ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

DƯ ĐỨC TIẾN

KHẢO SÁT MỐI QUAN HỆ GIỮA KĨ NĂNG MÔ PHỎNG QUỸ

ĐẠO BÃO VÀ CƯỜNG ĐỘ BÃO

CHO KHU VỰC TÂY BẮC THÁI BÌNH DƯƠNG

BẰNG HỆ THỐNG ĐỒNG HÓA TỔ HỢP

Chuyên ngành: Khí tượng và khí hậu học

Mã số: 62440222

DỰ THẢO

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯ ỢNG VÀ KHÍ HẬU HỌC

HÀ NỘI - 2016

2

Công trình được hoàn thành tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hảidương học, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia HàNội

Người hướng dẫn khoa học:

1. PGS. TS. Ngô Đức Thành

Trường đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội

2. TS. Kiều Quốc Chánh

Trường đại học Indiana, Hoa Kỳ

Phản biện: ……………………………………………………………. …………………………………………………………….

Phản biện: ……………………………………………………………. …………………………………………………………….

Phản biện: ……………………………………………………………. …………………………………………………………….

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp nhà nước chấm luận án tiến

sĩ họp tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà

Nội vào hồi … giờ … ngày … tháng … năm … . .

Có thể tìm hiểu luận án tại:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Trung tâm Thông tin Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

3

MỞ ĐẦU

Vấn đề nghiên cứu và ý nghĩaKết quả đánh giá sai số dự báo quỹ đạo bão và cường độ

bão hằng năm cho các vùng biển khác nhau nói chung và đối vớikhu vực Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD) cho thấy, sai số dựbáo quỹ đạo giảm đi với một xu thế rõ rệt hằng năm nhưng chấtlượng dự báo cường độ bão không giảm đồng thời theo. Một câuhỏi đặt ra một cách tự nhiên là mối tương quan gì giữa hai kĩ năngdự báo bão này? liệu các phương pháp mang lại hiệu quả cho bàitoán dự báo số đưa lại những cải thiện một cách tích cực đối vớichất lượng dự báo quỹ đạo bão thì mức độ cải thiện của cường độbão tương ứng là bao nhiêu? Đây là vấn đề mới được quan tâm và

cũng là nội dung nghiên cứu đặt ra cho luận án.

Luận điểm bảo vệ của luận án1. Việc tăng cường chất lượng dự báo quỹ đạo vẫn mang

lại hiệu ứng tích cực trong việc giảm sai số dự báo cường độ bãonhưng mức độ tương quan giữa hai sai số là không đồng nhất v àgiữa các hạn dự báo là khác nhau. Sai số dự báo quỹ đạo ở cáchạn các dài (sau 2-3 ngày) được giảm sẽ càng có hiệu ứng tíchcực đến việc giảm sai số dự báo cường độ so với hạn 24h banđầu. Luận án đã thử nghiệm cô lập các nguyên nhân ảnh hưởngchính đến dự báo cường độ (sai số do vật lý của mô hình, do dựbáo sai của quỹ đạo mang lại) qua đó đánh giá sự thay đổi sai sốdự báo cường độ trong các tập có sự thay đổi sai số quỹ đạo giảmđi so với toàn bộ tập dự báo thử nghiệm tổng thể.

2. Trong việc ứng dụng mô hình số, việc tăng cường chấtlượng dự báo cường độ bão liên quan trực tiếp đến mức độ chi tiếtcấu trúc ban đầu của bão và mức độ phù hợp của cấu trúc đó vớiđộng lực của mô hình. Luận án đã thử nghiệm xây dựng thông tincấu trúc xoáy thuận từ các phân tích bão thời gian thực (chươngtrình vinit) và áp dụng phương pháp đồng hóa tổ hợp để đồng hóađồng thời với thông tin quy mô lớn từ gió vệ tinh các mực trên

4

cao vào mô hình số, qua đó đánh giá các đặc trưng trung bình vàkĩ năng dự báo xác suất đối với dự báo quỹ đạo và cường độ bãocủa các thử nghiệm dự báo tổ hợp.

Những đóng góp mới của luận án1. Đóng góp thứ 1 của luận án: mối tương quan giữa sai số

quỹ đạo và cường độ ở khu vực TBTBD đã được đánh giá dựatrên mô hình động lực nhằm xem xét vai trò của quỹ đạo trongviệc cải thiện chất lượng dự báo cường độ bão. Thông qua việcphân tích các nguyên nhân ảnh hưởng đến dự báo cường độ, luậnán đã xây dựng được thử nghiệm tương ứng trên một hệ động lực(ở đây là mô hình WRF-ARW) để khảo sát tương quan giữa haisai số dự báo quỹ đạo và cường độ, đánh giá sự tăng/giảm tươngứng của sai số cường độ trong các tập có sai số quỹ đạo giảm theocác tiêu chuẩn đặt ra (áp dụng đồng thời tại 3 hạn dự báo) so vớitoàn bộ tập thử nghiệm ban đầu (92 trường hợp từ 2007-2009).Khi đánh giá tập mô phỏng có sai số quỹ đạo giảm 60% và 80% ởhai hạn 2-3 ngày, sai số cường độ giảm tương ứng là 14% và 19%so với toàn bộ tập thử nghiệm. Nếu tiếp tục tăng tiêu chuẩn sai sốquỹ đạo (73% và 85% ở hạn 2-3 ngày), sai số cường độ giảm chủyếu ở hạn 3 ngày (21%). Kết quả này đã được công bố trên tạpchí Meteorology and Atmospheric Physics số 122 trang 55-64dưới tiêu đề “A study of the connection between tropical cyclonetrack and intensity errors in the WRF model” và được trình bàychi tiết trong Chương 3 của luận án.

2. Đóng góp thứ 2 của luận án là việc phát triển hệ thốngđồng hóa tổ hợp cho dự báo bão dựa trên phương pháp LETKFcho mô hình WRF-ARW trong đó một chương trình mô phỏngcấu trúc xoáy 3 chiều vinit dựa trên những số liệu phân tích trạngthái thực của bão và kết hợp với các số liệu quan trắc đặc trưngcho quy mô lớn (ở đây là gió vệ tinh các mực trên cao) đã đượcthử nghiệm. Việc thiết lập bộ số liệu quan trắc bao gồm đồng thời(blending) thông tin quy mô lớn từ gió trên cao (AMV) và quy

5

mô bão (từ chương trình vinit) là một cách tiếp cận mới sẽ chophép các nguồn số liệu tự bổ sung cho nhau những thông tin cònthiếu và được đồng hóa vào mô hình một cách khách quan bởiphương pháp LETKF. Được trình bày chi tiết trong Chương 4, kếtquả này đã được công bố tại hội thảo về bão và khí tượng nhiệtđới lần thứ 32 của Hiệp hội Khí tượng Mỹ (AMS) năm 2016 vàđồng thời được nộp lên tạp chí Pure and Applied GeophysicalScience.

Cấu trúc của luận ánChương 1: Tổng quan về sai số dự báo quỹ đạo và cường

độ bão khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương ; Chương 2: Phươngpháp nghiên cứu: mô hình WRF-ARW, phương pháp đồng hóaLETKF và xây dựng chương trình vinit tăng cường cấu trúc xoáytừ thông tin phân tích xoáy thực tế; Chương 3: Khảo sát tươngquan giữa sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bằng hệ thống tổhợp mô hình đa vật lý khu vực trên TBTBD; Chương 4: Dự báoquỹ đạo và cường độ bão bằng hệ thống đồng hóa tổ hợp WRF -LETKF

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ SAI SỐ DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀCƯỜNG ĐỘ BÃO KHU VỰC TÂY BẮC THÁI BÌNH DƯƠNG

Sai số và kĩ năng dự báo quỹ đạo bão

Trên vùng biển Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD), saisố quỹ đạo được dẫn chứng từ các báo cáo của RMSC-Tokyohằng năm được đưa ra trong hình 1 (trái) cho thấy sai số hạn dựbáo 24h trung bình những năm 1982-1990 vào khoảng 200km, dựbáo hạn 48h từ năm 1988-1990 khoảng 350-400km, hạn dự báo72h được đưa ra vào những năm 1998 -200 với sai số khoảng400km. Các sai số này từ năm 2008 -2010, hạn 24h xấp xỉ 100km,48h xấp xỉ 200km và 72h xấp xỉ 300km. Các sai số này khá tươngđương so với sai số ở các vùng biển khác đã nêu.

Sai số và kĩ năng dự báo cường độ bão

6

Đối với sai số cường độ bão, trong hình 1 (phải) cho thấyở hạn 24h ở mức 10 kt ~ 5m/s. Đối với hạn 48h, sai số cường độkhoảng 15-20 kt ~ 8-10 m/s và đối với hạn 72h từ 20-25 kt ~ 10-12m/s. Trên khu vực Biển Đông, các tính toán cụ thể từ năm2008-2010 cho thấy kĩ năng dự báo quỹ đạo phổ biến từ 20-30%những năm trước 2010 và tăng lên 50 -60% sau năm 2010 (trungbình tăng từ 4 -5% một năm trong giai đoạn 2008-2010). Kĩ năngdự báo cường độ từ các mô hình đến các trung tâm chỉ phổ biến ởmức 10-12% nghĩa là mức cải thiện so với phương pháp thống kê

quán tính CLIPER rất thấp.

Hình 1: Sai số quỹ đạo (trái) và cường độ (phải) khu vực TBTBD

Tương quan không đồng nhất của việc cải thiện chất lượng dựbáo cường độ và quỹ đạo bão

Từ những tổng kết về kĩ năng dự báo quỹ đạo và cường độcho thấy vấn đề tồn tại là kĩ năng/sai số dự báo quỹ đạo được cảithiện rõ rệt theo từng năm tuy nhiên đối với dự báo cường độ thìhầu như không có sự cải thiện chất lượng. Theo đánh giá củaDeMaria thì tốc độ suy giảm sai số MAE (trung bình tuyệt đối)của VMAX (tốc độ gió cực đại bề mặt) ứng với dự báo cường độcho 3 khu vực trung bình khoảng -0.1 kts tương đương vớikhoảng 0.3-0.5% một năm so với khoảng 3-5% của sai số quỹđạo. Điều này có nghĩa tốc độ cải thiện chất lượng dự báo quỹđạo gần như hơn một bậc đại lượng so với tốc độ cải thiện chấtlượng dự báo cường độ.

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG LUẬN ÁN

7

Phương pháp giảm sai số trong các mô hình sốPhương pháp đồng hóa biến phân: phương pháp đồng hóa

số liệu biến phân dựa trên lý thuyết xác suát Bayer, phân bố saisố quan trắc và trường nền để phân tích tối ưu lại trường ban đầutừ số liệu thám sát bổ sung. Phương pháp tổ hợp: dự báo tổ hợp làmột tập hợp dự báo xác định tại cùng một thời điểm , hướng đếnviệc tăng cường chất lượng dự báo thông qua trung bình tổ hợpcùng các chỉ số định lượng về độ tin cậy của dự báo qua đó làmcơ sở cho dự báo xác suất .

Hình 2: Minh họa khái quát các chu kì dự báo, quan trắc và phân tích cậpnhật theo thời gian cho các biến trong mô hình (trái) và phương pháp đồnghóa tổ hợp sử dụng bộ lọc Kalman (phải)

Phương pháp đồng hóa tổ hợp: phương pháp đồng phápđồng hóa tổ hợp dựa trên hai đặc điểm chính gồm i) áp dụng thuậttoán lọc (ví dụ lọc Kalman, lọc lân cận cực đại MaximumLikelihood) để tính toán trường phân tích tối ưu và ii) cập nhật saisố dự báo cho ma trận nền thông qua độ tán của hệ thống tổ hợp.Minh họa phương pháp trong hình 2.

Nhân tố ảnh hưởng đến sai số dự báo bão bằng mô hình sối) Thông tin ban đầu về cấu trúc xoáy bị hạn chế do không có

thám sát và lưới mô hình toàn cầu ban đầu làm biên (trường điềukhiển) cho các mô hình khu vực phân giải cao hơn khá thô về mặtkhông gian so với quy mô của bão, ii) những mô phỏng, tham sốhóa chưa phù hợp đối với các quá trình vật lý của bão/xoáy thuậnnhiệt đới và iii) sai số của môi trường xung quanh bão dẫn tới saisố lớn trong dự báo quỹ đạo bão.

8

Bài toán tăng cường cấu trúc xoáy ban đầu cho mô hình sối) Phương pháp bogus thực nghiệm xem xoáy ban đầu là

một xoáy nhiễu trên trường quy mô lớn và cần phải thay thế xoáynhiễu này bởi một xoáy có cấu trúc phù hợp nhất , ii) phươngpháp ban đầu hóa động lực sử dụng chính mô hình để t ạo sự cânbằng và sinh ra xoáy nhân tạo phù hợp nhất so với quan trắc ; vàphương pháp bogus khách quan xem xoáy lý tưởng như là mộtquan trắc độc lập và được đồng hóa vào mô hình thong qua

phương pháp biến phân.

Mô hình WRF-ARW và hệ thống đồng hóa tổ hợp LETKFLuận án sử dụng mô hình khu vực WRF-ARW và hệ

thống đồng hóa tổ hợp dựa trên bộ lọc chuyển dạng địa phươngKalman LETKF do Kiều Quốc Chánh phát triển cho mô hình khuvực WRF-ARW, gọi tắt là WRF-LETKF.

Hình 3: Sơ đồ WRF-LETKF kết hợp module xoáy nhân tạo vinit

Tích hợp module tạo cấu trúc xoáy ba chiều nhân tạo vinit từthông tin quan trắc bão thực cho hệ thống WRF-LETKF

Luận án sử dụng mô hình giải tích do Kieu và Zhang thiếtlập năm 2009 làm phương thức để xây dựng được một cấu trúcxoáy nhân tạo. Phương trình chính thiết lập gió tiếp tuyến:

9

Trong đó là gió cực đại, bán kính gió cực đại, là bán kính

tính từ tâm bão, , δ là tham số. Với phân bố gió này sẽ tiến hành

tính toán hàm dòng và giải lặp theo phương pháp Lipman phươngtrình cân bằng cho nhiễu động địa thế vị. Module tạo xoáy nhântạo (gọi tắt là vinit) được phát triển tách biệt với đầu vào gồmthông tin phân tích xoáy bão thực (các tham số gồm tâm bão,Vmax, rmax) và dữ liệu điều kiện ban đầu của WRF-ARW (đểlấy các thông tin về cấu trúc lưới). Minh họa hệ thống WRF-LETF kết hợp vinit đưa ra trong hình 3.

Phương pháp đánh giá:Chỉ số để đánh giá sai số cho dự báo tất định là sai số

trung bình tuyệt đối MAE, với dự báo tổ hợp xác suất là biểu đồhạng (rank) và điểm số BS (Brier Score). Đại lượng đánh giá gồmvị trí, cường độ (Vmax, Pmin), độ tán, trung bình tổ hợp, dự báoxác suất.

CHƯƠNG 3: KHẢO SÁT TƯƠNG QUAN GIỮA SAI SỐ DỰ BÁOQUỸ ĐẠO VÀ CƯỜNG ĐỘ BẰNG HỆ THỐNG TỔ HỢP MÔ

HÌNH ĐA VẬT LÝ KHU VỰC TRÊN BIỂN TBTBD

Thiết lập thử nghiệmTổ hợp đa vật lý dựa trên mô hình khu vực WRF-ARW

Mô hình WRF-ARW với cấu hình lưới lồng ba cấp hạ36km/12km/4km, 31 mực. Dựa trên khả năng cung cấp các lựachọn vật lý khác nhau mô hình WRF-ARW, một hệ thống tổ hợpđa vật ý sẽ được thiết lập , qua đó tạo ra các mô phỏng đa dạngnhất có thể và không phụ thuộc vào từng cấu hình vật lý duy nhấtnào. Tổ hợp vật lý dựa trên việc thay đổi sơ đồ tham số hóa đốilưu {Kain-Fritsch và Betts-Miller-Janjic}, sơ đồ mô phỏng truyền

10

bức xạ sóng ngắn {Goddard hoặc Dudhia} và sơ đồ vật lý mây{Lin, WSM3, WSM5, WSM6, Kessler và Eta (Ferrier)}.Số liệu điều kiện biên:

Số liệu phân tích cuối cùng FNL (Final OperationalGlobal Analysis) độ phân giải 1ox1o của NCEP được thực hiệnvới tần suất 6 tiếng một lần được sử dụng làm điều kiện biên.Các cơn bão được lựa chọn

Các cơn bão từ năm 2007 -2010 cho khu vực TBTBDđược lựa chọn trong đó tại từng chu kì dự báo, thành phần có dựbáo quỹ đạo tốt nhất được giữ lại tính toán sai số cho toàn bộ tậpthử nghiệm.Tiêu chuẩn lọc tập quỹ đạo có sai số nhỏ hơn so với toàn bộ thửnghiệm

Các tiêu chuẩn sai số cao hơn cho dự báo quỹ đạo được ápdụng để lọc ra các tập mô phỏng với chất lượng dự báo khác sovới toàn bộ tập thử nghiệm. Tiêu chuẩn của quỹ đạo mô phỏng tốt(gọi tắt là tiêu chuẩn I): một quỹ đạo dự báo được xem là tốt nếuthỏa mãn 3 điều kiện gồm sai số ngày thứ nhất < 30km, sai sốngày thứ 2< 50km và sai số ngày thứ 3 < 70km. Một tiêu chuẩncao hơn (tiêu chuẩn II) được đưa ra để phân tích độ nhạy là cácsai số nhỏ hơn sai số ở tập mẫu theo tiêu chuẩn I, tương ứng vớiba hạn dự báo là <20km, < 35km và <50km.

Kết quả thử nghiệmTrong tổng thể 92 trường hợp mô phỏng, thông qua các

tiêu chuẩn lọc theo sai số quỹ đạo thu được khoảng 32% trên tổngsố mô phỏng đạt được tiêu chuẩn I và có 17% là đạt được tiêuchuẩn II. Sai số trung bình tuyệt đối của Vmax toàn bộ tập thửnghiệm 2007-2010 cho hạn 1 ngày có thể đạt đến 11 -12m/s. Saisố lớn về mặt cường độ ở hạn 1 ngày xuất phát từ một số ng uồnbất định chính như do thông tin xoáy ban đầu, vật lý của mô hình,sai số do quỹ đạo và bản thân sai số còn tồn tại trong số liệu điềukiện biên FNL (với các cơn bão đạt từ 33 -42 m/s thì FNL có thể

11

lệch yếu hơn so với quan trắc từ 20 -25 m/s và áp suất cũng có thểsai khác đến hơn 20 hPa , với những cơn bão có Vmax đạt trên42m/s thì trường gió ban đầu của FNL có thể sai từ 30-50 m/s).

Đối với sai số quỹ đạo trong toàn bộ tập thử nghiệm tạihạn 1, 2 và 3 ngày tương ứng là 58, 131 và 315km ta thấy rằngmặc dù đã sử dụng điều kiện biên phân tích nhưng ở hạn dự báo2-3 ngày với sai số từ 100-300 km là một nguyên nhân dẫn tớiviệc các xoáy mô phỏng bị lệch đi nhiều khỏi khí quyển thực và

kèm theo tăng sai số cường độ tương ứng ở các hạn này.

Hình 4: Sai số tuyệt đối của gió cực đại Vmax (trái) và Pmin (phải) thể hiện ởdạng cột, đơn vị m/s của toàn bộ tập thử nghiệm, đạt tiêu chuẩn I và đạt tiêuchuẩn II. Số % tại từng cột theo tiêu chuẩn I và II ứng với tỉ lệ giảm so với toànbộ tập thử nghiệm. Sai số tương ứng cho khoảng cách tại từng hạn của toàn bộtập thử nghiệm và tại từng tiêu chuẩn được vẽ tương ứng dưới dạng đường.

Hình 4 (trái) cho thấy sau khi lọc ra các trường hợp vớiquỹ đạo theo tiêu chuẩn I, sai số trung bình Vmax được cải thiệnmột cách đáng kể, cụ thể với hạn 1 ngày là 7% (giảm từ 11.5 m/sxuống 10.6 m/s), hạn 2 ngày xấp xỉ 14% (giảm từ 10.6 m/s xuống9.1 m/s) và hạn 3 ngày là 19% (giảm từ 12.1 m/s xuống 9.8 m/s).

Lưu ý rằng những sai số do trường ban đầu và do vật lýcủa mô hình cùng tồn tại trong hai tập mô phỏng cơ sở và theotiêu chuẩn I do đó có thể ám chỉ rằng việc giảm sai số cường độtrong tập đạt tiêu chuẩn I là hệ quả trực tiếp của sai số thấp trongquỹ đạo mang lại. Theo tiêu chuẩn I như đã nêu, ứng với mức độcải thiện về quỹ đạo của hạn 2 và 3 ngày là 60% và 80% ứng vớikhả năng giảm sai số cường độ là 14% và 19%.

12

Một số đánh giá thêm về tác động đối với biến áp suất cựctiểu Pmin (hình 4, phải) cho thấy, đối với tập mẫu đạt tiêu chuẩnI, mức độ giảm sai số Pmin khoảng 3%, 6% và 12% ứng với bahạn 1, 2 và 3 ngày. Mức độ giảm này thấp hơn khoảng 4 -7% sovới giá trị Vmax. Như vậy, việc giảm được sai số quỹ đạo so vớitoàn bộ tập thử nghiệm cho phép lọc ra được các tập dự báo có saisố về cường độ bão gồm Vmax và Pmin giảm đồng thời mặc dùlượng giảm không tương đồng.

Dựa trên tiêu chuẩn II về lọc ra các quỹ đạo với sai số nhỏhơn rất nhiều so với toàn bộ tập thử nghiệm thu được mức giảmsai số quỹ đạo hạn 1, 2 và 3 ngày tương ứng là 65%, 73% và85%. Đây có thể sử dụng như một kết q uả để khảo sát mang tínhđộ nhạy của việc tăng/giảm sai số cường độ tương ứng với việctăng/giảm sai số quỹ đạo. Kết quả với tiêu chuẩn II cho thấy saisố cường độ trong hai ngày đối với hạn dự báo 1 -2 ngày đạt đượcđộ giảm tương tự so với tiêu chuẩn I là 7% và 14% còn cho hạn 3ngày giảm được 21% so với 19% của tiêu chuẩn I. Đối với sai sốPmin theo tiêu chuẩn II có tăng lên so với tiêu chuẩn I ở hai hạn24h và 48h tuy nhiên mức độ giảm không đáng kể (1-2%) còn ởhạn 72h giảm 5% (từ 12% lên 17%). Như vậy, ở hạn 1-2 ngàyđầu, việc giảm tiếp tục giảm sai số quỹ đạo ít có tác động đếngiảm sai số cường độ hơn so với tại hạn dài hơn là 3.

Kết luận chương 3Trong thử nghiệm của chương 3, hệ thống dự báo tổ hợp

đa vật lý gồm 21 thành phần dựa trên mô hình khu vực WRF-ARW đã được thiết lập với điều kiện biên là số liệu tái phân tíchFNL để giảm thiểu tối đa sai số do điều kiện biên theo thời gianđến dự báo quỹ đạo. Tại mỗi một mô phỏng đã lựa chọn ra thànhphần có sai số quỹ đạo trung bình 3 ngày nhỏ nhất qua đó chophép loại bỏ đi sai số mang tính hệ thống khi chỉ sử dụng mộttham số vật lý trong mô hình. Toàn bộ dự báo được thực hiện từ2007-2010 cho 92 cơn bão hoạt động trên TBTBD. Quá trình

13

đánh giá mối quan hệ giữa hai đại lượng sai số này dựa trên việcđưa ra các tiêu chuẩn về quỹ đạo nhằm lọc được các mô phỏng cóquỹ đạo tốt hơn so với toàn bộ tập dự báo. Tiêu chuẩn I yêu cầusai số quỹ đạo cho ngày thứ 1, thứ 2 và thứ 3 nhỏ hơn tương ứngvới 30 km, 50 km và 70 km. Tiêu chuẩn II có sai số tương ứng 3ngày là 20 km, 30 km và 50 km.

Với tập mẫu lọc ra từ tiêu chuẩn I, so sánh cường độ giữahai tập số liệu này cho thấy ứng với sai số quỹ đạo giảm thì sai sốcường độ cũng đư ợc giảm một cách đáng kể, với hạn 2 và 3 ngàylà 14% và 19% ứng với giảm sai số quỹ đạo là 60% và 80%. Ởhạn 1 ngày, sai số cường độ có giảm nhưng không đáng kể mặcdù sai số quỹ đạo được cải thiện hơn 50%, nguyên nhân này liênquan trực tiếp đến vấn đề thể hiện cấu trúc ban đầu của xoáy từ sốliệu FNL còn hạn chế như đã phân tích ở trên (thông qua đánh giáVmax, Pmin ở các thời điểm phân tích và số liệu quỹ đạo chuẩn).Bên cạnh nguyên nhân do trường ban đầu FNL, tỉ lệ giảm sai sốcủa cường độ thấp hơn từ 3-4 lần so với tỉ lệ giảm sai số quỹ đạoliên quan trực tiếp đến bản thân nội tại của mô hình WRF-ARW.

Khi áp dụng tiêu chuẩn II để thử nghiệm độ nhạy đối vớitương quan sai số cường độ cho thấy cường độ ở hạn 3 ngày vẫncó khả năng được cải thiện cho thấy ở vùng biển TBTBD. Việcdự báo/mô phỏng quỹ đạo càng chính xác ở các hạn dài sẽ manglại hiệu quả lớn trong việc giảm sai số cường độ trong khi ở hạn1-2 ngày, việc tăng tiếp chất lượng mô phỏng quỹ đạo chưa manglại nhiều cải thiện tương ứng cho mô phỏng và dự báo cường độbão.

Mặc dù với tập mẫu thử nghiệm hạn chế gồm 92 trườnghợp mô phỏng và lọc ra được 30 cơn bão đạt tiêu chuẩn I về quỹđạo tốt sẽ không thể đưa ra được khoảng giới hạn tương quangiữa sai số quỹ đạo và cường độ bằng mô hình WRF-ARW, tuynhiên có thể xem như là một xấp xỉ cho giới hạn trên trong mốitương quan này. Toàn bộ nội dung của chương 3 đã được công bốtrong năm 2013 tại tạp chí Meteorology and Atmospheric Physics

14

số 122 trang 55-64 dưới tiêu đề “A study of the connectionbetween tropical cyclone track and intensity errors in the WRFmodel”.

CHƯƠNG 4: DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ CƯỜNG ĐỘ BÃO BẰNGHỆ THỐNG ĐỒNG HÓA TỔ HỢP WRF-LETKF

Thiết lập thử nghiệmSố liệu điều kiện biên: từ dự báo của mô hình toàn cầu GFS củaNCEP với độ phân giải 0.5o x 0.5o và được cập nhật 6 tiếng mộtlần cho hạn dự báo đến 120 giờ. Trong chương 4 khảo sát cụ thểcho 6 cơn bão hoạt động tại khu vực TBTBD và ảnh hưởng đếnBiển Đông trong năm 2013 và 2014 (hình 5).

Hình 5: Minh họa quỹ đạo chuẩn (màu đỏ) và dự báo từ mô hình GFS

Số liệu quan trắc quy mô lớn và quan trắc bão nhân tạoTCVital

Số liệu quan trắc quy mô lớn được sử dụng để bổ sungđồng hóa vào mô hình được lấy từ dữ liệu gió dịch chuyển AMVcủa CIMSS. Đầu vào cho mô hình xoáy 3 chiều nhân tạo vinit:các quan trắc bão thật được lấy từ những phân tích thời gian thựccủa JTWC theo dạng mẫu file TCVital bao gồm thông tin bánkính gió cực đại, tốc độ gió cực đại bề mặt. Minh họa quan trắcđồng thời hai thong tin này được đưa ra trong hình 6.

15

Hình 6: Minh họa gió quan trắc đồng thời giữa trường quy mô lớn AMV vàxoáy nhân tạo tại mực 195hPa (hình a) và gió mặt cắt tại kinh tuyến 130E (hìnhb) của mô hình WRF-ARW vào thời điểm 00Z ngày 19-09-2013.

Minh họa sự khác biệt về vị trí tâm bão ban đầu của môhình WRF-ARW khi sử dụng biên từ GFS và vị trí tâm bão nhântạo theo phân tích quan trắc bão của JTWC trong hình 7.

Hình 7: Trường gió bề mặt ban đầu của mô hình WRF-ARW (đường dòng)và của gió quan trắc nhân tạo (vector gió màu xanh) tại vùng tâm bão (trái)và mặt cắt của thành phần gió tiếp tuyến giữa quan trắc nhân tạo (đườngđồng mức liền) và ban đầu của mô hình (đường đẳng trị có tô màu) (phải),minh họa cho cơn bão Usagi vào thời điểm 00Z ngày 19-09-2013

Các trường hợp thử nghiệm:Trường hợp dự báo chuẩn CTRL: tổ hợp dự báo gồm 21thành phần với cấu hình đưa ra trong chương 2, điều kiệnban đầu được lấy từ trường GFS kèm theo nhiễu động ngẫunhiên. Trường hợp dự báo đồng hóa xoáy DABV: Tổ hợp dựbáo gồm 21 thành phần và trường ban đầu giống CTRLnhưng có bổ sung thông tin quan trắc đồng thời quy mô lớnvà thông tin cấu trúc bão bằng phương pháp LETKF.

16

Kết quả thử nghiệmẢnh hưởng của việc đồng hóa đồng thời số liệu thông tin bãonhân tạo TCVital và gió AMV đến trường ban đầu

Trong hình 8 thể hiện mặt cắt ngang của véctơ gia số gió ởmực 500 và 200 hPa. cho cơn bão Usagi để thấy được hiệu ứngcủa phương pháp đồng hóa.

Hình 8: so sánh giữa véc tơ gia số quan trắc gió AMV kết hợp với TCVital(màu đỏ) và véc tơ gia số phân tích (màu đen) trong t hử nghiệm DABV tạicác mực 500hPa (trái) và 200hPa (phải) trên toàn bộ miền tính ngoài cùng(36km) cho cơn bão Usagi lúc 00Z ngày 20/9/2013.

Mực dưới ( hình 8, trái) hầu như chỉ có sự hiệu chỉ do sốliệu bão nhân tạo trong khi mực trên cao có hiệu chỉnh c ả quantrắc AMV ngoài hoàn lưu bão và bão nhân tạo (phải). Lưu ý rằngthông tin nhân tạo từ TCVital cung cấp cấu trúc đến mực 300hPavà tập trung trong phạm vi cơn bão trong khi số liệu AMV bổsung phía ngoài cơn bão và phía trên mực 300 hPa rất nhiều, haynói cách khác, việc hòa hợp dữ liệu quan trắc này bản thân sẽ tựbổ sung những khiếm khuyết của hai nguồn số liệu khác nhau khiđưa vào tăng cường chất lượng dự báo.Tác động của phương pháp đồng hóa tổ hợp đến dự báo

Trong cả hai thử nghiệm (hình 9), sai số trung bình ở hạntrước 48h cho quỹ đạo là 100 -180km và 250-350km cho hạn 72h-96h. Về mặt trung bình, sai số vị trí ban đầu đã được hiệu chỉnhkhá tốt trong DABV.

17

a)

0

100

200

300

400

500

600

700

00h 24h 48h 72h 96h 120h

Sai s

ố qu

ỹ đạ

o (k

m)

Hạn dự báo

CTRL quỹ đạo DABV quỹ đạo b)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

00h 24h 48h 72h 96h 120h

Sai s

ố tu

yệt đ

ối V

max

(m/s

)

Hạn dự báo

CTRL vmax DABV vmax

c)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

00h 24h 48h 72h 96h 120h

Độ tá

n qu

ỹ đạ

o (k

m)

Hạn dự báo

CTRL độ tán quỹ đạo

DABV độ tán quỹ đạo

d)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

00h 24h 48h 72h 96h 120h

Độ tá

n Vm

ax (m

/s)

Hạn dự báo

CTRL độ tán Vmax DABV độ tán Vmax

Hình 9: Sai số trung bình quỹ đạo (a), cường độ (b), độ tán quỹ đạo (c) vàđộ tán cường độ (d) của tất cả các chu kì dự báo tại từng hạn dự báo củaCTRL và DABV.

Với việc xem xét chi tiết sai số của từng trường hợp dựbáo cho thấy đối với sai số quỹ đạo trung bình tổ hợp, 50%trường hợp có sai số giảm ở hạn sau 72h (Usagi, Krosa vàRammasun), tuy nhiên về mặt trung bình tất cả các trường hợpthử nghiệm DABV được sai số so với CTRL từ hạn 72h khoảng15-18km (khoảng 5-10%). Sai số quỹ đạo hạn 4-5 ngày khá lớndo phần lớn bắt nguồn từ 4 chu kì dự báo cơn bão Neoguri vàVongfong năm 2014 như đã phân tích (cơn Neoguri từ 400km -600km, cơn Vonfong từ 500km-900km), tuy nhiên như đã phântích, hai trường hợp này có trường điều khiển với quỹ đạo lệchphải khá lớn nên là một trong những nguyên nhân chủ yếu dẫnđến sai số lớn cho hai cơn bão này.

Tương tự với vị trí ban đầu, cường độ ban đầu trongDABV được phân tích lại sát so với thực tế hơn trong CTRL. Saisố dự báo cường độ của DABV lớn hơn CTRL trong hạn 24h và48h hầu như hiện diện trong các ốp dự báo. Về mặt trung bình tấtcả các trường hợp thử nghiệm cho thấy sai số của DABV giảmđáng kể từ hạn 72h. Riêng hai trường hợp cơn bão Neoguri

(2014) và Vongfong (2014) mặc dù không có sự cải thiện về mặt

18

quỹ đạo nhưng cường độ đã được cải thiện đáng kết khi đưa bổsung thông tin xoáy bão vào trong thử nghiệm DABV.

Khi so sánh giữa CTRL và DABV về mặt giảm sai sốđồng thời giữa quỹ đạo và cường độ bão, với những phân tích chitiết từng cơn bão cho thấy, việc giảm song song hai sai số xảy rakhá phổ biến nhưng có thể lệch về mặt thời hạn dự báo, ví dụ saisố quỹ đạo của cơn bão Usagi giảm tại hầu hết các hạn dự báonhưng cường độ chỉ giảm ở hạn 48h-72h, hoặc cơn bão Krosa chỉgiảm sai số quỹ đạo ở hạn 4-5 ngày nhưng cường độ được tăngchất lượng ở hạn 3-4 ngày, hoặc cơn bão Nari co sai số quỹ đạogiảm chủ yếu ở các hạn ngắn 2-3h nhưng sai số cường độ trongDABV chỉ giảm ở các hạn xa hơn 4-5 ngày.

Đối với độ tán của hệ thống tổ hợp ta thấy rằng sự khácbiệt giữa độ tán giữa hai trường hợp về mặt trung bình chưa rõrệt. Về mặt trung bình, trư ờng hợp DABV có độ tán quỹ đạo lớnhơn tại hầu hết các hạn dự báo. Những đánh giá bổ sung về kĩnăng dự báo xác suất của hai thử nghiệm tổ hợp CTRL và DABV

sẽ được đề cập chi tiết trong phần tiếp theo.Quay trở lại những kết quả thu được trong chương 3 cho

thấy khi quỹ đạo tăng chất lượng lên thì trong điều kiện khá lýtưởng, sai số cường độ ở hạn 1-2 ngày giảm ít hơn so với sai số ởhạn 3 ngày. Các thử nghiệm trong DABV cho thấy sai số quỹ đạođược giảm tiếp ở các hạn 3-5 ngày và có kèm theo sai số cườngđộ giảm. Mặc dù với lượng mẫu thử nghiệm còn nhỏ nhữngcường độ ở các hạn 3-5 ngày được giảm khá rõ rệt cho thấy ởnhững hạn từ 3-5 ngày, việc giảm sai số quỹ đạo đóng vai tròquan trọng trong việc tăng độ chính xác của dự báo cường độ bão,đặc biệt cho khu vực như Biển Đông luôn thường xuyên đón nhậncác cơn bão với khả năng trải qua hai thời kì tăng cấp gồm hoạtđộng chính ở Tây Bắc Thái Bình Dương và sau đó giảm cường độdo đi qua lãnh thổ Philiipin rồi có khả năng mạnh khi đi vào BiểnĐông. Mặc dù có tác động tích cực đến trạng thái phân tích banđầu của bão thông qua việc cung cấp thông tin xoáy nhân tạo

19

nhưng chưa giảm được sai số ở các hạn ngắn cho thấy quá trìnhthích ứng phức tạp của mô hình với thông tin xoáy đưa vào bằnghệ thống LETKF vẫn cần thiết phải thử nghiệm trên tập mẫu lớnhơn để hiệu chỉnh các tham số liên quan trong sơ đồ này.Kĩ năng dự báo xác suất của cường độ bão

Tại từng trường hợp dự báo và từng hạn dự báo, ứng vớimột quan trắc cường độ bão của JTWC ta sẽ phân hạng cho giá trịnày dựa trên 21 dự báo thành phần của CTRL và DABV. Tronghình 10, biểu đồ hạng cho 5 khoảng hạn dự báo gồm từ 0h-24h,24h-48h, 48-72h, 72h-96h và 96-120h cho thấy ngay mẫu dạngchữ U ngược của các biểu đồ hạng trong hầu hết các hạn dự báo ởcả hai trường hợp CTRL và DABV ứng với việc xác suất lớn xảyra quan trắc nằm ở ngoài vùng dự báo của hệ tổ hợp khá nhiều –ngoài khoảng nghiệm thực. Trong các hạn dự báo đầu tiên 0h-24hvà hạn 24h-48h, mặc dù có sự giảm được đáng kể số thành phầntổ hợp lớn hơn quan trắc (hạng 1) trong DABV so với CTRL (từ35 trường hợp xuống 25 trong hạn 0h-24h, từ 15 xuống 9 tronghạn 24h-48h), tuy nhiên dạng hình U ngược vẫn tồn tại kháctương đồng. Tại hạn dự báo 48h-72h, số hạng đếm được trongDABV được cải thiện khá rõ rệt, các hạng có giá trị > 0 đượcphân bố khá đều và làm giảm đi dạng hình chữ U ngược của biểuđồ phân hạng so với CTRL.

0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

CTRL 0h-24h

0510152025303540

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

DABV 0h-24h

0246810121416

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

CTRL 24h-48h

0246810121416

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

DABV 24h-48h

20

0246810121416

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

CTRL 48h-72h

0246810121416

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

DABV 48h-72h

0

2

4

6

8

10

12

14

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

CTRL 72h-96h

0

2

4

6

8

10

12

14

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

DABV 72h-96h

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

CTRL 96h-120h

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Số lư

ợng

phâ

n hạ

ng

Thứ tự hạng

DABV 96h-120h

Hình 10: Biểu đồ hạng cường độ tại các khoảng dự báo khác nhau của hệthống tổ hợp CTRL (trái) và DABV (phải). Trục tung là số lượng phân hạngđược vào từng hạng và trục hoành là thứ tự các hạng

Mặc dù vậy, một số trường hợp có cường độ quan trắc lớn lạikhông được giảm sai số đi trong DABV (số lượng hạng 22) so vớiCTRL.Tại các hạn dự báo 72h-96h, biểu đồ của DABV (phải) tiếptục xuất hiện ở dạng phân bố đều và giảm được hẳn số lượng haihạng biên (1 và 22) so với dạng lệch trái thiên cao của CTRL.Như vậy có thể thấy, mặc dù độ lớn độ tán không khác biệt nhiềugiữa CTRL và DABV nhưng ở các hạn 48h-96h, tỷ lệ số thànhphần tổ hợp bám sát được với quan trắc thực tế tăng lên đáng kểtrong DABV cùng kéo theo giảm sai số dự báo cường độ ở cáchạn dự báo này.Kĩ năng dự báo xác suất của quỹ đạo bão

Chỉ số BS được xem như là sai số trung bình quân phươngcủa dự báo xác xuất quỹ đạo bão. Việc đánh giá bằng chỉ số BS rõràng sẽ giữ lại được các thông tin dự báo xác suất này giống nhưviệc sử dụng biểu đồ hạng đánh giá kĩ năng dự báo xác suấtcường độ.

21

Trong hình 11, ở các hạn trước 48h, các thử nghiệm có chỉsố BS phổ biến dưới 0.4 và sau đó tăng nhanh theo hạn dự báovới giá trị khá lớn sau hạn 72h, phổ biến trên 0.8. Trước hạn 48h,trường hợp CTRL có kĩ năng dự báo tốt hơn so với DABV.

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0h 12h 24h 36h 48h 60h 72h 84h 96h 108h 120h

Chỉ s

ố BS

Hạn dự báo

BS-CTRLBS-DABV

Hình 11: Điểm số BS trong đánh giá dự báo quỹ đạo của CTRL và DABV

Tuy nhiên từ hạn 48h đến 96h, chỉ số BS của DABV nhỏhơn so với CTRL. Sau hạn 96h, kĩ năng dự báo xác suất quỹ đạocủa hai trường hợp không khác biệt nhau nhiều. Từ hạn 48h đến96h cho thấy mặc dù sai số quỹ đạo trung bình tổng thể chỉ thểhiện ở từ hạn 72h nhưng thông qua chỉ số BS, thử nghiệm DABVcho thấy có được tỷ lệ xác suất dự báo báo sát quỹ đạo được tănglên so với CTRL. Thời kì có kĩ năng dự báo xác suất hơn nàycũng khá trùng v ới hạn dự báo từ 48h-96h tăng số phân hạngtrong dự báo cường độ của DABV như đã phân tích.

Kết luận chương 4Liên quan đến vấn đề cải thiện chất lượng trường ban đầu

khi ứng dụng mô hình số cho dự báo bão, chương 4 đã sử dụngphương pháp đồng hóa tổ hợp LETKF và xây dựng bộ số liệuquan trắc tổng hợp đồng thời từ thông tin quy mô lớn (gió vệ tinhAMV) kết hợp với thông tin quy mô bão dựa trên việc phát triểnmô hình xoáy nhân tạo từ thông tin phân tích TCVital của JTWC.Hai hệ thống dự báo tổ hợp được thử nghiệm gồm i) thử nghiệmCTRL không sử dụng thông tin quan trắc và ii) thử nghiệmDABV có tính đến đồng hóa số liệu. Sử dụng số liệu điều kiện

22

biên từ mô hình toàn cầu GFS , với hạn dự báo 120h, 16 trườnghợp dự báo cho 6 cơn bão hoạt động trên khu vực TBTBD vàBiển Đông năm 2013 và 2014 đã được thực hiện. Quá trình đồnghóa đã cung cấp khả năng hiệu chỉnh vị trí ban đầu của bão và cảcường độ bão thông quan việc lan truyền thông tin quan trắc từmực thấp đến các mực trên cao của mô hình.

Trong kết quả thử nghiệm, mặc dù mang lại hiệu quả đốivới dự báo quỹ đạo ở hạn 2-3 ngày tại một số ốp dự báo nhưngkhông kéo theo việc giảm tương ứng sai số dự báo cường độ.Điều này cho thấy vai trò của cấu trúc bão có thể mang lại cáchiệu ứng tích cực trong mô phỏng nội tại cơn bão nhưng khi điđôi với thông tin quy mô lớn có thể dẫn tới một hệ quả mang tínhphi tuyến so với việc đồng hóa riêng biệt hay trộn lẫn các thôngsố quy mô khác nhau khi áp dụng phương pháp đồng hóa tổ hợpLETKF.

Đối với đại lượng trung bình tổ hợp, về sai số quỹ đạotrường hợp DABV ngoài việc giảm được sai số vị trí phân tíchban đầu, sai số quỹ đạo giảm tập trung từ hạn dự báo 72h đến120h (khoảng 5%-10% so với trường hợp CTRL). Sai số cườngđộ của DABV mặc dù có giảm ở thời điểm phân tích (~ 45%)nhưng các hạn 24h và 48h tiếp theo sai số tăng từ 15-25% so vớiCTRL. Các hạn từ 72h, 96h và 120h cường độ DABV giảm sovới CTRL 28%, 16% và 18%.

Phân tích cho từng cơn bão cho thấy việc giảm sai số quỹđạo ở các hạn sau 2-3 ngày đều liên quan đến thời điểm cơn bãođi vào Biển Đông và mạnh trở lại. Đánh giá về hiệu ứng giảmsong song giữa quỹ đạo và cường độ thấy ngay rằng chỉ có ảnhhưởng rõ rệt sau hạn 72h. Mặc dù có sự cải thiện chất lượng đồngthời của dự báo quỹ đạo và cường độ trong thử nghiệm DABV sovới CTRL nhưng lệch về hạn dự báo. Các thông tin đồng hóa đưavào có tác động đến độ lớn của độ tán trong hệ tổ hợp DABVnhưng nhiều khi so với CTRL.

23

Các đánh giá đối với kĩ năng dự báo xác suất của hệ tổhợp cho thấy đối với dự báo cường độ, trong thử nghiệm DABVđã tăng được số phân hạng hay tăng được các thành phẩn tổ hợpcó dự báo sát với quan trắc lên, đặc biệt từ hạn 48h đến 96h (cảithiện được mẫu dạng U ngược của CTRL trong biểu đồ hạng).Đối với kĩ năng dự báo xác suất quỹ đạo, mặc dù tạo ra trườngphân tích vị trí bão tốt hơn trong DABV nhưng điểm số BS củaDABV lớn hơn khá nhiều so vớ i CTRL trong hạn dự báo 2 ngày

đầu tiên. Trường hợp DABV tăng kĩ năng nhiều nhất so vớiCTRL (giảm chỉ số BS) tập trung tại các hạn từ 48h-72h. Sau hạn72h, điểm số BS của cả hai trường hợp còn khá lớn ứng với kĩnăng dự báo tại hạn dự báo 4-5 ngày còn hạn chế. Xét chung từcác thử nghiệm cho thấy sai số dự báo quỹ đạo giảm đồng thờivới sai số dự báo cường độ nhưng mức độ giảm và giảm tại cáchạn dự báo là khác nhau. Điều này có thể giải thích do nhữngphương pháp giảm thiểu tính bất định trong bài toán dự báo bãosẽ có những thời gian thích ứng khác nhau của mô hình ứng vớitừng khía cạnh đặc trưng của bão.

KẾT LUẬN

1) Luận án đã tổng quan, khảo sát về vấn đề chênh lệchgiữa tốc độ cải thiện kĩ năng (giảm sai số) của dự báo quỹ đạo bãoso với tốc độ cải thiện kĩ năng dự báo cường độ bão trong hai thậpkỉ vừa qua trên hầu hết các vùng biển trên thế giới nói chung vàTBTBD nói riêng. Mặc dù phương pháp dự báo bão được tăngcường chất lượng rất nhiều bắt nguồn từ sự phát triển của sảnphẩm mô hình số, dẫn t ới sai số dự báo quỹ đạo giảm trung bìnhtừ 1-3%/năm nhưng sai số dự báo cường độ chỉ giảm phổ biếndưới 1%/năm.

2) Trong thử nghiệm trình bày tại chương 3, thông qua cácphân tích nguyên nhân ảnh hưởng đến chất lượng mô phỏng/dựbáo cường độ của mô hình số gồm sai số do quỹ đạo dẫn đến sailệch về môi trường xung quanh bão và sai số do vật lý của mô

24

hình, hệ thống tổ hợp đa vật lý dựa trên mô hình WRF-ARW đãđược thiết lập để mô phỏng 92 trường hợp bão hoạt động trên khuvực TBTBD sử dụng điều kiện biên tái phân tích FNL. Các kếtquả cho thấy, trong tập có sai số quỹ đạo giảm 60-80% so vớitoàn bộ tập thử nghiệm ở hạn 48h và 72h, sai số cường độ giảmtương ứng là 14% và 19%. Khi khảo sát tiếp mức độ sai số quỹđạo giảm xuống gần như sát với quan trắc, cườn g độ ở hạn 3 ngày(21%) vẫn có khả năng giảm tiếp so với hai hạn 1 và 2 ngày.

Riêng ở hạn 24h, một trong những nguyên nhân dẫn tới sai sốcường độ chỉ giảm khoảng 7% trong khi sai số quỹ đạo giảm 50-70% là hạn chế của chính mô hìnhWRF-ARW và thông tin cấutrúc xoáy chưa được mô tả tốt trong trường điều kiện ban đầu.

3) Trong thử nghiệm của chương 3, do lượng mẫu thửnghiệm và số thành phần tổ hợp vật lý còn hạn chế nên các tỷ lệgiảm sai số dự báo cường độ tại các hạn khác nhau tương ứng vớicác tập có sai số dự báo quỹ đạo thấp lọc ra trong toàn bộ tập thửnghiệm vẫn mang tính tương đối và chưa thể xem đây là giới hạncủa sự tương quan giữa sai số quỹ đạo và cường độ bằng mô hìnhWRF-ARW. Tuy nhiên, với sai số quỹ đạo lọc ra trong tiêu chuẩnII (sai số quỹ đạo hạn 1, 2 và 3 ngày là 20km, 30km và 50km) chothấy kết quả thu được từ thử nghiệm của chương 3 xấp xỉ cho giớihạn trên trong mối tương quan này và có ý nghĩa tham khảo tươngđương khi ứng dụng kết quả cho một hệ thống dự báo động lựckhác khi khảo sát sự tương quan giữa sai số quỹ đạo và cường độbão/xoáy thuận nhiệt đới.

4) Chương 4 đã ứng dụng sơ đồ đồng hóa tổ hợp LETKFđể cập nhật đồng thời hai thông tin được bổ sung cho trường phântích ban đầu gồm: i) thông tin xoáy (từ mô hình cấu trúc xoáy 3chiều vinit thiết lập thông qua các phân tích bão thực TCVital đãthiết lập trong chương 2) và ii) gió vệ tinh AMV của CIMSS mựctrên cao cho hệ thống tổ hợp đa vật lý WRF-ARW. Các thửnghiệm dự báo tổ hợp đã được thực hiện dự báo đến hạn 120h cho16 trường hợp của 6 cơn bão hoạt động trên khu vực TBTBD và

25

Biển Đông trong đó có tính đến sai số điều kiện biên từ mô hìnhdự báo toàn cầu GFS. Thử nghiệm có đồng hóa DABV cho thấyvị trí và cường độ ban đầu được giảm sai số rõ rệt so với thínghiệm chuẩn CTRL khi chưa có đồng hóa. Lấy trung bình trong16 trường hợp thử nghiệm cho thấy ở hạn dự báo ngắn hạn 24h-48h, sai số trung bình tổ hợp dự báo quỹ đạo và cường độ có xuthế tăng trong đó tỷ lệ tăng sai số của cường độ lớn hơn so vớiquỹ đạo. Từ hạn dự báo 72h-120h, trường hợp DABV giảm đượckhoảng 5-10% sai số dự báo quỹ đạo so với CTRL và sai số dựbáo cường độ trong DABV giảm 28%, 16% và 18% ứng với cáchạn 72h, 96h và 120h. Đánh giá chi tiết hơn về kĩ năng dự báoxác suất của hai thử nghiệm này cho thấy đối với dự báo cườngđộ trong hạn 48h-96h việc bổ sung thêm số liệu trong DABV chophép tăng xác suất nắm bắt được thực tế hơn so với CTRL (thểhiện qua việc giảm dạng mẫu U ngược trong các biểu đồ hạng củaCTRL). Với kĩ năng dự báo xác suất quỹ đạo DABV tăng kĩ năngso với CTRL tập trung vào thời hạn 48h -72h (thông qua chỉ sốBS), sau hạn 72h kĩ năng của hai hệ thống còn khá hạn chế (chỉ sốBS khá lớn). Ngoài ra, kết quả cho thấy độ lớn của độ tán dự báocường độ và quỹ đạo không khác nhau nhiều giữa CTRL vàDABV nên việc tăng xác suất dự báo trong thử nghiệm đồng hóasố liệu đồng nghĩa với việc tăng độ tin cậy của hệ tổ hợp khi sửdụng thông tin quan trắc đồng thời của quy mô lớn và quy mô bãođã đưa vào.

5) Trong thử nghiệm của chương 4, khi đánh giá chi tiếttừng cơn bão mô phỏng cho thấy có sự cải thiện chất lượng songsong trong dự báo quỹ đạo và cường độ tuy nhiên lệch về hạn dựbáo, hạn dự báo với sai số dự báo quỹ đạo giảm không trùng vớihạn dự báo có sai số dự báo cường độ giảm. Điều này cho thấytính phức tạp của việc cải thiện đồng thời hai yếu tố này trong bàitoán dự báo thực tế. Mặc dù vậy, việc tồn tại sự giảm thiểu đồngthời của hai yếu tố dự báo quỹ đạo và cường độ là giả thiết tốt cho

26

các mô hình thống kê – động lực dự báo cường độ (kết hợp cácnhân tố trích xuất từ dự báo của các mô hình động lực).

6) Kết quả thử nghiệm trong chương 4 cho thấy việc tăngchất lượng ở các hạn từ 72h đến 120h đồng thời trong dự báo quỹđạo và cường độ đặc biệt có ý nghĩa ứng dụng thực tiễn trên khuvực Biển Đông – nơi luôn tồn tại các cơn bão mạnh di chuyển vàotừ ngoài TBTBD và mạnh trở lại. So sánh với các vùng biển kháccho thấy hiện nay mức độ bổ sung số liệu quan trắc trên khu vựcBiển Đông còn hạn chế nên mọi quá trình làm tăng thông tin quantrắc ở các quy mô khác nhau trong bài toán số dự báo bão trênkhu vực này tiếp tục có ý nghĩa lớn trong tương lai.

KIẾN NGHỊ

1) Nghiên cứu thử nghiệm bổ sung tập mẫu mô phỏng vàtăng số thành phần trong hệ tổ hợp để có thể đưa ra các giới hạntrên trong mối quan hệ giữa sai số dự báo quỹ đạo và sai số dựbáo cường độ.

2) Ngoài việc nghiên cứu tinh chỉnh các tham số trong hệthống đồng hóa tổ hợp LETKF và chương trình xây dựng xoáyvinit đã thiết lập trong chương 2, sai số trong hạn ngắn 24h -48htrong các thử nghiệm của chương 4 rõ ràng cho thấy những hiệuứng mang tính phi tuyến khi đồng thời đồng hóa hai thông tinmang tính tích cực cho dự báo bão và cần được khảo sát chi tiếthơn, với số lượng mẫu lớn hơn và phổ rộng hơn của các đặc tínhcơn bão đưa vào thử nghiệm dự báo.

3) Nghiên cứu thử nghiệm đồng hóa ở dạng 4 chiều (tínhđến chiều thời gian) hoặc áp dụng phương pháp hệ số thích ứng(adaptive) trong LETKF để tăng khả năng giảm thiểu thời gianthích ứng của mô hình, qua đó giảm được sai số ở các hạn 1 -3ngày.

4) Nghiên cứu xây dựng thử nghiệm các mô hình dự báothống kê động lực cho cường độ bão dựa vào những kết quả về

27

hiệu ứng tích cực của tăng kĩ năng dự báo quỹ đạo ở các hạn từ72h đến sai số mô phỏng/dự báo cường độ bão.

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢLIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Dư Đức Tiến, Ngô Đức Thành, Kiều Quốc Chánh, Nguyễn Thu Hằng

(2016), “Khảo sát sai số dự báo và kĩ năng dự báo quỹ đạo và cường độ

bão của các trung tâm dự báo và các mô hình động lực trên khu vực Biển

Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, (661), tr. 17-23.

2. Du Duc Tien, Thanh Ngo-Duc, Hoang Thi Mai, Chanh Kieu

(2013), “A study of the connection between tropical cyclonetrack and intensity errors in the WRF model”, Meteorologyand Atmospheric Physics, (122), pp. 55-64.

3. Du Duc Tien, Thanh Ngo-Duc, Chanh Kieu (2016),

Initializing the WRF Model with Tropical Cyclone Vital

Record for Typhoon Forecasts based on the Ensemble

Kalman Filter Algorithm, The 32nd Conference on

Hurricanes and Tropical Meteorology, Amer. Meteor. Soc.,

Section 6A.1, ID: 292963.

4. Du Duc Tien, Thanh Ngo-Duc, Chanh Kieu (2016),

Initializing the WRF Model with Tropical Cyclone Vital

Records based on the Ensemble Kalman Filter Algorithm for

Real-Time Forecasts, (Submitted to Pure and Applied

Geophysics)