Phân tích trạng thái bất ổn định của khí quyển trong một số trường hợp thời tiết đặc biệt ở việt nam

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

TRẦN ĐỨC ANH

PHÂN TÍCH TRẠNG THÁI BẤT ỔN ĐỊNH CỦA
KHÍ QUYỂN TRONG MỘT SỐ TRƢỜNG HỢP
THỜI TIẾT ĐẶC BIỆT Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2015


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

TRẦN ĐỨC ANH

PHÂN TÍCH TRẠNG THÁI BẤT ỔN ĐỊNH CỦA
KHÍ QUYỂN TRONG MỘT SỐ TRƢỜNG HỢP
THỜI TIẾT ĐẶC BIỆT Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
Mã số: 60 44 02 22

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. VŨ THANH HẰNG

Hà Nội – Năm 2015


LỜI CẢM ƠN
Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS.Vũ Thanh
Hằng, là người đã tân tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi trong quá trình học tập và
hoàn thành luận văn này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô và các cán bộ trong
Khoa Khí tượng – Thủy văn và Hải dương học đã cung cấp cho tôi những
kiến thức chuyên môn, đã giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất
trong suốt thời gian tôi học tập và thực hành tại khoa.
Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học khoa học tự
nhiên đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn này.
Cuối cùng, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, người
thân và bạn bè, những người luôn dành cho tôi sự quan tâm động viên, tình
yêu thương và tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi có động lực học tập, phấn đấu
trong suốt thời gian học tập tại trường.
TRẦN ĐỨC ANH


BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ATNĐ

Áp thấp nhiệt đới

BRN

Số BRN (Bulk Richardson's Number)

CAPE

Năng lượng đối lưu tiềm năng (Convective Available
Potential Energy)

CIN

Độ ngăn chặn đối lưu (Convective Inhibition )

ITCZ

Dải hội tụ nhiệt đới

KKL

Không khí lạnh

LCL

Mực ngưng kết (Lifting Condensation Level)

LFC

Mực đối lưu tự do (Level of Free Convection)

LI

chỉ số nâng (Lifted Index)

LNB

Mực độ nổi trung tính (Level of Neutrat Buoyancy)

TT

chỉ số năng lượng tổng cộng (Total Totals index)

SI

Chỉ số SI (Showaller Index)

SWEAT

Chỉ số SWEAT ( Severe WEAther Threat index)


MỞ ĐẦU
Bão, giông, mưa lớn… là những hiện tượng thời tiết đặc biệt nguy
hiểm, gây ra những thiệt hại to lớn về con người, tiền của kinh tế xã hội và
môi trường. Một trong những điều kiện quan trọng liên quan đến sự hình
thành các hiện tượng thời tiết nguy hiểm đó và sự phát triển đối lưu nói chung
là trạng thái ổn định tĩnh của tầng đối lưu. Rất nhiều chỉ số nhằm đánh giá
một cách định lượng độ ổn định tĩnh của tầng đối lưu đã được đề xuất và ứng
dụng trong dự báo thời tiết từ nhiều năm qua nhằm đưa ra các cảnh báo hoặc
dự báo được những hiện tượng thời tiết nguy hiểm liên quan đến đối lưu.
Chính vì vậy, việc đánh giá và dự báo, cảnh báo sớm về các hiện tượng
thời tiết đặc biệt rất có ý nghĩa, giúp cho chúng ta có kế hoạch khẩn cấp để
ứng phó, đối phó với mưa bão ngay từ ban đầu nhằm giảm thiểu tối đa những
thiệt hại do mưa bão gây ra. Việc đánh giá và cảnh báo sớm được xây dựng
dựa trên các chỉ số bất ổn định đối lưu. Dựa trên ngưỡng cảnh báo của các chỉ

số bất ổn định đối lưu, ta có thể xác định được mức độ, cường độ lượng mưa,
thời gian xác suất xảy ra cũng như sự mở rộng theo không gian của các hiện
tượng thời tiết nguy hiểm đó.
Đây chính là những lý do khiến tôi muốn khẳng định tính cấp thiết và ý
nghĩa thực tiễn của đề tài luận văn thạc sỹ này với tên: “ Phân tích trạng thái
bất ổn định của khí quyển trong một số trƣờng hợp thời tiết đặc biệt ở
Việt Nam”
Chỉ số bất ổn định khí quyển đã được dùng tương đối hiệu quả hỗ trợ
phương pháp synop để dự báo mưa giông, và có thể hỗ trợ tích cực cho ra đa
để cảnh báo mưa giông một cách chính xác hơn trong bán kính hoạt động
hiệu dụng của các trạm ra đa. Trong nghiên cứu này, số liệu cao không trong
quá khứ ứng với các điều kiện thời tiết đặc biệt như bão, mưa lớn, giông được
sử dụng để tính toán các chỉ số bất ổn định đối lưu cho khu vực Việt Nam. Từ

1


đó lựa chọn ra các chỉ số và ngưỡng cảnh báo thích hợp để ứng dụng trong
việc cảnh báo các hiện tượng thời tiết đặc biệt trong tương lai.
Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn dự kiến
phân thành 3 chương, bố cục như sau:
Chƣơng 1: Tổng quan về đối lƣu
Chƣơng 2: Phƣơng pháp và số liệu nghiên cứu
Chƣơng 3: Một số kết quả và đánh giá

2


Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỐI LƢU
1.1 Khái quát về đối lƣu trong khí quyển

Tất cả các chuyển động của chất lỏng trong trường trọng lực ổn định do
sự khác nhau của mật độ chất lỏng có thể được gọi là chuyển động đối lưu.
Chính vì thế mà toàn bộ động năng của khí quyển và đại dương của trái đất
đều do đối lưu tạo ra.
“ Đối lưu là chuyển động nhiệt trực tiếp của dòng quy mô tương đối
nhỏ dưới tác dụng của trường trọng lực lên phân bố thẳng đứng bất ổn định
dòng khối ”. Theo ( Đối lưu khí quyển – Trần Tân Tiến).
Dòng đối lưu được tìm thấy ở nhiều nơi và trên nhiều quy mô, đối lưu
có vai trò vận chuyển nhiệt, ẩm, động lượng theo phương thẳng đứng. Chuyển
động đối lưu trong khí quyển chịu trách nhiệm cho việc phân bố nhiệt từ vùng
xích đạo cho tới các vĩ độ cao và từ bề mặt lên trên. Sự phát triển đối lưu ẩm
– đối lưu sâu có vai trò quan trọng trung tâm trong chu trình năng lượng khí
quyển, là biểu hiện cơ sở của động lực học khí quyển nói chung và động lực
học của xoáy thuận nhiệt đới-bão, mưa lớn, giông, lốc … nói riêng. Tuy vậy
đến nay hiểu biết của con người về các quá trình vật lý gắn liền với đối lưu
ẩm và tương tác giữa chúng với dòng quy mô lớn vẫn chưa hoàn chỉnh, nên
biểu diễn chúng trong các mô hình khí quyển còn chưa thật chính xác so với
mong muốn và cần được từng bước hoàn thiện.
Theo các nghiên cứu cho thấy, cấu trúc của các hệ thống đối lưu sâu
phụ thuộc vào giá trị và cấu trúc của profin độ đứt gió thẳng đứng cùng với
các giá trị của năng lượng bất ổn định.
1.2 Bất ổn định của khí quyển
KẾT LUẬN

3


Sau khi tiến hành đánh giá định lượng, đánh giá theo ngưỡng và phân
tích các chỉ số bất ổn định đối lưu trong điều kiện mưa lớn diện rộng có thể
rút ra một số kết luận như sau:

Giá trị trung bình của chỉ số K có tần suất lớn ở ngưỡng >30 thuận lợi cho
đối lưu phát triển, giá trị cũng như tần suất xuất hiện trong hình thế rãnh thấp gây
mưa lớn cao nhất so với các hình thế khác (ngưỡng >35 chiếm trên 60%). Các
chỉ số thường lớn nhất trong các tháng 6 đến tháng 8 trong năm và tại khu vực
TPHCM tần suất hiện nhiều hơn so với khu vực Hà Nội và Đà Nẵng.
Giá trị trung bình chỉ số SWEAT ở cả ba trạm cũng như ở trong hình
thế gây mưa đều có tần suất tập trung ở ngưỡng từ 200 đến 250 (đây là
ngưỡng chưa đủ khả năng để phát triển đối lưu). Giá trị chỉ số SWEAT lớn
nhất trong hình thế ITCZ gây mưa, trạm Hà Nội & TPHCM lớn nhất vào
khoảng tháng 6 trong năm còn trạm Đà Nẵng tập trung vào tháng 8, tháng 9.
Trong hai hình thế gây mưa lớn (hình thế rãnh thấp, hình thế bão
ATNĐ), khoảng 70% giá trị CAPE <1000 và giảm nhanh ở các ngưỡng lớn
hơn, ở ngưỡng từ 3000-4000 thì trong hình thế rãnh thấp có tần suất lớn hơn
và chỉ duy nhất trạm Hà Nội có tần suất xuất hiện trong ngưỡng này.
Năng lượng cản đối lưu CIN đều có giá trị rất nhỏ (giá trị tuyệt đối lớn)
kể cả ở cả ba trạm cũng như trong các hình thế gây mưa. Với những giá trị
CAPE nhỏ tương ứng với giá trị của CIN nhỏ, với những giá trị CAPE rất
lớn(>3000 J/kg) và năng lượng cản CIN gần như không đáng kể, thuận lợi để
đối lưu phát triển. Tại các khu vực ngưỡng của chỉ số CIN, Hà Nội, Đà Nẵng
(<-100), TPHCM (-70:100).
Chỉ số BRN có tần suất lớn tập trung ở 2 khoảng ngưỡng ≤20 và ≥50.
Trạm Hà Nội và TPHCM lớn nhất vào tháng 8, trạm Đà Nẵng lớn nhất vào
tháng 6 trong năm. Với những giá trị BRN lớn, chỉ số này đã phản ánh tốt
trạng thái nhiệt động lực thuận lợi để phát triển đối lưu mạnh.

4


Trạng thái bất ổn tại khu vực Hà Nội mạnh hơn so với các khu vực
khác ở nước ta, trong hình thế rãnh thấp gây mưa lớn thì trạng thái bất ổn

định khí quyển cũng thuận lợi hơn các hình thế khác để phát triển. Những
phân tích từ số liệu quan trắc thám không này giúp bổ sung thông tin để đưa
ra các ngưỡng cảnh báo cho hiện tượng thời tiết nguy hiểm. Tuy nhiên, do
mạng lưới quan trắc cao không ở nước ta còn thưa thớt nên cần kết hợp thêm
các nguồn số liệu thông tin hữu ích khác, và chuỗi số liệu dài hơn để có được
các ngưỡng tốt hơn phục vụ cho công tác cảnh báo. Trong hướng nghiên cứu
tiếp theo, tác giả mong muốn thực hiện phân tích trạng thái bất ổn định trong
nhiều dạng thời tiết nguy hiểm nữa ( bão, giông…) và sử dụng chuỗi số liệu
dài hơn để đưa có được các ngưỡng tốt hơn.

5


TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Vũ Thanh Hằng (2015), “Phân tích các chỉ số bất ổn định đối lưu trong
điều kiện có bão” . Tạp chí khoa học ĐHQGH, Khoa học tự nhiên và công
nghệ 31, số 3S (2015), tr. 139 – 146
2. Đào Thị Loan, Nguyễn Thị Tân Thanh (2007), “ Sử dụng chỉ số bất ổn định
trong việc cảnh báo mưa và dông vùng Đà Nẵng”. Tuyển tập báo cáo hội
thảo khoa học lần thứ 10 – Viện KH HTTV & MT, tr. 203- 209
3. Trần Tân Tiến (2001), Đối lưu khí quyển. NXB ĐHQG, Hà Nội.
4. Trung tâm dự báo khí tượng thủy văn trung ương (2010-2013), Đặc điểm
khí tượng thủy văn năm2010-2013,
5. Nguyễn Minh Trường, Vũ Thanh Hằng, Phạm Thị Thanh Hương (2002),
“Quan hệ CAPE/CIN với mưa lớn nửa đầu mùa hè khu vực Bắc Bộ: Vài
nghiên cứu định lượng”. Tạp chí khí tượng thủy văn, số 493(2002), tr 35-39
6. Kiều Thị Xin, Vũ Thanh Hằng, Phạm Thị Lê Hằng (2001), “Nghiên cứu
năng lượng bất ổn định của khí quyển trong quan hệ với các hiện tượng
thời tiết nguy hiểm phát triển ở Việt Nam bằng sử dụng số liệu thám

không”. Tạp chí các khoa học về trái đất số 23 (2001), tr 70-75
Tiếng Anh
7. A. Marinaki, M. Spiliotopoulos, and H. Michalopoulou 2006, “Evaluation
of atmospheric instability indices in Greece”. Advances in Geosciences, 7,
pp 131–135
8. Galway, J. G., 1956, “The lifted index as a predictor of latent instability”.
Bull. Amer. Meteor. Soc., 37, 528-529.
9. George, J. J., 1960, “Weather Forecasting for Aeronautics. New York,
Academic Press”, 407-415.

6


10.

Peppler, R.A 1988, “A review of static stability indices and related

thermodynamic parameters”.SWS Miscellaneous Publication 104, United
States.
11.

Peppler, R. A.1988, “A review of static stability indices and related

thermodynamic parameters, Illinois State Water Survey Misc”. Publ. 104,
(Illinois State Water Survey, 2204 Griffith Drive, Champaign, IL 61820),
87 pp.
12.

Robert J. Gottlieb 2009, “Analysis of Stability Indices for Severe

Thunderstorms in the Northeastern UnitedStates”. Presented to the College
of Agriculture and Life Sciences, Physical Sciencesof Cornell Universityin
Partial Fulfillment of the Requirements for theResearch Honors Program.
13.

Korologou , Flocas , and Michalopoulou 2014, “Developing an Index

for Heavy Convective Rainfall Forecasting overa Mediterranean coastal
area” . National and Kapodistrian University of Athens, Faculty of Physics,
Department of Environmental Physics- Meteorology.
14.

Showalter, A.K., “A stability index for thunderstorm forecasting”.Bull.

Amer. Meteor. Soc., 34, 250
15.

Jayakrishnan, Babu 2014, “ Assessment of Convective Activity Using

Stability Indices as Inferred from Radiosonde and MODIS Data”.
Atmospheric and Climate Sciences,Published Online, 4, 122-130
16.

Miller, R. C.1967, “Note on analysis and severe storm forecasting

procedures of the Military Weather Warning Center”, AWS Tech. Rep.
200, USAF, Scott AFB, IL, 94 pp.

7