Báo cáo Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS

Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS được sử dụng với số liệu GFS để thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012. Kết quả cho thấy RAMS đã dự báo thành công những đặc trưng chính của quá trình bùng nổ gió mùa ở khu vực này như sự xuất hiện của hệ thống mưa quy mô lớn, sự xuất hiện sớm của gió tây nam nhiệt đới cũng như sự đảo ngược của gradient nhiệt độ khí quyển mực cao. Tuy nhiên RAMS cho dự báo lượng mưa thiên...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Báo cáo " Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS "Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186 Thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012 bằng mô hình RAMS Nguyễn Minh Trường*, Bùi Minh Tuân Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 01 tháng 4 năm 2013 Chấp nhận xuất bản ngày 29 tháng 4 năm 2013 Tóm tắt. Trong nghiên cứu này, mô hình RAMS được sử dụng với số liệu GFS để thử nghiệm dự báo ngày bùng nổ gió mùa mùa hè khu vực Nam Bộ năm 2012. Kết quả cho thấy RAMS đã dự báo thành công những đặc trưng chính của quá trình bùng nổ gió mùa ở khu vực này như sự xuất hiện của hệ thống mưa quy mô lớn, sự xuất hiện sớm của gió tây nam nhiệt đới cũng như sự đảo ngược của gradient nhiệt độ khí quyển mực cao. Tuy nhiên RAMS cho dự báo lượng mưa thiên cao so với giá trị quan trắc tại nhiều trạm và dự báo giá trị gradient nhiệt độ mực cao thấp hơn so với số liệu tái phân tích. Điều này cho thấy kết quả dự báo đã phản ánh sai số hệ thống dưới tác động của dao động nam (ENSO) tới quá trình bùng nổ gió mùa tại Nam Bộ, giống như kết quả mô phỏng được nói đến trong một bài báo khác được đăng trong cùng số. Từ khóa: Bùng nổ gió mùa, mô hình RAMS, dự báo bùng nổ gió mùa.1. Mở đầu Hiện nay, các mô hình dự báo số có vai trò không thể thiếu trong nghiên cứu, dự báo thời Thời tiết và khí hậu khu vực Tây Nguyên và tiết nói chung và gió mùa nói riêng. Ở các nướcNam Bộ được phân hóa thành hai mùa là mùa Châu Á trong đó có Việt Nam - nơi thống trịkhô và mùa mưa gắn liền với hoạt động của gió bởi khí hậu gió mùa, số liệu GFS (Globalmùa mùa hè. Đối với các hoạt động nông Forecast System) và CFS (Climate Forecastnghiệp, nuôi trồng thủy sản, chống cháy rừng, System) đã và đang trở thành hai nguồn số liệuxâm nhập mặn … thì mưa gió mùa có ý nghĩa dự báo nghiệp vụ chính cung cấp thông tin vàcực kỳ to lớn. Vì thế, dự báo ngày bùng nổ gió làm đầu vào cho các mô hình dự báo khu vực.mùa mùa hè cho khu vực này có ý nghĩa thực Tuy nhiên, khả năng dự báo sự hoạt động củatiễn rất sâu sắc, nhất là với các hạn dự báo dài. hệ thống gió mùa của hai nguồn số liệu nàyChi tiết về thời kỳ bùng nổ gió mùa khu vực hiện vẫn chưa được nghiên cứu nhiều, ít nhất ởTây Nguyên và Nam Bộ có thể xem thêm trong các nước Đông Nam Á trong thời kỳ bùng nổ[1-3]. gió mùa mùa hè._______ Năm 2008, nghiên cứu của Yang và Zhang Tác giả liên hệ. ĐT: 84-912075253 [4] chỉ ra rằng, số liệu CFS đã mô phỏng thành E-mail: truongnm@vnu.edu.vn 179180 N.M. Trường, B.M. Tuân. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 29, Số 1S (2013) 179-186công các khía cạnh chính của gió mùa mùa hè từng mô hình, tổ hợp nhiều mô hình, và tổ hợpChâu Á, bao gồm các đặc trưng biến đổi mang của nhiều điều kiện ban đầu. Do bùng nổ giótính khí hậu và những thay đổi giữa các năm mùa là quá trình phức tạp, đa quy mô, đa cấucủa trường mưa và hệ thống hoàn lưu. Nghiên trúc theo cả không gian và thời gian nên việccứu cũng cho thấy số liệu này thường cho dự tăng độ phân giải của mô hình giúp tính toán tốtbáo hoàn lưu gió mùa yếu hơn so với quan trắc. hơn các quá trình nhiệt động lực ở quy môTuy nhiên, trong các trường dự báo, việc dự tương đối nhỏ đồng thời tăng cường được vaibáo chính xác trường mưa, đặc biệt trong phạm trò của địa hình trong khu vực xem xét. Mặtvi thời gian dài hơn vài ngày vẫn còn là một khác, tổ hợp kết quả của nhiều mô hình từ nhiềuthách thức rất lớn đối với các mô hình số. Điều điều kiện ban đầu khác nhau giúp nắm bắt tốtnày có nghĩa là khả năng dự báo ngày bùng nổ hơn các sai số cố hữu trong trường phân tích, ởgió mùa mùa hè có thể sẽ rất thiếu chính xác đây hướng tới các nhiễu quy mô synốp trongkhi sử dụng trường gió cũng như là trường mưa trường ban đầu.dự báo. Moron (2006) [5] cho rằng lí do của sự Kết quả dự báo tổ hợp của mô hình với 24dự báo rất kém của ...