Xây dựng phương trình dự báo quỹ đạo bão cho khu vực biển đông hạn 5 ngày dựa trên số liệu dự báo toàn cầu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------------

Nguyễn Vân Anh

XÂY DỰNG PHƢƠNG TRÌNH DỰ BÁO QUỸ ĐẠO
BÃO CHO KHU VỰC BIỂN ĐÔNG HẠN 5 NGÀY
DỰA TRÊN SỐ LIỆU DỰ BÁO TOÀN CẦU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2014


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
---------------------------

Nguyễn Vân Anh

XÂY DỰNG PHƢƠNG TRÌNH DỰ BÁO QUỸ ĐẠO
BÃO CHO KHU VỰC BIỂN ĐÔNG HẠN 5 NGÀY
DỰA TRÊN SỐ LIỆU DỰ BÁO TOÀN CẦU

Chuyên ngành

: Khí tượng và Khí hậu học

Mã số

: 60.44.02.22

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS. TRẦN TÂN TIẾN

Hà Nội - 2014


LỜI CẢM ƠN
Người đầu tiên tôi muốn gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất đó là
GS.TS Trần Tân Tiến - người thầy đã luôn tận tụy và nhiệt tình giúp đỡ tôi trong
quá trình học tập, nghiên cứu cũng như hoàn thành luận văn này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô giáo và các cán bộ trong khoa Khí
tượng - Thủy văn - Hải dương học đã giúp đỡ về kiến thức chuyên môn và tạo điều
kiện về cơ sở vật chất cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu ở đây.
Tôi xin gửi lời cảm ơn tới phòng sau đại học, trường đại học Khoa học Tự
nhiên đã luôn luôn tạo điều kiện cho các học viên cao học như tôi hoàn thành tốt
khóa học của mình.
Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, người thân và bạn bè đã luôn
luôn ở bên cạnh động viên và giúp đỡ tôi trong cả quá trình học tập này.

Hà Nội ngày 15 tháng 11 năm 2014
Học viên

Vân Anh


MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH ẢNH, BIỂU ĐỒ

DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT
MỞ ĐẦU ....................................................................................................................1
CHƢƠNG I. TỔNG QUAN .....................................................................................3
1.1. Sơ lược quá trình phát triển của phương pháp dự báo tổ hợp bão .......................4
1.2. Dự báo khí tượng tại các trung tâm dự báo của thế giới và loại số liệu dự báo
bão cung cấp ................................................................................................................9
1.3. Tình hình nghiên cứu dự báo tổ hợp bão ở Việt Nam .......................................18
CHƢƠNG II: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CƢ́U VÀ NGUỒN SỐ LIỆU .........23
2.1. Phương pháp tổ hợp ...........................................................................................23
2.1.1. Trung bình đơn giản ....................................................................................23
2.1.2. Tính trọng số theo phương sai của sai số.....................................................24
2.1.3. Tính trọng số bằng hồi quy tuyến tính .........................................................24
2.2. Các chỉ tiêu đánh giá kết quả dự báo bão...........................................................28
2.3. Số liệu ban đầu và các bước thực hiện ...............................................................30
CHƢƠNG III: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ......................................................32
3.1. Danh sách các cơn bão lựa chọn ........................................................................32
3.2. Sử dụng 1 kết quả dự báo toàn cầu của từng trung tâm quốc tế để dự báo quỹ
đạo bão trên khu vực Việt Nam ................................................................................34
3.2.1. CMA ............................................................................................................34
3.2.2. ECMWF .......................................................................................................35
3.3. Tổ hợp kết quả dự báo toàn cầu của các trung tâm quốc tế ...............................37
3.3.1. Xây dựng phương trình ................................................................................37
3.3.2. Đánh giá kết quả ..........................................................................................40
3.4. So sánh các kết quả dự báo có sử du ̣ng phương pháp hồi quy tuyến tính: ........52
3.5. Đánh giá kết quả dự báo CMA(5)- ECMWF trên một số cơn bão điển hình ...55


KẾT LUẬN ..............................................................................................................59
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................61

PHỤ LỤC 1 ...............................................................................................................64
PHỤ LỤC 2 ...............................................................................................................65
PHỤ LỤC 3 ...............................................................................................................66
PHỤ LỤC 4 ...............................................................................................................68
PHỤ LỤC 5 ...............................................................................................................69
PHỤ LỤC 6 ...............................................................................................................71
PHỤ LỤC 7 ...............................................................................................................72
PHỤ LỤC 8 ...............................................................................................................73
PHỤ LỤC 9 ...............................................................................................................74
PHỤ LỤC 10 .............................................................................................................75
PHỤ LỤC 11 .............................................................................................................76
PHỤ LỤC 12 .............................................................................................................76


DANH MỤC HÌNH ẢNH, BIỂU ĐỒ
Hình 1.1. Sai số dự báo quỹ đạo (a) và cường độ (b) trung bình của dự báo siêu tổ
hợp đa mô hình (FSU SENS), dự báo trung bình tổ hợp (ENSM) và các mô hình
thành phần cho mùa bão ĐTD năm 1999. ..................................................................9
(nguồn Willford và cộng sự (2003) ) ..........................................................................9
Hình 1.2. Sơ đồ hệ thống tổ hợp xoáy thuận nhiệt đới ............................................12
Hình 1.3. Sai số quỹ đạo giữa trung bình thành phần tổ hợp và control ..................13
Hình 1.4. Trung bình sai số dự báo quỹ đạo xoáy thuận nhiệt đới tại cơ quan khí
tượng Trung Quốc với hạn dự báo 24h, 48h, 72h từ năm 1991 đến năm 2005 (đơn vị
km). ...........................................................................................................................15
(nguồ n: Bangzhong Wang, Yinglong Xu và Baogui Bi (2007)) ..............................15
Hình 1.5. Sai số trung bình dự báo quỹ đạo bão trên khu vực Tây Bắc Thái Bình
Dương của trung tâm cảnh báo bão Mỹ (NHC) ........................................................17
Hình 1.6. Biểu đồ sai số dự báo quỹ đạo bằng phương pháp đồng hóa LETKF
(nguồn: trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên- ĐH Quốc Gia Hà Nội). ..........................22
Hình 1.7. Biểu đồ sai số dự báo quỹ đạo bằng phương pháp WRF tổ hợp (nguồn:

trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên- ĐH Quốc Gia Hà Nội). ........................................22
Hình 2.1. Sơ đồ mô tả sai số .....................................................................................29
Hình 3.1. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) trên các tập số liệu của db CMA .........35
Hình 3.2. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) trên các tập số liệu của db ECMWF ....37
Hình 3.3. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 15 tp CMA ....................41
( số liệu phụ thuộc) ....................................................................................................41
Hình 3.4. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 15 tp CMA ....................42
( số liệu độc lập) ........................................................................................................42
Hình 3.5. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 5 tp CMA ......................43
( số liệu phụ thuộc) ....................................................................................................43
Hình 3.6. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 5 tp CMA ......................44
( số liệu độc lập) ........................................................................................................44


Hình 3.7. Biể u đồ sai s ố khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 1 tp CMA và thành phần
ECMWF ( số liệu phụ thuộc) ....................................................................................45
Hình 3.8. Biể u đồ sai s ố khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 1 tp CMA và thành phần
ECMWF ( số liệu độc lập) ........................................................................................46
Hình 3.9. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 15 tp CMA và thành phần
ECMWF ( số liệu phụ thuộc) ....................................................................................48
Hình 3.10. Biểu đồ sai số khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 15 tp CMA và thành
phần ECMWF ( số liệu độc lập) ...............................................................................49
Hình 3.11. Biể u đồ sai số khoảng cách (km) dự báo tổ hợp 6 thành phần của 2 trung
tâm (số liệu phụ thuộc) ..............................................................................................50
Hình 3.12. Biể u đồ sai s ố khoảng cách khi tổ hợp 6 thành phần của 2 trung tâm (số
liệu độc lập) ...............................................................................................................51
Hình 3.13. Đồ thị sai số khoảng cách của các trường hợp dự báo trên tập mẫu phụ
thuộc ..........................................................................................................................52
Hình 3.14. Đồ thị sai số khoảng cách của các trường hợp dự báo trên tập mẫu độc
lập ..............................................................................................................................53

Hình 3.15. Quỹ đạo dự báo và quỹ đạo thực của cơn bão Nari ................................56
Hình 3.16. Quỹ đạo dự báo và quỹ đạo thực của cơn bão Rammasun .....................58


DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1. Sai số dự báo trung bình (độ lệch chuẩn) của các mô hình cho các hạn dự
báo 24, 48, và 72 h (Lee và Leung 2002). .................................................................14
Bảng 1.2. Sai số dự báo của một số trung tâm dự báo trên thế giới (nguồn JMA)..15
Bảng 1.3. Sai số dự báo quỹ đạo bằng pp đồng hóa LETKF (nguồn: Trường ĐH
Khoa học Tự nhiên- ĐH Quốc Gia Hà Nội) .............................................................21
Bảng 1.4. Sai số dự báo quỹ đạo bằng phương pháp WRF tổ hợp (nguồn: Trường
ĐH Khoa học Tự nhiên- ĐH Quốc Gia Hà Nội) ......................................................22
Bảng 3.1. Các cơn bão đưa vào xây dựng phương trình dự báo ..............................32
Bảng 3.2. Số trường hợp trong dự báo một thành phần dự báo control của CMA ...34
Bảng 3.3. Sai số khoảng cách trên các tập số liệu của dự báo control của CMA .....34
Bảng 3.4. Số trường hợp trong dự báo một thành phần của ECMWF.....................36
Bảng 3.5. Sai số khoảng cách trên các tập số liệu của db ECMWF .........................36
Bảng 3.6. Các trường hợp trong dự báo 15 thành phần của CMA ...........................38
Bảng 3.7. Các trường hợp trong dự báo 5 thành phần của CMA .............................39
Bảng 3.8. Các trường hợp trong dự báo 1 thành phần của CMA và thành phần của
ECMWF ....................................................................................................................39
Bảng 3.9. Các trường hợp trong dự báo 15 thành phần của CMA và thành phần của
ECMWF ....................................................................................................................40
Bảng 3.10. Các trường hợp trong dự báo 5thành phần của CMA và thành phần
ECMWF ....................................................................................................................40
Bảng 3.11. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 15 thành phần của CMA (số liệu phụ
thuộc) .........................................................................................................................41
Bảng 3.12. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 15 thành phần của CMA (số liệu phụ
thuộc) .........................................................................................................................42
Bảng 3.13. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 5 thành phần của CMA ....................43

Bảng 3.14. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 5 thành phần CMA ..........................44
(số liệu độc lập) .........................................................................................................44


Bảng 3.15. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 1 thành phần của CMA và thành phần
ECMWF (số liệu phụ thuộc) .....................................................................................45
Bảng 3.16. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 1 thành phần của CMA và thành phần
ECMWF (số liệu độc lập) .........................................................................................46
Bảng 3.17. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 15 thành phần của CMA và thành
phần ECMWF (số liệu phụ thuộc) ............................................................................47
Bảng 3.18. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 15 thành phần của CMA và thành
phần ECMWF (số liệu độc lập) ................................................................................48
Bảng 3.19. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 6 thành phần của 2 trung tâm ( Số liệu
phụ thuộc) ..................................................................................................................50
Bảng 3.20. Sai số khoảng cách dự báo tổ hợp 6 thành phần của 2 trung tâm (Số liệu
độc lập) ......................................................................................................................51


DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT
BGM: Phương pháp nuôi nhiễu phát triển (Breeding of Growing Mode)
CMC: Trung tâm khí tượng Canada (Canadian Meteorological Center )
ECMWF: Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (European Centre for
Medium Range Weather Forecasts)
EPS: Hệ thống dự báo tổ hợp (Ensemble Prediction System)
ETA: Mô hình dự báo thời tiết bất thủy tĩnh (sử dụng hệ tọa độ eta “η ” )
EW: tổ hợp theo trọng số (ensemble weighted)
FSU: Trường đại học Quốc gia Florida (Florida State Univeristy )
JGSM: Mô hình phổ toàn cầu của cơ quan khí tượng Nhật Bản
JMA: Cơ quan Thời tiết Nhật Bản (Japan Meteorological Agency)
HRM: Mô hình khu vực độ phân giải cao (The High-resolution Regional Model)

GFS: Hệ thống dự báo toàn cầu Mỹ (Global Forecasting System)
MAE: sai số trung bình tuyệt đối (mean absolute error)
ME : sai số trung bình (mean error)
MM5: Mô hình quy mô vừa của Trung tâm nghiên cứu Khí quyển Quốc gia Hoa Kỳ
và Đại học bang Pennsylvania thế hệ thứ 5 (The NCAR/PSU 5th Generation
mesoscale Model)
NCEP: Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (National Center for
Enviromental Prediction)
NHC: Trung tâm Dự báo bão Hoa Kỳ (National Hurricane Center)
NOGAPS: Hệ thống dự báo phân tích toàn cầu của Hải quân Mỹ (Naval
Oceanography Global analysis and prediction sytem)
RAMS: Hệ thống mô hình hóa khí quyển khu vực (Regional Atmospheric
Modeling System)
SV: Vector kỳ dị (Singular Vector)
TC : xoáy thuận nhiệt đới (tropical cyclone )
UKMO: Cơ quan Khí tượng Hoàng gia Anh (United Kingdom Meteorological
Organization)
WRF: Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết (Weather Reseach and Forecast)
XTNĐ: xoáy thuận nhiệt đới


MỞ ĐẦU
Khi nói đến các thiên tai, bão là một trong những thiên tai gây hậu quả
nghiêm trọng về người và tài sản. Bão là mối đe dọa đối với sản xuất và đời
sống của con người. Khi bão đi vào đất liền thường kèm theo mưa to, gió lớn,
nước biển dâng cao,…và các hiện tượng thời tiết xấu đi kèm trong bão khác
cũng gây những ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động của con người.
Bờ tây Thái Bình Dương nói chung và Biển Đông nói riêng là khu vực hàng
năm bão hoạt động nhiều nhất so với các vùng đại dương khác trên trái đất. Với
phạm vi nhỏ bão biển Đông chịu ảnh hưởng rõ rệt của trường đường dòng trên cao,

hoàn lưu trên cao yếu đi làm cho đường đi và cường độ của bão biển Đông khá
phức tạp, không ổn định. Đồng thời, với hệ quả của biến đổi khí hậu một số năm
gần đây đã làm cho số lượng những cơn bão vào biển Đông ngày càng tăng kèm
theo sự biến đổi không lường về quỹ đạo cũng như cường độ của nó. Vì vậy vấn đề
dự báo nhanh chóng và chính xác bão trên biển Đông luôn là vấn đề được quan tâm
đối với những nhà khoa học khí tượng và những người làm công tác dự báo.
Để việc dự báo đạt kết quả cao, trong thời gian gần đây dự báo tổ hợp đang
là phương pháp được lựa chọn và áp dụng tối ưu nhất đối với công tác dự báo bão ở
Việt Nam cũng như nhiều nước trên thế giới. Trong các hướng nghiên cứu của dự
báo tổ hợp thì tổ hợp các kết quả dự báo bão dựa trên dự báo toàn cầu là một cách
tổ hợp không những loại bỏ các sai số không đáng có mà còn giúp chúng ta tận
dụng được kết quả dự báo từ các trung tâm dự báo có uy tín, đồng thời nếu sử dụng
phương pháp này một cách hợp lý chúng ta có thể bỏ qua được yêu cầu về cấu hình
cao của máy tính trong dự báo và không phải tốn quá nhiều công sức và thời gian.
Trên cơ sở đó, trong khuôn khổ luận văn này tôi đưa ra hướng sử dụng các
phương pháp thống kê để tổ hợp các kết quả dự báo từ các trung tâm dự báo toàn
cầu với mục đích: “ Xây dựng phương trình dự báo quỹ đạo bão cho khu vực biển
Đông hạn 5 ngày dựa trên số liệu dự báo toàn cầu”

1


Nội dung của luận văn bao gồm những phần sau:
Chƣơng I. Tổng quan.
Chƣơng II. Phương pháp nghiên cứu và nguồn số liệu.
Chƣơng III. Kế t quả và thảo luâ ̣n.

2

CHƢƠNG I. TỔNG QUAN
Như chúng ta đã biết, trong những thập kỷ gần đây, kỹ năng dự báo xoáy
thuận nhiệt đới đang ngày một được cải thiện đáng kể khi mà những hiểu biết về
cấu trúc nhiệt động lực học của bão, mạng lưới thông tin quan trắc và các sản phẩm
số trị ngày càng được tăng cường và chính xác. Bên cạnh đó, sự phát triển mạnh mẽ
của khoa học máy tính cùng với sự hoàn thiện trong các phương pháp giải số đã
tăng cường khả năng dự báo trước nhiều ngày của các mô hình thủy động. Tuy nhiên,
như vậy không có nghĩa là tất cả những kết quả dự báo quỹ đạo bão đều chính xác mà
luôn có một sai số nào đó ẩn chứa trong các sản phẩm dự báo. Sai số trong các mô hình
dự báo xoáy thuận nhiệt đới có thể bắt nguồn từ sự chưa hoàn chỉnh trong khi biểu diễn
các quá trình động lực và vật lý, từ sai số cắt xén trong giải tích số và đặc biệt là sai số
trong các trường phân tích. Chính nguồn sai số này dẫn đến những hạn chế trong khả
năng dự báo của các mô hình số đối với một hiện tượng cụ thể.
Có thể nói rằng, tất cả các bản tin dự báo được phát ra từ các nhà dự báo
hoặc các mô hình số trị đều bao hàm tính bất định (uncertainly). Tính bất định của
dự báo thể hiện qua sự thay đổi liên tục mức độ tin cậy của thông tin dự báo và rất
khó có thể ước lượng được. Đặc biệt trong dự báo quỹ đạo bão, tính bất định này
thể hiện trong bản chất của mô hình, đặc trưng của cơn bão, mùa bão, các hình thế
mà cơn bão chi phối…. Chính tính bất định này làm cho chất lượng dự báo của mô
hình số trị thay đổi theo từng mùa, từng cơn bão và gây khó khăn cho các nhà dự
báo trong việc nên quyết định lựa chọn sản phẩm dự báo từ mô hình số trị nào để
tham khảo. Để ước lượng tính bất định một cách phù hợp và có thể đánh giá được
người ta dùng phương pháp dự báo xác suất. Phương pháp này cho ta thấy một hiện
tượng được quan tâm sẽ xuất hiện như thế nào dưới dạng tỷ lệ phần trăm đồng thời
giúp cho các dự báo viên và những người sử dụng đánh giá được mức độ rủi ro. Có
nhiều cách để tạo ra 1 dự báo xác suất, nhưng hai cách hay được sử dụng nhất là
phương pháp thống kê và phương pháp dự báo tổ hợp. Các dự báo tổ hợp được thiết
kế để ước lượng các giá trị thống kê dựa trên tập mẫu là các dự báo thành phần có
thể có. Xác suất xuất hiện của một hiện tượng nào đó được tính dựa trên tỷ số giữa

3


số dự báo thành phần có xuất hiện so với tổng số dự báo thành phần. Hiện nay, tại
một số trung tâm dự báo khí tượng lớn trên thế giới, các hệ thống dự báo tổ hợp
(EPS -Ensemble Prediction System) nghiệp vụ đã được đưa vào hoạt động từ đầu
những năm 90 phục vụ công tác dự báo hạn vừa hạn dài và được chạy trên các hệ
thống siêu máy tính. Các EPS này được phát triển dựa trên các mô hình toàn cầu
với mục đích chính là nâng cao chất lượng dự báo và tăng cường khả năng dự báo
dài hạn.
1.1. Sơ lƣợc quá trình phát triển của phƣơng pháp dự báo tổ hợp bão
Người đầu tiên- sử dụng phương pháp nhiễu động vào bài toán dự báo tổ
hợp chuyển động của XTNĐ là Aberson và cộng sự [9] năm 1995. Ông và các đồng
nghiệp đã tiến hành dự báo quỹ đạo tổ hợp đối với các cơn bão Đại Tây Dương
bằng cách sử dụng mô hình chính áp VICBAR với các trường ban đầu đã được gây
nhiễu khác nhau. Phương pháp BGM (the breeding of growing modes) được sử
dụng trong nghiên cứu này, với trường đầu vào từ mô hình toàn cầu của NCEP. Cụ
thể là, để bắt đầu một chu trình cấy, các nhiễu động ngẫu nhiên được cộng thêm vào
các trường phân tích ban đầu của mô hình. Sự khác nhau giữa trường dự báo tiền
định với trường dự báo đã được gây nhiễu được coi là các nhiễu động và sẽ được
điều chỉnh lại trong phạm vi sai số quan trắc. Sau đó, các nhiễu động mới này sẽ
được cấy vào trường phân tích tại thời điểm kế tiếp và chu trình nuôi lại được lặp
lại. Sau một khoảng thời gian nuôi nhiễu, thường là 1 cho đến 2 ngày sau, sự khác
biệt giữa dự báo đối chứng và các dự báo được gây nhiễu trở nên ổn định, khi đó có
thể coi các nhiễu phát triển nhanh đã được cấy thành công. Sau khi hiệu chỉnh lại
nhiễu động này, các nhiễu động lại được cộng hoặc trừ vào trường phân tích ban
đầu của dự báo đối chứng và tạo nên một cặp nhiễu động ban đầu đã được cấy. Các
trường ban đầu đã được cấy này sẽ được sử dụng trong quá trình tích phân mô hình
tạo ra các dự báo tổ hợp thành phần. Từ những kết quả nghiên cứu khả quan này,
năm 1998 Aberson [10] đã áp dụng phương pháp BGM cho mô hình lưới lồng

GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) để dự báo cho mùa bão 19961997 trong vùng Đại Tây Dương. Trong nghiên cứu này dự báo tổ hợp là trung bình

4


cộng của các dự báo tổ hợp thành phần. Các kết qủa thống kê đánh giá cho hai mùa
bão 1996 và 1997 đã cho thấy những kết qủa rất khả quan. Trung bình tổ hợp có thể
dự báo tốt hơn so với dự báo đối chứng sau 24h dự báo và cũng tốt hơn so với dự
báo của mô hình nghiệp vụ phân giải cao GFDL sau 48h.
Năm 1997, Krishnamurti và cộng sự [27,28] đã nghiên cứu một tổ hợp các
dự báo bão sử dụng các phân tích khác nhau trong đó biểu diễn sự kết hợp của các
ước lượng sai số phân tích và các nhiễu động tới vật lý mô hình (từ các thủ tục đồng
hóa số liệu khác nhau) tại thời điểm ban đầu. Mô hình dự báo được sử dụng là mô
hình phổ toàn cầu T63L15. Các kết qủa đánh giá cho thấy, ban đầu hóa vật lý làm
giảm độ tán của các dự báo tổ hợp do trường dòng dẫn được mô tả tốt hơn. Sai số
dự báo trong các trường hợp không sử dụng ban đầu hóa là lớn hơn hầu hết các
trường hợp sử dụng ban đầu hóa. Bên cạnh đó, các phương án tính toán dự báo tổ
hợp từ tập hợp các dự báo thành phần cũng được thử nghiệm và so sánh với trung
bình tổ hợp. Kết quả là trung bình của các dự báo thành phần đã loại bỏ các dự báo
nằm quá xa so với các dự báo thành phần còn lại, và trung bình của tập hợp các dự
báo đã loại bỏ những dự báo có sai số lớn trong 12h dự báo đầu tiên. Các kết qủa
đánh giá cho thấy tất cả các phương án thử nghiệm trên đã đem lại nhiều thông tin
hữu tích trong một vài trường hợp.
Cheung và Chan (1999) [12] đã sử dụng 3 phương pháp nhiễu động là
phương pháp Monte-Carlo (MCF), LAF(Lagged- average forecast) và BGM để
tạo ra các dự báo tổ hợp dựa trên một mô hình chính áp. Để đánh giá vai trò
của trường dòng dẫn và hoàn lưu xoáy tới kết quả dự báo, các nhiễu động được
phát sinh từ 3 phương pháp nói trên được áp dụng riêng rẽ cho trường dòng dẫn
và hoàn lưu xoáy. Trong nghiên cứu này, các kiểm nghiệm được thực hiện dựa
trên 66 trường hợp nằm trong bộ số liệu kiểm nghiệm chuyển động XTNĐ

TCM90. Có thể nói cho đến nay, công trình nghiên cứu của Cheung và Chan là
toàn diện nhất về việc áp dụng các phương pháp nhiễu động trong dự báo tổ
hợp quỹ đạo XTNĐ.

5


Không đi theo hướng sử dụng các phương pháp nhiễu động trường ban đầu
cho một mô hình dự báo số, Goerss (1999, 2000) [18] đã tạo nên một dự báo trung
bình đơn giản (consensus) từ các dự báo của 3 mô hình toàn cầu JGSM, NOGAPS
và UKMO. Các kết qủa đánh giá sai số dự báo cho 2 mùa bão Đại Tây Dương
1995-1996 cho thấy sự cải thiện tương ứng là 16, 20 và 23% đối với các hạn dự báo
24h, 48h và 72h so với dự báo tốt nhất của 3 mô hình thành phần. Đối với mùa bão
1998, sự cải thiện được tìm thấy là 18, 25 và 31%. Các kết qủa tương tự cũng được
chỉ ra cho vùng Tây bắc Thái Bình Dương với bổ sung thêm 2 mô hình dự báo khu
vực khác là mô hình JTYM và GFDN. Ngoài ra, tổ hợp đơn giản này cũng đưa đến
sự giảm giá trị độ lệch chuẩn của sai số dự báo. Do đó, sẽ làm hạn chế được vùng
cảnh báo khi tiến hành các dự báo khả năng đổ bộ của bão.
Cũng ở năm 2000, Elsberry và Carr [14] đã nghiên cứu mối quan hệ giữa độ
tán của dự báo trung bình đơn giản của 5 mô hình dự báo số thành phần và sai số dự
báo cho 381 trường hợp của các cơn bão Tây bắc Thái Bình Dương trong hai năm
1996-1997. Tập số liệu sử dụng trong nghiên cứu này là tương tự với của Goerss
(2000) nhưng độ tán được tính là khoảng cách cực đại so với vị trí trung bình (thay
vì sử dụng độ lệch chuẩn) và chỉ tập trung nghiên cứu cho hạn dự báo 72h. Các kết
qủa cho thấy chỉ có một số nhỏ các trường hợp có độ tán nhỏ hơn 185km và phần
lớn giá trị độ tán nằm trong khoảng 555km, một vài giá trị lớn được tìm thấy là
1575km. Hệ số tương quan giữa độ tán và sai số của dự báo trung bình chỉ là 0.24 cho
381 trường hợp, điều này có nghĩa là chỉ khoảng 5% sự thay đổi trong sai số của dự
báo trung bình có thể được giải thích qua độ tán. Hay nói cách khác, không thể sử dụng
độ tán của dự báo trung bình đơn giản để lượng trực tiếp những sai số dự báo có thể có.

Một kết qủa có giá trị khác của nghiên cứu này là có 81 trường hợp (chiếm 21%) cho
thấy độ tán lớn hơn 555km nhưng sai số dự báo 72h lại nhỏ hơn 555km, điều này
chứng tỏ độ tán lớn không thực sự cho biết sai số dự báo lớn. Nguyên nhân cho kết qủa
này là do việc lấy trung bình đơn giản đã làm giảm sai số ngẫu nhiên. Tuy nhiên, tình
huống gây khó khăn nhất đối với dự báo viên là khoảng 30% trường hợp có độ tán nhỏ
nhưng lại có sai số lớn hơn 555km.

6


Lee và Leung (2002) [16] đã nghiên cứu đặc tính của kỹ thuật tổ hợp đa
mô hình trong dự báo qũy đạo XTNĐ. Trong nghiên cứu này, dự báo quỹ đạo
từ 3 mô hình toàn cầu của các trung tâm ECMWF, JMA và UKMO được sử
dụng để tạo nên dự báo trung bình đơn giản cho tập số liệu dự báo của tất cả
cơn bão thuộc Tây bắc Thái Bình Dương (từ 0-450 ; 100-1800 ) và Biển Đông
trong 3 năm 1999-2001. Các kết qủa nghiên cứu đã cho thấy dự báo trung bình
đơn giản là tốt hơn so với dự báo tốt nhất của 3 mô hình dự báo thành phần. Về
mặt trung bình, sai số của dự báo trung bình nhỏ hơn khoảng 7%, 17% và 19%
tương ứng tại các hạn dự báo 24h, 48h và 72h so với sai số của mô hình thành
phần tốt nhất.
Ngoài ra, Lee và Leung (2002) [16] còn nhận thấy rằng về mặt sai số
trung bình, thì các mô hình của UKMO và JMA là tốt hơn so với của ECMWF.
Tuy nhiên, có tới 30% số trường hợp nghiên cứu sai số dự báo của ECMWF là
tốt hơn nhiều so với hai mô hình còn lại. Điều này chứng tỏ không có mô hình
nào là tốt nhất trong mọi trường hợp nghiên cứu. Chính vì lý do này, Lee đã
phát triển một sơ đồ dự báo tổ hợp có trọng số dựa trên sai số vị trí phân tích
(DPE00) và sai số dự báo 12h (DPE12) thay vì lấy trung bình đơn giản (trọng
số là như nhau). Các kết qủa nghiên cứu đã chỉ ra rằng kỹ năng dự báo của
phương án DPE00 là tương tự với dự báo trung bình đơn giản nhưng phương án
DPE12 đã cho thấy sự cải thiện trong chất lượng dự báo đối với các hạn dự báo

24h và 48h.
Willford và cộng sự (2003) [24] đã phát triển một hệ thống dự báo siêu tổ hợp đa
mô hình (multimodel superensemble forecast system) có trọng số khác nhau tại Đại học
bang Florida (FSU-Florida State Univeristy) cho các cơn bão vùng Đại Tây Dương với
các hệ số hồi quy được tính dựa trên các đặc trưng thống kê của mùa bão trước. Hệ thống
dự báo siêu tổ hợp đa mô hình này bao gồm 12 mô hình NWP thành phần: 3 phiên bản
của mô hình phổ toàn cầu FSU, mô hình AVN, mô hình NOGAPS, mô hình phổ toàn
cầu của UKMO, mô hình GFDL và 5 mô hình nghiệp vụ tại NMC (BAMM, LBAR,
NHC90, SHIFOR, SHIPS). Đối với mùa bão 1998, Willford và cộng sự đã đề xuất

7


phương pháp tương quan chéo (cross-validation) để xác định các trọng số cho các dự báo
thành phần. Cụ thể, tập số liệu dự báo vị trí và cường độ của tất cả các cơn bão trong
năm 1998 (ngoại trừ cơn bão được quan tâm) sẽ được sử dụng trong tính toán thống kê.
Các kết qủa đánh giá cho một mùa bão ĐTD năm 1998 đã cho thấy dự báo tổ hợp đa mô
hình là tốt hơn so với các dự báo thành phần với căn bậc hai của sai số dự báo vị trí bình
phương trung bình (RMSE) là 100km, 150km và 200km tương ứng với các hạn dự 24h,
48h và 72h. Đối với dự báo cường độ, sự cải thiện so với mô hình dự báo thành phần
tốt nhất là khoảng từ 10-25%.
Từ những thành công trong dự báo siêu tổ hợp đa mô hình cho mùa bão
ĐTD năm 1998, Willford và cộng sự tiến hành thử nghiệm nghiệp vụ cho mùa bão
1999 với các trọng số được tính dựa trên tập số liệu thống kê năm 1998. Kết qủa
đánh giá sai số RMSE cho dự báo vị trí tâm bão cho thấy sự cải thiện so với mô
hình dự báo tốt nhất là khoảng 10m, 40km và 80km tương ứng cho các hạn dự báo
24h, 48h và 72h (hình 1.1). Đối với dự báo cường độ, sự cải thiện chất lượng dự báo
là có nhưng không đáng kể.
Tuy nhiên, khi áp dụng hệ thống dự báo siêu tổ hợp đa mô hình cho các cơn
bão năm 2000 với trọng số được tính từ năm 1999 thì kết qủa lại không khả quan.

Nguyên nhân chính dẫn đến những sai số lớn này là do có những thay đổi căn bản
trong một số mô hình toàn cầu như mô hình UKMO và AVN, và gián tiếp ảnh
hưởng đến các như mô hình GFDL và LBAR (do sử dụng các trường phân tích và
dự báo của mô hình AVN). Để khắc phục vấn đề này, Willford và cộng sự đã sử
dụng một số cơn bão sớm trong năm 2000 để làm tập số liệu phụ thuộc trong tính
toán thống kê các trọng số hồi quy và áp dụng cho các cơn bão về sau. Kết quả là
sai số của dự báo siêu tổ hợp đã giảm đáng kể.

8


(a)

(b)

Hình 1.1. Sai số dự báo quỹ đạo (a) và cường độ (b) trung bình của dự báo siêu tổ
hợp đa mô hình (FSU SENS), dự báo trung bình tổ hợp (ENSM) và các mô hình thành
phần cho mùa bão ĐTD năm 1999. (nguồn: Willford và cộng sự (2003) )
1.2. Dự báo khí tƣợng tại các trung tâm dự báo của thế giới và loại số liệu dự
báo bão cung cấp
Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (NCEP)
EPS -Ensemble Prediction System nghiệp vụ đầu tiên tại Trung tâm quốc gia
dự báo môi trường của Mỹ (NCEP-National Center for Enviromental Prediction)
được sử dụng từ năm 1992 dựa trên phương pháp BGM (Breeding of Growing
Mode) để tạo tập hợp các trường ban đầu khác nhau cho mô hình toàn cầu T126 với
28 mực thẳng đứng và tích phân tới 180 giờ. Hiện tại, EPS cho dự báo hạn vừa của
NCEP (GEFS) bao gồm 21 thành phần dựa theo phương pháp mới ET (Ensemble
Transform) độ phân giải T190L28 (khoảng 0.70, 28 mực), hạn dự báo 15 ngày. Việc
theo dõi quỹ đạo bão trong các mô hình của NCEP/EMC. Mục đích của trang web
này là để theo dõi khả năng của các mô hình dự báo thời tiết số khác nhau để phát

triển bão trong vùng nhiệt đới và ngoại nhiệt đới. Ban đầu trang web chứa hình
ảnh quỹ đạo bão từ các mô hình khác nhau, bao gồm NCEP GFS, NCEP Eta, tổ
hợp toàn cầu NCEP, tổ hợp hạn ngắn NCEP (SREF), UKMET và mô hình
NOGAPS. Cuối cùng là thực hiện thống kê số liệu.

9


Tất cả các quỹ đạo trong trang web này có nguồn gốc từ các file GRIB
nghiệp vụ có sẵn trong NCEP và được xác định bằng cách sử dụng phần mềm theo
dõi quỹ đạo nghiệp vụ NCEP.
Đối với xoáy thuận nhiệt đới, 7 tham số được theo dõi, bao gồm cực đại
xoáy tương đối, độ cao địa thế vị cực tiểu và tốc độ gió cực tiểu tại mực 850 mb và
700 hPa. Các tham số này được lấy trung bình nhằm cung cấp một vị trí trung bình
phù hợp với mỗi giờ dự báo.
Đối với xoáy thuận ngoại nhiệt đới, chỉ xác định được thông qua biến
MSLP (mean sea level pressure). Để tránh việc tiếp tục theo dõi cơn bão khi suy
yếu hoặc tồn tại các nhiễu động trong thời gian ngắn, việc theo dõi cơn bão phải
dựa trên 2 tiêu chí sau: 1) cơn bão phải tồn tại ít nhất 24 giờ trong một dự báo, 2)
phải duy trì một đường MSLP khép kín sử dụng đường 2 mb.
Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu ( ECMWF)
Tại Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF- European Center for
Medium-range Weather Forecasts), EPS cũng được đưa vào nghiệp vụ từ năm
1992 bằng việc sử dụng phương pháp SV (Singular Vector) để tạo nhiễu động
ban đầu. EPS này hiện nay có 51 dự báo thành phần, thực hiện dự báo hàng
ngày và cung cấp kết quả cho các nước trong Cộng đồng Châu Âu là thành
viên của ECMWF. Hệ thống EPS này có tên gọi Var_EPS (Variable
Resolution EPS) hạn dự báo 15 ngày, trong đó 9 ngày đầu hệ thống chạy với
độ phân giải TL399L62 (khoảng 50 km, 62 mực) và 6 ngày sau với độ phân
giải TL255L62 (khoảng 80 km, 62 mực). Đây là EPS hạn vừa có độ phân giải

cao nhất hiện nay trên thế giới. Các sản phẩm dự báo bão của Trung tâm dự
báo hạn vừa Châu Âu được thiết kế để cung cấp thông tin chính xác và dự báo
về sự dịch chuyển cũng như cường độ của bão. Hệ thống hoàn toàn phụ thuộc
vào các quan trắc từ các trung tâm bão trên thế giới. Nói theo cách khác, việc
dự báo bão không được tính toán một cách chính xác. Việc dự báo này có thể
bị dừng lại trong trường hợp các cơn bão dự báo không đủ mạnh.

10


Sau khi có thông tin quan trắc, sự di chuyển của bão sẽ được tự động
theo dõi. Thuật toán theo dõi dựa trên phép ngoại suy của sự dịch chuyển
trong quá khứ và dòng dẫn đường trong tầng đối lưu giữa để có một vị trí
phỏng đoán đầu tiên. Vị trí thực tế được xác định bằng cách tìm kiếm MSLP và
xoáy tại 850 hPa xung quanh vị trí đầu tiên, hoặc bằng cách xác định tốc độ gió.
Trung tâm khí tượng Canada
Trung tâm Khí tượng Canada (CMC-Canadian Meteorological Center) cũng
bắt đầu đưa vào chạy nghiệp vụ EPS theo phương pháp EnKF (Ensemble Kalman
Filter). EPS của CMC cho thấy một sự kết hợp chặt chẽ giữa EF và đồng hóa số
liệu. Hiện tại, EPS của CMC (CEFS) bao gồm 21 thành phần tương tự như EPS của
NCEP với độ phân giải 0.90, 28 mực và hạn dự báo 16 ngày.
Các sản phẩm và thông tin:
-

Dị thường nhiệt độ trung bình 10 ngày

-

Bản đồ Spaghetti

- Xác suất hiệu chuẩn của lượng mưa tương đương
- Lượng mưa tích lũy
- Các trung tâm áp suất mặt biển
-

Bản đồ GZ 500

-

Độ mở rộng của các trường thực nghiệm

- Thông tin về hệ thống
- Truy cập dữ liệu kỹ thuật số
Cục Khí tượng Trung Quốc ( CMA)
Các hệ thống dự báo tổ hợp của CMA [30] bao gồm: hệ thống dự báo tổ hợp
toàn cầu tầm trung (GEPS); hệ thống dự báo tổ hợp khu vực (REPS); hệ thống dự
báo tổ hợp quỹ đạo bão nhiệt đới. Hệ thống dự báo tổ hợp quỹ đạo bão nhiệt đới
được phát triển ở 2 nơi : Trung tâm khí tượng quốc gia Trung quốc (NMC) và khu
vực Thượng Hải.
Hệ thống dự báo tổ hợp quỹ đạo bão tại NMC được phát triển vào năm

11


2006 dựa trên nền nhiễu và chương trình khởi tạo xoáy giả và được đưa vào
chạy thời gian thực năm 2007. Trạng thái nền nhiễu được lấy từ hệ thống dự
báo tổ hợp toàn cầu tầm trung để tiết kiệm tài nguyên tính toán. Các xoáy giả
được cài vào trong bối cảnh xáo trộn sau khi xoáy nông được loại bỏ. Hệ thống
này gồm 14 thành phần nhiễu và 1 thành phần control hoạt động giống với hệ
thống dự báo tổ hợp phạm vi trung bình. Hệ thống chạy hai lần một ngày

(00UTC và 12UTC) và cung cấp các tổ hợp quỹ đạo bão và khả năng xâm nhập
của nó. Sơ đồ biểu diễn hoạt động của hệ thống (hình 1.2):

Hình 1.2. Sơ đồ hệ thống tổ hợp xoáy thuận nhiệt đới
(Nguồ n: Dr Jing Chen, Hua Tian, Guo Deng, Xiaoli Li,Suhong Ma,Yan Tan,
2009: Operational Ensemble Prediction Systems at CMA)

12


Quỹ đạo trung bình của tất cả các thành phần tổ hợp là không có sự khác biệt
rõ ràng lắm so với quỹ đạo của Control (CTL) và có vẻ tốt hơn một chút với những
khoảng thời gian dự báo dài hơn 72 giờ. Sai số quỹ đạo của tổ hợp trung bình và
CTL được thể hiện trong biểu đồ sau đây.

Hình 1.3. Sai số quỹ đạo giữa trung bình thành phần tổ hợp và control
(Nguồ n: Dr Jing Chen, Hua Tian, Guo Deng, Xiaoli Li,Suhong Ma,Yan Tan,
2009: Operational Ensemble Prediction Systems at CMA)
Hệ thống dự báo tổ hợp quỹ đạo bão khu vực ở Thượng Hải hệ thống này
dựa trên mô hình GRAPES_TCM, trong đó gồm 3 phần: khởi tạo xoáy, tổ hợp
nhiễu ban đầu và quá trình công bố. Hệ thống dự báo tổ hợp này đã được hoạt động
từ năm 2006 để cung cấp các sản phẩm tổ hợp trong vòng 72 giờ. Các sản phẩm đó
là tổ hợp quỹ đạo, khả năng dịch chuyển và sự phân bố các vị trí bão cũng như phân
bố sác xuất của một số trường synop.
Ngoài những trung tâm dự báo kể trên, còn có một số trung tâm khí tượng
khác như MeteoFrance, BoM, JMA, KMA cũng bắt đầu phát triển và sử dụng EPS
cho các mô hình toàn cầu trong dự báo (trong đó có dự báo bão) . Với rất nhiều EPS
từ các trung tâm dự báo khác nhau như trên, ngành khí tượng trên toàn cầu đang
hướng đến một dự báo siêu tổ hợp, kết hợp tất cả thông tin dự báo từ các EPS thông

13


qua chương trình TIGGE (THORPEX Interactive Grand Global Ensemble). Thành
công bước đầu của TIGGE được thể hiện qua hệ thống dự báo tổ hợp Bắc Mỹ
NAEFS kết hợp hai hệ thống GEFS của NCEP và CEFS của CMC.
Sai số dự báo quỹ đạo bão hạn từ 3 đến 5 ngày:
Như chúng ta đã thấy, từ những năm 1990 trở lại đây cùng với sự cải tiến
đáng kể của kỹ năng dự báo số, đặc biệt công nghệ dự báo tổ hợp được xây dựng
dựa trên nhiều mô hình động lực đã chứng minh sự tiến bộ đáng kể trong việc dự
báo quỹ đạo bão đồng thời sai số dự báo đã giảm đáng kể.
Lee và Leung (2002)[15] tại cơ quan thời tiết Hồng Kông đã sử dụng kết
quả của một số mô hình để thực hiện trung bình tổ hợp với cùng trọng số dự báo
quĩ đạo của TC cho khu vực tây bắc Thái Bình Dương, thời gian đánh giá sai số là 3
năm từ năm 1999-2001 kết quả cho thấy: sai số dự báo trung bình ( độ lệch chuẩn) của
các mô hình cho các hạn dự báo 24h, 48h và 72h như bảng sau:
Bảng 1.1. Sai số dự báo trung bình (độ lệch chuẩn) của các mô hình cho các hạn dự
báo 24, 48, và 72 h (Lee và Leung 2002).
Sai số dự báo trung bình (độ lệch chuẩn) tính bằng km
Hạn dự

của các mô hình

báo (h)
ECMWF

UKMO

JMA

EW

24

214 (161)

140 (94)

147 (95)

130 (86)

48

309 (245)

256 (168)

256 (173)

213 (153)

72

417 (302)

390 (247)

379 (270)

308 (204)

Như vậy mô hình của UKMO và JMA cho chất lượng dự báo tương
đương, trong khi đó ECMWF cho sai số dự báo lớn hơn, điều này có thể do độ
phân giải của ECMWF (2,50) lớn gấp đôi của mô hình JMA (1,250), nhất là cho
hạn dự báo 24 h. Nếu lấy trung bình tổ hợp với cùng trọng số từ 3 mô hình này
(EW), thì sai số dự báo và độ lệch chuẩn đều giảm đi đáng kể.

14


Đánh giá về sai số dự báo quỹ đạo xoáy thuận nhiệt đới trong 24 giờ, 48 giờ, 72
giờ tương ứng là 140 km, 250 km, 380 km cũng được Bangzhong Wang, Yinglong Xu
và Baogui Bi nghiên cứu năm (2007) [10] và đưa ra nhận xét như hình 1.4.

Hình 1.4. Trung bình sai số dự báo quỹ đạo xoáy thuận nhiệt đới tại cơ quan khí tượng
Trung Quốc với hạn dự báo 24h, 48h, 72h từ năm 1991 đến năm 2005 (đơn vị km).
(nguồ n: Bangzhong Wang, Yinglong Xu và Baogui Bi (2007))
Theo một số tài liệu đã được công bố trên thế giới, sai số dự báo quỹ đạo bão
của một số trung tâm được đánh giá như bảng 1.2 sau: (đơn vị đánh giá là hải lý,
1hải lý = 1.852km)
Bảng 1.2. Sai số dự báo của một số trung tâm dự báo trên thế giới
(nguồn JMA)
Sai số vị trí theo thời gian ( hải lý)
Khu vực
Bắc Đại Tây
Dương
Đông bắc Thái
Bình Dương
Tây bắc Thái

Bình Dương

Thời gian

24h

48h

72h

96h

120h

lấy số liệu

68

125.9

186.5

235.7

310.2

2000-2004

62.1

107.6

154.4

210.8

273.7

2000-2004

72

126

182

241

326

2000-2004

15