marc_clara
New Member
Download miễn phí Thử nghiệm dự báo mưa lớn cho các tỉnh Đà Nẵng đến Quảng Ngãi thời hạn từ 1 đến 2 ngày bằng mô hình RAMS
Tổng lượng mưa tích lũy 24 giờtừ19 giờ
ngày16/10 đến ngày17/10của môhình cho kết
quảthấp hơn so với tổng lượng mưa tích lũy24
giờtrước đó. Hai trung tâm mưa lớn ởkhu vực
phía bắc tỉnh Quảng Nam và trung tâm mưa lớn
ở vùng núi Ba Tơ được dựbáo trong ngày
16/10 suy giảm,chỉcòn trung tâm mưa lớn ở
khu vực vùng núi tỉnhQuảng Namngày hôm
trước với xu hướng mởrộng hơn vềdiện nhưng
cường độmưa được dựbáo cao hơn. Vùng tâm
mưa lớn nhất có cường độtrên 450 mm. Kết
quả đo được thực tếtạicác trạm trong khu vực
cho thấysai khác vềcường độmưa là khá lớn
nhưng phân bốkhông giancủa cường độmưa
là tốt so với mưa thực tế.
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 449‐456449
_______
Thử nghiệm dự báo mưa lớn cho các tỉnh Đà Nẵng đến
Quảng Ngãi thời hạn từ 1 đến 2 ngày bằng mô hình RAMS
Công Thanh1,*, Nguyễn Tiến Toàn2
1Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN,
334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam
2Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Trung Trung Bộ
Tóm tắt. Dự báo mưa lớn Miền Trung hiện nay là một bài toán khó, dự báo mưa trong nghiệp vụ
mới chỉ đưa ra bản tin dự báo mưa một cách định tính không gian mưa. Trong nghiên cứu này các
tác giả nghiên cứu khả năng dự báo mưa lớn của mô hình RAMS cho khu vực Đà Nẵng-Quảng
Nam-Quảng Ngãi. Bước đầu thử nghiệm dự báo và đánh giá cho thấy mô hình RAMS có thể dự
báo mưa lớn với ngưỡng mưa 50 mm trước 48 giờ có diện mưa chính xác 70% với độ tin cậy 60%
và dự báo mưa lớn với ngưỡng mưa 100 mm trước 24 giờ có diện mưa chính xác 90% với độ tin
cậy 70%. Trên cơ sở những đánh giá này giúp cho những người làm dự báo nghiệp vụ có thêm
thông tin dự báo mưa lớn sớm để phục vụ phòng chống thiên tai cũng như biết được khả năng dự
báo mưa lớn của mô hình RAMS để tìm ra phương pháp cải tiến chất lượng dự báo mưa của mô
hình.
1. Mở đầu∗
Trong những năm gần đây, dải đất Miền
Trung nói chung và khu vực từ Đà Nẵng đến
Quảng Ngãi nói riêng là nơi chịu nhiều thiên tai
lũ lụt nhiều nhất nước ta. Đặc điểm địa hình
khu vực giới hạn phía bắc là dãy Bạch Mã với
đỉnh cao 1444 m, phía Tây và Tây Nam khu
vực được bao bọc bởi dãy Trường Sơn với các
đỉnh núi cao: Ngọc Linh 2598 m, Ngọc KRinh
cao 2025 m. Địa hình dốc, hẹp với nhiều dãy
núi cắt ngang nhô ra phía Biển đã tạo cho đặc
điểm tự nhiên của khu vực bị chia cắt thành các
địa hình là nơi có điều kiện thuận lợi để đón ẩm
từ Biển Đông khi có bão, nhiễu động từ phía
Đông vào, các đợt gió mùa Đông Bắc... gây
mưa lớn trên các vùng núi cao và kèm theo lũ
lớn trên các triền sông.
∗ Tác giả liên hệ. ĐT: 84-4-38584943.
E-mail: [email protected]
Các lưu vực sông suối Miền Trung, với dải
đồng bằng hẹp, hơn 2/3 diện tích lưu vực là
vùng đồi núi nên các sông ngắn và dốc do đó
thường khi có mưa là gây lũ lớn. Lũ lụt đã gây
nên những thiệt hại to lớn về người và của, tàn
phá cơ sở hạ tầng, gây khó khăn cho sản xuất
và sự phát triển kinh tế xã hội. Vì vậy, dự báo
trước được mưa lớn Miền Trung trước thời hạn
1 đến 2 ngày sẽ giúp kéo dài thời gian thông báo
lũ sớm, nâng cao hiệu quả phòng tránh và giảm
nhẹ thiên tai.
2. Giới thiệu mô hình RAMS
Mô hình RAMS (Regional Atmospheric
Modeling System) được Đại học Tổng hợp
C. Thanh, N.T. Toàn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 449‐456 450
Colorado (CSU) kết hợp với ASTER divsion-
thuộc Mission Research Corporation phát triển
đa mục đích. Xuất phát từ việc phối hợp 3 mô
hình: mô hình mây qui mô vừa (Tripoli and
Cotton, 1982) [1], mô hình mây thuỷ tĩnh
(Tremback, 1990) [2], và mô hình gió đất biển
(Mahrer and Pielke, 1977)[3]. Sau đó, cùng với
sự phát triển của kĩ thuật máy tính với các cấu
hình ngày càng mạnh thì mã nguồn của RAMS
đã được viết lại nhiều lần nhằm loại bỏ đi
những tính chất không thích hợp trong mô hình
[4].
Mô hình RAMS đã được thử nghiệm dự báo
mưa lớn Miền Trung cho lưu vực sông Trà
Khúc trong đề tài trọng điểm ĐHQG: “Xây
dựng công nghệ dự báo lũ bằng mô hình số thời
hạn 3 ngày cho khu vực Trung Bộ Việt Nam”
do GS.TS Trần Tân Tiến chủ trì, bằng cách sử
dụng mô hình sóng động học 1 chiều, phương
pháp phần tử hữu hạn và phương pháp SCS với
bộ thông số được thành lập cho lưu vực sông
Trà Khúc, các kết quả dự báo mưa thời hạn 3
ngày từ các mô hình khí tượng đã tiến hành thử
nghiệm cho kết quả dự báo lũ khả quan [5].
3. Xây dựng cấu hình miền tính phục vụ dự
báo mưa lớn cho khu vực Miền Trung
Trong nghiên cứu này chúng tui đã tiến
hành thử nghiệm dự báo mưa cho khu vực Đà
Nẵng đến Quảng Ngãi bằng mô hình RAMS
với 2 lưới lồng. Vì mô hình RAMS sử dụng
phép chiếu cực nên áp dụng trong điều kiện
Việt Nam chúng tui chọn tâm chiếu tại 150N và
108.50E.
- Lưới 1: Độ phân giải ngang có kích thước
bước lưới 28 km cho miền dự báo gồm 161 x
161 điểm lưới theo phương ngang, tạo ra miền
tính có kích thước 4508 x 4508 km2.
- Lưới 2: Độ phân giải ngang có kích thước
bước lưới là 7 km cho miền dự báo gồm 42 x
42 điểm lưới theo phương ngang, tạo ra miền
tính có kích thước 294 x 294 km2. Tâm miền
tính được đặt tại 15oN, 108.5oE, mục đích che
phủ toàn bộ khu vực nghiên cứu.
Kết quả dự báo cho 5 đợt mưa lớn diện
rộng gây lũ lớn trên khu vực trong mùa mưa
năm 2008-2009 được đưa ra 6 giờ/lần với hạn
dự báo là 72 giờ. Với hình thế Synốp các đợt
mưa như sau:
Đợt 10-14/10/2008: kết hợp nhiều hình thế:
không khí lạnh (KKL), xoáy thuận nhiệt đới
(XTNĐ), nhiễu động gió đông.
Đợt 16-21/10/2008: Nhiễu động trong đới
gió Đông + dải hội tụ nhiệt đới (ITCZ).
Đợt 28/9-05/10/2009: XTNĐ đổ bộ trực
tiếp.
Đợt 16-21/10/2009: ITCZ nối với ATNĐ
Đợt 21-26/10/2009: Ảnh hưởng XTNĐ
4. Cơ sở dữ liệu và phương pháp đánh giá
4.1. Cơ sở dữ liệu
Số liệu dùng trong bài báo này được sử
dụng gồm: số liệu trường ban đầu GFS (được
cung cấp bởi Trung tâm Dự báo Môi trường
Hoa Kỳ NCEP). Số liệu nhiệt độ mặt nước biển
trung bình tuần (cung cấp bởi NCEP). Số liệu
các yếu tố khí tượng tại 18 trạm KTTV (Bảng
1) khu vực Đà Nẵng-Quảng Nam-Quảng Ngãi
(cung cấp bởi trung tâm Dự báo KTTV khu vực
Trung Trung bộ với sự hỗ trợ của đề tài TN-10-
48). Do số liệu đo tại các trạm không trùng với
số liệu trên lưới, vì vậy trước khi đánh giá
chúng tui tiến hành nội suy số liệu lưới về trạm.
4.2. Phương phương pháp đánh giá
Đánh giá thống kê theo loại (categorical
statistics) là loại tiêu chuẩn đánh giá sự phù hợp
giữa sự xảy ra hiện tượng dự báo và hiện tượng
C. Thanh, N.T. Toàn / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 449‐456 451
quan trắc. Các điểm số đánh giá được dựa vào
bảng ngẫu nhiên sau (Damrath, 2002) [6, 7]:
Hits (H) = dự báo có + quan trắc có
Misses (M) = dự báo không + quan trắc có
False alarms (F) = dự báo có + quan trắc
không
Correct negatives (CN) = dự báo không +
quan trắc không
a) Đánh giá tỷ số giữa vùng dự báo và vùng
thám sát (Bias score (BS) hay FBI).
FBI < 1: vùng dự báo nhỏ hơn vùng thám
sát
FBI > 1: vùng dự báo lớn hơn vùng thám
sát
FBI = 1: vùng dự báo trùng với vùng thám
sát (giá trị lý tưởng)
FBI= (H+ F)/(H+ M)
b) Xác suất phát hiện (Probability of
Detection - POD)
POD= H/(H+M)
POD chỉ nhạy đối với những hiện tượng
không dự báo được (misses events) chứ không
nhạy đối với phát hiện sai. POD dao động từ 0
đến 1. Giá trị tối ưu POD = 1.
c) Tỷ phần dự báo phát hiện sai (False
Alarms Ratio - FAR)
FAR= F/(H+ F)
Giá trị tối ưu FAR = 0
d)