KẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH SỐ TRỊ TRONG NGHIÊN CỨU LÀM MƯA NHÂN TẠO Ở VIỆT NAM

Ngày nay với kỹ thuật máy tính phát triển cao thì việc sử dụng mô hình số trịtrong tác động tích cực LMNT giúp tiết kiệm được rất nhiều kinh phí nghiên cứu,trong khi đó lại giúp xác định được các điều kiện tối ưu để LMNT. Bởi vậy, các môhình số trị là một bộ phận không thể thiếu được của công nghệ LMNT hiện đại
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
KẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH SỐ TRỊ TRONG NGHIÊN CỨU LÀM MƯA NHÂN TẠO Ở VIỆT NAMKẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH SỐ TRỊ TRONG NGHIÊN CỨU LÀM MƯA NHÂN TẠO Ở VIỆT NAM KẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH SỐ TRỊ TRONG NGHIÊN CỨU LÀM MƯA NHÂN TẠO Ở VIỆT NAM Vũ Thanh Ca, Mai Văn Khiêm và Phan Thanh Tùng Viện Khoa học Khí tượng Thuỷ văn và Môi trường1. Giới thiệu chung Ngày nay với kỹ thuật máy tính phát triển cao thì việc sử dụng mô hình số trịtrong tác động tích cực LMNT giúp tiết kiệm được rất nhiều kinh phí nghiên cứu,trong khi đó lại giúp xác định được các điều kiện tối ưu để LMNT. Bởi vậy, các môhình số trị là một bộ phận không thể thiếu được của công nghệ LMNT hiện đại. Mục đích của việc sử dụng các mô hình số trị dự báo thời tiết với độ chính xáccao trong nghiên cứu và LMNT nghiệp vụ là để xác định các điều kiện thời tiết phụcvụ ra quyết định tác động. Dựa trên kết quả dự báo thời tiết bằng mô hình số trị và dựbáo thời tiết bằng các phương pháp khác, người ta sẽ ra quyết định chuẩn bị để tácđộng. Việc này bao gồm đặt lịch trực tác động, chuẩn bị nhân sự, phương tiện, thiết bịvà vật liệu tác động, quyết định phương pháp tác động, thời gian, vị trí và liều lượngtác động. Các mô hình thuộc dạng này bao gồm mô hình số trị dự báo thời tiết với thờihạn cực ngắn (nowcasting model) và mô hình dự báo thời tiết số trị quy mô vừa(mesoscale numerical weather forecast model). Trong các đám mây tự nhiên, nước tồn tại ở năm dạng: hơi nước, nước lỏng,băng, tuyết và graupel. Các dạng tồn tại khác nhau của nước biến đổi theo những quyluật khác nhau và rất phức tạp. Ngay trong cùng một dạng tồn tại, các hạt có hìnhdạng, kích thước, thành phần hoá học khác nhau cũng biến đổi khác nhau. Như vậy, đểcó thể mô phỏng với độ chính xác cao phục vụ nghiên cứu LMNT, các dạng tồn tạikhác nhau của nước trong mây phải được mô tả đầy đủ. Đồng thời, trong mỗi loại hạt,cần phải chia các hạt ra thành những loại khác nhau căn cứ vào tính chất vật lý và hoáhọc. Trên cơ sở đó, mô phỏng chi tiết các quá trình biến đổi của các loại hạt trong điềukiện tự nhiên (không có tác động) và điều kiện tác động. Sau đó, sử dụng các kết quảtính toán và phân tích bằng mô hình để tìm hiểu một cách kỹ càng các quá trình vật lýxảy ra trong mây khi có tác động để phục vụ xây dựng một phương pháp tác động hiệuquả nhất để tăng lượng mưa. Các mô hình số trị thuộc loại này được gọi là các môhình giỏ vi vật lý (Bin Microphysics). Bài báo này, trình bày các kết quả của hai mô hình số trị đã được áp dụng trongnghiên cứu và LMNT. Mô hình thứ nhất là mô hình dự báo thời tiết số trị quy mô vừacủa Nhật Bản phục vụ dự báo thời tiết phục vụ chuẩn bị tác động tích cực LMNT. Môhình thứ hai là mô hình giỏ vi vật lý, cho phép tính toán mô phỏng một cách chi tiếtcác quá trình nhiệt động lực học và vi vật lý mây trong quá trình tác động phục vụnghiên cứu LMNT. Dưới đây sẽ trình bày một số các kết quả nghiên cứu của nhómnghiên cứu trong khuân khổ của đề tài nghiên cứu LMNT ở Việt Nam.10 Tuyển tập báo cáo Hội thảo khoa học lần thứ 10 - Viện KH KTTV & MT2. Mô hình số trị dự báo thời tiết Nhật Bản Mô hình MRI/ NPD là mô hình số trị dự báo thời tiết nghiệp vụ được phát triển cho cảmục đích nghiên cứu và dự báo thời tiết hạn ngắn, đặc biệt là mây mưa cho các khu vực nhỏnhư các khu du lịch, thành phố v.v. Mô hình được đánh giá là một trong những mô hình cócấu trúc động lực học hoàn chỉnh nhất hiện nay tại Nhật Bản và trên thế giới. Mô hình tínhtoán rất chi tiết các cơ chế vật lý quan trọng của nhiệt đới như bức xạ, đối lưu, rối v.v. [1, 2,3]. Do vậy, sản phẩm dự báo của MRI/ NPD phản ánh khá tốt đặc tính địa phương nhiệt đới.Bài báo này nhằm giới thiệu mô hình và các kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình MRI/NPD trong dự báo định lượng mưa phục vụ nghiên cứu LMNT ở Việt Nam.a. Điều kiện biên và điều kiện ban đầu Trong nghiên cứu ban đầu này, chúng tôi tạm xây dựng một miền tính bao phủkhu vực miền Bắc với các đặc trưng của miền tính sau đây: + Độ phân giải ngang: 10km x 10km + Số mực theo phương thẳng đứng: 38 mực + Kính thước miền tính: 102x102 điểm + Tọa độ tâm miền tính: 106.5E, 21.5N. Tại Nhật Bản, điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc thời gian phục vụtính toán bằng mô hình được nội suy từ mô hình phổ khu vực RSM. Đây là mô hìnhđang được sử dụng trong dự báo nghiệp vụ tại Nhật Bản với độ phân giải 20 km. Cácsố liệu này có độ chính xác cao, rất phù hợp để nâng cao độ chính xác dự báo số trịbằng mô hình ở nước ta. Trong nghiên cứu này, do chưa có điều kiện cập nhật và sửdụng các số liệu của mô hình RSM, các điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộcthời gian được lấy từ kết quả dự báo của mô hình dự báo toàn cầu AVN (Mỹ).b. Số liệu đầu vào Để kiểm chứng việc mô phỏng và xác định các thông số của mô hình MRI/ NPD, cầ ...