Sử dụng đồng thời quan trắc quy mô lớn và quy mô bão trong việc tăng cường thông tin ban đầu cho bài toán dự báo xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình số trị - Dư Đức Tiến

Nội dung text: Sử dụng đồng thời quan trắc quy mô lớn và quy mô bão trong việc tăng cường thông tin ban đầu cho bài toán dự báo xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình số trị - Dư Đức Tiến

1. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 Sử dụng đồng thời quan trắc quy mô lớn và quy mô bão trong việc tăng cường thông tin ban đầu cho bài toán dự báo xoáy thuận nhiệt đới bằng mô hình số trị Dư Đức Tiến1,*, Ngô Đức Thành2, Kiều Quốc Chánh3 1Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương 2Trường đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam 3Đại học Indiana, Hoa Kỳ Nhận ngày 08 tháng 8 năm 2016 Chỉnh sửa ngày 26 tháng 8 năm 2016; Chấp nhận đăng ngày 16 tháng12 năm 2016 Tóm tắt: Sử dụng đồng thời thông tin quan trắc hòa hợp từ quy mô lớn đến quy mô bão, bài báo đưa ra một phương pháp tăng cường thông tin ban đầu một cách khách quan cho mô hình dự báo số trị khu vực WRF-ARW của NCEP (Trung tâm nghiên cứu môi trường quốc gia, Mỹ) ứng dụng trong dự báo bão bằng phương pháp đồng hóa tổ hợp lọc Kalman (LETKF). Thông tin quy mô bão được tạo ra dựa trên việc xây dựng mô hình xoáy 3 chiều đầy đủ từ thông tin phân tích bão thực tế trong nghiệp vụ của NCEP. Thông tin quan trắc quy mô lớn là số liệu gió tại các mực trên cao tính toán từ sự dịch chuyển của mây do trung tâm CIMSS (Trường đại học Wisconsin, Mỹ) cung cấp. Các dẫn giải về phương pháp sẽ được giới thiệu cùng một số kết quả thử nghiệm ban đầu với trường hợp cơn bão Usagi năm 2013 hoạt động trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD). Một số kết quả bước đầu cho thấy tính hiệu quả của phương pháp đồng hóa đồng thời các thông tin ở các quy mô khác nhau trong dự báo quỹ đạo và cường độ của cơn bão. Từ khóa: Ban đầu hóa bão, đồng hóa tổ hợp, cấu trúc bão 3 chiều. 1. Bài toán tăng cường cấu trúc xoáy ban mô hình số sẽ hết sức hạn chế, các thông tin đầu cho mô hình số trong dự báo bão* quy mô vừa và quy mô đối lưu của các đặc trưng ban đầu của bão sẽ bị làm trơn đi, dẫn tới Một trong những nguyên nhân gây ra sai số các kết quả tích phân sẽ không phản ánh được dự báo bão, đặc biệt đến cường độ bão là cấu đúng những diễn biến của hiện tượng này [8]. trúc ban đầu của bão chưa được mô tả tốt cho Để khắc phục hạn chế thiếu hụt quan trắc trên các mô hình số trị do sự thiếu hụt quan trắc trên biển, bên cạnh các quan trắc từ số liệu vệ tinh biển. Khi đó các thông tin sử dụng trong việc địa tĩnh những năm 1950-1960, từ những năm phân tích trường ban đầu đặc biệt liên quan đến 1980, các thám sát thẳng đứng từ các đầu đo các hoàn lưu quanh khu vực tâm bão cho các được mang trên các vệ tinh cực đã được phát triển, điển hình nhất và vẫn sử dụng đến thời ___ điểm hiện tại là các số liệu AMSU và HIRS để * Tác giả liên hệ. ĐT.: 84-936067015 đo đạc các profile thẳng đứng liên quan đến Email: duductien@gmail.com 224
2. D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 225 nhiệt độ và độ ẩm của khí quyển [13]. Ngoài ra, một xoáy có cấu trúc phù hợp nhất (bogus lý từ số liệu của vệ tinh địa tĩnh cho phép chiết tưởng) với các đặc điểm chính của bão thông suất đưa vào mô hình trường gió trên cao thông qua các quan trắc ước lượng về bão như cường qua việc xác định sự dịch chuyển của các phần độ, ví trị, bán kính gió mạnh nhất, Quá trình tử mây mỏng hoặc tựa trong suốt giữa các thay thế xoáy nhiễu bằng xoáy lý tưởng phải khoảng thời gian liên tiếp nhau [10]. Mặc dù đã được thực hiện một cách hòa hợp, tránh sự mất có sự bổ sung cấu trúc khí quyển trên biển từ số cân bằng giữa các trường và sự phát sinh nhiễu, liệu vệ tinh, tuy nhiên các đặc trưng động lực ba gia tăng biên độ nhiễu trong quá trình tích phân chiều phân giải cao vẫn hết sức hạn chế để có thể của mô hình. Ba đặc điểm chính cần phải đảm đáp ứng được bài toán mô phỏng và dự báo xoáy bảo trong một cấu trúc xoáy lý tưởng bao gồm: thuận nhiệt đới/bão với quy mô không gian i) sự thay đổi theo khoảng cách tính từ tâm bão ngang dưới 10km. Riêng dữ liệu về bão từ các của profile gió tiếp tuyến và áp suất, ii) sự thay thám sát sử dụng máy bay bay vào bão và đo đạc đổi theo độ cao của gió và áp suất và iii) xem (dropsonde) mặc dù có chất lượng thông tin cao xét đến tính đối xứng và bất đối xứng của bão. nhưng chi phí hết sức đắt đỏ và do đó rất hạn chế Hai phân bố đặc trưng nhất cho xoáy bão gồm: trong công tác nghiệp vụ. i) phân bố trường khí áp suất với giá trị cực tiểu Nhận thức được vai trò quan trọng của cấu tại tâm bão và tăng dần theo khoảng cách so với trúc nhiệt-động lực của bão ban đầu đến kết quả tâm bão và ii) phân bố gió tiếp tuyến với giá trị cực tiểu tại tâm bão và mạnh dần theo khoảng mô phỏng và dự báo bão và do bản thân sự cách đến giá trị bán kính tốc độ gió cực đại rồi thiếu hụt quan trắc đã dẫn tới các phân tích tiếp tục giảm dần theo khoảng cách so với tâm trường qui mô lớn thường quá yếu so với thực bão. Các profile gió tiếp tuyến trong những tế [8], lớp bài toán ban đầu hóa xoáy (Tropical nghiên cứu hiện nay về cơ bản đều dựa trên Cyclone Initialization) đã ra đời với nguyên tắc profile gió tiếp tuyến của xoáy trong cơ học chính là đưa được vào thông tin xoáy có cấu chất lỏng nhớt do William John Macquorn trúc thật hơn thay thế cấu trúc xoáy không thật Rankine tìm ra ở thế kỉ 19 [4], gọi tắt là các do các quan trắc hiện tại chưa đảm bảo việc thể profile Rankine, có dạng: hiện cấu trúc thật của bão trong trường ban đầu. Phương pháp cài xoáy lý tưởng vào trường ban < ⎧ đầu của mô hình hoặc các xoáy lý tưởng (bogus () = (1) vortex, model vortex, synthetic vortex) được ⎨ ≥ gọi chung là bogus. Các xoáy lý tưởng được ⎩ xây dựng dựa trên các thông tin quan trắc về bão, bao gồm vị trí có áp suất mực biển cực trong đó () là gió tiếp tuyến tại khoảng cách tiểu, tốc độ gió bề mặt cực đại Vmax, áp suất so với tâm xoáy, là tốc độ gió tiếp tuyến cực đại và là bán kính gió cực đại. Hạn chế mực biển cực tiểu Pmin, bán kính gió cực đại, chính của profile Rankine là không khả vi tại vị bán kính gió 15kts hoặc 30kts. Hiện nay có 3 trí bán kính gió cực đại và không mô tả được lớp phương pháp ban đầu hóa xoáy bão chính hoàn lưu phía ngoài bão. Hai công thức điển gồm: i) phương pháp bogus thực nghiệm, ii) hình miêu tả profile của gió tiếp tuyến và áp phương pháp ban đầu hóa động lực và iii) suất cải tiến từ dạng profile Rankine gồm trong phương pháp bogus khách quan. nghiên cứu của Fujita (1952) và Kurihara (1993) [4, 8]. Trong Fujita (1952), phân bố áp 1.1. Phương pháp bogus thực nghiệm suất bề mặt có dạng: / Phương pháp bogus thực nghiệm giả thiết () = − ∆ 1 + (2) xoáy ban đầu là một xoáy nhiễu trên trường quy mô lớn và cần phải thay thế xoáy nhiễu này bởi
3. 226 D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 trong đó là bán kính, là áp suất bề mặt môi xoáy ban đầu cân bằng động lực với trường quy trường, ∆ đặc trưng cho cường độ xoáy và mô lớn ban đầu cho trước. đặc trưng cho kích thước xoáy. Công thức phân bố áp suất (2) được mở rộng và ứng dụng trong 1.3. Phương pháp bogus khách quan rất nhiều công trình, ví dụ [9, 14]. Đối với phân bố gió tiếp tuyến V(r,σ,t) theo bán kính r, mực Dựa trên đặc tính của phương pháp đồng mô hình σ và thời gian t, trong Kurihara (1993) hóa biến phân là phân tích ước lượng trạng thái có dạng: tối ưu có khả năng xảy ra cao nhất ứng với một tập quan trắc và một trạng thái nền cho trường, (, , ) = (, )exp (1 − ) (3) Zou và Xiao (2000) đã đề xuất ứng dụng phương pháp này trong bài toán ban đầu hóa trong đó phụ thuộc vào quy mô thời gian điều xoáy [14]. Tư tưởng chính của phương pháp là chỉnh τ, là phân bố gió mục tiêu cho trước. sau khi xây dựng xoáy giả lý tưởng, việc đưa Công thức (3) thường được mở rộng và ứng thông tin các xoáy giả này vào mô hình phải dụng trong một số mô hình chính áp. Một bước được thực hiện một cách khách quan không quan trọng của phương pháp bogus thực giống như khâu thực hiện thứ 2 trong các nghiệm là quá trình loại bỏ trường xoáy nhiễu phương pháp bogus thực nghiệm thực hiện là ra khỏi trường ban đầu để giữ lại trường quy thông qua các quan hệ như cân bằng phi tuyến mô lớn. Phương pháp loại bỏ đơn giản có thể phía trên lớp biên, quan hệ gió gradient, quan được thực hiện bằng cách áp dụng các toán tử lọc, làm trơn theo không gian cho các trường áp hệ địa chuyển, cân bằng thũy tĩnh để tính suất (hoặc địa thế vị) hoặc có thể áp dụng toán cấu trúc lại từng biến của mô hình. Các phương pháp phân tích chuỗi Fourie và giữ lại quá trình này hết sức phức tạp và phải thiết lập thành phần sóng chính [8]. lại phụ thuộc vào từng cấu trúc của các mô hình khác nhau. Nếu xem xoáy giả như là một quan 1.2. Phương pháp ban đầu hóa động lực trắc cần đồng hóa vào (thông qua đặc tính động lực rõ rệt nhất đặc trưng cho bão bằng các Tương tự phương pháp bogus thực nghiệm profile gió và áp suất), quá trình đồng hóa sẽ với việc sử dụng các profile cân bằng thực phân tích tối ưu lại trường ban đầu giữa trên các nghiệm cho cấu trúc xoáy bão, tuy nhiên điểm thông tin quan trắc lý tưởng này trên toàn miền khác biệt cơ bản của phương pháp động lực là tính mà không mang tính áp đặt như các sử dụng chính mô hình để tạo sự cân bằng và phương pháp bogus thực nghiệm. Tác giả cũng sinh ra xoáy nhân tạo phù hợp nhất so với quan mong muốn đây là phương pháp tổng quát hóa trắc, các xoáy này còn gọi là các xoáy bogus tự bài toán ban đầu hóa xoáy cho tất cả các mô hình - điều mà các phương pháp bogus thực mô hình (model self bogus vortex), sơ đồ điển nghiệm không đạt được. Tuy nhiên trên thực tế hình hiện nay như nghiên cứu của Nguyen và một hạn chế ở đây chính là bản thân việc xây Chen (2011) [9]. Trên thực tế đây là phương dựng hệ thống đồng hóa số liệu cũng phụ thuộc pháp khá phức tạp nhưng giảm thiểu được việc cho từng mô hình, việc xây dựng hệ thống đồng bất cân bằng động lực trong phương pháp bogus hóa có thể còn phức tạp hơn cả các phương thực nghiệm. Ví dụ trong nghiên cứu [9] với việc pháp bogus thực nghiệm. Ngoài ra cũng cần mô phỏng lại cơn bão Morakot, cấu trúc ban đầu thiết đưa ra được ma trận sai số hiệp biến được thực hiện bằng cách chạy lặp một số lần phương sai nền B như là điều kiện cần trong hữu hạn (80 lần) mô hình khu vực WRF với thời phương pháp đồng hóa biến phân. Những điểm hạn tích phân ban đầu là 1h. Các lần lặp sau lấy hạn chế này cũng phần nào làm giảm khả năng kết quả của lần lặp trước làm điều kiện ban đầu tổng quát hóa phương pháp cài xoáy theo đề để tích phân lại. Quá trình chạy lặp này cho phép xuất của Zou.
4. D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 227 Với ý tưởng từ nghiên cứu của Zou và Xiao toán tử quan trắc – độc lập với mô hình. So với (2000), Phan Văn Tân và cộng sự (2009) đã sử phương pháp đồng hóa biến phân thì phương dụng hệ thống WRFDA để đồng hóa thông tin pháp đồng hóa tổ hợp sử dụng bộ lọc Kalman xoáy giả trên một số mực mô hình, trong đó đối (EnKF) đã cho phép phần nào tổng quát hóa với bão mạnh số liệu giả được trích ra trên 3 thực sự bài toán ban đầu hóa xoáy bão cho mô mực 1000mb, 850mb và 700mb của xoáy nhân hình số trị. Kalnay và cộng sự (2007) đã chỉ ra tạo, trong khi với bão yếu thì chỉ được trích dẫn rằng EnKF có thể so sánh được với hệ thống trên hai mực 1000mb và 850mb để làm profile 4DVAR tuy nhiên việc thuận tiện trong các quan trắc đưa vào đồng hóa [2]. Xoáy giả được tham số quan trắc mới đưa vào như hai tham số xây dựng theo nghiên cứu của Roger Smith dựa vị trí và tốc độ dịch chuyển của bão là không trên lý thuyết cân bằng ba chiều. Với tập mẫu đơn giản khi áp dụng vào một hệ 4DVAR [6]. hạn chế (10 cơn bão trên khu vực Biển Đông) Điều này đặc biệt quan trọng khi mà các thám và mới chỉ bước đầu đánh giá những hiệu ứng sát với các hình thức khác nhau được phát triển ảnh hưởng sai số quỹ đạo của các cơn bão hạn để quan trắc và giám sát bão một cách phi dự báo đến 72h như đối với các cơn bão tương truyền thống có thể được tận dụng nhanh khi áp đối mạnh, quĩ đạo dự báo đã được cải thiện, còn dụng phương pháp EnKF. đối với các cơn bão yếu, các thử nghiệm cho Dựa trên những điểm mạnh của phương thấy ít có hiệu ứng đối với quỹ đạo dự báo. pháp đồng hóa tổ hợp, trong nghiên cứu sẽ tăng Với hạn chế chính của phương pháp đồng cường cấu trúc của xoáy bão cho mô hình dựa hóa biến phân liên quan đến việc phải định ra ma trên phương pháp LETKF. Để làm được việc trận sai số hiệp biến trường nền trong thủ tục cực này, hệ thống chương trình xử lý số liệu phân tiểu hóa và nhằm giảm được tính bất định trong tích bão thực và chương trình xây dựng một dự báo, các nghiên cứu gần đây đã cập nhật theo xoáy nhân tạo ba chiều đầy đủ đã được thực hướng sử dụng phương pháp đồng hóa tổ hợp. hiện (phần 2). Các thông tin xoáy nhân tạo này Điển hình nhất là công trình của Wang và cộng sẽ được đồng hóa đồng thời (blending) với các sự (2014) với việc tập trung vào việc tăng cường quan trắc quy mô lớn khác (gió vệ tinh) thông thông tin cấu trúc bão bằng số liệu thám sát mật qua phương pháp LETKF (phần 3). độ cao radar thông qua phương pháp đồng hóa tổ hợp sử dụng bộ lọc Kalman [12]. Như vậy, áp dụng phương pháp đồng hóa biến phân và đồng 2. Phương pháp tạo cấu trúc xoáy ba chiều hóa tổ hợp trong việc tăng cường thông thông nhân tạo từ thông tin quan trắc bão thực tin xoáy bão ban đầu cho các mô hình là môt bước phát triển so với lớp phương pháp cài xoáy 2.1. Cơ sở lý thuyết và tính toán module mô thực nghiệm được phát triển trong những năm phỏng xoáy bão nhân tạo 1990 thế kỉ trước. Về mức độ linh hoạt, rõ ràng có thể thấy Trước hết, sự thay đổi của gió theo độ cao phương pháp bogus khách quan ngoài việc vẫn được lấy từ một nghiệm tại thời điểm ban đầu có thể đưa các thông tin xoáy lý tưởng giống (t = 0) trong mô hình giải tích đầy đủ do Kieu phương pháp thực nghiệm vào mà còn có thể và Zhang (2009) thiết lập [7]. Công thức đầy đồng hóa được các quan trắc mới đặc trưng đủ cho cấu trúc gió tiếp tuyến bão được đưa ra được cho bão chỉ thông quan việc xây dựng theo công thức: E 1 (4) (, ) = sin cos exp { [1 − ]} 2 2 l
5. 228 D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 trong đó là gió cực đại, bán kính gió cực chúng tôi áp dụng phương pháp lặp Lipman 2 đại, là bán kính tính từ tâm bão, là mực mô chiều trên từng mực độ cao khác nhau, chi tiết hình, là tham số xác định dạng phân bố ngang về giải phương trình Poison và phương pháp lặp của profile gió (được đặt bằng 0.7 theo nghiên Lipman [3]. Cụ thể thực hiện như sau: cứu của hệ thống dự báo bão nghiệp cụ HWRF Bước 1: Thực hiện vòng lặp toàn bộ miền của NCEP, tham khảo báo cáo của Tallapragada tính giả định T chỉ bao phủ vùng xoáy bão và và cộng sự năm 2014), δ là tham số tự do thay thực hiện: Xác định bán kính r trong công thức đổi từ [0, 1] để xác định độ cao của vị trí đạt giá (4) từ tâm bão đến điểm lướii, j, k. Tính giá trị trị gió bề mặt cực đại (δ=0 tương đương với gió gió tiếp tuyến theo công thức (4) và chuyển đổi cực đại tại bề mặt và (δ=1 ứng với gió cực đại sang giá trị thành phần gió kinh hướng (u) và vĩ tại mực giữa) và là độ cao so với bề mặt (mực hướng (v) tại điểm i, j, k mô hình) [11]. Bước 2: Trường hàm dòng và toán tử Với phân bố gió trên, nhiễu động địa thế vị Jacobian từ trường gió u,v đã xác định ở bước 1 sẽ được tính toán tiếp theo bằng cách giải lặp hệ được áp dụng theo công thức sai phân hữu hạn phương trình cân bằng phi tuyến cho gió sau (theo trung tâm, tại các vùng biên áp dụng sai phân Holton (2004), trang 390 [5], ký hiệu cho cho tiến và lùi. Toàn bộ vế phải của công thức (5) toán tử gradient và cho toán tử Jacobian): ký hiệu lại làrhs(i, i, k) ứng với giá trị tại từng điểm lưới trên miền tính T (5) Φ = ⋅ (∇) − , Bước 3: Giải lặp phương trình (5) trên từng mực miền tính theo phương pháp Lipman với Để đơn giản hóa và giảm thời gian tính toán số lần lặp hữu hạn, khi đó bước lặp thứ(n+1) giải lặp phương trình Poison cho biến địa thế vị, cho Ф sẽ có dạng: Φ() + Φ() Δ + Φ() + Φ() Δ − ΔΔℎ(, , ) Φ() = ,, ,, ,, ,, (6) ,, 2(Δ + Δ) Sai số giữa bước thứ n và n+1 chênh nhau tinh cực của NOAA (Trung tâm quản trị khí dưới 1% thì phép lặp được dừng lại. Sau khi tính quyển và đại dương quốc gia, Mỹ) tại cùng thời được giá trị địa thế hoặc nhiễu động nhiệt độ thế điểm mô phỏng xoáy nhân tạo cho cơn bão vị tại từng lớp khí quyển, ta xác định tương ứng Usagi cho thấy phân bố gió (hình 1a) phù hợp nhiệt độ/nhiễu độ nhiệt độ tại từng lớp khí quyển với phân bố ước lượng này. theo phương trình cân bằng thủy tĩnh ( = Ngoài ra, trường nhiệt độ thế vị (hình 1c) −), phương trình trạng thái cho mật độ khí cũng mô phỏng rõ được cấu trúc lõi nóng tầng quyển ( = ) và công thức chuyển đổi độ đối lưu của bão. Đánh giá sơ bộ với trường gió cao địa thế vị và độ cao (Φ = ). xoáy của mô hình toàn cầu GFS làm trường ban Trong hình 1 minh họa kết quả tính toán cụ đầu cho mô hình WRF-ARW (hình 1f) thấy thể xoáy nhân tạo cho cơn bão Usagi tại thời rằng so với tâm quan trắc, GFS có xu thế lệch điểm 2013-09-19 lúc 00UTC, lưới tính T có độ về phía trái so với thực tế. Ngoài ra, cường độ phân giải 12km x 12km x 31 mực của mô hình đánh giá qua gió bề mặt cực đại VMAX phân WRF-ARW, các tham số phát báo từ Trung tâm tích ban đầu của GFS đạt 35 m/s so với thực tế cảnh báo bão của Mỹ JTWC gồm tâm tại là 48 m/s còn VMAX trong xoáy nhân tạo đạt 16.9N;128.5E, sức gió mạnh nhất Vmax đạt 48 45 m/s. Như vậy, với thông tin VMAX và vị trí m/s với bán kính rmax đạt 37km và áp suất cực thật hơn trong xoáy nhân tạo 3 chiều so với tiểu tại tâm đạt 952hPa. Trong hình 1e cung cấp GFS sẽ là thông tin bổ sung hữu ích cho trường số liệu ước lượng gió bề mặt mực 10m từ vệ ban đầu của mô hình.
6. D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 229 (a) (b) (c) (d) (e) (f) Hình 1. (a) là phân bố gió và nhiệt độ thế vị [K] ở mực thấp nhất, (b) nhiễu động địa thế vị [Pa] mực thấp nhất, (c) là mặt cắt thẳng đứng của nhiệt độ thế vị [K] tại tâm cơn bão, (d) là mặt cắt thẳng đứng tại tâm bão của trường gió [kts], (e) gió quan trắc vệ tinh mực 10m [kts], (f) mặt cắt tại tâm bão thành phần gió tiếp tuyến nhân tạo (đường đẳng trị) và trường ban đầu của mô hình GFS (đường đẳng trị có tô màu), đơn vị [m/s].
7. 230 D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 2.2. Thiết lập quan trắc hòa hợp giữa thông tin quy mô lớn và xoáy nhân tạo WPacific/. Để làm đầu vào cho mô hình xoáy 3 Số liệu quan trắc quy mô lớn được sử dụng chiều nhân tạo trong mục 2.1, các quan trắc bão để bổ sung đồng hóa vào mô hình được lấy từ thật được lấy từ những phân tích thời gian thực dữ liệu gió dịch chuyển AMV của CIMSS (gọi của JTWC theo dạng mẫu file TCVital bao gồm tắt là AMV). Trên thực tế mặc dù số liệu AMV thông tin bán kính gió cực đại, tốc độ gió cực đã được đồng hóa cho mô hình GFS, tuy nhiên đại bề mặt và vị trí của cơn bão. NCEP cũng theo nhiều đánh giá cho thấy quá trình nội suy cung cấp số liệu TCVital tại địa chỉ trực tuyến từ lưới toàn cầu xuống lưới quy mô vừa làm của mô hình GFS: điều kiện ban đầu và điều kiện biên phần nào đã gov/data/nccf/com/gfs/prod. là đi khá nhiều những thông tin quan trắc này Hình 2 minh họa mặt cắt ngang tại mực và quá trình tái đồng hóa các thông tin quan trắc 195hPa và mặt cắt tại kinh tuyến 130E của quan này vẫn cho phép tái cung cấp được các thông trắc hòa hợp hai trường quy mô lớn và xoáy bão tin quan trắc đến trường phân tích của các hệ tại thời điểm cơn bão Usagi ngày 19-09-2013 mô hình quy mô khu vực. Số liệu gió AMV lúc 00Z sẽ đưa vào đồng hóa với hệ thống được cung cấp tại địa chỉ lưu trữ của CIMSS: WRF-LETKF (Phần 3). Hình 2. Minh họa gió quan trắc đồng thời giữa trường quy mô lớn AMV và xoáy nhân tạo tại mực 195hPa (hình a) và gió mặt cắt tại kinh tuyến 130E (hình b) của mô hình WRF-ARW vào thời điểm 00Z ngày 19-09-2013. Đơn vị là m/s, độ dài véc tơ đại diện trong hình a là 20 m/s, trong hình b là 60 m/s với gió cấu trúc bão (màu đen) và 30 m/s với gió quy mô lớn (màu đỏ). a) b) Hình 3. Trường gió bề mặt ban đầu của mô hình WRF-ARW (đường dòng) và của gió quan trắc nhân tạo (véc tơ gió màu xanh) tại vùng tâm bão (hình a) và mặt cắt của thành phần gió tiếp tuyến giữa quan trắc nhân tạo (đường đồng mức liền) và ban đầu của mô hình (đường đẳng trị có tô màu) (hình b), minh họa cho cơn bão Usagi vào thời điểm 00Z ngày 19-09-2013.
8. D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 231 Tiếp theo trong hình 3a cho thấy sự khác 3.2. Kết quả thử nghiệm cho cơn bão Usagi biệt về vị trí tâm bão ban đầu của mô hình năm 2013 WRF-ARW khi sử dụng biên từ GFS và vị trị tâm bão nhân tạo theo phân tích quan trắc bão Ảnh hưởng đến trường ban đầu của JTWC. Tâm bão theo trường nền ban đầu Đối với số liệu quan trắc quy mô lớn từ quan của mô hình WRF-ARW có vị trí khoảng trắc gió vệ tinh, khoảng 70-80% số nằm trên 17.0N;128.0E trong khi theo tâm phân tích của mực 400-300 hPa xuất phát từ đặc tính xác định JTWC là 16.9N;128.5E (tâm của mô hình có xu của loại số liệu này thông qua các phần tử mây mỏng tựa trong (semi-transparent) trên cao thế lệch về phía Tây Tây Nam so với quan trắc). [10]. Dưới mực 400hPa, các thông tin chủ yếu liên quan đến cấu trúc bão và lấy từ số liệu xoáy nhân tạo TCVital. Số liệu AMV ít có ảnh 3. Thử nghiệm hưởng phía trong bão những vẫn có thể giúp tăng cường thông tin từ các vùng lân cân bão. 3.1. Mô hình khu vực WRF-ARW và hệ thống Thông qua số liệu quan trắc ở các mực cao, cấu đồng hóa tổ hợp Kalman - LETKF trúc dòng phân kì ra ở các mực trên cao sẽ được tái cấu trúc lại và cũng giúp ích trong việc giảm Hệ thống mô hình khu vực WRF nhân động thiểu thời gian thích ứng cho bão trong mô lực ARW phiên bản 3.2 (viết tắt là WRF-ARW) hình. Ngoài ra, việc hiệu chỉnh các dòng nền sẽ được sử dụng làm công cụ hạ quy mô động lực giúp cải thiện chất lượng dự báo quỹ đạo lên rất từ trường dự báo quy mô lớn của các mô hình nhiều và cũng là cơ sở tạo ra các môi trường toàn cầu. Trong nghiên cứu, hệ thống WRF- thực cho việc mô phỏng và dự báo thay đổi ARW được áp dụng với ba lưới lồng tương ứng cường độ bão. với độ phân giải là 36km, 12km và 4km trong Trước hết ta xem xét hình 4 minh họa lại đó các lưới độ phân giải 12km và 4km được trường gió mực trên cao tại thời điểm phân tích thiết lập dịch chuyển theo tâm bão. Hệ thống của cơn bão Usagi lúc 00z ngày 19/9/2013 đồng hóa số liệu sử dụng trong nghiên cứu là trong đó vectơ màu đỏ là gió của mô hình GFS sẽ được sử dụng làm đầu vào cho mô hình phương pháp lọc Kalman chuyển dạng tổ hợp WRF-ARW. Ta thấy ngay phía Đông Bắc (vĩ địa phương LETKF phát triển cho mô hình độ ~ 22N-24N) của cơn bão Usagi gió của GFS WRF-ARW. Chi tiết hơn về hệ thống WRF- về hướng khá phù hợp với quan trắc nhưng ARW và LETKF (gọi tắt là hệ thống WRF- cường độ có phần mạnh hơn. Như vậy khi thực LETKF) do TS. Kiều Quốc Chánh phát triển có hiện đồng hóa số liệu, về cơ bản gió khu vực thể tham khảo trong [1]. phía Bắc cơn bão sẽ giữ nguyên hướng nhưng Số liệu điều kiện biên được sử dụng là dự giảm đi về mặt độ lớn (thể hiện bằng các véc tơ báo từ mô hình toàn cầu GFS (NCEP) hạn đến gia số quan trắc và véc tơ gia số phân tích trong 120h cập nhật 6 tiếng một. Hai trường hợp thử hình 5, phải). nghiệm gồm thử nghiệm chuẩn CTRL với 21 Hình 5 đưa ra mặt cắt ngang của véctơ gia số 1 thành phần với cấu hình vật lý khác nhau và gió ở mực 500 và 200 hPa. cho cơn bão Usagi trường phân tích ban đầu cho từng thành phần để thấy được hiệu ứng của phương pháp đồng được sinh nhiễu trên nền GFS. Trường hợp thứ ___ 1 hai là DABV với cấu hình giống trường hợp Increment vector, là véctơ gia số gió với hai thành phần là CTRL nhưng có đồng hóa thông tin quan trắc gia số cho thành phần gió u và gia số cho thành phần gió v, gọi tắt là véctơ gia số. Ví dụ nếu vecto gió trường nền ban đầu hòa hợp giữa quan trắc quy mô lớn và xoáy b o là ⃗ (ub,vb) và vecto quan trắc ⃗ (uo,vo) thì vecto gia số quan nhân tạo bằng hệ LETKF. Hạn dự báo đến 120h ob trắc là hiệu của hai vecto này ⃗ (uo-ub,vo-vb). Tương tự với cho 4 ốp dự báo từ ngày 18/09/2013 đến a ⃗ (ua,va) là vecto gió phân tích tối ưu cuối cùng thì vec tơ gia ab 20/09/2013 cách nhau 12 tiếng một. số phân tích là ⃗ (ua-ub,va-vb).
9. 232 D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 hóa. Mực dưới (Hình 5, trái) hầu như chỉ có sự có xu thế dự báo lệch bắc cho các hạn trước hiệu chỉ do số liệu bão nhân tạo trong khi mực 72h. Sau khi đồng hóa, trường hợp DABV đã trên cao có hiệu chỉnh cả quan trắc AMV ngoài cải thiện được sai số quỹ đạo ở hầu hết các hạn hoàn lưu bão và bão nhân tạo (Hình 5, phải). dự báo còn sai số cường độ được giảm chủ yếu Lưu ý rằng thông tin nhân tạo từ TCVital cung tại các hạn 48h và 72h. cấp cấu trúc đến mực 300hPa và tập trung trong phạm vi cơn bão trong khi số liệu AMV bổ sung phía ngoài cơn bão và phía trên mực 300 hPa rất nhiều, hay nói cách khác, việc hòa hợp dữ liệu quan trắc cho phép tự bổ sung những khiếm khuyết của hai nguồn số liệu khác nhau khi đưa vào tăng cường chất lượng dự báo. Mặc dù vẫn còn tồn tại trong việc tái cấu trúc theo phương thẳng đứng nhưng cách tiếp cận này sẽ cho phép xem xét ảnh hưởng của việc đồng hóa cấu trúc bão và quy mô lớn tới các sai số dự báo quỹ đạo và cường độ cùng các đặc trưng khác của hệ thống dự báo tổ hợp (như trung bình tổ hợp hay độ tán của hệ thống tổ hợp) (Hình 4). Ảnh hưởng đến sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bão Hình 4. Trường gió mực 300hPa của GFS tại thời điểm ban đầu (véc tơ màu đỏ) và quan trắc gió AMV Hình 6a,b cho thấy, đối với quỹ đạo dự báo cùng xoáy nhân tạo (véc tơ màu đen). Vectơ tham cơn bão Usagi (2013) trong trường hợp CTRL khảo độ lớn có giá trị là 30 m/s. Hình 5. 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 thử nghiệm DABV tại các mực 500hPa (trái) và 200hPa (phải) trên toàn bộ miền tính ngoài cùng (36km) cho cơn bão Usagi lúc 00Z ngày 20/9/2013. Vec tơ tham khảo độ lớn có giá trị là 60 m/s cho mực 500hPa và 30 m/s cho mực 200hPa. G
10. D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 233 a) b) c) 700 400 d) 18 8 CTRL quỹ đạo DABV quỹ đạo CTRL vmax DABV vmax 350 16 7 600 /s) CTRL độ tán DABV độ tán 14 300 CTRL độ tán DABV độ tán 6 500 12 250 5 400 10 200 4 8 300 3 150 6 200 100 2 Độ tán Vm ax (m /s) Saisố quỹ đạo (km) 4 Độ tán quỹ đạo (km) 100 50 Sai số tuyệt đối2 Vmax (m 1 0 0 0 0 00h 24h 48h 72h 96h 120h 00h 24h 48h 72h 96h 120h Hạn dự báo Hạn dự báo Hình 6. Minh họa quỹ đạo và cường độ dự báo cơn bão Usagi tại ốp 00z ngày 20-09-2013 của hai trường hợp CTRL (a) và DABV (b) (đường đỏ là quỹ đạo chuẩn, đường đen là trung bình tổ hợp và đường tím mảnh là quỹ đạo của từng thành phần tổ hợp); trung bình sai số từ tất cả các ốp dự báo cơn bão Usagi của quỹ đạo cùng độ tán tương ứng (c) và cường độ cùng độ tán tương ứng (d). Điểm lưu ý đối với cơn bão Usagi là sau độ tán của dự báo cường độ, trong hạn dự báo khi đi vào Biển Đông, cơn bão tiếp tục tăng từ 24h - 72h, trường hợp DABV nhỏ hơn cường độ trở lại ở thời điểm quanh các hạn dự CTRL kèm theo sai số thấp hơn trong hạn dự báo 48h - 72h (ngày 22/09/2013) - các thời báo 48h đến 72h cho thấy ở hai hạn này tỉ lệ điểm mà sai số cường độ đã được giảm đi tin cậy của dự báo cường độ DABV tăng lên trong thử nghiệm DABV so với CTRL. Đối so với CTRL. với vị trí ban đầu, mặc dù có sự hiệu chỉnh tốt ở một số chu kì dự báo nhưng về mặt trung bình các chu kì dự báo, sự khác biệt giữa 4. Kết luận DABV và CTRL là không đáng kể. Riêng cường độ ban đầu, việc đồng hóa thông tin Bài báo đã giới thiệu phương pháp ban đầu xoáy trong trường hợp DABV đã giảm được hóa xoáy một cách khách quan khi sử dụng sơ sai số cường độ so với CTRL. Như vậy về cơ đồ đồng hóa số liệu (ở đây là phương pháp bản, trong 4 chu kì dự báo thử nghiệm cho cơn bão Usagi, trường hợp DABV giảm được sai LETKF) với quan trắc được thiết lập một cách số quỹ đạo trong hạn hầu hết các hạn dự báo đồng thời từ quan trắc quy mô lớn (số liệu gió nhưng sai số cường độ chỉ giảm đồng thời theo vệ tinh CIMSS) và quan trắc quy mô bão (từ tại hai hạn dự báo 48h và 72h. Về độ tán của mô hình xoáy 3 chiều với đầu vào là các phân mô hình, đối với quỹ đạo ít có sự khác biết tích bão trong thực tế) và đã thử nghiệm trên giữa hai trường hợp ở hạn trước 96h. Đối với mô hình khu vực WRF-ARW cho dự báo cơn
11. 234 D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 bão Usagi hoạt động trên khu vực TBTBD [4] Holland, G. (2008), "A revised hurricane năm 2013. Việc đưa các thông tin quan trắc pressure-wind model", Mon. Wea. Rev., (136), pp. 3432-3445. vào đã cho thấy khả năng tăng cường thông tin [5] Holton, J.R. (2004), Introduction to Dynamic về vị trí, cường độ ban đầu của xoáy bão kèm Meteorology, Elsevier Academic Press theo việc cải thiện dự báo chất lượng quỹ đạo [6] Kalnay, E., L. Hong, T. Miyoshi, S-C. Yang, and ở hầu hết các hạn dự báo cho trường hợp thử J. Ballabrera-Poy (2007), "4D-var or ensemble Kalman filter?", Tellus, (59A), pp. 758-773. nghiệm. Sai số dự báo cường độ được giảm [7] Kieu, C. Q., and D.-L. Zhang, (2009), "An chủ yếu ở hạn từ 48h-72h liên quan đến thời kì analytical model for the rapid intensification of mạnh nhất của cơn bão và đồng thời sau khi đi tropical cyclones", Q. J. R. Meteor. Soc., (135), vào Biển Đông. Việc đưa thông tin một cách pp. 1336-1349. [8] Kurihara, Y., M. A. Bender, and R. J. Ross khách quan, linh hoạt thông qua phương pháp (1993), “An initialization scheme of hurricane đồng hóa tổ hợp LETKF đã cho phép bước đầu models by vortex specification”, Mon. Wea. đưa được các thông tin phân tích bão trong Rev., (121), pp. 2030-2045. nghiệp vụ vào bài toán dự báo xoáy thuận [9] Nguyen, H.V., and Y.L. Chen (2011), “High nhiệt đới cho các mô hình phân giải cao mà resolution initialization and simulations of typhoon Morakot (2009)”, Mon. Wea. Rev., không cần thông qua các bước can thiệp vào (139), pp. 1463-1491. trường ban đầu của mô hình như các phương [10] Soden, B. J., C. Velden, and R. Tuleya (2001), pháp ban đầu hóa xoáy bão khác. Ngoài ra, các "The Impact of Satellite Winds on Experimental hiệu ứng của quá trình đồng hóa đồng thời hai GFDL Hurricane Model Forecasts", Mon. Wea. Rev., (129), 835-852. loại thông tin ở hai quy mô khác nhau còn [11] Tallapragada, V., and Coauthors (2014), mang tính phi tuyến và cần thiết có những Significant Advances to the NCEP Operational khảo sát trên tập mẫu lớn hơn. HWRF Modeling System for Improved Hurricane Forecasts, The 31st Conference on Hurricanes and Tropical Meteorology, San Diego, CA, Amer. Meteor. Soc., 14D.1. Tài liệu tham khảo [12] Wang, M., M. Xue, K. Zhao, and J. Dong (2014), “Assimilation of T-TREC-Retrieved Winds from Single-Doppler Radar with an [1] Kiều Quốc Chánh, (2011), “Xây dựng hệ thống Ensemble Kalman Filter for the Forecast of đồng hóa lọc Kalman tổ hợp địa phương cho mô Typhoon Jangmi (2008)”, Mon. Wea. Rev., hình dự báo thời tiết WRF”, Tạp chí Khoa học (142), pp. 1892-1907. ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, [13] Zhang, M., Milija Zupanski, Min-Jeong Kim, Tập 27, (1S), tr. 17-28. and John A. Knaff (2013), “Assimilating [2] Phan Văn Tân, Nguyễn Lê Dũng (2009), “Thử AMSU-A Radiances in the TC Core Area with nghiệm ứng dụng hệ thống WRF-VAR kết hợp NOAA Operational HWRF (2011) and a Hybrid với sơ đồ ban đầu hóa xoáy vào dự báo quĩ đạo Data Assimilation System: Danielle (2010)”, bão trên Biển Đông”, Tạp chí Khí tượng Thủy Mon. Wea. Rev., (141), pp. 3889-3907. văn, (583), tr. 1-9. [14] Zou, X. and Q. Xiao (2000), “Studies on the [3] Barbour, A.D., L. Holst, S. Janson (1993), Initialization and Simulation of a Mature “Poisson Approximation”, Ann. Probab., 21 (4), Hurricane Using a Variational Bogus Data pp. 2269-2279. Assimilation Scheme”, J. Atmos. Sci., (57), pp. 836-860.
12. D.Đ. Tiến và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 32, Số 3S (2016) 224-235 235 Improving Initial Tropical Cyclone Conditions in Numerical Weather Prediction with Blending Storm-scale and Large-Scale Observations Du Duc Tien1, Ngo Duc Thanh2, Kieu Quoc Chanh3 1National Center for Hydro-Meteorological Forecasting, Hanoi, Vietnam 2University of Science and Technology of Hanoi, Vietnam Academy of Science and Technology, Vietnam 3Indiana University, Indiana, USA Abstract: Using blending observations from storm-scale to large-scale, the study present an approach for initializing tropical cyclone conditions in numerical weather prediction models WRF- ARW developed by NCEP using the local ensemble transformed Kalman filter (LETKF) assimilation method. The storm-scale observation was created by using 3-dimension tropical cyclone model with real-time cyclone analysis parameters from NCEP (tropical cyclone vital reports) and the large-scale observation was created based on cloud motion wind of the Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (University of Wisconsin). Some first experiments were carried out with severe tropical cyclone Usagi in the north Western Pacific (2013) and the results showed that this method can help increasing both track and intensity tropical cyclone forecast. Keywords: Tropical cyclone initialization, 3-dimension tropical structure.