Báo cáo nghiên cứu khoa học " Thử nghiệm Dự báO ThờI TIếT ĐIểM " doc

Tạp chí Khoa học đhqghn, KHTN & CN, T.xxII, Số 1PT., 2006

Thử nghiệm Dự báO ThờI TIếT ĐIểM
Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh
Khoa Khí tợng-Thuỷ văn và Hải dơng học
Trờng Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội

1. Vấn đề dự báo thời tiết điểm
1.1. Dự báo thời tiết tại Việt Nam
Thời tiết và khí hậu có ảnh hởng sâu sắc đến mọi mặt của đời sống đặc biệt là
kinh tế xã hội và sản xuất nông nghiệp. Vì vậy thông tin về thời tiết có ý nghĩa vô cùng
quan trọng đối với hoạt động sống của con ngời. Cùng với sự phát triển của khoa học
công nghệ, cho đến nay dự báo thời tiết đã luôn đợc chú trọng nghiên cứu, phát triển
và đã thu đợc những thành quả đáng ghi nhận. Tại Việt Nam, bằng việc xây dựng và
áp dụng các phơng pháp dự báo nh dự báo Synop, dự báo thống kê, dự báo số trị,
trong đó đặc biệt nhờ có sự đóng góp của các mô hình số mà công tác dự báo thời tiết đã
có những bớc tiến nhất định. Tuy nhiên do các mô hình số đợc sử dụng trong dự báo
nghiệp vụ hiện nay vẫn là các mô hình thủy tĩnh có độ phân giải thô nên không dự báo
đợc các quá trình quy mô địa phơng, dẫn tới kết quả dự báo không đạt đợc độ chính
xác cao. Đây chính là một trong những điểm hạn chế trong công tác dự báo thời tiết
hiện nay tại Việt Nam.
1.2. Dự báo thời tiết điểm trên thế giới
Trong khi đó, trên thế giới cùng với sự phát triển nh vũ bão của công nghệ thông
tin và tin học mà hàng loạt mô hình dự báo thời tiết cho khu vực đã ra đời nh RAMS,
MM5, ETA Các mô hình này đợc phát triển dựa trên nguyên tắc lồng vào các mô
hình toàn cầu hay nói cách khác là sử dụng sản phẩm của mô hình toàn cầu làm điều
kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc thời gian để mô phỏng dự báo thời tiết cho
những khu vực nhỏ hơn. Với u điểm là độ phân giải lớn, bớc lới nhỏ, ta có thể tiến
hành dự báo một cách chi tiết cho từng khu vực với độ chính xác cao. ứng dụng các mô
hình này thì dự báo thời tiết điểm đã đợc triển khai trên phạm vi rộng rãi tại Mỹ và
một số nớc Châu Âu.

2. Dự báo thời tiết điểm ở Việt Nam
Trớc sự phát triển của công nghệ dự báo thời tiết trên thế giới thì ở Việt Nam,
tại một số trung tâm hay viện nghiên cứu mà đặc biệt là tại Khoa Khí Tợng -Thủy
Văn- Hải Dơng Học trực thuộc trờng ĐH Khoa Học Tự Nhiên Hà Nội đã tiến hành
mua lại công nghệ của một số mô hình nh RAMS, ETA, WRF với mục đích nghiên cứu
tìm hiểu nhằm cải tiến và áp dụng thành công các mô hình này phục vụ cho công tác dự
báo thời tiết tại Việt Nam. Và trong nghiên cứu này chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm
với mô hình RAMS để dự báo thời tiết cho từng khu vực nhỏ nh các quận huyện
Mô hình RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) đợc Đại học Tổng hợp
Colorado (CSU) kết hợp với ASTER divsion- thuộc Mission Research Corporation phát
34
Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm
35
triển đa mục đích. Đó là một mô hình dự báo số mô phỏng hoàn lu khí quyển với qui
mô từ toàn cầu cho đến các mô phỏng xoáy lớn (Large Eddy Simulation-LES) của lớp
biên khí quyển hành tinh. Mô hình thờng đợc sử dụng nhiều nhất để mô phỏng các
hiện tợng khí quyển qui mô vừa (2-2000 km) từ dự báo thời tiết nghiệp vụ đến các ứng
dụng để mô phỏng, quản lý chất lợng môi trờng không khí. RAMS cũng thờng đợc
sử dụng thành công với các độ phân giải cao hơn mô phỏng các xoáy trong lớp biên khí
quyển (10-100 m phân giải lới ngang), mô phỏng điều kiện vi khí hậu cho các toà nhà
cao tầng (1 m phân giải lới ngang) cho đến các mô phỏng số trực tiếp cho buồng khí
động (1 cm phân giải lới ngang).
Về cấu trúc mã nguồn, mô hình RAMS đợc phát triển gồm 3 khối chính: Đầu
tiên là một mô hình khí quyển mô phỏng các bài toán khí tợng cụ thể, do ngời sử
dụng đặt ra. Thứ hai là một khối (package) xử lý các quá trình ban đầu hoá sử dụng các
trờng phân tích và số liệu quan trắc. Và cuối cùng là một package xử lý hậu mô phỏng
và hiển thị đồ họa sử dụng các file kết quả của mô hình.
RAMS có những u điểm và đặc trng kĩ thuật cốt lõi có thể tóm tắt nh sau:
Thứ nhất mô hình có thể chạy trên các hệ thống khác nhau nh UNIX, LINUX, NT với
mã nguồn đợc viết chủ yếu bằng ngôn ngữ FORTAN 90 sử dụng tính năng cấp phát bộ

nhớ động. Thứ hai là mô hình có khả năng ứng dụng rất rộng: từ các mô phỏng trong
các buồng khí động lực đến các bài toán khí tợng vùng hạn chế và thậm chí cả các bài
toán toàn cầu. Thứ ba là mô hình cho phép nhiều lới lồng nhau do đó mô tả đợc ảnh
hởng của các quá trình qui mô nhỏ cần mô phỏng cho miền quan tâm, vừa đảm bảo
thời gian tính nhanh vừa có chất lợng mô phỏng/dự báo tốt. Bên cạnh đó, điều kiện
biên của mô hình đợc cập nhật theo thời gian với bớc thời gian cập nhật tuỳ ý lấy từ
kết quả phân tích toàn cầu cho phép mô tả ảnh hởng của quá trình quy mô lớn đến
miền dự báo hạn chế đồng thời mô phỏng tốt hơn các hiện tợng diễn biến nhanh, qui
mô thời gian nhỏ. Ưu điểm tiếp theo là bớc tích phân theo thời gian của mô hình có
nhiều phơng án lựa chọn khác nhau do vậy có thể chọn đợc một bớc thời gian thỏa
hiệp giữa yêu cầu về độ ổn định tính toán của mô hình và yêu cầu thời gian tích phân
của một bài toán thời gian thực. Về mặt số liệu thì số liệu của các trạm cao không cũng
nh
các trạm thời tiết mặt đất trong miền tích phân có thể đợc sử dụng trong quá
trình ban đầu hóa. Đây là một đặc điểm rất u việt của mô hình nhằm nâng cao độ
chính xác của kết quả dự báo, đặc biệt là khi miền tính có mặt trải dới phức tạp, độ
cao địa hình thay đổi nhanh và tại thời điểm ban đầu khí quyển tồn tại các nhiễu động
mạnh Và u điểm cuối cùng đó là phần hiển thị đồ hoạ có thể sử dụng các phần mềm
chuyên dụng khác nhau đợc phát triển trong thời gian gần đây nh NCAR, GRADS,
DRIB và VIS5D Chính các đặc trng trên đã làm cho RAMS có khả năng dự báo với
độ chính xác rất hứa hẹn đồng thời vẫn bảo đảm khả năng ứng dụng rất mềm dẻo của
mô hình.
Hệ phơng trình cơ bản của RAMS là các phơng trình nguyên thủy thủy tĩnh
hoặc không thủy tĩnh đợc lấy trung bình Reynolds. Tất cả các biến, ngoại trừ một số kí
hiệu khác, đều là các đại lợng đợc lấy trung bình trong một thể tích ô lới .
Các phơng trình chuyển động:
Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh
36

+












+

++











=


z
u
K
zy
u
K
yx
u
K
x
fv
xz
u

w
y
u
v
x
u
u
t
u
mmm
'


(1)










+

+










+

=


z
v
K
zy
v
K
yx
v
K
x
fu
xz
v
w
y
v
v
x
v
u
t
v
mmm
'


(2)

+












+

+











=


z
w
K
zy
w
K
yx
w
K
x
g

xz
w
w
y
w
v
x
w
u
t
w
mmm
o
v




'
'
(3)
Phơng trình nhiệt động lực:
rad
ilil
h
il
h
il
h
ilililil

tz
K
zy
K
yx
K
xz
w
y
v
x
u
t








+

+












+










+

=



(4)
Phơng trình liên tục đối với tỷ hỗn hợp của các thực thể nớc:










+

+










+








=


z
r
K

zy
r
K
yx
r
K
xz
r
w
y
r
v
x
r
u
t
r
n
h
n
h
n
h
nnnn
(5)
Phơng trình liên tục khối lợng:

+


+


=


z
w
y
v
x
u
c
R
t
oooooo
oov
o

'
(6)
Lựa chọn thủy tĩnh của RAMS sẽ thay thế phơng trình chuyển động thẳng đứng
và phơng trình liên tục khối lợng bằng phơng trình thủy tĩnh nh sau:
(
vT
v
rrg
g
z
+=



)

(7)
0=


+


+


z
w
y

v
x
u



(8)
Với các kí hiệu chính đợc sử dụng trong mô hình.
Kí hiệu Định nghĩa
U
Thành phần gió theo hớng đông-tây
V
Thành phần gió theo hớng bắc-nam
W
Thành phần gió thẳng đứng
F
Tham số coriolis
K
m
Hệ số nhớt rối động lợng
K
h
Hệ số nhớt rối nhiệt và ẩm

il
Nhiệt độ thế vị của nớc lỏng-băng
r
n
Tỷ hỗn hợp của nớc tổng cộng, ma, tinh thể băng, và tuyết

Mật độ
Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm
37
Con
Chỉ số kí hiệu khuynh hớng do tham số hoá đối lu
Rad
Chỉ số kí hiệu khuynh hớng do tham số hoá bức xạ
Res
Chỉ số kí hiệu khuynh hớng do tham số hoá các quá trình vật lý vi mô
qui mô dới lới
G
Trọng lực
r
t
Tỷ hỗn hợp của nớc tổng cộng
r
v
Tỷ hỗn hợp của hơi nớc

Hàm Exner tổng cộng

'
Hàm Exner nhiễu

v
Nhiệt độ thế vị ảo
P
Khí áp

3. Một số kết quả thử nghiệm:

3.1. Miền dự báo
Mô hình RAMS sử dụng phép chiếu cực (PolarStereoGraphics), áp dụng trong
điều kiện Việt Nam chúng tôi chọn tâm chiếu tại 16
0
N 106
0
E. Sử dụng công nghệ lới
lồng (3 lới lồng nhau)
+ Lới 1: Độ phân giải ngang có kích thớc bớc lới 40 km cho miền dự báo gồm
94ì90 điểm lới theo phơng ngang, tạo ra miền tính có kích thớc 3760ì3600 km.
Miền tính này bao phủ toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và miền bắc của nó là một phần lục
địa Trung Quốc, vừa bảo đảm hạn chế sai số khuếch tán vào tâm miền tính vừa tính
đến ảnh hởng của hoàn lu gió mùa đông bắc, xuất phát từ cao áp Xibia và các trung
tâm cực đới khác vào mùa đông. Biên phía nam của miền tính ở vào khoảng 5
0
S, với
mục tiêu mô tả tốt hơn hoàn lu gió mùa tây nam vào mùa hè, thổi từ nam bán cầu
vợt qua xích đạo vào khu vực Đông Nam á.
+ Lới 2: Độ phân giải ngang có kích thớc bớc lới 10 km cho miền dự báo gồm
90 ì 90 điểm lới theo phơng ngang, tạo ra miền tính có kích thớc 900ì900 km. Tâm
miền tính đợc đặt 20
0
vĩ bắc, 107
0
kinh Đông, mục đích để bao phủ toàn bộ khu vực
phía bắc Việt Nam.
+ Lới 3: Độ phân giải ngang có kích thớc bớc lới 2 km cho miền dự báo gồm
47ì47 điểm lới theo phơng ngang, tạo ra miền tính có kích thớc 94ì94 km. Tâm
miền tính đợc đặt 21
0

vĩ bắc, 105,5
0
kinh Đông, mục đích để bao phủ toàn bộ khu vực
Hà Nội.
3.2. Số liệu thử nghiệm
Số liệu dùng trong thử nghiệm đợc lấy từ số liệu toàn cầu do NOAA phát báo, số
liệu cao không và mặt đất ở Việt Nam. Để đánh giá kết quả dự báo thu đợc từ mô hình
thì chúng tôi đã tiến hành so sánh với số liệu đo đợc của hai ngày 9 và 10/8/05 tại hai
trạm là trạm Láng và trạm đo tại Trờng Đại học Khoa học Tự nhiên Hà Nội .
Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh
38
3.3. Kết quả thử nghiệm
Sử dụng phần mềm Surfer để hiển thị thành đồ họa kết quả dự báo của mô hình:
vùng kẻ trắng là vùng không có ma và giá trị hiển thị trên các đờng viền trắng chính
là giá trị dự báo của mô hình cho lợng ma của các khu vực tơng ứng.
Kết quả mô hình sau khi hiển thị dới dạng đồ họa đợc đem so sánh với các đồ
thị biểu diễn lợng ma đo đạc đợc tại hai trạm là trạm Láng và trạm Khoa KT-TV
trờng ĐH KHTN HN.
Hình 1 biểu diễn lợng ma dự báo từ 7h - 13h ngày 9/8/05. Theo kết quả mô
hình thì xuất hiện 1 tâm ma lớn, ma trên diện hẹp là 3 quận: Quận Đống Đa, Quận
Ba Đình và Quận Hoàn Kiếm. Tại trạm Láng lợng ma do mô hình dự báo là 25 mm
trong khi số liệu thực tế đo đạc tại đây là 29 mm. Còn tại trạm đo Khoa KT-TV ĐH
KHTN HN nằm ngoài tâm ma và lợng ma dự báo nhỏ hơn 5 mm theo số liệu thực
đo tại đây là 3 mm. Nh vậy giữa kết quả dự báo và số liệu đo đạc thực tế khá phù hợp.
Hình 2 ứng với khoảng thời gian dự báo từ 13h đến 19h. Hình vẽ cho thấy tâm
ma đã dịch chuyển sang khu vực Cầu Giấy, tại đây lợng ma do mô hình dự báo là
nhỏ chừng 6 - 7 mm. Còn tại 2 trạm Láng và trạm Khoa KT-TV thì ma chỉ chừng 1mm
và gần nh là không ma.
Hình 3 ứng với khoảng thời gian dự báo từ 19h - 24h , lúc này ma đã giảm đáng
kể, xuất hiện 2 tâm ma nhỏ tại 2 khu vực là Bạch Đằng và Nghĩa Tân, Nghĩa Đô- Cầu

Giấy với lợng ma là 4 mm. Tại khu vực 2 trạm quan trắc thì lợng ma rất nhỏ là từ
0 - 2 mm.
Nh vậy dự báo lợng ma ngày 9/8/05 cho thấy kết quả mô hình là khá phù
hợp với thực tế đo đạc tại hai trạm về thời gian và cờng độ m
a.
Qua đến ngày mùng 10, vào khoảng thời gian từ 1h - 7h (hình 4) mô hình dự báo
tâm ma tại khu vực Nghĩa Tân, Nghĩa Đô vẫn tồn tại và lợng ma có tăng lên đến 14
mm. Hai trạm quan trắc của ta nằm trong vùng không co ma. Điều này phù hợp với
thực tế đo đạc.
Tới khoảng thời gian từ 7h -13h trong ngày (hình 5), tâm ma dịch chuyển về khu
vực Yên Hòa- Cầu Giấy với lợng ma lớn nhất là 11 mm. Tại trạm Láng không có
ma, đúng với đo đạc. Trong khi tại trờng ĐH KHTN lợng ma cũng rất nhỏ chỉ
chừng 2 - 5 mm và thực tế đo đạc là không có ma.
Vào khoảng thời gian tiếp theo từ 13-19h (hình 6), tâm ma mở rộng. Tại 2 trạm
quan trắc mô hình dự báo là không ma trong khi thực tế đo đạc lại 2 nơi này có ma
nhỏ khoảng từ 5 - 8 mm.
Đến tối và đêm ngày mùng 10 từ 19h - 24h (hình 7) có ma lớn trên diện rộng
gồm cả khu vực Hà Nội và ngoại thành Hà Nội, lợng ma lớn nhất đợc mô hình dự
báo là 30 34 mm tại khu vực huyện Gia Lâm. Còn tại trạm Láng và trạm Khoa KT-
TV thì mô hình đa ra lợng ma dự báo là từ 18 - 23 mm trong khi thực tế đo đạc cho
thấy lợng ma cao nhất chỉ khoảng 5 - 8 mm.
Thử nghiệm dự báo thời tiết điểm
39
Nh vậy trong ngày mùng 10 dự báo 48 giờ ta thấy có một chút sai khác giữa
lợng ma dự báo với lợng ma thực đo, tuy nhiên về thời gian có ma là chính xác.
Tóm lại qua phân tích và so sánh kết quả dự báo của mô hình với thực tế đo đạc
tại 2 trạm là trạm Láng và trạm Khoa KT-TV ĐH KHTN HN cho thấy kết quả dự báo
mô hình đa ra tại 2 khu vực này là tơng đối chính xác về thời gian, không gian xảy ra
ma và cả cờng độ ma. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra khả năng dự báo chi tiết thời
tiết cho các thành phố hoặc bất kỳ khu vực nào ta quan tâm.

Kết quả dự báo ma ngày 9/8/2005
Trờng ma tích luỹ từ 7h ngày 9/8/2005 đến 13h ngày
9/8/2005
Trờng ma tích luỹ từ 13h ngày 9/8/2005 đến 19h
ngày 9/8/2005






Trờng ma tích luỹ từ 19h ngày 9/8/2005 đến 24h ngày
9/8/2005


Hình 1
Hình 2
Hình 3
Trần Tân Tiến, Công Thanh, Trần Thảo Linh
40
NGAY 09/08/2005
0
2
4
6
8
10
12
14
16

18
20
22
24
26
28
30
0 6 12 18 24
LUONG MUA (MM
)

Số liệu thực đo trạm khí tợng Láng
NGAY 09/08/2005
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
0 6 12 18 24

LUONG MUA (MM)


Số liệu thực đo trạm khí tợng trờng ĐHKHTN

Trờng ma tích luỹ từ 1h ngày 10/8/2005
đến 7h ngày 10/8/2005
Trờng ma tích luỹ từ 7h ngày 10/8/2005 đến 13h
ngày 10/8/2005


Trờng ma tích luỹ từ 13h ngày 10/8/2005 đến 19h
ngày 10/8/2005


Trờng ma tích luỹ từ 19h ngày 10/8/2005 đến 24h
ngày 10/8/2005

Hình 5Hình 4
Hình 7
Hình 6
Thö nghiÖm dù b¸o thêi tiÕt ®iÓm
41
NGAY 10/ 08/ 2005
0
2
4
6
8
10

12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
0 6 12 18 24
Sè liÖu thùc ®o tr¹m khÝ t−îng L¸ng
NGAY 10/08/2005
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
0 6 12 18 24

LU
ON
G
MU
A
(M
M)
Sè liÖu thùc ®o tr¹m khÝ t−îng tr−êng §HKHTN
Tµi liÖu tham kh¶o
1. B¸o c¸o ®Ò tµi KC09-04 2004: Dù b¸o tr−êng khÝ t−îng thñy v¨n biÓn §«ng
2. Tremback, C.J. and R. Kessler, A surface temperature and moisture parameterization for
use in rnesoscale numerical models. Preprints, 7
th
Conference on Numerical Weather
Prediction, 17-20 June 1985, Montreal, Canada, AMS.
3. Tremback, C.J., J. Powell, W.R. Cotton, and R.A. Pielke, The forward in time upstream
advection scheme, Extension to higher orders, Mon. Wea. Rev., 115, 1987, 540-555.
4. Tripoli, G.J., and W.R. Cotton, The Colorado State University three-dimensional
cloud/mesoscale model – 1982, Part I: General theoretical framework and sensitivity
experiments, J. de Rech. Atmos., 16, 1982, 185-220.

VNU. JOURNAL OF SCIENCE, Nat., Sci., & Tech., T.xXII, n
0
1AP., 2006

The experiment point weather forecast
Tran Tan Tien, Cong Thanh, Tran Thao Linh
Department of Hydro-Meteorology & Oceanography
College of Science, VNU

Point weather forecast is advanced technology that had been applied in the
world. Special in USA, they had forecasted for cities and towns with grid scale are 1
km
2
. In VIETNAM, we have research and test them in HANOI capital and
HOCHIMINH City with grid scale is 4 km
2
. We can predict elements : rain,
temperature, humidity, pressure, cloud, wind, … by RAMS (Regional Atmospheric
Modeling System) every hour. Thus weather change at small location may be predict.
Results of predict has realizable and they are basis research and prediction in the
future.

TrÇn T©n TiÕn, C«ng Thanh, TrÇn Th¶o Linh
42