ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

NGUYỄN THỊ HOAN

ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH

HWRF ĐỐI VỚI DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2013

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------

NGUYỄN THỊ HOAN

ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH

HWRF ĐỐI VỚI DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG

Chuyên ngành: Khí tượng và Khí hậu học

Mã số: 60440222

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. HOÀNG ĐỨC CƯỜNG

Hà Nội - 2013

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc tới Thầy hướng dẫn của

tôi - TS.Hoàng Đức Cường vì những chỉ bảo, hướng dẫn tận tình cho tôi hoàn thành

luận văn.

Trong suốt quá trình thực hiện luận văn, các thầy cô giáo trong Khoa Khí

tượng, Thủy văn và Hải Dương học nói riêng và các thầy cô trong trường Đại học

Khoa học Tự nhiên nói chung đã chỉ dạy những bài học quý báu cho tôi trong chuyên

môn và cuộc sống. Tôi vô cùng cảm ơn những công lao to lớn đó.

Tôi xin gửi lời cảm ơn tới Phòng Sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự

nhiên, đã tạo điều kiện tốt cho tôi trong quá trình tôi học tập tại trường.

Tôi cũng xin cảm ơn những đồng nghiệp tại Trung tâm Nghiên cứu khí tượng -

khí hậu, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường đã giúp đỡ tôi trong quá

trình thực hiện luận văn đặc biệt là TS. Nguyễn Văn Hiệp, Ths. Trương Bá Kiên, CN.

Lưu Nhật Linh, CN. Nguyễn Thị Xuân về những giúp đỡ, góp ý và thảo luận quý báu

về kĩ thuật cũng như chuyên môn giúp tôi có thể hoàn thiện được luận văn.

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến ban lãnh đạo Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và

Môi trường, ban lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu khí tượng - khí hậu, đã tạo điều kiện

thuận lợi về thời gian và cơ sở vật chất cho tôi được học tập trong quá trình công tác.

Cuối cùng tôi xin cảm ơn bố mẹ cùng những người thân trong gia đình tôi đã

luôn động viên và tạo điều kiện tốt nhất để tôi hoàn thành luận văn này.

Hà Nội, tháng 12 năm 2013

Học viên cao học

Nguyễn Thị Hoan

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ........................................................................................................ 1 DANH MỤC BẢNG ....................................................................................................... 3 DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT ................................................................................. 4 MỞ ĐẦU……………………………………………………………………………… 5 Chương 1.TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY ................................................. 6 1.1.Khái niệm ban đầu hóa xoáy ..................................................................................... 6

1.1.1. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình ................................. 6 1.1.2. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng hàm thực nghiệm................................. 12 1.1.3. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu .................................. 15

1.2.Tổng quan các nghiên cứu trong nước .................................................................... 16 Chương 2. BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH HWRF, SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ...................................................................................... 19 2.1. Sơ lược về mô hình HWRF .................................................................................... 19 2.2. Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF ............................................................... 20

2.2.1. Phân tích xoáy nhằm loại bỏ xoáy thô từ phân tích toàn cầu trong HWRF .... 22 2.2.2.Xoáy giả tạo ra trong mô hình HWRF đối với trường hợp bão yếu ................. 22 2.2.3. Hiệu chỉnh xoáy bão trước 6 giờ dự báo ........................................................ 23

2.3. Thiết kế thí nghiệm ................................................................................................. 34 2.3.1. Miền tính .......................................................................................................... 34 2.3.2. Số liệu sử dụng ................................................................................................. 36

2.4. Các chỉ tiêu đánh giá .............................................................................................. 37 Chương 3. KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH HWRF ................................ 39 3.1. Thử nghiệm đối với cơn bão Ketsana ..................................................................... 39

3.1.1. Thông tin về cơn bão Ketsana(2009) ............................................................... 39 3.1.2. Thiết kế thí nghiệm ........................................................................................... 41 3.1.3. Một số kết quả thử nghiệm bão Ketsana .......................................................... 41

3.2. Thử nghiệm cho mùa bão 2009 .............................................................................. 52 3.2.1. Thiết kế thí nghiệm ........................................................................................... 52 3.2.2. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông ...... 52 3.2.3. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo cường độ bão trên Biển Đông ... 54

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ....................................................................................... 60 KẾT LUẬN ................................................................................................................ 60 KIẾN NGHỊ ............................................................................................................... 60

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 61

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1. Ví dụ minh họa việc tách trường phân tích khách quan ban đầu thành trường môi trường hE và và trường xoáy hav. Trường môi trường hE là tổng hợp của trường nền quy mô lớn nhận được sau phép lọc không gian và trường nhiễu không xoáy hd -hav, nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993). ........................................................................ 7 Hình 1.2. (a)- Tỉ lệ độ nhạy của phép lặp với bước sóng, (b)- biến đổi hàm trọng số E theo bán kính r, Nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993). .................................................... 9 Hình 2.1. Cấu trúc mô hình HWRF ............................................................................... 19 Hình 2.2. Ví dụ miền tính trong mô hình HWRF .......................................................... 20 Hình 2.3. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF ............................................ 22 Hình 2.4. Biểu diễn bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài cùng của quan trắc và dự báo ........................................................................................ 23 Hình 2.5. Ví dụ miền tính sử dụng trong mô hình HWRF khi chạy cơn bão KETSANA tại thời điểm 2009092712 .............................................................................................. 35 Hình 3.1. Quỹ đạo besttrack bão Ketsana; Nguồn: http://agora.ex.nii.ac.jp ................. 39 Hình 3.2. Cường độ cơn bão KETSANA-áp suất thấp nhất tại tâm bão; Nguồn: http://agora.ex.nii.ac.jp .................................................................................................. 39 Hình 3.3. Hình thế Synốp bão Ketsana tại các thời điểm (a)- 12Z 27/09/2009, (b)- 00Z 28/09/2009, (c)-12Z 29/09/2009 và (d)-18Z 29/09/2009; Nguồn: http://joelandchoom.net/maparchives2013.html ........................................................... 40 Hình 3.4. Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại thời điểm 00H (a)-coldstart và (b)-nobogus; (c)-mặt cắt dị thường nhiệt độ bão nhiệt đới quan trắc (Nguồn: Hawkins và cộng sự, 1968). ................................. 42 Hình 3.5. Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a1)-coldstart+03H và (a2)-nobogus+03H; (b1)-coldstart +06H và (b2)-nobogus+ 06H; (c1)-coldstart+12H và (c2)-nobogus+ 12H .................. 43 Hình 3.6. Mặt cắt trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại thời điểm 00H (a)-coldstart và (b)-nobogus .......................................................................................... 44 Hình 3.7. Mặt cắt thẳng đứng trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a1)-coldstart+06H và (a2)-nobogus+06H; (b1)-coldstart +12H và (b2)-nobogus+ 12H; (c1)-coldstart+18H và (c2)-nobogus+ 18H; (d1)-coldstart+24H và (d2)-nobogus+ 24H ....................................................................................................... 45 Hình 3.8. Mặt cắt trường gió mực 10m qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a)-00H; (b)-06H; (c)-12H; (d)-18H; (e)-24H ............................................. 47 Hình 3.9. Quường hợp có và không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy.09/2009 cơn bão Ketsana đối với chạy ại tốt hơn so với không ban đầu hóa xoáy ở thời điểm ban đầu và s .. 48 Hình 3.10. Sai số khoảng cách PE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009.............................................................................................................. 48

1

Hình 3.11. Sai số khoảng dọc ATE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009.............................................................................................................. 49 Hình 3.12. Sai số khoảng ngang CTE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009.............................................................................................................. 49 Hình 3.13. Sai số áp suất cực tiểu dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus ................................................... 50 Hình 3.14. Sai số tốc độ gió cực đại dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus ........................................... 51 Hình 3.15. Trung bình sai số khoảng cách (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus ........................................................................... 53 Hình 3.16. Trung bình sai số dọc (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus ............................................................................................. 53 Hình 3.17. Trung bình sai số ngang (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus ............................................................................................. 54 Hình 3.18. Trung bình sai số tuyệt đối của áp suất thấp nhất (hpa) tại tâm mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus ..................................... 55 Hình 3.19. Trung bình sai số tuyệt đối vận tốc gió cực đại (m/s)mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus .......................................................... 56 Hình 3.20. Đường biểu diễn biến đổi áp suất cực tiểu tại tâm bão theo mô phỏng bởi JTWC, HWRF-coldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (hpa) ...................... 58 Hình 3.21. Đường biểu diễn biến đổi gió cực đại theo mô phỏng bởi JTWC, HWRF-coldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (m/s) ............................................... 59

2

DANH MỤC BẢNG

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

3

DANH MỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT

3DVAR 3 –Dimensional VARiation Data Assimilation (Sơ đồ đồng hóa số

liệu biến phân 3 chiều)

4DVAR 4 –Dimensional VARiation Data Assimilation (Sơ đồ đồng hóa số

liệu biến phân 4 chiều)

ARW Advanced Research WRF model (Mô hình HWRF phiên bản nghiên

cứu nâng cao)

ATE Along Track Error (Sai số dọc)

CTE Cross Track Error (Sai số ngang)

GFDL Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (Phòng nghiên cứu động lực

học chất lưu địa-vật lý)

GFS Global Forecast System (Hệ thống dự báo toàn cầu)

HWRF Hurricane Weather Research and Forecasting model (Mô hình nghiên

cứu và dự báo bão)

MATE Mean Along Track Error (Trung bình sai số dọc)

MCTE Mean Cross Track Error (Trung bình sai số ngang)

MM5 Mesoscale Model-5 (Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5)

NCAR The NationalCenter for Atmospheric Research (Trung tâm nghiên cứu

khí quyển quốc gia, Mỹ)

NCEP National Centers for Environmental Prediction (Trung tâm dự báo môi

trường quốc gia, Mỹ)

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

NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration(Cơ quan quản lý

khí quyển đại dương quốc gia, Mỹ)

POM Princeton Ocean Model (Mô hình đại dương Princeton )

WRF Weather Research and Forecasting model (Mô hình nghiên cứu và dự

báo thời tiết)

4

MỞ ĐẦU

Trong những năm gần đây, dự báo bão bằng mô hình số trị đã được ứng dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia trên thế giới trong đó có Việt Nam, thành quả này có được một phần nhờ sự phát triển vượt bậc về công nghệ máy tính.

Để thực hiện dự báo với độ phân giải cao hơn trong điều kiện hạn chế về năng lực tính toán, sử dụng mô hình khu vực là một giải pháp. Các mô hình khu vực hạn chế dùng số liệu điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc thời gian từ mô hình toàn cầu. Do vậy dù ban đầu hóa với độ phân giải cao hơn, chất lượng và cấu trúc xoáy bão trong điều kiện ban đầu vẫn chứa các sai số từ mô hình toàn cầu. Một điều kiện ban đầu không tốt có thể dẫn đến sai số lớn trong quá trình dự báo quỹ đạo và cường độ bão. Vì vậy, để cải thiện điều kiện ban đầu cho mô hình dự báo bão đặc biệt khu vực gần tâm bão, người ta thực hiện ban đầu hóa xoáy. Ban đầu hóa xoáy là bài toán được xây dựng với mục đích tái tạo một xoáy bão có cấu trúc và cường độ gần với xoáy bão thực, có vị trí tại xoáy bão quan trắc. Các bước của ban đầu hóa xoáy bao gồm: loại bỏ xoáy từ trường phân tích toàn cầu; xây dựng xoáy xoáy giả; và cài xoáy giả vào trường ban đầu của mô hình (B.Mathur, 1991; Iwasaki T, 1987; Kurihara, 1993).

Nước ta hàng năm phải gánh chịu những thiệt hại không nhỏ do bão hoạt động trên Biển Đông.Trong quá trình tồn tại, phát triển và di chuyển, quỹ đạo bão trên Biển Đông biến đổi khá phức tạp. Do vậy, dự báo tốt hoạt động của bão trên Biển Đông trước hết góp phần đảm bảo an toàn cho ngư dân, cho người dân sống ở khu vực ven biển, giảm thiểu số người chết và mất tíchvà giảm thiệt hại to lớn về kinh tế do bão gây ra. Luận văn này thực hiện khảo sát và đánh giá vai trò của sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF (Hurricane Weather Research and Forecasting Model) - mô hình dự báo cường độ và quỹ đạo bão nghiệp vụ tại Hoa Kỳ từ năm 2007 (Sundararaman Gopalakrishnan, 2012) qua mô phỏng các cơn bão trong mùa bão 2009 trên Biển Đông.

Ngoài các phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, luận văn được cấu trúc với 3 chương chính bao gồm:

Chương 1: Tổng quan về ban đầu hóa xoáy

Chương 2: Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF, số liệu và phương pháp đánh giá

Chương 3: Kết quả đánh giá vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo bão trên Biển Đông bằng mô hình HWRF

5

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ BAN ĐẦU HÓA XOÁY

1.1. Khái niệm ban đầu hóa xoáy

Ban đầu hóa xoáy là bài toán được đặt ra để nâng cao chất lượng điều kiện ban đầu của mô hình dự báo bão. Cho đến nay, ban đầu hóa xoáy không còn là bài toán xa lạ trong các nghiên cứu ở Việt Nam cũng như trên thế giới, tuy nhiên đây vẫn là một bài toán lớn với nhiều thách thức và thu hút nhiều nhà nghiên cứu. Bản chất của ban đầu hóa xoáy là xây dựng môt xoáy giả có cấu trúc gần với xoáy thực bằng cách bổ sung thông tin chỉ thị về cơn bão như vị trí tâm quan trắc, tốc độ gió cực đại, thông tin kích thước bão,… Xoáy giả này có cấu trúc, cường độ gần với thực hơn.

Theo Nguyễn Văn Hiệp và Yi-leng Chen (2011), kĩ thuật ban đầu hóa xoáy có thể chia làm ba nhóm bao gồm: (1) xây dựng xoáy giả bằng hàm thực nghiệm; (2) xây dựng xoáy giảbằng tích phân mô hình và (3) xây dựng xoáy bằng phương pháp đồng hóa số liệu 3 và 4 chiều với số liệu quan trắc kết hợp với số liệu quan trắc giả (Nguyễn Văn Hiệp và Yi-leng Chen, 2011). Trên cơ sở này, phần tổng quan về ban đầu hóa xoáy trong luận văn sẽ được trình bày theo các cách thực thực hiện ban đầu hóa xoáy như vậy.

1.1.1. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng tích phân mô hình Trên thế giới đã có nhiều tác giả nghiên cứu về vấn đề ban đầu hóa xoáy bằng

mô hình số trị. Trong đó, công trình của Kurihara và cộng sự (1993) là một công trình điển hình và đáng chú ý về ban đầu hóa xoáy bằng cách tích phân mô hình. Các tác giả đã tích phân mô hình dự báo bão GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) phiên bản đối xứng để tạo ra thành phần đối xứng của xoáy giả. Trong đó, thành phần xoáy đối xứng được tạo ra bằng cách tích phân mô hình dự báo bão GFDL phiên bản đối xứng trục (Kurihara và cộng sự 1990, 1993) và xoáy giả cần phải thỏa mãn 3 điều kiện là có cấu trúc đồng nhất và tương tự với xoáy bão thật, cộng thêm khả năng tương thích với mô hình (Kurihara và cộng sự, 1993).

Để thực hiện tách bỏ xoáy yếu, nghèo thông tin, sai vị trí, giả thiết được đặt ra rằng phần giá trị của trường bất kỳ gây ra bởi xoáy là giá trị lệch của trường phân tích (chứa xoáy) so với trường môi trường không có xoáy. Xoáy được tách ra khỏi trường phân tích nhờ sử dụng một phương pháp lọc thích hợp. Phương pháp lọc được chọn sao cho trường môi trường thu được chứa trong nó ít nhất các đặc điểm của trường xoáy. Sau khi tách xoáy yếu, thực hiện xây dựng xoáy nhân tạo. Để phù hợp với cấu

6

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

Trong suốt quá trình tích phân, gió tiếp tuyến nhất thiết phải điều chỉnh từ 0 ở thời điểm ban đầu tới một giá trị gió tiếp tuyến thực nghiệm vào thời điểm cuối của quá trình tích phân, thời điểm này thường được lựa chọn là khoảng sau 60h. Thành phần phi đối xứng có vai trò quan trọng trong việc di chuyển của bão, được giả thiết là gây ra bởi bình lưu xoáy hành tinh (dựa trên lý thuyết về hiệu ứng β- β effect và xoắn β- β gyre) được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993).

Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng (Ross, 1992). Sau đó thành phần gió phi đối xứng này được xây dựng từ các thành phần phi đối xứng của xoáy bao gồm cả phương vị của sóng số 1 và sóng số 2. Sau khi các trường gió được xây dựng cho xoáy giả gồm cả thành phần đối xứng và phi đối xứng thì các biến khác được điều chỉnh sao cho phù hợp với cấu trúc của trường gió.

Hình 1.1. Ví dụ minh họa việc tách trường phân tích khách quan ban đầu thành trường môi trường hE và và trường xoáy hav. Trường môi trường hE là tổng hợp của trường

7

nền quy mô lớn nhận được sau phép lọc không gian và trường nhiễu không xoáy hd -hav, nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993).

Khi đã có được trường gió, thì áp suất bề mặt và độ cao địa thế vị được ước tính

bằng cách sử dụng phương trình phân kì. Nhiệt độ sau đó được tính toán từ một mặt cắt thẳng đứng của độ cao địa thế vị sử dụng mối quan hệ thủy tĩnh (Kurihara và cộng sự, 1993).

Theo sơ đồ này, một trường h vô hướng bất kì sẽ tách ra thành hai phần là trường nền hay trường môi trường quy mô lớn hB và trường nhiễu động hD. Tiếp đến, trường nhiễu động hD được tách ra thành hai phần nhiễu động gây ra do xoáy hav và nhiễu động phi xoáy, hay trường mô trường quy mô nhỏ (hD – hav). Tổng của trường môi trường quy mô lớn và trường môi trường quy mô nhỏ là trường môi trường hE.

Trường nền được tách ra bằng phép lặp thông qua hàm làm trơn trên lưới kinh

vĩ. Trước tiên, trường h được làm trơn theo chiều vĩ hướng bằng công thức:

)2( ,,1,1,, ϕλϕλϕλϕλϕλ hhhKhh −++= +− (1.1)

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

1)2cos1(21 −−=

mK π (1.2)

Với m là tham số sẽ mang các giá trị khác nhau tương ứng với các bước lặp khác nhau, để áp dụng cho việc làm trơn trường theo công thức (1.1), m lần lượt nhận đúng các giá trị là: 2, 3, 4, 2, 5, 6, 7, 2, 8, 9.

Sau khi đã làm trơn và thu được trường ϕλ ,h . Tiếp theo, trường này được làm

trơn theo chiều kinh hướng để xác định trường nền ϕλ ,Bh :

ϕλϕλϕλϕλϕλ ,1,1,,, 2( hhhKhhB −++= +− ) (1.3)

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

[ ]{ })(1)()(),(),(),( 00 rErhrErhrhrh DDDav −+−= θθθ (1.4)

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

8

220

220

220

/

//)(

1)(

lr

lrlrr

eeerE

−

−−−

−

−= (1.5)

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

Hình 1.2. (a)- Tỉ lệ độ nhạy của phép lặp với bước sóng, (b)- biến đổi hàm trọng số E

theo bán kính r, Nguồn: (Kurihara và cộng sự, 1993).

Hình 1.2a biểu diễn tỉ lệ giữa độ nhạy của phép lọc đối với bước sóng cho thấy các sóng có độ dài sóng nhỏ hơn 9o sẽ được lọc hoàn toàn, những sóng có độ dài sóng càng lớn thì khả năng lọc sẽ giảm đi, tương ứng với khả năng lọc chỉ còn khoảng 82%, 60%, 32% lần lượt đối với các sóng bước sóng là 15o, 20o,30o. Ở đây những sóng dài tương ứng với trường nền, sóng ngắn hơn ứng với trường nhiều động.

Hình 1.2b biểu diễn biến đổi của của hàm trọng số E(r) theo bán kính r trong công thức (1.4). Đường thẳng đứng trong hình này biểu diễn độ nhạy của bán kính ảnh hưởng đến phép lọc, với bán kính nằm trong khoảng từ r = r0 – l tới r = r0 phép lọc được thực hiện nhiều nhất, do đây là khoảng bán kính mà nhiễu động phi xoáy tồn tại nhiều nhất.

Trường nhiễu động hD được biểu diễn trong công thức 1.4 được coi là nhiễu do xoáy gây ra nên xoáy chỉ tồn tại trong phạm vi chứa nhiễu động. Do đó, trường nhiễu động trung bình được xác định bằng công thức:

∫= θθπ

drhrh DD ),(21)( 00

(1.6)

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

(a) (b)

9

được tạo ra bởi dòng đối xứng (Kurihara và cộng sự, 1993). Để tạo ra thành phần gió phi đối xứng, phương trình xoáy áp hướng không phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng trong nghiên cứu của Kurihara và của Ross (1992).

Đối với thành phần gió đối xứng, một phân bố gió theo bán kính và mực mô hình (r,σ) được gọi là phân bố gió mục tiêu được sử dụng để tính toán các trường còn lại có dạng:

)()(),( rVFrV dσσ = (1.7)

Trong đó: F là một hàm kinh nghiệm thể hiện trọng số của gió tiếp tuyến phương thẳng đứng và Vd là phân bố gió tiếp tuyến tại đỉnh lớp biên có dạng:

B

ab

aAaad rr

rrrrrVrV )())(()(

−−

= (1.8)

Với ra, rb, A, B là các tham số thực nghiệm. Trong suốt quá trình tích phân, gió tiếp tuyến nhất thiết phải điều chỉnh từ 0 ở thời điểm ban đầu tới một giá trị gió tiếp tuyến thực nghiệm vào thời điểm cuối của quá trình tích phân, thời điểm này thường được lựa chọn là khoảng sau 60h. Điều này có thể được hiểu là bắt đầu từ trạng thái tĩnh (gió tiếp tuyến và bán kính bằng không, khí áp, nhiệt độ và độ ẩm ban đầu là đồng nhất theo bán kính), trong quá trình tích phân, gió tiếp tuyến được hiệu chỉnh dần về gió mục tiêu trong khi trường khác được tự do biến đổi do tương tác giữa các trường trong mô hình. Công thức hiệu chỉnh được xác định để gió tiếp tuyến biến đổi dần về gió mục tiêu có dạng như sau:

)1exp(),(),,(t

rVtrV BRτσσ −= (1.9)

Trong đó: t là thời gian, τ là qui mô thời gian điều chỉnh, VRlà phân bố gió tiếp tuyến trong mô hình, VB là một phân bố gió tiếp tuyến mục tiêu xác định từ trước.

Sau mỗi bước thời gian tích phân của mô hình, gió tiếp tuyến VR dự báo bởi mô hình ở bước thời gian trước sẽ được thay thế bằng:

ααυ

++

=1R

FVV (1.10)

Trong đó: α là tham số trọng số liên quan đến quy mô thời gian của mô hình.

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

10

phân kỳ trên mặt phẳng β được tích phân bằng cách sử dụng các điều kiện ban đầu từ xây dựng dòng đối xứng trong nghiên cứu của Kurihara và Ross (1992). Sau đó thành phần gió phi đối xứng này được xây dựng từ các thành phần phi đối xứng của xoáy bao gồm cả phương vị của sóng số 1 và sóng số 2.

Các xoáy phi đối xứng được biểu diễn trên tọa độ trục (r,θ ) qua công thức như sau:

),(),()(),( 210 θζθζζθζ rrrr ++= (1.11)

Khi đó trường gió có dạng:

),(),()(),( 210 θθθ rVrVrVrV ++= (1.12)

Xét phương trình biểu diễn các thành phần tốc độ trên mặt phẳng β, trong hệ trục tọa độ di chuyển với tốc độ là C khi đó, xoáy phi đối xứng đối các sóng có dạng:

0101022011 ).().().().( VjCVVt

βζζζζ−∇+∇−∇−=

∂∂ (1.13)

12012011212101101 ).(.).(.).().(.. VjVjCCVVVV

tββζζζζζζζ

−−∇+∇+∇−∇−∇−∇−=∂∂ (1.14)

212121102202 ).().().(.. VjCVVV

tβζζζζζ

−∇+∇−∇−∇−=∂∂ (1.15)

Sau khi các trường gió được xây dựng cho xoáy giả gồm cả thành phần đối

xứng và phi đối xứng thì các biến khác được điều chỉnh sao cho phù hợp với cấu trúc của trường gió. Khi đã có được trường gió, áp suất bề mặt và độ cao địa thế vị được ước tính bằng cách sử dụng phương trình phân kì. Nhiệt độ sau đó được tính toán từ một mặt cắt thẳng đứng của độ cao địa thế vị sử dụng mối quan hệ thủy tĩnh (Kurihara và cộng sự, 1993).

Liu và cộng sự (1997) đã xây dựng xoáy giả từ mô hình tích phân với cải thiện đáng kể trong cấu trúc nhiệt động lực của xoáy dẫn đến dự báo cường độ tốt hơn (Liu và cộng sự, 1997). Ngoài ra, Đại học Quốc gia bang Pennsylvania, Trung tâm nghiên cứu khí quyển đã sử dụng mô hình phi thủy tĩnh quy mô vừa phiên bản 5 (MM5) để tích phân các miền thô nhất trong khoảng thời gian 48h. Sau đó xoáy được tích phân từ miền tính thô nhất tại 48h được chiết suất và kết hợp trở lại vào điều kiện ban đầu cho tất cả các miền tính. Liu và cộng sự (1997) đã áp dụng kĩ thuật này cho cơn bão Andrew (1992), cơn bão này có những đặc tính đặc biệt là: (1) Xoáy tích phân tại thời điểm 48h đạt tới cường độ quan trắc vào thời điểm ban đầu của mô hình; (2) các trường khí tượng trong dòng gió đông khu vực nhiệt đới tương đối chuẩn và có hướng di chuyển của xoáy bão di chuyển lệch không đáng kể, chuyển động về hướng tây gần

11

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

Gần đây nhất, trong các nghiên cứu của Nguyễn Văn Hiệp và Yi Leng Chen (2011) đã xây dựng một phương pháp ban đầu hoá xoáy mới thông qua kỹ thuật chạy lặp và áp dụng cho mô hình WRF (Weather Research and Forecasting Model). WRF phiên bản V3 với mô đun cài xoáy mới được sử dụng để dự báo thử nghiệm cho cơn bão Morakot (2009). Trong phương pháp ban đầu hoá xoáy này, các tác giả sử dụng hai giả thiết: thứ nhất, trong một khoảng thời gian ngắn (< 1 giờ) bão di chuyển nhưng cấu trúc của nó không thay đổi một cách đáng kể; thứ hai, cấu trúc bão tại thời điểm ban đầu của mô hình là một hàm của các điều kiện môi trường như gió, nhiệt độ mặt nước biển, độ đứt gió,… Trên cơ sở đó, thực hiện tích phân mô hình trong một khoảng thời gian, dt (dt < 1 h), với trường áp mực biển nhân tạo tại thời điểm ban đầu phi đối xứng. Trường áp mực biển nhân tạo được xây dựng từ công thức của Fujita (Fujita, 1952) sau khi được biến đổi thành dạng phi đối xứng. Sau vòng lặp thứ nhất, cấu trúc xoáy ở cuối vòng lặp được sử dụng để xây dựng cấu trúc xoáy tại thời điểm ban đầu cho vòng lặp thứ hai. Quá trình chạy lặp trên được thực hiện cho tới khi cường độ bão tại thời điểm ban đầu gần với cường độ bão thực tế. Tuỳ vào trường hợp, số vòng lặp thường giao động từ 30 tới 90 (Hiep N.V và Yi-Leng Chen, 2011). Một số kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy sơ đồ phân tích xoáy mới này có nhiều ưu điểm hơn hẳn các sơ đồ trước đây.

Các nghiên cứu trước đây khẳng định rằng ban đầu hóa xoáy là cần thiết để dự báo tốt hơn với các mô hình quy mô vừa. Trong thực tế, không có phương pháp nào trong các phương pháp trên là hoàn hảo và không phải tất cả các sơ đồ này đều được thực hiện trong mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết WRF (Skamarock và Powers, 2005). Do đó, khắc phục một số hạn chế trong kĩ thuật ban đầu hóa xoáy sẽ cho kết quả dự báo tốt hơn. Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng ban đầu hóa xoáy bằng phương pháp động lực đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán lớn và đây là nhược điểm lớn nhất của phương pháp ban đầu hóa xoáy này.

1.1.2. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng hàm thực nghiệm Ban đầu hóa xoáy dựa trên các hàm thực nghiệm là phương pháp xây dựng

xoáy có cường độ cấu trúc xác định dựa trên những hiểu biết về lí thuyết. Ưu điểm của phương pháp này là không cần mô hình phiên bản đối xứng trục và thời gian tính toán nhanh hơn, do đó đã có rất nhiều sơ đồ ban đầu hóa xoáy áp dụng phương pháp này. Xoáy giả xây dựng bằng các hàm thực nghiệm về áp suất, gió tiếp tuyến được phát

12

triển lần đầu tiên bởi Fujita (1952). Sau đó có thêm một số tác giả như Chan và Williams (1987), Iwasaki và cộng sự (1987), Mathur (1991), Davis và Low-Nam (2001), Kwon và Cheong (2009) tiếp tục phát triển các nghiên cứu dựa trên các hàm thực nghiệm của Fujita(1952). Trong nghiên cứu của Iwasaki và cộng sự (1987) công thức thực nghiệm để xây dựng xoáy giả bao gồm các bước sau (từ công thứ 1.16 đến 1.22) (Iwasaki và cộng sự, 1987)

Công thức thực nghiệm tính phân bố theo bán kính của trường khí áp bề mặt đã được đưa ra theo(Fujita, 1952):

[ ] 21

20 )/(1)( −

+∆−= RrPPrP E (1.16)

Trong đó, PE là áp suất bề mặt môi trường, ΔP là cường độ xoáy, R0 là kích thước xoáy. Hai yếu tố này được xác định để thỏa mãn điều kiện áp suất tại tâm và bán kính gió 15m/s có giá trị bằng với quan trắc.

Tiếp đến, trường độ lệch độ cao địa thế vị (D) tại đỉnh mây được tính toán bởi công thức với mục tiêu mô phỏng xoáy nghịch phía trên, được cho bởi:

01

0

0

2

2

).(..

),(RrRRrR

Rr

Rredrcbra

PrD E

E

t

<≤<≤

<

−++

= (1.17)

Ở đây, tất cả các tham số a, b, c, d, e đều là các tham số kinh nghiệm được tính toán sao cho phân bố áp suất liên tục đến đạo hàm bậc một tại hai giá trị R0 và R1. Hai tham số này cũng là hai tham số kinh nghiệm phụ thuộc vào bán kính gió 15m/s (R15m/s).

Độ lệch độ cao địa thế vị triệt tiêu tại mực 20mb, phía trên đỉnh mây giữa tầng bình lưu:

0),( =midprD (1.18)

Bước tiếp theo, trường nhiệt độ tại tâm bão từ bề mặt đến đỉnh mây được xây dựng có dạng xoáy lõi nóng được biểu diễn:

[ ] )()()(),0( 1 PTPTPTCPT EEc +−= (1.19)

Với hằng số C1 được xác định sao cho độ lệch địa thế vị tại đỉnh mây trùng với giá trị đã tính ở công thức (1.17), TE là nhiệt độ trường môi trường, TC là nhiệt độ

13

trong mây hay nhiệt độ của khối không khí đi lên từ bề mặt theo quá trình đoạn nhiệt ẩm.

Công thức xác định nhiệt độ tại tâm ở phía trên đỉnh mây là:

)()ln)(lnln(ln),0( 2 PTPPPPCPT Etmid +−−= (1.20)

Trong đó: C2 được xác định từ độ lệch độ cao địa thế vị sử dụng phương trình thủy tĩnh. Độ lệch của độ cao địa thế bị được nội suy bằng công thức:

)(),0()(),( rPDrPrD βα += (1.21)

Ở đây α và β được xác định sao cho thỏa mãn các điều kiện ở phương trình (1.16); (1.17); (1.18).

Trường gió tiếp tuyến và trường gió bán kính được giải lặp nhờ hệ phương trình chuyển động viết cho hệ tọa độ trụ bỏ qua thành phần xu thế:

02

=+∂∂

+−−∂∂

rdr

r VVCr

fVr

Vr

VV φθ

θ

0=+++∂∂

θθθ VVCfV

rVV

rVV dr

rr

(1.22)

Trong đó: các yếu tố Vr, θV lần lượt là gió bán kính và gió tiếp tuyến; f là tham

số Coriolis, Cd là hệ số ma sát; φ là độ cao địa thế vị của mặt đẳng áp đã xác định từ trước.

Hầu hết bằng việc dựa trên ý tưởng xây dựng xoáy giả, phát triển từ công thức thực nghiệm của Fujita (1952), các nghiên cứu của Davids (2001b) và Kwon và Cheong (2010) đã khẳng định phương pháp này có thể mô phỏng lại nhiều tính năng của bão thực với những cải thiện đáng kể trong dự báo quỹ đạo cũng như cường độ bão so với dự báo không sử dụng xoáy giả (Davids, 2001b; Kwon và Cheong , 2010).

Cũng xây dựng xoáy giả dựa trên các phương trình thực nghiệm nhưng dưới cách tiếp cận khác Lownam (2001) áp dụng cho mô hình MM5 đã đưa ra là phương pháp xoáy NCAR-AFWA cho xoáy nhân tạo được xác định bằng phân bố Rankine:

α)()(m

m rrVrF = (1.23)

Trong đó: F(r) là phân bố theo bán kính của xoáy giả, Vm là tốc độ gió cực đại.

α có giá trị bằng 1 ở phía trong bán kính gió cực đại rm và bằng -0.75 ở ngoài rm, còn A là hàm trọng số kinh nghiệm của gió tiếp tuyến theo phương thẳng đứng phụ thuộc tuyến tính với áp suất. Tương tự như trong nghiên cứu của Iwasaki (1987), trường độ

14

cao địa thế vị được xác định từ phương trình cân bằng và trường nhiệt được tính từ phương trình trạng thái. Sơ đồ Iwasaki là sơ đồ có chứa quá nhiều yếu tố kinh nghiệm và tương đối phức tạp, thêm vào đó sơ đồ được viết cho hệ tọa độ khí áp thẳng đứng nên khó áp dụng cho hệ tọa độ mô hình cũng như khó thay đổi và kiểm soát được cấu trúc xoáy nhân tạo. Trong khi sơ đồ Lownam lại tương đối đơn giản và không có nhiều tùy chọn. Đây chính là các nhược điểm của xây dựng xoáy bằng phương pháp thực nghiệm.

1.1.3. Phương pháp ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu

Ban đầu hóa xoáy bằng đồng hóa số liệu là phương pháp xây dựng xoáy giả được sử dụng rộng rãi trong hơn một thập kỉ gần đây. Với xoáy giả ngày càng được cải tiến và có khả năng ban đầu hóa tốt hơn đó xây dựng xoáy giả sử dụng phương pháp biến phân 3 chiều và 4 chiều với số liệu giả là một trong các nguồn số liệu.

Cụ thể như trong nghiên cứu của Xiao và cộng sự (2006) sử dụng phương pháp đồng hóa số liệu biến phân 3 chiều 3DVAR trong mô hình MM5. Xoáy giả được xây dựng có phân bố áp suất mực biển theo công thức thực nghiệm của Fujita (1952) và trường gió tiếp tuyến dựa trên quan hệ gió gradient. Trường gió tiếp tuyến được tạo ra trên 7 mực (mực biển, 1000, 925, 850, 700, 600, 500) (Xiao và cộng sự, 2006). Trong trường hợp này, hàm mục tiêu đóng góp bởi áp suất mực biển và gió tiếp tuyến đối xứng, được biểu diễn lần lượt qua hai biểu thức dưới đây:

[ ] [ ]∑≤

− −−=BRr

bogusp

TbogusP rPrPOrPrPJ )()()()( 1 (1.24)

[ ] [ ]∑ ∑≤

− −−=k Rr

bogusV

TbogusV

B

krVkrVOkrVkrVJ ),(),(),(),( 1 (1.25)

Trong đó: P(r) và V(r,k) là trường gió và áp suất mực biển phân tích, Pbogus(r) vàVbogus(r,k) là trường gió và áp suất mực biển giả, OPvà OVn là các ma trận đường chéo phương sai, r là bán kính và RB là bán kính đồng hóa, k là các mực thẳng đứng.

Ngoài ra, theo Chou và Wu (2008) đã tích phân xoáy giả với số liệu từ thiết bị đo gió thám sát – Dropsonde (Dropsonde là thiết bị thám sát thời tiết của NCAR, được thiết kế để được thả xuống từ máy bay ở độ cao xác định để đo chính xác hơn điều kiện cơn bão nhiệt đới), để tạo điều kiện ban đầu tốt hơn cho mô hình MM5 (Chou và Wu, 2008). Trong nghiên cứu của Nam và Davis (2001) lần đầu tiên họ đưa một xoáy giả thuần túy 6h trước thời điểm ban đầu của mô hình. Sau đó, mô hình được tích phân trong 6h để có được một xoáy bão để sử dụng như là điều kiện ban đầu của mô hình. Các số liệu ban đầu từ phân tích trường quy mô lớn trong vùng lõi bão sẽ được thay thế bởi xoáy tích phân 6h vừa đề cập ở trên. Các điều kiện ban đầu sau đó được xây

15

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

1.2. Tổng quan các nghiên cứu trong nước

Ở nước ta, bài toán ban đầu hóa xoáy đã được quan tâm nghiên cứu trong khoảng hơn 10 năm trở lại đây, tiêu biểu là nghiên cứu của Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), trong nghiên cứu này các tác giả đã khảo sát ảnh hưởng của quá trình ban đầu hóa tới quỹ đạo dự báo bằng việc chạy mô hình dự báo WBAR ứng với 9 trường hợp ban đầu hóa cho 3 cơn bão Durian (2001), Kajiki (2001), Wukong (2000). Kết quả cho thấy việc xây dựng trường ban đầu bằng các phương pháp khác nhau có ảnh hưởng rõ rệt đến quỹ đạo dự báo. Mặc dù số các cơn bão được chọn thử nghiệm còn ít, song đã loại bỏ những nhiễu động trong trường FES (thành phần môi trường có quy mô nhỏ hơn hoặc bằng xoáy bão) đã góp phần làm giảm sai số vị trí của quỹ đạo dự báo. Tuy nhiên, không thể sử dụng một phương pháp ban đầu hóa duy nhất cho tất cả các trường hợp dự báo mà cần phải căn cứ vào đặc điểm, tính chất và vị trí của bão. Đối với những cơn bão mạnh, xa bờ thì trong quá trình ban đầu hóa cần thiết loại bỏ thành phần phi đối xứng phân tích và những nhiễu động quy mô nhỏ trong trường FES. Còn với những cơn bão yếu, di chuyển sát bờ thì thành phần phi đối xứng phân tích nên được duy trì trong trường ban đầu hóa (Bùi Hoàng Hải và Phan Văn Tân, 2002).

Ngoài ra, Hoàng Đức Cường (2004) trong khuôn khổ đề tài cấp Bộ về khả năng áp dụng mô hình MM5 cho dự báo hạn ngắn ở Việt Nam đã đưa ra kết luận là “khi trong miền tính có sự hoạt động của xoáy thuận nhiệt đới nhất thiết phải sử dụng chức năng cài xoáy của mô hình” và cần có những nghiên cứu chuyên sâu về các sơ đồ ban đầu hóa xoáy để áp dụng vào dự báo quĩ đạo bão (Hoàng Đức Cường, 2004). Tiếp theo là nghiên cứu của Võ Văn Hòa (2005) đối với mô hình WBAR, tác giả đã nghiên cứu điều chỉnh các phương án ban đầu hóa, cách tính trung bình lớp sâu,… để rút ra được những bộ tham số tối ưu cho dự báo quỹ đạo bão ở Việt Nam (Võ Văn Hòa, 2005). Đặng Thị Hồng Nga và cộng sự (2006) đã nghiên cứu áp dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy của TC-LAPS vào mô hình MM5 và đạt được những kết quả khả quan (Đặng Thị Hồng Nga, 2006). Bùi Hoàng Hải trong luận án Tiến sĩ (2008) đã xây dựng sơ đồ ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mục đích dự báo quĩ đạo bão. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy bao gồm hai phần chính là quá trình phân tích xoáy dựa trên Weber và Smith (1995) và xây dựng xoáy nhân tạo theo phương pháp của Smith (2005). Để khảo sát tính hợp lý của phương pháp xây dựng xoáy nhân tạo, một module ban đầu hóa xoáy lý tưởng

16

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

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

17

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

18

Chương 2. BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG MÔ HÌNH HWRF, SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ

2.1. Sơ lược về mô hình HWRF

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

Số liệu GFS

Bộ phận tiền xử lí

WRF

Dữ liệu địa hình

Hiệu chỉnh xoáy

Xoáy từ dự báo 6h trước (warm

Xoáy giả (cold start)

Mô đun GSI

Sô đun GSIcold

st

HWRF – phần khí quyển

HWRF- phần hải dương – mô

hình (POM)

HWRF kết hợp hải dương –

khí quyển (HWRF coupler)

Bộ phận hậu xử lí

Ban đầu hóa phần hải dương

Hình 2.1. Cấu trúc mô hình HWRF

19

Do mục đích chính của luận văn là khảo sát vai trò của sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên Biển Đông nên trong khuôn khổ luận văn, chỉ quan tâm đến phần khí quyển của mô hình.

Miền tính trong mô hình HWRF được mặc định là miền tính lồng. Với hai miền tính lồng di động có độ phân giải lớn gấp 3 miền tính ngoài. Thông thường, chọn độ phân giải cho miền ngoài là 27km, miền lưới lồng là 9km. Để ban đầu hóa xoáy cho mô hình thì cần thiết chạy mô hình với lựa chọn “ananysis” để xác định miền tính lồng bên trong, sau đó tiếp tục chạy mô hình với lựa chọn “ghost”, mục đích của việc làm này chạy mô hình với miền tính lớn hơn gấp 4 lần so với miền tính lồng để tạo xoáy (Hình 2.2)

Hình 2.2. Ví dụ miền tính trong mô hình HWRF

2.2. Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF

Ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF (Hình 2.3) được thực hiện qua 3 bước chính như sau :

(1) - Phân tích xoáy hay là tách xoáy ra khỏi trường phân tích từ mô hình toàn cầu GFS, mục đích của bước tính này là để có được trường môi trường hay còn gọi là trường quy mô lớn. Nguyên lí để loại bỏ xoáy thô từ trường phân tích toàn cầu trong mô hình HWRF hay là xác định trường quy mô lớn từ mô hình toàn cầu dựa trên nghiên cứu của Kurihara và cộng sự (1993) như đã trình bày chi tiết trong chương 1.

(2) - Tạo xoáy giả

20

+ Xoáy giả được tạo ra trong trường hợp bão yếu (được gọi quá trình cold start). Xoáy giả được tạo ra từ xoáy nhân tạo đối xứng trục hai chiều trung bình tổ hợp từ dự báo của mô hình trong quá khứ. Xoáy hai chiều này chỉ cần để tái tạo khi các tham số vật lí của mô hình có những thay đổi mạnh ảnh hưởng đến cấu trúc bão. Đối với việc tạo ra xoáy hai chiều, dự báo bão (trên đại dương) áp dụng với những cơn bão có kích thước nhỏ và có cấu trúc gần đối xứng trục. Xoáy đối xứng hai chiều gồm có nhiễu động thành phần gió ngang, nhiệt độ, độ ẩm và áp suất mực biển của cơn bão. Xoáy đối xứng trục hai chiều này được dùng để tạo ra xoáy giả. Muốn tạo ra xoáy giả, mặt cắt gió thẳng đứng hai chiều phải được làm trơn cho đến khi bán kính của vận tốc gió cực đại hay tốc độ gió cực đại đạt đến giá trị quan trắc (Gopalakrishnan và cộng sự , 2012).

+ Xoáy từ dự báo 6h trước đó của chính mô hình HWRF (được gọi là quá trình warm start). Lựa chọn chạy warmstart được ưu tiên cho các cơn bão mạnh. Cơ chế hiệu chỉnh xoáy sau khi tạo xoáy giống như ở trường hợp coldstart tức là cũng dựa trên các trường nhiệt độ, áp suất cực tiểu và độ ẩm của trường môi trường quy mô lớn tạo ra sau quá trình phân tích và loại bỏ xoáy phân tích từ dự báo toàn cầu.

(3) - Xoáy tạo ra ở bước 2 Xoáy tạo ra sẽ được hiệu chỉnh dựa trên các trường như nhiệt độ, áp suất cực tiểu, độ ẩm của trường môi trường quy mô lớn (Gopalakrishnan và cộng sự , 2012).

Ngoài ra, sau xoáy khi tạo ra ở bước 2 còn được hiệu chỉnh thêm thông qua nguồn số liệu quan trắc hay số liệu vệ tinh bởi mô đun GSI. Về bản chất mô đun GSI này chính là đồng hóa số liệu 3 chiều 3DVAR với số liệu quan trắc giả là một nguồn số liệu. Trên thực tế, mô đun này rất ít được sử dụng trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy ngay cả tại Hoa Kỳ, chỉ trong trường hợp có số liệu vệ tinh trong một số cơn bão đặc biệt thì mô đun này mới được sử dụng.

21

Hình 2.3. Sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF

2.2.1. Phân tích xoáy nhằm loại bỏ xoáy thô từ phân tích toàn cầu trong HWRF

Nguyên lí để loại bỏ xoáy thô từ trường phân tích toàn cầu trong mô hình HWRF hay là xác định trường quy mô lớn từ mô hình toàn cầu dựa trên nghiên cứu của Kurihara và cộng sự (1993) như đã trình bày chi tiết ở mục 1.1.1 trong chương 1.

2.2.2. Xoáy giả tạo ra trong mô hình HWRF đối với trường hợp bão yếu

Xoáy giả được tạo ra từ xoáy nhân tạo đối xứng trục hai chiều hình thành từ dự báo của mô hình trong quá khứ. Xoáy hai chiều này chỉ cần để tái tạo khi các tham số vật lí của mô hình có những thay đổi mạnh ảnh hưởng đến cấu trúc bão. Đối với việc tạo ra xoáy hai chiều, dự báo bão (trên đại dương) áp dụng với những cơn bão có kích thước nhỏ và có cấu trúc gần đối xứng trục. Những bão 3 chiều sẽ được tách ra từ trường môi trường và tính toán được phần đối xứng trục hai chiều của cơn bão. Xoáy đối xứng hai chiều gồm có nhiễu động thành phần gió ngang, nhiệt độ, độ ẩm và áp suất mực biển của cơn bão. Xoáy đối xứng trục hai chiều này được dùng để tạo ra

22

xoáy giả. Muốn tạo ra xoáy giả, mặt cắt gió thẳng đứng hai chiều phải được làm trơn cho đến khi bán kính của vận tốc gió cực đại hay tốc độ gió cực đại đạt đến giá trị quan trắc. Tiếp đến, kích thước và cường độ bão sẽ được hiệu chỉnh giống như các cơ chế hiệu chỉnh trong bão dùng bão trước 6 giờ dự báo làm điều kiện ban đầu cho dự báo (quá trình hiệu chỉnh này sẽ được trình bày cụ thể hơn trong mục 2.2.3).

2.2.3. Hiệu chỉnh xoáy bão trước 6 giờ dự báo

a. Hiệu chỉnh kích thước bão

Được chỉ ra trong báo cáo của Gopalakrishnam và cộng sự (2012) kích thước bão được hiệu chỉnh dựa trên số liệu quan trắc cụ thể là hai tham số bán kính gió cực đại và bán kính của đường đẳng áp kép kín ngoài cùng. Sự hiệu chỉnh được thực hiện bằng cách dãn dài hoặc thu hẹp lưới tính mô hình (Gopalakrishnan và cộng sự, 2012). Xét cơn bão cần hiệu chỉnh sai số trong tọa độ hình trụ. Giả sử kích thước lưới là tuyến tính kéo dài theo hướng xuyên tâm:

ii

ii bra

rr

+=∆∆

=*

α (2.1)

Trong đó: a, b là hằng số; r và r* là khoảng cách từ tâm bão trước và sau khi lưới mô hình được dãn dài hoặc thu hẹp, chỉ số i biểu diễn điểm lưới thứ i.

Giả sử rmvà Rm tương ứng biểu diễn bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài cùng (áp suất mực biển thấp nhất thường được khoanh vùng để quan trắc, trước khi tính toán bán kính này) cho trường nền của cơn bão. Ở đây, giả sử giá trị quan trắc lần lượt đối với bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài cùng là r*

m và R*m (Hình 2.4).

Nếu độ phân giải của mô hình đủ lớn để có thể mô tả được cấu trúc thành mắt bão thì khi đó giá trị r*

m/rm tiến dần tới 1, do đó có thể coi b=0 trong phương trình (2.1) và α=r*

m/rm là hằng số a. Tuy nhiên, nếu mô hình không mô tả tốt cấu trúc mắt bão thì trong trường nền giá trị r*

m/rm sẽ nhỏ hơn R*m/Rm. Khi đó cần dãn dài hay thu

hẹp lưới tính của mô hình.

Lấy tích phân phương trình (2.1) ta được bán kính gió cực đại sau khi dãn dài hay thu hẹp lưới tính mô hình được biểu diễn dưới dạng:

mmmm RRrr **0

Hình 2.4. Biểu diễn bán kính gió cực đại và bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài cùng của quan trắc và dự báo

23

2

0 0

*

21)()()( brardrbradrrrfr

r r

+=+=== ∫ ∫α (2.2)

Xét tại các điểm r=rm và R=Rm bán kính gió cực đại sau khi dãn dài hay thu hẹp lưới mô hình là:

** )(, mmm rrfrrr === (2.3)

** )(, mmm RRfrRr === (2.4)

Thay các giá trị ở Phương trình (2.3) và (2.4) vào (2.2) ta được: *2

21

mm rbrar =+ (2.5)

*2

21

mmm RbRaR =+ (2.6)

Giải hệ phương trình gồm phương trình (2.5) và (2.6) ta có các hằng số a, b được biểu diễn bởi phương trình dưới đây:

)(2

)(

***22*

mmmm

mmmm

mmmm

mmmm

rRrRrRrRb

rRrRRrRra

−−

=−

−= (2.7)

Bán kính gió cực đại được xác định bằng cách thay ngược trở lại a, b ở (2.7) vào (2.2):

2***22*

*

)()()( r

rRrRrRrRr

rRrRRrRrrfr

mmmm

mmmm

mmmm

mmmm

−−

+−

−== (2.8)

Xét trường hợp đặc biệt là nếu α bằng hằng số, khi đó tại b=0 trong phương trình (2.1). Khi đó kích thước lưới α có dạng:

m

m

m

mm R

Rrr **

=== αα (2.9)

Như đã được đề cập trong báo cáo của Gopalakrinam và cộng sự (2010), việc tính toán bán kính đường đẳng áp kép kín ngoài cùng là cần thiết để xác định phạm vi giá trị quan trắc áp suất mực biển thấp nhất (Gopalakrishnan và cộng sự, 2010). Điều này được lí giải như sau:

Trước tiên, xác định hai hàm f1 và f2 với f1 là hàm biểu diễn cho xoáy 6h trước dự báo mô phỏng bởi mô hình HWRF (gọi là xoáy 1), f2 là hàm biểu diễn cho xoáy bão kết hợp (gọi là xoáy 2), lần lượt biểu diễn như dưới đây:

absc

pppf ∆

∆∆

=1

11 (2.10)

24

obsc

pppf ∆

∆∆

=2

22 (2.11)

Trong đó: 1p∆ , 2p∆ là nhiễu động áp suất bề mặt tương ướng với xoáy 1 và xoáy

2; cp1∆ và cp2∆ là các giá trị cực tiểu của 1p∆ và 2p∆ ; obsp∆ là giá trị quan trắc nhiễu động

áp suất thấp nhất.

Khi đó, bán kính của đường đẳng áp khép kín ngoài cùng của xoáy 1 và xoáy 2 được xác định như là bán kính của đường contour-1hpa tương ứng từ f1 và f2. Sau khi hiệu chỉnh kích thước cho xoáy 1 và xoáy 2, bán kính đường đẳng áp khép kín ngoài cùng là không đổi khi kết hợp xoáy 1 với xoáy 2. Giả sử c là hằng số, ta có:

cc

cc

pppcp

pppcp 2

2

21

1

121 ∆

∆∆

+∆∆∆

=∆+∆ (2.12)

Tại bán kính của đường contour 1hpa, ta có f1=1 và f2=1 hay tại đó:

obscc ppp

pp

∆=

∆∆

=∆∆ 1

2

2

1

1 (2.13)

Thay các biểu thức ở (2.13) vào (2.12) thu được:

1)(1212

2

21

1

121 =∆+∆

∆=∆

∆∆

+∆∆∆

=∆+∆ ccobs

cc

cc

pcpp

pppcp

pppcp (2.14)

Từ (2.14) dễ dàng suy ra được:

obscc ppcp ∆=∆+∆ 21 (2.15)

Áp dụng phép tính toán tương tự cho bán kính của gió 34knot (tương đương với khoảng 17m/s), mục đích của phép tính này để xác định phạm vi giá trị tốc độ gió cực đại cho xoáy 1 và xoáy 2 bằng cách biểu diễn qua hai hàm g1 và g2 như dưới đây:

)(1

11 mobs

m

vvvvg −= (2.16)

)(2

22 mobs

m

vvvvg −= (2.17)

Trong đó: vm1và vm2 tương ứng là vận tốc gió cực đại cho xoáy 1 và xoáy 2 như quy ước ở trên, (vobs- mv ) là hiệu vận tốc gió cực đại và gió môi trường. Với gió môi

trường được xác định bởi: )max( 11 mmm vUv −= (2.18)

Ở đây: U1m là vận tốc gió cực đại tại thời điểm trước dự báo 6h.

Bán kính gió 34knot cho xoáy 1 và xoáy 2 được tính toán dựa vào giá trị g1 và g2 cho gió 34knot. Sau khi hiệu chỉnh kích thước bão, kết hợp xoáy 1 và xoáy 2 thu được:

25

..22

21

2

121 m

mm v

vvv

vvvv ββ +=+ (2.19)

Giả thiết, tại bán kính gió 34knot có g1=34, g2=34, kết hợp với (2.16) và (2.17) khi đó (2.19) trở thành:

34)(34212

2

21

2

121 =+

−=+=+ mm

mobsm

mm vv

vvv

vvv

vvvv βββ (2.20)

Dễ dàng biến đổi (2.20) và suy ra được phương trình biểu diễn vận tốc gió cực đại của xoáy 1 và xoáy 2 được hiệu chỉnh qua giá trị gió quan trắc như sau:

obsmmm vvvv =++ )( 21 β (2.21)

Quá trình hiệu chỉnh kích thước bão đôi khi gặp phải những vấn đề dẫn đến thiếu chính xác do kích thước mắt bão tạo ra bởi mô hình lớn hơn so với kích thước mắt bão trong quan trắc. Do đó, trong quá trình hiệu chỉnh kích thước bão, nhất thiết phải thay giá trị bán kính vận tốc gió cực đại rm

* bằng giá trị trung bình giữa kết quả mô phỏng bởi mô hình và giá trị quan trắc, đồng thời chỉ hiệu chỉnh 15% giá trị bán kính vận tốc gió cực đại mô phỏng mô hình. Đối với phiên bản HWRF 2012 sử dụng trong luận văn, giá trị có thể hiệu chỉnh tối đa trong mô hình là 15%. Cũng trong phiên bản này, giá trị hiệu chỉnh bán kính vận tốc gió cực đại của quan trắc là 10% nếu rm

* nhỏ hơn 20km, nếu rm

* nằm trong khoảng từ 20km đến 40km thì giá trị hiệu chỉnh là 10-15%. Đối với bán kính của đường đẳng áp khép kín ngoài cùng giá trị hiệu chỉnh đối với mô hình là 15%.

Sau khi hiệu chỉnh kích thước bão, các yếu tố áp suất bề mặt, nhiệt độ, độ ẩm cũng được hiệu chỉnh sao cho phù hợp với trường môi trường.

• Hiệu chỉnh áp suất bề mặt

Đối với áp suất bề mặt, mô hình chỉ hiệu chỉnh áp suất bề mặt thành phần đối xứng trục của bão, phương trình điều chỉnh áp suất bề mặt thành phần đối xứng trục dọc theo phương bán kính là:

rFrpf

rvv

zuw

ruu

tu

=∂∂∂

++−∂∂

+∂∂

+∂∂

ρ1)( 0 (2.22)

Trong đó: u, v, w lần lượt là thành phần gió theo chiều bán kính, gió tiếp tuyến

và gió theo chiều thằng đứng. Fr là hàm ma sát: vHuCF

Bdr −≈ , với hB là độ cao đỉnh

lớp biên và Fr có thể được xấp xỉ bằng 10-6v ở vùng xa tâm bão, gần tâm bão giá trị của hàm ma sát là 10-5v.

Khi tách thành phần xoáy ra khỏi trường môi trường, có thể bỏ qua tác động của dòng môi trường đến trung bình tốc độ gió tiếp tuyến. Xét vận tốc gió tiếp tuyến từ

26

các thành phần xoáy. Hàm dòng biểu diễn gradient gió được xác định bởi hai công thức dưới đây:

vrfv

r+=

∂∂

0

2ψ (2.23)

∫∞

+=r

drvrfv )(

0

2

ψ (2.24)

Như đã trình bày trong phần hiệu chỉnh kích thước bão, hệ tọa độ sử dụng là hệ tọa độ trụ và kích thước lưới tính là kéo dài theo hướng xuyên tâm, khi đó xét trong hệ tọa độ này phương trình (2.23) trở thành:

*

*

* rrr

rr ∂∂

=∂∂

∂∂

=∂∂ ψαψψ (2.25)

))(()( *

0*

2

0

*

*

2

0

2

rrrvrf

rfrvv

rfr

rvv

rfv

=+=+=+ (2.26)

Cũng do sự biến đổi hệ tọa độ nên phương trình hàm dòng gradient gió được biểu diễn dưới dạng như sau:

∫∞

+=

*

**

0*

*

*

2

* )()(

)()(

1r

drrvfrr

rfrv

rλψ (2.27)

Tương tự, có thể xác định hàm dòng mới đối với gradient gió cho xoáy mới:

vfr

vr

+=∂∂

0*

2

*

*ψ (2.28)

Mà v là hàm của r*. Nên (2.28) trở thành:

∫∞

+=*

*

0*

2* )

r

drvfr

vψ (2.29)

Giả sử thành phần áp suất mực biển tỉ lệ thuận với hàm dòng gradient gió tại mực đầu tiên của mô hình (khoảng 40m chiều cao) như sau:

)()()( *** rrcrp ψ=∆ (2.30)

và )()()( ***** rrcrp ψ=∆ (2.31)

27

Trong đó: C(r*) là hàm của r* biểu diễn sự tác động của lực ma sát đối với gradient gió. Nếu bỏ qua ma sát gió thì C(r*)=1, khi đó gradient gió cân bằng. Kết hợp hai phương trình (2.29) và (2.30) ta được:

ψψ *

* pp ∆=∆ (2.32)

Với es ppp −=∆ , es ppp −=∆ ** tương ứng là nhiễu động áp suất mực biển trong

bão trước và sau khi hiệu chỉnh, pe là áp suất mực biển của trường môi trường. Việc hiệu chỉnh áp suất là nhỏ do sự dãn dài lưới tính, khi đó phương trình (2.27) trở thành:

∫∞

+=*

*

0*

2

)1(r

drvfr

vα

ψ (2.33)

• Hiệu chỉnh nhiệt độ

Xét phương trình chuyển động theo chiều thẳng đứng, bỏ qua tác động của lực Coriolis, ma sát nhớt ta có:

gzp

dtdw

−∂∂

−=ρ1 (2.34)

Trong đó: zp∂∂

−ρ1 biểu diễn lực gradient áp suất, g là gia tốc trọng trường,

dtdw là

đạo hàm toàn phần chuyển động thăng của không khí. Trong trường quy mô lớn thành

phần dtdw nhỏ hơn nhiều so với hai thành phần còn lại nên có thể bỏ qua. Do đó,

phương trình (2.34) trở thành:

01=−

∂∂

− gzp

ρ (2.35)

Hay:

gRT

pzp

v

−=∂∂ (2.36)

Áp dụng phương trình (2.36) cho trường môi trường và lấy tích phân từ bề mặt lên đến đỉnh mô hình thu được:

∫=H

vT

s

Tdz

rg

PP

0

ln (2.37)

Với H, PT lần lượt là độ cao và áp suất tại đỉnh mô hình, vT là nhiệt độ ảo của môi trường. Phương trình thủy tĩnh cho trường tổng hợp (trường môi trường + trường xoáy) là:

28

∫ ∆+=

∆+ H

vvT

s

TTdz

Rg

Ppp

0 )(ln (2.38)

Trong đó: p∆ , vT∆ tương ứng là nhiễu động áp suất mực biển và nhiễu động nhiệt độ ảo trong xoáy bão. Khi spp <<∆ và vv TT <<∆ . Khi đó phương trình (2.28) có thể lấy gần đúng bằng:

∫ ∫∆

−≈∆+

=∆

+H H

v

v

vvvsT

s

TT

Tdz

Rg

TTdz

Rg

pp

pp

0 0

)1()1(ln (2.39)

Trừ vế với vế phương trình (2.39) cho phương trình (2.37) ta được:

∫∆

−≈∆

+H

v

v

s

dzTT

Rg

pp

02)1ln( (2.40)

Tương đương với:

∫∆

−≈∆ H

v

v

s

dzTT

Rg

pp

02 (2.41)

Nhân phương trình (2.41) với hàm ψψ /)( ** =Γ r (đây là hàm của x và y). Ta thu được:

∫Γ∆

−≈Γ∆ H

v

v

s

dzT

TRg

pp

02 (2.42)

Giả thiết rằng nhiệt độ ảo cần hiệu chỉnh tỉ lệ thuận với độ lớn nhiễu động nhiệt độ ảo. Từ đó giải phương trình (2.42) ta có:

vvvvv TTTTT ∆−Γ+=Γ∆+= )1(* (2.43) Quy đổi về nhiệt độ thường trong bão ta được phương trình biểu diễn như sau:

TTTTT ∆−Γ+=Γ∆+= )1(* (2.44) Trong đó: T là nhiệt độ của xoáy 3 chiều trước khi hiệu chỉnh áp suất, T∆ là nhiễu động nhiệt độ của xoáy 1.

• Hiệu chỉnh hơi nước

Giả sử độ ẩm tương đối không đổi trước và sau khi hiệu chỉnh nhiệt độ:

)()( **

*

Tee

TeeRH

ss

≈= (2.45)

Trong đó: e và es(T) lần lượt là áp suất hơi và áp suất hơi bão hòa trong mô hình; e* và e*

s(T) tương ứng là áp suất hơi và áp suất hơi bão hòa sau khi điều chỉnh nhiệt độ. Ta có định nghĩa về tỉ lệ xáo trộn áp suất hơi nước:

epeq−

= 622.0 (2.47)

Kết hợp phương trình (2.45) với cùng mực áp suất ta có: 29

)()( ****

TeTe

ee

qq

s

s≈≈ (2.48)

Suy ra, tỉ lệ xáo trộn mới được biểu diễn như sau:

qeeqq

eeq

eeq

s

s

s

s )1(***

* −+≈≈≈ (2.49)

Từ phương trình áp suất hơi nước bão hòa:

−−

=66.2916.273(67.17exp112.6)(

TTTes (2.50)

Có thể viết lại mối quan hệ giữa áp suất hơi nước bão hòa mô phỏng bởi mô hình và áp suất hơi nước bão hòa từ quan trắc:

−−

−=

)66.29)(66.29()(5.243*67.17exp *

**

TTTT

ee

s

s (2.51)

b. Hiệu chỉnh cường độ bão

Tương tự như hiệu chỉnh kích thước bão, khi sử dụng ban đầu hóa xoáy mô hình HWRF, việc hiệu chỉnh cường độ bão cũng dựa trên số liệu quan trắc.

• Tính toán hiệu chỉnh cường độ bão qua nhân tố β

Xét hai trường hợp F1 là hàm vận tốc gió khi kết hợp xoáy vào trường môi trường (hay là trường nền). F2 là hàm tốc độ gió mới sau khi hiệu chỉnh cường độ. Và hai phương trình dưới đây được xây dựng trong hệ tọa độ truyền thống x, y, z; với u1

*, v1*

là vận tốc ngang của trường nền; u2, v2 là vận tốc ngang của xoáy đóng góp vào trường nền:

22

*1

22

*11 )()( vvuuF +++= (2.52)

22

*2

22

*12 )()( vvuuF ββ +++= (2.53)

Như vậy, chúng ta có hai trường hợp cần xét đến ở đây đó là:

Trường hợp 1: Hàm F1 có giá trị lớn hơn tốc độ gió quan trắc cực đại. Thiết lập u*

1, v*1 là thành phần gió môi trường cụ thể u*

1=U, v*1=V (xoáy đã được thay thế và

trường môi trường đã được làm trơn một cách tương đối) và u2=u1, v2=v1 là các thành phần gió ngang từ dự báo 6h trước của mô hình (quy ước là xoáy 1 - xoáy này bao gồm cả hai thành phần đối xứng và phi đối xứng).

Trường hợp 2: Hàm F1 có giá trị nhỏ hơn tốc độ gió quan trắc cực đại. Trường hợp này, xoáy đã được kết hợp với trường môi trường sau khi dãn dài lưới. Cụ thể

30

u*1=U+u1, v*

1=V+v1. Chọn u2, v2 là các thành phần xoáy kết hợp đối xứng trục (quy ước là xoáy 2). Và xoáy này có cùng bán kính vận tốc gió cực đại như xoáy 1.

Giả thiết rằng, trong cả hai trường hợp thì tốc độ gió cực đại cho F1 và F2 là như nhau trên các điểm nút lưới. Để xác định được β trước hết phải xác định vị trí điểm lưới mà F1 đạt giá trị cực đại. Bằng cách quy ước như vậy, giả sử ở điểm lưới m trong mô hình các thành phần gió sẽ được viết dưới dạng u1

m, v1m, u2

m, v2m. Để thuận

tiện, công thức biểu diễn quan hệ giữa các thành phần gió sẽ được bỏ đi chữ m và có dạng như sau:

222

*1

22

*1 )()( obsvvvuu =+++ ββ (2.54)

Trong đó vobs là giá trị quan trắc gió tại 10m được chuyển về mực đầu tiên của mô hình. Giải phương trình (2.54) ta được β như biểu diễn dưới đây:

)()()(

22

22

22

*12

*1

22

22

22

*12

*1

vuuvvuvuvvvuu obs

+−−++−−

=β (2.55)

Như vậy, để hiệu chỉnh cường độ xoáy; trước hết, cần tính toán tốc độ vận tốc gió cực đại qua phương trình (2.52), bằng cách kết hợp xoáy với trường môi trường. Nếu giá trị cực đại của hàm F1 nhỏ hơn tốc độ gió quan trắc cực đại thì xoáy này chính là xoáy 1 như quy ước ở trên và sau đó tính toán giá trị β. Ngược lại, nếu giá trị cực đại của F1 nhỏ hơn tốc độ gió quan trắc cực đại thì xoáy được xếp vào xoáy trong trường hợp 2. Lý do của việc đưa thêm trường hợp 2 của xoáy vào phân tích để tránh những ảnh hưởng tiêu cực đối với dự báo quỹ đạo xảy ra do thành phần phi đối xứng đem lại. Và ở trường hợp này, trước hết cần kết hợp xoáy đã được hiệu chỉnh kích thước vào trường môi trường, tiếp sau đó cần kết hợp thành phần xoáy đối xứng trục vào xoáy đã kết hợp ở trên. Xoáy kết hợp sau cùng được tính bởi công thức (2.55).

Cuối cùng xoáy gió 3 chiều được biểu diễn dưới dạng:

),,(),,(),,( 2*1 zyxuzyxuzyxu β+= (2.56)

),,(),,(),,( 2*1 zyxvzyxvzyxv β+= (2.57)

• Hiệu chỉnh áp suất bề mặt, nhiệt độ, độ ẩm sau khi hiệu chỉnh cường độ

Nếu trường nền trong mô hình HWRF được tạo ra bằng độ phân giải cao thì sự hiệu chỉnh cường độ xoáy là nhỏ và do đó hiệu chỉnh cấu trúc xoáy bão là không thực sự cần thiết. Trường mô phỏng bởi mô hình càng gần với kết quả quan trắc thì càng tốt. Do vậy, đối với hai trường hợp xoáy được xét đến như đã trình bày ở trên thì trường hợp 1 có β tiến gần đến 1, trong khi trường hợp 2 có β tiến gần đến 2.

Sau khi hiệu chỉnh tốc độ gió, cần hiệu chỉnh áp suất mực biển, nhiệt độ 3 chiều và trường hơi ẩm. Các bước hiệu chỉnh sẽ được trình bày chi tiết dưới đây.

31

Đối với trường hợp 1, khi β tiến gần đến 1; như đã trình bày trong phần hiệu chỉnh kích thước bão. Ta có hàm dòng gradient gió được biểu diễn như sau:

20

2 vrfv

r+=

∂∂ψ (2.58)

Và:

∫∞

+=r

drvrfv )( 2

0

22ψ (2.59)

Khi đó, hàm dòng gradient gió mới được tạo ra là:

drvrfvr

new ∫∞

+= 2

0

22 )( ββψ (2.60)

Nhiễu động áp suất mực biển mới được tạo ra là:

ψψ new

new pp ∆=∆ (2.61)

Với es ppp −=∆ và enews

new ppp −=∆ lần lượt là nhiễu động áp suất mực biển của cơn bão trước và sau khi hiệu chỉnh, pe là áp suất mực biển môi trường. Trong thực tế, rất khó đạt được giá trị đúng bằng quan trắc. Do đó (2.61) được biểu diễn lại bằng công thức:

c

obsnew

new

pppp∆∆

∆=∆ψ

ψ (2.62)

Trong đó: cp∆ là giá trị áp suất thấp nhất tại tâm, tính được từ phương trình

(2.61) và tỉ lệ c

obs

pp∆∆ tiến tới 1.

Đối với trường hợp 2, khi β tiến gần đến 0. Cần xác định các hàm dòng:

∫∞

+=r

drvrfv )1

0

21

1ψ (2.63)

∫∞

+=

r

drvrfv

20

22*

2)( ββψ (2.64)

Khi đó, hàm dòng mới cho gradient gió tạo ra là:

drvvrf

vvrnew ∫

∞

++

+= )()(

210

221 ββψ (2.65)

Hiệu chỉnh là nhỏ khi 12 vv <<β , khi đó nhiễu động áp suất mực biển mới được xác định là:

32

)( 21*21

pppnew

new ∆+∆+

=∆ βψψ

ψ (2.66)

Tương đương với:

∫∞+

+∆+∆≈∆r

new drrfvvppp )21)((0

21*21

21 ψψββ (2.67)

Khi 12 vv <<β , thành phần cuối trong phương trình (2.67) có thể bỏ qua, khi đó phương trình biểu diễn nhiễu động áp suất mực biển mới được viết lại:

21 pppnew ∆+∆≈∆ β (2.68) Như đối với trường hợp 1, trong thực tế, rất khó đạt được giá trị đúng bằng

quan trắc. Do đó (2.68) được biểu diễn lại bằng công thức:

)2( 12

21 cobs

c

new pppppp −∆

∆∆

+∆≈∆ (2.69)

Nghiên cứu của Brown và cộng sự (2006) đã chỉ ra mối quan hệ giữa áp suất bề mặt và gió bề mặt trong xoáy thuận nhiệt đới như công thức sau:

6143.0)7.10115(354.8 pV −= (2.70) Trong đó V là vận tốc gió cực đại duy trì ở bề mặt (tính bằng knot), p là trung bình áp suất mực biển tính bằng hpa.

Độ dốc của chuyện động cong trong xoáy bão với V có đơn vị tính là ms-1.

628.0)(1515.0 Vvp

−=∂∂ (2.71)

)()(1515.0 0628.0

mbsobsmnew VVVpp −−= (2.72) Hiệu chỉnh trường nhiệt, trong trường hợp 1, xác định hàm của nhiệt độ như

sau:

c

obsnew

pp∆∆

=Γψ

ψ (2.73)

Sau đó, sử dụng phương trình (2.44) để hiệu chỉnh trường nhiệt độ.

Đối với trường hợp thứ 2, xác định yếu tố β qua công thức dưới đây:

c

cobs

ppp

2

1*

∆∆−∆

=β (2.74)

Đồng thời xác định:

2*

2*

1* TTTTTT e ∆+=∆+∆+= ββ (2.75)

Với T là nhiệt độ trường nền (trường môi trường + xoáy 1), 2T∆ là nhiễu động nhiệt của thành phần xoáy đối xứng trục.

33

Xét tại điểm lưới thứ m khi đó phương trình (2.32) trở thành:

c

mnew

new

pppp∆∆

∆=∆*

ψψ

(2.76)

Tương đương với:

)( 1*

2

21 cm

c

new pppppp ∆−∆

∆∆

+∆≈∆ (2.77)

Như vậy, số liệu quan trắc được sử dụng trong hiệu chỉnh cường độ xoáy là tốc độ gió bề mặt tố cực đại, đây cũng là số liệu điểm duy nhất. Tương quan sai số nền là dòng phụ thuộc vào cấu trúc các cơn bão. Cấu trúc xoáy 1 được sử dụng để xác định tương quan sai số nền trong trường hợp 1 ở tất cả các yếu tố. Tương tự, cấu trúc xoáy 2 được sử dụng để tìm ra tương quan sai số nền ở trường hợp 2 đối với tất cả các yếu tố ngoại trừ hơi nước vẫn sử dụng cấu trúc xoáy 1 để xác định tương quan sai số nền. Xoáy 2 là xoáy đối xứng trục. Trong trường hợp, nếu cấu trúc xoáy 1 được giả thiết là đáng tin cậy, thì xoáy 2 được chọn như là một phần đối xứng trục của xoáy 1. Trong mô phỏng bởi mô hình HWRF, cấu trúc xoáy 1 không phải là hoàn toàn đáng tin cậy khi cơn bão là yếu, do đó xoáy kết hợp đối xứng trục từ dự báo cũ được sử dụng như xoáy 2. Khi khoảng thời gian quan trắc so với thời điểm dự báo lớn dần thì rất khó để xác định được tương quan sai số nền giữa xoáy 1 và xoáy 2. Do đó, không nên sử dụng số liệu khí hậu hay số liệu quá khứ quá xa để xác định cấu trúc xoáy mới trong mô hình HWRF, điều này sẽ dần đến tương quan sai số nền mới.

2.3. Thiết kế thí nghiệm

2.3.1. Miền tính Luận văn sử dụng mô hình HWRF phiên bản 3.4 thử nghiệm cho mùa bão năm

2009 chia làm hai thí nghiệm, thứ nhất là chạy mô phỏng các trường đặc trưng trong bão Ketsana và thứ hai là chạy thử nghiệm 53 trường hợp bão lấy từ 7 cơn bão năm 2009 từ đó đánh giả khả năng mô phỏng cường độ và quỹ đạo bão khi sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF. Danh sách 53 trường hợp chạy được thống kê trong Bảng 3.2. Mô hình được thiết kế chạy tương tác một chiều lưới lồng di động, gồm 3 miền tính d01, d02, d03, với độ phân giải lần lượt là 27, 9 và 3 km (Bảng 2.1). Hai thí nghiệm sẽ được tiến hành: Chạy mô hình không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy (Nobogus), chạy mô hình sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy với khởi động cold start (Bogus).

Bảng 2.1. Các tham mô hình HWRF sử dụng trong các thử nghiệm

HWRF Động lực Phương trình nguyên thủy, phi thủy tĩnh

Độ phân giải theo chiều thẳng đứng 25 mực

Độ phân giải (*) D01 D02 D03 34

27 km 9km 3km

Miền tính tích phân 15oS-45oN 90oE-135oE Moving Moving

Sơ đồ tham số hóa đối lưu New GFS simplified Arakawa-Schubert scheme (HWRF) (84)

Sơ đồ vi vật lí Ferrier (new Eta) microphysics, operational High-Resol (5) Sơ đồ lớp biên hành

tinh NCEP Global Forecast System scheme (NMM only) (3)

Điều kiện biên GFS

Bảng 2.2. Các trường hợp bão được khảo sát

Tên bão STT Thời điểm khảo sát Vĩ độ tâm Kinh độ tâm Vmax (ms-1)

CHAN-HOM

1 00Z 04/05/2009 10.8 N 112.2 E 20 2 06Z 04/05/2009 11 N 112 E 22.5 3 12Z 04/05/2009 11.3 N 112 E 20 4 18Z 04/05/2009 11.6 N 111.8 E 22.5 5 00Z 05/05/2009 12.1 N 111.8 E 27.5 6 06Z 05/05/2009 12.8 N 112 E 27.5 7 12Z 05/05/2009 13.2 N 112.4 E 27.5 8 18Z 05/05/2009 13.4 N 112.9 E 27.5 9 00Z 06/05/2009 13.7 N 113.3 E 30

10 06Z 06/05/2009 14.1 N 114 E 30 11 12Z 06/05/2009 14.5 N 115.1 E 32.5 12 18Z 06/05/2009 14.9 N 116.3 E 37.5

Hình 2.5. Ví dụ miền tính sử dụng trong mô hình HWRF khi chạy cơn bão KETSANA tại thời điểm 2009092712

35

13 00Z 07/05/2009 15.3 N 117.5 E 37.5 14 06Z 07/05/2009 15.8 N 118.8 E 45

LINFA

15 12Z 18/06/2009 17.5 N 116.8 E 20 16 18Z 18/06/2009 17.7 N 117 E 22.5 17 00Z 19/06/2009 18.2 N 117.2 E 22.5 18 06Z 19/06/2009 18.7 N 117.4 E 25 19 12Z 19/06/2009 19.2 N 117.4 E 27.5 20 18Z 19/06/2009 19.7 N 117.4 E 30

MOLAVE 21 18Z 16/07/2009 18.3 N 124.1 E 17.5 22 00Z 17/07/2009 18.8 N 123.2 E 22.5

GONI 23 18Z 03/08/2009 20.1 N 114.4 E 17.5 24 00Z 04/08/2009 20.6 N 114.2 E 20 25 18Z 04/08/2009 21.7 N 113 E 22.5

KETSANA

26 00Z 26/09/2009 15.6 N 122.8 E 17.5 27 06Z 26/09/2009 15.6 N 121.3 E 17.5 28 12Z 26/09/2009 15.7 N 119.6 E 17.5 29 18Z 26/09/2009 15.4 N 117.9 E 22.5 30 00Z 27/09/2009 15.2 N 116.5 E 25 31 06Z 27/09/2009 15.4 N 115.4 E 27.5 32 12Z 27/09/2009 15.6 N 114.4 E 27.5

PARMA

33 12Z 29/09/2009 8.1 N 138.2 E 22.5 34 00Z 03/10/2009 17.3 N 123 E 45 35 06Z 03/10/2009 17.8 N 122.1 E 40 36 12Z 04/10/2009 19.9 N 119.8 E 30 37 18Z 04/10/2009 20.1 N 119.3 E 27.5 38 00Z 05/10/2009 20.2 N 119.4 E 27.5 39 06Z 05/10/2009 20.3 N 119.5 E 27.5 40 18Z 05/10/2009 19.8 N 120 E 27.5

MIRINAE

41 00Z 28/10/2009 16.2 N 138.5 E 37.5 42 06Z 28/10/2009 16.2 N 136.9 E 42.5 43 12Z 28/10/2009 16.3 N 135.3 E 45 44 18Z 28/10/2009 16.3 N 133.7 E 45 45 00Z 29/10/2009 16.1 N 132.2 E 45 46 06Z 29/10/2009 15.9 N 130.7 E 45 47 18Z 29/10/2009 15.3 N 127.4 E 45 48 18Z 30/10/2009 14.2 N 121.7 E 27.5 49 00Z 31/10/2009 14.3 N 120.3 E 25 50 06Z 31/10/2009 14.3 N 118.9 E 27.5 51 12Z 31/10/2009 14.3 N 117.7 E 25 52 18Z 31/10/2009 14.1 N 116.6 E 22.5 53 00Z 01/11/2009 14 N 115.4 E 20

2.3.2. Số liệu sử dụng Nhằm phục khảo sát vai trò của sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF

mô phỏng diễn biến của bão ở Biển Đông năm 2009 trong đó khai thác số liệu trên các ngày bão hoạt động (04 Obs/ ngày, là 00; 06; 12; 18Z) với hạn dự báo là 5 ngày (126 giờ).

Số liệu dự báo từ mô hình số trị toàn cầu GFS có độ phân giải 1ox1o với hạn dự báo tối đa là 16 ngày (384h) với các dự báo cách nhau 3h đã được khai thác tại webstite: http://nomads.ncdc.noaa.gov/

36

Đây là số liệu bao gồm các trường khí tượng tối thiểu như khí áp mặt biển, nhiệt độ bề mặt nước biển, nhiệt độ không khí bề mặt, độ ẩm không khí bề mặt, thành phần gió ngang ở độ cao 2m so với bề mặt và độ cao địa thế vị, nhiệt độ không khí, độ ẩm không khí, thành phần gió ngang ở các mực khí áp 1000, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 100mb với các định dạng grib1 và grib2.

2.4. Các chỉ tiêu đánh giá Đối với quỹ đạo: Đánh giá bằng sai số vị trí (Khoảng cách giữa tâm bão thực tế

và tâm bão dự báo):

[ ]11 2 1 2 2 1os sin sin os os os( )AB ed R c c c cϕ ϕ ϕ ϕ λ λ−= + − (2.79)

- Giá trị trung bình của sai số khoảng cách PE được tính:

.1

n

i ji

j

PEMPE

n==∑

(2.80)

Với Re là bán kính trái đất Re = 6378.16km.

Ngoài ra, để tính toán tốc độ di chuyển dọc theo quỹ đạo của bão dự báo nhanh

hay chậm hơn so với vận tốc di chuyển thực của bão, quá trình dự báo lệch trái hay

lệch phải người ta còn dùng thêm sai số dọc ATE (Along Track Error) và sai số ngang

CTE (Cross Track Error).

ATE > 0: tâm bão dự báo nằm phía trước tâm bão quan trắc.

ATE < 0: tâm bão dự báo nằm phía sau tâm bão quan trắc.

CTE > 0: tâm bão dự báo nằm phía phải tâm bão quan trắc

CTE < 0: tâm bão dự báo nằm phía trái tâm bão quan trắc

Với quy ước này nếu sai số ATE trung bình (MATE) nhận giá trị dương có

nghĩa tâm bão dự báo có xu thế di chuyển dọc theo quỹ đạo nhanh hơn so với thực và

ngược lại, MATE nhận giá trị âm thì tâm bão dự báo có xu thế di chuyển dọc theo quỹ

đạo chậm hơn. Sai số CTE trung bình (MCTE) dương cho thấy quỹ đạo bão có xu thế

lệch phải còn MCTE âm cho thấy xu thế lệch trái so với quỹ đạo thực.

,1

n

i ji

ATEMATE

n==∑

(2.81)

(2.82)

37

,1

n

i ji

j

CTEMCTE

n==∑

Trong đó i là dung lượng mẫu (i=1,n), j là hạn dự báo (j=0, 6, 12, 18…72).

Đối với cường độ bão: Đánh giá kết quả dự báo bằng giá trị chênh lệch của trị

số áp suất thấp nhất tại tâm bão (hPa) theo dự báo và theo giá trị thực tế (Pmin dự báo

– Pmin quan trắc) và giá trị chênh lệch tốc độ gió lớn nhất ở gần tâm bão (m/s) theo dự

báo và theo giá trị thực tế (Vmax dự báo – Vmax quan trắc).

38

Chương 3. KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA BAN ĐẦU HÓA XOÁY TRONG DỰ BÁO BÃO TRÊN BIỂN ĐÔNG BẰNG MÔ HÌNH HWRF

3.1. Thử nghiệm đối với cơn bão Ketsana

3.1.1. Thông tin về cơn bão Ketsana(2009) Bão Ketsana được hình thành từ áp thấp ở phía Đông vùng biển Philippin ngày 25/9 và mạnh lên thành bão sáng ngày 26/9, đến chiều ngày 26/9 bão vượt qua quần đảo Philippin đi vào Biển Đông. Trong các ngày 27, 28/9 bão Ketsana duy trì cường độ mạnh, với áp suất thấp nhất tại tâm khoảng 985mb và vận tốc gió cực đại xấp xỉ 28m/svà di chuyển theo hướng Tây Tây Bắc. Đáng chú ý, Từ ngày 28 đến ngày 29/9 bão Ketsana tăng cường độ, với áp suất thấp nhất tại tâm bão xuống đến 960mb, vận tốc gió cực đại lên đến trên 40m/s khi tiến sát bờ trước khi đổ bộ vào khu vực tỉnh Quảng Nam － Quảng và suy yếu thành áp thấp nhiệt đới rồi tan trên địa phận Lào (Hình 3.1 và Hình 3.2). Mục đích chính trong việc mô phỏng các trường trong bão Ketsana là để đánh giá vai trò của xoáy bão giả khi đưa vào mô hình thông qua việc khảo sát diễn biến của các trường đặc trưng trong bão ở thời điểm ban đầu cũng như một khoảng thời gian sau khi tích phân.

Hình 3.1. Quỹ đạo besttrack bão Ketsana; Nguồn: http://agora.ex.nii.ac.jp

Hình 3.2. Cường độ cơn bão KETSANA-áp suất thấp nhất tại tâm bão; Nguồn:

http://agora.ex.nii.ac.jp

39

Hình 3.3 biểu diễn hình thế Synop bão Ketsana tại các thời điểm khác nhau từ 12Z 27/09/2009 đến 18Z 29/9/2009. Trên các bản đồ Synop này, bão Ketsana thể hiện rất rõ là một cơn bão mạnh với các đường đẳng áp gần tròn khép kín. Đồng thời, bão Ketsana là một xoáy thuận nằm trên dải hội tụ nhiệt đới, dải hội tụ nhiệt đới ớ phía Đông trong trường hợp này gần như nối liền với rãnh gió mùa nằm ở phía Tây. Trong khi cơn bão hoạt động, ở tất cả các thời điểm thì đều có một front tĩnh nằm ở phía Đông Bắc so với cơn bão. Lần lượt từ các Hình 3.3a-d, thấy rằng áp cao lạnh lục địa có xu thế lấn dần sang phía Đông. Ở các thời điểm từ 12Z 29/09/2009 đến 18Z 29/09/2009, áp cao lạnh lục địa ở các thời điểm trước lấn hẳn sang phía Đông và xuất hiện một cao lạnh lục địa mới lấn sâu xuống phía Nam hơn và có tương tác với cơn bão biểu hiện qua các đường đẳng áp trong cơn bão bị nén xuống (Hình 3.3c-d). Một điều đáng chú ý quan sát thấy từ các hình Synop này nữa là thời điểm 12Z 29/09/2009 khi bão Ketsana đổ bộ, ngoài biển Philippin hình thành một cơn bão mạnh Parma. Tuy nhiên, do khoảng cách giữa hai xoáy thuận là khoảng hơn 1500km do đó trong nghiên cứu này sẽ không xem xét đến tương tác, ảnh hưởng giữa bão Parma và bão Ketsana.

Hình 3.3. Hình thế Synốp bão Ketsana tại các thời điểm (a)- 12Z 27/09/2009, (b)- 00Z

28/09/2009, (c)-12Z 29/09/2009 và (d)-18Z 29/09/2009; Nguồn: http://joelandchoom.net/maparchives2013.html

a b

c d

40

Tất cả các nghiên cứu bão đều nhằm mục đích cải thiện khả năng dự báo và giảm thiểu thiệt hại do bão gây ra. Do đó, nghiên cứu bão Ketsana cũng không phải là ngoại lệ là nhằm mục đích góp phần nâng cao khả năng dự báo bão. Bởi vì những ảnh hưởng không nhỏ mà thiệt hại do cơn bão gây ra, theo nguồn tin đăng ngày 30/9/2009 trên http://news.bbc.co.uk đã thống kê thiệt hại tại nước ta có 33 người chết do lũ và lũ quét ở 7 tỉnh thuộc vùng bờ biển và Tây Nguyên, khoảng 170 nghìn người phải sơ tán trước khi bão đổ bộ, mực nước sông ở tỉnh Quảng Nam tăng cao và đạt mức kỉ lục kể từ năm 1964. Ngoài ra mưa lũ do bão còn làm tê liệt hệ thống đường sắt bắc nam và làm gián đoạn hoạt động của sân bay Đà Nẵng. Các trường học ở các tỉnh như Đà Nẵng, Quảng Nam, Quảng Ngãi phải đóng cửa do mưa lũ.

3.1.2. Thiết kế thí nghiệm Với nguồn số liệu đầu vào là số liệu GFS lấy từ thời điểm 12Z ngày 27/09/2009, lấy cách nhau 6 giờ một, mô phỏng cho hạn dự báo 72 giờ. Chi tiết về số liệu GFS được giới thiệu ở chương 2. Sử dụng mô hình HWRF với hai phương án chạy là không và có ban đầu hóa xoáy coldstart mô phỏng cho các trường đặc trưng cho bão như dị thường nhiệt độ qua tâm bão, áp suất thấp nhất tại tâm, vận tốc gió cực đại, cường độ, quỹ đạo bão. Miền tính sử dụng được mô phỏng chi tiết ở chương 2.

3.1.3. Một số kết quả thử nghiệm bão Ketsana

a) Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Mặt cắt trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana tại 12Z 27/09/2009 thời điểm dự báo ban đầu 00H với các phương án chạy có ban đầu hóa xoáy và không ban đầu hóa xoáy lần lượt được biểu diễn trên Hình 3.4a và Hình 3.4b. Hình 3.4c biểu diễn trường dị thường nhiệt độ của một cơn bão nhiệt đới đặc trưng từ quan trắc (Hawkins, 1968). Từ các hình vẽ thấy rằng bão mạnh có đặc trưng bởi dòng khí nóng bốc lên cao (Trần Công Minh, 2003) được thể hiện rõ hơn qua trường hợp chạy có sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy, với cấu trúc lõi nóng tương đối phù hợp với cấu trúc của bão quan trắc. Trong khi mặt cắt dị thường nhiệt độ đối với trường hợp chạy không ban đầu hóa xoáy tuy vẫn mô phỏng được cấu trúc lõi nóng của cơn bão nhưng không rõ ràng. Qua mặt cắt dị thường nhiệt độ bão quan trắc thấy rằng chênh lệch nhiệt độ ở tâm bão so với môi trường lớn nhất lên đến 16oC tức là bão đang phát triển mạnh. Đối với trường hợp bão đang xét chênh lệch nhiệt độ ở tâm bão so với trường môi trường ở trường hợp chạy coldstart và nobogus lớn nhất lần lượt là khoảng 5.5oC, 4oC. Điều này cho thấy chạy mô phỏng có ban đầu hóa xoáy cho bão mô phỏng mạnh hơn so với trường hợp chạy không ban đầu hóa xoáy.

41

Hình 3.6 (a1,a2,b1,b2,c1,c2) dưới đây theo thứ tự biểu diễn mặt cắt thẳng đứng

Hình 3.5a, b, c lần lượt biểu diễn mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana obs 12Z 27/09/2009 sau 3, 6 và 12 giờ tích phân trong hai trường hợp có và không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy cũng như mặt cắt dị thường bão quan trắc được đưa ra trong nghiên cứu của Hawkins và cộng sự (1968). Từ các hình vẽ này có thể thấy rằng, sau 3 giờ tích phân cấu trúc trường nhiệt đã có sự thay đổi ở cả hai trường hợp mô phỏng. Ở trường hợp chạy có ban đầu hóa xoáy, sau 3 giờ tích phân vẫn có thể quan trắc thấy lõi nóng ở tâm bão và cấu trúc lõi nóng không thay đổi nhiều, nhưng cấu trúc này đã không còn được biểu diễn tốt như ở thời điểm ban đầu. Tiếp đến sau 6 giờ và 12 giờ tích phân thì cấu trúc lõi nóng không thay đổi nhiều so với sau 3 giờ tích phân. Điều này cho thấy chạy có ban đầu hóa xoáy sau một thời gian tích phân thì cấu trúc trường nhiệt trong bão mô phỏng không phải là hoàn hảo nhưng cấu trúc lõi nóng được biểu rõ ràng. Ngược lại, cấu trúc lõi nóng sau 3 giờ, 6 giờ và 12 giờ tích phân khi không ban đầu hóa xoáy bị tản mạn ra khu vực rộng cũng như không có cấu trúc một cách rõ ràng. Sự thay đổi cấu trúc lõi nóng trong trường hợp này cho thấy sự bất hợp lí trong mô phỏng xoáy bão ở trường hợp chạy không ban đầu hóa xoáy.

a

b c

Hình 3.4. Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại thời điểm 00H (a)-coldstart và (b)-nobogus; (c)-mặt cắt dị thường

nhiệt độ bão nhiệt đới quan trắc (Nguồn: Hawkins và cộng sự, 1968).

42

b) Mặt cắt thẳng đứng trường gió qua tâm bão Mặt cắt thẳng đứng trường gió theo độ cao qua tâm bão của cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 mô phỏng bởi hai trường hợp có và không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy tại thời điểm ban đầu 00H được biểu diễn qua Hình 3.6a và Hình 3.6b. Thấy rằng, cả hai mô phỏng đều bắt được rõ trường phi đối xứng trong bão. Một điều đáng chú ý nữa cần phải nhắc đến là bán kính phân bố gió cực đại, tại thời điểm ban đầu 12Z 27/09/2009, bán kính gió cực đại quan trắc theo JTWC là khoảng 67 km từ tâm bão. Từ đây sẽ nhìn thấy điểm bất hợp lí lớn trong mô phỏng trường gió khi chạy không ban đầu hóa xoáy vì bán kính gió cực đại do xoáy sinh ra trong trường hợp này lên đến khoảng 250-400km. Trong khi, đối với trường hợp chạy có ban đầu hóa xoáy, trường gió mô phỏng cho bán kính gió cực đại là khoảng 50-80km.Như vậy, rõ ràng có sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy mô phỏng bán kính gió cực đại tốt hơn trường hợp không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy. Điều này có thể lý giải do trong quá trình hiệu chỉnh xoáy sinh ra khi sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy được hiệu chỉnh dựa trên yếu tố bán kính gió cực đại quan trắc của JTWC có sẵn trong file TC_Vitals mà mô hình sử dụng để hiệu chỉnh khi tạo xoáy giả.

Xét ở vùng xa tâm bão, xoáy bão có sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy lại mô phỏng trường gió rất yếu, nguyên nhân có thể do trong quá trình lọc tách xoáy phân tích ra khỏi trường môi trường, quá trình lọc mạnh đã dẫn đến lấy mất một phần trường gió của trường môi trường, dẫn đến trường gió ở khu vực xa tâm bão trở nên

Hình 3.5. Mặt cắt thẳng đứng trường dị thường nhiệt độ qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a1)-coldstart+03H và (a2)-nobogus+03H; (b1)-

coldstart +06H và (b2)-nobogus+ 06H; (c1)-coldstart+12H và (c2)-nobogus+ 12H

a1

a2

b1

b2

c1

c2

43

quá yếu. Ngược lại, gió khu vực xa tâm bão lại được mô tả phù hợp với thực tế hơn khi chạy không ban đầu hóa xoáy.

Mặt cắt thẳng đứng theo chiều cao trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 sau 6 giờ, 12 giờ, 18 giờ và 24 giờ được trình bày qua các Hình 3.7(a1, a2, b1, b2, c1, c2, d1, d2) đối với hai trường hợp chạy có và không ban đầu hóa xoáy. Khá tương đồng với trường gió ở thời điểm ban đầu, sau một thời gian tích phân bán kính gió cực đại mô phỏng có sự khác biệt rõ ràng trong hai trường hợp là trong khi chạy có ban đầu hóa xoáy cho vùng bán kính gió cực đại tương đối gần với thực tế, thì bán kính gió khi chạy không ban đầu hóa xoáy lại lớn hơn nhiều. Kết quả này là phù hợp với những nghiên cứu đã được chỉ ra trước đây là bão mô phỏng với không ban đầu hóa xoáy thường có bán kính rộng hơn như trong nghiên cứu của Kurihara và cộng sự (1993).

Hình 3.6. Mặt cắt trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại thời điểm 00H (a)-coldstart và (b)-nobogus

a b

44

a1 a2

b1 b2

c1 c2

d1 d2

Hình 3.7. Mặt cắt thẳng đứng trường gió qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a1)-coldstart+06H và (a2)-nobogus+06H; (b1)-coldstart +12H và

(b2)-nobogus+ 12H; (c1)-coldstart+18H và (c2)-nobogus+ 18H; (d1)-coldstart+24H và (d2)-nobogus+ 24H

45

c) Mặt cắt qua tâm bão trường gió mực 10m Mặt cắt trường gió mực 10m qua tâm bão của bão Ketsana 12Z ngày 27/09/2009 mô phỏng bởi mô hình HWRF trong hai trường hợp có và không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy sau các 0, 6, 12, 18, 24 giờ tích phân. Về bản chất, trường gió mực 10m là trường hợp riêng của trường hợp biểu diễn toàn bộ trường gió theo độ cao ở Hình 3.7. Có thể thấy rằng, trường hợp có sử dụng ban đầu hóa xoáy mô tả trường gió gần tâm bão có tốc độ lớn hơn so với trường hợp không ban đầu hóa xoáy và bán kính gió cực đại trong xoáy tạo ra do ban đầu hóa xoáy là phù hợp với thực tế hơn so với không ban đầu hóa xoáy (Bảng 3.1). Bán kính gió cực đại mô phỏng bởi trường hợp không ban đầu hóa xoáy là khoảng 200-300km, điều này là phi thực tế. Ở khu vực xa tâm bão, chạy có và không ban đầu hóa xoáy cho mô phỏng gió là tương đương nhau (Hình 3.8). Xét vận tốc gió cực đại gần tâm bão, cả hai trường hợp đều mô phỏng gió yếu hơn thực tế song vận tốc gió trong xoáy tạo ra khi sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy có sai số nhỏ hơn so với trường hợp không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy ở thời điểm ban đầu, cụ thể vận tốc gió cực đại mực 10m lần lượt có giá trị là 27.5ms/s; 21m/s; 18m/s theo JTWC, có ban đầu hóa xoáy và không ban đầu hóa xoáy. Sau một khoảng thời gian tích phân từ 6 đến 24 giờ kết quả là tương tự thời điểm ban đầu tức là gió mô phỏng yếu hơn ở cả hai trường hợp và có sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy cho sai số nhỏ hơn không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy. Tuy nhiên, khi thời gian tích phân càng lớn thì khả năng mô phỏng vận tốc gió cực có sai số lớn ở cả hai trường hợp (Hình 3.8).

a b

c d

46

Bảng 3.1. Bán kính gió cực đại bão Ketsana 12Z 27/09/2009 sau các bước thời gian tích phân từ 6 giờ đến 24 giờ

Thời gian tích phân

(giờ)

Bán kính gió cực đại (km)

Coldstart Nogogus JTWC

6 50– 70 200-300 36

12 30-50 200-300 41

18 20-40 100-200 15

24 30-50 100-200 46

Như vậy, có thể thấy rằng việc sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy để mô phỏng các trường trong bão Ketsana chưa phải là tối ưu, tuy chưa phải là tối ưu so với chạy không ban đầu hóa xoáy đặc biệt đối với trường gió mô phỏng vẫn chưa thực sự tôt. Nhưng rõ ràng, xoáy tạo ra do sử dụng phương pháp ban đầu hóa coldstart đã mô phỏng tốt hơn các trường đặc trưng trong bão như cấu trúc lõi nóng, trường gió, bán kính gió cực đại tốt hơn so với không ban đầu hóa xoáy ở thời điểm ban đầu và sau một khoảng thời gian tích phân.

d) Mô phỏng quỹ đạo bão Ketsana Hình 3.9 biểu diễn quỹ đạo mô phỏng sau 48 giờ từ thời điểm 12Z ngày

27/09/2009 cơn bão Ketsana đối với chạy có và không ban đầu hóa xoáy so với besttrack. Nhìn chung có thể thấy bão mô phỏng đều đổ bộ sớm hơn thực tế ở cả hai trường hợp có và không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy.

e

Hình 3.8. Mặt cắt trường gió mực 10m qua tâm bão Ketsana 12Z 27/09/2009 tại các thời điểm (a)-00H; (b)-06H; (c)-12H; (d)-18H; (e)-24H

47

Hình 3.9. Quườình 3.9. Quường hợp có và khơ đnh 3.9. Quường hợp có và khôơn bão

Ketsana đố bão Ketsana ng hợpơn so vKetsana ng hợđầ so a xoáy ở thời đi so a xđầ so a

Hình 3.10, 3.11, 3.12 lần lượt biểu diễn sai số khoảng cách, sai số dọc, sai số ngang cho mô phỏng từ 00 đến 48 giờ từ thời điểm 12Z ngày 27/09/2009 cho cơn bão Ketsana. Đối với tất cả các hạn dự báo trừ hạn 18 giờ, sai số khoảng cách mô phỏng cho bão Ketsana có sử dụng ban đầu hóa xoáy là nhỏ hơn so với không sử dụng ban đầu hóa xoáy. Đối với mô phỏng 6 giờ đầu, cả hai trường hợp có và không sử dựng sơ đồ ban đầu hóa xoáy cho sai số dọc ATE mang giá trị dương cho thấy bão di chuyển lệch phải tức là lệch lên phía Bắc so với quỹ đạo thực trong 6 giờ đầu dự báo. Ngược lại sau thời gian dự báo 6 giờ, chỉ số sai số dọc ATE có giá trị âm tức là bão di chuyển có xu thế lệch trái hay lệch Nam so với thực tế. Xét đến chỉ số CTE, ở tất cả các hạn dự báo từ 6 đến 48 giờ thấy rằng CTE nhỏ hơn 0, điều này chứng tỏ ở cả hai trường hợp bão di chuyển nhanh hơn so với thực tế(Bảng 3.2).

Hình 3.10. Sai số khoảng cách PE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009

48

Hình 3.11. Sai số khoảng dọc ATE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009

Hình 3.12. Sai số khoảng ngang CTE dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009

Bảng 3.2. Sai số khoảng cách, sai số dọc và sai số ngang (Km) dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009

Hạn dự báo (giờ)

PE (Km) ATE (Km) CTE (Km)

Nobogus Coldstart Nobogus Coldstart Nobogus Coldstart

49

00 138 34 65 31 -122 12

06 169 61 20 13 -168 -60

12 97 79 -74 -12 -63 -78

18 112 119 -79 -25 -80 -116

24 108 58 -42 -33 -99 -48

30 263 119 -58 -36 -256 -113

36 212 119 -69 -11 -200 -118

42 215 151 -67 -7 -204 -151

48 177 168 -71 -47 -162 -162

e) Mô phỏng cường độ bão Ketsana Từ các hình vẽ biểu thị khả năng mô phỏng cường độ bão Ketsana từ thời điểm

12Z ngày 27/09/2009 cho hạn 48 giờ bên dưới thấy rằng khi sử dụng mô hình HWRF có ban đầu hóa xoáy mô phỏng cho sai số áp suất và tốc độ gió cực đại nhỏ hơn so với không ban đầu hóa xoáy. Bên cạnh đó, hầu hết ở tất cả các hạn dự báo cả hai trường hợp mô phỏng cho Vmax nhỏ hơn thực tế và Pmin lớn hơn thực tế, điều này chứng tỏ bão mô phỏng bởi mô hình HWRF ở cả hai trường hợp là yếu hơn so với thực tế (Hình 3.13, 3.14; Bảng 3.3).

Hình 3.13. Sai số áp suất cực tiểu dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus

50

Bảng 3.3. Sai số áp suất cực tiểu (hpa) và sai số vận tốc gió cực đại (m/s) dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm 12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus

Hạn dự báo (giờ)

Sai số áp suất cực tiểu(hpa) Sai sô vận tốc gió cực đại (m/s)

Nobogus Coldstart Nobogus Coldstart

00 5.7 -4 -7.5 0.1

06 5.4 -3.5 0.8 0.5

12 9.7 1.1 -2.8 5

18 7.8 2.8 -4.2 -0.8

24 17.1 12.9 -12.5 -9.1

30 22.5 18.6 -18.6 -12.4

36 23.8 14 -17.7 -7.9

42 21.9 9.4 -16.8 -4.4

48 27 24.9 -22.2 -24.2

Hình 3.14. Sai số tốc độ gió cực đại dự báo hạn 48H cho cơn bão Ketsana thời điểm

12Z 27/09/2009 khi mô phỏng bằng coldstart và nobogus

51

3.2. Thử nghiệm cho mùa bão 2009

3.2.1. Thiết kế thí nghiệm Thử nghiệm chạy mô hình HWRF có và không sử dụng ban đầu hóa xoáy để mô phỏng cho mùa bão năm 2009 được tiến hành bằng cách chọn 53 trường hợp chạy dự báo từ 7 cơn bão năm 2009. Trên cơ sở đó đánh giá khả năng mô phỏng quỹ đạo và cường độ bão cho hạn dự báo 72h, số liệu đầu vào là số liệu GFS (như đã mô tả chi tiết ở chương 2).

3.2.2. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo quỹ đạo bão trên Biển Đông Trung bình sai số khoảng cách, sai số dọc, sai số ngang mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng mô hình HWRF-coldstart và HWRF-nobogus được tổng kết qua Bảng 3.4. Các loại sai số này còn lần lượt được biểu diễn qua các Hình từ 3.15 đến 3.17. Nhận thấy rằng, ở tất cả các hạn dự báo trung bình sai số khoảng cách trong trường hợp có bão mô phỏng sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy nhỏ hơn so với trường hợp không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy tức là sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoãy đã cải thiện dự báo quỹ đạo bão. Bên cạnh đó, mô phỏng bằng cả hai cách cho sai số tăng dần theo hạn dự báo, kết quả này là phù hợp với những nghiên cứu trước đây về dự báo quỹ đạo bão.

Bảng 3.4. Trung bình sai số khoảng cách, sai số dọc và sai số ngang (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus

Hạn dự báo (giờ)

MPE (km) MATE (km) MCTE (km)

Nobogus Coldstart Nobogus Coldstart Nobogus Coldstart

00 57 30 -36 -20 44 22

06 98 68 -56 -30 80 61

12 123 107 -70 -52 101 94

18 140 125 -75 -60 118 110

24 166 150 -86 -62 142 137

30 193 169 -90 -64 171 156

36 210 194. -181 -96 180 169

42 219 198 -182 -110 122 165

48 251 225 -232 -209 170 83

54 281 225 -270 -207 78 88

60 325 282 -358 -266 -127 94 52

66 360 302 -334 -285 -134 100

72 372 336 -350 -304 -126 143

Hình 3.15. Trung bình sai số khoảng cách (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên

Biển Đông bằng coldstart và nobogus

Xét đến sai số dọc, thấy rằng ở cả hai trường hợp cho ATE mang dấu âm từ hạn 00H -72H chứng tỏ ở cả hai trường hợp có và không ban đầu hóa xoáy bão di chuyển lệch trái hay là lệch về phía Nam so với quỹ đạo thực.

Hình 3.16. Trung bình sai số dọc (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông

bằng coldstart và nobogus

Xét sai số ngang nhận thấy rằng mô phỏng bởi mô hình HWRF có ban đầu hóa xoáy cho MCTE dương nói lên rằng bão có tâm nằm sau tâm bão quan trắc tức là bão di chuyển chậm hơn so với thực tế. Xu thế di chuyển chậm hơn so với bão thực cũng lặp lại trong trường hợp mô phỏng bão khi không ban đầu hóa xoáy ở hạn dự báo

53

trước 54 giờ. Sau 54 giờ MCTE trong trường hợp này mang dấu âm tức là bão di chuyển nhanh hơn thực tế.

Hình 3.17. Trung bình sai số ngang (Km) mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus

3.2.3. Vai trò của ban đầu hóa xoáy trong dự báo cường độ bão trên Biển Đông Từ Bảng 3.5 và các Hình 3.18 và 3.19 mô tả trung bình sai số tuyệt đối áp suất thấp nhất tại tâm và tả trung bình sai số tuyệt đối vận tốc gió cực đại mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông sử dụng mô hình HWRF với hai phương pháp chạy có ban đầu hóa xoáy coldstart và không ban đầu hóa xoáy. Sai số tuyệt đối có ý nghĩa đối với đánh giá sai số mô phỏng trên phương diện độ lớn. Từ các kết quả mô tả này có thể thấy rằng, về cơ bản sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy coldstart cho sai số thấp hơn khi mô phỏng áp suất cực tiểu và vận tốc gió cực đại trong 54 giờ đầu tích phân. Trong khoảng 54 giờ tích phân này, sai số ở cả hai yếu tố mô phỏng bởi coldstart nhỏ hơn từ 2-3 lần so với sai số tạo ra khi mô phỏng bởi nobogus. Tức là cường độ bão mô phỏng bởi mô hình HWRF có sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong khoảng 54 giờ đầu là gần sát với thực tế hơn so với trường hợp mô phỏng bởi mô hình HWRF không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy. Tiếp đến đối với mô phỏng từ 54 đến 72 giờ, sai số áp suất giữa hai trường hợp tương đối gần sát nhau, sai số chỉ khoảng 2hpa (Hình 3.19). Tuy nhiên, cũng trong hạn mô phỏng này, sai số vận tốc gió cực đại sai chênh lệch lớn nhất lên đến 4 m/s, điều này cho thấy không ban đầu hóa xoáy mô phỏng gió trong khoảng thời gian này khả quan hơn ban đầu hóa xoáy (Hình 3.20). Ngoài ra, với hạn dự báo càng lớn thì sai số mô phỏng bởi có và không ban đầu hóa xoáy cho cả hai yếu tố càng tăng lên.

54

Bảng 3.5. Trung bình sai số tuyệt đốiáp suất thấp nhất tại tâm (hpa) và trung bình sai số trung bình vận tốc gió cực đại mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng

coldstart và nobogus

Hạn dự báo (giờ)

Pmin (hpa) Vmax (m/s)

Nobogus Coldstart Nobogus Coldstart

00 13.9 1.5 8.9 4.0

06 14.8 7.3 9.7 4.7

12 14.8 6.9 9.2 4.3

18 15.3 8.5 9.6 5.6

24 15.4 10.1 9.3 6.3 30 15.7 10.2 9.6 6.6 36 15.8 11.6 9.6 7.7

42 15.9 12.5 9.9 8.0

48 15.4 14.7 9.0 9.4 54 14.4 14.8 9.1 9.5

60 14.1 15.6 8.6 10.1 66 13.4 14.3 8.5 10.1 72 13.3 14.8 8.3 10.6

Hình 3.18. Trung bình sai số tuyệt đối của áp suất thấp nhất (hpa) tại tâm mô phỏng

cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus

55

Hình 3.19. Trung bình sai số tuyệt đối vận tốc gió cực đại (m/s)mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart và nobogus

Độ lệch giữa áp suất cực tiểu và vận tốc gió cưc đại mô phỏng cho mùa bão 2009 bằng mô hình HWRF khi có và không ban đầu hóa xoáy so với thực tế được tổng kết qua Bảng 3.6. Chênh lệch áp suất cực tiểu, vận tốc gió cực đại do mô phỏng bởi mô hình HWRF khi không ban đầu hóa xoáy lần lượt mang dấu dương, dấu âm và đều có trị số lớn cho thấy bão dự báo trong trường hợp này là yếu hơn nhiều so với thực tế. Xét đến mô phỏng áp suất cực tiểu và vận tốc gió cực đại sinh ra trong xoáy bão tạo bởi phương pháp ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF có trị số áp suất chênh lệch nhỏ chứng tỏ mô phỏng cho kết quả gần thực tế. Trong khi trị số chênh lệch vận tốc gió cực đại trong mô phỏng ở trường hợp có ban đầu hóa xoáy này mang dấu dương, điều này chứng tỏ gió do mô hình tạo ra khi xây dựng xoáy giả là lớn hơn so với xoáy thực tế. Càng ở hạn dự báo xa gió có xu thế mạnh lên, thông thường ở các mô phỏng trong các nghiên cứu trước đây với hạn dự báo càng xa thì gió sẽ càng yếu đi. Ở đây gió mô phỏng bởi mô hình HWRF ban đầu hóa xoáy lại cho xu thế ngược lại, đây có thể là điểm chưa phù hợp trong xoáy giả tạo ra do mô hình khi thực hiện ban đầu hóa xoáy (Bảng 3.6).

Bảng 3.6. Trung bình sai số áp suất thấp nhất tại tâm (hpa) và trung bình sai số trung bình vận tốc gió cực đại mô phỏng cho mùa bão 2009 trên Biển Đông bằng coldstart

và nobogus

Hạn dự báo (giờ)

BIAS_Pmin (hpa) BIAS_Vmax (m/s)

Nobogus Coldstart Nobogus Coldstart

00 12.2 0 -8.5 3.0

56

06 12.4 -0.7 -7.0 1.8

12 12.8 1.9 -7.5 0.8

18 12.5 1.8 -7.6 0.8

24 11.9 1.5 -7.5 0.8

30 11.5 0.7 -7.3 1.1

36 11.1 0.9 -7.3 0.9

42 10.5 1.4 -6.9 0.6

48 9.0 0.8 -5.6 0.9

54 8.4 1.4 -5.8 0.7

60 7.3 0.8 -5.1 1.0

66 5.7 -0.5 -4.2 2.2

72 4.1 -1.9 -2.4 3.9

Diễn biến sự biến đổi áp suất thấp nhất tại tâm bão và vận tốc gió cực đại qua mô phỏng bởi mô hình HWRF với hai phương pháp có và không ban đầu hóa xoáy cũng như biến đổi hai yếu tố này trong quan trắc thực tế theo nguồn số liệu của JTWC được biểu diễn qua Hình 3.20 và Hình 3.21.

Xem xét diễn biến áp suất cực tiểu có thể thấy rằng, khi sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy, ở 12 giờ tích phân đầu tiên, áp suất biến đổi mạnh và không ổn định. Sau 12 giờ tích phân, xoáy bão tạo ra đã có áp suất cực tiểu biến đổi trơn tru, gần sát và tương đối phù hợp với thực tế. Trong khi đường biến đổi áp suất cực tiểu trong mô phỏng không ban đầu hóa xoáy cách xa đường biến đổi áp suất thực tế cho thấy mô phỏng xa thực tế. Một điểm đáng chú ý nữa, ở hạn dự báo từ 66 đến 72 giờ áp suất cực tiểu thực tế tăng lên, tức là bão có xu thế yếu đi. Trong khi mô hình mô phỏng áp suất cực tiểu lại giảm ở cả hai trường hợp (Hình 3.20).

57

Hình 3.20. Đường biểu diễn biến đổi áp suất cực tiểu tại tâm bão theo mô phỏng bởi JTWC, HWRF-coldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (hpa)

Xét biến đổi vận tốc gió cực đại trong hai trường hợp mô phỏng và thực tế. Thấy rằng, đường biến đổi vận tốc gió cực đại thực tế nằm giữa hai đường mô phỏng bởi mô hình. Gió của xoáy tạo ra khi ban đầu hóa xoáy mạnh hơn so với thực tế trong khi gió tạo ra trong xoáy bão của mô hình không ban đầu hóa xoáy lại yếu hơn thực tế. Trong 12 giờ tích phân đầu tiên, tương tự như đối với mô phỏng áp suất cực tiểu, gió mô phỏng bởi mô hình HWRF trong cả hai trường hợp có và không ban đầu hóa xoáy biến đổi mạnh. Ở thời điểm cuối dự báo gió bão cũng có xu thế mạnh lên ở cả hai trường hợp mô phỏng. Từ đây cho thấy sự mạnh lên của gió ở thời điểm cuối dự báo có thể là do đặc tính mô phỏng của mô hình mà không phải do đặc tính của xoáy bão tạo ra khi sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy (Hình 3.20).

Trong 12 giờ tích phân đầu tiên, xoáy tạo ra do ban đầu hóa xoáy đưa vào mô hình là quá mạnh và không tương thích với trường môi trường bão thực tế. Do đó, khi đưa vào mô hình cường độ xoáy bão sẽ bị cưỡng bức sao cho phù hợp với trường môi trường qua sự hiệu chỉnh của mô hình. Sau 12 giờ đến 54 giờ dự báo, đường biểu diễn biến đổi vận tốc gió trong xoáy bão tạo ra khi có sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy gần sát với đường biến đổi vận tốc gió thực tế trong khoảng thời gian dự báo từ 12 đến 54 giờ. Điều này chứng tỏ sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy mô phỏng tốt vận tốc gió cực đại trong khoảng thời gian từ 12 đến 54 giờ tích phân.Bên cạnh đó, đối với gió trong mô phỏng không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy, đường biểu diễn sự biến đổi gió cực đại cách xa đường biểu diễn gió cực đại trong thưc tế cho thấy rằng gió tạo ra do mô phỏng bởi mô hình trong trường hợp này quá yếu so với thực tế. Ngoài ra, ở thời điểm

58

ban đầu, xoáy từ mô hình toàn cầu đưa vào mô hình yếu và không phù hợp với trường môi trường, do đó sau 6 giờ tích phân mô hình tạo xoáy bão mạnh lên. Tuy nhiên, xoáy bão tạo ra trong trường hợp này vẫn là yếu hơn nhiều so với thực tế (Hình 3.21).

Hình 3.21. Đường biểu diễn biến đổi gió cực đại theo mô phỏng bởi JTWC, HWRF-coldstart và HWRF –nobogus cho mùa bão 2009 (m/s)

59

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

KẾT LUẬN Từ các kết quả nghiên cứu trong luận văn có thể đưa ra những kết luận ban đầu

như sau:

- Luận văn đã nghiên cứu và ứng dụng được sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF.

- Qua mô phỏng cơn bão Ketsana thời điểm 12Z ngày 27/09/2009 cho thấy rằng khi sử dụng ban đầu hóa xoáy coldstart trong mô hình HWRF đã mô phỏng cấu trúc tâm nóng, bán kính gió cực đại gần tâm bão, vận tốc gió mực 10m phù hợp hơn khi không sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy ở thời điểm ban đầu.

- Đã đánh giá vai trò của ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên Biển Đông cho mùa bão 2009.Qua mô phỏng mùa bão 2009 (53 trường hợp bão lựa chọn) cho thấy:

• Về quỹ đạo:

+ Có sử dụng ban đầu hóa xoáy mô phỏng quỹ đạo có sai số thấp hơn so với không ban đầu hóa xoáy ở tất cả các hạn dự báo từ 00 giờ đến 72 giờ.

+ Bão di chuyển chậm hơn thực tế trong trường hợp có sử dụng ban đầu hóa xoáy và nhanh hơn thục tế từ hạn 54 đến 72 giờ đối với trường hợp không sử dụng ban đầu hóa xoáy.

+ Bão có xu thế lệch trái là chủ yếu trong cả hai trường hợp có và không ban đầu hóa xoáy.

• Về cường độ:

+ Sử dụng sơ đồ ban đầu hóa xoáy đã cải thiện đáng kể khả năng dự báo cường độ bão cho hạn dự báo trước 54 giờ.

+ Mô hình HWRF có xu thế mô phỏng vận tốc gió mạnh dần lên ở hạn dự báo từ 66 đến 72 giờ.

KIẾN NGHỊ

- Cần thiết khảo sát mô phỏng bão trên nhiều tập mẫu khác nhau để đưa ra những nhận định khách quan hơn về vai trò của ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên Biển Đông.

- Trong những nghiên cứu tiếp theo cần thiết phải khảo sát sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF theo phương pháp warmstart để đánh giá hoàn thiện vai trò của sơ đồ ban đầu hóa xoáy trong mô hình HWRF đối với dự báo bão trên Biển Đông.

60

TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt

1. Hoàng Đức Cường (2004),"Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mô hình khí tượng động lực qui mô vừa MM5 trong dự báo hạn ngắn ở Việt Nam", Đề tài nghiên cứu Khoa học và Công nghệ cấp Bộ. 2. Hoàng Đức Cường (2011),"Nghiên cứu và ÁP dụng mô hình WRF nhằm dự báo bão trên Biển Đông", Đề tài nghiên cứu Khoa học và Công nghệ cấp Bộ. 3. Bùi Hoàng Hải (2008)," 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", Luận án tiến sĩ Khí tượng học. 4. Bùi Hoàng Hải, Phan Văn Tân (2002), "Khảo sát ảnh hưởng của trường ban đầu hóa đến sự chuyển động của bão trong mô hình chính áp dự báo quĩ đạo bão khu vực Biển Đông", Tạp chí Khí tượng Thủy Văn, 8(500), tr.17-23. 5. Võ Văn Hòa(2005),"Lựa chọn prôfin gió tiếp tiếp đối xứng giả tối ưu cho mô hình chính áp dự báo quỹ đạo bão WBAR", Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 535(7). 6. Đặng Thị Hồng Nga (2006),"Nghiên cứu ứng dụng và cải tiến sơ đồ phân tích xoáy trong dự báo quĩ đạo bão bằng phương pháp số", Đề Tài nghiên cứu Khoa học và Công nghệ cấp Bộ. 7. Nguyễn Thị Minh Phương (2005), "Hiệu chỉnh công thức tính thành phần xoáy bất đối xứng trong sơ đồ ban đầu hóa xoáy". Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 1(529), tr.35-45. 8. Phan Văn Tân, Bùi Hoàng Hải (2004), "Ban đầu hóa xoáy ba chiều cho mô hình MM5 và ứng dụng trong dự báo quỹ đạo bão", Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 10(526), tr.14-25. 9. Phan V t T14-25.Thễn Lê Dũng (2008), "Thử nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp với ban đầu hóa xoáy vào dự báo quỹ đạo bão trên biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 7(583), Tr. 1-9. 10.Phan Văn Tân, Kiều Thị Xin, Nguyễn Văn Sáng, 2002: Mô hình chính áp WBAR và khả năng ứng dụng vào dự báo quỹ đạo bão khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông. Tạp chí KTTV số 6, tr.27-33. 11. Trần Tân Tiến, Lê Thị Hồng Vân (2009), "Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành xoáy nhân tạo trong đồng hóa số liệu xoáy giả bằng mô hình WRF đối với cơn bão Lêkima", Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25, Số 3S (2009) 508‐516

Tiếng Anh

1. B.Mathur, M. (1991), "The National Meteorological Center's Quasi-Lagrangian Model for Hurricane Prediction", Mon. Wea. Rev, 119. 2. Chan, J.C.-L., and R. T. Williams (1987),"Analytical and numerical studies of the beta effect in tropical cyclone motion. I: Zero mean flow", Japan. Atmos. Soc, 44. 3. Chou, K.-H., and C.-C. Wu (2008), "Typhoon initialization in a mesoscale model-Combination of the bogused vortex and the dropwindsonde data in DOTSTAR",Mon. Wea. Rev, 136.

61

4. Davis, C.a.S.L.-N. (2001a),"The NCAR-AFWA tropical cyclone bogussing scheme", A report prepared for the Air Force Weather Agency (AFWA),12pp. 5. Davis, C.a.S.L.-N. (2001b),"The NCAR-AFWA tropical cyclone bogussing scheme",A report prepared for the Air Force Weather Agency (AFWA), 12pp. 6. Fujita, T., 1952. Pressure distribution within typhoon. Geophys. Mag, 23. 7. Gopalakrishnan et al. (2010),"Hurricane Weather Research and Forecasting (HWRF) Model Scientific Documentation". 8. Gopalakrishnan et al. (2012),"Hurricane Weather Research and Forecasting (HWRF) Model Scientific Documentation". 9. Hiep N.V, and Yi.-Leng.Chen (2011), "High Resolution Initialization and Simulations of Typhoon Morakot (2009)" Mon. Wea. Rev 10. Iwasaki, T., H. Nakano, and M. Sugi (1987),"The performance of a typhoon track prediction model with convective parameterization" Japan. Meteor. Soc. Japan, 65. 11. Iwasaki T, H.H.a.M.S. (1987),"The performance of a typhoon track prediction model with cumulus parameterization", Japan.Meteor. Soc. Japan, 65. 12. Kurihara, M.A.B., Rebecca J.Ross (1993),"An Initialization Scheme of Hurricane Models by Vortex Specification",Mon.Wea. Rev, 121. 13. Kurihara, Y., M. A. Bender, R. E. Tuleya and R. J. Ross (1990), "Prediction experiments of hurricane Gloria (1985) using a multiply nested movable mesh model"Mon.Wea. Rev, 118 14) Kwon I.-H, H.-B.C. (2010),"Tropical cyclone initialization with spherical high-order filter and idealized three-dimensional bogus vortex", Mon.Wea. Rev, 138. 15. Kleist, D.T., D. F. Parrish, J. C. Derber, R. Treadon, R.M. Errico and R. Yang (2009),"Introduction of the GSI into the NCEP Global Data Assimilation System" Mon.Wea. Rev, 24: 15. 16. MingjingTong (2011), "HWRF Initialization -GSI customization 2011 WRF for Hurricanes Tutorial", April 27, Boulder CO. 17. Liu, Y., D.-L. Zhang, and M. K. Yau (1997), "A multiscale numerical study of Hurricane Andrew (1992),Part I: Explicit simulation and verification", Mon.Wea. Rev, 125. 18. Ross, R.J.a.Y.K. (1992),"A simplified scheme to simulate asymmetries due to the beta effect in barotropic vortices", Japan. Atmos. Soc, 49: 19. 19. Skamarock, W.C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O. Gill, D. M. Barker, W. Wang, and J. G. and Powers (2005), "A description of the Advanced Research WRF version 2",NCAR Tech. Note TN-468 STR, 88 pp. 20. Smith, R.K., W. Ulrich (1990), "An analytics theory of tropical cyclone motion using a barotropic model", Japan. Atmos. Soc., 47. 21. Sundararaman Gopalakrishnan, V.T., Qingfu Liu,Timothy Marchok,Mingjing Tong, (2012),"Hurricane Weather Research and Forecasting (HWRF) Model: 2012 Scientific Documentation"

62

22) Weber, H.C., and R. K. Smith (1995),"Data sparsity and the tropical cyclone analysis and prediction problem: Some simulation experiments with a baratropic numerical model",Quart. J. Roy. Meteor. Soc, 121. 23) Wu, W.-S., D. F. Parrish and R. J. Purser (2002),"Three-dimensional variational analysis with spatially inhomogeneous covariances", Mon. Wea. Rev, 130: 12.0 24) Xiao, Q., Y. H. Kuo, Y. Zhang, D. M. Barker, D. J. Won (2006), "A tropical cyclone bogus data assimilation scheme in the MM5 3Dvar system and Numerical experiments with typhoon Rusa (2002) near landfall", Japan. Meteor. Soc. , 84.

63