Đánh giá vai trò ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên biển đông

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

NGUYỄN THỊ HOAN

ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH
HWRF ĐỐI VỚI DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2013


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

NGUYỄN THỊ HOAN

ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH
HWRF ĐỐI VỚI DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG
Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
Mã số: 60440222
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. HOÀNG ĐỨC CƯỜNG

Hà Nội - 2013

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc tới Thầy hướng dẫn của
tôi - TS.Hoàng Đức Cường vì những chỉ bảo, hướng dẫn tận tình cho tôi hoàn thành
luận văn.
Trong suốt quá trình thực hiện luận văn, các thầy cô giáo trong Khoa Khí
tượng, Thủy văn và Hải Dương học nói riêng và các thầy cô trong trường Đại học
Khoa học Tự nhiên nói chung đã chỉ dạy những bài học quý báu cho tôi trong chuyên
môn và cuộc sống. Tôi vô cùng cảm ơn những công lao to lớn đó.
Tôi xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự
nhiên, đã tạo điều kiện tốt cho tôi trong quá trình tôi học tập tại trường.
Tôi cũng xin cảm ơn những đồng nghiệp tại Trung tâm Nghiên cứu khí tượng khí hậu, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường đã giúp đỡ tôi trong quá
trình thực hiện luận văn đặc biệt là TS. Nguyễn Văn Hiệp, Ths. Trương Bá Kiên, CN.
Lưu Nhật Linh, CN. Nguyễn Thị Xuân về những giúp đỡ, góp ý và thảo luận quý báu
về kĩ thuật cũng như chuyên môn giúp tôi có thể hoàn thiện được luận văn.
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến ban lãnh đạo Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và
Môi trường, ban lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu khí tượng - khí hậu, đã tạo điều kiện
thuận lợi về thời gian và cơ sở vật chất cho tôi được học tập trong quá trình công tác.
Cuối cùng tôi xin cảm ơn bố mẹ cùng những người thân trong gia đình tôi đã
luôn động viên và tạo điều kiện tốt nhất để tôi hoàn thành luận văn này.
Hà Nội, tháng 12 năm 2013
Học viên cao học
Nguyễn Thị Hoan


MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH ........................................................................................................1
DANH MỤC BẢNG .......................................................................................................3
DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT .................................................................................4

MỞ ĐẦU……………………………………………………………………………… 5
Chương 1.TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY .................................................6
1.1.Khái niệm ban đầu hóa xoáy .....................................................................................6
1.1.1. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình .................................6
1.1.2. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng hàm thực nghiệm.................................12
1.1.3. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu ..................................15
1.2.Tổng quan các nghiên cứu trong nước ....................................................................16
Chương 2. BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH HWRF, SỐ LIỆU VÀ
PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ......................................................................................19
2.1. Sơ lược về mô hình HWRF ....................................................................................19
2.2. Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF ...............................................................20
2.2.1. Phân tích xoáy nhằm loại bỏ xoáy thô từ phân tích toàn cầu trong HWRF ....22
2.2.2.Xoáy giả tạo ra trong mô hình HWRF đối với trường hợp bão yếu .................22
2.2.3. Hiệu chỉnh xoáy bão trước 6 giờ dự báo ........................................................23
2.3. Thiết kế thí nghiệm .................................................................................................34
2.3.1. Miền tính ..........................................................................................................34
2.3.2. Số liệu sử dụng .................................................................................................36
2.4. Các chỉ tiêu đánh giá ..............................................................................................37
Chương 3. KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG
DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH HWRF ................................39
3.1. Thử nghiệm đối với cơn bão Ketsana.....................................................................39
3.1.1. Thông tin về cơn bão Ketsana(2009) ...............................................................39
3.1.2. Thiết kế thí nghiệm ...........................................................................................41
3.1.3. Một số kết quả thử nghiệm bão Ketsana ..........................................................41
3.2. Thử nghiệm cho mùa bão 2009 ..............................................................................52
3.2.1. Thiết kế thí nghiệm ...........................................................................................52
3.2.2. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông......52
3.2.3. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo cường độ bão trên Biển Đông ...54
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .......................................................................................60
KẾT LUẬN ................................................................................................................60

KIẾN NGHỊ ...............................................................................................................60
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................61


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Ví dụ minh họa việc tách trường phân tích khách quan ban đầu thành trường
môi trường hE và và trường xoáy hav. Trường môi trường hE là tổng hợp của trường
nền quy mô lớn nhận được sau phép lọc không gian và trường nhiễu không xoáy hd hav, nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993). ........................................................................7
Hình 1.2. (a)- Tỉ lệ độ nhạy của phép lặp với bước sóng, (b)- biến đổi hàm trọng số E
theo bán kính r, Nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993). ....................................................9
Hình 2.1. Cấu trúc mô hình HWRF...............................................................................19
Hình 2.2. Ví dụ miền tính trong mô hình HWRF..........................................................20
Hình 2.3. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF ............................................22
Hình 2.4. Biểu diễn bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài
cùng của quan trắc và dự báo ........................................................................................23
Hình 2.5. Ví dụ miền tính sử dụng trong mô hình HWRF khi chạy cơn bão KETSANA
tại thời điểm 2009092712 ..............................................................................................35
Hình 3.1. Quỹ đạo besttrack bão Ketsana; Nguồn: .................39
Hình 3.2. Cường độ cơn bão KETSANA-áp suất thấp nhất tại tâm bão; Nguồn:
..................................................................................................39
Hình 3.3. Hình thế Synốp bão Ketsana tại các thời điểm (a)- 12Z 27/09/2009, (b)- 00Z
28/09/2009, (c)-12Z 29/09/2009 và (d)-18Z 29/09/2009; Nguồn:
...........................................................40
Hình 3.4. Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z
27/09/2009 tại thời điểm 00H (a)-coldstart và (b)-nobogus; (c)-mặt cắt dị thường nhiệt
độ bão nhiệt đới quan trắc (Nguồn: Hawkins và cộng sự, 1968). .................................42
Hình 3.5. Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z
27/09/2009 tại các thời điểm (a1)-coldstart+03H và (a2)-nobogus+03H; (b1)-coldstart
+06H và (b2)-nobogus+ 06H; (c1)-coldstart+12H và (c2)-nobogus+ 12H ..................43
Hình 3.6. Mặt cắt trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại thời điểm 00H

(a)-coldstart và (b)-nobogus ..........................................................................................44
Hình 3.7. Mặt cắt thẳng đứng trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các
thời điểm (a1)-coldstart+06H và (a2)-nobogus+06H; (b1)-coldstart +12H và (b2)nobogus+ 12H; (c1)-coldstart+18H và (c2)-nobogus+ 18H; (d1)-coldstart+24H và
(d2)-nobogus+ 24H .......................................................................................................45
Hình 3.8. Mặt cắt trường gió mực 10m qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các
thời điểm (a)-00H; (b)-06H; (c)-12H; (d)-18H; (e)-24H .............................................47
Hình 3.9. Quường hợp có và không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy.09/2009 cơn bão
Ketsana đối với chạy ại tốt hơn so với không ban đầu hóa xoáy ở thời điểm ban đầu và s..48
Hình 3.10. Sai số khoảng cách PE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm
12Z 27/09/2009..............................................................................................................48
1


Hình 3.11. Sai số khoảng dọc ATE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm
12Z 27/09/2009..............................................................................................................49
Hình 3.12. Sai số khoảng ngang CTE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm
12Z 27/09/2009..............................................................................................................49
Hình 3.13. Sai số áp suất cực tiểu dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z
27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus ...................................................50
Hình 3.14. Sai số tốc độ gió cực đại dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm
12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus ...........................................51
Hình 3.15. Trung bình sai số khoảng cách (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên
Biển Đông bằng coldstart và nobogus ...........................................................................53
Hình 3.16. Trung bình sai số dọc (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông
bằng coldstart và nobogus .............................................................................................53
Hình 3.17. Trung bình sai số ngang (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông
bằng coldstart và nobogus .............................................................................................54
Hình 3.18. Trung bình sai số tuyệt đối của áp suất thấp nhất (hpa) tại tâm mô phỏng
cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus .....................................55
Hình 3.19. Trung bình sai số tuyệt đối vận tốc gió cực đại (m/s)mô phỏng cho mùa bão

2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus ..........................................................56
Hình 3.20. Đường biểu diễn biến đổi áp suất cực tiểu tại tâm bão theo mô phỏng bởi
JTWC, HWRF-coldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (hpa) ......................58
Hình 3.21. Đường biểu diễn biến đổi gió cực đại theo mô phỏng bởi JTWC, HWRFcoldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (m/s) ...............................................59

2


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. Các tham mô hình HWRF sử dụng trong các thử nghiệm ............................34
Bảng 2.2. Các trường hợp bão được khảo sát ...............................................................35
Bảng 3.1. Bán kính gió cực đại bão Ketsana 12Z 27/09/2009 sau các bước thời gian
tích phân từ 6 giờ đến 24 giờ .........................................................................................47
Bảng 3.2. Sai số khoảng cách, sai số dọc và sai số ngang (Km) dự báo hạn 48H cho
cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 .................................................................49
Bảng 3.3. Sai số áp suất cực tiểu (hpa) và sai số vận tốc gió cực đại (m/s) dự báo hạn 48H cho
cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus .........51
Bảng 3.4. Trung bình sai số khoảng cách, sai số dọc và sai số ngang (Km) mô phỏng
cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus .....................................52
Bảng 3.5. Trung bình sai số tuyệt đối áp suất thấp nhất tại tâm (hpa) và trung bình sai
số trung bình vận tốc gió cực đại mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng
coldstart và nobogus ......................................................................................................55
Bảng 3.6. Trung bình sai số áp suất thấp nhất tại tâm (hpa) và trung bình sai số trung
bình vận tốc gió cực đại mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart
và nobogus .....................................................................................................................56

3


DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT

3DVAR

3 –Dimensional VARiation Data Assimilation (Sơ đồ đồng hóa số
liệu biến phân 3 chiều)

4DVAR

4 –Dimensional VARiation Data Assimilation (Sơ đồ đồng hóa số
liệu biến phân 4 chiều)

ARW

Advanced Research WRF model (Mô hình HWRF phiên bản nghiên
cứu nâng cao)

ATE

Along Track Error (Sai số dọc)

CTE

Cross Track Error (Sai số ngang)

GFDL

Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (Phòng nghiên cứu động lực
học chất lưu địa-vật lý)

GFS

Global Forecast System (Hệ thống dự báo toàn cầu)

HWRF

Hurricane Weather Research and Forecasting model (Mô hình nghiên
cứu và dự báo bão)

MATE

Mean Along Track Error (Trung bình sai số dọc)

MCTE

Mean Cross Track Error (Trung bình sai số ngang)

MM5

Mesoscale Model-5 (Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5)

NCAR

The NationalCenter for Atmospheric Research (Trung tâm nghiên cứu
khí quyển quốc gia, Mỹ)

NCEP

National Centers for Environmental Prediction (Trung tâm dự báo môi
trường quốc gia, Mỹ)

NMM

Nonhydrostatic Mesoscale Model (Mô hình phi thủy tĩnh quy mô vừa)

NOAA

National Oceanic and Atmospheric Administration(Cơ quan quản lý
khí quyển đại dương quốc gia, Mỹ)

POM

Princeton Ocean Model (Mô hình đại dương Princeton )

WRF

Weather Research and Forecasting model (Mô hình nghiên cứu và dự
báo thời tiết)

4


MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, dự báo bão bằng mô hình số trị đã được ứng dụng
rộng rãi ở nhiều quốc gia trên thế giới trong đó có Việt Nam, thành quả này có được
một phần nhờ sự phát triển vượt bậc về công nghệ máy tính.
Để thực hiện dự báo với độ phân giải cao hơn trong điều kiện hạn chế về năng
lực tính toán, sử dụng mô hình khu vực là một giải pháp. Các mô hình khu vực hạn
chế dùng số liệu điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc thời gian từ mô hình
toàn cầu. Do vậy dù ban đầu hóa với độ phân giải cao hơn, chất lượng và cấu trúc xoáy
bão trong điều kiện ban đầu vẫn chứa các sai số từ mô hình toàn cầu. Một điều kiện
ban đầu không tốt có thể dẫn đến sai số lớn trong quá trình dự báo quỹ đạo và cường

độ bão. Vì vậy, để cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình dự báo bão đặc biệt khu
vực gần tâm bão, người ta thực hiện ban đầu hóa xoáy. Ban đầu hóa xoáy là bài toán
được xây dựng với mục đích tái tạo một xoáy bão có cấu trúc và cường độ gần với
xoáy bão thực, có vị trí tại xoáy bão quan trắc. Các bước của ban đầu hóa xoáy bao
gồm: loại bỏ xoáy từ trường phân tích toàn cầu; xây dựng xoáy xoáy giả; và cài xoáy
giả vào trường ban đầu của mô hình (B.Mathur, 1991; Iwasaki T, 1987; Kurihara,
1993).
Nước ta hàng năm phải gánh chịu những thiệt hại không nhỏ do bão hoạt động
trên Biển Đông.Trong quá trình tồn tại, phát triển và di chuyển, quỹ đạo bão trên Biển
Đông biến đổi khá phức tạp. Do vậy, dự báo tốt hoạt động của bão trên Biển Đông
trước hết góp phần đảm bảo an toàn cho ngư dân, cho người dân sống ở khu vực ven
biển, giảm thiểu số người chết và mất tíchvà giảm thiệt hại to lớn về kinh tế do bão
gây ra. Luận văn này thực hiện khảo sát và đánh giá vai trò của sơ đồ ban đầu hóa
xoáy trong mô hình HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting Model) mô hình dự báo cường độ và quỹ đạo bão nghiệp vụ tại Hoa Kỳ từ năm 2007
(Sundararaman Gopalakrishnan, 2012) qua mô phỏng các cơn bão trong mùa bão 2009
trên Biển Đông.
Ngoài các phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc với
3 chương chính bao gồm:
Chương 1: Tổng quan về ban đầu hóa xoáy
Chương 2: Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF, số liệu và phương pháp
đánh giá
Chương 3: Kết quả đánh giá vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo bão
trên Biển Đông bằng mô hình HWRF

5


Chương 1. TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY
1.1.

Khái niệm ban đầu hóa xoáy

Ban đầu hóa xoáy là bài toán được đặt ra để nâng cao chất lượng điều kiện ban
đầu của mô hình dự báo bão. Cho đến nay, ban đầu hóa xoáy không còn là bài toán xa
lạ trong các nghiên cứu ở Việt Nam cũng như trên thế giới, tuy nhiên đây vẫn là một
bài toán lớn với nhiều thách thức và thu hút nhiều nhà nghiên cứu. Bản chất của ban
đầu hóa xoáy là xây dựng môt xoáy giả có cấu trúc gần với xoáy thực bằng cách bổ
sung thông tin chỉ thị về cơn bão như vị trí tâm quan trắc, tốc độ gió cực đại, thông tin
kích thước bão,… Xoáy giả này có cấu trúc, cường độ gần với thực hơn.
Theo Nguyễn Văn Hiệp và Yi-leng Chen (2011), kĩ thuật ban đầu hóa xoáy có
thể chia làm ba nhóm bao gồm: (1) xây dựng xoáy giả bằng hàm thực nghiệm; (2) xây
dựng xoáy giảbằng tích phân mô hình và (3) xây dựng xoáy bằng phương pháp đồng
hóa số liệu 3 và 4 chiều với số liệu quan trắc kết hợp với số liệu quan trắc giả (Nguyễn
Văn Hiệp và Yi-leng Chen, 2011). Trên cơ sở này, phần tổng quan về ban đầu hóa
xoáy trong luận văn sẽ được trình bày theo các cách thực thực hiện ban đầu hóa xoáy
như vậy.
1.1.1. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình
Trên thế giới đã có nhiều tác giả nghiên cứu về vấn đề ban đầu hóa xoáy bằng
mô hình số trị. Trong đó, công trình của Kurihara và cộng sự (1993) là một công trình
điển hình và đáng chú ý về ban đầu hóa xoáy bằng cách tích phân mô hình. Các tác giả
đã tích phân mô hình dự báo bão GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory)
phiên bản đối xứng để tạo ra thành phần đối xứng của xoáy giả. Trong đó, thành phần
xoáy đối xứng được tạo ra bằng cách tích phân mô hình dự báo bão GFDL phiên bản
đối xứng trục (Kurihara và cộng sự 1990, 1993) và xoáy giả cần phải thỏa mãn 3 điều
kiện là có cấu trúc đồng nhất và tương tự với xoáy bão thật, cộng thêm khả năng tương
thích với mô hình (Kurihara và cộng sự, 1993).
Để thực hiện tách bỏ xoáy yếu, nghèo thông tin, sai vị trí, giả thiết được đặt ra
rằng phần giá trị của trường bất kỳ gây ra bởi xoáy là giá trị lệch của trường phân tích
(chứa xoáy) so với trường môi trường không có xoáy. Xoáy được tách ra khỏi trường
phân tích nhờ sử dụng một phương pháp lọc thích hợp. Phương pháp lọc được chọn

sao cho trường môi trường thu được chứa trong nó ít nhất các đặc điểm của trường
xoáy. Sau khi tách xoáy yếu, thực hiện xây dựng xoáy nhân tạo. Để phù hợp với cấu
6


trúc xoáy trong thực tế, xoáy nhân tạo phải gồm hai thành phần: thành phần đối xứng
và thành phần phi đối xứng, các thành phần này được tạo ra nhờ sự kết hợp dữ liệu
trong tập số liệu chỉ thị của bão và các thông tin của xoáy yếu tách được từ trường
phân tích. Để đảm bảo quy luật động lực, xoáy nhân tạo được thực hiện thích ứng giữa
trường gió và trường độ cao, thực hiện đồng hoá số liệu để hòa hợp giữa các trường
động và nhiệt lực cũng như hoà hợp xoáy với trường môi trường. Cuối cùng cài xoáy
nhân tạo thu được vào vị trí chính xác của xoáy thực, thu được trường ban đầu của mô
hình. Sơ đồ của quá trình tạo xoáy giả có dạng như sau theo nghiên cứu của Kurrihara
và cộng sự (Kurihara và cộng sự, 1993).

Trong suốt quá trình tích phân, gió tiếp tuyến nhất thiết phải điều chỉnh từ 0 ở
thời điểm ban đầu tới một giá trị gió tiếp tuyến thực nghiệm vào thời điểm cuối của
quá trình tích phân, thời điểm này thường được lựa chọn là khoảng sau 60h. Thành
phần phi đối xứng có vai trò quan trọng trong việc di chuyển của bão, được giả thiết là
gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên lý thuyết về hiệu ứng β- β effect và xoắn
β- β gyre) được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993).
Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân
kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây
dựng dòng đối xứng (Ross, 1992). Sau đó thành phần gió phi đối xứng này được xây
dựng từ các thành phần phi đối xứng của xoáy bao gồm cả phương vị của sóng số 1 và
sóng số 2. Sau khi các trường gió được xây dựng cho xoáy giả gồm cả thành phần đối
xứng và phi đối xứng thì các biến khác được điều chỉnh sao cho phù hợp với cấu trúc
của trường gió.

Hình 1.1. Ví dụ minh họa việc tách trường phân tích khách quan ban đầu thành trường

môi trường hE và và trường xoáy hav. Trường môi trường hE là tổng hợp của trường
7


nền quy mô lớn nhận được sau phép lọc không gian và trường nhiễu không xoáy hd hav, nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993).
Khi đã có được trường gió, thì áp suất bề mặt và độ cao địa thế vị được ước tính
bằng cách sử dụng phương trình phân kì. Nhiệt độ sau đó được tính toán từ một mặt
cắt thẳng đứng của độ cao địa thế vị sử dụng mối quan hệ thủy tĩnh (Kurihara và cộng
sự, 1993).
Theo sơ đồ này, một trường h vô hướng bất kì sẽ tách ra thành hai phần là
trường nền hay trường môi trường quy mô lớn hB và trường nhiễu động hD. Tiếp đến,
trường nhiễu động hD được tách ra thành hai phần nhiễu động gây ra do xoáy hav và
nhiễu động phi xoáy, hay trường mô trường quy mô nhỏ (hD – hav). Tổng của trường
môi trường quy mô lớn và trường môi trường quy mô nhỏ là trường môi trường hE.
Trường nền được tách ra bằng phép lặp thông qua hàm làm trơn trên lưới kinh
vĩ. Trước tiên, trường h được làm trơn theo chiều vĩ hướng bằng công thức:
h λ ,ϕ = hλ ,ϕ + K ( hλ −1,ϕ + hλ +1,ϕ − 2hλ ,ϕ )

(1.1)

Trong đó: h là trường cần được làm trơn, λ, ϕ lần lượt là kinh độ, vĩ độ. K là
tham số lọc có dạng như sau:
K=

1
2π
(1 − cos ) −1
m
2

(1.2)

Với m là tham số sẽ mang các giá trị khác nhau tương ứng với các bước lặp
khác nhau, để áp dụng cho việc làm trơn trường theo công thức (1.1), m lần lượt nhận
đúng các giá trị là: 2, 3, 4, 2, 5, 6, 7, 2, 8, 9.
Sau khi đã làm trơn và thu được trường h λ ,ϕ . Tiếp theo, trường này được làm
trơn theo chiều kinh hướng để xác định trường nền h Bλ ,ϕ :
hBλ ,ϕ = h λ ,ϕ + K ( h λ ,ϕ −1 + h λ ,ϕ +1 − 2h λ ,ϕ )

(1.3)

Như đã trình bày ở trên Hình 1.1: trường nhiễu động hD được xác định là hiệu
của trường ban đầu h và trường nền hB. Xoáy phân tích được tách ra khỏi hD thông qua
phép lọc trên hệ tọa độ cực (r,θ) với gốc tọa độ tại tâm xoáy phân tích. Phép lọc này
được biểu diễn như sau:

{

}

hav ( r, θ ) = hD ( r, θ ) − hD ( r0 , θ ) E ( r ) + h D ( r 0 )[1 − E ( r )]

(1.4)

Trong đó, r0 là bán kính của miền lọc có độ lớn tùy theo mỗi cơn bão, r là bán
kính (0 ≤ r ≤ r0) và E(r) là hàm trọng số làm trơn có dạng:
8


E (r) =

e − ( r0 −r )

2

/ l2

− e − r0 / l
2

1 − e −r0 / l
2

2

2

(1.5)

Trong đó: l là tham số của phép lọc, quy ước l=1/5r0. Thấy rằng khi r=r0, E(r)
tiến đến đơn vị, do đó trường xoáy phân tích không tồn tại ngoài bán kính này (hình
1.2 (a,b)).

(a)

(b)

Hình 1.2. (a)- Tỉ lệ độ nhạy của phép lặp với bước sóng, (b)- biến đổi hàm trọng số E
theo bán kính r, Nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993).
Hình 1.2a biểu diễn tỉ lệ giữa độ nhạy của phép lọc đối với bước sóng cho thấy

các sóng có độ dài sóng nhỏ hơn 9o sẽ được lọc hoàn toàn, những sóng có độ dài sóng
càng lớn thì khả năng lọc sẽ giảm đi, tương ứng với khả năng lọc chỉ còn khoảng 82%,
60%, 32% lần lượt đối với các sóng bước sóng là 15o, 20o,30o. Ở đây những sóng dài
tương ứng với trường nền, sóng ngắn hơn ứng với trường nhiều động.
Hình 1.2b biểu diễn biến đổi của của hàm trọng số E(r) theo bán kính r trong
công thức (1.4). Đường thẳng đứng trong hình này biểu diễn độ nhạy của bán kính ảnh
hưởng đến phép lọc, với bán kính nằm trong khoảng từ r = r0 – l tới r = r0 phép lọc
được thực hiện nhiều nhất, do đây là khoảng bán kính mà nhiễu động phi xoáy tồn tại
nhiều nhất.
Trường nhiễu động hD được biểu diễn trong công thức 1.4 được coi là nhiễu do
xoáy gây ra nên xoáy chỉ tồn tại trong phạm vi chứa nhiễu động. Do đó, trường nhiễu
động trung bình được xác định bằng công thức:
h D ( r0 ) =

1
2π

∫h

D

( r0 , θ )dθ

(1.6)

Trong nghiên cứu đối với mô hình GFDL, Kurihara và cộng sự (1993) được
xây dựng với cả hai thành phân đối xứng và phi đối xứng. Thành phần xoáy đối xứng
được tạo ra bằng cách tích phân mô hình dự báo bão GFDL phiên bản đối xứng trục.
Thành phần phi đối xứng có vai trò quan trọng trong việc di chuyển của bão, được giả
thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên lý thuyết về hiệu ứngβ và xoắn β)

9


được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993). Để tạo ra thành phần gió
phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân kỳ trên mặt phẳng β được tích
phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng trong
nghiên cứu của Kurihara và của Ross (1992).
Đối với thành phần gió đối xứng, một phân bố gió theo bán kính và mực mô
hình (r,σ) được gọi là phân bố gió mục tiêu được sử dụng để tính toán các trường còn
lại có dạng:
V ( r, σ ) = F (σ ) Vd ( r )

(1.7)

Trong đó: F là một hàm kinh nghiệm thể hiện trọng số của gió tiếp tuyến
phương thẳng đứng và Vd là phân bố gió tiếp tuyến tại đỉnh lớp biên có dạng:
r
r −r B
Vd ( r ) = V ( ra )( a ) A ( a
)
r
rb − ra

(1.8)

Với ra, rb, A, B là các tham số thực nghiệm. Trong suốt quá trình tích phân, gió
tiếp tuyến nhất thiết phải điều chỉnh từ 0 ở thời điểm ban đầu tới một giá trị gió tiếp
tuyến thực nghiệm vào thời điểm cuối của quá trình tích phân, thời điểm này thường
được lựa chọn là khoảng sau 60h. Điều này có thể được hiểu là bắt đầu từ trạng thái
tĩnh (gió tiếp tuyến và bán kính bằng không, khí áp, nhiệt độ và độ ẩm ban đầu là đồng

nhất theo bán kính), trong quá trình tích phân, gió tiếp tuyến được hiệu chỉnh dần về
gió mục tiêu trong khi trường khác được tự do biến đổi do tương tác giữa các trường
trong mô hình. Công thức hiệu chỉnh được xác định để gió tiếp tuyến biến đổi dần về
gió mục tiêu có dạng như sau:
τ

VR ( r, σ , t ) = VB ( r, σ ) exp(1 − )
t

(1.9)

Trong đó: t là thời gian, τ là qui mô thời gian điều chỉnh, VRlà phân bố gió tiếp
tuyến trong mô hình, VB là một phân bố gió tiếp tuyến mục tiêu xác định từ trước.
Sau mỗi bước thời gian tích phân của mô hình, gió tiếp tuyến VR dự báo bởi mô
hình ở bước thời gian trước sẽ được thay thế bằng:
VF =

VR + αυ
1+α

(1.10)

Trong đó: α là tham số trọng số liên quan đến quy mô thời gian của mô hình.
Tiếp theo sẽ xem xét đến thành phần phi đối xứng tạo ra bởi mô hình, như đã
trình bày, thành phần này được giả thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên
lý thuyết về hiệu ứng β và xoắn β) được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng
sự, 1993). Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không
10

phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ
xây dựng dòng đối xứng trong nghiên cứu của Kurihara và Ross (1992). Sau đó thành
phần gió phi đối xứng này được xây dựng từ các thành phần phi đối xứng của xoáy
bao gồm cả phương vị của sóng số 1 và sóng số 2.
Các xoáy phi đối xứng được biểu diễn trên tọa độ trục (r, θ ) qua công thức như
sau:

ζ ( r, θ ) = ζ 0 ( r ) + ζ 1 ( r, θ ) + ζ 2 ( r, θ )

(1.11)

Khi đó trường gió có dạng:
V ( r, θ ) = V0 ( r ) + V1 ( r, θ ) + V2 ( r, θ )

(1.12)

Xét phương trình biểu diễn các thành phần tốc độ trên mặt phẳng β, trong hệ
trục tọa độ di chuyển với tốc độ là C khi đó, xoáy phi đối xứng đối các sóng có dạng:
∂ζ
= −(V1 .∇ζ 1 ) 0 − (V2 .∇ζ 2 ) 0 + (C.∇ζ 1 ) 0 − β ( j.V1 ) 0
∂t

(1.13)

∂ζ 1
= −V0 .∇ζ 1 − V1 .∇ζ 0 − (V1 .∇ζ 2 )1 − (V2 .∇ζ 1 )1 + C.∇ζ 0 + (C.∇ζ 2 )1 − βj.V0 − β ( j.V2 )1
∂t

(1.14)

∂ζ 2
= −V0 .∇ζ 2 − V2 .∇ζ 0 − (V1 .∇ζ 1 ) 2 + (C.∇ζ 1 ) 2 − β ( j.V1 ) 2
∂t

(1.15)

Sau khi các trường gió được xây dựng cho xoáy giả gồm cả thành phần đối
xứng và phi đối xứng thì các biến khác được điều chỉnh sao cho phù hợp với cấu trúc
của trường gió. Khi đã có được trường gió, áp suất bề mặt và độ cao địa thế vị được
ước tính bằng cách sử dụng phương trình phân kì. Nhiệt độ sau đó được tính toán từ
một mặt cắt thẳng đứng của độ cao địa thế vị sử dụng mối quan hệ thủy tĩnh (Kurihara
và cộng sự, 1993).
Liu và cộng sự (1997) đã xây dựng xoáy giả từ mô hình tích phân với cải thiện
đáng kể trong cấu trúc nhiệt động lực của xoáy dẫn đến dự báo cường độ tốt hơn (Liu
và cộng sự, 1997). Ngoài ra, Đại học Quốc gia bang Pennsylvania, Trung tâm nghiên
cứu khí quyển đã sử dụng mô hình phi thủy tĩnh quy mô vừa phiên bản 5 (MM5) để
tích phân các miền thô nhất trong khoảng thời gian 48h. Sau đó xoáy được tích phân từ
miền tính thô nhất tại 48h được chiết suất và kết hợp trở lại vào điều kiện ban đầu cho
tất cả các miền tính. Liu và cộng sự (1997) đã áp dụng kĩ thuật này cho cơn bão
Andrew (1992), cơn bão này có những đặc tính đặc biệt là: (1) Xoáy tích phân tại thời
điểm 48h đạt tới cường độ quan trắc vào thời điểm ban đầu của mô hình; (2) các
trường khí tượng trong dòng gió đông khu vực nhiệt đới tương đối chuẩn và có hướng
di chuyển của xoáy bão di chuyển lệch không đáng kể, chuyển động về hướng tây gần
11


như không đổi trong suốt 48h tích phân (Liu và cộng sự, 1997). Các tác giả đưa ra kết
luận rằng ban đầu hóa xoáy sử dụng mô hình tích phân cho thấy sự cải thiện đáng kể
về cấu trúc nhiệt động lực học của xoáy và dự báo cường độ (Kurihara và cộng sự,
1993; Liu và cộng sự, 1997).

Gần đây nhất, trong các nghiên cứu của Nguyễn Văn Hiệp và Yi Leng Chen (2011)
đã xây dựng một phương pháp ban đầu hoá xoáy mới thông qua kỹ thuật chạy lặp và
áp dụng cho mô hình WRF (Weather Research and Forecasting Model). WRF phiên
bản V3 với mô đun cài xoáy mới được sử dụng để dự báo thử nghiệm cho cơn bão
Morakot (2009). Trong phương pháp ban đầu hoá xoáy này, các tác giả sử dụng hai giả
thiết: thứ nhất, trong một khoảng thời gian ngắn (< 1 giờ) bão di chuyển nhưng cấu
trúc của nó không thay đổi một cách đáng kể; thứ hai, cấu trúc bão tại thời điểm ban
đầu của mô hình là một hàm của các điều kiện môi trường như gió, nhiệt độ mặt nước
biển, độ đứt gió,… Trên cơ sở đó, thực hiện tích phân mô hình trong một khoảng thời
gian, dt (dt < 1 h), với trường áp mực biển nhân tạo tại thời điểm ban đầu phi đối
xứng. Trường áp mực biển nhân tạo được xây dựng từ công thức của Fujita (Fujita,
1952) sau khi được biến đổi thành dạng phi đối xứng. Sau vòng lặp thứ nhất, cấu trúc
xoáy ở cuối vòng lặp được sử dụng để xây dựng cấu trúc xoáy tại thời điểm ban đầu
cho vòng lặp thứ hai. Quá trình chạy lặp trên được thực hiện cho tới khi cường độ bão
tại thời điểm ban đầu gần với cường độ bão thực tế. Tuỳ vào trường hợp, số vòng lặp
thường giao động từ 30 tới 90 (Hiep N.V và Yi-Leng Chen, 2011). Một số kết quả thử
nghiệm ban đầu cho thấy sơ đồ phân tích xoáy mới này có nhiều ưu điểm hơn hẳn các
sơ đồ trước đây.
Các nghiên cứu trước đây khẳng định rằng ban đầu hóa xoáy là cần thiết để dự báo
tốt hơn với các mô hình quy mô vừa. Trong thực tế, không có phương pháp nào trong
các phương pháp trên là hoàn hảo và không phải tất cả các sơ đồ này đều được thực
hiện trong mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Skamarock và Powers, 2005).
Do đó, khắc phục một số hạn chế trong kĩ thuật ban đầu hóa xoáy sẽ cho kết quả dự
báo tốt hơn. Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng ban đầu hóa xoáy bằng phương pháp
động lực đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán lớn và đây là nhược điểm lớn nhất của
phương pháp ban đầu hóa xoáy này.
1.1.2. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng hàm thực nghiệm
Ban đầu hóa xoáy dựa trên các hàm thực nghiệm là phương pháp xây dựng
xoáy có cường độ cấu trúc xác định dựa trên những hiểu biết về lí thuyết. Ưu điểm của
phương pháp này là không cần mô hình phiên bản đối xứng trục và thời gian tính toán

nhanh hơn, do đó đã có rất nhiều sơ đồ ban đầu hóa xoáy áp dụng phương pháp này.
Xoáy giả xây dựng bằng các hàm thực nghiệm về áp suất, gió tiếp tuyến được phát
12


triển lần đầu tiên bởi Fujita (1952). Sau đó có thêm một số tác giả như Chan và
Williams (1987), Iwasaki và cộng sự (1987), Mathur (1991), Davis và Low-Nam
(2001), Kwon và Cheong (2009) tiếp tục phát triển các nghiên cứu dựa trên các hàm
thực nghiệm của Fujita(1952). Trong nghiên cứu của Iwasaki và cộng sự (1987) công
thức thực nghiệm để xây dựng xoáy giả bao gồm các bước sau (từ công thứ 1.16 đến
1.22) (Iwasaki và cộng sự, 1987)
Công thức thực nghiệm tính phân bố theo bán kính của trường khí áp bề mặt đã
được đưa ra theo(Fujita, 1952):

[

P( r ) = PE − ∆P 1 + ( r / R0 )

]

1
2 −2

(1.16)

Trong đó, PE là áp suất bề mặt môi trường, ΔP là cường độ xoáy, R0 là kích
thước xoáy. Hai yếu tố này được xác định để thỏa mãn điều kiện áp suất tại tâm và bán
kính gió 15m/s có giá trị bằng với quan trắc.
Tiếp đến, trường độ lệch độ cao địa thế vị (D) tại đỉnh mây được tính toán bởi
công thức với mục tiêu mô phỏng xoáy nghịch phía trên, được cho bởi:

 a. r 2 + b

D( r, Pt ) =  c.r + d
e.( r − R ) 2
E


r < R0
R0 ≤ r < RE
R1 ≤ r < R0

(1.17)

Ở đây, tất cả các tham số a, b, c, d, e đều là các tham số kinh nghiệm được tính
toán sao cho phân bố áp suất liên tục đến đạo hàm bậc một tại hai giá trị R0 và R1. Hai
tham số này cũng là hai tham số kinh nghiệm phụ thuộc vào bán kính gió 15m/s
(R15m/s).
Độ lệch độ cao địa thế vị triệt tiêu tại mực 20mb, phía trên đỉnh mây giữa tầng
bình lưu:
D( r, pmid ) = 0

(1.18)

Bước tiếp theo, trường nhiệt độ tại tâm bão từ bề mặt đến đỉnh mây được xây
dựng có dạng xoáy lõi nóng được biểu diễn:
T (0, P ) = C1 [Tc ( P ) − TE ( P )] + TE ( P )

(1.19)

Với hằng số C1 được xác định sao cho độ lệch địa thế vị tại đỉnh mây trùng với

giá trị đã tính ở công thức (1.17), TE là nhiệt độ trường môi trường, TC là nhiệt độ

13


trong mây hay nhiệt độ của khối không khí đi lên từ bề mặt theo quá trình đoạn nhiệt
ẩm.
Công thức xác định nhiệt độ tại tâm ở phía trên đỉnh mây là:
T (0, P ) = C2 (ln P − ln Pmid )(ln P − ln Pt ) + TE ( P )

(1.20)

Trong đó: C2 được xác định từ độ lệch độ cao địa thế vị sử dụng phương trình
thủy tĩnh. Độ lệch của độ cao địa thế bị được nội suy bằng công thức:
D( r, P ) = α ( r ) D(0, P ) + β ( r )

(1.21)

Ở đây α và β được xác định sao cho thỏa mãn các điều kiện ở phương trình
(1.16); (1.17); (1.18).
Trường gió tiếp tuyến và trường gió bán kính được giải lặp nhờ hệ phương trình
chuyển động viết cho hệ tọa độ trụ bỏ qua thành phần xu thế:
∂Vr Vθ2
∂φ
−
− fVθ +
+ C d V Vr = 0
Vr
∂r
∂r

r
∂V
VV
Vr θ + r θ + fVr + C d V Vθ = 0
∂r
r

(1.22)

Trong đó: các yếu tố Vr, Vθ lần lượt là gió bán kính và gió tiếp tuyến; f là tham
số Coriolis, Cd là hệ số ma sát; φ là độ cao địa thế vị của mặt đẳng áp đã xác định từ
trước.
Hầu hết bằng việc dựa trên ý tưởng xây dựng xoáy giả, phát triển từ công thức
thực nghiệm của Fujita (1952), các nghiên cứu của Davids (2001b) và Kwon và
Cheong (2010) đã khẳng định phương pháp này có thể mô phỏng lại nhiều tính năng
của bão thực với những cải thiện đáng kể trong dự báo quỹ đạo cũng như cường độ
bão so với dự báo không sử dụng xoáy giả (Davids, 2001b; Kwon và Cheong , 2010).
Cũng xây dựng xoáy giả dựa trên các phương trình thực nghiệm nhưng dưới
cách tiếp cận khác Lownam (2001) áp dụng cho mô hình MM5 đã đưa ra là phương
pháp xoáy NCAR-AFWA cho xoáy nhân tạo được xác định bằng phân bố Rankine:
F ( r ) = Vm (

r α
)
rm

(1.23)

Trong đó: F(r) là phân bố theo bán kính của xoáy giả, Vm là tốc độ gió cực đại.
α có giá trị bằng 1 ở phía trong bán kính gió cực đại rm và bằng -0.75 ở ngoài rm, còn A

là hàm trọng số kinh nghiệm của gió tiếp tuyến theo phương thẳng đứng phụ thuộc
tuyến tính với áp suất. Tương tự như trong nghiên cứu của Iwasaki (1987), trường độ
14


cao địa thế vị được xác định từ phương trình cân bằng và trường nhiệt được tính từ
phương trình trạng thái. Sơ đồ Iwasaki là sơ đồ có chứa quá nhiều yếu tố kinh nghiệm
và tương đối phức tạp, thêm vào đó sơ đồ được viết cho hệ tọa độ khí áp thẳng đứng
nên khó áp dụng cho hệ tọa độ mô hình cũng như khó thay đổi và kiểm soát được cấu
trúc xoáy nhân tạo. Trong khi sơ đồ Lownam lại tương đối đơn giản và không có nhiều
tùy chọn. Đây chính là các nhược điểm của xây dựng xoáy bằng phương pháp thực
nghiệm.
1.1.3. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu
Ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu là phương pháp xây dựng xoáy giả
được sử dụng rộng rãi trong hơn một thập kỉ gần đây. Với xoáy giả ngày càng được cải
tiến và có khả năng ban đầu hóa tốt hơn đó xây dựng xoáy giả sử dụng phương pháp
biến phân 3 chiều và 4 chiều với số liệu giả là một trong các nguồn số liệu.
Cụ thể như trong nghiên cứu của Xiao và cộng sự (2006) sử dụng phương pháp
đồng hóa số liệu biến phân 3 chiều 3DVAR trong mô hình MM5. Xoáy giả được xây
dựng có phân bố áp suất mực biển theo công thức thực nghiệm của Fujita (1952) và
trường gió tiếp tuyến dựa trên quan hệ gió gradient. Trường gió tiếp tuyến được tạo ra
trên 7 mực (mực biển, 1000, 925, 850, 700, 600, 500) (Xiao và cộng sự, 2006). Trong
trường hợp này, hàm mục tiêu đóng góp bởi áp suất mực biển và gió tiếp tuyến đối
xứng, được biểu diễn lần lượt qua hai biểu thức dưới đây:
JP =

∑ [P( r ) − P

r ≤ RB

[

bogus

]

[

T

( r ) O p−1 P ( r ) − P bogus ( r )

]

[

]

J V = ∑ ∑ V ( r , k ) − V bogus ( r , k ) OV−1 V ( r , k ) − V bogus ( r , k )
k

T

r ≤ RB

(1.24)

]

(1.25)

Trong đó: P(r) và V(r,k) là trường gió và áp suất mực biển phân tích, Pbogus(r)
vàVbogus(r,k) là trường gió và áp suất mực biển giả, OPvà OVn là các ma trận đường
chéo phương sai, r là bán kính và RB là bán kính đồng hóa, k là các mực thẳng đứng.
Ngoài ra, theo Chou và Wu (2008) đã tích phân xoáy giả với số liệu từ thiết bị
đo gió thám sát – Dropsonde (Dropsonde là thiết bị thám sát thời tiết của NCAR, được
thiết kế để được thả xuống từ máy bay ở độ cao xác định để đo chính xác hơn điều
kiện cơn bão nhiệt đới), để tạo điều kiện ban đầu tốt hơn cho mô hình MM5 (Chou và
Wu, 2008). Trong nghiên cứu của Nam và Davis (2001) lần đầu tiên họ đưa một xoáy
giả thuần túy 6h trước thời điểm ban đầu của mô hình. Sau đó, mô hình được tích phân
trong 6h để có được một xoáy bão để sử dụng như là điều kiện ban đầu của mô hình.
Các số liệu ban đầu từ phân tích trường quy mô lớn trong vùng lõi bão sẽ được thay
thế bởi xoáy tích phân 6h vừa đề cập ở trên. Các điều kiện ban đầu sau đó được xây
15


dựng thông qua hệ thống MM5-3DVAR với số liệu gió vệ tinh khu vực bên ngoài lõi
của cơn bão (Davis và Nam, 2001a). Có thể thấy, hầu như tất cả các nghiên cứu cho
thấy rằng ban đầu hóa xoáy bằng phương pháp đồng hóa số liệu cải thiện đáng kể về
cấu trúc, quỹ đạo và cường độ bão trong dự báo (David và Nam, 2001; Xiao và cộng
sự, 2006; Chou và Wu, 2008).
1.2.

Tổng quan các nghiên cứu trong nước

Ở nước ta, bài toán ban đầu hóa xoáy đã được quan tâm nghiên cứu trong khoảng
hơn 10 năm trở lại đây, tiêu biểu là nghiên cứu của Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân
(2002), trong nghiên cứu này các tác giả đã khảo sát ảnh hưởng của quá trình ban đầu
hóa tới quỹ đạo dự báo bằng việc chạy mô hình dự báo WBAR ứng với 9 trường hợp
ban đầu hóa cho 3 cơn bão Durian (2001), Kajiki (2001), Wukong (2000). Kết quả cho

thấy việc xây dựng trường ban đầu bằng các phương pháp khác nhau có ảnh hưởng rõ
rệt đến quỹ đạo dự báo. Mặc dù số các cơn bão được chọn thử nghiệm còn ít, song đã
loại bỏ những nhiễu động trong trường FES (thành phần môi trường có quy mô nhỏ
hơn hoặc bằng xoáy bão) đã góp phần làm giảm sai số vị trí của quỹ đạo dự báo. Tuy
nhiên, không thể sử dụng một phương pháp ban đầu hóa duy nhất cho tất cả các trường
hợp dự báo mà cần phải căn cứ vào đặc điểm, tính chất và vị trí của bão. Đối với
những cơn bão mạnh, xa bờ thì trong quá trình ban đầu hóa cần thiết loại bỏ thành
phần phi đối xứng phân tích và những nhiễu động quy mô nhỏ trong trường FES. Còn
với những cơn bão yếu, di chuyển sát bờ thì thành phần phi đối xứng phân tích nên
được duy trì trong trường ban đầu hóa (Bùi Hoàng Hải và Phan Văn Tân, 2002).
Ngoài ra, Hoàng Đức Cường (2004) trong khuôn khổ đề tài cấp Bộ về khả năng
áp dụng mô hình MM5 cho dự báo hạn ngắn ở Việt Nam đã đưa ra kết luận là “khi
trong miền tính có sự hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới nhất thiết phải sử dụng chức
năng cài xoáy của mô hình” và cần có những nghiên cứu chuyên sâu về các sơ đồ ban
đầu hóa xoáy để áp dụng vào dự báo quĩ đạo bão (Hoàng Đức Cường, 2004). Tiếp
theo là nghiên cứu của Võ Văn Hòa (2005) đối với mô hình WBAR, tác giả đã nghiên
cứu điều chỉnh các phương án ban đầu hóa, cách tính trung bình lớp sâu,… để rút ra
được những bộ tham số tối ưu cho dự báo quỹ đạo bão ở Việt Nam (Võ Văn Hòa,
2005). Đặng Thị Hồng Nga và cộng sự (2006) đã nghiên cứu áp dụng sơ đồ ban đầu
hóa xoáy của TC-LAPS vào mô hình MM5 và đạt được những kết quả khả quan (Đặng
Thị Hồng Nga, 2006). Bùi Hoàng Hải trong luận án Tiến sĩ (2008) đã xây dựng sơ đồ
ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mục đích dự báo quĩ đạo bão. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy
bao gồm hai phần chính là quá trình phân tích xoáy dựa trên Weber và Smith (1995)
và xây dựng xoáy nhân tạo theo phương pháp của Smith (2005). Để khảo sát tính hợp
lý của phương pháp xây dựng xoáy nhân tạo, một module ban đầu hóa xoáy lý tưởng
16


cho mô hình WRF đã được xây dựng, đồng thời một số thí nghiệm lý tưởng cũng đã
được thiết kế và thực hiện. Kết quả nghiên cứu cho thấy trong trường hợp thí nghiệm

không có ma sát và hệ số Coriolis là hằng số (mặt f), xoáy nhân tạo đã duy trì được cấu
trúc và cường độ trong suốt thời gian tích phân chứng tỏ xoáy nhân tạo đã thể hiện tính
cân bằng động lực tốt. Bên cạnh đó, tác giả cũng đưa ra nhận định khi xây dựng sơ đồ
ban đầu hóa xoáy bằng mô hình HRM là HRM_TC với chức năng ban đầu hóa xoáy
đã làm cải thiện đáng kể chất lượng dự báo quỹ đạo bão so với phiên bản HRM nghiệp
vụ và vai trò hoàn lưu phía ngoài của bão là tham số quan trọng nhất trong sơ đồ ban
đầu hóa xoáy của HRM_TC (Bùi Hoàng Hải, 2008). Hoàng Đức Cường (2004, 2011)
đã sử dụng các sơ đồ phân tích xoáy đối xứng và phi đối xứng cho các mô hình MM5,
WRF nhằm dự báo bão trên Biển Đông và nhận được một số kết quả ban đầu. Chất
lượng dự báo quỹ đạo bão được cải thiện đáng kể đối với các cơn bão có quỹ đạo phức
tạp và đổi hướng khi sử dụng các sơ đồ phân tích xoáy, trong khi đó, dự báo cường độ
bão chưa có kết quả khả quan (Hoàng Đức CườngCường, 2004; Hoàng Đức Cường
Cường, 2011). Nghiên cứu khác của Phan Văn Tân và Nguyễn Lê Dũng (2008) đã sử
dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp với một module ban đầu hóa xoáy tạo nguồn số liệu
quan trắc “giả” cho việc đồng hóa số liệu. Thử nghiệm được tiến hành theo hai phương
án: có đồng hóa số liệu với nguồn số liệu “giả” bổ sung và không đồng hóa số liệu với
thời hạn dự báo 48h. Thử nghiệm lựa chọn 10 cơn bão hoạt động trên Biển Đông từ
2006- 2008. Kết quả cho thấy, việc sử dụng nguồn số liệu “giả”cải thiện đáng kể chất
lượng dự báo quỹ đạo bão, nhất là đối với các cơn bão mạnh (Phan Văn Tân và
Nguyễn Lê Dũng, 2008). Tiếp đến tác giả Trần Tân Tiến và Lê Thị Hồng Vân (2009)
trong nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành xoáy nhân tạo trong đồng hóa
số liệu xoáy giả bằng mô hình WRF đối với cơn bão Lêkima đã nhận định rằng vai trò
của ban đầu hóa xoáy giả là quan trọng trong cải thiện chất lượng dự báo bão, đặc biệt
là về cường độ. Tuy nhiên, việc chọn yếu tố nào của thành phần xoáy giả để đưa vào
đồng hóa các trường ban đầu cần xem xét một cách thận trọng. Để dự báo bão trên
Biển Đông đồng hóa số liệu gió và khí áp mặt biển của trường được cài xoáy giả cải
thiện được chất lượng dự báo quỹ đạo bão ở các thời điểm ban đầu (06h đến 48).
Riêng cường độ bão thì cài xoáy giả cho kết quả khả quan trong suốt các thời hạn dự
báo (Trần Tân Tiến và Lê Thị Hồng Vân, 2009).
Như vậy, phần lớn các nghiên cứu về ban đầu hóa xoáy ở trong nước đều sử

dụng phương pháp tạo xoáy bằng cách tích phân mô hình số trị và cho kết quả khả
quan. Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu đều chỉ ra rằng, ban đầu hóa xoáy cho những
cải thiện đáng kể về dự báo quỹ đạo, trong khi khả năng dự báo cường độ vẫn còn là
một câu hỏi đặt ra cần nghiên cứu. Bên cạnh đó, việc tìm ra một công cụ để phân tích
xoáy và xây dựng xoáy giả phù hợp, cải thiện dự báo đến mức độ thế nào vẫn là một
17


câu hỏi lớn đặt ra hiện nay. Có rất nhiều mô hình số trị đã được sử dụng nghiên cứu về
ban đầu hóa xoáy ở nước ta song chưa có nghiên cứu nào đề cập đến mô hình HWRF.
Đây là mô hình đã được sử dụng để dự báo cường độ và quỹ đạo bão trong nghiệp vụ
từ năm 2007 tại Mỹ thay thế cho mô hình GFDL, với nhiều đặc tính ưu việt như phát
triển kĩ thuật đồng hóa số liệu nhằm xác định tốt cấu trúc ban đầu của bão hay các quá
trình vật lí liên quan chặt chẽ đến sự phát triển của bão. Cụ thể, năm 2011, Venkata B
và cộng sự đã tính toán so sánh kết quả mô phỏng siêu bão Katrina giữa mô hình
HWRF với mô hình WRF cho hai phiên bản ARW và NMM. Kết quả chỉ ra rằng mô
hình HWRF tạo ra xoáy bão ban đầu tốt nhất và sai số dự báo cường độ và quỹ đạo
bão đã được cải thiện đáng kể khi sử dụng mô hình HWRF so với 2 mô hình còn lại.
Do vậy, luận văn đặt ra bài toán nghiên cứu về ban đầu hóa xoáy và đánh giá vai trò sơ
đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo quỹ đạo và cường độ bão
trên Biển Đông.

18


Chương 2. BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH HWRF, SỐ LIỆU VÀ
PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
2.1. Sơ lược về mô hình HWRF
Mô hình HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting Model) là một
hệ thống gồm nhiều mô đun khác nhau, được phát triển bởi sự hợp tác của NOAA,

Phòng nghiên cứu hải quân Hoa Kì, Đại học Rhode Island, Đại học Florida. Mô hình
được phát triển từ kết hợp mô hình WRF-NMM (phiên bản NCEP của hệ thống mô
hình Weather Research and Forecasting, WRF) kết hợp với mô hình đại dương 3 chiều
POM (Princeton Ocean Model). Cho đến nay, HWRF đã được phát triển với nhiều
phiên bản khác nhau, luận văn sử dụng phiên bản HWRF 3.4 ra đời tháng 8 năm 2012
(Hình 2.1).
Số liệu
GFS

Bộ phận
tiền xử lí
WRF

Dữ liệu
địa hình

Hiệu chỉnh
xoáy

Xoáy giả
(cold start)

Mô đun
GSI

Xoáy từ dự
báo 6h
trước
(warm

Sô
đun
GSI
cold
st

Ban đầu hóa
phần hải dương

HWRF – phần
khí quyển

HWRF kết
hợp hải
dương –
khí quyển
(HWRF
coupler)

HWRF- phần
hải dương – mô
hình (POM)

Hình 2.1. Cấu trúc mô hình HWRF

19

Bộ phận
hậu xử lí

Do mục đích chính của luận văn là khảo sát vai trò của sơ đồ ban đầu hóa xoáy
trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên Biển Đông nên trong khuôn khổ luận
văn, chỉ quan tâm đến phần khí quyển của mô hình.
Miền tính trong mô hình HWRF được mặc định là miền tính lồng. Với hai miền
tính lồng di động có độ phân giải lớn gấp 3 miền tính ngoài. Thông thường, chọn độ
phân giải cho miền ngoài là 27km, miền lưới lồng là 9km. Để ban đầu hóa xoáy cho
mô hình thì cần thiết chạy mô hình với lựa chọn “ananysis” để xác định miền tính
lồng bên trong, sau đó tiếp tục chạy mô hình với lựa chọn “ghost”, mục đích của việc
làm này chạy mô hình với miền tính lớn hơn gấp 4 lần so với miền tính lồng để tạo
xoáy (Hình 2.2)

Hình 2.2. Ví dụ miền tính trong mô hình HWRF
2.2. Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF
Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF (Hình 2.3) được thực hiện qua 3 bước
chính như sau :
(1) - Phân tích xoáy hay là tách xoáy ra khỏi trường phân tích từ mô hình toàn cầu
GFS, mục đích của bước tính này là để có được trường môi trường hay còn gọi là
trường quy mô lớn. Nguyên lí để loại bỏ xoáy thô từ trường phân tích toàn cầu trong
mô hình HWRF hay là xác định trường quy mô lớn từ mô hình toàn cầu dựa trên
nghiên cứu của Kurihara và cộng sự (1993) như đã trình bày chi tiết trong chương 1.
(2) - Tạo xoáy giả
20


+ Xoáy giả được tạo ra trong trường hợp bão yếu (được gọi quá trình cold start).
Xoáy giả được tạo ra từ xoáy nhân tạo đối xứng trục hai chiều trung bình tổ hợp từ dự
báo của mô hình trong quá khứ. Xoáy hai chiều này chỉ cần để tái tạo khi các tham số
vật lí của mô hình có những thay đổi mạnh ảnh hưởng đến cấu trúc bão. Đối với việc
tạo ra xoáy hai chiều, dự báo bão (trên đại dương) áp dụng với những cơn bão có kích

thước nhỏ và có cấu trúc gần đối xứng trục. Xoáy đối xứng hai chiều gồm có nhiễu
động thành phần gió ngang, nhiệt độ, độ ẩm và áp suất mực biển của cơn bão. Xoáy
đối xứng trục hai chiều này được dùng để tạo ra xoáy giả. Muốn tạo ra xoáy giả, mặt
cắt gió thẳng đứng hai chiều phải được làm trơn cho đến khi bán kính của vận tốc gió
cực đại hay tốc độ gió cực đại đạt đến giá trị quan trắc (Gopalakrishnan và cộng sự ,
2012).
+ Xoáy từ dự báo 6h trước đó của chính mô hình HWRF (được gọi là quá trình
warm start). Lựa chọn chạy warmstart được ưu tiên cho các cơn bão mạnh. Cơ chế
hiệu chỉnh xoáy sau khi tạo xoáy giống như ở trường hợp coldstart tức là cũng dựa trên
các trường nhiệt độ, áp suất cực tiểu và độ ẩm của trường môi trường quy mô lớn tạo
ra sau quá trình phân tích và loại bỏ xoáy phân tích từ dự báo toàn cầu.
(3) - Xoáy tạo ra ở bước 2 Xoáy tạo ra sẽ được hiệu chỉnh dựa trên các trường như
nhiệt độ, áp suất cực tiểu, độ ẩm của trường môi trường quy mô lớn (Gopalakrishnan
và cộng sự , 2012).
Ngoài ra, sau xoáy khi tạo ra ở bước 2 còn được hiệu chỉnh thêm thông qua
nguồn số liệu quan trắc hay số liệu vệ tinh bởi mô đun GSI. Về bản chất mô đun GSI
này chính là đồng hóa số liệu 3 chiều 3DVAR với số liệu quan trắc giả là một nguồn
số liệu. Trên thực tế, mô đun này rất ít được sử dụng trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy
ngay cả tại Hoa Kỳ, chỉ trong trường hợp có số liệu vệ tinh trong một số cơn bão đặc
biệt thì mô đun này mới được sử dụng.

21