Thử nghiệm dự báo nhiệt độ và lượng mưa trên khu vực Hà Nội bằng mô hình WRF

Dự báo thử nghiệm từ 1 đến 3 ngày cho nhiệt độ không khí bề mặt (Tsfc) và lượng mưa tích lũy 24h cho các trạm trên khu vực Hà Nội trong tháng 1 và tháng 7 năm 2016 bằng mô hình WRF thấy rằng, mô hình WRF thường dự báo nhiệt độ thấp hơn và lượng mưa cao hơn thực tế.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thử nghiệm dự báo nhiệt độ và lượng mưa trên khu vực Hà Nội bằng mô hình WRFNghiên cứu THỬ NGHIỆM DỰ BÁO NHIỆT ĐỘ VÀ LƯỢNG MƯA TRÊN KHU VỰC HÀ NỘI BẰNG MÔ HÌNH WRF Chu Thị Thu Hường, Nguyễn Tiến Mạnh, Nguyễn Trần Hoàng, Trần Đức Việt Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Dự báo thử nghiệm từ 1 đến 3 ngày cho nhiệt độ không khí bề mặt (Tsfc) vàlượng mưa tích lũy 24h cho các trạm trên khu vực Hà Nội trong tháng 1 và tháng7 năm 2016 bằng mô hình WRF thấy rằng, mô hình WRF thường dự báo nhiệt độthấp hơn và lượng mưa cao hơn thực tế. Kết quả dự báo Tsfc trung bình ngày khátốt, chỉ khoảng 0,5 ÷ 10C (đối với hạn dự báo 24 giờ), khoảng 1 ÷ 20C (đối với hạndự báo 48h và 72h). Tuy nhiên, do các hệ thống thời tiết thường được mô hình dựbáo di chuyển chậm hơn so với thực tế nên sai số dự báo thường lớn hơn trong cácngày mà các hệ thống này ảnh hưởng trực tiếp đến khu vực. Bởi vậy, cả vùng mưavà lượng mưa vẫn còn sai số khá lớn. Hơn nữa, sai số dự báo trong tháng 1 thườngnhỏ hơn trong tháng 7. Từ khóa: Nhiệt độ không khí bề mặt (Tsfc); Mô hình WRF; Sai số dự báo Abstract Experimental predictions for temperature and precipitation in hanoi using the WRF model Experimental predictions of 1 to 3 days for surface air temperature (Tsfc) andCumulative rainfall within 24 hours for meteorological stations in Hanoi duringJanuary and July 2016 that is used the WRF model. The results indicate that, theWRF model often predicts lower temperatures and higher rainfall than actual ones.The average daily Tsfc forecasts are good, only about 0.5÷10C (for 24 hours forecastperiod), about 1÷20C (for 48 hours and 72 hours forecast period). However, becauseweather systems are predicted to move more slowly than reality, the forecast errorsare often greater in days when the systems affect directly the area. Therefore, theerror in rain areas and rainfall is still quite large. Moreover, the forecast error inJanuary is usually smaller than in July. Keywords: Surface air temperature (Tsfc); WRF model; Forecast errors 1. Mở đầu của biến đổi khí hậu. Điển hình trong Dự báo thời tiết là một trong những tháng 1 năm 2016, miền Bắc Việt Namnhiệm vụ quan trọng của ngành Khí chịu ảnh hưởng của đợt rét kỷ lục trongtượng, nó có ảnh hưởng không nhỏ đến vòng nhiều năm qua, tại các tỉnh miềncác ngành, các lĩnh vực khác nhau trong núi phía Bắc xảy ra rét đậm, rét hại,đời sống xã hội. Trong những năm gần kèm theo mưa tuyết diện rộng, gây thiệtđây, khí hậu toàn cầu đã và đang biến hại hàng ngàn con gia súc, nhiều hectađổi mạnh mẽ, tần suất và cường độ hoa màu và cây công nghiệp ngắn ngày.thiên tai ngày càng gia tăng trên toàn Trong tháng 7 năm 2016, miền Bắc chịuthế giới. Việt Nam là một trong những thiệt hại nặng nề do mưa lớn kéo dài,quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề nhất đặc biệt là tỉnh Quảng Ninh. Mưa lũ đã50 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 19 - năm 2018 Nghiên cứukhiến hàng nghìn nhà bị ngập, hoa màu liệu vệ tinh cho kết quả khá tốt đối vớivà vật nuôi bị cuốn trôi, gây thiệt hại to hạn dự báo dưới 30 giờ, nhưng với hạnlớn về người và của, ảnh hưởng nghiêm dự báo từ 30 đến 54 giờ thì việc đồngtrọng tới sự phát triển kinh tế, xã hội. hóa số liệu không cho kết quả vượt trội Hiện nay, với sự phát triển của so với trường hợp không đồng hóa [3].khoa học, công nghệ máy tính, các mô Bên cạnh đó, để đánh giá khả năng dựhình dự báo số trị đã được áp dụng báo mưa lớn cho khu vực Trung Trungtrong dự báo thời tiết hàng ngày và dự Bộ khi trên khu vực chịu ảnh hưởngbáo hạn mùa, đặc biệt là các hiện tượng kết hợp của không khí lạnh và dải hộithời tiết cực đoan như mưa lớn, bão, áp tụ nhiệt đới, Nguyễn Tiến Toàn (2011)thấp nhiệt đới, rét đậm, rét hại, sai số đã sử dụng phương pháp hồi quy từngtrong khả năng cho phép, dự báo và định bước dựa trên sản phẩm dự báo của môlượng khá chính xác. Một trong những hình WRF kết hợp với các số liệu địamô hình đang được sử dụng trong phương. Tác giả cho rằng, kết quả dựnghiên cứu và dự báo nghiệp vụ là mô báo mưa chính xác hơn khi dự báo cóhình WRF. Đây là mô hình khí quyển cập nhật số liệu địa phương [4]. Ngoàiquy mô vừa, hệ phương trình động lực ra, để khảo sát độ nhạy của các sơ đồhọc phi thủy tĩnh, các sơ đồ vật lí được tham số hoá đối lưu trong việc dự báotích hợp cho những ứng dụng ở quy mô mưa, Nguyễn Thị Hạnh và cs (2016)từ mét đến hàng nghìn km và có mã đã sử dụng mô hình clWRF để dự báonguồn mở để người sử dụng có thể đưa lượng mưa hạn mùa ...