Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo mưa lớn khu vực Bắc Bộ bằng mô hình HRM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÊN
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA THAM s ố
HÓA ĐỐI LƯU ĐỐI VỚI Dự BÁO MƯA LỚN
KHU Vực BẮC BỘ BẰNG MÔ HÌNH HRM
MÃ SỐ: QT-07-44
CHỦ TRÌ ĐỂ TÀI: THS. v ũ THANH HANG
CÁC CÁN BỘ THAM GIA: THS. HOÀNG THANH VÂN
NCS. HỔ THI MINH HÀ
■
HOC
Q U Ò C G IA HÀ NÓ I
'PU N G TA í'/ THÔNG TIN THI
J VIÊN
, _ Ị ) r / /.v e
___________
HÀ NỘI - 2007
2
BÁO CÁO TÓM TẮT
1. Tên đề tài: Nghiên cứu tác động của tham số hóa đối lưu đối với dự báo
mưa lớn khu vực Bắc Bộ bằng mô hình HRM
Mã số: QT-07-44
2. Chủ trì đề tài: ThS. Vũ Thanh Hằng, Bộ môn Khí tượng, Khoa Khí tượng
Thủy văn & Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN.
3. Các cán bộ tham gia: ThS. Hoàng Thanh Vân, NCS. Hồ Thị Minh Hà
4. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu:
* M ục tiêu: Nghiên cứu một số sơ đổ tham số hóa đối lưu và áp dụng
vào mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM để xem xét tác động
của tham số hóa đối lưu đối với kết quả dự báo mưa lớn của mô hình cho khu
vực Bắc Bộ.
* Nội dung nghiên cứu gồm:

- Nghiên cứu lý thuyết và mã nguồn của một số sơ đồ tham số hóa đối
lưu.
- Thống kê các hình thế thời tiết chính gây mưa lớn diện rộng ở khu vực
Bắc Bộ.
- Lập trình áp dụng các sơ đổ tham số hóa đối lưu cho mô hình HRM.
- Chạy thử nghiệm mô hình HRM với các sơ đồ tham số hóa đối lun
cho các đợt mưa lớn.
- Tính toán các chỉ số đánh giá kết quả dự báo mưa của mô hình và
phân tích.
5. Các kết quả đạt được:
- Mã nguồn của các sơ đổ tham số hóa đối lưu trong mồ hình HRM.
- Kết quả dự báo mưa lớn khu vực Bắc Bộ của mô hình HRM ứng với
các sơ đồ tham số hóa đối lun.
- 01 bài báo, 01 báo cáo tổng kết
3
- Đào tạo 01 cử nhân Khí tượng
6. Tình hình kinh phí của đề tài: (xem phần sau)
CHỦ TRÌ ĐỂ TÀI
ThS. Vũ Thanh Hằng
KHOA QUẢN LÝ

PGS. TS. Phạm Văn Huấn
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÊN
4
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÊN
ĐỂ TÀI QT-07-44
Chủ trì đề tài: ThS. Vũ Thanh Hằng
Đơn vị: Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, ĐH Khoa học Tự nhiên
BẢN KÊ KHAI CHI PHÍ THỰC HIỆN ĐỂ TÀI NCKH NĂM 2007
STT M ục Nội dung Sô tiền (đ)

1 Mục 109 Thanh toán dịch vụ công cộng
Tiết 01 Thanh toán tiền điện, nước và cơ sở vật chất
(4% tổng kinh phí, tối đa không quá 10 triệu
đồng/năm)
800.000
2 Mục 110
Vật tư văn phòng
Tiết 01
Văn phòng phẩm
1.200.000
4 M ục 112
Hội nghị
4.000.000
Tiết 01
In, mua tài liệu (chế bản, in ấn báo cáo)
Tiết 02
Bổi dưỡng báo cáo viên
Tiết 05 Thuê Hội trường, phương tiện
Tiết 06 Thuê mướn khác
Tiết 99 Chi phí khác
6 M ục 114 Thuê mướn
Tiết 06
Thuê chuyên gia trong nước
- Hợp đổng sô 01-QT0744/HĐ-TKCM
- Hợp đồng số 01-QT0744/HĐ-TKCM
12.000.000
6.000.000
6.000.000
10
M ục 119

Chi phí nghiệp vụ chuyên môn của từng
ngành
Tiết 99
Chi khác (Quản lý cơ sở 4% tổng kinh phí,
mức tối đa không vượt quá 10 triệu đồng/
năm, phụ cấp chủ nhiệm đề tài)
- Phụ cấp chủ nhiệm đề tài
- Quản lý phí
2.000.000
1.200.000
800.000
Tổng
20.000.000
CHỦ TRÌ ĐỂ TÀI
ThS. Vũ Thanh Hằng
5
SUMMARY
1. Project name: A study on impact of convective parameterization on
numerical heavy rainfall forecasting in Northern Vietnam using HRM.
Code: QT-07-44
2. Project president: Ma. Vu Thanh Hang, Meteorological Department,
Hydro-Meteorological and Oceanography Faculty, University of Sciences.
3. Collaborators: Ma. Hoang Thanh Van, PhD. student Ho Thi Minh Ha
4. Aims and contents:
* Aims: Studying and applying some convective parameterization
schemes to High resolution Regional Model - HRM to examine the impact of
convective parameterization on numerical heavy rainfall prediction in
Northern Vietnam.
* Contents:
- Studying the theory and code of some convective parameterization

schemes.
- Summarying some main weather patterns causing heavy rainfall in
large area in the North.
- Implementing some convective param eterization schemes in HRM.
- Running HRM with some convective parameterization schemes for
heavy rainfall cases.
- Calculating some scores to verify rainfall forecast results and some
remarks.
5. Results:
- Codes of some convective parameterization schem es in the HRM.
- Heavy rainfall forecast results for Northern Vietnam of the HRM with
different convective parameterization schemes.
6
- 01 article, 01 report.
-0 1 Bachelor in Meteorology.
KHOA QUẢN LÝ
CHỦ TRÌ ĐỂ TÀI
PGS. TS. Phạm Văn Huấn
ThS
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÊN
w'ệu TRUÔNG
T r
Vũ Thanh Hằng
7
MỤC LỤC
Trang
Mở đầu 9
Chương 1 Vấn đề tham sỏ hóa đối lưu trong mô hình sô và các 11
sơ đồ tham sô hóa đối lưu áp dụng cho mô hình
HRM

1.1 Bài toán tham số hóa đối lưu trong mô hình dự báo số 11
1.2 Một số sơ đồ tham số hóa đối lưu áp dụng cho mô hình 17
HRM
Chương 2 Một sỏ hình thê thời tiết điển hình gây mưa lớn diện 32
rộng trên khu vực Bắc Bộ
2.1 Khái quát về điều kiện địa lý và đặc điểm khí hậu khu 32
vực Bắc Bộ
2.2 Định nghĩa và phân bố cấp mưa diện rộng 34
2.3 Các hình thế synốp đặc trưng gây mưa lớn trên khu vực 36
Bắc Bộ
Chương 3 Kết quả dự báo mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ bằng 48
mô hình HRM với các sơ đồ tham số hóa đối lưu và
đánh giá
3.1 Giới thiệu về mô hình HRM 48
3.2 Cấu hình thí nghiệm, nguồn số liệu và các điểm số 54
đánh giá
3.3 Một số kết quả dự báo mưa 24h của mô hình HRM và 56
phân tích
Kết luận 62
Tài liêu tham khảo 63
8
MỞ ĐẦU
Mưa là một yếu tố thời tiết quan trọng và ảnh hưởng rất lớn tới đời sống kinh
tế xã hội. Mưa là kết cục của sự hòa hợp nhiệt động giữa ba yếu tố quan trong nhất
là gió, nhiệt và ẩm nên biến động rất mạnh theo không gian và thời gian. Như vậy
một mô hình muốn dự báo tốt mưa cần đồng thời dự báo tốt cả ba yếu tố này và
ngược lại nếu mô hình dự báo mưa tốt đồng nghĩa với mô hình có khả năng dự báo
tốt gió, nhiệt và ẩm. Hiện nay, trên thế giới mô hình dự báo thời tiết khu vực phân
giải cao có thể nói đã phát triển khá hoàn thiện cho vùng ngoại nhiệt đới, tuy vậy dự
báo mưa mô hình vẫn còn nhiều hạn chế bởi lẽ một biến đổi nhỏ của một trong ba

yếu tố trên cũng có thể dẫn đến biến đổi mạnh của mưa cả về không gian và thời
gian.
Đối với vùng nhiệt đới-xích đạo vấn đề dự báo mưa nói chung và bàng mô
hình số nói riêng càng phức tạp hơn so với ngoại nhiệt đới. Sự phức tạp trước hết vì
chưa có lý thuyết cho một quan hệ giữa trường gió và áp (kiểu như quan hệ địa
chuyển cho vĩ độ cao) trong khi gió vùng nhiệt đới rất yếu nên một sai số tuyệt đối
nhỏ trong tính toán trường gió cũng có thể dẫn tới sai số tương đối kết cục lớn trong
dự báo mưa Khó khăn thứ hai không kém phần quan trọng là mưa nhiệt đới sinh
ra chủ yếu bởi đối lưu sâu mà đối lưu sâu trong một mô hình thuỷ tĩnh với độ phân
giải còn rất hạn chế lại được tham số hoá trong khi con người hiểu biết còn rất hạn
chế về quá trình hình thành và phát triển của nó. Việc xác định đúng phân bố ẩm -
nguồn gốc của mưa trên vùng nhiệt đới còn vô cùng phức tạp trước hết do thám sát
quá nghèo nàn có tác động rất lớn đến chất lượng mưa mô hình. Từ những đặc điểm
trên ta thấy, trước khi muốn áp dụng một mô hình số có nguồn gốc từ vĩ độ cao vào
vùng nhiệt đới trước hét cần cải tiến mô hình còn gọi là khu vực hóa động lực và
khu vực hóa vật lý mô hình đó.
Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chúng tôi quan tâm đến phần vật lý
của mô hình là tham số hóa đối lưu trong mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải
cao HRM. Đây là một mô hình số có nguồn gốc từ Châu Âu và đến năm 2000 bắt
đầu được tiếp thu, nghiên cứu áp dụng và chạy dự báo nghiệp vụ cho khu vực Việt
Nam. Mặc dù vậy chất lượng dự báo mưa của mô hình HRM neuyên bản còn nhiều
9
hạn chế do sự chưa thích hợp của nó đối với khu vực này. Chính vì vậy, chúng tôi
đã nghiên cứu để thử nghiệm thay đổi một sơ đồ tham số hóa đối lưu mới, sơ đồ
Betts-Miller-Janjic và xem xét tác động của nó đối với trường mưa mô phỏng của
mô hình HRM. Do thời gian nghiên cứu có hạn nên các kết quả đánh giá mới chì
tập trung cho khu vực Bắc Bộ. Mặt khác, khu vực này có mật độ trạm quan trắc
tương đối dày đặc hơn so với các khu vực khác nên các kết quả đánh giá có độ tin
cậy cao hơn.
Nội dung nghiên cứu được bố cục trong 3 chương:

Chương 1. Vấn đề tham số hóa đối lưu trong mô hình số và các sơ đồ tham
số hóa đối lưu áp dụng cho mô hình HRM.
Chương 2. Một số hình thế thời tiết điển hình gây mưa lớn trên khu vực Bắc
Chương 3. Kết quả dự báo mưa lớn cho khu vực Bắc Bộ bàng mô hình HRM
với các sơ đồ tham số hóa đổi lưu và đánh giá.
Nghiên cứu này được hoàn thành nhờ sự hỗ trợ kinh phí của đề tài QT-07-
44. Tập thể tác giả xin chân thành cảm ơn!
10
CHƯƠNG 1
VẤN ĐỂ THAM SỐ HÓA Đ ố i Lưu TRONG MÔ HÌNH s ố VÀ CÁC
S ơ ĐỔ THAM SỐ HÓA Đ ố i Lưu ÁP DỤNG CHO MÔ HÌNH HRM
1.1 Bài toán tham sô hóa đối lưu trong mô hình dự báo sỏ
Đối lưu mây tích đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hoàn lưu qui
mô lớn trong khí quyển, đặc biệt đối lưu ẩm được xem là một quá trình quan trọng
trung tâm trong sự phát triển các áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) và bão (Smith, 2000).
Tuy nhiên, khi mô phỏng các quá trình này trong mô hình số, kích thước lưới của
mô hình thường rất lớn hơn so với qui mô của các yếu tố mây riêng biệt. Do đó, cần
thiết phải biểu diễn được hiệu ứng của một quần thể các đám mây đối lưu trong khí
quyển qua sổ hạng của các biến qui mô lưới. Kỹ thuật này được gọi là TSHĐL mây
tích. Tuy nhiên, trong khí quyển bất ổn định điều kiện để các đám mây đối lưu xuất
hiện thì vấn đề tham số hóa trở nên rất phức tạp. Những chuyển động thẳng đứng
qui mô dưới lưới liên quan tới sự giải phóng ẩn nhiệt, các xoáy rối mở rộng trên
những khoảng cách thẳng đứng lớn và thường có các đặc trưng rất ít liên quan với
các đặc trưng qui mô lớn tại mực đó (Frank, 1983). Công trình nghiên cứu tiên
phong của Riehl và Malkus (1958) cho thấy trong các khu vực bất ổn định đối lưu,
vận chuyển thẳng đứng của khối lượng và năng lượng tĩnh ẩm không được thực
hiện bởi hoàn lưu qui mô synôp mà bởi các đám mây tích riêng biệt.
Các cách tiếp cận hiện nay đối với vấn đề biểu diễn đối lưu mây tích trong
các mô hình số qui mô vừa được chia thành 3 nhóm (Molinari và Dudek, 1992)
(Bảng 1.1). Cách tiếp cận truyền thống sử dụng TSHĐL tại các điểm bất ổn định

đối lưu và ngưng kết hiển (tức không tham số hóa) tại các điểm ổn định đối lưu.
Cách tiếp cận hiển tổng thể sử dụng các phương pháp hiển mà không chú ý tới sự
ổn định. Cách tiếp cận lai tham số hóa dòng thăng và dòng giáng qui mô đối lưu,
tuy nhiên “sự cuốn ra” một phần mây được tham số hóa và mưa vào qui mô lưới.
Điều này cho phép sự chuvển hướng và chuyển pha của các hạt thành dạng được dự
báo hiển trong các bước thời gian tiếp theo.
11
Bảng 1.1 Mô tả các cách tiếp cận TSHĐL trong các mô hình qui mô vừa
(Molinari và Dudek, 1992)
Cách tiếp cận Điêm bât ôn đinh đôi lưu
•
Điêm ôn định đôi lưu
Truyên thông An
Hiên
Hiên tông thê
Hiên
Hiên
Lai Lai Hiên
Cách tiêp cận truyên thông chỉ dùng trong các mô hình sô với bước lưới quá
lớn (kích thước lưới >50-60km). Khi bước lưới giảm xuống dưới 50km, cách tiếp
cận truyền thống bắt đầu gặp phải những yêu cầu phân tách qui mô cơ bản của bài
toán tham số hóa, đặc biệt nếu các tổ chức đối lưu qui mô vừa cũng được tham số
hóa. Cách tiếp cận truyền thống sử dụng phương pháp ẩn hoặc hiển phụ thuộc vào
độ ổn định đối lưu địa phương.
Cách tiếp cận hiển tổng thể không có những hạn chế như trên, tuy nhiên cách
tiếp cận này cũng lại không thành công trong các mô hình qui mô vừa khi có bất ổn
định đối lưu lớn. Mặc dù cách này thích hợp trong một vài trường hợp đặc biệt
nhưng cách tiếp cận hiển tổng thể không thể cho một nghiệm tổng quát đối với các
mô hình có bước lưới trên 5-10km. Cách tiếp cận hiển tổng thể chỉ sử dụng công
thức hiển, không chú ý tới độ ổn định đối lưu. Với các mô hình có kích thước lưới

<2-3km, cách tiếp cận hiển tổng thể rõ ràng là tốt hơn, mặc dù vậy kích thước lưới
lkm chỉ có thể mô phỏng các đám mây đối lưu lớn nhất (Lilly, 1990).
Cách tiếp cận lai dễ dàng tách biệt các chuyển động qui mô đối lưu khỏi sự
phát triển chậm, sự rơi xuống và sự chuyển pha của các hạt băng ngưng kết bị cuốn
ra tạo thành các tổ chức đối lưu qui mô vừa. Cách tiếp cận lai sử dụng TSHĐL để
đưa ra một phân bố thẳng đứng của các hạt mây và mưa trong các vùng bất ổn định
đối lưu. Một phần của các hạt này bị cuốn ra vào môi trường mây, sau đó được dự
báo hiển vào các bước thời gian tiếp theo sử dụng các phương trình dự báo không
đối lưu và bình lưu của chuyển động qui mô lưới. Trong các khu vực bất ổn định
đối lưu, cách tiếp cận lai khi đó có một phần là ẩn và một phần là hiển. Cách tiếp
cận lai sẽ được phân biệt với TSHĐL theo cách tiếp cận truyền thống. Chẳng hạn
như, Fritsch & Chappell (1980) và Emanuel (1991) tính ngưng kết trong dòng
thăng, dòng giáng và kết hợp ảnh hưởng quá trình bốc hơi của ngưng kết đối lưu.
12
Tuy nhiên, các thủ thuật này và những thủ thuật tương tự khác không phân loại như
cách tiếp cận lai vì những ảnh hưởng vi vật lý phải được kết hợp tất cả một cách
đồng thời. Lượng nước là ẩn và không được mang theo ở những bước thời gian tiếp
và không có sự trao đổi với lượng nước qui mô lưới. Trong thực tế, định nghĩa về
cách tiếp cận lai đòi hỏi các phương trình dự báo qui mô lớn không đối lun cho các
hạt mây và mưa. Thêm vào đó, các phương trình này phải chứa các số hạng nguồn
đối lưu trong đó các phần tử ẩn được chuyển đổi thành qui mô lưới. Do đó, sự có
mặt của TSHĐL cộng với các phương trình vi vật lý không đối lưu là không đầy đủ.
Đe tiếp cận lai đạt hiệu quả, bước lưới phải đủ nhỏ để giải được các tổ chức qui mô
vừa, tuy nhiên không quá nhỏ để tránh gặp phải vấn đề phân tách qui mô. Người ta
cho rằng tiếp cận lai thích hợp với những mô hình có bước lưới từ 20 hoặc 25 đến
50km.
Các sơ đồ TSHĐL trong thời gian đầu được thúc đẩy bởi sự áp dụng của nó
vào động lực học bão, tuy nhiên sự cần thiết để biểu diễn các quá trình đối lưu được
mở rộng và quá trình tham số hóa đặc biệt quan trọng đối với các mô hình dự báo
thời tiết, các mô hình hoàn lưu chung và các mô hình khí hậu.

Đen nay, một loạt các sơ đồ tham số hóa đã được phát triển, tuy nhiên mỗi sơ
đồ đều có những hạn chế riêng và không có sơ đồ nào hoàn thiện. Điều này trước
hết do sự hiểu biết chưa đầy đủ về các quá trình đối lưu của chúng ta (Smith, 2000).
Đã có rất nhiều tác giả tổng kết về vấn đề này như Betts (1974), Cho (1975), Houze
và Betts (1981), Ooyama (1982), Anthes (1982), Frank (1983), Molinari và Dudek
(1992), Emanuel và Raymond (1993), Kuo & cs (1997), Smith (1997a) theo
nhiều cách tiếp cận khác nhau, trong phần này mục đích của chúng tôi là muốn hệ
thống lại một cách khái quát sự phát triển của các sơ đồ TSHĐL trong mồ hình dự
báo thời tiết cũng như trình bày sơ bộ về ý tưởng của các nhóm sơ đồ TSHĐL điển
hình.
Nhìn chung, các sơ đồ TSHĐL có hai mục tiêu. Thứ nhất, các sơ đồ phải dự
báo được năng lượng giải phóng do đối lưu qua số hạng của các biến qui mô lưới
(bài toán khép kín). Thứ hai, sơ đồ đối lưu phải phân bố năng lượng được giải
phóng theo phương thăng đứng sao cho gân với thực tê cùng với các tham sô hóa
vật lý khác như bức xạ, mưa qui mô lưới và lớp biên để duv trì được cấu trúc khí
13
quyển thực theo phương thẳng đứng (Gregory và Rowntree, 1990). Hai câu hòi cần
nêu ra để đánh giá một sơ đồ nào đó là: (1) đối lưu được hình thành như thế nào
trong sơ đồ và (2) trong trường hợp các sơ đồ kiểu dòng khối, thông lượng khối
lượng đối lưu được xác định như thế nào.
Theo Arakawa và Chen (1987), hầu hết các sơ đồ TSHĐL sử dụng trong dự
báo thời tiết số có thể được chia thành bốn nhóm với một số sơ đồ đại diện như sau:
1) Các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm như Manabe & cs (1965), Krishnamurti & cs
(1980), Betts (1986), Mueler & c s (1987), và Betts và Miller (1993)
2) Các sơ đồ kiểu Kuo như Kuo (1965, 1974), Anthes (1977a), Molinari (1982), và
Geleyn (1985)
3) Các sơ đồ dòng khối như Arakawa và Schubert (1974), Geleyn & cs (1982), và
Tiedtke (1989)
4) Các sơ đồ được thiết lập cho các mô hình qui mô vừa như Kreitzberg và Perkey
(1976), Fristch và Chappelỉ (1980), Frank và Cohen (1987), và Kain và Fristch

(1989)
Ý tưởng cơ bản của các sơ đồ điều chỉnh đổi lưu ẩm là biểu diễn trực tiếp
cấu trúc tựa cân bàng của khí quyển đối lưu. Quan trắc cho thấy sự xuất hiện của
đối lưu ẩm sâu ép buộc mạnh cấu trúc nhiệt và ẩm thẳng đứng của khí quyển. Điểm
cốt lõi của các sơ đồ điều chỉnh đối lưu ẩm đối với tham số hóa hoạt động đối lưu
qui mô dưới lưới trong các mô hình dự báo thời tiết số là profile quy chiếu đặc
trưng cho cấu trúc nhiệt động lực tựa cân bàng của khí quyển đối lưu. Thông qua
quá trình điều chỉnh, các cấu trúc nhiệt và ẩm của khí quyển mô hình được nới lỏng
đồng thời về trạng thái tựa cân bàng này. Một ưu điểm của các sơ đồ điều chỉnh đối
lưu ẩm là khái niệm và tính toán đơn giản. Bằng kỹ thuật nới lỏng về một cấu trúc
tựa cân bằng được xác định trước ta không cần phải lý giải chi tiết quá trình đạt đến
và duy trì cấu trúc cân bằng của các quá trình qui mô vừa và mây qui mô dưới lưới.
Nhóm các sơ đồ kiểu Kuo, trong đó phát triển sớm nhất để TSHĐL mây tích
trong các mô hình số là sơ đồ Kuo (1965) đã hình thành cơ sở cho nhiều sơ đồ khác.
Sơ đồ Kuo dựa trên năm giả thiết về bản chất quan trắc được của đối lưu sâu: (1)
đối lưu sâu xảy ra trong các khu vực có phân tầng là bât ôn định điêu kiện, tuy
nhiên chi khi có hội tụ ẩm mực thấp; (2) các đám mây đối lưu hình thành từ không
14
khí lớp biên và không khí mây có thể được đặc trưng bởi đường đoạn nhiệt ẩm giả
của lớp biên; (3) các đám mây mở rộng từ mực ngưng kết nâng của không khí lớp
biên tới mực nổi phiếm định; (4) các đám mây đối lưu chỉ tồn tại trong một khoảng
thời gian ngắn trước khi chúng xáo trộn toàn bộ với môi trường; (5) thông lượng
khối lượng đối lưu tỷ lệ với hội tụ ẩm. Mô hình mây đơn giản của Kuo (1974) đưa
ra một profile đôt nóng thăng đứng tỷ lệ với sự chênh lệch nhiệt độ giữa phân tử
mây đi lên và môi trường của nó. Profile này thường phù hợp tốt với những quan
trắc lấy trung bình theo thời gian của đốt nóng đối lưu trong suốt thời gian mưa lớn,
tuy nhiên không phù hợp tốt với các profile đốt nóng nhận được từ những lần quan
trắc riêng biệt của những thực nghiệm nhiệt đới toàn cầu khu vực Đại Tây Dương
(GATE) (Song, 1982). Tồn tại lớn nhất trong sơ đồ này là phải xác định được tỷ lệ
ẩm (đại lượng không biết) và không có khả năng giải được những hoàn lưu qui mô

vừa (vấn đề chung đối với tất cả các mô hình lưới thô). Nhược điểm của sơ đồ Kuo
là xu thể làm ẩm quá lớn hơn so với khí quyển thực (Kitade, 1980), có nghĩa là quá
nhiều hơi nước hội tụ trong một cột khí tại một ô lưới được dùng để làm ẩm khí
quyển, trong khi đó quá ít có khả năng đốt nóng khí quyển và sinh mưa. Một hạn
chế nữa của sơ đồ này là nó không thể tạo ra được sự làm ẩm thực của khí quyển
trong tính toán đối lưu bức xạ đối với dòng nền trong đó các thông lượng nhiệt rối
và bức xạ bề mặt cân bàng với bức xạ sóng dài đi vào không gian. Emanuel (1994)
lưu ý rằng trong những trường hợp như vậy, sơ đồ tất yếu sẽ dẫn tới khí quyển bão
hòa.
Điển hình cho sơ đồ kiểu dòng khối là sơ đồ của Arakawa và Schubert
(1974). Arakawa và Schubert đã thiết lập một sơ đồ TSHĐL dựa trên ý tưởng tựa
cân bằng, duy trì hiệu ứng tích lũy của các đám mây sẽ khử bỏ bất ổn định điều kiện
của dòng qui mô lớn. Cụ thể là sự tiêu hao năng lượng bởi đối lưu là ở trạng thái
cân bằng với sự phát sinh của nó nhờ các quá trình qui mô lớn. Giả thiết tựa cân
bàng cho rằng qui mô thời gian đặc trưng của dòne qui mô lớn lớn hơn nhiều so với
qui mô thời gian của các đám mây đối lưu. Trong sơ đồ này, các đám mây đối lưu
được biểu diễn bằng một phổ các đám mâv cuốn vào ở trạng thái dừng, mỗi đám
mây là khác nhau nhưng có tốc độ cuốn vào không đôi. Tât cả các đám mây trong
mô hình đều có cùng chân mây trong khi đình mây được xác định là mực nôi phiếm
15
định, mực này sẽ giảm khi tốc độ cuốn hút tăng. Lượng công được thực hiện bởi lực
nổi trong mỗi một đám mây trên một đơn vị thông lượng khối lượng tại chân mây
được gọi là hàm công mây (hàm công mây bàng với thế năng đối lưu khả năng
(CAPE) nếu tốc độ cuốn hút bằng không, tuy nhiên ngược lại sẽ nhỏ hơn CAPE).
Hàm này phụ thuộc vào cấu trúc nhiệt động lực của môi trường mây và tăng như là
kết quả của các quá trình qui mô lớn có xu thế làm bất ổn định khí quyển như làm
lạnh bức xạ, chuyển động thẳng đứng, và các thông lượng nhiệt và ẩm bề mặt.
Ngược lại, đối lưu có xu thế loại bỏ sự bất ổn định bàng cách đốt nóng môi trường
của nó thông qua dòng giáng bồi hoàn, do đó làm giảm hàm công mây. Khép kín
trong sơ đồ Arakawa-Schubert nhận được bằng cách đặt tốc độ biến đổi theo thời

gian của hàm công mây bằng không đối với từng loại mây, một điều kiện xác định
thông lượng khối lượng chân mây cho mỗi loại mây. Sơ đồ Arakawa và Schubert
nhìn chung tạo ra tốc độ mưa tốt trong những nghiên cứu bán dự báo (Krishnamurti
& cs, 1980). Điều này phù họp với những quan trắc là sự biến đổi nhiệt độ thuần
trong tầng đối lưu, gắn liền với đối lưu sâu, được lấy trung bình trên các vùng có
đường kính tới hàng trăm kilomet là rất nhỏ so với độ lớn của giải phóng ẩn nhiệt
(Frank, 1980; Fritsch & cs, 1976). Điều đó thể hiện sơ đồ chưa mô phỏng tốt quan
hệ giữa hoàn lưu qui mô lớn và lượng nhiệt giải phóng trong đối lưu sâu. Đây là vấn
đề đang gây nhiều tranh cãi. Nhược điểm của sơ đồ Arakawa-Schubert là do sự
phân tách giữa qui mô thời gian của qui mô lớn và qui mô đối lưu dẫn đến giả thiết
khép kín trở nên mất hiệu lực. Ngoài ra, việc giả thiết ràng phần diện tích đối lưu
trong một diện tích ô lưới là nhỏ so với đơn vị, giả thiết này nhìn chung đều không
thỏa mãn trong một mô hình bão, đặc biệt trong khu vực thành mắt bão. Sơ đồ
Arakawa-Schubert đã không tính đến dòng giáng do giáng thủy, điều này có ảnh
hưởng quan trọng đến lớp biên trong bão.
Họ thứ tư trong nhóm các sơ đồ TSHĐL phân chia theo Arakawa và Chen
(1987) là các sơ đồ được thiết lập cho các mô hình qui mô vừa, điển hình là sơ đồ
của Kreitzberg và Perkey (1976), Fritsch và Chappell (1980a). Khác với các mô
hình lưới thô, bằng cách nào đó sơ đồ phải tham số hóa cả những quá trình qui mô
vừa và qui mô đối lưu kể cả sự tương tác qua lại giữa chúng. Các mô hình có bước
lưới khá tinh (< 50km) cho phép giải hiển các hoàn lưu qui mô vừa. Phụ thuộc vào
16
mục đích nghiên cứu và khoảng cách lưới được sử dụng, hoàn lưu qui mô vừa có
thể bao gồm dòng thăng và dòng giáng với qui mô của những đám mây hình đe (10-
100km), hoặc toàn bộ dải đối lưu như đường tố (qui mô hàng trăm kilomet). Các
mô hình qui mô vừa phải tham số hóa các quá trình qui mô đối lưu. Trong các thập
kỷ trước có rất nhiều nỗ lực để mô phỏng các hoàn lưu qui mô vừa gắn liền với đối
lưu và nghiên cứu sự tương tác giữa những hoàn lưu này và đối lưu. Mỗi một sơ đồ
mô phỏng các hiệu ứng đối lưu sử dụng một mô hình mây đơn lẻ tại mỗi điểm lưới,
phù hợp với lưới tinh của mô hình.

1.2 Một số sơ đồ tham số hóa đối lưu áp dụng cho mô hình HRM
1.2.1 Sơ đồ Tiedtke
Từ năm 1989, Tiedtke đã xây dựng một sơ đồ TSHĐL mây tích dựa trên cơ
sở gần đúng các dòng khối. Ông đã chia động lực của mây tích thành hai phần, một
phần dòng thăng và một phần dòng giáng. Dòng khối trong mây khi đó là tổng của
dòng khối trong dòng thăng và dòng khối trong dòng giáng. Các phương trình nhiệt
và ẩm qui mô lưới có tính đến hiệu ứng đối lưu và cách xây dựng một mô hình mây
sẽ được trình bày chi tiết trong các mục dưới đây.
1.2.1.1 Các phương trình biếu diễn quan hệ giữa trường nhiệt ẩm qui mô lưới và
đoi lưu
Các phương trình nhiệt và ẩm qui mô lưới có thể viết dưới dạng:
trong đó 5 =CpT+gz là năng lượng tĩnh khô, q là độ ẩm riêng, p là mật độ không
khí, V là thành phần vận tốc ngang, w là vận tốc thẳng đứng, c là tốc độ ngưng kết, e
là tốc độ bay hơi và Qr là đốt nóng bức xạ. Các biến ký hiệu gạch trên chỉ giá trị
trung bình trên một diện tích ngang đủ lớn để chứa quần thể mây tích và các biến ký
hiệu phẩy chỉ độ lệch của chúng khỏi giá trị trung bình. Thông lượng thẳng đứng
của năng lượng tĩnh khô và ẩm diễn biến do tác động của các quá trình có qui mô
khác nhau, ở đây chỉ tính qui mô đối lưu. Trong các mô hình, rối lớp biên được
tham số hóa riêng biệt. Phân kỳ thông lượng rối ngang của 5 và q trong lớp đối lưu
(1.1)
(1.2)
17
cũng được bỏ qua vì vận chuyển ngang qua biên của đối lưu mây tích là nhò so với
vận chuyển bởi dòng qui mô lớn.
Tác giả sơ đồ coi vận chuyển năng lượng tĩnh khô 5 và độ ẩm riêng q bao
gồm phần đóng góp từ dòng thăng, dòng giáng mây tích và dòng giáng gây ra bởi
mây tích trong không khí môi trường (dòng qui mô meso) được biểu diễn dưới dạng
p(w s )ca = pỴuơu, iWu, -w X íH/ -s ) + p ỵ jơdl{Wcí, ~ W)(sjl -s)
I I
+ p

'-'E ÌV u, + 0
I
(w - w Ỵĩ - s )
(1.3)
Phương trình tương tự được viết cho độ ẩm. Ký hiệu “c«” chì phần đóng góp
từ đối lưu mây tích, / chỉ loại mây thứ i , uvà d chỉ dòng thăng và dòng giáng mây
tích, ký hiệu sóng chỉ giá trị của môi trường và a là độ phủ mây vô thứ nguyên.
Phần đóng góp từ dòng thăng, dòng giáng, và dòng giáng trong môi trường được
biểu diễn bằng cách sử dụng giá trị trung bình, với giả thiết ràng dòng thăng và
dòng giáng đối lưu được mô hình hóa bàng mô hình mây một chiều. Với mục đích
tham số hóa mây tích trong các mô hình qui mô lớn, gần đúng s =s,q =q\à khá tốt.
Thông lượng khối lượng đối lưu được biểu diễn như sau:
Mu, = P&U, (wu, - Md,= pơdì (wdl-w ) (1.4)
Mui và Mdi là thông lượng khối lượng của dòng thăng và dòng giáng của đám mây
thứ /. Khi đó, các phương trình qui mô lưới (1.1) và (1.2) được viết lại dưới dạng:
ậ^ + v.Ví+ w ^ = - ị ^ - [ M uí u +Mdsd ~(MU +Md)s\
Õt Õz p OZ
_ I J L (p Wy | u +l(cu- ed - e ,- ẽ ) +Q,
p õz
2 + v.Vs + i ĩ ^ - (M, + Md )q ì
õt Õz p Õz
- L ^ { p Wq ịu - (cu -e d - ị - ẽ )
p OZ
(1.5)
( 1.6)
trong đó Mu, Md, cu, ed là thông lượng khối lượng dòng thăng, thông lượng khối
lượng dòng giáng, ngưng kết và bốc hơi của tất cả các đám mây tương ứng. ẽ: -phần
bốc hơi của không khí mây bị cuốn ra vào môi trường và ẽr -phân bôc hơi cua mưa
18
trong lớp không khí chưa bão hòa bên ngoài đám mây. sw sd qu, qd là trung bình

trọng số của 5 và q từ toàn bộ dòng thăng và dòng giáng. Các sổ hạng thông lượng
với chỉ số “tứ' biểu diễn sự vận chuyển thẳng đứng của nhiệt và ẩm do chuyển động
rối. Các thành phần vận chuyển rối ngang được bỏ qua. Để tính vận chuyển thẳng
đứng của động lượng ngang do đối lưu cần phải thêm vào vế phải của các phương
trình động lượng viết cho thành phần wvàv các số hạng sau:
Khi đó, lượng mưa sinh ra do đối lưu trong mô hình có thể tính theo công thức:
trong đó p{z) là thông lượng nước mưa tại độ cao z và Gp là sự chuyển đổi từ hạt
nước mây sang hạt mưa, ed và ẽp là phần tái bốc hơi trong quá trình phát triển đối
Vấn đề tiếp theo là phải xác định được các biến của mây thông qua các biến
qui mô lưới, do đó tác giả đã thiết lập một mô hình mây để biểu diễn quan hệ này.
1.2.1.2 Mô hình mây
Giả thiêt răng tôn tại một quân thê mây bao gôm dòng thăng, dòng giáng và
quá trình phát triển đối lưu của tất cả các đám mây đều ảnh hưởng tới trường nhiệt
động lực qui mô lớn. Vùng hoạt động của các đám mây đối lưu, tức là phần chứa
dòng thăng và dòng giáng, là rất quan trọng đối với động lực học qui mô lớn. Sau
đây sẽ lần lượt trình bày mô tả của tác giả về sự diễn biến của quá trình nhiệt, ẩm và
động lực trong mây đối lưu.
A. Dỏng thăng mây tích
Để biểu diễn dòng thăng mây tích, Tiedtke đã sử dụng các phương trình bảo
toàn với giả thiết dừng viết cho các biến của dòng thăng đối với đám mây thứ i theo
(1.9), trong đó các biến không có dấu (~) là giá trị của dòng thăng còn các biến có
dấu (~) là giá trị tương ứng của môi trường. / là lượng nước lỏng trong mây. Trong
phương trình cuối cùng, a ký hiệu chung cho cả u v à v .E là dòng cuôn vào. D là
- - T - I M uuu + Mdud-(M u +Md)u]
p OZ
-ị-^ - [ M uvu + M dvd - (Mu + M„)v]
p 02
(1.7)
(1.8)
19

dòng cuốn ra, c là lượng nước ngưng kết và Gp là tốc độ chuyển đổi từ hạt nước
mây sang hạt mưa. Để đom giản trong phương trình trên chỉ số u (chỉ dòng thăng)
được bỏ qua. Hệ phương trình (1.9) cho thấy sự vận chuyển thẳng đứng của động
lượng cũng như nhiệt và ẩm.
— M = E - D.
õz ' '
) = E,ĩ - D,s, + Lpc,
Õz
y{M,ql)=E,ql-Dlqẳ-pcl (1.9)
|_(M ,/,) = -ZV, + p c ,-p ơ „ (
^-(M,a,)=E,ẵ, -D,a,
õz
Quần thể mây bao gồm nhiều dạng mây, được biểu diễn qua các đặc tính như
nhiệt, ẩm, tốc độ dòng cuốn vào và dòng cuốn ra khác nhau. Tính chung cho toàn
bộ khối mây ta có thể viết như sau:
K = I > , Ea = ỵE , Du = ỵD ,
ỵM ,a , (1.10)
cu = ỵ c , p = ỵ p , a*=-i-77—
/ / u
trong đó a u biểu diễn biến phụ thuộc bất kỳ. Các phương trình viết cho thông lượng
khối của quần thể mây có dạng (1.11). Để giải được hệ phương trình này cần tìm
quan hệ biểu diễn các đại lượng chưa biết trong vế phải dưới dạng hàm của các biến
quần thể mây hoặc của các biến qui mô lưới.
Õz
ị-(M usu)=Eus-D usu+Lộcu
02
ị { M uq„)= Euq -D uqu-ộ c u (1.11)
Õz
ị-(M j)= -D .l + ộ c ,- pG„
õz

T-{Mua.u)= Euã - D ua u
OZ
r
'
a) Dòng cuôn vào và dòng cuôn ra
20
Giả thiết ràng tốc độ dòng cuốn vào E và cuốn ra D gây ra bởi rối (ký hiệu
chỉ số 1) và dòng có tổ chức (ký hiệu chỉ số 2), tức là
Eắ = £,(l) + e\2) D, =Z),(I)+Z)1(2)
£ .= £ « + £ ? ' D, =£)<■> + Á?! (1'12)
Cụ thể chúng được tính như sau:
^ í ' - ĩ ỉ > ( L , 3 )
al) Dòng cuốn vào và cuốn ra do rối
Các dòng này sinh ra bởi hoạt động của các xoáy rối ở rìa các đám mây. Các
xoáy rối vận chuyển không khí môi trường vào trong mây và không khí mây ra môi
trường. Tốc độ dòng cuốn vào và cuốn ra do trao đổi rối tỉ lệ nghịch với bán kính
mây theo công thức:
(,) _ 0.2 (,) _ 0.2
e. = K ’ “ = ỊỊ (1.14)
Để đơn giản, chúng được xem là bàng nhau và nhận cùng một giá trị đối với từng
loại mây, tức là
^ (,)= ^ (,,= L (1.15)
1x10 m
3 X 10'4 m
v.Vq+w-^- (1.16)
OZ
cho đối lưu sâu hoặc đối lưu mực giữa và đối lưu nông tương ứng.
a2) Dòng cuốn vào có to chức
Theo Tiedtke (1989), dòng cuốn vào có tổ chức được xác định bởi độ hội tụ
ẩm trong điều kiện dừng:

Dòng cuốn vào có tổ chức chỉ được tính đến trong phần dưới của lóp mây nơi có sự
hội tụ ẩm qui mô lớn, tức là phía dưới mực có tốc độ thẳng đứng mạnh nhất.
a3) Dòng cuốn ra có to chức
Không khí trong mây sẽ cuốn ra vào môi trường trong lớp mô hình có chứa
mực tại đó lực nổi bằng không, phần còn lại sẽ xâm nhập vào lớp gần kề phía trên
và cuốn ra ở đó:
21
D (u2> = ụ - p \ M u)k+j/ỉ/à z lớp thứ k
Dl2) = P(.Mu)k+ì/2/A z lớ p th ứ k -1 (117)
/3 = 0.3
Thông số thực nghiệm p = 0.3 cho kết quả tốt hơn cả.
b) Tốc độ tạo mưa
Không khí mây được coi là bão hoà và các quá trình xảy ra trong mây được
biểu diễn một cách đơn giản. Quá trình đông kết và nóng chảy được bỏ qua và sự
biến đổi từ các giọt nước mây thành hạt mưa được coi là tỷ lệ với lượng nước lỏng
trong mây dưới dạng:
Gp =K(z)l (1.18)
trong đó K(z) là hàm thực nghiệm phụ thuộc vào độ cao, / là lượng nước lỏng trong
mây. Ở đây giả thiết K =0 ở gần chân mây và có giá trị hằng số ở các mực cao hơn:
K (z ) =
0 z <ZB + Azc
, . (1.19)
2 x ỉ 0 s z > Z B + Azc
với ZB là độ cao chân mây, Azc là độ dày của mây, nếu độ dày mây quá nhỏ sẽ không
cho mưa (G = 0).
Az_
ỉ5OOm trê n mặt nước
3000m trê ndất liền
Việc chọn K=0 ở các mực thấp hơn bảo đảm cho đối lưu nông sẽ không sinh mưa.
B. Dòng giáng mây tích

Dòng giáng được tính đến gắn liền với mưa gây ra bởi dòng thăng. Không
khí mây hạ xuống trong dòng giáng mây tích sẽ làm lạnh không khí môi trường.
Mực giáng tự do (LFS) được coi là là mực mô hình cao nhất, nơi hình thành hỗn
hợp không khí tạo ra nhờ xáo trộn giữa không khí mây và không khí môi trường và
không khí mây là bất ổn định so với không khí môi trường. Khi tính dòng giáng
mây tích tác giả chỉ quan tâm đến dòng cuốn vào và cuốn ra do chuyển động rối.
Khi đó, các phương trình viết cho dòng giáng trong điều kiện dừng có dạng:
22
dz
d (M ds d)
—-T-

= Eds - Ddsd + Lped
xía/ \ ( L2°)
? a ^ ã - B íĩ - D ^ - p . í
Õz
d (K /g J F - n
Q
— kJa LJ<iad
a) Dòng cuốn vào và cuốn ra do rối
Các dòng này được tham số hóa giống như trong trường hợp viết cho dòng
thăng mây tích, tuy nhiên tốc độ dòng cuốn vào, cuốn ra được xác định là bàng
nhau và có giá trị bằng:
ed = ỏ d =2xlO~Am-' (1.21)
b) Tính tốc độ bốc hơi
Nước lỏng trong mây cuốn ra môi trường được giả thiết là bốc hơi ngay, biểu
diễn bàng công thức:
ẽ,==DJ (1.22)
p
Lưu ý rằng e, là bốc hơi của mưa đối lưu để duy trì dòng giáng đạt bão hòa và do

đó làm ẩm và làm lạnh không khí môi trường tại LFS.
c. Tham sổ hỏa quá trình vận chuyến động lượng
Thông lượng thẳng đứng của động lượng ngang được tính gần đúng theo
công thức:
pw u -M {u-Ũ ) (1.23)
Đối với động lượng, dòng cuốn vào (Em) và dòng cuốn ra (Dm) được tính như
Em=E + pE
(1.24)
Dm=D + 0D
Tham số tùy chọn p mang dấu dương nhằm hiệu chỉnh động lượng mây gần
với giá trị thực hơn. Khi p bằng không thì vận chuyển động lượng được tham số
hóa giống như vận chuyển nhiệt ẩm. Các ký hiệu có ý nghĩa tương tự như trên,
ngoại trừ chỉ số m chỉ vận chuyển động lượng.
23
Cuối cùng, phương trình động lượng viết cho mây có tính đến tham số p là:
M ^ - = {E + pD \ũ-u) (1.25)
õz
D. Lựa chọn tham số và khép kín mô hình mây
Tiedtke (1989) phân biệt các loại mây đối lưu như sau:
- Đôi lưu sâu: hội tụ không khí ở lớp biên trong điều kiện bất ổn định có khả
năng tạo thành dòng thăng lớn để có thể xuyên qua tầng đối lưu.
- Đối lưu nông: bên dưới có phân kỳ nhẹ và chỉ đạt đến độ cao trong tầng đối
- Đối lưu mực giữa: xuất hiện ở vùng front trong lớp giữa của khí quyển,
chân mây nằm trên lớp biên khí quyển.
* Xác định thông lượng khối lượng ở chân máy
Tùy thuộc vào từng loại mây đối lưu mà tác giả đã thiết lập các điều kiện
biên tại chân mây khác nhau cho thông lượng khối lượng dòng thăng.
- Đối lưu sâu: đối lưu sâu xuất hiện khi nhân tố động lực (hội tụ) lớn hơn so
với xáo trộn rối và phụ thuộc vào hội tụ qui mô synôp ở các mực dưới. Khi có một
lớp dày bất ổn định và hội tụ ẩm qui mô lớn các đám mây tích tồn tại cuốn không

khí môi trường đi qua chân mây và rìa đám mây còn không khí trong mây bị cuốn
ra môi trường xung quanh ở những mực cao hơn. Đối với đối lưu sâu, độ ẩm khí
quyển dưới chân mây ( z < zfí) nhận được qua cân bàng tĩnh của các quá trình qui
mô lưới, chuyển động rối và chuyển động đối lưu. Điều kiện này được biểu diễn
như sau:
k ( ? « -q)+ M d{qd -q)]B ^ -ịv S /q + w ^ - + ^ ^ { p w q \
o\ õz P õz )
pdz (1.26)
Từ đây ta thấy mây đối lưu sâu chỉ xuất hiện khi vế phải dương.
- Đối lưu nông: thường hình thành trong điều kiện lượng ẩm bay hơi (xáo
trộn) lớn hơn lượng ẩm hội tụ. Tuy nhiên, để xác định thông lượng khối lượng ờ
chân mây ta vẫn có thể sử dụng kiểu khép kín như đối với đối lưu sâu theo công
thức (1.26). Sự khác nhau ở đây là lượng ẩm cung cấp cho các đám mây đối lưu
nông chủ yếu do sự bốc hơi từ bề mặt, nghĩa là trong móc ở vế phải của ( 1.26) số
24
hạng cuối cùng lớn hơn hẳn so với hội tụ ẩm qui mô lớn và do đó có thể bỏ qua hội
- Đối lưu mực giữa: chân mây không nằm trong lớp biên mà hình thành tại
các mực nằm phía trên lớp biên. Đối lưu mực giữa có thể hình thành do sự nâng lên
của không khí mực thấp cho đến khi không khí bão hòa và nguồn ẩm ban đầu là từ
hội tụ ẩm qui mô lớn mực thấp. Khi đó, dòng khối trong dòng thăng tại chân mây
được xác định thông qua sự vận chuyển khối lượng thẳng đứng của dòng qui mô
lớn theo công thức:
trong đó W là dòng thăng qui mô lớn ở nút lưới.
* Xác định thông lượng khối lượng dòng giáng tại LFS
Thông lượng khối lượng dòng giáng được giả thiết là tỷ lệ thuận với thông
lượng khối lượng dòng thăng với sử dụng biểu thức của Johnson (1980), giá trị của
nó tại LFS được xác định bởi:
với y là tham số kinh nghiệm.
1.2.2 Sơ đồ Betts-Miller-Janjic
Dựa trên cấu trúc nhiệt ẩm thực ở nhiệt đới nêu trên tác giả đã thiết lập nên

sơ đồ BMJ. Theo sơ đồ này cấu trúc nhiệt ẩm khí quyển mô hình được điều chỉnh
về một cấu trúc nhiệt động tựa cân bàng quy chiếu (nhận được từ quan trắc trong
khí quyển nhiệt đới) cùng tồn tại với các quá trình bình lưu và bức xạ qui mô lớn.
Trong sơ đồ sử dụng hai cấu trúc nhiệt động quy chiếu khác nhau đối với đối lưu
sâu và đối lưu nông.
a) Cẩu trúc hình thức
Phương trình xu thế nhiệt động qui mô lớn (hay lưới) có thể biểu diễn tượng
trưng dưới dạng vectơ sau
trong đó S biểu diễn chung cho các biến nhiệt động (hiếu là biến mô hình). N và
F biểu diễn thông lượng đối lưu (kể cả thông lượng mưa) và thông lượng bức xạ
thuần tương ứng.
tụ âm.
(Mu)b = (pw)/»
(1.27)
(M A „ =ỵ{Mu)H, ỵ = -0.2 (1.28)
(1.29)
25
Phân kỳ thông lượng đối lưu được tham số hóa dạng
-gõFldp = {sR-s )lr (1.30)
trong đó SR biểu diễn cấu trúc nhiệt động tựa cân bằng quy chiếu của biến s , T
tiêu biểu cho thời gian điều chỉnh (hay lỏng dần) của các quá trình qui mô vừa hay
đối lưu.
Nếu coi xu thế nhiệt động qui mô lớn sinh ra chỉ do đối lưu (bỏ qua bình lưu
và bức xạ) thì từ phương trình (1.29) kết hợp với (1.30) ta có
ệ= * Ệ 4 s, sh
Đối với quá trình tựa cân bằng nghĩa là ỠS /ỡt « 0 từ (1.31) sẽ có
SR-S*ã(õSỉdp)ĩ (1.32)
Trong thực tế thời gian T biến đổi trong giới hạn 1-2 giờ, nghĩa là (s,f - s )
tương ứng với ép buộc cỡ 1 giờ bởi qui mô lớn kể cả bức xạ. Trong đối lưu sâu khí
quyển duy trì hơi lạnh hơn và ẩm hơn so với SR. Đối với T nhỏ khí quyển tiến gần

đến s n và do đó có thể thay s w SR trong số hạng đối lưu ở vế phải của (1.32) để có
SR- S « Ũ)(ÕSR / ôp)r (1.33)
Khi đó, thay (1.33) vào (1.30) và lấy tích phân ta có các thông lượng đối lưu biểu
diễn gần đúng dưới dạng sau
F = f » I (1 34)
J T g J ôp g
Phương trình (1.34) cho thấy, cấu trúc của thông lượng đối lưu gắn chặt với
một profin quy chiếu xác định SR. Vậy thì bằng điều chỉnh về cấu trúc nhiệt động
thám sát thực SR đồng thời ta đã xác định được các thông lượng đối lưu, kể cả mưa,
để có cấu trúc tương tự cấu trúc xuất phát (1.29) hay cấu trúc được đơn giản hoá
(1.34).
Thay p vào (1.33) và vì trong đối lưu sâu 1 < dp’R /dp < 1,1 nên sẽ nhận được
p R-ịo = p ’R- p ~ CÚT.dp] I dp ft on (1.35)
và do đó từ (1.35) suy ra gần đúng sau
p = ịo,, - m (1.36)
26