0 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Hoàng Thị Mai ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LIỆU VỆ TINH ĐẾN DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO MEGI (2010) BẰNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2013 1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Hoàng Thị Mai ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LIỆU VỆ TINH ĐẾN DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO MEGI (2010) BẰNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP Chuyên ngành: Khí tƣợng và Khí hậu học Mã số:60440222 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: Hà Nội – Năm 2013 2 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 3 BẢNG KÍ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 5 Mở đầu 6 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA 8 1.1 Tổng quan về các phƣơng pháp đồng hóa số liệu 8 1.2 Nghiên cứu phƣơng pháp đồng hóa số liệu trên Thế giới 12 1.3 Nghiên cứu phƣơng pháp đồng hóa số liệu ở Việt Nam 13 Chƣơng 2 CƠ SỞ LÍ THUYẾT VỀ LỌC KALMAN TỔ HỢP 16 2.1 Cơ sở lý thuyết của lọc Kalman 16 2.2 Lọc Kalman tổ hợp 21 Chƣơng 3 THIẾT KẾ MÔ HÌNH VÀ THÍ NGHIỆM 27 3.1 Tổng quan về bão Megi (2010) 27 3.2 Thiết kế mô hình và số liệu 29 3.2.1 Mô hình dự báo thời tiết WRF-LETKF 29 3.2.1 Miền tính và cấu hình mô hình 35 3.2.2 Nguồn số liệu 35 3.3 Thiết kế thí nghiệm 36 Chƣơng 4 KẾT QUẢ VÀ KẾT LUẬN 38 4.1 Thí nghiệm dự báo tất định 38 4.2 Thí nghiệm tổ hợp 39 KẾT LUẬN 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 3 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1 Minh họa hai bƣớc chính của bộ lọc Kalman. 20 Hình 3.1 Cƣờng độ bão Megi (2010) 27 Hình 3.2 Hình ảnh mắt bão Megi đang tiến sát đảo Luzon (bên trái),Mặt cắt siêu bão Megi ngoài khơi đảo Luzon, Philippines (bên phải). 28 Hình 3.3 Sự di chuyển của bão Megi (2010) 29 Hình 3.4 Sơ đồ hệ thống của mô hình WRF 30 Hình 3.5 Sơ đồ hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF 31 Hình 4.1 Các quĩ đạo của Megi (6h một) từ số liệu phân tích (đƣờng màu đen) và dự báo 3 ngày tại thời điểm 0000 UTC ngày 17 (đƣờng màu xanh nhạt), 0000 UTC ngày 18 (đƣờng màu đỏ), 1200 UTC ngày 18 (đƣờng màu tía), và 0000 UTC ngày 19/10/2010 (đƣờng màu xanh sẫm) 38 Hình 4.2 Tốc độ gió cực đại bề mặt quan trắc đƣợc (đƣờng nét đứt) và tốc độ gió cực đại dự báo (đƣờng nét liền) tại các thời điểm (a) 00Z17,(b) 00Z18, (c) 12Z18,(d) 00Z19 39 Hình 4.3 Gia số phân tích sử dụng đồng hóa số liệu gió vệ tinh (cán gió màu xanh), gia số quan trắc gió (cán gió màu đen) tại thời điểm 1200 UTC ngày 18 cho các mực 750hPa, 300 hPa, 250 hPa, 200 hPa khảo sát với độ dày là 30 hPa. 40 Hình 4.4 (bên trái) Dự báo 00Z ngày 18/10/2010, Hình 4.5 (bên phải) Dự báo 12Z ngày 18/10/2010 (a) Dự báo quĩ đạo bão trung bình (đƣờng liền gạch chéo) , dự báo CTL (đƣờng liền chấm tròn), quĩ đạo bão thực (nét đứt gạch chéo), quĩ đạo của các member (đƣởng mảnh). 41 Hình 4.6 (bên trái) Dự báo 00Z ngày 18/10/2010, Hình 4.7 (bên phải) Dự báo 12Z ngày 18/10/2010 (a) Tốc độ gió cực đại 10m của tổ hợp các member 4 (đƣờng mảnh), tốc độ gió cực đại trung bình của các member (đƣờng liền đậm) và quan trắc gió cực đại (đƣờng nét đứt); (b) Cũng giống nhƣ hình (a) nhƣng đối với áp suất cực tiểu bề mặt. 43 Hình 4.8 Sơ đồ độ cao theo thời gian của dòng dẫn trung bình trong miền (10 o -25 o N, 110 o -125 o E) (a) thí nghiệm CTL, (b) thí nghiệm đồng hóa với số liệu CIMSS. Đƣờng nét đứt biểu thị khoảng thời gian dự báo control bắt đầu lệch khỏi quan trắc. 44 Hình 4.9 Độ cao địa thế vị tại mực 500 hPa hình bên trái thí nghiệm CTL, hình bên phải thí nghiệm đồng hóa tại các thời điểm (a) 1200 UTC ngày 19; (b) 1800 UTC ngày 19 và (c) 0000 UTC ngày 20. 45 Hình 4.10 Mô phỏng độ lớn trung bình của độ đứt thẳng đứng giữa mực 200 và 850 hPa trong thí nghiệm CTL (đƣờng liền), trong TN1 (đƣờng nét đứt) 47 Hình 4.11 Đồng hóa số liệu vệ tinh mực thấp 800-300 hPa (bên trái), 47 mực cao 300 -80 hPa (bên phải) 47 Hình 4.12 Dự báo quĩ đạo Megi với đồng hóa gió AMV mực thấp (hình trái) và mực cao (hình phải). 48 Hình 4.13. Tƣơng tự nhƣ Hình 4.9 thí nghiệm mực thấp (hình trái) và thí nghiệm mực cao (hình phải) 50 Hình 4.14 Đồng hóa gió AMV mực thấp (hình trái) và mực cao (hình phải) 51 5 BẢNG KÍ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 3DVAR Đồng hóa biến phân 3 chiều 4DVAR Đồng hóa biến phân 4 chiều ACCN Áp cao cận nhiệt AMV Atmospheric Motion Vecto ARW Advanced Research WRF BMJ Sơ đồ tham số hóa đối lƣu mây tích Betts-Miler- Janjic CTL Control GFS Global Forecast System GRADS Grid Analysis and Display System HRM The High-resolution Regional Model JTWC the Joint Typhoon Warning Center KFS Kain Fritsch scheme LETKF Local Ensemble Transform Kalman Filter LSM Land-Surface Model NMM Nonhydrostatic Meso Model NCAR/NCEP Trung tâm dự báo môi trƣờng quốc gia Hoa Kỳ PBL Lớp biên hành tinh SEnKF Series Ensemble Kalman Filter TN1 Thí nghiệm 1 UTC Giờ quốc tế vmax Tốc độ gió cực đại WRF Mô hình dự báo thời tiết WRF-LETKF Mô hình dự báo thời tiết kết hợp với phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp WRF-VAR Mô hình dự báo thời tiết kết hợp phƣơng pháp biến phân 6 Mở đầu Các nghiên cứu trƣớc đây đã chỉ ra rằng quỹ đạo bão chủ yếu đƣợc xác định bởi dòng dẫn môi trƣờng (Carr và Elsberry 1995 [8]; Berger và cộng sự (2007) [6]), rất nhiều các công trình dự báo bão bằng mô hình số đã cho thấy quỹ đạo bão có thể đƣợc dự báo khá tốt mà không cần phải tính đến các chi tiết động lực bên trong (Aberson và DeMaria 1994). Mặc dù dòng môi trƣờng có tác động đến dự báo quỹ đạo bão, dự báo chính xác đƣờng đi của bão hiện vẫn là vấn đề thách thức do các tƣơng tác đa quy mô của bão với môi trƣờng xung quanh. Có rất nhiều yếu tố chi phối sự di chuyển của bão bao gồm dòng dẫn môi trƣờng, hiệu ứng Beta, độ đứt gió thẳng đứng, hay hiệu ứng địa hình (Pike và Neumann 1987 [11]; Carr et al. 2001 [8]; Payne et al. 2007 [12]). Những yếu tố này thể hiện đặc biệt rõ ở khu vực Tây Bắc Thái Bình Dƣơng với sai số quỹ đạo bão ở khu vực này sau 3 ngày có thể lên đến 500 km trong một số trƣờng hợp. Do các yếu tố bất định trong mô hình dự báo bão, các dự báo quỹ đạo hay cƣờng độ bão bằng một vài mô hình đơn lẻ nhìn chung không nắm bắt đƣợc đầy đủ các biến đổi của bão nhƣ các dự báo tổ hợp. Chính vì vậy, dự báo bão bằng các phƣơng pháp tổ hợp đang đƣợc xem là một trong những hƣớng đi phát triển nhanh nhất, đặc biệt theo hƣớng sử dụng bộ lọc Kalman tổ hợp (EnKF). Theo cách tiếp cận này, không những trƣờng điều kiện ban đầu đƣợc cải thiện sau khi đã đƣợc đồng hóa các dạng số liệu quan trắc khác nhau mà ngay cả sai số nội tại của mô hình cũng có thể đƣợc tính đến trong các bài toán dự báo, do đó có khả năng nâng cao chất lƣợng dự báo bão một cách đáng kể. Hiện nay, việc đánh giá và sử dụng số liệu vệ tinh để tăng cƣờng chất lƣợng dự báo quỹ đạo và cƣờng độ bão đang đƣợc quan tâm đặc biệt do số liệu vệ tinh có độ phủ lớn và độ chính xác cao. Với mạng lƣới quan trắc 7 thƣa thớt trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dƣơng các dữ liệu vệ tinh là một nguồn thông tin quan trọng trong việc cải thiện dòng dẫn bão môi trƣờng. Trong luận văn này tác giả sẽ tìm hiểu vai trò của số liệu vệ tinh AMV khi đƣa vào đồng hóa sẽ ảnh hƣởng nhƣ thế nào tới việc dự báo qũy đạo và cƣờng độ bão cho một trƣờng hợp bão Megi năm 2010 với đề tài “Đánh giá ảnh hưởng của số liệu vệ tinh đến dự báo quỹ đạo và cường độ bão Megi (2010) bằng phương pháp đồng hóa lọc Kalman tổ hợp” nội dung gồm 4 chƣơng nhƣ sau: Chƣơng 1 Tổng quan về phƣơng pháp đồng hóa Chƣơng 2 Cơ sở lý thuyết về lọc Kalman tổ hợp Chƣơng 3 Thiết kế thí nghiệm và miền tính Chƣơng 4 Kết quả và kết luận Qua đây tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc tới giáo viên hƣớng dẫn TS Kiều Quốc Chánh và các thầy cô giáo trong Khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải dƣơng học đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này. Đặc biệt tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các anh, chị phòng Thí nghiệm Dự báo Thời tiết và khí hậu đã giúp đỡ và tạo điều kiện trong thời gian tôi làm việc và học tập tại đây. Tôi xin chân thành cảm ơn ! Hoàng Thị Mai 8 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ PHƢƠNG PHÁP ĐỒNG HÓA 1.1 Tổng quan về các phƣơng pháp đồng hóa số liệu Hiện nay hƣớng phát triển chính của mô hình dự báo thời tiết số là cải tiến cấu hình và xây dựng mô hình nhƣ một đối tƣợng cơ bản của khoa học phi tuyến. Bên cạnh sự tiến bộ trong việc cải tiến phƣơng pháp và các tham số hóa vật lí, sự tiến bộ của công nghệ máy tính đã giúp tăng đáng kể độ phân giải của các mô hình ở cả quy mô toàn cầu và quy mô vừa. Tuy nhiên, các nghiên cứu về vấn đề dự báo chỉ ra rằng, những nỗ lực này của con ngƣời cuối cùng sẽ tới một giới hạn không thể vƣợt qua đƣợc do sự phụ thuộc rất lớn của kết quả dự báo vào điều kiện ban đầu. Nói cách khác, sự nguy hiểm xuất hiện ở đây đó là kết quả dự báo từ những mô hình có độ phân giải thô, mặc dù đƣợc tính toán chính xác hơn nhƣng lại không mô tả đúng thực tế. Vì vậy cần những phƣơng pháp tốt hơn để giải quyết vấn đề không chỉ đơn thuần là cải tiến sức mạnh của các mô hình số. Những năm gần đây, phƣơng pháp đồng hóa số liệu đang đƣợc các Trung tâm khí tƣợng lớn trên thế giới nhƣ NCAR/NCEP và NOOA phát triển và ứng dụng, đặc biệt là phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp. Với phƣơng pháp này, tổ hợp kết quả của nhiều thành phần tham gia dự báo sẽ cải thiện đƣợc chất lƣợng dự báo dựa trên số liệu đầu vào đƣợc cập nhật liên tục theo thời gian. Thực nghiệm cho thấy rằng phƣơng pháp này đạt kết quả cao hơn rất nhiều so với phƣơng pháp dự báo thông thƣờng. Sự thay thế của dự báo đơn lẻ bằng dự báo tổ hợp dựa trên sự thừa nhận rằng khí quyển có bản chất hỗn loạn. Lorenz (1963) chỉ ra rằng, chỉ một nhiễu động rất nhỏ (ví dụ nhiễu động đƣợc sinh ra bởi sự vỗ cánh của con bƣớm) khi đƣợc đƣa vào khí quyển tại một thời điểm sẽ dẫn đến sự thay đổi 9 rất lớn của khí quyển theo thời gian, sự thay đổi này lớn đến mức chỉ sau khoảng hai hoặc ba tuần, các chuyển động trong khí quyển đƣợc gây nhiễu và khí quyển không đƣợc gây nhiễu khác nhau hoàn toàn. Nghiên cứu của Lorenz dẫn đến sự phát sinh của một hệ thống lí thuyết động lực mới, ở đó, sự mô phỏng của các hệ thống tất định nhƣ khí quyển (bao gồm các mô hình số) cũng mang tính tất định: những nhiễu động ngẫu nhiên trong trƣờng ban đầu dù rất nhỏ sẽ dẫn đến sự sai khác rất lớn theo thời gian. Mặt khác, chúng ta lại không thể nào đo đƣợc chính xác trạng thái thực của khí quyển. Các giá trị của trƣờng phân tích (đƣợc tổng hợp từ số liệu quan trắc và mô hình) luôn chứa những sai số mà ở đó, độ lớn của chúng chỉ có thể đƣợc ƣớc lƣợng một cách gần đúng. Những sai số này bao gồm sai số của thiết bị đo, sự không đầy đủ của các trạm quan trắc và phép lấy gần đúng trong kĩ thuật tính toán của mô hình. Ngay cả với một mô hình khí quyển hoàn hảo, độ chính xác của kết quả dự báo sẽ giảm nhanh chóng chỉ trong vòng vài tuần. Khoa học nghiên cứu về đồng hóa số liệu đƣợc bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ trƣớc, phƣơng pháp đồng hóa số liệu đầu tiên đƣợc gọi là “phân tích khách quan”, đối lập với “phân tích synop” các phƣơng pháp khách quan sử dụng phép nội suy đơn giản. Trong khí tƣợng, bài toán đồng hóa số liệu là quá trình mà qua đó tất cả các thông tin có sẵn đƣợc sử dụng để ƣớc tính một cách chính xác nhất có thể trạng thái khí quyển tại một thời điểm ban đầu cho trƣớc. Vấn đề xác định điều kiện ban đầu cho mô hình dự báo số này là một bài toán quan trọng trong bất kì hệ thống dự báo bằng mô hình số nào, do đặc tính phụ thuộc mạnh vào điều kiện ban đầu của của các mô hình dự báo thời tiết số. Các thông tin có sẵn về cơ bản bao gồm các quan trắc thích hợp, và phù hợp với tính chất vật lý chi phối sự phát triển của khí quyển, chúng có giá trị thực tế dƣới hình thức của một mô hình số. Do bản chất phi tuyến của các phƣơng [...]... dụng ƣu điểm của lọc Kalman tổ hợp kết hợp với mô hình dự báo thời tiết WRF nhằm cải thiện chất lƣợng dự báo cƣờng độ và quĩ đạo bão trên khu vực Tây bắc Thái Bình Dƣơng và biển Đông Đối với dự báo quĩ đạo sau 3 ngày sai số dự báo xuống còn dƣới 350 km Mở ra một hƣớng nghiên cứu mới trong việc dự báo quĩ đạo và cƣờng độ bão trong tƣơng lai gần 15 Chƣơng 2 CƠ SỞ LÍ THUYẾT VỀ LỌC KALMAN TỔ HỢP 2.1 Cơ sở... cơ sở lý thuyết bộ lọc Kalman, lọc Kalman tổ hợp và thiết kế phƣơng pháp đồng hóa này với mô hình dự báo thời tiết WRF 14 Kết quả ban đầu thu đƣợc cho thấy bộ lọc Kalman tổ hợp có khả năng nắm bắt tốt số liệu quan trắc vệ tinh Những ƣu điểm mà phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp đem lại là nguồn động lực cho các nhà nghiên cứu phát triển và ứng dụng vào nghiệp vụ dự báo Hiện nay, một số đề tài đang nghiên... nội dung của cuốn sách trình bày toàn bộ lý thuyết về phƣơng pháp đồng hóa số liệu và sự phân chia các loại đồng hóa số liệu Trong cuốn sách tác giả cũng trình bày rất rõ cơ sở lý thuyết của lọc Kalman và một tổ hợp 25-50 các thành phần là đủ để phát huy tác dụng của lọc Kalman Những năm sau đó Kalnay và các cộng sự của mình tiếp tục đi sâu vào việc nghiên cứu phƣơng pháp lọc Kalman tổ hợp và ứng dụng... Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng có một vài nhƣợc điểm liên quan đến tính địa phƣơng hóa của số liệu quan trắc xung quanh các điểm nút quan trắc và sự phụ thuộc của ma trận sai số vào số lƣợng thành phần tổ hợp, ƣu điểm nổi trội của lọc Kalman tổ hợp đó là không đòi hỏi phát triển các mô hình tiếp tuyến nhƣ trong phƣơng pháp ĐHBP Thêm vào đó, lọc Kalman tổ hợp cho phép tạo ra các trƣờng nhiễu ban... định các sai số cho các mực và các biến quan trắc tƣơng ứng Số liệu quan trắc sau khi đƣợc kiểm định sẽ đƣợc kết hợp với số liệu dự báo tổ hợp hạn rất ngắn 12 giờ từ chu trình dự báo trƣớc để tạo ra một bộ các nhiễu phân tích 31 thông qua bộ lọc LETKF Tại chu trình này, do số liệu dự báo toàn cầu GFS đƣợc phát báo và tải về sẽ đƣợc chƣơng trình tiền xử lý và nội suy về lƣới mô hình Trƣờng dự báo GFS sau... thiết lập dự báo bão nghiệp vụ hiện tại, nhƣng mục đích chính của luận văn này đó là nghiên cứu độ nhạy của số liệu vệ tinh cho việc dự báo quĩ đạo bão Megi Các sơ đồ vi vật lý sử dụng trong dự báo tất định bao gồm: Sơ đồ tham số hóa đối lƣu Kain-Fritsch; Một phiên bản sửa đổi của sơ đồ tham số hóa đối lƣu mây tích Betts-Miler-Janjic (BMJ) cho cả hai miền tính, trong đó tham số hóa cả đối lƣu nông và đối... cứu này, thì mô hình WRF kết hợp với hệ thống đồng hóa số liệu ba chiều (gọi là hệ thống WRF-VAR), đã đƣợc ứng dụng dự báo thử nghiệm cho một số trƣờng hợp bão hoạt động trên biển Đông có quĩ đạo tƣơng đối phức tạp và có cƣờng độ khác nhau Tác giả sử dụng tập số liệu toàn cầu và số liệu địa hình cho việc chạy mô hình WRF, việc đồng hóa số liệu đƣợc thực hiện với nguồn số liệu quan trắc giả đƣợc tạo... diễn minh họa hình 3.5 [1] Dự báo tổ hợp 12-h làm trƣờng nền Nhiễu tổ hợp phân tích LETKF Kiểm định chất lƣợng Tổ hợp phân tích biên WRFDA Dự báo Mô hình WRF Cập nhật điều kiện ban đầu WPS Quan trắc vệ tinh Dự báo toàn cầu cho số liệu GFS Hình 3.5 Sơ đồ hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF Theo sơ đồ hệ thống dự báo tổ hợp WRF-LETKF, Số liệu quan trắc đầu tiên sẽ đƣợc xử lý kiểm định chất lƣợng thông qua... đối lƣu sâu; Tham số hóa lớp biên hành tinh của Đại học Yonsei với sơ đồ lớp sát đất Monin-Obukhov; Sơ đồ mô hình vận chuyển bức xạ nhanh Trong thí nghiệm tổ hợp, toàn bộ phổ của sơ đồ vi vật lý và tham số hóa lớp biên đƣợc sử dụng để tính các sai số nội tại của mô hình 3.2.2 Nguồn số liệu Điều kiện biên và điều kiện ban đầu cho dự báo tổ hợp và dự báo tất định đƣợc lấy từ Trung tâm dự báo môi trƣờng... xây dựng hệ thống đồng hóa tổ hợp cho mô hình thời tiết và hệ thống tổ hợp cho một số mô hình khí hậu khu vực nhằm dự báo và dự tính các hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan” (Đề tài ĐT.NCCBĐHUD.2011-G/10) do TS Ngô Đức Thành chủ trì Ngoài ra, còn có đề tài cấp nhà nƣớc do GS Trần Tân Tiến chủ nhiệm “Xây dựng qui trình công nghệ dự báo quĩ đạo và cường độ bão trên khu vực Tây bắc Thái Bình Dường và . việc dự báo qũy đạo và cƣờng độ bão cho một trƣờng hợp bão Megi năm 2010 với đề tài Đánh giá ảnh hưởng của số liệu vệ tinh đến dự báo quỹ đạo và cường độ bão Megi (2010) bằng phương pháp. Mai ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LIỆU VỆ TINH ĐẾN DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO MEGI (2010) BẰNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP Chuyên ngành: Khí tƣợng và Khí hậu học Mã số: 60440222. TỰ NHIÊN Hoàng Thị Mai ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LIỆU VỆ TINH ĐẾN DỰ BÁO QUỸ ĐẠO VÀ CƢỜNG ĐỘ BÃO MEGI (2010) BẰNG PHƢƠNG PHÁP LỌC KALMAN TỔ HỢP LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC