Luận văn Đánhgiá khả năng dự báo vị trí đổ bộ và thời gian đổ bộ của bão bằng mô hình ETA

i Lời cảm ơn Tr−ớc hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS. TS. Trần Tân Tiến, là ng−ời đã tận tình chỉ bảo và h−ớng dẫn tôi hoàn thành luận văn này. Tôi xin cảm ơn các Thầy cô và các cán bộ trong khoa Khí t−ợng - Thủy văn - Hải d−ơng học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý giá, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi học tập và thực hành ở Khoa. Tôi xin cảm ơn Phòng sau đại học, Tr−ờng Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn. Tôi cũng xin cảm ơn ban lãnh đạo Trung tâm khí t−ợng thủy văn Trung −ơng, các chú, các cô, các anh chị Phòng dự báo khí t−ợng hạn dài đã hết sức giúp đỡ tạo điều kiện giúp tôi hoàn thành luận văn. Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, ng−ời thân và bạn bè, những ng−ời đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt thời gian học tập tại tr−ờng. Trần Ngọc Vân ii Mục lục Mở đầu .........................................................................................................................1 Ch−ơng I .....................................................................................................................2 Tổng quan về bão .................................................................................................2 1.1 Đặc điểm hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới trên khu vực Tây Bắc Thái Bình D−ơng và Biển Đông (1998-2008)............................................................2 1.1.1 Số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động ở Tây Bắc Thái Bình D−ơng và Biển Đông.............................................................................................................2 1.1.2 Phân bố thời gian hoạt động của bão, áp thấp nhiệt đới trên Tây bắc Thái Bình D−ơng và Biển Đông .......................................................................................3 1.1.3 Đặc điểm hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam...........................................................................................................................5 1.2 Dự báo quĩ đạo bão...............................................................................................7 1.3 Dự báo vị trí bão đổ bộ.........................................................................................9 1.4 Những nghiên cứu về dự báo bão ở Việt Nam..................................................12 Ch−ơng II..................................................................................................................16 Mô hình ETA và áp dụng để dự báo bão ở Việt Nam........................16 2.1 Lịch sử phát triển của mô hình ETA ................................................................16 2.2 Những nghiên cứu trong n−ớc và n−ớc ngoài về mô hình ETA. ....................17 2.3 Hệ ph−ơng trình cơ bản của mô hình ETA ......................................................19 2.4 Các điều kiện tích phân số. ................................................................................22 2.4.1 L−ới tích phân của mô hình ETA ...................................................................22 2.4.2 Điều kiện biên trong mô hình ETA ................................................................23 2.5 Tham số hóa vật lý trong ETA ..........................................................................24 2.5.1 Tham số hoá bức xạ .......................................................................................24 2.5.2 Sơ đồ tham số hóa đối l−u của Betts-Miller-Janjic (BMJ) ............................24 2.5.3 Sơ đồ tham số hoá đối l−u Kain-Fritsh (KF) .................................................27 iii 2.5.4 Sơ đồ tham số hoá đối l−u Kain-Fritsh với thông l−ợng động l−ợng (KFMX) ...................................................................................................................30 2.6 Những điểm mới chủ yếu của phiên bản ICTP 2008 so với phiên bản NCEP 2002 ................................................................................................................31 2.7 áp dụng mô hình ETA để dự báo bão ở Việt Nam..........................................32 2.7.1 Miền dự báo và cấu hình l−ới ........................................................................32 2.7.2 Mô tả tập số liệu nghiên cứu..........................................................................33 2.7.3 Các ph−ơng án thử nghiệm ............................................................................36 2.7.4 Ph−ơng pháp xác định tâm bão .....................................................................36 2.7.5 Các chỉ tiêu đánh giá .....................................................................................37 CHƯƠNG III ................................................................................................................40 Dự BáO BãO Đổ Bộ VàO Bờ BIểN VIệT NAM ................................................40 BằNG MÔ HìNH ETA ...............................................................................................40 3.1 Đánh giá kết quả dự báo quĩ đạo bão bằng mô hình ETA .............................40 3.1.1 Đánh giá kết quả dự báo cơn bão Mirinae. ...................................................40 3.1.2 Đánh giá khả năng dự báo trên toàn bộ tập mẫu ..........................................53 3.2. Đánh giá kết quả dự báo vị trí đổ bộ của bão. ................................................59 3.2.1 Định nghĩa vị trí đổ bộ của bão. ....................................................................59 3.2.2 Ph−ơng pháp xác định vị trí đổ bộ của bão ...................................................59 3.2.3 Cấu trúc file địa hình .....................................................................................63 3.2.4 Đánh giá khả năng dự báo vị trí bão đổ bộ ...................................................64 KếT LUậN ...................................................................................................................75 Tài liệu tham khảo ...........................................................................................77 1 Mở đầu Việt Nam là n−ớc nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa. Mỗi năm n−ớc ta có khoảng 6 đến 8 cơn bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng trực tiếp đến n−ớc ta, gây ra những thiệt hại nặng nề vê ng−ời và của. Hiện nay cùng với sự biến đổi khí hậu, ngày càng có nhiều cơn bão c−ờng độ mạnh có quĩ đạo phức tạp gây nhiều khó khăn trong công tác dự báo bão. Trên thế giới có nhiều mô hình số khu vực độ phân giải cao đ−ợc ứng dụng để dự báo bão. Mô hình ETA là một trong những mô hình nghiệp vụ đ−ợc sử dụng trong nhiều n−ớc. Năm 2008, mô hình ETA đ−ợc Trung tâm vật lý thuyết cập nhật và cải thiện đ−a ra phiên bản mới. Sự kiện này càng khẳng định vai trò của mô hình ETA trong công tác dự báo bão nói riêng và dự báo thời tiết nói chung. So với phiên bản năm 2002, phiên bản 2008 có ba sơ đồ tham số hóa đối l−u BMJ (Betts-Miller-Janjic), sơ đồ KF (Kain-Fritsch), sơ đồ KFMX (Sơ đồ Kain- Fritsch với thông động l−ợng- Kain-Fritsch scheme with Momentum Flux). Đồng thời, phiên bản mới đ−ợc các tác giả đ−a vào ảnh h−ởng của thông l−ợng rối cho động l−ợng, thể hiện bởi gió (kinh h−ớng, vĩ h−ớng). Nhờ vậy, hiệu ứng đối l−u sẽ đ−ợc thể hiện đầy đủ hơn, do đó dự báo thời tiết sẽ tốt hơn. Trong luận văn, tác giả tiến hành đánh giá khả năng dự báo quĩ đạo bão đối với một tr−ờng hợp bão Mirinae (2009) và trên toàn bộ tập mẫu bằng ba sơ đồ trên. Đồng thời trong luận văn tác giả cũng đánh giá khả năng dự báo vị trí đổ bộ và thời gian đổ bộ của bão bằng mô hình ETA. Bố cục luận văn gồm các phần: Mở đầu Ch−ơng 1: Tổng quan về bão Ch−ơng 2: Tổng quan về mô hình ETA và áp dụng vào dự báo bão ở Việt Nam. Ch−ơng 3: Dự báo bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam bằng mô hình ETA. Kết luận. 2 Ch−ơng I Tổng quan về bão 1.1. Đặc điểm hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới trên khu vực Tây Bắc Thái Bình D−ơng và Biển Đông từ 1998 đến 2008 1.1.1. Số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động ở Tây Bắc Thái Bình D−ơng và Biển Đông a. Trên khu vực Tây Bắc Thái Bình D−ơng Theo [5],[11] số liệu thống kê trong giai đoạn 1959 – 1989, ở vùng Tây Bắc Thái Bình D−ơng hàng năm có khoảng 31 xoáy thuận nhiệt đới trong đó có 27 cơn bão hoạt động. Trong số đó có khoảng 16 cơn bão mạnh đạt khoảng 59%. Bảng 1.1 Bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên khu vực Tây Bắc Thái Bình D−ơng và Biển Đông.[5],[11] Khu vực tây bắc Thái Bình D−ơng Khu vực Biển Đông Năm Cấp 8 -11 > 12 ATNĐ Tổng Cấp 8 - 11 > 12 ATNĐ Tổng 1998 11 5 5 21 7 1 5 13 1999 17 5 7 29 7 3 7 17 2000 11 12 4 27 2 4 5 11 2001 9 17 4 30 6 3 4 13 2002 11 15 4 30 5 0 5 10 2003 7 14 5 26 3 4 5 12 2004 9 20 3 32 3 2 3 8 2005 12 13 5 30 7 2 5 14 2006 10 14 6 30 3 7 6 16 2007 11 14 3 28 4 3 3 10 2008 11 11 5 27 6 4 5 15 Tổng 119 140 51 310 53 33 53 139 Qua Bảng 1.1, các năm 2001, 2002, 2004, 2005 và 2006 là những năm có số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới xấp xỉ mức trung bình nhiều năm, các năm còn lại có số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới thấp hơn trung bình nhiều năm. 3 Đặc biệt năm 1998 thấp hơn trung bình nhiều năm khá lớn (có 21 cơn bão và áp thấp nhiệt đới). Trong 11 năm qua, có ba năm 2001, 2003 và 2004 có tỉ lệ bão mạnh cao hơn rất nhiều so với trung bình nhiều năm (đặc biệt năm 2004 có 20 cơn bão mạnh, chiếm 68,9%), hai năm 1998 và 1999 có tỉ lệ thấp hơn trung bình nhiều năm. Nếu xét trung bình trong 11 năm qua thì số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên khu vực tây bắc Thái Bình D−ơng khoảng 28,18 cơn một năm (ít hơn trung bình nhiều năm khoảng 3 cơn) và số l−ợng bão mạnh trung bình khoảng 12,7 cơn chiếm khoảng 45%. b. Trên khu vực Biển Đông Nếu xét giá trị trung bình nhiều năm, bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông (9 - 10 cơn bão, trong đó có 3 - 4 cơn bão mạnh và 2 áp thấp nhiệt đới), thì trong 11 năm qua số l−ợng bão hoạt động trên Biển Đông ít hơn trung bình nhiều năm 1 - 2 cơn, nh−ng số l−ợng áp thấp nhiệt đới lại nhiều hơn 2 - 3 cơn. Vì vậy nếu tính trung bình trong 11 năm qua thì số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông là xấp xỉ trung bình nhiều năm, trong đó số l−ợng bão mạnh trung bình khoảng 3 cơn/năm. Đặc biệt năm 2006 có 7 cơn bão mạnh chiếm 70%, năm 2002 không có cơn bão mạnh nào (là năm không có cơn bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng trực tiếp đến Việt Nam). 1.1.2. Phân bố thời gian hoạt động của bão, áp thấp nhiệt đới trên Tây bắc Thái Bình D−ơng và Biển Đông Theo [5],[11], bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên tây bắc Thái Bình D−ơng kéo dài từ tháng 1 đến tháng 12, tăng dần từ tháng 2 đến tháng 8, sau đó giảm dần đến tháng 1 năm sau. 4 Bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên khu vực Biển Đông cũng tuân thủ theo quy luật nh− vậy nh−ng chậm về thời gian khoảng 1 - 2 tháng và cũng không có tháng nào không có bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động, tuy nhiên trong các tháng 1, 2, 3, 4 có tần suất hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới không đáng kể. Qua Hình 1.1 và Hình 1.2 cho thấy trong 11 năm qua hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới theo thời gian trên khu vực tây bắc Thái Bình D−ơng phù hợp với quy luật chung, còn bão và áp thấp nhiệt đới trên Biển Đông có sự khác biệt. Đó là số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trong tháng 3 lại nhiều hơn trong tháng 4, mùa bão một số năm kết thúc khá sớm nh− năm 2002: tháng 9 không có bão và áp thấp nhiệt đới, mùa bão kết thúc sớm hơn hai tháng, năm 2007 kết thúc vào tháng 11. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Tháng Số l−ợng bão 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Hình 1.1 Phân bố số l−ợng bão đổ bộ vào Tây Bắc Thái Bình D−ơng trong 12 tháng từ năm 1998 -2008.[5],[11] 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Tháng Số l−ợng bão 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Hình 1.2 Phân bố số l−ợng bão đổ bộ vào Biển Đông trong 12 tháng từ năm 1998 -2008. [5],[11] 1.1.3. Đặc điểm hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam Từ 1998-2008, có 27 cơn bão và 4 áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng trực tiếp, 8 cơn bão và 12 cơn áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng gián tiếp đến Việt Nam, đặc biệt năm 2002 không có cơn bão và áp thấp nhiệt đới nào ảnh h−ởng trực tiếp đến n−ớc ta và là năm thứ hai không có bão, áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng trong chuỗi số liệu nhiều năm (năm 1976). a). Phân bố bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam Theo [5], [11], trong số 31 cơn bão ảnh h−ởng trực tiếp có 12 cơn có nguồn gốc từ Tây Bắc Thái Bình D−ơng, số còn lại có nguồn gốc từ Biển Đông. Qua Hình 1.3 cho thấy, bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam chủ yếu tập trung vào các tháng nửa sau của năm. Theo trung bình nhiều năm, bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam tập trung chủ yếu vào ba tháng 8, 9 và 10, nh−ng trong 11 năm qua, bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam trải đều từ tháng 7 đến tháng 12, trong đó tháng 9 là tháng có nhiều bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng nhất. 6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Tháng Số l−ợng bão Bóo (TT) ATNĐ (TT) Bóo (GT) ATNĐ (GT) Hình 1.3 Phân bố bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam trong 12 tháng từ năm 1998 -2008.[5],[11] Nh− vậy, trong 11 năm qua trung bình mỗi năm có khoảng 3,36 cơn bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng trực tiếp đến Việt Nam, trong đó có 2,4 cơn bão đổ bộ, ít hơn trung bình nhiều năm rất nhiều (trung bình nhiều năm có 3,7 cơn bão đổ bộ); có khoảng 2 cơn bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng gián tiếp. b) ảnh h−ởng về gió, m−a do bão và ATNĐ Theo [5],[11], trong 11 năm qua, có 31 cơn bão ảnh h−ởng trực tiếp đến Việt Nam, trong đó có 13 cơn đạt cấp 8-11, 4 cơn đạt cấp bão mạnh (> cấp 12) đó là cơn bão DAMREY (0518) đổ bộ vào Thanh Hóa, XANGSANE (0615) đổ bộ vào Đà Nẵng và LEKIMA (0714) vào Quảng Bình – Hà Tĩnh, HAGUPIT(0814) đi vào địa phận phía nam tỉnh Quảng Tây, dọc theo biên giới Việt Trung M−a do ảnh h−ởng của bão hoặc áp thấp nhiệt đới trong 11 năm qua không lớn lắm, bão hoặc áp thấp nhiệt đới đơn thuần chỉ mang lại l−ợng m−a 150 - 300 mm với thời gian kéo dài khoảng 2 - 3 ngày. Khi bão hoặc áp thấp nhiệt đới đổ bộ kết hợp với các hệ thống thời tiết khác nh− không khí lạnh, dải hội tụ nhiệt đới, gió mùa tây nam thì l−ợng m−a tăng lên đáng kể. Nh− cơn 7 bão số 2 tháng 8 năm 2007, suy yếu thành áp thấp nhiệt đới đổ bộ vào Hà Tĩnh, do kết hợp với gió mùa tây nam nên đã gây một đợt m−a 4 ngày (04 - 07/8/2007) ở các tỉnh từ Hà Tĩnh đến bắc Quảng Bình với l−ợng m−a phổ biến 600 - 1000 mm, Tây Nguyên 200 - 300 mm, đặc biệt H−ơng Khê (Hà Tĩnh) 1146 mm, Đồng Tâm (Quảng Bình) 1255 mm, Tuyên Hoá (Quảng Bình) 1127 mm. Qua phân tích ảnh h−ởng của bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam trong 11 năm qua, tác giả đ−a ra một số nhận xét và kết luận sau: • Trung bình số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông là 12,6 cơn xấp xỉ trung bình nhiều năm (khoảng 12 cơn). • Số l−ợng bão mạnh là 2,9 cơn một năm (trung bình nhiều năm là 4 cơn), đặc biệt năm 2006 có 7 cơn bão mạnh. • Trung bình số l−ợng bão và áp thấp nhiệt đới ảnh h−ởng đến Việt Nam là 5,18 cơn, ít hơn so với trung bình nhiều năm (khoảng 7 cơn). • Năm 2002 không có cơn bão/áp thấp nhiệt đới nào ảnh h−ởng trực tiếp đến Việt Nam. • Trong 11 năm qua có 4 cơn bão mạnh ảnh h−ởng đến Việt Nam (> cấp 12). Trên đây chỉ là những nhận xét sơ bộ về đặc điểm hoạt động của bão và áp thấp nhiệt đới trên khu vực Tây Bắc Thái Bình D−ơng, Biển Đông và bão ảnh h−ởng đến Việt Nam trong những năm gần đây. Qua đó ta có thể thấy một sự biến động rất lớn về số l−ợng hoạt động của bão hàng năm, cũng nh− mức độ ảnh h−ởng, nó phụ thuộc nhiều nguyên nhân, nhiều hiện t−ợng, nhiều vấn đề cần đ−ợc nghiên cứu nh− quá trình biến đổi khí hậu, hiện t−ợng ENSO, đã và đang đ−ợc nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. 1.2. Dự báo quĩ đạo bão 8 Từ những năm đầu của thế kỷ 20, bão đ−ợc phát hiện và theo dõi thông qua việc phân tích các bản đồ thời tiết dựa trên các số liệu khí áp, gió, mây, m−a v.v... thu nhận đ−ợc từ l−ới trạm quan trắc khí t−ợng ven bờ biển, trên các hải đảo và tàu biển trên các khu vực rộng lớn hoặc toàn cầu. Theo [4], hiện nay, dự báo quỹ đạo bão gồm các ph−ơng pháp chính: ph−ơng pháp synốp, ph−ơng pháp thống kê, ph−ơng pháp số trị. Ngoài ra các sản phẩm thu đ−ợc từ vệ tinh và radar cũng đ−ợc sử dụng để dự báo quỹ đạo bão Ph−ơng pháp dự báo synốp: chủ yếu dựa vào việc phân tích các bản đồ hình thế thời tiết, dựa trên khái niệm dòng dẫn đ−ờng với giả thiết xoáy bão đ−ợc đặt vào tr−ờng môi tr−ờng (dòng nền) và di chuyển với dòng nền này. Ph−ơng pháp này cho kết quả dự báo tốt đối với hạn dự báo ngắn 12h - 24h, song lại có nh−ợc điểm là mang tính chủ quan, phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm của các dự báo viên. Ph−ơng pháp dự báo thống kê: dựa trên mối quan hệ thống kê giữa tốc độ và h−ớng di chuyển của xoáy bão với các tham số khí t−ợng khác nhau, ng−ời ta đã xây dựng đ−ợc các ph−ơng trình dự báo quỹ đạo bão. Hiện hai ph−ơng pháp này cho kết quả có thể chấp nhận đ−ợc đối với các cơn bão ở khu vực có tần suất bão t−ơng đối cao. Ph−ơng pháp dự báo số trị: là ph−ơng pháp dựa trên việc giải các ph−ơng trình toán học mô tả trạng thái của khí quyển để đ−a ra các yếu tố thời tiết trong khoảng thời gian cần dự báo. Ph−ơng pháp này có −u điểm là cho phép tích phân các ph−ơng trình mô tả động lực học khí quyển một các khách quan, tính đ−ợc các biến khí t−ợng một cách định l−ợng. Các mô hình thủy động đ−ợc xây dựng từ đơn giản đến phức tạp dựa trên việc tích phân theo thời gian hệ các ph−ơng trình thủy động lực học trong môi tr−ờng khí quyển và lý thuyết về cấu trúc và chuyển động của bão. Đặc điểm của các mô hình loại này là mô tả đầy đủ các quá trình vật lý tác động đến chuyển động của bão 9 trong quá trình t−ơng tác và phát triển của chúng, song lại đòi hỏi về điều kiện số liệu và ph−ơng tiện tính toán. Cho đến nay, trên thế giới cũng nh− ở Việt Nam, rất nhiều mô hình số dự báo bão đã đ−ợc phát triển và đạt đ−ợc những thành tựu đáng kể trong dự báo quỹ đạo bão nh− đ−a thời hạn dự báo bão và áp thấp nhiệt đới lên tới 72 hoặc 96h. Nh−ng do con ng−ời vẫn ch−a hiểu thấu đáo đ−ợc những vấn đề liên quan đến hoạt động của bão, vì tính phức tạp của nó, cho nên thời hạn dự báo càng dài thì độ chính xác càng thấp. Hạn dự báo có thể tin cậy đ−ợc là dự báo hạn ngắn trong vòng 24 đến 48 h. Theo các tài liệu đã công bố trên thế giới thì mức sai số trung bình về dự báo quỹ đạo của một số trung tâm trên thế giới nh− sau: Bảng 1.2 Sai số dự báo của một số trung tâm dự báo trên Thế giới (nguồn từ JMA ).[4] Sai số vị trí theo thời gian (hải lý) Khu vực 0h 12h 24h 36h 48h 72h 96h 120h Thời gian lấy số liệu thống kê Bắc Đại Tây D−ơng 7,9 38,8 68 96,4 125,9 186,5 235,7* 310,2* 2000-2004 Đông bắc Thái Bình D−ơng 9,6 35,4 62,1 86,2 107,6 154,4 210,8* 273,7* 2000-2004 Tây bắc Thái Bình D−ơng 14 42 72 100 126 182 241* 326* 2000-2004 Bắc ấn Độ 15 49 78 104 129 192 N/A N/A 2000-2004 Nam bán cầu 14 42 77 107 137 204 N/A N/A 2000-2004 1.3 Dự báo vị trí bão đổ bộ Dự báo vị trí bão đổ bộ là một vấn đề đ−ợc nhiều nhà khí t−ợng trên thế giới cũng nh− ở Việt Nam quan tâm. Bão là xoáy thuận qui mô lớn, bão di chuyển d−ới nhiều tác động của môi tr−ờng. Vì vậy, việc dự báo vị trí bão chính xác là vấn đề cần nghiên cứu. Với thời hạn dự báo càng dài thì sai số dự 10 báo vị trí đổ bộ của bão càng lớn, theo [14] sai số vị trí đổ bộ đ−ợc tiến hành thử nghiệm trong 2 năm: 2000 và 2001 đối với các thời hạn dự báo là: Bảng 1.3 Bảng sai số trung bình vị trí đổ bộ của bão trên toàn thế giới từ năm 2000 dến năm 2001 (Đơn vị:km). Hạn Năm 24 giờ 48 giờ 72 giờ 96 giờ 120 giờ 2000 148 266 393 541 733 2001 136 235 329 435 554 số liệu này đ−ợc cung cấp bởi hệ thống dự báo tự động bão nhiệt đới của hải quân Mỹ (U.S. Navy’s Automated Tropical Cyclone Forecasting System - ATCF). Nh− vậy, ta thấy bài toán dự báo vị trí bão đổ bộ là bài toán khá phức tạp. Trên thế giới, các nhà khoa học dùng nhiều ph−ơng pháp để dự báo vị trí đổ bộ của bão: *Ph−ơng pháp thứ nhất là ph−ơng pháp thống kê. Theo [11], bài báo đ−a ra khả năng dự báo vị trí đổ bộ của bão vào n−ớc Mỹ dựa trên quĩ đạo của những cơn bão và áp thấp nhiệt đới lịch sử trên Đại Tây D−ơng. Ph−ơng pháp đ−ợc đ−a ra là thống kê bão đổ bộ trên một vùng trong một khoảng thời gian nhất định. Đồng thời bài báo cũng đ−a ra bản đồ phân bố bão đổ bộ cho từng vùng và cho toàn bộ n−ớc Mỹ. Bản đồ này rất hữu ích cho việc dự báo đổ bộ. Bên cạnh việc thống kê các cơn bão lịch sử, các nhà nghiên cứu còn tính toán ảnh h−ởng của các yếu tố bất th−ờng của khí hậu nh− dao động ENSO đối với vị trí bão đổ bộ [13]. Theo các nhà nghiên cứu thì năm diễn ra El Nino thì có bão ít hơn so với những năm có La Nina. Mối liên hệ giữa ENSO và bão cũng đ−ợc tài liệu [20] đ−a ra. Bài báo này đ−a ra số liệu thống kê bão đổ bộ vào n−ớc Mỹ từ năm 1950 đến năm 2002. Theo các tác giả sự đổ bộ của bão ở n−ớc Mỹ đ−ợc phân thành ba nhóm: nhóm 10 năm đổ bộ nhiều, nhóm 9 năm đổ bộ ít và những năm thông th−ờng trên tổng số 51 năm. Trong những năm đổ bộ nhiều bão đổ bộ vào vào n−ớc Mỹ là 9 cơn (một nửa đổ bộ vào vịnh 11 Mexico và biển Caribe, và một nửa vào Đại Tây D−ơng) và chỉ có 1 cơn đổ bộ vào những năm đổ bộ ít. Trong những năm đổ bộ nhiều, bão hình thành ở vịnh Mexico và vùng biển Caribe cao 6 lần so với những năm đổ bộ ít; 22/77 (29%) tr−ờng hợp có sự đổ bộ của bão Đại Tây D−ơng vào bờ biển n−ớc Mỹ trong năm bão đổ bộ nhiều nh−ng chỉ có 3/63 (5%) tr−ờng hợp trong những năm bão đổ bộ ít. Xấp xỉ 7,7 cơn/năm hình thành trên biển Đại Tây D−ơng trong những năm bão đổ bộ nhiều, và 5 cơn/năm hình thành ở những năm đổ bộ ít. Trong những năm bão đổ bộ vào n−ớc Mỹ nhiều, trung bình 4,9 cơn/năm hình thành ở vịnh Mexico và phía tây biển Caribe, trong khi đó những năm bão đổ bộ ít có 1,6 cơn/năm hình thành ở khu vực này. Những năm có La Nina, số tr−ờng hợp bão đổ bộ nhiều hơn 18% so với những năm đổ bộ ít, ng−ợc lại những năm có El Nino số tr−ờng hợp bão đổ bộ ít hơn (25%) so với những năm bão đổ bộ nhiều. Tần suất sự đổ bộ của bão ở Mỹ liên quan đến tần suất xoáy thuận nhiệt đới ở Đại Tây D−ơng. Nh− vậy, những thống kê hữu ích nh− trên có thể giúp các nhà nghiên cứu trong dự báo vị trí bão đổ bộ. *Ph−ơng pháp thứ hai là ph−ơng pháp số trị. Theo [19], các tác giả đã sử dụng mô hình l−ới lồng động của Kurihara và Bender (1980), với miền l−ới ngoài là 37x45 (độ phân giải 1 độ), miền l−ới trong là 22x22 điểm với độ phân giải 1/6 độ. Sản phẩm mô hình cũng mô phỏng đ−ợc những đặc điểm chung của bão khi đổ bộ nh−: sự thay đổi của gió tầng thấp tại đ−ờng bờ biển và sự suy yếu của bão khi đổ bộ. Trong thử nghiệm, sự biến đổi của áp suất gần với kết quả thực (tăng 9-20 mb/12 giờ). Tốc độ gió cực đại tầng thấp thay đổi theo đ−ờng bờ biển và giảm nhanh khi bão đi sâu vào đất liền. Giáng thủy là một yếu tố phức tạp, phụ thuộc vào dòng qui mô đối l−u, thay đổi theo điều kiện bề mặt tại và sau thời điểm bão đổ bộ. Nghiên cứu này cũng đ−a ra quá trình suy yếu của bão thay đổi khi điều kiện bề mặt thay đổi. Tr−ờng gió và áp và phân bố m−a thay đổi theo điều kiện bề mặt khác nhau. Trong 12 giờ sau khi bão đổ bộ, vùng nhiệt độ thấp (vùng lạnh) mở rộng. Với mô hình trên, các tác 12 giả có thể đánh giá và phân tích sự thay đổi của tr−ờng yếu tố khí t−ợng tr−ớc và sau khi bão đổ bộ. * Ph−ơng pháp thứ ba đ−ợc sử dụng là phân tích các số liệu quan trắc khi bão sắp đổ bộ. Theo [16], bài báo đ−a ra phân tích số liệu quan trắc khi bão đổ bộ vào vùng phía đông Thái Bình D−ơng. Xoáy thuận này tên là Juliette đổ bộ vào Baja California. Bão Juliette đổ bộ vào phía tây nam bán đảo, gây ra gió và giáng thủy mạnh. C−ờng độ của hoàn l−u bão cho thấy đây là cơn bão mạnh đổ bộ trong khoảng thời gian từ năm 1992-2002. Với những số liệu quan trắc đ−ợc thu thập, các tác giả có thể xem xét cấu trúc cũng nh− sự dịch chuyển của bão. Với số liệu quan trắc bao gồm số liệu bề mặt và trên cao, số liệu này để xem xét sự phát triển của dòng thăng bão ở vùng gần trung tâm. ảnh từ vệ tinh địa tĩnh sử dụng để phân tích sự phát triển của mây đối l−u. Thông qua việc phân tích ảnh, các tác giả có thể xác định vùng phát triển đối l−u sâu và sự hội tụ mực thấp. Từ đó, tác giả có thể xác định vùng giáng thủy mạnh. Đặc biệt ảnh mây vệ tinh không những có thể giúp tác giả xác định vị trí tâm bão thực tế, ảnh mây còn có thể giúp nhà nghiên cứu nhận xét đ−ợc xu thế di chuyển của cơn bão, c−ờng độ của cơn bão. Nh− vậy, để xác định đ−ợc vị trí đổ bộ của bão cần kết hợp cả ba ph−ơng pháp số trị, thống kê và synop. Ba ph−ơng pháp này sẽ hỗ trợ các nhà dự báo trong công tác dự báo quĩ đạo bão và xác định vị trí bão đổ bộ. 1.4. Những nghiên cứu về dự báo bão ở Việt Nam Nhiều mô hình số trị ở Việt Nam đ−ợc sử dụng để dự báo bão nh− HRM, WRF, ETA, MM5, vv.. a) Mô hình MM5: Theo [1], tác giả đã đề cập đến một số kết quả nhận đ−ợc trong dự báo quĩ đạo bão, áp thấp nhiệt đới ở Viện Khoa học Khí t−ợng Thủy văn và Môi tr−ờng bằng mô hình số trị MM5 thông qua mùa bão 2006. Một hệ thống dự báo tổ hợp đ−ợc xây dựng với 5 ph−ơng án dự báo của MM5 13 trong các tr−ờng hợp: không sử dụng sơ đồ phân tích xoáy nh−ng với các sơ đồ tham số hóa đối l−u khác nhau là Kuo, Grell và Betts Miller, sử dụng sơ đồ phân tích xoáy đối xứng của MM5 và bất đối xứng TCLAPS với sơ đồ tham số hóa đối l−u Kuo. Kết quả cho thấy trong tr−ờng hợp bão và áp thấp nhiệt đới có quĩ đạo đơn giản thì sơ đồ tham số hóa đối l−u Kuo cho kết quả khả quan nhất trong số các sơ đồ sử dụng. Đối với các cơn bão mạnh các sơ đồ phân tích xoáy có vai trò tích cực trong dự báo quĩ đạo bão và các sơ đồ này không thể hiện rõ hiệu quả đối với các cơn bão có c−ờng độ yếu hoặc đối với áp thấp nhiệt đới. Thống kê các dự báo năm 2006 cho thấy, hệ thống dự báo tổ hợp dựa trên cơ sở mô hình MM5 cho sai số khoảng cách tâm bão, áp thấp nhiệt đới trung bình từ 80 đến 220 km đối với các hạn dự báo từ 12 đến 48 giờ. Dự báo h−ớng di chuyển của bão, áp thấp nhiệt đới th−ờng lệch một h−ớng so với 8 h−ớng chính và mô hình MM5 th−ờng dự báo bão, áp thấp nhiệt đới di chuyển nhanh hơn so với thực tế. b) Mô hình ETA: Theo [7], bài báo đ−a ra nghiên cứu khả năng dự báo sự xuất hiện tiến triển của áp thấp nhiệt đới và bão tr−ớc nhiều ngày trên Biển Đông bằng công cụ mô hình số trị trên miền hạn chế ETA. Tr−ờng hợp bão nghiên cứu là cơn bão số 2 (năm 2007), có ký hiệu quốc tế là “0704” đây là cơn bão không mạnh hình thành từ một áp thấp nhiệt đới trên Biển Đông. Mặc dù cấp độ gió không lớn nh−ng gây m−a và lũ lụt nghiêm trọng trong Miền Trung của Việt Nam. Mô hình dự báo thời tiết khu vực Eta đã đ−ợc chạy dự báo +168 h (7 ngày) với hai sơ đồ tham số hóa đối l−u BMJ và KF, bằng số liệu đầu vào là mô hình toàn cầu GFS của NCEP (Mỹ). Trên cơ sở phân tích và tính toán khoảng cách từ vị trí tâm bão thực đến vị trí tâm bão dự báo, đã có thể nhận thấy quĩ đạo dự báo của sơ đồ tham số hóa đối l−u Kain-Fritsch (tốt hơn hẳn so với sơ đồ BMJ trong tr−ờng hợp này. Khi tính trung bình 7 ngày, sơ đồ KF (ETA) cho sai lệch trung bình khoảng 227 km, trong khi đó sơ đồ BMJ là 454 km. Điều này thể hiện bản chất vật lý của sơ đồ KF là sơ đồ dòng 14 khối theo quan diểm hiện đại hơn, trong khi sơ đồ BMJ lại là sơ đồ hiệu chỉnh không trực tiếp sử dụng mô hình mây. Sự phát triển của xoáy thuận nhiệt đới có −u thế trội của dòng vận chuyển khối l−ợng mạnh mẽ theo ph−ơng thẳng đứng, vì vậy sơ đồ KF đáp ứng tốt hơn hiện t−ợng vật lý này trong mô hình số trị. Điều đó góp phần minh họa khả năng biểu diễn dòng vận chuyển khối l−ợng của đối l−u trong bão của sơ đồ KF là rất khả quan và mô hình Eta với sơ dồ KF có thể sử dụng để tham khảo khi có hình thế bão hoặc áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông. c) Mô hình WRF: Theo [2], báo cáo đ−a ra thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp ban đầu hóa xoáy dự báo quĩ đạo bão trên khu vực Biển Đông. Mô hình WRF kết hợp hệ thống đồng hóa số liệu ba chiều (3DVAR), gọi là hệ thống WRF-VAR, đã đ−ợc ứng dụng dự báo thử nghiệm cho một số tr−ờng hợp bão có quĩ đạo t−ơng đối phức tạp hoạt động trên Biển Đông. Ngoài các tập số liệu toàn cầu và số liệu địa hình cần thiết cho việc chạy mô hình WRF, việc đồng hóa số liệu đã đ−ợc thực hiện với nguồn số liệu quan trắc “giả” mà chúng đ−ợc tạo ra nhờ một module ban đầu hóa xoáy. Module này cho phép xây dựng một xoáy nhân tạo, mà trong bài đây là một xoáy lý thuyết đối xứng. Việc thử nghiệm đ−ợc tiến hành theo hai ph−ơng án: 1) Có đồng hóa số liệu với nguồn số liệu “giả” bổ sung (PA1); và 2) Không đồng hóa số liệu (PA2). Thời hạn dự báo là 48h. Ba cơn bão đ−ợc chọn gồm Durian (2006), Lekima (2007) và Neoguri (2008). Kết quả nhận đ−ợc cho thấy, việc sử dụng nguồn số liệu “giả” đã cải thiện đáng kể chất l−ợng dự báo quĩ đạo bão. Tính trung bình cho tất cả các hạn dự báo đến 48 h, sai số vị trí (PE) của PA1 chỉ vào khoảng 60 km, trong khi của PA2 giá trị này khoảng 160 km. Mặc dù số tr−ờng hợp thử nghiệm còn ít, song những kết quả nhận đ−ợc đã mở ra một khả năng phát triển hệ thống WRF-VAR thành một phiên bản dự báo bão khi thêm vào nó một module tạo xoáy nhân tạo. 15 d) Mô hình HRM: Theo [3], luận án đã đ−a ra nghiên cứu phát triển và ứng dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mục đích dự báo chuyển động bão ở Việt Nam. Tác giả đã đ−a ra một phiên bản cải tiến của HRM-HRM_TC đã đ−ợc phát triển mà nền tảng của nó là thêm vào HRM một sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều đối xứng cho mục đích dự báo bão. Sơ đồ này sẽ đ−ợc kích hoạt trong tình huống dự báo bão và sẽ thực hiện các quá trình tích phân xoáy, xây dựng xoáy nhân tạo và “cài” vào tr−ờng ban đầu. Ng−ợc lại, trong tr−ờng hợp không kích hoạt sơ đồ ban đầu hóa xoáy, HRM_TC sẽ hoạt động t−ơng tự nh− phiên bản HRM nghiệp vụ dự báo thời tiết. Phiên bản HRM_TC thực hiện ban đầu hóa xoáy thông qua một số tham số tùy chọn, bao gồm: bán kính gió cực đại, bán kính gió 15 m/s, dạng hàm trọng số theo ph−ơng thẳng đứng và tùy chọn kết hợp phân bố xoáy nhân tạo và xoáy phân tích. Tác giả đã khảo sát trên số liệu độc lập với 20 tr−ờng hợp bão hoạt động của xoáy bão trên khu vực Biển Đông cho thấy: HRM_TC có khả năng dự báo tốt hơn so với phiên bản gốc cả về h−ớng và tốc độ. Tuy nhiên hiệu quả dự báo về tốc độ của HRM_TC cao hơn so với hiệu quả dự báo về h−ớng đặc biệt ở các dự báo từ 1 đến 2 ngày. Hai phiên bản đều cho vị trí tâm xoáy dự báo có xu thế dịch chuyển nhanh hơn và lệch phải so với sự di chuyển của tâm bão thực. Xét trên tổng thể HRM_TC với chức năng ban đầu hóa xoáy đã làm cải thiện đáng kể chất l−ợng dự báo quĩ đạo so với phiên bản HRM nghiệp vụ. Tác giả đã nêu tóm tắt tình hình bão ảnh h−ởng trực tiếp vào Việt Nam trong 11 năm gần dây. Đồng thời tác giả cũng đ−a ra những nghiên cứu về dự báo bão trong và ngoài n−ớc và đ−a đến nhận xét nh− sau: Dự báo bão cần kết hợp nhiều ph−ơng pháp nh− thống kê, số trị và synop để đem lại hiệu quả cao nhất. 16 Ch−ơng II Mô hình ETA và áp dụng để dự báo bão ở Việt Nam 2.1. Lịch sử phát triển của mô hình ETA Năm 1973, nhà khoa học ng−ời Nam T− là Feodor Mesinger đã xây dựng một mô hình dự báo thời tiết hạn ngắn tại tr−ờng Belgrade, liên bang Nam T− cũ, nay là Serbia. Mô hình này đ−ợc đặt tên là “ETA” do Mesinger đã sử dụng hệ tọa độ thẳng đứng Eta (η ) thay cho hệ tọa độ Sigma (δ ), làm cho hiệu ứng địa hình đ−ợc thể hiện tốt hơn. Mô hình ETA bắt đầu có đ−ợc uy tín quốc tế từ năm 1987 khi lần đầu tiên, W. Manchur đã sử dụng ETA để mô phỏng hai cơn bão nhiệt đới tại úc và thông báo kết quả dự báo mô phỏng trên tạp chí khí t−ợng n−ớc úc. Lúc đó mô hình ETA chỉ có một sơ đồ tham số hóa đối l−u là BM (Betts-Miller). Năm 1990, Tổ chức Khí t−ợng Thế giới (WMO) đã ấn hành Tài liệu Kỹ thuật về mô hình ETA [21] để phổ biến mô hình ETA trong các n−ớc thành viên. Trong quá trình ứng dụng trong dự báo và nghiên cứu những ng−ời sử dụng đã gửi thông báo, nhận xét về cho tác giả Mesinger, phản ánh những điểm tốt và ch−a tốt của mô hình ETA, trong đó phải kể đến đặc điểm là “mô hình ETA với sơ đồ BM, thỉnh thoảng hay dự báo những vệt m−a lan rộng trên biển nhiệt đới” mà trên thực tế không có thực. Khoảng năm 1994, Zavisa Janjic (cũng tác giả ng−ời Nam T−) đã nghiên cứu cải tiến sơ đồ BM trong ETA, và đã khắc phục đ−ợc “các các vệt m−a giả”. Từ đó, sơ đồ BM đ−ợc gọi là sơ đồ BMJ. Sơ đồ BMJ thuộc loại “hiệu chỉnh” (adjustment), nghĩa là hiệu chỉnh sao cho trị số của nhiệt độ T và độ ẩm q của môi tr−ờng bao quanh khu vực có đối l−u, trở về giá trị phù hợp hơn, làm cho độ bất ổn định của cột khí quyển mất đi. Khoảng năm 2001-2002, Trung tâm Quốc gia Dự báo Môi tr−ờng (National Centers for Environment Prediction -NCEP) của Trung tâm Quản lý 17 Đại d−ơng và Khí quyển (National Oceanic and Atmospheric Administration –NOAA) đã cải tiến và nâng cấp ETA một cách toàn diện để thành một mô hình chạy nghiệp vụ tại Mỹ và sau đó rất nhiều quốc gia khác cũng sử dụng. Phiên bản này có hai sơ đồ tham số hóa đối l−u (BMJ và KF). Sơ đồ thứ hai Kain-Fritsch (KF) thuộc loại “dòng khối” (Mass Flux), nghĩa là điều khiển làm triệt tiêu độ bất ổn định của cột khí quyển bằng cách xét dòng khối l−ợng không khí vận chuyển từ phía d−ới lên cao. Năm 2008, mô hình ETA đ−ợc một số nhà khoa học của Trung tâm Vật lý Lý thuyết Quốc tế (International Centre for Theoretical Physics), Trieste, Italy, soạn thảo có nhiều cải tiến và nâng cấp so với phiên bản 2002 của NCEP.[17] 2.2. Những nghiên cứu trong n−ớc và n−ớc ngoài của mô hình ETA Mô hình ETA là mô hình nghiệp vụ đ−ợc sử dụng trên nhiều n−ớc trên thế giới. Mô hình này luôn đ−ợc các nhà khoa học cập nhật và cải thiện đ−a ra phiên bản mới. Điều này càng khẳng định vai trò của mô hình ETA trong dự báo bão nói riêng và dự báo thời tiết nói chung. Trong [12], tác giả đã đ−a ra −u điểm của phiên bản 48 km so với phiên bản 80 km của mô hình ETA là: giảm độ phân giải ngang từ 80 km xuống 48 km; đ−a biến l−ợng n−ớc trong mây làm biến dự báo; sử dụng đồng hóa số liệu quan trắc với khoảng cách 3 giờ trong khoảng thời gian dự báo tr−ớc 12 giờ của thời gian đồng hóa. Mô hình đã dự báo giáng thuỷ đối l−u từ 24 giờ đến 48 giờ của cơn bão Allison, khi nó đi qua phía đông bắc n−ớc Mỹ. So sánh với mô hình ETA-80 km, mô hình ETA-48 km giúp tăng khả năng dự báo m−a. Tăng kĩ năng dự báo lớn nhất trong khoảng thời gian giáng thuỷ mạnh nhất, với ng−ỡng là 2 inch (trong 24 giờ). Đây là tr−ờng hợp dự báo thành công của giáng thuỷ mạnh bằng mô hình ETA-48 km. Mô hình ETA cũng có thể dự báo bão khá tốt [15]. Mô hình ETA đã đ−ợc sử dụng để dự báo bốn cơn bão phát triển ở phía bắc và Tây Bắc 18 n−ớc úc Connie, Irma, Damien và Jason. Mô hình đã dự báo khá chính xác áp suất tại tâm bão và gió cực đại. Tuy nhiên, kết quả đ−a ra trong bài báo này không đ−a ra chi tiết cấu trúc của xoáy thuận nh− độ ẩm, xoáy, độ hội tụ và chuyển động của xoáy, cũng nh− độ nhạy của mô hình đối với điều kiện ban đầu và điều kiện biên, địa hình, độ phân giải, quá trình tham số hóa vật lý. ở Việt Nam, có nhiều tác giả cũng đã nghiên cứu về mô hình ETA. Theo [6], trong báo cáo này tác giả đã lấy một tr−ờng hợp bão số 6 có tên quốc tế Xangsane (0615) và so sánh quĩ đạo bão giữa hai sơ đồ tham số hóa đối l−u BMJ và KF cho quĩ đạo của cơn bão này. Tác giả thấy cả BMJ và KF đều cho dự báo về h−ớng di chuyển của tâm bão t−ơng đối tốt khi so sánh với quĩ đạo thực. Trị số áp suất ở tâm bão, cả 2 sơ đồ BMJ và KF đều cho trị số cao hơn so với số liệu quan trắc khoảng 40 mb. Điều này cho thấy, khi sử dụng mô hình ETA để dự báo bão cần nghiên cứu kĩ thuật cài xoáy để có thể nâng cao độ chính xác về trị số áp suất tâm bão. Về dự báo tốc độ di chuyển sơ đồ KF cho giá trị 21.5 km/giờ rất sát so với giá trị quan trắc, trong khi đó BMJ cho giá trị khá thấp là 11 km/giờ. Về sai số khoảng cách thì sai số tuyệt đối của khoảng cách từ tâm dự báo đến tâm quan trắc của sơ dồ KF nhỏ hơn rõ rệt so với BMJ. Tại thời điểm dự báo 96 h, sai số KF nhỏ (223 km) so với BMJ (930 km). Theo tác giả, những nghiên cứu cho một tr−ờng hợp riêng của cơn bão Xangsane (0615) ch−a cho phép khẳng định đầy đủ sơ dồ nào trong BMJ và KF −u thế hơn. Tuy nhiên, kết quả trên gợi ý về một cụ thể nào đấy của sơ đồ dòng khối KF so với sơ đồ hiệu chỉnh BMJ trong hình thế thời tiết có bão trên khu vực Việt Nam. Theo [9], báo cáo cũng tiến hành thử nghiệm dự báo một tr−ờng hợp bão là cơn bão số 5 (Krovank-2003). Kết quả dự báo từ mô hình mô tả khá tốt diễn biến hoạt động của bão Krovank, thời gian đổ bộ vào vịnh Bắc Bộ (tại dự báo +30 h) và sau đó vào đất liền (tại dự báo +36 h) là gần với thực tế. Sai số vị trí tâm bão là khá nhỏ, sai số dự báo +36 h vẫn nhỏ hơn 100 km. Tuy nhiên, theo các tác giả đây mới chỉ xét tới một tr−ờng hợp, 19 ch−a xác định đ−ợc mô hình có ổn định đối với dự báo quỹ đạo bão hay không, cần có những thử nghiệm tiếp theo. 2.3. Hệ ph−ơng trình cơ bản của mô hình ETA Tr−ớc hết ta xét hệ tọa độ thẳng đứng sigma (σ) à pipi σ )( t− = (2.1) trong đó, pi là áp suất thủy tĩnh, à là hiệu số giữa áp suất thủy tĩnh bề mặt và đỉnh mô hình, tức là: ts pipià −= (2.2) ở đây, pis và pit là áp suất thủy tĩnh tại bề mặt và đỉnh của mô hình. Với hệ tọa độ này thì hệ ph−ơng trình nhiệt động lực bất thủy tĩnh có dạng sau 1) Ph−ơng trình cho xu thế khí áp: σàà σ ′∫∇−=∂ ∂ • d t )( 1 0 v (2.3) 2) Ph−ơng trình trạng thái: RTp =α (2.4) 3) Ph−ơng trình của độ cao địa thế vị: ∫+= 1 σ s dσp RT àΦΦ (2.5) 4) Ph−ơng trình của các thành phần gió ngang: vkv ì+∇−Φ∇+−=
fp dt d σσ αε )1( (2.6) 5) Ph−ơng trình của xu thế nhiệt độ (bảo toàn năng l−ợng): 20 pp p c Q tt p c dp c TT= t T + ∂ ∂ +− ∂ ∂ + ′∫∇+−∇+∂ ∂ −∇− ∂ ∂ ••• ])1([ ])()1([ 0 pi ε α σàεα σ σ σ σσσ vvv  (2.7) ε pi +=∂ ∂ 1p (2.8) 6) Ph−ơng trình của tốc độ thẳng đứng: )(11 σ σ tgdt d g w σ ∂ ∂ +∇+ ∂ ∂ == • ΦΦΦΦ v (2.9) )(11 σ w σw t w gdt dw g σ ∂ ∂ +∇+ ∂ ∂ == • vε (2.10) 7) Ph−ơng trình đối với tỷ số hỗn hợp q, ph−ơng trình dự báo có dạng: S dt dq = (2.11) ở đây, S là nguồn ẩm, v là vector gió ngang, p là áp suất không thủy tĩnh, R là hằng số khí của không khí khô, T là nhiệt độ, Φ là địa thế vị và Φs là địa thế vị tại bề mặt đất. Hệ ph−ơng trình (2.3)-(2.11) là hệ ph−ơng trình thuỷ nhiệt động lực học cho khí quyển không thuỷ tĩnh. Tr−ờng hợp ε = 0, mô hình trở về tr−ờng hợp thuỷ tĩnh. Trong khí quyển rối, thì các ph−ơng trình chuyển động, nhập nhiệt, ẩm có thêm các thành phần mô tả xáo trộn rối thẳng đứng. Ta chuyển đổi hệ ph−ơng trình trên sang hệ tọa độ địa hình η xác định nh− sau: σηη .S= với ( ) ( ) Trf TSrf S PP PZP − − = 0 η ở đây, PT là áp suất tại đỉnh của mô hình, Ps là áp suất bề mặt Prf(Z) = Prf(0). exp( -G1.Z /RT) với Prf(0) = 1013,25 ; T=288, G1 =6,50, R=287,04 Để chuyển đổi hệ ph−ơng trình trong hệ tọa độ (x,y,σ,t) sang hệ tọa độ (x,y,η,t) ta sử dụng các công thức chuyển đổi sau: 21 η η σ σ ∂ ∂ ∂ ∂ + ∂ ∂ =      ∂ ∂ f xx f x f S .. η η σ σ ∂ ∂ ∂ ∂ + ∂ ∂ =      ∂ ∂ f yy f y f S .. ηησ σ ∂ ∂ =      ∂ ∂ ff S 1 t f t f ∂ ∂ =      ∂ ∂ σ η η σ ∂ ∂ + ∂ ∂ + ∂ ∂ + ∂ ∂ =      • f y f v x f u t f dt df       ∂ ∂ + ∂ ∂ ∂ ∂ + ∂ ∂ + ∂ ∂ =∇ yx f y f x ff SS ηη η σσ khi đó hệ ph−ơng trình có dạng: ' 0 )( ηàà η η dt S v•∫∇−=∂ ∂ (2.3b) RTp =α (2.4b) ∫+= S d p RT àΦΦ s η η 0 (2.5b) Ffp dt d +ì+∇−Φ∇+−= vkv
ηη αε )1( (2.6b) pp p c Q tt p c dp c TT= t T + ∂ ∂ +− ∂ ∂ + ∫∇+−∇+∂ ∂ −∇− ∂ ∂ •• ••• ])1([ ])()1([ 0 pi ε α ηàεα η η η ηηη vvv (2.7b) ε pi += ∂ ∂ 1p (2.8b) )(11 η ηη ∂ Φ∂ +Φ∇+ ∂ Φ∂ = Φ = • •v tgdt d g w (2.9b) )(11 η ηε η ∂ ∂ +∇+ ∂ ∂ == • • w w t w gdt dw g v (2.10b) 22 S dt dq = (2.11b) 2.4 Các điều kiện tích phân số 2.4.1. L−ới tích phân của mô hình ETA Theo ph−ơng ngang mô hình sử dụng l−ới toạ độ bán so le E có dạng nh− trên Hình 2.1. Điểm h thực hiện việc tích phân cho các biến áp suất, nhiệt độ, độ ẩm riêng, n−ớc mây, tốc độ thẳng đứng, năng l−ợng rối. Trên các điểm v thực hiện tích phân cho các thành phần gió ngang. Qua nghiên cứu thực tế cho thấy, l−ới E mô phỏng các quá trình quy mô nhỏ tốt hơn các loại l−ới khác. Hình 2.1 Hệ toạ độ l−ới ngang và phân bố các biến sử dụng trong mô hình ETA. Trong mô hình sử dụng hệ toạ độ thẳng đứng địa hình η .Hệ tọa độ η đ−ợc sử dụng để loại bỏ hoặc giảm thiểu sai số của mô hình sinh ra trong tính toán lực gradient khí áp ngang, bình l−u, khuếch tán ngang dọc địa hình dốc. Khi bề mặt là dốc thì sự thay đổi nhiệt độ trên bề mặt σ chịu sự chi phối chủ yếu bởi sự thay đổi nhiệt độ thủy tĩnh do biến đổi độ cao, còn gradient ngang của nhiệt độ chỉ đóng vai trò thứ cấp. Bởi vì gradient nhiệt độ theo ph−ơng thẳng đứng lớn hơn rất nhiều so với ph−ơng ngang nên nó có ảnh h−ởng lớn 23 đến tính toán lực gradient khí áp ngang và theo đó dẫn đến sai số của nhiệt độ. Sai số này có bậc t−ơng đối lớn ở những khu vực có địa hình phức tạp. Hình 2.2 Hệ thống toạ độ thẳng đứng và phân bố các biến trong ETA. 2.4.2 Điều kiện biên trong mô hình ETA Cũng nh− tất cả hệ thống các mô hình dự báo số khác, mô hình ETA cần có các điều kiện biên để thực hiện dự báo, có điều kiện biên đ−ợc cập nhật ở tất cả các b−ớc thời gian, trong khi có điều kiện biên lại không thay đổi theo thời gian. Điều kiện biên trên và điều kiện biên d−ới: Trong mô hình thừa nhận không có sự trao đổi khối l−ợng giữa vũ trụ và khí quyển cũng nh− không có thông l−ợng khí quyển xuyên qua mặt đất và do đó điều kiện biên đối với tốc độ thẳng đứng có thể viết d−ới dạng sau: 0=•η khi 0=η và srfηη = và p=pT tại 0=η Điều kiện biên xung quanh: Đ−ợc cập nhật 6h một lần từ sản phẩm dự báo của các mô hình toàn cầu nh− AVN, RUC, MRF, GME… có làm trơn ít nhiều để tránh hiện t−ợng “sốc” khi các hệ thống quy mô nhỏ và các sóng chuyển từ l−ới thô toàn cầu sang l−ới tinh hơn của mô hình khu vực, cũng nh− không phản xạ nhiều trên biên xung quanh. 24 2.5. Tham số hóa vật lý trong ETA Với độ phân giải từ vài chục đến vài km, mô hình ETA không thể mô phỏng trực tiếp các quá trình vật lý quy mô d−ới l−ới nh− đối l−u, bức xạ, khuếch tán rối ngang và thẳng đứng và các quá trình bề mặt. Các quá trình này có vai trò rất quan trọng đối với động lực học khí quyển, đặc biệt là đối l−u - một trong những nhân tố quyết định gây nên sự hình thành và phát triển m−a lớn trong các hiện t−ợng thời tiết nguy hiểm nh− áp thấp nhiệt đới, bão, dải hội tụ nhiệt đới... Chính vì vậy chúng cần đ−ợc tham số hoá trong mô hình dự báo thời tiết số. 2.5.1. Tham số hoá bức xạ Bức xạ là nhân tố quan trọng số một đối với sự phát triển thời tiết và đ−ợc tham số hóa theo hai sơ đồ riêng biệt đối với bức xạ sóng dài và sóng ngắn t−ơng ứng trong khí quyển và trên mặt đất. Hiệu ứng hồi tiếp của bức xạ và mây đ−ợc tính đầy đủ. Trong mỗi lớp mô hình ETA, sự phát xạ và hấp thụ bức xạ mặt trời đi xuống đ−ợc tính bằng sơ đồ GFDL, có tính đến ảnh h−ởng ngẫu nhiên giữa các đám mây. Sơ đồ này cho kết quả t−ơng đối tốt vì nó sử dụng lại các tham số tính toán tr−ớc đó mà không ảnh h−ởng đến độ chính xác của mô hình. 2.5.2. Sơ đồ tham số hóa đối l−u của Betts-Miller-Janjic (BMJ) Trong ETA, đối l−u cumulus đ−ợc tham số hoá theo sơ đồ Betts-Miller- Janjic (BMJ) do Janjic cải tiến từ sơ đồ Betts-Miller (BM) tr−ớc đây. Sơ đồ BM dựa trên cơ sở từ rất nhiều thám sát của Betts ở vùng nhiệt đới, theo đó đối l−u đ−ợc xem nh− một quá trình làm giảm dần các nhiễu động trong khí quyển h−ớng tới một trạng thái cân bằng vốn có với các profile đặc tr−ng của nhiệt độ và độ ẩm mà ta th−ờng gọi là các profile quy chiếu hay là chuẩn của khí quyển. Khái niệm “cân bằng ” ở đây đ−ợc hiểu là gần đúng vì thực tế chỉ có thể đạt đến trạng thái tựa cân bằng khi ta hiệu chỉnh proflie mô hình về 25 proflie quy chiếu. T− t−ởng chủ đạo của Betts tr−ớc đây vẫn đ−ợc giữ nguyên, nghĩa là hiệu chỉnh sao cho các profile thẳng đứng của nhiệt độ và độ ẩm trong cột khí quyển đang xét tới các profile quy chiếu. Quá trình này đ−ợc diễn tả bằng công thức làm lạnh Newton: )/- T (TdtTT oldrefoldnew τ⋅+= (2.12) và t−ơng tự cho độ ẩm riêng: τ)/- q (qdtqq oldrefoldnew ⋅+= (2.13) trong đó Told và qold là giá trị hiện thời của nhiệt độ và độ ẩm riêng khi ch−a chịu tác động của đối l−u, Tref và qref là các giá trị quy chiếu, dt là b−ớc thời gian tính đối l−u, τ là khoảng thời gian “phục hồi”. Profile quy chiếu của nhiệt độ (Temperature reference profile): Các profile hiện thời đ−ợc tính toán ở mỗi b−ớc thời gian và cho mỗi cột l−ới. Sự thay đổi của nhiệt độ và độ ẩm xuất hiện trong phạm vi mô hình “mây”. Mây mô hình trải dọc từ chân mây đến đỉnh mây. Thuật toán thực tế áp dụng trong mô hình ETA bắt đầu với việc tìm đỉnh mây và đáy mây. Từ mực thấp nhất của mô hình, phần tử khí đi lên theo đ−ờng đoạn nhiệt khô cho đến khi nó trở nên bão hoà. Tại mực ng−ng kết ta có: ( )SatppE ThqExp /θθ = (2.14) trong đó h là hằng số thực nghiệm, h lớn hơn tỉ số ẩn nhiệt chuyển đổi hơi n−ớc Lwv và Cp, qp là độ ẩm riêng của phần tử khí (bằng độ ẩm riêng bão hòa tại mực ng−ng kết) pθ là nhiệt độ thế của phần tử tại điểm bắt đầu đi lên theo đoạn nhiệt khô, và Tsat là nhiệt độ phần tử tại mực ng−ng kết. Quá trình này đ−ợc lặp lại cho một số mực thấp nhất, và phần tử có pθ lớn nhất đ−ợc chọn để tính cho các điểm tiếp theo. Đáy mây xác định là mực ngay d−ới mực ng−ng kết, tuy nhiên nó không thấp hơn mực thứ hai của mô hình. 26 Đỉnh mây là mực mà theo đ−ờng đoạn nhiệt ẩm ở đó nhiệt độ của nó lạnh hơn môi tr−ờng một gia số δT, trong đó δT có bậc cỡ một vài độ. Khi đỉnh mây và đáy mây đã xác định, tùy thuộc vào độ sâu của mây (khoảng cách giữa đáy mây và đỉnh mây), ta xác định đ−ợc tại cột l−ới xuất hiện đối l−u sâu, đối l−u nông hay không có đối l−u (khi độ dày mây là quá mỏng). Nếu độ dầy của mây lớn hơn một ng−ỡng cho tr−ớc thì ta sẽ xác định profile quy chiếu của đối l−u sâu. Nếu mực đóng băng tồn tại ở đâu đó trong mây thì profile quy chiếu của cả nhiệt độ và độ ẩm riêng đều có hai phần riêng biệt. Phần thấp hơn trải dài từ đáy mây tới mực đóng băng (Lzero) và phần thứ hai từ mực đóng băng tới đỉnh mây. Profile nhiệt độ quy chiếu ban đầu phía d−ới mực đóng băng xác định nh− sau:               ∂ ∂ = ∂ ∂ pcR Edeep ref p pT p S p 0 1θ (2.15) hay d−ới dạng sai phân: ( ) ( )[ ]111,111 +++− −+⋅= LLdeepLLrefLref SAPETAPET θθ (2.16) trong đó pcR p p APE       = 0 (2.17) và Sdeep là nhân tố bất ổn định (nhỏ hơn 1), còn ở trên mực đóng băng profile của nó đ−ợc tính bằng cách nội suy tuyến tính của nhiệt độ tại mực ng−ng kết và tại đỉnh mây nh− sau: ( ) ( )      ⋅−      − − −= − 00, 1 0 0 1 , 1 LLrefL LTOPL LTOPL LLLref APETpp ppAPET θθ (2.18) Profile quy chiếu của độ ẩm: Để xây dựng profile quy chiếu của độ ẩm riêng, Betts và Miller (1986) đã biểu diễn độ ẩm d−ới dạng độ hụt áp suất bão hòa DSP “Deficit Saturation Pressure”. Tại mỗi nút l−ới DSP chính là gia số 27 giữa áp suất thực tế và áp suất cần thiết để đạt trạng thái bão hòa trong quá trình đi lên đoạn nhiệt. Nh− vậy phần tử khí sẽ bão hòa tại mực có DSP bằng không. DSP tính đ−ợc tại ba điểm là đáy mây, mực đóng băng và đỉnh mây. Giả thiết rằng có sự biến đổi tuyến tính của DSP, vì vậy phía trên mực đóng băng ta có (L tăng theo chiều đi xuống ): ( ) ( ) ( ) 0,0 0 LL pp DSPppDSPpp DSP LTOPL frzLTOPLTopLL L < − ⋅−+⋅− = (2.19) và ở phía d−ới mực đóng băng: ( ) ( ) ( ) 0,0 0 LL pp DSPppDSPpp DSP LLBot BotLLFrzLLBot L ≥ − ⋅−+⋅− = (2.20) Qua nhiều mô phỏng cho thấy những cải tiến của Janijc trong sơ đồ này đã cho những kết qủa thành công hơn so với sơ đồ cũ của Betts và Miller (1986). Tuy nhiên cho tới nay trong sơ đồ vẫn còn tồn tại một vài tr−ờng hợp khó giải thích là có nơi tồn tại bất ổn định nh−ng lại không có đối l−u sâu. 2.5.3. Sơ đồ tham số hoá đối l−u Kain-Fritsh (KF) Sơ đồ KF đ−ợc xây dựng trên cơ sở một sơ đồ tr−ớc đó của Frisch- Chappell (FC). Các biến qui mô l−ới bị biến đổi bởi đối l−u sâu theo sơ đồ KF là: nhiệt độ T và độ ẩm riêng qv. Các đại l−ợng này đ−ợc tính bởi sơ đồ KF theo hai ph−ơng trình sau đây: cCONV TT t T τ 0 ˆ − =      ∂ ∂ (2.21) c vv CONV v qq t q τ 0ˆ − =      ∂ ∂ (2.22) Từ hai ph−ơng trình trên suy ra rằng sơ đồ tham số hoá đối l−u KF cần tính ba đại l−ợng Tˆ , v qˆ , và c τ . Để thực hiện sự điều khiển này, sơ đồ KF dựa 28 trên giả thiết coi rằng ảnh h−ởng của đối l−u sâu lên các biến qui mô l−ới lệ thuộc trực tiếp vào năng l−ợng CAPE (tức ABE), đ−ợc định nghĩa theo công thức sau: ( ) ( ) ( ) dzzT zTzT gABE ETL LFC u∫       − = (2.23) Trong công thức trên, chỉ số d−ới u thể hiện dòng đi lên từ mực LCL cho đến mực cân bằng nhiệt độ ETL, còn T(z) là nhiệt độ môi tr−ờng. Năng l−ợng ABE đ−ợc lấy tích phân từ mực LFC đến mực cân bằng nhiệt độ ETL. Trong sơ đồ KF, đối với mỗi nút l−ới, ảnh h−ởng của tính toán đối l−u lên dòng qui mô l−ới sẽ kết thúc khi điều kiện sau đây đối với ABE đ−ợc thoả mãn: ( ) ( ) ( ) 0ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ =      − = ∫ dz zT zTzTgEBA LTE CFL u (2.24) trong đó dấu mũ (^) ký hiệu các đại l−ợng bị hiệu chỉnh tại mỗi b−ớc lặp, bởi vì quá trình tính đối l−u là một quá trình lặp. Nh− vậy, dấu bằng trong ph−ơng trình trên đ−ợc hiểu là dần tiến tới 0. Nếu gọi c τ là chu kỳ thời gian tính đối l−u, thuật toán của sơ đồ đ−ợc xây dựng sao cho giá trị này nằm trong khoảng 30 đến 60 phút. Ph−ơng trình trên là giả thiết cơ bản của sơ đồ KF, coi rằng ảnh h−ởng của đối l−u sâu của qui mô d−ới l−ới lên các biến qui mô l−ới lệ thuộc trực tiếp vào năng l−ợng đối l−u ABE. Đó cũng chính là quá trình làm cho khí quyển trở lại ổn định, mà tr−ớc đó cột khí quyển có thuộc tính bất ổn định, gây ra bởi dòng qui mô lớn. Sai số cho phép khi thực hiện quá trình lặp trên máy tính, chỉ đòi hỏi giả thiết khép kín đ−ợc thoả mãn khi năng l−ợng bất ổn định ABE còn lại d−ới 10% so với năng l−ợng ABE tr−ớc khi kích hoạt đối l−u 0 < ABE EBA ˆ <0,1 (2.25) 29 Nhiệt độ và độ ẩm tại nút l−ới đ−ợc tính lại căn cứ vào 3 nhiệt độ: của dòng thăng, của dòng giáng và nhiệt độ môi tr−ờng (ch−a hiệu chỉnh), bằng công thức tính trọng số theo tỷ lệ của diện tích đại diện ô l−ới của 3 phần t−ơng ứng so với diện tích toàn bộ A: ( ) ( ) ( )zAzAzAA edu ++= (2.26) Công thức tính nhiệt độ và độ ẩm bằng giá trị trung bình theo 3 trọng số của tỷ lệ các diện tích Au, Ad, Ae t−ơng ứng là: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) A zAzTzAzTzAzT zT eedduu u ++ =ˆ (2.27) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) A zAzqzAzqzAzq zq eevddvuvu u ++ =ˆ (2.28) Trong hai công thức trên, nhiệt độ, độ ẩm thành phần đ−ợc tính bởi mô hình mây. Mô hình mây một chiều: Mô hình này có tính đến dòng cuốn hút vào và dòng thổi ra. Trong mô hình mây, các quá trình phức tạp xảy ra trong mây thực đ−ợc khái quát ,chỉ còn giữ lại một số nội dung sau: Dòng thăng đi lên từ mực xuất phát (ch−a tham gia xáo trộn) u Mδ và tỷ phần xáo trộn từ môi tr−ờng vào phần tử khí dâng lên e Mδ đ−ợc tính theo công thức: ( )RpMM uoe /03,0 δδ −= (2.29) trong đó: e Mδ (đơn vị kg/s) là phần thông l−ợng khối l−ợng không khí môi tr−ờng xáo trộn vào mây trong khoảng áp suất pδ , R là bán kính mây, Muo là thông l−ợng khối l−ợng tại chân mây; 0,03 là hằng số tỷ lệ. Dòng đi vào dòng thăng do lực nổi d−ơng, do phần tử khí nhẹ hơn so với môi tr−ờng, tồn tại một xu thế vật chất đi từ phần tử khí vào dòng thăng. 30 Dòng đi ra do lực nổi âm. Lúc này phần tử khí nặng hơn môi tr−ờng, do đó tồn tại xu thế vật chất từ phần tử khí đi ra môi tr−ờng. Dòng thăng đối l−u: Ký hiệu tMδ là thông khối l−ợng toàn phần tại mực đang xét theo ph−ơng thẳng đứng, ta có: eut MMM δδδ += (2.30) Nh− vậy, dòng thăng đối l−u là dòng đi lên sau khi đã xảy ra xáo trộn ở mực đang xét. Sử dụng hệ số cuốn hút λ : Đối với sơ đồ KF trong mô hình ETA, λ =6,5 x 10-5m-1. Mối quan hệ giữa λ và tốc độ thẳng đứng trong đối l−u đ−ợc cho bởi ph−ơng trình sau: 2 2 1 2 w gB dz wd λβ −+=       (2.31) trong đó ( ) vevu TTB −= là hạng tử nổi, Tvu, Tve là nhiệt độ ảo của dòng thăng và của môi tr−ờng, 5,0=β là hằng số. 2.5.4. Sơ đồ tham số hoá đối l−u Kain-Fritsh với thông l−ợng động l−ợng (KFMX) Sơ đồ này là sơ đồ kế thừa của sơ đồ Kain-Fritsh. Sơ đồ đ−a thêm thuật toán tính trao đổi động l−ợng giữa các lớp không khí, nghĩa là tính toán ảnh h−ởng đối l−u trực tiếp lên biến u; v. Trong sơ đồ này, thông khối l−ợng đáy mây, tốc độ dòng cuốn vào, dòng cuốn ra biến đổi theo thông l−ợng nhiệt và ẩm. Phân bố tuyến tính của thông l−ợng từ đáy mây đ−ợc đ−a vào. Tại đỉnh mây thông l−ợng giảm tuyến tính tới tầng tiếp theo. Thông khối l−ợng chỉ tính toán đối với mây đối l−u sâu. 31 2.6. Những điểm mới chủ yếu của phiên bản ICTP 2008 so với phiên bản NCEP 2002 - Mô hình ETA phiên bản 2008 kế thừa rất nhiều các ph−ơng pháp và mã nguồn tr−ớc đó của phiên bản 2002, và đã đ−a thêm nhiều cải tiến. Tr−ớc hết có thể thấy điểm mới nổi bật là: nếu phiên bản cũ 2002 chỉ có 2 sơ đồ tham số hóa đối l−u là BMJ và KF, thì phiên bản mới 2008 có 3 sơ đồ đối l−u: + BMJ (Betts-Miller-Janjic) + KF (Kain-Fritsch ) + KFMX (Kain-Fritsch scheme with Momentum Flux) Nh− đã biết, 2 sơ đồ BMJ và KF đã có tr−ớc đây chỉ tính toán hiệu ứng đối l−u để gây ảnh h−ởng lên 2 biến là nhiệt độ T và độ ẩm q. Sau khi 2 biến T và q đ−ợc hiệu chỉnh bởi đối l−u, ảnh h−ởng này tiếp tục đ−ợc tính đến thông qua hệ ph−ơng trình cơ bản, trong đó T và q có quan hệ với các đại l−ợng khác nh− gió, địa thế vị … Thực ra, sự trao đổi giữa các lớp của khí quyển không chỉ xảy ra với năng l−ợng (thể hiện bởi T và q), mà còn xảy ra đối với động l−ợng, tức là sự t−ơng tác, “va chạm” trực tiếp giữa các phần tử khí của lớp này với lớp khác. Đặc biệt rõ rệt cho sự t−ơng tác này là hiện t−ợng xảy ra trong xoáy thuận nhiệt đới và bão. Tuy nhiên, vì các sơ đồ BMJ và KF tr−ớc đây gặp khó khăn trong việc nghiên cứu thuật toán cho sự trao đổi “động l−ợng” giữa các lớp của khí quyển, vì vậy các nhà nghiên cứu tạm bằng lòng với sự tác động trực tiếp vào T và q. Lần này, những nghiên cứu mới của các nhà khoa học của ICTP, có thể nói đã thành công cả đối với thuật toán tính ảnh h−ởng của thông l−ợng rối cho động l−ợng, thể hiện bởi gió kinh h−ớng và vĩ h−ớng (u ; v). Nhờ vậy, hiệu ứng đối l−u sẽ đ−ợc thể hiện đầy đủ hơn, do đó dự báo thời tiết sẽ tốt hơn. Cũng cần l−u ý rằng, về mặt ý t−ởng thì sơ đồ KFMX là tiên tiến nhất, thứ đến là sơ đồ KF, cuối cùng là BMJ. Tuy nhiên sơ đồ BMJ có “thâm niên” 32 dự báo nhiều hơn so với KF và KFmx, do vậy các sơ đồ này cần đ−ợc theo dõi và đánh giá lại khi ứng dụng tại Việt Nam. 2.7 áp dụng mô hình ETA để dự báo bão ở Việt Nam 2.7.1 Miền dự báo và cấu hình l−ới Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm dự báo bão cho khu vực Biển Đông bằng mô hình ETA với miền dự báo và cấu hình l−ới nh− sau: - Để có thể nắm bắt đ−ợc những cơn bão hình thành từ phía đông Phi- lip-pin và di chuyển vào Biển Đông, chúng tôi lựa chọn miền dự báo gồm 161 x 161 điểm l−ới theo ph−ơng ngang, với b−ớc l−ới là 28 km, tạo ra miền tính có kích th−ớc 4480 x 4480 km2. Tâm miền tính đ−ợc đặt ở 150N và 1100E. Miền tính này bao phủ toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và một phần lục địa Trung Quốc, vừa đảm bảo hạn chế sai số khuếch tán vào tâm miền tính, vừa tính đến ảnh h−ởng của hoàn l−u gió mùa đông bắc, xuất phát từ cao áp Siberi và các trung tâm cực đới khác. Biên phía nam của miền tính ở vào khoảng -50S, với mục tiêu mô tả tốt hơn hoàn l−u gió mùa tây nam vào mùa hè, thổi từ nam bán cầu v−ợt qua xích đạo vào khu vực Đông Nam á. - Số mực theo chiều thẳng đứng là 26 mực - B−ớc thời gian tích phân đ−ợc đặt là 90 giây. 33 Hình 2.3 Miền dự báo đ−ợc lựa chọn trong nghiên cứu. 2.7.2. Mô tả tập số liệu nghiên cứu Số liệu đầu vào - Số liệu không thay đổi theo thời gian: Đó là các file số liệu địa hình, độ nhám bề mặt, độ nghiêng của bề mặt, kiểu thực vật, số liệu về độ phản xạ (albeđô), theo mùa. - Số liệu thay đổi theo thời gian: nhiệt độ n−ớc biển, số liệu về tuyết, các tr−ờng phân tích và dự báo 6 giờ một của mô hình toàn cầu GFS với độ phân giải ngang 1x1 độ kinh vĩ sẽ đ−ợc sử dụng làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên cho mô hình ETA. - Số liệu này đ−ợc Trung tâm Dự báo Quốc gia Môi tr−ờng của Mỹ (NCEP) cung cấp hàng ngày với 4 obs dự báo (00Z, 06Z, 12Z, 18Z) trên địa chỉ 34 trang web: collection.pl?model_sys=gfs-hi&model_name=gfs&grid_name=3. - Các dự báo đ−ợc thực hiện với hạn dự báo 1 ngày, 2 ngày, 3 ngày và tích phân mô hình t−ơng ứng là 24, 48 và 72 giờ tr−ớc thời diểm bão đổ bộ, tâm bão dự báo cách nhau 6 giờ đ−ợc đ−a ra đánh giá với tâm bão quan trắc. - Tâm bão quan trắc đ−ợc lấy từ số liệu tâm bão thực tế của trang web trang web của Viện thông tin Quốc gia Kitamoto Asanobu của Nhật Bản. Với miền tính toán nh− trong Hình 3.1, 33 tr−ờng hợp ứng với 12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới (xoáy thuận nhiệt đới) hoạt động trên biển Đông trong 5 mùa bão từ năm 2004 đến 2007 và năm 2009 sẽ đ−ợc sử dụng trong nghiên cứu này. Mục tiêu của luận án là đánh giá khả năng dự báo bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam. Vì vậy số tr−ờng hợp thử nghiệm đ−ợc lựa chọn là những cơn bão đổ bộ trực tiếp vào bờ biển Việt Nam, những tr−ờng hợp này đ−ợc liệt kê trong Bảng 2.1 sau đây. Bảng 2.1. Danh sách các tr−ờng hợp bão và áp thấp nhiệt đới đ−ợc lựa chọn thực hiện thử nghiệm. Tên bão SST Thời điểm dự báo Kinh độ Vĩ độ Chanthu 1 12Z ngày 09/06/2004 122,4 11 2 12Z ngày 10/06/2004 118,5 12,1 3 12Z ngày 11/06/2004 113,8 13 Washi 7 06Z ngày 29/07/2005 112,0 18,6 8 06Z ngày 30/07/2005 109,4 19,5 Vicenti 9 12Z ngày 16/09/2005 113,25 10,98 10 12Z ngày 17/09/2005 111,77 15,38 Damrey 11 06Z ngày 24/09/2005 114,8 19,7 35 12 06Z ngày 25/09/2005 112,4 19,1 13 06Z ngày 26/09/2005 108,9 18,8 Kaitak 14 06Z ngày 30/10/2005 112,3 14,1 15 06Z ngày 31/10/2005 111,5 14,8 16 06Z ngày 01/11/2005 109,2 15,8 Xangsane 17 00Z ngày 28/09/2006 121,7 13,9 18 00Z ngày 29/09/2006 116,8 15,3 19 00Z ngày 30/09/2006 112,5 15,6 Durian 20 06Z ngày 02/12/2006 117,0 13,7 21 06Z ngày 03/12/2006 114,0 13,9 22 06Z ngày 04/12/2006 111,3 12,5 06W 23 18Z ngày 03/08/2007 112,2 13,6 24 18Z ngày 04/08/2007 109,8 14,2 25 18Z ngày 05/08/2007 109,1 15,0 Lekima 26 12Z ngày 30/09/2007 113,9 14,2 27 12Z ngày 01/10/2007 112,7 15,9 28 12Z ngày 02/10/2007 109,9 17,6 Mujigae 29 00Z ngày 09/09/2009 114,9 19 30 00Z ngày 10/09/2009 109,7 19,8 Ketsana 31 12Z ngày 26/09/2009 119,5 15,3 32 12Z ngày 27/09/2009 114,4 15,8 33 12Z ngày 28/09/2009 111,1 16 Mirinae 34 12Z ngày 30/10/2009 123,5 14,7 35 12Z ngày 31/10/2009 117,8 14,2 36 12Z ngày 01/11/2009 113,6 13,6 36 Tùy theo thời gian tồn tại của bão trên Biển Đông mà ở các hạn dự báo khác nhau sẽ có số tr−ờng hợp nghiên cứu khác nhau. Cụ thể, các hạn dự báo 24 h và 48 h đều có 12 tr−ờng hợp và hạn dự báo 72 giờ có 9 tr−ờng hợp. 2.7.3. Các ph−ơng án thử nghiệm Với bộ số liệu gồm 33 tr−ờng hợp, ứng với 12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới nh− đã nêu trong Bảng 2.1, chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm dự báo bằng mô hình ETA theo 3 ph−ơng án nh− sau: - Ph−ơng án 1: Dự báo bão và áp thấp nhiệt đới bằng sơ đồ Betts-Miller- Janjic của mô hình ETA (kí hiệu là BMJ). - Ph−ơng án 2: Dự báo bão và áp thấp nhiệt đới bằng sơ đồ Kain-Fritsch của mô hình ETA (kí hiệu là KF). - Ph−ơng án 3: Dự báo bão và áp thấp nhiệt đới bằng sơ đồ Kain-Fritsch với thông l−ợng động l−ợng của mô hình ETA (kí hiệu là KFMX). Nh− vậy tổng số tr−ờng hợp tác giả đã tiến hành chạy thử nghiệm trong luận văn này là: 33 x 3 =99 tr−ờng hợp. 2.7.4. Ph−ơng pháp xác định tâm bão Từ sản phẩm đầu ra của mô hình ETA là giá trị 6 tiếng một của các tr−ờng khí t−ợng nh− áp suất, nhiệt độ, độ ẩm, độ cao địa thế vị, gió,... với hạn dự báo lên đến 72 giờ, để xác định vị trí tâm bão dự báo, chúng tôi đã sử dụng ph−ơng pháp tìm tâm Downhill. Bài toán tìm tâm bão ở cho tr−ờng ban đầu hoặc tr−ờng dự báo của mô hình số là một bài toán tìm cực trị: giá trị áp suất cực tiểu hoặc độ xoáy cực đại. Có nhiều ph−ơng pháp có thể sử dụng nh−ng đều phải thoả mãn yêu cầu là bảo đảm độ chính xác và tính toán nhanh. Ph−ơng pháp Downhill th−ờng đ−ợc sử dụng trong bài toán 2 chiều để thỏa mãn các yêu cầu này. 37 Về cơ bản, ph−ơng pháp downhill sử dụng việc so sánh các giá trị của 3 đỉnh của một tam giác và một chuỗi các phép biến hình để dò tìm vị trí của điểm cực tiểu. Giả sử chúng ta cần tìm vị trí cực đại của một hàm nào đó, Z0 là vị trí điểm cực đại phỏng đoán đầu tiên, quá trình dò tìm đ−ợc thực hiện nh− sau: 1) B−ớc đầu tiên của thuật toán downhill là so sánh giá trị của hàm tại 3 điểm Z1, Z2, Z3 với Z0. Ba điểm này lập thành một tam giác đều nội tiếp đ−ờng tròn với bán kính R là b−ớc tìm kiếm ban đầu và tâm là Z0. 2) Nếu điểm có giá trị lớn nhất là Zn (n=1,2,3): Tâm đ−ờng tròn đ−ợc chuyển thành Zn, và quay trở lại b−ớc 1). 3) Nếu điểm có giá trị lớn nhất là Z0: 3a) Tạm thời giảm bán kính đ−ờng tròn 4 lần và quay lại b−ớc 1) 3b) Nếu sau b−ớc 3a) Z0 vẫn tiếp tục có giá trị lớn nhất, phục hồi lại giá trị bán kính R nh− cũ (bằng cách nhân 4) và quay tam giác nội tiếp mỗi lần 15o (tối đa 7 lần) và quay trở lại b−ớc 1). 3c) Nếu sau 3a) và 3b), Z0 vẫn có giá trị lớn nhất, bán kính đ−ờng tròn giảm đi 4 lần và quay trở lại b−ớc 1). Quá trình tìm kiếm thành công khi bán kính đ−ờng tròn nhỏ hơn một giá trị tiêu chuẩn đủ nhỏ hoặc thất bại nếu số b−ớc lặp v−ợt quá một giới hạn cho tr−ớc. 2.7.5. Các chỉ tiêu đánh giá a. Sai số vị trí (PE): Đặc tr−ng cho mức độ sai lệch về mặt không gian giữa vị trí tâm bão dự báo và vị trí tâm bão quan trắc. Giả sử xét một ph−ơng án dự báo cho N tr−ờng hợp bão, tại hạn dự báo t (t = 6h, 12h,..., 72h) của tr−ờng hợp bão thứ 1 3 38 n, sai số vị trí đ−ợc định nghĩa là khoảng cách địa lý giữa tâm xoáy dự báo và tâm xoáy quan trắc. ( ) ( ) ( )tttPE onpnn xx −= (2.32) trong đó, ( )tpnx là vị trí tâm bão dự báo tại thời điểm t của tr−ờng hợp bão thứ n, còn ( )tonx là vị trí tâm bão quan trắc t−ơng ứng. Thực tế, khoảng cách địa lý giữa 2 điểm bất kỳ A(λ1,ϕ1) và B(λ2,ϕ2) là độ dài cung của đ−ờng tròn lớn đi qua hai điểm đó và đ−ợc tính theo công thức: ( )1 1 2 1 2 2 1cos sin sin cos cos cosAB ed R ϕ ϕ ϕ ϕ λ λ−= + −   (2.33) trong đó Re là bán kính trái đất, lấy giá trị bằng 6378.161 km. ϕ, λ lần l−ợt là vĩ độ và kinh độ của vị trí tâm bão tính bằng radian. b. Sai số CT và AT Chúng tôi sẽ sử dụng thêm sai số vị trí dọc với h−ớng di chuyển của bão AT (ATE: Along Track Error) và sai số vị trí ngang so với h−ớng di chuyển của bão CT (CTE: Cross Track Error) (Hình 2.4). ATE nhận dấu d−ơng nếu tâm bão dự báo nằm phía tr−ớc tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi tâm bão dự báo nằm phía sau tâm bão quan trắc. CTE nhận dấu d−ơng khi tâm bão nằm phía phải so với tâm bão quan trắc và nhận dấu âm khi nằm về trái. Với qui −ớc này, nếu sai số ATE trung bình (MATE) nhận giá trị d−ơng có nghĩa tâm bão dự báo có xu thế di chuyển nhanh hơn so với thực và ng−ợc lại, MATE nhận giá trị âm thì tâm bão dự báo cho xu thế di chuyển chậm hơn. Sai số CTE trung bình (MCTE) d−ơng cho thấy quĩ đạo bão có xu thế lệch phải còn MCTE âm cho thấy xu thế lệch trái so với quĩ đạo thực. n ATE MATE n i ji j ∑ = = 1 , (2.34) 39 n CTE MCTE n i ji j ∑ = = 1 , (2.35) trong đó i là dung l−ợng mẫu (i=1…n), j là hạn dự báo (j =0, 6, 12…..72). Tõm bóo dự bỏo PECTE ATE Tõm bóo quan trắc Tõm bóo quan trắc 6h trước Hình 2.4 Sơ đồ sai số ATE, CTE và PE. Trong Ch−ơng 3, luận văn sẽ sử dụng những chỉ tiêu đánh giá trên để đánh giá kêt quả dự báo quĩ đạo bão và dự báo vị trí đổ bộ của bão vào bờ biển Việt Nam bằng mô hình ETA. 40 CHƯƠNG III Dự BáO BãO Đổ Bộ VàO Bờ BIểN VIệT NAM BằNG MÔ HìNH ETA 3.1 Đánh giá kết quả dự báo quĩ đạo bão bằng mô hình ETA 3.1.1 Đánh giá kết quả dự báo cơn bão Mirinae a) Khảo sát quĩ đạo dự báo Sau khi tìm tâm bằng ph−ơng pháp Downhill, nối các tâm bão dự báo, ta sẽ có quỹ đạo dự báo của bão. Sau đây, tác giả sẽ khảo sát kết quả dự báo quỹ đạo cơn bão Mirinae với ba tr−ờng hợp 12Z ngày 30/10/2009, 12Z ngày 31/10/2009, 12Z ngày 01/11/2009. * Diễn biến cơn bão Mirinae: Tr−a ngày 27/10, một áp thấp nhiệt đới ở khu vực Tây Bắc Thái Bình D−ơng đã mạnh lên thành bão có tên quốc tế là Mirinae đây là cơn bão thứ 21 hoạt động ở khu vực này trong năm 2009. Sau khi hình thành, bão Mirinae di chuyển chủ yếu theo h−ớng tây trung bình khoảng 25 - 30 km/h. Sáng ngày 31/10, bão Mirinae v−ợt qua đảo Lu Dông (Philippin) và sau đó đi vào phía đông khu vực bắc và giữa Biển Đông, thành cơn bão số 11 hoạt động trên khu vực này với c−ờng độ mạnh cấp 11, giật cấp 12, cấp 13. Sau khi vào Biển Đông, bão số 11 di chuyển chủ yếu theo h−ớng Tây với tốc độ trung bình khoảng 20 - 25 km/h (có thời điểm di chuyển với tốc độ khoảng 25 - 30 km/h) và c−ờng độ giảm dần xuống cấp 9. Từ tr−a ngày 01/11, bão lại mạnh dần lên cấp 10, giật cấp 11, cấp 12, tiếp tục di chuyển chủ yếu theo h−ớng tây trung bình khoảng 20 km/h. Rạng sáng ngày 02/11, khi cách bờ biển Bình Định - Khánh Hòa khoảng 250 km về phía Đông, bão số 11 di chuyển theo h−ớng Tây Tây Nam. Chiều tối ngày 02/11 bão đi vào địa phận Phú Yên - Khánh Hòa và suy yếu nhanh thành áp thấp nhiệt đới, sau đó đi sâu vào đất liền suy yếu thành vùng áp thấp trên khu vực các tỉnh Nam Tây Nguyên (Hình 3.1). 41 Hình 3.1 Bản đồ đ−ờng đi cơn bão Mirinae. Bão càng xa bờ, dự báo quĩ đạo bão càng khó. Để đánh giá khả năng dự báo của mô hình khi bão vào gần bờ, chúng tôi đã chọn thời điểm làm dự báo tr−ớc khi bão đổ bộ 3 ngày, 2 ngày và 1 ngày và tích phân mô hình t−ơng ứng là 72 giờ, 48 giờ và 24 giờ để đánh giá kết quả. Hình 3.2 đến Hình 3.4 biểu diễn quĩ đạo dự báo bão Mirinae tr−ớc khi bão đổ bộ vào bờ 3 ngày, 2 ngày và 1 ngày bằng mô hình ETA với các sơ đồ BMJ, KF và KFMX và thời hạn dự báo lần l−ợt là 72 giờ, 48 giờ, 24 giờ. Trong đó: Đ−ờng màu đỏ biểu diễn quĩ đạo bão thực, đ−ờng màu xanh rêu biểu diễn quĩ đạo dự báo của sơ đồ BMJ, đ−ờng màu xanh đậm biểu diễn quĩ đạo dự báo của sơ đồ KF và đ−ờng màu xanh lá cây biểu diễn quĩ đạo dự báo của sơ đồ KFMX. 42 Hình 3.2 Quĩ đạo dự báo 72 giờ bằng mô hình ETA với các sơ đồ dối l−u (tr−ớc khi bão đổ bộ 3 ngày). Hình 3.3 Quĩ đạo dự báo 48 giờ bằng mô hình ETA với các sơ đồ dối l−u (tr−ớc khi bão đổ bộ 2 ngày). 43 Hình 3.4 Quĩ đạo dự báo 24 giờ bằng mô hình ETA với các sơ đồ dối l−u (tr−ớc khi bão đổ bộ 1 ngày). * Hạn dự báo 72 giờ: Vào ngày 30/10/2009 obs 12Z, bão đang ở vị trí 14,7 độ vĩ bắc, 123,5 độ kinh đông, trên phía đông khu vực đảo Lu-Dông, Phi-líp-pin. Sức gió mạnh nhất vùng gần tâm bão Mirinae lúc đó đạt khoảng 29 m/s, t−ơng đ−ơng cấp 11. Từ giờ dự báo 00 đến 30 sơ đồ KFMX có dự báo gần với quĩ đạo thực nhất, tuy nhiên từ giờ dự báo 54 thì sơ đồ này có dự báo bão di chuyển quá nhanh so với quĩ đạo thực. Từ giờ dự báo 54 đến 72, sơ đồ KF cho dự báo gần với quĩ đạo thực nhất. * Hạn dự báo 48 giờ vào ngày 31/10/2009 obs 12Z, tâm bão thực ở vị trí 117,8 độ dông và 14,2 vĩ độ bắc trên khu vực giữa Biển Đông, với gió gần tâm bão mạnh cấp 9. Với hạn dự báo này, cả ba sơ đồ có quĩ đạo dự báo khá sát so với quĩ đạo quan trắc, trong đó sơ đồ KF có quĩ đạo dự báo tốt nhất. * Hạn dự báo 24 giờ vào ngày 01/10/2009 obs 12Z, tâm bão dự báo ở (113.6 độ đông, 13,6 độ bắc) cách bờ biển các tỉnh Quảng Ngãi Phú Yên khoảng 470 km về phía đông. Sức gió mạnh nhất ở vùng gần tâm bão mạnh cấp 10 (tức là từ 89 đến 102 km một giờ), giật cấp 11, cấp 12. Quĩ đạo thực của cơn bão từ giờ 00 đến giờ 12 có sự chuyển h−ớng từ đông đông bắc sang tây tây nam, nên 44 ba sơ đồ những giờ đầu đều dự báo sai lệch nhiều. Sơ đồ KF vẫn có dự báo quĩ đạo tốt nhất. b) Đánh giá kết quả dự báo thông qua các chỉ tiêu đánh giá * Sai số khoảng cách PE + Hạn dự báo 72 giờ (Bão cách bờ khoảng 3 ngày di chuyển). Bảng 3.1 trình bày sai số vị trí dự báo của các tr−ờng hợp thử nghiệm dự báo cơn bão Mirinae với thời điểm dự báo là 12Z ngày 30/10/2009. Hình 3.5 là đồ thị biểu diễn kết quả t−ơng ứng. Bảng 3.1 Sai số khoảng cách tâm bão Miriane PE (km) dự báo bằng mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là 12 Z ngày 30/10/2009). PE (km) Hạn BMJ KF KFMX 0 31,11 31,11 31,11 12 112,88 152,94 108,92 24 132,08 49,29 12,93 36 152,75 70,1 58,54 48 46,36 43,89 155,7 60 137,46 111,04 167,48 72 213,96 143,4 236,3 45 0 50 100 150 200 250 0 12 24 36 48 60 72 Hạn dự bỏo (giờ) PE (km) BMJ KF KFMX Hình 3.5 Sai số khoảng cách tâm bão Miriane PE(km) dự báo bằng mô hình Eta với các sơ đồ đối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là 12 Z ngày 30/10/2009). Với tr−ờng hợp dự báo 72 giờ của ngày 30/11/2009 lúc 12Z, dự báo của sơ đồ KFMX có sai số nhỏ nhất cho đến giờ dự báo 36, tuy nhiên từ giờ dự báo 48, sai số dự báo của sơ đồ này lớn nhất. Sơ đồ KF có sai số dự báo nhỏ nhất ở giờ dự báo 72 sai số chi có 143,4 km trong khi đó sai số của sơ đồ BMJ và KFMX lần l−ợt là 213,96 km và 236 km. Nguyên nhân có thể là do sơ đồ KF mô tả tốt nhất tr−ờng áp của cơn bão trong ba sơ đồ nh− trong Hình 3.6. Trong Hình 3.6, sơ đồ KF dự báo tr−ờng áp tốt hơn so với hai sơ đồ còn lại. với những đ−ờng đẳng áp dày xít, thể hiện c−ờng độ cơn bão mạnh. Trong hình 3.7, tại vị trí cơn bão tồn tại vùng có độ ẩm giá trị lớn trên 80%, độ ẩm dự báo của sơ đồ KF (Hình 3.7 b) khu vực này cao hơn so với hai sơ đồ còn lại (Hình 3.7 a, và Hình 3.7 c). , 46 (a) (b) (c) Hình 3.6 Tr−ờng áp suất mặt biển tại giờ dự báo 54 của mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u a) Sơ đồ BMJ b) Sơ dồ KF c) Sơ đồ KFMX (Thời điểm tiến hành dự báo là 12 Z ngày 30/10/2009). 47 (a) (b) (c) Hình 3.7 Tr−ờng độ ẩm t−ơng đối tại giờ dự báo 54 của mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u a) Sơ đồ BMJ b) Sơ dồ KF c) Sơ đồ KFMX (Thời điểm tiến hành dự báo là 12 Z ngày 30/10/2009). + Hạn dự báo 48 giờ (Bão cách bờ khoảng 2 ngày di chuyển). Bảng 3.2 trình bày sai số khoảng cách tâm bão Mirinae dự báo bằng mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u BMJ, KF và KFMX và Hình 3.8 biểu diễn kết quả t−ơng ứng. 48 Bảng 3.2 Sai số khoảng cách tâm bão Miriane dự báo bằng mô hình Eta với các sơ đồ đối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là 12 Z ngày 31/10/2009). PE (km) Hạn BMJ KF KFMX 0 17,12 17,12 17,12 12 14,1 59,12 82,4 24 155,03 96,84 177,56 36 120,81 92,91 142,67 48 156,38 35,73 200,88 0 50 100 150 200 250 0 12 24 36 48 Hạn dự bỏo (giờ) PE (km) BMJ KF KFMX Hình 3.8 Sai số khoảng cách tâm bão Miriane PE (km) dự báo bằng mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là 12Z ngày 31/10/2009). Với hạn dự báo 48 giờ, sai số dự báo tăng nhanh cho đến giờ dự báo 24 ở các sơ đồ BMJ và KFMX, sai số dự báo của sơ đồ KF nhỏ hơn hẳn so với hai sơ đồ còn lại ở giờ dự báo 24 trở đi, đặc biệt ở giờ dự báo 48, sai số giảm hẳn so với giờ dự báo 24 chỉ còn 35,73 km. 49 + Hạn dự báo 24 giờ (Bão cách bờ khoảng 1 ngày di chuyển). Bảng 3.3 Sai số khoảng cách tâm bão Miriane dự báo bằng mô hình Eta với các sơ đồ đối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là 12 Z ngày 01/11/2009). PE (km) Hạn BMJ KF KFMX 0 45,02 45,02 45,02 06 64,28 52,05 25,99 12 62,93 38,98 13,83 18 53,68 52,81 10,57 24 57,1 52,84 138,08 0 50 100 150 200 250 0 6 12 18 24 Hạn dự bỏo (giờ) PE (km) BMJ KF KFMX Hình 3.9 Sai số khoảng cách tâm bão Miriane PE (km) dự báo bằng mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là 12 Z ngày 01/11/2009). Với hạn dự báo 24 giờ, dự báo của hai sơ đồ BMJ và KF có sai số chênh lệch ít giữa các giờ dự báo. Sơ đồ KFMX dự báo khá tốt ở những giờ đầu, riêng giờ dự báo 24 của sơ đồ KFMX lớn hơn hẳn so với giờ dự báo tr−ớc. * Sai số dọc ATE 50 Kết quả tính toán sai số dọc ATE của các ph−ơng án thử nghiệm dự báo cơn bão Mirinae (2009) tại các hạn dự báo 72 giờ, 48 giờ và 24 giờ đ−ợc trình bày ở Bảng 3.4 và Hình 3.10 biểu diễn kết quả t−ơng ứng. -150 -100 -50 0 50 100 150 0 12 24 36 48 60 72 Hạn dự bỏo (giờ) AT (km) BMJ KF KFMX (a) -150 -100 -50 0 50 100 150 0 12 24 36 48 Hạn dự bào (giờ) AT (km) BMJ KF KFMX (b) -150 -100 -50 0 50 100 150 0 6 12 18 24 Hạn dự bào (giờ) AT (km) BMJ KF KFMX (c) Hình 3.10. Sai số dọc AT (km) của các ph−ơng án thử nghiệm dự báo cơn bão Mirinae. a) Hạn 72 giờ, b) Hạn 48 giờ, c) Hạn 24 giờ. Với hạn dự báo 72 giờ, ngoại trừ giờ dự báo đầu tiên, dự báo của sơ dồ BMJ có sai số AT âm, tức là dự báo bão di chuyển chậm hơn thực tế. Dự báo của sơ đồ KF có sai số AT d−ơng ở giờ dự báo 00 và 48 và có sai số AT âm ở các giờ dự báo còn lại. Dự báo của sơ đồ KFMX có sai số AT d−ơng nhỏ ở giờ dự báo 24 đến 48 (9,46 km đến 18,21 km),tuy nhiên giờ dự báo 60 sai số khá lớn 104,71 km. Với hạn dự báo 48 giờ, dự báo của sơ đồ KF và sơ đồ BMJ đều có sai số AT âm ở những giờ đầu, tức dự báo bão di chuyển chậm hơn so với thực tế, tuy nhiên từ giờ dự báo 24 thì dự báo của ba sơ đồ đều cho sai số AT d−ơng 51 tức dự báo bão chuyển động nhanh hơn thực tế, đến giờ dự báo 48 thì dự báo của sơ đồ KF có sai số AT nhỏ nhất trong ba sơ đồ: 19,57 km Hạn BMJ KF KFMX 0 16,37 16,37 16,37 12 -33,85 -35,1 -45,67 24 -50,89 -34,75 10,07 36 -102,63 -21,41 9,46 48 -44,49 43,41 18,21 60 -104,36 -52,46 104,71 72 -31,34 -11,69 10,95 (a) Hạn BMJ KF KFMX 0 -9,08 -9,08 -9,08 12 -4,43 -41,25 82,2 24 72,8 18 42,32 36 89 77,63 93,98 48 69,16 19,57 50,42 (b) Hạn BMJ KF KFMX 0 -30,02 -30,02 -30,02 06 -49,59 -13,5 -15,12 12 -58,74 -29,73 1,82 18 -50,37 -37,71 -6,27 24 65,29 -18,61 42,28 (c) Bảng 3.4 Sai số dọc ATE (km) của các ph−ơng án thử nghiệm dự báo cơn bão Mirinae. a) Hạn 72 giờ, a)Hạn 48 giờ, c) Hạn 24 giờ. Với hạn dự báo 24 giờ, dự báo của sơ đồ BMJ có dao động sai số AT khá lớn, ở hai sơ đồ còn lại dao động sai số nhỏ hơn. * Sai số ngang CT Bảng 3.5 trình bày kết quả tính toán sai số ngang CT với các ph−ơng án thử nghiệm tại các hạn dự báo 72, 48 và 24 giờ. Hình 3.11 biểu diễn kết quả t−ơng ứng. 52 -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 0 12 24 36 48 60 72 Hạn dự bỏo (giờ) CT BMJ KF KFMX (a) -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 0 12 24 36 48 Hạn dự bỏo (giờ) CT BMJ KF KFMX (b) -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 0 6 12 18 24 Hạn dự bỏo (giờ) CT BMJ KF KFMX (c) Hình 3.11. Sai số dọc CT (km) của các ph−ơng án thử nghiệm dự báo cơn bão Mirinae. a) Hạn 72 giờ, b)Hạn 48 giờ, c) Hạn 24 giờ Hạn BMJ KF KFMX 0 26,46 26,46 26,46 12 107,69 148,86 98,88 24 121,89 34,95 8,11 36 113,13 66,75 57,77 48 13,03 6,42 154,63 60 -89,47 -97,87 -130,7 72 211,65 142,92 -236,04 (a) Hạn BMJ KF KFMX 0 -14,52 -14,52 -14,52 12 13,38 42,35 5,67 24 -136,88 95,15 -172,44 36 -81,69 -51,06 -107,34 48 -140,26 -29,89 -194,45 (b) Hạn BMJ KF KFMX 0 33,55 33,55 33,55 06 -40,9 -50,27 -21,14 12 -22,58 -25,2 -13,71 18 -18,54 -36,98 8,51 24 -142,89 49,46 131,45 (c) Bảng 3.5 Sai số dọc CTE (km) của các ph−ơng án thử nghiệm dự báo cơn bão Mirinae. a) Hạn 72 giờ, b)Hạn 48 giờ, c) Hạn 24 giờ 53 Với hạn dự báo 72 giờ, dự báo của ba sơ đồ đều có sai số CT d−ơng từ giờ dự báo 00 đến giờ dự báo 48 (Hình 3.11 a), tức là cơn bão di chuyển lệch phải so với thực tế, riêng giờ dự báo 60 cả ba sơ đồ đều có giá trị CT âm, tức là dự báo tâm bão lệch trái so với thực tế, đến giờ dự báo thứ 72, sơ đồ KF và BMJ dự báo tâm bão di chuyển lệch trái (CT âm), ng−ợc lai sơ đồ KFMX dự báo cho tâm bão lệch phải. Dự báo của sơ đồ KF có sai số CT nhỏ nhất trong ba sơ đồ, ở giờ dự báo 72, sai số CT chỉ có 142,92 km. Với hạn dự báo 48 giờ, ngoại trừ giờ dự báo 12, dự báo của sơ đồ KFMX và sơ đồ BMJ đều có giá trị CT âm (Hình 3.11 b) tức là hai sơ đồ này cho dự báo tâm bão lệch trái, sơ đồ KF dự báo tâm bão lệch phải từ giờ dự báo 12 đến 24 tuy nhiên, ở những giờ cuối sơ đồ này cho dự báo cơn bão lệch trái. Với hạn dự báo 24 giờ, cả ba sơ đồ đều cho sai số CT nhỏ, ngoại trừ giờ dự báo 24, sơ đồ BMJ và KFMX có sai số CT lần l−ợt là -142,89 và 131,45 km, sai số này khá lớn. Do giờ dự báo này cơn bão đổ bộ vào đất liền nên các sơ đồ không dự báo đ−ợc chính xác tâm bão. Tóm lại, thông qua đánh giá kết quả sai số của ba sơ đồ của cơn bão Mirinae, ta thấy rằng, sơ đồ KF cho kết quả dự báo tốt nhất. Dự báo của sơ đồ này có sai số dọc ATE và sai số ngang CTE nhỏ nhất, tức là sơ đồ dự báo quĩ đạo bão sát với quĩ đạo thực. 3.1.2 Đánh giá khả năng dự báo trên toàn bộ tập mẫu Trong tiểu mục này, tôi sẽ tiến hành tính toán sai số dự báo cho toàn bộ tập mẫu gồm 33 tr−ờng hợp bão trong các năm 2004, 2005, 2006, 2007, 2009 đã đ−ợc tiến hành thử nghiệm theo ba ph−ơng án. Danh sách các cơn bão và thời điểm thực hiện dự báo đ−ợc trình bày ở Bảng 2.1. Sai số khoảng cách trung bình MPE: 54 Bảng 3.6 trình bày kết quả sai số khoảng cách trung bình toàn bộ dung l−ợng mẫu ứng với ba ph−ơng án thử nghiệm: sơ đồ BMJ, sơ đồ KF và sơ đồ KFMX. Hình 3.12 là đồ thị biểu diễn giá trị sai số t−ơng ứng của Bảng 3.6. Hình 3.12a biểu diễn giá trị MPE trung bình hạn 72 giờ, với sơ đồ BMJ sai số tăng nhanh theo hạn dự báo, đến giờ dự báo 72 sai số trung bình MPE là 472 km. Sơ đồ KF sai số tăng chậm theo thời gian dự báo, tại giờ dự báo 72, sai số MPE chỉ có 224,9 km. Sơ đồ KFMX sai số trung bình ít biến đổi giữa các giờ dự báo đầu nh−ng tăng nhanh từ giờ dự báo 48, tại giờ dự báo 72, sai số dự báo là 342,04 km. (a) 0 100 200 300 400 500 0 12 24 36 48 Hạn dự bỏo (giờ) MPE (km) BMJ KF KFMX (b) 0 100 200 300 400 500 0 6 12 18 24 Hạn dự bỏo (giờ) MPE (km) BMJ KF KFMX (c) Hình 3.12 Sai số trung bình MPE (km) của các ph−ơng án thử nghiệm a) Hạn 72 giờ, b)Hạn 48 giờ, c) Hạn 24 giờ 0 100 200 300 400 500 0 12 24 36 48 60 72 Hạn dự bỏo ( gi ờ) M P E ( km) BM J KF KFM X 55 Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 69,71 70,31 70,20 12 104,60 125,54 99,66 24 158,87 115,37 123,79 36 192,41 126,24 111,81 48 262,69 171,68 154,23 60 354,43 179,56 245,44 72 472,81 224,90 342,04 (a) Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 40,59 40,59 40,59 12 76,52 75,57 86,88 24 124,50 103,76 111,24 36 181,74 133,77 163,81 48 291,99 204,08 245,38 (b) Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 46,80 46,72 46,80 6 55,67 70,15 95,51 12 91,03 87,89 150,93 18 109,42 97,00 129,52 24 135,52 134,61 199,06 (c) Bảng 3.6 Sai số trung bình MPE (km) của các ph−ơng án thử nghiệm a) Hạn 72 giờ, b)Hạn 48 giờ, c) Hạn 24giờ Với hạn dự báo 48 giờ, sai số MPE tăng tuyến tính theo hạn dự báo (Hình 3.12 b), Sai số MPE của sơ đồ BMJ cao nhất, ở giờ dự báo 48, sai số MPE là 291,99 km, sơ đồ KF và KFMX có sai số dự báo lần l−ợt là 204,08 km và 245,38 km. Hạn dự báo 24 giờ, sai số MPE của sơ đồ KF và BMJ tăng ít theo giờ dự báo (Hình 3.12 c), riêng sơ dồ KFMX sai số MPE biến đổi nhiều hơn, đến giờ dự báo 24 giờ sai số MPE của sơ dồ BMJ, KF, KFMX lần l−ợt là 135,52, 134,61, 199,06 km. Nh− vậy, ta thấy khi bão xa bờ (tr−ớc thời điểm bão đổ bộ 72 giờ) và gần bờ (tr−ớc thời điểm bão đổ bộ 24 giờ) thì dự báo của sơ đồ KF có sai số nhỏ nhất, tức là sơ đồ này cho kết quả dự báo tốt nhất trong ba sơ đồ. 56 Sai số dọc trung bình MATE: Bảng 3.7 trình bày sai số trung bình MATE của các ph−ơng án thử nghiệm tại các hạn dự báo 72 giờ, 48 giờ và 24 giờ. Hình 3.13 biểu diễn giá trị sai số t−ơng ứng của Bảng 3.7. -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 0 12 24 36 48 60 72 Hạn dự bỏo (giờ) MATE (km) BMJ KF KFMX (a) -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 0 12 24 36 48 Hạn dự bỏo (giờ) MATE (km) BMJ KF KFMX (b) -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 0 6 12 18 24 Hạn dự bỏo (giờ) MATE (km) BMJ KF KFMX (c) Hình 3.13 Sai số trung bình MATE (km) của các ph−ơng án thử nghiệm a) Hạn 72 giờ, b)Hạn 48 giờ, c) Hạn 24 giờ 57 Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 -13,47 -12,84 -13,09 12 -56,73 -47,30 -17,73 24 -83,03 -39,20 -34,50 36 -92,76 -39,99 5,51 48 -130,92 -31,71 -17,02 60 -144,48 -83,91 7,52 72 -208,71 -119,76 -71,17 (a) Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 -11,97 -11,97 -11,97 12 28,33 43,75 63,22 24 -50,61 1,43 27,48 36 5,76 44,28 188,41 48 -45,98 -14,95 83,26 (b) Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 -19,89 -19,89 -19,89 6 -17,68 -30,49 -46,30 12 -20,37 -19,43 -50,36 18 -38,55 -28,83 -36,76 24 -16,87 -51,35 -58,36 (c) Bảng 3.7 Sai số trung bình MATE (km) của các ph−ơng án thử nghiệm a) Hạn 72 giờ, b) Hạn 48 giờ, c) Hạn 24 giờ * Hạn dự báo 72 giờ: Dự báo của ba sơ đồ đều có sai số dọc trung bình MATE đều có giá trị âm (Hình 3.13 a), tức là ba sơ đồ của mô hình ETA đều dự báo bão di chuyển chậm hơn so với thực tế. Dự báo của sơ đồ BMJ có sai số trung bình MATE tăng khá nhanh theo hạn dự báo. Dự báo của sơ đồ KF có sai số biến đổi ít cho đến giờ dự báo 48 giờ, nh−ng tăng nhanh từ giờ 60. Dự báo của sơ đồ KFMX sai số MATE khá ổn định và có giá trị MATE nhỏ nhất trong ba sơ đồ ở giờ dự báo 72, với giá trị là -71.17 km. * Hạn dự báo 48 giờ: Dự báo của sơ đồ KFMX có sai số MATE d−ơng từ giờ dự báo 12 tức là hai sơ đồ này dự báo bão di chuyển nhanh hơn so với thực tế (Hình 3.13 b). ở hạn dự báo này, dự báo của sơ đồ KFMX có sai số MATE biến đổi nhiều từ giờ dự báo 24 giờ, dự báo của hai sơ đồ còn lại có sai số ít biến đổi giữa các hạn dự báo. * Hạn dự báo 24 giờ: ba sơ đồ đều cho giá trị MATE âm tức là trung bình các sơ đồ dự báo bão di chuyển chậm hơn so với thực tế (Hình 3.13 c). 58 Nh− vậy khi bão ở xa bờ (thời điểm dự báo tr−ớc 72 giờ bão đổ bộ) và khi bão ở gần bờ (thời điểm dự báo tr−ớc 24 giờ bão đổ bộ), các sơ đồ đều dự báo bão di chuyển chậm hơn thực tế. * Sai số trung bình ngang MCTE +Hạn dự báo 72 giờ: (Hình 3.14 a) Dự báo của ba sơ đồ đều cho giá trị sai số MCTE d−ơng, trung bình ba sơ đồ đều dự báo lệch phải so với quĩ đạo thực. Dự báo của ba sơ đồ có sai số MCTE đến giờ dự báo 36 đều thấp, tuy nhiên t−ơng tự nh− sai số MPE, MATE, sơ đồ BMJ dự báo ở giờ cuối sai số MCTE tăng nhanh (30,03 km ở giờ dự báo 00 và 247,11 km ở giờ dự báo 72). Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 30,03 30,07 30,41 12 3,21 24,96 46,05 24 40,00 16,32 2,41 36 34,90 51,56 43,83 48 101,22 83,45 100,95 60 134,95 79,49 103,24 72 247,11 115,23 149,72 (a) Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 -2,59 -2,59 -2,59 12 -29,26 -15,17 9,34 24 -30,39 -12,33 -12,21 36 49,45 -20,44 72,18 48 -35,58 -32,18 -45,15 (b) Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX 0 8,28 8,28 12,88 6 -27,30 -30,25 0,14 12 4,54 -16,02 5,89 18 -7,56 3,34 -0,40 24 -33,66 -30,41 -66,78 (c) Bảng 3.8 Sai số trung bình MCTE (km) của các ph−ơng án thử nghiệm a) Hạn 72 giờ, b) Hạn 48 giờ, c) Hạn 24giờ + Hạn dự báo 48 giờ: (Hình 3.14 b) Dự báo của sơ đồ KF cho giá trị sai số MCTE âm, sơ đồ này dự báo quĩ đạo lệch trái so với quĩ đạo thực. Dự báo của sơ đồ BMJ có giá trị MCTE âm trừ giờ dự báo 36. Dự báo của sơ đồ KFMX có giá trị MCTE d−ơng ở giờ dự báo 12 và 36. 59 +Hạn dự báo 24 giờ: (Hình 3.14 c) Dự báo của các sơ đồ có sai số chênh lệch ít cho đến giờ dự báo 18, ở giờ dự báo 24, dự báo của sơ đồ KFMX có sai số MCTE khá cao ( -66,78 km). Nh− vậy, khi bão xa bờ (cách thời điểm bão đổ bộ 72 giờ) các sơ đồ đều dự báo bão di chuyển lệch phải so với quĩ đạo thực (Sai số MCTE có giá trị d−ơng). Khi bão gần bờ (cách thời điểm bão đổ bộ 24 giờ), tại giờ đầu tiên các sơ đồ đều dự báo bão di chuyển lệch phải so với quĩ đạo thực, nh−ng ở giờ dự báo 24 các sơ đồ đều dự báo bão di chuyển lệch trái so với quĩ đạo thực. 3.2. Đánh giá kết quả dự báo vị trí đổ bộ của bão 3.2.1. Định nghĩa vị trí đổ bộ của bão Theo qui chế báo bão, lũ và thông t− của Việt Nam do Tổng cục khí t−ợng thủy văn xuất bản tháng 10/1998: bão đổ bộ là khi tâm bão vào đất liền. 3.2.2 Ph−ơng pháp xác định vị trí đổ bộ của bão Danh sách các cơn bão tiến hành thử nghiệm đ−ợc đ−a ra trong Bảng 2.1. + Tr−ờng hợp 1: Bão đổ bộ vào những obs quan trắc 00Z- 72Z, với khoảng cách 6 giờ) xác định vị trí bão đổ bộ bằng ph−ơng pháp Downhill đã nêu ở mục 2.7.4. Ví dụ nh− Hình 3.16 với đ−ờng màu đỏ là quĩ đạo bão thực, tr−ờng hợp này bão đổ bộ vào đúng giờ 72. 60 Hình 3.16 Quĩ đạo dự báo 72 giờ của bão Kaitak bằng mô hình ETA với các sơ đồ dối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là ngày 30/10/2005 obs 00Z). + Tr−ờng hợp 2: Bão đổ bộ ở những giờ giữa ốp quan trắc. Ví dụ minh hoạ cho tr−ờng hợp này là Hình 3.16: Quĩ đạo dự báo 24 giờ của bão Damrey bằng mô hình ETA với các sơ đồ dối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là ngày 26/09/2005 obs 06Z). 61 Hình 3.17 Quĩ đạo dự báo 24 giờ của bão Damrey bằng mô hình ETA với các sơ đồ dối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là ngày 26/09/2005 obs 06Z). Với tr−ờng hợp này, chúng tôi tiến hành nh− sau: Gọi vị trí tâm bão tr−ớc khi đổ bộ là điểm A (kinh độ x1, vĩ độ y1). Ví trí tâm bão sau khi đổ bộ là điểm B (kinh độ x2, vĩ độ y2). Khoảng cách giờ giữa hai vị trí tâm bão là 6 giờ. Độ lệch theo ph−ơng ngang là 110*12 xxx −=∆ (đổi từ độ sang km). Độ lệch theo ph−ơng dọc là 110*12 yyy −=∆ (đổi từ độ sang km). Vận tốc trung bình theo ph−ơng ngang là 6/xvx ∆= . Vận tốc trung bình theo ph−ơng dọc 6/yvy ∆= . Sau khoảng thời gian 15=∆t phút, ta có : Quãng đ−ờng di chuyển theo ph−ơng ngang sx=vx*0.25/110 (đổi từ km sang độ). Quãng đ−ờng di chuyển theo ph−ơng dọc sy=vy*0.25/110 (đổi từ km sang độ). 62 Gọi điểm C là vị trí mới của điểm A. Điểm C có vị trí là xsxx ±= 13 ; ysxy ±= 13 (Dấu cộng trừ tuỳ theo vị trí mới của cơn bão ở phía bên phải hay bên trái, hay ở bên trên hay bên d−ới so với vị trí cũ). Gọi độ cao địa hình của điểm C là h. Nếu h<.0, tức là điểm C ở trên biển thì vẫn tiếp tục quá trình lặp ttt ∆+= . Ng−ợc lại nếu h>0, điểm C ở trên đất liền, chính là vị trí tâm bão đổ bộ. + Tr−ờng hợp 3: Bão quan trắc dổ bộ vào đất liền nh−ng mô hình dự báo bão ch−a đổ bộ. (Hình 3.18). Hình 3.18 Quĩ đạo dự báo 48 giờ của bão Ketsana bằng mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u (Thời điểm tiến hành dự báo là ngày 27/09/2009 obs 12Z) Với tr−ờng hợp này, gọi vị trí tâm bão tại giờ dự báo cuối cùng của các hạn dự báo là A (x1,y1). A có độ cao địa hình là h. Nếu h <0 tức là điểm A vẫn nằm trên biển, tức là sơ đồ dự báo bão ch−a đổ bộ. 63 Trong khuôn khổ luận văn chỉ xét giới hạn thời hạn dự báo là 72, 48, 24 giờ tr−ớc khi bão đổ bộ. Vì vậy, ở những tr−ờng hợp tại giờ dự báo cuối cùng của các hạn dự báo, các sơ đồ dự báo bão ch−a đổ bộ, tác giả lọc ra những tr−ờng hợp này và chỉ xét đến những tr−ờng hợp bão quan trắc đổ bộ và các sơ đồ cũng dự báo bão đã đổ bộ và tiến hành đánh giá. 3.2.3. Cấu trúc file địa hình Để xác định thời gian bão đổ bộ, chúng tôi dựa trên file địa hình GTOPO30_2MIN.DAT đ−ợc tải từ trang web của hội địa chất Mỹ ( File có kích th−ớc vùng từ -180-180 độ đông, và -90-90 độ bắc. File có số điểm theo ph−ơng ngang và dọc lần l−ợt là 10801 và 5400, độ phân giải là 0.03 x 0.03. Trong file này trên đất liền độ cao có giá trị d−ơng, trên biển độ cao có giá trị âm. Nếu gán giá trị âm bằng 0, giá trị d−ơng bằng 1, xuất file GTOPO30_2MIN.DAT d−ới dạng text ta có Hình 3.19 biểu diễn giá trị địa hình. Hình 3.19 Biểu diễn giá trị địa hình. 64 3.2.4. Đánh giá khả năng dự báo vị trí bão đổ bộ a) Vị trí đổ bộ Bảng 3.9 trình bày thời điểm, vị trí và sai số khoảng cách của vị trí đổ bộ của bão tại thời hạn dự báo 72 giờ. Bảng 3.10 trình bày thời điểm, vị trí và sai số khoảng cách của vị trí đổ bộ của bão tại thời hạn dự báo 48 giờ. Bảng 3.11 bày thời điểm, vị trí và sai số khoảng cách của vị trí đổ bộ của bão tại thời hạn dự báo 24 giờ. Bảng 3.9 Thời điểm, vị trí và sai số khoảng cách của tâm bão đổ bộ tại thời hạn dự báo 72 giờ. Tên bão Ngày STT Sơ đồ Thời điểm đổ bộ Kinh độ Vĩ độ Độ lệch (độ) Độ lệch (km) Quan trắc 270905_1,75Z 105,92 19,62 240905_05Z 1 BMJ 270905_00Z 105,9 19,6 0,03 3,24 2 KF 270905_2,25Z 106,81 20,67 1,38 151,26 Damrey 3 KFMX 260905_18Z 106,82 20,88 1,55 170,2 Quan trắc 021105_00Z 106,5 18 301005_00Z 4 BMJ 011105_18Z 108,98 15,18 3,76 413,09 Kaitak 5 KF 021105_00Z 107,66 16,61 1,81 199,15 Quan trắc 011006_1,5Z 108,3 15,98 280906_06Z 6 KF 300906_17Z 108,97 15,06 1,13 124,45 Xangsane 7 KFMX 011006_0,75Z 108,33 15,96 0,03 3,5 Quan trắc 051206_01Z 106,77 9,85 021206_06Z 8 BMJ 041206_1,5Z 108,8 11,26 1,98 218,3 9 KF 041206_0,75Z 109,35 11,91 4,24 466,8 Durian 10 KFMX 041206_0,75Z 109,35 11,91 4,24 466,8 Quan trắc 021109_7Z 109,5 12,87 Mirinae 301009_12Z 11 KFMX 311009_20,25Z 109,23 11,97 0,94 103,39 65 Bảng 3.10 Thời điểm, vị trí và sai số của tâm bão đổ bộ trên toàn bộ tập mẫu tại thời hạn dự báo 48 giờ. Tên bão Ngày STT Sơ đồ Thời điểm đổ bộ Kinh độ Vĩ độ Độ lệch (độ) Độ lệch (km) Quan trắc 120604_8Z 109,37 13,8 Chanthu 100604_12Z 1 KFMX 120604_8Z 109,13 14,49 0,73 80,83 Quan trắc 270905_1,75Z 105,92 19,62 2 BMJ 270905_00Z 106,54 20,42 1,01 111,21 3 KF 260905_19,75Z 106,87 20,67 1,42 156,14 Damrey 250905_05Z 4 KFMX 260905_19,75Z 106,87 20,67 1,42 156,14 Quan trắc 300905_20,25Z 106,59 20,21 Washi 290905_00Z 5 KFMX 300905_06Z 107,51 21,12 1,29 142,34 Quan trắc 021105_00Z 106,5 18 Kaitak 311005_00Z 6 BMJ 011105_3,5Z 109,13 14,62 4,28 471,27 Quan trắc 011006_1,5Z 108,3 15,98 7 KF 011006_0,25Z 108,59 15,55 0,51 55,9 Xangsane 290906_06Z 8 KFMX 011006_1,25Z 107,79 16,42 0,68 74,69 Quan trắc 051206_01Z 106,77 9,85 9 BMJ 031206_21Z 108,82 11,23 1,9 209,48 10 KF 031206_20,75Z 109,1 11,51 2,76 303,12 Durian 031206_06Z 11 KFMX 031206_20,75Z 109,05 11,45 2,56 281,16 Quan trắc 021109_7Z 109,5 12,87 12 BMJ 21109_2,5Z 109,25 12,07 0,84 92,24 13 KF 21109_3,75 109,29 12,49 0,43 47,73 Mirinae 311009_12Z 14 KFMX 21109_2Z 109,22 12,08 0,84 91,85 66 Bảng 3.11 Thời điểm, vị trí và sai số của tâm bão đổ bộ trên toàn bộ tập mẫu tại thời hạn dự báo 24 giờ. Tên bão Ngày STT Sơ đồ Thời điểm đổ bộ Kinh độ Vĩ độ Độ lệch (độ) Độ lệch (km) Quan trắc 120604_8Z 109,37 13,8 Chanthu 110604_12Z 1 KFMX 130604_8,25Z 109,27 14,17 0,38 41,92 Quan trắc 180905_6,75Z 106,44 18,03 2 BMJ 180905_9Z 106,11 18,33 0,45 49,18 Vicenti 170905_12Z 3 KFMX 180905_8,5Z 105,94 18,44 0,65 71,7 Quan trắc 270905_1,75Z 105,92 19,62 4 BMJ 270905_11,25Z 106,54 20,42 1,01 111,21 5 KF 270905_11,5Z 106,04 19,91 0,32 34,71 Damrey 260905_05Z 6 KFMX 270905_3Z 106,02 19,86 0,26 28,27 Quan trắc 300905_20,25Z 106,59 20,21 7 BMJ 300905_21,5Z 106,81 21 0,82 89,76 8 KF 300905_21,2Z 106,71 20,6 0,4 44,47 Washi 300905_00Z 9 KFMX 300905_17,25Z 106,63 20,45 0,24 26,78 Quan trắc 021105_00Z 106,5 18 10 BMJ 011105_14,5 Z 107,52 16,6 1,74 191 11 KF 011105_18Z 107,21 17,01 1,22 134,01 Kaitak 011105_00Z 12 KFMX 011105_18Z 106,69 17,47 0,56 61,93 Quan trắc 011006_1,5Z 108,3 15,98 13 KF 300906_22,25Z 108,31 16 0,03 3,3 Xangsane 300906_06Z 14 KFMX 300906_20,25Z 108,27 16,01 0,05 5,59 Quan trắc 031007_12Z 106,5 17,9 Lêkima 011007_12Z 15 KFMX 031007_03Z 106,51 17,98 0,08 8,87 Quan trắc 021109_7Z 109,5 12,87 16 BMJ 21109_7,5Z 109,36 12,39 0,5 54,99 17 KF 21109_9,25 109,48 12,84 0,03 3,51 Mirinae 011109_12Z 18 KFMX 21109_6,75Z 109,44 12,97 0,12 13,01 67 Bảng 3.12 đ−a ra sai số dự báo vị trí trung bình của ba sơ đồ tại ba hạn dự báo 24 giờ, 48 giờ, 72 giờ và Hình 3.20 biểu diễn kết quả t−ơng ứng. Bảng 3.12 Bảng sai số dự báo vị trí trung bình của mô hình ETA với các sơ đồ đối l−u. Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX Hạn 24 giờ 99,23 44,00 35,60 Hạn 48 giờ 221,05 140,72 119,41 Hạn 72 giờ 211,54 235,42 185,97 0 50 100 150 200 250 BMJ KF KFMX Sơ đồ Sai số trung bỡnh vị trớ đổ bộ (km) Hạn 24 giờ Hạn 48 giờ Hạn 72 giờ Bảng 3.20 Bảng sai số trung bình dự báo vị trí đổ bộ của các sơ đồ đối l−u tại các hạn dự báo. Với hạn 24 giờ, dự báo của sơ đồ KFMX có sai số vị trí đổ bộ trung bình nhỏ nhất là 35,6 km, tiếp theo là dự báo của sơ đồ KF với sai số vị trí đổ bộ trung bình là 44,0 km, cuối cùng là sơ đồ BMJ với sai số vị trí đổ bộ trung bình là 99,23 km. Với hạn 48 giờ, đự báo của sơ đồ KFMX vẫn có sai số vị trí đổ bộ trung bình nhỏ nhất là 119,41 km. Dự báo của sơ đồ BMJ có sai số vị trí đổ bộ trung bình lớn nhất là 221,05 km. 68 Với hạn 72 giờ, dự báo của sơ đồ KF có sai số vị trí đổ bộ trung bình lớn nhất là 235,42 km, dự báo của sơ đồ KFMX có sai số vị trí đổ bộ trung bình nhỏ nhất là 185,97 km. Trong ba hạn dự báo thì dự báo của sơ đồ KFMX có sai số vị trí trung bình nhỏ nhất trong ba sơ đồ. Tiếp theo, xét đến các sơ đồ dự báo vị trí bão đổ bộ lệch trái hay lệch phải so với vị trí bão đổ bộ thực: Bảng 3.13 Số tr−ờng hợp dự báo bão đổ bộ lệch trái và lệch phải so với vị trí bão đổ bộ thực của các sơ đồ đối l−u tại các hạn dự báo. BMJ KF KFMX Sơ đồ Hạn Lệch trái Lệch phải Lệch trái Lệch phải Lệch trái Lệch phải 24 giờ 2 1 2 2 2 5 48 giờ 2 2 2 2 1 6 72 giờ 2 3 1 4 1 3 Theo bảng 3.13, với hạn dự báo 24 giờ, sơ đồ KFMX dự báo lệch phải với 5 tr−ờng hợp, lệch trái với 2 tr−ờng hợp, sơ đồ BMJ dự báo lệch trái với 2 tr−ờng hợp, lệch phải với 1 tr−ờng hợp, sơ đồ KF có số tr−ờng hợp lệch trái và lệch phải bằng nhau. Với hạn dự báo 48 giờ, sơ đồ KFMX dự báo lệch phải với 6 tr−ờng hợp, dự báo lệch trái với 1 tr−ờng hợp, hai sơ đồ còn lại có số tr−ờng hợp dự báo lệch trái và lệch phải bằng nhau. Với hạn dự báo 72 giờ, sơ đồ BMJ dự báo lệch phải với 3 tr−ờng hợp, lệch trái với 2 tr−ờng hợp, sơ đồ KF dự báo lệch phải với 4 tr−ờng hợp, lệch trái với 1 tr−ờng hợp, sơ đồ KFMX có số tr−ờng hợp dự báo lệch trái và lệch phải bằng nhau. Nh− vậy, khi bão gần bờ (cách thời điểm bão đổ bộ 24 giờ), sơ đồ KFMX th−ờng dự báo lệch phải, sơ đồ BMJ dự báo lệch trái với số tr−ờng hợp nhiều hơn. Khi bão xa bờ (cách thời điểm bão đổ bộ 72 giờ), cả ba sơ đồ đều dự báo lệch phải. 69 b) Thời gian đổ bộ Cũng nh− vị trí đổ bộ của bão, thời gian đổ bộ của bão phụ thuộc vào nhiều yếu tố nh− nội lực cơn bão, yếu tố môi tr−ờng. Vì vậy, việc dự báo đ−ợc thời điểm đổ bộ của cơn bão cần phải đ−ợc nghiên cứu. Sai số thời gian đổ bộ trung bình đ−ợc tính nh− sau : ( )∑ = −=∆ n i of tt n t 1 1 (3.1) t∆ : Sai số thời gian đổ bộ trung bình. n : Độ dài chuỗi số liệu xét. (n = 43) ft : thời điểm dự báo bão đổ bộ. ot : thời điểm quan trắc bão đổ bộ. Bảng 3.14 Bảng sai số dự báo trung bình thời gian bão đổ bộ với các sơ đồ đối l−u tại các hạn dự báo (giờ). Sơ đồ Hạn BMJ KF KFMX Hạn 24 giờ 0,80 -12,46 -1,89 Hạn 48 giờ -19,69 -9,69 -8,96 Hạn 72 giờ -10,42 4,06 -16,88 -25.00 -20.00 -15.00 -10.00 -5.00 0.00 5.00 10.00 BMJ KF KFMX Sơ đồ Sai số trung bỡnh thời gian (giờ) Hạn 24 giờ Hạn 48 giờ Hạn 72 giờ Hình 3.21 Sai số dự báo trung bình thời gian bão đổ bộ của các sơ đồ đối l−u tại các hạn dự báo 72 giờ, 48 giờ và 24 giờ. 70 Bảng 3.14 đ−a ra sai số thời gian đổ bộ bão trung bình của ba sơ đồ đối l−u BMJ, sơ đồ KF và sơ đồ KFMX tại các hạn dự báo. Và Hình 3.21 biểu diễn kết quả t−ơng ứng. Với hạn dự báo 24 giờ, dự báo của sơ đồ BMJ có giá trị sai số trung bình thời gian d−ơng (0,8 giờ), tức là trung bình sơ đồ dự báo bão đổ bộ muộn. Ng−ợc lại, dự báo của hai sơ đồ KF và KFMX có giá trị âm (-12,46 giờ và -1.89 giờ) tức là hai sơ đồ này dự báo bão đổ bộ sớm. Với hạn dự báo 48 giờ, dự báo của ba sơ đồ BMJ, KF và KFMX đều có giá trị sai số trung bình thời gian âm (-19,69 giờ, -9,69 giờ và -8,96 giờ) tức là cả ba sơ đồ đều dự báo bão đổ bộ sớm. Với hạn dự báo 72 giờ, dự báo của sơ đồ BMJ và KFMX có giá trị sai số trung bình thời gian âm (-10,42 giờ và -16,88 giờ), tức là hai sơ đồ này dự báo bão đổ bộ sớm. Sơ đồ KF có giá trị sai số trung bình thời gian d−ơng (4,06 giờ), tức là sơ đồ này dự báo bão đổ bộ muộn. Bảng 3.15 Số tr−ờng hợp bão đổ bộ của các sơ đồ đối l−u tại các thời hạn dự báo. Hạn dự báo Hạn 72 giờ Hạn 48 giờ Hạn 24 giờ Sơ đồ Thời điểm đổ bộ BMJ KF KFMX BMJ KF KFMX BMJ KF KFMX Sớm 3 1 4 4 4 6 1 3 4 Muộn 0 2 0 0 0 0 4 2 3 Đúng 0 1 0 0 0 1 0 0 0 Bảng 3.15 trình bày về số tr−ờng hợp của thời điểm đổ bộ của các sơ đồ đối l−u BMJ, KF và KFMX tại các hạn dự báo. Với hạn dự báo 72 giờ, sơ đồ KFMX có 4 tr−ờng hợp dự báo sớm hơn thời điểm bão quan trắc đổ bộ , sơ đồ BMJ có 3 tr−ờng hợp dự báo sớm, riêng sơ đồ KF có 1 tr−ờng hợp dự báo sớm, 2 tr−ờng hợp dự báo muộn, 1 tr−ờng hợp dự báo đúng. 71 Với hạn dự báo 48 giờ, ba sơ đồ đều dự báo bão đổ bộ sớm với số tr−ờng hợp của các sơ đồ BMJ, sơ đồ KF và sơ đồ KFMX lần l−ợt là 4 tr−ờng hợp, 4 tr−ờng hợp và 6 tr−ờng hợp. Riêng sơ đồ KFMX ở hạn dự báo này có 1 tr−ờng hợp dự báo đúng. Với hạn dự báo 24 giờ, sơ đồ KF và sơ đồ KFMX có số tr−ờng hợp dự báo bão đổ bộ sớm lớn hơn so với tr−ờng hợp bão đổ bộ muộn, ng−ợc lại sơ đồ BMJ có số tr−ờng hợp dự báo bão đổ bộ muộn lớn hơn. Nh− vậy, khi bão ở xa bờ (cách thời điểm bão đổ bộ 72 giờ), sơ đồ KFMX và sơ đồ BMJ đều dự báo bão đổ bộ sớm, sơ đồ KF dự báo bão đổ bộ muộn. Khi bão ở gần bờ (cách thời điểm bão đổ bộ 24 giờ), sơ đồ KF và sơ đồ KFMX dự báo bão đổ bộ sớm, sơ đồ BMJ dự báo bão đổ bộ muộn. Tiếp theo, tác giả xét tr−ờng hợp riêng, cơn bão Xangsane với ba thời điểm dự báo 72 giờ, 48 giờ và 24 giờ. Bảng 3.16 Vị trí dổ bộ, sai số và thời điểm đổ bộ của bão Xangsane. Tên bão Ngày Sơ đồ Thời điểm đổ bộ Kinh độ Vĩ độ Độ lệch (độ) Độ lệch (km) Quan trắc 011006_1,5Z 108,30 15,98 KF 300906_17Z 108,97 15,06 1,13 124,45 280906_06 KFMX 011006_0,75Z 108,33 15,96 0,03 3,50 KF 011006_0,25Z 108,59 15,55 0,51 55,90 290906_06 KFMX 011006_1,25Z 107,79 16,42 0,68 74,69 KF 300906_22,25Z 108,31 16,00 0,03 3,30 Xangsane 300906_06 KFMX 300906_20,25Z 108,27 16,01 0,05 5,59 Với hạn dự báo 72 giờ, sơ dồ KFMX cho vị trí đổ bộ sát với vị trí thực nhất, đồng thời thời gian dự báo đổ