ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Hà Trường Minh ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO KHÍ HẬU HẠN MÙA CỦA MÔ HÌNH RSM TRÊN KHU VỰC VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Hà Trường Minh ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG DỰ BÁO KHÍ HẬU HẠN MÙA CỦA MÔ HÌNH RSM TRÊN KHU VỰC VIỆT NAM Chuyên ngành: Khí tượng khí hậu học Mã số: 60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS MAI VĂN KHIÊM Hà Nội – 2017 LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến thầy cô khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học, trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, trang bị cho kiến thức chuyên môn kinh nghiệm nghiên cứu quý báu suốt thời gian học tập trường trình thực luận văn Đặc biệt xin trân trọng cảm ơn TS Mai Văn Khiêm người tận tình bảo, định hướng khoa học tạo điều kiện tốt cho trình thực luận văn Tôi xin gửi lời cảm ơn đến lãnh đạo Trung tâm Nghiên cứu Khí tượng Khí hậu, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu tạo điều kiện thuận lợi tận tình giúp đỡ trình thực luận văn Cuối xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình, bạn bè đồng nghiệp, người động viên giúp đỡ suốt trình thực luận văn MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23 2.1 Sơ lược mô hình khí hậu phổ khu vực (RSM) 23 2.2 Số liệu nghiên cứu 28 2.3 Thiết kế nghiên cứu 30 2.4 Phương pháp đánh giá 37 CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG CỦA MÔ HÌNH RSM THEO CÁC LỰA CHỌN CẤU HÌNH KHÁC NHAU 39 3.1 Đánh giá độ nhạy mô hình với độ rộng miền tính 39 3.2 Đánh giá độ nhạy mô hình với độ phân giải 56 3.3 Đánh giá độ nhạy mô hình với sơ đồ đối lưu 60 3.4 Kết thử nghiệm đánh giá thời gian thực 67 KẾT LUẬN 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Hệ số tương quan dị thường nhiệt độ bề mặt biển dự báo mô hình quan trắc: (a) dự báo 3-tháng CFSv1, (b) dự báo 6-tháng CFSv1, (c) dự báo 3-tháng CFSv2 (d) dự báo 6-tháng CFSv2 10 Hình 2.1 Sơ đồ biên độ biến theo chiều miền tính khu vực cho (a) phương pháp thông thường (b) Phương pháp xử lý nhiễu RSM Các ký hiệu A đại diện cho trường đầy đủ, AG đại diện cho đóng góp từ mô hình phổ toàn cầu 24 Hình 2.2 Vị trí 55 trạm lấy số liệu quan trắc để đánh giá 30 Hình 2.3 Miền mẹ thí nghiệm 31 Hình 2.4 Các miền tính ứng với thí nghiệm: PA1, PA2, PA3 32 Hình 2.5 Miền tính thí nghiệm nghiệm đánh giá ảnh hưởng độ phân giải 34 Hình 2.6 Miền tính thí nghiệm đánh giá ảnh hưởng sơ đồ tham số hóa đối lưu 36 Hình 3.1 Trường khí áp mực biển trung bình tháng 1, 4, 7, 10 (từ xuống dưới) giai đoạn 1991-1995 so với số liệu CFSR 40 Hình 3.2 Trường vectơ gió độ cao địa vị mực 850 mb trung bình tháng 1, 4, 7, 10 (từ xuống dưới) giai đoạn 1991-1995 so với số liệu CFSR 42 Hình 3.3 Trường vectơ gió độ cao địa vị mực 500 mb trung bình tháng 1, 4, 7, 10 (từ xuống dưới) giai đoạn 1991-1995 so với số liệu CFSR 44 Hình 3.4 Trường vectơ gió độ cao địa vị mực 200 trung bình tháng 1, 4, 7, 10 (từ xuống dưới) giai đoạn 1991-1995 so với số liệu CFSR 46 Hình 3.5 Trường nhiệt độ mô trung bình năm, mùa hè, mùa đông (từ xuống dưới) giai đoạn 1991-1995 phương án thí nghiệm số liệu APHRODITE 48 Hình 3.6 Trường mưa mô trung bình năm, mùa hè, mùa đông (từ xuống dưới) giai đoạn 1991-1995 phương án thí nghiệm số liệu APHRODITE 49 Hình 3.7 Biều đồ Hovmoller trung bình trượt ngày nhiệt độ (trên) lượng mưa (dưới) phương án thí nghiệm với APHRODITE 51 Hình 3.8 Profile thẳng đứng nhiệt độ (trên) độ ẩm riêng (dưới) trung bình năm, mùa hè, mùa đông giai đoạn 1991-1995 phương án thử nghiệm với số liệu CFSR 52 Hình 3.9 Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô trung bình năm, mùa hè, mùa đông nhiệt độ 2m (trên) lượng mưa (dưới) phương án thử nghiệm 55 trạm quan trắc 53 Hình 3.10 Diễn biến theo tháng nhiệt độ (trái) lượng mưa (phải) trung bình khu vực Việt Nam giai đoạn 1991-1995 số liệu APHRODITE phương án độ phân giải 57 Hình 3.11 Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô trung bình năm, mùa hè, mùa đông nhiệt độ 2m (trên) lượng mưa (dưới) phương án thử nghiệm 55 trạm quan trắc 58 Hình 3.12 Trường nhiệt độ (trái) lượng mưa (phải) mô trung năm, mùa hè, mùa đông (từ xuống dưới) giai đoạn 1986-1995 sơ đồ đối lưu số liệu APHRODITE 61 Hình 3.13 Biều đồ Hovmoller trung bình trượt ngày nhiệt độ (trên) lượng mưa (dưới) phương án thí nghiệm với APHRODITE 62 Hình 3.14 Profile thẳng đứng nhiệt độ (trên) độ ẩm riêng (dưới) trung bình năm, mùa hè, mùa đông giai đoạn 1986-1995 sơ đồ đối lưu số liệu CFSR 63 Hình 3.15 Đồ thị tụ điểm đánh giá sai số mô trung bình năm, mùa hè, mùa đông nhiệt độ 2m (trên) lượng mưa (dưới) sơ đồ đối lưu 55 trạm quan trắc 65 Hình 3.16 Miền tính mô hình RSM 66 Hình 3.17 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) nhiệt độ giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 68 Hình 3.18 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) nhiệt độ giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 69 Hình 3.19 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) nhiệt độ giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 70 Hình 3.20 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) lượng mưa giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 71 Hình 3.21 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) lượng mưa giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 72 Hình 3.22 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) lượng mưa giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 73 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Danh sách 55 trạm lấy số liệu quan trắc để đánh giá 29 Bảng 2.2 Các phương án thử nghiệm lựa chọn miền tính mô hình RSM 32 Bảng 2.3 Các sơ đồ tham số hóa vật lý thử nghiệm độ rộng miền tính 32 Bảng 2.4 Độ phân giải trường hợp thử nghiệm 33 Bảng 2.5 Các sơ đồ tham số hóa vật lý sử dụng thử nghiệm độ phân giải 34 Bảng 2.6 Thời gian cần thiết cho trường hợp thử nghiệm độ phân giải 35 Bảng 2.7 Cấu hình miến tính sử dụng thử nghiệm sơ đồ đối lưu 36 Bảng 3.1 Sai số MAE nhiệt độ trung bình năm, mùa hè, mùa đông so với số liệu quan trắc trạm giai đoạn 1991-1995 phương án độ rộng miền tính 54 Bảng 3.2 Sai số MARE nhiệt độ trung bình năm, mùa hè, mùa đông so với số liệu quan trắc trạm giai đoạn 1991-1995 phương án độ rộng miền tính 55 Bảng 3.3 Sai số MAE nhiệt độ trung bình năm, mùa hè, mùa đông so với số liệu quan trắc trạm giai đoạn 1991-1995 phương án độ phân giải 59 Bảng 3.4 Sai số MARE lượng mưa trung bình năm, mùa hè, mùa đông so với số liệu quan trắc trạm giai đoạn 1991-1995 phương án độ phân giải 59 Bảng 3.5 Sai số MAE nhiệt độ trung bình năm, mùa hè, mùa đông so với số liệu quan trắc trạm giai đoạn 1986-1995 sơ đồ đối lưu 64 Bảng 3.6 Sai số MARE lượng mưa trung bình năm, mùa hè, mùa đông so với số liệu quan trắc trạm giai đoạn 1991-1995 phương án độ rộng miền tính 64 Bảng 3.7 Các sơ đồ tham số hóa sử dụng mô hình RSM 66 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Mô hình hoàn lưu chung khí (General Circulation Models of the Atmosphere) AOGCM Atmosphere-Ocean General Circulation Model (Mô hình hoàn lưu chung khí - đại dương) CFS Hệ thống mô hình dự báo dự báo khí hậu toàn cầu (Climate Forecast System) ECMWF Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) ENSO El Nino/Southern Oscillation GCM Mô hình hoàn lưu toàn cầu (Global Circulation Model) GFS Hệ thống dự báo toàn cầu (Global Forecast System) IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change (Ban Liên phủ Biến đổi khí hậu) NCEP Trung tâm dự báo môi trường quốc gia, Mỹ (National Centers for Environmental Prediction) RCM Regional Climate Model (Mô hình khí hậu khu vực) RSM Mô hình phổ khu vực (Regional Spectral Model) SST Nhiệt độ mặt nƣớc biển toàn cầu (Sea surface temperature) AGCM MỞ ĐẦU Bài toán dự báo hạn mùa toán quan tâm giới khu vực ứng dụng thiết thực đời sống xã hội Trong năm gần đây, với phát triển khoa học công nghệ, đặc biệt ngành máy tính tính toán hiệu cao, phương pháp dự báo khí hậu sử dụng mô hình động lực có bước phát triển mạnh mẽ ngày ứng dụng rộng rãi Việc ứng dụng mô hình dự báo số trị, không quy mô toàn cầu mà chi tiết hóa cho khu vực, góp phần tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu chuyên sâu mang tính ứng dụng cao Ở Việt Nam, việc ứng dụng thử nghiệm mô hình khí hậu khu vực cho toán dự báo mùa thực tương đối nhiều năm gần với mô RegCM, clWRF, Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả thử nghiệm sử dụng mô hình khí hậu phổ khu vực RSM, kết hợp với sản phẩm đầu từ mô hình dự báo toàn cầu CFS, để đưa sản phẩm dự báo đánh giá kết cho khu vực Việt Nam Khác với mô hình điểm lưới kể trên, mô hình RSM mô hình có cấu trúc phổ tương tự mô hình toàn cầu nên có nhiều ưu điểm sử dụng để chi tiết hóa kết mô hình toàn cầu cho khu vực nhỏ Trước đó, khả mô RSM với lựa chọn độ rộng miền tính, độ phân giải sơ đồ đối lưu khác đánh giá với kết giai đoạn khứ Luận văn bố cục thành chương, mở đầu, kết luận tài liệu tham khảo sau: Chương 1: Tổng quan Chương 2: Số liệu phương pháp nghiên cứu Chương 3: Đánh giá khả mô mô hình theo lựa chọn cấu hình khác Chương 4: Kết thử nghiệm đánh giá dự báo thời gian thực CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Thông tin khí hậu dự báo khí hậu đóng vai trò quan trọng ngành kinh tế - xã hội công tác phòng tránh thiên tai Đặc biệt bối cảnh biến đổi khí hậu ngày nay, biến đổi thời tiết khí hậu gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến ngành kinh tế - xã hội nông nghiệp, tài nguyên nước, đa dạng sinh học, sức khỏe người, … Do vậy, kết dự báo khí hậu có độ tin cậy chi tiết giúp người sử dụng bao gồm nhà hoạch định sách, nhà quản lý sản xuất,… đưa giải pháp kế hoạch sản xuất hợp lý nhằm giảm thiểu thiệt hại có Khái niệm dự báo khí hậu có nhiều quan niệm khác Có người cho dự báo khí hậu phải dự báo biến động khí hậu có chu kỳ kéo dài hàng thập kỷ, hàng kỷ trở lên, biến động có chu kỳ năm gọi chung dự báo khí tượng hạn dài, gắn bó nhiều với dự báo thời tiết Trong vài thập kỷ gần nhà nghiên cứu khí hậu có quan niệm thống nhất: dự báo mùa đối tượng trung tâm dự báo khí hậu Đến nay, hai phương pháp sử dụng rộng rãi nghiên cứu dự báo khí hậu quy mô khu vực Quốc gia phương pháp thống kê thực nghiệm phương mô hình hóa động lực Phương pháp thống kê thực nghiệm xây dựng sở nguồn số liệu khí hậu khứ mô hình động lực dựa nguyên lý nhiệt động lực học khí để mô tượng, trình vận động toàn khí khu vực quan tâm Mặc dù mô hình thống kê thực nghiệm sử dụng chủ yếu hiệu số trung tâm dự báo khí hậu khu vực quốc tế, song với phát triển mạnh mẽ công nghệ máy tính hiểu biết sâu chất vật lý trình khí tạo điều kiện cho phát triển ứng dụng mô hình động lực dự báo khí hậu, đặc biệt trung tâm nghiên cứu dự báo khí hậu lớn giới, từ Châu Âu, Châu Á, Châu Mỹ, Châu Phi đến Châu Úc Sau trình bày khái quát cách tiếp cận nghiên cứu sử dụng mô hình động lực dự báo khí hậu dựa kết nghiên cứu công bố Từ kết phân tích trên, đưa số kiến nghị thông số mô hình RSM phù hợp cho khu vực Việt Nam phục vụ dự báo gió mùa mùa hè sau: - Số điểm lưới: 144x144 điểm theo phương Bắc Nam - Giới hạn miền tính khoảng từ 5oS đến 30oN; từ 95oE-130oE ; - Độ phân giải ngang 26x26km, 42 mực thẳng đứng, bước tích phân thời gian 45s Lựa chọn tham số mô hình: Các sơ đồ tham số hóa mô hình lựa chọn trình bày Bảng 3.7 Bảng 3.7 Các sơ đồ tham số hóa sử dụng mô hình RSM Các tùy chọn vật lí Vi vật lý mây Bức xạ sóng dài (RRTM) Tác giả Hong et al 1998 Mlawer et al 1997 Bức xạ sóng ngắn Vật lý lớp sát đất (JMonin-Obukhov) Mô hình đất bề mặt Vật lý lớp biên hành tinh Tham số hóa đối lưu (SAS) Khuếch tán thẳng đứng Chou and Suarez, 1999; Hou et al, 2002 Skamarock et al 2005 Pan and Mahrt, 1987 Troen and Mahrt, 1986 Pan Wu 1994, Grell, 1993 Hong et al, 1996 Hình 3.16 Miền tính mô hình RSM 66 3.4 Kết thử nghiệm đánh giá thời gian thực Kết thử nghiệm mô hình CFS/RSM đánh giá cho giai đoạn từ tháng 5/2014 đến tháng 10/2015 Các biến đánh giá bao gồm nhiệt độ lượng mưa 48 trạm nước, so sánh với số liệu quan trắc Kết từ mô hình RSM so sánh với kết dự báo từ mô hình đầu vào CFS 3.4.1 Đánh giá kết thử nghiệm dự báo nhiệt độ mô hình CFS/RSM Nhìn chung, với hạn dự báo, kết dự báo mô hình CFS/RSM cải thiện đáng kể so với mô hình CFS Đối với mô hình CFS, kết dự báo có xu thấp so với thực tế hầu hết trạm, mức chênh lệch kết dự báo số liệu quan trắc lớn, nhiều trạm thuộc khu vực Bắc Bộ mức chênh lệch lên đến 4oC Đối với mô hình CFS/RSM, sai số dự báo nhiệt độ phần lớn thấp 2oC, trạm khu vực vùng núi Tây Bắc, Tây Nguyên có sai số dự báo lớn so với khu vực khác, đặc biệt trạm có độ cao lớn SaPa, Đà Lạt có kết dự báo cao thực tế 4oC tất tháng Các trạm Nam Trung Bộ Nam Bộ có kết dự báo thấp so với thực tế gần tất tháng đánh giá Đối với khu vực lại Đông Bắc Bộ, Đồng Bắc Bộ Bắc Trung Bộ, kết dự báo mô hình có xu dự báo nhiệt độ cao vào tháng mùa hè thấp vào tháng mùa đông So sánh hạn dự báo, nhận thấy hạn dự báo tháng có sai số dự báo nhìn chung lớn so với hạn dự báo tháng hạn dự báo tháng mức chênh không đáng kể (Hình 3.17, Hình 3.18, Hình 3.19) 67 Hình 3.17 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) nhiệt độ giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 68 Hình 3.18 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) nhiệt độ giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 69 Hình 3.19 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) nhiệt độ giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 3.4.2 Đánh giá kết thử nghiệm dự báo lượng mưa mô hình CFS/RSM Đối với lượng mưa, sai số dự báo mô hình CFS/RSM không cải thiện nhiều so với mô hình CFS phần lớn trạm, nhiên trạm mà mô hình CFS cho kết dự báo thiên cao nhiều, mô hình CFS/RSM giúp giảm sai số xuống đáng kể Đối với mô hình CFS/RSM, tháng mùa đông có sai số dự báo nhỏ so với tháng mùa hè Vào tháng mùa đông, mô hình có xu hướng dự báo lượng mưa cao so với quan trắc, tháng mùa hè lại có kết dự báo mưa thấp đáng kể (từ 100 đến 200 mm) so với quan trắc phần lớn 70 trạm Các hạn dự báo khác có kết dự báo không chênh lệch nhiều (Hình 3.20, Hình 3.21, Hình 3.22) Hình 3.20 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) lượng mưa giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 71 Hình 3.21 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) lượng mưa giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 72 Hình 3.22 Sai số so với số liệu quan trắc 48 trạm mô hình CFS (trên) CFS/RSM (dưới) lượng mưa giai đoạn tháng năm 2014 đến tháng 10 năm 2015 với hạn dự báo tháng 73 KẾT LUẬN Ý nghĩa khoa học thực tiễn toán dự báo hạn mùa ra, quy mô toàn cầu Từ đó, luận văn hoàn thành nghiên cứu khả ứng dụng mô hình RSM dự báo hạn mùa khu vực Việt Nam Mục tiêu thử nghiệm cấu hình mô hình RSM bao gồm độ rộng miền tính, độ phân giải, sơ đồ tham số hóa đối lưu việc mô hạn mùa khu vực Việt Nam đồng thời kết hợp đầu mô hình toàn cầu (ở hệ thống CFS) để thực dự báo hạn mùa Một số kết luận ban đầu là: + Mô hình RSM tái tạo tốt trường độ cao địa vị trường gió giai đoạn nghiên cứu (1986-1995) Kết mô mực đánh giá chương điều + Mô hình RSM tái tạo tốt trường nhiệt độ 2m hầu hết trạm nước (phân bố nhiệt độ tương đồng với quan trắc, sai số xấp xỉ 1oC) Riêng biến lượng mưa, mô hình RSM có xu mô lượng mưa thấp thực tế, tháng mùa khô có kết mô tốt tháng mùa mưa + Mô hình RSM có khả kết hợp tốt với hệ thống mô hình CFS có đồng lõi động lực Các thí nghiệm dựa cấu hình lựa chọn từ thử nghiệm mô tiến hành nhằm mục đích thử nghiệm dự báo cho giai đoạn 2014-2015 + Với thiết kế dự báo ban đầu (chạy với leadtime từ đến tháng), kết chưa cho thấy rõ khác biệt rõ nét leadtime khác Nhìn chung mô hình RSM/CFS cải thiện đáng kể so với mô hình CFS 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: Kiều Thị Xin, Trần Ngọc Anh, Lê Công Thành, Phan Văn Tân (2000), Về thử nghiệm mô mưa lãnh thổ Việt Nam mô hình dự báo khí hậu khu vực RegCM Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn (475), tr 10-18 Nguyễn Duy Chinh cs (2002), Nghiên cứu thử nghiệm Dự báo khí hậu Việt Nam Đề án nghiên cứu cấp Tổng cục KTTV, 2002 Nguyễn Duy Chinh cs (2006), Đánh giá quan hệ tượng ENSO chế độ nhiệt ẩm Việt Nam Tạp chí KTTV (544), 4-2006 Nguyễn Văn Thắng cs (2015) Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến tháng Báo cáo tổng kết đề tài cấp Nhà nước thuộc Chương trình KC.08.17/11-15 Bộ Khoa học Công nghệ, năm 2015 Nguyễn Văn Thắng cs (2015) Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm khí hậu cho Việt Nam Báo cáo tổng kết dự án cấp Bộ TNMT, năm 2015 Nguyễn Văn Thắng, Đào Thị Thúy, Mai Văn Khiêm (2006) “Nghiên cứu xây dựng dự báo khí hậu cho Việt Nam dựa kết mô hình động lực toàn cầu”, Báo cáo tổng kết đề tài, Viện KTTV, Hà Nội, 70 tr Nguyễn Văn Thắng Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo cảnh báo sớm hạn hán Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài, 2007 Nguyễn Văn Tuyên, 2008a: Khả dự báo hoạt động mùa bão biển Đông Việt Nam: Phân tích yếu tố dự báo nhân tố dự báo (Phần I), Tạp chí KTTV, (số 568), tháng năm 2008, tr.1-8 Nguyễn Văn Tuyên, 2008b: Khả dự báo hoạt động mùa bão biển Đông Việt Nam: Phân tích yếu tố dự báo nhân tố dự báo (Phần II) Tạp chí KTTV, (số 571) tháng năm 2008, tr.1-11 10 Phạm Đức Thi, 1989:“Xây dựng số phương pháp dự báo hạn vừa, hạn dài nhiệt độ mùa đông mưa mùa hè khu vực phía bắc Việt Nam”, Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ 75 11 Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, 2008a: Nghiên cứu độ nhạy mô hình khí hậu khu vực RegCM3 Phần I: Ảnh hưởng điều kiện biên đến kết mô khí hậu hạn mùa khu vực Việt Nam Đông Nam Á Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Hà Nội, 9(573), tr 1-12 12 Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, 2008b: Nghiên cứu độ nhạy mô hình khí hậu khu vực RegCM3 Phần II: Ảnh hưởng sơ đồ tham số hóa đối lưu đến kết mô khí hậu hạn mùa khu vực Đông Nam Á Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Hà Nội, 10(574), tr 1-11 13 Phan Văn Tân, Hồ Thị Minh Hà, Lương Mạnh Thắng, Trần Quang Đức, 2008: “Về khả ứng dụng mô hình RegCM vào dự báo hạn mùa trường khí hậu bề mặt Việt Nam”, Tạp chí Đại học Quốc gia Hà Nội 14 Phan Văn Tân CS, 2010: Nghiên cứu tác động biến đổi khí hậu toàn cầu đến yếu tố tượng khí hậu cực đoan Việt Nam, khả dự báo giải pháp chiến lược ứng phó Báo cáo Tổng kết Đề tài KHCN cấp Nhà nước, mã số KC08.29/06-10 15 Phan Văn Tân cs (2014) Nghiên cứu xây dựng hệ thống mô hình dự báo hạn mùa số tượng khí hậu cực đoan phục vụ phòng tránh thiên tai Việt Nam Đề tài cấp Nhà nước, mã số ĐT.NCCN-ĐHUD.2011-G/09 16 Tạ Hữu Chỉnh (2015), Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo tổ hợp hạn mùa dựa kết dự báo mô hình nghiệp vụ toàn cầu Tiếng Anh: Arribas, Alberto and coauthors, 2011: The GloSea4 Ensemble Prediction System for Seasonal Forecasting Monthly Weather Review, 139, 1891-1910 Bhaskaran, B and J.F.B Mitchell, 1998: Simulated changes in southeast Asian monsoon precipitation resulting from anthropogenic emissions Int J Climatology, 18, 1455-1462 Bergant K, Belda M, Halenka T 2007 Systematic errors in the simulation of European climate (1961–2000) with RegCM3 driven by NCEP/NCAR 76 renanlysis International Journal of Climatology 27: 455–472, DOI: 10.1002/joc.1413 Chan, Steven C., Vasubandhu Misra, 2011: Dynamic Downscaling of the North American Monsoon with the NCEP–Scripps Regional Spectral Model from the NCEP CFS Global Model J Climate, 24, 653–673 Christensen J.H., B Machenhauer, R.G Jones, C Schär, P.M Ruti, M Castro and G Visconti, 1997: Validation of present-day regional climate simulations over Europe: LAM simulations with observed boundary conditions Clim Dyn., 13, 489–506 Duffy, P B., and Coauthors, 2006: Simulations of present and future climates in the western United States with four nested regional climate models J Climate, 19, 873–895, doi:10.1175/JCLI3669.1 Francisco, R V., J Argete, F Giorgi, J S Pal, X Bi, and W J Gutowski, 2006: Regional model simulation of summer rainfall over the Philippines Theor Appl Climatol., 86, 215–227 Fu, C.B., H.L.Wei, M.Chen, B.K.Su, M.Zhao and W.Z Zheng, 1998: Simulation of the evolution of summer monsoon rainbelts over Eastern China from a regional climate model, Scientia Atmospherica Sinica, 22, 522–534 Giorgi, F and L.O Mearns, 1991: Approaches to the simulation of regional climate change: a review Rev Geophys., 29, 191-216 10 Giorgi, F., and C Shields, 1999: Tests of precipitation parameterizations available in the latest version of the NCAR Regional Climate Model (RegCM) over the continental United States,J Geophys Res., 104(D6) 11 Giorgi, F and X Bi, 2000: A study of internal variability of a regional climate model Journal of Geophysical Research, 105, 29503-29521 12 Hong, S.-Y and A Leetmaa, 1999: An evaluation of the NCEP RSM for regional climate modeling J Climate, 12, 592-609 13 Hong, S.-Y and H.-M.H Juang, 1998: Orography blending in the lateral boundary of a regional model Mon Wea Rev., 126, 1714-1718 77 14 Hudson, D.; Alves, O.; Hendon, H H & Wang, G (2011), 'The impact of atmospheric initialisation on seasonal prediction of tropical Pacific SST', Climate dynamics 36(5-6), 1155—1171 15 Im, E.-S., E.-H Park, W.-T Kwon and F Giorgi, 2006: Present climate simulation over Korea with a regional climate model using a one-way doublenested system Theoretical and Applied Climatology, 86, 187-200 16 IPCC, 2007: Climate Change 2007: The Physical Science Basis Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S., D Qin, M Manning, Z Chen, M Marquis, K.B Averyt, M Tignor, and H.L Miller (eds.)] Cambridge University Press, Cambridge, UK, 996 pp 17 Jiao, Y., and D Caya, 2006: An Investigation of Summer Precipitation Simulated by the Canadian Regional Climate Model Mon Wea Rev., 134, 919-932 18 Juang, H M H., C H Shiao, and M D Cheng, 2003: The Taiwan Central Weather Bureau regional spectral model for seasonal prediction: Multiparallel implementation and preliminary results Mon Wea Rev., 131, 1832-1847 19 Juang, H.-M.H and M Kanamitsu, 1994: The NMC nested regional spectral model Mon Wea Rev., 122, 3-26 20 Liang, X.Z., et al., 2004: Regional climate model simulation of U.S precipitation during 1982–2002 Part I: Annual cycle J Clim., 17(18), 3510– 3529 21 Liou, C.-S., and Coauthors, 1997: The second-generation global forecast system at the CentralWeather Bureau in Taiwan Wea Forecasting, 12, 653– 663 22 Liu, Y., F Giorgi and W.M Washington, 1994: Simulation of summer monsoon climate over east Asia with an NCAR regional climate model Monthly Weather Review, 122, 2331-2348 78 23 Leung, L.R., S.J Ghan, Z.C Zhao,Y Luo,W.-C Wang, and H.-L Wei, 1999a: Intercomparison of regional climate simulations of the 1991 summer monsoon in eastern Asia J Geophys Res., 104, 6425–6454 24 Leung, L.R., A.F Hamlet, D.P Lettenmaier and A Kumar, 1999b: Simulations of the ENSO hydroclimate signals in the Pacific Northwest Columbia River Basin Bull Am Met Soc., 80(11), 2313-2329 25 Marshall, A.G., D Hudson, M.C Wheeler, H.H Hendon, and O Alves, 2012 Evaluating key drivers of Australian intra-seasonal climate variability in POAMA-2: a progress report CAWCR Research Letters, 7, 10-16 26 McGregor, J.L., 1997: Regional climate modelling Meteorology and Atmospheric Physics, 63, 105-117 27 Molteni, F.; Stockdale, T.; Balmaseda, M.; Balsamo, G.; Buizza, R.; Ferranti, L.; Magnusson, L.; Mogensen, K.; Palmer, T & Vitart, F (2011), The new ECMWF seasonal forecast system (System 4), European Centre for MediumRange Weather Forecasts 28 Noguer, M., R.G Jones and J.M Murphy, 1998: Sources of systematic errors in the climatology of a nested regional climate model (RCM) over Europe Clim Dyn., 14, 691-712 29 Pan, Z., J.H Christensen, R.W Arritt.,W.J Gutowski, E.S Takle and F Otieno, 2000: Evaluation of uncertainties in regional climate change simulations J Geophys, Res., in press 30 Saha S, Moorthi S, Wu X, Wang J, Nadiga S, Tripp P, Pan H-L, Behringer D, Hou Y-T, Chuang H-y, Iredell M, Ek M, Meng J, Yang R, van den Dool H, Zhang Q, Wang W, Chen M 2014 The NCEP Climate Forecast System Version Journal of Climate 27: 2185–2208, DOI: 10.1175/JCLI-D-1200823.1 31 Saha S and Coauthors, 2006: The NCEP Climate Forecast System J Climate, 19, 3483-3517 79 32 Stockdale, T N.; Anderson, D L.; Balmaseda, M A.; Doblas-Reyes, F.; Ferranti, L.; Mogensen, K.; Palmer, T N.; Molteni, F & Vitart, F (2011), 'ECMWF seasonal forecast system and its prediction of sea surface temperature', Climate dynamics 37(3-4), 455 471 33 Takle, E.S., W.J Gutowski, R.W Arritt, Z Pan, C.J Anderson, R.S da Silva, D Caya, S.-C Chen, F Giorgi, J.H Christensen, S.-Y Hong, H.-M H Juang, J Katzfey,W.M Lapenta, R Laprise, P Lopez, G.E Liston, J McGregor, A Pielke and J.O Roads, 1999: Project to intercompare regional climate simulation (PIRCS)): Description and initial results J Geophys Res., 104, 19443-19461 34 Wang, H.; Yu, E & Yang, S (2011), 'An exceptionally heavy snowfall in Northeast China: Large-scale circulation anomalies and hindcast of the NCAR WRF model', Meteorology and Atmospheric Physics 113(1-2), 11—25 35 Yoon Jin-Ho, Kingtse Mo and Eric F Wood, 2011: Dynamic-Model-Based Seasonal Prediction of Meteorological Drought over the Contiguous United States Journal of Hydrometeorology, DOI: 10.1175/JHM-D-11-038.1 36 ZHU, J., X.-Z LIANG, 2007: Regional climate model simulations of US precipitation and surface air temperature during 1982–2002: Interannual variation – J Climate 20, 218–232 80 ... khí hậu phổ khu vực RSM, kết hợp với sản phẩm đầu từ mô hình dự báo toàn cầu CFS, để đưa sản phẩm dự báo đánh giá kết cho khu vực Việt Nam Khác với mô hình điểm lưới kể trên, mô hình RSM mô hình. .. Sau đánh giá kỹ qua mô khí hậu khu vực, mùa, mô hình RCM ứng dụng để dự báo khí hậu khu vực với IC LBC lấy từ trường dự báo GCM Sai số dự báo RCM trường hợp bao gồm sai số mô hình (khả mô hình) ... so với mô hình khu vực khác, mô hình RSM bắt đầu áp dụng Việt Nam tương đối muộn, chưa có nhiều nghiên cứu đánh giá chi tiết khả mô dự báo khí hậu hạn mùa cho nước ta mô hình RSM Trong khu n khổ