Báo cáo nghiên cứu khoa học " ảnh hưởng của Gradient nhiễu động áp suất đến mưa mô phỏng " doc

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

ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma
mô phỏng
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
Phòng TN Nghiên cứu Dự báo Thời tiết và Khí hậu, ĐHKHTN
334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà nội

Tóm tắt. Trong nghiên cứu này một phơng trình mới đã đợc xây dựng thành
công để tính tốc độ dòng thăng trong sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-Fritsch,
trong đó gradient thẳng đứng của nhiễu động áp suất đã đợc đa vào. Phơng
trình đã cho thấy khả năng của nó trong việc mô phỏng các đợt ma lớn trên địa
hình phức tạp, bao gồm lợng ma, phân bố không gian và phát triển theo thời
gian của ma mô phỏng. Ngoài ra các kết quả nghiên cứu cũng chỉ rõ sự cần
thiết sử dụng lới tính đủ mịn để mô phỏng và dự báo ma lớn trên các địa hình
phức tạp.

1. Giới thiệu
Việt Nam đã từ lâu đợc biết đến nh là một khu vực có chế độ thời tiết nhiệt đới
gió mùa điển hình trong khu vực Đông Nam á. Sự tơng tác của hoàn lu miền nhiệt
đới với địa hình và hoàn lu miền ngoại nhiệt đới đem lại những hậu quả thời tiết phức
tạp và hết sức nguy hiểm. Sự dịch chuyển kinh hớng theo mùa của các hệ thống hoàn
lu nhiệt đới, đặc biệt là khi chúng đợc kích hoạt với sự hiện diện của hệ thống miền
ôn đới, vào các tháng chuyển tiếp dờng nh đã trở thành định mệnh từ năm này qua
năm khác của thời tiết Miền Trung Việt Nam. Mặc dù vậy việc dự báo cho khu vực lãnh
thổ không lớn này lại gặp phải những khó khăn rất lớn. Cụ thể hơn, trong những năm
gần đây, và cả trong tháng 10 năm 2005 này, các phơng tiện thông tin đại chúng liên
tục đa ra các con số thống kê thiệt hại rất lớn do các hình thế thời tiết nguy hiểm gây
ra cho vùng đất này. ảnh hởng của chúng không chỉ tác động đến đời sống sinh hoạt
của c dân địa phơng mà còn làm ảnh hởng tới kế hoạch phát triển kinh tế xã hội
của trung ơng và địa phơng.

Tình hình trở nên phức tạp hơn khi Miền Trung Việt Nam là vùng lãnh thổ hẹp,
đợc giới hạn phía tây bởi dãy Trờng Sơn có độ cao khoảng 1000-2000 mét. Do vậy các
sông ở đây rất dốc, có thời gian tập trung nớc nhỏ. Vì thế không có gì đáng ngạc nhiên
là sau bản tin dự báo thời tiết với khả năng ma lớn bao giờ cũng là bản tin dự báo
thủy văn với cảnh báo lũ, lũ quét và sạt lở đất. Tuy nhiên các bản tin dự báo hạn ngắn,
chủ yếu dùng phơng pháp synốp, thờng không chỉ ra đợc lợng ma tích luỹ cụ thể,
và hơn nữa là phân bố ma trên các sờn dốc và lu vực sông. Đây có lẽ cũng là một
trong các khó khăn trong việc xây dựng các phơng án phòng tránh, cứu hộ của các lực
lợng chức năng.
Bên cạnh phơng pháp synốp, trong những năm gần đây ở Việt Nam phát triển
mạnh mẽ các ứng dụng của dự báo thời tiết bằng phơng pháp số. Thành tựu là rất lớn
42
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
43
và không thể phủ nhận nhng các nhà dự báo cũng không lạ gì các mặt hạn chế của
phơng pháp này. Điểm qua có thể thấy đó là mức độ chính xác của các điều kiện ban
đầu, điều kiện biên xung quanh lấy từ mô hình dự báo toàn cầu (đây là khó khăn gắn
với bản chất toán học của các bài toán khí tợng, khí hậu). Các vấn đề nảy sinh cùng
điều kiện biên dới ảnh hởng thông qua các dạng tơng tác bề mặt, các sơ đồ tham số
hoá vật lý, và nhất là sơ đồ tham số hoá đối lu.
Sơ đồ tham số hoá đối lu bao thờng phải giải quyết hai mặt của một quá trình
đó là mặt toán học và vật lý. Về mặt toán học nó là cách tính các ảnh hởng của quá
trình qui mô đối lu (đợc gọi là quá trình dới lới) đến trạng thái nhiệt động lực của
dòng trung bình, và các nhà khí tợng học thờng gọi là kép kín đối lu (Arakawa và
Schubert 1974; Kuo 1974; Fritsch và Chappell 1980; Tiedtke 1989). Về mặt vật lý các
nhà mô hình hoá thờng phải xây dựng mô hình mây khái niệm, nói cách khác là xây
dựng các t duy vật lý chặt chẽ về sự xuất hiện, phát triển, và suy tàn của các đám mây
đối lu. Trong quá trình này các cách tính các đặc trng của mây cũng nh các quá
trình vật lý xảy ra trong mây cũng cần phải đợc đa ra (Frank và Cohen 1985;
Raymond và Blyth 1986; Kain và Fritsch 1990; Mape 2000).

Bên cạnh đó các hiệu ứng meso-

của địa hình đến cấu trúc động lực của dòng
vợt địa hình núi qui mô meso cũng đã đợc nghiên cứu nhiều (Doyle và Durran, 2002).
Leutbecher và Volkert (2000) sử dụng mô hình không thuỷ tĩnh mô phỏng sóng núi với
độ phân giải ngang là 12, 4 và 1,3 km. Các kết quả thu đợc cho thấy độ phân giải cao
nhất cho kết quả tốt nhất khi mô phỏng biên độ của các cỡng bức vợt địa hình, dị
thờng nhiệt độ và tốc độ của các dòng thăng và giáng. Mặc dù vậy, tồn tại giữa các
hớng nghiên cứu có một yếu tố quan trọng ảnh hởng tới cách tính dòng thăng trong
các mô hình mây vẫn cha đợc tính đến, đó là gradient nhiễu động áp suất, mặc dù đã
có nhiều bằng chứng cho thấy vai trò quan trọng của nó (Klemp và Wilhemson 1978
a,b; Finley và các ĐTG 2001; Cai và Wakimoto 2001). Nguyên nhân là do các nhà khí
tợng cha xây dựng đợc phơng trình tính tốc độ dòng thăng có tính đến vai trò của
gradient nhiễu động áp suất một cách tờng minh. Đây cũng chính là lý do mà trong
nghiên cứu này sẽ giới thiệu một phơng trình mới tính tốc độ dòng thăng, sử dụng
gradient của nhiễu động áp suất, cụ thể của phơng pháp đợc đa ra trong phần dới
đây (Trờng và các ĐTG 2005).
2. Phơng pháp
Trong sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-Fritsch tốc độ dòng thăng đợc tính theo
phơng trình

+
=
0
0
2
5.012
1
T
TT
g
dz
dw
uu
(1)
trong đó w, T là tốc độ thẳng đứng và nhiệt độ, các chỉ số u chỉ dòng thăng, 0 chỉ môi
trờng qui mô synốp. Trong phơng trình (1) hệ số 0.5 đợc đa vào để giải thích cho
vai trò của gradient thẳng đứng của nhiễu động áp suất, mặc dù nó không đợc giải
thích một cách rõ ràng (Anthes, 1977). Hệ số này cho thấy nó luôn có giá trị theo một tỷ
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
44
lệ nhất định với lực nổi nhng ngợc dấu, mặc dù theo Xu và Randall (2001) thì điều
này là không đúng, nhng đợc đa vào vì cho đến nay các nhà khí tợng cha tìm
đợc cách đa gradient thẳng đứng của nhiễu động áp suất vào phơng trình tính tốc
độ dòng thăng một cách tờng minh.
Theo quan điểm của các nhà nghiên cứu đối lu khí quyển, khi phát triển các sơ
đồ tham số hoá đối lu cần tránh tăng bậc tự do của sơ đồ. Hay nói cách khác các
phơng trình sử dụng trong sơ đồ càng có quan hệ gần gũi với các phơng trình nhiệt
động lực học của mô hình càng tốt. Trong nghiên cứu này để tìm ra phơng trình mới
tính tốc độ dòng thăng trong sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-Fritsch sử dụng cho mô
hình RAMS chúng ta xuất phát từ phơng trình cho dòng Boussinesq dừng, một chiều,

không rối nh sau

z
g
z
w
w





=






0
0
(2)
trong đó

,

là nhiệt độ thế vị và hàm Exner, dấu gạch trên chỉ trung bình ô lới. Để
thuận tiện khi tính toán dòng thăng cần biểu diễn qua nhiệt độ tuyệt đối thay cho nhiệt
độ thế vị, dựa trên mối quan hệ giữa thể tích riêng với các đặc trng nhiệt động lực
khác (Pielke, 1984)

000
p
p
T
T







, đồng thời
000
p
p
C
C
p
v



=

sẽ thu đợc













=

p
v
C
C
p
p
T
T
1
000


(3)
trong đó Cv, Cp,

là nhiệt dung đẳng tích, nhiệt dung đẳng áp, và thể tích riêng. Đa
(3) vào (2) sẽ nhận đợc

zC
C
p
p
T
T
g
z
w
w
p
v

=




0
00
1 (4)
Theo định nghĩa trung bình ô lới, và nhiễu động qui mô vừa (Pielke, 1984) có thể
suy diễn phơng trình (4) nh sau
()
()
()()
()() ()()
z
B
z
A
C
C

p
ppB
T
TTB
g
C
C
p
ppA
T
TTA
g
z
BwAw
BwAw
ru
p
vrr
p
vuuru
ru

+

=

+
+
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1

(5)
trong đó A, B là tỷ lệ diện tích dòng thăng và diện tích ngoài dòng thăng trên diện tích
ô lới và A + B =1. Chỉ số u chỉ dòng thăng, r chỉ các đặc trng ngoài dòng thăng.
Trong quá trình suy diễn phơng trình (5) đã sử dụng các quan hệ
0
=

,
ru
BA +=
, với

là biến bất kỳ. Lu ý rằng thành phần thứ nhất và
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
45
thứ ba trong vế phải của phơng trình (5) là lực nổi và lực gây ra bởi gradient thẳng
đứng của nhiễu động áp suất trong dòng thăng (tạm gọi là lực dòng thăng). Thành
phần thứ hai và thứ t là lực nổi và lực gây ra bởi gradient thẳng đứng của nhiễu động
áp suất ngoài dòng thăng (tạm gọi là lực hệ thống). Vế trái của phơng trình (5) có thể
viết

()
()
z
Bw
Bw
z
Bw
Aw
z

Aw
Bw
z
Aw
Aw
z
BwAw
BwAw
r
r
r
u
u
r
u
u
ru
ru


+


+


+


=

+
+
(6)
trong đó thành phần thứ nhất bên vế phải của phơng trình trên mô tả tốc độ biến đổi
động lợng của dòng thăng theo chiều thẳng đứng. Thành phần thứ t mô tả tốc độ
biến đổi động lợng ngoài dòng thăng theo chiều thẳng đứng. Về mặt ý nghĩa vật lý
chúng phải đợc gây ra bởi các lực tơng ứng. So sánh với phơng trình (29) và (30)
trong Lappen và Randall (2001) thành phần thứ hai và thứ ba tơng ứng với dòng thổi
vào và thổi ra, do vậy phơng trình (6) có thể tách làm hai thành phần tơng ứng,
trong đó cho dòng thăng có thể viết
()() ()
Ent
z
A
C
C
p
ppA
T
TTA
g
z
Aw
Aw
u
p
vuuu
u
+

=


0
0
0
0

0
0
1


(7)
Trong đó Ent là dòng thổi vào đã đợc tham số hoá trong sơ đồ gốc, dòng thổi ra
đợc xem là ít ảnh hởng đến vận tốc dòng thăng. Nếu giả thiết rằng áp suất của dòng
thăng thích ứng ngay với áp suất ô lới (Anthes, 1977) sẽ có
()
(
)
(
)
Ent
z
A
C
C
p
ppA
T
TTA
g
z
Aw
Aw
p
vuu
u

+























=


0
0
0

0
0
0
1


(8)
Với vế phải đã biết, có thể viết lại (8) dới dạng một phơng trình đạo hàm
thờng dới dạng quen thuộc
()
(
)
(
)
Ent
z
A
C
C
p
ppA
T
TTA
g
dz
wdA
p
vuu
+

=
0
0
0
0
0
0
2

22
1
2
1


(9)
So sánh phơng trình (1) và phơng trình (9) có thể thấy sự khác biệt rất lớn, bao
gồm:
1. Đáng lu ý nhất là gradient thẳng đứng của nhiễu động áp suất đã đợc đa
vào phơng trình tính tốc độ dòng thăng một cách tờng minh, điều mà trớc đây cha
xây dựng đợc.
2. Ngoài ra cần chú ý là thành phần lực nổi đã đợc hiệu chỉnh đi một lợng tỷ lệ
với sự chênh lệch nhiệt độ giữa nhiệt độ qui mô lới và qui mô synốp. Điều này là phù
hợp về mặt vật lý vì lực nổi trong dòng thăng sẽ phụ thuộc vào nhiệt độ môi trờng nơi
mà nó tồn tại (tức là nhiệt độ ô lới).
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
46
3. Mô hình và thực nghiệm số
Trong nghiên cứu này mô hình dự báo qui mô vừa RAMS (The Regional
Atmospheric Modeling System) đợc sử dụng để thử nghiệm dự báo ma cho đợt ma
lớn từ 24 đến 26 tháng 11 năm 2004. Các đặc điểm toán lý cơ bản của mô hình đợc mô
tả chi tiết trong Pielke và các ĐTG (1992) và Cotton và các ĐTG (2003). Cấu hình lới
đợc xây dựng để đối chiếu kết quả dự báo đợc đa ra trong Bảng 1. Lu ý rằng trong
trờng hợp sử dụng ba lới lồng thì sơ đồ đối lu trong lới thứ ba đã đợc tắt, vì lới
thứ ba có kích thớc lới 2 km chỉ để mô tả chi tiết dòng vợt địa hình. Tuy nhiên lới
này cũng bao phủ hầu hết khu vực cần quan tâm.
Điều kiện ban đầu là các trờng phân tích toàn cầu AVN lúc 00Z đợc cung cấp
bởi Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi trờng (NCEP), Hoa Kỳ, bao gồm hai thành phần
gió ngang, nhiệt độ, độ ẩm tơng đối và độ cao địa thế vị cho 26 mặt đẳng áp. Độ phân

giải ngang của điều kiện ban đầu và điều kiện biên là 1
0
x 1
0
. Điều kiện biên đợc cập
nhật 6 h một lần cho các biến dự báo trong mô hình RAMS, sử dụng trờng dự báo toàn
cầu AVN. Sơ đồ đối lu bao gồm sơ đồ Kain-Fritsch gốc và sơ đồ đã đợc cải tiến cách
tính tốc độ dòng thăng nh đã chỉ ra trong Mục 2.
Bảng 1: Các thực nghiệm số.
Trờng hợp Số điểm lới Tâm lới Kích thớc lới Sơ đồ đối lu
I: 94 x 90 15
0
N-109
0
E 40 km Bật
I
II: 54 x 46 15.5
0
N-108.5
0
E 10 km Bật
I: 94 x 90 15
0
N-109
0
E 40 km Bật
II: 54 x 46 15.5
0
N-108.5
0

E 10 km Bật
II
III: 147 x 152 15.5
0
N-108.5
0
E 2 km Tắt
4. Kết quả tính toán
Cho đến 00Z ngày 24 tháng 11 năm 2004 bão Muifa đang di chuyển về phía nam
trong khi không khí lạnh lục địa Châu á đang lấn xuống phía bắc Việt Nam, kết quả là
tạo ra một vùng hội tụ gió mạnh dọc bờ biển Miền Trung Việt Nam (Hình 1a) nơi có địa
hình núi cao thuộc dãy Trờng Sơn chạy song song với đờng bờ (Hình 1b).
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
47
a

b

Hình 1: Trờng gió tại 48.25m lúc 00Z ngày 24 tháng 11 năm 2004 (a), và độ cao địa hình lới 2 (b).
Kết quả của sự tơng tác giữa hoàn lu gió với địa hình đã tạo ra một hệ thống
mây đối lu cỡng bức phát triển mạnh có thể quan sát thấy rõ trên ảnh mây vệ tinh từ
ngày 24 cho đến 1125Z ngày 25, sau đó hệ thống mây này dần dần tan rã thành màn
mây Ci nh có thể thấy trên Hình 2. Điều đáng lu ý là từ ngày 24 sang ngày 25 đã có
sự mở rộng rõ rệt về phía bắc của hệ thống mây đối lu. Sự xuất hiện và phân bố trong
không gian của hệ thống mây nói chung đều bị giới hạn trong miền lới 2, trong đó sơ
đồ đối lu đợc kích hoạt, và do vậy các kết quả tiếp theo đây chỉ đa ra cho lới 2.


a

b
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
48

c

d
Hình 2: ảnh mây vệ tinh lúc 1125Z, ngày 24 (a); 2325Z, ngày 24 (b); 1125Z, ngày 25 (c);
và 2325Z, ngày 25 (d). Kích thớc ảnh tơng đơng với lới 2.
Phù hợp với sự hình thành và phát triển của hệ thống mây đối lu là trong thực
tế đã xảy ra một đợt ma lớn tập trung hầu nh trong hai ngày 24 và 25 trên khu vực
trung và nam Trung Bộ. Lợng ma tích luỹ 48 giờ đo đợc ở một số trạm thời tiết mặt
đất nh sau: 656 mm (Huế, 16.42
0
N-107.57
0
E), 544 mm (A Lới, 16.21
0
N-107.28
0
E),
720 mm (Nam Đông, 16.17
0
N-107.71
0
E), 721 mm (Thợng Nhật, 16.12
0
N-107.68
0
E),

584 mm (Hiệp Đức, 15.58
0
N-108.12
0
E), và 520 mm (Sơn Giang, 15.13
0
N-108.52
0
E).
Trong đó có 18 trạm có lợng ma tích luỹ 48 h đạt trên 200 mm. Trong nghiên cứu này
sử dụng số liệu ma đo đạc tại 51 trạm thời tiết mặt đất, kết quả phân tích lợng ma
tích luỹ đợc chỉ ra trong Hình 3, trong đó thấy rõ sự mở rộng về phía bắc của vùng
ma lớn.
a

b
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
49
c

d
Hình 3: Phân tích trong không gian lợng ma tích luỹ sau 12 h (a); 24 h (b); 36 h (c); và 48 h (d).
4.1. Tổng lợng ma (trờng hợp I)
Tổng lợng ma tích luỹ dự báo (TASR) sử dụng sơ đồ đối lu gốc đợc đa ra
trong Hình 4 cho 12, 24, 36 và 48 giờ dự báo, trong đó phần lớn là ma đối lu. Phân bố
không gian của TASR trong trờng hợp này là có thể chấp nhận đợc khi so sánh với
ảnh mây vệ tinh. Tuy nhiên, cực đại 48 h của TASR chỉ đạt khoảng 180 mm, thấp hơn
nhiều so với cực đại ma quan trắc, mặc dù lới 2 có độ phân giải ngang 10 km tơng
đơng với qui mô của các tổ chức đối lu. Điều đáng lu ý là vùng ma cực đại nằm dọc
theo bờ biển và không quan sát thấy có sự mở rộng về phía bắc của vùng ma lớn, kết

quả này không phù hợp tốt với kết quả quan trắc ma tại các trạm thời tiết mặt đất
nh đã nói ở trên.
a


b
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
50
c

d
Hình 4: Ma mô phỏng tích luỹ sau 12 (a), 24 (b), 36 (c), và 48 h (c) (mm), sử dụng sơ đồ đối lu gốc
Sử dụng sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-Fritsch cải tiến, các kết quả phân bố
trong không gian của TASR đợc đa ra trong Hình 5. So sánh với kết quả cho bởi sơ đồ
gốc có thể thấy sự cải thiện rất đáng kể. Đó là vùng ma cực đại đã di chuyển sâu vào
trong lục địa, vùng có lợng ma mô phỏng lớn đã tăng lên, và điều rất quan trọng là
quan sát thấy rõ sự di chuyển về phía bắc của vùng ma lớn trong TASR. Điều này cho
thấy sơ đồ cải tiến có khả năng mô phỏng tốt hơn sự phát triển theo thời gian và phân
bố trong không gian của hệ thống mây đối lu so với sơ đồ gốc.


a


b
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng
51
c

d

Hình 5: Giống Hình 4, nhng sử dụng sơ đồ đối lu cải tiến.
4.2. Tổng lợng ma (trờng hợp II)
Nh đã chỉ ra trong Bảng 1, sơ đồ đối lu cho lới 3 trong trờng hợp này đợc tắt
để đảm bảo rằng sơ đồ đối lu là tơng tự nhau cho cả hai trờng hợp. Mặc dù vậy
trong trờng hợp sử dụng sơ đồ đối lu gốc, TASR đã lớn hơn rất nhiều so với trờng
hợp thứ nhất, gấp khoảng 1,5 lần, đạt cực đại khoảng 270 mm (Hình 6). Kết quả này
chỉ rõ sự cần thiết phải sử dụng lới có độ phân giải đủ mịn để mô phỏng và dự báo tốt
hơn những trờng hợp ma lớn trên địa hình phức tạp. Ngoài ra với cấu hình lới nh
vậy, vùng ma lớn của TASR đã di chuyển sâu vào trong lục địa, nhng rất thú vị là sự
mở rộng về phía bắc là không quan sát thấy rõ.
a

b
Nguyễn Minh Trờng, Trần Tân Tiến
52
c

d
Hình 6: Giống Hình 4, nhng sử dụng 3 lới lồng.
Cũng với cấu hình 3 lới lồng nhng sử dụng sơ đồ tham số hoá đối lu Kain-
Fritsch cải tiến, kết quả mô phỏng ma tích luỹ đợc chỉ ra trong Hình 7. So sánh với
Hình 3 có thể thấy ngay từ hình vẽ là đây là trờng hợp cho kết quả mô phỏng tốt nhất
trong số các thực nghiệm: lợng ma mô phỏng gần với thực tế nhất, vùng ma cực đại
nằm sâu trong đất liền, và có sự dịch chuyển về phía bắc của dải ma lớn của TASR.
Đây là diễn biến rất sát với thực tế quan trắc đợc tại các trạm thời tiết mặt đất trong
những ngày này.
a

b
ảnh hởng của Gradient nhiễu động áp suất đến ma mô phỏng

53
c

d
Hình 7: Giống Hình 6, nhng sử dụng sơ đồ đối lu cải tiến.
5. Kết luận
Với các kết quả nói trên có thể thấy là phơng trình mới tính tốc độ dòng thăng
đã đợc xây dựng thành công trong nghiên cứu này, qua đó thể hiện vai trò quan trọng
của gradient thẳng đứng của nhiễu động áp suất đến cách tính tốc độ dòng thăng nói
riêng và kết quả ma mô phỏng nói chung. Sơ đồ đối lu Kain-Fritsch cải tiến cho kết
quả tốt hơn hẳn so với sơ đồ gốc trên các khía cạnh lợng ma, phân bố không gian của
lợng ma, và đặc biệt là diễn biến theo thời gian của phân bố ma mô phỏng trong
không gian. Ngoài ra, nghiên cứu này một lần nữa cho thấy sự cần thiết phải sử dụng
lới mô hình đủ mịn để mô phỏng hay dự báo các đợt ma lớn trên địa hình phức tạp.
Tài liệu tham khảo
1. Anthes, R. A., 1977: A cumulus parameterization scheme utilizing a one-dimensional cloud
model. Mon. Wea. Rev., 105, 1977, 270-286.
2. Arakawa, A., and W. H. Schubert, Interaction of a cumulus cloud ensemble with the large-
scale environment. Part I. J. Atmos. Sci., 31, 1974, 674-701.
3. Cai, H., and R. M. Wakimoto, Retrieved pressure field and its influence on the propagation
of a supercell thunderstorm. Mon. Wea. Rev., 129, 2001, 2695-2713.
4. Cotton, W. R., R. A. Pielke Sr., R. L. Walko, G. E. Liston, C. J. Tremback, H. Jiang, R. L.
McAnelly, J. Y. Harrington, M. E. Nicholls, G. G. Carrio, and J. P. McFadden, RAMS 2001,:
Current status and future directions. Meteorol. Atmos. Phys., 2003, 82, 5-29.
5. Doyle, J. D., and D. R. Durran, The dynamics of mountain-wave-induced rotors. J. Atmos.
Sci., 59, 2002, 186-201.
NguyÔn Minh Tr−êng, TrÇn T©n TiÕn
54
6. Finley, C.A., W. R. Cotton, and R. A. Pielke Sr., Numerical simulation of tornadogenesis in
a high-precipitation supercell. Part I: Storm evolution and transition into a bow echo. J.

Atmos. Sci., 58, 2001, 1597-1629.
7. Frank, W. M., and C. Cohen, Properties of tropical cloud ensembles estimated using a cloud
model and an observed updraft population. J. Atmos. Sci., 42, 1985, 1911-1928.
8. Fritsch, J. M., and C. F. Chappell, Numerical prediction of convectively driven mesoscale
pressure systems. Part I: Convective parameterization. J. Atmos. Sci., 37, 1980, 1722-1733.
9. Kain, J. S., and J. M. Fritsch, A one-dimensional entraining/detraining plume model and its
application in convective parameterization. J. Atmos. Sci., 47, 1990, 2784-2802.
10. Klemp, J. B., and R. B. Wilhelmson, The simulation of three-dimensional convective storm
dynamics. J. Atmos. Sci., 35, 1978a, 1070-1096.
11. Klemp, J. B., and R. B. Wilhelmson, Simulations of right- and left-moving storms produced
through storm splitting. J. Atmos. Sci., 35, 1978b, 1097-1110.
12. Kuo, H. L., Further studies of the parameterization of the influence of cumulus convection
on large scale flow. J. Atmos. Sci., 31, 1974, 1232-1240.
13. Lappen, Cara-Lyn, and D. A. Randall, Toward a unified parameterization of the boundary
layer and moist convection. Part I: A new type of mass-flux model. J. Atmos. Sci., 58, 2001,
2021-2036.
14. Leutbecher, M., and H. Volkert, The propagation of mountain waves in to the stratosphere:
Quantitative evaluation of three-dimensional simulations. J. Atmos. Sci., 57, 2000, 3090-
3108.
15. Mapes, B. E., Convective inhibition, subgrid-scale triggering energy, and stratiform
instability in a toy tropical wave model. J. Atmos. Sci., 57, 2000, 1515-1535.
16. Pielke, R. A., Mesoscale Meteorological Modeling. Academic Press, 1984, 612pp.
17. Pielke, R. A., W. R. Cotton, R. L. Walko, C. J. Tremback, W. A. Lyons, L. D. Grasso, M. E.
Nicholls, M. D. Moran, D. A. Wesley, T. J. Lee, and J. H. Copeland, 1992: A comprehensive
meteorological modeling system RAMS. Meteorol. Atmos. Phys., 49, 69-91.
18. Raymond, D. J., and A. M. Blyth, A stochastic mixing model for nonprecipitating cumulus
clouds. J. Atmos. Sci., 43, 1986, 2708-2718.
19. Tiedtke, M., A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-
scale model. Mon. Wea. Rev., 117, 1989, 1779-1800.
20.

Truong, N. M., Tien, T. T, Pielke, R. A., and Castro, C. L, 2005: A diagnostic equation used
to compute updraft velocity and its influence on simulated precipitation (Submitted to Mon.
Wea. Rev.).
21. Xu, Kuan-Man, and D. A. Randall, Updraft and downdraft statistics of simulated tropical
and midlatitude cumulus convection. J. Atmos. Sci., 58, 2001, 1630-1649.






¶nh h−ëng cña Gradient nhiÔu ®éng ¸p suÊt ®Õn m−a m« pháng
55
VNU. JOURNAL OF SCIENCE, Nat., Sci., & Tech., T.xXII, n
0
1AP., 2006


The influence of the vertical gradient of pressure
perturbation on simulated precipitation
Nguyen Minh Truong, Tran Tan Tien
Laboratory for Weather and Climate Forecasting Research

In the present study a new diagnostic equation is successfully derived to compute
updraft velocity in the Kain-Fritsch convective parameterization scheme, where the
vertical gradient of pressure perturbation is explicitly taken into account. The new
equation shows its reliability in capturing the horizontal distribution and temporal
evolution of the simulated precipitation in the heavy rainfall period from 24 to 26
November, 2004. Moreover, according to the results it is necessary to use fine enough
grid configuration to simulate or predict heavy rainfall over complex terrains.