Nghiên cứu mô phỏng nhiệt độ trên khu vực Bắc Bộ bằng mô hình MM5BATS

Bài báo này trình bày một số kết quả thử nghiệm sử dụng mô hình MM5 với sơ đồ tham số hóa bề mặt BATS (Biosphere Atmosphere Transfer Scheme) để mô phỏng trường nhiệt độ trung bình theo các tháng của năm 2014 cho khu vực Bắc Bộ. Bài báo cũng tiến hành đánh giá kết quả mô phỏng bằng việc so sánh với trường nhiệt từ số liệu tái phân tích của ECMWF và dùng các chỉ số thống kê để đánh giá định lượng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu mô phỏng nhiệt độ trên khu vực Bắc Bộ bằng mô hình MM5BATSNGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔINGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘTRÊN KHU VỰC BẮC BỘ BẰNG MÔ HÌNH MM5BATSNguyễn Bình Phong và Trần Đình Linh - Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà NộiBài báo này trình bày một số kết quả thử nghiệm sử dụng mô hình MM5 với sơ đồ thamsố hóa bề mặt BATS (Biosphere Atmosphere Transfer Scheme) để mô phỏng trườngnhiệt độ trung bình theo các tháng của năm 2014 cho khu vực Bắc Bộ. Bài báo cũngtiến hành đánh giá kết quả mô phỏng bằng việc so sánh với trường nhiệt từ số liệu tái phân tích củaECMWF và dùng các chỉ số thống kê để đánh giá định lượng. Kết quả thử nghiệm cho thấy, mô hìnhmô phỏng khá tốt phân bố theo không gian và thời gian của trường nhiệt.Từ khóa: mô phỏng nhiệt độ, mô hình MM5BATS1. Mở đầuBài toán dự báo hạn mùa hiện đang là mộttrong những bài toán được quan tâm trên thế giớicũng như trong khu vực bởi những ứng dụngthiết thực đối với đời sống xã hội. Cụ thể trongdự báo hạn mùa, phương pháp được quan tâmnhiều hiện nay là phương pháp mô hình độnglực, thay thế cho phương pháp thống kê đượcphát triển mạnh những năm trước đây. Sự pháttriển của các mô hình dự báo số trị, không chỉtrên quy mô toàn cầu mà còn chi tiết hóa chotừng khu vực, đã góp phần tạo điều kiện thuậnlợi cho hướng nghiên cứu này.Các bài toán dự tính (projection) khí hậutrong tương lai được thực hiện thông qua môphỏng các kịch bản khí hậu bằng mô hình toàncầu. Trong khi các mô hình toàn cầu dù đã tínhđến sự thay đổi cân bằng bức xạ toàn cầu donguyên nhân tự nhiên và nhân tạo thì cũng khôngnắm bắt được những thay đổi có quy mô nhỏ nhưảnh hưởng của điều kiện địa hình và tính chấtmặt đệm. Sự tương tác này có thể dẫn đến nhữngthay đổi đáng kể của khí hậu khu vực so với đặcđiểm khí hậu trên quy mô lớn. Bài toán dự tínhcác kịch bản biến đổi khí hậu có tính đến các yếutố địa phương được dựa trên nhiều phương phápnhư hạ quy mô (downscaling) thống kê cho đếncác mô hình khí hậu khu vực. Các phương pháphạ quy mô thống kê tuy đã áp dụng thành côngcho nhiều khu vực nhưng nó không nắm bắt được48TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂNSố tháng 12 - 2015các đặc điểm khí hậu do sự tương tác - hồi tiếpgiữa các quá trình quy mô lớn và quy mô vừa.Việc ứng dụng các mô hình khí hậu khu vực đểhạ quy mô nhằm khắc phục nhược điểm này [3].Bề mặt đất cũng có thể ảnh hưởng đến khíquyển trên quy mô mùa, trong đó độ ẩm đất đóngvai trò quan trọng, cũng như một số nơi là độ phủtuyết. Độ ẩm đất có thể dao động về căn bản từnăm này qua năm khác và biến đổi trong độ ẩmđất có khoảng thời gian quy mô từ tháng đếnnăm. Koster (2004, 2006) đã sử dụng mô hìnhbề mặt đất (LSM) kết hợp với trường trạng tháithực trên quy mô toàn cầu (của các biến giángthủy, bức xạ và các trường khí tượng bề mặt) đểthiết lập các trường số liệu mới như độ ẩm đất,nhiệt độ và các trạng thái đất khác nhau. Sau đó,tác giả đã sử dụng các trường này làm điều kiệnban đầu cho dự báo giáng thủy và nhiệt độ bằngmô hình hoàn lưu chung khí quyển (AGCM). Sựcải thiện trong kết quả đã được kiểm định bằngcách so sánh kết quả dự báo ở quy mô tháng (từtháng 5 - 9, năm 1979 - 1993) với hệ thống dựbáo hạn mùa của mô hình toàn cầu (GMAO).Với 75 dự báo riêng biệt, kết quả đã cung cấp cơbản đầy đủ về mặt thống kê cho việc đánh giá sựcải thiện trong kĩ năng dự báo liên quan đến việcban đầu hóa điều kiện bề mặt đất. Đánh giá kĩnăng được tập trung cho khu vực Đồng bằng lớncủa Bắc Mỹ, khu vực có nguồn số liệu về điềukiện đất ban đầu đáng tin cậy và có sự ảnh hưởnglớn của độ ẩm đất tới các nhiễu động khí quyểnNgười đọc phản biện: PGS. TS. Nguyễn Viết LànhNGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔIvà sự biến đổi của các trường khí tượng. Nghiêncứu đã cho thấy rằng, ban đầu hóa đất tác độngnhỏ nhưng là có thể nhận ra khi cho thấy sự cảithiện của kết quả dự báo nhiệt độ và lượng mưatrên khu vực này. Đối với giáng thủy, sự cải thiệntrong kĩ năng dự báo xuất hiện rõ nét từ tháng 5- 7, trong khi đó với nhiệt độ không khí, là tháng8 và 9. Cả ban đầu hóa đất và khí quyển đều chiphối một cách độc lập đến kĩ năng thực của dựbáo nhiệt độ hàng tháng, với kĩ năng lớn nhấtnhận được từ việc ban đầu hóa là khi kết hợp 2nguồn này [8, 9].2. Cơ sở số liệu và phương pháp2.1 Cơ sở số liệuNguồn số liệu sử dụng bao gồm:- Số liệu bề mặt đất được sử dụng trong MM5là số liệu đất USGS, bao gồm 6 phiên bản khácnhau với độ phân giải lần lượt là 10, 30’, 10’, 5’,2’, và 30’’.- Số liệu nhiệt độ bề mặt biển và số liệu cáctrường yếu tố khí quyển toàn cầu được nội suyvề lưới mô hình làm điều kiện ban đầu và điềukiện biên.2.2 Phương phápMô hình MM5 độ phân giải 30 km kết hợpvới sơ đồ sinh - khí quyển BATS được sử dụngđể mô phỏng trường nhiệt độ năm 2014. Thờigian chạy là 13 tháng, bắt đầu từ tháng 12/2013,trong đó tháng đầu tiên là thời gian spin-up môhình. Kết quả của mô hình được so sánh với sốliệu tái phân tích ERA Interim cho mô phỏngnhiệt độ. Kết quả ...