ’) và do đó cần phải chuyển đổi
qua lại giữa toạ độ địa lý (

, ) và toạ độ quay (’, ’). Hệ phương trình nguyên
thuỷ của mô hình bao gồm sáu phương trình dự báo với sáu biến tương ứng: p
s
, u, v,
T, q
v
, q
c
. Đối với tất cả những bước thời gian nằm trong khoảng 6h hay 3h thì giá trị
các biến trên vùng biên nhận được bằng cách nội suy tuyến tính. HRM có khả năng
ứng dụng với độ phân giải ngang khoảng 28km đến 7km. Với độ phân giải này,
HRM không thể mô tả trực tiếp các quá trình vật lý quy mô dưới lưới (Sub grid
scale) như bức xạ, đối lưu, khuếch tán rối ngang, đứng hay vật lý đất. Tất cả những
quá trình này gi
ữ vai trò quan trọng đối với động lực học khí quyển, đối với sự hình
thành và phát triển các hiện tượng thời tiết.
Mô hình quy mô vừa MM5 (Mesoscale Model-5) của Trung tâm Quốc gia
nghiên cứu Khí quyển Mỹ (NCAR) và Trường Đại học Tổng hợp Pennsylvania Mỹ
(PSU) là thế hệ mới trong một loạt các mô hình dự báo được phát triển bởi Anthes
(những năm 1970). Qua quá trình thử nghiệm, mô hình đã được điều chỉnh và cải
ti
ến nhiều lần nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý quy mô vừa và có thể áp
dụng rộng rãi đối với nhiều đối tượng sử dụng khác nhau. Phiên bản 3.7
(MM5V3.7) của mô hình ra đời vào tháng 8 năm 2003 là phiên bản hoàn thiện nhất
từ trước tới nay đã được điều chỉnh, cải tiến thêm trong các mảng: Kỹ thuật lồng
ghép nhiều mực,động lực học bất thuỷ tĩnh, đồ
ng hoá số liệu bốn chiều. Trong các
nghiên cứu của mình: Simon Low-Nam và Christopher Davis (Trung tâm Quốc gia
11

Nghiên cứu Khí quyển Mỹ-NCAR) đã cho thấy rằng mô hình MM5 có thể sử dụng
tốt trong mô phỏng và dự đoán các đặc trưng của xoáy thuận nhiệt đới; đây là cơ sở
quan trọng trong dự báo mưa lớn, gây nên bởi xoáy thuận nhiệt đới ở những khu
vực chịu ảnh hưởng của nhiễu động khí quyển. Tại Hồng Kông, Đài Loan, mô hình
MM5 được sử dụng như một công ngh
ệ chính trong dự báo thời tiết. Mô hình MM5
ngừng phát triển từ năm 2004.
Mô hình RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) là mô hình mây
quy mô vừa-CSU và mô hình mây thuỷ tĩnh đã được kết hợp với nhau, phiên bản
đầu tiên của một hệ thống mô hình khí quyển khu vực (RAMS). Đến năm 1986,
toàn bộ mã nguồn của RAMS được viết lại để loại bỏ những tính chất không còn
thích hợp trong mô hình và đồng thời đưa vào các tham số hoá mới từ mô hình gió
đất biển. Mô hình RAMS có nhi
ều lựa chọn để có khả năng ứng dụng rộng rãi cho
các mục đích khác nhau. Trong mô hình có thể lồng nhiều miền tính khác nhau với
độ phân giải có thể từ vài chục kilômét đến vài trăm mét. Vì vậy, nó có thể mô
phỏng chi tiết được các hệ thống khí quyển quy mô nhỏ như là dòng chuyển động
trên các địa hình phức tạp, các hoàn lưu nhiệt bề mặt.v.v lưới thô hơn bên ngoài sử
dụng để mô phỏng các quá trình quy mô l
ớn và cung cấp điều kiện biên phụ thuộc
thời gian cho các lưới tinh bên trong. Hệ phương trình của mô hình RAMS là hệ
phương trình bất thuỷ tĩnh như mô tả của Tripoli và Cotton (1982); các biến dự báo
là u, v, w, nhiệt độ thế, tỉ số xáo trộn. Một số lựa chọn cho việc tham số vật lý trong
mô hình như mô hình đất của Tremback và Kessler (1985), tham số hoá bức xạ theo
sơ đồ của Mahrer và Pielke (1977) và tham số hoá đối lưu theo sơ
đồ Kuo (1974) và
một số sơ đồ khác.
1.1.4 Một số mô hình số trị chuyên dự báo bão
Mô hình đầu tiên được đưa vào dự báo quĩ đạo bão nhiệt đới nghiệp vụ là
mô hình chính áp SANBAR (Sanders Barotropic Hurricane Track Forcast Model).

SANBAR được phát triển bởi Sanders và Burpee (1968) và được đưa vào dự báo
nghiệp vụ tại Trung tâm Bão Quốc gia Hoa Kỳ ở Miami vào cuối thập kỷ 60. Mô
hình dựa trên quan điểm truyền thống là bão nhiệt đới di chuyển theo dòng dẫn.
12

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).
Quĩ 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 quĩ đạo 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 sử dụng
phép chiếu Mercator. Bốn lưới lồng liên tiếp có độ phân giả
i lần lượt là: 4.8, 2.4,
1.2, 0.6 độ kinh vĩ. Số liệu phân tích 800-200 hPa của một mô hình phổ toàn cầu
của NCEP được sử dụng để tính trung bình lớp cho điều kiện ban đầu và điểu kiện
biên phụ thuộc thời gian của VICBAR. Ngoài ra, mô hình còn sử dụng thêm các số
liệu từ quan trắc máy bay và 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 nhận tạo và
mộ
t 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 sin trở thành mô hình dự báo quĩ đạo bão
LBAR (Limited_Area Sine Transform Barotropic Track Model) (Horsfall và nnk.

1997)
Một mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão khá thành công gần đây được phát
triển bởi Weber (2001) (WBAR). WBAR gồ
m 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 quĩ
13

đạo bão tương đối tốt, tuy thế 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.
Có thể nói, các mô hình chính áp với cấu trúc đơn giản, gọn nhẹ, dễ dàng cài
xoáy hai chiều tương ứng với xoáy bão quan trắc đã cho được những kết quả dự báo
khá tốt. Tuy nhiên, khi khí quyển có tính tà áp mạnh như ảnh hưởng của front lạnh
hay sự phát tri
ển bất đối xứng của nhiệt động lực do đối lưu thì mô hình chính áp sẽ
bộc lộ những mặt bất cập của mình. Hơn nữa, các vấn đề quan tâm trong dự báo bão
không chỉ là dự báo quỹ đạo mà còn những yếu tố khác cũng rất quan trọng như
cường độ bão, mưa trong bão, tốc độ gió mạnh trong bão, hiện tượng nước dâng do
bão, Chính vì vậy, hiện nay các trung tâm dự báo bão lớn trên thế giớ
i đều phát
triển hệ thống mô hình tà áp cho mục đích dự báo cường độ và quỹ đạo bão cũng
như các yếu tố liên quan.
Một số mô hình đang được sử dụng dự báo nghiệp vụ cường độ và quỹ đạo
bão tại một số cơ quan trên thế giới như: AFWAM (phiên bản MM5 dự báo bão của
cơ quan thời tiết Không quân Hoa Kỳ); AVN (hệ thống mô hình dự báo toàn cầu tại
NCEP, Hoa K
ỳ); COAMPS (hệ thống dự báo đại dương-khí quyển quy mô vừa của
Hải Quân Hoa Kỳ; UKM (mô hình dự báo thời tiết của cơ quan dự báo khí tượng

Anh Quốc); GFDN (phiên bản Hải quân Hoa kỳ của hệ thống dự báo bão GFDL);
GSM (mô hình phổ toàn cầu của Nhật Bản); JTYM (mô hình dự báo bão của Nhật
Bản); NOGAPS (Mô hình toàn cầu dự báo bão nghiệp vụ của Hải quân Hoa Kỳ);
TC-LAPS (Hệ thống dự báo khu vực của cơ quan khí t
ượng Úc)
Hiện nay, tại Hoa Kỳ đang thực hiện dự án xây dựng và phát triển một hệ
thống dự báo bão nghiệp vụ HWRF (Hurricane Weather Research and Forecast)
trên cơ sở mô hình dự báo thời tiết quy mô vừa WRF .
14

1.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu ảnh hưởng của tương tác khí
quyển đại dương tới cường độ và quỹ đạo bão
1.2.1 Trên thế giới
Ooyama (1969), Chang và Anthes (1979) chỉ ra rằng sự suy yếu đáng kể của
bão khi di chuyển qua vùng nước lạnh .
Kerry Emanuel (1986) trên tạp chí khoa học khí quyển đã nghiên cứu lý
thuyết kết hợp mô hình số đơn gian đầu tiên cho tương tác khí quyển-đại dương
đối
với bão nhiệt đới và thấy rằng ảnh hưởng và vai trò của các thông lượng nhiệt ẩm từ
đại dương đền bão nhiệt đới [15].
Bender và nnk (1993) : Mô phỏng tương tác khí quyển đại dương bằng mô
hình kết hợp khí quyển đại dương độ phân giải cao nhằm nghiên cứu ảnh hưởng của
trường nhiệt độ bề mặt biển (SST) và dòng môi trường dẫn đường thấy bão lệch
hướ
ng Đông-Đông Nam, nếu không có dòng dẫn đường thì bão lệch hướng Đông –
Đông Bắc.
Kerry Emanuel và Lars R.Schade (1999): Dùng mô hình liên hoàn khí
quyển-đại dương nghiên cứu bão thấy rằng cường độ của bão bị ảnh hưởng mạnh
mẽ bởi các điều kiện đại dương và đã chỉ ra hiệu hứng phản hồi âm (ngược) SST,
đối với những cơn bão di chuyển nhanh thì bị ảnh ảnh hưởng lớn t

ừ hiệu ứng phản
hồi SST và bão di chuyển chậm ít chịu ảnh hưởng này [21]
Hong và nnk (2000) nghiên cứu tương tác giữa bão Opal với tâm nóng của
vịnh Mexico thông qua mô hình khí quyển-đại dương (COAMPS) phi thủy tĩnh,
trong mô hình này có tính toán tới ẩn, hiển nhiệt, độ mặn, mô-men trong tương tắc
giữa biển và khí quyển, kết quả cho thấy rằng bão Opal di chuyển chậm hơn và lệch
Đông hơn, cường độ mạnh lênh khi vào vùng nước ấ
m vinh Mêxico [13].
Wiexing và I.Ginis (2003): nghiên cứu ảnh hưởng của thông lượng nhiệt bề
mặt cung cấp bởi SST tới sự thay đổi cường độ của bão nhiệt đới tạ các vùng nước
nông (bão sắp đổ bộ) thấy ảnh hưởng mãnh mẽ của SST, SST thay đổi làm thay đổi
cường độ bão [23].
15

Chun-Chieh Wu và nnk (2007) nghiên cứu ảnh hưởng của dị thường SST
đối xứng yếu và bất đối xứng mạnh tới tâm và cường độ bão bằng mô hình kết hợp
khí quyển-đại dương, kết quả thấy rằng quỹ đão của bão thay đổi khá nhỏ trong
trường hợp có và không liên hoàn biển khí quyển. Tuy nhiên thành phần đối xứng
trong sự lạnh di của SST làm yếu bão và có xu hướng làm bão lệch bắc theo mặt
beta, mặ
t khác thành phần bất đối xứng ít tác động ở rìa nhưng mạnh ở phía trước
của bão và tăng nén đoạn nhiệt lên mặt phía nam của bão di chuyển hướng tây, có
xu hướng làm bão lệch nam. Trong các trường hợp liên hoàn thấy bão di chuyển
hướng tây với xoáy tương tối phía ngoài yếu (mạnh) làm cho bão có xu hướng di
chuyển lệch bắc (nam) hơn so với trường hợp không chạy liên hoàn.
Chau-Ron Wu, Yu-Lin Chang và nnk (2008) Nghiên cứu tương tác của bão
Nari khi di chuyển vào dòng biển Kuroshio thấ
y rằng tại vùng nước lạnh (SST thấp
nhất) bão yếu đi nhất và mạnh lên đáng kể khi di chuyển vào vùng nước ấm (SST
cao) của của dòng Korushio trong suốt thời gian di chuyển xung quanh dòng hải lưu

này (11 ngày) [10].
Yalinfan và nnk (2009): Nghiên cứu ảnh hưởng tương tác của sóng do gió tới
thông lượng trao đổi giữa khí quyển đại dương trong bão nhiệt đới đã kết luận rằng:
Cùng với tương tác của hải lưu và sóng do gió tới thông l
ượng từ đại dượng là
nguyên nhân chính gây giảm tốc độ gió của bão (cường độ bão yếu đi) [12].
Liu và nnk (2011): Sử dụng mô hình kết hợp khí quyển-đại dương-sóng
(WRF-POM-SWAN) mô phỏng cường độ xoáy thuận nhiệt đới đã chỉ ra rằng :
Trong khi quan hệ giữa sóng và khí quyển làm xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) mạnh
lên, tuy nhiên mối quan hệ động lực của khí quyển-đại dương làm bão yếu đi. Ảnh
h
ưởng tổng thể được xác định bởi phản hồi dương của sóng và phản hổi âm của
SST lạnh tới cường độ bão, nếu bão di chuyển qua vùng nước biển lạnh thì sẽ yếu
đi và bão làm giảm SST [16].
Isacc Ginis và Yablonsky (2011) sử dụng mô hình kết kết hợp khí quyển-
đại dương (GFDL) và kết quả thấy rằng khi bão di chuyển qua vùng biển nóng hơn
16

thường lệch trái cùng với cường độ thay đổi nhưng không phải thay đổi một cách
tuyến tính[26].
Chang, Saravanan và nnk (2010): Sử dụng mô hình kết hợp khí quyển-đại
dương khu vực nghiên cứu ảnh hưởng của lớp ngăn cách tới SST trong bão đã thấy
rằng mực độ làm lạnh bề mặt do bão giảm tới 60% khi có lớp ngăn cách. Sự xáo
trộn rối đóng vai trò phản hồi âm (ngược) vớ
i cường độ bão và nghiên cứu chỉ ra
lớp ngăn cách này có thể làm nhân tố cho dự báo cường độ bão.
Richard A. Dare và J.McBride (2009): Nghiên cứu ảnh hưởng của SST tới
bão cho nước Úc, thống kê bão từ 1981-2008 thấy rằng bão di chuyển qua làm lạnh
mạnh nhát khu vực đó sau một ngày, có thể giảm tới -0.9
0

C, cần 5 ngày đề SST trở
về trạng thái bình thường cho 44% số điểm đo và 8 ngày cho khoảng 88% điểm
trạm đo [20].
17

1.2.2 Trong nước

Mở đầu cho việc nghiên cứu tương tác đại dương- khí quyển là kết quả của
đề tài “Nghiên cứu tương tác biển – khí quyển vùng biển Thuận Hải - Minh Hải”
trong chương trình Nhà Nước” điều tra tổng hợp điều kiện tự nhiên vùng biển
Thuận Hải - Minh Hải” thời kỳ 1978 – 1981. Đề tài đã nêu ra “mô hình lý thuyết
của sự tương tác các lớp biên tà áp biển - khí quyể
n. Ở mô hình này chưa đề cập
đến các tính toán cụ thể các đặc trưng tương tác của biển - khí quyển” [7].
Lê Đình Quang (1982), nghiên cứu “về một cách tham số hoá lớp biên tà áp
dừng của khí quyển” đã xây dựng mô hình lớp biên tà áp của khí quyển. Trước hết
tác giả đã nêu “vài nét tổng quát của động lực khí quyển nhiệt đới”. Khi đánh giá
bậc đại lượng của một số tham s
ố khí tượng đến vĩ độ 50
0
N (theo hướng về xích
đạo). Các quy mô đặc trưng chọn lựa mô tả hình thế synốp ở vĩ độ thấp, kể cả
những XTNĐ trong thời kỳ phát triển cực đại của chúng. Khi tăng theo vĩ độ (chẳng
hạn từ 10
0
N đến 40
0
N) các đặc trưng rối như: tốc độ động lực, góc quay của gió
theo độ cao, độ cao của lớp biên và hệ số rối giảm đi rõ rệt. Đặc biệt hệ số rối ở
10

0
N và 40
0
N tương ứng giảm đi tới hàng chục lần[7].
Lê Đình Quang, Đặng Tùng Mẫn ( 1986) “Mô hình dừng tương tác động
lực giữa 2 lớp biên đại dương – khí quyển” đã tính toán các đặc trưng khí tượng -
hải văn vùng ven biển Việt Nam và Biển Đông và đã tính toán các đặc trưng tương
tác đại dương-khí quyển. Các tác giả đã xây dựng “Mô hình dừng tương tác động
lực giữa hai lớp biên đại d
ương-khí quyển”. ở mô hình này việc làm kín hệ phương
trình rối có khác với mô hình được đưa ra trước đây bởi phương trình khuếch tán
năng lượng rối thành nhiệt bởi một số các biểu thức bán kinh nghiệm và bởi một số
tham số ngoài, cũng như điều kiện biên và điều kiện “dán” giữa hai lớp biên đại
dương-khí quyển. Điểm ưu việt của mô hình là việc tính toán và giả
i hệ phương
trình chỉ theo thông tin synốp - cao không tiêu chuẩn. Tác giả cũng đã đưa ra các
profin hệ số rối theo mùa (đông và hè) cho 2 lớp biên đại dương-khí quyển trong sự
tương tác. Ngoài ra còn có thể tính toán một số đặc trưng như dòng chảy trôi, véc tơ
18

gió ở độ cao bất kỳ và các đặc trưng động lực khác như độ cao lớp biên (độ cao ở
đó hệ số rối k đạt cực đại), hệ số địa chuyển, hệ số ma sát địa chuyển, tốc độ động
lực, lực căng ma sát rối của khí quyển; độ sâu lớp biên, độ sâu ở đó hệ số rối đạt
cực đại của l
ớp biên biển trong mối tương tác đồng thời [7].
Lê Đình Quang, Bôkhan, Đặng Tùng Mẫn (1987) “Một số kết quả nghiên
cứu xoáy thuận nhiệt đới trên Biển Đông năm 1986” đã phân tích cơn bão Herbert
trên Biển Đông thấy rằng, khi bão vượt qua Philippin vào Biển Đông - một vùng
biển lúc đó tương đối ấm hơn (nhiệt độ nước bề mặt > + 28
0

C; thế nhiệt Q
*
> 0,2.
10
-6
jun/m
2
), cộng với các điều kiện động lực trên cao thuận lợi, bão nhanh chóng
sâu xuống, vận tốc gió cực đại tăng lên (V
max
~ 28 m/s) và di chuyển chậm về phía
tây. Do cơ chế nước trồi và xáo trộn, nhiệt độ nước biển hạ đi nhanh chóng (T
0
<
26
0
C), dự trữ nhiệt của lớp tựa đồng nhất giảm xuống gần giá trị 0. Mối quan hệ
ngược bắt đầu phát huy tác dụng, bão tiếp tục di chuyển lên trên vùng có nhiệt độ
nước biển thấp hơn từ 1,5 - 2
0
C so với phần phía đông của Biển Đông. Điều này
làm bão đầy lên, tuy rằng trên cao còn điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của bão.
Nghiên cứu tương tác đại dương-khí quyển trong sự nảy sinh, tiến triển của XTNĐ
trên Biển Đông và mối quan hệ ngược, lần đầu tiên ở Việt Nam đã được đề cập đến
trong đề tài hợp tác Việt Xô về khí tượng nhi
ệt đới và bão thời kỳ 1981 - 1985;
1986 - 1990 và tiếp tục trong thời kỳ 1991 - 1995 bởi Lê Đình Quang và các cộng
tác viên của đề tài. Khi nghiên cứu và tính toán các đăc trưng nhiệt động lực của
XTNĐ phát triển trên Biển Đông trong mô hình bão tổ hợp trên Biển Đông, Lê
Đình Quang và các cộng tác viên đã đề cập đến các điều kiện để áp thấp nhiệt đới

(ATNĐ) phát triển thành bão trên Biển Đông [7].
Lê Đình Quang (1997), Chủ nhiệ
m đề tài cấp Tổng cục KTTV: “ảnh hưởng
của nhiệt độ nước biển bề mặt đến cường độ và hướng di chuyển của XTNĐ trên
Biển Đông (1995 – 1997) đã nghiên cứu ảnh hưởng của nhiệt độ nước biển bề mặt
(SST) và hiện tượng nước trồi đến cường độ, hướng di chuyển của XTNĐ trên Biển
Đông. Kết luận ch
ủ yếu là: Nhiệt độ nước biển ảnh hưởng đến XTNĐ nhưng chỉ là
điều kiện cần, tuy nhiên cũng là điều kiện quan trọng. Các XTNĐ khi di chuyển
19

trên “sống nóng” nhiệt độ nước biển bề mặt thì phát triển lên (hoặc duy trì), còn khi
di chuyển trên rãnh lạnh nhiệt độ - ngược lại bão sẽ đầy lên hoặc tan đi. Đã xây
dựng các phương trình tương quan giữa cường độ bão và SST. Nước trồi ở ngoài
khơi vùng biển nam Trung Bộ Việt Nam là một thực thể tồn tại và có thể “chính nó”
là nguyên nhân làm cho bão (nếu còn duy trì cường độ) ít đi vào vùng bờ biển này
[7].
Lê Đình Quang (2000) “ Ả
nh hưởng của nhiệt độ bề mặt nước biển đến xoáy
thuận nhiệt đới hoạt động trên biển Đông” đa chỉ ra rằng vai trò của và ảnh hưởng
của nhiệt độ bề mặt biển đến XTNĐ hoạt động trên biển Đông như sau:
- SST chỉ là điều kiện cần nhưng đóng vai trò quan trọng trong việc nảy
sinh XTNĐ và phát triển nó thành bão.
- Trung bình SST trên Biển Đông cực đại vào tháng 8 khá trùng với
tháng có tần suất cực đại nảy sinh của ATNĐ và bão trên Biển Đông
- XTNĐ hoạt động trên biển đông khi di chuyển sống nóng thì tương
ứng là giai đoan XTNĐ phát triển mạnh lên. Ngược lại cường độ
XTNĐ giảm đi khi di chuyển theo rãnh lạnh của SST, thậm chí trong
điều kiện các nhân tố động lực thuận lợi cho sự phát triển của XTNĐ.
- Hiện tượng nước trồi ở ven biển Việt Nam không phải tồn tại nhất

thời mà nó trùng với tâm lạnh của SST, nó cản trở sinh ra XTNĐ hoặc
làm giảm cường độ bão khi di chuyển qua.
- Sau khi bão di chuyển qua để lại “vết nước lạnh” trên vùng nó qua[4].
Đinh Văn Ưu và nnk có nhiều nghiên cứu về tương tác khí quyển đại dương
như: Trao đổi năng lượng cơ học ở lớp biên khí quyển trên biển (1980), giáo trình
tương tác biển khí quyển (2003), Xây dựng mô hình tính toán và dự báo vận chuyển
và bồi, xói bùn cát đáy tại đới ven bờ trong điều kiện tác động của bão (2008)…
Nghiên cứu về tương tác biển-khí quyể
n ảnh hưởng tới cường độ và quỹ đạo
XTNĐ bằng mô hình đại dương-khí quyển còn khá ít và rất khiêm tốn ở nước ta.

20

CHƯƠNG II. MÔ HÌNH TƯƠNG TÁC KHÍ QUYỂN ĐẠI DƯƠNG TỚI DỰ
BÁO CƯỜNG ĐỘ, QUỸ ĐẠO BÃO VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
2.1 Mô hình WRF
2.1.1 Tổng quan về mô hình WRF
Mô hình Nghiên cứu và Dự báo WRF (Weather Research and Forecast) là
mô hình đang 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, chủ yếu là: Phòng nghiên
cứu Khí tượng qui mô nhỏ và qui mô vừa của trung tâm quốc gia nghiên cứ
u 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), cơ quan thời tiết hàng
không Hoa kỳ (AFWA) và các trung tâm khí tượng quốc tế như Học viện khoa học khí
tượng của Trung Quốc CAMS, Cơ quan thời tiết trung ương của Đài Loan, Cơ quan
khí tượng Hàn Quốc KMA.
Hiện nay, mô hình WRF đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết
nghiệp v

ụ cũng như trong nghiên cứu ở nhiều quốc gia trên thế giới, cụ thể: tại Mỹ, mô
hình WRF đang được chạy nghiệp vụ tại NCEP (từ năm 2004) và AFWA (từ tháng
7/2006). Mô hình này cũng đang được chạy nghiệp vụ tại 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,
Phiên bản 3.4 của mô hình WRF ra đời tháng 4 năm 2012, bao gồm các chức
năng chính sau: hệ phương trình động lực học bất thuỷ tĩnh nén được đầy đủ; các sơ đồ
vật lý được tích hợp cho những ứng dụng ở quy mô từ mét đến hàng nghìn km và có
mã nguồn mở để người sử dụng, cũng như các nhà nghiên cứu có thể đưa thêm các sơ
đồ vật lý vào mô hình; điều kiện biên di độ
ng; hệ thống đồng hoá số liệu 4DVAR; kỹ
thuật lồng ghép miền tính di động.

21

2.1.2 Cấu trúc của mô hình WRF
Sơ đồ mô tả cấu trúc các thành phần của mô hình WRF

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)
• Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA)
• Môđun mô phỏng ARW (ARW MODEL)
• Chương trình đồ họa và xử lý sản phẩm của mô hình (Post-processing &
Visualization tools)
WPS: đây là chương trình được sử dụng chủ yếu để mô phỏng các dữ liệu
thực (real –data), bao gồm: xác định miền mô phỏng; nội suy các dữ liệu địa hình,

s
ử dụng đất (landuse), các loại đất về miền mô phỏng; 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.
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