Nghiên cứu thử nghiệm dự báo mưa lớn ở Việt Nam bằng mô hình MM5

BTNMT
VKTTVMT

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ MÔI TRƯỜNG
23/62 Nguyễn Chí Thanh, Đống Đa, Hà Nội
********





BÁO CÁO
TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ



ĐỀ TÀI:
NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM DỰ BÁO MƯA LỚN
Ở VIỆT NAM BẰNG MÔ HÌNH MM5



Chủ nhiệm Đề tài: TS. Hoàng Đức Cường

7005
20/10/2008



HÀ NỘI, 10-2008


BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ MÔI TRƯỜNG
23/62 Nguyễn Chí Thanh, Đống Đa, Hà Nội
********


BÁO CÁO
TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ

ĐỀ TÀI:
NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM DỰ BÁO MƯA LỚN
Ở VIỆT NAM BẰNG BẰNG MÔ HÌNH MM5


Chỉ số đăng ký:
Chỉ số phân loại:
Chỉ số lưu trữ:

Cộng tác viên chính:
TS. Đặng Thị Hồng Nga, Ths. Mai Văn Khiêm, CN. Nguyễn Thị Thanh,
CN. Nguyễn Đình Dũng, CN. Lã Thị Tuyết, CN. Trần Thị Thảo,
CN. Nguyễn Ngọc Bích Phượng, CN. Vũ Dư Tiến

Hà Nội, ngày tháng năm 2008 Hà Nội, ngày tháng năm 2008 Hà Nội, ngày tháng năm 2008
CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI

ĐƠN VỊ THỰC HIỆN
ĐỀ TÀI

CƠ QUAN CHỦ TRÌ ĐỀ TÀI





Hoàng Đức Cường Nguyễn Văn Thắng

Hà Nội, ngày tháng năm 2008 Hà Nội, ngày tháng năm 2008
HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ CHÍNH THỨC
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG







TS. Lê Kim Sơn

CƠ QUAN QUẢN LÝ ĐỀ TÀI
TL. BỘ TRƯỞNG
Q. VỤ TRƯỞNG
VỤ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ





Lê Kim Sơn
HÀ NỘI, 10-2008

Danh mục các chữ viết tắt

AVN: Mô hình toàn cầu của Mỹ
(AViatioN Global Model)
BIAS: Bias score
CSI: Critical Success Index
ECMWF: Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu
(European Center for Medium-range Weather Forecasts)
DWD : Tổng cục thời tiết Cộng hòa Liên bang Đức
(Deutscher Wetter Dienst)
GFS: Hệ thống dự báo toàn cầu của Mỹ
(Global Forecasting System)
GME: Mô hình toàn cầu của CHLB Đức
(Global Model for Europe)
GrADS: Hệ thống phân tích và hiển thị trên lới
(Grid Analysis and Display System)
GSM: Mô hình phổ toàn cầu của JMA
(Global Spectral Model)

JMA: Cơ quan khí tợng Nhật Bản
(Japan Meteorological Agency)
HRM: Mô hình khu vực phân giải cao
(High-resolution Regional Model)
MAE: Sai số tuyệt đối trung bình
(Mean Absolute Error)
ME: Sai số trung bình
(Mean Error)
MSE: Sai số bình phơng trung bình
(Mean Square Error)
NCEP: Trung tâm dự báo môi trờng quốc gia Mỹ
(National Center for Environmental prediction)
NOAA: Cơ quan đại dơng và khí quyển Mỹ
(National Oceanic and Atmospheric Administration)
NWP: Dự báo thời tiết số trị
(Numerical Weather Prediction)
RMSE: Sai số bình phơng trung bình quân phơng
(Root Mean Square Error)
TLAPS: Hệ thống dự báo cho khu vực nhiệt đới
(Tropical Limited Area Prediction System)
SREF: Hệ thống dự báo tổ hợp hạn ngắn
(Short Range Ensemble Forecast )
WMO: Tổ chức Khí tợng thế giới
(Weather Meteorology Organization)

Danh mục các bảng


Số thứ tự
bảng

Tên bảng Trang
1.1 Bảng liên kết giữa dự báo và thực tế 15
1.2 Danh sách các đợt ma vừa, ma lớn ở Việt Nam trong năm 2004 17
1.3 Danh sách các đợt ma vừa, ma lớn ở Việt Nam trong năm 2005 19
2.1 Các đặc trng đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo ma với các
sơ đồ tham số hóa đối lu khác nhau
39
2.2 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h đầu
với các sơ đồ tham số hóa đối lu khác nhau
40
2.3 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h sau
với các sơ đồ tham số hóa đối lu khác nhau
40
2.4 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 48h với
các sơ đồ tham số hóa đối lu khác nhau
41
2.5 Các đặc trng đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo ma với các
sơ đồ vi vật lý mây khác nhau
43
2.6 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h đầu
với các sơ đồ tham số hóa vi vật lý mây khác nhau
43
2.7 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h sau
với các sơ đồ tham số hóa vi vật lý mây khác nhau
44
2.8 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 48h với
các sơ đồ tham số hóa vi vật lý mây khác nhau
44
2.9 Các đặc trng đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo ma với các
sơ đồ bức xạ khác nhau

45
2.10 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h đầu
với các sơ đồ bức xạ khác nhau
45
2.11 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h sau
với các sơ đồ bức xạ khác nhau
45
2.12 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 48h với
các sơ đồ bức xạ khác nhau
46
2.13 Các đặc trng đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo ma với các
sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
46
2.14 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h đầu
với các sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
47
2.15 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 24h sau
với các sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
47
2.16 Chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo ma CSI và BIAS trong 48h với
các sơ đồ lớp biên hành tinh khác nhau
47
2.17 Các chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo nhiệt độ với các lựa chọn sơ
đồ tham số hóa vật lý khác nhau
48
2.18 Các chỉ số đánh giá sản phẩm dự báo độ ẩm tơng đối (%) với các
lựa chọn sơ đồ tham số hóa vật lý khác nhau
49
3.1 Danh sách các dự báo thành phần trong dự báo tổ hợp ở Đài Loan
trên cơ sở mô hình MM5

55

3.2 Các phơng án lựa chọn cho dự báo tổ hợp đối với MM5 58
3.3 Các trọng số tơng ứng với các phơng án trong dự báo tổ hợp đối
với lợng ma với các hạn dự báo khác nhau
66
3.4 Sai số bình phơng trung bình (RMSE-mm) của 9 phơng án dự
báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số và có trọng số đối
với lợng ma
72
3.5 Tỷ lệ dự báo thành công sự xuất hiện hoặc không xuất hiện (PEC)
hiện tợng ma ứng với các ngỡng khác nhau của dự báo tổ hợp
có trọng số
73
4.1 Bảng miêu tả tên và đơn vị của số liệu khí tợng cho MM5 77
4.2 Các đặc tính cơ bản của mô hình GSM(JMA) 78
4.3 Các trờng yếu tố khí tợng của mô hình GSM do JMA cung cấp
cho Trung tâm Dự báo Khí tợng Thủy văn Trung ơng
79
4.4 Khí áp thấp nhất (hPa), tốc độ gió lớn nhất (m/s) và lợng ma
tích lũy (mm) của một số trạm ven biển Trung Bộ từ 29 tháng 9
đến 2 tháng 10 năm 2006 (tính toán bằng MM5)
97
4.5 Khoảng cách (km) giữa tâm bão, ATNĐ thực tế và dự báo của
MM5 với các hạn dự báo khác nhau
98
4.6 Góc lệch (độ) giữa hớng di chuyển thực tế và dự báo của bão,
ATNĐ trong năm 2006 với các hạn dự báo khác nhau
99
4.7 Độ lệch trung bình theo vĩ độ và theo kinh độ (độ) giữa vị trí tâm

dự báo và thực tế của bão, ATNĐ trong năm 2006 với các hạn dự
báo khác nhau
99





Danh mục các Hình

Số thứ tự
hình
Tên hình Trang
1.1 Sơ đồ cấu trúc các mô đun chính của mô hình MM5 3
1.2 Sơ đồ cấu trúc đầy đủ các mô đun của mô hình MM5 4
1.3 Cấu trúc thẳng đứng của MM5 4
1.4 Cấu trúc ngang theo lới xen kẽ Arakawa B của MM5 5
1.5 Miền tính thứ nhất cho khu vực Đông Nam á 9
1.6 Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của
miền tính thứ nhất
9
1.7 Sơ đồ lồng ghép hai miền tính cho MM5 10
1.8 Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của
miền tính thứ hai
10
1.9 Sơ đồ các miền tính cho từng khu vực của Việt Nam 11
1.10 Sơ đồ biểu diễn các chỉ số phục vụ đánh giá chất lợng dự báo
ma
15
2.1 Lợng ma dự báo ngày 16/09/2005 với sơ đồ tham số hóa đối

lu Kuo (a), BM (b), Grell (c) và lợng thực tế (d) (thời điẻm thực
hiện dự báo 00Z_16/09/2005)
41
2.2 Lợng ma dự báo ngày 18/09/2005 với sơ đồ tham số hóa đối
lu Kuo (a), BM (b), Grell (c) và lợng thực tế (d) (thời điẻm thực
hiện dự báo 00Z_16/09/2005)
41
2.3 Lợng ma dự báo ngày 16/09/2005 với sơ đồ Warm Rain (a),
Simple Ice (b), Mixed- phase (c) và lợng thực tế (d) (thời điểm
thực hiện dự báo 00Z_16/09/2005)
42
2.4 Lợng ma dự báo ngày 18/09/2005 với sơ đồ Warm Rain (a),
Simple Ice (b), Mixed- phase (c) và lợng thực tế (d) (thời điẻm
thực hiện dự báo 00Z_16/09/2005)
42
3.1 Sơ đồ mô tả dự báo tổ hợp theo nhóm I 51
3.2 Sơ đồ mô tả dự báo tổ hợp theo nhóm II 51
3.3 Sơ đồ mô tả dự báo tổ hợp theo nhóm III 51
3.4 Ví dụ mô tả phơng pháp tổ hợp các đờng đẳng trị áp suất 53
3.5 Ví dụ minh họa bản đồ xác suất trong dự báo tổ hợp
53
3.6 Đờng đẳng khí áp mực biển 1008mb trên bề mặt và độ cao địa
thế vị 584dam trên mực 500mb
60
3.7 Đờng đẳng khí áp mực biển 1008mb trên bề mặt và độ cao địa
thế vị 584dam trên mực 500mb
61
3.8 Dự báo lợng ma tích lũy trong 24h cho miền 1 với sơ đồ tham
số hóa đối lu Kuo (a), Grell (b), BM (c), vi vật lý mây Mixed
phase (d), Simple ice (e), Warm rain (f), và dự báo tổ hợp (g).

62
3.9 Sản phẩm dự báo lợng ma tích lũy trong 24h với hạn dự báo
24h (a), 48h (b) và lợng ma thực tế (c) ngày 16 tháng 9 năm
2005 (miền tính thứ hai)
63
3.10 Sản phẩm dự báo lợng ma tích lũy trong 24h với hạn dự báo
48h (a), 72h (b) và lợng ma thực tế (c) ngày 18 tháng 9 năm
63

2005 (miền tính thứ hai)
3.11 Lợng ma thực tế ngày 02/12/2005 64
3.12 Dự báo ma ngày 02/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) với các phơng án KW (a), KS (b), KM (c), GW (d),
GS (e), GM (f), BW (g), BS (h) và BM (i)
65
3.13 Dự báo ma ngày 02/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) bằng phơng pháp dự báo tổ hợp không trọng số (a)
và có trọng số (b)
66
3.14 Lợng ma thực tế ngày 03/12/2005 67
3.15 Dự báo ma ngày 03/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) với các phơng án KW (a), KS (b), KM (c), GW (d),
GS (e), GM (f), BW (g), BS (h) và BM (i)
68
3.16 Dự báo ma ngày 03/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) bằng phơng pháp dự báo tổ hợp không trọng số (a)
và có trọng số (b)
69
3.17 Lợng ma thực tế ngày 04/12/2005 69
3.18 Dự báo ma ngày 04/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày

02/12/2005) với các phơng án KW (a), KS (b), KM (c), GW (d),
GS (e), GM (f), BW (g), BS (h) và BM (i)
70
3.19 Dự báo ma ngày 04/12/2005 (thời điểm dự báo 07h ngày
02/12/2005) bằng phơng pháp dự báo tổ hợp không trọng số (a)
và có trọng số (b)
71
3.20 Sai số bình phơng trung bình (RMSE) của 9 phơng án dự báo
thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số (TH1) và có trọng số
(TH2) đối với lợng ma
72
3.21 Chỉ số CSI với các ngỡng lợng ma khác nhau của 9 ph
ơng án
dự báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số - TH1 và có
trọng số - TH2 (dự báo 24h)
73
3.22 Chỉ số CSI với các ngỡng lợng ma khác nhau của 9 phơng án
dự báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số - TH1 và có
trọng số - TH2 (dự báo 48h)
74
3.23 Chỉ số CSI với các ngỡng lợng ma khác nhau của 9 phơng án
dự báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số - TH1 và có
trọng số - TH2 (dự báo 72h)
74
3.24 Chỉ số BIAS với các ngỡng lợng ma khác nhau của 9 phơng
án dự báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số - TH1 và có
trọng số - TH2 (dự báo 24h)
75
3.25 Chỉ số BIAS với các ngỡng lợng ma khác nhau của 9 phơng
án dự báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số - TH1 và có

trọng số - TH2 (dự báo 48h)
76
3.26 Chỉ số BIAS với các ngỡng lợng ma khác nhau của 9 phơng
án dự báo thành phần, dự báo tổ hợp không trọng số - TH1 và có
trọng số - TH2 (dự báo 72h)
76
4.1 Trờng khí áp mực biển phân tích từ hai mô hình GSM và GFS
vào 00UTC ngày 03/11/2007.
82
4.2 Dự báo ma tích lũy 24h (ngày 03/11/2007) khi sử dụng số liệu
khí tợng của mô hình GSM (a) và mô hình GFS (b)
83

4.3 Vị trí của mô đun Little_R trong mô hình MM5 84
4.4 Các dạng vùng ảnh hởng 87
4.5 Sơ đồ phơng pháp Cressman 87
4.6 Trờng khí áp mực biển (a), nhiệt độ bề mặt (b), nhiệt độ mực
500Hpa (c) và độ ẩm mực 500Hpa khi có điều chỉnh và khi
không điều chỉnh bởi số liệu quan trắc địa phơng
88
4.7 Trờng nhiệt độ bề mặt (a) và độ ẩm tơng đối bề mặt (b) trong
hai trờng hợp, có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu và không sử
dụng sơ đồ đồng hóa số liệu
89
4.8 Trờng độ cao địa thế vị (a), nhiệt độ (b), độ ẩm tơng đối (c)
mực 850 Hpa (a1,b1,c1) và 500Hpa (a2,b2,c2) trong hai trờng
hợp, có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu và không sử dụng sơ đồ
đồng hóa số liệu
90
4.9 Kết quả dự báo ma 24h trong hai trờng hợp, có sử dụng sơ đồ

đồng hóa số liệu (a) và không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu (b)
91
4.10 Kết quả dự báo ma 48h trong hai trờng hợp, có sử dụng sơ đồ
đồng hóa số liệu (a) và không sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu (b)
91
4.11 Chênh lệch lợng ma dự báo trong 48h giữa hai trờng hợp, có
sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu và không sử dụng
92
4.12 Phân bố thẳng đứng của chênh lệch độ cao địa thế vị (mb-a), nhiệt
độ (
O
K-b) và độ ẩm tơng đối (%-c) tại điểm 12
O
N, 108
O
E giữa
hai trờng hợp, có sử dụng sơ đồ đồng hóa số liệu và không sử
dụng sơ đồ đồng hóa số liệu
92
4.13 Trờng khí áp mực biển và gió bề mặt khi không sử dụng sơ đồ
phân tích xoáy (a), khi sử dụng sơ đồ phân tích xoáy của mô hình
MM5 (b) và khi sử dụng sơ đồ phân tích xoáy TCLAPS (c) vào
thời điểm 00UTC ngày 29/09/2006
94
4.14 Quỹ đạo thực tế của bão số 6/2006 (1) và quỹ đạo mô phỏng của
MM5 khi không sử dụng sơ đồ phân tích xoáy (2) và có sử dụng
sơ đồ phân tích xoáy (3)
95
4.15 Khí áp mực biển thấp nhất (hPa) theo số liệu thám sát (OBJMA)
và mô phỏng bằng mô hình MM5 (KBOG - không sử dụng sơ đồ

phân tích xoáy; CBOG - có sử dụng sơ đồ phân tích xoáy
95
4.16 Tốc độ gió mạnh nhất (m/s) theo số liệu thám sát (OBJMA) và mô
phỏng bằng mô hình MM5
96
4.17 Diễn biến từng giờ của khí áp (hPa), tốc độ gió (m/s) và lợng
ma tích lũy (mm) trạm Đông Hà
96
4.18 Phân bố trờng gió (m/s) vào thời điểm bão đổ bộ (a) và lợng
ma tích lũy (mm) của miền tính thứ nhất (b) và miền tính thứ hai
(c) của MM5 trong ba ngày
97





Mục lục
Trang
Mở đầu 1
Chơng 1. mô hình mm5 áp dụng cho việt nam và các
chỉ số đánh giá chất lợng sản phẩm dự
báo của mô hình số trị
3
1.1. Giới thiệu mô hình 3
1.2. Hệ toạ độ theo phơng ngang và đứng 4
1.3. Hệ các phơng trình thủy nhiệt động lực học của MM5 5
1.4. Tham số hoá vật lý 8
1.5. Xây dựng các miền tính của MM5 cho Việt Nam 8
1.5.1.

Xây dựng miền tính cho Đông Nam á và Việt Nam
8
1.5.2. Xây dựng miền tính cho các khu vực của Việt Nam 10
1.6. Các nguồn số liệu khí tợng cho mô hình 11
1.7. Một số phơng pháp đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo
của mô hình số trị
12
1.7.1. Phơng pháp đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của mô
hình số trị
12
1.7.2. Số liệu sử dụng 16
1.8. Tổng quan về tình hình dự báo ma lớn trên thế giới và ở
Việt Nam
20
Chơng 2. nghiên cứu lựa chọn các sơ đồ tham số hóa
vật lý của mô hình MM5
27
2.1. Các sơ đồ tham số hóa vật lý của MM5 27
2.1.1. Tham số hóa đối lu 27
2.1.2. Tham số hoá các quá trình vi mô trong mây 30
2.1.3. Sơ đồ tham số hoá bức xạ 33
2.1.4. Tham số hoá lớp biên hành tinh 36
2.1.5. Tham số hoá các quá trình đất - bề mặt 38
2.2. Kết quả dự báo ma với các lựa chọn vật lý khác nhau 38
2.2.1. Sơ đồ tham số hóa đối lu 38
2.2.2. Sơ đồ tham số hóa vi vật lý mây 42
2.2.3. Sơ đồ tham số hóa bức xạ 44
2.2.4. Sơ đồ tham số lớp biên hành tinh 46

2.2.5. Kết quả đánh giá đối với nhiệt độ và độ ẩm tơng đối 48

chơng 3. xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp cho mô
hình mm5
50
3.1. Phơng pháp dự báo tổ hợp 50
3.1.1. Cơ sở lý thuyết của phơng pháp dự báo tổ hợp 50
3.1.2. Tổng quan về dự báo tổ hợp ở trong và ngoài nớc 54
3.2. Kết quả thử nghiệm dự báo tổ hợp đối với mô hình MM5 57
3.2.1. Các phơng án dự báo tổ hợp 57
3.2.2. Kết quả dự báo tổ hợp đối với khí áp mực biển và độ cao địa
thế vị
57
3.2.3. Kết quả dự báo tổ hợp đối với một số trờng hợp ma vừa,
lớn trong năm 2005
62
3.3. Bớc đầu đánh giá chất lợng dự báo ma bằng phơng
pháp dự báo tổ hợp
71
chơng 4. nghiên cứu cảI tiến trờng đầu vào cho
mm5
77
4.1. Nghiên cứu sử dụng các trờng phân tích và dự báo từ các
mô hình toàn cầu khác nhau cho mô hình MM5
77
4.1.1. Mô tả số liệu lới làm đầu vào cho mô hình MM5 77
4.1.2. Mô tả số liệu của mô hình GSM 78
4.1.3. Tạo trờng số liệu đầu vào cho mô hình MM5 từ số liệu mô
hình GSM và GFS
80
4.1.4. Kết quả thử nghiệm 82
4.2. Thử nghiệm điều chỉnh trờng khí tợng đầu vào bằng số

liệu quan trắc địa phơng
84
4.3. Ban đầu hóa xoáy cho mục đích dự báo bão ở Biển Đông 93
Kết luận và kiến nghị 100
Tài liệu tham khảo 102
Phụ lục 105







1
Mở đầu

Phơng pháp dự báo số trị - dự báo bằng mô hình thuỷ động lực học hiện
đại có phân giải cao áp dụng cho từng khu vực đã đợc sử dụng ở nhiều nớc
trên thế giới, đặc biệt là các nớc phát triển. Chất lợng dự báo về hiện tợng
ma lớn cao hơn hẳn các phơng pháp dự báo ra đời trớc đó và sản phẩm số của
mô hình dự báo có thể đảm bảo các yêu cầu của các mô hình dự báo thuỷ văn
đối với lũ lụt, lũ quét. Một trong những nhân tố quyết định gây nên sự hình thành
và phát triển ma lớn trong các hiện tợng thời tiết nguy hiểm nh xoáy thuận
nhiệt đới (XTNĐ), dải hội tụ nhiệt đới, là đối lu mây tích. Các quá trình đối
lu này đóng vai trò quan trọng trong chu trình vận chuyển năng lợng của khí
quyển và do đó phân bố lại sự đốt nóng không đồng đều trên bề mặt trái đất.
Ngoài phụ thuộc vào độ hội tụ ẩm mực thấp, đối lu mạnh còn phụ thuộc vào
tính bất ổn định của khí quyển. Và nh chúng ta đã biết, các quá trình qui mô
vừa nh vậy chỉ có thể tính đợc bằng các mô hình số trị. Chính vì vậy, u tiên
phát triển phơng pháp dự báo số trị, mà trớc hết là áp dụng các mô hình số ở

nớc ta là một hớng đi nhằm tăng cờng chất lợng dự báo. Phơng pháp dự
báo số trị có quy mô toàn cầu, khu vực đợc phát triển và ứng dụng mạnh mẽ
trong dự báo thời tiết ở Mỹ, úc, Nhật Bản, Liên Bang Nga, các nớc Châu Âu,
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin là động lực thúc đẩy và
tạo nên những thành quả to lớn hiện nay của hầu hết các ngành khoa học. Hàng
loạt vấn đề trong nghiên cứu dự báo khí tợng, khí hậu đ
ợc thực hiện với chất
lợng ngày càng cao với những điều kiện:
- Các phơng pháp quan trắc khí tợng mới;
- Phơng tiện tính toán hiện đại cùng với các phơng pháp phân tích và
xử lý số liệu mới;
- Các phơng tiện và hình thức truyền tải thông tin hiện đại.
Công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ đã mở ra những khả năng mới
trong lĩnh vực nghiên cứu dự báo khí tợng ở Việt Nam. Tuy nhiên, ở Việt Nam
hiện nay, cha có thể chạy mô hình dự báo toàn cầu do tính phức tạp về chuyên
môn và kỹ thuật tính toán. Vì vậy, trớc mắt phải thông qua hợp tác quốc tế với
các Trung tâm khí tợng lớn trên thế giới và sử dụng đờng truyền Internet tốc
độ cao để tải thờng xuyên các trờng phân tích, dự báo toàn cầu làm điều kiện
ban đầu và điều kiện biên cho các mô hình khu vực phân giải cao. Nhiều mô
hình khu vực đang đợc nghiên cứu thử nghiệm hoặc sử dụng trong nghiệp vụ ở
nớc ta nh HRM ở Trung tâm KTTV Quốc gia; ETA, RAMS ở Trờng Đại học
Khoa học Tự nhiên,
Song song với việc áp dụng các mô hình trên đây, đã có hàng loạt nghiên
cứu nhằm đa mô hình khí tợng động lực quy mô vừa thế hệ 5 (MM5) vào dự
báo thời tiết ở nớc ta và hiện nay mô hình này đang đợc sử dụng trong chế dộ
dự báo nghiệp vụ ở Viện Khoa học Khí tợng Thủy văn và Môi trờng. Mô hình
khí tợng quy mô vừa thế hệ 5 (MM5) do Trờng đại học Tổng hợp
Pennsylvania (PSU) và Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển (NCAR), Mỹ

2

xây dựng năm 1994. Phiên bản 3.5 của mô hình (MM5V3.5) đợc hoàn thành
vào năm 1999 đã có những cải tiến quan trọng trong các mảng: Kỹ thuật lồng
ghép nhiều mực; Động lực học bất thuỷ tĩnh; Đồng hoá số liệu 4 chiều; Bổ sung
các sơ đồ tham số hoá vật lý; hả năng truyền tải thông tin và kỹ thuật tính
toán,
Đề tài nghiên cứu khoa học Nghiên cứu thử nghiệm dự báo ma lớn ở
Việt Nam bằng mô hình MM5 đợc triển khai thực hiện là bớc kế tiếp của đề
tài Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mô hình khí tợng động lực quy mô vừa
MM5 trong dự báo hạn ngắn ở Việt Nam đã hoàn thành năm 2005. Mục tiêu
chính của đề tài là áp dụng đợc mô hình MM5 nhằm dự báo ma lớn ở Việt
Nam.
Để đạt đợc mục tiêu nêu trên, đề tài đã triển khai thực hiện các nội dung
chính sau: Nghiên cứu lựa chọn sơ đồ tham số hóa vật lý phù hợp với Việt Nam;
Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp trên cơ sở mô hình MM5; Nghiên
cứu thử nghiệm cải tiến trờng đầu vào cho mô hình MM5 với các nguồn dữ liệu
khí tợng khác nhau, bao gồm cả ban đầu hóa xoáy cho mục đích dự báo bão ở
Biển Đông. Các nghiên cứu lựa chọn thông số tối u cho mô hình MM5 đợc
thực hiện trên cơ sở đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của các dự báo thành
phần theo các phơng pháp đánh giá thông dụng. Đối tợng nghiên cứu là các
đợt ma vừa, ma lớn ở Việt Nam trong hai năm 2004, 2005.
Báo cáo tổng kết đề tài bao gồm các nội dung sau:
Mở đầu
Chơng 1: Mô hình MM5 áp dụng cho Việt Nam và các chỉ số đánh giá
chất lợng sản phẩm dự báo của mô hình số trị.
Chơng 2: Nghiên cứu lựa chọn các sơ đồ tham số hóa vật lý của mô hình
MM5.
Chơng 3: Xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp cho mô hình MM5.
Chơng 4: Nghiên cứu cải tiến trờng đầu vào cho MM5
Kết luận và kiến nghị
Tài liệu tham khảo

Phụ lục
Thay mặt đội ngũ cán bộ thực hiện đề tài, chúng tôi xin chân thành cảm
ơn Viện Khoa học Khí tợng Thuỷ văn và Môi trờng và các đơn vị trong Viện,
đặc biệt là Trung tâm Nghiên cứu Khí tợng - Khí hậu đã tạo mọi điều kiện
thuận lợi cho công tác triển khai đề tài nghiên cứu. Chúng tôi xin chân thành
cảm ơn sự tham gia tích cực vào các hoạt động nghiên cứu của các chuyên gia và
các cộng tác viên thuộc Trung tâm Khí tợng Thuỷ văn Quốc gia, Trờng Đại
học Khoa học Tự nhiên, Viện Khoa học Khí tợng Thuỷ văn và Môi trờng.

Hà Nội, 7-2008

3
Chơng 1. mô hình mm5 áp dụng cho việt nam và các chỉ số
đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của mô hình số trị

1.1. Giới thiệu mô hình
Mô hình khí tợng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5 (MM5) của Trung
tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển Mỹ (NCAR) và Trờng Đại học Tổng hợp
Pennsylvania Mỹ (PSU) là thế hệ mới nhất trong một loạt các mô hình dự báo
đợc Anthes phát triển từ những năm 1970. Qua quá trình thử nghiệm, mô hình đã
đợc điều chỉnh và cải tiến nhiều lần nhằm mô phỏng tốt hơn các quá trình vật lý
quy mô vừa và có thể áp dụng đối với nhiều đối tợng sử dụng khác nhau. Phiên
bản 3.5 (MM5V3.5) của mô hình ra đời năm 2001 đã đợc điều chỉnh, cải tiến
thêm so với các phiên bản trớc trong các mảng: Kỹ thuật lồng ghép nhiều mực;
Động lực học bất thuỷ tĩnh; Đồng hoá số liệu 4 chiều; Bổ sung lựa chọn các sơ
đồ tham số hoá vật lý; Kỹ thuật tính toán. Hiện nay, chúng tôi đang sử dụng
phiên bản mới nhất và cũng là phiên bản cuối cùng của hệ thống mô hình MM5 -
phiên bản 3.7.2 trong các nghiên cứu áp dụng ở Viện KHKTTV&MT.
Mô hình MM5 sử dụng hệ thống lới lồng (nesting grid) nhằm mô phỏng
tốt hơn các quá trình vật lý có quy mô nhỏ hơn bớc lới của miền tính ban đầu.

Về lý thuyết, MM5 cho phép lồng ghép tối đa 9 khu vực. Tỷ lệ của độ phân giải
(ĐPG) theo phơng ngang của miền tính trong so với miền tính ngoài luôn là
3:1.
Sơ đồ trong hình 1.1 biểu
diễn hệ thống các mô đun chính
của mô hình MM5. Có thể chia mô
hình thành hai bộ phận: bộ phận xử
lý và bộ phận mô phỏng. Đầu tiên,
số liệu địa hình, các thông số của
miền tính và số liệu khí tợng đợc
nội suy theo phơng ngang, phơng
đứng thông qua các mô đun thuộc
bộ phận xử lý TERRAIN, REGRID
và INTERPF. Bộ phận mô phỏng
MM5 nhập dữ liệu đã đợc xử lý từ
các mô đun trên, mô phỏng các quá
trình vật lý và đa ra dự báo số của
mô hình. Sản phẩm dự báo của
MM5 đợc chuyển đến bộ phận xử lý cuối cùng là các mô đun đồ hoạ và phân
tích dữ liệu (GRAPH/RIP, GRADS) và Output Analysis).
Do các trờng khí tợng là điều kiện ban đầu cho mô hình đ
ợc lấy từ
phân tích của mô hình toàn cầu có độ phân giải ngang thô nên cần thiết phải
đợc điều chỉnh bằng số liệu thám sát địa phơng. Trong trờng hợp này chúng
ta có thể sử dụng bổ sung thêm mô đun RAWIN/LITTLE_R nh thể hiện trong
hình 1.2. Trong trờng hợp lồng ghép nhiều mức đối với các khu vực khác nhau,
Hình 1.1. Sơ đồ cấu trúc các mô đun chính
của mô hình MM5

4

mô hình bổ sung mô đun
NESTDOWN với mục đích làm
trơn lới thô hơn ở miền ngoài. Mô
đun INTERPB có chức năng
chuyển các trờng khí tợng từ
mực sigma của mô hình về mực khí
áp (Hình 1.2).

1.2. Hệ toạ độ theo phơng
ngang và đứng
Theo phơng thẳng đứng,
mô hình MM5 sử dụng hệ toạ độ
sigma (

):

(1.1)

trong đó, p khí áp; p
s
khí áp mặt đất, p
t

khí áp trên đỉnh khí quyển mô hình.
Các mực theo phơng đứng trong hệ
toạ độ

có đặc điểm uốn sát địa hình ở lớp
dới và gần sát với các mực khí áp ở lớp trên
(Hình 1.3). Theo (1.1) ta có thể thấy

biến
đổi từ 1 (mặt đất) tới 0 (mực khí quyển đỉnh
mô hình) và các mực khí quyển đợc xác
định bởi tập giá trị

trong khoảng [0,1].
Các biến

&
,

đợc xác định trên các mực
nguyên (K=1, 2, ), các biến còn lại đợc
xác định trên các mực phân (K=1
1/2
, 2
1/2
, ).
Ưu điểm của hệ toạ độ

là theo đó ta tính
đợc ảnh hởng của địa hình đến các quá
trình nhiệt động lực học xảy ra trong khí
quyển. Ngoài ra, điều kiện biên của tơng tự tốc độ thăng (

) tại biên dới của
mô hình là chính xác. Thật vậy, ta có biên dới của mô hình dự báo là mặt đất
với

=1 và điều kiện biên

(1)=0, chính xác hơn điều kiện biên

(1)=0 khi sử
dụng hệ toạ độ khí áp (vì mặt 1000mb không trùng với mặt đất nên điều kiện
cuối cùng này chỉ là gần đúng).
Mô hình MM5 sử dụng luới tọa độ so le Arakawa B theo phơng ngang có
dạng nh trên hình 1.4. Tại các điểm gạch chéo (x) mô hình thực hiện việc tích
phân cho các biến vô hớng nh áp suất, độ ẩm riêng, nhiệt độ, Tại các điểm
có ký hiệu (.), mô hình thực hiện việc tích phân cho các thành phần gió ngang.
Sơ đồ cấu trúc mô hình MM5

TErrain
Regri
d
interpf
Mm5
Graph/rip
Output Anal
y
sis
interpb
Rawin
s
/Little_r
nestdown
Hình 1.2. Sơ đồ cấu trúc đầy đủ các mô đun
của mô hình MM5
Hình 1.3. Cấu trúc thẳng đứng của

MM5
ts
t
pp
pp


=


5
1.3. Hệ các phơng trình thủy nhiệt
động lực học của MM5
Trớc khi đề cập đến hệ phơng
trình bất thuỷ tĩnh của mô hình MM5,
chúng tôi trình bày về hệ phơng trình
nhiệt động lực học viết trong hệ toạ độ


theo phơng đứng với gần đúng thuỷ
tĩnh.
Các phơng trình chuyển động
ngang:

(1.2)

(1.3)

trong đó, u và v - các thành phần vận tốc theo hớng đông và bắc;

- độ cao địa
thế vị; m - nhân tố bản đồ;
dt
d


=
&
;

- mật độ không khí; f - tham số Coriolis; D
u

và D
v
- biểu diễn hiệu ứng khuếch tán ngang và đứng; p*=p
s
- p
t
.
Phơng trình nhiệt động lực học:

(1.4)

trong đó, c
p
= c
pd
(1+0.8q
v

) nhiệt dung của khí ẩm với áp suất cố định, c
pd

nhiệt dung của khí khô với áp suất cố định, q
v
- tỷ số xáo trộn hơi nớc, Q năng
lợng đoạn nhiệt, D
T
- biểu diễn hiệu ứng khuếch tán ngang và đứng,
d
t
dp
=


đợc tính bằng:
(1.5)

với:
(1.6)

Khí áp bề mặt có thể đợc tính từ:

(1.7)

Hình 1.4. Cấu trúc ngang theo lới xen
kẽ Arakawa B của MM5
u
Dvp
xx

p
mp
up
y
mvup
x
muup
m
t
up
f ++








+

+


=


*
*
*
****
//
2





&
v
Dp
yy
p
mp
vp
y
mvvp

x
muvp
m
t
p
fu
v
++








+

+


=


*
*
*
****
//
2





&
T
pp
D
c
Q
p
c
p
Tp
y
mvTp

x
mTp
m
t
Tp
u
+++











+


=


&
&
**
****
//
2

dt
dp
p
*
*

+=
&








+


+


=


y
p

v
x
p
um
t
p
t
p
****













+


=


&
**** //

2
p
y
mvp
x
mup
m
t
p

6
cùng với sử dụng tích phân theo phơng đứng:

(1.8)

Sau khi xác định xu thế khí áp bề mặt
t
p


*
, vận tốc thẳng đứng trong hệ
toạ độ sigma (

&
) đợc tính cho mỗi mực từ tích phân theo phơng đứng trong
phơng trình (1.9):

(1.9)
trong đó,

là biến hình thức của tích phân và

&
(

=0)=0.
Phơng trình thuỷ tĩnh xác định độ cao địa thế vị từ nhiệt độ ảo T
v
:

(1.10)
trong đó, R - hằng số khí khô; T
v
=T(1+0.608q
v
); q
c
và q
r
là tỷ số xáo trộn nớc
mây hoặc băng và nớc ma hoặc tuyết.
Đối với động lực học bất thuỷ tĩnh, các biến đợc phân tích thành tổng của
trạng thái nền và nhiễu động nh sau:
(
)
(
)
(
)

tzyxpzptzyxp ,,,,,,
'
0
+=

(
)
(
)
(
)
tzyxTzTtzyxT ,,,,,,
'
0
+=

(
)
(
)
(
)
tzyxztzyx ,,,,,,
'
0

+=
trong đó, đặc trng profile trạng thái nền của nhiệt độ có thể là hàm phân tích
đợc hiệu chỉnh từ profile nhiệt độ trung bình của tầng đối lu.
Trong động lực bất thủy tĩnh, hệ tọa độ thẳng đứng đợc tính theo áp suất

của trạng thái nền:
ts
t
pp
pp


=
0


trong đó, p
s
, p
t
là khí áp trạng thái nền tại bề mặt và tại đỉnh khí quyển, chúng
không phụ thuộc thời gian. áp suất tổng cộng tại mỗi nút lới đợc tính nh sau:
'* pppp
t
+
+
=

(1.11)
trong đó, p là nhiễu động rối; p*(x,y) = p
s
(x,y) - p
t
.
Khi đó, hệ phơng trình của mô hình MM5 với động lực học bất thuỷ tĩnh

trong hệ toạ độ

chuyển thành:
Các phơng trình chuyển động ngang và thẳng đứng:










+


=


1
0
2
// ***

d
y
mvp
x
mup

m
t
p
'
//1
0
2
***
*


d
y
mvp
x
mup
m
t
p
p

+


+


=
&
1
1
1
)/ln( *







+
+
+=
+

c
rc
v
t
q
qq
RT
pp



7
u
Dvp
p
x
p
px
pmp
uDIV
up
y
mvup
x
muup
m
t
up
f ++

⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
∂
∂
−
∂
∂
−
−+
∂
∂
−
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
+
∂
∂
−=

∂
∂
*
*
*
*
****
''
//
2
σ
σ
ρ
σ
σ
&
(1.12)
v
Dp
p
y
p
py
pmp
vDIV
vp
y
mvvp
x
muvp

m
t
vp
fu ++
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
∂
∂
−
∂
∂
−
−+
∂
∂
−
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂

+
∂
∂
−=
∂
∂
*
*
*
*
****
''
//
2
σ
σ
ρ
σ
σ
&
(1.13)
[]
ω
σρ
ρ
ω
σ
σωωω
ω
Dqqgp

Tp
pT
T
Tp
p
gp
DIV
p
y
mvp
x
mup
m
t
p
rc
v
++−
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−+
∂
∂
+
++
∂

∂
−
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
+
∂
∂
−=
∂
∂
)(*
'''
*
1
*
//
0
00
2
****
&
(1.14)
• Ph−¬ng tr×nh xu thÕ khÝ ¸p:

ωρ
σ
ω
γρ
σ
σ
σ
σ
γ
σ
σ
gppg
v
y
p
mpx
muu
x
p
mpx
mu
ppm
DIVp
p
y
mvpp
x
mupp
m
t

p
pp
00
2
2
*
//
*
'
/'/'
*
*
*
*
'***'*
+
∂
∂
+
+
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
∂
∂

−
∂
∂
+
∂
∂
∂
∂
−
∂
∂
−
−+
∂
∂
−
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
+
∂
∂
−=
∂
∂

&
(1.15)
• Ph−¬ng tr×nh xu thÕ nhiÖt ®é:

T
p
p
p
D
c
Q
pDgp
Dt
Dp
p
c
TDIV
Tp
y
mvTp
x
mTp
m
t
Tp
u
++
⎥
⎦
⎤

⎢
⎣
⎡
−−+
++
∂
∂
−
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
+
∂
∂
−=
∂
∂
&
&
*
****
'0
2
*
'

*
1
//
ωρ
ρ
σ
σ
(1.16)
trong ®ã
σ
σ
∂
∂
+
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
∂
∂
+
∂
∂
−=
&
*** //
2
p

y
mvp
x
mup
mDIV
(1.17)
vµ
v
y
p
p
m
u
x
p
p
m
p
g
∂
∂
−
∂
∂
−−=
*
***
*
0
σσ

ω
ρ
σ
&
(1.18)


8
1.4. Tham số hoá vật lý
Trong các mô hình toàn cầu không thể mô phỏng hết các quá trình có quy
mô dới lới.nh bức xạ, lớp biên hành tinh, đối lu, các quá trình vi mô trong
mây, bởi hàng loạt nguyên nhân. Thứ nhất là khả năng tính toán của máy tính
(ngay cả đối với máy tính hiện đại) do phải giảm bớt lới xuống dới quy mô
đặc trng của quá trình xem xét dẫn đến tăng số lợng điểm tính. Thứ hai là
không phải tất cả các quá trình có quy mô dới lới đều có thể mô tả bằng các
phơng trình vi phân.
Trong những năm gần đây, các mô hình số trị dự báo thời tiết đợc xây
dựng theo một hớng mới, đợc gọi là tham số hoá các quy trình vật lý, nghĩa là
các tham số hoặc các đặc trng cấu trúc của mô hình khí quyển đợc tính toán
trong khi tích phân các phơng trình dự báo và mối quan hệ giữa những tham số
hoặc đặc trng của mô hình với những đặc trng phản ánh hiệu ứng cuối cùng
hoặc hiệu ứng tổng hợp của các quá trình quy mô dới lới đến các quá trình
quy mô lớn.
Kết quả gián tiếp của tham số hoá các quá trình vật lý quy mô dới lới là
phơng pháp tính các đại lợng phản ánh tác động của độ nhớt đến gia tốc hạt
(Fx và Fy), dòng nhiệt và dòng ẩm ( và
P
), các thành phần của cân bằng nhiệt
(R, H, Q) và những đại lợng khác tham gia vào phơng trình dự báo. Kết quả
của tham số hoá có thể là phơng pháp tính các đại lợng khác, chẳng hạn nh

các đại lợng trong điều kiện biên, Chi tiết hơn về cơ sở lý thuyết (hệ phơng
trình nguyên thuỷ, hệ toạ độ theo phơng ngang và phơng đứng, sơ đồ sai phân,
sơ đồ tham số hoá vật lý,) của mô hình MM5 có thể tham khảo trong [1], [19],
[32].

1.5. Xây dựng các miền tính của MM5 cho Việt Nam
1.5.1. Xây dựng miền tính cho Đông Nam á và Việt Nam
Việc chọn vùng địa lý thích hợp để áp dụng một mô hình số dự báo thời
tiết hay khí hậu khu vực hạn chế đợc nhập từ nớc ngoài về là đặc biệt quan
trọng. Khu vực đợc chọn phải bao hàm những đặc điểm địa lý địa hình và quá
trình khí quyển dẫn đến sự hình thành và diễn biến thời tiết. Ngoài ra, miền biên
giới hạn khu vực phải thoả mãn những yêu cầu của bài toán biên trong mô hình.
Nghĩa là, trên miền biên mô hình của khu vực nghiên cứu phải ít phát triển nhất
những nhiễu động thời tiết hay khí hậu mạnh. Việc lựa chọn này vừa đòi hỏi
những hiểu biết về cơ chế nhiệt động lực học của sự phát triển thời tiết, khí hậu
khu vực nói chung, cơ sở lý thuyết của mô hình nói riêng, vừa đòi hỏi kiểm
nghiệm thực tế trong quá trình chạy thử nghiệm mô hình cho khu vực nghiên
cứu. Hơn nữa, phải cân đối với khả năng của máy tính sử dụng để thời gian cần
thiết cho việc chạy mô hình vẫn đảm bảo đợc dự báo thực tế nhằm áp dụng
trong nghiệp vụ.
Để đảm bảo thỏa mãn tối đa những đòi hỏi nêu trên, sau một thời gian
nghiên cứu thử nghiệm cũng nh tham khảo ý kiến từ các chuyên gia và trên cơ
sở phân tích quy mô không gian của các quá trình khí quyển có thể tác động đến

9
nớc ta, chúng tôi đã xây dựng hai miền tính lồng ghép cho mô hình MM5 đối
với khu vực Đông Nam á và Việt Nam. Miền tính thứ nhất (Hình 1.5) giới hạn
trong khoảng 5-30
O
N, 90-130

O
E với 65x95 điểm tính và độ phân giải ngang
45km. Về phơng đứng, chúng tôi lựa chọn phơng án khuyến cáo của nhóm tác
giả mô hình với 23 mực sigma phân bố không đều từ mặt đất đến mực xấp xỉ
100mb. Sản phẩm dự báo trên miền tính này có thể tham khảo đối với các quá
trình nh không khí lạnh bắt đầu ảnh hởng đến Việt Nam, diễn biến của xoáy
thuận nhiệt đới (XTNĐ) trên Biển Đông, hoạt động của gió mùa tây nam, dải hội
tụ nhiệt đới, và các quá trình có quy mô nhỏ hơn trong giới hạn miền tính. Số
liệu về độ cao địa hình (Hình 1.6a) của khu vực trong miền tính này đợc trích từ
nguồn dữ liệu toàn cầu của USGS với độ phân giải ngang 2 (xấp xỉ 4km). Loại
hình đất sử dụng (Hình 1.6b) cũng đợc trích từ nguồn dữ liệu trên với 25 cấp
phân loại.








Hình 1.5. Miền tính thứ nhất cho khu vực Đông Nam á
Hình 1.6. Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của miền tính thứ nhất
a) b)

10
Miền tính thứ hai cho Việt
Nam đợc lồng vào miền tính thứ
nhất có độ phân giải ngang 15km
với 127x63 điểm tính (Hình 1.7).
Miền tính này bao trùm lãnh thổ

Việt Nam và sẽ là cơ sở để xây
dựng các miền tính nhỏ hơn đối
với từng khu vực cụ thể của nớc
ta với độ phân giải ngang tới 5km
và nhỏ hơn nhằm đáp ứng các bài
toán ứng dụng khác nhau. Các dữ
liệu về độ cao địa hình và phân
loại hình đất sử dụng cũng đợc
trích từ nguồn dữ liệu toàn cầu của USGS với độ phân giải ngang tới 4km (Hình
1.8).













1.5.2. Xây dựng miền tính cho các khu vực của Việt Nam
Chúng tôi đã thử nghiệm xây dựng các miền tính cho từng khu vực cụ thể
của Việt Nam ví dụ nh Bắc Bộ (Hình 1.9a), Trung Bộ (Hình 1.9b), đồng bằng
Nam Bộ (Hình 1.9c) và Nam Trung Bộ và Tây Nguyên (Hình 1.9d). Độ phân
giải ngang của các miền tính này là 5km. Các miền tính nói trên đã đợc sử dụng
để mô phỏng các trờng khí tợng, đặc biệt là ma trong những đợt ma vừa,
ma lớn ở nớc ta trong năm 2004, 2005, 2006 và 2007. Sản phẩm lợng ma

mô phỏng trên các miền tính này hoàn toàn đáp ứng các bài toán ứng dụng khác
nh dự báo thuỷ văn, dự báo lan truyền ô nhiễm, về phạm vi miền tính và độ
phân giải ngang. Tuy nhiên, do khả năng tính toán có hạn nên các miền tính nói
trên không đợc sử dụng trong chế độ dự báo nghiệp vụ.
Hình 1.8. Bản đồ độ cao địa hình (a) và phân loại hình đất sử dụng (b) của miền tính thứ hai
a) b)
Hình 1.7. Sơ đồ lồng ghép hai miền tính cho MM5

11
a) b)
c) d)
Hình 1.9. Sơ đồ các miền tính cho từng khu vực của Việt Nam

1.6. Các nguồn số liệu khí tợng cho mô hình
Các trờng khí tợng tối thiểu cho MM5 là khí áp mực biển, nhiệt độ mặt
nớc biển, nhiệt độ không khí bề mặt, độ ẩm không khí bề mặt, các thành phần
gió ngang ở độ cao 2m so với bề mặt và độ cao địa thế vị, nhiệt độ không khí, độ
ẩm không khí, các thành phần gió ngang ở các mực khí áp 1000, 850, 700, 500,
400, 300, 250, 200, 150, 100mb. Phạm vi không gian của các trờng khí tợng
phải bao trùm miền tính thứ nhất. Độ phủ tuyết bề mặt và các trờng nhiệt độ đất
có thể lấy từ số liệu khí hậu. Ngoài ra, số liệu của các trạm khí tợng cao không
và quan trắc bề mặt trong miền tính cũng có thể đợc sử dụng nhằm điều chỉnh
trờng phân tích ban đầu (điều kiện ban đầu) thông qua kỹ thuật đồng hoá số
liệu. Sau đây sẽ giới thiệu về các nguồn số liệu khí tợng trong trờng hợp mô
phỏng và dự báo bằng MM5.
Đối với bài toán dự báo hạn ngắn, yêu cầu về nguồn số liệu khí tợng là
phải đáp ứng đủ các yêu cầu của mô hình MM5 đồng thời phải đợc cập nhật
hàng ngày hoặc từng 6h một (tuỳ theo yêu cầu thực hiện dự báo bằng MM5 bao
nhiêu lần trong ngày).
Một trong những nguồn số liệu đáp ứng đủ các yêu cầu trên là các trờng
phân tích và dự báo của mô hình AVN do NCEP thực hiện. Hạn dự báo tối đa
của mô hình AVN là 16 ngày (384h) với các dự báo cách nhau 3h. Trong thực tế,
để thực hiện các dự báo cho Việt Nam, điều kiện biên tốt nhất là các dự báo cách

12
nhau 3h của mô hình AVN. Tuy nhiên, để đảm bảo về thời gian cung cấp sản
phẩm dự báo, có thể sử dụng các dự báo cách nhau 6 giờ nhằm giảm thời gian tải
số liệu từ mạng Internet. Địa chỉ Internet của nguồn số liệu AVN/NCEP là:

Các trờng dự báo cách nhau 12h một cũng có thể sử dụng làm điều kiện
biên cho mô hình MM5 trong dự báo ngắn hạn là sản phẩm dự báo của mô hình
MRF do NCEP thực hiện. Độ phân giải ngang của các trờng khí tợng là 1x1
độ kinh vĩ. NCEP thực hiện các dự báo bằng mô hình MRF cho toàn cầu hai lần

trong ngày vào các thời điểm 00Z và 12Z. Chúng ta có thể tải các trờng dự báo
này làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho mô hình MM5 từ địa chỉ
Internet:
Chúng tôi cũng đã thử nghiệm sử dụng sản phẩm dự báo của mô hình
GSM của cơ quan khí tợng Nhất Bản (JMA) làm số liệu đầu vào cho mô hình
MM5 với hạn dự báo đến 48h. Do không đủ các yếu tố khí tợng cần thiết nh
SST, các yếu tố khí tợng ở mực thấp và định dạng các file số liệu khác với các
định dạng sẵn có của MM5 nên việc sử dụng chúng trong nghiệp vụ đòi hỏi một
khối lợng công việc khá lớn nhằm giải quyết các hạn chế trên đây. Một số thử
nghiệm sử dụng nguồn số liệu này sẽ đợc trình bày trong chơng 4. Ngoài ra, ở
Việt Nam hiện nay cũng có thể sử dụng nguồn số liệu dự báo của mô hình GME
của Cơ quan Khí tợng Đức (DWD), tuy nhiên, một số vấn đề liên quan đến kỹ
thuật nh chuyển định dạng các file số liệu, bổ sung các yếu tố thiếu, cũng sẽ
gặp phải nh trờng hợp của GSM.
Đối với bài toán dự báo hạn vừa, hạn dài ở Việt Nam, nguồn số liệu tin
cậy và đáp ứng đợc các yêu cầu về thời gian, các yếu tố khí tợng cần thiết, là
các sản phẩm của mô hình AVN và MRF. Đối với mô hình AVN, từ hạn dự báo
180h đến 384h chỉ có các file số liệu cách nhau 12h một và các yếu tố dự báo
cũng ít hơn so với các hạn dự báo trớc đó nên dung lợng mỗi file số liệu cũng
nhỏ hơn (khoảng 4Mb so với khoảng 26Mb).

1.7. Phơng pháp đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của mô hình số trị
và số liệu sử dụng
1.7.1. Phơng pháp đánh giá chất lợng sản phẩm dự báo của mô hình số trị
Để ứng dụng đợc một mô hình khu vực hạn chế kiểu nh MM5 vào trong
nghiệp vụ dự báo thời tiết đòi hỏi trớc hết là phải đánh giá đợc sai số dự báo
của mô hình so với thực tế. Các nguyên nhân có thể đa đến dự báo sai của mô
hình số trị có thể tóm tắt nh sau:
- Các công thức toán học để mô tả các quá trình vật lý xảy ra trong khí
quyển là cha hoàn chỉnh;

- ảnh hởng của địa hình (thờng không đợc mô hình số trị mô tả hoàn
chỉnh) đến kết quả dự báo;
- Các quá trình vật lý và các sơ đồ tham số hóa cha thật sự hoàn thiện;

13
- Một số giả thiết không thực sự phù hợp đợc đa ra để có thể giải đợc
hệ phơng trình thủy nhiệt động lực học mô tả khí quyển thực.
- Điều kiện biên và điều kiện ban đầu của các biến khí tợng là cha hoàn
chỉnh và phụ thuộc khá nhiều vào địa hình. Các trạm thám sát tha thớt, đặc biệt
là vùng nhiệt đới;
- Các kết quả nhận đợc chứa đựng những sai số khi giải các công thức
toán học bằng phơng pháp gần đúng,
Có nhiều chỉ số khác nhau để đánh giá chất lợng dự báo của mô hình số
trị nh sai số trung bình (ME), sai số bình phơng trung bình (RMSE), sai số độ
lệch Bias error (BE), sai số trung bình tuyệt đối (MAE), tơng quan chuẩn sai
(AC), chỉ số CSI, chỉ số BIAS, Dới đây, chúng tôi sẽ giới thiệu sơ lợc về các
chỉ số nói trên.
Sai số ME xác định xu thế mô hình dự báo vợt quá hay thấp hơn giá trị
thực tế và đợc xác định bằng công thức toán học cho một biến x dạng:
()

=
=
N
i
of
xx
N
xME
1

1
)(
(1.19)
ở đây, N là dung lợng mẫu, ký hiệu f và 0 để chỉ các giá trị dự báo và quan trắc.
Giá trị ME dơng thể hiện xu thế dự báo vợt giá trị thực của mô hình và ngợc
lại giá trị âm của ME thể hiện xu thế dự báo thấp hơn giá trị thực.
Sai số bình phơng trung bình (RMSE) là căn bậc hai của trung bình bình
phơng sai số giữa giá trị dự báo và thám sát, đợc xác định theo công thức:
()
2/1
1
2
1
)(







=
=
N
i
of
xx
N
xRMSE (1.20)
RMSE giữ lại đơn vị của biến dự báo và xác định sai số về độ lớn của biến

dự báo. Giá trị này càng tiến tới không thì mô hình dự báo càng chính xác.
MAE là một chỉ số đa ra độ lớn trung bình của sai số nhng không chỉ ra
hớng của độ lệch. Chỉ số này đợc tính nh sau:

(1.21)

Độ lệch chuẩn đợc sử dụng để đo mức độ biến đổi trong dự báo của
các biến khí tợng và là căn bậc hai của sai khác bình phơng trung bình giữa sai
số dự báo (e
i
=f
i
- 0
i
) và sai số dự báo trung bình:

(1.22)
trong đó, N là tổng số các so sánh dự báo.
Hệ số suy giảm phơng sai (RV) đợc tính nh sau:







=

=
N

i
ii
OF
N
MAE
1
1
()

=


=
N
i
i
ee
N
1
2
1
1


14
(1.23)

trong đó, M là giá trị trung bình mẫu hoặc trung bình khí hậu, RMSEc là sai số
bình phơng trung bình trên cơ sở khí hậu, RMSE là sai số bình phơng trung
bình của dự báo.

Nh vậy, RV nhận giá trị trong khoảng (- , 1] và khi RV = 1 thì không
có sai số trong giá trị dự báo, khi RV = 0 dự báo không tốt hơn trung bình khí
hậu.
Để đánh giá chất lợng dự báo ma của mô hình, về diện ma, ngời ta
thờng sử dụng chỉ số CSI có dạng sau:
CS I= H/(H+M+F) (1.24)
Trong đó:
- H là số trạm dự báo có ma và thực tế có ma (theo nghĩa vợt một
ngỡng nào đó);
- M là số trạm dự báo không ma nhng thực tế có ma;
- F là số trạm dự báo có ma nhng thực tế không ma.
Nh vậy, CSI đợc tính bằng tỷ số giữa vùng giao nhau của hai tập số liệu
dự báo và thám sát, giá trị của CSI nằm trong khoảng [0,1]. CSI nói lên mức độ
trùng khớp giữa vùng ma dự báo và vùng ma thám sát. Khi CSI gần đến 1 thì
vùng ma dự báo gần sát với vùng ma thực tế, khi CSI gần đến 0 thì vùng ma
dự báo và vùng ma thực tế rất khác nhau. Ngỡng đợc chọn ở đây phụ thuộc
vào thời gian tích luỹ lợng ma (24h, 48h, ) và đặc điểm ma khu vực đợc dự
báo. Thông thờng ng
ời ta chọn các ngỡng 1, 5mm (đối với ma nhỏ), 15mm
(đối với ma vừa), 50mm (đối với ma lớn) và 100mm (đối với ma rất lớn) cho
lợng ma trong 24h.
Để đánh giá về lợng, ngời ta sử dụng chỉ số BIAS, đợc tính nh sau:
BIAS = (H+F)/(H+M) (1.25)
Chỉ số BIAS lớn hơn 1 khi lợng ma dự báo lớn hơn so với lợng ma
thực tế và ngợc lại, lợng ma dự báo nhỏ hơn lợng ma thực tế khi BIAS nhỏ
hơn 1. Cần lu ý là chỉ số BIAS đợc sử dụng để đánh giá khuynh hớng dự báo
diện ma của mô hình cao hơn hay thấp hơn so với thực tế mà không đánh giá sự
chính xác về lợng. BIAS =1,0 khi vùng ma dự báo trùng với vùng ma thực tế
tại một ngỡng đợc chọn nào đó.
(

)
()
c
c
i
ii
RMSE
RMSERMSE
OM
OF
RV

=


=


2
2
1

15
Các chỉ số trên đây có tính toán một cách đơn giản thông qua bảng liên
kết (Bảng 1.1). Một cách hình tợng, chúng ta có thể mô tả phân bố của chỉ số
trong bảng 1.1 thông qua sơ đồ trên hình 1.10.
Bảng 1.1. Bảng liên kết giữa dự báo và thực tế

Thực tế
Có Không

Có
H F
Dự báo
Không
M CN












Cũng từ bảng liên kết trên, ta có thể tính đợc các chỉ số khác nhau nh
xác xuất phát hiện hiện tợng (Probability of Detection of Event - POD), tỉ lệ
báo động sai (False Alarm Ratio - FAR), phần trăm đúng (Percent Correct -
PEC),
Chỉ số POD đợc tính bằng tỷ số giữa số dự báo đúng xuất hiện ma lớn
hơn một ngỡng chọn trớc nào đó trên tổng số lần thám sát có ma. POD nói
lên tỷ lệ dự báo đúng so với thực tế và giá trị của POD nằm trong khoảng [0,1],
mô hình dự báo ma là hoàn hảo khi POD=1.
POD = H/(H+M) (1.26)
Hình 1.10. Sơ đồ biểu diễn các chỉ số phục vụ đánh giá chất lợng dự báo ma
F
Miền thực tế
H

M
Miền dự báo