NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG

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

Mai Khánh Hưng

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP
TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO
TRÊN BIỂN ĐÔNG

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2014


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

Mai Khánh Hưng

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LIỆU THÁM KHÔNG GIẢ LẬP
TRÊN QUẦN ĐẢO TRƯỜNG SA VÀ HOÀNG SA ĐẾN DỰ BÁO BÃO
TRÊN BIỂN ĐÔNG
Chuyên ngành : Khí tượng và khí hậu học
Mã số: 60440222

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ ĐỨC

Hà Nội – Năm 2014


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 1
Chương 1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE............................................... 3
1.1 Tổng quan các nghiên cứu về OSSE trên thế giới và tại Việt Nam ....................... 3
1.2 Phương pháp OSSE ................................................................................................ 5
Chương 2 HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU ........................................................ 10
2.1 Phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR............................................................ 10
2.2 Mô hình dự báo thời tiết WRF và hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR ............... 11
Chương 3 SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ................................................................ 13
3.1 Tổng quan về cơn bão Sơn Tinh (2012) ............................................................... 13
3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng ............................................................................. 15
3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng ............................................................................. 15
Chương 4 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM ....................................................................... 20
4.1 Mô phỏng khí quyển ............................................................................................. 20
4.2 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh .............................................................................. 20
4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh ............................................................................ 22
KẾT LUẬN ................................................................................................................... 24


MỞ ĐẦU
Chất lượng dự báo của các mô hình số trị đã được nâng cao nhanh chóng trong
khoảng hai thập kỷ trở lại đây, tuy nhiên độ chính xác trong dự báo các hiện tượng thời
tiết có tác động lớn như bão hay xoáy thuận nhiệt đới vẫn còn là thách thức. Các cơn
bão thường diễn ra trên những vùng biển, đại dương nơi mà mật độ các trạm quan trắc
rất thưa thớt. Việc thiếu thông tin quan trắc đã dẫn tới trường số liệu ban đầu của các
mô hình số trị trở nên không chính xác, gây khó khăn trong việc dự báo bão và xoáy
thuận nhiệt đới. Việt Nam là quốc gia có đường bờ biển dài trên 3000 km, nằm trong

khu vực có tần suất hoạt động của bão lớn nhất trên thế giới, thường xuyên phải đón
nhận các cơn bão với sức tàn phá lớn. Vì vậy, dự báo bão là một trong những nhiệm vụ
quan trọng hàng đầu của dự báo số trị.
Tầm quan trọng của số liệu thám sát trong và xung quanh hoàn lưu bão đã được
biết đến từ nhiều năm. Tại các quốc gia tiên tiến, khi có bão, các quan trắc dropsonde
hoặc radar sử dụng máy bay thường được tiến hành để cung cấp thêm thông tin trạng
thái khí quyển trong bão. Do còn nhiều hạn chế về công nghệ, nhân lực cũng như tài
chính tại Việt Nam, các loại thám sát đặc biệt này vẫn chưa được sử dụng. Tuy nhiên,
Việt Nam có hai quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa trên biển Đông, hoàn toàn có thể
cung cấp các dự báo bổ sung này dưới dạng số liệu thám không và được kỳ vọng có thể
cải thiện được chất lượng dự báo bão. Tuy nhiên, việc kiểm chứng tác động của số liệu
này tới dự báo bão là không đơn giản khi các trạm quan trắc chưa được xây dựng và số
liệu thám không tại vực nói trên chưa tồn tại. Trong khi đó, việc xây mới hay bảo trì,
bảo dưỡng hệ thống quan trắc nói chung hay từng trạm thám không riêng lẻ đòi hỏi
nhiều chi phí, bên cạnh đó cần có những điều tra tỉ mỉ, tốn nhiều thời gian về vị trí đặt
trạm, tần suất hoạt động v..v.. để đảm bảo số liệu thám sát mới có thể phát huy hiệu
quả cao nhất. Do vậy, để kiểm chứng được các tác động của loại số liệu thám không tới
dự báo bão trong khi các trạm quan trắc còn chưa được xây dựng, các nhà khoa học
trên thế giới đã sử dụng phương pháp Observing System Simulation Experiments
(OSSE) tạm dịch là phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc. Phương pháp
này cho phép tiến hành các thử nghiệm giả lập những tác động của số liệu thám không
tại Hoàng Sa và Trường Sa tới quá trình dự báo. Từ đó ta có thể rút ra được những tác
động tiềm năng của số liệu thử nghiệm trong thực tế. Trên thế giới phương pháp này
cũng đã được áp dụng tại các trung tâm nghiên cứu khí tượng nổi tiếng như Trung tâm

1


dự báo khí tượng hạn vừa Châu Âu (ECMWF), Cục hàng không và vũ trụ Mỹ (
NASA), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (NCEP), v…v… Các kết quả của

phương pháp OSSE là một kênh thông tin tham khảo đắc lực cho các nhà khí tượng
học trong công tác nghiên cứu cũng như nghiệp vụ hàng ngày. Trước tình hình cần
thiết ước tính được tác động tiềm năng của số liệu thám không bổ sung trên khu vực
biển Đông tới dự báo bão, luận văn này sẽ tiến hành “Nghiên cứu ảnh hưởng của số
liệu thám không giả lập trên quần đảo Trường Sa và Hoàng Sa đến dự báo bão trên
biển Đông”.
Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc với
bốn chương bao gồm:
Chương 1: Tổng quan về phương pháp OSSE
Chương 2: Phương pháp đồng hóa
Chương 3: Số liệu và phương pháp
Chương 4: Kết quả thử nghiệm

2


Chương 1
TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP OSSE
1.1 Tổng quan các nghiên cứu về OSSE trên thế giới và tại Việt Nam
Trong giai đoạn đầu phát triển từ năm 1960 đến 1980, phương pháp OSSE gắn
liền với các nghiên cứu trong chương trình nghiên cứu khí quyển toàn cầu. Với mục
tiêu là đưa ra được một mạng lưới quan trắc toàn cầu có độ chính xác cao, GARP là tập
hợp các nghiên cứu sử dụng phương pháp OSSE để thực hiện các thử nghiệm để giúp
các nhà khoa học có thể đưa ra được mạng lưới quan trắc tối ưu. Các kết quả đạt được
trong giai đoạn này có thể cung cấp được trường phân tích đáp ứng được yêu cầu về số
liệu của GARP, chỉ ra được mối liên hệ giữa các biến quan trọng của khí quyển là nhiệt
độ và gió. Sử dụng thám sát nhiệt độ từ vệ tinh trong thời gian dài và liên tục đưa vào
mô hình toàn cầu có thể tạo ra số liệu quan trắc trường gió quy mô lớn, vì vậy các quan
trắc gió bổ sung là không cần thiết. Một trong những hướng nghiên cứu cũng tập trung
nhiều sự quan tâm của các nhà khoa là đưa ra một hệ thống đồng hóa số liệu phù hợp

với những quan trắc mới. Phương pháp OSSE sẽ giúp các nhà khoa học có thể thử
nghiệm các phương pháp đồng hóa mới trước khi số liệu quan mới được đưa vào sử
dụng. Điều này sẽ giúp tiết kiệm thời gian đưa số liệu quan trắc mới vào nghiệp vụ.
Trong những năm từ 1980 đến 2000, những nghiên cứu sử dụng phương pháp
OSSE dần chuyển hướng sang các nghiên cứu liên quan tới tác động của số liệu gió từ
vệ tinh. Đặc biệt là các tập hợp các nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà khoa học tại
trung tâm đồng hóa số liệu NASA DAO nhằm xác định tác động tiềm năng của profile
gió vệ tinh LiDAR tới hệ thống đồng hóa và dự báo số lúc bấy giờ và từ đó có thể đưa
ra những điều chỉnh trong thiết kế thiết bị đo gió. Trong giai đoạn này, các nghiên cứu
sử dụng mô hình tích phân hoàn lưu chung khí quyển có độ phân giải 5o, hệ thống đồng
hóa và dự báo GEOS3 có độ phận giải 1o và đã đạt được những kết quả đáng ghi nhận:
cải thiện rõ rệt độ chính xác của dự báo khi số liệu gió vệ tinh lidar được đồng hóa. Cụ
thể, kỹ năng dự báo trung bình đã được kéo dài thêm từ 12 – 18 giờ tại Nam Bán Cầu
và từ 3 - 6 giờ tại Bắc Bán Cầu. Tăng độ chính xác trong dự báo quỹ đạo bão, sai số vị
trí tâm bão dự báo giảm xấp xỉ 10% tính trung bình toàn cầu. Đặc biệt với các cơn bão
có cường độ mạnh (áp suất cực tiểu tại tâm nhỏ hơn 945hPa), thì sai số khoảng cách
giảm trung bình hơn 200km. Không chỉ vậy, các nhà khoa học còn chỉ ra được tác

3


động của gió Lidar này đã cải thiện được dự báo vị trí đổ bộ của các cơn bão, giảm sai
số xấp xỉ 250km.
Trước năm 2000, phương pháp OSSE thường được sử dụng trong các nghiên
cứu có quy mô lớn, các mô hình được sử dụng để thực hiện các giả lập thử nghiệm là
mô hình toàn cầu. Từ những năm đầu thế kỷ 21 cho đến nay, sự phát triển nhảy vọt của
khoa học kỹ thuật và năng lực tính toán của máy tính đã tạo điều kiện cho các hệ thống
mô hình khu vực cũng ra đời và hoàn thiện. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp
OSSE đã tập trung hơn vào nghiên cứu quy mô vừa, đặc biệt là tác động tiềm năng của
số liệu viễn thám tới các loại thời tiết có tác động lớn như bão, xoáy thuận nhiệt đới.

Các kết quả đạt được trong giai đoạn này đã cho thấy tác động tiềm năng của số liệu
gió Lidar Doppler tới việc dự báo các hiện quy mô vừa như bão tuyết, xoáy thuận nhiệt
đới. Các kết quả cho thấy việc đồng hóa các quan trắc gió vào các mô hình quy mô vừa
sẽ có những tác động tiềm năng rõ rệt trong việc cải thiển chất lượng dự báo quỹ đạo
và cường độ bão. Sai số giữa quỹ đạo dự báo khi có sử dụng số liệu gió nhỏ hơn quỹ
đạo của dự báo khi không đồng hóa số liệu này trong dự báo hạn 48 tiếng. Cường độ
bão được phản ánh chính xác thay vì cho dự báo cường độ quá lớn.
Các nghiên cứu sử dụng mô hình khu vực và phương pháp OSSE làm công cụ
để nghiên cứu những tác động của các loại quan trăc dự kiến khác nhau tới dự báo các
hiện tượng thời tiết có tác động lớn nói chung và bão nó riêng đã được nhiều nhà khoa
học trên thế giới thực hiện và đã thu được những kết quả tích cực trong dự báo bão. Tại
Việt Nam, OSSE vẫn là phương pháp mới. Theo hiểu biết của tác giả, chưa có các
nghiên cứu sử dụng OSSE, tuy nhiên một số nghiên cứu có sử dụng mô hình khu vực
và sơ đồ đồng hóa số liệu 3DVAR để nghiên cứu tác động của các loại số liệu quan
trắc tới các hiện tương thời tiết có ảnh hưởng lớn đã được thực hiện. Kết quả nghiên
cứu trong nước cho thấy, sai số dự báo bão đã giảm, đặc biệt là trong 42 giờ đầu khi sử
dụng sơ đồ đồng hóa 3DVAR, phản ánh tốt hơn cấu trúc và hoàn lưu bão.
Qua các nghiên cứu trên thế giới, có thể nhận thấy phương pháp OSSE là một
công cụ hữu ích cho các nhà khoa học trong việc nghiên cứu tác động của các loại số
liệu quan trắc tương lai tới hệ thống dự báo số hiện tại. Các nghiên cứu trong nước đã
cho thấy hoàn toàn có cơ sở áp dụng phương pháp OSSE cho khu vực Việt Nam dựa
trên các mô hình khu vực. Đây cũng là cơ sở để tác giả lựa chọn mô hình WRF và hệ
thống đồng hóa số liệu biến phân ba chiều (3DVAR) để thực hiện nội dung luận văn là

4


nghiên cứu tác động của số liệu thám không giả lập tại Hoàng Sa và Trường Sa tới dự
báo bão tại biển Đông
1.2 Phương pháp OSSE

1) Giả lập (mô phỏng) khí quyển
Để biết tác động của số liệu quan trắc tới dự báo số, các nhà khoa học thường so
sánh các dự báo có và không có đồng hóa số liệu quan trắc với nhau. Số liệu quan trắc
là thước đo trạng thái khí quyển tại vị trí đặt trạm quan trắc hay có thiết bị quan trắc,
đo đạc. Tuy nhiên, tại những nơi chưa có trạm quan trắc, hay chưa có các thiết bị quan
trắc ta không thể biết được trạng thái khí quyển, do vậy không thể có được số liệu quan
trắc và cũng không thể xác định được tác động của số những số liệu quan trắc chưa tồn
tại tới hệ thống dự báo số. Do vậy, cần có một khí quyển giả lập mà các nhà khoa học
biết rõ để từ đó họ có thể có bất cứ số liệu quan trắc cần thiết. Một tích phân đủ dài và
không bị gián đoạn của một mô hình số sẽ có nhiệm vụ cung cấp một trạng thái của khí
quyển trong một khoảng thời gian cần nghiên cứu được gọi tên là Nature run - tạm dịch
là khí quyển giả lập. Mô hình thực hiện giả lập khí quyển có thể là mô hình toàn cầu
hoặc mô hình khu vực tùy vào quy mô của hiện tượng. Với những hiện tượng quy mô
lớn, khí quyển giả lập được tạo bởi các mô hình toàn cầu, độ dài của khí quyển giả lập
từ có thể kéo dài vài tháng đến một năm. Với những hiện tượng quy mô vừa như bão
hay xoáy thuận nhiệt đới thì các khí quyển giả lập được tạo bởi mô hình toàn cầu
không phản ánh được cấu trúc bên trong của các hiện tượng này vì vậy cần có những
khí quyển giả lập quy mô khu vực (regional nature run) được tạo bởi các mô hình khu
vực với thời gian ngắn hơn, từ vài ngày đến một tuần và độ phân giải tinh hơn. Do
trong thực tế, khí quyển có nhiều quy mô khác nhau, cũng như các mô hình số trị là
chưa hoàn hảo nên khí quyển giả lập không thể giống chính xách hoàn toàn với khí
quyển thực tế. Tuy nhiên, để phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc có
thể ước lượng được chính xác tác động của quan trắc mới thì khí quyển giả lập nên có
những đặc điểm của khí quyển thực tế trong thời đoạn cần nghiên cứu.
2) Giả lập số liệu quan trắc (Observation simulation)
Nếu như số liệu quan trắc thật có được thông qua các công cụ đo đạc thì ở đây,
số liệu quan trắc giả lập sẽ được mô phỏng từ khí quyển giả lập. Hiện nay có hai cách
tiếp cận để mô phỏng số liệu quan trắc [9]. Cách đơn giản nhất là nội suy dữ liệu trên
lưới mô hình của khí quyển giả lập về vị trí cần có số liệu quan trắc, quá trình này bao

5


gồm cả sai số của từng loại số liệu quan trắc. Một cách khác phức tạp hơn và đắt hơn
đó là sẽ giả lập cách thu thập số liệu quan trắc như trong thực tế. Một điểm cần nói
thêm, quá trình mô phỏng số liệu quan trắc bao gồm quá trình mô phỏng lại các loại
quan trắc đã có và mô phỏng, giả lập các loại quan trắc chưa có. Việc lựa chọn đồng
hóa loại số liệu quan trắc mô phỏng giả lập nào sẽ dẫn đến các quá trình điều khiển
hoặc thử nghiệm được trình bày trong bước 3 dưới đây.
3) Các quá điều khiển (Control Run), thử nghiệm (Experiments) và ước lượng tác động
của quan trắc mới
Để xem xét được tác động một loại số liệu, thì phương pháp phổ biến nhất là so
sánh, phân tích kỹ năng dự báo khi chưa có và có đồng hóa số liệu mới. Đối với
phương pháp OSSE cũng vậy, để biết tác động của số liệu quan trắc tương lai tới chất
lượng dự báo, ta cần có một quá trình chạy dự báo của mô hình khi chưa đồng hóa số
liệu quan trắc mới này. Quá trình này được gọi tên là Control Run (CR) tạm dịch là
quá trình điều khiển. Bản chất của CR là sự mô phỏng các dự báo của hệ thống dự báo
số hiện tại. Các số liệu quan trắc được đồng hóa trong quá trình điều khiển là các quan
trắc hiện thời giả lập (hệ thống quan trắc đang có), dự báo của quá trình điều khiển
được gọi là dự báo tham chiếu.
CR = dự báo + số liệu quan trắc hiện thời giả lập
(1.1)
Các dự báo có đồng hóa thêm số liệu quan trắc mới được gọi là Experiments
(EXP) tạm dịch là các thử nghiệm. Một cách đơn giản, các thử nghiệm có thể được
hiểu như sau:
EXP = CR + số liệu quan trắc tương lai giả lập
(1.2)
Các kết quả dự báo của EXP sẽ được đánh giá, so sánh với khí quyển giả lập
(NR) và kết quả dự báo của CR từ đó rút ra được tác động của số liệu quan trắc tới dự
báo số trong OSSE để đưa ra được những kết luận tương tự trong khí quyển thực. Các

thành phần chính của OSSE được thể hiện thông qua sơ đồ trong hình 1.1 dưới đây.

6


Giả lập khí quyển
Điều kiện ban
đầu A
Các dự báo

Mô hình số trị
chạy tạo khí
quyển giả lập

Số liệu dự báo

So sánh
Mô hình số trị

Khí quyển giả
lập (Dạng lưới)

So sánh
Giả lập số liệu quan trắc

Trường số liệu
phân tích

Quá tình giả lập
số liệu quan trắc

Phân tích khách
quan/ ban đầu hóa
Số liệu quan trắc
(hiện thời và tương
lai) giả lập

Điều kiện ban
đầu B

Hình 1.1 Sơ đồ hoạt động của một hệ thống OSSE.

Có thể thấy rõ ràng, phương pháp OSSE được xây dựng dựa trên ý tưởng của
một hệ thống đồng hóa số liệu. So sánh giữa hai hệ thống này được thể hiện qua hình
1.2.

7


Khí quyển
thực

Khí quyển
giả lập

Quá trình
đo đạc

Quá trình
mô phỏng

Số liệu quan trắc hiện
thời có thật

Số liệu quan trắc
(hiện thời và tương lai
giả lập)

Đồng hóa
số liệu

Đồng hóa
số liệu

Mô hình
dự báo số trị

Mô hình
dự báo số trị

a) Hệ thống đồng hóa số liệu

b) OSSE

Hình 1.2 So sánh hệ hoạt động của hệ thống đồng hóa số liệu và OSSE

Từ hình 1.2 ta có thể thấy, sự khác biệt giữa hai hệ thống này chỉ đến từ ba quá
trình đầu tiên. Nếu với hệ thống đồng hóa số liệu, các số liệu quan trắc thật thu thập
được thông qua quá trình đo đạc từ khí quyển thực thì với quá hệ thống OSSE tất cả
cá quá trình trên đều được giả lập. Khí quyển được giả lập, các số liệu quan trắc giả
lập có được không phải do đo đạc mà là mô phỏng. Các quá trình khác của hai hệ

thống này là hoàn toàn giống nhau. Hình 1.3 dưới đây sẽ minh họa rõ hơn sự tương
đồng của OSSE và hệ thống đồng hóa số liệu.

8


Hình 1.3 Minh họa phương pháp thử nghiệm giả lập hệ thống quan trắc
Hệ thống đồng hóa số liệu sử dụng số liệu quan trắc thật (có được nhờ đo đạc từ
khí quyển thực) để cải thiện dự báo với mong muốn dự báo tiến tới sát được trạng
thái khí quyển thực. Hệ thống OSSE sẽ sử dụng số liệu quan trắc giả lập (có được nhờ
quá trình nội suy từ khí quyển giả lập) để cải thiện các dự báo với mong muốn các dự
báo tiến dần tới khí quyển giả lập. Tác động của các loại số liệu quan trắc giả lập với
dự báo số trong hệ thống OSSE sẽ được cho như là tác động của loại số liệu quan trắc
này khi nó được đưa vào sử dụng trong thực tế. Như vậy, cơ sở lý thuyết của hệ thống
OSSE là chính là quá trình đồng hóa số liệu. Hiện nay có nhiều phương pháp đồng hóa
số liệu, tuy nhiên để phù hợp với nội dung và quy mô của một luận văn, tác giả sử
dụng phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR cùng mô hình nghiên cứu và dự báo
thời tiết (Weather Research and Forecast - WRF) để thực hiện nội dung của luận văn

9


Chương 2
HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA SỐ LIỆU
2.1 Phương pháp biến phân ba chiều 3DVAR
Đồng hóa số liệu là quá trình tạo trường ban đầu tốt nhất có thể cho mô hình dự
báo. Hiện nay, trên thế giới có hai phương pháp hiện đại được sử dụng trong nghiên
cứu cũng như trong nghiệp vụ là phương pháp đồng hóa biến phân (variational
assimilation) và phương pháp lọc Kalman tổ hợp. Đồng hóa biến phân được chia thành
đồng hóa biến phân ba chiều (3DVAR) và đồng hóa biến phân bốn chiều (4DVAR).

Trong khuôn khổ của luận văn này, tác giả chỉ áp dụng đồng hóa biến phân ba chiều.
Phương pháp 3DVAR sẽ tìm trạng thái khí quyển x phù hợp nhất với quan trắc y hay
chính là việc tìm trạng thái khí quyển x có xác suất cực đại khi biết quan trắc. Theo
công thức Bayes, xác suất có điều kiện của x khi biết trước y được tính như sau:
P( x / y ) 

P ( x) P ( y / x)
P( y )

(2.1)

Vì P(y) không phụ thuộc vào x nên:
P(x/y) ~ P(x)P(y/x)
Trong đó, x được giả định có phân bố Gauss:

P( x) 

1
(2 )

n /2

1/2

B

(2.2)

 1


exp  ( x  xb )T B 1  x  xb  
 2


(2.3)

với B là ma trận tương quan sai số nền (gọi tắt là ma trận sai số nền), xb là giá trị
trường nền. Tương tự ta có

P ( y / x) 

1
(2 )

p /2

1/2

R

 1

exp  ( H ( x)  y)T R 1  H ( x)  y  
 2


(2.4)

với R là ma trận tương quan sai số quan trắc (gọi tắt là ma trận sai số quan trắc), y là
giá trị trường thám sát. Thay thế P(x) và P(y|x) trở lại vào (2.2) ta được:

P(x/y)~
1
1
1
 1

exp  ( x  xb )T B 1  x  xb   ( H ( x)  y)T R 1  H ( x)  y  
2
2
(2 )n /2 B1/2 (2 ) p /2 R1/2



(2.5)
Hay P(x/y) ~

1
(2 )

1

n /2

J ( x) 

1/2

B

(2 )

p /2

R1/2

exp  J ( x) với

1
1
( x  xb )T B 1  x  xb    ( H ( x)  y )T R 1  H ( x)  y 
2
2

10

(2.6)


Xác suất P(x/y) cực đại khi J(x) cực tiểu. Trường phân tích mà ở đó hàm J đạt
giá trị cực tiểu sẽ được xem là trường phân tích tối ưu nhất. Về mặt tính toán thực tế,
việc cực tiểu hóa hàm J gặp hết sức khó khăn do B có kích thước rất lớn nên người ta
thường cực tiểu hóa hàm J bằng phương pháp lặp.
2.2 Mô hình dự báo thời tiết WRF và hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR
a) Mô hình dự báo thời tiết WRF
Mô hình WRF là kết quả của sự hợp tác phát triển của nhiều trung tâm nghiên
cứu và dự báo khí tượng ở Hoa Kỳ như Trung tâm Quốc gia về nghiên cứu khí quyển
(NCAR), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (NCEP),…và đội ngũ đông đảo các
nhà khoa học làm việc tại các trường đại học trên thế giới. Bên cạnh mục đích dự báo
nghiệp vụ, WRF còn có thể khả năng áp dụng trong nghiên cứu mô phỏng các điều
kiện thời tiết thực. Nó bao gồm nhiều tùy chọn và có hệ thống đồng hóa số liệu tiên

tiến. Xuất phát từ những tính năng trên mà mô hình WRF đã được lựa chọn làm công
cụ nghiên cứu trong luận văn. Các sơ đồ tham số hóa vật lý trong mô hình WRF có thế
chia làm năm loại chính, trong đó mỗi loại bao gồm một số sơ đồ khác nhau. Chúng
bao gồm:
a) Các quá trình vi vật lý
b) Tham số hóa đối lưu
c) Lớp biên hành tinh (PBL)
d) Mô hình đất
e) Bức xạ
Quá trình tham số hóa cho các thành phần vật lý được ưu tiên thực hiện ở bước
đầu tiên của mô hình. Quá trình này có thể bao gồm việc đọc file số liệu trong đó
người sử dụng sẽ tùy chọn sử dụng thành phần vật lý nào. Mỗi sơ đồ tham số hóa vật lý
được đóng gói sẵn thành một module riêng biệt trong đó chứa bản thân sơ đồ tham số
hóa và các hằng số của riêng chúng, bên cạnh các hằng số sử dụng chung. Thông tin
chi tiết về các sơ đồ tham số hóa có thể tham khảo tại [26].
b) Hệ thống đồng hóa WRF – 3DVAR
Để tiến hành thử nghiệm trong luận văn này, tác giả sử dụng mô hình nghiên
cứu và dự báo thời tiết WRF phiên bản 3.2 kết hợp với hệ thống đồng hóa số liệu được
gọi là mô hình WRF-3DVAR. Mô hình WRF-3DVAR được thiết kế và phát triển theo
quy trình ứng dụng nghiệp vụ chuẩn với cập nhật số liệu, xử lý đồng hóa, và dự báo
một cách tự động. Sơ đồ thiết kế hệ thống được minh họa trong hình 2.1
11


Trường phân tích

Mô hinh
toàn cầu

Điều kiện

biên

Chạy mô
hình (WRF)

Hệ thống
phân tích

Kết quả dự
báo (6 giờ)

Đồng hóa số
liệu
(3DVAR)

Số liệu
thám sát

Trường nền

Hình 2.1 Hệ thống đồng WRF – 3DVAR chu kỳ 6h.
Kết quả dự báo của mô hình sau sáu giờ được sử dụng như trường nền kết hợp
với trường thám sát tạo thành trường phân tích nhờ phương pháp phân tích khách quan
3DVAR. Trường phân tích này lại được sử dụng là trường ban đầu cho lần chạy dự báo
tiếp sau. Mô hình WRF sẽ không cần phải sử dụng kết quả phân tích từ mô hình toàn
cầu làm trường ban đầu. Như vậy, hệ thống WRF-3DVAR được xây dựng sẽ bao gồm
những đặc điểm sau:
 Phương pháp phân tích khách quan: 3DVAR
 Mô hình dự báo: WRF
 Chu kỳ: 6h

 Thám sát: mọi thám sát (cũ và mới) có được trên khu vực Việt Nam
 Điều kiện ban đầu cho mô hình WRF: trường phân tích được tạo bởi chính hệ
thống WRF – 3DVAR.
 Điều kiện biên: dự báo từ mô hình toàn cầu GFS

12


Chương 3
SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
3.1 Tổng quan về cơn bão Sơn Tinh (2012)
Để có thể thực hiện các thử nghiệm đánh giá được tác động tiềm năng của số
liệu thám không trên quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa tới dự báo bão, tác giả đã lựa
chọn trường hợp nghiên cứu là cơn bão Sơn Tinh diễn ra vào tháng 10 năm 2012. Đây
là một cơn bão di chuyển khá đặc biệt khi qua quần đảo Hoàng Sa đi vào vịnh Bắc Bộ
cơn bão di chuyển lệch về phía Bắc và đi vào khu vực Hải Phòng – Quảng Ninh. Theo
quy luật hoạt động hàng năm của bão thì thời điểm cuối tháng 10, các cơn bão hoặc
ATNĐ trên biển Đông có xu hướng đổ bộ và các tỉnh Trung Trung Bộ. Tuy nhiên, cơn
bão Sơn Tinh đã đi lên phía bắc và đổ bộ vào duyên hải Bắc Bộ, trái với quy luật hàng
năm. Hình 3.1 và 3.2 lần lượt là quỹ đạo và cường độ (áp suất thấp nhất tại tâm bão)
của cơn bão Sơn Tinh kể từ khi hành thành đến khi độ bộ và suy yếu.

Hình 3.1 Quỹ đạo cơn bão Sơn Tinh

13


Hình 3.2 Cường độ cơn bão Sơn Tinh – áp suất thấp nhất tại tâm bão

3.2 Số liệu

Để thực hiện nội dung luận văn, tác giả sử dụng hai nguồn số liệu là số liệu
phân tích cuối cùng FNL (Final Operational Global) và số liệu dự báo toàn cầu GFS
(Global Forecast System) của Trung tâm dự báo môi trường quốc gia (National Centers
for Environmental Prediction - NCEP).
GFS: Số liệu dự báo toàn cầu với độ phân giải 1 độ kinh vĩ và cập nhật 6
tiếng/lần với hạn dự báo tối đa lên tới 16 ngày (384 giờ). Số liệu bao gồm các trường
khí tượng cơ bản là áp suất bề mặt, áp suất mực nước biển, độ cao địa thế vị, nhiệt độ,
nhiệt độ bề mặt biển, giá trị biến đất, lớp băng bao phủ, độ ẩm tương đối, các trường
gió kinh hướng và vĩ hướng, chuyển động thẳng đứng, độ xoáy và ozone tại mực bề
mặt và 26 mực khí áp từ 1000mb đến 10mb, trong lớp biên bề mặt và trên một số mực
sigma, tấng đối lưu hạn và một vài mực phụ khác trong lớp bề mặt để khởi tạo các mô
hình đất bề mặt (land-surface models).
FNL: Số liệu phân tích cuối cùng có độ phân giải 1 độ kinh vĩ và được cập nhật
6 tiếng/lần. Đây là sản phẩm của hệ thống đồng hóa số liệu toàn cầu Global Data
Assimilation System (GDAS). Hệ thống này liên tục thu nhận số liệu quan trắc thông
qua hệ thống thông tin toàn cầu Global Telecommunications System (GTS) từ nhiều
nguồn và các phân tích khác nhau. Số liệu FNL được tạo ra bởi cùng mô hình được
NCEP dùng trong hệ thống dự báo toàn cầu. Số liệu FNL cập nhật chậm hơn khoảng
một giờ so với phân tích của GFS. Sự chậm trễ này là do có nhiều số liệu quan trắc

14


được sử dụng. Số liệu bao gồm các quan trắc bề mặt và 26 mực áp suất từ 1000 mb đến
10mb.
Với độ chính xác cao hơn, số liệu FNL sẽ được sử dụng trong quá trình mô
phỏng khí quyển. Số liệu GFS sẽ được sử dụng trong các quá trình dự báo thử nghiệm.
3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng
3.3 Thiết kế thử nghiệm mô phỏng
a) Cấu hình miền tính

Để thực hiện thử nghiệm tác động của số liệu thám không tại quần đảo Hoàng
Sa và Trường Sa tới dự báo bão trên biển Đông, tác giả lựa chọn miền dự báo và cấu
hình lưới như sau: Miền lưới tính bao gồm 221 x 161 điểm lưới theo phương ngang với
bước lưới là 17 km, và 26 mực thẳng đứng, tạo ra miền lưới bao phủ từ 95oE đến
126.5oE và từ 5oN đến 26.5oN gồm trọn vẹn khu vực biển Đông và một phần của quần
đảo Philipine. Bước thời gian tích phân 90 giây. Miền tính của mô hình được thể hiện
qua hình 3.6

Hình 3.6 Miền tính của mô hình sử dụng trong luận văn
Các sơ đồ tham số hóa vật lý được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm:

15


 Sơ đồ vi vật lý: Kain - Fritsch
 Sơ đồ phát xạ sóng dài: RRTM
 Sơ đồ phát xạ sóng ngắn: Dudhia
 Tham số hóa lớp biên hành tinh: Yonsei
 Sơ đồ lớp sát đất: Monin - Obukhov
b) Thiết kế thí nghiệm
Để ước lượng tác động của số liệu thám không giả lập tại quần đảo Hoàng Sa và
Trường Sa tới dự bão trên biển Đông dựa trên phương pháp OSSE, nghiên cứu sẽ thực
hiện xây dựng các bước của một hệ thống OSSE
1) Giả lập khí quyển
Như đã nói trong mục 1.2, khí quyển mô phỏng là một tích phân liên tục của mô
hình toàn cầu hay khu vực. Trong nghiên cứu này, để phản ánh được quá trình cơn bão
Sơn Tinh hoạt động trên biển Đông, mô hình WRF đã thực hiện tích phân 4.5 ngày từ
19h ngày 24/10/2012 tới 7h ngày 29/10/2012. Điều kiện biên và ban đầu của quá trình
này được cập nhật từ số liệu FNL.
2) Giả lập số liệu quan trắc

Số liệu quan trắc được trích tại vị trí các trạm được lấy từ Trung tâm Dự báo
Khí tượng Thủy văn Trung ương bao gồm 575 trạm Synop, 47 trạm thám không chưa
bao gồm hai trạm thám không giả lập, 5 trạm pilot và thêm hai trạm thám không mới
tại Hoàng Sa và Trường Sa có tọa độ như trong bảng 3.1. Hình 3.6 là bản đồ phân bố
các trạm thám sát truyền thống được mô phỏng trong luận văn.

16


Hình 3.7 Vị trí các trạm quan trắc, thám không và pilot được mô phỏng
Bảng 3.1 Vị trí đặt trạm thám không mới tại Hoàng Sa và Trường Sa
Danh sách trạm

Vĩ độ

Kinh độ

Trạm tại Hoàng Sa

16.82oN

112.33oE

Trạm tại Trường Sa

8.65oN

111.92oE

Phương pháp trích số liệu tại các điểm trạm quan trắc được sử dụng trong luận

văn là phương pháp nội suy điểm gần nhất, trong đó giá trị quan trắc tại điểm trạm
được gán bằng giá trị của điểm nút lưới gần nhất. Số liệu các trạm thám không và pilot
được giả lập phát báo 12 giờ một lần. Riêng hai trạm thám không thêm mới là Hoàng
Sa và Trường Sa trong điều kiện có bão sẽ được phát báo 6 giờ một lần (thêm hai phiên
quan trắc tăng cường). Số liệu quan trắc giả lập bao gồm các áp suất, nhiệt độ, nhiệt
độ điểm sương, hướng gió, tốc độ gió, độ cao địa thế vị và độ ẩm tại 26 mực áp suất.
Số liệu quan trắc được giả lập sẽ được cộng thêm các sai số quan trắc với giả định phân
bố Gaussian. Các sai số này được cho trong bảng 2.1 và 2.2.

17


3) Thiết lập điều khiển và các thử nghiệm để ước lượng tác động của số liệu thám
không mới.
Như đã trình bày trong mục 1.2, quá trình điều khiển (CR) là quá trình mô
phỏng lại hệ thống dự báo hiện thời. Do vậy các số liệu quan trắc được đồng hóa là
những số liệu quan trắc được giả lập tại những điểm trạm đã tồn tại
Thử nghiệm 1 (EXP1) là thử nghiệm có đưa thêm số liệu thám không giả lập tại
hai quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa vào đồng hóa. Một cách đơn giản, có thể hiểu:
EXP1 = CR + thám không giả lập tại Hoàng Sa + thám không giả lập tại Trường Sa
Thử nghiệm 2 (EXP2) là thử nghiệm chỉ đưa thêm số liệu thám không giả lập tại
quần đảo Trường Sa. Một cách đơn giản có thể hiểu rằng
EXP2 = CR + thám không giả lập tại Trường Sa
Như vậy, sự khác nhau giữa CR, EXP1 và EXP2 chính là số liệu quan trắc. Điều nay
được tóm tắt thông qua bảng 3.2
Bảng 3.2 Tóm tắt thông tin của quá trình điều khiển và các thử nghiệm
Quá trình

Số liệu quan trắc sử
dụng đồng hóa

Điều kiện biên

Trường nền

Điều khiển
(CR)

575 trạm Synop
47 trạm thám không
5 trạm Pilot

Cập nhật 6 tiếng
từ số liệu GFS

Từ dự báo 6 tiếng
của chu kỳ trước

Thử nghiệm 1
(EXP1)

Điều khiển + Thám
không tại Hoàng Sa và
Trường Sa

Cập nhật 6 tiếng
từ số liệu GFS

Từ dự báo 6 tiếng
của chu kỳ trước

Thử nghiệm 2
(EXP2)

Điều khiển + Thám
không tại Trường Sa

Cập nhật 6 tiếng
từ số liệu GFS

Từ dự báo 6 tiếng
của chu kỳ trước

Trong luận văn, tác giả lựa chọn 4 thời điểm khác nhau để thực hiện thử nghiệm tác
động của số liệu là:
 19 giờ ngày 25/10/2012
 01 giờ ngày 26/10/2012
 07 giờ ngày 26/12/2012

18


 13 giờ ngày 26/12/2012
Đây là 4 thời điểm liên tiếp từ lúc cơn bão Sơn Tinh tiến vào biển Đông. Từ
những thời điểm này, các dự báo 72 giờ được thực hiện, riêng tại thời điểm cuối cùng,
dự báo sẽ chỉ đến hạn 66h. Trước khi thực hiện dự báo tại các thởi điểm nói trên, các
số liệu quan trắc sẽ được đồng hóa với các chu kỳ cách nhau 6 tiếng từ 19h ngày
24/10/2012. Hình 3.7 là minh họa cho chu trình đồng hóa 6 tiếng.

Khí quyển mô phỏng

19H24/10

19H25/10

19H26/10

Quan trắc
giả lập
Quan trắc
giả lập
Quan trắc
Trường nền
giả lập
Quan trắc
Quan trắc giả lập
Trường nền
giả lập
Quan trắc
Quan trắc giả lập
Quan trắc
giả lập

19H27/10

19H28/10

Dự báo 66h
Dự báo 72h
Dự báo 72h

Trường nền

giả lập

Dự báo 72h
Trường nền

Dự báo 12h
Trường nền

Dự báo 12h
Trường nền

Dự báo 12h
Trường nền

Dự báo 12h
Trường nền

Dự báo từ mô hình toàn cầu GFS

Hình 3.8 Minh họa quá trình đồng hóa số liệu được thực hiện trong thử nghiệm

19


Chương 4
KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM
4.1 Mô phỏng khí quyển
Hình 4.1 là kết quả mô phỏng quỹ đạo bão Sơn Tinh từ 19 giờ ngày 24/10/2012

tới 7 giờ ngày 29/10/2012. Điều kiện biên và ban đầu của quá trình này được cập nhật
từ số liệu phân tích FNL. Quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh được thể hiện bằng đường
màu xanh trong hình vẽ.

Hình 4.1 Quỹ đạo giả lập cơn bão Sơn Tinh

Hình 4.2 Cường độ giả lập của cơn bão Sơn Tinh

Có thể thấy quỹ đạo giả lập này đã phản ánh được khá chính xác với quỹ đạo
thực sự của cơn bão trong thực tế. Cơn bão di chuyển theo hướng giữa Tây và Tây Bắc
với vị trí khá sát so với thực tế. Tại thời điểm 19 giờ ngày 26/10/2012 cơn bão có vị trí
gần quần đảo Trường Sa, sau đó một ngày thì cơn bão có sự đổi hướng nhẹ lên phía
Bắc. Tuy nhiên, như đã nói trong các phần trên, do khí quyển chứa nhiều các quá trình
quy mô khác nhau, bên cạnh đó, các phương trình động học và động lực học của mô
hình còn chứa nhiều tham số vì vậy, quỹ đạo bão giả lập không thể chính xác hoàn
toàn như quỹ đạo bão trong thực tế. Tuy nhiên, quỹ đạo bão giả lập đã phản ánh được
những nét chính của quỹ đạo bão trong thực tế. Hình 4.2 là kết quả giả lập áp suất cực
tiểu tại tâm. Nhìn chung, quá trình giả lập phản ánh được các quá trình mạnh lên trên
biển Đông và suy yếu sau đó của cơn bão. Áp suất cực tiểu tại tâm bão của quá trình
giả lập khí quyển là xấp xỉ 960 mb, trong thực tế, giá trị này là 954 mb. Sự khác biệt
ngày có nguyên nhân một phần từ độ phân giải thô 17 km mà mô phỏng sử dụng. Để
có thể mô phỏng tôt hơn cường độ bão, một độ phân giải cao hơn cần được sử dụng
4.2 Dự báo quỹ đạo bão Sơn Tinh

20


Từ trên xuống dưới là dự báo quỹ đạo cơn bão Sơn
Tinh tại:
19 giờ ngày 25/10/2012

01 giờ ngày 26/10/2012
07 giờ ngày 26/12/2012
13 giờ ngày 26/12/2012\

21

Từ trên xuống dưới là sai số khoảng cách dự báo
tâm bão với quỹ đạo mô phỏng Sơn Tinh tại:
19 giờ ngày 25/10/2012
01 giờ ngày 26/10/2012
07 giờ ngày 26/12/2012
13 giờ ngày 26/12/2012


 Với thử nghiệm một, có sự tham gia của cả số liệu Hoàng Sa và Trường Sa, quỹ
đạo dự báo bão đã được cải thiện rõ rệt, sát với quỹ đạo bão mô phỏng hơn khi
chưa có đồng hóa.
 Với thử nghiệm hai, chỉ có một mình số liệu Trường Sa được đồng hóa, có hai
nhận xét có thể rút ra:
o Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển không quá lệch so với quỹ đạo bão mô
phỏng, thì tác động của số liệu tại Trường Sa không rõ ràng.
o Khi quỹ đạo dự báo của điều khiển lệch nhiều so với quỹ đạo bão mô
phỏng, thì khi đồng hóa số liệu Trường Sa đã có tác dụng làm giảm sự lệch
của quỹ đạo bão.
4.3 Dự báo cường độ bão Sơn Tinh
Dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão thời điểm 19 giờ
25/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô phỏng

Dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão thời điểm 01 giờ
26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô phỏng

Dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão thời điểm 07 giờ
26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô phỏng

Dự báo áp suất cực tiểu tại tâm bão thời điểm 13 giờ
26/10/2012 so sánh với áp suất cực tiểu mô phỏng

22