Đánh giá khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ của các mô hình NHM và RegCM trên khu vực việt nam

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

Nguyễn Mạnh Linh

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG LƢỢNG MƢA VÀ NHIỆT ĐỘ
CỦA CÁC MÔ HÌNH NHM VÀ REGCM
TRÊN KHU VỰC VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2014


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

Nguyễn Mạnh Linh

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG LƢỢNG MƢA VÀ NHIỆT ĐỘ
CỦA CÁC MÔ HÌNH NHM VÀ REGCM
TRÊN KHU VỰC VIỆT NAM

Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học
Mã số: 60 44 0222

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TSKH KIỀU THỊ XIN

Hà Nội - 2014


Lời cảm ơn
Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến PGS. TSKH Kiều Thị Xin,
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, người hướng dẫn khoa học, GS.
TS Nguyễn Hữu Dư chủ nhiệm đề tài khoa học “Nghiên cứu xây dựng kịch bản về
các hiện tượng thời tiết cực đoan trung hạn (2015-2030) cho khu vực Việt Nam –
Biển Đông sử dụng kịch bản biến đổi khí hậu trong chương trình Kakushin”, TS. Lê
Đức đã giúp đỡ tôi rất nhiều cả về mặt khoa học cũng như hợp tác quốc tế trong
thời gian tôi hoàn thành luận văn.
Tôi cũng xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới Trung tâm Dự báo Khí tượng
Thủy văn Trung ương, phòng Nghiên cứu & Ứng dụng đã tạo điều kiện về thời gian
giúp tôi hoàn thành luận văn.
Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn tới các thầy giáo, cô giáo, Khoa Khí tượng Thủy
văn & Hải dương học, Khoa sau đại học Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên đã
giảng dạy, giúp đỡ một cách tận tình chu đáo nhất.
Trong suốt thời gian thực hiện luận văn, tôi luôn nhận được sự quan tâm giúp
đỡ của bạn bè, đồng nghiệp, tôi luôn ghi nhớ và biết ơn sự giúp đỡ quý báu đó.
Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những người thân yêu trong
gia đình tôi, luôn là nguồn động viên tinh thần quý giá giúp tôi hoàn thành luận văn
này.


Mục lục
Mở Đầu ___________________________________________________________ 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG KHÍ HẬU KHU
VỰC BẰNG MÔ HÌNH SỐ ___________________________________________ 3
1.1.Trên thế giới __________________________________________________ 3

1.2. Tại Việt Nam _________________________________________________ 7
CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ _________________ 10
2.1. Số liệu ______________________________________________________ 10
2.2. Mô hình _____________________________________________________ 15
2.2.1. Mô hình NHRCM __________________________________________ 15
2.2.2. Mô hình RegCM ___________________________________________ 15
2.3. Thiết kế thí nghiệm ___________________________________________ 16
2.4. Phƣơng pháp đánh giá ________________________________________ 17
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ ___________________________________ 20
3.1. Đánh giá kết quả mô phỏng nhiệt độ _____________________________ 20
3.2. Đánh giá kết quả mô phỏng mƣa ________________________________ 29
KẾT LUẬN _______________________________________________________ 40
Phụ lục 1 _________________________________________________________ 45


Danh sách các chữ viết tắt
AGCM
AMeDAS
AMV
Aphrodite
ATOVS
CAM
CCLM

CCSM3
CLM
ClWRF
CMM5
COSMO
COBE-SST

CRCM
CRIEPI
DWD
ECMWF
ERA
GCMs
HE-VI
ICTP
JMA
JRA25
MRI
NCAR
NCDC
NCEP
NHM
NHRCM
NICAM
NorESM
NPD
OISST
PRECIS
TOVS
RCMs
RegCM
REMO
SST

Atmospheric Global Circulation Model
Automated Meteorological Data Acquisition System
Atmospheric Motion Vector

Asia Precipitation – Highly resolved Observational Data
Intergration Towards Evaluations of the Waters Resources
Advanced TIROS Operational Vertical Sounder
Community Atmospheric Model
Cosmo Climate Limited-area Model
The Third - Community Climate System Model
Community Climate Model
Climate Weather Research Forecast
Climate Mesoscale Model
Consortium for small scale modeling
Characteristics of Global Sea Surface Temperature Analysis
Data
The Third - Generation Canadian Regional Climate Model
Central Research Institute of Electric Power Industry
Deutscher Wetterdienst
European Centre for Medium Range Weather Forecasts
European Reanalysis
Global Climate Models
Horizontally Explicit – Vertically Implicit
International Centre for Theoretical Physics
Japan Meteorological Agency
Japanese 25-year Reanalysis
Meteorological Research Institute
National Center for Atmospheric Research
National Climatic Data Center
National Center for Environmental Prediction
Nonhydrostatic Regional Model
Nonhydrostatic Regional Climate Model
Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model
Norwegian Earth System Model

Numerical Prediction Division
Optimum Interpolation Sea Surface Temperature
Providing Regional Climate for Impacts Studies
TIROS Operational Vertical Sounder
Regional Climate Models
Regional Climate Model
Regional Climate Modeling
Sea Surface Temperature


Danh sách các bảng
STT Bảng
Bảng 2.1
Bảng 2.2
Bảng 2.3

Nội dung
Danh sách các trạm quan trắc synop
Thông tin cơ bản về số liệu tái phân tích Jra25
Các biến sử dụng trong bộ số liệu Jra25

Trang
11
14
15


Danh sách các hình vẽ và biểu đồ
STT hình
Hình 2.1

Hình 2.2
Hình 2.3
Hình 3.1
Hình 3.2

Hình 3.3

Hình 3.4

Hình 3.5

Hình 3.6

Hình 3.7

Hình 3.8
Hình 3.9

Hình 3.10

Hình 3.11
Hình 3.12

Nội dung
Phân bố mạng lưới trạm quan trắc (Vùng BB: hình vuông
xanh dương, BTB: hình vuông xanh da trời, NTB: hình vuông
đen, NB: Hình vuông xanh lá cây)
Độ cao địa hình và phân bố trạm quan trắc (các trạm quan
trắc là các hình vuông màu xanh da trời)

Miền tính sử dụng trong nghiên cứu
Kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí T2m (0C) trung bình
năm thời kỳ 1986-2007 của RegCM (a) và NHRCM (b).
Chênh lệch nhiệt độ không khí T2m (0C) trung bình năm thời
kỳ 1986-2007 của RegCM (a) và NHRCM (b) so với số liệu
tái phân tích Aphrodite.
Kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí T2m (0C) trung bình
các tháng mùa đông DJF thời kỳ 1986-2007 của RegCM (a),
NHRCM (b) và Aphrodite (c).
Kết quả mô phỏng nhiệt độ không khí T2m (0C) trung bình
các tháng mùa hè JJA thời kỳ 1986-2007 của RegCM (a),
NHRCM (b) và Aphrodite (c).
Hình 3.5: Biểu đồ tụ điểm nhiệt độ trung bình (0C) (a), các
tháng JJA (b), các tháng DJF (c) thời kỳ 1986-2007 giữa các
mô hình RegCM (tam giác màu đỏ), NHRCM (hình vuông
màu xanh) với giá trị quan trắc tại trạm.
Phân bố nhiệt độ T2m trung bình tháng (0C) giai đoạn (19862007) cho toàn Việt Nam (a), Bắc Bộ (b), Bắc Trung Bộ (c),
Nam Trung Bộ (d) và Nam Bộ (e) của các mô hình RegCM
(tam giác màu đỏ), NHRCM (hình vuông màu xanh da trời)
với giá trị quan trắc tại trạm (hình tròn xanh lá cây).
Phân bố tần suất T2m trung bình ngày giai đoạn (1986-2007)
cho toàn Việt Nam (a), Bắc Bộ (b), Bắc Trung Bộ (c), Nam
Trung Bộ (d) và Nam Bộ (e) của các mô hình RegCM (tam
giác màu đỏ), NHRCM (hình vuông màu xanh da trời) với giá
trị quan trắc tại trạm (hình tròn xanh lá cây).
Tổng lượng mưa mô phỏng trung bình năm (mm) thời kỳ
1986-2007 của RegCM (a), NHRCM (b) và Aphrodite (c).
Tổng lượng mưa mô phỏng trung bình các tháng 6, tháng 7 và
tháng 8 (mm) thời kỳ 1986-2007 của RegCM (a), NHRCM
(b) và Aphrodite (c).

Tổng lượng mưa mô phỏng trung bình các tháng 9, tháng 10
và tháng 11 (mm) thời kỳ 1986-2007 của RegCM (a),
NHRCM (b) và Aphrodite (c).
Tỷ lệ mưa mô phỏng so với mưa phân tích Aphrodite của các
mô hình NHRCM (a) và RegCM (b).
Biểu đồ tụ điểm tổng lượng mưa trung bình năm (mm) (a),
các tháng JJA (b), các tháng SON (c) thời kỳ 1986-2007 giữa

Trang
13

13
17
20
21

22

23

25

27

28

30
31

32

33
35


Hình 3.13

Hình 3.14

Hình 4.1

các mô hình RegCM (tam giác màu đỏ), NHRCM (hình
vuông màu xanh) với giá trị quan trắc tại trạm.
Phân bố lượng mưa tháng (mm) trung bình nhiều năm (19862007) cho toàn Việt Nam (a), Bắc Bộ (b), Bắc Trung Bộ (c),
Nam Trung Bộ (d) và Nam Bộ (e) của các mô hình RegCM
(tam giác màu đỏ), NHRCM (hình vuông màu xanh da trời)
với giá trị quan trắc tại trạm (hình tròn xanh lá cây).
Phân bố tần suất tổng lượng mưa ngày giai đoạn (1986-2007)
cho toàn Việt Nam (a), Bắc Bộ (b), Bắc Trung Bộ (c), Nam
Trung Bộ (d) và Nam Bộ (e) của các mô hình RegCM (tam
giác màu đỏ), NHRCM (hình vuông màu xanh da trời) với giá
trị quan trắc tại trạm (hình tròn xanh lá cây).

Sai phân theo thời gian thành phần bình lưu trong trường
hợp ns = 2 t /  =7

37

39

56


Mở Đầu
Các mô hình khí hậu toàn cầu mô phỏng khá tốt các quá trình quy mô lớn
trong khi việc xem xét các quá trình quy mô địa phương lại rất cần thiết. Đáp ứng
yêu cầu này nhiều tổ chức trên thế giới đã phát triển và ứng dụng các mô hình khí
hậu khu vực với độ phân giải cao, thậm chí vượt qua giới hạn thủy tĩnh (dưới 10km)
- phi thủy tĩnh. Nhưng để chạy được các mô hình khí hậu phân giải cao đòi hỏi
nhiều về chi phí tính toán, thực tế chỉ các nước có tài nguyên máy tính lớn mới thực
hiện được việc này. Tại Cộng Hòa Liên Bang Đức, CCLM (Cosmo Climate
Limited-area Model) là phiên bản dự báo khí hậu của mô hình thời tiết độ phân giải
cao phi thủy tĩnh Cosmo, được phát triển bởi cơ quan khí tượng quốc gia kết hợp
với cộng đồng sử dụng mô hình quy mô nhỏ COSMO (Consortium for small scale
modeling) sử dụng nghiên cứu khí hậu. Bên cạnh đó, ICTP (International Centre for
Theoretical Physics) đã phát triển mô hình khí hậu khu vực RegCM, được ứng dụng
nhiều nơi trên thế giới. Ở Nhật Bản, đã chạy thử nghiệm mô hình NICAM
(Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model) độ phân giải 4km, hay mô hình
NHRCM (Nonhydrostatic Regional Climate model) là phiên bản khí hậu của mô
hình dự báo thời tiết NHM (Nonhydrostatic Regional Model) được đánh giá mô
phỏng khá sát nhiệt độ và lượng mưa trong giai đoạn 5 năm từ 2001 đến 2006
(Hidetaka Sasaki và nnk, 2011) với độ phân giải ngang 4 km [17]. Theo đó, xu
hướng phát triển của thế giới là tiến tới chạy các mô hình khí hậu khu vực và cao
hơn nữa là các mô hình phi thủy tĩnh.
Ở nước ta đã có nhiều mô hình khí hậu khu vực được sử dụng nghiên cứu
như ClWRF (phiên bản khí hậu của mô hình WRF), CMM5 (phiên bản khí hậu của
mô hình MM5), REMO, … đặc biệt là mô hình RegCM được sử dụng nhiều để mô
phỏng các yếu tố và hiện tượng khí hậu cực đoan (Phan Văn Tân và nnk, 2008) [3,
4, 26]. Bổ sung vào các công trình nghiên cứu trong nước, chúng tôi đề xuất sử
dụng phiên bản khí hậu của mô hình NHM (NHRCM - thuật ngữ sử dụng thay cho

NHM trong phạm vi luận văn) để nghiên cứu khí hậu dựa trên những kết quả đánh
giá khả quan của các chuyên gia Nhật Bản [17]. Nhưng trước khi đưa vào sử dụng
cần phải kiểm chứng khả năng mô phỏng khí hậu của mô hình NHRCM với mô
hình RegCM, mô hình được dùng nhiều tại Việt Nam, trên chuỗi số liệu đủ dài. Bởi
vậy luận văn tiến hành “Đánh giá khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ của
các mô hình NHRCM và RegCM trên khu vực Việt Nam” thực hiện trên chuỗi số

1


liệu 22 năm từ 1986 đến 2007 độ phân giải 20km chạy với cùng điều kiện biên và
điều kiên ban đầu là số liệu tái phân tích JRA25 (Japanese 25-year Reanalysis), số
liệu tái phân tích nhiệt độ bề mặt nước biển SST của Nhật Bản. Số liệu lượng mưa
và nhiệt độ dùng để so sánh được lấy từ phân tích Aphrodite(Asia Precipitation –
Highly resolved Observational Data Intergration Towards Evaluations of the Waters
Resources) độ phân giải 0.25 độ và chuỗi quan trắc của 58 trạm synop trên khu vực
Việt Nam cùng thời kỳ.
Luận văn bố cục gồm các phần sau:
Mở đầu
Chƣơng 1: Tổng quan về nghiên cứu mô phỏng khí hậu khu vực bằng mô
hình số.
Chƣơng 2: Số liệu và phương pháp đánh giá.
Chƣơng 3: Kết quả đánh giá.
Kết luận
Tài liệu tham khảo

2


CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG KHÍ HẬU KHU

VỰC BẰNG MÔ HÌNH SỐ
1.1.Trên thế giới
Nghiên cứu bài toán mô phỏng khí hậu bằng cách sử dụng các mô hình khí
hậu khu vực hiện nay đang là xu thế chung trên thế giới. Theo phương pháp này,
khi xem xét khả năng mô phỏng của các mô hình khí hậu khu vực trong một phạm
vi giới hạn nào đó, người ta thường chạy với điều kiện biên từ nguồn số liệu tái
phân tích (được coi là gần với khí quyển thực nhất) hoặc từ sản phẩm đầu ra của các
mô hình khí hậu toàn cầu. Các kết quả được so sánh với số liệu quan trắc hoặc
nguồn số liệu tái phân tích đáng tin cậy. Ưu thế của phương pháp hạ quy mô động
lực giúp ta thu được trường mô phỏng chi tiết, khách quan và xem xét được các quá
trình hồi tiếp giữa mặt đệm (bao gồm bề mặt đất liền, đại dương) và khí quyển. Tuy
vậy việc ứng các RCMs (mô hình khí hậu khu vực) được các tác giả tiến hành mạnh
mẽ khoảng hơn 10 năm trở lại đây khi các mô hình toàn cầu đạt được các bước tiến
rõ rệt cùng với sự đáp ứng tốt của công nghệ thông tin về yêu cầu tính toán. Sử
dụng mô hình CMM5 (phiên bản khí hậu của mô hình MM5) mô phỏng biến trình
năm lượng giáng thủy trên lãnh thổ Hoa Kỳ thời kỳ 1982-2002 với các trường đầu
vào và các sơ đồ tham số hóa khác nhau trong nghiên cứu của Liang và nnk (2004)
[21], CMM5 có kỹ năng mô phỏng rõ nét các điều kiện khí hậu với sai số thấp hơn
so với số liệu tái phân tích toàn cầu. Cũng với mô hình CMM5 nghiên cứu khí hậu
Hoa Kỳ thời kỳ 1982-2002 Zhu J. và nnk (2007) [33] cho thấy CMM5 nắm bắt sự
tiến triển theo thời gian và phân bố theo không gian tốt hơn so với trường tái phân
tích tuy nhiên kỹ năng hạ thấp quy mô của mô hình khá nhạy đối với các sơ đồ
tham số hóa đối lưu. Chế độ hoàn lưu, nhiệt độ và giáng thủy trên khu vực Bắc Mỹ
thời kỳ 1987-1991 đã được tái tạo trong các nghiên cứu của Jiao Yanjun (2006) [19]
khi sử dụng mô hình CRCM (The Third - Generation Canadian Regional Climate
Model). Các kết quả cho thấy CRCM đã mô phỏng khá sát với thực tế độ nhiệt độ
và lượng mưa trên khu vực Bắc Mỹ, đặc biệt là biến động mùa của nhiệt độ và
lượng mưa mùa đông, mặc dù lượng mưa mùa hè vượt xa quan trắc. Caldwell và

3

nnk (2009) [10] đã sử dụng mô hình ClWRF mô phỏng khí hậu 40 năm trên khu
vực California độ phân giải 12km với điều kiện biên và điều kiện ban đầu của
CCSM3 tập trung đánh giá các yếu tố lượng mưa trung bình, nhiệt độ 2m trung bình
và lượng tuyết bao phủ. Theo các tác giả, lượng mưa phân bố theo không gian khá
tốt trong khi tại các sườn đón gió, mô hình tái tạo vượt trội so với quan trắc. Nhiệt
độ được mô phỏng khá tốt vào các mùa trong năm tuy nhiên mô hình lại mô phỏng
thiên cao vào mùa hè.
Sau này khi mô hình RegCM (Regional Climate Model) ra đời và không
ngừng cải tiến tại ICTP đã được nhiều quốc gia áp dụng để nghiên cứu biến đổi khí
hậu khu vực. Boroneant C và nnk (2006) [9] dùng mô hình RegCM khảo sát sự biến
đổi lượng mưa và nhiệt độ trên khu vực Alpine. Nghiên cứu tiến hành mô phỏng
giai đoạn hiện tại (1996-1990) so sánh với tái phân tích của NCEP bao gồm độ cao
địa thế vị mực 700hPa và tổng lượng giáng thủy ngày. Theo các tác giả, mô hình
mô phỏng vượt trội biến trình năm lượng giáng thủy so với quan trắc, trường độ cao
địa thế vị mực 700hPa trên vùng Đại Tây Dương – Châu Âu cũng được tái tạo khá
tốt. Halenka T. và nnk (2006) [15] phân tích cực trị giáng thủy và nhiệt độ từ kết
quả tích phân 40 năm mô hình RegCM3 giai đoạn 1961-2000 từ điều kiện biên của
NCEP/NCAR trên khu vực Cộng Hòa Czech. Kết quả cho thấy mô hình đã mô
phỏng tốt tần suất các sự kiện mưa ngày có cường độ vừa và lớn, mô hình mô
phỏng thấp hơn thực tế về nhiệt độ cực đại ngày (đặc biệt vào mùa nóng) và sự xuất
hiện các sóng nóng. Kỹ năng của mô hình được cải thiện khi xem xét nhiệt độ cực
tiểu ngày và các sóng lạnh.
Mô hình CCLM là phiên bản khí hậu của mô hình COSMO (hay LM – Lokal
Model) được phát triển bởi Tổng Cục Khí tượng Liên Bang Đức DWD (Deutscher
Wetterdienst), là mô hình khu vực hạn chế phi thủy tĩnh dự báo khí quyển sử dụng
nghiệp vụ từ năm 1999, đã được ứng dụng rộng rãi trong cộng đồng các quốc gia sử
dụng mô hình quy mô nhỏ. Hans-Jurgen Panitz và nnk (2013) [16] đã tiến hành mô
phỏng khí hậu (giai đoạn 1989 - 2008) trên khu vực Châu Phi bằng cách chạy mô

hình CCLM với hai độ phân giải 0.44 và 0.22 độ, sử dụng số liệu tái phân tích

4


ERA-Interim làm điều kiện biên và điều kiện ban đầu. Nghiên cứu tập trung đánh
giá cấu trúc của hoàn lưu mực thấp, sự phân bố về không gian và thời gian của nhiệt
độ, lượng mưa cùng với phân bố nguồn bức xạ và năng lượng bề mặt. Nhìn chung
CCLM đã tái tạo được hầu hết các đặc điểm về khí hậu khu vực Châu Phi mặc dù
có vài điểm hạn chế rõ rệt. Đặc điểm hoàn lưu được mô phỏng tốt, gradient áp suất
mô phỏng quá cao giữa khu vực vịnh Guinea và Sahara liên quan tới dấu hiệu sự ấm
hơn (warm bias) trên khu vực Sahara và lạnh hơn (cold bias) trên khu vực Nam
Sahel. CCLM mô phỏng thiên thấp (underestimate) đỉnh mưa trong vùng có hoạt
động của gió mùa (dry bias), điều này có thể do 2 nguyên nhân là mô phỏng chưa
đúng khu vực trung tâm gió mùa và cường độ gió mùa. Nguyên nhân đầu tiên liên
quan đến sự dịch chuyển về phía Bắc của khu vực nhiệt độ thấp vùng Tây Phi. Sự
mô phỏng thiên thấp cường độ mưa liên quan đến sự mô phỏng thiên thấp thông
lượng ẩn nhiệt và bức xạ sóng ngắn bề mặt. Sự tăng lên về độ phân giải không làm
cải thiện rõ rệt các giá trị trung bình thống kê, do đó với độ phân giải 0.44 là phù
hợp nếu hạn chế về năng lực tính toán. Sklitsch và nnk (2008) [27] tiến hành nghiên
cứu độ nhạy của mô hình CCLM đối với vùng Alpine (An pơ), thực hiện chạy
CCLM với nhiều chế độ thiết lập (setup) khác nhau với đầu vào là số liệu tái phân
tích ERA-40 của ECMWF, chạy với cùng độ phân giải 10km, kết quả cho thấy sự
sai khác đối với trung bình năm giá trị lượng mưa từ -0.14 đến -0.42 mm/ngày và 0.98 đến -1.44K đối với nhiệt độ không khí mực 2m tùy thuộc vào các chế độ setup.
Đồng thời cho thấy sự thay đổi về miền tính và độ phân giải theo chiều thẳng đứng
có ảnh hưởng lớn tới kết quả trong khi việc tham số hóa và phương pháp số không
đưa ra các kết quả đáng kể. Tác giả Cathy Hohenegger (2008) [11] đã tiến hành so
sánh kết quả mô hình CCLM với hai độ phân giải khác nhau 25km và 2.2 km hạ
quy mô từ chính độ phân giải 25km, kết quả cho thấy ở độ phân giải mây (2.2km)
CCLM đã bắt được hầu hết các quá trình hình thành và phân bố giáng thủy, hơn nữa

ở độ phân giải mây chính xác hơn về cực đại lượng mưa và giảm sai số thiên cao
mưa, đặc biệt mô phỏng tốt hơn chu trình đối lưu ngày và đêm.

5


Tại Nhật Bản, mô hình NHRCM (Non-hydrostatic Regional Climate Model)
là phiên bản khí hậu của mô hình dự báo thời tiết NHM (Non-hydrostatic Model được phát triển bởi phòng Dự báo số trị, cơ quan Khí tượng Nhật Bản và Viện
Nghiên cứu Khí tượng Nhật Bản) đã được ứng dụng nghiên cứu khí hậu và cho
nhiều kết quả khả quan. Mistuo Ohizumi và nnk (2013) [23] mô phỏng khí hậu trên
khu vực Nhật Bản sử dụng mô hình NHRCM độ phân giải 20km chạy với điều kiện
biên và điều kiện ban đầu từ số liệu tái phân tích JRA25 của Nhật Bản trong các
mùa đông (tháng 12 đến tháng 3) từ 1985-2004. Các kết quả cho thấy nhiệt độ
không khí bề mặt thấp hơn 10C phần phía Thái Bình Dương của Tohoku và cao hơn
1-20C ở phần giáp Biển Nhật Bản. Tổng lượng mưa tháng, độ sâu tuyết và lượng
tuyết bao phủ mô phỏng bởi mô hình thấp hơn thực tế, hệ số tương quan với các giá
trị quan trắc tương ứng lần lượt là 0.3, 0.3 và 0.4. Sai số thiên âm lớn dọc theo bờ
biển Nhật Bản từ Hokkaido đến Chugoku và sai số thiên âm nhỏ từ phía đông
Hokkaido đến Biển Thái Bình Dương tại Tohoku. Sai số giảm từ độ cao trên 500m.
Hidekata Sasaki và nnk (2011) [17] đã tiến hành mô phỏng khí hậu hiện tại bằng
mô hình NHRCM độ phân giải 5km với đầu vào từ số liệu 20 năm mô hình hoàn
lưu toàn cầu AGCM20 độ phân giải 20km, kết quả cho thấy trung bình năm nhiệt
độ bề mặt và lượng mưa trên khu vực Nhật Bản được tái tạo khá sát với thực tế. Đặc
biệt đối với mưa lớn, mô hình NHRCM đã mô phỏng được trong khi AGCM20
không nắm bắt được, độ sâu lớp tuyết bao phủ trên khu vực Nhật Bản cũng được
mô phỏng ngoại trừ các vùng núi cao và vùng ven Biển Nhật Bản (thiên thấp so với
thực tế). Mizuki Hanafusa và nnk (2013) [24] mô phỏng sự biến đổi gió bề mặt
quanh lãnh thổ Nhật Bản sử dụng mô hình NHRCM 5km chạy lồng số liệu
AGCM20 cho giai đoạn từ 1979-2003. Kết quả cho thấy trung bình trường gió bề
mặt được tái tạo tốt, hơn nữa sự thay đổi mùa của trung bình gió bề mặt được thể

hiện khá rõ đặc biệt gió trung bình mùa đông thể hiện mạnh hơn hẳn mùa hè.
Như vậy việc sử dụng mô hình khí hậu khu vực phân giải cao mô phỏng khí
hậu đã được nhiều tác giả trên thế giới tiến hành mạnh mẽ. Độ phân giải sử dụng
tương đối cao, từ 20km xuống 5km thậm chí còn 2km. Các kết quả cho thấy việc

6


dùng mô hình khí hậu khu vực phân giải cao mô phỏng khí hậu tiến tới áp dụng để
dự báo khí hậu trong tương lai là rất khả thi.
1.2. Tại Việt Nam
Ở nước ta, việc sử dụng các mô hình khí hậu khu vực để mô phỏng khí hậu
cũng đã được ứng dụng từ khoảng năm 2000. Đi đầu trong các nghiên cứu này là
nhóm nghiên cứu tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, trường Đại học
Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội với mô hình RegCM. Ban đầu để
chọn ra mô hình, điều kiện biên và sơ đồ tham số hóa tối ưu, các tác giả Phan Văn
Tân, Hồ Thị Minh Hà [3,4] tiến hành nghiên cứu độ nhạy của mô hình khí hậu khu
vực RegCM3 bằng cách sử dụng các điều kiện biên và các sơ đồ tham số hóa khác
nhau, chạy với độ phân giải ngang 54km kéo dài từ năm 1996 đến 1998, nghiên cứu
chỉ ra rằng việc dùng số liệu nhiệt độ nước biển OISST và số liệu tái phân tích
ERA40 làm đầu vào, sơ đồ tham số hóa MIT-Emanuel mô phỏng nhiệt độ bề mặt và
sơ đồ Grell-AS47 mô phỏng lượng mưa là phù hợp. Tiếp đó Đỗ Huy Dương và nnk
(2009) [1] thực hiện nghiên cứu mô phỏng các yếu tố khí hậu cực đoan trên bộ số
liệu kéo dài 10 năm tích phân từ RegCM3 với điều kiện biên và điều kiện ban đầu
từ số liệu tái phân tích ERA40 và IOSST, độ phân giải 54km, kết quả cho thấy
RegCM3 có khả năng mô phỏng các yếu tố khí hậu cực đoan, ngoại trừ yếu tố mưa,
thêm nữa các dự báo từ RegCM3 có sai số hệ thống rõ rệt và thống nhất giữa các
phân vùng khí hậu. Trong một nghiên cứu khác, Phan Văn Tân và nnk (2009) [5]
đánh giá khả năng ứng dụng mô hình RegCM3 mô phỏng hạn mùa các trường khí
hậu bề mặt ở Việt Nam, tích phân mô hình RegCM3 với điều kiện biên và điều kiện

ban đầu từ số liệu mô hình CAM (RegCM-CAM) so sánh với đầu vào từ ERA40 và
OISST, chuỗi số liệu từ tháng 5 đến tháng 9 năm 1996, độ phân giải ngang 54km.
Kết quả cho thấy RegCM-CAM mô phỏng có sai số hệ thống rõ rệt, trung bình
nhiệt độ thấp hơn quan trắc 20C, dự báo mưa thấp hơn quan trắc. Cũng nghiên cứu
sự biến đổi mùa và biến đổi năm của các yếu tố nhiệt độ không khí 2m và lượng
mưa mô phỏng từ RegCM3, Phan Văn Tân và nnk (2009) [32] đã thực hiện trên
chuỗi số liệu giai đoạn 1991-2000. Để hiệu chỉnh yếu tố nhiệt độ không khí 2m, các

7


tác giả có tính tới chênh lệch độ cao địa hình với tỷ lệ 0.65oC/100m, tuy nhiên
RegCM3 vẫn mô phỏng thiên thấp với thực tế. Đối với lượng mưa, RegCM3 mô
phỏng thiên thấp vào mùa mưa và thiên cao vào mùa khô. Nghiên cứu trên chuỗi số
liệu từ 1996 đến 2005, độ phân giải tinh hơn (36km) của mô hình RegCM3 chạy với
điều kiện biên và điều kiện ban đầu của NCEP/NCAR và số liệu OISST, tập trung
khảo sát độ nhạy của mô hình với các sơ đồ tham số hóa khác nhau, chủ yếu xét
trong giai đoạn gió mùa mùa hè, nhóm tác giả (2011) [26] cho thấy có sự nhất quán
đối với cả 3 sơ đồ tham số hóa thử nghiệm, RegCM3 mô phỏng nhiệt độ thiên thấp,
trong khi mô phỏng lượng mưa có sự sai khác rõ ràng.
Ngoài việc nghiên cứu về các yếu tố nhiệt độ và lượng mưa, Bùi Hoàng Hải
và nnk (2009) [2] xem xét đến khả năng mô phỏng bão của mô hình RegCM3 từ
chuỗi số liệu từ 1995-1997, độ phân giải 54km trên khu vực Tây Bắc Thái Bình
Dương và Biển Đông. Nghiên cứu kết luận mô hình RegCM3 mô phỏng khá sát với
thực tế về số lượng bão cũng như quy luật chuyển động của bão trong cùng thời kỳ,
tuy nhiên số lượng bão trong tháng lại khác so với thực tế. Vài năm trở lại đây,
phiên bản 4.2 của mô hình RegCM đã được nhóm tác giả Phan Văn Tân (2013)
[28], Nguyễn Quang Trung (2013) [29] thử nghiệm.
Ngoài mô hình RegCM, một loạt các mô hình khí hậu khu vực khác cũng đã
được thử nghiệm thành công để nghiên cứu mô phỏng khí hậu cũng như biến đổi

khí hậu chẳng hạn mô hình REMO (Regional Model, được cung cấp bởi viện
nghiên cứu Max Planck Cộng hòa Liên bang Đức), clWRF (phiên bản khí hậu của
mô hình WRF), CMM5 (phiên bản khí hậu của mô hình MM5) tại Khoa Khí tượng
Thủy văn và Hải dương học, mô hình PRECIS (của Trung tâm khí thượng Hadley –
Vương Quốc Anh), NorESM (của Na Uy) tại Viện Khí tượng Thủy văn và Môi
trường trong dự án “Mô hình tính toán với độ phân giải cao phục vụ cập nhật kịch
bản biến đổi khí hậu cho Việt Nam”,…
Như vậy các mô hình khí hậu khu vực được ứng dụng rất nhiều đặc biệt là
mô hình RegCM để mô phỏng khí hậu trên khu vực Việt Nam được nhiều tác giả
đặc biệt quan tâm nghiên cứu. Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu trong nước đều

8


thực hiện chạy các mô hình khu vực với độ phân giải chưa cao (khoảng 36-54km),
chuỗi số liệu chưa đủ dài (chỉ một số công trình nghiên cứu sử dụng chuỗi số liệu
trên 20 năm), chủ yếu xem xét đánh giá khả năng mô phỏng thông qua các chỉ số
thống kê cơ bản hay nói cách khác là xem xét đặc trưng trung bình của phân bố.
Trong khi trên thế giới đã phát triển các mô hình khí hậu khu vực phi thủy tĩnh,
chạy với độ phân giải rất cao, chất lượng mô phỏng khí hậu cũng tăng lên đáng kể
đặc biệt là khả năng nắm bắt các cực trị khí hậu. Bởi vậy luận văn tiến hành thử
nghiệm đánh giá kết quả mô phỏng khí hậu của hai mô hình RegCM và NHRCM
với độ phân giải 20km trên bộ số liệu kéo dài 22 năm từ 1986-2007 trên khu vực
Việt Nam. Từ đó có những lựa chọn phù hợp cho nghiên cứu khí hậu sau này.Trong
chương 2 sẽ trình bày cụ thể thông tin về hai mô hình, nguồn số liệu cũng như
phương pháp nghiên cứu.

9

CHƢƠNG 2: SỐ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
2.1. Số liệu
Phục vụ đánh giá khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ của các mô
hình NHRCM và RegCM, luận văn sử dụng hai nguồn số liệu quan trắc synop tại
58 trạm trên toàn quốc giai đoạn 1986-2007 và số liệu phân tích trên lưới Aphrodite
(Asian Precipitation Highly Resolved Obsservational Data Intergration Towards
Evaluation of Water Resources) của Nhật Bản. Ngoài ra số liệu đầu vào cho mô
hình NHRCM và RegCM được lấy từ số liệu tái phân tích Jra25 từ Nhật Bản. Trong
phần này sẽ trình bày chi tiết từng loại số liệu nêu trên.
Aphrodite là dự án “Tích hợp đồng bộ dữ liệu mưa nghiệp vụ Châu Á hướng
đến mục tiêu đánh giá tài nguyên nước” được hỗ trợ bởi cơ quan nghiên cứu môi
trường và Quỹ Phát triển Công nghệ của Bộ Môi trường Nhật Bản [30]. Mục tiêu của
dự án là xây dựng bộ số liệu mưa ngày trên lưới với quy mô dài hạn từ số liệu quan trắc
cho khu vực Châu Á từ đó đánh giá các dự báo của các mô hình khí hậu đồng thời đưa
ra các gợi ý cho các nhà quản lý tài nguyên nước địa phương tại các quốc gia châu Á
mà dự án triển khai. Dự án Aphrodite đã phát triển các bộ dữ liệu về lượng mưa hàng
ngày với độ phân giải 0.25° và 0.5° kinh vĩ cho khu vực Châu Á trong giai đoạn 19512007 (APHRO_MA/ME/RU_V1003R1). Bộ số liệu chủ yếu được tạo ra từ nguồn số
liệu thu thập được từ mạng lưới các trạm quan trắc bề mặt và các máy đo mưa tự động.
Bên cạnh đó, dự án cũng đang phát triển và đưa ra bộ số liệu mưa ngày với độ phân
giải 0.05° cho Nhật Bản (APHRO_JP_V1003R1) giai đoạn 1901-2008. Bộ số liệu
Aphrodite sử dụng trong nghiên cứu là phiên bản dành cho vùng gió mùa châu Á
(APHRO_MA_V1003R1) bao phủ vùng 60E-150E và -15N-55N chứa số liệu mưa
ngày với độ phân giải 0.25º kinh vĩ trong thời kỳ 1986 -2007. Mặc dù có độ phân giải
0.25 độ nhưng mật độ trạm quan trắc synop trên khu vực Đông Dương tương đối thưa
(cách nhau khoảng 50km), trong quá trình phân tích APHRODITE đã loại bỏ các thông
tin quy mô nhỏ và chỉ giữ lại các thông tin tương ứng mà quy mô trạm có thể giải
được. Như vậy APHRODITE mô tả thông tin quy mô lớn hơn so với lưới mà
APHRODITE sử dụng. Bởi thế APHRODITE chỉ dùng chủ yếu để đánh giá sự mô
phỏng bức tranh chung về nhiệt độ và lượng mưa trên khu vực Đông Dương.

10


Số liệu quan trắc synop gồm 58 trạm quan trắc về các yếu tố nhiệt độ trung
bình ngày, tổng lượng mưa ngày kéo dài từ năm 1986 đến 2007. Các giá trị của các
yếu tố quan trắc này đã được kiểm định chất lượng, loại bỏ các giá trị phi thực tế,
các phương pháp kiểm định chất lượng đã được trình bày trong nhiều tài liệu nên sẽ
không trình bày chi tiết ở đây [20]. Các trạm quan trắc synop được chọn sao cho
chuỗi số liệu tương đối đồng nhất. Luận văn phân chia các trạm trên cả nước thành
4 vùng đánh giá gồm Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ, Nam Trung Bộ và Nam Bộ. Cách
phân vùng đánh giá khác với phân vùng khí hậu do phân chia theo vĩ độ để khảo sát
sự ảnh hưởng của yếu tố bất thủy tĩnh (NHRCM) so với mô hình thủy tĩnh
(RegCM) đến việc mô phỏng các yếu tố khí hậu trên khu vực Việt Nam. Dựa trên
những nguyên tắc đó, danh sách các trạm được trình bày trong bảng 2.1 và phân bố
mạng lưới trạm được cho trên hình 2.1.
Bảng 2.1: Danh sách các trạm quan trắc synop
ID Trạm
48811
48800
48806
48/25
48/18
48805
48/34
48802
48833
48830
48812
48815
48831

48834
48820
48818
48826
48823
48824
48839
48835

Tên Trạm

Kinh độ
Vĩ Độ
Vùng Bắc Bộ (BB)
Điện Biên
103
21.37
Lai Châu
103.15
22.07
Sơn La
103.9
21.33
Mộc Châu
104.68
20.83
Yên Châu
104.3
21.05
Hà Giang

104.97
22.82
Bắc Quang
104.87
22.5
SaPa
103.82
22.35
Bãi Cháy
107.07
20.97
Lạng Sơn
106.77
21.83
Tuyên Quang
105.22
21.82
Yên Bái
104.87
21.7
Thái Nguyên
105.83
21.6
Cô Tô
107.77
20.98
Láng
105.8
21.03
Hòa Bình

105.33
20.82
Phủ Liễn
106.63
20.8
Nam Định
106.15
20.39
Ninh Bình
105.97
20.23
Bạch Long Vĩ
107.72
20.13
Thái Bình
106.35
20.45
Vùng Bắc Trung Bộ (BTB)

11

Độ cao trạm (m)
475
243
675
972
314
117
73
1584

38
258
41
56
35
70
6
23
112
2
3
56
2


48842
48840
48844
48846
48/84
48/86
48/87
48848
48849
48845
48852
48/91
48/92
48855
48/93

48/94
48863
48/95
48870
48873
48877
48890
48887
48889
48865
48866
48872
48875
48886
48880
48884
48903
48910
48907
48914
48918
48920
48917

Hồi Xuân
105.12
20.37
Thanh Hóa
105.78
19.75

Tương Dương
104.43
19.28
Hà Tĩnh
105.9
18.35
Hương Khê
105.72
18.18
Kỳ Anh
106.28
18.07
Tuyên Hóa
106.02
17.88
Đồng Hới
106.6
17.48
Đông Hà
107.08
16.85
Vinh
105.7
18.67
Huế
107.58
16.43
A Lưới
107.28
16.22

Nam Đông
107.72
16.17
Vùng Nam Trung Bộ (NTB)
Đà Nẵng
108.2
16.03
Tam Kỳ
108.47
15.57
Trà My
108.25
15.33
Quảng Ngãi
108.8
15.12
Ba Tơ
108.73
14.77
Quy Nhơn
109.22
13.77
Tuy Hòa
109.28
13.08
Nha Trang
109.2
12.22
Phan Rang
108.98

11.58
Phan Thiết
108.1
10.93
Phú Quý
108.93
10.52
Kon tum
108
14.33
Pleiku
108.02
13.97
Ayunpa
108.45
13.38
Buôn Ma Thuột
108.05
12.67
Đak Nông
107.68
12
Đà Lạt
108.45
11.95
Bảo Lộc
107.82
11.53
Vùng Nam Bộ (NB)
Vũng Tàu

107.08
10.37
Cần Thơ
105.77
10.02
Rạch Giá
105.07
10
Cà Mau
105.15
9.18
Côn Đảo
106.6
8.68
Trường Sa
111.92
8.65
Phú Quốc
103.97
10.22

12

102
4
96
3
17
3
27

6
8
5
10
572
60
5
21
123
8
51
4
11
3
6
9
5
538
779
160
470
631
1509
840
4
1
1
1
6
3

3


Hình 2.1: Phân bố mạng lưới trạm quan trắc

Hình 2.2: Độ cao địa hình và phân bố trạm

(Vùng BB: hình vuông xanh dương, BTB:

quan trắc (các trạm quan trắc là các hình

hình vuông xanh da trời, NTB: hình vuông

vuông màu xanh da trời)

đen, NB: Hình vuông xanh lá cây)

Số liệu dùng làm điều kiện biên cho các mô hình khí hậu khu vực NHRCM
và RegCM được lấy từ nguồn số liệu tái phân tích Jra25 của Nhật Bản với độ phân
giải 1.25 độ kinh vĩ. Jra25 là số liệu tái phân tích khí quyển toàn cầu hạn dài tạo ra
bằng việc sử dụng hệ thống đồng hóa số liệu của JMA (Japan Meteorological
Agency - JMA) và hệ thống dự báo chạy trên hệ thống siêu máy tính từ Viện nghiên
cứu Năng lượng điện công nghiệp (Central Research Institute of Electric Power
Industry - CRIEPI). Chuỗi số liệu tái phân tích kéo dài từ năm 1979 đến 2004, tạo
ra với mục đích phục vụ nghiên cứu khí hậu, theo dõi khí hậu và dự báo hạn mùa.
Dữ liệu quan trắc sử dụng trong Jra25 được cung cấp bởi trung tâm lưu trữ dữ liệu
JMA và các tổ chức quốc tế như trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu
(ECMWF), Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Mỹ (NCEP), trung tâm nghiên

13

cứu khí quyển quốc gia (NCAR) và trung tâm dữ liệu khí hậu quốc gia (NCDC).
Ngoài ra, dữ liệu quan trắc cũng được cung cấp từ các trường Đại học Nhật Bản.
Thêm vào đó, các thám sát khí quyển như vector chuyển động khí quyển (AMV) từ
gió của vệ tinh địa tĩnh, nhiệt độ phát xạ bề mặt từ TOVS và ATOVS, giáng thủy
nước được thu thập từ bức xạ SSM/I được xấp xỉ theo phương pháp biến phân 3
chiều (3D-Var). JMA đã tạo ra dữ liệu hàng ngày cho nhiệt độ bề mặt nước biển
(SST) và băng biển (được biết đến với tên COBE-SST) và profiles 3 chiều Ozone
cho Jra25. Phương pháp chỉnh lý số liệu (QC) cho dữ liệu TOVS đã được phát triển
và ứng dụng có hiệu quả cao. Mô hình toàn cầu sử dụng cho Jra25 với độ phân giải
phổ T106 (độ phân giải ngang khoảng 120km), và 40 mực thẳng đứng với mực trên
cùng là 0.4 hPa. Sơ đồ đồng hóa dữ liệu được xây dựng theo phương pháp biến
phân 3 chiều (3D-VAR) được sử dụng nghiệp vụ tại JMA từ năm 2001. Tất cả tạo
nên một bộ số liệu tái phân tích chất lượng cao với thời gian cập nhật gần với thực
tế. Các thông tin cơ bản và các biến sử dụng trong bộ số liệu tái phân tích Jra25
được đưa ra trong bảng 2.2 và 2.1.3.
Bảng 2.2: Thông tin cơ bản về số liệu tái phân tích Jra25
Giai đoạn phân tích

1979-2004

Độ phân giải mô hình

T106L40 (mực trên khí quyển 0.4hPa)

Phương pháp đồng hóa số liệu

Biến phân 3 chiều (trực tiếp trong mô hình)

Phương pháp số

Sơ đồ Euler, hệ thống lưới Gaussian

Dữ liệu thám sát

TOAVs và ATOVs

Tái xử lý AMV

MTSAT-2 và GMS-3,4,5

SSM/I

Giáng thủy

CO2

Giả thiết không đổi

Dữ liệu quan trắc và kiểm định chất lượng

Kiểm định chất lượng riêng biệt cho TOVs

Ozone

Profile 3 chiều

14

Bảng 2.3: Các biến sử dụng trong bộ số liệu Jra25
Tên biến
Mô tả
Đơn vị Số mực thẳng đứng
var2
Áp suất trung bình mực biển Pa
1
var11
Nhiệt độ không khí mực 2m K
1
var33
Gió vĩ hướng 10m
m/s
1
var34
Gió kinh hướng 10m
m/s
1
var18
Nhiệt độ điểm sương 2m
K
1
var51
Độ ẩm riêng 2m
kg/kg 1
var7
Độ cao địa thế vị
gpm
23

var11_2 Nhiệt độ
K
23
var33_2 Gió kinh hướng
m/s
23
var34_2 Gió vĩ hướng
m/s
23
var18_2 Nhiệt độ điểm sương
K
8
var76
Hàm lượng nước trong mây kg/kg 12
var51_2 Độ ẩm riêng
kg/kg 12

2.2. Mô hình
2.2.1. Mô hình NHRCM
Mô hình khí hậu khu vực bất thủy tĩnh NHRCM là phiên bản khí hậu của mô
hình bất thủy tĩnh NHM được Phòng dự báo số trị (NPD) của cơ quan khí tượng
Nhật Bản hợp tác với Viện nghiên cứu khí tượng Nhật Bản (MRI-NPD/NHM) phát
triển. Sau hơn 5 năm phát triển, đến ngày 01 tháng 9 năm 2004 NHM đã được ứng
dụng chạy nghiệp vụ với hạn dự báo 18h, chạy 4 lần trong ngày để hỗ trợ phòng
chống thiên tai và dự báo cực ngắn giáng thủy ở Nhật. Về cơ sở lý thuyết cũng như
động lực học của mô hình NHM được đưa ra trong phụ lục 1.
2.2.2. Mô hình RegCM
Mô hình khí hậu khu vực RegCM nguyên gốc (RegCM1) được phát triển bởi
Trung tâm Quốc gia nghiên cứu khí quyển (NCAR) và trường Đại học Tổng hợp
Pensylvania (Hoa Kỳ) vào cuối những năm 1980 dựa trên MM4 (Mesoscale Model

Version 4) (Dickinson, 1989; Giorgi, 1990). Động lực học của mô hình bắt nguồn
từ MM4, giải bằng phương pháp sai phân hữu hạn cho khí quyển nén được với giả
thiết cân bằng thủy tĩnh trên hệ tọa độ . Đáp ứng yêu cầu sử dụng dự báo hạn dài,

15


sơ đồ tham số hóa vật lý được chỉnh sửa cho phù hợp, chủ yếu là sơ đồ truyền bức
xạ và vật lý bề mặt. Qua thời gian phát triển, RegCM không ngừng được cải tiến,
các phiên bản RegCM2 (1993), RegCM2.5 (1999), RegCM3 (2006) lần lượt ra đời
và phiên bản mới nhất hiện nay là RegCM4. RegCM4 hiện đã được sử dụng miễn
phí trên toàn thế giới, có thể chạy với độ phân giải ngang 10km (giới hạn thủy tĩnh)
sử dụng mô phỏng khí hậu hiện tại cũng như dự tính khí hậu tương lai.
Về cơ sở lý thuyết cũng như các phương trình cơ bản của mô hình RegCM
đã được giới thiệu trong rất nhiều công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, chi
tiết có thể tham khảo theo [12,13].
2.3. Thiết kế thí nghiệm
Trong phần này luận văn trình bày cách tiến hành thí nghiệm chạy mô hình
NHRCM và RegCM cho vùng Việt Nam trong giai đoạn 1986-2007. Cả hai mô
hình đều được chạy với đầu vào là số liệu tái phân tích Jra25, cập nhật điều kiện
biên cách nhau 6h. Cấu hình miền tính bao gồm 201 điểm lưới theo chiều Đông
Tây, 181 điểm lưới theo chiều Bắc Nam, tâm miền tính tại 110E và 15N, độ phân
giải ngang 20km với 40 mực thẳng đứng, mô hình lựa chọn hệ tọa độ Mercator.
Phiên bản RegCM sử dụng trong nghiên cứu này là RegCM4.2. Trong mô hình
RegCM lựa chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu hỗn hợp Grell-Emanuel trong đó sơ đồ
Grell dùng trên lục địa và sơ đồ Emanuel dùng trên đại dương. Cách sử dụng các sơ
đồ tham số hóa hỗn hợp này dựa theo khuyến cáo của ITCP đối với mô hình
RegCM. Đáng chú ý trong mô hình NHRCM, thay vì dùng mô hình đất nguyên gốc,
NHRCM sử dụng mô hình sinh quyển đơn giản (Simple Biosphere Scheme - Sib)
được phát triển bởi Viện nghiên cứu Khí tượng Nhật Bản và thay điều kiện biên

xung quanh bằng Spectral Coupling. Sơ đồ tham số hóa Kain Fritsch được sử dụng
cho NHRCM. Số liệu nhiệt độ bề mặt biển SST được lấy từ số liệu tái phân tích
MGDSST của Nhật Bản [34]. Hình 2.3 đưa ra miền tính khu vực nghiên cứu.

16


Hình 2.3: Miền tính sử dụng trong nghiên cứu

2.4. Phương pháp đánh giá
Để đánh giá khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ (nhiệt độ không khí
mực 2m – T2m) của các mô hình NHRCM và RegCM trên chuỗi số liệu kéo dài 22
năm từ 1986-2007, luận văn xem xét các đặc trưng phân bố theo không gian và thời
gian của các yếu tố nêu trên. Về phân bố không gian, nhiệt độ T2m và lượng mưa
được đưa ra trên toàn miền tính, nhận định các tâm mưa, tâm nhiệt trên các phân
vùng đánh giá (đã trình bày trong mục 2.1). Yếu tố nhiệt độ T2m và lượng mưa
được xét ở đây bao gồm nhiệt độ T2m trung bình năm, nhiệt độ T2m trung bình
mùa, tổng lượng mưa tích lũy toàn giai đoạn, tổng lượng mưa tích lũy theo mùa. Về
phân bố theo thời gian, luận văn chủ yếu phân chia chuỗi số liệu theo hai mùa mùa
đông (tháng 12 năm trước, tháng 1 và tháng 2 năm sau) và mùa hè (bao gồm các

17