NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ

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



HỒ THỊ MINH HÀ




NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG
MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN
LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG
PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ



LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC





HÀ NỘI - 2008


2

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

HỒ THỊ MINH HÀ


NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG
MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN
LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG
PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ


Chuyên ngành: Khí tượng học
Mã số:

62.44.87.01

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS. TS. Nguyễn Hướng Điền
2. GS. TS. Nguyễn Văn Hữu


HÀ NỘI - 2008


1

Lời cam đoan

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số
liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công
bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả luận án



Hồ Thị Minh Hà




2

Lời cảm ơn
Luận án được hoàn thành tại Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học,
Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.
TS. Nguyễn Hướng Điền, Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học và GS. TS.
Nguyễn Văn Hữu, Khoa Toán-Cơ-Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Hà
Nội. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới hai nhà khoa học
đã hết lòng
động viên, tận tình giúp đỡ và quan tâm tới từng bước nghiên cứu của luận án.
Để thực hiện luận án, tác giả đã được giúp đỡ về thời gian và điều kiện
nghiên cứu thuận lợi từ Ban Chủ nhiệm Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học
và Bộ môn Khí tượng, nơi tác giả được hỗ trợ về trang thiết bị tính toán và lưu trữ
số li
ệu.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS. TSKH. Kiều Thị Xin đã chỉ

dẫn những bước đi đầu tiên của tác giả đến với bài toán mô hình hóa khí hậu khu
vực - vấn đề khoa học còn mới mẻ trong nước và tạo điều kiện cho tác giả tham gia
đề tài khoa học để phát triển năng lực nghiên cứu.
Lời tri ân tác giả muốn gửi tới các nhà khoa học GS. TS. Trần Tân Tiến,
PGS. TS. Phan V
ăn Tân, GS. TSKH. Nguyễn Đức Ngữ, PGS. TS. Hoàng Xuân Cơ,
PGS. TS. Nguyễn Văn Tuyên, PGS. TS. Phạm Văn Huấn, PGS. TS. Phạm Vũ Anh,
TSKH. Nguyễn Duy Chinh, PGS. Nguyễn Đăng Quế, thầy Trần Công Minh, TS.
Nguyễn Văn Thắng, TS. Hoàng Đức Cường, Ths. Vũ Thanh Hằng và một số nhà
khoa học khác đã góp ý chân tình và xây dựng về những nội dung nghiên cứu của
luận án.
Thành công của luận án đạt được cũng là nhờ sự giúp đỡ về số liệu cũ
ng
như hướng dẫn sử dụng hệ thống máy tính và đồ họa của các đồng nghiệp trong Bộ
môn Khí tượng và sự đóng góp ý kiến nhiệt tình của Chi Đoàn cán bộ Khoa Khí
tượng-Thủy văn-Hải dương học. Tác giả xin cám ơn tất cả bạn bè và đồng nghiệp.
Tác giả sẽ không bao giờ quên sự quan tâm, chăm sóc, sẻ chia buồn vui và
giúp đỡ qua bao khó khăn của người bạn đời.
Lòng bi
ết ơn sâu nặng nhất của tác giả xin gửi về cha mẹ, những người đã
ban cho tác giả cuộc sống, dưỡng nuôi suốt thời thơ ấu và định hướng khoa học là
con đường theo đuổi suốt đời của tác giả.

Tác giả


3

Mục lục
Lời cam đoan .............................................................................................................. 1

Lời cảm ơn ..................................................................................................................2
Mục lục........................................................................................................................3

Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt .........................................................................5

Danh mục hình ảnh .....................................................................................................7

Danh mục các bảng ...................................................................................................13

Mở đầu ......................................................................................................................15

Chương 1 CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO KHÍ HẬU KHU VỰC BẰNG
MÔ HÌNH SỐ TRỊ...............................................................................................
18

1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới 21

1.1.1. Tại sao cần dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình RCM? ....................21

1.1.2. Những nghiên cứu ứng dụng RCM vào dự báo khí hậu khu vực ..........26

1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước 32

1.3. Những nghiên cứu về thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số 35

Chương 2 PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA KHÍ HẬU KHU VỰC VÀ
PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ SẢN PHẨM MÔ HÌNH SỐ (MOS) .................
38

2.1. Phương pháp mô hình hóa khí hậu khu vực ứng dụng vào mô hình

RegCM3
39

2.1.1. Động lực học ..........................................................................................39

2.1.2. Các thành phần vật lý trong RegCM3....................................................45

2.2. Phương pháp thống kê sản phẩm mô hình số 66

2.2.1. Các phương pháp đánh giá thống kê mô hình khí hậu...........................66

2.2.2. Phương pháp luyện mạng thần kinh nhân tạo ANN ..............................70

2.3. Nguồn số liệu sử dụng 74



4

Chương 3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÁC TRƯỜNG KHÍ TƯỢNG TRÊN
KHU VỰC ĐÔNG NAM Á BẰNG MÔ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC
RegCM3...............................................................................................................
77

3.1. Thời tiết, khí hậu khu vực ĐNA trong thập kỷ cuối thế kỷ XX 77

3.2. Hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa của RegCM3 78

3.2.1. Cấu hình động lực ..................................................................................78

3.2.2. Lựa chọn sơ đồ tham số hóa vật lý.........................................................85

3.2.3. Kết quả mô phỏng 10 năm của RegCM3 với bộ tham số tối ưu............99

Chương 4 CẢI THIỆN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƯỢNG
MƯA CỦA MÔ HÌNH RegCM3 BẰNG SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI
LƯU MỚI VÀ BẰNG PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH THỐNG KÊ ............
107

4.1. Cải tiến RegCM3 bằng sơ đồ tham số hóa đối lưu mới 107

4.1.1. Lý do chọn lựa sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke..............................107

4.1.2. Mô hình RegCM3 với sơ đồ đối lưu mới Tiedtke................................109

4.1.3. Đánh giá thống kê.................................................................................117

4.2. Cải thiện kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của RegCM3 nhờ
hiệu chỉnh bằng ANN
126

4.2.1. Lý do chọn phương pháp hiệu chỉnh bằng ANN .................................126

4.2.2. Các kết quả sau khi hiệu chỉnh.............................................................130

KẾT LUẬN.............................................................................................................140

TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................143

PHỤ LỤC

5

Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
Acc Accuracy – Độ chính xác
AGCM Atmosphere Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu nhánh
khí quyển
ANN Artificial Neural Network - Mạng thần kinh nhân tạo.
AS Arakawa-Schubert – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
BATS Bio-Atmospheric Transfer Scheme - Sơ đồ tương tác khí quyển - bề mặt
BTBộ Bắc Trung Bộ
BMJ Betts-Miller-Janjic – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
CCM Community Climate Model – Mô hình Khí hậu cộng đồng
CGCM Couple Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu phối hợp
CRU Climatic Research Units – Trung tâm nghiên cứu khí hậu (Anh)
DBKH Dự báo khí hậu
DBKHKV Dự báo khí hậu khu vực
ĐNA Đông Nam Á
ĐBB
Đông Bắc Bộ
ĐBBB Đồng bằng Bắc Bộ
ECHAM4 Mô hình khí hậu toàn cầu thuộc Viện Max Planck (Đức)
ECMWF European Center for Medium Range Weather Forecasts - Trung tâm dự
báo thời tiết hạn vừa Châu Âu.
ENSO El Nino-Southern Oscillation – El Nino-Dao động Nam
EOF Empirical Orthogonal Function – Hàm trực giao kinh nghiệm
ERA40 Số liệu tái phân tích kết hợp sản phẩm mô hình số của ECMWF
FC Fritsch-Chappell – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu
GAB Grell_AS + Bats

GCM Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu
GCM Global Circulation Model – Mô hình hoàn lưu chung khí quyển
HK Biệt thức Hanssen và Kuipers
HQTT Hồi quy tuyến tính
HRM High Resolution Model - Mô hình (dự báo thờ
i tiết) độ phân giải cao


6

HSS Heidke Skill Score – Chỉ số kỹ năng Heidke
HSTQ Hệ số tương quan
ICTP International Centre for Theoretical Physics – Trung tâm quốc tế nghiên
cứu vật lý lý thuyết (Ý)
ITCZ Internal Tropical Convection Zone – Dải hội tụ nội nhiệt đới
IPCC Integovernmental Panel on Climate Change - Nhóm nghiên cứu đa
chính phủ về biến đổi khí hậu
MM5 Mesoscale Model 5 – Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5
MOS Model Output Statistics – Thống kê sản phẩm mô hình
NTrBộ Nam Trung Bộ
NCAR National Center for Atmospheric Research (USA) – Trung tâm quốc gia
nghiên cứu khí quyển (Mỹ).
NCEP National Center for Environmental Prediction – Trung tâm Quốc gia về

Dự báo Môi trường (Mỹ)
NOAA National Oceanographical and Atmospheric Administration – Cơ quan
quản lý Khí quyển – Đại dương (Mỹ)
LAM Limited Area Model – Mô hình khu vực hạn chế
LBC Lateral Boundary Condition – Điều kiện biên xung quanh
PBL Planetary Boundary Layer – Lớp biên hành tinh

PCA Principal Component Analysis – Phân tích thành phần chính
PSU Pennsynavia States University – Đại học bang Pennsynavia
RegCM Regional Climate Model – Mô hình khí hậu khu vực của NCAR
RCM Regional Climate Model – Mô hình khí hậu khu vực
SST Sea surface temperature - nhiệt độ nước biển bề mặt
TBD Thái Bình Dương
TBNN Trung bình nhiều năm
TieB Tiedtke + Bats
TieZ Tiedtke + Zeng
TrTrBộ Trung Trung Bộ
XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới
V.Bắc Vi
ệt Bắc
vcs. và cộng sự


7

Danh mục hình ảnh
Hình 1.1: Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Phần giới hạn trong
hình chữ nhật tô đậm là khu vực gió mùa ĐNA theo số liệu của
Ramage (1971);.........................................................................................
19

Hình 1.2: Sai số hệ thống của nhiệt độ không khí bề mặt (
o
C) và giáng thủy
(%) trong giai đoạn 1961-1990 của các thử nghiệm sử dụng mô hình
AOGCM của CSIRO Mk2, CCSR/NIES, ECHAM/OPYC, CGCM1
(tổ hợp 3 thành phần) và HadCM2 (4 thành phần). .................................

22

Hình 1.3: Dòng chảy mùa hè ở Thụy Điển, (a) tính toán từ mô hình thủy văn,
sử dụng quan trắc mưa và dòng chảy tại trạm [Raab và Vedin,
1995]; (b) mô phỏng của GCM; (c) mô phỏng của RCM độ phân
giải 55km; (d) mô phỏng của RCM độ phân giải 18km. Đơn vị dòng
chảy mặt là mm. (Trích dẫn từ Christensen vcs., 1998)............................
25

Hình 1.4: RCM có thể dự báo được các đặc trưng hoàn lưu vốn không giải
được bởi GCM. Ví dụ trong trường hợp dự báo xoáy thuận nhiệt đới
[Giorgi, 2006]............................................................................................
26

Hình 1.5: Khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ khu vực Tây Á của
RegCM3 trung bình trong thời kỳ từ 1987-2000 [Giorgi, 2006]. .............
29

Hình 1.6: Khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ khu vực Đông Á của
RegCM3 trung bình trong thời kỳ từ 1987-2000 [Giorgi, 2006]. .............
29

Hình 2.1: Các quy mô không gian của mô hình khí hậu [Giorgi, 2006]...................38

Hình 2.2: Lưới ngang dạng xen kẽ dạng B - Arakawa - Lamb của mô hình
RegCM3 [Elguindi vcs., 2003]..................................................................
40

Hình 2.3: Lồng ghép mô hình RCM vào GCM bằng phương pháp động lực...........41

Hình 2.4: Mô hình mây đối lưu một chiều ổn định trong sơ đồ Grell [Grell,
1993]..........................................................................................................
49

Hình 2.5: Mô hình mây đối lưu sâu [Tiedtke,1989]..................................................56



8

Hình 2.6: Dự báo cho địa phương bằng phương pháp thống kê sản phẩm của
GCM hoặc RCM........................................................................................
70

Hình 2.7: Cấu trúc của mạng thần kinh sinh học (trên) và cấu trúc ANN
(dưới).........................................................................................................
71

Hình 2.8: Mặt lỗi là hàm của các trọng số. Điểm dốc nhất trên mặt lỗi là nơi
sai số tổng cộng nhỏ nhất..........................................................................
72

Hình 2.9: Các dạng hàm truyền cơ bản của ANN, (a) hàm Log-sigma, (b) tan-
sigma, (c) tuyến tính [Demuth vcs., 2000]. ..............................................
72

Hình 2.10: Mạng thần kinh 3 lớp theo phương pháp Levenberg-Marquardt...........73

Hình 2.11: Dạng vectơ của mạng 3 lớp trong Hình 2.10. ........................................73

Hình 3.1 : Dòng gió mùa chính trong 3 tháng mùa hè (6, 7, 8) ở Châu Á. ..............80

Hình 3.2: Đường dòng và độ ẩm trung bình tháng 8/1996 mực 850mb của (a)
ERA40 và (b) RegCM3. Đơn vị độ ẩm là kg/kg. .......................................
81

Hình 3.3: Tương tự Hình 3.2b nhưng miền tích phân rộng hơn về phía bắc,
hẹp hơn về 3 phía còn lại. .........................................................................
82

Hình 3.4: Lượng mưa mô phỏng bởi (a) GCM_300km, (b) RCM_50km, (c)
RCM_25km và (d) Quan trắc [Giorgi, 2006]. Đơn vị mm/ngày...............
83

Hình 3.5: Lượng mưa trung bình tháng 8 của 3 năm 1996-1998 mô phỏng bởi
(a)RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày. ...................
84

Hình 3.6: Sai số RMSE của lượng mưa trung bình tháng 6-8/1996-1998 của
(a) RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày. ..................
84

Hình 3.7: Nhiệt độ tại độ cao 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b)
Reg+GAS, (c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị độ C.........................
87

Hình 3.8: Lượng mưa trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b) Reg+GAS,
(c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị mm/ngày....................................
88

Hình 3.9: Profile (a) nhiệt độ và (b) độ ẩm trung bình tháng 8/1996 lấy trung
bình trong khu vực từ 12-22N, 106-110E của Reg+GFC và của


9

phiên bản này khi lượng mưa đối lưu giảm đi một nửa. Đơn vị nhiệt
độ là độ C, đơn vị độ ẩm riêng là kg/kg....................................................
92

Hình 3.10: Lượng mưa trung bình tháng 8/1996 của (a) Reg+GFC và (b)
Reg+GFC khi lượng mưa đối lưu giảm 1 nửa. Đơn vị mm/ngày. ............
93

Hình 3.11: Nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) Reg+GFC và (b)
Reg+GFC khi lượng mưa đối lưu giảm 1 nửa. Đơn vị độ C. ...................
93

Hình 3.12: Chuỗi thời gian của CAPE (J/kg), CAPE âm (NCAPE) (J/kg) và
lượng mưa quan trắc (mm/ngày). Đường đậm là CAPE, đường
chấm, gạch là NCAPE và đường nét đứt là tốc độ mưa. [Xie và
Zhang, 2000]. ............................................................................................
94

Hình 3.13: Lượng bốc hơi từ đại dương vào khí quyển của (a) Reg+GAB và
(b) Reg+GAZ trung bình 6-8/1996. Đơn vị mm/ngày...............................
97

Hình 3.14: Tương tự Hình 3.13 nhưng là thông lượng hiển nhiệt. Đơn vị W/m
2

.
Vùng màu nhạt (giá trị âm) chỉ nhiệt từ khí quyển và đại dương,
vùng màu sẫm (giá trị dương) chỉ thông lượng nhiệt hướng từ đại
dương vào khí quyển. ................................................................................
98

Hình 3.15: Nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) Reg+GAB và
(b)Reg+GAZ. Đơn vị độ C. .......................................................................
99

Hình 3.16: Áp suất mực biển trung bình 3 tháng 6-8/1991-2000 của (a) ERA40
và (b) Reg+GAB. Đơn vị mb...................................................................
100

Hình 3.17: Lượng mưa trung bình mùa hè trong 10 năm của (a) CRU và (b)
Reg+GAB. Đơn vị mm/ngày....................................................................
100

Hình 3.18: Hiệu nhiệt độ 2m trung bình mùa hè trong 10 năm (91-00) giữa
Reg+GAB và CRU. Đơn vị độ C.............................................................
102

Hình 3.19: Sai số RMSE của nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 6-8 của 10 năm
(91-00) của Reg+GAB so với CRU. Đơn vị độ C. ..................................
102



10

Hình 3.20: Lát cắt thời gian - độ cao của hiệu (a) nhiệt độ và (b) độ ẩm của
phiên bản Reg+GAB so với ERA40 trong 10 năm, từ 1991-2000.
Đơn vị nhiệt độ là độ C, đơn vị độ ẩm g/kg. ...........................................
103

Hình 3.21: Sai số RMSE của lượng mưa trung bình tháng 6-8 của 10 năm (91-
00) của Reg+GAB so với CRU. Đơn vị mm/ngày...................................
104

Hình 4.1: Tương tự Hình 3.16 nhưng là phiên bản Reg+TieB...............................110

Hình 4.2: Tương tự Hình 3.20a nhưng là phiên bản Reg+TieB. Đơn vị độ C. ......111

Hình 4.3: Hiệu nhiệt độ tại 2m trung bình 30 tháng của Reg+TieB so với
CRU. Đơn vị độ C. Màu sẫm chỉ sai số âm lớn. .....................................
111

Hình 4.4: Sai số RMSE của nhiệt độ tại 2m trung bình tháng 6-8 của 10 năm
(91-00) của Reg+TieB so với CRU. Đơn vị độ C. ..................................
112

Hình 4.5: Profile độ ẩm trung bình tháng 8 của các năm (a) 1998 (ẩm nhiều),
(b) 1992 (ẩm trung bình) và (c) 1993 (ẩm ít). Đơn vị kg/kg. ..................
113

Hình 4.6: Đường dòng và độ ẩm mực 850mb trung bình tháng 6-8/91-00 của
(a) ERA40, (b) Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị độ ẩm kg/kg. .........
113

Hình 4.7: Tương tự Hình 3.20b nhưng là phiên bản Reg+TieB. Đơn vị g/kg........114

Hình 4.8: Lượng mưa ngày tổng cộng trung bình tháng 6/1996 của (a) CRU
và lượng mưa đối lưu của (b) Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị
mm/ngày. .................................................................................................
115

Hình 4.9: Lượng mưa trung bình tháng 8/1997 (năm ít mưa) của (a) CRU, (b)
Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị mm/ngày........................................
115

Hình 4.10: Lượng mưa trung bình tháng 8/1998 (năm mưa nhiều) của (a)
CRU, (b) Reg+GAB và (c) Reg+TieB. Đơn vị mm/ngày. .......................
115

Hình 4.11: Dị thường nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng trong 10 năm so
với trung bình 10 năm của mỗi chuỗi. Đơn vị độ C................................
118

Hình 4.12: PCA đầu tiên của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng trong 10
năm. Đơn vị độ C.....................................................................................
118



11

Hình 4.13: Nhiệt độ trung bình 30 tháng mùa hè của các khu vực trên Việt
Nam. Đơn vị độ C. Ghi chú: Theo phân vùng khí hậu của Phạm
Ngọc Toàn, Phan Tất Đắc, (1997), Việt Nam được phân chia thành
10 khu vực khí hậu nhưng do ít số liệu và một số khu vực có khí hậu

tương đối giống nhau trong mùa gió mùa mùa hè nên ghép thành 5
khu vực.....................................................................................................
119

Hình 4.14: (a) HSTQ và (b) RMSE của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng
trong 10 năm giữa mô hình và quan trắc, đánh giá cho từng khu vực
trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là độ C......................................................
120

Hình 4.15: Chuỗi thời gian nhiệt độ tối cao trung bình các tháng 6-8 của 10
năm. Đơn vị độ C.....................................................................................
121

Hình 4.16: Dị thường nhiệt độ tối cao trung bình các tháng 6-8 của 10 năm so
với trung bình 10 năm của mỗi chuỗi. Đơn vị độ C................................
121

Hình 4.17: Lượng mưa trung bình tháng 6-8/1991-2000 của (a) CRU, (b)
Reg+GAB, (c) Reg+TieB, (d) Reg+TieZ và (e) Reg+Tổ hợp. Đơn vị
mm/ngày. .................................................................................................
123

Hình 4.18: Dị thường lượng mưa trung bình các tháng mùa hè của 10 năm
(1991-2000) so với trung bình 10 năm của quan trắc, tính trên toàn
Việt Nam. Đơn vị mm/ngày. ....................................................................
124

Hình 4.19: (a) HSTQ và (b) RMSE của lượng mưa trung bình tháng của 3
tháng trong 10 năm giữa mô hình và quan trắc, đánh giá cho từng
khu vực trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là mm/ngày.................................

125

Hình 4.20: Phân bố độ lệch (ME) của (a) nhiệt độ và (b) lượng mưa trung
bình tháng giữa mô hình và quan trắc trong các tháng mùa hè (6-8)
của 10 năm (91-00) của Reg+GAB. Đơn vị nhiệt độ là độ C, lượng
mưa mm/ngày. .........................................................................................
126



12

Hình 4.21: Biểu đồ tụ điểm của nhiệt độ quan trắc và mô hình trên toàn Việt
Nam của (a) phiên bản Reg+GAB, (b) phiên bản Reg+TieB, đơn vị
độ C. ........................................................................................................
127

Hình 4.22: Chuỗi thời gian của độ lệch (ME) giữa (a) nhiệt độ và (b) lượng
mưa trung bình tháng của mô hình và quan trắc trong các tháng
mùa hè (6-8) của 10 năm (1991-2000) tính trên toàn Việt Nam. Đơn
vị nhiệt độ là độ C, lượng mưa mm/ngày. ...............................................
128

Hình 4.23: Phân bố độ lệch (ME) của nhiệt độ trung bình tháng giữa mô hình
và quan trắc trong các tháng mùa hè (6-8) của 10 năm (91-00) của
Reg+GAB trên khu vực (a) Tây Bắc+Việt Bắc và (b) Tây Nguyên. .......
128

Hình 4.24: Phân bố độ lệch (ME) của lượng mưa trung bình tháng giữa mô
hình và quan trắc trong các tháng mùa hè (6-8) của 10 năm (1991-

2000) của Reg+GAB trên khu vực (a) ĐBB+ĐBBB+BTB và (b)
TrBộ+NTrBộ. Đơn vị mm/ngày...............................................................
129

Hình 4.25 : Biểu đồ tụ điểm nhiệt độ sau khi hiệu chỉnh bằng ANN trên toàn
Việt Nam của các tháng mùa hè (6-8) của 10 năm (1991-2000). Đơn
vị độ C......................................................................................................
130

Hình 4.26: Nhiệt độ trung bình 18 tháng của 6 năm số liệu phụ thuộc (1992,
1993, 1994, 1997, 1999, 2000) của (a) Quan trắc, (b) Reg+TieB và
(c) Reg+ANN. Đơn vị độ C. ....................................................................
131

Hình 4.27: Tương tự Hình 4.26 nhưng của 4 năm số liệu độc lập
(1991,1995,1996,1998). ..........................................................................
131

Hình 4.28: Chuỗi thời gian của nhiệt độ trung bình tháng của (a) Việt Nam và
(b) Tây Bắc+Việt Bắc trong 6 năm, số liệu phụ thuộc. Đơn vị độ C......
132

Hình 4.29: Chuỗi thời gian của nhiệt độ của (a) Việt Nam, (b) Tây Nguyên và
(c) Tây Bắc và Việt Bắc trong 4 năm số liệu độc lập sau khi hiệu
chỉnh bằng ANN. Đơn vị độ C.................................................................
133



13

Hình 4.30: (a) HSTQ và (b) RMSE của nhiệt độ trung bình tháng của 3 tháng
trong 4 năm số liệu độc lập (98, 96, 91, 95) giữa mô hình và quan
trắc, đánh giá cho từng khu vực trên Việt Nam. Đơn vị RMSE là độ
C. .............................................................................................................
135

Hình 4.31: Lượng mưa trung bình tháng của 6 năm số liệu phụ thuộc của (a)
Quan trắc, (b) Reg+GAB, (c) Reg+Tổ hợp và (d) Reg+ANN. Đơn vị
mm/ngày. .................................................................................................
136

Hình 4.32: Tương tự Hình 4.31 nhưng của 4 năm số liệu độc lập
(1991,1995,1996,1998). ..........................................................................
136

Hình 4.33: (a) HSTQ và (b) RMSE của lượng mưa trung bình tháng của 3
tháng trong 4 năm số liệu độc lập (1991, 1995, 1996,1998) giữa mô
hình và quan trắc, đánh giá cho từng khu vực trên Việt Nam. Đơn vị
RMSE là mm/ngày...................................................................................
137

Danh mục các bảng
Bảng 2.1: Bảng ngẫu nhiên.......................................................................................68

Bảng 2.2: Bảng các chỉ số đánh giá dự báo phân đôi ..............................................68

Bảng 2.3: Bảng ngẫu nhiên đối với dự báo đa nhóm................................................69

Bảng 2.4: Bảng các chỉ số đánh giá dự báo đa nhóm ..............................................69

Bảng 2.5: Bảng các chỉ số đánh giá dự báo biến liên tục.........................................70

Bảng 3.1: Các kỳ El Nino và La Nina trong thế kỷ XX.............................................78

Bảng 3.2: Các đợt ENSO trong thập kỷ của cuối thế kỷ XX [Nguyễn Đức Ngữ,
2007; Trenberth, 1997]..............................................................................
78

Bảng 3.3: Cấu hình động lực trong RegCM3. ..........................................................79

Bảng 3.4: Các sơ đồ vật lý biểu diễn trong RegCM3. ..............................................85

Bảng 3.5: Ký hiệu các phiên bản mô hình RegCM3 với các tùy chọn sơ đồ
tham số hóa đối lưu...................................................................................
86



14

Bảng 3.6: Các phiên bản của RegCM3 với các tùy chọn sơ đồ thông lượng đại
dương – khí quyển. ....................................................................................
96

Bảng 3.7: Các chỉ số đánh giá nhiệt độ mô phỏng của Reg+GAB so với CRU
tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị độ C...............................................
101

Bảng 3.8: Các chỉ số đánh giá lượng mưa trung bình tháng của Reg+GAB so

với CRU tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị mm/ngày.........................
105

Bảng 4.1: Các chỉ số đánh giá nhiệt độ trung bình tháng của Reg+TieB so
với CRU tính trên toàn khu vực ĐNA. Đơn vị độ C................................
112

Bảng 4.2: Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với nhiệt độ trung bình
tháng của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên bản Reg+GAB,
Reg+TieB, Reg+TieZ. Đơn vị độ C.........................................................
119

Bảng 4.3: Tương tự như Bảng 4.2 nhưng của các khu vực trên Việt Nam............119

Bảng 4.4: Tương tự như Bảng 4.2 nhưng là lượng mưa trung bình tháng và
thêm phiên bản Reg+Tổ hợp. Đơn vị mm/ngày. .....................................
124

Bảng 4.5 : Tương tự như Bảng 4.4 nhưng của các khu vực trên Việt Nam............124

Bảng 4.6: Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với nhiệt độ trung bình
tháng của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên bản Reg+GAB,
Reg+TieB, Reg+TieZ, 4 năm (98, 96, 91, 95). Đơn vị độ C...................
133

Bảng 4.7 : Tương tự như Bảng 4.6 nhưng của các khu vực trên Việt Nam...........134

Bảng 4.8 : Bảng các chỉ số đánh giá biến liên tục đối với lượng mưa trung
bình tháng, từng trạm của Việt Nam giữa quan trắc và các phiên
bản Reg+GAB, Reg+TieB, Reg+TieZ, 4 năm (98, 96, 91, 95). Đơn

vị mm/ngày...............................................................................................
138

Bảng 4.9 : Tương tự như Bảng 4.8 nhưng của các khu vực trên Việt Nam............138






15

Mở đầu
Các điều kiện khí hậu vào tháng sau, mùa sau hay năm sau luôn được quan
tâm khi con người đề ra những kế hoạch dài hạn trong sản xuất nông, lâm, ngư
nghiệp, trong kinh tế, xây dựng, du lịch,… Mức độ thành công của những hoạt động
xã hội này phụ thuộc rất nhiều vào việc mùa sau sẽ nóng hay lạnh hơn, mưa nhiều
hay ít hơn, hạn hán hay lũ lụt có thể xảy ra do những sản phẩm sản xuất ra có thích
hợ
p với khí hậu khi đó hay không. Như ta đã biết, đây chính là mục đích của bài
toán dự báo khí hậu hạn mùa.
Đối với khu vực Châu Á, do đặc điểm về địa lý tự nhiên phức tạp, chịu tác
động mạnh của gió mùa nên thường xuyên bị ảnh hưởng bởi các hiện tượng thời tiết
và khí hậu bất thường. Theo Tổ chức Khí tượng thế giới (WMO), 43% thảm hoạ tự
nhiên trên thế
giới xảy ra từ năm 1991 đến năm 2000 là ở Châu Á, trong đó có 2035
thảm hoạ về thời tiết làm thiệt hại khoảng 40,35 tỷ đô la. Đặc biệt là vào mùa hè, hệ
thống gió mùa tây nam thống trị ở đây mang đến lượng mưa chính, quyết định tình
trạng khí hậu hạn hán, lũ lụt hay ổn định cho khu vực. Chính vì vậy, đối với khu
vực Châu Á nói chung, Đông Nam Á và Việt Nam nói riêng, dự báo khí hậu hạn

mùa nói chung và mùa hè nói riêng càng đặc biệt quan trọng.
Các phương pháp thường được sử dụng trong dự báo khí hậu là phương pháp
thống kê và phương pháp số trị. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng
của công nghệ máy tính trong một vài thập kỷ gần đây, chúng ta đã có thể xây dựng
và phát triển những mô hình số trong dự báo khí hậu. Ưu điểm của các mô hình số
so với phương pháp thống kê là nó được xây dựng dựa trên mối quan hệ
vật lý thực
của các quá trình trong khí quyển.

• Tính cấp thiết của đề tài
Mô hình số dự báo khí hậu hạn mùa là vấn đề “nóng” hiện nay. Tuy nhiên,
mô hình toàn cầu không thể dự báo chi tiết cho khu vực Châu Á do hạn chế về độ
phân giải. Vì vậy, xây dựng mô hình khí hậu khu vực phù hợp là mối quan tâm của
hầu hết các quốc gia trên châu lục này, trong đó có Việt Nam. Nhưng trước khi đưa
một mô hình số vào dự báo khí hậu, cần kiểm tra kỹ năng của mô hình đó thông qua
mô phỏng trên số liệu nhiều nă
m và đánh giá bằng các chỉ số thống kê. Đứng trước
yêu cầu cấp thiết đó, chúng tôi đã chọn và thực hiện đề tài: “Nghiên cứu khả năng
mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp


16

thủy động và thống kê”. Trong khuôn khổ luận án, chúng tôi thực hiện mô phỏng
hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa trung bình tháng thời hạn 3 tháng trong
mùa hè trên khu vực Đông Nam Á bằng mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên
bản 3, sau đó đánh giá và hiệu chỉnh kết quả mô phỏng bằng phương pháp thống kê.
•
Mục đích của luận án

Luận án đặt ra nhằm đạt được các mục đích sau:
- Đánh giá được khả năng mô phỏng khí hậu hạn mùa cho khu vực Đông Nam Á và
Việt Nam của mô hình khí hậu khu vực RegCM3.
- Cải tiến mô hình RegCM3 bằng cách đưa thêm vào một sơ đồ tham số hóa đối
lưu mới nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng của mô hình.
- Xây dựng được phương pháp hiệu chỉnh sản phẩm đầu ra của mô hình bằng công
cụ
thống kê nhằm chính xác hóa kết quả mô phỏng.
•
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu mô phỏng và dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình số là một bài
toán lớn liên quan đến nhiều khía cạnh khác nhau. Việc thực hiện đầy đủ bài toán
này nằm ngoài khuôn khổ luận án này, do đó luận án chỉ giới hạn:
- Đối tượng nghiên cứu: Nhiệt độ không khí bề mặt và lượng mưa trung bình tháng
trong mùa hè.
- Phạm vi nghiên cứu: Đông Nam Á và các vùng biển lân cận, đặc biệt chú trọng
đến Việt Nam.
• Những đóng góp mới của luận án
Trên cơ sở ứng dụng mô hình RegCM3 để mô phỏng hạn mùa các trường khí
hậu bề mặt khu vực Việt Nam và Đông Nam Á trong thời kỳ gió mùa mùa hè, tác
giả luận án đã nghiên cứu phát triển mô hình này và xây dựng được phương pháp
hiệu chỉnh các sản phẩm đầu ra của mô hình. Những đóng góp mới chủ yếu là:
- Đã đưa được sơ đồ tham số hoá đối lưu Tiedtke (1989) vào mô hình RegCM3
thành một tùy chọn mới và do đó đ
ã làm tăng chất lượng mô phỏng của mô hình đối
với trường nhiệt độ bề mặt.
- Đã nghiên cứu và xây dựng được phương pháp hiệu chỉnh các trường nhiệt độ và
lượng mưa của mô hình RegCM3 bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo
(ANN).

17

•
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

+ Ý nghĩa khoa học:

- Tổng quan được vấn đề dự báo và mô phỏng khí hậu hiện nay và đề ra phương
án nghiên cứu mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam bằng mô hình RegCM3 và
thống kê.
- Đã khảo sát và thử nghiệm các sơ đồ tham số hóa đối lưu Kuo, BMJ, Grell_AS,
Grell_FC, Tiedtke, thử nghiệm các sơ đồ tính toán thông lượng đại dương BATS và
Zeng và chọn được sơ đồ đối lưu Tiedtke, sơ đồ thông lượng đại dương BATS là tốt
nh
ất để mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam.
- Kết hợp kết quả động lực và phương pháp thống kê (mạng thần kinh nhân tạo) để
đưa ra kết quả mô phỏng trường nhiệt độ 2m và lượng mưa mùa hè trên lãnh thổ
Việt Nam phù hợp với thực tiễn hơn.
+ Ý nghĩa thực tiễn
: Kết quả nghiên cứu của luận án có thể sử dụng trong nghiên
cứu và tìm ra một số đặc điểm khí hậu (lượng mưa, nhiệt độ) mùa hè của Việt Nam.

• Cấu trúc luận án
Ngoài các mục mở đầu, tài liệu tham khảo, phụ lục, v.v. nội dung chính của luận án
bao gồm:
Chương 1 – Trình bày những nghiên cứu trong nước và ngoài nước về dự báo và
mô phỏng khí hậu khu vực hạn mùa bằng phương pháp số;
Chương 2 – Phương pháp động lực-thống kê bao gồm (1) mô hình hóa khí hậu khu

vực và (2) thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số, và các phương pháp đánh giá;
Chương 3 – Các thử nghiệ
m độ nhạy và kết quả mô phỏng nhiều năm các đặc điểm
hoàn lưu, nhiệt độ và mưa trong mùa gió mùa mùa hè trên khu vực ĐNA bằng mô
hình RegCM3;
Chương 4 – Cải thiện kết quả mô phỏng nhiệt độ bề mặt nhờ cài đặt sơ đồ tham số
hóa đối lưu mới và hiệu chỉnh nhiệt độ và lượng mưa của mô hình RegCM3 về gần
với thực tế b
ằng phương pháp ANN và đánh giá kết quả.
Kết luận và kiến nghị : Trình bày tóm tắt các kết quả chủ yếu của luận án, những
điểm mới đã đạt được; nêu những tồn tại và kiến nghị việc sử dụng kết quả luận án
cũng như các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu.


18

Chương 1

CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO KHÍ HẬU KHU VỰC
BẰNG MÔ HÌNH SỐ TRỊ

Khí hậu được định nghĩa là sự tổng hợp của thời tiết ở một vùng nhất định,
được xác định một cách định lượng thông qua giá trị trung bình của các yếu tố khí
tượng bao gồm nhiệt độ, lượng mưa, tốc độ và hướng gió, khí áp, mây và độ ẩm,…
tại một địa phương vào một tháng hoặc một mùa nào đó. Các giá trị trung bình này
có thể biến đổi từ năm này sang n
ăm khác, thập kỷ này sang thập kỷ khác và thế kỷ
này sang thế kỷ khác. Trạng thái trung bình của khí quyển trong một thời gian dài
phụ thuộc vào sự biến đổi của các yếu tố tương tác với nhau như bức xạ mặt trời,
các khối khí, các hệ thống khí áp, hoàn lưu đại dương và địa hình. Dưới tác động tổ

hợp của các yếu tố trên, khí hậu trên Trái đất không đồng nhất mà hình thành các
khu vực v
ới những điểm đặc trưng khác nhau.
Khí hậu khu vực Đông Nam Á là một bộ phận của hệ thống khí hậu toàn cầu,
có nhiều đặc điểm hết sức phức tạp, thuộc loại khí hậu rất nóng, ẩm với độ ẩm trung
bình khoảng 70-90%, lượng mưa trung bình năm lớn, khoảng 1500-2500mm. Khí
hậu ở đây bị chi phối chủ yếu bởi sự hoạ
t động của gió mùa. Thuật ngữ gió mùa
xuất phát từ tiếng Arập là “mausim”, nghĩa là mùa. Theo S.P Khrômov (1957), ''Gió
mùa là chế độ dòng khí của hoàn lưu chung khí quyển trên một phạm vi đáng kể
của bề mặt Trái Đất, trong đó ở mọi nơi trong khu vực gió mùa, gió thịnh hành
chuyển ngược hướng hay gần như ngược hướng từ mùa đông sang mùa hè và từ
mùa hè sang mùa đông''.

Các khu vực gió mùa trên Trái đất được trình bày trên
Hình 1.1, trên đó cho thấy gió mùa Châu Á là một khu vực gió mùa điển hình của
thế giới.



19


Hình 1.1:
Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Phần giới hạn trong hình chữ
nhật tô đậm là khu vực gió mùa ĐNA theo số liệu của Ramage (1971);
1: Khu vực có xu thế gió mùa; 2: Khu vực gió mùa; 3: Khu vực gió mùa điển hình.

Gió mùa Châu Á bao gồm ít nhất 2 hệ thống con là gió mùa Nam Á (hay gió
mùa Ấn Độ) và gió mùa Đông Á, hoạt động độc lập với nhau vào cùng một thời

gian nhưng có tương tác với nhau [Chen và Jin, 1984; Tao và Chen, 1987]. Trong
khi gió mùa Ấn Độ đã được tập trung nghiên cứu từ rất lâu, hệ thống gió mùa Đông
Á chỉ mới được quan tâm trong khoảng hai thập kỷ gần đây [Liu vcs., 2005]. Gió
mùa Đông Á có thể được chia nhỏ thêm thành gió mùa Đông Nam Á [Lau và Yang,
1997] thịnh hành trên bán đảo Đông Dương, Nam Trung Quốc và bi
ển Đông (Nam
Trung Hoa), và gió mùa Bắc Thái Bình Dương [Wang và Wu, 1997] cùng với gió
mùa cận nhiệt đới lục địa Đông Á-Nhật Bản.
Gió mùa mùa đông ở ĐNA thể hiện ở sự xâm nhập của các khối không khí
lạnh cực đới xuống các vĩ độ thấp vào mùa đông thành từng đợt khoảng 5-7 ngày,
chủ yếu làm cho thời tiết trở nên lạnh và khô, ít mưa, ngoại trừ những khu vực ven
biển, nơi thườ
ng xảy ra mưa phùn giá rét vào mùa đông do không khí cực đới biến
tính qua biển và trở nên ẩm hơn. Những đợt rét đậm, rét hại và khô hạn trong mùa
đông ảnh hưởng rất nhiều đến mùa màng. Tuy nhiên, hoạt động của gió mùa mùa
đông khá ổn định và có thể dự báo được do sự xâm nhập lạnh thường gắn liền với
hoạt động của áp cao lạnh lục địa. Vì vậy, người ta thường quan tâm nhiều hơn đến
gió mùa mùa hè, là hệ thống hoạt động phức tạp gắn liền với các quá trình quy mô


20

vừa và chịu các ảnh hưởng không nhỏ của các quá trình có tính địa phương như địa
hình, đường bờ, … gây hậu quả nghiêm trọng đến đời sống con người mỗi khi xảy
ra lũ lụt, hạn hán hay nắng nóng, … Hoạt động của gió mùa mùa hè trên khu vực
Nam Trung Quốc và biển Đông không chỉ ảnh hưởng đến khí hậu khu vực mà còn
ảnh hưởng tới khí hậu các khu vực lân cận, thậm chí là khí hậu toàn cầ
u thông qua
các quá trình trao đổi năng lượng và chu trình thủy văn [Lau và Weng, 2002].
Dự báo khí hậu hạn mùa chủ yếu tập trung vào nhiệt độ trung bình hoặc tổng

lượng mưa tháng và/hoặc mùa, đôi khi cả những biến thiên cụ thể như ngày bắt đầu
mưa [Ahago, 1992; Briggs and Wilks, 1996] và tần số hoặc quỹ đạo xoáy thuận
nhiệt đới [Landman, 2005; Camargo vcs., 2002; Camargo, 2006]. Phương pháp đơn
giản nhất để dự báo khí hậu hạn mùa là chỉ dựa trên các quan trắ
c khí hậu địa
phương trong quá khứ và hiện tại. Ban đầu, người ta dự báo bằng cách sử dụng giá
trị trung bình khí hậu hoặc xem rằng dị thường khí hậu của một mùa nào đó so với
khí hậu nhiều năm sẽ duy trì không đổi trong các mùa sắp tới [Huang vcs., 1996].
Các mô hình thống kê sau này cơ bản cũng được xây dựng dựa trên giả thiết đó.
Nghĩa là, có thể sử dụng các giá trị trong quá khứ, hiện tạ
i của các nhân tố dự báo
để dự báo trạng thái hoặc sự tiến triển của yếu tố dự báo dựa trên các quan hệ toán
học giữa nhân tố và yếu tố dự báo được thành lập từ số liệu quan trắc lịch sử. Với
sự phát triển của hệ thống mạng lưới quan trắc toàn cầu có thể đo được nhiệt độ
không khí, nhiệt độ mặt nướ
c biển, giáng thủy và một số yếu tố của hoàn lưu khí
quyển, các phương pháp dự báo thống kê đã phát triển đáng kể trong suốt thế kỷ
XX. Các mô hình hồi quy, bao gồm cả phân tích tương quan Canon, được sử dụng
hầu như chủ yếu để dự báo các dị thường khí hậu. Tuy nhiên, do không biểu diễn
trực tiếp quan hệ vật lý giữa nhân tố dự báo và yếu tố dự báo mà chỉ là x
ấp xỉ bằng
quan hệ toán học giữa chúng nên các mô hình thống kê không tránh khỏi sai số so
với quan trắc thực. Để biểu diễn các quan hệ vật lý giữa các biến, người ta xây dựng
các mô hình số dựa trên hệ phương trình đầy đủ của chuyển động khí quyển và giải
hệ bằng phương pháp sai phân trên lưới điểm hoặc bằng phương pháp phổ. Những
mô hình đầu tiên theo hướng này được gọi là mô hình hoàn lưu chung khí quy
ển


21

(General Circulation Model
−
GCM). Nhưng các mô hình số cũng không thoát ly
hoàn toàn các giả thiết thống kê. Do độ phân giải tương đối thô của GCM, các quá
trình vật lý xảy ra trên các quy mô nhỏ hơn khoảng cách lưới, như đối lưu, bức
xạ,… vẫn cần được tham số hóa theo kinh nghiệm.
Lợi thế của các mô hình số so với các mô hình thống kê là không đòi hỏi cơ
sở dữ liệu làm nhân tố dự báo. Tuy nhiên, để tạo ra dự báo có độ tin cậy, số liệ
u
quan trắc là thiết yếu vừa để thẩm định các mô phỏng hoặc dự báo quá khứ của mô
hình, vừa để đánh giá các dự báo nghiệp vụ hiện thời. Hơn nữa, các mô hình số
không bị hạn chế bởi sự không ổn định của khí hậu, các cực trị hoặc những hiện
tượng bất thường có thể xuất hiện trong khí hậu lịch sử. Tuy nhiên, việc giải mô
hình số rất phức tạp và tốn kém. Quan trọng nhất là kỹ năng của các mô hình số
biến đổi theo mùa và tùy thuộc từng yếu tố khí tượng trên từng khu vực. Việc lựa
chọn sử dụng mô hình số hay mô hình thống kê để dự báo mùa cơ bản phụ thuộc
vào mục đích và khả năng của nhà dự báo và người sử dụng. Phương pháp tốt nhất
là sử dụng song song cả hai ph
ương pháp số và thống kê [Goddard vcs., 2001].
Sau đây trình bày tình hình nghiên cứu về DBKHKV bằng phương pháp số
trị ngoài nước và trong nước.
1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
1.1.1. Tại sao cần dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình RCM?
Về nguyên tắc, có thể sử dụng mô hình hoàn lưu chung khí quyển hay mô
hình khí hậu toàn cầu (đều ký hiệu là GCM) để DBKH cho từng khu vực trên toàn
cầu. Nhưng độ phân giải của GCM thường khá thô, thường từ 2,5 độ đến 3,7 độ
(khoảng vài trăm km) nên không thể biểu diễn đủ chi tiết các đặc trưng khí hậu của
khu vực và địa phương như khí hậu gió mùa thố
ng trị, địa hình và hệ sinh thái phức

tạp, đặc biệt là tác động mạnh mẽ của con người. Trong dự án nghiên cứu DBKH
của Giorgi và Hewitson [Christensen vcs., 2007] tại IPCC, một tổ hợp 21 mô hình
GCM được xây dựng để mô phỏng khí hậu toàn cầu đã chỉ ra rằng sai số nhiệt độ và


22

lượng mưa trung bình trên từng khu vực so với quan trắc thể hiện một cách có hệ
thống (
Hình 1.2). Nhiệt độ mô phỏng thấp hơn còn giáng thủy lại mạnh hơn so với
thực tế trên tất cả các khu vực trong hầu hết các mùa. Đối với hầu hết các khu vực,
sai số nhiệt độ của từng mô hình riêng lẻ thường biến đổi từ 6 đến 7
o
C, ngoại trừ
trên khu vực Đông Nam Á sai số này giảm còn 3,6
o
C. Sai số lượng mưa ở Đông
Nam Á, Nam Á và Trung Á thấp hơn -10%, sai số lớn hơn ở Bắc Á và Đông Á,
khoảng +23% và rất lớn ở cao nguyên Tây Tạng (+110%). Cần lưu ý là ở đây sai số
là độ lệch giữa nhiệt độ hoặc lượng mưa trung bình trên toàn khu vực của mô hình
và số liệu tái phân tích, trong khi đó độ phân giải của GCM thô nên có rất ít các nút
lưới trong mỗi khu vực dẫn đến làm trơn các trường và sai số
không lớn. Nếu xét ở
quy mô địa phương hơn thì sai số sẽ lớn hơn.



Hình 1.2:
Sai số hệ thống của nhiệt độ không khí bề mặt (
o

C) và giáng thủy (%) trong
giai đoạn 1961-1990 của các thử nghiệm sử dụng mô hình AOGCM của CSIRO Mk2,
CCSR/NIES, ECHAM/OPYC, CGCM1 (tổ hợp 3 thành phần) và HadCM2 (4 thành phần).
Số liệu quan trắc từ New vcs. (1999a, b). (Trích dẫn từ Giorgi và Francisco, 2000).



23

Mặc dù sản phẩm của GCM không đủ chi tiết và chính xác đối với DBKH
khu vực nhưng có thể được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình khí hậu khu vực.
Do đó, trong thập kỷ 90 của thế kỷ XX, các mô hình khu vực hạn chế (LAM) đã
được áp dụng vào nghiên cứu khí hậu khu vực thông qua kỹ thuật “lồng ghép” một
chiều [Giorgi và Mearns, 1991; McGregor, 1997] trong đó các điều kiện ban đầu và
điều kiện biên xung quanh (LBC) cần để
chạy LAM được cung cấp bởi số liệu tái
phân tích toàn cầu hoặc từ sản phẩm dự báo của GCM [Giorgi và Bi, 2000]. Khi
được sử dụng để DBKH, LAM thường chỉ các mô hình khí hậu khu vực.
Theo tài liệu của Marshall và Henson (1997), vào cuối những năm 1980,
Filippo Giorgi (Giám đốc Điều hành Trung tâm Vật lý về thời tiết và khí hậu thuộc
Chương trình Khoa học của ICTP, Italia) cùng cộng sự đã cho ra đời mô hình
RegCM, mô hình kết hợp giữa mô hình khí hậu cộng
đồng CCM của NCAR và mô
hình quy mô vừa phiên bản 4 (MM4) của NCAR. Bản thân RegCM đã được chứng
minh là một công cụ linh hoạt, có thể được dùng để nghiên cứu khí hậu quá khứ,
hiện tại và tương lai trên các khu vực khác nhau bao gồm các bang trên lục địa
Châu Mỹ, Châu Âu, Châu Phi, Đông Á, Úc và biển Ả Rập. Fillippo nói “Mô hình
hóa khí hậu khu vực thực sự là bước đi tiên phong của NCAR. Khi chúng tôi bắt
đầu, chưa có ai làm trước đó. Bây giờ, hầu hết các phòng nghiên cứu trên toàn thế
giới và rất nhiều viện nghiên cứu nhỏ hơn bao gồm cả các nước đang phát triển đều

đang sử dụng nó”. Ngoài RegCM, trên thế giới còn nghiên cứu các mô hình RCM
như mô hình REMO (REgional MOdel) được phát triển dựa trên mô hình dự báo
thời tiết của Cục thời tiết Đức, mô hình CHRM (Climate High Resolution Model)
được phát triển từ mô hình dự báo thời tiết phân giải cao HRM phiên bản 1.6 cũng
của Cục thời tiết Đức, mô hình CRCM (Canadian Regional Climate Model)
được
phát triển ở Canađa, mô hình CMM5 phát triển từ mô hình dự báo thời tiết quy mô
vừa MM5, mô hình CWRF có gốc từ mô hình dự báo thời tiết WRF, ...
Do phát triển từ mô hình dự báo thời tiết, các mô hình RCM cũng cần điều
kiện ban đầu và điều kiện biên xung quanh để tích phân giải hệ phương trình
nguyên thủy. Điều kiện ban đầu có thể là tập hợp giá trị các biến tại thời điểm bắt